武汉大学联手百度共建人工智能图书馆;英伟达帮助企业利用AI发现工业设备异常;美中情局研发人工智能收集情报 AI掘金晚报
来源:AG平台 发布时间:2018-10-30 03:58

  原标题:武汉大学联手百度共建人工智能图书馆;英伟达帮助企业利用AI发现工业设备异常;美中情局研发人工智能收集情报 AI掘金晚报

  此次百度与武汉大学共建AI图书馆旨在解决高校传统图书馆的资源利用问题,其中囊括了资源共享、个性化定制、大数据追踪记录以及智能化检索体验等等,将颠覆人们对传统图书馆的认知,让日渐式微的传统图书馆重焕活力。

  共享经济一路狂飙,对于诸多在校学生来说,传统的图书馆已不能满足他们快捷获取知识的渴求,随时随地共享新知成为新的议题。武大图书馆副馆长黄勇凯表示,图书馆一直致力于消灭信息孤岛,高校图书馆很少有可延伸、独有稀缺的资源,很难支撑起很强大的知识体系。

  黄勇凯副馆长的话揭示了当前高校信息化的现状:资源库的繁杂与零散导致师生查找不便;新的内容无法及时更新,难以满足师生对于最新信息的诉求。而在百度人工智能技术所孵化下的个性化定制、大数据追踪记录以及智能化检索体验,又保证了资源共享的高效与便捷。

  另外,明星产品百度教育大脑也能够基于海量的优质资源和AI技术,建立起庞大的教育生态环和百万级知识图谱,既可以意识到用户所需,又可以实现人机交互,还能够激发学生学习欲望、提升教师备课效率。武大王新才馆长坦言:大数据、人工智能和图书馆的结合,无疑对建设世界一流学科非常重要的。

  据雷锋网AI掘金志了解,百度强大的数据处理能力将为AI图书馆提供更深层次、多维度的数据分析,帮助管理者了解师生的使用习惯,辅助管理者进行决策。

  同时,百度NLP(自然语言处理)部门的语音识别能力、度秘事业部多轮对话技术、语音搜索能力等将带来智能化检索体验,让借书更快捷,检索更具人情味与乐趣。

  对此,张高认为:未来在与武大AI图书馆的建设过程中,如果深度地去分析学生阅读的兴趣,包括学习行为,这样未来可以实现个性化学习,个性化教育非常重要。计算机学院彭敏教授也认为,这将有助于提升学习黏性。

  未来因材施教、个性化教育的发展仍蕴含着巨大的空间。张高向大家表示:百度在人工智能的基础之上做了很多针对教育特定领域的人工智能的核心能力和积累,目前的工作量和技术成熟度还在路上,我们规划未来五到十年都持续做这个工作,直到把体验做的非常好。百度教育大脑就是张高口中积累的成果,目前所提及的部分只是AI图书馆即将初步实现的功能,随着教育大脑的成长,未来势必会在教育与科技间摩擦出更多火花。

  雷锋网AI掘金志消息 自动化检验服务提供商Avitas Systems正在和英伟达(Nvidia)合作,利用人工智能和无人机,提升重工业设施的监控,比如快速发现石油钻井平台等设备的异常和瑕疵。

  这起合作由Avitas Systems提供检验服务,它是通用旗下的风险投资公司GE Venture的衍生公司。它会利用英伟达的DGX-1和DGX Station两款超级计算机来训练基于神经网络的人工智能,让系统能够持续监控设备,并快速发现工业设备的问题。

  Avitas Systems会使用一系列自动化设备去监控输油管道、冷却塔等大型工业设备,用到的器械包括各种能上天下水的无人机。同时,利用英伟达的技术帮它训练一款软件,后者能帮助机器发现设备上出现的轻微腐蚀和差异点,防止危险酿成。

  Avitas的创始人Alex Tepper解释,通用为客户提供工业设备监控服务已经有很长一段时间,客户需要聘请工作人员驾车或者乘直升飞机到设备资产的不同角度,去检查设备是否出现问题,这方面的工作花费了客户大量的资金。然而即便如此,这样的方法仍非万无一失,何况很多东西肉眼还不一定能看到。

  “机器会自动做瑕疵检测,我们会分析这些检测结果,简而言之就是传感器是眼睛,加上AI这个大脑之后,就能分析解读看到的东西,如此一来我们就可以知道是否检测到了任何瑕疵,有没有被腐蚀点、微小的裂缝、过热或过冷的地方,这些时常连人眼都看不出来。”

