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在疫情之後,人工智能教育將怎樣存在

人工智能在當前教育中的應用仍偏向於“弱人工智能”,但對提升教育效率的作用不容忽視。疫情期間,世界各地的遠程教學也為人工智能教育的進一步發展提供了機遇。

受新冠肺炎疫情影響,世界各地的學校借助互聯網技術,將教學從線下搬到線上,以維繫學校的正常運行。在其中,人工智能(AI)技術得到了廣泛應用。美國教育主流媒體近期開展的調查發現,疫情封校期間,人工智能在學校和學區層面發揮了相當程度的作用,許多學校採取了靈活豐富的人工智能手段促進教學。與此同時,經濟合作與發展組織(OECD,以下簡稱“經合組織”)與哈​​佛大學全球教育創新計劃項目於近期面向59個國家和地區開展的教育教學調研顯示,有不少教師反映,遠程教育在改變教與學空間的同時,也帶來了許多教育創新機會,如學習環境創新、混合學習、教師教學的新模式,等等。

數據資源、運算能力、核心算法構成了人工智能的三大基本要素,這三大要素都離不開算力的支撐。浪潮信息副總裁劉軍認為,隨著人工智能算法突飛猛進地發展,越來越多的模型訓練需要巨量的算力支撐才能快速有效地實施,算力是未來人工智能應用取得突破的決定性因素。算法、數據、算力是相互促進、相互發展的過程。當前,人工智能產業化和產業人工智能化正在推動傳統產業轉型升級,並重塑產業。

“目前,中國整個IT行業支出約為美國的40%,但服務器計算能力約為美國的60%,人工智能的算力支出大約是美國的80%。從全球人工智能算力發展來看,2020年中國人工智能服務器佔全球人工智能服務器市場的三分之一左右,是全球人工智能產業發展的中堅力量,這從側面反映了一個國家最前沿的創新能力。”周震剛說。

此前,在《人工智能為基礎教育階段教師教學提供支撐》報告中,墨菲認為,教育領域中的人工智能應用主要還是“弱人工智能”,即在教學領域中,合理應用自動化軟件,如智能輔助系統、作文自動評分系統、學情早期預警系統等,以提升教學效率。他表示,在教育領域應用人工智能不太可能像在其他行業如公共交通、禁毒、醫療保健等領域那樣立竿見影,主要還是發揮輔助作用,如提高課堂效率,協助教師開展語言教學,加強反饋與互動,及時診斷學情以及開展有針對性的指導,等等。

除了人工智能投入相對集中的行業外,在業務需求的推動下,很多碎片化應用也開始被廣泛使用,並輻射到現代農業、智能家居、智慧電力等多個領域。整體來看,包括生物識別、智能客服、精準營銷在內的通用型應用場景已經具有相當的成熟度,人工智能的產業化已經從通用應用場景滲透到更多行業特定場景,產業人工智能化已經從早期的試點逐漸成為企業發展和生存的剛需。

未來人工智能計算力發展有哪些重要趨勢?周震剛認為,人工智能芯片將繼續呈現多樣性發展,圖形處理器依然是數據中心加速的首選,佔有95%以上的市場份額;中國人工智能服務器將在未來5年保持高速增長,是整體服務器市場增長的核心驅動力;人工智能算力會逐漸向邊緣滲透,到2023年,近20%用於處理人工智能工作負載的服務器將部署在邊緣側;人工智能雲服務成為人工智能市場發展的重要驅動力,2018年至2024年的年復合增長率預計達到93.6%;人工智能基準測試逐步完善,不僅能為企業的成本效益提供參考,也是人工智能應用未來可持續發展的重要因素。

從國家發展戰略高度製定人工智能發展規劃,引導人工智能發展與國家創新驅動發展戰略相銜接,特別是高端製造業。重視人工智能紅利形成的“數字鴻溝”“貧富鴻溝”等社會財富分配問題、人工智能發展引發的就業問題等科技倫理和法律問題研究,構建多部門協同、多學科融合、多元主體參與的風險治理和規則治理研究框架和工作體系。

教育應用人工智能的精準程度高度依賴於海量數據的獲取,某些情況下,這些數據可能會因種族、性別、家庭背景等因素產生偏差,進而對教育產生影響。對算法偏差的擔憂將取決於人工智能程序在學校和課堂中的角色扮演,以及系統決策給師生帶來的影響。例如,與帶有偏差的人工智能教育預警系統對學生的可能影響相比,帶有偏差的教育數據滲透到教師備課從而對學生產生的可能性影響相對要小得多。前者可能不成比例甚至錯誤識別了基於性別或種族等群體,從而做出錯誤決策,而那些真正有需求的學生未必能得到幫助,出現“差之毫釐,謬以千里”的結果。因此,墨菲主張對於那些人工智能應用程序(特別是學情預警系統)的輸出結果,僅應視為教育教學決策過程中的一個參考,更多還是要以教師和管理人員的專業判斷來作為依據,他們畢竟有著豐富的實踐經驗。

