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一周AI大事盘点:搜狗推阿语AI主播,全自动物流中心10年才能实现

2019-5-6 09:57

  【天极网网络频道】过去的一周中AI领域都发生了哪些重大事件?AI应用范围又新增了哪些领域?行业大咖又发表了哪些不同的观点?今天就带你盘点过去一周(4月29日至5月5日)AI领域发生的热点门事件:

 搜狗推首个讲阿拉伯语的AI新闻主播

  4月30日消息,日前,搜狗与阿布扎比媒体集团达成合作,双方将联合推出全球首个阿拉伯语AI合成主播。据了解,阿拉伯语AI合成主播将应用于迪拜电视台有线频道及社交媒体端,用以播报时政新闻为主的栏目,并且能够通过面部表情与阿拉伯观众实现互动。

一周AI大事盘点:搜狗推阿语AI主播,全自动物流中心10年才能实现

  速评:2018年11月,搜狗与新华社联合发布了全球首个AI合成主播,帮助人类提高信息表达和传递的效率。此次搜狗与阿布扎比媒体集团间的合作,将AI的触角延伸到多个语种的信息领域。可以说,中国在人工智能技术领域具有一定的国际竞争力。

 韩国研究员使用人工智能检测肾移植排斥反应

  4月30日消息,韩国峨山医疗中心的研究人员开发了一种新方法,通过人工智能技术,能够更加准确快速地识别肾脏移植后的任何排斥反应。到目前为止,病理学家不得不分析从肾脏取得的病理切片。病理学家只能对部分切片进行分析,而无法对所有切片进行分析。为了解决这个问题,医院的Kim Nam-gook教授和Go Hyun-jung教授领导的研究小组开发了一种人工智能,可以读取肾脏移植手术后的病理组织切片并诊断抗体介导的免疫排斥反应。

  该研究团队使用了2009年至2016年在峨山医疗中心接受手术的肾移植患者身上获得的200张真脏病理切片,来训练其人工智能系统,并使用了另外180张切片来验证其疗效。结果,与病理学家相比,该团队的系统的准确率达到了90%。

一周AI大事盘点:搜狗推阿语AI主播,全自动物流中心10年才能实现

  速评:据了解,如果医院怀疑手术后抗体介导的免疫排斥反应,他们会采集患者的肾脏组织,并使用特定的免疫染色技术计算肾小管周围毛细血管的数量。如果染色的毛细血管数量高于某一水平,患者极有可能患有肾移植排斥反应。到目前为止,病理学家不得不用肉眼分析数百个组织。然而,由于毛细血管太多,观察时间太长,有可能读数不准确。通过人工智能技术可以更加准确快速地识别肾脏移植后的任何排斥反应,使肾移植手术的成功率大大提升。

 亚马逊: 全自动物流中心至少要等10年才能实现

  5月2日消息,亚马逊物流网络的未来无疑将涉及人工智能和机器人技术,人工智能机器将在多大程度上完成大部分工作,却是一个悬而未决的问题。亚马逊机器人技术实施总监斯科特·安德森(Scott Anderson)日前表示,亚马逊仓库距离完全的端到端自动化至少需要十年的时间。安德森的说法强调了当前的自动化步伐,即使亚马逊仓库这种对机器人劳动力而言已经十分成熟的环境也是如此。

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  速评:当前,劳动力中的机器人主要精通特定的、可重复的任务。让机器人做其他事情需要进行成本高昂、耗费时间的重新编程。能够执行多种不同任务并在需要机器人查看和理解其周围环境的动态环境中操作的机器人仍然处于研究和实验试验的领域。所以,在亚马逊仓库和其他公司的物流中心,大部分劳动力仍然主要由人的双手完成,因为很难训练机器人看懂世界,并让机器人的夹具具备人类的灵活性。

 IBM利用人工智能通过眼部扫描检测出青光眼

  5月2日消息,青光眼通常发生在眼睛前部积聚液体,并且会对视神经造成破坏性的压力。青光眼可以造成一个人或失去多达40%的视力而毫无察觉。为此,IBM研究所和纽约大学的科学家在一篇论文中描述了一种使用人工智能技术在视网膜成像数据中来检测青光眼特征模式的技术,该技术成果将于晚些时候在温哥华的视觉和眼科研究协会上展出。

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  速评:如今,青光眼已经成为全球致盲的第二大杀手,由于大部分青光眼早期是没有症状的,即使出现了明显的症状也有可能被误认为是其他眼部疾病,因此不到晚期一般难以确诊。同时,青光眼是一种不可逆的致盲眼病,所以说早期诊断和治疗是非常重要的。人工智能技术的介入将有效提升诊断眼部疾病的精准度,帮助医生在一定水平之上进行诊断和决策。

 斯坦福大学发文探讨安全可靠的人工智能

  5月3日消息,斯坦福人工智能博客日前更新文章,文章介绍道:“人工智能,特别是机器学习近年来取得了巨大成就,未来似乎更加光明。然而,这些系统并不完美,当它们部署错误时,则会造成生命和财产损失,例如金融交易或化工厂控制等应用。

  为了让社会继续在这样的关键任务应用中部署先进的人工智能系统,我们需要这些系统是可验证的(可证明在一系列输入中以正确的方式运行),可靠(如预期的那样运行,甚至对于新的输入),强大抵御对抗性攻击(在部署时不易受噪音或特定输入影响),可审计(在做出任何决定时可以检查其内部状态),可解释(结构化以便处理给定的数据,方案和假设是明确的),且没有偏见(没有表现出对某些类型的行为的意外偏好)。毫无疑问,这是一套很高的要求。幸运的是,斯坦福大学的人工智能研究人员现在正致力于这方面的研究。”

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  速评:虽然,人工智能技术还处于发展的初期,但是它的潜力是巨大的。在越来越多的领域,人工智能正在快速超越人类。然而,人工智能在服务和赋能人类生产生活同时,也带来了难以忽视的安全风险。因此,人工智能应用需要相关领域专家的深入分析、严格的测试过程、有效的容错技术,才能保证人工智能应用系统的安全可靠。

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