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“铲屎官,陪我打游戏”
玩电子游戏已经不是人类的特权!英国初创宠物品牌Joipaw已经开发一款给宠物狗使用的游戏家用主机,名为“Joipaw”。该产品带有一块触控屏幕以及自动投喂器。
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未来,我们或许可以看到这样的画面。
回到家,发现狗子正在屏幕前“奋战”,不亦乐乎。它用鼻子精准地“捉”住了屏幕上的每一只地鼠。而投食机在狗子每次成功触及屏幕中的地鼠时,投放零食给与奖励。狗子疯狂进食,津津有味。
不止如此,Joipaw还为他们的主机搭配了运动穿戴设备,这些设备既可以供饲养人通过APP来监控宠物,还可以直接关联游戏内容,进行额外的游戏控制。
图源:Joipaw
英国开放大学动物-计算机交互教授兼 Joipaw 的科学顾问克拉拉·曼奇尼 (Clara Mancini) 说,针对狗的触摸屏大脑游戏的研究虽然才刚开始,但“非常有前途”。她认为,这项技术可以帮助患有痴呆症的狗,或者让那些因为住在收容所而不太活跃的狗变得更活跃。
“铲屎官,带好我的身份证”
世界上不存在两片完全相同的树叶,也不存在两只鼻纹完全相同的狗子。
与人类指纹类似,犬类鼻纹具有唯一性与稳定不变性,甚至不会随着成长而改变。主人只需对准犬鼻进行简单的抓拍或者视频录像,系统通过犬鼻检测,定位出鼻纹关键点,将提取到的鼻纹深度图信息汇入后台数据库,更可为犬只生成一张专属的身份证。
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在AI技术日趋普及的当下,犬鼻纹识别技术是通过对比犬鼻纹图像特征之间的相似性来确定犬只的身份,其核心技术是使用模式识别、图像处理等方法对犬只的鼻纹特征进行描述、匹配和分类,从而实现自动的犬只个体认证。对比现有的DNA认证和芯片认证,鼻纹识别具有识别精度高、宠物友好性高、操作体验好、反作弊性强、成本低等优点,具有广泛的应用前景。
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目前,已有科技公司推出宠物的鼻纹识别解决方案,用于城市中的宠物管理,如AI寻宠、宠物门禁、在线犬证办理等。此方案主要通过模式识别、图像处理等方法对犬只的鼻纹特征进行描述、匹配和分类,从而实现犬只的识别与认证。
当宠物拥有专属ID,有关犬的基本信息、生活动态、消费记录、服务和医疗等信息都将与之绑定。由此拓展的宠物比赛、宠物保险、宠物医疗、宠物零售等场景都将呈现出更多样的可能性。
“铲屎官,我们谈谈”
利用擅长模式分析的人工智能,我们或许可以真正破译动物语言,与猫、鸟类,甚至鲸鱼等动物直接对话。届时,人类与动物的关系或将掀开新一页。
美国北亚利桑那大学科恩·斯洛伯德克夫创建了一个名为Zoolingua的公司,目标是开发一种人工智能,让人们能与宠物顺畅地沟通交流。他认为,如果人类能了解到一点点动物们的想法,同时让动物们了解一点点我们的想法,二者之间的关系将完全不同。
图源:Zoolingua官网
因此,该团队观察狗子在特定环境下的叫声和行为,并对这些复杂的通信形式进行分类和分析,最终可以有效准确地在计算机程序中,将“汪汪”翻译成英语。
根据Zoolingua的统计,美国每年约有二至四百万只狗被安乐死。其中大部分归因于行为问题,而这些问题的出现主要是因为人与狗之间缺乏沟通。该团队认为,如果能找出狗子的行为与我们指令相出入的原因,我们就可以解决很多行为问题并拯救很多狗。
“铲屎官,今天你铲屎了么”
通过DNA检测技术和无人机,狗子的粪便可以被精准锁定,并找到那个拒绝铲屎的铲屎官,进行追责和教育。
图源:PooPrints
从DNA采集的角度来说,美国DNA技术宠物公司PooPrints已经有了成熟的方案。
首先,要在每个狗子的身上提取到生物信息数据样本。然后,每只狗的基因档案都被注册,并安全地上传到DNA世界宠物登记数据库中,狗主人还需要填写一份关于本人的基本信息,相关信息会存储到狗子的“身份证”中。最后,只需要从“犯罪现场”提取到证据,将样品证据返回实验室进行处理,就可以将粪便与狗子们匹配上,从而找到这个懒惰的铲屎官了。
图源:pooprints
那如何追踪狗子的粪便呢?
荷兰企业家Gerben Lievers将传感器和机器人综合成了“无人机铲屎官”。第一个无人机模型名为Watchdog1,主要使用热成像技术,通过与周围区域相比的温度来定位需要铲的屎。同时,该模型附有GPS定位系统,相关数据会发送到名为Patroldog1的地面机器人上,接收到数据后,地面机器人便负责找到并清理。
炫酷科技带来震撼的同时,也温暖着我们生活中的点点滴滴。未来,理性与冷酷将不再是机器的代名词,它们将以有温度、有生命感的形象,融入每一个家庭,让家庭智能起来。(整理:李飞 策划:穆子叶)
参考 | 虎嗅网、文汇报、中国青年网
聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******
中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛,12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行,中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题,发表主旨演讲建言献策,并深入研讨交流。
美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为,大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练,难以开发出具有可解释性的算法框架,深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外,由于数据可以带来巨大的规模效应,当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中,因此,未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性,需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题,使基于人工智能的公共服务变得更加高效。
国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出,由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性,导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战,因此,需要加强人工智能基础研究工作,这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前,理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面,理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型,加强对大脑思维机理的理解,建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验,建立全球性的人工智能研究数据库,形成全球共享的研究社区。另一方面,构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上,建议建立类似于自由协作式的知识库,通过全民民众参与,推动知识在全球层面共享。
中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示,由于深度学习等算法存在不可解释性,导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法,开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术,以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台,赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导,并需要政策法规对数据使用的正确规范,充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合,推动人工智能的创新发展。
中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为,当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段,至2030年,中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看,中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈,当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势,而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看,人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求,鼓励各种可能的强人工智能探索,“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图;在安全问题层面,强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性,人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护,重视探索人工智能伦理问题,并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。
美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示,AI已经应用于生活和工作的方方面面,目前甚至在法律上也具有一定的应用,比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑,包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”,应该打开“黑箱”,探究和理解其中的具体内容和因果关系,我们一定要做可解释性的AI。同时,他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点,作为新兴领域,还需要向其他领域学习,从而更好的服务于人类。
中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出,“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择,又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网,智联网可以赋能绿色计算,助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节:首先,由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次,多参数全链系统配置优化。最后,通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架,该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统,应用路径包括绿色园区和工业节能。
2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办,清华大学人工智能国际治理研究院承办,国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天,设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)