【日报】融合深度学习的Google翻译要来了

融合深度学习的Google翻译要来了、Hyperloop将要建一条8分钟连接欧洲中部的超级高铁、维基百科将开发众包语音引擎、微软投资五亿打造华盛顿智能城市……机器之心日报,精选一天前沿科技优质内容。

融合深度学习的Google翻译要来了

Google已经利用深度学习技术提升了旗下多个产品的智能体验,该技术藉由大量的数据来训练神经网络,从而对新数据做出预测。比如Google地图、 Google照片、Gmail等等产品的用户体验提升都与这种增强技术不无关系。

现在得到的最新消息是,Google翻译也将开始引入这一深度学习技术。 

事实上,Google翻译早已开始在部分功能上使用深度学习技术,比如摄像头即时取词翻译功能。但是如果你之前使用过Google翻译的“全文翻译”功能的话,你就会发现翻译的准确率其实远达不到100%准确的程度。 

在今天的洛杉矶结构数据会议上,曾参与Google核心搜索广告技术研发,现担任Google大脑研发团队负责人的Google高级研究员Jeff Dean表示,他的团队已经在尝试把深度学习融入Google翻译之中。具体来说,这项工作是基于2014年的一篇名为“序列学习与神经网络”(Sequence to Sequence Learning with Neural Networks)论文中的技术描述所展开。

Dean表示:“简单来说,这项工作的最终目标就是要把Google大脑融入到Google翻译之中。我认为我们未来将能够取得一些实质性的突破。” 把深度学习技术融入Google翻译之中无疑将大幅提升翻译的准确度。目前的翻译大多依赖于一些传统意义上的各类技术,而基于神经网络进行翻译将能够使之变得更加精确,尤其是对于LSTM这种时间递归神经网络而言。 此外,不只是Google,百度和微软等科技巨头也在尝试将深度学习融入机翻之中。

Hyperloop将要建一条8分钟连接欧洲中部的超级高铁

超级高铁Hyperloop周四宣布,该公司已和斯洛伐克共和国政府签订了协议,以共同探索建设一个连接斯洛伐克首都伯拉第斯拉瓦、奥地利维也纳和匈牙利布达佩斯的Hyperloop超级高铁系统。“斯洛伐克是汽车、材料科学、能源产业的技术领先者,而这些领域对Hyperloop来说都是必不可少的,” yperloop Transportation Technologies CEO德克·阿尔博恩(Dirk Ahlborn)表示,“而欧洲超级高铁的诞生将能推动斯洛伐克以至整个欧洲的协作创新。”

维基百科将开发众包语音引擎 为视障者提供便利

3月11日消息,据国外媒体Engadget报道,维基百科周四宣布,它将与来自瑞典皇家理工学院的研究人员合作开发开放的众包式语音引擎,未来该在线百科全书将变得更便于有阅读困难或视觉障碍的人使用。那将会是全球首个众包式语音合成平台。维基百科估计,将有25%的用户(约1.25亿人)从该项新服务中受益。据PTS称,这部分用户需要或者偏爱语音形式的文本。

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虽然该引擎将会针对维基百科进行优化,但任何使用MediaWiki软件的网站也都将能够将其整合。

 瑞典皇家理工学院的语音技术专家约阿基姆·古斯塔夫森(Joakim Gustafson)在声明中说道,“一开始,我们将专注于做瑞典语,我们将会充分利用我们自己的语音资源。之后,我们将会做基本的英语语音,鉴于开源语言资源相当多,预计我们将能够做得很好。最后,我们将会做基本的阿拉伯语音,这将更多地作为概念验证。”

 跟维基百科的文本内容一样,其语音输出也将会采用众包形式,即让用户为语音合成器的持续发展做贡献。维基百科计划今年年底之前完成英语、瑞典语和阿拉伯语的语音支持工作,而后将会处理其网站支持的其余280种语言。

微软将投资5亿美元参与华盛顿“智能城市”项目

据外媒报道,微软公司今天宣布投资5亿美元,参与Minh Le提出的一个名为“ Gramercy District”的房产计划。该项目有意打造一个具有“混合功能的智能城市”,占地16英亩,总建筑面积达到250万平方英尺,毗邻华盛顿特区即将开发的Ashburn地铁站。

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据《华盛顿商业杂志》报道,Minh Le再次提出了他希望能打造一个全新智能城市的愿景,希望借助科技的进步帮助改善人们的生活。Minh Le表示:“我们现在的愿望是成立一个伟大的高科技房地产公司。我们相信科技将成为改变人们生活方式、学习方式及社交方式的一个主要力量。” 

据悉,微软还计划为“Gramercy District”项目打造一个“智能生活平台”。不过该项目的其他具体细节目前尚未透露。

人工智能APP使用社交信息监察公共健康

上个月,在美国凤凰城人工智能发展协会(AAAI)大会上,一款名为nEmesis的APP获得了人工智能创新应用大奖。uEmesis由美国罗切斯特大学研发,使用人工智能和自然语言处理技术精准定位社交媒体上用户发布的信息,从而追踪食物中毒、重大疾病等医疗事件爆发的源头。

Alushta, Russia - October 25, 2015: Woman holding in the hand iPhone6S Rose Gold in cafe. iPhone 6S Rose Gold was created and developed by the Apple inc.

