行业动态

AI进军娱乐业之后 好莱坞已经无关紧要!

20年前,娱乐行业由少数几家制片公司和单一的广播公司主导,是一个几乎被垄断的市场。如今,娱乐业由物质现实走向数字虚拟,讲故事的人和媒体数量激增,这仅仅是个开始。

柰飞(Netflix)公司几乎一夜之间颠覆了娱乐业,2010年,影片出租商百视达(Blockbuster)公司申请破产,而Netflix公司的市值却从同年的80亿美元增长到8年后的1856亿美元。今年,预计该公司仅在内容方面的投入就达到150亿美元。与此同时,像谷歌Daydream和Oculus这样的VR平台才刚刚开始行动,混合现实玩家如Dreamscape将改变我们体验故事、漫游异国的方式,甚至是未来教室的呈现形式。

用IAC董事长、福克斯和派拉蒙前高管巴里·迪勒(Barry Diller)的话来说,“好莱坞现在已经无关紧要了。”

在接下来分为两部分的系列文章中,我将深入探讨娱乐业未来发展的三个趋势:基于人工智能的内容管理、参与式故事构建和沉浸式VR/AR/MR 世界。今天,我将分享的是人工智能在生产按需定制内容以及与创意人员协作方面所扮演的创新性角色。

人工智能娱乐助理

从漫威的贾维斯到《2001:太空漫游》中的HAL 9000,对于我们大多数人来说,电影让我们对人工智能的概念变得鲜活起来。50多年后的今天,人工智能为故事赋予了更多生命。随着虚拟现实的崛起,人工智能开始被用于创设拥有复杂故事线的配角,甚至能够让马龙·白兰度、艾米·怀恩豪斯重返大屏幕。

尽管人工智能还处于初级阶段,但其已被用来呈现虚拟化身,不久以后,你甚至能够根据个人喜好来定制这种虚拟化身。在未来,人工智能在娱乐业将扮演更多的角色。你可能已经看到了复杂算法所带来的变化,算法可以预测出你在Netflix上观看一部电影或电视剧的确切几率,还可以在Spotify上为你建立了一个经过优化、个性化的歌曲推荐列表。

而人工智能娱乐助理的发展才刚刚起步。

就像谷歌助理或华为的小艺,人工智能的发展进步很快就会让AI助理基于用户的心情来搜索歌曲或挑选电影,甚至是基于用户的闯关层级来个性化其游戏角色。此外,AI助理的应用还延展到家居环境,利用面部识别技术获取的数据,数字化设备即时做出个性化的响应,从而满足用户的需要。

策划内容生成

然而,除了个性化推荐,人工智能现在还可以进行内容生成,如增加音乐曲目、开发全新的情节线,甚至让你最喜欢的演员重返屏幕。

以人工智能运动迁移技术为例。加州大学伯克利分校的一组研究人员利用生成对抗网络(GAN)的机器学习子集开发了一种人工智能运动转移技术,可以将专业人士的舞蹈动作叠加到任何业余人士(“目标”)的无缝视频中。

Caroline Chan和她的团队首先将目标的动作映射到一个“火柴人”上,创建了一个框架数据库,每个框架都与“火柴人”的姿势相关联。然后,他们使用这个数据库来训练GAN,从而根据给定的“火柴人”的姿势生成目标人物的图像。将源视频中的一系列姿势逐帧映射到目标,很快,任何人都可能像迈克尔·杰克逊那样太空漫步,像金吉·罗杰斯那样舞动,或者在虚拟舞台上加入传奇舞者的行列。

这有点让人想起人工智能生成的“换脸技术(deepfakes)”,在电影中使用生成式对抗网络可能会极大地影响娱乐业发展,让传奇演员重返银幕,让任何人都能成为虚拟明星。

随着数字艺术家们越来越多地使用高保真三维扫描技术来增强计算机生成图像(CGI)技术的准确再现,人工智能即将给CGI带来重大升级。

输入数不清的连续镜头,人工智能系统可以被训练,从而完善角色面部动作和表情的呈现效果,以便在任何CGI模型上复制它们,无论是新生成的面孔,还是你最喜欢的演员的迭代。想让玛丽莲·梦露出演一部新创作的《速度与激情》电影吗?这不再是一个难题。Digital Domain这样的公司,正努力为这样的未来铺平道路,该公司的视觉效果艺术家已经使用了专有的人工智能系统将人类角色集成到CGI角色设计中。正如Digital Domain的主管达伦·汉德勒所解释的那样,“我们实际上可以把演员的表演(尤其是面部表演)转换到数字角色上。近期,AI-CGI的联合在电影《复仇者联盟4:终局之战》的视觉效果呈现中就占据了中心位置,无缝地重现了反派灭霸的面部表情。

甚至在电子游戏领域,升级算法也被用来复兴儿童时期的经典电子游戏。Topaz Labs是一家已将人工智能升级技术商业化的公司。尽管仍需要一些手工制作,但GANs的使用极大地加快了这一过程,并有望对游戏视觉效果产生非同寻常的影响。然而,这些生成对抗网络是如何工作的呢?在对数百万对低分辨率和高分辨率图像进行GAN训练后,算法的一部分尝试从低分辨率图像中构建高分辨率的帧,而第二部分则对输出进行评估。由于生成和评估的反馈循环驱动GAN的改进,随着时间的推移,升级过程只会变得更有效。想象一下,在未来,我们可以通过点击一个按钮来转换任何低分辨率的电影或图像,并赋予其显著的细节。

由人工智能所助推升级的不只是电影和游戏产业。如今,从个性化曲目到旋律创作,人工智能词曲作者正在音乐产业中产生重大影响。

AI词曲作者和创意合作者

虽然人工智能初创公司并不打算取代你最喜欢的歌手,但它们正跃上音乐舞台,筹集了数百万美元的风险投资,帮助音乐人创作新颖的旋律和节拍……

以Flow Machines为例,这是一种已经投入使用的歌曲创作算法。如今,Flow Machines已被众多音乐艺术家用作创意助手,甚至出现在Spotify播放列表和顶级音乐排行榜上。初创公司也在迅速跟进,包括Amper、Popgun、Jukedeck和Amadeus Code等。

然而,这些算法是如何工作的呢?通过处理数千首特定类型的歌曲或艺术家的混合播放列表,歌曲创作算法能够优化和输出特定风格的定制旋律和和弦进程。这些反过来又帮助人类艺术家提炼曲调,获得新的节拍,并以以往无法想象的规模提升创作能力。

正如Amadeus Code的创始人福山泰史所解释的那样,“历史告诉我们,音乐领域的新兴技术导致了艺术的爆炸。对于人工智能歌曲创作,我相信这只是合适的创作者围绕着它聚集起来制造下一次文化爆炸的时间问题。”

人工智能:下一个创新革命

在未来的十年里,娱乐业将经历其最伟大的革命。随着人工智能与虚拟现实的融合以及与大众化数字平台的碰撞,我们将很快见证一系列事物的崛起,从教育娱乐到基于互动游戏化的故事讲述,以及沉浸式的场景体验,再到人工智能角色和按需定制的情节线等等。

我们已经看到了娱乐业的数字虚拟化发展,随着技术进步以及行业融合,流媒体席卷全球。人工智能则带来了下一个重大颠覆,这种影响甚至上升到艺术创造力的新高度,内容输出成倍增长,让任何艺术家都能专注提升自己的技艺。人工智能技术进步为内容生产和后期创意实现提供了便利,而AR/VR硬件提升了我们的沉浸式体验,二者相辅相成,共同优化虚拟世界的场景体验。

 

 

来源:网易智能

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AI来编程,码农何去何从?

