AI趋势双周报第14期:AI自动挑选串流处理演算法,低频宽也能流畅播放高画质网络视频!
2017-08-18 11:19:33 | 来源:ithome | 投稿:尤慧 | 编辑:dations

原标题:AI趋势双周报第14期:AI自动挑选串流处理演算法,低频宽也能流畅播放高画质网络视频!

图片来源: MIT 重点新闻(0805~0818)类神经网络演算法 视频串流处理?AI自动挑选串流处理演算法,低频宽也能流畅播放高画质网络视频!麻省理工学院电脑科学和人工智慧实验室(CSAIL)近日开发了,提升观看视频体验的AI...

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MIT

重点新闻(0805~0818)类神经网络演算法 视频串流处理?AI自动挑选串流处理演算法,低频宽也能流畅播放高画质网络视频!

麻省理工学院电脑科学和人工智慧实验室(CSAIL)近日开发了,提升观看视频体验的AI系统Pensieve,可依照网络的情况,挑选处理视频的演算法,让YouTube或是Netflix的用户观看视频时,可以不受视频缓冲停顿干扰,同时又可以确保视频保有高画质。

YouTube采用自适性串流(Adaptive△Bitrate,ABR)技术,试图给予用户较流畅的观看体验,自适性串流技术就是在低频宽的情况下,在视频的品质和缓冲次数之间取舍,但是有些用户会因为视频画质太低而不继续观看视频,有些则是因为视频中断而不继续观看,随着用户量持续攀升,YouTube无法精准地预测用户的偏好,且该演算法需要专家用人工的方式调整演算法,来符合不同的网络状况。在实验中,结果显示,相比其他方法,采用Pensieve的方法可以让视频减少10%~30%的停顿机率,视频的品质经过用户评价,提升了10%~25%。Pensieve不需要预测的网络的模型,或是对网络速度既有的假设,Pensieve通过类神经网络演算法执行ABR技术,在需要缓冲视频的网络状态下,重复训练及测试演算法。

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智慧医疗 深度学习AI前进印度眼科医院第一线,Google用深度学习及早发现7千万糖尿病患的失明危机

Google近日在台发布一项将电脑视觉技术应用在医疗领域的研究,通过电脑视觉技术和深度神经网络演算法,可从视网膜眼底图像中,辨识出糖尿病视网膜病变,准确率与专业医生不相上下,这项研究早在去年底就已经发表论文,今年更进一步在印度最大的连锁眼科医院Aravind正式进入临床应用的阶段,辅助眼科医生诊断糖尿病视网膜病变。

国际糖尿病联盟(IDF)2015 年最新的统计数据指出,全球糖尿病患高达4.15亿,其中3~5成的病患有视网膜病变的危机,而视网膜病变的患者中,又有1成会失明,也就是说,每20人就会有1人有失明的危机,其中印度有将近7,000万名糖尿病患,Google研究团队产品经理彭浩怡指出,印度目前缺少12.7万名眼科医生,其中有45%的糖尿病患者因为迟迟未能得到医生的诊断治疗,而饱受视力衰退的折磨。

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卷积神经网络 递回神经网络脸书全面采用神经机器翻译技术,让机器翻译更像人话

脸书近日宣布,用户发布的状态与留言将全面采用神经机器翻译(Neural△Machine△Translation),脸书使用卷积神经网络(Convolutional△Neural△Networks,CNN)和递回神经网络(Recurrent△Neural△Networks,RNN),来自动翻译脸书上的内容。为了增进翻译的品质,脸书转而采用神经机器翻译模型,让翻译能够更贴近人类语言。其中,递回神经网络能够考量到文章整体上下文,来建立更准确且流畅的翻译,这改善了传统片语基础翻译一次仅能考虑几个单词,导致翻译不流畅的缺点。

而脸书的神经机器翻译系统采用深度学习框架Caffe2,以及使用向量数学函式库和加权量化(Weight△Quantization)来加强运算效率。另外,Caffe2框架弹性的本质,让脸书开发团队能够调校翻译模型的效能,这也加速了神经机器翻译模型从部署到正式上线的过程,脸书宣称,提升了2.5倍的速度。除了脸书采用神经机器翻译技术之外,Google翻译早在2016年9月就宣布采用此技术,微软翻译则在2016年11月宣布采用神经机器翻译。

电竞大赛 自我学习

继围棋之后,AI机器人在电竞赛中打败人类冠军!

