人工智能

可用于癌癥診斷治療的磁性微游動機器人

哈爾濱工業(yè)大學(xué)機電學(xué)院機器人技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室謝暉教授團(tuán)隊開展了可重構(gòu)磁性微機器人群：多模態(tài)轉(zhuǎn)換、定向移動與集群作業(yè)的研究，有望為癌癥治療中高效靶向給藥和早期診斷體內(nèi)成像提供有效解決方案。研究成果發(fā)表于Science Robotics。研究團(tuán)隊開發(fā)了一種磁性微游動機器人，這種呈花生狀的磁性游動機器人長3微米，直徑2微米，只有頭發(fā)絲直徑的約四十分之一。該機器人可成千上萬地組隊協(xié)同作業(yè)，機器人之間通過非常小的作用力交流，自組織成一個多模態(tài)的群體，就像蟻群用觸覺或氣味交流一樣。群體可在旋轉(zhuǎn)磁場的調(diào)控下，展現(xiàn)出多種隨環(huán)境或任務(wù)快速響應(yīng)的模態(tài)。

微游動機器人群體多模態(tài)轉(zhuǎn)化（左）、環(huán)境響應(yīng)與集群操作（右）示意圖（圖片來源于哈爾濱工業(yè)大學(xué)新聞中心）

可自主升級的無人駕駛平行智能測試模型

中國科學(xué)院自動化研究所與清華大學(xué)、西安交通大學(xué)人工智能與機器人研究所等單位合作，提出了一種新的圖靈測試方法來測試和驗證無人車對復(fù)雜交通場景的理解和行駛決策的能力，對構(gòu)建和測試其他人工智能系統(tǒng)具有重要的啟發(fā)意義。研究成果發(fā)表于Science Robotics。該項研究歷經(jīng)10余年，實現(xiàn)了一種無人駕駛測試與驗證的平行計算框架及其系統(tǒng)。研究團(tuán)隊構(gòu)建了一個人在回路的平行智能測試模型，主要通過3個步驟，使其具有在人類專家指導(dǎo)下自動自我升級的認(rèn)知機制。該研究工作引入對抗式學(xué)習(xí)模型，以使系統(tǒng)能夠自動生成新的任務(wù)實例，以促使無人駕駛車輛進(jìn)一步提高適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的能力。

大腦使用其內(nèi)在的活動狀態(tài)（alpha振蕩）解決視知覺模糊性證據(jù)

華南師范大學(xué)心理學(xué)院陳騏教授課題組揭示了大腦利用其內(nèi)在的神經(jīng)振蕩狀態(tài)解決知覺模糊性的神經(jīng)機制，研究論文發(fā)表于PLOS Biology。研究團(tuán)隊觀察到視覺系統(tǒng)中最主要的神經(jīng)振蕩alpha頻段（8～13Hz）為知覺組織加工提供了時間窗：在模糊的動態(tài)視覺場景中，當(dāng)大腦的alpha振蕩較慢，相繼呈現(xiàn)的兩幀刺激會落在同一個alpha周期內(nèi)，它們會在時間上整合在一起，從而產(chǎn)生一種感知；當(dāng)alpha振蕩較快，兩幀會落在不同的alpha周期中，它們會在空間上整合在一起，從而產(chǎn)生另一種感知。大腦能夠利用這種內(nèi)在alpha振蕩的實時速度，來積極預(yù)測最可能的感知，在真實刺激呈現(xiàn)之前，就提前激活預(yù)期感知的神經(jīng)表征。

人機交互與人工智能: 從交替浮沉到協(xié)同共進(jìn)

中國科學(xué)院軟件研究所計算機科學(xué)國家重點實驗室田豐等人在《中國科學(xué)：信息科學(xué)》上聯(lián)合發(fā)表“人機交互與人工智能: 從交替浮沉到協(xié)同共進(jìn)”的綜述文章。文章指出，人機交互與人工智能是智能信息時代備受關(guān)注的兩大重要研究領(lǐng)域。通過人機交互與人工智能發(fā)展歷程可以發(fā)現(xiàn)，二者的關(guān)系從過去的此起彼伏逐漸變成了當(dāng)下的相互促進(jìn)，基于二者深度融合的典型應(yīng)用也在教育、醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)。人機交互為人工智能提供了應(yīng)用需求和研究思路，而人工智能也驅(qū)動了人機交互技術(shù)的發(fā)展和變革。放眼未來，人機交互與人工智能將保持當(dāng)下這種相互促進(jìn)、互相驅(qū)動的關(guān)系, 更加深入地融合并協(xié)同發(fā)展。

