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专栏 | 微软亚洲研究院:NLP将迎来黄金十年

在 1998 年微软亚洲研究院成立之初,NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实,在历届院长支持下,微软亚洲研究院在促进 NLP 的普及与发展以及人才培养方面取得了非凡的成就。共计发表了 100 余篇 ACL 大会文章,出版了《机器翻译》和《智能问答》两部著作,培养了 500 名实习生、20 名博士和 20 名博士后。我们开发的 NLP 技术琳琅满目,包括输入法、分词、句法/语义分析、文摘、情感分析、问答、跨语言检索、机器翻译、知识图谱、聊天机器人、用户画像和推荐等,已经广泛应用于 Windows、Office、Bing、微软认知服务、小冰、小娜等微软产品中。我们与创新技术组合作研发的微软对联和必应词典,已经为成千上万的用户提供服务。

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【独家】微软小冰之父李笛:对话式AI泡沫明显,数据和用量是硬伤

【新智元导读】 微软(亚洲)互联网工程院副院长李笛近日接受新智元独家专访,对当下国内外的对话AI 发展方向和途径提出了许多直接的观点,他认为,国内现在两个主要的竞争对手所做的对话式AI 产品,一个只是管道,没有其他价值,另一个则没有用户量。另外,他还透露了关于“小冰”的一些最新数据。对话的交互被认为是人工智能的下一个重大方向和突破点,现在行业处于什么水平?在技术和产品上需要注意哪些“坑”,李笛有话要说。 微软“人工智能少女”小冰自2014年首次在中国发布以来,经过三年的发展,现在已经成为微信和微博上的著名网

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硬核晚年生活图鉴:你坐智能轮椅出门买菜,我找机器人唠唠家常

机器之心原创 作者:蛋酱 不如把晚年幸福托付给AI和机器人。 你知道变老的感觉吗?歌词里吟诵着「最美不过夕阳红」,现实却不够「温馨从容」。真实的晚年生活,比你想象的更疲惫,也更孤独。身体机能衰退、儿女不在身边、社交范围变窄…… 幸福地生活、有尊严地老去,对于大部分老人来说只是一种奢望。 最近,40 后、50 后老年人的圈内,刮起了一股「科技养老」的新风潮。不试不知道,一个浓眉大眼的机器人,竟然可以这么有趣、贴心。 它会关注每一位老人的状态,如果发现你长时间没有和人交流,或者检查到你的孤独情绪,就会主动来

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竹间智能简仁贤:基于情绪识别打造对话式AI,推进机器人融入商业 | 镁客请讲

在简仁贤看来,开展情感对话式机器人的研究不仅是为了迎合技术的发展,更重要的是推动人工智能融入金融、电商、智能硬件等高价值商业场景。 在电影《Her》中,“Samantha”虽是基于人工智能技术的Chatbot(对话机器人),但是她的“知性和感性”还是感染了不少观众,让人们对于“懂情感的人工智能”有了一种期盼。 “从现在的技术发展看,机器人还无法模拟人类的情感。因为情感与创造力一样,是人工智能无法模仿和计算的。但这不妨碍人工智能通过语义理解、人脸识别、姿态识别、语音识别等方式识别判断人类情感情绪状态,并进行一

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在商业化道路上,小冰还要再多走几步

近日,微软小冰入驻广州万达文化旅游城,并开设线下国内首个专属体验馆。现在,除了在微信公众号,用户也可以选择在“未来世界·微软小冰展馆”中通过微软小冰人工智能电话亭,与微软小冰进行真实通话互动,同时还可以在展馆内体验小冰的测颜值、测关系、读心术、冰歌手试听等应用。 对于此次微软小冰与万达的合作,有不少人表示这是小冰在试水商业化应用。根据微软小冰与万达签订的战略合作意向框架协议,未来,双方将围绕人工智能与未来城市科技应用展开合作,也就是说,借助此次与微软小冰的深度合作,人工智能技术将会深度融入到广州万达城的未来

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虚拟性爱技术,与人无关?(上)

房事是非多。 从进化心理学的角度,人在进化中不断追求性和繁衍。性和繁衍上有优势的个体会被自然选择挑中,获得更强的基因延续。弗洛伊德把这种性和快感的本能称为“力比多”,并把它定义为人类心理现象发生的驱动力。 在过去,性的满足基本意味着和异性交配。自然界给了人类一种默契:在和异性身体的接触中,总能收获最美妙的性爱体验。在这么多年时间里,性行为和生物性繁衍,可以说是一回事。 而到了今天这个时代,智能机器和可计算性爱的出现,让身体在性爱方面得天独厚的吸引力,也许会逐步让位于精细化的性爱机器。而繁衍也可以和人不相关,

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基于EEG-EMG混合控制方法的研究—生物机器人应用:现状、挑战与未来方向(二)

02 基于肌电图的混合控制方法综述 基于EEG-EMG的混合控制接口的基本思想是在控制方法中融合EEG和EMG信号,信号的融合可以以许多不同的方式进行,并且可能取决于特定应用和用户能力等因素。在这个混合接口中,结合了EEG信号和EMG信号,混合方法的应用可能有所不同,从一个简单的游戏控制应用程序,到假肢手臂控制应用程序。 这篇综述的主要目的是研究生物机器人学的应用,例如假肢和外骨骼,因此范围缩小到研究混合EEG-EMG方法在生物机器人中的应用。如前所述,有许多可能的方法将肌电图和脑电图信号结合在一种特定的控制方法内,以提高有效性。 一般来说,EEG或EMG信号可用于操作应用程序的各个部分,例如辅助设备中的部件,或者,所有这些都可以组合起来。后者将允许用户根据自己的喜好从一个控制信号平稳地切换到另一个控制信号。 有几种方法可以用来对生物机器人应用中的脑电-肌电混合控制方法进行分类,如特定的应用/设备(如假肢、外骨骼、轮椅)或输入处理方法。作为一个双输入系统,混合EEG-EMG接口可以同时处理输入信号,也可以按顺序处理输入信号。 在这篇综述文章中,我们将把生物机器人应用中的混合控制方法的每一项研究分为两类,根据输入处理方法是同时的还是顺序的,EEG-EMG方法的比较和本文讨论的不同混合方法的重要特征总结如表1所示。重要的是,无论EEG-EMG信号的融合方法是什么,与单独使用EMG或EEG信号的方法相比,混合方法能获得更高的有效性。

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