蚊章汇 - 人工智能
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items: 人工智能教程（五）：Anaconda 以及更多概率论
items: 硬核观察 #1052 libjpeg-turbo 3.0 发布，开发者表示无力继续
items: 人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）：有什么区别？
items: 学习人工智能如何入门
items: AI 和机器学习中暗含的算法偏见
items: 2018 年 4 个需要关注的人工智能趋势
items: 见多识广的人工智能比你认识更多的 XXX 明星
items: 机器学习实践指南
items: 机器学习的新捷径：通过 SYCL 在 GPU 上加速 C++
items: 人工智能正快速入侵我们生活的五个方面

人工智能教程（五）：Anaconda 以及更多概率论
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date: 2024-01-03T00:18:02+08:00
description: 在本系列的第五篇文章中，我们将继续介绍概率和统计中的概念。在本系列的 前一篇文章 中，我们首先介绍了使用 TensorFlow。它是一个非常强大的开发人工智能和机器学习应用程序的库。然后我们讨论了概率论的相关知识，为我们后面的讨论打下基础。在本系列的第五篇文章中，我们将继续介绍概率和统计中的概念。在本文中我将首先介绍 Anaconda，一个用于科学计算的 Python 发行版。它对于开发人工智能、机器学习和数据科学的程序特别有用。稍后我们将介绍一个名为 Theano 的 Python 库。但在此之前，让我们下讨论一下人工智能的未来。在回顾和修订之前的文章时，我发觉我偶尔对人工智能前景的怀疑语气和在一些话题上毫不留情的诚实态度可能在无意中使部分读者产生了消极情绪。这促使我开始从金融角度研究人工智能和机器学习。我想确定涉足人工智能市场的公司类型，是否有重量级的公司大力参与其中？还是只有一些初创公司在努力推动？这些公司未来会向人工智能市场投入多少资金？是几百万美元，几十亿美元还是几万亿美元？我通过于最近知名报纸上的的预测和数据来理解基于人工智能的经济发展背后的复杂动态性。2020 年《福布斯》上的一篇文章就预测 2020 年企业在人工智能上投入的投入将达到 500 亿美元的规模。这是一笔巨大的投资。《财富》杂志上发表的一篇文章称，风险投资者正将部分关注力从人工智能转移到 Web3 和 去中心化金融 decentralised finance （DeFi）等更新潮的领域上。但《华尔街日报》在 2022 年自信地预测，“大型科技公司正在花费数十亿美元进行人工智能研究。投资者应该密切关注。”印度《商业标准报》在 2022 年报道称，87% 的印度公司将在未来 3 年将人工智能支出提高 10%。总的来说，人工智能的未来看起来是非常安全和光明的。 令人惊讶的是，除了亚马逊、Meta（Facebook 的母公司）、Alphabet（谷歌的母公司）、微软、IBM 等顶级科技巨头在投资人工智能外，壳牌、强生、联合利华、沃尔玛等非 IT 科技类公司也在大举投资人工智能。很明显众多世界级大公司都认为人工智能将在不久的将来发挥重要作用。但是未来的变化和新趋势是什么呢？我通过新闻文章和采访找到一些答案。在人工智能未来趋势的背景下，经常提到的术语包括 负责任的人工智能 Responsible AI 、量子人工智能、人工智能物联网、人工智能和伦理、自动机器学习等。我相信这些都是需要深入探讨的话题，在上一篇文章中我们已经讨论过人工智能和伦理，在后续的文章中我们将详细讨论一些其它的话题。Anaconda 入门现在让我们讨论人工智能的必要技术。Anaconda 是用于科学计算的 Python 和 R 语言的发行版。它极大地简化了包管理过程。从本文开始，我们将在有需要时使用 Anaconda。第一步，让我们安装 Anaconda。访问 安装程序下载页面 下载最新版本的 Anaconda 发行版安装程序。在撰写本文时（2022 年 10 月），64 位处理器上最新的 Anaconda 安装程序是 Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh。如果你下载了不同版本的安装程序，将后面命令中的文件名换成你实际下载的安装文件名就行。下载完成后需要检查安装程序的完整性。在安装程序目录中打开一个终端，运行以下命令：shasum -a 256 Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 终端上会输出哈希值和文件名。我的输出显示是：a7c0afe862f6ea19a596801fc138bde0463abcbce1b753e8d5c474b506a2db2d Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 然后访问 Anaconda 安装程序哈希值页面，比对下载安装文件的哈希值。如果哈希值匹配，说明下载文件完整无误，否则请重新下载。然后在终端上执行以下命令开始安装：bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 按回车键后，向下滚动查看并接受用户协议。最后，输入 yes 开始安装。出现用户交互提示时，一般直接使用 Anaconda 的默认选项就行。现在 Anaconda 就安装完成了。默认情况下，Anaconda 会安装 Conda。这是一个包管理器和环境管理系统。Anaconda 发行版会自动安装超过 250 个软件包，并可选择安装超过 7500 个额外的开源软件包。而且使用 Anaconda 安装的任何包或库都可以在 Jupyter Notebook 中使用。在安装新包的过程中， Anaconda 会自动处理它的依赖项的更新。至此之后我们终于不用再担心安装软件包和库的问题了，可以继续我们…

