人工智能前沿技术猜想——IJCAI大会
微信公众号：微软研究院
人工智能有多危险？最近，在布宜诺斯艾利斯举行的国际人工智能联合会议（International Joint Conference on ArtificialIntelligence，IJCAI）上提交的一封信，引起了大家的关注。
超过1000名科技专家、科学家、研究员共同撰写了这封信，警告自动化武器可能带来的危险。信中警告称：“人工智能军备竞赛是个可怕的想法。”这种说法让人联想到无数电影中的智能黑化机器人等终极反派形象。
这封信的签署有科学巨擘史蒂芬·霍金（Stephen Hawking），企业家埃伦·穆斯克（Elon Musk）等行业大牛，当然也包括美国人工智能学会主席、微软雷德蒙研究院院长Eric Horvitz博士。
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然而，于此同时，AI先生——Eric Horvitz也上传了一段为人工智能辩护的影片 。他说：“看看电脑计算已经为我们带来多少难以置信的改变，在社会经济、医疗应用方面等等。人工智能改变了许多事。”“这会带来很多的希望，带来很多可能的好处，当然也存在隐忧。我觉得还是有很多问题亟待解决，但我期待经由人类的引导，人工智能将带来更多正面效应。”
信件内容其实早由未来生命研究院（Future of Life Institute）在网络上发布，近期在IJCAI大会上提交的，是这封信的纸本。通过这次会议，人工智能的安全性问题又一次引发众人讨论，这对人工智能技术本身来说，无疑具有积极意义。
第二十四届IJCAI大会于7月25日至7月31日在阿根廷举行。IJCAI是人工智能领域最顶尖的会议之一，从1969年以来，每单数年举办一次。会议的主要目标是人工智能前沿信息技术的研究和交流。可以说这是一场跨学科的交流，机器学习，计算可持续性，图像识别等都有所涉及，甚至艺术、伦理学等人文学科也在会议中占有一席之地。微软研究院在这次会议中贡献了20篇论文，相比于全世界范围内的相关科研机构和组织，都处于领先地位。下面就让小编跟大家分享一下其中三篇来自微软亚洲研究院的精彩论文。
让计算机看懂流程图
笔记、板书、手绘……这些内容，以前我们只能通过手机拍照或是电子扫描的方式，以图像的形式储存在电脑上。当涉及到把这些图像进行再加工，让计算机读取和理解其中的内容时，结果的精度和准确性却大打折扣。微软亚洲研究院的论文Offline Sketch Parsing via Shapeness Estimation在这一领域做出了尝试。
研究员们利用手绘形状具有良好闭合边界的特性，提出一种高效的锐度估计算法。传统的图像识别方法会利用数量庞大的候选组数据进行比对，这对电脑的运算速度和容量都提出了一定要求。论文中采用的有效的锐化估计算法大大减少了比对库的数量，仅用32组候选建议能实现96.2%的检出率，这比传统方法小两个数量级。
这个线下草图分析系统，即Image2Object目前能够实现把手机拍摄的图像转换为PPT中的流程图，同时解析过程也大大加快。
让搜索引擎猜到你的想法
基于用户地理位置的开发应用数不胜数。地图软件、打车软件、天气预报等，方方面面提高着我们在互联网时代的生活质量。在题为Mobile Query Recommendation via Tensor Function Learning的论文中，微软亚洲研究院的研究员提出了一种基于用户定位的搜索建议方式。该方式通过张量函数学习来模拟用户的位置与查询的关系，从而极大减少用户在搜索过程中的键入工作。
用户在打开自己定位功能后，只需输入几个字，甚至不输入，搜索引擎就能“猜到”你想要的问题，并更快速的给出反应。这一机器学习原理的建议方式能够极大程度上缩减用户在搜索输入过程中的工作量。当然这并不是一个空想，通过对比必应在北京移动端的搜索数据，这一方法展示出比传统搜索更便捷，更快速的效果。
让数据得到重新挖掘
你是否有过这样的体验，当你在网上买了一件商品，接下来你再次登入网站的时候，同类型的产品却反复不断的被推送到“你可能感兴趣的东西”的条目上来。如果不是专业需求或是消耗品，你很难针对同一类型的产品重复购买两次以上。例如，你肯定不会想要三个扫地机器人，六个电烤箱吧？传统同域的相关产品推荐很多时候利用率很低，并不能真正给消费者带来便利。
Cross-Domain Collaborative Filtering with Review Text这篇论文就讨论了如何利用评论内容来改善跨域协调过滤模型的方法。这一方法极大的提高了购物网站上的评价文本的利用率。对于推荐系统而言，新用户的冷启动问题（即无初始数据）一直是协同过滤的内在限制之一，借用文中提到的方法，这一问题也得到了解决。
让我们大胆假想一下今后的购物方式。当你在购买动作片电影周边商品的时候，无意中在评论里表达了你对动作片的热爱，下一次你再打开购物网站，你就能收到摇滚乐等动作片OST的推荐。当你买完摇滚乐专辑，推荐系统就可能开始给你推荐耳机，推荐音响，甚至推荐隔音耳塞——给你的家人和邻居用。
想了解和下载IJCAI大会更多相关论文，请点击阅读原文或直接访问：http://blogs.technet.com/b/inside_microsoft_research/archive/2015/07/24/crowd-wisdom-among-many-topics-examined-at-top-ai-event.aspx。
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