MIT AI 實(shí)驗(yàn)室發(fā)布16大年度黑科技：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人最前沿

MIT人工智能實(shí)驗(yàn)室( CSAIL )近日在官網(wǎng)刊文，回顧了實(shí)驗(yàn)室在過去一年所取得的技術(shù)突破。他們在機(jī)器人、計算機(jī)視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面取得了矚目的成績，具體說來，有可觸摸的交互式動態(tài)視頻技術(shù)、可以”預(yù)測未來“的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及能描繪出黑洞照片的程序……CSAIL 在人工智能的研究和探索上一直都處于學(xué)界前沿，其技術(shù)和研究視野得到了廣泛的認(rèn)可，被稱為前沿科技的“代名詞”。想了解人工智能研究的真實(shí)狀況和未來發(fā)展趨勢，看看他們都在干什么吧。

能夠預(yù)測未來的機(jī)器，能夠修復(fù)傷口的機(jī)器人，無線情緒檢測器，這些只是今年MIT計算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)的部分項(xiàng)目。今年，MIT CSAIL 的研究人員在機(jī)器人學(xué)、無線技術(shù)、軟件系統(tǒng)以及其他學(xué)科領(lǐng)域開展了一系列項(xiàng)目，本文介紹了16個引人注目的成果，涵蓋了 CSAIL 的多個計算機(jī)科學(xué)學(xué)科。

機(jī)器人——從探索火星到探索胃袋

可吞服的微型折疊機(jī)器人

由 CSAIL 主任 Daniela Rus 帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種可吞服的微型折疊機(jī)器人，這種機(jī)器人裝于一個可吞服的膠囊中，進(jìn)入人的胃袋后展開，在外部磁場作用下進(jìn)行轉(zhuǎn)向或者沿胃壁爬動，并挪走被誤食的紐扣電池或者進(jìn)行傷口修復(fù)。

太空探索 Valkyrie 機(jī)器人

CSAIL 機(jī)器人動力小組的研究人員為 NASA 的仿人機(jī)器人 “Valkyrie” 編程，以讓機(jī)器人完成一系列高難度任務(wù)，未來可用于火星探索、外太空旅行等任務(wù)。Valkyrie 機(jī)器人身上有四個攝像頭，28個力矩控制的關(guān)節(jié)，44度自由度以及超過200個傳感器，未來可以在太空任務(wù)中幫助宇航員，甚至取代宇航員執(zhí)行任務(wù)。

液壓驅(qū)動3D打印機(jī)器人

CSAIL 使用交錯結(jié)合固態(tài)與液態(tài)3D打印技術(shù)打造出完整機(jī)器人，機(jī)器人使用液壓驅(qū)動，而且只有單個打印步驟，不需組裝。

計算機(jī)視覺進(jìn)展

可觸摸的交互式動態(tài)視頻技術(shù)

CSAIL 提出一種稱為交互式動態(tài)視頻(Interactive Dynamic Video)的新型成像技術(shù)，能夠讓人使用普通的攝像機(jī)進(jìn)入視頻并“觸摸”到視頻里的物體。

Cinema 3D 電影顯示器

來自CSAIL和以色列魏茲曼科學(xué)研究所的研究人員制作了一種名為Cinema 3D的電影顯示器，使用特殊鏡頭和鏡子，觀眾不許佩戴笨重的3D眼鏡就能觀看3D電影。

能預(yù)測未來的算法

CSAIL團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個算法可以預(yù)測“下一幀”圖像，根據(jù)視頻展示多一張定格圖片，計算機(jī)能預(yù)測接下來圖片中主要物體的動作，比如，兩個人會擁抱還說擊掌等等。在進(jìn)行了600個小時的無標(biāo)簽視頻訓(xùn)練后，團(tuán)隊(duì)用新視頻進(jìn)行了測試，算法識別正確率達(dá)43%，高于之前算法的36%。

算法繪制第一張黑洞圖片

就像無線電穿越墻一樣，黑洞的射線也穿透銀河系成愛。我們可能永遠(yuǎn)不能看到銀河系中心，因?yàn)槟抢镉刑鄸|西擋在中間。要讓黑洞成像，可能需要一個直徑10000公里的望遠(yuǎn)鏡，這而地球直徑才不到13000公里。后來中心采用多個望遠(yuǎn)鏡同時提供數(shù)據(jù)，但是依然有很多數(shù)據(jù)空洞，需要這個叫CHIRP(Continuous High-resolution Image Reconstruction using Patch priors)的算法來彌補(bǔ)。用機(jī)器學(xué)習(xí)算法識別視覺模式，真實(shí)圖片中64像素的方塊遞歸，她用這些特征進(jìn)一步優(yōu)化算法的圖像重建。這一算法在重建原始圖片上通常比之前的算法更好，對噪音的處理也更好。