还记得软件席卷世界的时候吗?一个最近比较流行的观点是,人工智能正在席卷各类软件。过去,谷歌的首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)谈到了“自动编写自己”的软件。有些人认为软件开发的工作只是比创造不断重复代码片段复杂一点,那么现在,人工智能的快速发展可能会让软件工程师们集体失业。

传统上,开发人员编写软件有着一系列固定的规则,例如:如果a发生,那么就进行b操作。人类码农指导着机器,这是软件1.0时代。但在软件2.0时代里,人们认识到,基于深度学习研究的进步,我们可以构建一个神经网络,来学习需要哪些指令或规则才能获得预期的结果。特斯拉人工智能总监安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)等人是2.0时代的支持者,他们提出的论点是,未来里,我们将不再需要亲手编写代码。我们只需要找到数据并将其输入机器学习系统,一切就完成了。在这个场景中,软件工程师的角色将转变为“数据监管员”,或是“数据赋能者”。

然而,软件工程不会很快消失。即使软件工程师2.0、数据科学家2.0这样的新职业正得到不断的发展,人工智能技术也会反过来增强软件1.0时代工作者的能力。事实上,我们还不能确定软件工程在不久的将来,是否会变得和今日完全不同。深度学习神经网络系统中将会为我们提供帮助,但它不会完全取代我们。

机器学习将如何塑造软件开发?

这将是一个全新的世界,但我们并不是活在电视剧里。事实上,一般的智能办公室助理已经能安排一天的日程,并启动电话会议。甚至有些AI支持的系统,可以为企业生成商标,并根据反馈自动改进商标。

今天,手机会自动检查拼写并提示下一个单词。在编写代码时,类似的工具也会高亮潜在的错误。例如,从事结对编程(Pair programming)的人自然会预想到软件2.0对他们工作方式的影响。考虑到机器学习和会话接口方面的进步,可以想象,未来的一台机器就能撑起结对编程任务的半边天。

多年来,我们一直使用自动化工具来节省编写模板代码的时间。现在,AI驱动的助手工具也越来越频繁地出现在更加复杂的软件开发中。它们以增强式集成开发环境的形式出现,为人们推荐更好的代码组合。

人工智能的角色

让我们想象一个更高级的人工智能助手在未来发挥的巨大作用。在进行编码工作时,你的AI同时会通过分析确定你正在编写的是哪种代码,并且根据你的风格来自动完成其余的代码撰写。本质上,人工智能助手更像是获得你的授意,为你完成剩下的工作。

另一个人工智能助手将大有作为的领域是测试驱动开发。与人类工作速度形成鲜明对比的是,一个机器同事可以快速进行数百万次的迭代,来找到解决测试的正确代码段。拥有一个AI同事意味着,测试验证这项任务将交由AI完成。我们不用同时应对编写测试和测试验证这两项工作,从而节约了在编码上花费的时间,让我们有更多的时间用于理解和解决业务问题。

将来,软件2.0甚至可能会帮助指导测试驱动开发,为测试提出建议,并给出它自己的原因。让我们想象一下,营销人员来到开发团队,说他们想要这样或那样的功能。如果他们能以机器能够理解的方式表达他们想要的东西,机器就能自动选择必要的测试,并提出下一步的建议。

强化,而不是代替

这引发了一个终极问题:机器会完全取代软件工程师吗?现实情况是,我们最多只能达到百分之九十几的能力,而这仍然意味着1%的失败和不可预测性。一个监控系统需要用来确保所写的代码能够正常工作。也许软件工程师的新角色就是监控代码并帮助机器学习系统达到接近100%的准确率。

既然我们已经概述了可以想象的好处,下一个问题就出现了:软件编程的哪些部分可以转移到深度学习2.0框架中,哪些部分应该保留在传统的1.0框架中?时至今天,我们得到的结论是,这些深度学习神经网络在监督学习环境下表现得很好。如果向它们提供训练数据,提供好的和坏的实例,那么它们就能学会正确地输出。

但这些系统的好坏取决于训练数据的质量。正如我的一位同事所指出的,改进模型的性能常常包括改进底层代码、部署环境,以及改进训练数据。事实上,一些机器学习系统因为过于优秀,以至于它们实际上被训练数据中的人为缺陷所耽误。

最终的一点想法

我们需要设计神经网络来处理其他解决方案。软件开发的某些部分能够很好地进行深度学习,而另一些部分则不能。如果我们再看看结对编程,通过与他人共享控制权,会有许多不同的方法来完成问题。软件开发是一个不断与其他同事协作的过程。每一对新的工作伙伴都会带来不同的经历和解决问题的不同方法。组合越多,得到的解就越多。

在软件2.0中,我们得到了一个新的AI伙伴来帮助开发人员更好地完成他们的工作。我们展望一个更有活力的人机合作环境,它将带来更多、更有效的解决方案。这对每个人都有好处。

 

 

来源:网易智能

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首条无人驾驶高铁将开通!还有机器人帮你拿行李

中国高铁,享誉全球。

一项又一项新技术不断刷新着世界的眼球,而在今年,中国又将建成全球第一条智能化高铁,预计于今年年底开通,且能达到时速350公里。该高铁建成后,又将成为“中国名片”。

这条高铁的名字叫做京张高铁,虽然全长只有174km,但是这条高铁早在08年就开始设想并研究建设了,随着2015年申冬奥成功,这条铁路在2016年4月正式开工了。

京张铁路是我国八纵八横高铁网的重要组成部分,也是2022年北京冬奥会重要交通保障设施,京张高铁建成后,对于冬奥会来说也至关重要。

根据央视报道,京张高铁起自北京北站,途径昌平、八达岭长城、怀来、下花园、宣化,终到河北张家口,正线全长174公里。预计上半年可完成铺轨,下半年启动全线联调联试,年底前正式开通运营。届时从北京乘高铁到张家口只需要50分钟左右,比目前的普速列车缩短2个多小时。

即将用于京张高铁的智能化动车组去年就开始在京沈高铁试验运行,它首次采用我国自主研发的北斗卫星导航系统,将在世界上首次实现时速350公里的自动驾驶。

中国通号研究设计院集团副总工程师江明在接受采访时表示,自动驾驶它主要是有这么五大功能,一个是车站自动发车,一个是车站区间自动运行,车站自动停车,车门自动防护,还有车门和站台门的联动这五大功能,也就是说自动驾驶功能主要是代替了司机的部分工作,把司机从繁杂的操作中解放出来,能够使司机能够更关注于行车安全相关的工作。

而对于游客而言,这样的智能高铁也是会更加便利的,智能高铁据说未来还会实现机器人运行李的功能,对于体力比较弱的人来说,这样的功能无疑是一大福音了。

根据已经公布的京张高铁智能列车设计方案,列车车头分别模拟鹰隼和旗鱼,具有优越的空气动力学性能和漂亮的外观;车身安装有数千个传感器,随时自动体检,保障运行安全;列车内饰专门设计了滑雪板存放处、轮椅固定装置和移动的新闻中心,旅客坐在列车上就能随时看奥运直播。沿线高铁站内将配备各种智能机器人,既能帮助运行李,还能自助导航。

而乘客搭乘京张将实现一证通行,刷脸进站。沿线高铁内将配备各种智能机器人,既能帮助运行李,也能导航,真正的智能刷脸时代已经到来!

