人工智能（ai）文章最新資訊

學(xué)貫中西(12):從因果律看人機(jī)協(xié)同創(chuàng)新(續(xù))

1? ?前言:孔明與AI的激情相遇在上一期里我們說明了當(dāng)今主流AI 的主要技能是基于大數(shù)據(jù)分析找出相關(guān)性，并迅速歸納出規(guī)律性。這項(xiàng)強(qiáng)大的能力，與人類天賦的溯因性推理能力之間，具有巧妙的互補(bǔ)性，就是：●? ?人類的天賦溯因性推理，協(xié)助AI 把它天賦的相關(guān)性轉(zhuǎn)化為強(qiáng)大的因果性推理能力；●? ?AI 的因果性推理，也能協(xié)助人類更加發(fā)揮其溯因性推理能力，激發(fā)出人類更高的創(chuàng)新力。其中第一項(xiàng)，上期已經(jīng)舉例解說了；在本期里，將舉例解說第二項(xiàng)的互補(bǔ)性——人類如何
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何以為貓？可解釋AI從語義層面理解CNN的識(shí)別機(jī)制

來自北京大學(xué)、東方理工、南方科技大學(xué)和鵬城實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種語義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，該框架從語義層面解釋了 CNN 的學(xué)習(xí)機(jī)制。近年來，CNN 因其優(yōu)異的性能，在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等各個(gè)領(lǐng)域受到了研究者們的青睞。但是，CNN 是一個(gè) 「黑盒」模型，即模型的學(xué)習(xí)內(nèi)容和決策過程很難用人類能夠理解的方式提取和表達(dá)，這限制了它的預(yù)測(cè)可信度和實(shí)際應(yīng)用。因此，CNN 的可解釋性受到了越來越多的關(guān)注，研究者們?cè)噲D采用特征可視化，
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加碼人工智能，微軟與 OpenAI 就增資一事進(jìn)行深入談判

IT之家 10 月 21 日消息，據(jù)華爾街日?qǐng)?bào)報(bào)道，知情人士透露，微軟正就對(duì) OpenAI 進(jìn)行新一輪投資進(jìn)行后期談判。目前，微軟正尋求在產(chǎn)品中進(jìn)一步采用人工智能。上述知情人士表示，雙方目前尚未達(dá)成協(xié)議，投資金額也可能隨著談判進(jìn)展而發(fā)生變化。知情人士稱這兩家公司在最近幾周進(jìn)行了談判。IT之家了解到，微軟 2019 年對(duì) OpenAI 投資了 10 億美元（約 72.3 億元人民幣）。彼時(shí)，雙方還達(dá)成一項(xiàng)多年合作協(xié)議，在微軟的 Azure 云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)上開發(fā)人工智能超級(jí)計(jì)算技術(shù)。今年 5 月，O
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密切合作應(yīng)對(duì)需求放緩全力推進(jìn)人工智能與傳感器融合

高能效、低能耗、低功耗是電子產(chǎn)品可持續(xù)增長(zhǎng)的基礎(chǔ)。我們知道，能源利用合理化至關(guān)重要，電子元器件和傳感器將在其中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。這不僅關(guān)乎功耗，還關(guān)乎用戶體驗(yàn)。更高性能和低功耗將讓越來越多的應(yīng)用市場(chǎng)爆發(fā)。以智能眼鏡為例，電池續(xù)航一整天是可穿戴市場(chǎng)增長(zhǎng)的一個(gè)關(guān)鍵要求。在意法半導(dǎo)體（ST），我們已經(jīng)擁有業(yè)界數(shù)一數(shù)二的低功耗傳感器，自本世紀(jì)初推出初代MEMS 運(yùn)動(dòng)傳感器后，我們一直將低功耗視為產(chǎn)品的重要特性和差異化優(yōu)勢(shì)?！靶⌒突?、精準(zhǔn)化和功耗之間的最佳平衡點(diǎn)在哪里”，取決于目標(biāo)市場(chǎng)。汽車應(yīng)用需要高精準(zhǔn)度、低失
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Meta 已開發(fā)出無文字語言AI翻譯系統(tǒng)，小扎親自演示閩南語翻譯

