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It’s great that, collaborating with Microsoft Research Asia, our MS student Wen-Feng Cheng provides the technical cores for “image to poetry” for the live demo in the Microsoft chatbot “xiaoice“. It’s a whole new research experience for Cheng even though he delayed his graduation date due to committing more research efforts on this very challenging and exciting research. We feel grateful for Microsoft, Cheng, and MSRA folks for their amazing results. The work is also under review for a premier conference.

既然已經是公開的新聞,我們也可以分享。

微軟小冰【看圖造新詩】的核心技術 “Image to Poetry” 主要是實驗室的研究生( 鄭文峰 )在北京微軟研究院交換研究時完成的。為了持續改進這項技術,他毅然決定(碩士班)延後畢業,在服兵役前爭取更多研究的時間。

突破來自於敢與眾不同!

雖然 鄭文峰 跟他的其他同學而言,看起來是慢了。其實是超前了。

目前這項技術細節也在某個頂尖國際會議審查中。其中有趣的部份是如何逼近機器創造力的缺陷、考量圖片中的物件、情緒跟現代詩的產生過程,並自我檢測詩詞產生的品質及修正。

結果令人驚豔。

如果用四年前的標準來看,最近的技術進展,連我都會認為是造假的。但是又已經清楚的在各種實驗結果上重複呈現出來。

看到身邊的朋友們(研究人員、領先企業)正在如火如荼進行太多有趣、有影響性的研究、產品開發。何以有悲觀的理由?

”微軟終於揭開了小冰詩人的面紗。當然,這些詩歌並不是憑空產生的。人類的創作往往是一種被誘發的結果,也就是「有感而發」,小冰亦是如此,不過這裡的「有感」換成了「看圖」“

https://www.inside.com.tw/2017/05/17/microsift-ai

 

 

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Technical Debt — 沒有白吃的午餐

  十月初Intel副總兼CTO Amir Khosrowshahi 來台,有機會交流。Amir說明Intel在未來智能服務的定位。其中提到了NIPS 2015 Sculley的論文中 “Technical Debt” (技術債)的概念。 很有趣的一個名詞,用來解釋天下沒有白吃的午餐 — 智能化當然是相當重要的未來,但是也得搭配其他不可或缺的要件。  很快的把Sculley的論文看了,主要討論智能元件上線之後,對於線上的工程系統有怎樣的工程挑戰:比如說如何維持特徵值擷取版本,過多的特徵值,訓練模型的版本等等。 值得工程人員關注。  其中最有意思的是這張圖,核心智能(機器學習或是深度學習)常常只是工程系統中的一小部分,為了讓整個服務可以完整的運行,還有其他重要配合的工程部分,例如資料收集、清理、運算資源管理、運算平台、監控服務等。Intel想提供圖一上的大部分,不是只有ML核心。  每個有價值的垂直領域,都有專業的知識,需要時間、成本累積。從一年多前開始跟醫學領域的人一起合作,完全可以感受到跨領域的挑戰,令人戰戰兢兢。  技術債可以用(素質好)的人力彌補,例如挖角、併購,但是價格高。  同樣的,對於非以IT技術擅長的產業,即時是獲利非常良好的隱形冠軍們,要智能化在公司內部開始產生效益,也需要相當的時間跟花費(同樣的,有許多技術債得償還)。當然,經營層的決心是最關鍵的。  這也可能是許多(新創)公司的機會所在。尤其是專注服務於產出大量資料,以及資料單位價值高的幾個領域:例如製造、能源、健康醫療、交通、IT等,都是值得大量投資智能技術的領域。 […]

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