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7月12日,微软合作伙伴大会Inspire在华盛顿特区如火如荼地举行。同一天,在相隔5个时区的伦敦,微软还举办了一场关于人工智能的发布会。这是一场智能技术和情感体验两相交融的科技盛宴,既有黑科技,也有让你为之动容的人文关怀。听说你错过了发布会?精彩内容继续回放,集齐六大亮点召唤神龙啦!


1、成立微软研究院人工智能中心(MSR AI)

​微软宣布成立微软研究院人工智能中心,聚焦于解决最复杂的人工智能挑战。团队拥有100多名来自人工智能各个研究子领域的科学家和工程师,包括认知、学习、推理以及自然语言处理,在迎战技术难题的同时,致力于加速将最新的人工智能研究成果转化为产品与服务,让技术尽快为客户和社会造福。新研究中

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导读:出自微软亚洲研究院的Graph Engine是一个基于内存的分布式大规模图数据处理引擎,能够帮助用户高效地处理大规模图数据,且更方便地构建实时查询应用和高吞吐量的离线分析平台。自2015年发布以来,Graph Engine受到了来自学术界和工业界的广泛关注。点击【阅读原文】访问Graph Engine 的GitHub页面(https://github.com/Microsoft/GraphEngine)。


今天,我们邀请了Graph Engine的主要设计者与开发者之一,微软亚洲研究院机器学习组副研究员李亚韬为大家详解Graph Engine,并演示一些快速上手的实例。


(以下文字整理,内容略有精简)


首先,我们来回顾一下NOSQL中一种很重要的系统——键值存储器 (Key-Value stores)。Key-Value stores是一个字典形式的索引存储系统,里面所有数据都按照Key去索引,每个Key对应一个唯一值。这就像是各种语言,如Python、Java中的Dictionary或者Map。

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上周,微软亚洲研究院与华夏基金共同举办了战略合作发布会,宣布双方将就人工智能在金融服务领域的应用展开战略合作研究。那么在金融领域,人工智能的道路会是怎样一幅画面呢?

发布会上,来自金融投资界和科技界两个领域的最强大脑们,就AI与投资结合所带来的机会及相关问题展开了头脑风暴。特别就两个非常重要的问题进行了讨论:首先,AI会不会改变我们的投资生活。其次,这样的一种改变对我们的财富管理意味着什么?

今天,我们与大家一起回顾科技、金融专家们是如何看待AI与投资结合的未来,发布会全纪录如下(文字内容略有精简)。


AI 投资将为金融领域带来什么样的创造力和智慧


● 洪小文:微软希望让人工智能真正造福投资者


纵观各种创新的技术,人工智能无疑是近年来全民的热词,可是这个热词对微软来说,却是一个老话题。20多年来,微软研究院在云计算、大数据、机器学习、语音识别、图像识别

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编者按:上个月,我们发表的“AI修图黑科技,Geek也能艺术范”一文中介绍了微软亚洲研究院在图片风格化方面的技术革新。读者纷纷表示希望可以早日用上这个修图黑科技。今天,相机应用Microsoft Pix iOS版更新了新功能,正是基于文中介绍的风格迁移技术,你现在就可以通过这项黑科技去创造媲美大师的作品啦。

微软专为iPhone和iPad打造的基于人工智能技术的相机应用Microsoft Pix最近推出了一项新功能,可以自动为随手拍摄的照片增加艺术化风格,模仿陈列在阿姆斯特丹、巴黎和纽约的著名画廊里的绘画杰作及艺术摄影作品。

这一功能由微软亚洲研究院、Skype团队和Pix团队共同开发,是iOS版Microsoft Pix的重要新功能之一,这款应用通过微软研究人员开

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周明 微软亚洲研究院副院长

近日,微软亚洲研究院副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上,与大家讲解了自然语言处理(NLP)的最新进展,以及未来的研究方向,以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写,略有删减。 

周明博士于1999年加入微软亚洲研究院,不久开始负责自然语言研究组。近年来,周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰(中国)、Rinna(日本)、Zo(美国)等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文(包括50篇以上的ACL文章),拥有国际发明专利40余项。


微软亚洲研究院在机器翻译、中国文化、聊天机器人和阅读理解的最新进展


机器翻译


今年微软首先在语音翻译上全面采用了神经网络机器翻译,并拓展了新的翻译功能,我们叫做Microsoft Translator Live Feature(现场翻译功能),在演讲和开会时,实时自动在手机端或桌面端,把演讲者的话翻译成多种语言。

