Sicara 是一家從事敏捷數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的公司，總部位于巴黎，他們精心挑選了上個(gè)月最受歡迎的 10 月人工智能博文，包括 Google 、MIT 等展示最前沿的 AI 技術(shù)、實(shí)用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)工具包、對(duì)人工智能未來(lái)的探索和思考，以及歐盟新出臺(tái)的隱私法案對(duì)全世界的影響等等，現(xiàn)在我們一起來(lái)瀏覽下這些精彩內(nèi)容。

1?、“輸出質(zhì)量是由輸入質(zhì)量決定的”(garbage in, garbage out)

編者注：garbage in, garbage out，縮寫(xiě)為 GIGO，是計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息通信技術(shù)領(lǐng)域的一句習(xí)語(yǔ)，譯為“垃圾進(jìn)，垃圾出”，說(shuō)明了如果將錯(cuò)誤的、無(wú)意義的數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)自然也一定會(huì)輸出錯(cuò)誤、無(wú)意義的結(jié)果。同樣的原則在計(jì)算機(jī)外的其他領(lǐng)域也有體現(xiàn)。

盡管大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員都在致力于改進(jìn)他們的模型，但特斯拉的數(shù)據(jù)科學(xué)家卻花費(fèi) 75% 的時(shí)間試圖改進(jìn)他們的數(shù)據(jù)集。作者建議你在知名的模型中，快速選擇一個(gè)模型，然后專(zhuān)注于更豐富、更高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。此外，他還提供了不斷改進(jìn)這些珍貴的數(shù)據(jù)集的一些技巧。

博文：《為什么要改進(jìn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，如何改進(jìn)？》

Why you need to improve your training data, and how to do it

2?、35 億張照片

Facebook 似乎很清數(shù)據(jù)的力量。正如本文所解釋的那樣，該公司使用了一種智能方法來(lái)收集大量的數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練對(duì)象識(shí)別模型。也許你也曾經(jīng)為這個(gè)數(shù)據(jù)集做過(guò)貢獻(xiàn)，因?yàn)樗巳藗冊(cè)?Instagram 上發(fā)布的所有圖片，并用它們的 hashtags 作為標(biāo)簽。

當(dāng)然，盡管這種方法既聰明又高效，但它還是會(huì)引發(fā)一些隱私問(wèn)題。并不是所有人都愿意 Facebook 的數(shù)據(jù)科學(xué)家查看他們的照片。

博文：《Facebook 正在使用數(shù)十億張 Instagram 圖片來(lái)訓(xùn)練人工智能算法》

Facebook is using billions of Instagram images to train artificial intelligence algorithms

3?、?GDPR 與機(jī)器學(xué)習(xí)

談到隱私問(wèn)題，5 月發(fā)生了一件重要的事情：5 月 25 日，歐盟新出臺(tái)的隱私法規(guī)《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（General Data Protection Regulation，GDPR）開(kāi)始生效。許多人擔(dān)心這些新法規(guī)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)界產(chǎn)生影響，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)。本文試圖回答有關(guān)這個(gè)主題最常見(jiàn)的問(wèn)題。

不過(guò)，有兩個(gè)問(wèn)題仍未得到完整解答:

在何種程度上，公司將不得不“解釋”算法如何服務(wù)用戶(hù)？

人們是否有能力要求公司不要用他們的個(gè)人數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練他們的算法?

博文：《GDPR將給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)什么影響？》

How will the GDPR impact machine learning?

4、 人工智能記者

如果我告訴你，這篇最好的人工智能文章是用算法撰寫(xiě)的，你會(huì)相信么？別擔(dān)心，事實(shí)并非如此。但是這篇文章讓我想到，總有一天它會(huì)成為可能。Salesforce 開(kāi)發(fā)了一種新算法，能夠提煉出任何長(zhǎng)篇文檔的中心思想，而且非常連貫。

Salesforce 數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的是強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù) ROUGE 自動(dòng)評(píng)估指標(biāo)對(duì)輸出摘要進(jìn)行評(píng)分。

譯注：ROUGE，Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation，是評(píng)價(jià)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的指標(biāo)之一，用于評(píng)測(cè)自動(dòng)摘要。

博文：《一種很好地總結(jié)長(zhǎng)篇文檔的算法》

An Algorithm Summarizes Lengthy Text Surprisingly Well

5?、?The Book of Why

相關(guān)性并不意味著因果關(guān)系，這就是從數(shù)據(jù)中推斷因果關(guān)系往往很棘手的原因。但是圖靈獎(jiǎng)得主 Judea Pearl 想接受這個(gè)挑戰(zhàn)。他剛剛寫(xiě)了一本書(shū) The Book of Why: The New Science of Cause and Effect。