硬核观察 #1052 libjpeg-turbo 3.0 发布，开发者表示无力继续
type: item
date: 2023-07-05T04:21:45+08:00
description: libjpeg-turbo 3.0 发布，开发者表示无力继续这个开源的 JPEG 图像编解码器每天有数十亿人通过浏览器、操作系统和图像查看器/编辑器使用，并且它是 ISO/ITU-T 的参考实现，经过了严格的审查。它的主要开发者 DRC 在 3.0 发布公告中说，这可能是功能开发的结束，很可能不会有 3.1 版本。DRC 表示，目前该项目只有每月约 8-10 小时的一般资金支持。而完成 3.0 测试版需要借用 2023 年所有预期的一般资金，而修复错误需要借用到 2024 年 9 月的所有资金，也就是说该项目未来 15 个月实际上将处于 “维护模式”。它的开发者 DRC 的大部分收入来自他的另外两个项目 VirtualGL 和 TurboVNC，而从 2010-2018 年，DRC 投入了相当于几十万美元的时间来开发 libjpeg-turbo 2.0，甚至导致负债时，不得不停止在该项目上投入。消息来源：Phoronix老王点评：很多开源开发者花费了自己的时间金钱来贡献给开源，但是他们也需要钱来生活。不知道那些嫌弃别人白嫖他们的开源代码的人，是不是也白嫖过其它的上游项目呢？Valve 拒绝发布带有人工智能生成内容的游戏一位独立开发者在论坛上发帖说，Valve “不再愿意发布有人工智能生成内容的游戏”。他们提交的游戏有 “一些相当明显的 AI 生成的素材”。Valve 在给开发者回复中称，“我们不能发布开发者没有所有必要权利的游戏。目前，我们拒绝分发你的游戏，因为我们不清楚用于创建素材的底层人工智能技术是否对训练数据有足够的权利。”考虑到大多数人工智能工具不能真正声称对其所有的训练数据有合法权利（即使它们有，也可能不是对该数据的道德使用），这一政策的陈述基本上相当于对游戏中人工智能生成的资产的全面禁止。Valve 表示，他们的政策更多的是 “法律上的要求”，而不是对人工智能的任何特定立场，其审查过程“是对现行版权法和政策的反映，而不是我们意见的附加层。”消息来源：Tech Crunch老王点评：这件事凸显了现有的版权法律无法适应人工智能的需要。究竟什么样的内容可以被人工智能刮取并生成内容，然后这些内容的版权归属于谁。如果要归属于原内容提供者，人工智能是否有可能、有意义地明确地指出来源？谷歌将用网络上公开的所有信息训练人工智能谷歌上周末更新了其隐私政策，明确表示该公司保留刮取你在网上发布的所有信息以建立其人工智能工具的权利。谷歌举例说，将“使用公开的信息来帮助训练谷歌的人工智能模型，并建立产品和功能，如谷歌翻译、Bard 和云人工智能功能”。以前，谷歌说这些数据将被用于 “语言模型”，而不是 “人工智能模型”，而旧政策只提到谷歌翻译，现在也包括 Bard 和云人工智能。消息来源：Gizmodo老王点评：和上一条对应，谷歌利用互联网“公开”的信息训练的人工智能，其输出的内容的版权如何界定？现在大家都黑不提白不提的就这样糊涂着，是想造成既成事实倒逼法律认可，还是需要更多的实践和探讨？

人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）：有什么区别？
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date: 2022-08-11T22:47:47+08:00
description: 我们经常交替使用人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）这些术语，尽管我们几乎每天都阅读或听到它们。本文解释了这些技术是如何演变的以及它们有何不同。 人工智能 Artificial Intelligence （AI）、 机器学习 Machine Learning （ML）和 深度学习 Deep Learning （DL）通常可以互换使用。但是，它们并不完全相同。人工智能是最广泛的概念，它赋予机器模仿人类行为的能力。机器学习是将人工智能应用到系统或机器中，帮助其自我学习和不断改进。最后，深度学习使用复杂的算法和深度神经网络来重复训练特定的模型或模式。让我们看看每个术语的演变和历程，以更好地理解人工智能、机器学习和深度学习实际指的是什么。人工智能自过去 70 多年以来，人工智能已经取得了长足的进步。无论我们是否知道，也不管喜欢与否，，它已经渗透到了我们生活的方方面面。在过去十年中，机器学习和深度学习的进步已经在各种规模的行业和组织中创造了人工智能热潮。云服务提供商通过开发免费的开源服务和提供新的场景进一步推动的这种势头。人工智能可能是自 1956 年以来最受关注的概念。到 2015 年，GPU 的广泛使用使并行处理更快、更强大、更便宜。而愈加廉价的存储可以大规模地存储大数据（从纯文本到图像、映射等）。这产生了对数据分析的需求，它被更普遍地称为 数据科学 data science ，导致机器学习发展为实现人工智能的方法。