MIT宣布研发出识别人类情绪AI,准确度达60%
患有自闭症谱系障碍的儿童,往往难以识别周围人的情绪状态,而通过机器进行演示并让这些儿童进行学习是目前广为应用的方式。
雷锋网消息,近日,麻省理工学院媒体实验室(MIT Media Lab)宣布,该团队研发出了一种个性化的机器学习方式,可以分辨孩子在活动过程中的参与度和兴趣。
该团队宣称,这个个性化的“深度学习”网络,使机器人对孩子反应的感知,与人类专家的评估结果达到了60%的相同率。
据介绍,对于人类观察者来说,要让孩子的参与意愿和行为达成高度一致是很有挑战性的。普通的机器人(非个性化的)与人类专家的评估结果通常有50%到55%相同。该研究的第一作者、媒体实验室的博士后Rudovic和他的同事认为,经过训练的机器人最终一定可以达到与专家评估一致的结果。
Rudovic表示,“长远的目标不是创造机器人来代替人类治疗师,而是增加他们的关键信息。治疗师可以使用这些信息,来制订个性化治疗内容,也可以让机器人和自闭症儿童之间产生更具吸引力的、更自然的互动。”
NVIDIA推新人工智能技术,可自动去除照片杂讯及水印
NVIDIA是一家以设计图形处理器为主的半导体公司,近年来一直致力于人工智能的研发,例如曾开发出可自动填补空白位置的“内容感知填满”功能。
最近,该公司又发布了一项新的人工智能技术,号称能自动去除照片的杂讯及水印。
据悉,这项人工智能由NVIDIA、麻省理工学院、Aalto大学联合研发。现有的人工智能通常以“深度学习(Deep Learning)”技术,通过分析大量有杂讯和没杂讯的照片,找出两者之间的区别,然后尝试为有杂讯的照片进行降噪。而这项人工智能的特别之处就在于,它只利用有杂讯的照片,就能学习到如何降噪。
研究人员用上5万张有杂讯的照片让人工智能学习,其中包括后期加上杂讯或水印的照片,也有现实世界中真实拍摄到的高杂讯照片,如在低光环境拍摄的照片等。
首汽租车探索AI驾驶,为安全出行保驾护航
近日,首汽租车引入了百度的一款AI产品——CI车载智能硬件系统(以下简称CI),助力解决疲劳驾驶问题。
CI的核心技术是基于Apollo小度(DuerOS)研发而来,而Apollo疲劳驾驶监测系统可以对驾驶司机进行实时监测,保证行车状态。如果司机看手机不专心开车,该系统会监测到驾驶人的视线偏离,提醒司机不要再看手机;如果司机犯困、打哈欠,系统又开始提醒他“注意行车安全”;当司机继续犯困、打瞌睡时,系统会给他放欢快的歌曲提神;当重度疲劳驾驶出现的时候,系统则会自动监测并且提供导航到最近的休息区。更让人惊奇的是,即使司机戴着墨镜,系统也会用红外监测到他是否疲劳驾驶。
同时,为了更全面的预防道路危险的发生,首汽租车还会对企业用户提供驾驶员安全行车、车辆养护等相关培训。如6月份,考虑到盛夏即将到来,首汽租车以《夏季行车安全》为主题,对企业用户的驾驶员们进行了培训。培训中分别讲解了夏季高温可能引起的发动机过热、爆胎等情况及其预防和应对措施;降雨天气能见度降低、路面湿滑以及未知深度的水坑带来的危险等情况及其应对措施等。
创维入场厨电行业,主打AI牌
雷锋网消息,近日,创维宣布入场厨电行业,百度IOT也将全面接入创维厨电。
创维厨电总经理何顺刚透露,公司计划两年内覆盖2000家终端、2021年进行收购及自产以及2022年实现上市。他表示,创维厨电的目标群体是三四线城市用户,在价格上将以用户体验驱动产品研发,走高质低价路线。
据了解,创维厨电希望打造“懂家更懂你”的AI智能厨房。例如油烟机的设计,创维将音乐、视频集成到产品中,有的用户喜欢边烹饪,边听音乐,或者看视频,实实在在地提升了体验感。
创维厨电与百度合作后,百度可根据大数据提供精准的用户消费烹饪习惯,根据用户消费推荐人性化菜谱,还可以利用用户使用习惯,结合健康状况,列出健康食谱。
AI应用到医疗中,2021年可节省成本520亿美元
美国市场调研公司ABI研究(ABI Research)近日的一份报告显示,人工智能(Artificial Intelligence, AI)在医疗行业的应用,可帮助整个行业的供应商大幅降低成本。
该报告指出,2017年末利用数据训练AI模型进行预测分析的患者监测设备数量为5.3万,到2021年这一数字将达到301万,复合年均增长率(Compound Annual Growth Rate, CAGR)高达176%。其中包含AI在家庭预防医疗解决方案领域的应用。
随着配备有人工智能预测分析模型的设备越来越多,2021年医疗行业可因此节省成本520亿美元,其中北美洲医疗行业可节省成本高达210亿美元,位居第一。
AI成犯罪调查得力工具,看英文笔迹就可辨嫌疑人国籍
使用机器学习算法,研究人员可以判断一个人的手写英文文本,以确定作者是来自这五个不同国家——马来西亚,伊朗,中国,印度和孟加拉国的哪一个。
雷锋网消息,某研究人员创建了一个由这些国家100人组成的数据集,他们用英语写作,共计500行。使用这些手写数据,一个名为Cloud of Line Distribution(COLD)的工具可以分解单个字母,测量文本的直线度或曲率。
该算法在确定作者的国籍方面,执行相同的任务的时候,表现优于现有的方法,判断有些国家的书写人员的国籍的正确率甚至高一倍。
该算法正在进行的是机器学习最优方法——获取模式。例如,当中国本土作家使用罗马字母时,他们会采用直线书写字母,因为汉字通常是用直线的笔画组合而成的。另一方面,来自印度和孟加拉国的作家有着曲线书写的习惯,因为他们的大多数剧本都是草书,形状更圆。
判断笔迹是计算机视觉研究人员解决的首要任务之一。以前的研究试图检测情绪,对性别进行分类,并确定作家的年龄,但除此之外,没有做太多工作试图从笔迹中提炼出更多信息,可能是因为没有人找到通过它获利的方法。
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