《疫苗混打:歐洲、加拿大篇》
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*由於疫苗供應延遲和AZ疫苗所引發的安全問題,越來越多的國家正在考慮改用不同廠牌的疫苗進行第二劑mRNA疫苗注射。
全球有幾項醫學研究正在測試轉換 COVID-19 疫苗的功效。
英國在5月份啟動了Cov-Boost 的研究,該研究正在研究七種不同的新冠疫苗,在作為第二劑接種時的使用情況。
研究結果預定要在今年8月份公佈。雖然目前為止,還沒有大規模而完整的數據評估,但幾乎所有研究團隊都同意,混打不同疫苗之後,所產生的抗體,明顯要比兩劑都打相同疫苗的人多。
以下是全球已經決定採用這種混打方案國家的整理(按時間排序):
-法衛生部4月9日宣布疫苗混打。
-西班牙衛生部5月19日表示,允許60歲以下第一劑接種AZ疫苗的人,接種第二劑AZ或輝瑞疫苗。
-英國自6月1日開始啟動混打。英國是目前印度之外,Delta病毒傳播最快造成疫情再次升溫的國家,而英國也是唯一第一劑&第二劑都採用國產AZ疫苗的國家。宣布混打具有指標性的意義。
-加拿大國家免疫諮詢委員會 (NACI) 6月1日更新了有關第二劑混打的指導方針。為第一劑AZ疫苗的接種者提供不同的第二劑疫苗。
-阿拉伯聯合大公國6月3日宣布,第一劑接種中國國藥疫苗的人的加強針將提供輝瑞疫苗。
-巴林6月4日表示,無論第一針接種的是哪種疫苗,第二劑可以施打輝瑞疫苗或中國國藥疫苗。
-根據6月4日俄羅斯的RDIF主權財富基金透露,俄羅斯將會開始在阿拉伯國家,試驗結合其 Sputnik V疫苗和各種中國疫苗的混打。
-義大利6月14日宣布接種第一劑AZ疫苗的60歲以下人群,可以接受不同的第二劑。
-韓國6月18日表示,由於發貨延遲,大約76萬已經接種了第一劑AZ疫苗的韓國人,第二劑將接種輝瑞疫苗。
-德國總理梅克爾在4月16日注射了第一劑的AZ疫苗之後,6月22日注射了莫德納為第二劑疫苗。
-歐洲其他准許疫苗混打的國家還包括:芬蘭/挪威/瑞典/丹麥。
唯一目前明確沒有官方建議,支持疫苗混打的是美國,主要原意是因為美國沒有疫苗供需的困擾。
{內文}
*法國衛生部長維宏 40歲。2021年2月9日,成為法國內閣首位接受注射的官員,在此之前,維宏一直拒絕,民選官員可以優先接種。
法國衛生部長 維宏:由於我屬於50歲以下的醫護人員,我始終堅持要等我的年齡輪到,對50歲以下的人開放的那一天,我才會接受疫苗注射來保護自己。我於是接受了這個施打中心的邀請,注射了第一劑的AZ疫苗。
兩個月後,由於AZ疫苗的爭議依然不斷,維宏親自說明自己將注射第二劑莫德納,來證實第一劑第二劑可以混打的原則。
2021/4/9法國衛生部長 維宏:這個論述是具有連貫性的。我們既然說了,不建議對55歲以下的人施打AZ疫苗,這只是暫時性的而不是永久性的,這是一個謹慎的措施,而不是一個排除性措施。如果您是在55歲以下,我自己也屬於這個類別,在注射了第一劑的12星期之後,您將獲得一個mRNA疫苗為第二劑。這關係到大約60萬法國人,我要他們放心,他們會在規定時間內獲得第二劑注射。
5月3日維宏本人也確認,注射了第二劑的莫德納疫苗。
49歲 加拿大總理杜魯多,也是依年齡順序:沒有官員優先的原則4月24日接種了第一劑的AZ疫苗,這是在全國開打之後的第130天,加拿大安大略省開放了,對40歲以上民眾施打AZ疫苗的資格後,杜魯多才在渥太華的一家藥房接受注射。
加拿大總理 杜魯多:藥房是人們習慣來的地方,他們很自在的來到這裡,這是很大的差別。
43歲 法國總統馬克洪,一直等到6月1日才獲得接種第一劑,因為這是向所有18歲以上的法國人,開放疫苗接種的日子。
馬克洪於2020年12月17日確診,七天之後總統夫人也確診感染。根據醫師建議,馬克洪夫婦將只需接種一劑疫苗,並且在感染後3到6個月期間完成接種,總統夫婦並沒有說明注射了何種疫苗。