机器学习机器学习是使用算法来处理、学习和理解或预测可用数据的模式。最近，软件开发的低代码和无代码概念被用作机器学习中的自学习过程，它给出了完成特定任务的特定指令。通过使用数据和算法对机器进行“训练”，使其能够学习如何执行任务，更重要的是，将学习应用到不断发展的过程中。机器学习是在开发者社区专注于 AI 时发展起来的，然后发展了算法决策树学习、逻辑编程、聚类、并行处理和强化学习。这些都是朝着正确方向迈出的良好一步，但不足以解决世界感兴趣的场景。深度学习深度学习是神经网络和机器学习的进化，是人工智能社区的创意。它学习了人类思维在特定场景中的工作方式，然后在这项工作上比人类做得更好！例如，IBM 的 Watson 与自己下国际象棋，并在游戏中取得了很大进步，最终击败了世界冠军。谷歌的 AlphaGo 也学会了如何玩围棋游戏，一遍又一遍地玩它以提高自己，并成为冠军。人工智能、机器学习和深度学习正在不断发展。参与数据科学的每个人都希望推进这些概念以改善我们的日常生活。而开源社区、私营企业、科学家和政府机构都在为此共同努力。总而言之，虽然 AI 有助于创建智能机器，但机器学习有助于构建 AI 驱动的应用。深度学习是机器学习的一个子集。它通过利用复杂算法处理大量数据来训练特定模型。由于狭义 AI 极难开发，机器学习正在通过刚性计算解决这一领域的机遇。至少对于实现通用 AI，深度学习有助于将 AI 和机器学习结合在一起。via: https://www.opensourceforu.com/2022/08/ai-ml-and-dl-whats-the-difference/作者：Bala Kalavala 选题：lkxed 译者：geekpi 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

学习人工智能如何入门
type: item
date: 2018-12-18T03:31:24+08:00
description: 在你开始从事人工智能之前，你需要先了解人类的智能。我曾经问过别人、也被别人问过关于学习人工智能（AI）最好的方式是什么？我应该去阅读什么书？我应该去看什么视频？后面我将讲到这些，但是，考虑到人工智能涉及很多领域，我把这个问题分开来讲可能更好理解。学习人工智能很重要的一点是区别开研究方面和应用方面。Google 的 Cassie Kozyrkov 在近日于伦敦举行的 O'Reilly 人工智能会议的一个演讲中 描述了这个区别，并且这是一个很好的演讲。人工智能研究在本质上是学术性的，在你能够获得人工智能的某些细节之前，需要大量的跨各类学科的数学知识。这部分的人工智能关注于算法和驱动人工智能发展的工具。比如，什么样的神经网络结构能够改善视觉识别的结果？我们如何使无监督学习成为更有用的方法？我们能否找到一个更好的方法，去理解深度学习流水线是如何得出答案的？另一方面，人工智能应用更多是关于使用现有工具去获取有用的结果。开源在这里发挥了一个重要的作用，那就是免费提供了易于使用的、各种语言的软件。公有云提供商也致力于提供大量的机器学习、模型、以及数据集，这使得人工智能的入门比其它的要简单的多。在这个问题上我想补充一点，那就是人工智能的从业者不应该将他们的工具视为神秘地输出答案的黑匣子。至少，他们应该去了解不同技术、模型、和数据采集方法的限制和潜在偏差。只是不需要去深入研究他们工具链中每个部分的理论基础。虽然在日常工作中人工智能可能并不那么重要，但理解人工智能的大量的背景知识还是很有用的。人工智能已经超越了神经网络上深度学习的狭窄范围，目前神经网络上的强化学习和监督学习已经取得重要成就。例如，人工智能经常被视为是增强（而不是替代）人类判断和决策的一种方法。但是在机器和人类之间交换信息还有其自身的缺陷。有了这些背景知识，下面是的一些研究领域和资源，你可能发现会很有用。研究人工智能在很多方面，用于人工智能研究的一个资源清单，可以反映出本科（甚至是研究生）的计算机科学项目都是专注于人工智能。最主要的区别是，你起草的教学大纲比起传统的大纲更关注于跨学科。你的计算机科学和数学背景知识决定了你的起点。如果你的计算机科学和数据背景知识很差或已经荒芜了，但你还希望能够深入了解人工智能的基本原理，那么从一些数学课程开始将会让你受益。MOOC 上像非盈利的 edX 平台和 Coursera 上都有许多可供你选择的课程（这两个平台都对认证收费，但 edX 上所有的课程，对旁听者是全免费的）。典型的基础课程包括：MIT 的微积分课程，从微分开始学习线性代数 （德克萨斯大学）概率与统计，比如 MIT 的 概率 —— 不确定性与数据科学从一个研究的角度去深入人工智能，你可能需要深入所有的这些数据领域，甚至更多。但是上面的内容应该让您在深入研究机器学习和AI之前大致了解可能是最重要的研究分支。除了 MOOC 之外，像 MIT OpenCourseWare 这样的资源也提供了大量的数学和计算机科学课程的大纲和各种支持材料。有了这些基础，你就可以学习更专业的人工智能课程了。吴恩达从他在斯坦福大学时教的 “AI MOOC” 就是整个在线课程领域中最早流行起来的课程之一。今天，他的 神经网络和深度学习 也是 Coursera 深度学习专业的一部分。在 edX 上也有相关的一些项目，比如，哥伦比亚大学提供的一个 人工智能 MicroMasters。除了课程之外，也可以在网上找到各种范例和其它学习材料。这些包括：神经网络和深度学习MIT 出版的 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 的《深度学习》应用人工智能人工智能应用更关注于使用可用的工具，而不是去构建新工具。