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人工智能技术及应用之过程、系统和计算神经科学(上)

供稿人:张敬茂  供稿时间:2020-11-18   关键字:人工智能  

1.从平面2D图像创建三维模型

去年,NVIDIA训练了一个神经网络,基于单个照片自动生成完全纹理化的3D模型。研究人员训练了一个神经网络,训练中使用了大量的3D模型、以及已经转换成3D模型的图像、和从不同角度显示物体的2D图像。

最终结果得到一种新的系统,可以在不需要人为干预的情况下渲染3D模型。实际应用包括自主生成现实场景模型的机器人,这些机器人的工作环境仅使用2D图像。

2.神经符号AI算法与系统

自20世纪50年代以来,AI的发展一直处于两个概念性的方向:符号(机器使用知识和规则表示概念的基础)和非符号(机器使用原始数据来创建他们自己的模式和概念的表示)。经典的AI是使用前者,因为它更贴近地代表了我们人类理解世界的思维方式。

AI最初的目的是教机器像我们一样思考。研究人员正在研究利用神经网络将学习和逻辑结合起来的新方法,这些方法将通过符号来理解数据,而不是总是依靠人类程序员对它们进行分类、标记和编目数据。符号算法将有助于这个过程,这最终会导致稳定的系统,并不总是需要人工进行模型和参数训练。

3.自然语言理解(NLU)

去年,亚马逊发布了其转录医疗系统的新版本,这是一种识别医生和医学专家使用的语音的自然语言理解(NLU)系统,这是个很大的进展。

让机器准确地理解某人所指的是什么或是谁,对于像Siri和Alexa这样的会话式AI系统来说是一个挑战。最好的情况,系统被训练可以引用所说的最后代词。如果一个消费者问“The Lion King什么时候在Cinemark Theater播放?”,并接着说,在“停车场附近”,系统会推断“那里”是“电影院”。在技术上,这个过程被称为“时隙携带”,并且它使用句法上下文来理解我们的代词的意思。这个过程是有效的,除非我们用许多不同的代词组成复杂的句子。事实上,在真正的交谈中,我们大多数人都是没有按照严格的语法说话的。我们开始和停止句子没有警告,我们误用的话,有时我们依靠我们的语气来传达一些我们在实际语句中不想说的话。人类倾向于用非结构化文本说话。对于像Alexa这样的大型AI系统来说,参考解决方案尤其复杂,即不同的Alexa服务使用不同的名称或槽来处理相同的数据。例如,电影查找服务可以标记带有槽名heater_Location的位置数据,而restaurant-finding服务可以使用时隙名称Landmark_Address地址。在会话过程中,Alexa必须确定一个服务所使用的时隙应该继承来自另一个服务使用的时隙的数据。

NLU允许研究人员通过提取概念、映射关系和分析情感来量化和学习所有的文本,他们在过去的一年中取得了一些令人印象深刻的进步。一般的语言理解评估竞赛(或GLUE)在判断一个AI系统理解人类语言程度水平中,被视为一个高水准的标志。中国百度在最近的竞争中取代了谷歌和微软,成为第一个开发出不仅懂英语,而且懂汉语的识别技术的企业。

4.机器阅读理解(MRC)

对于AI研究者来说,机器阅读理解(MRC)一直是一个具有挑战性的目标,也是一个重要的目标。MRC使得系统可以在大量数据集中筛选、推断含义并立即提供答案。去年,中国的阿里巴巴在微软机器阅读理解数据集(简称MARCO)测试时优于人类,它评估了机器使用自然语言来回答人类提出的真实问题的能力。阿里巴巴的系统向人们发布了搜索到微软Bing的搜索查询的答案,比如“一个英国松饼里有多少碳水化合物?”“你怎么种植啤酒花?”

在消费者方面MRC的一个实际应用是:当你执行一个搜索查询时,你是否期待一个系统提供的精确的答案,而不只是一个可以去搜索更多的细节的URL列表,这甚至会在页面上显示信息来自何处?如果你是航空机修工,你在尝试要解决一个棘手的发动机问题而不延误航班,机器会轻易的阅读所有的技术文档,并建议可能的修复,这使得修理工作更容易。或者更好的是,让机器找出他们自己的错误,让所有的技术手册和文件可供他们阅读和分析。这是MRC的远期期望,它代表了实现人工通用智能的必要步骤,在短期内,它可能将一切从技术手册、历史地图、医疗记录转变为易于搜索的信息库。 

参考文献

Future Today Institute.2020 Tech Trends Teport. 
http://futuretodayinstitute.com/2020-tech-trends/

 


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作者:Raj Kumar Aggarwal|
刊名:电网技术
年:2007
卷:31
期:20
摘要:文章概述了用于解决电网复杂问题的当前最高水平的人工智能技术,总结了可再生能源发电系统的发展现状,讨论了将可再生能源发电系统联接到电网中时需要考虑的几个问题.文中还较详细地讨论了近年来发生在欧美电网中的大停电事故.最后扼要介绍了一些基于人工智能的用于解决复杂问题的技术,特别是用于增强含有可再生能源发电的电网及老化电网的安全性的技术.

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