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今年中國人工智能基礎設施市場規模同比增26.8%

全球市場分析機構IDC與浪潮電子信息產業股份有限公司日前聯合發布的《2020—2021中國人工智能計算力發展評估報告》顯示,2020年中國人工智能基礎設施市場規模將達到39.3億美元,同比增長26.8 %。

“我們預測,今年中國人工智能市場整體規模約為63億美元,2024年將達到172億美元。”IDC企業研究助理副總裁周震剛接受經濟日報記者採訪時說,目前,人工智能服務器市場規模佔整體人工智能基礎設施市場的87%以上。預計中國人工智能服務器將保持高速增長,並將在2024年達到78億美元。

顯而易見,疫情危機所帶來的創新機會與互聯網技術發展和人工智能的應用是密不可分的。在這種形勢下,人工智能在教育中的應用再次成為全球教育界共同關注的話題。

近期,美國蘭德公司高級政策研究員、斯坦福國際資詢研究所(SRI)研究評估中心主任羅伯特·墨菲(Robert F. Murphy)評估了人工智能在全美基礎教育領域的應用及走勢。在他看來,新冠肺炎疫情導致的遠程學習,在客觀上會促使教育者更多采用人工智能的工具和做法,然而關於人工智能的樂觀期望也有可能會因教育預算應對疫情吃緊而受到限制。他認為,相對於人工智能在其他領域的顛覆性潛力,疫情對教育的衝擊並未改變他此前的觀點,但也要重視遠程教學所引發的公眾對人工智能教育的高度關注。遠程學習支持自適應教學,廣泛運用人工智能技術,為學生自主學習提供自動反饋和支持等,將會助力人工智能在教育中的應用與發展。

據介紹,2020年中國人工智能城市排名前五的依次為北京、深圳、杭州、上海、重慶。此外,多個城市在自身產業優勢及各種因素推動下,人工智能應用取得較大進展。例如,東莞的智能製造、武漢的智慧醫療、合肥的智慧農業等,中國人工智能城市發展正在遍地開花,未來將會出現越來越多結合城市特點的人工智能示範區,為產業發展樹立標杆。

從人工智能行業應用滲透度排名來看,與2019年相比,互聯網仍然保持第一,電信和製造行業的應用場景更加豐富,市場潛力預計將有較大的提升。2020年上半年,醫療行業在新冠肺炎疫情的影響下加速了人工智能應用的落地,在多方面取得了顯著成效,也促使醫療行業人工智能應用滲透度超過教育行業位列第七。

在人工智能教育的重要領域仍然欠缺足夠的數據和人工智能教育應用的報告信息。一方面,是對教育應用人工智能的準確性理解和精準度把握不夠;另一方面,與不含人工智能應用的教育手段相比,應用人工智能教育手段到底能發揮多大比較優勢也不好測定。但隨著更多人工智能教育軟件投放市場,業界將會討論建立行業標準,促使供應商提供相關產品的準確信息。產品信息大致包括對人工智能運算能力和“知識儲量”(knowability)的描述或排名,如何幫助師生使用人工智能程序,師生使用人工智能發生偏差所引發的後果,人工智能模型預測的準確性程度和局限性,關於開發人工智能程序所依靠的數據情況,以及如何評估學習模型的潛在偏差,等等。

IDC的調研結果顯示,超過九成的企業正在使用或計劃在未來3年內使用人工智能,而74.5%的企業期望可以採用具備公用設施意義的人工智能公共算力基礎設施。未來,隨著更多規模化、普惠型的人工智能基礎設施平台建成,整個中國人工智能產業將進入發展快車道——企業的剛需決定人工智能發展前進的速度,新型公共算力基礎設施的建設則為人工智能發展拓寬道路。

“缺乏模型訓練所需的數據、算力基礎設施存在不足、人工智能應用方案的成本過高等因素是絕大部分企業目前面臨的主要挑戰。因此,社會服務主體在推動人工智能公共算力基礎設施建設時,要充分考慮企業目前面臨的需求和痛點,與人工智能生態合作夥伴以及關鍵的人工智能基礎設施服務商通力合作,共同構建加速產業發展的平台。”周震剛說。

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人工智能市場發展進入快車道

全球市場分析機構IDC與浪潮電子信息産業股份有限公司日前聯合發布的《2020—2021中國人工智能計算力發展評估報告》顯示,2020年中國人工智能基礎設施市場規模將達到39.3億美元,同比增長26.8%。

“我們預測,今年中國人工智能市場整體規模約為63億美元,2024年將達到172億美元。”IDC企業研究助理副總裁周震剛接受經濟日報記者採訪時説,目前,人工智能服務器市場規模佔整體人工智能基礎設施市場的87%以上。預計中國人工智能服務器將保持高速增長,並將在2024年達到78億美元。