继AlphaGo打败人类棋王之后,近日Tesla创办人Elon△Musk持有的AI公司OpenAI的机器人软件在电竞大赛上击败人类冠军。OpenAI的软件机器人在全世界最大的电竞大赛The△International,在知名多人对战游戏中《Dota△2》比赛中,击败了人类好手Danylo△(外号Dendi)Ishutin。Dota△2原本是两队各5人的复杂对战游戏,不过这次比赛则是人类和电脑的1对1对战。

OpenAI是Musk所成立的非营利AI机构。由于Musk长久以来担忧AI发展若未经适当规范,可能将产生毁灭影响,因此OpenAI旨在研发对人类有益的AI技术。7月间他也警告若未妥善管理,AI可能会通过制造假新闻、造假电子邮件纪录等操纵资讯,严重可能引发战争。

OpenAI工程师Greg△Brockman解释这只机器人是专为本次1:1大战而设计,而该公司的训练方法是复制2个机器人后自己和自己对战。它就从一开始随机乱打中慢慢学习强化技术,最后拾级而上到达玩家水准。OpenAI的机器人在和多位Dota△2高手对战接连获胜,昨天有2万人在现场目睹人和电脑的对战,第一局AI机器人获胜,第二局Ishutin中途就放弃,并拒绝第三局。

图片来源:OpenAI

对话机器人 AI竞赛台北市政府要率先打造市民服务Chatbot,先用比赛试水温

除了1999电话市政服务之外,台北市政府近日为了要打造全台第一的市民服务Chatbot,宣布举办“2017第一届市政Chatbot聊天机器人大赛”,作为日后进一步采购的参考,参赛者提交的Chatbot必须串接台北市政府市政网站整合平台常见问答的市政 Open△Data,或是其他台北市政府已公开的资料,来打造出台北市政府FAQ的聊天机器人,且必须将Chatbot上线为期一个月(8月21到9月21日),提供民众适试用、评分。

这次聊天机器人大赛评分方式比较特别,参赛者必须将开发的Chatbot作品上线,也必须自行提供服务架设主机和网络相关设备,并开放试用,实际提供民众与Chatbot互动,由民众实测后,通过网络投票和专业评审,一起选出市政Chatbot的得奖作品。

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图片来源:台北市政府

新闻辨识 机器学习脸书对抗假新闻再出招,以机器学习过滤可疑内容加快查证过程

誓言对抗假新闻氾滥问题的脸书近日又有新动作,继聘请第三方业者进行查证工作之后,脸书开发了一套软件,自动将转贴内容进行分类,一旦怀疑有假,便会自动转发给合作的查证公司,加速假新闻判定流程。自从去年美国总统大选的许多假新闻事件以来,脸书一直遭受外界抨击,认为这间全球最大社交网络公司对于自家平台上散播的讯息品质并未尽到管理的责任,也促使Facebook大动作聘请外部查证公司如Snopes等,协助进行查证,并开始对内容可能有问题的转贴文,作出标记。

在采用新的软件后,脸书导入了机器学习技术,将贴文进行第一阶段的分析,一旦发现可能的假新闻,便会转发给事实验证机构,验证后的结果将会标记于贴文之下。脸书在德国发出的声明也表示,将会在美国、法国、荷兰与德国进行新的事实验证功能测试,除了提供事实验证机构判断的结果之外,也会在贴文下方提供更多相关文章连结,协助用户了解事情的来龙去脉,帮助其作出判断。

AI趋势近期新闻

※DeepMind与暴雪娱乐联手,把《星海争霸II》变成AI研究环境了!

※苹果Swift语言共同发明人Chris△Lattner加入Google旗下AI团队

※Salesforce发表AI版社交行销工具,助行销人员掌握社交用户照片中的秘密

※脸书买下可辨识及移除视频物件的德国新创fayteq

※张善政:台湾AI的机会要从开发应用着手,建构出开源软件的生态系是关键

※资料来源:iThome整理,2017年8月。

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