而在旅客看不到的后台运营方面,车站环境舒适性监控系统、能源管控系统、能演管控系统等各类系统将保证车站的高校运转,高铁周界入侵报警系统、地震预警系统、自然灾害监测系统等将组成动车组的智能调度指挥系统,确保列车安全高校运行。

 

 

来源:知否

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时势造AI 谈谈人类为啥没被大数据海洋淹没!

数据本应是人类的帮手,但如今人类却被数据淹没,不知所措。廉价的数据储存器以及自动数据收集引发了大数据革命,与过去相比,组织机构的数据一直在膨胀增长。从计算机日志文件到天气状况,从购买数据到电视播放量,庞大的数据一直在展示世界的方方面面。

但同时,仍有大量难辨真假的数据等待处理,有时它们并不投入使用,有时也会用作检测目前的趋势。而处理如此多的数据绝非易事。

比方说在医疗方面,新诊断技术的出现便意味着需要对患者收集比以往更多的信息。

医生不能也不会忽视病人的新信息。当诊断技术证实可投入正式使用后,便可用于挽救千千万万的生命。曾经CT和MRI这些诊疗工具并不常见,只在最复杂的案例中出现,但现在它们已不再罕见。随着这两种工具诊断越发准确,每次使用拍摄的图像数量也会增加。最近有研究表明,1999年平均每位患者拍摄82张CT图像,而2010年,图像数量增加了730%,达679张。

对于希望获得精准诊断的患者而言,这的确是个好消息,但同时也为放射科医生带来巨大压力。在医疗设备数字化的背景下,放射科的医生们筛选的数据也大大增加。研究还表明医生们为了保持工作量,需在在3至4秒内检查完一张图。

聘请更多的放射科医生是解决繁多工作量的一个方法,但培养专业人员耗时并不短。而且,假设当今图像的数目是30年前的50倍,难道放射科医生人数也相应提升至50倍吗?这个解决方法显然不可取。

因此,时势造AI。

AI能为这些医生们做什么呢?传统的AI计算机辅助诊断方法检测到问题后,需要医生手动发送诊断图像,十分麻烦。而在新的方案中,AI“持续在线”,并且能自动检测筛选图像。

AI不仅仅输出诊断信息。有些AI方案还可以对病例排序,确认哪个患者(如栓塞症患者)情况更严重,需要先看医生。比方说,癌症患者可以在几周内接受手术,但颅内出血的病人情况更为危急,濒死的几个小时是不可错过的救治时间。

AI并不是利用算法来取代放射科医生的工作,也不会取代任何获益于大数据的岗位。相反的是,AI是放射科医生们的主力工具,帮助他们持续关注病人状态。该科室的医生如果一天工作10至12个小时,那么一人可能就需要检查1万多张图像,而AI却可以帮助提升其准确率,减少工作负担。埃森哲(Accenture)公司在研究中发现,AI技术正重塑医疗服务,改善人类活动。

但如今仍未确定AI在医疗领域的价值,也不知晓AI是否已充分发挥其作用。AI不是完美的代名词,依然存在着一定的缺陷。但它也从“遥不可触”变成了一种实打实的技术。美国的食物与药品管理局在医药市场批准了部分AI支持方案,它们同时也获得了欧盟的许可。

数据仍在增长,CT和MRI仪器将变得更加准确快捷,每个病患的图像会更加全面。AI将帮助众多医生赶上数据的大流,他们也因此有了更多时间关注病人。

AI不会抢了业务数据分析师的饭碗,而是帮助他们处理数据时更加得心应手,比方说处理亚马逊等大公司数亿交易数据可不容易。AI也不会冲击IT行业的就业情况,但如果没有AI,业内人士也难以处理大量的日志数据。

汽车制造业也出现了类似的趋势。1928年,近50万人受雇于美国汽车业;但现在数量已上升近一百万人。机器自动化并未给汽车制造业带来苦果,而是促进了更先进汽车的诞生。

然而讽刺的是,为了使AI更加精准强大,必须使用大量数据训练深度学习模型。也就是说,大数据是AI进步的一大前提;同样,为了充分利用大数据革命,首先需要AI的革命。

AI从大数据中拯救了人类,使我们免于淹没在数据之中,并给出明确的方向。在AI的帮助下,业务运营更妥当,软件应用运行更快,医生也得以使用更多的数据更好完成本职工作。

 

 

来源:网易智能

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微软等警告美国政府:封杀华为将”引火烧身”

【环球网报道 记者 崔天也王心怡】在美国接二连三打击华为之时,美国企业和美国媒体却向特朗普政府表达担忧。彭博社25日说,封杀华为等中国企业可能会让美国“引火烧身”,微软、通用电气等美企已给给美国商务部提交书面意见,就华盛顿封杀中国企业的行为表达担忧。

彭博社这篇题为“特朗普对华为的限制可能对美国科技造成反作用”的文章说,特朗普政府试图通过禁止一些关键中国企业向美国出售产品或购买美国企业零部件及服务,使中国放慢其技术前进步伐。但彭博社认为,特朗普政府的这一计划可能会“引火烧身”。

彭博社报道截图

彭博社分析称,华为似乎在5G基础设施的供应方面处于领先地位,5G问题也体现了华盛顿的大部分担忧。而切断中国科技巨头的业务,美国只会减缓5G发展速度——这对于一些最重要的美国企业来说,无疑是个坏消息。“没有中国的5G网络,中国消费者就不会购买含有高通和美光科技芯片的手机,就不会产生需要用英特尔、英伟达和AMD处理器计算的数据,也不会需要通过博通、赛灵思芯片变得更快的网络设备。”彭博社说。

报道称,包括微软、通用电气在内的美国公司担心,美国正在考虑的出口管制措施实际上可能会阻碍它们在利润丰厚的市场上展开竞争,同时削弱美国的创新能力,因为出口管制涉及的技术被视为提高竞争力的关键。

微软在提交给美国商务部的一份书面文件中警告说,拟议的限制措施可能会使美国孤立于国际研究合作之外,并“可能损害美国的利益”。

通用电气也在其提交的报告中表示,定义过于宽泛的出口控制可能会波及医疗成像等领域,“人工智能是一个非常宽泛的概念”。

“我们越是不断将经济战争与国家安全利益混为一谈,我们就越开始把一切都视为国家安全,”安全软件公司奥米勒斯(Omelas)CEO埃文娜表示,“当你手里拿着锤子时,所有东西看起来都像钉子。”

除了美国企业外,也有专家对美国的禁令表示担忧。“我并不认为这有利于美国经济,”宾夕法尼亚大学沃顿商学院副教授赵明远(音)对彭博社表示,“强健的制度使美国在全球供给链中成为一支长期令人信任的力量。人们并非总是信任中国,但他们将美国视为一个值得信任的伙伴。如果供给链可以被肆意破坏,那么对美国的信任就会消失,世界各国将各自开发系统,后果是带来劣质且更昂贵的商品和服务。”

