参考消息网9月4日报道 日媒称，日本总务省自2019财年启动利用人工智能（AI）技术分析和保存古代传下来的各种手工艺的研究。
据日本《读卖新闻》9月3日报道，具体而言，对匠人的手工制作过程进行详细数据化，利用人工智能技术进行分析和编订教材等。随着老龄化等的发展，城镇工厂等面临人手短缺问题，总务省此举旨在利用最新技术推进“匠人技术”的传承。
报道称，自2019财年起，政府将在5个地点进行试点工作。2019财年预算概算要求列出了4亿日元（约合360万美元）试验费用。政府将采取公开招标的方式选择参加试点的团体，匠人所在的企业和团体将与地方政府和IT企业等联合进行试验。
报道还称，试验对象是自纺织品、工艺品至金属加工和焊接等广泛领域的“匠人技艺”。利用摄像机拍摄详细的作业过程，在匠人手腕上安装传感器对手指和手腕等动作的数据进行收集。
报道指出，利用人工智能技术对庞大的数据进行分析，提取必要信息，整理成影像资料和教材。
日本政府设想的是，城镇工厂和地区工业协会等可以利用教材培养后继人才等。即使没有继承人，技术的传承一度中断，如果之后又召集到人才，则可以使技术复活。政府的考虑是，通过试验确立收集相关数据的方法，在全国范围内推广匠人技艺数据的收集和利用。
报道称，推进匠人技术数据化的背景是，手工艺人口不断减少。
报道还称，在地方，由于经营者年龄渐长和人口过于稀少，中小企业倒闭的情况急剧增加。在城镇工厂等工作的手工艺人口不断减少。
据经济产业省估算，由于中小企业纷纷倒闭，到2025年约有650万人失业，国内生产总值可能损失约22万亿日元。
【延伸阅读】英媒：人工智能可预测癌症发展
参考消息网9月3日报道 英媒称，一个被称作Revolver的人工智能系统正在揭示癌症如何演化扩散、反抗治疗等此前隐蔽而普遍的花招。该系统将让医生更好地识别癌症的发展阶段、它们接下来的行动以及如何阻止它们。
据英国《新科学家》周刊网站8月31日报道，Revolver研发团队带头人、英国癌症研究所的安德烈亚·索托里瓦说，如果干预的时间足够早，就可以治疗癌症。他说：“关键是，你能比疾病提前一步吗？”
报道称，Revolver协助索托里瓦的团队揭秘癌症的关键演化步骤，该系统使用多名病人的数据创建一个基因“谱系图”，追踪癌症如何演化，并识别最常引发癌症的变异。
报道称，此前创建癌症谱系图往往依赖单个病人的样本，但是因为癌症变异高度随机、多样化（即使是一人所患的癌症），那些重要的变异会被无害的背景变异掩盖，被做分析的研究人员漏掉。
Revolver通过同时分析178名患者的数据来避免发生这种失误，这些数据涵盖768个肿瘤样本和四种类型的癌症——肠癌、肺癌、乳癌和肾癌。
这使得癌症的关键演化步骤从良性背景变异中更好地显现出来。例如，人们已经知道三种关键的基因变异对于结肠内的良性息肉的癌化至关重要，但从未在单个病人身上同时看到这三种变异。
测试结果显示，在试用Revolver分析95个结肠癌患者的基因时，它能识别出这三种关键的变异。Revolver还精准地识别出人们已知会推动肺癌、乳癌和肾癌演化的关键基因变异。
位于美国佛罗里达州坦帕的莫菲特癌症中心和研究所的罗伯特·盖滕比说：“在癌症治疗阶段了解肿瘤内部的演化情况对优化治疗手段至关重要。”
（2018-09-03 15:16:03）
【延伸阅读】外媒：蜂类也能“认脸” 人工智能或可借鉴
参考消息网8月15日报道 澳媒称，通常，人们认为，只有人类庞大、复杂的大脑才具备识别面孔的能力。但在《心理学前沿》月刊上发表的新研究显示，西方蜜蜂和普通黄胡蜂等昆虫使用同人类相似的视觉处理机制，这使得它们有能力识别面孔。
据澳大利亚“对话”网站8月13日报道，昆虫的脑包含的脑细胞不到100万个，而人类大脑的脑细胞有860亿个。
报道称，弄清楚什么规模的脑能有效解决复杂任务当然很有趣，但这还有别的现实意义。它会让人们理解大型的脑是如何进化的，并让人们明白如何设计人工智能。
