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特朗普飙中文、董明珠闯红灯:细数 2018 人工智能的 10 个逗趣瞬间

2019-01-02
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文 | 黄善清

来自雷锋网(leiphone-sz)的报道

雷锋网 AI 科技评论按:昨天,我们盘点了 2018 年度的人工智能热门事件,得出了「悲喜交加」的结论:一方面是人工智能技术的硕果累累,一方面是人工智能带来的道德危机,随着 2019 年的到来,雷锋网AI 科技评论将继续陪伴大家关注国内外人工智能界的最新走向。

开年第一天,来点轻松的,我们为大家整理了 2018 年人工智能界的 10 个逗趣瞬间。笑完以后,大家在 2019 年还是要努力干活,继续为人工智能的发展「添砖加瓦」。

1)董明珠喜提「闯红灯」

横竖在马路边的违章曝光系统,相信你我都不陌生,只是日理万机的格力总裁董明珠肯定没想到,自己竟然有一天会在系统的大屏幕上出现。

这件「人在家中坐,锅从天上来」的乌龙事件发生在宁波的中山东路,当时一辆车身印着董明珠海报的公交车在经过江夏桥东一带时,正好被红灯的违章系统给抓个正着,这张董明珠化名「巨**」的抓拍被曝光后闹得满城风雨,许多自媒体纷纷对此事进行转载。

事后,宁波交警事后在微博上澄清,表示这套「行人非机动车闯红灯抓拍系统」是对海报进行了误识别,同时已经对系统进行了升级。

相关的报道链接:孙启超:卷积神经网络在人脸识别技术中的应用 | AI 研习社第 51 期猿桌会

2)Google Photo 的「惊悚」合成算法

相册管理系统可以帮助完成哪些任务?根据拍摄地点和人脸来归类照片、将近期拍摄的照片生成小动画……现在还能通过算法把你变成深山野林里的巨人????

这张惊悚的功能出自 Google Photo,其用户 Alex Harker 爆料,有一天他与朋友滑雪后拍了几张风景照与合照,结果这照片存进手机后被 Google Photo 认为是同一框架的内容,擅作主张合成了这张惊世骇俗的照片——他的朋友 Matt 被放大数倍后安插在了树林的后头。

他在 Reddit 上分享了这件事情,很快就获得了超过 188000 个点赞。

然而这张合照也并不是一无是处。瘾科技(Engadget)的专家 Steve Dent 就对算法细节赞赏有加:「它把左边的树隐藏起来,并把人物「插在」树木之后,这一点做得相当不错。它也巧妙地剪掉了人物的上半身,顺着斜坡的轮廓,看起来人物的上半身好像藏在山沟里,似乎在告诉朋克滑雪者放慢脚步。」

相关的报道链接:DeepMind 新研究:使用强化对抗学习合成图像程序

3)犯口吃的同传翻译君

AI 机器翻译的高速发展一度让许多翻译界人士瑟瑟发抖,似乎过几天自己就要被 AI 取而代之,然而 2018 年 4 月份发生在博鳌亚洲论坛上的 AI 同传大型翻车事件,也许能让他们暂时松一口气。

该同传产品在当时主要负责为博鳌论坛的开幕式及部分核心论坛提供同声传译支持,其中包括同传双语内容会议现场投屏、同传内容手机小程序查看、翻译结果语音收听、同传记录回放等。结果会议才开始没多久,网上就爆出同传产品「掉链子」的消息,其中集中出现的问题分别是「大面积单词无意义重复、大小写及字符混乱」和「中英双语切换频率」,比如在一片中文翻译中出现大量无意义的英文单词「for」。

事后产品负责人向媒体表示,产品自然有需要优化的地方,然而不可忽略的是,博鳌论坛具有」多国嘉宾同场参与、多种口音、多语自由切换或中英文夹杂,多噪音「等特点,复杂度很高,对 AI 同传形成极大挑战。此外,也有专家表示,业界这几年将机器翻译的水平捧得过高,实际上许多论文中的翻译成果都要在限定的条件下才能成立,所以才会给大众形成了极大的心理落差。