　　10月20日消息，世界上大約7000種已知的語言中，有40%沒有標(biāo)準(zhǔn)的書寫系統(tǒng)。這些沒有文字的語言給現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯系統(tǒng)帶來了一個(gè)獨(dú)特的問題，因?yàn)榉g通常需要先將口頭語言轉(zhuǎn)換為書面文字，翻譯后再將文字還原為語音。不過Meta公司10月19日宣布，已經(jīng)通過其最新的開源語言人工智能（AI）解決了這個(gè)問題?！　eta公司公布了“第一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的無文字語言的語音翻譯系統(tǒng)”，該系統(tǒng)成功地翻譯了閩南語，這是一種主要在臺(tái)灣地區(qū)使用的口頭語言?！　×私獾剑撓到y(tǒng)是Meta公司人工智能項(xiàng)目的一部分，被稱為“通用
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山東航天人工智能安全芯片研究院研制的3款安全芯片均取得重大突破

據(jù)愛濟(jì)南消息，繼去年發(fā)布“全球首款國(guó)密算法高抗沖突物聯(lián)網(wǎng)安全芯片”后，山東航天人工智能安全芯片研究院研制的3款安全芯片目前均取得重大突破，為濟(jì)南市集成電路產(chǎn)業(yè)再添三項(xiàng)“硬核”技術(shù)。這三款安全芯片分別是“存儲(chǔ)通道安全加密芯片”“專用安全芯片”和“TRNG噪聲芯片”。“存儲(chǔ)通道安全加密芯片”是2021年度山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目。該技術(shù)通過建立一個(gè)自主可控的安全保密一體化防護(hù)系統(tǒng)，突破了機(jī)械硬盤存儲(chǔ)領(lǐng)域的關(guān)鍵安全問題，產(chǎn)品性能達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。該芯片國(guó)內(nèi)每年超過千萬片的市場(chǎng)需求，即將產(chǎn)業(yè)化?！皩Ｓ冒踩酒笔?
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谷歌開發(fā)乒乓球機(jī)器人可連續(xù)對(duì)打340次！

　　10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球機(jī)器人”項(xiàng)目i-Sim2Real，其機(jī)器人在與人類對(duì)打時(shí)一回合可接球340次?！　?jù)了解，谷歌之所以選擇乒乓球運(yùn)動(dòng)，是因?yàn)闄C(jī)器人可以與快節(jié)奏以及相對(duì)不可預(yù)測(cè)的人類行為進(jìn)行交互?！　⊥瑫r(shí)，機(jī)器人完成乒乓球動(dòng)作時(shí)，既要求速度又要求精度，這對(duì)學(xué)習(xí)算法提出了很高的要求?！　∑古仪蜻@類運(yùn)動(dòng)具有固定的、可預(yù)測(cè)的環(huán)境，使其成為研究人機(jī)交互和強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題的理想測(cè)試平臺(tái)?！　〈送猓雀璧钠古仪驒C(jī)器人可以在模擬環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)，并將學(xué)習(xí)成果應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界?！　-Sim2Rea
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紅帽和IBM研究院為Ansible注入人工智能來支持IT自動(dòng)化功能

世界領(lǐng)先的開源解決方案供應(yīng)商紅帽公司和IBM研究院日前宣布啟動(dòng)Wisdom項(xiàng)目，這是首個(gè)為Ansible和IT自動(dòng)化行業(yè)建立智能、自然語言處理能力的社區(qū)項(xiàng)目。該項(xiàng)目使用人工智能（AI）模型，以提高IT自動(dòng)化開發(fā)人員的生產(chǎn)力，使具有不同技能和背景的IT專業(yè)人員更容易實(shí)現(xiàn)和理解IT自動(dòng)化。IDC在其2021年的預(yù)測(cè)中指出1：“到2026年，85%的企業(yè)將把人類專業(yè)知識(shí)與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理（NLP）和模式識(shí)別結(jié)合在一起，以提高整個(gè)組織的預(yù)見能力，使員工的生產(chǎn)力和效率提高25%。機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、
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RAW 照片編輯軟件DxO PhotoLab 6，再度攜突破性人工智能技術(shù)重新定義降噪行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

除全新 DeepPRIME XD 降噪技術(shù)之外，此次推出的重要全新版本還引入了先進(jìn)的色彩管理，配備廣闊的工作色彩空間、強(qiáng)大的全新編輯工具，并對(duì)簡(jiǎn)潔優(yōu)雅的照片庫系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)。?巴黎（法國(guó)）：開啟現(xiàn)代 RAW 處理和鏡頭校正的 DxO Labs 公司今日宣布其旗艦 RAW 圖像編輯和工作流程軟件 DxO PhotoLab 6 現(xiàn)已上市。最新版本采用 DxO DeepPRIME XD，這是一種由人工智能驅(qū)動(dòng)的 RAW 轉(zhuǎn)換技術(shù)，可突破降噪和細(xì)節(jié)增強(qiáng)的界限；全新色彩管理系統(tǒng)具備擴(kuò)展工作色彩空間；全新
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TrendForce：存儲(chǔ)器廠聚焦CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充器產(chǎn)品

