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Apollo仿真「训练有素」,长沙无人驾驶出租「轻车熟路」

云端练了千万遍,才敢人间坐一回自驾驶是个技术活儿,能落地一定得技术上过硬。我们知道,所有AI型都需要借助海量数据来训练,而且为了保证训练的效果,数据需要覆盖各个维度、各个方面。 在提升建真实性方面,百度的仿真器迈出了坚实一步。在自驾驶领域的仿真环境中,可以创造出各类复杂路况、危险的突发状况来让AI型在里面开车,获得丰富的数据。 静态环境的基础型是高精地图所包含的地图语义要素,是场景语义分类的重要维度。百度仿真直接基于百度高精地图为底图来构建整个静态环境。 其次,是无人车不可缺少的传感器仿真无人车,在硬件层面与传统车辆的不同之处,除了AI芯片为大脑之外,另外两处不同,一个是“传感器组”,另一个是“控制单元”。 为了解决这个问题,百度工程师考虑利用海量的路采数据,做了“AI给车辆下达的命令”和“车辆实际执行效果”在大数据下的拟合,这样就得到更真实更精细的力学型。

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IROS 2016 | 德国 Heinrich H Bulthoff 教授:机器人能从人脑感知和认知中借鉴什么?

在讲这5个方面前,我想说,从弱AI阶段进入了强AI或者说人类水平的AI阶段,首先第一个关键是要增长计算力。?第二个关键是看大脑如何运的。?所以引申出下面的5方面。1) 我们能从大脑识别里学到啥? 目前我们通过3D建,精确的物理控制和维度控制学会了人脸识别和物体识别这些大脑常做的工。?2)大脑怎么计算的(推理的)? 4)关于虚拟世界中的感知和行。? 这给了我们一个重要启示,就是大脑如何在复杂的控制运中,用不同的(感知)传感器就可以达到任务,而不是真的要完全拟我们的大脑。?在现实生活中我们怎么应用它?下面这个图是非常常见的一部分。? Bülthoff教这个话题给我们的启发是,跟运仿那边不一样的是,基于人脑的仿,除了物理上的仿,还掺杂了人类意识上,甚至可以说哲学层面的仿,这告诉我们在做基于这类仿的机器人技术时,应该对人类行为背后的认知和感知思维有个更深层次的理解

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    腾讯智慧农业再发力:联办国际温室种植大赛、与农科院成立联合实验室

    本次大赛将继续延续上届目标宗旨,吸引国际人工智能和农业专家组成跨学科团队,打造可控环境下通用人工智能种植解决方案,通过拟器仿真温室,用AI算法实现自决策及控制,深挖技术在农业种植的价值,如提升能效与物收成 物生产型过程建将与物、土壤、环境相关的物生理过程和水分、养分运规律提取为量化数学型,按照生长机理可分解为碳平衡型、氮素平衡型、水分平衡型、形态发育型、物质分配与生长型和阶段发育型 首先,我们构造了一个和真实温室尽量接近的仿真系统,通过仿真的传感器和控制器训练AI,通过大量的训练得到一个控制策略,当控制策略收敛后,再把AI放回一个真实的温室当中,通过同样的传感器和控制器进行全自闭环控制 AI仿真系统迁移到真实温室的过程和挑战 ? 如何把AI仿真系统迁移到真实温室呢?在首届国际人工智能温室种植大赛中,我们种植的物是黄瓜。 在仿真器中,我们每次都仿真黄瓜约6个月的生长过程,记录AI每次的,各种资源的消耗,包括水、电、二氧化碳等,以及黄瓜的收成情况,这样AI就知道怎样的决策会获得怎样的奖励。

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    AI 重聚知名已故歌手,发布四首原创歌曲

    为了提醒大家关注音乐人的心理健康,总部位于加拿大的非营利组织 Over the Bridge,发起了一项新的项目:基于 AI 仿这些英年早逝的音乐人,以他们的创、演唱风格,重新创歌曲。 词曲都由 AI生成,可以在项目官网收听 训练型主要基于 RNN(循环神经网络)进行。 下面这首就是 AI的新歌,《Drowned in the Sun》,是仿 Niravana 乐队(涅槃乐队)的风格而来,听听看里面是否有 Niravana 的灵魂。 注:谷歌的 Magenta 项目已在 GitHub 开源,感兴趣的同学可戳链接了解:https:github.commagentamagenta 天才已逝,需更关注音乐人心理健康暂且不讨论以上 AI 仿的歌曲是否听 、是否还原、接近歌手本人的风格,即便 AI的歌曲完美仿了他们,但世界上还是永远都不会再有第二个 Kurt Cobain、Jimi Hendrix……而 Over the Bridge 发起这个项目的初衷