66歲 德國總理梅克爾,曾經在公開場合出現全身顫抖,健康情況一度引起廣泛關注。2021年4月16日,德國疫苗開打112天之後,總理才接種了第一劑AZ疫苗,因為AZ在德國僅供60歲以上的人使用。並由政府發言人以推文公佈接種證明。
6月22日星期二,德國總理辦公室表示,梅克爾已接種了莫德納為第二劑疫苗。
眾所周知最早啟動疫苗施打的英國,採用的是英國國產的AZ疫苗。人口6600萬的英國,由於第一時間的疫苗供量與策略考量,英國選擇拉長兩劑之間的時間,爭取第一劑施打人數的最大化。
但是面對Delta變種病毒的威脅,以及AZ疫苗所引發的爭議,功能,防護力。英國當局決定未來第二劑以,都將提供mRNA疫苗作為注射。
影片旁白:研究顯示先接種第一劑AZ疫苗,與使用兩劑相同的疫苗相比,先接種第一劑AZ疫苗,然後再接種輝瑞或其他方式,沒有安全問題。但根據報告獲得接種混打的人們,在接受第二劑之後,有輕度至中度發燒反應。
但傳染病專家認為這是一個好的信號。
加拿大安大略省Kinston綜合醫院傳染病主治醫師 Gerald Evans:它以某種方式告訴我們,疫苗混打可能會產生更強的免疫反應。
影片旁白:許多加拿大人對於接受疫苗混打,持開放態度,特別是在某些省份,因為出現了罕見但嚴重的血栓事件,或是供應有限的情況,而暫停施打AZ疫苗之後。
6月1日加拿大正式更新了,有關第二劑混打的指導方針。
加拿大國家免疫諮詢委員會 (NACI) 首席公衛官 Theresa Tam博士:在英國、德國的研究和西班牙的實驗,顯示出AZ和輝瑞混打的組合是安全的,具有良好的安全性。在謹慎而不同長短的間隔期間內,例如4個星期、8個星期、12個星期,但是使用這個混打,也出現了短期內副作用增加的狀況:頭痛、疲倦、感覺整個人不舒服,但是它們是暫時的而且沒有併發症。
2021/5/26 法國公共電視台醫藥記者 Anne-Laure Barral:英國南漢普頓大學展開了一項對於七個不同疫苗注射的研究,定名為《Cov Boost》,想要理解哪一個,最能強化我們的免疫力?
他們徵求了3000名30歲以上,在去年12月和今年1月份之間,已經接種過兩劑輝瑞或是AZ疫苗的成人,從下週(6/1)開始,這些自願者會獲得一個第三劑的注射,可能是前兩個疫苗,可能是莫德納、嬌生或是諾瓦瓦克斯,也包括其他還在臨床實驗的疫苗:例如CureVac或是Valneva。
總之一共有7個目前最成熟的疫苗,進而了解哪一個組合是最有效的。
這份研究報告預定在今年八月公佈,從而可以更精準地擬定,進入秋冬季節的疫苗加強針部署策略。
但是也有其他研究證實了混打的效益,根據德國之聲6/10的報導,德國西部薩爾大學的研究結果發現,第一劑注射AZ第二劑注射輝瑞的人,所表現出的免疫反應,比接種兩次相同疫苗的人更強。
有250人參加了這項試驗,儘管尚未完成完整的數據評估,但研究團隊對明確的結果感到驚訝。
AZ加輝瑞兩劑混打的兩週之後,所產生的抗體,比兩劑都打AZ疫苗的人多出10倍,「甚至超過兩次都打輝瑞疫苗的結果」。
負責這項研究的免疫學教授塞斯特 (Martina Sester) ,在新聞聲明中說:「這就是為什麼我們現在就分享研究結果,而沒有等待科學數據出爐」。
法國病毒學&免疫學專家 Françoise Salvodori:這是英文裡被稱為Prime Boost,在法文裡被稱為「啟動和提醒」(amorce & rappel )的作用。主要是使用兩種略有不同的疫苗,一個接連著另一個施打,第二針會敲醒第一針的效果,但是略有不同。主要是對於所謂的抗原信息進行編碼,從而讓我們對新冠病毒產生抗體,在AZ疫苗使用的是腺病毒載體,而在輝瑞疫苗是利用mRNA技術,然而兩者是對同一個信息進行編碼。
記者:照您所說,這其實更為有效?