要求「GPT-3」演算法預測未來

受2020年這些混亂的啓發,研究科學家兼作者Janelle Shane要求「GPT-3」,也就是一個強大的語言模型演算法來猜測未來,「GPT-3」不只會寫文章、翻譯,還能寫程式碼、畫圖,許多測試者發現「GPT-3」在生成任何類型文本的過程當中,創造力和準確率比過往的AI模型有更大突破,例如測試者展示了利用GPT-3生成小說和新聞,而測試者所提供的僅僅只有標題和第一個單詞,還有測試者利用了「GPT-3」做了UI生成器,僅通過語言描述就能生成UI的各個組件,如Sharif Shameem輸入「像西瓜一樣的按鈕」即完成了網頁設計,甚至還有測試者利用「GPT-3」寫SQL查詢代碼、運維的命令,分析食物營養成分,生成資產負債表。

“十四五”規劃和2035年遠景目標建議明確提出,推動互聯網、大數據、人工智能同各產業深度融合,推動先進製造業集群發展。

劉烈宏說,人工智能與5G、工業互聯網融合發展。目前我國人工智能核心產業規模已超過千億元,企業數量超過2600家,產業持續增長;現在全國在用數據中心機架數的總規模近400萬架,近五年平均增速超過30%;大型以上數據中心超過250個,為產業數字化轉型、智能化升級提供了堅實的數據基礎。

數據資源、運算能力、核心算法構成了人工智能的三大基本要素,這三大要素都離不開算力的支撐。浪潮信息副總裁劉軍認為,隨著人工智能算法突飛猛進地發展,越來越多的模型訓練需要巨量的算力支撐才能快速有效地實施,算力是未來人工智能應用取得突破的決定性因素。算法、數據、算力是相互促進、相互發展的過程。當前,人工智能産業化和産業人工智能化正在推動傳統産業轉型升級,並重塑産業。

算法在短期內能實現如人們期待的突破嗎?當前算法已經取得了一定突破,但短期看突破還不夠。長期看,算法能不能實現預期中的突破是不可預測的一件事,需要長時間的思考和科研。因此,我們應該有規劃、有規模地開展人工智能技術普及工作,分層次地推進全社會人工智能普及教育。

 

人工智能是一個未來命題,教育同樣也是,需要長遠佈局。立足當下,我們看到的是人工智能對就業帶來影響。越來越多簡單的重複性勞動,逐步被人工智能取代,後者甚至達到人類難以企及的速度和精準度。而長遠地看,尚沒有充分研究成果顯示人工智能可以替代人完成創造性的勞動。我們更需要關注如何在教育中鼓勵創造,改革那些交給機器做可以更高效、更精準的工作。通過轉變教育方式、推動學科改革,實現對人才培養方向的引導,以優化的人才結構適應未來的需要。

從人工智能行業應用滲透度排名來看,與2019年相比,互聯網仍然保持第一,電信和制造行業的應用場景更加豐富,市場潛力預計將有較大的提升。2020年上半年,醫療行業在新冠肺炎疫情的影響下加速了人工智能應用的落地,在多方面取得了顯著成效,也促使醫療行業人工智能應用滲透度超過教育行業位列第七。

除了人工智能投入相對集中的行業外,在業務需求的推動下,很多碎片化應用也開始被廣泛使用,並輻射到現代農業、智能家居、智慧電力等多個領域。整體來看,包括生物識別、智能客服、精準營銷在內的通用型應用場景已經具有相當的成熟度,人工智能的産業化已經從通用應用場景滲透到更多行業特定場景,産業人工智能化已經從早期的試點逐漸成為企業發展和生存的剛需。

未來人工智能計算力發展有哪些重要趨勢?周震剛認為,人工智能芯片將繼續呈現多樣性發展,圖形處理器依然是數據中心加速的首選,佔有95%以上的市場份額;中國人工智能服務器將在未來5年保持高速增長,是整體服務器市場增長的核心驅動力;人工智能算力會逐漸向邊緣滲透,到2023年,近20%用于處理人工智能工作負載的服務器將部署在邊緣側;人工智能雲服務成為人工智能市場發展的重要驅動力,2018年至2024年的年復合增長率預計達到93.6%;人工智能基準測試逐步完善,不僅能為企業的成本效益提供參考,也是人工智能應用未來可持續發展的重要因素。

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能利用「GPT-3」人工智能演算法來預測為未來嗎?

