深度学习

　　转自 智能感知与图像理解 　　2020年4月22日，习近平总书记在陕西考察期间再次提到“西迁精神”，他高度概括了“西迁精神”的实质内涵，精辟地指出“西迁精神”的核心是爱国主义，精髓是听党指挥跟党走，与党和国家、与民族和人民同呼吸、共命运。 　　在特定的历史时期，祖国一声令下，一批科技工作者、教育工作者放弃相对优渥的工作生活环境，打起背包就出发，义无反顾扎根西部，为共和国奉献青春。“西迁精神”是一代人“胸怀大局、无私奉献、弘扬传统、艰苦创业”的精神写照，也是鼓舞一代又一代人的精神食粮。 　　一代人有一代人的使命担当，中华民族的伟大复兴需要一代又一代人的接力拼搏。“西迁精神”不仅是一段光荣历史，也理应是新时代广大科技工作者、教育工作者传承发扬的宝贵财富。 人工智能的发展需要“西迁精神”的引领 　　作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，世界各国都在纷纷布局人工智能，企望占领全球竞争新高地，一场没有硝烟的战争已经打响，在人工智能领域占据先机就是占据未来经济社会发展的先机，中华民族的伟大复兴需要人工智能，我们已经把人工智能的发展上升到了国家战略高度。 　　目前，我国已成为人工智能投融资规模最大的国家，部分应用领域也处于国际前列，但在基础理论和前沿创新方面仍旧与国际领先地位差距明显。与此同时，人工智能红利使大量资本涌入，一拥而上、失序扩张造成了严重的良莠不齐，也出现了炒作概念

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自本田于2000年发布ASIMO机器人以来，在过去的二十年中，人类机器人大大提高了其执行功能的能力，例如抓取物体和使用计算机视觉来检测事物。尽管有这些改进，但它们的行走，跳跃和执行其他复杂功能的能力像人类一样流畅的腿动作一直是机器人专家的挑战。 近年来，网络安全专家、东方联盟创始人郭盛华透露：“人工智能机器人学习和设计的新进展是利用动物行为的数据和见解，使有腿机器人能够以更像人类的方式运动。“ 谷歌和加州大学伯克利分校的研究人员在今年早些时候发表了研究成果，展示了一种机器人通过模仿来模仿狗的动作来学习如何走路。单独的工作表明，使用深度强化学习算法，机器人可以成功地通过反复试验来学习自我行走。 模仿学习尤其已经在机器人技术中用于各种用例，例如OpenAI 致力于通过模仿来帮助机器人抓取物体的工作，但是它在机器人运动中的使用是新颖且令人鼓舞的。它可以使机器人获取执行要学习的动作的专家生成的输入数据，并将其与深度学习技术结合使用，以更有效地学习动作。 近期使用模仿和更广泛的深度学习技术进行的许多工作都涉及小型机器人，将相同功能应用于真人大小的机器人将面临许多挑战，但是这些进步为改善机器人运动性提供了创新的新途径。 动物行为的灵感也已扩展到机器人设计，诸如敏捷机器人公司和波士顿动力公司等公司采用了力建模技术并集成了全身传感器，以帮助他们的机器人更紧密地模仿动物如何执行复杂的动作。

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| 什么是声纹识别 声纹识别（又称说话人识别）是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息，并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说，声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。我们说话的时候，每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异，声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。需要注意的是， 声纹识别 不同于常见的 语音识别 [1]： 语音识别：是共性识别，能听懂人的说话内容，即“你说了什么？”。 声纹识别：是个性识别，能判断说话人是谁，即“说话人是谁？”。 | 声纹识别模型 背景 声纹识别的本质，就是要找到描述特定对象的声纹特征 (feature)，声纹特征类似于虹膜、指纹等，是一种独特的生物特征。至于特征提取方法，按照发展历程有模板匹配、高斯混合模型 (GMM) 、联合因子分析法 (JFA) 、深度神经网络方法等[2]。在深度神经网络之前出现的方法基本可以认为是传统方法。传统方法通常用精确的数学模型对声音信号进行特征提取，而深度神经网络通过模型训练获得声纹特征。研究表明：相较于传统方法，利用深度学习的方法在识别准确率上获得了显著的提高。本文用到的声纹特征就是基于深度学习模型得到的。 特征提取 Deep Speaker[3] 是百度发布的一个基于神经网络的说话人嵌入系统，其基本思想是将说话人的语音映射到一个超平面，从而可以通过余弦相似度取来衡量说话人的相似度。 上图是

