對戰(zhàn) | 人機(jī)辯論賽

IBM 人工智能完勝

“研究人員稱，發(fā)明這款機(jī)器的真正目的是通過其無偏見論述以幫助人類建立充分知情的論點(diǎn)并做出更好的決策。”

本周一，IBM 正式推出了人工智能系統(tǒng) Project Debater，一款實(shí)驗(yàn)性會話 AI 系統(tǒng)。同日，Project Debater 同2016年的以色列國家辯論冠軍 Noa Ovadia、以色列國際辯論協(xié)會主席 Dan Zafrir 分別進(jìn)行了關(guān)于醫(yī)療和體育教育的辯論，這款人工智能出人意料地打敗了人類頂尖辯論選手。

在進(jìn)行的兩次辯論中，辯題一為政府是否應(yīng)該增加空間探索的費(fèi)用，其中 Project Debater 持正方觀點(diǎn)，人類選手持反方觀點(diǎn);辯題二為遠(yuǎn)程醫(yī)療是否會在醫(yī)療中占據(jù)更大的比例，依然是 Project Debater 持正方觀點(diǎn)，人類選手反之。

人機(jī)辯論30秒精簡版

據(jù)了解，該系統(tǒng)擁有“數(shù)百萬篇文章”儲備。假定在其數(shù)據(jù)庫中有大約100個知識領(lǐng)域，當(dāng)它得到一個辯題時(shí)，需要花費(fèi)幾分鐘的時(shí)間來決定哪些素材可以更好地支持這個話題，進(jìn)而創(chuàng)建一個相關(guān)的描述演講。

然而這款機(jī)器并非完美無缺。比如它在辯論中曾斷言，太空探索比“修建更好的道路、學(xué)?；蚴轻t(yī)療來得更重要”，在反復(fù)強(qiáng)調(diào)自身論據(jù)的時(shí)候，它同樣表現(xiàn)出了無知的傾向。IBM 研究員表示，盡管這款機(jī)器已經(jīng)相對成熟，但它仍缺少足夠的辯論技巧。

https://wallstreetcn.com/articles/3341216

醫(yī)療 | 百度開源全新腫瘤識別 AI 算法

準(zhǔn)確率超專業(yè)病理醫(yī)生

“除了病理學(xué)切片分析方面的研究，百度還在探索在眼底影像、放射影像、以及智能問診等其他一些醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。”

近日，百度研究院發(fā)表論文提出一種名為“神經(jīng)條件隨機(jī)場”的病理切片分析算法，將腫瘤識別定位準(zhǔn)確率大幅提高。

病理切片分析是癌癥診斷中的黃金標(biāo)準(zhǔn)。但是即便對于經(jīng)驗(yàn)豐富的病理醫(yī)生來說，病理切片的閱片流程也十分困難復(fù)雜。

而且淋巴結(jié)附近微轉(zhuǎn)移腫瘤細(xì)胞群可能最小只有不到像素的直徑。而一旦發(fā)現(xiàn)微轉(zhuǎn)移腫瘤細(xì)胞群，病人的治療方案和預(yù)后可能就會有極大差別。因此，詳盡地閱讀病理切片，且不漏掉任何一處具有臨床價(jià)值的病灶，如同大海撈針，是一項(xiàng)十分復(fù)雜和耗時(shí)的任務(wù)。

為了幫助病理醫(yī)生更有效地閱讀病理切片，百度研究院提出一種深度學(xué)習(xí)算法，一次性輸入一組的圖塊，并聯(lián)合預(yù)測每一張圖塊是否有腫瘤區(qū)域。

圖塊之間的空間關(guān)系可以通過一種名為 “條件隨機(jī)場”的概率圖模型來模擬。整套算法框架可以在 GPU 上進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，而不需任何后處理的步驟。

《百度開源全新腫瘤識別AI算法，準(zhǔn)確率超專業(yè)病理醫(yī)生》

黑科技 | 專治合影閉眼

Facebook 開發(fā) AI 令照片“開眼”

“54% 的成績并不算突出，可能還需要更大的改進(jìn)空間。”

在人們的日常拍照中，眨眼經(jīng)常會成為影響最終人像照片效果的因素之一;而且與紅眼等拍照痼疾相比，眨眼所造成的閉眼或半睜眼問題更加難以在后期修圖中進(jìn)行調(diào)整——即使利用現(xiàn)有的 PS 等修圖神器，恐怕也很難讓照片中的人自然而然地睜開眼睛。

而 Facebook 于近日發(fā)表了一篇論文，致力于利用已有的人像樣本，來對處于閉眼狀態(tài)的人像進(jìn)行眼部修復(fù)，使得后者呈現(xiàn)出自然睜眼的效果。

具體來說，即利用一個基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks)，對其進(jìn)行訓(xùn)練。GAN 的一部分工作負(fù)責(zé)識別人像中的人臉，另外一部分則根據(jù)識別結(jié)果去生成類似于真實(shí)而自然的圖像——在雙方不斷協(xié)作和改進(jìn)的過程中，最終使得生成的圖像結(jié)果接近于真實(shí)的人臉。