2020被時代雜誌歸為最糟糕的一年

2020年已經到了尾聲,許多民眾一致認為今年實在是非常不安分的一年,美國《時代雜誌》(Time)公佈了新一期的封面是2020年被打上一個紅色大叉叉,副標題則是「史上最糟糕的一年」,這是《時代雜誌》第5次在封面使用紅色的大叉叉,而《時代雜誌》只有在發生重大事件時才會出現這種封面。

常為《紐約時報》撰寫影評的扎沙雷克(Stephanie Zacharek)在《時代雜誌》的文中提到,僅管美國歷史與世界歷史上都有更糟糕的時期,但2020年發生的事件「大家不會想再回想起來」。今年除了武漢肺炎(新型冠狀病毒病,COVID-19)大流行之外,也發生了許多不幸的事件,例如澳洲以及美國加州大火、NBA球星布萊恩(Kobe Bryant)、「黑豹」演員博斯曼(Chadwick Boseman)等人的逝世,甚至非裔男子佛洛伊德(George Floyd)事件,引發了全美大動盪。

新華社訊,中國工業和信息化部副部長劉烈宏在2020中國人工智能高峰論壇暨中國人工智能大賽成果發布會上介紹,截至今年11月,我國累計建成5G基站71.8萬個,為人工智能海量數據的成長和傳輸提供了堅實的支撐。

“目前,中國整個IT行業支出約為美國的40%,但服務器計算能力約為美國的60%,人工智能的算力支出大約是美國的80%。從全球人工智能算力發展來看,2020年中國人工智能服務器佔全球人工智能服務器市場的三分之一左右,是全球人工智能産業發展的中堅力量,這從側面反映了一個國家最前沿的創新能力。”周震剛説。

據介紹,2020年中國人工智能城市排名前五的依次為北京、深圳、杭州、上海、重慶。此外,多個城市在自身産業優勢及各種因素推動下,人工智能應用取得較大進展。例如,東莞的智能制造、武漢的智慧醫療、合肥的智慧農業等,中國人工智能城市發展正在遍地開花,未來將會出現越來越多結合城市特點的人工智能示范區,為産業發展樹立標桿。

人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術,這要求我們跳出今天的思維定式,以未來的眼光看待人工智能。

我想先區分開大數據和人工智能。算法、算力和數據是人工智能的三大驅動力。今天的人工智能是建立在數據智能基礎上,數據對人工智能的發展更容易產生作用,但是數據本身涉及個人信息保護等問題,現在已經引起了人們的高度重視。我先拋開大數據不談,談人工智能,集中談算法。

以未來的眼光看待人工智能,還意味著要更多關注取捨兩難的問題。取捨兩難的問題,不是直觀的惡與善,他們會伴隨人工智能與社會經濟發展的深度融合,以穿透科學與人文的複雜方式呈現出來。從社會治理的角度看,這些更需要我們提前去思考和關注。

輸出的含義難以理解

所以研究科學家兼作者Janelle Shane就運用了「GPT-3」來預測未來,不過結果並不是太理想,因為連最複雜的人工智能演算法,也無法完全理解它們所輸出的含義,即使文本本身通常是有連貫性的。

不過人工智慧投資領域的投資人代表周志峰指出,GPT-3最大的價值是「在自然語言處理技術上,證實了機器在無監督下的自我學習能力,以及驗證了純粹通過擴大規模可以實現性能提升。」他進一步表示,隨著人類不斷創造出更多的數據、支配更大且更低成本的演算法,我們有信心預測,機器處理自然語言的能力也會越來越強。

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人工智能發展中的科技倫理與法律問題

新華社北京12月23日電 十三屆全國政協第45次雙周協商座談會23日在京召開。中共中央政治局常委、全國政協主席汪洋主持會議。他強調,要深入學習領會習近平總書記關于推動人工智能健康發展的重要論述,牢牢把握人工智能對建設科技強國和實施創新驅動發展戰略的重大機遇,歷史、辯證、全面看待人工智能發展中的科技倫理與法律問題,堅持統籌發展和安全的原則,探索構建符合中國國情的人工智能治理框架,維護人民利益和國家安全。

DeepMind 在探索人工智能的道路上從未停止腳步。在AlphaGo 學會圍棋並成功擊敗職業圍棋手之後,DeepMind 又推出了AlphaGo Zero,通過觀察人和人之間的真實比賽,然後讓兩台計算機一同來下棋。

一些委員建議,構建人工智能倫理規范和法律法規要面向人民群眾、面向現代化、面向世界。要搞好頂層設計,同步開展倫理和法律層面對人工智能的引領和規范工作,健全相應組織體係和工作機制,加強資源統籌、部門協作、信息共享。建議聚焦人臉識別、語音合成、自動駕駛、服務機器人等領域,有計劃、有步驟制定相關法律。要重視數據産權問題研究,規范數據權屬、使用、交易、共享機制,解決數據所有權、使用權、收益權等問題。要加強行業自律,鼓勵行業協會和中介組織制定人工智能産業標準、技術標準和行業規范,引導相關企業制定倫理規則,強化企業保護個人信息、隱私的責任。要廣泛開展宣傳教育,普及人工智能相關知識,強化科研人員科技倫理與法律培訓,引導全社會正確認識和應用人工智能。要加強國際交流與對話,積極參與制定全球人工智能倫理規則。