法國病毒學&免疫學專家Françoise Salvodori:對,比接連使用兩個同樣的疫苗有效。
如果歐洲以及加拿大和英國,都已經確認了,疫苗混打強化免疫力的效應,同時也能解決AZ疫苗爭議,以及同類疫苗供需不足的問題。
主持人:我第一劑是莫德納,第二劑是輝瑞
美國ABC新聞首席健康與醫學主編 Dr. Jen Ashton:是的;這是來自我們北邊鄰居加拿大的新聞。我們分解一下,因為人們將聽到這則頭條新聞,會開始質疑是否在美國這裡也是如此。
加拿大國家免疫諮詢委員會 (NACI) ,在幾天之前宣布,不同廠牌的疫苗混打是可行的。他們國內沒有任何自製生產的疫苗,他們的疫苗必須全數依賴進口,這是他們支持混打的部份原因。
疫苗採購過剩的美國,當然沒有不同疫苗選擇上的供需問題。
主持人;您說清楚了這裡不混打的情況
美國ABC新聞首席健康與醫學主編 Dr. Jen Ashton:不在美國這裡。現在要記得我們的FDA和CDC,有不同的安全標準,他們正在評估數據,未來是否會發生還不得而知,但是現在沒有官方的醫療或公衛建議,我們應該在美國這樣做。要記得加拿大疫苗供應不像我們這裡。
主持人 vs. 美國ABC新聞首席健康與醫學主編 Dr. Jen Ashton:我們的沒有用完,不試著這樣做。不。保持用同一個製造商的疫苗。在這個時候。
世界衛生組織對於疫苗混打,尚未做出正式的建議,但是疫苗部門主任奧布賴恩博士指出:「基於疫苗發揮作用的基本原則,我們確實認為混合搭配的方案奏效」。
這是一封中華民國醫師公會,全國聯合會的聲明。對於疫情指揮中心曾經不准進行混打,提出抗議。沒有事先採購足夠疫苗,又不准站在最危險第一線的醫護人員,混合施打第二劑的莫德納疫苗,台灣要用多少醫護人員的性命來交換。
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
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創新工場“AI蒙汗藥”入選NeurIPS 2019,3年VC+AI佈局進入科研收穫季
本文來自量子位微信公眾號
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NeurIPS 2019放榜,創新工場AI工程院論文在列。
名為“Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder”。
一作是創新工場南京國際AI研究院執行院長馮霽,二作是創新工場南京國際人工智慧研究院研究員蔡其志,南京大學AI大牛周志華教授也在作者列。
論文提出了一種高效生成對抗訓練樣本的方法DeepConfuse,通過微弱擾動資料庫的方式,徹底破壞對應的學習系統的性能,達到“資料下毒”的目的。
創新工場介紹稱,這一研究就並不單單是為了揭示類似的AI入侵或攻擊技術對系統安全的威脅,還能協助針對性地制定防範“AI駭客”的完善方案,推動AI安全攻防領域的發展。
NeurIPS,全稱神經資訊處理系統大會(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems),自1987年誕生至今已有32年的歷史,一直以來備受學術界和產業界的高度關注,是AI學術領域的“華山論劍”。
作為AI領域頂會,NeurIPS也是最火爆的那個,去年會議門票在數分鐘內被搶光,而且在論文的投稿錄取上,競爭同樣激烈。
今年,NeurIPS會議的論文投稿量再創新高,共收到6743篇投稿,最終錄取1428篇論文,錄取率為21.2%。
▌“資料下毒”論文入選頂會NeurIPS
那這次創新工場AI工程院這篇入選論文,核心議題是什麼?