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    AI向程序员老司机学习:从眼神的变化中寻找bug

    日本奈良先端科学技术大学院大学(名字有些长,下面简称NAIST)的研究人员真的做到了,他们把眼球追踪的研究用在软件开发领域,构建了一个基于仿学习(IL)的框架,让智能体从程序员的眼部活中学习找bug NAIST的AI就是在软件开发中仿程序员的视觉注意力。结合程序员眼睛注视的数据,智能体可以获得到过去难以学习到的注意力策略。由于程序代码是文本序列,研究人员用自然语言处理的方法来设计智能体。 代码片段和编程环境被当做一系列token或关键字,智能体被限制专注于仿程序员视觉注意力的特定子标记,为输入当前状态并输出所需的操。?这种方法还需要大量的演示数据。 研究人员建议使用生成对抗网络,让AI学习编程大神们的示范操,而不仅仅是仿。 总的来说,这种方法利用了仿学习,让智能体从人类示范中收集相关复杂任务的知识。 代码片段和编程环境被认为是一系列token或关键字,智能体被限制去关注仿程序员注意到的特定代码,为当前状态的输入,并输出所需的操

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    腾讯牌番茄,新鲜上市!

    我们将不断致力于推此类 AI 应用落地,帮助人类应对‘地球级挑战’。” ? 今年大赛选取小番茄为种植对象,在赛制上对AI与IoT技术方案提出了更高要求。 但真实种植数据的积累成本高昂,因此我们联合国内外顶尖农学组织针对温室常见物黄瓜和番茄打造了两款高精度、高吞吐的仿真器供参赛队伍使用。 仿真器大家可以理解成一个寻找最优种植方案的机器,通过对气候的拟,打造一个虚拟的温室菜园,参赛者可以在里面进行各种各样种植方案的拟。 优化后的iGrow温室仿真器能快速做大量种植拟(15秒拟82个生长周期),虽然温室无病虫害会让拟值有一定误差,但仿真器对产量预测、气候变化影响种植对策等相关研究具有很高价值。” ? 利用虚拟温室仿真器快速做大量种植拟,再用不断优化的强化学习算法选择最佳种植决策,并自控制温室,精准利用资源,提高物品质和产量。” ?

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    语音助手是什么?未来的语音助手是什么样子的?

    ,对此,语音助手是一个比较低智能化,具备有限能力,减少人手操并安装在设备上的软件。 答案是没有未来的,有没有办法让语音助手拥有人一样的思考仿能力?于是,计算机科学家研究出AI(人工智能),并给语音助手注入AI技术。 带有AI技术的语音助手,在后台记录用户的习惯并仿下来,下次用户有类似的操,不用再次手操一遍,通过语音助手完成即可,对此,我们不难想象,未来的语音助手一定非常擅长学习仿用户。 总之,计算机技术的日益发展,语音助手变得越来越AI(人工智能),直到完全接近人的思考仿方式。 话说回来,当下的语音助手自从增加AI技术在里面,能理解一定复杂度的语音内容并正确执行操,确实带给人们很多的方便,送上一句话概括语音助手,未来可期,当下好用。

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    态 | 英伟达宣布开源物理仿真引擎 PhysX

    AI 科技评论按:近日,英伟达在官博宣布正式开源被誉为「市面最强大物理仿真引擎」的 PhysX,除了广泛应用于游戏特效的提升,该引擎还能为 AI 、机器人与计算机视觉技术、自驾驶与高性能计算提供支持。 物理仿真引擎的用,是让虚拟世界中的物体运符合真实世界的物理定律,经常用于游戏领域,以便让画面看起来更富有真实感。 「我们在这个领域持续投入了十多年,以求能通过更逼真的方式来拟这个世界,这些还在持续进行中的研究和开发工可以满足机器人与自驾驶领域从业人士的需求。」 在昨日宣布开源的博文中,英伟达的开发团队详细列举了 PhysX 所能提供支持的场景: 在 AI 基础研发中,研究人员需要合成数据(这些数据被视真实世界的表征)来训练神经网络;在机器人领域,研究人员需要在仿真环境中训练并培养机器人的感知思维 ;在自驾驶领域,PhysX 可以让车辆在还原现实驾驶环境的拟器中行驶数百万公里;在游戏领域,PhysX 使得高效且精美的视觉画制成为可能;高性能计算方面,物理仿真功能如今可以在性能更强大、保真度更高的机器上被运行