对一些底层的数学，尤其是统计学的了解仍然是非常有用的 —— 甚至可以说是必需的 —— 但对这些知识的了解程度不像研究人工智能的要求那么高。在这里编程是核心技能。虽然可以使用不同的编程语言去做，但是一些库和工具集 —— 比如 Python 的 PyTorch，依赖于 Python，所以这是一个应该掌握的好技能。尤其是，如果你有某种程度上的编程背景，MIT 的 计算机科学入门和使用 Python 编程，它是基于 MIT 的 6.001 在校课程，是一个非常好的启蒙课程。如果你编程零基础，来自密歇根大学的 Charles Severance 的 人人学编程（Python 使用入门） 是个很好的开端，它不会像 MIT 的课程那样，把你一下子扔进代码的汪洋大海。R 编程语言 也是一个应该增加到你的技能库中的很有用的技能。虽然它在机器学习（ML）中使用的很少，但它在其它数据科学任务中很常见，并且经常与人工智能/机器学习和数据科学的应用实践结合在一起。例如，与组织和清理数据相关的许多任务…

AI 和机器学习中暗含的算法偏见
type: item
date: 2018-04-14T07:18:33+08:00
description: 我们又能通过开源社区做些什么？在我们的世界里，算法无处不在，偏见也是一样。从社会媒体新闻的提供到流式媒体服务的推荐到线上购物，计算机算法，尤其是机器学习算法，已经渗透到我们日常生活的每一个角落。至于偏见，我们只需要参考 2016 年美国大选就可以知道，偏见是怎样在明处与暗处影响着我们的社会。很难想像，我们经常忽略的一点是这二者的交集：计算机算法中存在的偏见。与我们大多数人的认知相反，科技并不是客观的。 AI 算法和它们的决策程序是由它们的研发者塑造的，他们写入的代码，使用的“训练”数据还有他们对算法进行应力测试 的过程，都会影响这些算法今后的选择。这意味着研发者的价值观、偏见和人类缺陷都会反映在软件上。如果我只给实验室中的人脸识别算法提供白人的照片，当遇到不是白人照片时，它不会认为照片中的是人类 。这结论并不意味着 AI 是“愚蠢的”或是“天真的”，它显示的是训练数据的分布偏差：缺乏多种的脸部照片。这会引来非常严重的后果。这样的例子并不少。全美范围内的州法院系统 都使用“黑盒”对罪犯进行宣判。由于训练数据的问题，这些算法对黑人有偏见 ，他们对黑人罪犯会选择更长的服刑期，因此监狱中的种族差异会一直存在。而这些都发生在科技的客观性伪装下，这是“科学的”选择。美国联邦政府使用机器学习算法来计算福利性支出和各类政府补贴。但这些算法中的信息，例如它们的创造者和训练信息，都很难找到。这增加了政府工作人员进行不平等补助金分发操作的几率。算法偏见情况还不止这些。从 Facebook 的新闻算法到医疗系统再到警用携带相机，我们作为社会的一部分极有可能对这些算法输入各式各样的偏见、性别歧视、仇外思想、社会经济地位歧视、确认偏误等等。这些被输入了偏见的机器会大量生产分配，将种种社会偏见潜藏于科技客观性的面纱之下。这种状况绝对不能再继续下去了。在我们对人工智能进行不断开发研究的同时，需要降低它的开发速度，小心仔细地开发。算法偏见的危害已经足够大了。我们能怎样减少算法偏见？最好的方式是从算法训练的数据开始审查，根据 微软的研究人员 所说，这方法很有效。数据分布本身就带有一定的偏见性。编程者手中的美国公民数据分布并不均衡，本地居民的数据多于移民者，富人的数据多于穷人，这是极有可能出现的情况。这种数据的不平均会使 AI 对我们是社会组成得出错误的结论。例如机器学习算法仅仅通过统计分析，就得出“大多数美国人都是富有的白人”这个结论。即使男性和女性的样本在训练数据中等量分布，也可能出现偏见的结果。如果训练数据中所有男性的职业都是 CEO，而所有女性的职业都是秘书（即使现实中男性 CEO 的数量要多于女性），AI 也可能得出女性天生不适合做 CEO 的结论。同样的，大量研究表明，用于执法部门的 AI 在检测新闻中出现的罪犯照片时，结果会 惊人地偏向 黑人及拉丁美洲裔居民。在训练数据中存在的偏见还有很多其他形式，不幸的是比这里提到的要多得多。但是训练数据只是审查方式的一种，通过“应力测验”找出人类存在的偏见也同样重要。如果提供一张印度人的照片，我们自己的相机能够识别吗？在两名同样水平的应聘者中，我们的 AI 是否会倾向于推荐住在市区的应聘者呢？对于情报中本地白人恐怖分子和伊拉克籍恐怖分子，反恐算法会怎样选择呢？急诊室的相机可以调出儿童的病历吗？这些对于 AI 来说是十分复杂的数据，但我们可以通过多项测试对它们进行定义和传达。为什么开源很适合这项任务？开源方法和开源技术都有着极大的潜力改变算法偏见。现代人工智能已经被开源软件占领，TensorFlow、IBM Watson 还有 scikit-learn 这类的程序包都是开源软件。开源社区已经证明它能够开发出强健的，经得住严酷测试的机器学习工具。同样的，我相信，开源社区也能开发出消除偏见的测试程序，并将其应用于这些软件中。调试工具如哥伦比亚大学和理海大学推出的 DeepXplore，增强了 AI 应力测试的强度，同时提高了其操控性。还有 麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室完成的项目，它开发出敏捷快速的样机研究软件，这些应该会被开源社区采纳。开源技术也已经证明了其在审查和分类大组数据方面的能力。最明显的体现在开源工具在数据分析市场的占有率上（Weka、Rapid Miner 等等）。应当由开源社区来设计识别数据偏见的工具，已经在网上发布的大量训练数据组比如 Kaggle 也应当使用这种技术进行识别筛选。开源方法本身十分适合消除偏见程序的设计。内部谈话、私人软件开发及非民主的决策制定引起了很多问题。开源社区能够进行软件公开的谈话，进行大众化，维持好与大众的关系，这对于处理以上问题是十分重要的。如果线上社团，组织和院校能够接受这些开源特质，那么由开源社区进行消除算法偏见的机器设计也会顺利很多。我们怎样才能够参与其中？…

