Geoffrey Hinton獲得時間檢驗獎；AI預測世界杯荷蘭奪冠；Galactica不靠譜，Ch...

蒙rrpigqpq6iim 2022-12-04 發(fā)布于貴州

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AI人物

Geoffrey Hinton：Forward-Forward新型神經網絡更接近大腦運作

近日，深度學習之父、圖靈獎得主 Geoffrey Hinton 在 NeurIPS 2022 會議上發(fā)表演講。之所以獲得組委會的邀約，主要在于表彰他在十年前與兩位研究生共同完成的論文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks。

是的，距離深度學習首次在 ImageNet 圖像識別競賽中表現出人類水平已經過去十年了，該論文因其巨大的影響力而被授予了時間檢驗獎，可謂十年磨一劍。

此次Hinton的演講主題是：The Forward-Forward Algorithm for Training Deep Neural Networks。據他介紹，標題中的“Forward-Forward（FF）”是一種新的神經網絡構建方法，取代了幾乎所有神經網絡中使用的反向傳播技術。其指出：“通過去除反向傳播，前向網絡可能更合理地接近現實生活中在大腦中發(fā)生的情況。而且，FF方法可能更適合普通的計算硬件。”

技術前沿

Galactica不靠譜，ChatGPT怎么樣？

從GPT、GPT-2，到GPT-3，GPT一直都是最強大的語言模型。雖然GPT-4何時發(fā)布OpenAI還遲遲沒有消息，但當一款名為 ChatGPT作為三代衍生品的新模型發(fā)出時，還是獲得了不小的關注。

相較于Meta的語言模型 Galactica 生成內容被大量質疑，ChatGPT 采用對話的方式，在回答的過程中知曉自己的狀態(tài)，承認未知，同時也不會回答未經訓練過的問題。它甚至可以被用來調試代碼，在一段程序員提問“如何進行代碼修改”的問答中，ChatGPT能從信息量、用途、部分和整體等認知上進行反問。而在程序員指出可能的問題方向后，它可以進一步挖掘存在的潛在影響因素，可以說是相當智能。

馬斯克對于ChatGPT的評價是：“很多人陷入了該死的、瘋狂的ChatGPT循環(huán)中。”

人類科技邊界探索者谷歌又有量子新突破，造出了蟲洞？

你敢相信嗎？蟲洞竟然被人造出來了!

在《星際穿越》中，蟲洞是星際間直達的時空樞紐，《來自星星的你》里都教授穿蟲洞可以進行補給，這些是我們對蟲洞的影視化啟蒙。

但實際上蟲洞有很多種，此蟲洞并非彼蟲洞，而是量子蟲洞。好吧，單是蟲洞已經不懂了，再加上一個量子，即使把腦細胞燒完也無法理解。

但它大概是個什么東西？自三年前開始，自稱人類科技邊界探索者的谷歌，他們的科學家開始通過量子計算機黑箱進行量子蟲洞的研究，日前有了最新成果。具體來說，是在9量子位電路上構造了一個稀疏Sachdev-Ye-Kitaev（SYK）的模型，并觀察到了蟲洞的特征。

雖然都叫蟲洞，但量子蟲洞和我們一般意義上理解的時空蟲洞還是不一樣的，而是由一種非人類意義上的量子宇宙時空組成。

深度學習或可應用于胸片分析，預測心臟病發(fā)作或中風概率

近日，北美放射學會（RSNA）的年會上，有研究人員展示了一項深度學習模型在醫(yī)學上的研究成果，通過對胸部X光片的算法分析，可以預測未來10年因心臟病發(fā)作，或者是中風死亡的風險。

據該研究的主要作者、醫(yī)學博士Jakob Weiss表示：'我們的深度學習模型為利用現有的胸部X光圖像進行基于人群的心血管疾病風險篩查提供了潛在的解決方案。”

具體來說，他和團隊使用單一的胸部X光（CXR）輸入訓練了一個深度學習模型，將其稱為CXR-CVD風險模型。'我們早就認識到X射線可以捕捉到傳統診斷結果以外的信息，但我們沒有使用這些數據，因為沒有強大、可靠的方法，但人工智能的進步使它現在成為可能。'

產業(yè)界

智能音箱難賺錢，消費者為什么不買單？

近年來，AI到底掙不掙錢，以及怎么掙錢，一直是行業(yè)備受關注的話題。但其實，這個問題可能連當下行業(yè)的龍頭們都難以解答。日前，有報道稱Alexa智能音箱業(yè)務總計虧損已經達到100億美元。不僅是亞馬遜作為該業(yè)務的領頭羊，其他國內外智能音箱跟隨企業(yè)在這一業(yè)務上的發(fā)展情況都不樂觀。

究其原因，消費者購買硬件的成本難以覆蓋初始研發(fā)，以及后續(xù)在產品使用過程中需要進行研發(fā)和運維的成本。而這樣的窘境，肯定不只存在于智能音箱，牽涉到整個智能家居，以及配備智能軟件產品的硬件產業(yè)。

而如此結果，似乎也很正常。用戶對于智能音箱的使用并非剛需，如果通過它只能喚醒一些娛樂性的功能，或者獲取簡單的信息，時間一長加上工作繁忙，好奇心褪去之后就沒有多少交互需求了。所以，相較于在語言理解能力上更為強大的人類來說，NLP這樣降維的技術真能讓人們?yōu)榇舜罅抠I單嗎？

英偉達MineDojo人工代理獲杰出數據集和基準論文獎

本周一，英偉達宣布，公司發(fā)表的一篇描述通用人工智能代理MineDojo的研究論文獲得了業(yè)界認可，并在2022年神經信息處理系統（NeurIPS）會議上獲得杰出數據集和基準論文獎。獲得獎項的主要原因在于，該人工智能代理在最流行的沙盒游戲Minecraft中，通過可擴展的訓練框架成為能夠成功執(zhí)行各種開放式任務的代理，而其他游戲的代理往往只擅長少數任務。

事實上，AI游戲代理如今也成為各個大廠的必爭之“地”。早前，Meta基礎人工智能研究外交游戲團隊研發(fā)出一款名為Cicero的AI代理，可以模仿人類語言，也可以分析伙伴的目標、計劃和意圖。在參加競技Diplomacy時，Cicero的得分可以達到人類的兩倍多，在所有參加比賽的玩家中排名前十。

AI世界杯

世界杯究竟誰奪冠，AI預測巴西和荷蘭

世界杯小組賽進展到大半，出線的十六個球隊形勢逐漸明朗。全球各地的球迷都希望自己支持的球隊可以走到最后，捧起大力神杯，但優(yōu)勝劣汰的競爭是異常殘酷的。有的球迷為了讓自己急切的愿望看上去可以實現，開始訴諸各類結果預測。

記得在十二年前，還沒有AI算法的年代，章魚哥保羅是世界公認最靠譜的測算大師。但如今，不僅因為它已經歸天，AI算法模型在科學性上也更加說得過去。所以，各類關于冠軍的預測層出不窮。這些模型有的測出來是巴西，有的是比利時，不過隨著比利時的淘汰已經證偽。但如果是巴西似乎根本不用測，根據勝率FIFA早已經算過巴西的積分是第一了。

還有人自制預測模型，用兩天時間，通過Dolphin Scheduler制作了一個機器學習模型來進行預測，而且每天都可以進行模型結果的優(yōu)化更新。這位開發(fā)者將他的實現過程分享在了GitHub上：https://github.com/jieguangzhou/FIFA-World-Cup-2022/tree/master