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AI每日精选

AI每日精选 | 纽约大学&FAIR的研究团队重建MNIST，新增5万个训练样本 / 谷歌最新研究EfficientNet:通过AutoML和模型扩展提高准确性和效率

AI每日精选 | 纽约大学&FAIR的研究团队重建MNIST，新增5万个训练样本 / 谷歌最新研究EfficientNet:通过AutoML和模型扩展提高准确性和效率

研究与技术

如何引诱分类器犯错？南大周志华等提出用自编码器生成恶意训练数据现阶段，AI 安全性研究逐渐成为学术界和工业界的重要议题和研究方向。之前大多数研究放在了测试阶段的攻击（例如对抗样本）。在论文《Learning to Confuse: Generating Training Time AdversarialData with Auto-Encoder》中，来自南京大学和创新工场 AI 工程院的研究者提出使用类似自编码器的网络来生成这样的扰动，此类扰动具有较强的鲁棒性和迁移能力，并在 CIFAR-10 等数据集上验证了所提方法的有效性。

搜狗发布机器阅读理解工具包SMRC 近日，搜狗在 GitHub 发布了机器阅读理解工具包 SMRC（Sogou Machine Reading Comprehension）。这是目前业内最全的 TensorFlow 版本的阅读理解工具集合，从相关数据集的下载到最后模型的训练和测试，一应俱全。搜狗此次开源的目的也是为了帮助 NLP 从业人员快速实现已有的机器理解模型，从而更高效地开发新模型。近两年来，NLP 领域取得了许多突破性进展。但是在机器阅读理解方面开源的资源还是非常少。目前在 CoQA 上「打榜」的选手中，只有搜狗和微软公开了源代码。搜狗开源 SMRC 恰逢其时，填补了该领域稀缺的开源资源。SMRC 发布仅短短一周，已经成为该研究方向最热门的开源项目之一。

人工智能仅根据雷达测量值对道路上的物体进行分类在最新发表于 Arxiv.org 的论文「基于雷达的道路用户分类和带有递归神经网络集合的新颖性检测」中，戴姆勒和德国卡塞尔大学的科学家们描述了一种新颖的机器学习框架可以单独从雷达数据中对单个「交通参与者」进行分类，包括以前不知道的隐藏对象类别。他们声称这对无人驾驶汽车行业特别有用，因为物体检测仍然是一个敏感的领域。（VentureBeat）

谷歌最新研究 EfficientNet：通过 AutoML 和模型扩展提高准确性和效率卷积神经网络（CNN）通常以固定的资源成本开发，然后按比例放大，以便在获得更多资源时实现更好的准确性。例如，ResNet 可以通过增加层数从 ResNet-18 扩展到 ResNet-200，最近，GPipe 通过将基线 CNN 扩展四倍来实现 84.3％ImageNet top-1 准确度。模型缩放的传统实践是任意增加 CNN 深度或宽度，或者使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估。虽然这些方法确实提高了准确性，但它们通常需要繁琐的手动调整，并且仍然经常产生次优的性能。相反，如果能找到更有原则的方法来扩大 CNN 以获得更好的准确性和效率呢？在谷歌最新的 ICML 2019 论文「EfficientNet：重新思考卷积神经网络的模型缩放」中，研究员提出了一种新颖的模型缩放方法，该方法使用简单但高效的复合系数以更结构化的方式扩展 CNN。与任意缩放网络尺寸的传统方法（例如宽度，深度和分辨率）不同，谷歌的方法使用固定的缩放系数集合均匀地缩放每个维度。借助这种新颖的缩放方法和 AutoML 的最新进展，谷歌开发了一系列称为 EfficientNets 的模型，它超越了最先进的精度，效率提高了 10 倍（更小，更快）。

斯坦福大学发明「QuizBot」代替抽认卡帮助记忆早前斯坦福大学研究人员证明「QuizBot」聊天机器人在帮助学生学习和记忆信息方面比抽认卡更有效。在一项有 36 名学生分别使用抽认卡应用程序或 QuizBot 学习的研究中，该团队发现学生通过 QuizBot 记忆正确率比抽认卡高 25％，并且使用 QuizBot 学习的时间比抽认卡多出 2.6 倍。根据论文合着者计算机科学助理教授 Emma Brunskill 的说法，更长的学习时间是记忆正确率更高的一个关键部分。