相关的报道链接:被 Diss 造假,科大讯飞说从未提出过「AI 同传」概念

4)「特朗普」狂飚十级中文

这是科大讯飞通过自主研发的语音合成技术所生成的一段视频,那位让中国人民又爱又恨的美国总统特朗普,用字正腔圆的腔调说出了「科大讯飞真的很棒」等一大段中文句子,在网上引起了热议。

完整内容请从 00:02:43 处看起

相关的报道链接:一文看懂深度学习在语音合成&增强上的应用https://www.leiphone.com/news/201709/trT0kxuTmx67dtPk.html

5)AI 写了本《哈利·波特与看起来像一大坨灰烬的肖像》新书

本章节所有图片皆源自公众号「英国那些事儿」

一个叫 Botnik 研究室的团队开发出了「预言键盘」算法,该算法可以根据输入的内容来猜测并书写接下来的文字内容。该团队的研究员们把 7 本《哈利波特》原著全部输入到算法里头,然后对它进行训练,最后通过一小段引导文章让 AI 自己写出哈利波特新篇——《看起来像一大坨灰烬的肖像》(书名还是 AI 自己取的)。

随后,Botnik 研究室在推特账号上放出了新书的第十三章内容,结果全球的哈利波特粉丝都高潮了……

「哈利感觉到伏地魔站在他身后。他感到一阵强烈的过度反应。哈利瞬间把自己的眼睛从头上撕扯下来,丢到森林里。伏地魔对着哈利扬了扬眉毛,不过此刻他当然什么都看不见。

『伏地魔,你是一个非常坏、非常刻薄的巫师。』 哈利蛮横地说道。赫敏起劲地点着头。」

「他们施了一两个咒语,从食死徒的脑袋上开始迸发出绿色光芒。罗恩退缩了。

『现在不那么帅气了。』哈利一边想着,一边用赫敏蘸了蘸辣酱。

食死徒们现在都死了,而哈利像从来没有过的那样饥饿。」

诸如此类让人感到「丧心病狂」的奇思妙想在书中比比皆是,于是网友纷纷奔走相告:

「毫不怀疑,这是我读过的最好的文章。」

「我想把整本书都买下来。」

相关的报道链接:AI 当写作老师,妈妈再也不用担心你的学习啦https://www.leiphone.com/news/201605/jsDhgsns7g5GVugS.html

6)斗图再没输过的 AI 表情包生成器

斯坦福大学的两个学生 Abel L Peirson V 和 Meltem Tolunay 在 CS224n 结业论文的选题上另辟蹊跷,选择了用深度神经网络来生成表情包。他们开发出的系统能够自动给图片配上相应的文字(表情),同时用户还能给图片自定义标签,分类上更加方便。

该系统先使用预训练的 Inception-v3 网络生成一个图片嵌入,然后将它传递到基于 attention 的深层 LSTM 模型中来生成最终注释,该做法灵感来自于大名鼎鼎的 SHow&Tell 模型,他们还稍微修改了一下集束搜索算法来保证配字的多样性(罪犯克星烏蠅哥+配字)。他们使用混淆度评估和人类评估来评估他们的模型,评估指标主要是两个,一是生成表情包的质量,二是是否可以以假乱真。

最后来看看生成的结果吧:

相关的报道链接:昨晚我在斯坦福斗图输给了两个学生,他们用深度神经网络生成表情,他们发图很快

7)女优变脸为哪般

事情首先要追溯到 2017 年的 12 月份,一位名叫 Deepfakes 的 Reddit 用户利用人工智能将女明星的脸与色情演员进行对调,以满足私欲。

随着越来越多人参与到社区的「建设」中来,有人开始给软件添加额外的脚本和附加组件,使视频的制作变得更加便捷。今年,一名社区用户甚至创建了名为 Fakeapp 的应用,在 deepfakes 的原始软件基础上进行了改进与优化,他将下载链接发布到 reddit 的子版块,并附有详细的教程,不需要安装 Python(计算机程序设计语言)和其他解析代码就能轻松使用。

虽然有人开始担心这些视频最终可能流向未成年人,给社会造成不良影响,然而由于这些内容全是虚构的,而且不涉及金钱交易,同时上传的地点是 reddit 中的 NSFW(Not Safe For Work,涉及色情、暴利内容)板块,因此难以被法律追究责任。

相关的报道链接:DeepMind 新研究:使用强化对抗学习合成图像程序

8)比 Taylor Swift 演唱会还要抢手的人工智能顶会门票

全世界都知道人工智能火、机器学习火。具体火到了什么程度呢?NIPS2018 的售票情况可以说明一切:一个讨论学术话题的严肃学术会议,正会门票 11 分钟就宣告售罄,比 Taylor Swift 演唱会门票还要抢手!

