这个世界公认最长——由45个字母组成的单词，意思是“因肺部沉积火山矽质微粒所引起的疾病”（俗称火山矽肺病）。 但如果说，现在不是让你拼读这个单词，而是……把它给画出来呢？ ） 谷歌最新提出来的一个AI——Parti，它就能轻松hold住这事。 从结构上看，它的所有组件只有三部分：编码器、解码器以及图像标记器，且都是基于标准Transformer。 然后再通过Transformer的编码-解码结构，将参数扩展到200亿。 以往关于文本生成图像的研究，除了最早出现的GAN，大体可以分成两种思路。 欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入我们，与AI从业者交流、切磋，不错过最新行业发展&技术进展。
在当今的数字世界中，人工智能和物联网正在深刻改变我们生活的许多方面。连接到网络的IoT设备数量正以惊人的速度爆炸。根据数据中心提供的数据，到2025年，我们将拥有超过410亿台互联设备。 这是因为真正的价值在于通过了解可以预测未来趋势的模式来组合来自不同物联网设备的数据集。这就是边缘AI在将真实值恢复为数据方面具有巨大潜力的地方。 边缘需要更多的处理能力。 物联网世界中边缘设备的异构性质面临着一系列挑战。远程部署模型和监视性能边缘是另一个具有巨大潜力的大领域。必须拥有一种强大的机制来远程部署和微调AI模型。密切注意硬件的运行状况也很重要。 通过确保数据仅到达授权节点来完全控制数据流。 结论 借助人工智能为边缘提供动力的是下一个等待开发的大型金矿，它具有为企业带来真正价值的巨大潜力。 物联网世界边缘的人工智能将有助于以经济高效的方式和低延迟为业务提供智能的实时决策。
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人脸识别系统通过分析人脸的几何形状来生成「faceprint」，这是一种可以用来识别或确认一个人的生物特征识别系统。另一种用法是面部分析，通过性别、年龄、种族、情绪等标签，给一张面孔下定义。 当警察通过面部识别监测犯罪行为，必须迅速做出阻止某人的决定时，这个问题就显现出来。而在缓慢的调查中，面部识别同样也会发生错误。 但是世界各地的公司仍然在购买未经证实的技术，这些技术被一些企业用在面试中，根据求职者谈话的视频评估求职者的个性。 印度有世界上最大的生物识别计划，其中涉及使用面部识别来建立名为Aadhaar的巨型国家身份证系统。 纽约大学(New York University)计算机科学家、现代人工智能研究所(AI Now Institute)联席主任凯特•克劳福德(Kate Crawford)表示: 「在历史的这一点上，我们需要更加怀疑那些声称我们需要更加精确的公共监控形式的说法
人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家将人工智能作为提升本国竞争力的重大战略，围绕顶尖人才和核心技术等进行部署，力争在新一轮的科技竞争中取得主导权，从而引领世界潮流。 ? 人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家将人工智能作为提升本国竞争力的重大战略，围绕顶尖人才和核心技术等进行部署，力争在新一轮的科技竞争中取得主导权，从而引领世界潮流。 在人工智能兴起以来，英国也诞生了很多AI初创公司，例如AlphaGo的研发公司DeepMind，就是来自伦敦大学的初创公司。 ，部分技术与应用达到世界领先水平，实现人工智能核心产业规模达4000亿，带动相关产业规模超5万亿； 第三步，到2030年，我们的人工智能务必要占据全球人工智能制高点，成为世界主要人工智能创新中心。 日本 日本也同样注重人工智能的发展，不仅将物联网（IoT）、人工智能（AI）和机器人作为第四次产业革命的核心，而且将2017年确定为人工智能元年，希望大力发展人工智能。
在twitter上看见有人分享了一个图 image.png 热图展示不同国家历届足球世界杯的成绩，非常有意思，时间跨度是1982年到2018年，入选国家的标准是最少参加过四次世界杯，我们今天来重复一下这个图 ，自己这个伪球迷也来了解一下足球世界杯的相关知识。 ")+ plot_annotation(theme = theme(legend.position = "bottom")) dev.off() image.png 推特上的图还用点标注了每届世界杯的东道主国家
