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人工智能AI新技能

2018-09-23升龙

奥秘(创新大赛) 2018年7期
关键词:诺曼老年痴呆症脸部

●升龙 编

最近一段时间,人工智能突然霸屏了,先有百度无人驾驶“刷屏”朋友圈,后有阿里巴巴发布新款人工智能硬件……在技术快速更新迭代的当下,人工智能正在从方方面面改变我们的生活模式和生产方式,其在为人类带来更多便利的同时,也引领着世界经济的变革。

人脸识别能检测出同性恋

斯坦福的大数据专家和心理学家迈克尔·科辛斯基等人,在一篇论文中展示了人脸识别算法如何从图像中提取特征,来识别某人是否是同性恋。研究发现,同性恋往往具有“性别非典型”特征,这也给产前激素理论提供了强有力的支持——也就是同性恋男性的长相更女性化。

通常,男性的下巴较宽,鼻子较短,前额较小;而男同性恋者下巴较窄,鼻子较长,前额较大,脸部毛发较稀少。相反,女同性恋者的脸部通常比女异性恋者的脸部更像男性脸部,下巴较宽,前额较小。

据科辛斯基介绍,当时他和他的助手通过采集分析了婚恋交友网站上的35326 张照片,运用机器学习技术研发出一套名为“AI gaydar”的系统,用以识别同性恋。

还别说,AI在性取向识别方面还真有与生俱来的天赋,当把一张直男照片和一张gay的照片放在AI面前时,AI有81%的概率识别出gay,如果把每个人的照片增加到5张,AI识别的准确率会飙升到91%

根据报道,谷歌研究团队对这一争议研究进行了二次调查,发现了同性恋与异性恋关于“如何自拍”的差异。他们发现,“直男倾向于低角度自拍,使得下巴变大,鼻子缩短、额头变小,笑容减少”,这样的角度强调了其主导地位。

拍大片

谷歌宣布,公司的研究人员已经教会人工智能软件利用谷歌街景全景照片来制作专业级照片了。

为了完成这项试验,研究员们在谷歌街景地图上提取了4万张全景照片,大多数是在科罗拉多大峡谷和黄石国家公园等自然地区拍摄的。

且最后实验结果显示,机器学习的摄影作品,约有40%被评为半专业和专业的等级,以后人工智能就又多了一个新技能,未来其水平或许还会超过专业摄影师也不一定。

精神病AI学坏的速度非常快

现在科技不断进步,许多厂商都在打造人工智能,不过美国麻省理工学院研究团队却打造出一款独特的人工智能,这是全球第一个表现宛如精神病患者的AI。

研究者将它命名为诺曼。研究团队让诺曼AI接收?的所有数据,全都是有偏差、暴力、恐怖的,为的就是要让AI学习到邪恶。诺曼AI不管看到任何图片,全部都会联想到暴力、死亡等负面事物 。

研究团队表示,诺曼AI显示,当有偏差的数据被机器学习算法时,人工智能会如何走向极端。虽然诺曼只是一个思想实验,但关于机器学习算法基于偏差数据,做出判断、决策的问题,却是有紧迫性的。这也代表着,AI若暴露在网络上最糟糕的角落时,就会以最快的速度变坏。

提前10年发现老年痴呆症

来自意大利巴里大学的一组研究人员认为,如何尽早发现老年痴呆症取决于人工智能。他们开发了一种算法,可以在症状出现前10年发现由疾病引起的大脑微小结构变化。

他们给自己的人工智能进行了67次核磁共振扫描的训练,其中38人是老年痴呆症患者,29人则来自健康对照组。研究人员将扫描结果分为几个小区域,并让他们的人工智能分析各个神经元之间的联系。在培训结束后,他们对这一算法进行了测试,方法是让148名受试者进行脑部扫描。在总人数中,对患有这种疾病的48人进行了扫描,同时也对患有轻度认知障碍的48人进行了扫描,而患有轻度认知障碍的人最终将会发展成老年痴呆症。

人工智能诊断出阿尔茨海默症的几率为86%。更重要的是,它检测轻微认知损伤的几率能够达到84%,使其成为早期诊断的有效工具。不幸的是,研究数据仅限于南加州大学洛杉矶的阿尔茨海默神经成像数据库的扫描结果。然而,随着研究更多的样本和进一步开发,人工智能可能会变得更加精确,直到它的结果可靠到能使之成为一种非侵入性的早期检测系统。

“听”出潜在故障

以色列的创业公司“3D信号”提出了一项新技术,该技术的使用基于深度学习的人工智能可以听到机器或汽车的警告信号,并据此提前发现故障。预警提前5小时发出,精度达98%。

这家公司的设想是,在每个客户端安装超声波麦克风,以检测高达100千赫兹(人类听力范围在20赫兹~20千赫兹)的声音;然后启动物联网服务,将麦克风搜集的声音连接到可以处理数据的计算机设备上;上传到在线网络中经过深度学习算法运算后,客户端可以使用连接了网络的智能手机等设备,监测声音来源设备的状态。

报道称,3D信号公司提供的第一层声音检测服务,是根据机器部件的基本物理建模来预测其何时开始磨损;第二层服务,是使用深度学习算法和麦克风收集的声音,来帮助检测奇怪或异常的噪声,通过训练,软件可以提示机器发生的一般问题;第三层服务,可将具体的声音标记、分类,然后通过深度学习将特定声音与具体故障联系起来。

司机瞌睡自动停车

欧姆龙公司宣布成功研发一种传感器,可利用人工智能判断司机是否处于能够驾驶的状态,以便安全地从自动驾驶切换为手动驾驶。该传感器通过面部表情和身体动作来探知东张西望和打瞌睡等动作,判断从高速公路进入普通公路等时,是否可从自动驾驶切换为手动驾驶。

传感器为摄像头型,可分析司机的脸部表情和上半身动作。AI则学习动作特征,在使用中提高精确度。

具体的设想是:如果司机朝向前方或仅有些东张西望的动作,就被判为1级,允许切换为手动驾驶;如果司机在玩手机或是看似瞌睡,则判为2级并发出警告;如果出现打瞌睡等无法驾驶的状态,则判为3级,汽车自动停靠路肩。

在手动驾驶模式中,如果判断司机突然出现发病等难以继续驾驶的状态,也可以实现停车。欧姆龙公司已经与日本国内汽车厂家开始实证实验,力争在2019年左右发售的车型上被使用。

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