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| 本文作者： 李雨晨 | 2017-12-12 20:54 |
雷锋网消息，据《纽约时报》报道，谷歌公司通过“AutoML”人工智能研究项目使计算机算法可以通过分析数据来学会执行特定任务，如开发其它机器学习算法。在某些情况下，它所产生的结果比研究人员自己设计的最好的系统更加强大和高效，从而实现“人工智能构建人工智能”。该系统最近在一个图像分类任务中实现了破纪录的82%的正确率。在另一个难度更大的在图像中标记多个对象位置的任务中，自动生成的系统达到43%的正确率，而人类构建的最优的系统正确率只有39%。
“AutoML”项目将帮助大量企业开发人工智能应用系统，其研究人员正致力于“元学习”（即学会如何学习的能力）上加快部署人工神经网络。该技术涉及为数学运算网络提供数据，其灵感来自于对大脑中的神经元的研究。
纽约大学正与谷歌合作，建立一个名为AdaNet的系统。当给定一组已经标记好的数据时，该系统会逐层地构建一个神经网络，并测试添加到设计中的每个参数，以确保它能提高性能。AdaNet已经能够自动生成神经网络，生成的网络能够与标准的、人工构建的而且两倍之于它的规模的神经网络同样好地完成一项任务。
雷锋网消息，12月12日，内江城区6家出租汽车公司开展车载终端改造升级工作，内江市875辆出租车都将进行改造升级，每天完成60辆出租车改造。
“改造过后的出租车多项功能里人脸识别是比较有特点的，这项功能在全省都是前列，人脸识别可以快速识别驾驶人是否是当班司机，如果不是则不能开启出租车计价功能。”司机朱俊良表示。
“视频监管”也是一大亮点，在新更换的行车记录仪上有一个对车厢内的摄像头随时记录车内情况，即便在全黑的情况下也能拍出80%影像，而在内江红马出租汽车公司有一台终端设备可以随时监控875辆出租车内部情况，无论是司机还是乘客有什么不文明行为都将被记录下来。
IBM利用AI预测化学反应结果，可用于加速新药制作
近日，IBM研究院的科学家从一种全新的视角来研究有机化学，并创造性的使用人工智能帮助他们预测有机化学反应的生成。
科学家们通过将化学反应中的原子视为字母、分子视为单词，随后利用人工智能语言翻译算法来实现有机化学反应生成物的预测。这一技术有望极大加速新药和新材料的研发。
相关论文在刚刚结束的NIPS 2017会议的深度学习分子和材料应用研讨会上发表。
论文作者IBM苏黎世研究员Teodoro Laino 说：“我们希望能通过这一工具为有机化合物设计新的合成路径。通常合成药物和其他复杂的有机物是十分困难的工作。这一工作能为有机化学研究带来飞速的进展，使得商业和学术上都将受益与研究时间的缩短和探索范围的增加。”
实际过程中，AI可以从多种方式考虑，能根据概率提供多种解决方案，同时能够达到超过80%的准确率。目前AI能够处理的分子最大已经包含了150个原子，但理论上来说可以处理的分子大小没有上限，如果需要可以处理更长的分子。下一步的研究中还将把温度、溶剂和pH值等因素考虑进来期待进一步提高精度。由于AI并不完美，研究人员们创建这一工具的目的并不是替代有机化学家，而是为化学家们提供一个有力的助手。
据雷锋网了解，由贵阳市人民政府和英特尔(中国)有限公司、中国人工智能产业创新联盟三方合作共同打造的人工智能开放平台正式落户贵阳国家高新区。
根据三方协议，人工智能开放创新平台的主要内容包括共建人工智能开放创新共享平台、人工智能孵化服务平台、高校人工智能实验室、技术检测平台等。
其中，人工智能开放创新共享平台，将打造人工智能开源软硬件共享平台，建设支持知识推理、概率统计、深度学习等人工智能的统一计算框架平台，开放共享给落户贵阳的人工智能企业和创业团队使用，降低研发成本，推动研发成果共享，人工智能开放创新平台的研发成果优先、低成本提供给本地企业应用，降低本地企业应用人工智能成本，打造智能制造、智能健康、智能建筑等特色产业。
人工智能孵化服务平台，则依托中国人工智能产业创新联盟、英特尔以及人工智能企业，拟建英特尔人工智能加速器；而技术检测平台，拟研发全国首创的“人工智能动态技术检测平台”，为人工智能企业和创业团队在技术平台上的开发和应用提供全程的测评和跟踪，保障技术研发的质量，同时让投资机构了解企业研发动态和进展。
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