健康醫(yī)療技術(shù)

醫(yī)療助理機(jī)器人

機(jī)器人幫助產(chǎn)房的護(hù)士規(guī)劃工作，可建議把病人移到哪里，以及誰要做剖腹產(chǎn)。就像很多AI系統(tǒng)，這個機(jī)器人通過“看中學(xué)”被訓(xùn)練的。但是研究者還從來沒有把這一技術(shù)用于規(guī)劃中作，因?yàn)閰f(xié)調(diào)大量有依賴關(guān)系的行為是很復(fù)雜的。為了解決這個問題，團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練系統(tǒng)觀察人類規(guī)劃者做的事，然后和所有可能的行為進(jìn)行對比。這樣它具備了可以動態(tài)響應(yīng)從沒見過的新狀況的規(guī)劃能力。

計算機(jī)識別MRI影像胎兒器官

MIT和波士頓兒童醫(yī)院、麻州醫(yī)院的研究者，提出算法識別核磁共振掃描中胎兒器官，以更好地評估胎兒健康，讓醫(yī)生從動態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像中解脫出來

無線設(shè)備EQ-Rado識別情緒

無線設(shè)備EQ-Rado通過測量呼吸和心律檢測情緒，可分辨你是興奮、高興、生氣還是悲傷。EQ-Radio發(fā)射無限信號到人體，檢測反射過來的信息，用算法進(jìn)行心律抽取和分析。

算法、系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)

Polaris 系統(tǒng)提高網(wǎng)頁加載速度

當(dāng)你輸入網(wǎng)址，你的瀏覽器并不知道網(wǎng)頁是什么。瀏覽器必須獲取“對象”HTML文件、Javascript、圖片等才能加載網(wǎng)頁，但是每個“對象”可能相互之間有所依賴，所以瀏覽器必須等待一些有依賴的對象，謹(jǐn)慎的進(jìn)行加載。但是Polaris自動根據(jù)所有對象之間的關(guān)系，這些可以在一個單獨(dú)頁面列下來。比如它發(fā)現(xiàn)當(dāng)一個對象從另一個對象那里讀取數(shù)據(jù)或者更新值的時候，它用詳細(xì)的關(guān)系日志為網(wǎng)頁創(chuàng)建一個依賴關(guān)系圖。

分析蟻群行為創(chuàng)建更好的網(wǎng)絡(luò)通信算法

CSAIL的一個團(tuán)隊(duì)通過分析蟻群行為創(chuàng)建更好的網(wǎng)絡(luò)溝通算法，可應(yīng)用于例如：社交網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器人群的集體決策。螞蟻超級擅長估算附近其它螞蟻的密度。這個能力在幾個溝通行為中扮演重要角色。

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋決策

近年來，人工智能研究中效果最好的系統(tǒng)被認(rèn)為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是"黑箱“。訓(xùn)練之后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也許很擅長數(shù)據(jù)分類，但是連它的創(chuàng)造者都不知道為什么?視覺數(shù)據(jù)方面，有時候可能自動化實(shí)驗(yàn)確定哪個數(shù)據(jù)特征讓升級網(wǎng)絡(luò)做出反應(yīng)，但是文本處理的系統(tǒng)更不透明。

為了解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策，CSAIL研究者把網(wǎng)絡(luò)分為兩個模塊。第一個模塊提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的文本片段，文本片段根據(jù)它的長度和連貫性打分。然后被傳給第二個模塊，這個模塊做預(yù)測和分類。如果第一個模塊提取了三個詞，第二個模塊，把他們跟正確的評分對應(yīng)，這樣系統(tǒng)就像人類一樣知道評判的原則。

數(shù)據(jù)安全

網(wǎng)絡(luò)安全峰會

CSAIL 舉辦了一次網(wǎng)絡(luò)安全峰會，召集了來自學(xué)術(shù)界、工業(yè)界的技術(shù)人員，以及政府相關(guān)人士，演講人包括美國國家安全局局長 Michael Rogers 和聯(lián)邦調(diào)查局副局長 Andrew McCabe。

匿名網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) Riffle

研究人員開發(fā)了一個新的匿名網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) Riffle，能夠使用較少的帶寬在匿名用戶之間傳輸大文件。目前廣泛使用的匿名網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是 Tor，但它本身有一些漏洞，甚至被FBI盯上用于追捕罪犯。Riffle 修補(bǔ)了Tor的一些漏洞，在對抗黑客監(jiān)聽方面有著更好的安全性。

預(yù)測網(wǎng)絡(luò)攻擊系統(tǒng) AI2

深度學(xué)習(xí)系統(tǒng) AI2 能夠在一些人類輸入的幫助下預(yù)測85%的網(wǎng)絡(luò)攻擊。