生物標誌物可使用各種生物數據類型(通常稱為「衰老時鐘」)準確量化人類衰老的過程,是長壽研究領域中最重要的最新進展。 例如,11月的時候,Deep Longevity的科學家發表了一種基於DNA甲基化的衰老時鐘,與所有其他同類解決方案相比,它顯示出了卓越的性能儘管衰老時鐘技術已經取得了長足的進步,但人們對心理方面時鐘卻欠缺研究。然而,有關衰老深層心理標記的新研究有望大大加速衰老心理學的進展。最近發表的研究旨在通過展示兩個基於AI的年齡預測因子來填補這一空白:PsychoAge(可預測年代)和SubjAge(可描述個人對老齡化的感知)。作為麥克阿瑟基金會(MacArthur Foundation)《美國中年》(MIDUS)研究之一部分,PsychoAge和SubjAge的訓練是由超過一萬份由 25 到 75 歲之人填寫的問卷而成。文章中介紹的模型被重新編入Young.AI,作為15個問題的長期調查中,讓人們能夠得到其心理年齡的估測。

在心理衰老的後續研究中,Deep Longevity 計劃探討男女之間對衰老感知的差異、研究與心理健康相關的社會心理標誌物,並建立心理和生理健康交互作用的綜合模型。

全國政協副主席張慶黎、李斌、汪永清、邵鴻出席會議。全國政協副主席陳曉光作主題發言。全國政協委員陳智敏、張大方、王小川、黃愛龍、談劍鋒、姜偉、黃錦輝、李迎新、陳群、汪鵬飛和專家申衛星作了發言。科技部負責人介紹了有關情況,國家發展改革委、工業和信息化部、司法部負責人作了協商交流。

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DeepMind人工智能新突破

對於那些認為人工智能是威脅的人來說,可能不太喜歡DeepMind的最新研究成果。這家隸屬於Alphabet的人工智能部門提出了名為MuZero的新算法,能夠讓機器在不了解規則的情況下成功擊敗人類選手。這絕對是人工智能領域的一個驚人發展,因為該算法能夠讓人工智能更好地的應對現實生活中的場景,而且不需要提供任何特定的算法。

11位委員和專家圍繞會議主題從不同角度建言咨政。近60位委員在全國政協委員移動履職平臺上發表意見。大家認為,任何一項重大科技創新都會促進社會生産力和生産關係的變化,也會影響社會生活方式和倫理秩序的調整。人工智能技術具有廣泛滲透性和顛覆性,帶來的科技倫理與法律問題更加復雜多元,可能引發潛在倫理和法律風險,需要引起高度重視。

香港2020年12月17日 /美通社/ — 勵晶太平洋集團有限公司(「勵晶太平洋」或「本公司」及其附屬公司,統稱「本集團」股份代號﹕0575.HK)旗下開發人工智能以追踪人類衰老並延長生產壽命的生物科技公司Deep Longevity, Inc(以下簡稱 「Deep Longevity」)今天發佈了史上首個由人工智能驅動的心理衰老時鐘,以分析和解釋衰老背景下的社會心理因素。Deep Longevity 的研究人員與 XPRIZE 基金會創始人彼得·迪亞曼迪斯(Peter Diamandis)在期刊《Aging US》發表了題為《PsychoAge 和 SubjAge:利用人工智能開發心理和主觀年齡的深層生物標記》的文章。

像其他遵循經典進化範式的物種一樣,人類出生、成長、繁殖、照顧幼年、然後逐漸衰落並死亡。然而,人類是有意識的聰明的物種,並且會在生活中改變其行為,優先事項、信念和態度。先前關於社會情感選擇性理論(SST)的研究表明,人類的生活視野可以被操縱並影響其行為。為了更好地了解影響心理年齡和感知年齡的特徵,以及衰老背景下的身心連接,Deep Longevity的科學家決定將他們的技能應用於人類心理的深層生物標誌物的開發。

該研究的作者在大型獨立數據集上對 SubjAge 進行了驗證,發現較高的 SubjAge 可以很好地預測全因死亡率更具體而論,某人的 SubjAge 比其所稱的實際年齡高 5 歲,其死亡的可能性是正常年齡感知者的兩倍。

作者亦指出 SubjAge 可透過治療性的操作,令患者感到更加年輕,從而降低其死亡風險。例如,培養對全新體驗的開放度,可以将 SubjAge 的估測值減輕 7 年。維持高標準、過著富有成效的生活,不背棄難以實現的目標,將使人的心理衰老時鐘再減輕 4 年。