我們先拆解說說。
近年來,機器學習熱度不斷攀升,並逐漸在不同應用領域解決各式各樣的問題。不過,卻很少有人意識到,其實機器學習本身也很容易受到攻擊,模型並非想像中堅不可摧。
例如,在訓練(學習階段)或是預測(推理階段)這兩個過程中,機器學習模型就都有可能被對手攻擊,而攻擊的手段也是多種多樣。
創新工場AI工程院為此專門成立了AI安全實驗室,針對人工智慧系統的安全性進行了深入對評估和研究。
在被NeurIPS收錄的論文中,核心貢獻就是提出了高效生成對抗訓練資料的最先進方法之一——DeepConfuse。
▌給數據下毒
通過劫持神經網路的訓練過程,教會雜訊生成器為訓練樣本添加一個有界的擾動,使得該訓練樣本訓練得到的機器學習模型在面對測試樣本時的泛化能力盡可能地差,非常巧妙地實現了“資料下毒”。
顧名思義,“資料下毒”即讓訓練資料“中毒”,具體的攻擊策略是通過干擾模型的訓練過程,對其完整性造成影響,進而讓模型的後續預測過程出現偏差。
“資料下毒”與常見的“對抗樣本攻擊”是不同的攻擊手段,存在於不同的威脅場景:前者通過修改訓練資料讓模型“中毒”,後者通過修改待測試的樣本讓模型“受騙”。
舉例來說,假如一家從事機器人視覺技術開發的公司希望訓練機器人識別現實場景中的器物、人員、車輛等,卻不慎被入侵者利用論文中提及的方法篡改了訓練資料。
研發人員在目視檢查訓練資料時,通常不會感知到異常(因為使資料“中毒”的噪音資料在圖像層面很難被肉眼識別),訓練過程也一如既往地順利。
但這時訓練出來的深度學習模型在泛化能力上會大幅退化,用這樣的模型驅動的機器人在真實場景中會徹底“懵圈”,陷入什麼也認不出的尷尬境地。
更有甚者,攻擊者還可以精心調整“下毒”時所用的噪音資料,使得訓練出來的機器人視覺模型“故意認錯”某些東西,比如將障礙認成是通路,或將危險場景標記成安全場景等。
為了達成這一目的,這篇論文設計了一種可以生成對抗雜訊的自編碼器神經網路DeepConfuse。
通過觀察一個假想分類器的訓練過程更新自己的權重,產生“有毒性”的雜訊,從而為“受害的”分類器帶來最低下的泛化效率,而這個過程可以被歸結為一個具有非線性等式約束的非凸優化問題。
▌下毒無痕,毒性不小
從實驗資料可以發現,在MNIST、CIFAR-10以及縮減版的IMAGENET這些不同資料集上,使用“未被下毒”的訓練資料集和“中毒”的訓練資料集所訓練的系統模型在分類精度上存在較大的差異,效果非常可觀。
與此同時,從實驗結果來看,該方法生成的對抗雜訊具有通用性,即便是在隨機森林和支援向量機這些非神經網路上也有較好表現。
其中,藍色為使用“未被下毒”的訓練資料訓練出的模型在泛化能力上的測試表現,橙色為使用“中毒”訓練資料訓練出的模型的在泛化能力上的測試表現。
在CIFAR和IMAGENET資料集上的表現也具有相似效果,證明該方法所產生的對抗訓練樣本在不同的網路結構上具有很高的遷移能力。
此外,論文中提出的方法還能有效擴展至針對特定標籤的情形下,即攻擊者希望通過一些預先指定的規則使模型分類錯誤,例如將“貓”錯誤分類成“狗”,讓模型按照攻擊者計畫,定向發生錯誤。
例如,下圖為MINIST資料集上,不同場景下測試集上混淆矩陣的表現,分別為乾淨訓練資料集、無特定標籤的訓練資料集、以及有特定標籤的訓練資料集。
實驗結果有力證明,為有特定標籤的訓練資料集做相應設置的有效性,未來有機會通過修改設置以實現更多特定的任務。
對資料“下毒”技術的研究並不單單是為了揭示類似的AI入侵或攻擊技術對系統安全的威脅,更重要的是,只有深入研究相關的入侵或攻擊技術,才能有針對性地制定防範“AI駭客”的完善方案。
隨著AI演算法、AI系統在國計民生相關的領域逐漸得到普及與推廣,科研人員必須透徹地掌握AI安全攻防的前沿技術,並有針對性地為自動駕駛、AI輔助醫療、AI輔助投資等涉及生命安全、財富安全的領域研發最有效的防護手段。
▌還關注聯邦學習
除了安全問題之外,人工智慧應用的資料隱私問題,也是創新工場AI安全實驗室重點關注的議題之一。
近年來,隨著人工智慧技術的高速發展,社會各界對隱私保護及資料安全的需求加強,聯邦學習技術應運而生,並開始越來越多地受到學術界和工業界的關注。
具體而言,聯邦學習系統是一個分散式的具有多個參與者的機器學習框架,每一個聯邦學習的參與者不需要與其餘幾方共用自己的訓練資料,但仍然能利用其餘幾方參與者提供的資訊更好的訓練聯合模型。
換言之,各方可以在在不共用資料的情況下,共用資料產生的知識,達到共贏。
創新工場AI工程院也十分看好聯邦學習技術的巨大應用潛力。
