以後的視頻解說，可能是AI寫出來的？
剛剛過去的一周，AI不僅晉陞為遊戲贏家，還逐步掌握看視頻寫故事和看筆跡鑒定國籍的能力。更多精彩可來圍觀本周AI資訊，預計閱讀時間4分鐘。
OpenAI擊敗Dota 2人類半職業選手戰隊
北京時間 8 月 6 日凌晨，OpenAIFive系統同半職業選手戰隊進行Dota 2比賽，最終2：1 戰勝了人類隊伍。此次比賽旨在檢驗 AI 系統是否具備在 TI8（2018 年 Dota2 國際邀請賽）上與頂尖職業強隊一較高低的水平。
OpenAI Five系統基於神經網路，在 256 個 GPU 和 12.8 萬個 CPU的加持下，通過近端策略優化（PPO）演算法，24 小時不間斷地進行自主對抗，其每日訓練量等同於 180 年的遊戲時間。OpenAI 為每位英雄分配了一個長短期記憶遞歸神經網路，網路之間沒有直接的溝通渠道，只有在同一局遊戲中，5 個網路才會通過「團隊精神」的超參數值互相協調，最終這一數值被設定為 0.97，促使每個網路將團隊利益放在首位。（鳳凰科技）
AI進行筆跡鑒定，或可確認國籍
近期，一項名為AI鑒定筆跡鑒定確認國籍的研究成果備受關注。該研究選擇了國籍分別為馬來西亞、伊朗、中國、孟加拉國和印度共100人作為實驗對象，研究人員讓他們手寫一篇500行的英文文章，以此作為機器學習的數據集。研究人員藉助COLD工具可以將每個字母分解成線條，通過測量線條的直線度或彎曲度來判斷他們的國籍。實驗證明，COLD能很好地兼容機器學習演算法。目前該技術僅能判斷參與人員的國籍是否屬於這五個國家。
研究人員認為，這項技術有利於警方進行犯罪調查，而且比一般的圖像識別技術更有效。然而，就像大多數生物識別技術一樣，字跡識別同樣面臨一些由這類技術或類似技術帶來的隱私或民權問題。此外，如何保證用於機器學習的數據，不會因偏見做出錯誤的決策，也是一個亟待解決的問題。（果殼網）
看完視頻後AI也可以寫故事
AI技術可以根據長視頻生成簡介、連貫的描述性故事，來自新加坡國立大學與明尼蘇達大學的研究者們圍繞這個新功能展開研究。為此，他們建立了新的數據集並提出了新的模型。在該數據集上，他們將新模型與前人工作中效果最佳的模型進行比較，新模型取得了更優的結果。
他們提出的模型分為兩部分。第一部分是上下文感知多模態嵌入學習框架，將視頻內容和自然語言映射到同一語意空間中。第二部分稱之為「旁白」。給定一個視頻，系統首先從抽取一系列重要的剪輯片段，接下來再檢索與這些剪輯片段最匹配的句子，生成故事。目前，這項技術能夠很好滿足視頻類應用的需求，生成後的結果或可以用於個性化推薦中。
日本借AI識別早期胃癌
近期，日本研究人員藉助人工智慧技術開發出一種胃癌識別方法，能以較高的準確率發現早期胃癌。
由於大量收集早期胃癌的高質量圖像較為困難，研究人員選取了早期胃癌圖像和正常圖像各大約100張，進行數據預處理後生成了大約36萬張圖像，並訓練深度學習的圖像識別模型，而後藉助其他圖片進行測試。結果發現，在判斷為胃癌的病例中，準確率93.4%；在判斷為正常的病例中，準確率也達到83.6%。此外，計算機在深度學習後除能判斷是否患癌外，還能指出癌變部位。
研究人員說，這項研究成果將有助於早期胃癌的發現與治療，他們接下來將研究如何進一步提高計算機識別的準確率。（騰訊科技）
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