AI趋势周报第63期：IBM和哈佛开发新工具，要解释AI翻译的决策过程

重点新闻(1102～1108)

  Seq2Seq-Vis    AI黑盒子 

IBM与哈佛开发新工具，要用图解来呈现AI翻译的决策过程

IBM和哈佛研究员日前开发一款新工具Seq2Seq-Vis，要来打开AI翻译技术的黑盒子。该工具利用视觉化方式，来显示深度学习应用程序如何翻译一段文字的决策过程。进一步来说，序列到序列（sequence to sequence）是时下机器翻译最常见的模型，能将任何长度的输入语序列翻译为任何长度的输出语序列。而Seq2Seq-Vis能以图解释，深度学习应用程序在不同翻译阶段的决策过程，不只能让使用者检查翻译过程，也能找出哪里出错。

此外，该工具还可将输入和输出语序列中的每一个字，对应到训练深度学习翻译模型的范例资料。IBM研究院科学家Hendrik Strobelt表示，解释AI翻译模型最困难之处，在于连结训练资料和翻译决策，而Seq2Seq-Vis正好可以让使用者在调校模型时，一并检查训练资料。（详全文）

  DeepGaze    AI摄影机 

英特尔联手腾讯，也推出AI摄影机专攻顾客行为分析

英特尔日前于腾讯全球合作伙伴大会上，宣布与腾讯优图实验室（Youtu Lab）推出AI摄影机DeepGaze，搭载英特尔Movidius Myriad 2 VPU处理器，可直接在装置上进行推论、分析商店内的顾客行为，不只能追踪一天内不同时间点的顾客量，还可以自动通知店员调整货架上的商品，以节省人力调度。此外，英特尔和腾讯也推出搭载Movidius Myriad X的优盒（YouBox），如果商家使用的是旧式摄影机系统，可透过优盒、最多能连接16台摄影机，来执行AI视觉分析，了解店内顾客行为和消费趋势。（详全文）

  微软   AI学院   

为解决AI人才问题，微软将在英国开设AI学院、培训50万人

为了缓解AI人才荒，微软日前于英国Future Decoded大会上，宣布将开设AI学院，将以面对面和线上形式的课程，来培训50万名AI人才，授课对象包括企业和公家机关主管、IT专业人士、开发者、新创，以及微软内部员工等。此外，微软也想培养下一代资料科学家和机器学习工程师，藉“微软研究院与剑桥大学机器学习计划”让学界AI人才进入企业。微软于剑桥的实验室总监Chris Bishop表示，该计划将以数百万英镑投资PhD和博士后奖学金、实习和技术顾问职位。（详全文）

  LG    智慧手推车 

LG与韩国连锁超市E-mart合作，要开发智慧手推车

LG日前宣布与韩国当地超市E-mart合作，要共同开发新一代智慧手推车，不只能帮顾客载重物，还可以带顾客去店内特定区域。其实，E-mart已于今年4月测试自家开发的智慧手推车Eli（如上图），能跟着顾客、帮顾客浏览购物品项，顾客也可直接在手推车上结账。不过LG表示，旗下机器人实验室将透过这次合作，与E-mart一同开发新智慧手推车，重点将放在自驾和多重物件辨识功能，进而让智慧手推车避障，预计于明年上半年开始测试。（详全文）

Google     BERT  

训练资料不足不用愁！Google开源先进自然语言处理预训练技术BERT

Google近日开源用于自然语言预训练的新技术BERT。BERT采用预训练上下文表示方法，使用半监督式序列学习、生成式预训练、ELMo和ULMFit技术，这也是第一个深度双向、无监督的语言表示模型，仅需使用纯文字数据库就能进行预训练。透过BERT，使用者可在云端TPU以30分钟、或单个GPU以数小时，来训练出先进的问答系统。Google这次开源的专案，包含建构在TensorFlow上的程式码和其他的语言表示模型，让自然语言处理人员不必重头撰写程式码，其中的模型，还能让使用者快速微调自然语言任务。不过，目前发布的BERT模型仅限英语，在将来还会发布多种语言预训练模型。（详全文）

AppZen    AI支出报告  

美新创AppZen以AI让企业支出审计流程更加自动化

美新创AppZen针对大型企业推出支出审计平台Expense Audit，利用AI让企业的整体支出审计流程更加自动化，不再需要逐行审批发票、收据或支出报告。该平台整合了Workday、Oracle、Coupa、Concur和其他支出审计服务，透过电脑视觉、深度学习和自然语言处理等技术来审计员工提交的差旅支出单据，并依此给员工一个AppZen行为指数，再透过该平台的“洞察”功能交叉比对数百个线上资料来源，可辨识和授权批准的报销项目，并标示出可能违规的行为（比如酒精饮料）。AppZen客户包括Amazon、花旗银行、日立、空中客车等，近日也获得3千5百万美元的B轮融资，并将其产品范围从支出报告扩展到发票和合约。（详全文）

OpenAI    增强学习  

OpenAI改良增强学习技术激发好奇心，让AI玩游戏胜过人类

 

 

OpenAI发表了RND（Random Network Distillation），以预测方法，用好奇心带领增强学习代理人探索环境。OpenAI提到，这是首次AI玩“蒙特祖马的复仇”(Montezuma’s Revenge)这款游戏，超过人类平均表现，而且AI不需要人类示范，就能完成第一关。2016年时，OpenAI先以DQN结合计数的探索奖励机制，让AI代理人可探索15个房间，但那时的进步，都来自人类专家的示范或存取模拟器的状态。而这次RND的发展，再次大幅改善了成果，让AI的分数正式超过人类，而且还能完整探索24个房间。OpenAI提到，这个好奇心机制驱使AI代理人发现新房间，并找到提高游戏分数的方法。（详全文）

深度学习函式库     QNNPACK   

脸书开源行动版深度学习函式库QNNPACK，效能是TensorFlow Lite的2倍

脸书宣布开源Quantized Neural Network PACKage（QNNPACK）函式库，这是一个行动版AI用的最佳化高效能核心函式库，透过QNNPACK开发者可以在行动装置进行高阶电脑视觉的任务，执行像是Mask R-CNN和DensePose这类算法，而且执行图像分类的时间可不到100ms，即便在硬件规格较差的行动装置上，也能维持良好的效能。

QNNPACK已整合到脸书各系列的应用程序，并已部署到全球超过10亿个行动装置上。接下来脸书要强化QNNPACK的效能，包括FP16格式下的低精度计算，以及利用NEON内积指令和16位元累加，让更多轻量AI可在行动装置上执行。另外，脸书也希望PyTorch API能支援QNNPACK运算子，并透过扩充套件为行动开发人员提供更丰富的工具。（详全文）

联想     无人商店 

硬件厂也要抢无人商店商机，联想北京无人商店正式营运

又一家资讯科技大厂加入无人商店的战场，联想日前宣布其位于北京的无人商店Lecoo Unmanned Store正式对外营运。透过人脸辨识技术，客人进店前只要以平板屏幕上的摄影镜头识别身份资料，客人就可进入商店挑选想要的商品，直接走出即可，账款会直接从行动支付账号中扣除。联想表示，将研究如何优化联想所有装置的脸部识别功能，并找出更适合脸部辨识的平板摄影镜头。（详全文）

图片来源／Hendrik Strobelt et al、Intel、E-mart、AppZen、OpenAI、Lenovo

 AI趋势近期新闻 

1. 英国明年将开设5间AI医疗研究中心

2. 微软发表新NLP工具研究，可理解组织性低的文章、自动生成摘要

3. 大陆各省市纷纷设立大数据局

资料来源：iThome整理，2018年11月