「人工智能首次可預測人類的心理和主觀年齡,並幫助確定可以應用的干預措施,以幫助人們感覺和行為更年輕。」Deep Longevity 創始人兼該研究的共同作者 Alex Zhavoronkov 說道。「一個人的心態可能會決定最終影響他們整體健康的決定。透過確定支撐特定思維方式和行為的心理社會變量,深度心理時鐘可以作為促進個人改善、心理健康、保健以及其他廣泛的健康和治療應用的有力工具。」

隨後,該團隊再次推出了AlphaZero,只是在告知遊戲規則的情況下,實現了對圍棋、將棋和國際象棋的熟練掌握。而現在該團隊推出的MuZero,並沒有告知任何的棋類運行規則,讓它自己通過觀察來掌握圍棋、國際象棋、將棋和Atari 遊戲。

MuZero 在沒有傳授規則的情況下可以自己學習,制定相應的計劃並取得勝利。MuZero 可以在雅達利遊戲中做同樣的事情。新的人工智能在學習了規則之後,可以變得和以前的版本一樣好,甚至比以前的版本更好。

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無間斷低音結他獨奏創作 人工智能 YouTube 直播

就算極度喜愛音樂的樂手,他們都要偶爾將樂器放下,解決一下肚餓、疲倦和上廁所等生理需要,不過在 YouTube 卻有一個直播頻道 Dadabots,其樂手竟然能夠不眠不休地,為聽眾送上無間斷的低音結他獨奏。

唯人類的能力未來會否被AI取代?吳顯光透露,美國已有第三代生成型已訓練變換模型(GTP-3),該模型影響深遠,能力可以顛覆世界。「AI模型撰寫的文章,與人類寫的無異,有指該模型能力已接近人腦的0.1%至1%。」他補充,該模型今年亦已開放API給企業使用,唯成本仍然高企,暫時未能普及。「但未來當GTP-4模型出現,能力更接近人腦,AI能力的突破或令人類擔心。」

其實只要細心留意該 YouTube 頻道的名稱,就可能猜想到 Dadabots 並非由真人樂手主理。Dadabots 的幕後搞手是 CJ Carr 和 Zack Zukowski,兩人利用 Recurrent Neural Network(遞歸神經網絡 / RNN)去製作出永不完結的低音結他獨奏。

像其他遵循經典進化範式的物種一樣,人類出生、成長、繁殖、照顧幼年、然後逐漸衰落並死亡。然而,人類是有意識的聰明的物種,並且會在生活中改變其行為,優先事項、信念和態度。先前關於社會情感選擇性理論(SST)的研究表明,人類的生活視野可以被操縱並影響其行為。為了更好地了解影響心理年齡和感知年齡的特徵,以及衰老背景下的身心連接,Deep Longevity的科學家決定將他們的技能應用於人類心理的深層生物標誌物的開發。

該研究的作者在大型獨立數據集上對 SubjAge 進行了驗證,發現較高的 SubjAge 可以很好地預測全因死亡率更具體而論,某人的 SubjAge 比其所稱的實際年齡高 5 歲,其死亡的可能性是正常年齡感知者的兩倍。

作者亦指出 SubjAge 可透過治療性的操作,令患者感到更加年輕,從而降低其死亡風險。例如,培養對全新體驗的開放度,可以将 SubjAge 的估測值減輕 7 年。維持高標準、過著富有成效的生活,不背棄難以實現的目標,將使人的心理衰老時鐘再減輕 4 年。

就算極度喜愛音樂的樂手,他們都要偶爾將樂器放下,解決一下肚餓、疲倦和上廁所等生理需要,不過在 YouTube 卻有一個直播頻道 Dadabots,其樂手竟然能夠不眠不休地,為聽眾送上無間斷的低音結他獨奏。


其實只要細心留意該 YouTube 頻道的名稱,就可能猜想到 Dadabots 並非由真人樂手主理。Dadabots 的幕後搞手是 CJ Carr 和 Zack Zukowski,兩人利用 Recurrent Neural Network(遞歸神經網絡 / RNN)去製作出永不完結的低音結他獨奏。兩人以 YouTuber Adam Neely 的兩小時即興低音結他表演作為訓練 RNN 的素材,然後經過不斷試驗和調整後,成就了現時 Dadabots 的無間斷直播。

對於有興趣低音結他表演的讀者,可以點擊上面的 YouTube 直播收聽,此外,頻道內還有另一無間斷死亡重金屬的直播,同樣採用了相同的技術造成。

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需增強人類創造力 AI模型GTP-3能力再進化

今年成為環球數碼轉型重要的一年,除了雲端、物聯網、5G等技術外,人工智能(AI)技術亦加快發展。進入數碼時代,人力資源亦要與時並進,安永香港管理咨詢服務主管合伙人吳顯光指出,人才掌握的技能亦要不斷更新。「以駕馭技術,進入與技術共同工作的世代。」