高盛的分析师甚至估计,如果中国通过禁止苹果产品进行报复,苹果公司可能会损失近1/3的利益。但就目前来看,并没有任何迹象显示中国会如此做。

一名员工走过华为5G公园标牌,图源:彭博社

中国外交部新闻发言人陆慷24日表示,一段时间以来,个别美国政客一再制造有关华为公司的谣言,但始终拿不出各国要求提供的确凿证据。美国国内也对美方挑起与中国的贸易战、科技战造成的市场动荡、产业合作受阻发出越来越多的质疑。这种情况下,这些美国政客不断编造各种主观推定的谎言试图误导美国民众,现在又试图煽动意识形态对立。坦率地讲,这完全不合逻辑。放眼世界,意识形态分歧并不必然妨碍国家间的经贸、产业、科技合作。

此外,陆慷说,最近我们一再表明了中方在华为问题上的立场,我们敦促美方立即停止动用国家力量对其他国家企业进行打压、谋取不正当利益、扰乱市场、破坏国际间合作的错误行径。中方一贯主张通过友好的对话协商解决两国之间包括在经贸领域的分歧。但所有的对话和协商都必须建立在相互尊重、平等互利的基础上。也只有遵循这样的原则,任何对话才有可能、有希望、有意义。

 

 

来源:环球时报-环球网

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华为遭遇“封锁令”,美国在惧怕什么?

李娜

身为海思的一员,王琳(化名)没有想到会以这样的方式被身边朋友关注,在过去的72小时里,她的社交账户里塞满了来自客户、媒体、同学、老师甚至是远方亲戚的留言。

每个人都在关心着她,以及她所在的海思,即便其中的一些人对于海思的业务并不是很了解,第一次听说海思还是来自于网上的一封“内部信”。

5月17日凌晨,美国商务部工业和安全局(BIS)正式把华为列入“实体名单”。随后,作为华为旗下的芯片公司,海思半导体总裁何庭波在一封致员工的内部信中称,华为多年前已经做出过极限生存的假设,海思将启用“备胎”计划,兑现公司对于客户持续服务的承诺,以确保公司大部分产品的战略安全。

在美国商务部的消息发出后的几个小时,华为官方在内部论坛上发出了第一份声明,称“华为反对BIS的决定。这不符合任何一方的利益,华为将尽快就此事寻求救济和解决方案,采取积极措施,降低此事件的影响。”

而在最新的媒体采访中,华为创始人任正非表示,即使高通和其他美国供应商不向华为出售芯片,华为也“没问题”,因为“我们已经为此做好了准备”。

产业链上子弹横飞

一年内,从终端业务与AT&T的“分手”,到来自于美国政府接二连三的“刁难”,以及发生在5G建设上的多起“拒绝门”,都让华为与美国市场之间的距离越来越远。作为全球较大的单一国家电信市场,美国变成了华为在全球版图上最后一个未能攻破的区域,但“没有美国”的华为也成长为了目前全球最大的电信设备制造商。

根据IHS Markit发布的全球电信设备市场报告,2017年全球电信设备市场规模为372亿美元,较2016年明显下滑。但华为却在份额上逆势增长,以28%的市场份额超过爱立信(27%),诺基亚(23%)、中兴(13%)和三星(3%)尾随其后。

“华为靠着点滴的积累,从份额和利润上抛离了对手。”曾经在华为工作过十多年的戴辉对第一财经记者表示,华为在移动通信领域的利润相当于另外几家的总和。

而随着华为的成长,其产业链上的供应商遍布全球。华为轮值董事长胡厚崑在一场采访中对记者表示,华为的产业涉及1.3万家供应商,去年的采购金额超过700亿美元。整个产业链上的公司和国家其实都是相互依赖的。如果任何一环被不正常地阻断了,对于整个产业链的发展,甚至对于全球经济的发展都会是一个非常大的冲击。

从全球经济环境来看,华为所在的主航道,ICT(信息、通信和技术)产业在全球贸易量中的位置举足轻重。世界经济论坛数据显示,在全球商品贸易额排名中,ICT产品占据了前十强中的四席,贸易额合计占全球贸易总额的8.3%。集成电路是汽车、石油之后的全球第三大贸易产品,贸易额超过8000亿美元。

其中,美国在ICT领域布局早,整体科技实力、创新能力超群,一批跨国公司掌控技术标准,占据价值链高端。而中国ICT产业体系完整,配套齐全,涵盖从元器件、整机设备、软件、测试到组装等的各个环节。在各自的跑道上,中美企业竞争与合作共存。

但随着美方宣布将华为列入“实体清单”后,部分ICT产业链上的公司无不陷入“焦虑”状态。

可以看到,在2018年华为的700亿美元采购中,大约有110亿美元是来自高通、英特尔和美光科技公司等美国公司。如果美国继续制裁华为,那么可以想见这些企业的那部分营收将直接消失。而目前一些企业已经开始受到波及。

5月17日,华为的光学元件供应商NeoPhotonic股价暴跌20.63%,创4年最大单日跌幅。另一家华为光学元件供应商Lumentum控股重挫11.5%,创6个月来最大跌幅。高通跌4%,Skyworks(思佳讯)、Qorvo(科沃)、Xilinx(赛灵思)分别收跌6.06%、7.14%、7.27%。18日,华为供应链及芯片股延续前日跌势。福布斯数据显示,华为对上述公司业绩的贡献率均达到了10%甚至更高。

在17日下午2点,华为消费者业务CEO余承东转发华为海思总裁致员工信并配上评论称,“美国这次限制性名单,不仅对于华为,对于美国芯片、软件、部件等供应商,更是一个巨大损失。”

华为为此做了充足准备。一位来自美国硅谷的工程师在某论坛中发帖称,“流程本来需要一个半月的,3小时就签了下来,在上周五(禁令)之前,成品半成品只要有的华为要买就全给。”而在过去的几个月,华为的备货量远超其他供应商。

一名来自企业业务部门的华为员工亦对记者表示,这几天同事们心情比较平稳,倒是一些客户出现了比较紧张和焦虑的情绪,有时候需要和他们做一些沟通。华为之前做了很多准备工作,目前大部分的供应链情况稳定。

5G发展竞赛

安永大中华区咨询服务合伙人陈胜德在接受第一财经记者采访时表示,在5G的赛道上,中美日韩都处于第一梯队。他指出,从5G标准制定方面看,中国和美国相对领先,“因为中国有3G、4G的基础,以前我们花了很多代价,引入了很多资金,在非常早期就参与了5G标准,而美国则有很多积累。”

在安永发布的《中国扬帆启航 引领全球5G》报告中预计,中国正在5G的发展竞赛中处于世界领先地位,很可能成为全球最先部署5G的几个主要市场之一。安永预计,2019~2025年间,中国5G资本支出将达到1.5万亿元人民币。

从前年开始,美国政府试图通过多种方式刺激私营部门投资5G。美国去年发布了“5G FAST”战略,主要包括三大内容,即为5G分配更多的频谱资源,对5G商用部署更新基础设施政策,以及更新过时的法规。上个月,美国总统特朗普还签署了一份总统备忘录,要求商务部制定一项长期、全面的国家频谱战略,为5G做准备。

