人工智能

  • 索尼展示了首款组合图像传感器和AI芯片

    索尼展示了首款组合图像传感器和AI芯片

    索尼已开发出一种有趣的新混合技术:硬件中内置有AI处理系统的图像传感器,使其成为一个集成系统。随着图像和代码的不断融合,这种方法的好处和应用潜力巨大。这个想法在概念上很简单。您可以像今天在任何手机或相机中一样使用传统的CMOS图像传感器,然后将其堆叠在逻辑芯片上,该逻辑芯片不仅用于拉出传感器上的像素,而且用于操作从这些传感器中提取信息的机器学习模型。像素。结果是单个电子组件可以在将照片发送到其他地方(例如主逻辑板,GPU或云)之前对照片进行大量有趣的处理。需要明确的是,图像传感器已经具有伴随处理器,它们可以完成像素...

  • MIT CSAIL的AI更正了过时的Wikipedia文章

    MIT CSAIL的AI更正了过时的Wikipedia文章

    英文维基百科包含超过600万篇文章,所有其他语言的合并版本超过280亿个单词,超过309种语言的5200万篇文章。Wikipedia对于寻求知识的人来说是无与伦比的宝贵资源,但是它需要不断修剪的132,000名注册活跃月度编辑者。为了寻找自主解决方案,麻省理工学院的研究人员开发了一种系统,该系统使用AI和机器学习来解决Wikipedia文章中的不一致之处。借助一系列算法,它可以识别错误并根据需要更新文章,使用来自网络的最新信息来生成经过修改的句子。所讨论的算法是在包含句子对的数据集上进行训练的,其中一个句子是主张,...

  • Yoshua Bengio:注意是“有意识的” AI的核心要素

    Yoshua Bengio:注意是“有意识的” AI的核心要素

    在本周由于大流行而实际上发生的2020年国际学习表示会议(ICLR)期间,图灵奖获得者和蒙特利尔学习算法研究所所长Yoshua Bengio概述了AI和机器学习的未来技术。他于2月在纽约AAAI人工智能大会2020上与图灵奖获得者Geoffrey Hinton和Yann LeCun一起发表了讲话。但是在周一发表的一次演讲中,本吉奥阐述了他的一些早期主题。其中之一就是关注-在这种情况下,人(或算法)一次专注于单个元素或几个元素的机制。它对于像Google的Transformer这样的机器学习模型体系结构以及意识的瓶颈...

  • 谷歌声称其AI可以在6小时内设计出计算机芯片

    谷歌声称其AI可以在6小时内设计出计算机芯片

    科学家在谷歌的研究和谷歌芯片实现和基础设施团队描述了一个基于学习的方法,以芯片设计,可以从过去的经验中学习,提高随着时间的推移,成为更好的在生成架构来看不见的组件。他们声称它平均可以在6个小时内完成设计,这比人工研究需要花费数周的时间要快得多。尽管这项工作并非完全新颖,它是基于Google工程师在3月发表的一篇论文中提出的技术,但它的先进性在于它意味着片上晶体管的放置可以在很大程度上实现自动化。如果Google研究人员的技术可以公开使用,那么它可以使现金短缺的初创公司开发自己的芯片用于AI和其他专门用途。而且,它可...

  • 研究人员将发展心理学应用于预测对象关系的AI模型

    研究人员将发展心理学应用于预测对象关系的AI模型

    人类可以轻松识别物体并对其行为进行推理,这是他们认知发展的核心。即使是儿童,他们也会根据运动将对象细分为对象,并使用对象持久性,坚固性和连续性的概念来解释发生了什么并想象在其他情况下会发生什么。受此启发,来自MIT-IBM Watson AI实验室,MIT的计算机科学与人工智能实验室,Alphabet的DeepMind和哈佛大学的一组研究人员试图通过引入基准(用于视频表示的CoLlision事件)来简化视觉识别问题。和推理(CLEVRER)–从发展心理学中汲取灵感。CLEVRER包含由物理引擎生成的20,000多个...