正如我在這篇博文讀到的，Judea Pearl 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的最近進(jìn)展表示失望，這些進(jìn)步“只是曲線(xiàn)擬合”。他認(rèn)為，學(xué)習(xí)人工智能來(lái)找到原因是接近人類(lèi)智能的真正下一步。

譯注：Judea Pearl 是人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之父。他認(rèn)為目前人工智能深陷于概率關(guān)聯(lián)的泥潭，而忽視了因果，研究者應(yīng)該研究因果，這或許是實(shí)現(xiàn)真正智能的機(jī)器的可能路徑。

博文：《要實(shí)現(xiàn)真正智能的機(jī)器，要教會(huì)它們因果關(guān)系》

To Build Truly Intelligent Machines, Teach Them Cause and Effect

6、?一個(gè)新的深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)工具包

這篇 MXNet 博文的作者解釋道，他和他的團(tuán)隊(duì)在試圖復(fù)制論文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果時(shí)遇到了很多問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題，他們開(kāi)發(fā)了 GluonCV，這是一個(gè)新的工具包，允許任何進(jìn)入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新手嘗試使用最近重要論文中的預(yù)訓(xùn)練模型。

GluonCV：https://github.com/dmlc/gluon-cv

對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)這些概念很有用；而且，對(duì)于工程師來(lái)說(shuō)，想要快速測(cè)試新模型以確定是否適合他的問(wèn)題的話(huà)，這些也是非常有用的。

博文：《GluonCV：用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的深度學(xué)習(xí)工具包》

GluonCV?—?Deep Learning Toolkit for Computer Vision

7?、?“OK Google, 給我約個(gè)理發(fā)師！”

5 月最令人印象深刻的消息之一，就是 Google 展示了他們稱(chēng)之為 Google Duplex 的新技術(shù)，這個(gè)智能助理可以為了通知預(yù)定服務(wù)而給餐廳或商店打電話(huà)。你可能會(huì)想了解一下這個(gè)深度學(xué)習(xí)算法是如何工作的。幸運(yùn)的是，Google 在其官博上解釋了這一點(diǎn)。

博文：《Google Duplex：用于通過(guò)電話(huà)完成實(shí)際任務(wù)的人工智能系統(tǒng)》

Google Duplex: An AI System for Accomplishing Real-World Tasks Over the Phone

8?、不依賴(lài) 3D 地圖的自動(dòng)駕駛技術(shù)

到目前為止，自動(dòng)駕駛汽車(chē)一直依賴(lài)于密集標(biāo)注的 3D 道路地圖。這些地圖被用來(lái)確定汽車(chē)在這些道路上的精確軌跡。這種限制使得在人跡罕至的鄉(xiāng)村道路上開(kāi)車(chē)變得非常困難。

但正如這篇文章所寫(xiě)的，MIT 的研究人員首次構(gòu)建了一個(gè)不需要這種特殊地圖的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)原型。它只使用標(biāo)準(zhǔn)的不精確地圖(來(lái)自 Google 地圖)和傳感器來(lái)檢測(cè)道路的彎道。

博文：《MIT 研制了一款自動(dòng)駕駛騎車(chē)，可在未繪制地圖的鄉(xiāng)村道路上行駛》

MIT built a self-driving car that can navigate unmapped country roads

9?、?Google 的爭(zhēng)議

正如《紐約時(shí)報(bào)》在這篇文章中所說(shuō)，5 月有一個(gè)關(guān)于 Google 項(xiàng)目的爭(zhēng)議，引發(fā)了公司內(nèi)外的爭(zhēng)論。這個(gè) Google 和五角大樓合作的計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目，稱(chēng)為 Maven，包括分析無(wú)人機(jī)拍攝的圖像，以便能夠讓一些攻擊實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

Google 數(shù)千名員工強(qiáng)烈反對(duì)公司參與軍事技術(shù)，已經(jīng)簽署了一份請(qǐng)?jiān)笗?shū)以阻止該項(xiàng)目。

博文：《五角大樓合同如何成為Google的危機(jī)》

How a Pentagon Contract Became an Identity Crisis for Google

10?、十本免費(fèi)的必讀書(shū)籍

讓我們以最佳選擇來(lái)總結(jié)這個(gè)“五月人工智能精選”。我想推薦的最后一篇博文，介紹了十本關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的有用書(shū)籍，它們可以在網(wǎng)上免費(fèi)獲取！如果你想學(xué)習(xí)或者提高 Python、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘或貝葉斯統(tǒng)計(jì)，你可以在這些書(shū)籍中找到所需的一切。

博文：《十本機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的免費(fèi)必讀書(shū)籍》

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