2018 年 4 个需要关注的人工智能趋势
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date: 2018-01-26T12:36:42+08:00
description: 今年人工智能决策将变得更加透明？无论你的 IT 业务现在使用了多少人工智能，预计你将会在 2018 年使用更多。即便你从来没有涉猎过 AI 项目，这也可能是将谈论转变为行动的一年，德勤董事总经理 David Schatsky 说。他说：“与 AI 开展合作的公司数量正在上升。”看看他对未来一年的AI预测：1、预期更多的企业 AI 试点项目如今我们经常使用的许多现成的应用程序和平台都将 AI 结合在一起。 Schatsky 说：“除此之外，越来越多的公司正在试验机器学习或自然语言处理来解决特定的问题，或者帮助理解他们的数据，或者使内部流程自动化，或者改进他们自己的产品和服务。“除此之外，公司与人工智能的合作强度将会上升。”他说，“早期采纳它的公司已经有五个或略少的项目正在进行中，但是我们认为这个数字会上升到十个或有更多正在进行的计划。” 他说，这个预测的一个原因是人工智能技术正在变得越来越好，也越来越容易使用。2、人工智能将缓解数据科学人才紧缺的现状人才是数据科学中的一个大问题，大多数大公司都在努力聘用他们所需要的数据科学家。 Schatsky 说，AI 可以承担一些负担。他说：“数据科学的实践，逐渐成为由创业公司和大型成熟的技术供应商提供的自动化的工具。”他解释说，大量的数据科学工作是重复的、乏味的，自动化的时机已经成熟。 “数据科学家不会消亡，但他们将会获得更高的生产力，所以一家只能做一些数据科学项目而没有自动化的公司将能够使用自动化来做更多的事情，虽然它不能雇用更多的数据科学家”。3、合成数据模型将缓解瓶颈Schatsky 指出，在你训练机器学习模型之前，你必须得到数据来训练它。 这并不容易，他说：“这通常是一个商业瓶颈，而不是生产瓶颈。 在某些情况下，由于有关健康记录和财务信息的规定，你无法获取数据。”他说，合成数据模型可以采集一小部分数据，并用它来生成可能需要的较大集合。 “如果你以前需要 10000 个数据点来训练一个模型，但是只能得到 2000 个，那么现在就可以产生缺少的 8000 个数据点，然后继续训练你的模型。”4、人工智能决策将变得更加透明AI 的业务问题之一就是它经常作为一个黑匣子来操作。也就是说，一旦你训练了一个模型，它就会吐出你不能解释的答案。 Schatsky 说：“机器学习可以自动发现人类无法看到的数据模式，因为数据太多或太复杂。 “发现了这些模式后，它可以预测未见的新数据。”问题是，有时你确实需要知道 AI 发现或预测背后的原因。 “以医学图像为例子来说，模型说根据你给我的数据，这个图像中有 90％ 的可能性是肿瘤。 “Schatsky 说，“你说，‘你为什么这么认为？’ 模型说：‘我不知道，这是数据给的建议。’”Schatsky 说，如果你遵循这些数据，你将不得不对患者进行探查手术。 当你无法解释为什么时，这是一个艰难的请求。 “但在很多情况下，即使模型产生了非常准确的结果，如果不能解释为什么，也没有人愿意相信它。”还有一些情况是由于规定，你确实不能使用你无法解释的数据。 Schatsky 说：“如果一家银行拒绝贷款申请，就需要能够解释为什么。 这是一个法规，至少在美国是这样。传统上来说，人类分销商会打个电话做回访。一个机器学习模式可能会更准确，但如果不能解释它的答案，就不能使用。”大多数算法不是为了解释他们的推理而设计的。 他说：“所以研究人员正在找到聪明的方法来让 AI 泄漏秘密，并解释哪些变量使得这个病人更可能患有肿瘤。 一旦他们这样做，人们可以发现答案，看看为什么会有这样的结论。”他说，这意味着人工智能的发现和决定可以用在许多今天不可能的领域。 “这将使这些模型更加值得信赖，在商业世界中更具可用性。”via: https://enterprisersproject.com/article/2018/1/4-ai-trends-watch作者：Minda Zetlin 译者：Wuod3n 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

见多识广的人工智能比你认识更多的 XXX 明星
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date: 2017-10-16T06:56:00+08:00