图1 神经网络机器翻译

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如同视觉是人们获取信息的主要渠道一样,计算机视觉也是人工智能研究领域的核心问题之一,已有几十年的研究历史。顾名思义,计算机视觉是研究如何让电脑“看懂”图像,例如,对图像中的物体进行识别、分割、跟踪和三维几何测量等。

由于同样的物体在图像中可能呈现出不同的大小、姿态、视角变化甚至非刚体形变,因此如何适应这些复杂的几何形变是物体识别的主要难点,同时也是计算机视觉领域多年来关注的核心问题。很多传统经典方法,如尺度不变的特征变换(scale invariant feature transform, or SIFT)和可变形部件模型(deformable part models)等,都旨在解决这一问题。然而,由于人工设计特征的局限性,传统视觉方法在物体识别问题上多年来并未取得突破性的进展。

不久前,微软亚洲研究院视觉计算组的研究员在arXiv上公布了一篇题为“Deformable Convolutional Networks”(可变形卷积网络)的论文,首次在卷积神经网络(convolutional neutral networks,CNN)中引入了学习空间几何形

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Yoshua Bengio


今年1月份,微软收购深度学习初创公司Maluuba时,Maluuba公司德高望重的顾问、深度学习先驱Yoshua Bengio也接手了微软的人工智能研究顾问工作。最近,Bengio以蒙特利尔学习算法研究所负责人的身份访问了微软位于华盛顿州雷德蒙的园区,并与员工们举行了座谈。本文是此次座谈内容的实录。(本文译自A conversation with AI pioneer Yoshua Bengio, 请点击网址即可查看。

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你离成为人工智能专家,还有多远的距离?

近日,四位来自微软亚洲研究院的AI大咖在中国科技大学进行了一场以“开启智能计算的研究之门”为主题的前沿分享。这四位嘉宾分别是:


● 首席研究员刘铁岩——人工智能的挑战与机遇

● 资深研究员谢幸——用户画像、性格分析与聊天机器人

● 首席研究员童欣——数据驱动方法在图形学中的应用

● 首席研究员曾文军——当机器学习遇到大视频数据


目前,我们已经发布了刘铁岩博士的演讲——人工智能的挑战与机遇,谢幸博士的演讲——

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人类今天面临的最重要课题之一就是人工智能。纵观人类历史上的诸多创新,像汽车、印刷机、蒸汽机、载人飞机、火箭和人造卫星……它们都不只是孤立的创新,更是推动人类在浩瀚无垠的各领域里迅猛发展的加速器。

早在25年前,微软研究院成立伊始,我们就设想着有一天能创造出通用人工智能,能听、会看、可讲,还能理解人类思维。今天的我们,可能比以往任何一个时刻都更接近这个美好愿望。人工智能不仅使人类的视野得以延展,还让我们的脑力更加强大。

如果说2016年是人工智能元年,那么2017年则可视为人工智能政策的元年。刚刚过去的两会,人工智能登上了热词榜,不仅被写入代表提案,还出现在总理政府工作报告中。毋庸置疑,人工智能的发展迎来了最好的时代。

但作为当前最前端的科技研究,人工智能在普通大众眼中多少有些“深不可测”——复杂的知识结构,天文般的代码,还有云山雾绕的术语。微软深信,这种关乎人类共同体发展的突破性技术应当惠及每个人,向全球公民普及人工智能知识

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人类今天面临的最重要课题之一就是人工智能。纵观人类历史上的诸多创新,像汽车、印刷机、蒸汽机、载人飞机、火箭和人造卫星……它们都不只是孤立的创新,更是推动人类在浩瀚无垠的各领域里迅猛发展的加速器。

早在25年前,微软研究院成立伊始,我们就设想着有一天能创造出通用人工智能,能听、会看、可讲,还能理解人类思维。今天的我们,可能比以往任何一个时刻都更接近这个美好愿望。人工智能不仅使人类的视野得以延展,还让我们的脑力更加强大。

如果说2016年是人工智能元年,那么2017年则可视为人工智能政策的元年。刚刚过去的两会,人工智能登上了热词榜,不仅被写入代表提案,还出现在总理政府工作报告中。毋庸置疑,人工智能的发展迎来了最好的时代。

但作为当前最前端的科技研究,人工智能在普通大众眼中多少有些“深不可测”——复杂的知识结构,天文般的代码,还有云山雾绕的术语。微软深信,这种关乎人类共同体发展的突破性技术应当惠及每个人,向全球公民普及人工智能知识

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