DeepMind 提出分类准确度分数评估生成模型 DeepMind 近日发表一篇论文，提出了根据生成数据训练的分类器来评估分类准确度分数：图像的深度生成模型（DGM）现在已经足够成熟，它们可以生成近乎真实感的样本，并获得类似于启发式数据分布的分数。这些结果，特别是在大型数据集（如 ImageNet）上，表明 DGM 正在学习感知上有意义的空间中的数据分布，并可用于下游任务。为了测试后一种假设，我们使用来自许多模型类的类条件生成模型 - 变分自动编码器，自回归模型和生成对抗网络 - 来推断实际数据的类标签。我们通过仅使用合成数据训练图像分类器并使用分类器来预测实际数据上的标签来执行此推断。这项任务的表现，我们称之为分类准确度分数（CAS），突出了传统指标未包含的一些令人惊讶的结果，并构成了我们的贡献。首先，当使用最先进的 GAN（BigGAN）时，与其他模型类别（如高分辨率 VQ-VAE 和分层自回归）的原始数据和条件生成模型相比，前 5 精度降低了 41.6％模型在该基准测试中大大优于 GAN。其次，CAS 自动表现出生成模型无法捕获数据分布的特定类，并且在文献中以前是未知的。第三，我们发现传统的 GAN 指标，如 Frechet Inception Distance 既不能预测 CAS，也不能用于评估非 GAN 模型。最后，我们介绍了 Naive Augmentation Score，这是 CAS 的变体，其中图像分类器在真实和合成数据上进行训练，以证明天真增强可以在有限的环境中提高分类性能。为了更好地诊断生成模型，我们开源提议的度量标准。

词嵌入存在偏见？荷兰研究员重新审视深度语言模型偏见问题一篇来自格罗宁根大学的论文研究了有关评估语言模型词嵌入的偏见问题。在这项工作中，研究员表明通常在不知不觉中，嵌入空间没有得到公平对待。通过一系列简单的实验，研究员突出了以往工作中的实际和理论问题，并证明了一些最广泛使用的偏见类比实际上不受数据支持。这篇文章的意义在于恰当地解决词嵌入中人类偏见的明显、严重和令人信服的问题。

三星莫斯科人工智能中心提出纹理神经化身机器之心消息，三星莫斯科人工智能研究中心与莫斯科斯科尔科沃科技学院的研究团队提出了一种用于学习全省神经化身的系统。该系统采用经典图形管道和最新的深度学习方法之间的中间路径来生成通过图像到图像转换所生成人类图像。值得一提的是，这个系统能够预估模型表面的显式二维纹理图，同时，它避免了 3D 中的显式形状建模。该研究已被CVPR 2019收录。

纽约大学以及 Facebook 人工智能实验室研究团队重建 MNIST，新增 5 万个训练样本机器之心消息，如果研究人员在原始 MNIST 测试集测试超过固定次数，很有可能会发现测试模型已超过了测试集。尽管目前流行的 MNIST 数据集来自 NIST 数据库，但这种推导的精确处理步骤已经有些过时了。来自纽约大学以及 Facebook 人工智能实验室的研究人员提出了一种足够精确的可用于 MNIST 数据集的重建，并将其精确度大大提高。研究人员不仅将每个 MNIST 数字跟踪到其 NIST 源及其丰富的如作者标识符，分区标识符在内的元数据。此外，他们还重建了完整的包含了 60,000 个样本的 MNIST 测试集（通常样本数量为 10,000 个）。

DeepMind 利用 Zero Sum 游戏进行开放式学习机器之心消息，DeepMind 的研究团队推出了一个在 Zero Sum 游戏中制定代理人目标的几何框架，以构建产生开放学习的自适应目标序列。该框架允许研究人员推理非传递性游戏中的人口表现，并能够开发出一种新的算法，利用游戏理论小生境构建不同的有效的，更强大的代理群体。