「从能去 NIPS 2018 到去不了了,可以只差喝一杯咖啡的时间」计算机视觉大牛、特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 推特上的发言,代表了许多 AI 研究人员当时内心的奔腾。莫斯科物理技术学院、深度学习研究人员 Sergey Kolesnikov 调侃道,很快我们将会迎来全新的 NIPS 竞赛——2024 NIPS RL Competition: Learning to Register(2024 NIPS 强化学习竞赛:学习如何注册会议)。

玩笑归玩笑,许多业界人士对于这种现状还是表示了担忧。谷歌大脑的 Keras 作者 François Chollet 就说,如今顶级会议的参会人员「鱼龙混杂」,即便抢到了票,想去的欲望也不是特别强烈。对他而言,去顶级会议的目的是可以见那些平时一直相见的人,而不是为了应酬一些闲杂人等。

相关的报道链接:听说 NIPS 2018 门票十分钟卖光,机器学习圈子炸了锅

9)Yann LeCun & Gary Macus 的基情掐架

一位是纽约大学的著名心理学、神经科学家,一位是人工智能领域的大牛,Gary Marcus 和 Yann LeCun 在 2018 年年终因为另一名人工智能大牛 Yoshua Bengio 的专访内容,两人进行了旷日持久的对呛。

事情起因是 Gary Marcus 认为 Yoshua Bengio 在采访中的一番讲话「我没有要撇开深度学习的意思……但我们应该将其扩展,使它能够推理、学习因果关系、探索世界。」是「抄袭」自己在 2012 年表达过的观点。随后 Yann LeCun 怼他空有一张嘴,并未曾为此做过尝试,更何况该观点根本不是什么新鲜事,早就已经被说烂。两人在推特上一来一往,探讨的内容从抄袭变成对深度学习话语权的探讨,然而这些都不是重点。

两人早已不是第一次掐架,从 17 年开始,他们便习惯于在推特上通过互 @ 的方式来进行「学术探讨」,一般是 Gary Marcus 在推特上看到和自己观点一致的推文或者文章,就会转发后圈 Yann LeCun 让他表态,LeCun 也乐此不疲,你圈我我就好好跟你理论,俨然一堆人工智能界的「活宝」。

相关的报道链接:别忽视深度学习的种种问题,Gary Marcus 泼冷水义不容辞

10)「AI 研究人员年薪百万」是一场美丽的误会

去年年中,纽约时报的记者卡德梅茨爆料了一条令人「震惊」的消息——AI 研究人员年薪百万(哪怕是在 OpenAI 这样的非营利机构里),个个都是人生赢家。一时间人们以为 AI 研究人员都在过着「水晶香槟拿来洗澡、游艇随便挑、马尔代夫买环礁」的奢侈生活。

CMU 的机器学习助理教授 Zachary Chase Lipton 随后就跳出来「义正言辞」地打破了人们的幻想。他强调,OpenAI 里只有一名「天选之人」拿到了超百万刀的薪酬,这人便是 Ilya Sutskever——世上最好的 40 岁以下的 ML 研究员,此外,他还是一名研发总监。而作为发明了生成式对抗网络(GAN)、世界上五位最著名的机器学习研究人员之一的 Ian Goodfellow,他的年薪才只有 80 万刀。

他表示,AI 研究人员人人年薪百万就是一个耸人听闻的消息。至于其他的研究人员,他表示薪水的确很高,但远没有新闻中那么疯狂——一些有经验的的大概 27.5-30 万刀,而一些在谷歌和脸书做研发人员的本科生大概能挣 20 多万刀。

相关的报道链接遍地都是百万年薪机器学习专家?真的假的?                        

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