尽管一些美国运营商也把中国市场视为了潜在的对标对象,甚至公开评价中国在5G上带来的威胁,不过,戴辉对记者表示,按照一般技术规律,华为在未来建设5G过程之中,基于其传统4G网络地位,以及5G技术和成本优势,势必将获得最大的市场份额。如果不构筑非贸易壁垒,华为将可能成为5G市场的霸主。但是5G的到来,也出现了供应商格局变换的一些可能,对西方设备供应商是一次难得的“重新瓜分世界”的机会。

安全伪命题”

对华为来说,运营商设备一直无法进入美国的另一个重要原因是所谓的“安全问题”。

从2001年华为在德克萨斯成立北美分公司FutureWei,到2012年10月遭遇美国国会调查被迫退出美国电信设备市场,华为运营商业务在美国的经历可谓一波三折。

华为轮值董事长徐直军在一场采访中表示,阻止华为进入5G市场意味着竞争的减少,这可能导致消费者支付更高的话费,而电信公司不得不增加支出。他表示,政治因素可能比实际安全问题发挥了更重要的作用。

“美国政府当局为什么要一直针对作为一家商业公司的华为?如果说5G会带来网络安全问题,我认为这些言论是出于政治动机,完全没有事实依据。”徐直军说。

 

但在美国看来,5G将迎来物联网的大规模发展,实现物与物的连接。这意味着5G网络比之前几代网络更复杂,更容易受到网络攻击,而他们认为使用中国设备将更容易受到中国的监视。美国官员称,担心中国电信设备制造商可能会监视这些网络或随时进行断网。

面对质疑,华为轮值董事长郭平在今年的财报沟通会上再次对第一财经记者表示,“华为产品没有任何后门,现在华为也打开了前门,开放了源代码,相关机构对华为做了最严格的测试。”郭平称,当前华为在网络安全上受到的测试是前无古人的。他呼吁更多的同行企业加入这样的安全测试,“不要被华为甩开太远。”

“ICT发展过程中,早已经你中有我,我中有你,华为与合作伙伴一起合作打造最有竞争力的产品。华为发展过程中也有自己的备胎计划,胎破了的话还有备胎,保证持续性增长。”郭平说。

 

来源:第一财经

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英伟达AI战略:开发更好的AI硬件,做全球供应商

前言:英伟达的人工智能之旅始于一场用相关技术识别猫的挑战。而现在,英伟达通过成立人工智能机器人实验室、在人工智能领域进行各种古怪实验,最终希望在每一部手机、每一台电脑、每一个机器人和每一辆自动驾驶汽车中都植入自家的人工智能。

据国外媒体报道,英伟达位于西雅图的1200平米人工智能机器人研究实验室里,一小群研究人员正在努力开发人工智能,驱动公司的未来。厨房工作台旁的一只机械手臂举起一罐食品并把它放进抽屉里。它还学会了如何清洁餐桌,如果你请求恰当,它可以帮助你做饭。而这些都是英伟达雄心勃勃人工智能总体规划的第一步。

英伟达的人工智能机器人实验室于今年年初成立,目前拥有28名员工,共可容纳50名研究科学家、教师顾问和实习生。著名机器人专家、英伟达机器人研究高级主管、华盛顿大学教授迪特尔·福克斯(Dieter Fox)领导的实验室旨在开发能够与人类安全合作的下一代机器人,并有望改变制造、物流和医疗保健等行业。机器人领域也是人工智能面临的众多重大挑战之一。在那些畅想未来的科幻小说中,机器人不仅擅长完成非常具体的任务,而且能够表现得像人类一样。

但实验室的这种机器人所展现的也是一种复杂的屈伸运动。这是一个引人注目的演示,有效展示出英伟达的硬件和软件当前能够完成哪些功能以及未来能做什么。从另一方面说,这也是该公司期望在人工智能技术竞争日趋激烈情况下领先一步的最新决策。

自2005年起,英伟达开始优化用于人工智能的GPU,这是科技硬件历史上最明智的商业决策之一。但现在面对日益激烈的市场竞争,巩固这一领先地位将是英伟达25年来面对的最艰难考验之一。

英伟达的最新实验室配备了机器人有可能在现实世界中遇到的各种设备和现实环境。第一个场景是一个简单的厨房,机器人厨房助手结合人工智能和深度学习技术检测和跟踪物体,了解门和抽屉的相对位置,还能够打开和关闭它们从而取放物体。福克斯说:“过去机器人技术研究的重点是小型独立项目,而不是完全集成化的系统。”“我们现在正组建一个由机器人控制和感知、计算机视觉、人机交互和深度学习等领域专家组成的跨学科合作团队。”

西雅图的研究小组得到了来自英伟达在圣克拉拉、马萨诸塞州西部、多伦多和特拉维夫所设其他研究中心的大约60名研究人员的协助。这种多学科的研究方式有一个极其困难的目标:英伟达试图展示其人工智能硬件和软件可以将机器人从现在这种可以按照严格指令操作的精确定位机器转变为动态和灵活的机器,能够安全地与人类一起工作。

谷歌驻柏林的人工智能研究员萨米姆·瓦格纳(Samim Wagner)认为,英伟达之所以要自行开展研究,主要原因之一是打造更好的人工智能硬件,然后再卖给其他人。他表示:“为了给机器学习开发可行且具有竞争力的硬件,英伟达在战略上被迫进行高质量的机器学习研究。该公司与游戏和娱乐行业的一贯联系,为其机器学习研究提供了一个焦点,这也是成功的关键。”这也从一方面解释了为什么在英伟达的研究实验室里会有这么多奇怪的实验。

英伟达首席科学家兼高级研究副总裁比尔·戴利(Bill Dally)在谈到厨房机器人助手时表示:“现在我们正在进行深入研究,让机器人与环境进行互动成为可能。”“既然我们可以打造感知系统,就可以打造定位灵活的机器人。”

与英伟达的机器人实验一样,深度学习让人工智能系统能够解决以前不可能解决的问题。通过反复试错,其已经在数字助手、计算机视觉、语言翻译、聊天机器人、人脸识别等领域取得了突破性进展。而且,就像人工智能领域的许多突破一样,这些突破在很大程度上依赖于英伟达的GPU。

图:英伟达位于加州圣克拉拉的总部。

英伟达的人工智能研究始于2010年加州帕洛阿尔托的Joanie ‘s Café餐厅。戴利说:“我们是在和人工智能专家吴恩达开完早餐会后进入人工智能领域的。”在那次早餐会上,吴恩达解释了谷歌是如何在16000个CPU帮助下,训练人工智能系统去识别猫的照片。当时吴恩达正在谷歌合作打造人工智能项目Google Brain。由于意识到几乎没有人有16000个CPU可供使用之后,戴利提出了一个挑战。“我打赌我们可以用更少的GPU做到这一点,”他对吴恩达说。

会面后不久,戴利请英伟达的研究人员布莱恩·卡坦扎罗(Bryan Catanzaro)与吴恩达合作研究。戴利说:“我们用48个GPU实现的功能和他们用16000个CPU达到的效果差不多。”“当时我非常清楚,这将改变一切。”

