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    盤點:全球頂尖學(xué)府的AI實驗室(上篇)

    引言

    需求推動,資本助力,AI產(chǎn)能在全球范圍內(nèi)攀升。尖端AI產(chǎn)品與行業(yè)風(fēng)云人物的背后,有這么一群政府與高校培植下的AI實驗室在不斷進行理論的探索和產(chǎn)品的試驗,而后推進AI落地,推動經(jīng)濟科技發(fā)展的同時改善人類生活。

    一.伯克利人工智能研究室(BAIR)

    盤點:全球頂尖學(xué)府的AI實驗室(上篇)

    加州大學(xué)伯克利分校是最負盛名的公立學(xué)校,該校的人工智能研究室(Berkeley Artificial Intelligence Research)主要研究領(lǐng)域涵蓋計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、規(guī)劃和機器人等(computer vision,machine learning,natural language processing, planning, and robotics)。

    其中的機器人和智能機器實驗室,致力于用機器人復(fù)制動物的行為。其自動化科學(xué)和工程實驗室從事更廣泛的機器人功能的研究,如機器人輔助外科手術(shù)和自動化制造。還有計算機可視化小組,學(xué)生可以學(xué)到如何幫助機器人能“看的見”。

    盤點:全球頂尖學(xué)府的AI實驗室(上篇)

    BAIR還建立了自己的博客,分享AI領(lǐng)域的最新研究成果與研究者們的行業(yè)洞見。2017年12月,博客介紹了一種使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)的基于模型的強化學(xué)習(xí)方法,該方法能夠非常高效地利用數(shù)據(jù),能讓強化學(xué)習(xí)智能體使用少量數(shù)據(jù)就學(xué)會軌跡跟蹤。

    官網(wǎng)鏈接:http://bair.berkeley.edu/

    二.麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能

    實驗室(CSAIL)

    麻省理工學(xué)院(MIT)計算機科學(xué)研究始于上世紀(jì)30年代,人工智能研究始于1959年達特茅斯會議之后。2003年,二者合并為麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)和人工智能實驗室(MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory,CSAIL)。

    擁有60多個研究團體、超過900名研究者,CSAIL進行著上百個不同的研究項目,每年研究經(jīng)費高達6500萬美元。研究涉及七大領(lǐng)域:人工智能、計算生物學(xué)、圖形和視覺、語言和學(xué)習(xí)、計算理論、機器人、系統(tǒng)(包括計算機體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、分布式系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、編程方法和軟件功能等)。

    人工智能專家、MIT電氣工程與計算機科學(xué)教授丹妮拉·魯斯(Daniela Rus)是現(xiàn)任負責(zé)人,也是CSAIL的首位女性掌門人。

    盤點:全球頂尖學(xué)府的AI實驗室(上篇)

    ▲Daniela Rus

    CSAIL著名的研究成果包括:基于智能手機的廉價紅外深度探測系統(tǒng)、醫(yī)療輔助——可食用折疊機器人、災(zāi)難救援——DARPA(美國國防高級研究計劃局)挑戰(zhàn)賽機器人等。

    官網(wǎng)鏈接:https://www.csail.mit.edu/

    三.斯坦福大學(xué)人工智能實驗室(SAIL)

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    1962年,John McCarthy(約翰·麥卡錫因)分時系統(tǒng)課題研究與主持該課題的負責(zé)人產(chǎn)生矛盾,離開MIT來到斯坦福,在那里組建了第二個人工智能實驗室——斯坦福人工智能實驗室(Stanford Artificial Intelligence Laboratory)。

    盤點:全球頂尖學(xué)府的AI實驗室(上篇)

    ▲John McCarthy

    2014年,SAIL發(fā)起一項長達100年的人工智能研究計劃,集聚人工智能專家、機器人專家以及其他領(lǐng)域的科學(xué)家,共同研究人工智能技術(shù)對未來三十年、五十年、甚至一百年后社會和經(jīng)濟的影響。

    如今,許多響當(dāng)當(dāng)?shù)腁I界人才及作品都是從SAIL走出來的:華裔教授李飛飛多年來致力于解決圖像識別、機器學(xué)習(xí)和語言處理等AI領(lǐng)域的棘手難題;在線教育平臺Coursera的聯(lián)合創(chuàng)始人吳恩達,曾于2011年創(chuàng)建并領(lǐng)導(dǎo)了谷歌深度學(xué)習(xí)團隊,打造出大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);Drive.ai無人駕駛創(chuàng)業(yè)公司的幾位聯(lián)合創(chuàng)始人均來自斯坦福人工智能實驗室。

    官網(wǎng)鏈接:http://ai.stanford.edu/

    四.卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機器人學(xué)院(CMRA)

    卡內(nèi)基梅隆大學(xué)在1979年成立了機器人學(xué)院(Carnegie Mellon Robotics Academy),專門在機器人科技領(lǐng)域進行實踐和研究。1996年,CMRA旗下的國家機器人工程中心(National Robotics Engineering Centre,NREC)在NASA的支持下開張,與政府及商業(yè)機構(gòu)合作,進行農(nóng)業(yè)、礦業(yè)、核能、航天和國防等項目研究。

    自動駛車、月球探測步行機器人、單輪陀螺式滾動探測機器人都是CMRA的研究項目。

    官網(wǎng)鏈接:http://education.rec.ri.cmu.edu/

    五.蒙特利爾大學(xué)機器學(xué)習(xí)研究所(MILA)

    加拿大蒙特利爾現(xiàn)在被媒體稱作是人工智能的“新硅谷”。加拿大廣播公司報道說,這個功勞,主要歸功于“深度學(xué)習(xí)三巨頭”之一的Yoshua Bengio。他是MILA(Montreal Institute for Learning Algorithms)的創(chuàng)始人,帶領(lǐng)團隊進行人工智能研究已經(jīng)有超過10年的時間。

    由蒙特利爾大學(xué) (University of Montreal )的計算機學(xué)教授Yoshua Bengio帶領(lǐng),MILA在深度學(xué)習(xí)(deep learning)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(辨別型和生成型)[deep neural networks (both discriminative and generative) ]等領(lǐng)域都有開創(chuàng)性研究,并應(yīng)用到視覺、語音和語言方面等領(lǐng)域。

    盤點:全球頂尖學(xué)府的AI實驗室(上篇)

    ▲Yoshua Bengio

    2016年9月,加拿大聯(lián)邦政府宣布對蒙特利爾市的3所大學(xué)撥款2億加元,專門用于人工智能的研究,MILA獲得了其中的 9300萬加元,專攻人工智能和大數(shù)據(jù)。

    2017年,Yoshua Bengio帶領(lǐng)他的團隊與HumanWare,一家位于加拿大德拉蒙德維爾的公司進行合作,利用MILA的最新研究,開發(fā)為盲人設(shè)計的智能工具。使用這種工具,可以生成一種由大量圖片疊加而成的定制化地圖,繼而轉(zhuǎn)化成盲人可以獲取的信息,幫助他們“看到”世界。

    官網(wǎng)鏈接:https://mila.quebec/en/

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    2018-02-01
    盤點:全球頂尖學(xué)府的AI實驗室(上篇)
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