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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(shuō)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(lèi)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(lèi)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(lèi)更加發(fā)揮其溯因性推理能力，激發(fā)出人類(lèi)更高的創(chuàng)新力。其中第一項(xiàng)，上期已經(jīng)舉例解說(shuō)了；在本期里，將舉例解說(shuō)第二項(xiàng)的互補(bǔ)性——人類(lèi)如何
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何以為貓？可解釋AI從語(yǔ)義層面理解CNN的識(shí)別機(jī)制

來(lái)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(yǔ)義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，該框架從語(yǔ)義層面解釋了 CNN 的學(xué)習(xí)機(jī)制。近年來(lái)，CNN 因其優(yōu)異的性能，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)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(guò)程很難用人類(lèi)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(lái)越多的關(guān)注，研究者們?cè)噲D采用特征可視化，
關(guān)鍵字： AI AI語(yǔ)義識(shí)別 CNN學(xué)習(xí)機(jī)制 S-XAI

Meta 已開(kāi)發(fā)出無(wú)文字語(yǔ)言AI翻譯系統(tǒng)，小扎親自演示閩南語(yǔ)翻譯

　　10月20日消息，世界上大約7000種已知的語(yǔ)言中，有40%沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的書(shū)寫(xiě)系統(tǒng)。這些沒(méi)有文字的語(yǔ)言給現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯系統(tǒng)帶來(lái)了一個(gè)獨(dú)特的問(wèn)題，因?yàn)榉g通常需要先將口頭語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為書(shū)面文字，翻譯后再將文字還原為語(yǔ)音。不過(guò)Meta公司10月19日宣布，已經(jīng)通過(guò)其最新的開(kāi)源語(yǔ)言人工智能（AI）解決了這個(gè)問(wèn)題。　　Meta公司公布了“第一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的無(wú)文字語(yǔ)言的語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)”，該系統(tǒng)成功地翻譯了閩南語(yǔ)，這是一種主要在臺(tái)灣地區(qū)使用的口頭語(yǔ)言。　　了解到，該系統(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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谷歌開(kāi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)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(wèn)題的理想測(cè)試平臺(tái)?！　〈送?，谷歌的乒乓球機(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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風(fēng)河攜手TCS建構(gòu)5G/Open RAN分布式移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)系統(tǒng)

全球領(lǐng)先的關(guān)鍵任務(wù)智能系統(tǒng)軟件提供商風(fēng)河公司?宣布，正在與塔塔咨詢服務(wù)公司（TCS）合作，在Wind River Studio上托管vRAN解決方案。這項(xiàng)戰(zhàn)略合作將創(chuàng)建一個(gè)全棧移動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施解決方案，在4G-5G vRAN下一代網(wǎng)絡(luò)中開(kāi)展TCS部署和工程服務(wù)，并以Studio作為云平臺(tái)。 TCS網(wǎng)絡(luò)解決方案與服務(wù)副總裁Vimal Kumar表示：“我們很高興與風(fēng)河合作，幫助我們的客戶借助5G技術(shù)改善他們的業(yè)務(wù)。我們的Cognitive Network Operations平臺(tái)運(yùn)行在Wind Riv
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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
關(guān)鍵字： TrendForce 集邦咨詢存儲(chǔ)器 CXL AI/ML DRAM

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(wèn)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(wèn)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(guò)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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CEVA推出業(yè)界首個(gè)用于5G RAN ASIC基頻平臺(tái)IP

全球領(lǐng)先的無(wú)線連接和智慧感測(cè)技術(shù)及共創(chuàng)解決方案的授權(quán)許可廠商CEVA推出了PentaG-RAN，這是業(yè)界首個(gè)用于ASIC的5G基頻平臺(tái)IP，針對(duì)基地站和無(wú)線電配置中的蜂巢式基礎(chǔ)設(shè)施。這款I(lǐng)P包括分布式單元（DU）和遠(yuǎn)程無(wú)線電單元（RRU），涵蓋從小基站到大規(guī)模多輸入多輸出（mMIMO）范圍。這款異構(gòu)基頻計(jì)算平臺(tái)將為有意開(kāi)拓Open RAN（O-RAN）設(shè)備市場(chǎng)的企業(yè)大幅降低進(jìn)入壁壘。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷要求更高的蜂巢帶寬和更低的延遲，推動(dòng)5G基地站和無(wú)線電ASIC市場(chǎng)蓬勃發(fā)展。最近，Open RAN提倡和mMI
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CEVA推出業(yè)界首個(gè)用于5G RAN ASIC的基帶平臺(tái)IP加速5G基礎(chǔ)設(shè)施部署