英伟达的人工智能业务在一场关于识别猫的赌注中出现爆炸式增长。该公司没有透露其在人工智能领域投入了多少,但相关文件显示英伟达上一财年在研发上一共开支了18亿美元,而其中的关键领域是游戏、人工智能和汽车。其开发的GPU在人工智能项目上的有效性在竞争对手中引发了一场混战,英特尔、谷歌甚至Facebook都投入了巨额资金试图迎头赶上。

2018年7月,谷歌宣布正在开发用于设备机器学习的人工智能芯片。谷歌押注一种新型芯片,这是专为神经网络机器学习设计的张量处理单元。在软件领域,另一场同样重要的竞争也正在展开。英伟达的代码库还面临着与谷歌Tensorflow或Facebook的PyTorch等竞争对手框架的竞争。尽管困难重重,英伟达仍保持着自己的领先地位。

正如识别猫的挑战所展现的,GPU在处理人工智能任务方面非常出色。主要是因为在运行与人工智能相关的并行计算问题时,GPU比CPU更好,因为人工智能中的许多计算是同时进行的。并行计算在神经网络中尤其流行,其工作方式与动物大脑类似,可以像动物大脑一样同时或并行执行许多任务。最终,英伟达希望自己能够成为在每一部手机、每一台电脑、每一个机器人和每一辆自动驾驶汽车中都植入人工大脑的公司。

2005年,在首席执行官黄仁勋的领导下,该公司抢占了人工智能热潮的先机。当时该公司开发了一款软件,使其GPU能够处理现代人工智能最终需要的数百万个微计算。英伟达的GPU现在分布在世界各地的数据中心,为数以千计的企业提供人工智能服务。2014年至2018年间,该公司数据中心优化芯片的营收增长了524%,有效提振了该公司的业绩。

“我们是全世界的供应商,”戴利说。“每个人都通过英伟达的GPU训练他们的深度神经网络。”他补充说该公司的T4芯片被广泛用于推理任务。Facebook和谷歌使用英伟达平台为其平台上的人工智能功能提供支持。几乎所有的自动驾驶汽车公司都在使用英伟达的技术。英伟达还与腾讯、阿里巴巴和百度签署了合作协议。

与厨房中的机器人一样,英伟达的其他人工智能实验也显得兼收并蓄。它开发了一个创造性的生成对抗网络,非常擅长创造超逼真的人脸图像。在2018年12月发表的一篇论文中,该公司展示了最新生成的人脸图像与四年前相比有多么逼真。

逼真面容并不是英伟达的生成对抗网络能够创造的唯一东西。英伟达还开发了一个转换网络,可以将冬天拍摄的照片转换成美丽的夏日景色。你有婚礼当天遇到下雨的照片吗?英伟达的人工智能可以让它变成晴天。去年年底,英伟达还展示了全球首款使用人工智能生成图形的视频游戏演示。这个演示是一个驾驶模拟器,它是通过将人工智能生成的视觉效果与标准视频游戏引擎相结合而构建的。

但前进道路上也有坎坷。英伟达暗示未来的道路会更加艰难。今年年初,Nvidia被迫将其第四季度营收预期调减了5亿美元,此举导致其股价暴跌近18%。2018年数字货币市场的一路下行也不断挑战着英伟达能够承受打击的底线。

就目前而言,英伟达GPU的适应性使其相对于竞争对手具有更多优势:它们是数据中心、自动驾驶汽车、研究实验室、数字货币挖掘平台不可或缺的组成部分。只要你能想到的设备都会有一个GPU。但这种情况可能很快就会改变,这正会是英伟达的人工智能机器人实验室发挥作用的地方。

“现在有很多新的人工智能硬件初创公司,”人工智能研究顾问斯蒂芬·梅里蒂(Stephen Merity)说。“他们对于英伟达来说很可能是一个威胁,但这是一个巨大的开放性问题,我无法想象这些初创公司能在早期实现大规模发展。”

其中之一就是英国的创业公司Graphcore,其在宝马、红杉资本以及谷歌DeepMind创始人的资助下,现在公司估值超过10亿美元。Graphcore称,其智能处理单元尚未投入大规模生产,处理速度比现有系统快100倍。对于英伟达来说,这可能会带来比数字货币市场崩溃更令人头疼的财务问题。

“我不知道人工智能硬件生态系统的最终状态是什么样子,”梅里蒂表示,“如果终极状态是双方拥有相同的硬件,那么英伟达就有优势。如果它分成‘用于训练人工智能的硬件’和‘在现实世界中使用的硬件’,那么Graphcore和其他类似初创公司可能会做得很好。”

 

 

来源:网易智能

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亚马逊在物流中心测试自动打包机:1机可顶24人

据国外媒体报道,电商亚马逊公司正在推出能够自动打包订购商品的机器,从而解放数千名员工。

该项目的两名工作人员表示,亚马逊近年来开始在少数几个仓库中增加这项技术,扫描从传送带上下来的货物,并在几秒钟后将它们装入为每件物品定制的包装盒中。

这些知情人士说,亚马逊已经考虑在另外几十个仓库安装两台机器,每台机器至少能够替代24个员工。这些大型仓库通常需要雇用2000多人。

这意味着亚马逊遍及美国的55个物流中心将削减1300多个岗位。知情人士说,每台机器造价100万美元,外加上运营费用,亚马逊预计将在两年内收回成本。

这一计划表明,虽然分拣货物的完全自动化仍然遥不可及,但亚马逊正努力减少劳动力,提高利润。这些变化还没有最终确定,因为在重大部署之前测试技术可能需要很长时间。

无论是为商品定价,还是在仓库中运输商品,亚马逊通常以推动尽可能多的业务自动化而闻名。但由于其正考虑替换那些为自己赢得补贴和公众好感的工作岗位,因此亚马逊也正处于风口浪尖之上。

亚马逊的一位发言人在一份声明中说:“我们正在试验这项新技术,目的是提高安全性,加快交货时间,提高效率。”“我们预计,节省下来的效率将被重新投资于为客户提供的新服务,这些服务将继续创造新的就业机会。”

亚马逊上个月淡化其自动化工作,其开放巴尔的摩物流中心,并表示要实现完全自动化还很遥远。亚马逊不断开设新仓库并提高最低工资,其员工队伍已经发展成为美国规模最大的员工队伍之一。

其中一名消息人士称,该公司人力资源方面的关键目标在于岗位优化。这位知情人士说,亚马逊总有一天会消灭打包工作,而不是裁员。这些岗位的人员流动率很高,因为每分钟打包多个订单并持续10个小时是一项繁重的工作。与此同时,留在公司的员工可以接受培训,承担更多的技术角色。

这种名为CartonWrap的新机器来自意大利的CMC Srl公司,打包速度比人类快得多。消息人士称,这种机器每小时打包600至700箱,是人类包装速度的4至5倍。目前机器还需要一个员工来装箱,另一个人来装入纸板和胶水,有时还需要一个技术人员来修理包装箱卡住等问题。

CMC公司拒绝置评。

尽管亚马逊已经宣布打算加快Prime会员配送速度,但最新一轮的自动化并不关注速度。其中一位知情人士表示:“这确实关乎效率和节约。”

此外亚马逊仓库中还有一种被称为“SmartPac”的机器,用专用信封邮寄物品吧。这些高科技机器将能够使其大部分的人工包装实现自动化。该知情人士说,在技术的帮助下,加上两台CMC机器和一台SmartPac机器,工厂里的五排工人可以变成两排。

