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「鸿李娱乐场手机注册」一周AI大事盘点:AI解决高数问题,孙正义建议AI列入日本高考

发布时间:2020-01-11 16:16:44 人气:797

「鸿李娱乐场手机注册」一周AI大事盘点:AI解决高数问题,孙正义建议AI列入日本高考

鸿李娱乐场手机注册,过去的一周,ai领域都有哪些新鲜事?ai应用范围又新增了哪些领域?行业大咖分享了哪些精彩观点?今天就带你盘点过去一周(12月16日至12月22日)ai领域发生的热门事件:

英特尔20亿美元收购以色列ai芯片公司habana labs

12月16日消息,英特尔宣布以20亿美元收购以色列云端ai芯片创企habana labs。成立于2016年的habana labs,最初的业务是开发专为深度神经网络训练和生产环境中的推理部署而优化的处理器平台。目前,该公司已推出云端ai训练芯片gaudi和云端ai推理芯片goya。据悉,收购完成后,habana将作为一个独立的业务部门,继续由当前管理团队来领导,并将向英特尔数据平台事业部报告。

速评:根据市场研究机构gartner的预测,ai芯片在2017年的市场规模为48亿美元,2020年预计达到146亿美元,发展空间巨大。可以说,此次收购将增强英特尔的ai产品组合,并加快其在快速增长的ai芯片新兴市场的发展。

孙正义建议人工智能列入日本高考

12月17日消息,据外媒报道,软件银行集团董事长兼总裁孙正义表示,与美国等国家相比,日本国内生产总值和人工智能相关专利的差距越来越大。日本应该将人工智能作为大学入学考试的必考科目,以弥补这一差距。他表示,日本学生如果没有被要求就不学习,把人工智能定为强制性科目,那么日本学生就会迎头赶上。据了解,孙正义关于日本人工智能发展落后的表态已经不是第一次了,在今年7月的软银集团供应商和客户年会上,他曾表示,直到最近,日本一直处于科技的前沿。但在当代最重要的技术革命方面,也就是人工智能,日本就像是个发展中国家。

速评:人工智能的发展将会对人类社会产生深远的影响,有越来越多的国家加入到布局人工智能队列中,将科技创新和产业升级逐步聚焦人工智能领域。分析指出,未来有关人工智能的竞争将会呈现持续严峻的发展态势。

ai新方法解决高数问题,性能超matlab和mathematica

12月20日消息,facebook ai研究院的guillaume lample 和francois charton发表了一篇名为《deep learning for symbolic matehmatics》的论文,提出了一种新的基于seq2seq的方法来求解符号数学问题。他们将数学(具体来说是符号计算)作为nlp模型的目标,具体来说,就是通过使用序列到序列模型(seq2seq)解决符号数学的两个问题:函数积分和常微分方程(ode)。首先他们提出一种可用于seq2seq模型的数学表达式和问题表示,并讨论了问题空间的大小和结构。随后又展示了如何为积分和一阶、二阶微分方程的监督式训练生成数据集。最后,研究人员对数据集应用seq2seq模型,发现其性能超过当前最优的计算机代数程序matlab和mathematica。

速评:机器学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域中的大量问题上均已经达到了超过人类的性能,但在符号计算方面取得的成果却不多。facebook ai研究院的这一研究被用于解决复杂度比积分要高多的问题在未来或将成为可能。

《科学》年度十大突破:ai多人扑克入选

12月20日消息,《科学》杂志公布了2019年科技领域十大突破,ai掌握多人扑克入选。由卡耐基梅隆大学开发的人工智能系统libratus在今年战胜了四位德州扑克的顶级选手,取得了胜利。参加比赛的人类选手表示,libratus的胜利名副其实,因为它灵活掌握了各种对战策略,有时候明明牌很好,却偏偏下最低的赌注。据了解,《科学》杂志每年都会评选出当年科技领域最为重要十大突破,而这些突破往往也预示着之后技术发展的方向,具有较高的参考价值。

速评:与围棋比赛相比,得州扑克的挑战更大。在围棋比赛中,双方的信息是完整、对称的,但是在扑克牌的对战中,由于对方的底牌是隐藏信息,因此对计算机来说,其实是在处理一种非完整信息博弈。libratus战胜德州扑克顶级选手,表明了ai已变得越来越聪明。

德国机构探索在生物医药领域应用人工智能

12月20日消息,德国人工智能研究中心发布公告称,该中心与德国生物医药企业赛多利斯合作启动“赛多利斯人工智能实验室(简称sail)”,共同探索人工智能技术在生物医药领域的应用。通过合作建立sail实验室,德国人工智能研究中心将与赛多利斯共同开发机器学习,图像与模式识别等技术,并应用在生命科学相关领域。

速评:近年来,人工智能技术与医疗领域的融合不断加深,而药物研发则是该技术应用的重要场景之一。药物研发要经历靶点的发现与验证、先导化合物的发现与优化、候选化合物的挑选及开发和临床研究等阶段。传统的药物研发耗时、耗力,且成功率低。人工智能可大大缩短药物研发时间,降低研发成本。

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