AI技术复原91年前黑白视频颜色是什么原因?AI技术复原91年前黑白视频颜色事件始末

2020-08-08 19:20:58  来源:互联网  编辑:小热热  阅读人数:427

将AI技术应用到视频娱乐场景 “七维科技”获数千万元B轮融资

AI技术复原91年前黑白视频颜色是什么原因?AI技术复原91年前黑白视频颜色事件始末(图1)

铅笔道11月20日讯,七维科技宣布其已完成由广东南方媒体融合发展投资基金和青岛巨峰科技创业投资有限公司投资的数千万元B轮融资。本轮融资将用于产品研发和市场拓展。

据悉,七维科技曾于2016年获得光线传媒投资。此后,光线传媒成为该公司的控股股东(本轮融资后,光线传媒仍是重要股东)。

七维科技成立于2014年,将计算机视觉AI方面技术应用到视频娱乐场景,面向企业端VR/AR、融媒体等泛内容领域的技术支持,同时也相应的设备、内容生产和营销等全链条服务。经过5年的发展,七维科技已经形成了针对“4K + 5G + VR/AR + 融媒体+AI”等泛视频领域产品体系,拥有数十项专利技术。

七维科技的主要客户是各主流视频平台,如各大电视台、主流视频网站、直播平台、在线教育平台、融媒体中心以及视频安全监控等,目前主要客户有中央广播电视总台、新华社、人民日报社、腾讯、爱奇艺、今日头条等。

盈利方面,七维科技的主要收入来自于技术授权、内容服务、云服务/硬件销售、融媒体内容运营、线下实景娱乐以及广告植入数字营销。目前,业务范围已经扩展到全国各地,连续三年的营收平均增速保持100%以上。据悉七维科技已经参与到中国三大运营商的5G方面的具体产品当中,将VR/AR的实时渲染能力通过云的方式,应用到全新的视觉娱乐体验当中。

关于本轮融资,海通创意资本管理有限公司董事陈铭,广东南方媒体融合投资基金副总经理 夏勤璐表示,“南方媒体融合基金在新媒体技术领域做了多项投资,近两年一直在寻找技术+媒体类的优质公司。七维科技在计算机AI视觉技术领域有着多年的积累,拥有优秀的人才团队储备;在VR/AR技术方面非常领先,产品在多个国家级及省级媒体企业得到应用。这些技术将在互联网行业、体育赛事领域以及线下实景娱乐领域有实际的应用,并且他们已经能够快速将技术转化成收入。今年是5G商用的元年,我们认为5G+AI视觉技术(VR/AR)将会是一个很好的应用场景。”

青岛巨峰科技创业投资有限公司董事长董天涛表示,“巨峰科创作为青岛市崂山区的投资平台,一直关注于虚拟现实领域,致力于崂山区成为虚拟现实产业之都的建设。国家正大力发展4K超高清视频升级与融媒体中心建设,这是两个千亿级以上的市场,我们看中的就是七维科技在4K超高清与融媒体领域的技术实力。”

微软用AI技术清除软件漏洞

微软声称已经开发出一种系统,能够在99%的时间里正确区分安全漏洞和非安全漏洞,并且能够在97%的时间里准确识别出关键的、高优先级的安全漏洞。

在接下来的几个月里,它计划在GitHub上开源这个技术,以及一些示例模型和其他资源。

这项工作表明,这样一个系统可以有效帮助人类的技术专家。该系统通过AzureDevOps和GitHub知识库,对微软47000名开发人员的1300万个工作项和bug数据集进行训练。

据估计,开发人员每1000行代码就会产生70个bug,而修复一个bug所需的时间是编写一行代码所需时间的30倍;在美国,每年有1130亿美元用于发现和修复这些bug。

然后,这些数据被编码成“特征向量”的形式,微软的研究人员通过‘两步走“设计好系统。首先,该模型学会了对安全性和非安全性bug进行分类,然后它学会了对影响安全性bug的重要程度进行分级。

微软的模型利用了两种技术来进行错误预测。

第一种技术,是术语频率逆文档频率算法(TF-IDF),这是一种信息检索方法,它根据单词在文档中出现的次数来赋予其重要性,并检查该单词在整个标题集合中的相关性。(微软称,它的漏洞标题通常很短,只有10个字左右。)

