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【AI每日播报】各家争相发布手机AI,都说自己是“全球首个”

近日,卓易科技和乐视争相发布手机AI,其余各家也都争相不下。手机AI作为最近接普通消费者的人工智能产品,俨然成为了AI行业竞相追逐的宝地。除此之外,昨日AI行业还发生了哪些大事件?请看下文:

卓易科技Freeme OS 7.0亮相

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昨日,卓易智能科技联合竹间智能科技举行发布会,推出了Freeme OS 7.0,号称是全球首款真正搭载AI的手机操作系统。该系统采用全新UI,核心亮点是内置了竹间智能科技的情感机器人,在性能和安全两方面也做了大幅提升。

竹间智能科技情感机器人跟普通聊天机器人的区别在于,它应用了类脑对话、机器视觉、语音情感、多模态情感计算四大核心技术,能听懂、看懂而、而且有记忆。情感机器人+安卓OS将会颠覆移动端。

乐驾车萝卜发布新一代车载机器人

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昨日,乐驾科技车萝卜发布了全新一代的智能HUD车载机器人,新产品在原有HUD(抬头显示)+语音操控的基础上,搭载人工智能系统,并打通互联平台,从而实现车载上的胎压监测、行车记录、倒车影像、远程操控等实用功能,为车主打造更加便捷、畅快的驾车体验。

乐驾CEO马斌斌介绍,其第一代产品已经实现了全语音操控的方式,开创了业内先河。如今的车萝卜新品, 语音操控更是大幅提升,搭载了更高的CPU等配置和全新设计的音频方案,让人机对话更加流畅,甚至实现可打断、可抢说的功能,再次成为业内首发。

此次发布会的亮点之一还在于其业内首次实现的ADAS智能驾驶辅助系统。

  1. 有时用户开车时扭头跟其他人聊天或是不自觉地去看手机,车萝卜的视线偏离监测预警系统就会发出警告,提示用户专注路面前方;
  2. 有时司机很累的情况下还在坚持开车,就会不自觉地打瞌睡,车萝卜的疲劳驾驶监测预警系统就会去提醒用户。

有了视线偏离监测预警系统和疲劳驾驶监测预警系统,即便是开车时偶尔开小差,车萝卜也能很快做出反应去提醒用户。

除此之外,车萝卜二代也为用户带来了一个暖心的新体验——可以给车萝卜起名字。无论是“贾维斯”“钢铁侠”还是“冰冰”,都可以成为它的名字,让车萝卜更独特,成为每一个人的专属智能助手。

新一代车载机器人分为尊享版和青春版,青春版只需几百块就能购入。

三星投资英国人工智能公司Graphcore

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近日,三星公司低调投资了英国人工智能公司Graphcore。据了解,Graphcore公司总部位于英国布里斯托,是一家计算机芯片制造商,其研发的智能芯片可帮助数据中心大幅降低运营成本,并提高效率。此次A轮融资的投资方除了三星之外,还有Amadeus Capital Partners、 C4 Ventures、Draper Esprit、Foundation Capital、以及 Pitango Venture Capital ,金额共计3000多万美元。

Graphcore 计划明年大规模出货,其芯片将用于对机器学习和深度学习运算需求较高的无人驾驶汽车和云计算领域。 Graphcore 正着力打造新的智能处理单元(IPU)系统,其 IPU 围绕神经网络计算加速处理器(Neural Network Accelerator),支持的并行计算规模和浮点运算精度比其他芯片更高。Graphcore 称,他们的芯片性能可领先市场同类产品的 10 ~ 100 倍。

乐视将发布乐Dual3

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在三日后的乐视&联通发布会上,乐视将发布其首款生态AI人工智能手机乐Dual 3。据悉,该机将搭载联发科处理器Helio X27,主频提升到了2.6GHz,该处理器是联发科专门为乐视定制的,针对乐Dual 3做了专属优化,拥有微笑双摄和人工智能等颇具亮点的功能。