description: 你有没有想过，之所以能够根据自己不同兴趣的组合搜索到需要的视频，是因为有那些每日浏览无数视频内容且对它们进行分类和标记的可怜人存在，然而这些看不见的英雄们却在人工智能面前变得英雄无用武之地。世界上最大的 XXX 电影分享网站 Pornhub 宣布，它将推出新的 AI 模型，利用计算机视觉技术自动检测和识别 XXX 明星的名字。根据 X-rated 网站的消息，目前该算法经过训练后已经通过简单的扫描和对镜头的理解，可以识别超过 1 万名 XXX 明星。Pornhub 说，通过向此 AI 模型输入数千个视频和 XXX 明星的正式照片，以让它学习如何返回准确的名字。为了减小错误，这个成人网站将向用户求证由 AI 提供的标签和分类是否合适。用户可以根据结果的准确度，提出支持或是反对。这将会让算法变得更加智能。“现在，用户可以根据自身喜好寻找指定的 XXX 明星，我们也能够返回给用户尽可能精确的搜索结果，” PornHub 副总裁 Corey Price 说。“毫无疑问，我们的模型也将在未来的发展中扮演关键角色，尤其是考虑到每天有超过 1 万个的视频添加到网站上。”“事实上，在过去的一个月里，我们测试了这个模型的测试版本，它（每天）可以扫描 5 万段视频，并且向视频添加或者移除标签。”除了识别表演者，该算法还能区分不同类别的内容：比如在 “Public” 类别下的是户外拍摄的视频，以及 “Blonde” 类别下的视频应该至少有名金发女郎。XXX 公司计划明年在 AI 模型的帮助下，对全部 500 万个视频编目，希望能让用户更容易找到与他们的期望最接近的视频片段。早先就有研究人员借助计算机视觉算法对 XXX 电影进行描述。之前就有一名开发者使用微软的人工智能技术来构建这个机器人，它可以整天观察和解读各种内容。Pornhub 似乎让这一想法更进一步，这些那些遍布全球的视频审看员的噩梦。虽然人工智能被发展到这个方面可能会让你感觉有些不可思议，但 XXX 业因其对搜索引擎优化技术的狂热追求而闻名。事实上，成人内容服务一直以来都有广泛市场，且受众不分年龄，这也是这些公司盈利的重要组成部分。但是，这些每日阅片无数、兢兢业业为其分类的人们可能很快就会成为自动化威胁的牺牲品。但从好的一面看，他们终于有机会坐下来让自动化为他们工作。via: https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2017/10/11/pornhub-ai-watch-tag/作者：MIX 译者：东风唯笑 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

机器学习实践指南
type: item
date: 2017-09-28T14:34:58+08:00
description: 你可能在各种应用中听说过 机器学习 machine learning （ML），比如垃圾邮件过滤、光学字符识别（OCR）和计算机视觉。开启机器学习之旅是一个涉及多方面的漫长旅途。对于新手，有很多的书籍，有学术论文，有指导练习，有独立项目。在这些众多的选择里面，很容易迷失你最初想学习的目标。所以在今天的文章中，我会列出 7 个步骤（和 50 多个资源）帮助你开启这个令人兴奋的计算机科学领域的大门，并逐渐成为一个机器学习高手。请注意，这个资源列表并不详尽，只是为了让你入门。 除此之外，还有更多的资源。1、 学习必要的背景知识你可能还记得 DataCamp 网站上的学习数据科学这篇文章里面的信息图：数学和统计学是开始机器学习（ML）的关键。 基础可能看起来很容易，因为它只有三个主题。 但不要忘记这些实际上是三个广泛的话题。在这里需要记住两件非常重要的事情：首先，你一定会需要一些进一步的指导，以了解开始机器学习需要覆盖哪些知识点。其次，这些是你进一步学习的基础。 不要害怕花时间，有了这些知识你才能构建一切。第一点很简单：学习线性代数和统计学是个好主意。这两门知识是必须要理解的。但是在你学习的同时，也应该尝试学习诸如最优化和高等微积分等主题。当你越来越深入 ML 的时候，它们就能派上用场。如果是从零开始的，这里有一些入门指南可供参考：Khan 学院 对于初学者是非常好的资源，可以考虑学习他们的线性代数和微积分课程。在 麻省理工学院 OpenCourseWare 网站上学习线性代数 课程。Coursera course 网站上对描述统计学、概率论和推论统计学的介绍内容。统计学是学习 ML 的关键之一如果你更多喜欢阅读书籍，请参考以下内容： 线性代数及其应用 Linear Algebra and Its Applications 应用线性代数 Applied Linear Algebra 线性代数解决的 3000 个问题 3,000 Solved Problems in Linear Algebra 麻省理工学院在线教材然而，在大多数情况下，你已经对统计学和数学有了一个初步的了解。很有可能你已经浏览过上面列举的的那些资源。在这种情况下，诚实地回顾和评价你的知识是一个好主意，是否有一些领域是需要复习的，或者现在掌握的比较好的？如果你一切都准备好了，那么现在是时候使用 R 或者 Python 应用这些知识了。作为一个通用的指导方针，选择一门语言开始是个好主意。另外，你仍然可以将另一门语言加入到你的技能池里。为什么这些编程知识是必需的？嗯，你会看到上面列出的课程（或你在学校或大学学习的课程）将为你提供关于数学和统计学主题的更理论性的介绍（而不是应用性的）。 然而，ML 非常便于应用，你需要能够应用你所学到的所有主题。 所以最好再次复习一遍之前的材料，但是这次需要付诸应用。如果你想掌握 R 和 Python 的基础，可以看以下课程：DataCamp 上关于 Python 或者 R 的介绍性课程： Python 语言数据科学介绍 或者 R 语言编程介绍。Edx 上关于 Python 或者 R 的介绍性课程： Python 语言数据科学介绍 和 R 语言数据科学介绍。还有很多其他免费的课程。查看 Coursera 或者 Codeacademy 了解更多。当你打牢基础知识后，请查看 DataCamp 上的博客 Python 统计学：40+ 数据科学资源。 这篇文章提供了统计学方面的 40 多个资源，这些资源都是你开始数据科学（以及 ML）需要学习的。