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　　 “如果 AI 在现实场景中不具备自主性，就没有任何价值，也没有任何意义。” 90 后华人学者陈曦（Peter Xi Chen）的观点一针见血、毫不妥协。 　　陈曦是美国加州大学伯克利分校的博士、OpenAI 的前研究科学家，他的另外一个身份 — — AI 机器人公司 Covariant 的联合创始人兼首席执行官 — — 如今让他更加亮眼。“就我个人而言，其实我特别喜欢做两类事情，一类是在科研上实现突破，解决科技难题，另一类就是做有价值的事。” 　　一个多月前，Covariant 刚刚完成了 4,000 万美元的 B 轮融资，正式退出了两年多的 “隐身模式”。 消息一出，2018 年图灵奖得主、“深度学习之父” 杰弗里 · 辛顿（Geoffrey Hinton）随即发推表示十分后悔，甚至感叹 “我应该多投资 100 倍”。 　　 　　（来源：Twitter） 　　对于此般认可，陈曦表示，“辛顿之所以会看好并投资我们，一方面，他认识我们团队中的很多人，认可我们的实力；另一方面，他在一年前就看过并肯定了 Covariant 的技术成果。” 　　 相比于辛顿的认可，更令 Covariant 吸引眼球的是，这家公司背后的投资人阵容堪称豪华。 不仅有感慨 “投少了” 的辛顿，另外一位图灵奖得主、“卷积神经网络之父” 杨立昆（Yann LeCun），华人学者、斯坦福大学教授李飞飞

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 编者按：本文来自微信公众号“脑极体”（ID:unity007），作者：海怪，36氪经授权发布。 在世人对AI的“邪恶性”进行攻诘的浪潮中，AI造假，可能已经是现在排首位的理由了。 自从2017年Deepfake（深度伪造）横空出世以后，人们惊呼原来AI在造假方面简直天赋异禀。此后“AI生成内容”技术，特别是GAN算法的突飞猛进更加印证了这一事实。不仅仅是AI换脸，还有AI自动生成文本、语音、图像、视频等等一切数字内容。 除了AI换脸带来的色情视频泛滥之外，人们更进一步担心AI生成内容技术在隐私侵犯、威胁信息安全、操纵政治选举等方面带来全新挑战。 人们往往会假设，如果任由AI生成的内容在互联网中蔓延，将会更进一步冲毁互联网世界的真实性边界。 （被AI造假的扎克伯格“讽刺”自己的Facebook平台） Deepfake之后，真相何在？ 如果哪些是真，哪些是假，普通人都难以分辨的时候，那么组成社会基石的真相和信任将就此坍塌，但我们似乎还没有做好活在“无信任社会”的准备吧。 德国哲学家康德在《实践理性批判》中论证“人为什么不能说谎”的法则，揭示了“无信任社会”的悖论和荒谬。假如“人人可以说谎”是一条社会的通行法则，那么，每个人都不会再信任另一个人说的话，这样说话人的谎言也就不会得逞

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 今年在疫情的影响下，各国的经济发展都遇到了一些困难，甚至除中国以外的主要经济体都会进入了负增长的情况，不过越是这样的时候，越不能把眼光放在眼前的苟且，我们头上的星辰大海依旧会给我们带来希望。 中国天眼捕捉到了罕见的快速射电暴三连闪，发现了来自宇宙深处的快速射电暴，根据目前的数据分析，这个脉冲信号源很可能来自于上百亿光年！熟悉《三体》的读者肯定会知道，这次发现的脉冲信号不太像是自然天体所发出的，因此这个脉冲信号的背后很可能是地外生命随手扔的“漂流瓶”？ 对于这样的信息，黑暗森林法则一再提示人类，“不要回答”，但出于对远方星空的向往与好奇，人类往往执着于向远方传播我们的存在着的信息。 Fast天眼天体信号的捕获神器 我想IT人可能都不知道，贵州有这么一个神器FAST中国天眼-世界上最大单口径、最灵敏的射电望远镜。 FAST是一款500米口径球面射电望远镜（Five-hundred-meter Aperture Spherical Telescope），简称FAST， “天眼”由主动反射面系统、馈源支撑系统、测量与控制系统、接收机与终端及观测基地等几大部分构成， 1994年我国天文学家南仁东于“天眼”构想，前后历时22年于于2016年9月25日落成启用。尤其值得一提的是