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    当心币圈高仿号!也别指望AI,它有心无力

    真实原因只有一个:我们被Twitter的高仿号骗了。真是X了狗了。经常有人会问我们:AI不能做什么?OK,现在多了一个喜闻乐见的例子:AI还无法消灭高仿号。 但对于高仿帐号,目前社交媒体主出击的十足有限。向来不太以用户体验著称的微博,在这方面都堪称表率。 在去年9月,微博甚至专门全平台冻结式清理了一回:不允许更改昵称、不允许更换头像,集中清理一批高仿、虚假和卖片帐号。(另外,时间点上也不难想到其他因。)但海外“微博”Twitter就对此缺乏为了。 为原创者,Twitter至今都允许相同昵称、相同头像的高仿帐号肆意横行,而微博至少这方面要苛刻得多。是技术不能吗?恐怕不是。AI有方法目前AI和机器学习并不缺乏解决性技术。 打造一个AI型判断“水军”,技术上也不难实现。实不为也然而对于社交网络平台来说,非不能也,实不为也。无论是“买卖粉丝”的生意,还是高仿横行的局面,对于平台整体都利大于弊。

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    关于智能仿生机器鱼与谢广明教授的一些交流 | CCF-GAIR 2018

    以下为采访内容,AI 科技评论做了不改变原意的调整和编辑。?AI 科技评论:请问仿生鱼项目里的哪些方法需要用到机器学习?和传统方法有什么区别? 现在我们首先是建立力学型,然后在仿生环境下让鱼去学习运。比如说设计一个贝塞尔曲线,然后让鱼按照这个曲线去游,通过强化学习让鱼学会这种游轨迹。另外一方面是深度学习的应用。 AI 科技评论:研究仿生机器人需要不需要生物学相关的知识?谢广明:首先我认为仿生机器人的研究就是「拿来主义」:新材料,新的能源供给方式,新的传感器,新的电机驱,都集成到自己的机器上来提升机器的性能。 AI 科技评论:仿生鱼的群体智能有哪些用?有哪些难点?谢广明:比如就海洋目标搜索来说,单个机器鱼的感知能力,运能力都是很有限的,能量也有限,这就导致了单个机器鱼搜索范围很小。 比如说鱼群的混乱有序,单条鱼「自私」的自我保护却不妨碍群体有序,这是个很有意思的现象,我们可以把这种规则移植到仿生鱼上,看仿生鱼还能不能正常协,我们目前在尝试这种深层次的仿生。

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    Apple 还能不能赶上 AI 这波浪潮?

    这款被称为史上最强大的芯片,为 AI 应用提供了足够的算力。?A12 仿生芯片的效果图A12 是苹果发布的第二款仿生芯片, 上一代芯片 A11可以说开启了一个潮流。 应用了 A12 芯片的新 iPhone,展示了很多黑科技的操,比如拍照 AI 应用、运测量、投篮计分、运员姿态估计、运轨迹记录,从这些场景中能窥见它强大性能的一些端倪。 Core ML 的用是将 AI 型应用到手机端将逐渐兴起的 AI 技术应用在手机端,是个难以克服的问题。但目前,Core ML 已经被广泛应用于图像识别、语言翻译、对象检测等 App 开发领域。 ARkit当然,Apple 近几年来最大的还是在 AI 人才方面的储备。比如在 4月份,就把Google AI 的前负责人 John Giannandrea 招募了过来。 随着 Apple 公司不断推出的 AI 技术, AI 型在手机端的发展已显现了可喜的进展。接下来限制 AI 应用开发的将不再是算力和 RAM,而是缺乏更多的 AI 型。

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    学界 | 机器人走路未必笨拙,DeepMind新方法训练的人工智能就走得很飘逸