Neely 的兩小時即興低音結他表演作為訓練 RNN 的素材,然後經過不斷試驗和調整後,成就了現時 Dadabots 的無間斷直播。

香港2020年12月17日 /美通社/ — 勵晶太平洋集團有限公司(「勵晶太平洋」或「本公司」及其附屬公司,統稱「本集團」股份代號﹕0575.HK)旗下開發人工智能以追踪人類衰老並延長生產壽命的生物科技公司Deep Longevity, Inc(以下簡稱 「Deep Longevity」)今天發佈了史上首個由人工智能驅動的心理衰老時鐘,以分析和解釋衰老背景下的社會心理因素。Deep Longevity 的研究人員與 XPRIZE 基金會創始人彼得·迪亞曼迪斯(Peter Diamandis)在期刊《Aging US》發表了題為《PsychoAge 和 SubjAge:利用人工智能開發心理和主觀年齡的深層生物標記》的文章。

生物標誌物可使用各種生物數據類型(通常稱為「衰老時鐘」)準確量化人類衰老的過程,是長壽研究領域中最重要的最新進展。 例如,11月的時候,Deep Longevity的科學家發表了一種基於DNA甲基化的衰老時鐘,與所有其他同類解決方案相比,它顯示出了卓越的性能儘管衰老時鐘技術已經取得了長足的進步,但人們對心理方面時鐘卻欠缺研究。然而,有關衰老深層心理標記的新研究有望大大加速衰老心理學的進展。最近發表的研究旨在通過展示兩個基於AI的年齡預測因子來填補這一空白:PsychoAge(可預測年代)和SubjAge(可描述個人對老齡化的感知)。作為麥克阿瑟基金會(MacArthur Foundation)《美國中年》(MIDUS)研究之一部分,PsychoAge和SubjAge的訓練是由超過一萬份由 25 到 75 歲之人填寫的問卷而成。文章中介紹的模型被重新編入Young.AI,作為15個問題的長期調查中,讓人們能夠得到其心理年齡的估測。

「人工智能首次可預測人類的心理和主觀年齡,並幫助確定可以應用的干預措施,以幫助人們感覺和行為更年輕。」Deep Longevity 創始人兼該研究的共同作者 Alex Zhavoronkov 說道。「一個人的心態可能會決定最終影響他們整體健康的決定。透過確定支撐特定思維方式和行為的心理社會變量,深度心理時鐘可以作為促進個人改善、心理健康、保健以及其他廣泛的健康和治療應用的有力工具。」

在心理衰老的後續研究中,Deep Longevity 計劃探討男女之間對衰老感知的差異、研究與心理健康相關的社會心理標誌物,並建立心理和生理健康交互作用的綜合模型。

吳顯光強調,如何在數碼世代中,保持人類自身的價值,例如創造及創新的能力,就非常值得深思。「人更加有創造性,亦善於溝通,對於特殊的工作流程及需求,例如重要的mission crytical領域,人類應能增進技能以解決問題。」

本地發展醫療行業優勢大

面對「疫境」,本地不少行業仍然韌力十足,未來發展將更加明朗。吳顯光指出,科技相關產業必定有更好發展,過去12至24個月,已經明顯見到行業需求大升。「而香港主要的產業房地產,未來亦將迎來數碼轉型。」

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大數據和人工智慧:面對人工智慧的崛起

隨著物聯網設備的發展,各種裝置都可以連上網絡,使得阻斷服務攻擊 (DDoS)、勒索病毒、惡意軟體、網路釣魚等網路安全威脅日益新增。此外,網路攻擊變得更加複雜,新型惡意軟件的變種更是層出不窮。網路安全廠商 Watchguard 在2020年第一季發表的網路安全報告就指出,許多惡意軟件都是經過加密的,使其難以檢測及防禦。

然而,這可以借助大數據和人工智慧 (AI) 的科技來解决上述的問題。人工智慧可協助分析從各種設備收集到的大量數據,以實現實时威脅偵測,並可檢測更複雜的安全性漏洞,以强化對潜在威脅的防禦。以 DDoS 攻擊為例,可以事先在網絡上布建攻擊偵測器來收集網路流量等數據,通過人工智慧分析出特定的威脅模式,就能在 DDoS 發動攻擊前偵測到异常,以立即封鎖可疑的威脅。

專業技術領域的人工智慧只能當作輔助

弗蘭克•帕斯誇里認為,有了新的機器人法規之後人工智慧可以更完善地為人類服務,而不是被矽谷工程師封閉起來再決定該用它做什麼,而他對於新機器人法規的建議是,第一作為人工智慧技術人員應該要好好的待在補充專業人士知識的位置上,而不是取代專業人士,第二人工智慧和機器人系統不允許假冒人類,第三我們應該阻止人工智慧參與任何軍事任務,而且機器人和人工智慧系統需要強制地公開自己的身份。