子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 了解游戏「我的世界（MineCraft）」的读者，一定很熟悉这样的画面。 ? △图源：Science Magazine 但是，如果盖房子的不是人，而是AI呢？ 这是来自哥本哈根信息技术大学、约克大学和上海大学的学者，利用3D神经元细胞自动机（NCA）完成的新研究。 并且，将「我的世界」中的实体作为3D网格中的细胞，其状态向量包含：块类型、存活状态、隐藏状态。 但是，由于每个单元是单一的块类型，于是他们将结构重建任务视为一个多类分类问题，预测给定单元的类型。 量子位 QbitAI · 头条号签约作者 վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见~
胡澎 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 世界杯小组赛将收官，你还依然信AI吗？ 冷门频出，黑马击败豪强。不少AI模型始料未及。 到底还能不能愉快找到科学规律？ 或者说足球比赛乃至其他竞技体育赛事，数据科学家在AI加持下，究竟能做到多大程度的预测？ 瓶颈在核心数据匮乏 如果让谢波回答这个问题，他会告诉你：“单利用神经网络模型对世界杯的胜负、比分进行预测，存在一定难度。” 比如，比赛的赔率是博彩公司通过对于比赛本身的判断以及大众投注的选择等因素，综合考虑后给出的比赛投注回报。 一个个看。 基于深度学习的比赛结果预测模型 深度学习技术作为传统神经网络算法的延伸和扩展，当前在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域获得了巨大的成功。
你试试看最上面的那个图，能不能分别图中每个字符下面，哪一个是机器画的，哪一个是人类画的，如果分别不出来，那么这个机器就通过了）； 2）使用了Bayesian Program Learning，拥有“one-shot ---- MIT的一个研究团队研发了一个AI（人工智能系统），它可以“画”出一些看起来像字母却又不那么常见字符，从而让人类误以为“他是个人”。 通常来说，一个AI系统首先要用大量的数据进行训练，然后才能去执行任务，但人类不用，人可以轻松自如的完成一些所谓“one-shot learning”（大概是只通过一次学习，或者只用很少样本进行训练）的事情 这里，研究人员的模型指出，人类书写系统下的字符包含了很多笔画，一个笔画与下一个笔画之间是通过“将笔往上提一下”来分开的，一个笔画又包含了很多子笔画，子笔画之间是通过点来分开的，在这些点上，笔的移动速度为零 答案：1,2,1；2,1,1——这些是由AI人工智能完成的。
AI本无温度，而腾讯用AI帮她触摸到新的世界，带去温暖。 27岁的李梦琪是一个爱笑的女孩。 都说爱笑的女孩儿运气不会差，可是，在她的身上运气确实差了那么一点点。 可以触摸到的世界 智能手机面世前，李梦琪曾用的是物理按键手机，自己能够通过触摸记忆进行操作。 然而，随着全触屏手机的普及，物理按键这个参照物也逐渐消失在了视野当中。 正是搜狗输入法帮助李梦琪打开了另一扇新世界的大门。 比方说，如果要打开屏幕上的一个文件夹，首先盯着文件夹看，然后再盯一下「左键双击」，这样做就可以打开那个文件夹了。 通过自己在输入法上的深耕，搜狗输入法让更多特殊群体能够更多地与这个世界互动，让他们真正能够离自己的梦想更近。 为啥搞技术公益？ 的确，时代不应抛弃任何一个群体。 你知道吗？
这种方法通过利用AI将时间转换成三维空间的视觉，可以帮助汽车、移动设备和健康监护仪器等提高360度的认知能力。 然后，通过在拍摄对象周围放置两个或更多摄像机可以从多个角度对其进行拍摄，或者通过使用光流扫描场景并将其重构三维来生成3D图像。 ? 无论哪种方式，我们拍摄的照片和视频仅通过收集场景的空间信息来构建图像。 而研究人员此次是通过有关光子的时间信息来生成3D图像，他们是如何做到的呢？ Turpin 说道，「我们有信心该方法可以适用于能够用短脉冲探测场景并精确测量回波的任何系统，以全新的方式使用时间而非光来可视化世界」。 但是，通过进一步培训甚至使用更高级的算法，可以学习可视化各种场景，从而扩大其在现实世界中的潜在应用。