    拟的“平面”步行者反复尝试访问外国网站拟的“蚂蚁”步行者在学习如何在木板之间精确地跳跃二、通过对抗仿学习人体行为上述的拟人解决突发行为的能力非常强大,但是由于这些必须从头开始,所以拟人的看起来和人类行为不太一样 在 DeepMind 的第 2 篇论文中,阐述了如何通过运捕捉数据来构建一个仿人类行为的政策网络,需要预先学习一些技能,例如步行、起步、跑步和转弯等等。 人形步行者产生类似人类的行走行为人形步行者摔倒后立即站起来三、拟人仿人类各种行为第 3 篇论文提出了构建一种最先进的生成型的神经网络结构,它能够学习不同行为之间的关系,并仿它所显示的具体。 经过训练之后, DeepMind 的系统可以编码观察到的,还可以创建新的小。尽管拟人并没有看到之间的过渡,依旧可以在不同类型的之间切换,例如在行走风格之间的转换。 GIF 中左侧和中间演示了两个行为;GIF 中右侧展示了拟人在不同行为之间产生了一个它从未见过的过渡 GIF 中左侧平面步行者演示了特定的行走风格;GIF 中右侧展示了我们的拟人使用单一政策网络来仿这种行走风格实现拟人行灵活且适应控制是

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    网红 AI仿坎爷发布说唱情歌,歌迷:堪比真人原声

    By 超神经内容概要:AI 帮坎爷出新歌了,不过是由媒体机构 Herr Fuchs 制,Uberduck AI 提供声音合成技术的一首高仿品:《The Breakup》关键词:声音合成 Tacotron2 ,并进行声音风格迁移,对侃爷的声音进行仿输出。 在 Uberduck AI 的官网上,只要输入语言文本,选择你想要仿声音的角色,就可以生成他们的声音。 在项目网站上可以选择仿生成的角色,这些语音语料和型优化,也都是由代码贡献者一起参与的。 目前支持直接生成的角色,包括画人物:米老鼠、海绵宝宝、疯狂物城里的狐狸 Nick 等;还可以选择诸如神秘博士、小黄人等影视剧里的角色。

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    腾讯AI Lab x 王者荣耀:开放让「AI+游戏」想象力落地

    面对这个复杂的难题,我们在2018年的研究工主要集中在仿学习上。 仿学习帮助我们更加了解了这个游戏,但仿学习的局限性也很明显,很难通过学习选手的数据而在能力上超越职业选手,因此,我们接下来开始探索强化学习的解决方案。 相当于仿学习,强化学习的建上,我们采用了自主设计的One Model,通过一个型来表达所有的英雄,从而能实现多智能体之间的通信协;同时我们采用的白板学习,让智能体从0到1学习策略与操,不再依赖于人类数据 在AI开放中,王者荣耀会开放游戏数据、游戏核心集群(Game Core)和工具,AI Lab会开放前面提到的强化学习、仿学习的计算平台和算力,希望高校与研究机构能够共同参与AI在王者荣耀的应用研究工 通过这推进产学研合,建立AI+游戏领域算法研究、效果验证的标准,推AI+游戏产业升级,推人工智能研究的发展;同时,通过将AI能力反哺给游戏开发者,能推更多玩法的升级,带来游戏行业的发展。 ?

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    DeepMind与Waymo合仿进化竞争,开发更优方案训练自驾驶AI

    Waymo与DeepMind达成合,寻找一种更有效的流程来训练和微调自驾驶算法。Waymo的自驾驶车辆采用神经网络执行许多驾驶任务,从检测物体和预测其他人的行为方式,到规划汽车的下一步行。 因为并行训练大量型计算成本很高,所以研究人员通常通过在训练期间监视网络来手调整随机搜索,定期淘汰性能最差的型,并释放资源,以从头开始用新的随机超参数训练新网络。 这种类型的手调整可以更快地产生更好的结果,但这是劳密集型的。? Waymo的演变DeepMind和Waymo合的第一个实验涉及训练一个网络,该网络生成行人、骑自行车的人和骑摩托车的人周围的盒子,这些盒子被我们的传感器检测到,并命名为区域建议网络。 结果PBT使型性能得到显著改善。对于上述实验,我们的PBT型能够通过将误报率与其手调整的等效物相比减少24%,实现更高的精确度,同时保持高召回率。

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    javascript仿块级用域

    仿块级用域var somefunction=function(){这里是块级用域}somefunction();在这里定义了一个函数,然后立即调用。不会报错。 () ==0 && now.getDate() ==1){alert(happy year);}})();这段代码放到全局用域中,确定那天是1月1日,显示新年快乐。 执行完毕,立即销毁用域链。 特权方法MyObject.prototype.piblicMethod = function (){privateVariable++;return privateFunction();}})();这个式在定构造函数时并没有使用函数声明 但是在严格式下给未经声明的变量赋值会导致错误。

