如何评价Google发布的第二代深度学习系统TensorFlow? - 知乎2657被浏览73304分享邀请回答222 条评论分享收藏感谢收起查看: 633|回复: 0
「1+1」都算错的芯片，却能解决最难的问题、谷歌升级开源深度学习系统 TensorFlow
「1+1」都算错的芯片，却能解决最难的问题、谷歌升级开源深度学习系统 TensorFlow、Adobe 升级视频剪辑软件支持 VR......机器之心日报，精选一天前沿科技优质内容。
「1+1」都算错的芯片，却能解决最难的问题
DARPA 资助了一家芯片公司 Singular Computing，这家公司目前研发的新型计算芯片比较特殊，它的架构决定了无法进行准确的数学计算，比如说对「1+1」的计算结果可能是「2.01」或「1.98」。但正是这种模糊性让其可以处理一些对于计算机来说最困难的问题，比如说对视频的感知，以及处理一些来自真实世界的更加混乱的数据。真实世界的数据总是充满了各种噪音，因此采用近似计算可能会取得最佳结果。在识别图片中物体的模拟测试中，该方法对每一帧图像的处理速度比传统方法提升了 100 倍，并且能耗只有传统方法的 2%。公司联合创始人 Joseph Bates 表示，该芯片在高分辨率雷达成像、从立体照片中提取 3D 信息和深度学习方面将大有所为。
Google 升级开源深度学习系统 TensorFlow，已支持分布式计算
去年十一月 Google 开源了其第二代深度学习技术 TensorFlow，如今它迎来了重大更新——分布式版本，使得其搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架更有意义。TensorFlow 是 AlphaGo 的基础程序之一，后者曾因在人机围棋比赛中击败李世石名声大噪。此前 TensorFlow 只开源了 「单机版」，而非能够识别猫的 「分布式版本」。由于目前的计算机还达不到模拟人脑数量庞大的神经元（千亿级），因此便有了用到成千上万大型计算机（计算平台集群）来吸收数据对其进行自动分类的 「分布式深度学习系统。」
Adobe 将升级视频剪辑软件 Premiere，增加对 VR 的支持
Adobe 最近公布即将升级其核心视频编辑软件 Premiere Pro CC，增加对 360 度视频的支持，使得用户可以更方便地在 Premiere 中编辑 360 度视频。Premiere Pro 将新增一个适用于全景视频的 「视场」 模式，该模式可以模拟观看 VR 视频时，看到的看到的图像的某一部分。在输出视频时，也可以带上 VR 标记，使得全景视频播放器可以正确的识别出全景视频。
Adobe 尚未确定上述升级的具体发布日期，只说会在初夏的某个时候发布。此次关于全景视频的升级并不算大，但比较实用。Premiere 的用户量相当庞大，本次 Premiere 增加对 VR 的支持，以及之前，The Foundry 的视频合成软件 Nuke 也宣布了对全景视频合成的多项支持，这些工具软件不断增加对 VR 的支持，无疑会使 VR 的门槛进一步降低。
夏普机器人形手机将上市：能与人互动 售价超 1 万元
据国外媒体报道，夏普周四表示，将从 5 月 26 日开始发货人形智能手机 Robohon。这是一款目标远大的产品，尽管不一定能够大卖，但却指出了移动设备未来可能的发展方向。
这款机器人搭载 Android 系统，能完成各种基本功能，例如打电话、收发电子邮件，以及拍照和拍视频。此外，这款机器人还能通过简单的语音命令和舞蹈动作与用户互动。机器人集成了嵌入式投影仪，这款投影仪由夏普和美国的 Microvision 合作开发。
4 位不懂日语的工程师利用深度学习开发出日文识别软件
据彭博社报道，利用深度学习技术，4 名不懂日语的工程师开发出了一款日文手写识别软件。这表明了深度学习人工智能的潜力。来自东京创业公司 Reactive 的这些程序员开发的应用识别日语的准确率高达 98.66 %。尽管英文的手写识别对深度学习技术来说难度不大，但日文的手写识别情况完全不同。这是由于，日文中包含日本汉字，需要单独处理。日文中常用的汉字达到 2000 多个，而这些汉字往往有多个笔画。Reactive 的算法利用神经网络进行模式匹配，逼近最准确的结果。该公司用约 180 万个手写汉字对这一神经网络进行了训练。
德国将大力推广自动驾驶技术 立法提上日程
据德国媒体《明镜周刊》 4 月 13 日报道，为了增强自动驾驶系统的法律依据，德国联邦内阁已经通过交通部所提交的相关提案。在未来，电脑将会承担更多的驾驶任务。据悉，内阁已于周三通过了交通部长 Alexander Dobrindt 的提案，意在在德国推广自动驾驶系统。这意味着，电脑将独立承担额外的驾驶任务，但驾驶员可以在驾驶时选择终止该系统。
英特尔发布航空开发套件，可快速造出无人机
英特尔一直没有停止在计算领域的探索，目前科技领域已经越来越将焦点集中在了机器人和无人机这两个方向。就在今天 ，英特尔在深圳的信息技术峰会上发布了最新的机器人开发工具套件。除此之外，英特尔还发布了一个航空开发套件，官方声称利用这个航空开发套件可以快速造出无人机，这个航空套件内拥有一个 Atom x7 处理器，运行在 Linux 操作系统上，官方并没有给出这款套件的价格。
Pepper 将成为全球首位机器人学生
日前，日本早稻田福岛县的一所高中将迎来一位非常特殊的学生，它就是机器人 Pepper。这意味着 Pepper 将成为全球首个跟人类学生一起上课的机器人，看起来它全程还得站着听课。Pepper 说道：「我从来没想过会被一所人类学校录取。」并且它还表示将会努力学习。据了解，Pepper 具备了日语和英语两名语言能力，教师们则相信，有了 Pepper，学生们的学习积极性将会被调动起来。
