Data science

Maluuba đặt tiêu chí cao trong nhận dạng giọng nói, Google Goes Quantum, v.v. – Tuần này trong Trí tuệ nhân tạo 06-11-16

1 – Các nhà nghiên cứu của Google DeepMind Phát triển AI Kill Switch Các nhà nghiên cứu tại DeepMind của Google và Viện Tương lai của Nhân loại đã ghi lại ý tưởng của họ về việc xây dựng “công tắc tiêu diệt” trong một trí tuệ nhân tạo có thể từ chối sự can thiệp của con người. Bài báo của họ sẽ được trình bày tại hội nghị lần thứ 32 về Sự không chắc chắn trong Trí tuệ nhân tạo ở New York vào cuối tháng Sáu. Khung nghiên cứu được đề xuất đặc biệt liên quan đến việc học tăng cường, trong đó AI học cách phản ứng phù hợp với một số hình thức “phần thưởng”. Không có cách nào khả thi để một lập trình viên dự đoán mọi con đường tiềm năng dẫn đến phần thưởng, bao gồm cả những con đường đòi hỏi AI (một cách vô thức) đi ngược lại những gì có lợi nhất cho con người trong một tình huống cụ thể. AI có thể làm gián đoạn một cách an toàn là AI sẽ luôn cho phép con người can thiệp, đặc biệt là trong những trường hợp nó đã học cách “bỏ qua” sự gián đoạn của con người để đạt được mục tiêu bằng mọi giá. (Đọc toàn bộ bài báo tại Bo mạch chủ và bài nghiên cứu tại trang Intelligence.org) 2 – Maluuba đang đưa máy móc đến gần hơn để đọc như con người Do công ty AI có trụ sở tại Canada Maluuba đã phát hành một chương trình học máy vượt trội hơn tất cả các chương trình học máy khác. cho đến nay, bao gồm cả Facebook, Google và IBM. Được gọi là EpiReader, hệ thống được thiết kế đặc biệt để điền vào công việc còn thiếu trong một đoạn văn bản dựa trên ngữ cảnh. EpiReader đã được thử nghiệm trên hai bộ sưu tập văn bản: bộ sưu tập CNN / Daily Mail, bao gồm 300, 000 cùng với các bài báo từ các trang web tin tức, cũng như Bài kiểm tra Sách dành cho Trẻ em, bao gồm 98 sách thiếu nhi kinh điển. Hệ thống đạt tỷ lệ chính xác là 74 phần trăm và 67. 4 phần trăm tương ứng, đặt điểm chuẩn mới cho trường. Yoshua Bengio, cố vấn của Maluuba, cảnh báo rằng vẫn còn nhiều việc phải làm trước khi chúng ta tiến gần đến khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người. (Đọc toàn bộ bài báo tại The Verge và bài nghiên cứu tại arxiv.org) 3 – Google Chuyển đến gần hơn với Máy tính Lượng tử Đa năng Các nhóm nghiên cứu của Google ở ​​California và Tây Ban Nha, phối hợp với D-Wave có trụ sở tại Canada, đã tạo ra các nguyên mẫu hoạt động của máy tính lượng tử. Nguyên mẫu kết hợp hai cách tiếp cận để thiết kế mạch điện của máy tính. Một liên quan đến việc xây dựng các qubit theo một cách cụ thể để giải quyết một vấn đề cụ thể, tương tự như một bộ vi xử lý truyền thống; loại còn lại, được gọi là máy tính lượng tử đoạn nhiệt (AQC), liên quan đến việc mã hóa một vấn đề ở các trạng thái của một nhóm qubit, chúng dần dần phát triển hình dạng lượng tử của chúng để giải quyết vấn đề. Mặc dù các mô hình rất khó mở rộng quy mô do số lượng bit lượng tử (tức là qubit) cần thiết để giải quyết “bất kỳ vấn đề tính toán nào”, nhưng bài học kinh nghiệm từ công việc của nhóm là vô giá cho các nghiên cứu và kiến ​​trúc của máy tính lượng tử có thể mở rộng trong tương lai. (Đọc toàn bộ bài báo trên Nature) 4 – IBM nhắm mục tiêu các nhà khoa học dữ liệu với nền tảng phát triển mới dựa trên Apache Spark Vào thứ Hai, IBM đã giới thiệu một nền tảng mới nhằm mục đích làm cho cuộc sống của các nhà khoa học dữ liệu trở nên hợp lý hơn. Bob Picciano, Phó chủ tịch cấp cao của IBM Analytics, cho biết: “Với khoa học dữ liệu, rào cản chính là có quyền truy cập vào các tập dữ liệu lớn và có khả năng làm việc với rất nhiều dữ liệu.” Được đặt tên là Data Science Experience, nền tảng này được thiết kế để trở thành một ứng dụng tất cả trong một, thích hợp để nhúng dữ liệu và học máy vào các ứng dụng dựa trên đám mây. Các nhà phát triển có quyền truy cập vào Python, R, Scala và cũng có thể xem sổ tay mẫu và hướng dẫn trong khi viết mã. Một bộ công cụ khác tập trung vào việc chuẩn bị và làm sạch dữ liệu, trực quan hóa, phân tích theo quy định, kết nối dữ liệu và cộng tác với các mã khác. (Đọc toàn bộ bài viết tại PC World) 5 – Làm thế nào để tia laser chiếu vào khuôn mặt bạn có thể giúp Siri hiểu bạn Một công ty khởi nghiệp của Israel tên là VocalZoom đang đột nhập vào không gian nhận dạng giọng nói với công nghệ mà họ tin rằng sẽ cải thiện tỷ lệ nhận dạng giọng nói chính xác bằng cách 60 đến 80 phần trăm. Công ty đang phát triển các tia laser cực nhỏ, công suất thấp, được sử dụng cùng với các công nghệ nhận dạng giọng nói hiện có, đo độ rung của da khi bạn nói. Một vòng tài trợ mạo hiểm gần đây đã đảm bảo VocalZoom $ 12. 5 triệu và Giám đốc điều hành Tal Bakish đã đàm phán với một số , các công ty ô tô chưa được tiết lộ; Bakish tin rằng tia laser của VocalZoom sẽ được 2018 bổ sung vào xe để có công nghệ ra lệnh bằng giọng nói tốt hơn. Công nghệ này có thể sẽ lần đầu tiên được giới thiệu trong mũ bảo hiểm và tai nghe, chẳng hạn như mũ bảo hiểm cho công nhân kho hàng hoặc thậm chí trong mũ bảo hiểm xe máy (iFlytek có trụ sở tại Trung Quốc đã có một tai nghe nguyên mẫu sẽ được triển khai vào cuối tháng 8 2016). (Đọc toàn bộ bài báo tại MIT Technology Review) Tín dụng hình ảnh: D-Wave Systems

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button