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​ 编者按:近年来,聊天机器人在飞速发展,很多人也对机器人的对话系统产生了很大兴趣。近期,北京航空航天大学—微软亚洲研究院联合培养博士生吴俣应邀参加了PaperWeekly优质论文线上直播分享活动,带大家回顾了近几年来聊天机器人的发展,对比了检索式和生成式聊天机器人的优缺点,并以第一作者的身份解读了北京航空航天大学和微软亚洲研究院在AAAI 2018上发表的有关基于动态词表对话生成研究的论文Neural Response Generation with Dynamic Vocabularies。 一起来看看吧!文章转载自公众号“PaperWeekly”。


浅析对话系统

对话系统主要分为两类,一类是任务型,另一类是非任务型。任务型对话系统主要应用于企业客服、订票、天气查询等场景,非任务型驱动对话系统则是指以微软小冰为代表的聊天机器人形式。 

之所以强调这一点,是因为今年我在ACL发表了一篇论文,有同学发邮件问我为什么参考了论文和源代码,还是无法让聊天机器人帮忙订披萨。我只能说,目前聊天机器人实在种类繁多

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​编者按:我们正淹没在大数据的河流里,数据之间的相互关系蕴含着丰富的信息,但也常常被我们忽略。本文中,加州大学圣克鲁兹分校计算机科学系教授、美国人工智能学会(AAAI)院士Lise Getoor讲述了图识别是如何依靠数据做出推理的,并给出了自己对于概率软性逻辑PSL优越性和可能应用的看法。Lise Getoor表示我们还需要对图进行更多的机器学习,考虑各种关联结点之间的复杂关系。


南加州大学圣克鲁兹分校计算机科学系教授Lise Getoor

(以下为Lise Getoor教授分享的精简版文字整理)


我们正淹没在大数据的河流里,大数据并非是平的,而是多模态、多关系、兼具时空、多媒体的。目前的AI技术,特别是机器学习,它将丰富复杂数据平放到矩阵的形式当中。我们当下所做的一些工作很可能忽视了数据当中的很多丰富信息,其中很重要的一点就是错误假设了数据之间的相互关系。作为研究者和开发者,我们需要考虑到这些图的结构和相关的环境因素。

我想首先和大家说说三种

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编者按:美国总统特朗普访华期间,他6岁的外孙女阿拉贝拉用中文普通话演唱和背诵传统诗歌的视频在中国社交媒体上引起广泛关注,可以感受得到,越来越多的人对中文学习充满了兴趣。智能私教微软小英帮助很多中国人解决了练习英语的难题。现在,为了让“歪果仁”朋友也能说一口顺流的中文,我们又派出了新的AI贴心私教——Microsoft Learn Chinese。


想要学习好一门外语,大量的语言练习是必不可少的,但是如何能找到一个有时间、有能力、有耐心的陪练可是难倒了一大批小伙伴。之前微软亚洲研究院研发的贴心英语私教微软小英就完美地帮助学英语的同学解决了这一困难,让随时随地练英语的梦想不再遥不可及。


练习英语的问题被解决,可你有没有想过正在努力学习中文的国际友人也有着相似的烦恼呢?为了帮助中文学习者解决这一难题,微软小英团队基于小英的底层技术开发了一个免费的智能手机应用——Microsoft Learn Chinese,一位24小时待命的人工智能语言学习助手。


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编者按:信息革命的浪潮浩浩汤汤,越来越多的人将注意力转向人工智能,想探索它对人类生产生活所产生的可能影响。人工智能的下一步发展将主要来自深度学习,在这个领域中,更多令人兴奋的话题在等待我们探讨:神经网络、图像识别、语言翻译······

本文是第十九届“二十一世纪的计算”大会精选系列的第四篇,康奈尔大学计算机系教授、1986年图灵奖获得者、电气电子工程师学会(IEEE)及美国计算机协会(ACM)院士John Hopcroft将就AI革命这一话题为大家带来精彩讲解。​


康奈尔大学计算机系教授,1986年图灵奖获得者John Hopcroft

​​

(以下为John Hopcroft分享的精简版文字整理)


一百多年前,工业革命成功帮助人类实现了许多物理任务的自动化。而现在,我们正面临一场前所未有的信息革命,越来越多的人将自动化构想投射到智能任务上,而这势必会对人类生活产生深刻的影响,深度学习就是其中一个非常重要的方面。

在1960年左右,

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编者按:近几年来,医疗和人工智能碰撞出了相当多的火花,大量资金短期投入到医疗领域当中。然而在微软亚洲研究院副院长张益肇博士看来,人工智能医疗是一场持久战,大家一定要沉下心多调研、多思考、多学习。


人工智能大潮之下,微软在医疗领域又有哪些布局?近日,张益肇博士接受雷锋网AI掘金志的专访,解读了“AI 医疗”可能带来的巨大变革。本文授权转载自公众号“AI掘金志”。


“作为一个研究人工智能二十多年,同时在医学影像处理方向耕耘八年的过来人。我认为现阶段医疗人工智存在的一大挑战是,从业者们既没捋顺流程,也没想清模式。单纯觉得我有AI技术,有几家合作医院,就能大干一场。现在风口的确很火,很多基金也愿意投钱。但医疗与其他行业不同,它是一个文火慢炖的过程,不见得那么容易。”