本文由机器之心编辑整理
Powered by人工智能被谷歌视为行业发展的巨大引擎，2015年，谷歌将人工智能渗透到了其各种产品的方方面面，从而为用户带来更多的使用场景和更加智能的功能。
&机器习得是一个核心的、变化的方法，我们通过它来反思我们所做的一切工作。我们将小心谨慎地将机器习技术应用到我们所有的产品之中。我们还处于机器习得技术最早的研发阶段，但是你会看到我们将以一种系统性的方式将机器习得技术应用到所有这些领域之中。&&&谷歌CEO桑达尔&皮查伊
今天，黑匣(微信id：blackxtech)将带来《2015人工智能报告》公司篇之谷歌，带你深入了解谷歌2015年的人工智能布局。
2015年2月：谷歌机器学习视频游戏
谷歌向雅达利经典图为游戏致敬（图片来源：Twwth）
这个计算机项目灵感来源于人脑，它学会了49款雅达利经典游戏。Google DeepMind是这个项目成功的关键。DeepMind科技公司创立于2010年，2014年被谷歌以4亿英镑收购。
2015年3月：谷歌机器学习大规模应用于医药研发
经过多年的研究，神经网络深度学习应用于虚拟药物筛选，量的筛选过程通过计算机完成，可以检测出药物是否应该更换或者加量。该系统一共使用了200多个不同生物进程中的3770万个数据点。
开发人工智能手术机器人
谷歌和医疗保健公司强生达成协议，联手开发人工智能手术机器人，帮助外科医生进行微创操作，增加手术的可控性和准确性，减少手术给病人带来的伤害。
谷歌自动驾驶汽车将在5年内上市
谷歌宣称加大了自动驾驶汽车的研发力度，到2020年谷歌自动车将正式上市。
2015年4月：谷歌隐形眼镜实时监测血糖
谷歌与制药商诺华合作开发的隐形眼镜将于两年内上市，这款新产品将用于实时监测血糖。隐形眼镜中的电路和芯片可以通过眼泪的血糖量，测出糖尿病患者的血糖值。
2015年5月：&Now on Tap&特性让Google Now变得更聪明
谷歌在Google I/O 2015上公布了Google Now的新特性&Now on Tap&，它可以让Android操作系统的人工助手明白屏幕上发生了什么事，并采取相关行动。
2015年6月：谷歌人工智能摄像头即时翻译拓展到27种语言
图片来源：Forbes
谷歌的翻译应用允许用户通过摄像头来捕捉内容进行即时翻译，这个功能已经推出有一段时间了，但当时只兼容7种语言，现在升级到27种语言了。
2015年7月：Google Search帮你避开拥堵
谷歌宣布将在Google Search中开发一个为用户提供目标地点人流情况的功能。用户只要在Google Search的搜索框中输入目标地点，谷歌提供的结果中就包含这一地点未来一周内每天的人流分布情况。据此，用户可以免去排队、等位的烦恼。
2015年10月：RankBrain：谷歌利用人工智能来排名网页
RankBrain是谷歌开发的一个机器学习人工智能系统，帮助优化搜索结果。它是谷歌搜索算法的一部分，可以在数十亿网页中找到与特定查询内容最相关的网页。
投资德国人工智能研究中心DFKI
谷歌通过其德国分公司，对德国人工智能研究中心DFKI进行了投资 。DFKI是一个非营利组织，旗下大约450名科学家、学者和其他专业人士正在语言技术、嵌入式智能和增强现实等领域开展研究项目。谷歌这一举措被看为挖掘这个人工智能领域在欧洲的前沿的技术能力。
开办深度学习新课程
谷歌宣布了一项新的&大脑训练项目&(Brain Residency Program)。该项目的周期为12个月，类似于深度学习方面的研究生或博士生课程。深度学习是机器学习的一个分支，目的是模拟人的大脑。
2015年11月：谷歌人工智能帮你回复邮件
谷歌推出有别过去邮箱的&自动回复&功能，他们将使用一款新型工具更智能地回复用户邮件。系统收到邮件后会自动辨别哪些邮件需要及时回复，并且提供三个合适的候选回复答案，用户可选择直接发送，或者编辑完之后再发送。
谷歌开源第二代深度学习系统TensorFlow
TensorFlow工作原理 （图片来源：Businessinsider）
谷歌宣布开源第二代深度学习系统TensorFlow。该系统将机器学习算法变成了符号表达的各类图表，从而有效缩短了重新写代码的时间，被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域。TensorFlow的命名起源于该系统的运作原理，即复杂的数据结构(Tensor)将会被传输至人工智能神经网中进行分析和处理，其性能比第一代人工智能系统快五倍。
2015年12月：谷歌开发人工智能聊天机器人
据称，谷歌利用人工智能技术和&聊天机器人&技术，正在试图开发一款新的移动即时通讯服务，使其能完成一定难度的问答对话。用户可以发短信给朋友或聊天机器人，他们会搜寻网络和其他信息来源来回答问题。
总体看来，谷歌2015年的人工布局符合&将机器习得技术应用到我们所有的产品之中&的目标。
一方面，谷歌不断扩宽覆盖领域，从传统的互联网延伸到自动驾驶汽车、智能医疗等领域，从而扩大信息的抓取面，提升信息的积累和输入。
另一方面，谷歌不断加深人工智能科研力度，研发更高级的深度学习算法，提高图像识别和语音识别力度，优化翻译功能，开源深度学习系统，从而对收集到的信息进行更深层的加工和处理，进行信息输出。
两方面的努力相辅相成，谷歌一步步地将人工智能渗透到其产品的方方面面，继续保持自己在行业的巨头地位。
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