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微軟聯手Facebook發布AI生態係統，人工智能能判斷是否直男

文 | 前方智能 伐木丁丁

微軟聯手Facebook發布AI生態係統，挑戰Google TensorFlow

最新消息，北京時間9月8日淩晨微軟聯手Facebook發布AI生態係統，推出 Open Neural Network Exchange（ONNX，開放神經網絡交換）格式，這是一個用於表示深度學習模型的標準，可使模型在不同框架之間進行轉移。

ONNX是邁向開放生態係統的第一步，AI開發人員可以輕鬆地在最先進的工具之間轉換，並選擇最適合他們的組合。

但是，現在係統支持的框架隻有Caffe2，PyTorch 和Cognitive Toolkit （CNTK），穀歌的TensorFlow並沒有被包含在內。

在TensorFlow的市場份額迅勐增長的當下，兩家企業的聯手，似乎有特別的意味。

給非神經網絡專業人士盡量簡單滴解釋一下具體怎麼回事：

人工智能的實現技術主要是深度學習神經網絡而神經網絡訓練和使用（推理）通常采用一種主流的深度學習框架或庫主流的框架或庫和他們的主導者、主要支持者有以下這些：

TensorFlow (Google)

Caffe/Caffe2 (Facebook)

CNTK（微軟）

MXNet（亞馬遜為主）

PyTorch

外表出賣內心，人工智能能知道你是否是直男

9月8日消息，據國外媒體報道，日前斯坦福大學研究人員開發的一個算法能夠根據麵部照片推測出該人士的性別取向。通過對約會網站上公開的麵部照片進行測試，其準確率達到91%,但同時也為社會帶來了倫理方麵的思考。

根據新的研究，人工智能能夠基於麵部照片準確地推測出照片的主人是同性戀還是直男（女），這似乎表明機器對於人類性取向有更準確的辨識度。

斯坦福大學的研究發現，計算機算法區分同性戀和直男的準確度為81％，而對女性照片的性取向辨識度為74％，這一研究引發了性取向的生物學起源，麵部檢測技術的倫理問題以及這種軟件是否違反人身隱私或被濫用於反LGBT目的等方麵的討論。

相關研究發表在《人格與社會心理學》雜誌上，這種人工智能的測試是基於在美國約會網站上公開發布的超過35,000張男女麵部圖像樣本。研究人員Michal Kosinski和Yilun Wang利用“深層神經網絡”從圖像中提取相關性別特征，這意味著他們打造了一個複雜的數學係統，應用了基於大數據集的視覺分析。

研究發現，同性戀男女往往性別特征不夠明顯，本質上講同性戀男性似乎更加女性化，反之亦然。這些數據還確定了一些趨勢，包括同性戀男子的鼻子比直男更狹窄，更長，同時額頭也更大。與直女相比，同性戀女性的頜骨較大，額頭較小。

西門子收購自動駕駛公司，利用深度學習模擬車禍現場

很多人不知道的是，在汽車行業西門子的地位其實不可動搖。

近期他們收購了一家麵向汽車行業提供仿真軟件、工程和測試服務的全球供應商TASS International，耗資2.1億元，開始大跨步的進入自動駕駛領域。

是的，自動駕駛陣營中的業界大佬又多了一位。

這份交易會在近日完成，完成收購後西門子的自動駕駛、整體安全性、ADAS高階駕駛輔助係統、輪胎建模等諸多技術將會得到提升。

事實上TASS背後還擁有一套強力的物理模擬器作為支持，這是一套仿真軟件可以真實還原現場場景中的細微參數。通過這套獨門絕技，TASS已經在仿真領域耕耘了25年。

由於模擬算法的低成本，西門子可以通過計算機的深度學習不斷演練出車禍的碰撞現場，並從無數次失敗結果中獲取經驗，比真實實驗更為便捷。

Facebook使用AI來實現文字轉語音係統

據報道，Facebook研究員開源了其在今年七月發表的一篇論文中的語音合成方法。在論文中，他們提出了一種新的文字轉語音的神經網絡方法，可以將從開放場景下采樣到的聲音中提取的文字轉化為語音。

說到神經網絡，該技術基於新的移位緩衝內存儲器區，評估使用者注意力，計算輸出音頻，以及自身的更新，可用於在開放場景下采樣到的聲音轉化成文字，再轉化成語音。該技術的網絡架構比現存的同類架構要簡單。

此外，通過使用與上下文無關的查找表對輸入語句進行編碼，該表的每個條目包含一個字符或音素。同樣，能通過一個短向量來表示說話者，這個短向量也適用於新說話者。而且在生成音頻之前，優先準備好緩衝區可以使生成的語音具有可變性。

最後更新：2017-10-08 02:04:00

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