还要确保你查看了关于向量和数组的 这篇 SciPy 教程文章，以及使用 Python 进行科学计算的研讨会。要使用 Python 和微积分进行实践，你可以了解下 SymPy 软件包。2、 不要害怕在 ML 的“理论”上浪费时间很多人并不会花很多精力去浏览理论材料，因为理论是枯燥的、无聊的。但从长远来看，在理论知识上投入时间是至关重要的、非常值得的。 你将会更好地了解机器学习的新进展，也能和背景知识结合起来。 这将有助于你保持学习积极性。此外，理论并不会多无聊。 正如你在介绍中所看到的，你可以借助非常多的资料深入学习。书籍是吸收理论知识的最佳途径之一。 它们可以让你停下来想一会儿。 当然，看书是一件非常平静的事情，可能不符合你的学习风格。 不过，请尝试阅读下列书籍，看看它是否适合你： 机器学习教程 Machine Learning textbook ， Tom Mitchell 著，书可能比较旧，但是却很经典。这本书很好的解释介绍了机器学习中最重要的课题，步骤详尽，逐层深入。 机器学习: 使数据有意义的算法艺术和科学 Machine Learning: The Art and Science of Algori…

机器学习的新捷径：通过 SYCL 在 GPU 上加速 C++
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date: 2017-06-14T01:47:00+08:00
description: 在机器学习、计算机视觉以及高性能计算领域，充分利用显卡计算应用程序的能力已成为当前的热门。类似 OpenCL 的技术通过硬件无关的编程模型展现了这种能力，使得你可以编写抽象于不同体系架构的代码。它的目标是“一次编写，到处运行”，不管它是 Intel CPU、AMD 独立显卡还是 DSP 等等。不幸的是，对于日常程序员，OpenCL 的学习曲线陡峭；一个简单的 Hello World 程序可能就需要上百行晦涩难懂的代码。因此，为了减轻这种痛苦，Khronos 组织已经开发了一个称为 SYCL 的新标准，这是一个在 OpenCL 之上的 C++ 抽象层。通过 SYCL，你可以使用干净、现代的 C++ 开发出这些通用 GPU（GPGPU）应用程序，而无需拘泥于 OpenCL。下面是一个使用 SYCL 开发，通过并行 STL 实现的向量乘法事例：#include <vector> #include <iostream> #include <sycl/execution_policy> #include <experimental/algorithm> #include <sycl/helpers/sycl_buffers.hpp> using namespace std::experimental::parallel; using namespace sycl::helpers; int main() { constexpr size_t array_size = 1024*512; std::array<cl::sycl::cl_int, array_size> a; std::iota(begin(a),end(a),0); { cl::sycl::buffer<int> b(a.data(), cl::sycl::range<1>(a.size())); cl::sycl::queue q; sycl::sycl_execution_policy<class Mul> sycl_policy(q); transform(sycl_policy, begin(b), end(b), begin(b), [](int x) { return x*2; }); } } 为了作为对比，下面是一个通过 C++ API 使用 OpenCL 编写的大概对应版本（无需花过多时间阅读，只需注意到它看起来难看而且冗长）。#include <iostream> #include <array> #include <numeric> #include <CL/cl.hpp> int main(){ std::vector<cl::Platform> all_platforms; cl::Platform::get(&all_platforms); if(all_platforms.size()==0){ std::cout<<" No platforms found. Check OpenCL installation!\n"; exit(1); } cl::Platform default_platform=all_platforms[0]; std::vector<cl::Device> all_devices; default_platform.getDevices(CL_DEVICE_TYPE_ALL, &all_devices); if(all_devices.size()==0){ std::cout<<" No devices found. Check OpenCL installation!\n"; exit(1); } cl::Device default_device=all_devices[0]; cl::Context context({default_device}); cl::Program::Sources sources; std::string kernel_code= " void kernel mul2(global int* A){" " A[get_global_id(0)]=A[get_global_id(0)]*2;" " }"; sources.push_back({kernel_code.c_str(),kernel_code.length()}); cl::Program program(context,sources); if(program.build({default_device})!=CL_SUCCESS){ std::cout<<" Error building: "<<program.getBuildInfo<CL_PROGRAM_BUILD_LOG>(default_device)<<…