报道指出，人类非常擅长识别熟悉的面孔。想想在火车站遇到朋友的情形——数百个人经过你身边，并且朝不同的方向走开，而对于一张熟悉的面孔，人类只需远远一瞥，就能认出人类的朋友。
报道称，这似乎轻而易举。但人工智能往往难以在复杂环境中识别面孔。
人识别面孔的能力在很大程度上以“整体处理”过程为基础——将不同的面部特征粘合在一起，以提供有效识别。这是一个复杂的识别过程，该过程是伴随着人们观看面孔的经验发展起来的。一旦人们熟悉了一张脸，这张脸的不同特征——像眼睛、鼻子、嘴和耳朵——会作为一个“格式塔”（一种将所有元素合并起来的单元）来一起得到处理，从而让人们可靠地识别个体。
在不同的动物身上，“整体处理”原则的运用有多普遍？研究人员测试并探究了昆虫如何完成面孔识别任务。
他们使用了经过培训的蜜蜂和黄胡蜂，并通过控制面孔来完成测试。
测试结果显示，蜜蜂和黄胡蜂都能识别人脸的黑白图像。
研究发现，它们的脑能通过建立复杂图像的整体表征来学会有效识别。蜂类的脑将各个特征整合在一起，以识别一张特定的人脸。
研究表明，昆虫小小的脑能可靠识别有限数量的面孔。这说明，在人类中间，巨大的大脑的优势或许在于，人类可以记住大量面孔。
不同动物使用“整体处理”来解决一系列复杂视觉问题的证据显示，对于开发能够有效识别面孔的人工智能解决方案来说，这或许是有用的办法。
（2018-08-15 13:40:14）
【延伸阅读】法媒：研究称人工智能比医生更擅长识别皮肤癌
参考消息网5月30日报道 法媒称，研究人员称，在一项让人类与机器比赛诊断准确度和速度的研究中，计算机比人类的皮肤科医生更擅长于发现皮肤癌。
据法新社5月28日报道，一个由德国、美国和法国研究人员组成的团队训练了一个人工智能（AI）系统学会如何辨别危险性皮肤病变与良性病变，并向该系统展示了超过10万幅图片。之后，这台机器——一种深度学习卷积神经网络（CNN）——被安排与来自17个国家的58名皮肤科医生进行比赛，分别观看恶性黑色素瘤和良性痣的照片。
报道称，在这些皮肤科医生中，有过半是拥有5年以上行医经验的“专家”，有19%的人拥有2-5年行医经验，还有29%的人是经验不足两年的新人。
研究团队在发表于瑞士《肿瘤学年鉴》杂志的论文中写道：“CNN的表现超出了大多数皮肤科医生。”
报道称，平均来看，这些皮肤科医生们从照片中准确地找出了86.6%的皮肤癌，而CNN的准确率是95%。
论文第一作者、德国海德堡大学的霍尔格·哈恩斯勒在一份声明中说，“CNN遗漏的黑色素瘤少一些，这意味着它比皮肤科医生们有更高的灵敏度”，它把“良性痣误诊为恶性黑色素瘤的情况也少一些……这将导致不必要的手术数量减少”。
报道称，在获得了更多有关患者及其皮肤病变的信息之后，这些皮肤科医生的表现有所改善。
该研究团队称，AI也许是一个更加便捷诊断皮肤癌的有效工具。他们补充说，全世界每年有大约23.2万新增黑色素瘤病例，以及5.55万例相关的死亡。
报道称，但是除了发挥辅助功能以外，机器将不大可能完全接管人类医生的角色。位于身体某些部位——例如手指、脚趾和头皮上——的黑色素瘤很难进行影像检查，而且AI难以识别“非典型”病变或患者自己并不知道的病变。
（2018-05-30 13:39:54）
【延伸阅读】法媒：人工智能让人们跟逝者“对话”
参考消息网3月7日报道 法媒称，一名美国人和一名俄罗斯人分别设计了一款“聊天机器人”，让人们可以借助过去的对话记录，跟逝去的亲人对话。
据法国《回声报》网站3月5日报道，约翰·弗拉霍斯2017年2月死于癌症。然而，他的儿子詹姆斯继续通过“飞书信”（Facebook Messenger）同父亲对话。他在其社交网络中嵌入了名为“爸爸机器人”的人工智能软件。
报道称，在开发软件过程中，这位美国记者将数月来同他父亲的对话记录下来。他父亲对美式橄榄球的热爱、家中第一条狗的故事等等记忆，以及父亲的幽默风格和谈话方式都编入了这个“爸爸机器人”中。