今年3月,“Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder”論文的作者、創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長馮霽代表創新工場當選為IEEE聯邦學習標準制定委員會副主席,著手推進制定AI協同及大資料安全領域首個國際標準。
創新工場也將成為聯邦學習這一技術“立法”的直接參與者。
▌創新工場AI工程院科研成績單
創新工場憑藉獨特的VC+AI(風險投資與AI研發相結合)的架構,致力於扮演前沿科研與AI商業化之間的橋樑角色。
創新工場2019年廣泛開展科研合作,與其他國際科研機構合作的論文,入選多項國際頂級會議,除上述介紹的“資料下毒”論文入選NeurlPS之外,還有8篇收錄至五大學術頂會,涉及影像處理、自動駕駛、自然語言處理、金融AI和區塊鏈等方向。
┃兩篇論文入選ICCV
Disentangling Propagation and Generation for Video Prediction
https://arxiv.org/abs/1812.00452
這篇論文的主要工作圍繞一個視頻預測的任務展開,即在一個視頻中,給定前幾幀的圖片預測接下來的一幀或多幀的圖片。
Joint Monocular 3D Vehicle Detection and Tracking
https://arxiv.org/abs/1811.10742
這篇論文提出了一種全新的線上三維車輛檢測與跟蹤的聯合框架,不僅能隨著時間關聯車輛的檢測結果,同時可以利用單目攝像機獲取的二維移動資訊估計三維的車輛資訊。
┃一篇論文入選IROS
Monocular Plan View Networks for Autonomous Driving
http://arxiv.org/abs/1905.06937
針對端到端的控制學習問題提出了一個對當前觀察的視角轉換,將其稱之為規劃視角,它把將當前的觀察視角轉化至一個鳥瞰視角。具體的,在自動駕駛的問題下,在第一人稱視角中檢測行人和車輛並將其投影至一個俯瞰視角。
┃三篇論文入選EMNLP
Multiplex Word Embeddings for Selectional Preference Acquisition
提出了一種multiplex詞向量模型。在該模型中,對於每個詞而言,其向量包含兩部分,主向量和關係向量,其中主向量代表總體語義,關係向量用於表達這個詞在不同關係上的特徵,每個詞的最終向量由這兩種向量融合得到。
What You See is What You Get: Visual Pronoun Coreference Resolution in Dialogues
https://assert.pub/papers/1909.00421
提出了一個新模型(VisCoref)及一個配套資料集(VisPro),用以研究如何將代詞指代與視覺資訊進行整合。
Reading Like HER: Human Reading Inspired Extractive Summarization
人類通過閱讀進行文本語義的摘要總結大體上可以分為兩個階段:1)通過粗略地閱讀獲取文本的概要資訊,2)進而進行細緻的閱讀選取關鍵句子形成摘要。
本文提出一種新的抽取式摘要方法來模擬以上兩個階段,該方法將文檔抽取式摘要形式化為一個帶有上下文的多臂老虎機問題,並採用策略梯度方法來求解。
┃一篇論文入選IEEE TVCG
sPortfolio: Stratified Visual Analysis of Stock Portfolios
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31443006
主要是對於金融市場中的投資組合和多因數模型進行可視分析的研究。通過三個方面的分析任務來幫助投資者進行日常分析並升決策準確性。
並提出了一個全新的視覺化分析系統sPortfolio,它允許使用者根據持倉,因數和歷史策略來觀察投資組合的市場。sPortfolio提供了四個良好協調的視圖。
┃一篇論文入選NSDI
Monoxide: Scale Out Blockchain with Asynchronized Consensus Zones
https://www.usenix.org/system/files/nsdi19-wang-jiaping.pdf
提出了一種名為非同步共識組 Monoxide 的區塊鏈擴容方案,可以在由 4.8 萬個全球節點組成的測試環境中,實現比比特幣網路高出 1000 倍的每秒交易處理量,以及 2000 倍的狀態記憶體容量,有望打破“不可能三角”這個長期困擾區塊鏈性能的瓶頸。
▌獨特的“科研助推商業”思路
國內VC,發表論文都很少見,為什麼創新工場如此做?
