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只要观察人类示范一次,AI机器人就学会新技能

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来源: ithome   发布者:ithome
热度28票   时间:2018年7月14日 05:52
柏克莱加州大学的人工智能研究院(BAIR)研究员Tianhe Yu和Chelsea Finn,日前展示自己开发的AI系统:只要让机器人观看人类示范一次,就学会辨识新对象、并摆放到正确的位置。


柏克莱加州大学的人工智能研究院(BAIR)研究员最近以未知模型元学习(MAML)算法,让机器人只要观看人类示范一次,就学会新技能。 这套算法,融合了两种学习概念,一是元学习(Meta Learning),用来帮助机器人学习新技能,而学习的方式则是结合先前学会的动作,而非从零开始学习新技能。 另外一套则是模仿学习(Imitation Learning),用来让机器人透过观察示范的动作、学习新技能。 为了验证,研究员在PR2机器手臂和Sawyer手臂上实验,而结果显示机器人能从单一个人类示范的影片,来学习辨识新对象,以及对该对象的放置、推移和拾取等动作。 (详全文)

温布尔登网球公开赛 AI

AI现身温网,不只汇整精彩画面,还当球迷小助手



本届温布尔登网球公开赛热烈开打,也将人工智能技术融入其中。 温布尔登透过IBM Watson技术,来选取、汇整球赛精采片段,制成精选对战影片给球迷回顾。 而选取方式,则是透过影像和声音分析,比如球员高举双臂、观众喝采声等。 除了精选影片,温布尔登也用AI来当球迷的小助手,去年就推出球赛语音助理:Fred,能根据球迷需求来规画行程,而用户也能以语音方式问答。 不只如此,今年温网150周年的纪念海报,也是透过IBM Watson分析和配对150年的照片后,挑选8,400张制成一张Mosaic球场海报。 (详全文)

Wayve 自驾车

英国新创Wayve用20分钟,教会AI系统开车



由剑桥大学研究员组成的英国AI新创Wayve,日前成功以增强式学习,在20分钟内教会AI系统沿着乡间小路开车。 研究人员表示,当今的自驾车多半配有各种传感器和一长串精心手写的规则,但他们认为,要AI系统学会驾车,应该和人学习事物一样,从尝试错误(Trial and error)中开始。 于是,他们采用了一种深度增强式学习算法(DDPG),以单眼相机的单张影像当作input,而整个AI系统则在探索、优化、评估这3个过程迭代。 Wayve团队先在虚拟世界中训练这套AI系统,之后再到道路上实际测试,并在错误发生时人为介入修正,最后该系统在20分钟内学会于乡间小路规矩行驶,不偏离道路。 (详全文)

加州理工学院 DNA

合成生物分子电路曙光,DNA人工神经网络能识别分子记号

加州理工学院的研究团队,日前宣布他们以合成DNA建立的人工神经网络,能辨识分子笔迹。 研究人员表示,这是将AI编入合成生物分子电路的重要一步。 该研究团队由生物工程助理教授钱璐璐领导,其研究生Kevin Cherry以DNA神经网络为基础,开发一套复杂的模型,可以辨识1到9的数字。 如果给定一个未知数字,试管中的DNA人工神经网络就会进行一系列反应计算,接着输出两个荧光讯号,像是绿色和黄色代表5,绿色和红色代表9。 Kevin Cherry表示,他们开发的生物分子电路,能在一天内辨识数百个生物分子,也能直接分析分子环境。 (详全文)

OpenAI 增强学习

人类只要示范游戏一次,OpenAI靠增强学习让AI青出于蓝胜于蓝

OpenAI的最新研究显示,现在AI玩家只要看过人类示范玩蒙特祖马的复仇一次,就能学习游戏技巧并获得74,500的高分。 而与其他研究不同的是,OpenAI不再要求AI玩家模仿人类行为,而是透过增强学习,来优化拿高分的行为。 首先,OpenAI以简单的算法,从人类游戏示范中挑选一个片段,再让AI玩家接着玩,并在示范过程使用近端政策优化(PPO)的增强学习,如此就能达到人类程度。 OpenAI强调,这个研究的价值在于,允许代理人偏离示范行为,因此有机会考虑人类示范者没有想过的解决方案。 (详全文)

GraphQL GraphCMS

结合无头和GraphQL特色的GraphCMS正式释出

现在用户有新的内容管理系统(CMS)可以选择了! GraphCMS宣布对外释出正式版本,除了有全新的用户接口设计,也改进并统一了GraphQL API,同时提升安全性功能。 官方也承诺在未来3个月内会新增的功能有,修订纪录、自定义工作流程、自定义角色与权限、内容视图,以及支持地理位置。 GraphCMS开发人员大使Jesse Martin表示,随着功能的发展,GraphCMS已从原本小型的项目,晋升到了受独立开发者与企业欢迎的无头CMS(Headless CMS),并已获得百万美元的种子基金。 (详全文)

雪梨机场 脸部识别

澳洲雪梨机场开始测试以脸部辨识报到、登机作业

澳洲雪梨机场及澳洲航空近日宣布,将展开以脸部辨识取代护照查验的测试。 这是雪梨机场去年宣布5年自动化通关计划的一部分,是要取代过去纸本护照作业的不便,澳洲航空是第一家合作伙伴。 首阶段从雪梨机场搭乘澳洲航空特定国际航班的旅客,将开始测试以脸部扫瞄完成报到、行李托运、进入机场贵宾室及登机。 不过有人质疑,生物辨识虽然强大,但数据落在政府及大型企业之手恐有隐私侵害疑虑。 雪梨机场表示将积极征求旅客同意参加这项计划测试,并承诺提供「最严格的隐私保护」,也将遵循所有相关法令。 (详全文)

超级计算机 台湾杉

睽违5年,美国重返全球超级计算机龙头宝座,「台湾杉」拿下第148名

每半年一次的全球五百大超级计算机排行榜最近出炉了,美国能源部与IBM连手打造的超级计算机Summit以122.3 petaflops的运算效能挤下了原本排名第一的中国神威・太湖之光(93 petaflops), 这是美国自2012年11月之后,睽违5年再度夺回全球超级计算机的龙头宝座。 今年美国除了以Summit夺冠之外,还以Sierra(71.6 petaflops)取得第三名。 第二名为中国神威・太湖之光,第四名亦是来自中国、自天河二号升级的Tianhe-2A(61.4 petaflops),第五名则为日本的AI Bridging Cloud Infrastructure(19.9 petaflops)。 值得一提的是,由国网中心斥资4.3亿元新台币委由富士通打造的「台湾杉」(Taiwania)也进榜,以1.33 petaflops的运算效能排名第148。 (详全文)

MIT 声音辨识

不用人类介入,AI只要观看60小时影片就能辨识20多种乐器声音



MIT近日秀出自家开发的AI系统:PixelPlayer,使用自我监督的深度学习,以3个类神经网络在影片里寻找数据的模式,包括用于影片视觉分析的网络,以视觉元素取代人为卷标,以及用于影片声音分析的网络,还有合成器, 能将特定的像素与声音关联,并独立分离出来。 算法自我监督观看60小时的音乐表演影片后,不需要人类介入训练,便可以自动辨识出20种乐器的声音,并能理解声音与画面中乐器的对应关系。 该系统能让用户独立编辑声音的能力,对于旧音乐再制有很大的帮助。 (详全文)

图片来源/Wayve、BAIR、IBM、MIT

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数据源:iThome整理,2018年7月




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