博客作者和程序员，专攻 Machine Learning 和 Deep Learning 领域。Daniel 希望帮助他人利用 AI 的力量为社会做好事。
斯坦福大学的人机交互人工智能研究所最近发布了其 2021 AI 指数报告。该报告总结了 2020 年的趋势，并对 2021 年及以后做出了一些预测。尽管 AI 行业在美国略微收缩，但它在世界其他地区继续扩张，政府和大学继续投资 AI 项目和教育。尽管 Covid-19 大流行造成了重大影响，AI 在 2020 年仍然保持了增长趋势。毫无疑问，AI 在医疗保健行业的应用增长了，随着对 Covid-19 疫苗和治疗的研究时间增加。令人...
美国国防高级研究计划局（DARPA）正在启动一个项目，旨在改进计算机视觉技术，并启动一项“第三波”AI 研究。第三波 AI 研究旨在解决第一波和第二波 AI 技术的局限性，包括图像识别算法的改进。 DARPA 是美国军方的主要高级研究机构，它在创造许多现代技术元素方面发挥了至关重要的作用，例如最早的计算机网络和最早的 AI 系统。DARPA 最近发布了一则公告，宣布即将推出一个机会，寻找一名研究人员参与“第三波”AI 理论和应用的...
麻省理工学院的研究人员最近开发了一种新的 AI 驱动技术，以加速药物发现的速度，通过增加用于评估药物 分子结合亲和力的 计算速度。药物必须能够粘附在蛋白质上，以执行其设计任务。评估药物粘附蛋白质的能力是药物发现和筛选过程中的一个重要部分，机器学习技术可以减少评估这一重要药物属性所花费的时间。开发新药评估技术的麻省理工学院研究团队称之为 DeepBAR。DeepBAR 结合机器学习算法和传统化学计算。DeepBAR 计算给定候选药物...
来自巴西核能农业中心（CENA）和路易斯·德·奎罗兹农业学院（ESALQ）的研究人员团队创建了一种人工智能驱动的种子质量分析方法，大大减少了确定农业种子质量所需的时间。根据Phys.org报道，研究团队使用基于光的成像技术收集了种子的图像。研究团队使用的技术包括多光谱成像和叶绿素荧光。研究团队选择胡萝卜和西红柿作为他们的实验模型，选择不同变种在不同国家和条件下生产。他们选择的种子是美国和巴西生产的商业番茄品种，以及意大利、智利和巴...
以色列初创公司 DataGen最近筹集了 1850 万美元的资金，用于创建一个专门为 AI 公司生产合成数据的平台。任何人工智能公司都面临着同样的核心挑战，即收集训练其 AI 模型所需的数据。高质量训练数据的需求如此巨大，以至于它催生了一个专门为 AI 公司提供所需数据的整个子行业。 AI 和相关公司总是在寻找新的获取数据的方法。获取这些训练数据的一种方法是简单地生成或制造数据。正如《财富》杂志报道的，DataGen 专门使用自己...
智能手机可能很快能够生成逼真的 3D 全息图像，这在一定程度上归功于由 MIT 研究人员开发的 AI 模型。MIT 团队开发的 AI 系统 确定了从一系列输入图像中生成全息图的最佳方法。MIT 的研究人员最近设计了能够生成逼真 3D 全息图像的 AI 模型。该技术可能对 VR 和 AR 头戴设备有应用，并且全息图像甚至可以由智能手机生成。与传统的 3D 和 VR 显示不同，后者仅仅产生深度的幻觉，并可能引起晕动症和头痛，全息显示可...
麻省理工学院的一组研究人员已经开发了一种深度学习算法，旨在帮助人工智能系统应对“对抗性”示例，这些示例可能会导致人工智能做出错误的预测和采取错误的行动。麻省理工学院团队设计的算法可以帮助人工智能系统在面对混乱的数据点时保持准确性，避免犯错误。人工智能系统分析事件的输入特征以决定如何响应该事件。负责操控自动驾驶汽车的人工智能必须从汽车的摄像头中获取数据，并根据这些图像中的数据决定采取什么行动。然而，有可能被人工智能分析的图像数据并不...
