刚刚过去的一周，AI不仅晋升为游戏赢家，还逐步掌握看视频写故事和看笔迹鉴定国籍的能力。更多精彩可来围观本周AI资讯，预计阅读时间4分钟。
OpenAI击败Dota 2人类半职业选手战队
北京时间 8 月 6 日凌晨，OpenAI Five系统同半职业选手战队进行Dota 2比赛，最终2：1 战胜了人类队伍。此次比赛旨在检验 AI 系统是否具备在 TI8（2018 年 Dota2 国际邀请赛）上与顶尖职业强队一较高低的水平。
OpenAI Five系统基于神经网络，在 256 个 GPU 和 12.8 万个 CPU的加持下，通过近端策略优化（PPO）算法，24 小时不间断地进行自主对抗，其每日训练量等同于 180 年的游戏时间。OpenAI 为每位英雄分配了一个长短期记忆递归神经网络，网络之间没有直接的沟通渠道，只有在同一局游戏中，5 个网络才会通过“团队精神”的超参数值互相协调，最终这一数值被设定为 0.97，促使每个网络将团队利益放在首位。（凤凰科技）
AI进行笔迹鉴定，或可确认国籍
近期，一项名为AI鉴定笔迹鉴定确认国籍的研究成果备受关注。该研究选择了国籍分别为马来西亚、伊朗、中国、孟加拉国和印度共100 人作为实验对象，研究人员让他们手写一篇 500 行的英文文章，以此作为机器学习的数据集。研究人员借助COLD工具可以将每个字母分解成线条，通过测量线条的直线度或弯曲度来判断他们的国籍。实验证明，COLD 能很好地兼容机器学习算法。目前该技术仅能判断参与人员的国籍是否属于这五个国家。
研究人员认为，这项技术有利于警方进行犯罪调查，而且比一般的图像识别技术更有效。然而，就像大多数生物识别技术一样，字迹识别同样面临一些由这类技术或类似技术带来的隐私或民权问题。此外，如何保证用于机器学习的数据，不会因偏见做出错误的决策，也是一个亟待解决的问题。（果壳网）
AI技术可以根据长视频生成简介、连贯的描述性故事，来自新加坡国立大学与明尼苏达大学的研究者们围绕这个新功能展开研究。为此，他们建立了新的数据集并提出了新的模型。在该数据集上，他们将新模型与前人工作中效果最佳的模型进行比较，新模型取得了更优的结果。
他们提出的模型分为两部分。第一部分是上下文感知多模态嵌入学习框架，将视频内容和自然语言映射到同一语意空间中。第二部分称之为“旁白”。给定一个视频，系统首先从抽取一系列重要的剪辑片段，接下来再检索与这些剪辑片段最匹配的句子，生成故事。目前，这项技术能够很好满足视频类应用的需求，生成后的结果或可以用于个性化推荐中。
近期，日本研究人员借助人工智能技术开发出一种胃癌识别方法，能以较高的准确率发现早期胃癌。
由于大量收集早期胃癌的高质量图像较为困难，研究人员选取了早期胃癌图像和正常图像各大约100张，进行数据预处理后生成了大约36万张图像，并训练深度学习的图像识别模型，而后借助其他图片进行测试。结果发现，在判断为胃癌的病例中，准确率93.4%；在判断为正常的病例中，准确率也达到83.6%。此外，计算机在深度学习后除能判断是否患癌外，还能指出癌变部位。
研究人员说，这项研究成果将有助于早期胃癌的发现与治疗，他们接下来将研究如何进一步提高计算机识别的准确率。（腾讯科技）
本文分享 CSDN - 飞桨PaddlePaddle。
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