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 为了搞清楚人类是怎么看世界的，计算机开始学着“转动眼球”了： 然后凭借转动的眼球“搜集要观测的信息”，再聚焦在文字或者图像上，开始“收集数据”： 不仅能正常读书看画，甚至能模拟人类在无聊、兴奋、紧张等各种不同情绪下的瞳孔放缩、眨眼频率的细微变化。 事实上，这是杜克大学的研究人员最新开发的一种“虚拟眼睛”，可以精确模拟人类观测世界的方式。 这项研究目前已经开源，并即将发表于通信类顶会IPSN 2022上。 通过这项研究得到的几近真实的数据，将全部反哺给计算机。 这些数据有什么用？ 这种基于眼球追踪（Eye Tracking）技术得到的数据常常被称为眼动数据，包括注视时长、眼跳、追随运动等多个属性。 欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入我们，与AI从业者交流、切磋，不错过最新行业发展&技术进展。
来源：本文经AI新媒体量子位（公众号 ID: QbitAI）授权转载，转载请联系出处本文约1500字，建议阅读9分钟本文介绍了杜克大学最新开发的一种“虚拟眼睛”，可以精确模拟人类观测世界的方式。 为了搞清楚人类是怎么看世界的，计算机开始学着“转动眼球”了： 然后凭借转动的眼球“搜集要观测的信息”，再聚焦在文字或者图像上，开始“收集数据”： 不仅能正常读书看画，甚至能模拟人类在无聊、兴奋、紧张等各种不同情绪下的瞳孔放缩 事实上，这是杜克大学的研究人员最新开发的一种“虚拟眼睛”，可以精确模拟人类观测世界的方式。 这项研究目前已经开源，并即将发表于通信类顶会IPSN 2022上。 通过这项研究得到的几近真实的数据，将全部反哺给计算机。 这些数据有什么用？ 这种基于眼球追踪（Eye Tracking）技术得到的数据常常被称为眼动数据，包括注视时长、眼跳、追随运动等多个属性。
小程序会先出题，告诉你画什么，20秒倒计时，你画完内容，然后谷歌AI去猜，如果猜的答案和题目匹配，则通过，进入下一题，否则失败。乍一看，怎么像是在考我的绘画能力呢，哈哈。 如上图，游戏操作简单，接下来就是和AI达成默契进行“你画我猜”，如果多轮猜中，你就会进行连续的游戏解锁，然后登上朋友圈排行榜巅峰，考验各位“灵魂画手”的时候到了。 ? ? 在某种程度上，可以这么说，但又不准确，其实AI还进行了大量复杂的工作，谷歌对于“猜画小歌”的解释当中这样说道：计算机一直以来都是聪明的，现在有了AI以后，计算机可以用一种自然的，更接近人类的方式去理解这个世界 ，其中一个令人兴奋的新进展就是计算机视觉技术，它能让计算机直接理解输入的视觉信息，并由此“看到”这个世界。 玩“猜画小歌”有什么技巧？ 不要拖泥带水，简洁最重要。因为程序只能接受大约200个左右的输入点，如果画很多细节，反而认不出来。 如果第一次画的没有识别出来，迅速擦掉重画，不要希望AI会后期力挽狂澜。
他们不是想创造一台能够画猪的机器。他们想创造的是能够识别和输出“猪的概念”的机器，即使它同时被输入了一些和家畜无关的提示词，比如卡车。 这里有个隐含论据：当人类画画时，他们会对世界进行抽象的概括。 “人类认知世界的方式是将人类所见提炼为抽象的概念，而非像素网络“，Eric 和 Ha 在论文中描述道，”小时候起我们就发展出了通过用铅笔或蜡笔在纸上画图来交流的能力“。 （大西洋月刊的 Ian Bogost 跟我讲，“从哲学的角度看，这是纯粹的唯物论。”） Walther 和他的合著者假设这些线条的绘画“捕捉到了我们自然世界的本质”，即使从像素层面看，一条猫的草图看起来也完全不像一只猫的照片。 对于SketchRNN，草图是线条的序列，是通过时间形成的形状。机器的任务是提取图纸中描绘的东西的精华，并尝试用它们来了解世界。 SketchRNN团队正在许多方面进行探索。
