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谷歌也做微信小程序 AI版“你画我猜”刷屏朋友圈
近日，谷歌在微信上发布了一款名为《猜画小歌》的小程序，是基于人工智能的猜画游戏，在朋友圈的发酵速度快得惊人。与通常人与人之间的猜画玩法不同，《猜画小歌》里，用户需要按照提示词绘制相应的简笔画，然后由人工智能的神经网络，在限定时间内猜出结果。如果用户绘制一些简单的物件，有时很容易被AI猜中。还有的时候，可能我们都不觉得这是正确答案，但AI答对了。当AI猜不出正确答案时，它会连续列举一堆可能的词汇，然…- 33
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人脸识别突飞猛进 更要看好“我们的脸”
在国内，进入高铁站、在机场过安检、入住宾馆或到单位签到时使用人脸识别系统已是很普遍的事了。但奇怪的是，近来国外媒体时有人脸识别系统患上“脸盲症”的报道。近日，英国大都会警察局被曝其部署的人脸识别系统准确率仅达到2%。而美国民权组织在使用亚马逊面部识别系统时，扫描所有535位美国国会议员的面部照片，结果其中28人竟被识别成了罪犯。如此误差引起了人们的质疑，以及对警方使用该系统的担忧。人脸识别是AI技…- 21
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外媒称对抗性机器学习存漏洞 黑客攻击轻而易举
据国外媒体报道，数据为人工智能革命提供了动力。然而安全专家们发现，完全可以通过篡改数据集或现实环境来攻击人工智能，对抗性的机器学习研究表明人工智能可能会被黑客攻击，从而做出完全错误的决策。神经网络把一张关于乌龟的照片看成了来复枪。一辆自动驾驶汽车从一个停车标志旁飞驰而过，只是因为一个精心制作的贴纸迷惑了电脑视觉。一副眼镜就把面部识别技术搞糊涂了，误以为某人是好莱坞女影星米拉⋅乔沃维奇(Milla …- 24
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AI可以识别图像 但它能理解标题吗？
2012年，人工智能研究人员发现，通过向一个名为ImageNet的数据库提供数以百万计的标签图像，计算机识别图像的能力会有很大的提高。这使得计算机视觉进入了一个激动人心的阶段，因为很明显，使用ImageNet训练的模型可以帮助解决各种图像识别问题。六年后，这种进步为自动驾驶汽车在城市街道上导航铺平了道路，并且使得Facebook用户可以在照片中对人物进行智能标记。然而，在人工智能研究的其他领域，比…- 8
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推动人工智能应用迈向认知智能时代
近日，《中国计算机学会通讯》（CCCF）刊发了中科院计算所特别研究助理严明玉、研究员范东睿以及研究员叶笑春共同撰写的综述文章《图神经网络加速芯片：人工智能“认知智能”阶段起飞的推进剂》。文章披露，为更好地支持认知智能的发展，该团队提出了国际首款图神经网络加速芯片设计“HyGCN”。目前，介绍该芯片设计的相关论文已先后在计算机体系结构国际顶级会议MICRO和HPCA上发表。“HyGCN，寓意向图神经…- 10
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MIT开发夜视AI 可揭示在黑暗中隐形的物体
最初的透明蚀刻（最右），黑暗中拍摄的照片（左上），基于物理的算法（右上），训练过的神经网络（左下）。将基于物理的算法和神经网络结合起来，可以更加清晰准确地重建图像（右下）。研究团队为该神经网络提供了超过 10000 张透明玻璃状的蚀刻图像，它们是在极低光照条件下（每像素约 1 光子）拍摄的。研究一作 Alexandre Goy 表示：当我们用肉眼去观察时，它们看起来都像一块透明的玻璃。但实际上，其…- 35
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AI算法复制人类大脑功能？AI正通过三种方式欺骗你
针对人工智能(AI)算法的网络攻击新闻已不再罕见，现在几乎每天都在发生。研究人员发现，无论是在实验室环境还是在实践中，算法都十分脆弱。在许多头条新闻中，我们看到人脸识别系统可能被特殊眼镜和黑客操纵的医疗应用程序欺骗，比如AI癌症诊断系统。AI的进步、新神经网络的构成以及神经科学新模型的出现都表明，我们正在接近这样的现实，即AI算法可以复制大脑功能。尽管这些技术还远远不够完美，但AI和人类大脑有许多…- 12
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人工智能继续迭代 类脑计算悄然走红
深度学习正遍地开花，但它可能并非人工智能的终极方案。无论是学术界还是产业界，都在思考人工智能的下一步发展路径：类脑计算已悄然成为备受关注的“种子选手”之一。12月16日至17日，由北京未来芯片技术高精尖创新中心及清华大学微电子学研究所联合主办的“北京高精尖论坛暨2019未来芯片论坛”在清华大学举行，这次论坛上，类脑计算成为多位权威专家热议的人工智能研究方向。人工智能浪潮下的洋流类脑计算又被称为神经…- 19
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今天，你“刷脸”了吗？
当下人工智能大潮中，人脸识别技术早已“走向”应用市场。其应用场景日益丰富，并不断刷新着人们的感官认知。靠“刷脸”吃饭办事不再是玩笑，今天我们就来盘点一下，生活中无处不在的“刷脸”技术。安防监控领域安防监控是目前人脸识别应用最广的领域。“刷脸”技术可以对银行、机场、商场等人流密集场所的人群进行监控，实现特定人物的自动识别和追踪。金融领域贷前审核、身份认证等业务正被覆盖。目前，已有银行运用了人脸识别技…- 14
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人工智能“发现”地球绕太阳公转
如今，根据在地球上观测到的太阳和火星的运行轨迹，一种受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳位于太阳系的中心。而天文学家花了几个世纪才弄明白这个道理。这一壮举是对一项技术的首次测试，研究人员希望能够利用它发现新的物理定律，或许还能够通过在大数据集中发现新的模式来重新构建量子力学。相关研究成果将发表在即将出版的《物理评论快报》上。苏黎世瑞士联邦理工学院的物理学家Renato Renner和他的合作者想要…- 24
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帮天文学家“大海捞针”，人工智能有了新办法
研究人员利用人工智能的深度学习方法，发现了38个新的强引力透镜候选体，为研究天体物理学问题提供了新的“宇宙探针”候选体。近年来，随着技术日益进步，天文学研究中产生了海量数据。天文学家要想从郭守敬望远镜、“中国天眼”FAST、LSST大型综合巡天望远镜等遍布世界的大型望远镜捕获的海量数据中找出有价值的信息以资研究，无异于大海捞针。如何高效地处理这些数据，已成为现代天文学面临的一项重要挑战。由于人工智…- 13
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AI仿真器将模拟速度提高数十亿倍
即使用迄今最快的超级计算机，模拟复杂自然现象也要耗费数小时。而据美国《科学》网站17日报道，作为一种超快速模拟的算法，人工智能（AI）仿真器提供了一条“捷径”——基于神经网络的AI可以很容易地生成精确的仿真器，从而将所有科学领域的仿真加速数十亿倍。对于极其复杂的自然现象，例如亚原子粒子如何相互作用，以及大气雾如何影响气候等等，即使利用人类拥有的最高性能超级计算机，建模也可能要花费几个小时。然而，基…- 25
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