人工智能正快速入侵我们生活的五个方面
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date: 2017-05-23T17:35:00+08:00
description: 让我们来看看我们已经被人工智能包围的五个真实存在的方面。开源项目正在助推人工智能（AI）进步，而且随着技术的成熟，我们将听到更多关于 AI 如何影响我们生活的消息。你有没有考虑过 AI 是如何改变你周围的世界的？让我们来看看我们日益被我们所改变的世界，以及大胆预测一下 AI 对未来影响。1. AI 影响你的购买决定最近 VentureBeat 上的一篇文章，“AI 将如何帮助我们解读千禧一代”吸引了我的注意。我承认我对人工智能没有思考太多，也没有费力尝试解读千禧一代，所以我很好奇，希望了解更多。事实证明，文章标题有点误导人，“如何卖东西给千禧一代”或许会是一个更准确的标题。根据这篇文章，千禧一代是“一个令人垂涎的年龄阶段的人群，全世界的市场经理都在争抢他们”。通过分析网络行为 —— 无论是购物、社交媒体或其他活动 - 机器学习可以帮助预测行为模式，这将可以变成有针对性的广告。文章接着解释如何对物联网和社交媒体平台进行挖掘形成数据点。“使用机器学习挖掘社交媒体数据，可以让公司了解千禧一代如何谈论其产品，他们对一个产品类别的看法，他们对竞争对手的广告活动如何响应，还可获得很多数据，用于设计有针对性的广告，"这篇文章解释说。AI 和千禧一代成为营销的未来并不是什么很令人吃惊的事，但是 X 一代和婴儿潮一代，你们也逃不掉呢！（LCTT 译注：X 一代指出生于 20 世纪 60 年代中期至 70 年代末的美国人，婴儿潮是指二战结束后，1946 年初至 1964 年底出生的人）人工智能根据行为变化，将包括城市人在内的整个人群设为目标群体。例如， Raconteur 上的一篇文章 —— “AI 将怎样改变购买者的行为”中解释说，AI 在网上零售行业最大的力量是它能够迅速适应客户行为不断变化的形势。人工智能创业公司 Fluid AI 首席执行官 Abhinav Aggarwal 表示，他公司的软件被一个客户用来预测顾客行为，有一次系统注意到在暴风雪期间发生了一个变化。“那些通常会忽略在一天中发送的电子邮件或应用内通知的用户现在正在打开它们，因为他们在家里没有太多的事情可做。一个小时之内，AI 系统就适应了新的情况，并在工作时间开始发送更多的促销材料。”他解释说。AI 正在改变我们怎样花钱和为什么花钱，但是 AI 是怎样改变我们挣钱的方式的呢？2. 人工智能正在改变我们如何工作Fast 公司最近的一篇文章“2017 年人工智能将如何改变我们的生活”中说道，求职者将会从人工智能中受益。作者解释说，除更新薪酬趋势之外，人工智能将被用来给求职者发送相关职位空缺信息。当你应该升职的时候，你很可能会得到一个升职的机会。人工智能也可以被公司用来帮助新入职的员工。文章解释说：“许多新员工在刚入职的几天内会获得大量信息，其中大部分都留不下来。” 相反，机器人可能会随着时间的推移，当新员工需要相关信息时，再向他一点点“告知信息”。Inc. 有一篇文章“没有偏见的企业：人工智能将如何重塑招聘机制”，观察了人才管理解决方案提供商 SAP SuccessFactors 是怎样利用人工智能作为一个工作描述“偏见检查器”，以及检查员工赔偿金的偏见。《Deloitte 2017 人力资本趋势报告》显示，AI 正在激励组织进行重组。Fast 公司的文章“AI 是怎样改变公司组织的方式”审查了这篇报告，该报告是基于全球 10,000 多名人力资源和商业领袖的调查结果。这篇文章解释说："许多公司现在更注重文化和环境的适应性，而不是聘请最有资格的人来做某个具体任务，因为知道个人角色必须随 AI 的实施而发展。" 为了适应不断变化的技术，组织也从自上而下的结构转向多学科团队，文章说。3. AI 正在改变教育AI 将使所有教育生态系统的利益相关者受益。尽管教育预算正在缩减，但是教室的规模却正在增长。因此利用技术的进步有助于提高教育体系的生产率和效率，并在提高教育质量和负担能力方面发挥作用。根据 VentureBeat 上的一篇文章“2017 年人工智能将怎样改变教育”，今年我们将看到 AI 对学生们的书面答案进行评分，机器人回答学生的问题，虚拟个人助理辅导学生等等。文章解释说：“AI 将惠及教育生态系统的所有利益相关者。学生将能够通过即时的反馈和指导学习地更好，教师将获得丰富的学习分析和对个性化教学的见解，父母将以更低的成本看到他们的孩子的更好的职业前景，学校能够规模化优质的教育，政府能够向所有人提供可负担得起的教育。"4. 人工智能正在重塑医疗保健2017 年 2 月 CB Insights 的一篇文章挑选了 106 个医疗保健领域的人工智能初创公司，它们中的很多在过去几年中提高了第一次股权融资。这篇文章说：“在 24 家成像和诊断公司中，19 家公司自 2015 年 1 月起就首次…