旧金山的一名俄罗斯女企业家也有着同样的想法。尤金妮娅·奎达的挚友因一场车祸而突然去世，这让她悲痛万分。她试图通过名为“复制”的人工智能程序让朋友永生。这个诞生于2016年的可对话机器人程序包含两位朋友线上交流的数千条信息。
社会学家帕特里克·博德里分析说：“通过这些技术，那些人似乎还活着。在理解死亡和死者的关系上，这是我们当代文化的一种必然性趋势。”
报道称，失去挚爱，就需要面对不可逆转的突然缺席。制造聊天机器人正是为了逃避这种让人无法接受的现实。博德里说：“所有人都有拒绝承认一个人已经逝去的自然倾向。”
社会人类学家马丁·朱利耶-科斯特斯说：“在脸书出现之前，人们是在自己的脑海中同死者对话。”
聊天机器人的制造者则对他们的所作所为有清醒认识。詹姆斯·弗拉霍斯在一场互联网峰会上表示：“对我而言，有一条不能逾越的红线。不应当制造过于真实的东西。”他承认每天都在尝试改进“爸爸机器人”，但同时也强调这款聊天机器人“永远不会替代”自己的父亲。
不过，为了使后代继承一个“人工智能爸爸”，是否需要前者忠于原型？弗拉霍斯的“爸爸机器人”拥有由他的父亲真实发声的9万个词汇。人工智能研究员让-加布里埃尔·加纳夏认为，机器尽管可以记住死者的语言表达和单词，但很难掌握其世界观或者自嘲，通过对话机器人复制人格过于复杂。
巴黎索邦大学哲学教授让-米歇尔·贝尼耶认为这种“接受对空气说话”正是对我们这个技术化社会滋生的孤独和抑郁的反映。在此背景下，所有可以缓解这种痛苦的机器“永远都能找到买家”。
用户通过“复制”人工智能程序可与已故朋友“对话”（法国《回声报》网站）
（2018-03-07 13:53:05）
【延伸阅读】外媒：NASA发现2545光年外迷你太阳系 人工智能成功臣
参考消息网12月16日报道 法媒称，美国宇航局（NASA）14日称，在美国宇航局开普勒望远镜和人工智能的帮助下发现了一个与太阳系有一样多行星的行星系统。
据法新社12月14日报道，美国宇航局在一项声明中说：“我们生活的太阳系一直以来都是围绕单个恒星周围已知行星数量最多的星系，现在有行星系统的行星和它一样多了。”
不过，没有一个星球可能存在生命。
报道称，拥有8颗行星的这一行星系统——除我们太阳系以外的最大行星系统——围绕着2545光年外一颗名为“开普勒90”的恒星运行。
美国得克萨斯大学奥斯丁分校的天文学家安德鲁·范德伯格说：“开普勒90系统就像迷你版本的太阳系。你会发现较小的行星在里侧，而较大的行星在外侧，但整个行星系的尺度好像被压缩了，成了一个迷你版本。”
本次新发现的一颗行星名为开普勒-90i，这是一颗小质量的岩石行星，由于距离恒星很近，公转周期仅有大约14.4天，这意味着那里的一年和地球上的两个星期一样长。
“不过，我可不想造访开普勒-90i，”范德伯格说，“其地表温度很可能太高了。”
美国宇航局估计，其平均温度约为800华氏度（426摄氏度）——和离太阳最近的行星水星一样热。
报道称，这一发现背后的功臣正是谷歌公司的机器学习技术。这一过程涉及让计算机学会从美国宇航局的开普勒望远镜收集的3.5万个可能的行星信号中搜寻“凌星”的迹象。
凌星是指行星从恒星前方经过导致的恒星亮度轻微下降的现象。
开普勒太空望远镜是2009年发射升空的，已对超过15万颗恒星系统进行了观察。
天文学家已经利用开普勒望远镜的数据证实存在约2500颗行星。
谷歌研究团队的资深软件工程师克里斯托弗·沙律说：“当我获悉，开普勒望远镜已收集了那么多数据，科学家不可能全部进行人工分析时，我开始对利用神经网络技术对开普勒望远镜的数据进行分析感兴趣。”
“科学家是发现最强的信号，这最有可能是真实存在的星球”，沙律把这一过程比喻成“大海捞针”。
他说：“当数据太多，人工分析难以招架时，机器学习技术的用武之地就来了。”
预计会发现更多的星球，因为研究人员计划将他们的神经网络技术应用到超过15万颗恒星的星系中。（编译/许燕红）
（2017-12-16 00:21:00）
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