【了解人工智慧、機器學習、演算法、及大數據各自出現在上述案例的何處】

1. 演算法:整套的計算流程可稱作蒙地卡羅求面積的演算法。

2. 機器學習:可以發現電腦學會用蒙地卡羅求面積,並且不再受限既定的幾何圖形,進步到可以計算任意圖形。

3. 大數據:可以發現當丟丟看的次數過少時,機率會不夠精準,而丟的越多次,機率就會越正確。同時也可發現只有電腦可以執行多次的快速運算,在數量及速度都遠勝於人類。

4. 人工智慧:我們讓電腦學會一個人類做不到的求面積方式,不正代表電腦有其特殊的智慧。

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解決了長期困擾生物學界的蛋白質折疊問題及先鋒智能

長期困擾生物學界的蛋白質折疊問題

不過就在最近DeepMind在一篇文章中宣佈該公司的科學家開發了一種名為AlphaFold 2的人工智慧演算法,解決了生物學界所謂的蛋白質折疊問題:大量DNA基因被定序完成後,等於人類取得了生命的分子密碼,如果曉得這些密碼的含義,就能了解其所對應的蛋白質的功能與作用,不過在我們知道 DNA 的三聯碼之後,只能確定氨基酸鏈的排列順序,若要進一步預測蛋白質的結構與功能,卻是相當困難的事情,因為氨基酸鏈可以折疊扭曲成蓆狀、螺旋狀等各種單元,互相再轉折連接起來,多個立體結構還可能進一步結合在一起共同運作,表現出特定的活性與功能,這些就是一直以來困擾著生物學界的蛋白質折疊問題。

AlphaFold 2成功預測蛋白質結構

AlphaFold 2人工智慧演算法的目標是只根據蛋白質的組成狀態就預測出蛋白質的形狀,若可以成功預測出蛋白質結構,將會極大地改善生物醫學技術,並讓醫生更快地找出許多疾病更有效地治療方法。

「蛋白質結構預測的關鍵評估」(CASP)對於科學家們是非常大的挑戰,而AlphaFold 2人工智慧演算法已經解決了這個長久存留在生物學界的問題。根據該團隊的研究發表,在2020年的CASP當中,AlphaFold 2預測蛋白質結構的平均分為92.4分(滿分為100分),雖然這結果還不夠完美,但它已經超越了過去幾十年來該領域各種技術方面的解決方法。

除此之外,研究小組希望AlphaFold 2人工智慧演算法能大大加快醫生分析新疾病和開發潛在治療方法的速度。馬克斯·普朗克發育生物學研究所所長以及CASP評估員安德烈·盧普斯在DeepMind的文章中表示,AlphaFold驚人的技術使我們能夠解決生物學界近十年來的蛋白質結構問題。

先鋒智能 人工智能7秒判讀血癌醫療數據

先鋒智能股份有限公司 (AHEAD Medicine Ltd.) 是由台大醫院內科部血液科、台大醫學院內科、國立清華大學電機工程學系人類行為訊息暨互動計算研究室等多方專業團隊跨領域合作,經科技部價創計畫輔導所誕生的衍生新創公司。

先鋒智能著重於利用人工智慧開發協助惡性血液疾病診斷及預後預測的輔助工具,其首席產品為全自動化的臨床流式細胞儀檢驗分析平台AHEAD-flow platform。今年初獲選全球徵案錄取率僅1%的加州大學柏克萊分校SkyDeck創業加速器,積極推進佈局北美市場。

流式細胞儀檢測細胞蛋白質表現是臨床醫師在血癌診斷與疾病追蹤時需要仰賴的檢驗項目,但因為判讀人力的稀缺以及與日俱增的檢驗量,導致病患等待檢驗報告時間長達14天才能取得報告,延誤了癌症病患的黃金治療時機。目前人工判讀一例需要20-30分鐘,但AHEAD-flow平台平均一例僅需7秒鐘即可判讀是否有異常,並提供與資料庫比對的分析圖表,協助醫師更快速獲得報告並制定相關治療決策,提升診斷以及治療的效率。

除了2018年起與美國匹茲堡大學醫學中心的合作案外,今年先鋒智能更積極與北美多家知名醫學中心如Mayo Clinic 以及檢驗服務公司 LifeLabs 洽談臨床試驗或演算法共同開發合作案,以期更快速建置完成各類惡性血液疾病診斷以及追蹤的分析模組。

先鋒智能剛完成第一個疾病白血病殘餘疾病分析模組FDA pre-submission meeting 的申請,盼於今年底與FDA取得共識,確認正式送件所需的驗證試驗資料及法規路徑。同時先鋒智能正於海內外積極進行臨床驗證試驗所需的種子輪募資計畫。這次透過醫療科技展的展出,也希望能媒合到更多策略合作夥伴 (包含醫學中心、檢驗儀器商、檢驗服務或是臨床試驗服務公司)及投資人。

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