赫尔辛基大学的一组研究人员创建了一个人工智能系统，旨在根据个体的偏好生成吸引人的面部图像。该系统使用脑机接口（BCI）来收集个体对面部特征的偏好数据，然后使用生成对抗网络（GAN）来生成新的面部图像。研究团队由赫尔辛基大学的计算机科学家和心理学家组成。他们使用电生理图（EEG）来测量个体对不同面部特征的反应，然后将这些数据输入到GAN中。GAN系统被训练来识别个体对面部特征的偏好，然后生成新的面部图像。研究人员让30名参与者佩戴E...
麻省理工学院的一组研究人员旨在通过将神经网络与大脑中其他类型的细胞结构相结合来增强神经网络的性能。研究团队将将基于星形胶质细胞的结构集成到神经网络中，旨在让神经网络在时间尺度上改变其信号处理方式。深度神经网络的灵感来自人类大脑的神经网络。强化学习算法可以从其失败和成功中学习，随着时间的推移，能够掌握像国际象棋和围棋这样的复杂挑战。然而，深度神经网络在遇到常见问题时会遇到困难，这些问题人类必须处理。任何需要在当前域或环境中没有获得的...
人工智能研究人员正在开发人工智能模型，以减少与电池材料提取相关的环境影响。矿业勘探初创公司Kobold正在开发一种能够检测电池中使用的材料的AI模型。同时，IBM的一组研究人员正在使用人工智能算法来确定可以用来制造电池的替代材料。随着更多物体由电力驱动，制造电池所需的材料需求不断增加。为了满足这种增加的需求，需要进行更多的采矿，研究人员正在寻找减少这些资源开采操作的环境影响的方法。人工智能有可能改进当前的提取方法，甚至用更可持续的...
来自太平洋西北国家实验室（PNNL）的研究人员正在尝试使AI变得可解释，以用于核不扩散和国家安全的目的。目标是使AI模型的决策变得透明，尤其是在涉及核安全的决策中。人们比以往任何时候都更加重视可解释的AI模型的重要性，试图解决机器学习的“黑盒子”问题。AI模型通常被信任来做出复杂的决策，即使那些负责执行这些决策的人并不理解这些决策背后的理由。在灾难和危险的可能性更高的决策中，理解这些决策背后的理由变得更加重要。如果AI应用程序只是...
Uber 人工智能实验室的研究人员最近开发出了一套人工智能算法系统，该系统在经典的Atari视频游戏中超越了人类玩家和其他人工智能系统。研究人员开发的这个人工智能系统能够记忆以前成功的策略，并根据过去的经验创建新的策略。研究团队认为，他们开发的算法在语言处理和机器人等其他技术领域具有潜在的应用价值。创建能够玩视频游戏的人工智能系统的典型方法是使用强化学习算法。强化学习算法通过探索一系列可能的行动来学习如何执行任务，并在每个行动之后...
甲骨文最近发布的一项调查发现，人们现在报告说他们更信任机器人而非自己来处理自己的钱。超过三分之二的甲骨文受访者表示，他们更信任机器人而非人类来管理自己的财务。在许多人面临巨大财务不确定性的时期，人们已经改变了他们对人工智能在财务方面的看法。消费者和商业领袖都越来越多地使用人工智能和机器人来帮助他们管理财务和做出复杂的财务决策。根据甲骨文的一项研究，67%的受访者表示，他们更信任机器人而非人类来做出财务决策。商业领袖尤其更倾向于相信...
一组研究人员最近 创建了一个可解释的神经网络，旨在帮助生物学家揭示人类基因组代码中神秘的规则。研究团队在蛋白质-DNA 相互作用地图上训练了一个神经网络，使得 AI 能够发现如何某些 DNA 序列调控某些基因。研究人员还使得模型可解释，这样他们就可以分析模型的结论并确定如何序列_motif 调控基因。生物学中一个大的谜团是基因组的调控代码。已知 DNA 由四个核苷酸碱基组成 – 腺苷、鸟苷、胸腺嘧啶和胞嘧啶 – 但不知道这些碱基对...
一组研究人员最近调查了AI可能腐蚀人们并影响他们做出不道德的决定的潜力。研究人员调查了基于OpenAI的GPT-2模型的系统如何可能影响人们做出不道德的决定，即使他们知道建议的来源是一个AI系统。AI系统变得越来越普遍，它们的影响力也越来越大。AI系统影响人们的决定，用于从推荐电影到推荐浪漫伴侣的所有事情。考虑到AI对人们生活的影响力，考虑AI如何影响人们做出不道德的决定和违反道德准则是非常重要的。这尤其重要，因为AI模型变得越来...