第二种技术,是一种逻辑回归模型。它使用逻辑函数来建模预测某类或某件事件存在的概率。

微软表示,该模型已在内部部署到生产环境中,并将继续使用安全专家批准的数据进行再培训,这些专家负责监控软件开发过程中产生的bug数量。

每天,软件开发人员都盯着一长串需要解决的代码和bug。

“安全专家试图通过使用自动化工具优先解决安全漏洞,但工程师们往往把时间浪费在错误的地方,使得他们错过了发现重要的安全漏洞。”微软高级安全项目经理斯科特·克里斯琴森和微软数据和应用科学家佩雷拉在一篇博客文章中写道。“我们发现,通过将机器学习模型与安全专家配对,可以显著提高安全漏洞的识别和分类水平。”

微软并不是唯一一家使用人工智能清除软件漏洞的科技巨头。

亚马逊的CodeGuru服务在一定程度上是针对代码审查和亚马逊内部开发的应用开发的,它能发现资源泄漏和CPU周期浪费等问题。

华为用AI写诗、ZAO用AI换脸,AI时代人类何去何从? AI让世界变得不再真实 未来,我们该怎样面对AI 让技术向善,而不是消灭技术

这两天,华为的AI诗人“乐府”引起不少热度,用户通过华为的这个AI,可以生成不同风格的古诗,五言,七言、绝句,律诗,有不同的风格可以选择。这些古诗合辙押韵,而且颇有一番意境,如果不告诉你这是AI生成的,你很可能以为是古代哪位不知名诗人的遗作。

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“乐府”的使用方法很简单,只需要通过微信搜索小程序“EI体验空间”,在里面就可以找到“乐府作诗”,打开之后,输入想要使用的标题,点击“开始作诗”,接下来作诗的事,就交给AI来完成了。

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华为这个作诗AI使用的,是OpenAI提出的预训练自然语言模型(Generative Pre-trained Language Model),简称GPT。今年6月,华为诺亚方舟实验室就发表了一篇使用GPT模型创造中国古诗的论文,这个“乐府”AI的实现原理就来自这篇论文。

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OpenAI是一个研究AI技术的非营利组织,成立于2015年底,总部位于旧金山。其背后的创始人就是“钢铁侠”伊隆·马斯克,他和另一位创始人萨姆奥特曼出于对普遍的人工智能潜在风险的担忧,决定创办这个组织

不仅华为使用GPT模型,OpenAI自己也在使用GPT模型,他们还搞了一些“大新闻”。

最近,《麻省理工科技评论》就发布了一篇报道,OpenAI对他们生产假新闻的AI系统——fake-news-spewing进行训练,经过40GB网络文本的投喂之后,这个AI已经可以伪造出一篇肯尼迪总统的演讲,这些演讲的词句看起来好像真的出自肯尼迪总统之口。这个假新闻系统,使用的就是GPT的升级版本GPT-2。

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AI让世界变得不再真实

事实上,早在今年2月份,OpenAI就公布了他们的GPT-2模型。通过使用网络上大量的文本进行训练后,该算法就能够翻译文本、回答问题和执行其他有用的任务。他们甚至还用这个算法生成了一篇俄罗斯对美宣战假新闻。

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(AI系统伪造俄罗斯对美宣战的新闻)

这个AI系统很容易让人产生不安的联想,如果有人使用AI大量造谣怎么办?要知道,在人人可以成为自媒体的互联网时代,辟谣已经成为一项艰难的任务,一个谣言很容易被广泛传播,但是辟谣的信息却没有这么高的传播效率。人们常常感叹,“造谣一张嘴,辟谣跑断腿”。一旦大批量的谣言产生,辨别都将是非常困难的事情,更别提进行辟谣。而且,目前还没有有效的算法可以完全实现AI识别。为了避免被滥用,OpenAI也没有完全开源这个算法。

AI的“创造力”已经越来越强,不仅可以制造以假乱真的假新闻,还能制造出根本不存在的图片和视频。

前几天,视频换脸App ZAO就在朋友圈火了一把,用户只要下载安装ZAO并登录,上传一张照片,就能把平台提供的各种短视频里明星们的脸替换成自己的。但随后就因为用户协议、隐私等问题引发争议,接着被微信封杀,并被工信部约谈。ZAO也修改了用户协议并发表公开道歉。

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基于深度学习的AI换脸技术DeepFake很早就有了,这项技术现在早已被开源,已经有很多软件使用这项技术,普通用户使用这些软件,只需简单几步,就可以把照片或视频中的脸换成任何自己喜欢的人。