当小歌猜对答案，玩家就能进入下一轮，解锁更多的题目，猜画连胜次数得分越高，晋级越快。 ? 咦？为何听上去莫名的熟悉？ 蹭蹭蹭，打开外网一看：果然，这不就是《AutoDraw》流落到中国的亲人吗？ 小歌的识别率和识别速度 让我坚信了自己「灵魂画手」的身份 ? 这是不是太为难小歌？ 再打开一看，小编自己都没认出来啊 ? 随便画画都猜中，没猜出来？ 一定是因为我画的太烂了 ? 谷歌官方表示，《猜画小歌》由来自谷歌AI的神经网络驱动，该网络源自全世界最大的、囊括超过5000万个手绘素描的数据群。 这让一些看起来极其困难的事情，通过计算机的处理变得容易了。 此外，相信通过朋友圈各种“匪夷所思”的晒图后，大家也直观地看到了人类画简笔画的方式和思维真是太多样了。 小编相信，通过这款小游戏，谷歌还可以继续积累不少数据，拿这些数据去训练AI，或许之后经过深度学习的AI能强大到进入自主绘画创作的领域。
---- 新智元报道 来源：christies.com 编译：肖琴 【新智元导读】世界首次，由AI创作的画作将在佳士得拍卖行拍卖会上，预计售价会在 7000 到 10000 美元之间。 这标志着 AI 艺术首次进入世界拍卖舞台。 ? Image: AICAN.io — Ahmed Elgammal 在 AI 世界的其他地方，研究人员正在进行其他艺术历史的创作。 但是，如果你把艺术定义得更宽泛一些，把它定义为试图表达更广阔的世界，表达自己的情感、焦虑和感受，那么这是 AI 艺术肯定达不到的，因为任何机器的思维都不可能有那种表达的冲动——也许永远都不会有。 Elgammal 谈到自己的实验时，大体上同意他的观点，他说：“是的，如果你只看形式，而忽略艺术的本质，那么这个算法只是产生作品的视觉形式，并遵循从现有艺术中提取的美学原则。
只要用大量人类画作来投喂AI，“画师”会学着生成自己的画，“鉴赏家”就负责鉴定，哪些画是人类所作，哪些是“画师”生成的。 “画师”努力骗过“鉴赏家”，“鉴赏家”尽量揭穿“画师”。 2018年，走过两个多世纪的佳士得，成了第一间接受AI画作的艺术品拍卖行。 虽然，AI生成的图像究竟算不算艺术，这个问题一直没有定论，252岁的佳士得还是给了世界一个很年轻的回答。 但就算佳士得在艺术界的分量再重，把像我这样的AI画作看成艺术品的做法，依然有许多艺术家和鉴赏家不能认同。 第一个理由，是认为GAN是学过千千万万人类的画，然后拼凑出自己的画。 它跳不出框框，看的是肖像，画不出自然风景。像贝拉米家族诞生的过程，称不上原创，也就算不得艺术。 针对这个想法，我的主人据理力争：就算人类学画画，也要看过别人的作品。人类创作，也要借鉴前人的灵感。 ? 当然，“看别人挣了钱才眼红”也是一种看法。 我的出身引发了争议，也引起了艺术社区不小的担心。 ?
首先，AI需要看懂一幅画，这就涉及到了多模态预训练和语义理解，这样它才能深度理解这幅画的内容。 然后，需要让它能描述这幅画的内容，这个过程就需要用到基于融合知识图谱的可控生成技术。 小飞的目标是，让AI可以文采斐然、绘声绘色地把画的内容形容出来，用上比喻、拟人、味觉、听觉、嗅觉等修辞手法。 而如获至宝的小飞，又发现了另外两个「宝藏」 ——讯飞的儿童脑智发育检测平台和AI学习机。 通过这些工具的加持，超超的注意力水平明显提升了，成绩突飞猛进。 看小黑的势头，万元奖金已经如在囊中了！ 小黑的动作为何如此「丝滑」？ 那是因为，它长的可不是普通的狗脑子，而是机器人超脑。 做超脑，科大讯飞是认真的 未来十年，是一个虚拟世界和现实世界深度融合、人机协作深度耦合、机器人走进千家万户的世界，人工智能将深刻改进人类的生产和生活方式。
无论是房屋树木，还是市集中熙熙攘攘的人群，AI的笔法都抓到了原作的风格神韵，拼在一起乍一看还真认不出来。 △左是原作，右是AI复刻 画质还是38912×2048像素的那种，能直接把画面拉大3、4倍看细节。 喏，店铺里的小人在干啥看得一清二楚，体态和衣着也各不相同。 最后，就是NUWA-Infinity的核心能力——“续画”了。 在补充图像上，这只AI已经挑战了不少世界名画，并且都可以做到几乎以假乱真。 梵高笔下的星空，它能补充浩瀚深邃的画面。 值得一提的是，原画中人物的影子沿着右下方拉去，AI在补充画面的时候，还非常聪明地在左边补充了太阳。 阳光洒在海面上，波光粼粼的细节都画出来了。 除了世界名画以外，风景照片同样也能补全啦。 此外也有读者对于AI“续画”的能力提出了疑问： 对于AI来说，到底是“续”一幅画难，还是从0生成一个图像更难？ 你觉得呢？
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