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微软联手Facebook发布AI生态系统，人工智能能判断是否直男

文 | 前方智能 伐木丁丁

微软联手Facebook发布AI生态系统，挑战Google TensorFlow

最新消息，北京时间9月8日凌晨微软联手Facebook发布AI生态系统，推出 Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，这是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。

ONNX是迈向开放生态系统的第一步，AI开发人员可以轻松地在最先进的工具之间转换，并选择最适合他们的组合。

但是，现在系统支持的框架只有Caffe2，PyTorch 和Cognitive Toolkit （CNTK），谷歌的TensorFlow并没有被包含在内。

在TensorFlow的市场份额迅猛增长的当下，两家企业的联手，似乎有特别的意味。

给非神经网络专业人士尽量简单滴解释一下具体怎么回事：

人工智能的实现技术主要是深度学习神经网络而神经网络训练和使用（推理）通常采用一种主流的深度学习框架或库主流的框架或库和他们的主导者、主要支持者有以下这些：

TensorFlow (Google)

Caffe/Caffe2 (Facebook)

CNTK（微软）

MXNet（亚马逊为主）

PyTorch

外表出卖内心，人工智能能知道你是否是直男

9月8日消息，据国外媒体报道，日前斯坦福大学研究人员开发的一个算法能够根据面部照片推测出该人士的性别取向。通过对约会网站上公开的面部照片进行测试，其准确率达到91%,但同时也为社会带来了伦理方面的思考。

根据新的研究，人工智能能够基于面部照片准确地推测出照片的主人是同性恋还是直男（女），这似乎表明机器对于人类性取向有更准确的辨识度。

斯坦福大学的研究发现，计算机算法区分同性恋和直男的准确度为81％，而对女性照片的性取向辨识度为74％，这一研究引发了性取向的生物学起源，面部检测技术的伦理问题以及这种软件是否违反人身隐私或被滥用于反LGBT目的等方面的讨论。

相关研究发表在《人格与社会心理学》杂志上，这种人工智能的测试是基于在美国约会网站上公开发布的超过35,000张男女面部图像样本。研究人员Michal Kosinski和Yilun Wang利用“深层神经网络”从图像中提取相关性别特征，这意味着他们打造了一个复杂的数学系统，应用了基于大数据集的视觉分析。

研究发现，同性恋男女往往性别特征不够明显，本质上讲同性恋男性似乎更加女性化，反之亦然。这些数据还确定了一些趋势，包括同性恋男子的鼻子比直男更狭窄，更长，同时额头也更大。与直女相比，同性恋女性的颌骨较大，额头较小。

西门子收购自动驾驶公司，利用深度学习模拟车祸现场

很多人不知道的是，在汽车行业西门子的地位其实不可动摇。

近期他们收购了一家面向汽车行业提供仿真软件、工程和测试服务的全球供应商TASS International，耗资2.1亿元，开始大跨步的进入自动驾驶领域。

是的，自动驾驶阵营中的业界大佬又多了一位。

这份交易会在近日完成，完成收购后西门子的自动驾驶、整体安全性、ADAS高阶驾驶辅助系统、轮胎建模等诸多技术将会得到提升。

事实上TASS背后还拥有一套强力的物理模拟器作为支持，这是一套仿真软件可以真实还原现场场景中的细微参数。通过这套独门绝技，TASS已经在仿真领域耕耘了25年。

由于模拟算法的低成本，西门子可以通过计算机的深度学习不断演练出车祸的碰撞现场，并从无数次失败结果中获取经验，比真实实验更为便捷。

Facebook使用AI来实现文字转语音系统

据报道，Facebook研究员开源了其在今年七月发表的一篇论文中的语音合成方法。在论文中，他们提出了一种新的文字转语音的神经网络方法，可以将从开放场景下采样到的声音中提取的文字转化为语音。

说到神经网络，该技术基于新的移位缓冲内存储器区，评估使用者注意力，计算输出音频，以及自身的更新，可用于在开放场景下采样到的声音转化成文字，再转化成语音。该技术的网络架构比现存的同类架构要简单。

此外，通过使用与上下文无关的查找表对输入语句进行编码，该表的每个条目包含一个字符或音素。同样，能通过一个短向量来表示说话者，这个短向量也适用于新说话者。而且在生成音频之前，优先准备好缓冲区可以使生成的语音具有可变性。

最后更新：2017-10-08 02:04:00

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