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DeepFake背后,使用的则是人工智能算法GAN(生成对抗网络),这个算法简单来说,就是使用两个系统对抗,一个系统是生成假数据的生成网络,另外一个则是判别数据真伪的判别网络。然后用生成网络从潜在空间(latent space)中随机取样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络则对这些结果进行判别,将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来,生成网络尽可能欺骗判别网络。最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。

这样,通过GAN算法就可以生产出以假乱真的照片、视频、三维模型等,由于这些内容经过对抗,判别网络是无法辨别真假的,这就意味着。这些经过深度学习创造出的内容,人类难以辨别真假,AI也不行。

这样的结果是,将来互联网上会出现大量真假难辨的图片和视频,以前,我们可以用“眼见为实”来辨别一件事情的真伪,但是,今后面对海量的照片和视频,我们很可能再也无法分辨它们是真实的还是由AI生成的。更进一步,根据GAN算法的原理,这些内容使用AI也难以辨别。也就是说,我们将处于一个真假难辨的世界。

实际上AI真的已经可以直接合成足以骗过人眼的照片,英伟达去年推出了Style GAN人工智能算法,使用这个算法就可以生成骗过人眼的假人脸。

一位来自Uber的软件工程师Philip Wang,很快就把这项技术落实了,他创立了一个网站:ThisPersonDoesNotExist.com,每次打开这个网站,都会随机生成一张人脸照片,这些人脸看不出有什么问题,但是,他们都不是真实存在的人。

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(ThisPersonDoesNotExist.com上随机生成的照片)

类似的技术越来越多,文字、图像甚至视频可以使用AI合成,语音也不例外。早在2016年,谷歌就已经推出了基于深度学习的原始音频生成模型WaveNet ,可以运用该技术合成和语料高度相似的语音。国内的科大讯飞、搜狗、腾讯等公司也在做相关研究,比如现在高德地图上志玲姐姐、郭德纲的声音,就是通过AI语音合成技术合成的。

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未来,我们该怎样面对AI

未来,我们很可能面临难以分辨真假的问题,一则突发新闻,很可能是AI生成的,一张照片,可能上面的内容根本就不曾真实存在过。一段视频,很可能表达的所有事实都是被修改过的。人工智能如此强大,骗过人类似乎再简单不过。也许,现在拒绝AI的发展还来得及,不然以后的灾难谁都无法预料。

但是技术本身是没有价值取向的,无论有益还是有害,都是在于人类的使用。如果滥用,难免滑向不见底的深渊,但只要正确地使用,技术带来的就是福祉。比如,用于生成虚假图片的GAN算法,最近就被用到了医药研究上。

近日,人工智能药物发现公司Insilico Medicine、药明康德以及多伦多大学的科学家们使用了强化学习技术的新AI系统,把从选择一个靶点到形成潜在的新药候选分子的过程,缩短到了仅仅21天,比传统方式快了15倍。Insilico的方法就是基于GAN(生成对抗网络)强化学习两种人工智能,在这里,GAN算法成了可以治病救人的良方。

AI技术复原91年前黑白视频颜色是什么原因?AI技术复原91年前黑白视频颜色事件始末(图11)

(图源:麻省理工科技评论)

让技术向善,而不是消灭技术

回到要不要阻止AI发展的问题,如果害怕未来AI可能会带来灾难,一开始就阻止AI技术的发展,那么,用AI造福人类的可能性也就没有了。就像GAN技术一样,如果,我们害怕它会造出一个真假难辩的世界,那么Insilico提高15倍效率的技术也就不复存在了。我们关上了通往地狱的窗,但通往天堂的大门可能也因此关闭。

所以,应该积极让技术向善,像马化腾在“2019世界人工智能大会”上发表演讲时说的那样,以“科技向善”引领AI全方位治理。当技术可能被用于作恶时,除了主动去避免,更好的办法可能就是用技术去对抗了。比如,加州大学伯克利分校和南加州大学的研究者,就在研究新的工具用于识别假照片。麻省理工学院-IBM Watson 人工智能实验室和哈佛大学自然语言处理实验室的研究人员,也在研究对抗OpenAI的GPT-2模型的办法。

像AI这样的强大工具,本身很复杂,可以向善,也可以作恶。我们要做的应该是让这个工具更好地服务我们,如果这个工具面临滥用的风险,最应该考虑的,不是解决掉工具,而是解决风险。