该人士表示,该公司称此举是为了对员工进行“重新定岗”。

目前还无从得知,什么地方的岗位可能首先消失,以及哪些激励因素与这些特定的工作有关。

但亚马逊与政府签订的工作协议通常都很慷慨。举例来说,亚马逊去年在阿拉巴马州宣布增加1500个职位,而该州承诺在未来10年为该公司提供4870万美元的补贴或优惠。

分拣的挑战

亚马逊并不是唯一一家测试CMC包装技术的公司。据知情人士透露,京东、Shutterfly以及沃尔玛都曾使用过这种机器。

这位人士说,沃尔玛在三年半前开始部署这种打包技术,自那以来已在美国的多个地点安装了这种机器。该公司拒绝置评。

对打包技术的兴趣揭示了电子商务巨头们是如何解决当今物流行业的一个主要问题:找到一只可以抓住而且不会损坏物品的机械手。

亚马逊在每个物流中心都雇佣了无数的员工,他们做着重复性的工作。有些人整理库存,而另一些人分拣客户商品,还有一些人根据订单将物品放在合适大小的盒子里,并把它们打包。

许多风投支持的公司和大学研究人员都在竞相实现这项工作的自动化。尽管人工智能的进步正在提高机器操控的准确性,但仍不能保证机械手不打破果酱罐,或者既能够自如拿起橡皮擦,也能够抓起吸尘器。

一位熟悉亚马逊实验的人士说,亚马逊已经测试了不同供应商的技术,这些技术可能有一天会被用于抓取并分拣物品,其中也包括波士顿地区的初创企业Soft Robotics。Soft Robotics的灵感来自章鱼触手,目的是让抓爪变得更加灵活通用。Soft Robotics拒绝就其与亚马逊的合作发表评论,但表示,该公司正在为多家大型零售商处理种类繁多的产品。

亚马逊认为,抓取技术还没有完全准备好,因此在打包客户订单时会自行处理这个问题。人类员工仍然要把物品放在传送带上,但机器会在它们周围打包盒子,并负责密封并贴上标签。这不仅节省了劳动力,还减少了包装材料的浪费。

这些机器并非没有缺点。CMC每年生产的机器数量也有限。两名消息人士称,他们需要一名现场技术人员,能够在问题出现时及时解决问题,而亚马逊并没有这么做。有时封箱用的超热胶水会堆积起来,使机器停止运转。

除此之外,还有其他类型的自动化也是很多行业关注的焦点,比如Ocado Group PLC的自动食品杂货装配系统。

但事实已经证明,打包机对亚马逊很有帮助。知情人士说,该公司已将这些设备安装在繁忙的仓库中,这些仓库距离西雅图、法兰克福、米兰、阿姆斯特丹、曼彻斯特等地都很遥远。

其中一名消息人士称,这些机器有能力将每个物流中心中的24个现有岗位实现自动化。据物流咨询公司MWPVL International称,亚马逊还将在美国建立20多个小型物流中心。

这只是自动化到来的先兆。

一位知情人士表示:“最终的目标是建立一个无人仓库。”

 

 

来源:网易科技报道

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AI教父杰弗里辛顿:AI反学习可能揭开人类梦境的奥秘

近日,多伦多大学的教员、谷歌大脑(Google Brain)研究员杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)发表了炉边谈话。他讨论了神经网络的起源,以及人工智能有朝一日可能像人类一样推理的可行性和意义。

辛顿被一些人称为“人工智能教父”,他在过去30年里一直致力于解决人工智能面临的一些最大挑战。除了在机器学习方面的开创性工作以外,他还撰写以及与他人合作撰写了200多篇经过同行评议的论文,其中包括1986年发表的一篇关于机器学习技术(被称为反向传播学习算法)的论文。

他普及了深度神经网络的概念,即包含上述功能的人工智能模型,它们被安排在相互连接的层中,传输“信号”并调整连接的突触强度(权重)。通过这种方式,人工智能模型从输入数据中提取特征,并学习做出预测。

辛顿坦言,创新的速度甚至让他自己都感到惊讶。“在2012年,我没想到5年以后,我们就能够使用相同的技术来在多种语言之间进行翻译。”

尽管如此,辛顿认为目前的人工智能和机器学习方法都有其局限性。他指出,大多数的计算机视觉模型都没有反馈机制,也就是说,它们不会试图从更高层级的表征重建数据。相反,它们试图通过改变权重来有区别地学习特征。“它们并没有在每一层的特征探测器上检查是否能够重建下面的数据。”辛顿说道。

他和同事们最近转向人类视觉皮层来寻找灵感。

辛顿说,人类的视觉采用了一种重建的方法来学习,事实证明,计算机视觉系统中的重建技术增强了它们对对抗攻击的抵抗力。

“大脑科学家都同意这样的观点,如果你的大脑皮层有两个区域处于感知通路中,并且相互连接,那么总有一个反向通路。”辛顿表示。

需要说明的是,辛顿认为,神经科学家需要向人工智能研究人员学习很多东西。事实上,他觉得未来的人工智能系统将主要是非监督式的。他说,非监督式学习——机器学习的一个分支,从未标记、无法归类和未分类的测试数据中收集知识——在学习共性和对潜在的共性做出反应的能力方面,几乎就像人类一般。

“如果你用一个有数十亿个参量的系统,在某个目标函数中实施梯度下降,它的效果会比你想象的好得多……规模越大,效果越好。”他说,“相比于让大脑计算某个目标函数的梯度,并根据梯度更新突触的强度,这要更加合理。我们只需要弄清楚它是如何得到梯度的以及目标函数是什么。”

这甚至可能会解开梦的奥秘。“为什么我们根本不记得我们的梦呢?”辛顿反问道。他认为这可能与“反学习”有关。

辛顿说,“做梦的意义可能在于,你把整个学习过程颠倒过来。”

在他看来,这些知识可能会完全改变一些领域,比如教育。例如,他预计,未来的课程将更加个性化,有更强的针对性,将把人类生物化学过程考虑进来。

“你可能会认为,如果我们真正了解大脑的运转机制,我们应该能够改善教育等方面的状况,我认为我们会做到的。”辛顿称,“如果你能最终了解大脑发生了什么,它是如何学习的,而不是没有去进行调整适应,取得更好的学习效果,那会令人费解。”

他警告说,实现这一点尚需时日。就近期而言,辛顿设想了智能助手的未来——比如谷歌的Google Assistant或亚马逊的Alexa——它们可以与用户互动,并在日常生活中给他们提供各种指导。

“未来几年,我不确定我们能否从智能助手那里学到很多东西。但如果你仔细观察,你会发现现在的智能助手相当聪明,一旦它们真的能听懂对话,它们就能和孩子们交谈,并对他们进行教育。”辛顿总结道。

 

 

来源:网易智能

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脑机结合,你准备好成为超人了吗?