  • Granulate筹集了1200万美元,用于通过AI优化服务器性能

    Granulate筹集了1200万美元,用于通过AI优化服务器性能

    一家开发实时优化计算基础设施平台的初创公司Granulate今天宣布筹集了1200万美元,迄今为止的总融资额为1560万美元。该公司的产品可以减少工程师花费在微调企业系统性能上的时间,使他们有更多时间从事更具创造性和影响力的项目。Granulate的同名产品包括可以安装在数据中心或云环境(包括虚拟机)中的任何Linux服务器上的代理。这些以AI为基础的代理既适用于操作系统,也适用于内核,在考虑每个请求的处理阶段的同时对线程进行优先级排序,并采用可实现高度并行性的网络堆栈。Granulate分析内存使用模式和大小,以...

  • 公用事业如何使用AI来适应电力需求

    公用事业如何使用AI来适应电力需求

    导致COVID-19的新型冠状病毒的传播促使美国各州和地方政府制定了临时庇护所并关闭了企业。随着成千上万的人突然陷入局限,这种转变不仅给互联网服务提供商,流媒体平台和在线零售商带来了压力,也给向美国电网供电的公用事业公司造成了压力。2020年3月27日美国的用电量比2019年3月27日减少3%,损失了约三年的销售增长。波士顿大学可持续能源研究所所长彼得·福克斯·彭纳(Peter Fox-Penner)在最近的一篇评论中断言,公用事业收入将受到影响,因为供应商正在停止停工并推迟加息。而且,根据研究公司Wood Mac...

  • Clova AI Research使用无监督学习来提供最先进的图像样式转换

    Clova AI Research使用无监督学习来提供最先进的图像样式转换

    韩国的AI研究人员创建了一个名为U-GAT-IT的AI系统,这是一种用于图像到图像翻译的无监督学习模型。他们说,U-GAT-IT在几乎所有情况下都优于其他四个在无人监督的情况下创建的顶级生成网络。图像到图像的转换可以改善应用程序的范围,从图像样式转换到修复图像,即预测照片中像素丢失的过程。生成神经网络无监督学习的进展意味着可以创建更高级的生成系统,而无需使用人类注释者标记的数据集。在一项调查中,U-GAT-IT排名最高,该调查询问135个人对五个最受监督的GAN模型(包括CycleGAN和CartoonGAN)生成...

  • 人工智能研究人员提出“偏见悬赏”以将道德原则付诸实践

    人工智能研究人员提出“偏见悬赏”以将道德原则付诸实践

    来自Google Brain,英特尔,OpenAI以及美国和欧洲顶级研究实验室的研究人员本周联手发布了该小组所谓的工具箱,该工具箱将AI道德原则转化为实践。用于创建AI模型的组织的工具包中的想法是,向开发人员付费以发现AI中的偏见,类似于安全软件中提供的错误赏金。在本周发布的预印本中,详细介绍了此建议和其他确保AI赢得公众信任和社会福祉的想法。这组作者说,漏洞赏金狩猎社区可能太小而无法建立强有力的保证,但是与今天采取的措施相比,开发人员仍然可能发现更多的偏见。文章写道:“偏差和安全赏金将把漏洞赏金的概念扩展到AI,...

  • 研究人员挑战AI在Reddit上可以提供建议给人类

    研究人员挑战AI在Reddit上可以提供建议给人类

    西雅图的研究人员介绍了他们称为AI的新挑战,即TuringAdvice,该挑战主要集中在创建语言模型上,这些模型使用现实世界的语言为人类提供有用的建议。TuringAdvice挑战基于动态RedditAdvice数据集。为应对挑战而创建的RedditAdvice是过去两周共享的众包建议数据集,在Reddit子社区中获得最多支持。为了克服挑战,机器必须提供与流行的人类建议一样有用或更好的建议。作为TuringAdvice发布的一部分,研究人员还发布了静态RedditAdvice 2019数据集,用于训练提供建议的AI...