Học máy học giống con người hơn, 'máy' đọc hiểu AI và hơn thế nữa - Tuần này trong Trí tuệ nhân tạo 11-11-16

1 - Hệ thống trí tuệ nhân tạo lướt web để cải thiện hiệu suất của nó

Khai thác thông tin liên quan đến việc phân loại các mục dữ liệu được lưu trữ dưới dạng văn bản thuần túy và là một lĩnh vực nghiên cứu chính của các nhà khoa học máy học. Tuần trước, một nhóm nghiên cứu từ MIT đã giới thiệu một cách tiếp cận mới để khai thác thông tin cho các hệ thống học máy tại Hội nghị của Hiệp hội Ngôn ngữ học Tính toán về các phương pháp thực nghiệm về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đã giành được giải thưởng bài báo hay nhất. Thay vì cung cấp cho hệ thống của họ càng nhiều dữ liệu càng tốt, cách tiếp cận chiến thắng của nhóm thực hiện theo một lộ trình khác và tập trung vào tập dữ liệu nhỏ hơn nhiều, một quy trình tương tự được con người sử dụng - nếu bạn đang đọc một bài báo mà bạn không hiểu, bạn có thể thực hiện tìm kiếm trên web và tìm thấy các bài báo mà bạn có thể hiểu được. Cách tiếp cận hệ thống mới này làm một cái gì đó tương tự; nếu điểm tin cậy của hệ thống thấp trong việc đánh giá một văn bản cụ thể, nó sẽ truy vấn thêm thông tin, đưa ra một số bài viết mới từ web có liên quan đến một tập hợp thuật ngữ cụ thể. Trong tương lai, mô hình này có thể được áp dụng cho dữ liệu thưa thớt và tiết kiệm nhiều thời gian trong việc xem xét cơ sở dữ liệu.

(Đọc toàn bộ bài báo tại Tin tức MIT)

2 - RiskIQ nhận được 30.5 triệu đô la để áp dụng công nghệ máy học cho các rủi ro bảo mật

Công ty khởi nghiệp quản lý rủi ro kỹ thuật số có trụ sở tại San Francisco RiskIQ đã thông báo rằng họ đã huy động thêm được 30.5 triệu đô la Series C trong một thỏa thuận do Georgian Partners dẫn đầu, và bao gồm Summit Ventures, MassMutual Ventures và Battery Ventures, đưa tổng số tiền huy động được là 65.5 triệu đô la kể từ năm 2009. RiskIQ Các dịch vụ dựa trên AI giúp các công ty lớn tìm kiếm và tìm ra các trang web và ứng dụng có thể mang tên công ty nhưng được điều hành bởi bọn tội phạm đang cố gắng đánh cắp thông tin của người tiêu dùng hoặc phát tán phần mềm độc hại. Tổng số lượt đặt phòng của công ty đã tăng 80% trong phần đầu năm 2016, với tổng số hiện tại là 200 khách hàng doanh nghiệp và 13,000 nhà phân tích bảo mật bao gồm Facebook, Under Armour và những người khác. Hiệu trưởng Steve Leightell của Georgian Partners cũng sẽ tham gia hội đồng quản trị của RiskIQ

(Đọc toàn bộ bài báo tại Silicon Valley Business Journal)

3 - Carnegie Colloquium đầu tiên tập trung vào trí tuệ nhân tạo trong quân sự, bảo mật dữ liệu

Carnegie Mellon đã tổ chức phần đầu tiên của một colloquium gồm hai phần, đề cập đến những cân nhắc xung quanh AI về quyền riêng tư dữ liệu và các hoạt động quân sự, dành cho các chuyên gia chính sách toàn cầu tại trụ sở Carnegie Endowment for International Peace (CEIP) ở Washington DC. Phần thứ hai sẽ đề cập đến quản trị internet và không gian mạng răn đe, vào ngày 2 tháng XNUMX tại Trung tâm Đại học Cohon của CMU ở Pittsburgh. Giám đốc CyLab David Brumley, người đã mở cuộc thảo luận nhóm thứ hai về công nghệ tự hành, cho biết:

“Các quốc gia trên thế giới, bao gồm Mỹ, Nga, Israel, Trung Quốc và Ấn Độ, đang ngày càng triển khai và đầu tư vào trí tuệ nhân tạo và công nghệ tự chủ trong hoạt động của họ. Quyền tự chủ sẽ rất lớn và điều tối quan trọng là chúng ta phải làm đúng. "

Jim Garrett, hiệu trưởng Trường Cao đẳng Kỹ thuật CMU, nhấn mạnh rằng các diễn đàn như vậy có tầm quan trọng thiết yếu trong việc trao đổi ý kiến ​​và nuôi dưỡng sự chấp nhận đối với nhiều quan điểm về các vấn đề có khả năng tác động sâu sắc đến cộng đồng toàn cầu.