新纪录片《我是人类》探究脑机接口在现实世界中的种种可能性。

脑机接口可以给人类带来什么呢?恢复失去的能力?超越过去的潜能?新纪录片《我是人类》记录了神经技术如何帮助人们恢复视力、重新训练身体和治疗疾病——然后让我们所有人都变得a更加强大。

一个下雨天,比尔正在骑自行车,突然他前面的邮车停了下来。比尔则没能及时停下来。突如其来的猛烈撞击使得他胸部以下瘫痪。他仅剩下的自主行动能力依赖于语音控制,借助该技术他能够放下房间里的百叶窗,或者调整他的机动床的角度。在其他事情上,他则完全依赖于别人全天候的照料。

比尔不认识患有帕金森症的安妮;当她试图化妆或给花园除草时,她的手会颤抖。他们俩都不认识斯蒂芬。斯蒂芬成年后因视力退化而失明,需要他的妹妹帮助他探索外面的世界。想象他们三个人在一起的场面,听起来就像一个拙劣的笑话——一个盲人,一个四肢瘫痪的人,一个帕金森病人一起走进一家酒吧。但他们的故事在一部新纪录片《我是人类》(I Am Human)中融合了在一起,这部影片近日在翠贝卡电影节首映。

电影讲述了这三个人接受大脑治疗的故事,医生打开他们的头骨植入电极,希望能帮助他们恢复失去的东西——运动能力,视力,对身体的控制力——并重新获得某种自由感。对他们每一个人来说,这段旅程不仅关于医学,还具有哲学意义,它让他们更加深刻理解了作为生物的本质。这部纪录片还探讨了神经技术的前景,即给人类大脑植入芯片会让人类的能力达到什么样的程度。

这部电影的联合导演泰伦·萨瑟恩(Taryn Southern)说,她开始思考大脑问题的时候,正值《黑镜》(Black Mirror)和《西部世界》(Westworld)等讲述人类与科技之间关系的电视剧开始红火。她发现自己被科幻小说重新想象机器在人类进化中所扮演的角色所吸引——机器不仅仅是和人类一起进化,而且实际上改变了人类物种。

“我们在这些电视剧中所看到的反乌托邦思想和现实世界中实际发生的事情之间似乎存在这种脱节。”自认为是科技乐观主义者的萨瑟恩说道。

萨瑟恩并不是唯一一个对这个话题着迷的人。在翠贝卡电影节首映的其他影片也探讨了类似的主题:《近乎人类》(Almost Human)探讨人类与他们创造的机器人之间的关系;短片《万能机器》(Universal Machine)讲述了一个女人和栩栩如生的人工智能之间的对抗。

事实上,世界上已经有成千上万的人拥有了脑机接口,科学家们至少从20世纪70年代就开始开发这种接口,这在一定程度上要归功于美国国防部高级研究计划局(DARPA)的资助。一些专家预测,随着科学的发展,这个数字将在未来十年达到100万。“现实生活正在展开,比科幻小说还要酷。”萨瑟恩的导演搭档埃琳娜·加比(Elena Gaby)说。

但是我们还没有搞清楚人类的大脑内部的工作机制,这种神经技术还没有真正开始带来回报。电影中出现的神经学家大卫·伊格曼(David Eagleman)指出,大脑中有一千亿个神经元,每一个都“像洛杉矶一样复杂”,有大约500万亿个连接。像比尔、斯蒂芬和安妮所接受的治疗在很大程度上仍处于试验阶段,并不能保证有效。

“有趣的是,我们可以计算步数,计算卡路里,测序基因组,抽血,测量心率,但实际上我们对大脑一无所知。”神经科学初创公司Kernel创始人兼首席执行官布莱恩·约翰逊(Bryan Johnson)表示,“我们有这点自知之明,但除此之外,大脑就是一个黑匣子。”

正是这种对大脑种种未知之数的畏惧,将《我是人类》的主题与宏大的科幻理念区分开来。比尔、斯蒂芬和安妮是否要在他们的大脑中植入芯片的决定比《黑镜》中的任何场景都要困难得多。“有人要侵入你的大脑,”安妮在电影中说道,“而你并不知道将会发生什么。”

最终,她决定进行大脑深层刺激,也就是通过在大脑中植入电极来刺激特定部位(在安妮的例子中,是抑制运动系统)。这种治疗在有帕金森症症状的病人身上非常成功。植入物将“数据”从大脑中发送出来,并向她的大脑输送电流,缓解了持续不断的颤抖症状。

斯蒂芬开始尝试另一种实验性治疗方法,叫做Argus。该治疗要在眼睛下面植入一个芯片,与大脑中的电极相连接。最令人感动的是,比尔——需要别人持续地照料他的进食,移动,以及帮助他通过吸吮管来吞咽食物——自愿测试一个脑机接口,这个接口可能会恢复他的大脑和身体神经之间被切断的连接。为了“重新训练”他的大脑,比尔观看一个手臂的动画,想象自己在移动自己的手臂,一组科学家构建了一个算法,编码比尔的运动意图,然后将其发送到植入他手臂和手部的电极上。这个想法的目的是:让比尔控制自己的肌肉。

 《我是人类》也追访了一些科学家和企业家,他们相信神经技术将在不久的将来给我们带来各种超能力。

“这有点像《星际迷航》,”比尔在屏幕上描绘,电线从他的头顶上露出,“这看起来确实像是科幻小说里的情节。”

从表面上看,《我是人类》是一部科学纪录片,里面有大量关于人类大脑的信息,还有神经学领域近年的一些令人兴奋的进展。在片中,十几名神经病学家把观众带进他们的实验室,展示为人类头骨内部制造硬件的技术挑战。不过,到最后,影片的中心问题更像是一个存在主义问题:是什么让我们成为人类?技术如何让我们的物种进化——既帮助我们找回失去的能力,又推动我们超越过去的潜能?

脑机接口的希望在于,让盲人恢复视力,让聋人恢复听力,为我们的身体提供一种控制感。但是影片的后半段也追访了一些科学家和企业家,比如约翰逊,他们相信神经技术将在不久的将来给我们带来各种超能力。如果,除了治愈斯蒂芬的失明,我们还能改善他的视力,让他在黑暗中也能看见东西呢?如果一个设备不仅能让比尔再次移动他的手,还能让他用意念打字,那会怎么样呢?我们能治愈抑郁症吗?我们可否仅仅转动一个旋钮就能让自己变得更有同理心一点呢?

这些也不是科幻小说里的情节。埃隆·马斯克(Elon Musk)和马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)都投资于脑机接口,以期提升人类的能力。马斯克的Neuralink旨在提高人类的认知能力,使得人类能够与人工智能等竞争。扎克伯格的想法则更像是打造读心术机器。约翰逊的创业公司Kernel正致力于创建一个大脑接口,基于高分辨率的大脑活动开发针对现实世界的应用程序。

“我希望,我们能在技术进步中达到这样一个境界:我们不再受技术的限制,而是被技术赋予力量。”约翰逊在电影中说道,“因此,我们想要成为什么样的人,会是一个选择题。”

《我是人类》的导演想要在她的电影中体现这种赋能的理念,“我认为,当我们看到机器与大脑交互的新方法时,这些也将成为人类有趣的新选择,”萨瑟恩说道,“我觉得这种扩展的理念——将我们的能力和感官扩展到正常水平之外——非常有趣。”

不过,就目前而言,第一批真正的电子人类不会是像马斯克和扎克伯格这样的人,也不会是硅谷的技术精英。他们将会是像比尔、斯蒂芬和安妮这样的人,得益于大脑内置的一个小小的机械装置,他们将能够再次觉得自己是正常人。

 

 

来源:网易智能

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