从目前已有的消息上看,乐Dual 3的人工智能主要体现在语音助手上,其具有深度学习功能,可以在使用中越来越熟知用户的习惯和需求——这点和Google今年推出的Google Assistant类似。

华为公布 Network Mind

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华为诺亚方舟实验室近日首次对外公布了 Network Mind,全球网络通信业界首个基于机器学习的网络大脑,能够实现智能化的网络控制与管理。

Network Mind 的技术核心是基于在线深度强化学习,利用深度学习的强大抽象表达能力以及强化学习的自我适配、自我进化能力,让网络具有基于数据自我学习、自我更新的特性,进而实现网络控制管理的自动化和智能化。

其核心研究成果可以参见华为诺亚方舟实验室 2016 年在国际顶级学术会议 Sigcomm 发表的论文 “CODA: Toward Automatically Identifying and Scheduling Coflows in the Dark”。

Network Mind 可以帮助运营商及企业解决超大规模网络中复杂业务的差异化自适应控制挑战,实现百万级规模网元管理、毫秒级响应时间控制、业务自动适配优化等目标。相比传统控制方式(比如网络的模板式或启发式优化算法),Network Mind能将一些关键业务指标最高提升 500%;特别是光网络,大规模光网络路径分析效率提升超过 50 倍,使光网络抗故障等典型用例分析时间从原有的 5个多小时降低到 6分钟。

Network Mind 的一些成果预计会在华为的某些特定产品线逐步商用(1-2年内)

IBM对AI的真实看法

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今年5月,美国联邦政府科技办公室(OSTP)发布信息征询函(RFI),在《为即将到来的AI时代做好准备》的题目下,向社会公开征询若干关键问题的见解。以下内容总结了IBM对上述RFI做出的响应。

  1. IBM提倡使用Augumented intelligence一词而非Artificial intelligence一词,意为增强智能,强调技术的发展以协助而非代替人类/人工为目标。
  2. AI能够广泛地改善生活质量。为使这种利益被社会充分接受,AI系统应具有显著的社会能力(Social capacities),因为它们将对我们的情绪和决策形成深远的影响。它们还需要理解如何学习并遵从某些行为准则,以更好地融入人类价值观。
  3. AI会改变工作方式,和过去的技术进步一样,会对现有的工作岗位形成替代。但IBM同时强调,从最大化社会福祉出发,应加速其发展而非制约其发展。
  4. 一些重要但未达预期的技术领域,建议政府加大投入(例如: 机器学习与推理、 决策技术、 特定领域的AI系统、 数据安全与信任、 计算基础设施效率的根本性提升等)。
  5. 必须创造激励机制推动数据以及训练模型的共享,比如model zoo这样的机制。已经有ImageNet, Visual Genome, MegaFace, YouTube 8M等项目在促进特定领域数据的开放 ,但瓶颈仍在于如何确保满足认知计算发展所需的数据。
  6. 多年以来,通过大奖赛等方式激励技术竞争、推动技术扩散都是行之有效的方式。AI领域也需要政府加大这方面的投入。
  7. 要享受AI的益处,首先要信任它。 但信任需要一个最佳实践的系统,能指引AI的安全性和道德管理。这是一个包含了社会惯例和价值、算法问责性、遵从现行法律政策和个人信息保护的系统。
  8. 认知系统的商业和社会影响日趋显著,承担责任必须成为政策对话的基础。这些话题包括:

    • 算法责任- 对于那些基础性算法的构建工作,尽管有必要保持产权和商业机密的,确立某种实践和协议以建立理解和信任是必要的
    • 个人隐私- 不赘述
    • 劳动力转型- 新的工作机会,以及填补这些机会所需的工作技能
    • 安全性– 保护基于道德标准做出的决策,并确保对自治系统的控制
  9. 通向AI的信任之路需要定义一些其他的因素:算法透明性、开发性、清晰的治理架构、技术道德应用和风险管理。这需要产业界、学术界和政府齐心协力。


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