强化学习代理带你玩转超级玛丽机器之心消息，Reddit 论坛一网友在机器学习频道分享了一个新的强化学习代理方法来玩超级玛丽。研究人员利用了基于流的内在模块（FICM）来评估观察的新颖性。由于视频连续帧中的快速变化部分通常都是重要的信号，FICM 能够基于光流的预测误差产生固有奖励。FICM 帮助强化学习代理在没有任何外部奖励的情况下玩转超级玛丽这款游戏。GitHub 链接：https://bit.ly/2IbC48P

最新政策

深圳：到2023年打造10个人工智能重点产业集群 5 月 30 日消息，《深圳市新一代人工智能发展行动计划（2019－2023 年）》提出，到 2023 年，建成 20 家以上创新载体，培育 20 家以上技术创新能力处于国内领先水平的龙头企业，打造 10 个重点产业集群，人工智能核心产业规模突破 300 亿元，带动相关产业规模达到 6000 亿元。（深圳特区报）

产品与应用

Rokid在北美AWE发布全新消费级MR眼镜Rokid Vision 5 月 30 日消息，在旧金山举办的 2019 世界增强现实博览会（AWE）上，交互科技公司 Rokid 发布全新一代 MR 眼镜 Rokid Vision，该款产品定位消费级，可通过 USB-C 数据线，连接智能手机、平板电脑等多种类型的移动设备。面向开发者的 Rokid Vision SDK 预计于 2019 年第三季度发布。

「智能手套」有望为机器人增添人类触感美国麻省理工学院的研究者设计了一种简易廉价（10 美元）的可伸缩触觉手套，上面布置了 548 个传感器和 64 个导电线电极。该传感器阵列由一张力敏薄膜和导电线网络组成。电极与薄膜之间的每一个重合点都对垂直力敏感，并会记录通过薄膜的电阻。研究者带上手套单手操控物体，由此记录下了一个大规模的触觉图谱数据集。数据集包含手指区域的空间关联和对应，它们代表了人类抓握的触觉特征。研究者使用手套，单手与 26 个物体进行互动，时间超过 5 个小时，并录下了触觉视频。之后，他们利用记录下来的数据训练一种深度学习网络来识别这些图片，发现该深度学习网络能够通过持握方式鉴定出不同的物体。

行业动态

IEEE官方确认限制华为审稿：为保护会员，必须遵守美国法规美国对华为的制裁正蔓延到学术圈中。在 29 日 IEEE 清退华为审稿人事件爆出之后，国内学界已产生很大反响：已有部分大学教授声明辞去 IEEE 相关职位。5 月 30 日，IEEE 在官网就此事发表声明，确认了其遵守美国法规和义务，限制华为及其相关机构的员工参与同行评审、编辑等工作的决定。

加拿大着手为政府机构制定人工智能标准加拿大准备量化使用人工智能技术实现政府智能自动化的风险并推出自愿决策指令来指导该项计划，负责该项目的加拿大首席信息官兼副部长 Alex Benay 表示，「我们不希望黑匣子在移民或我们的边境或社会服务福利方面作出决定」。该资源决策指令于 3 月被加拿大秘书处财政委员会采纳，并已于 4 月生效，代理机构将对加拿大政府人工智能的使用进行为期一年的监督。据了解，该算法影响评估工具目前在包括运输，移民，收入，司法，自然资源以及国防在内的大约 10 个机构进行测试。高风险决策将接受外部同行评审，建议机构理解和减轻风险，必要时会进行人为干预以避免依赖人工智能的决策。（华尔街日报）

开沃汽车西安智能制造基地项目开工建设 5 月 30 日上午，开沃汽车西安智能制造基地项目一期开工仪式在西安高新区草堂科技产业基地举行。项目投资 100 亿，将为西安汽车产业再添新支柱。据介绍，开沃新能源汽车智造基地项目规划总投资 100 亿元，项目全部建成后将具备年产 1 万辆的电动客车、18 万辆电动物流车、10 万辆电动乘用车的生产能力。项目一期主要建设纯电动客车智能制造生产基地，包括新能源客车生产相关的车间、研发试验中心以及其它生产配套设施，具备完整的新能源客车的研发及关键零部件、整车的试制试验能力。

