一般利用均衡器可以将音乐中的低音部分调出来,但是麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室(Computer Science and Artificial Intelligence Lab,CSAIL)的研究人员发现了更好的解决方案。他们所研发的新系统 PixelPlayer,能够利用人工智能来区分和过滤声音,让音乐听起来更洪亮或更柔和。
MIT研发的新系统PixelPlayer,能够利用人工智能来区分和过滤声音,让音乐听起来更洪亮或更柔和。
现在看来,马斯克的担忧有充分的理由,因为美国麻省理工学院研究人员创造了“世界第一个精神变态人工智能”,它似乎沉迷于谋杀行为。
打造一项由人工智能驱动的服务并非易事。事实上,一些初创公司发现,让人类像机器人一样行动比让机器像人类一样行动要更加便宜、更加容易。
人工智能和自动化正在提高生产效率,但也造成了如此巨大的贫富差距,以至于“应该宣布进入国家紧急状态”。
自从去年上海市发布了《关于推动新一代人工智能发展的实施意见》之后,明确提出打造全国人工智能高地的战略目标,上海市徐汇区作为人工智能发展的新高地,眼下正吸引着众多科技企业入驻,同时,徐汇区于近日发布《构筑赋能制造的人工智能新高地三年行动计划》,主要目标正是“实现人工智能赋能产业升级”。
华天科技7月6日晚间发布公告,公司拟在南京浦口经济开发区投资建设南京集成电路先进封测产业基地项目。公司与南京浦口经济开发区管理委员会于2018年7月6日签订南京集成电路先进封测产业基地项目《投资协议》。项目总投资80亿元,分三期建设,主要进行存储器、MEMS、人工智能等集成电路产品的封装测试。
正在故宫箭亭广场进行展览的《清明上河图3.0》高科技互动艺术展演中,使用了由8块富士康夏普8K液晶屏幕组成的八联屏,通过对显示屏的拼接形成了连续的超清巨幕,可以实现16倍高清还原国宝《清明上河图》,其画面的细腻感与色彩的鲜明度在视觉上带给人们不小的冲击。展厅中,富士康夏普高清触控滑轨屏还在向观众展示《清明上河图》画卷的25个主要历史文博信息。
通过比较工业革命与目前人工智能驱动的数字革命,我们看到使用机器的操作人员在两个时代都处于社会变革的中心。至于革命之间的关键差异,它们与机器本身的性质有关。这次机器更灵活,可以随着时间进行学习。
如今,AI把黑白照片上色成彩色已不是新鲜事,例如一键卸妆的工具MAKEAPP,当然还有让普通照片秒变艺术风格的滤镜应用Prisma,它们都是在用AI算法对原有图片进行修改。不过,最近谷歌研发的“涂色机器人”,不只是给图片上色,它更能给黑白视频上色。
法律科技初创公司Everlaw,日前获2500万美元(约合人民币1.67亿元)B轮融资。创始人AJ Shankar表示,公司有意加大在人工智能方面的投资。在过去的两年里,Everlaw的收入翻了一番,而且目前正被美国50个州的州总检察长使用。
7月4日消息,阿里“FashionAI 概念店”(时尚之心概念店)今天正式在香港落地,通过店内的镜屏,消费者可以进行个性化搭配。试完衣服后,消费者可以直接通过试衣镜完成扫码购买,或选择在店提货,或选择快递到家。
来自百度自动驾驶技术部高级产品经理—王石峰,在Apollo开发者社群内分享了有关自动驾驶汽车硬件系统的内容,让开发者学习Apollo技术的同时,进一步了解自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统。
IDC预计,2020年全球无人机市场总体规模将达到259亿美元,年复合增长率为42%。艾肯拓科技CEO杨帆对记者表示,未来无人机其实就是无人飞机智能终端,往上是向替代有人机发展,往下是向替代人力发展。这意味着AI公司在这个市场至少具备了成长可能性。另一方面,AI恰好踩对无人机市场对技术升级的强需求节点。
Havens的团队使用机器学习来追踪不同供应商报告他们库存产品的准确度;这些数据可能是错误的,因为没有足够频繁地进行更新,或者因为没有提供准确的报告。他说,这个机器学习系统已经将商品拒收率降低了一半,从而使Jet.com更好地了解其供应链的情况。
2018年7月3中国上海讯—威盛电子(中国)有限公司在上海中国芯科技园举办媒体见面会,发布面向人工智能领域的成果及战略。
演讲中,他们再次明确指出深度学习的缺陷,进而点出,在可以预见的未来里,随着研究的推进,当下的深度学习算法将会逐步被拉下神坛。
近几年,国外芯片巨头纷纷涉足AI,Intel收购Nervana、Altera,研究制造机器学习专用芯片;LeCun透露,高通也在研制专门运行神经网络的芯片;Nvidia聘请了主攻人工智能芯片构建的Clément Farabet,IBM也在研发硬件结构与神经网络设计类似的芯片。在国内,也出现了地平线、寒武纪等AI初创公司,并获得资本青睐,其中更有不少公司获得了过亿美元融资。
就像我们目前看到的,AI被应用在语言翻译、语音转录、对象检测和人脸识别。Gil将现阶段的AI应用称之为“狭义形式的AI”(a narrow form of AI),即AI只在单一领域执行单项任务。
依托顶尖专家对大量病例的标准化标注,“BioMind天医智”在短短几个月的时间内,不断提升疾病诊断效率和准确率,它可以学到很多医院多年都见不到的罕见、疑难病例,在神经领域的研究开发和学习深度上,拥有先天优势和大数据基础。