(Đọc toàn bộ thông cáo báo chí tại Tin tức về Carnegie Mellon)

4 - Các nhà nghiên cứu Oxford phát triển chương trình máy tính có thể đọc môi với độ chính xác siêu phàm

Các nhà nghiên cứu tại Oxford đã đi tiên phong trong chương trình AI đọc môi có thể đọc môi với độ chính xác 93.4% - vượt xa mức chính xác trung bình 52.3% đối với học sinh khiếm thính. Được đặt tên là “LipNet”, phần mềm được xây dựng với sự cộng tác của DeepMind của Google, công ty đã đào tạo nó trên 30,000 video về các đối tượng thử nghiệm. Hệ thống xử lý các câu (trái ngược với các từ riêng lẻ) và có thể đặt các từ trong ngữ cảnh. Mặc dù chưa sẵn sàng cho sự đa dạng của ngôn ngữ, trọng âm và giọng nói bị hỏng trong thế giới thực, chương trình có tiềm năng vừa giúp xã hội - cải thiện máy trợ thính, cho phép trò chuyện ở những nơi ồn ào, v.v. - cũng như tác hại - cho phép cho các cá nhân hoặc nhóm bắt chuyện riêng tư hoặc thực hiện giám sát hàng loạt bất hợp pháp.

(Đọc toàn bộ bài báo tại Máy điện báo và bài báo được xuất bản tại Đại học Oxford)

5 - Thuật toán học máy định lượng khuynh hướng giới tính trong thiên văn học

Một bài báo của các nhà nghiên cứu từ Viện Công nghệ Thụy Sĩ ở Zurich và được phát hành trên máy chủ arXiv đã sử dụng máy học để ước tính sự sai lệch về giới tính trong trích dẫn của các bài báo học thuật về thiên văn học. Mặc dù chưa được đánh giá ngang hàng, các chuyên gia trong lĩnh vực này đã nhận xét về những gì có vẻ là một phương pháp luận hợp lệ. Cassidy Sugimoto, một nhà tin học tại Đại học Indiana Bloomington, nói:

“Tính mới của bài báo này là xóa tan lầm tưởng rằng sự chênh lệch giới tính trong trích dẫn có thể là do các chi tiết cụ thể của bài báo, chứ không phải do giới tính”.

Thuật toán đã được đào tạo trên 200,000 bài báo trong 5 tạp chí từ năm 1950 đến năm 2015. Kết quả cho thấy rằng các bài báo có tác giả nữ được liệt kê đầu tiên nhận được trích dẫn ít hơn khoảng 6% so với bài báo có tác giả nam chính; thuật toán cũng dự đoán rằng những bài báo có tác giả nữ sẽ nhận được nhiều hơn 4% trích dẫn so với những bài báo do nam giới viết. Trong học thuật, ít trích dẫn hơn thường có nghĩa là ít tài trợ hơn, thư giới thiệu và các công nhận khác, Meg Urry, giám đốc Trung tâm Thiên văn và Vật lý thiên văn Yale cho biết. Tuy nhiên, bài báo cũng lưu ý rằng phụ nữ xuất bản bài báo ít hơn 19% so với nam giới trong 7 năm sau bài báo được xuất bản đầu tiên của họ, một thời gian quan trọng để đóng góp cho học thuật. Điều này cũng có thể đóng vai trò khiến phụ nữ đảm bảo các vị trí lâu dài hơn.

(Đọc toàn bộ bài báo tại Khoa học Mỹ)

Tín dụng hình ảnh: Tek-Think

Nguồn: https://emerj.com/machine-learning-that-learns-more-like-humans-an-ai-lip-reading-machine-and-more-this-week-in-artinking-intelligence-11- 11-16 /