據(jù)TrendForce集邦咨詢最新服務(wù)器相關(guān)報(bào)告指出，CXL（Compute Express Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進(jìn)而優(yōu)化AI與HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU為源頭去考慮，但由于可支援CXL功能的服務(wù)器CPU Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現(xiàn)階段僅支援至CXL 1.1規(guī)格，而該規(guī)格可先實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品則是CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce認(rèn)為
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AOI+AI+3D 檢測(cè)鐵三角成形

疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢(shì)，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。因此，各產(chǎn)業(yè)對(duì)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)(AOI)技術(shù)的需求更為殷切。疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢(shì)，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。導(dǎo)入自動(dòng)化及AI的過程中，傳統(tǒng)人力逐漸被取代，也改變產(chǎn)線人員配置的傳統(tǒng)生態(tài)，其中，可以確保產(chǎn)線及產(chǎn)品質(zhì)量的自動(dòng)檢測(cè)儀器不僅發(fā)揮精準(zhǔn)有效的優(yōu)勢(shì)，還能針對(duì)缺陷或瑕疵及時(shí)修復(fù)、舍棄，降低不必要的時(shí)間成本與人力成本，快速穩(wěn)定且
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英特爾人工智能全球影響力嘉年華公布三大獎(jiǎng)項(xiàng),中國(guó)代表隊(duì)成績(jī)卓越

英特爾人工智能全球影響力嘉年華獲獎(jiǎng)隊(duì)伍公布，書寫“科技向善”身處數(shù)字化時(shí)代，人工智能已逐漸深入到生活的方方面面。想要更好地發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢(shì)，使其造福更多的人，理應(yīng)從現(xiàn)在開始普及人工智能知識(shí)、培養(yǎng)未來人才。近日，第二屆英特爾人工智能全球影響力嘉年華獲獎(jiǎng)隊(duì)伍名單公布，中國(guó)代表隊(duì)在13-18歲、18歲以上、教育工作者人工智能創(chuàng)新教學(xué)實(shí)踐三大賽道均斬獲全球最高獎(jiǎng)項(xiàng)。英特爾全球人工智能影響力嘉年華是英特爾全球公益影響力項(xiàng)目，旨在與世界各地的政府、學(xué)術(shù)界和社區(qū)合作，與下一代技術(shù)人員和未來開發(fā)者一起普及人工智能，并表
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Intel ON實(shí)錄：從工藝到GPU，從6GHz到Geti

9月28日凌晨，英特爾ON技術(shù)創(chuàng)新峰會(huì)主題演講環(huán)節(jié)正式開講，英特爾CEO帕特·基辛格帶來了英特爾過去一年中的主要產(chǎn)品和技術(shù)發(fā)展介紹，以及更多的AI創(chuàng)新動(dòng)態(tài)。
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Meta AI大佬：目前大多數(shù)AI方法永遠(yuǎn)不會(huì)帶來真正智能

　　9月26日消息，F(xiàn)acebook母公司Meta的首席AI科學(xué)家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認(rèn)為，目前大多數(shù)AI方法永遠(yuǎn)不會(huì)帶來真正的智能，他對(duì)當(dāng)今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度。　　這位圖靈獎(jiǎng)得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。其中包括大型語言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣，Transformer的支持者們相信：“我們將所有東西標(biāo)記化，并訓(xùn)練巨型模型進(jìn)行離散預(yù)測(cè)，AI由此脫穎而出?！薄　±绽ソ忉尫Q：“他們沒有錯(cuò)。從這個(gè)意義上說，這
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突破智能3D光學(xué)檢測(cè)應(yīng)用關(guān)鍵

面對(duì)現(xiàn)今消費(fèi)電子產(chǎn)品極力朝向輕、薄趨勢(shì)發(fā)展，上中游印刷電路板（PCB）、面板、芯片等核心組件也須隨之整合，并采取一體化設(shè)計(jì)；在制程階段，則將要求質(zhì)量應(yīng)通過全檢、24/7不間斷連續(xù)生產(chǎn)。如今不僅導(dǎo)入自動(dòng)化光學(xué)檢測(cè)（AOI）解決方案已是標(biāo)配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，強(qiáng)化影像辨識(shí)功能?；仡欉^去AI因?yàn)槭艿礁咚龠\(yùn)算技術(shù)限制，CPU無力執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學(xué)習(xí)（Deep learning）算
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