投融资

恩智浦以 17.6 亿美元收购 Marvell 的 WiFi 及蓝牙业务荷兰芯片制造商恩智浦半导体（NXP Semiconductors NV）周三表示将以 17.6 亿美元现金收购 Marvell Technology Group Ltd 的无线连接业务，为其客户提供更大的产品组合。（路透社）

森源电气：拟共同出资6亿元布局人工智能制造昨日（5 月 29 日）晚间，河南森源电气股份有限公司对外发布公告称，为进一步发展公司智能装备制造产业，公司与许昌中锋精密机械制造有限公司（简称：中锋精机）拟共同投资设立河南森源中锋智能制造有限公司（简称：森源中锋）。并于 2019 年 5 月 29 日签订了《河南森源电气股份有限公司与许昌中锋精密机械制造有限公司关于合资设立河南森源中锋智能制造有限公司之合同书》。资料显示，森源中锋注册资本拟定为人民币 6 亿元，其中森源电气以现金方式投入人民币 4.8 亿元，占注册资本的 80%；中锋精机以现金方式投入人民币 1.2 亿元，占注册资本的 20%。注册资本缴付期限为 10 年，从工商注册登记之日起计算，其中一期出资 2 亿元，森源电气出资 1.6 亿元，中锋精机出资 4000 万元，自森源中锋设立之日起 2 年内缴足。据公告披露，此次拟投资设立的合资公司森源中锋经营范围为工业智能装备及智能工厂物流、汽车制造业、纺织制造业、食品机械制造业、军工制造业、等自动化设备的研发、生产、销售、服务和从事货物和技术的进出口业务。

聚焦智慧工业，辰天科技完成千万级融资近日，北京辰天科技有限公司正式完成千万级人民币融资。本轮融资将主要用于智慧工业领域的深度研发，帮助工业机器人完成包括智能识别、精准感知、快速建图、柔性与智能运输调度等智能技术的研发和生产。据公开资料显示，辰天科技致力于工业机器人的定位导航核心技术及关键解决方案，即工业机器人定位导航技术、相关软硬件及方案的研发和实施。

大公司新闻

LG 为其多伦多人工智能研究所聘请新负责人近日 LG 电子宣布为其多伦多人工智能实验室聘请了新负责人达林格雷 · 厄姆（Darin Graham），加拿大最负盛名的研究中心之一人工智能矢量研究所的创始成员。Graham 是人工神经网络方面的专家，之前曾在安大略省研究与创新光网络（ORION）和安大略省通信与信息技术（CITO）工作。根据 LG 的说法，格雷厄姆在加拿大的学术界和商界中拥有广泛的联系，这些联系将用于发展多伦多 AI 实验室的研究。

戴姆勒计划将自动化卡车推向市场戴姆勒卡车正计划创建一个全球性的组织，并在未来十年内将自动化卡车推向市场。该公司自动化科技部门将负责为卡车策划制定自动化路线图并建立适当的运营基础设施及网络。该公司早前在拉斯维加斯举办的 CES 大会上宣布对自动驾驶卡车投资 5.7 亿美元。戴姆勒的最终目标是研发出具有 4 级自主权的长途卡车，或只允许限定人为干预的自动驾驶车辆。该公司相关人员表示，戴姆勒第一阶段将专注于在特定区域以及美国定义的枢纽之间进行高度自动化驾驶的用例。（Engadget）

中国联通与三一重工成立「5G联合实验室」，共同打造智能制造创新业务应用 5 月 29 日，中国联通与三一重工签署战略合作协议，双方将在企业基础通信、信息化领域及「一带一路」海外业务上展开全面合作；成立「5G 联合实验室」，共同打造智能制造创新业务应用；将创新应用延伸至三一产品研发、销售和售后服务等领域，为客户带来更高效的服务体验。（证券时报）

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