以往對一張?zhí)幱诒犙蹱顟B(tài)的人臉進(jìn)行人眼修復(fù)，一個簡單的步驟是復(fù)制前者的眼睛到后者;但常會出現(xiàn)圖像在顏色、姿態(tài)、方向上不匹配的問題。而 Facebook 所做的就是利用 GAN 對被修復(fù)圖像的面部特征進(jìn)行識別，并針對識別結(jié)果對圖像進(jìn)行不斷修正，最終達(dá)到自然效果。

當(dāng)然，除了眼部修復(fù)，利用 GAN 進(jìn)行更多方面的圖像修復(fù)完全成為可能，考慮到 Facebook 運(yùn)行著全球最大的社交網(wǎng)絡(luò)，尤其是社交網(wǎng)絡(luò)中人像數(shù)據(jù)的龐大性，這一技術(shù)毫無疑問有更大的應(yīng)用空間。

https://www.leiphone.com/news/201806/97F2ZVdK9SrTRUhT.html

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1712.03999

醫(yī)療 | 谷歌開發(fā) AI 新工具

幫助醫(yī)生預(yù)測病人死亡時(shí)間

“谷歌下一步計(jì)劃是將這套預(yù)測系統(tǒng)應(yīng)用到診所。”

谷歌旗下的 Medical Brian 團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種新的人工智能算法，可以幫助醫(yī)院預(yù)測病人的可能住院時(shí)間、再次住院的概率以及短期內(nèi)死亡的概率。

今年5月，谷歌的一篇研究報(bào)告中發(fā)表了一位女士的故事，希望借此凸顯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)療行業(yè)的潛力——這種技術(shù)很擅長使用數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)和提升。

這位身患乳腺癌晚期的女士來到一家醫(yī)院，醫(yī)院的電腦讀取了她的生命體征，估計(jì)她在住院期間去世的概率為9.3%。而后谷歌開發(fā)的一種新型算法讀取了這位女士的175,639個數(shù)據(jù)點(diǎn)，然后測算其死亡風(fēng)險(xiǎn)為19.9%。她幾天之后便去世了。

最令醫(yī)療專家印象深刻的是，谷歌可以篩選出之前無法獲得的數(shù)據(jù)：隱藏在 PDF 文件中的注釋或舊資料中的潦草筆記。這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會獲取所有非常規(guī)信息，經(jīng)過分析之后進(jìn)行預(yù)測。

不僅如此，它的速度也比目前的技術(shù)大幅加快，準(zhǔn)確率同樣大幅提高，系統(tǒng)甚至可以顯示具體哪項(xiàng)記錄導(dǎo)致其得出現(xiàn)有的結(jié)論。

https://www.leiphone.com/news/201806/xwNqAWGtMH3j9Cup.html

論文地址：

https://www.nature.com/articles/s41746-018-0029-1#author-information

進(jìn)展 | 可自由穿行的機(jī)器飛龍問世

該研究獲 ICRA 2018最佳無人機(jī)論文

“論文的第一作者還是個北京小哥。”

東京大學(xué) JSK 實(shí)驗(yàn)室研究出變形機(jī)器飛龍 DRAGON，獲得了機(jī)器人領(lǐng)域頂級會議 ICRA 2018的最佳無人機(jī)論文大獎。這個沒有翅膀的變形機(jī)器飛龍，和神話中的飛龍一樣能在空中穿行變化。

機(jī)器飛龍可以穿越障礙，成功解決了靈活性問題

目前最多可以組成12個模塊相互連接的大飛龍。當(dāng)這個機(jī)器飛龍盤踞起來，首尾連接，可以形成一個“兩指夾持器”，也就是用首尾兩端拾起物體，就像兩根指頭那樣。所有的模塊通過電動鉸接連接，這個飛龍的神經(jīng)中樞是一塊 Intel Euclid，動力來自電池組，能夠提供三分鐘的飛行時(shí)間。

對于機(jī)器人來說，想要幫助人類完成工作，通常體型都不能太小，但如果體型太大，又會面臨行動不靈活的問題。這個機(jī)器飛龍，更好地解決了靈活性的問題。與地面機(jī)器人相比，能飛;與微型機(jī)器人相比，更強(qiáng)。

《北京小哥在日本召喚出機(jī)器飛龍，拿下ICRA 2018最佳無人機(jī)論文》

論文地址：

https://ieeexplore.ieee.org/document/8258850/

彩蛋

又是一年畢業(yè)季，長江后浪推前浪。16日，清華大學(xué)2018年自主招生復(fù)試舉行，據(jù)悉，人工智能、區(qū)塊鏈、量子計(jì)算機(jī)等材料已經(jīng)被收入考題。

一位來自上海的考生稱，“材料里有提到人工智能和教師工作崗位的問題，像人工智能可不可以取代教師、人工智能怎么能更好地為教師行業(yè)服務(wù)。”如果是你來到了考場，會如何回答這個問題呢?