這背後在於其“VC+AI”模式。
最獨特之處在于,創新工場的AI工程院可以通過廣泛的科研合作以及自身的科研團隊,密切跟蹤前沿科研領域裡最有可能轉變為未來商業價值的科研方向。
這種“科研助推商業”的思路力圖儘早發現有未來商業價值的學術研究,然後在保護各方智慧財產權和商業利益的前提下積極與相關科研方開展合作。
同時,由AI工程院的產品研發團隊嘗試該項技術在不同商業場景裡可能的產品方向、研發產品原型,並由商務拓展團隊推動產品在真實商業領域的落地測試,繼而可以為創新工場的風險投資團隊帶來早期識別、投資高價值賽道的寶貴機會。
“科研助推商業”並不是簡單地尋找有前景的科研專案,而是將技術跟蹤、人才跟蹤、實驗室合作、智慧財產權合作、技術轉化、原型產品快速反覆運算、商務拓展、財務投資等多維度的工作整合在一個統一的資源體系內,用市場價值為導向,有計劃地銜接學術科研與商業實踐。
以AI為代表的高新技術目前正進入商業落地優先的深入發展期,產業大環境亟需前沿科研技術與實際商業場景的有機結合。
創新工場憑藉在風險投資領域積累的豐富經驗,以及在創辦AI工程院的過程中積累的技術人才優勢,特別適合扮演科研與商業化之間的橋樑角色。
於是,創新工場AI工程院也就順勢而生。
創新工場人工智慧工程院成立於2016年9月,以“科研+工程實驗室”模式,規劃研發方向,組建研發團隊。
目前已經設有醫療AI、機器人、機器學習理論、計算金融、電腦感知等面向前沿科技與應用方向的研發實驗室,還先後設立了創新工場南京國際人工智慧研究院、創新工場大灣區人工智慧研究院。
目標是培養人工智慧高端科研與工程人才,研發以機器學習為核心的前沿人工智慧技術,並同各行業領域相結合,為行業場景提供一流的產品和解決方案。
而且, 創新工場還與國內外著名的科研機構廣泛開展科研合作。
例如,今年3月20日,香港科技大學和創新工場宣佈成立電腦感知與智慧控制聯合實驗室(Computer Perception and Intelligent Control Lab)。
此外,創新工場也積極參與了國際相關的技術標準制定工作。例如,今年8月,第28屆國際人工智慧聯合會議(IJCAI)在中國澳門隆重舉辦,期間召開了IEEE P3652.1(聯邦學習基礎架構與應用)標準工作組第三次會議。
IEEE聯邦學習標準由微眾銀行發起,創新工場等數十家國際和國內科技公司參與,是國際上首個針對人工智慧協同技術框架訂立標準的專案。
創新工場表示,自身的科研團隊將深度參與到聯邦學習標準的制定過程中,希望為AI技術在真實場景下的安全性、可用性以及保護資料安全、保護使用者隱私貢獻自己的力量。
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