  此外,Avitas的系统可以将观察到的情况利用3D建模记录下来,并不断地去多次分析,提高判断准确率。此外,这套系统还可以将监控从原来以时间为基础转变到以风险为基础:以前,工厂会根据事先设计好的时间表派人去监控设备,自动化检测则可以对它认为风险更高的设备作出更频繁的检查。

  英伟达在其中的角色就是提供边缘计算能力,通过它的DGX-1和 DGX Station超级计算机快速分析和处理数据。边缘计算指,数据不用再传到遥远的云端,在边缘侧就能解决,更适合实时的数据分析和智能化处理。Tepper表示,他们有越来越多的工作,需要在无法稳定连接到中央服务器的地方运行人工智能应用,有时候甚至一点网络都没有。

  旅游业正加速拥抱人工智能。以技术和创新领先行业的去哪儿网,近日宣布开发出AI矩阵:针对旅游咨询的“AI客服小驼”、针对企业员工的“AI内勤小拿”,从内外双向提升沟通效率。

  旅游业受AI冲击最大的,当属基础人工咨询岗,如旅游客服、企业内勤等。AI正取代重复性的人工劳作,解放人的双手,让人去做更有价值、更高层次的事情。

  人工智能正取代基础化旅游客服的岗位。消费者可通过去哪儿旅行APP,直接联系智能机器人客服“小驼”,并于1/10秒内得到响应。

  在设计“小驼”伊始,去哪儿网工程师即通过对常见问题的大数据分析梳理,建立完善的问答模型。使AI客服学会人的语言,“聪明”领悟消费者意图。例如消费者敲出“预订”两个字,“小驼”便会根据原始订单判断消费者意图,并基于用户行为特征,准确给出智能联想,引导其进入标准化客服流程,高效解决问题。

  正如阿尔法狗不断学习棋谱一样,“小驼”非常勤奋好学。它通过分析用户的语言描述习惯,不断完善自身的知识库结构,在提升服务水平上一路向前。

  比人类高明的是,“小驼”不会有疲惫感。对于已储备知识库0差错,并超长7*24小时待机。

  基于企业聊天软件“Q-talk”(由去哪儿网独家研发),去哪儿网进一步开发了AI内勤“小拿”。它具备行政、人力资源、IT等岗位的基础性问题解读能力,足以应对员工的日常咨询。

  雷锋网AI掘金志消息,一家叫Tome Software的底特律公司,正在准备一项试验,想用AI减少自行车事故。

  虽然机器学习很火,但大部分研究都集中在如智能家居、无人车、聊天机器人等应用上,用AI预防自行车车祸确实很小众,但考虑到每天骑行者众多,这项研究还是非常实用的。

  Tome Softwar公司的CEO Jake Sigal表示,他们最关注的是最常见的事故形式——汽车从侧面或后面撞上自行车。Tome想建立能同时提醒骑行者和汽车司机的系统,当自行车在危险区域时,系统会发出警报。

  系统会关联几个最常见的自行车危险区数据集,AI通过识别一些环境因素,判断危险区的范围。这些因素包括时间(如清晨还是傍晚)、道路特征(如是否限速限高)和特定路段之前发生过的事故。

  Sigal讲述了目前遭遇的技术瓶颈。“计算机和射频(RF)技术的难点是判断骑行者是在路旁的林荫道还是在公路上。密歇根东南部许多社区都有自行车道,这对车辆和自行车都很安全,”Sigal说,“此外,我们的系统不能谎报军情,AI与机器学习能帮助减少错误警报。”

  美国《外交政策》杂志援引中情局副局长唐•梅耶里克斯的话报道称,中情局正在研发137个使用人工智能收集情报的项目。

  该局希望吸收私营企业寻找在中情局工作中使用人工智能技术的解决方案,其中该局已与In-Q-Tel风投公司合作。

  杂志指出,中情局正与其他情报机构讨论扩大机器人的职能范围。人工智能已在面部和声音识别系统取代人类。此外,该局还有计划在追踪黑客攻击方面引入人工智能。

  尽管如此,梅耶里克斯不排除,在一些领域换掉专家可能会引发问题,指出有必要对获得的数据进行高质量的分析,以便更好地使用人工智能。

  此外,一些美国情报人员称来自俄罗斯和中国的竞争压力很大,称两国也在进行相关研发。

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