在微软亚洲研究院副院长张益肇博士接受专访的一个多小时里,他不断在强调人工智能在医疗领域的长期价值,但也有存在一些短期的担忧。以下是雷锋网AI掘金志与张益肇博士的访谈内容:


您怎么看待今年医学影像 AI大热的现象
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编者按:在第二届微软亚洲研究院院友年度大会的“ 投资未来” 论坛上,微软亚洲研究院的几位前任院长、副院长——创新工场CEO李开复、源码资本合伙人张宏江、海尔集团CTO赵峰、硬蛋CTO李世鹏坐在一起,与院友们聊了聊当前炙手可热的人工智能创业,探讨什么人适合创业,如何拿到融资等一系列热门问题。

本文授权转载自36氪(微信公众号:wow36kr),作者石亚琼。


硬蛋CTO李世鹏、创新工场CEO李开复、源码资本合伙人张宏江、海尔集团CTO赵峰

Q:什么样的人适合创业?

李开复认为计算机领域的技术人员都适合创业,但不一定适合做CEO。

创新工场观察到,当前AI创业大概有四个波浪:第一种是互联网AI创业;第二种是商业AI创业;第三种可以说是数字化的AI创业,捕捉新的数据,并使其带来价值;第四种是全面自动化的AI创业。AI创业一定要有AI人才或者技术人才。这四种AI创业其实需要的人是不一样的。

创新工场CEO李开复

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编者按:在第二届微软亚洲研究院院友年度大会的“ 投资未来” 论坛上,微软亚洲研究院的几位前任院长、副院长——创新工场CEO李开复、源码资本合伙人张宏江、海尔集团CTO赵峰、硬蛋CTO李世鹏坐在一起,与院友们聊了聊当前炙手可热的人工智能创业,探讨什么人适合创业,如何拿到融资等一系列热门问题。

本文授权转载自36氪(微信公众号:wow36kr),作者石亚琼。


硬蛋CTO李世鹏、创新工场CEO李开复、源码资本合伙人张宏江、海尔集团CTO赵峰

Q:什么样的人适合创业?

李开复认为计算机领域的技术人员都适合创业,但不一定适合做CEO。

创新工场观察到,当前AI创业大概有四个波浪:第一种是互联网AI创业;第二种是商业AI创业;第三种可以说是数字化的AI创业,捕捉新的数据,并使其带来价值;第四种是全面自动化的AI创业。AI创业一定要有AI人才或者技术人才。这四种AI创业其实需要的人是不一样的。

创新工场CEO李开复

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编者按:在第二届微软亚洲研究院院友年度大会的“ 投资未来” 论坛上,微软亚洲研究院的几位前任院长、副院长——创新工场CEO李开复、源码资本合伙人张宏江、海尔集团CTO赵峰、硬蛋CTO李世鹏坐在一起,与院友们聊了聊当前炙手可热的人工智能创业,探讨什么人适合创业,如何拿到融资等一系列热门问题。

本文授权转载自36氪(微信公众号:wow36kr),作者石亚琼。


硬蛋CTO李世鹏、创新工场CEO李开复、源码资本合伙人张宏江、海尔集团CTO赵峰

Q:什么样的人适合创业?

李开复认为计算机领域的技术人员都适合创业,但不一定适合做CEO。

创新工场观察到,当前AI创业大概有四个波浪:第一种是互联网AI创业;第二种是商业AI创业;第三种可以说是数字化的AI创业,捕捉新的数据,并使其带来价值;第四种是全面自动化的AI创业。AI创业一定要有AI人才或者技术人才。这四种AI创业其实需要的人是不一样的。

创新工场CEO李开复

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​编者按:随着深度学习技术成熟,国内计算机视觉领域的初创公司雨后春笋般涌现。在微软亚洲研究院院友会上,微软全球执行副总裁沈向洋与5位微软亚洲研究院的院友:商汤科技联合创始人兼CEO徐立、旷视科技创始人兼CEO印奇、旷视科技首席科学家孙剑、中科视拓的董事长兼CTO山世光、依图科技业务技术副总裁吴岷坐在一起,共同探讨了计算机视觉领域的发展现状和未来的挑战。


本文授权转载自36氪(微信公众号:wow36kr),作者石亚琼。




人脸识别已经超越人类识别了么?

计算机视觉技术从提出到如今,已经有51年的历史了。深度学习算法出现,对其推动作用巨大。未来五年计算机语音有望会超过人类,但在计算机视觉领域,可能还有一段路要

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​编者按:日前,华为新发布的Mate 10手机系列采用Microsoft Translator技术实现了AI驱动型离线翻译功能。华为Mate 10是首款具有NPU(专用神经处理单元)的手机,可用于加速AI的计算任务。它独有的硬件加速能力,结合Microsoft Translator在神经网络离线文本翻译方面的技术成果,为用户提供了业界独一无二的离线语言体验:无需互联网连接即可实现神经网络翻译功能。


华为携手Microsoft Translator,借助AI的力量突破了语言屏障,将离线文本和图片翻译的功能体验提升到了可与在线产品相媲美的水平。


华为携手Microsoft Translator,对于华为Mate 10的用户意味着什么?


不妨设想一下,旅途中的你如何借助Microsoft Translator应用来问路或看懂餐厅菜单呢?你可以依靠手机上的漫游功能进行在线翻译,但需要支付一定的流量费用;或者你可以提前下载脱机数据包,但翻译的结果可能无法与在线神经网络翻译相比拟。


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