蓝色起源公司计划2017年进行首次载人试飞

北京时间3月10日消息,私人航空公司Blue Origin创始人杰夫?贝佐斯(Jeff Bezos)称,该公司将于2017年进行首次载人试飞。 

贝佐斯在参观该公司位于西雅图城郊的研发中心时表示,已经有数千人对花钱乘坐亚轨道飞行器表示了兴趣。但该公司还没有开始收取资金,因此我们目前还不清楚,该公司能否将数千名感兴趣的“太空旅行家”转化为公司收益。

 杰夫·贝佐斯也是在线零售商亚马逊的创始人,他目前已经将亚马逊赚取的数十亿美元投入了高科技设备的研发中,还雇佣了约600名之前在一家波音旗下的零部件制造公司就职的员工。

Blue Origin公司成立于2000年,目前已经将一艘宇宙飞船发射了两次,并使其安全着陆。该公司计划继续对其进行测试,直到其寿终正寝,然后再利用其它宇宙飞船进行载人航天测试。

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  贝佐斯表示,他们将通过向其它计划发射卫星和宇宙飞船的公司出售火箭引擎来盈利。联合发射联盟公司(United Launch Alliance)已经请Blue Origin公司为自己的新运载火箭生产引擎,这样该公司就不需要依赖俄罗斯制造的引擎了。

谷歌计划在英国测试自动驾驶汽车

北京时间3月10日晚间消息,谷歌母公司Alphabet董事长埃里克·施密特(Eric Schmidt)今日在接受采访时表示,谷歌正考虑在英国进行自动驾驶汽车路测。 

施密特称,英国政府官员已建议谷歌先在英国一个城市试驾自动驾驶汽车,然后再推广到其他城市,最终让所有人都坐上自动驾驶汽车。施密特说:“一位官员建议我们先选择一个城市测试自动驾驶汽车,对相关事宜进行评估。在此之前,我们必须要得到英国政府的许可。”他还表示:“在美国,我们需要一个州一个州普及;在全球,需要一个国家一个国家来推广。我们正在为此而努力,这需要时间。”  

谷歌打造自动驾驶汽车已有6年多时间,测试里程已超过140万英里。但到目前为止,谷歌仅在美国加州和德州的特定城市进行了路测。因此,英国有可能成为谷歌自动驾驶汽车国际试驾的首站。

福特雪中测试无人驾驶汽车

据外媒报道,福特日前发布了一段视频显示,自家开发的无人驾驶汽车可以成功的在雪地里进行行驶。福特的无人驾驶使用了激光雷达技术,而这个技术可以通过激光测量与目标之间的距离。

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通常来说,在雪地里驾驶要比普通路面驾驶更危险,因此无人驾驶汽车如果能在雪地里安全又顺畅的行进,的确让人感到高兴。“在雪地里行驶需要面对多种挑战,尤其是一阵夹杂着大雪的大风甚至会影响视线。因此如果无人驾驶汽车能够自主的在雪地中行驶,那么未来我们再也不用亲自在这样危险的道路上驾驶了。”福特表示。 

据悉,福特的无人驾驶使用了激光雷达技术,而这个技术可以通过激光测量与目标之间的距离。福特表示,无人驾驶汽车在一个小时内处理的数据量要比普通用户使用智能手机10年所处理的数据还要多。今年年初,福特在接受媒体采访时表示,到2020年普通消费者就会在马路上亲身体验到无人驾驶汽车所带来的好处了。

另外,谷歌早前也表示,将会在美国华盛顿州的柯克兰市(Kirkland),进行自动驾驶汽车的广泛测试。目的是让自动驾驶汽车接受更恶劣路况的挑战,其中包括雨路、山路等。

中国科学家获得“反物质”

新华社上海3月10日电(记者王琳琳)记者从中国科学院上海光机所获悉,该所强场激光物理国家重点实验室近日利用超强超短激光,成功产生反物质——超快正电子源,这一发现将在材料的无损探测、激光驱动正负电子对撞机、癌症诊断等领域具有重大应用。相关研究成果已于近日发表在《等离子体物理》杂志上。

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长期以来,科学家们一直在探索“利用激光产生反物质”的有效方法,为了获得反物质——超快正电子源,上海光机所经历了长达15年的持续研究。强场激光物理国家重点实验室研究员沈百飞介绍,此次反物质的获得经历了一个相对复杂的过程和优化:首先将飞秒拍瓦激光装置与高压气体靶进行相互作用,产生大量高能电子;高能电子再和高原子序数材料靶(如铜、金)相互作用,产生高强度伽马射线;伽马射线再和高原子序数原子核作用产生正负电子对。

 沈百飞表示,经过特殊设计的正电子谱仪,成功解决了伽马射线带来的噪声问题,利用正负电子在磁场中的不同偏转特性,最终成功观测到了正电子。据了解,获得反物质超快正电子源将对激光驱动正负电子对撞机等具有重要意义。未来,在高能物理、材料无损探测、癌症诊断领域有应用前景,由于其脉宽只有飞秒量级,可使探测的时间分辨大大提高,进而研究物质性质的超快演化。


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