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    优必选的商业化困惑

    为一个仿人型机器人,Walker X技术、形态不断升级的表现是和人的行为举止越来越像。据了解,Walker X可以上下楼梯、斜坡,学会了下象棋、按摩,可以更好地应用于拧瓶盖、端茶倒水等家庭应用场景。 据网络统计,2019年7月-2020年11月,中金公司先后6次向深圳证监局递交了有关优必选上市辅导工进展报告,最后一次中金公司终止了对优必选的辅导工。 和头部AI企业一样,优必选虽未透露相关营收与净利润具体情况,但其仿人机器人研发成本高,外界对其盈利能力普遍持质疑态度。 商业化是难点政策红利、资本助力、技术驱下,越来越多互联网企业向智能化转型,AI赛道迅猛发展。 数据显示,2020年AI市场规达到2万亿美元,预计未来几年市场将继续保持高速增长,到2030年市场规达到15.7万亿美元的规,约合人民币104万亿元。AI赛道有巨大的发展潜力,但“挖金矿”很难。

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    人工智能真的会取代人类吗?

    我们从计算机语言原理和人工智能发展史中可以得到答案:迄今为止AI的所有智能化表现仅仅在仿人类左半脑的理性思维式,而完全不具备右半脑的感性思维,且将来亦是如此。   但请注意,这些人忽视了一点,尽管AI的行为越来越接近人类本身,但其本质并没有变,即在于用0和1仿人类左脑的理性思维。 互联网给人工智能发展带来极大帮助,当人们开始运用大数据来丰富AI的拟人化表现时,人类和机器的界限似乎变得日趋糊,这让人联想到著名的图灵测试。 但人工智能在表现人类情感和行为时,其背后是在复制和仿,而不是想象和创造。网络上客观存在的数据和人类主观能的想象力是两码事。  说到仿,我们发现机器不仅仿人的思维,而且仿人的生理行为。 最后,我们的结论是,人工智能会取代人类部分劳,但不能取代人类的全部活,更不会反过来统治人类。倘若冯•诺依曼在世也会赞同这个结论。

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    华为自驾驶平台解决方案

    型训练和仿真测试业务具有波峰波谷特征,对云服务资源快速获取和自化部署有较高要求,华为云提供按需的敏捷基础设施、资源编排和自化部署能力。 自驾驶数据采集和路测因涉及地理信息相关数据,对安全保密要求高,华为云提供全栈专属云平台、全栈防护的安全体系,联合合伙伴提供导航电子地图制甲级资质,满足自驾驶开发相关安全合规要求。 高性价比 同步业界最新GPU技术,无缝切换最新GPU硬件;支持按需和包周期计费式,即租即用、弹性扩展。生态丰富 与主流自驾驶仿真软件厂商合,为用户提供丰富的软件和优化的用户体验。 华为云提供海量的、高度扩展能力的存储和计算能力,以及Hadoop、Spark等大数据组件和AI一站式开发平台,预集成数据预处理及半自化标注算法,用户通过平台可高效完成自驾驶型按需训练和仿真测试,帮助用户降低开发环境基础设施部署复杂度和成本 ③一站式AI开发平台机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自化标注、大规分布式训练、自型生成,及端-边-云型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署型,管理全周期AI流。

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    AI一分钟 | 这款机器人不仅仿你的,还能像你一样“出汗”;美团携手科大讯飞推智能语音助手,外卖小哥语音就可以完成接单

    施密特将卸任谷歌母公司董事会执行主席,转任公司技术顾问Ooma收购智能摄像头公司Butterfleye,瞄准家居安全市场日本研究人员研发的新型机器人不仅逼真仿人的,还能像人一样“出汗”美图影像实验室发布 AI测肤,用照片诊断皮肤问题,妹子们可以随时了解自己的肤质、肤龄、肤色、黑头、黑眼圈、痘痘这五个领域美团携手科大讯飞推智能语音助手,让骑手在送餐过程中能用最自然的语音交互完成接单、上报等操,不再需要手手机嘀 这款仿生机器人不仅更像人 还能像人一样“出汗”虽然当今市面上有各种各样的仿生机器人,但很少看见真正拥有与人类在移和与环境互方面特别相似的那一种。 日本的研究人员正致力于解决这一问题,他们重新设计的机器人不仅仅可以仿人类的,而且能够反馈人类完成这些的方式,它甚至会出汗! 然而这并不是他的一个关键功能,假如我们想设计一个最理想的机器人仿人类,我们最好还是沿着前路继续研究下去。(via:网易智能)7.

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