AI趨勢周報第59期:蘋果用DL強化QuickType預測鍵盤功能

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蘋果旗下部落格機器學習期刊,近日發布一篇最新文章,指出蘋果正用深度學習技術,來強化QuickType預測鍵盤的預測能力。進一步來說,研究員先讓系統讀取一個文檔、了解整體語境,進而更精準預測使用者可能會輸入的字。部落格文章提到,目前預測鍵盤的預測方式,只從前後字去判斷使用者可能輸入的字,比如在I和You之間,輸入一個L字母,預測鍵盤就會跳出Love。但蘋果NLP框架團隊表示,全局語意上下文(Global Semantic Context)能產生更好的預測結果,也就是說,如果系統閱讀過整體語境,可能會發現Love與全文無關,因此反而跳出Listen to給使用者。

蘋果表示,處理全局語意並不容易,目前正以深度學習來探索解決方案。原型系統可查閱給定單字左右側的上下文,分析文字潛在的相關性並因此評分。原型系統使用了1千萬至50億字的機器訓練目錄,但研究人員發現,訓練資料的字數並不會影響訓練成效。

美醫院將建AI指揮中心,以ML協調各種醫療資源

美醫院CHI Franciscan Health和GE Healthcare合作,將建立適用於醫療體系的AI指揮中心,透過機器學習(ML)來即時調配各種醫療資源,比如在患者到院前、預測所需的醫護人員,安排人員調度、給予適當照護。

該指揮中心利用AI和預測性分析技術,在兼顧患者隱私的同時,優化照護資源的調配、更快提供照護,並改善患者體驗。指揮中心的系統會即時檢視每間分院的狀態,不斷分析即時資料、透過機器學習來推薦各種作法,包括風險預測和預防、平衡醫護人員工作量、精簡病患出院流程,讓患者可以提早回家。CHI Franciscan Health將會是華盛頓州首間、全球第五間啟用AI指揮中心的醫療體系。

聯想與阿德雷德大學合作,向ML研究院提供技術

日前,聯想資料中心集團(DCG)和澳洲阿德雷德大學(University of Adelaide)合作,將在該校新設的澳洲機器學習研究院(AIML)提供技術,旨在讓澳洲企業執行AI專案時,能獲得所需的專業人才、研究和資源。AIML於今年成立,獲南澳大利亞政府的資助,其目標除了要強化澳洲AI技能的基礎、協助南澳企業採用AI,還要幫助政府將AI技術融入政府業務流程,以改善生產率、效率和市民服務,而聯想DCG將為這些目標提供大部分技術。聯想DCG總經理兼總監Rob Makin表示,自家公司提供的技術和知識,能幫助企業開發特定的AI應用。

PyTorch 1.0預覽版終於釋出,整合Google雲端、AWS和Azure機器學習

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臉書宣布釋出深度學習框架PyTorch 1.0預覽版,包括一系列工具和整合功能,更易兼容時下熱門的服務如Google雲端、AWS、和微軟的Azure機器學習。臉書在官方部落格表示,PyTorch 1.0加速了從AI研究到部署的工作流程,借助雲端支援和技術供應商的整合(如IBM、ARM、高通、英特爾等),讓開發人員更輕鬆使用PyTorch的兼容軟、硬體和開發工具生態系統。

PyTorch 1.0的亮點有混合前端(Hybrid front end),支援從eager模式到graph模式的追蹤模型和腳本模型,此外還包括改善的torch.distributed庫,加速開發人員在Python和C++環境中的訓練過程,並增加針對關鍵性功能研究的eager模式C++介面。

Fast.ai釋出開源函式庫fastai 1.0

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美國AI新創Fast.ai最近釋出一款開源函式庫fastai 1.0,能在臉書深度學習框架PyTorch上運行。fastai 1.0是為稍有Python經驗的開發新手所設計,函式庫包括了熱門的影像分類和自然語言任務演算法,因此能快速建立模型、只要寫幾行程式碼就能執行運算。fastai 1.0歷經18個月的開發,與PyTorch 1.0同日釋出,不只與Caffe 2、ONNX有更深的整合,還與雲端服務供應商(Google、Azure機器學習等)和硬體供應商(高通、英特爾等)有進一步的整合。

DeepMind和Unity將聯手為AI打造虛擬練功場

遊戲引擎公司Unity與Alphabet旗下的人工智慧公司DeepMind合作,將創建虛擬實驗場域,來訓練AI代理人。合作雙方認為訓練AI最好的方法,就是先讓代理人在虛擬世界受訓,讓它具備應付真實世界的能力。Unity人工智慧與機器學習副總裁Danny Lange表示,Unity將提供創建複雜虛擬環境的解決方案,幫助DeepMind解決人工智慧問題,他認為,未來人工智慧技術將仰賴日漸複雜的人機互動來驅動,而Unity則成為能夠實現這些互動的動力引擎,最終目的希望可用於訓練自動駕駛和機器人等領域。

DeepMind提出安全框架,防止AI做出非預期的脫序行為

DeepMind提出人工智慧安全框架,著重於規範(Specification)、強健性(Robustness)和保證(Assurance)三方面,防止人工智慧做出不可預期,甚至是有害人類的行為。規範用來定義人工智慧系統的用途,包括理想規範、設計規範、展現規範。DeepMind針對框架的第二個面強健性指出,當系統追求效能最大化實現目標,就可能讓AI產生不安全的探索行為,強健性設計是要保證家用清潔機器人不會在學習最佳打掃策略時,把濕拖把放到插座上。至於框架的第三個面向保證,DeepMind指出在部署AI系統後,必須以工具來持續監控與調整。另外,還必須要有關閉AI系統的中斷機制。

LG攜手Robotis,要開發機器人自主驅動模組

LG日前宣布與韓國機器人研發公司Robotis合作,將共同開發機器人自主驅動模組(Self-driving Modules)。自主驅動模組是打造機器人的核心,而LG將以智慧導航技術來開發機器人軟體,由旗下機器人研究機構負責,Robotis則將執行機器人硬體開發,如自主驅動模組的馬達部分和馬達控制器。而Robotis原本就有一款如機器人關節的致動器,讓機器人的肢體活動範圍更大、更靈活。LG致力成為機器人巨頭,不只投資AI新創Acrylic,也以3百萬美金投資美國機器人公司Bossa Nova Robotics。