●? ?PentaG-RAN彌補(bǔ)半導(dǎo)體行業(yè)設(shè)計(jì)差距，為企業(yè)優(yōu)化ASIC 解決方案以挺進(jìn)利潤(rùn)豐厚的?5G Open RAN設(shè)備市場(chǎng)●? ?突破性平臺(tái)架構(gòu)通過(guò)完整L1 PHY解決方案應(yīng)對(duì)大規(guī)模MIMO計(jì)算難題，與現(xiàn)有的FPGA和商用現(xiàn)貨CPU 替代方案相比，節(jié)省功耗和面積高達(dá)10倍●? ?PentaG-RAN客戶可享用CEVA共創(chuàng)服務(wù)，以開(kāi)發(fā)整個(gè)?PHY 子系統(tǒng)直至完成芯片設(shè)計(jì)全球領(lǐng)先的無(wú)線連接和智能感知技術(shù)及共創(chuàng)解決方案的授權(quán)許
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高通5G RAN平臺(tái)出樣,展示全面開(kāi)放式RAN商用強(qiáng)勁勢(shì)頭

要點(diǎn)：●? ?目前，部分客戶和合作伙伴正在測(cè)試并驗(yàn)證高通?X100 5G RAN加速卡和高通?QRU100 5G RAN平臺(tái)，兩款產(chǎn)品將助力開(kāi)啟下一波數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮，并滿足智能網(wǎng)聯(lián)邊緣的性能需求●? ?高通技術(shù)公司行業(yè)領(lǐng)先的高性能虛擬RAN和開(kāi)放式RAN解決方案，為OEM廠商和運(yùn)營(yíng)商提供了一系列出色、穩(wěn)健可靠的特性，為終端用戶帶來(lái)下一代5G體驗(yàn)高通技術(shù)公司宣布，高通X100 5G RAN加速卡和高通QRU100 5G RAN平臺(tái)開(kāi)始向全球客戶和合作伙伴出樣，以集成和
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瑞薩電子推出ClockMatrix系統(tǒng)同步器,針對(duì)O-RAN S-Plane的要求實(shí)現(xiàn)D級(jí)合規(guī)性

全球半導(dǎo)體解決方案供應(yīng)商瑞薩電子近日宣布，推出支持IEEE 1588的ClockMatrix?系統(tǒng)同步器——8A34001，其將應(yīng)用于針對(duì)5G NR應(yīng)用的AMD Zynq? UltraScale+? RFSoC DFE ZCU670評(píng)估套件及參考設(shè)計(jì)。面向IEEE 1588的8A34001系統(tǒng)同步器是瑞薩ClockMatrix?產(chǎn)品家族高性能、精確計(jì)時(shí)解決方案的一部分，旨在簡(jiǎn)化高速應(yīng)用的時(shí)鐘設(shè)計(jì)。8A34001基于IEEE 1588精確時(shí)間協(xié)議（PTP）和同步以太網(wǎng)（SyncE），帶來(lái)超低抖動(dòng)的精確計(jì)時(shí)信
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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(kāi)講，英特爾CEO帕特·基辛格帶來(lái)了英特爾過(guò)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(lái)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(lái)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?！　∵@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(yǔ)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(méi)有錯(cuò)。從這個(gè)意義上說(shuō)，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(guò)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^(guò)去AI因?yàn)槭艿礁咚龠\(yùn)算技術(shù)限制，CPU無(wú)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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STM32Cube.AI v7.2現(xiàn)可支持深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

意法半導(dǎo)體近期發(fā)布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來(lái)了對(duì)深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持功能，從而可以在現(xiàn)有微控制器上運(yùn)行更準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX，這是一個(gè)幫助開(kāi)發(fā)人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時(shí)，STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包，其中包含用于轉(zhuǎn)換訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序庫(kù)。開(kāi)發(fā)人員可以參照我們的入門(mén)指南，從STM32CubeMX
關(guān)鍵字： STM32Cube.AI 深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)