韓國計劃5年內(nèi)投資2.2萬億韓元開發(fā)人工智能

雷鋒網(wǎng)消息 據(jù)韓聯(lián)社報道，韓國信息通訊技術(shù)部門周二表示，韓國將在未來5年內(nèi)投資2.2萬億韓元（約合130億元）開發(fā)核心人工智能（AI）技術(shù)，以在2022年前成為該領(lǐng)域的全球巨頭。

根據(jù)科學和信息通信部宣布的計劃，韓國政府將牽頭制定一個包括研發(fā)在內(nèi)的國家人工智能計劃，以加入世界強國的行列。

韓國第四次工業(yè)革命總統(tǒng)委員會主席Chang Byung-gyu 表示：“政府認為，通過與私營企業(yè)聯(lián)手，獲得人工智能核心技術(shù)，不僅將達到全球標準，而且最終會培養(yǎng)出人才并做出高質(zhì)量的工作。我們的目標是，到2022年進入全球前四名?！?/p>

韓國政府表示，它的目標是在本土開發(fā)出能與其他強國(以美國和中國為首)相媲美的AI技術(shù)，最終減少韓國對這些國家的依賴。

韓國科學信息通信技術(shù)部表示，韓國目前的AI技術(shù)水平約為美國的78.1%，但是，韓國的當?shù)丨h(huán)境非常利于AI技術(shù)的采用。該部門將首先在國防、醫(yī)藥和安全領(lǐng)域發(fā)起大型AI項目。

韓國官員說，政府將在今年上半年進行詳細研究，然后決定是否啟動一個1萬億韓元的AI芯片研發(fā)項目。

該部門表示，基于AI的處理器在各種深度學習技術(shù)(包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算)中有巨大的應(yīng)用潛力。機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被視為下一代AI技術(shù)的基礎(chǔ)，該部門將進一步為腦科學的研發(fā)留出預(yù)算。

該部門將進一步撥出用于腦科學發(fā)展和研究的預(yù)算，腦科學被認為是包括機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的下一代人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)。

美國在美墨邊境測試AI測謊儀

雷鋒網(wǎng)消息 英國《每日郵報》5月15日的報道中介紹了一款名叫AVATAR的AI測謊儀，它可以利用人眼檢測和傳感器技術(shù)測謊，準確率最高可以達到80%。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，AVATAR是由亞利桑那大學的研究者于2012年發(fā)布的，之后屢經(jīng)改良，增加了額外的傳感器，能夠分析更多數(shù)據(jù)。

早在6年前，美國就在其與墨西哥的邊境對這款測謊儀進行了測試，希望借其幫助工作人員檢測出罪犯甚至潛在的恐怖分子。此后AVATAR又在加拿大邊境服務(wù)機構(gòu)與歐盟接受了測試。結(jié)果顯示，AVATAR測謊的成功率在60%至75%之間，有時高達80%。

圣地亞哥州立大學信息管理系統(tǒng)教授埃爾金斯說，“AVATAR是個自助服務(wù)終端，更像機場的登機辦理機或雜貨店的自助結(jié)賬機。然而，AVATAR屏幕上有一張臉，詢問游客一些問題，并能檢測到面試過程中游客的生理與行為變化?！?/p>

當游客站到AVATAR前的時候，機器人會問這些問題，如“你的行李里有水果或蔬菜嗎？”或“你身上攜帶了武器嗎？”在詢問過程中，AVATAR使用人眼檢測軟件和情緒與壓力傳感器來檢測任何說謊或不安的信號。研究者表示，AVATAR可能的應(yīng)用范圍十分廣泛，埃爾金斯說，“我們已經(jīng)意識到AVATAR不僅僅能用于邊境安檢，還能用于執(zhí)法、面試以及其它人力資源應(yīng)用?！?/p>

洛杉磯警察局導(dǎo)入“多模生物識別系統(tǒng)”，用于犯罪偵查

近日NEC集團子公司NEC美國對外宣布，已協(xié)助美國洛杉磯郡警察局以服務(wù)型方式順利導(dǎo)入犯罪偵查用的“多模生物識別系統(tǒng)”，利用指紋、掌紋、人臉、虹膜等生物信息來進行身份的識別。

該系統(tǒng)目前已與加州司法部及FBI在內(nèi)的多個數(shù)據(jù)庫進行了串接，未來將成為全球最大的犯罪偵查用生物識別系統(tǒng)之一。在系統(tǒng)部署運行的第一周里，通過指紋對比，讓107件未破案件取得了突破性進展。

在20世紀70年代時，NEC便開始了指紋識別、掌紋識別和人臉識別等生物特征認證技術(shù)的研發(fā)，旗下生物識別產(chǎn)品群“Bio－IDiom”系統(tǒng)已進入全球70余個國家當中，這套“多模生物識別系統(tǒng)”正是基于此打造的。

以Bio－IDiom中的虹膜識別功能為例，通過去除瞳孔、眼皮與睫毛等多余信息來捕捉虹膜圖案，從而讓準確度變得更高。

在不久前的IREX IX評估中，NEC在憑借著高度精確的特征提取、匹配和先進噪音消除等技術(shù)，在13個小組中摘奪桂冠，其中近紅外虹膜圖像匹配精準度高達99．33％。

倫敦帝國理工學院教授用AI定位房顫來源

倫敦帝國理工學院的馬科斯·麥吉利夫雷蓋爾及其同事，近日在《英國皇家學會開放科學》上發(fā)表文章稱，他們將機器學習算法應(yīng)用于醫(yī)療，演示了如何使用人工智能方法在簡單模型中準確定位心房顫動的來源，且僅使用臨床環(huán)境中可用的心電圖描記。

心房顫動又稱房顫，是最常見的持續(xù)性心律失常。但隨著人的年齡增長，房顫的發(fā)生率會不斷增加。而房顫最大的危害之一就是中風，這種急性腦血管疾病嚴重的時候可引起死亡。通常，導(dǎo)管射頻消融術(shù)被認為是治療心律失常的方法之一。但是自20世紀90年代以來，這一方法的成功率一直令人失望。

研究人員表示，這項工作現(xiàn)階段只是初步演示，未來在政策、技術(shù)、倫理方面仍有不少問題需要突破，但其提出了一條可能的途徑，有潛力改善這種疾病的長期治療方案。

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