像素級高效人手檢測研究進(jìn)展

中國科學(xué)院軟件研究所武延軍團(tuán)隊張立波等人在像素級高效人手檢測領(lǐng)域取得進(jìn)展，為人手運動視頻的實時檢測估計處理提供了一種新方法，有望用于網(wǎng)約車、公交車等駕駛狀態(tài)實時監(jiān)控，減少安全事故。相關(guān)成果發(fā)表于國際人工智能會議AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2019)。研究團(tuán)隊提出了一種尺度不變的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，補充加權(quán)特征融合模塊學(xué)習(xí)不同尺度的特異性，對網(wǎng)絡(luò)的中間層也加入了監(jiān)督，以迭代的方式融合多個尺度的特征進(jìn)行最后的預(yù)測，與當(dāng)前最好方法相比，在保證精度的同時檢測速度更快，將單張圖像處理速度最高提升4.23倍，首次達(dá)到62.5 fps。

研究提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) (a)特征提取部分,(b) 特征融合部分, (c) 輸出部分。（圖片來源于中國科學(xué)院軟件研究所網(wǎng)站）

結(jié)果對比，SIFCN (青色，該研究) 和 Multi-scale fast RCNN (紅色，Yan et al. 2017)(a) VIVA 數(shù)據(jù)集 (b)Oxford 數(shù)據(jù)集。（圖片來源于中國科學(xué)院軟件研究所網(wǎng)站）

人臉識別新突破：真實場景下的大規(guī)模雙樣本學(xué)習(xí)方法

中國科學(xué)院自動化研究所朱翔昱、雷震等研究人員提出的大規(guī)模雙樣本學(xué)習(xí)方法包括兩個方面：一是提出了一種分類—驗證—分類(CVC)的訓(xùn)練策略來逐步提高實際場景中的性能，二是針對大規(guī)模分類問題提出了DP-softmax使得深度學(xué)習(xí)在超大規(guī)模類別的分類上具有可擴展性。研究成果發(fā)表于International Journal of Computer Vision。近年來得益于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、訓(xùn)練策略以及人臉數(shù)據(jù)的發(fā)展，人臉識別技術(shù)取得了進(jìn)步，越來越多地被推廣到安防領(lǐng)域，延伸出考勤機、門禁機等多種產(chǎn)品，產(chǎn)品系列達(dá)20多種類型，可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障、電子商務(wù)及安全防務(wù)等領(lǐng)域。

用量子計算方案實現(xiàn)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“聯(lián)想記憶”功能

上海交通大學(xué)金賢敏教授團(tuán)隊基于三維光子集成芯片，在實驗上通過量子隨機行走成功演示Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“聯(lián)想記憶”功能，相關(guān)研究成果發(fā)表于Physical Review Applied。量子信息科學(xué)與人工智能技術(shù)不斷取得了諸多改變傳統(tǒng)信息科學(xué)的進(jìn)展。量子信息科學(xué)以量子物理基本原理作為依托，結(jié)合數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、光電工程等學(xué)科，有望為信息安全和計算機的絕對計算能力帶來了革命性的提升；同時，作為人工智能研究領(lǐng)域中一個極其重要的研究分支，在大數(shù)據(jù)時代背景下，機器學(xué)習(xí)能有效地抽取信息，在信息技術(shù)、社會科學(xué)等多個領(lǐng)域中展示出解決實際問題的巨大潛力。這兩個前沿領(lǐng)域的交叉研究是近年熱點方向。

實現(xiàn)動物裸眼紅外光感知和紅外圖像視覺能力

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部薛天教授研究組與美國馬薩諸塞州州立大學(xué)醫(yī)學(xué)院韓綱教授研究組合作，結(jié)合視覺神經(jīng)生物醫(yī)學(xué)與創(chuàng)新納米技術(shù)，實現(xiàn)動物裸眼紅外光感知和紅外圖像視覺能力。該研究成果發(fā)表于Cell。在生物進(jìn)化歷程中沒有出現(xiàn)任何基于感光蛋白的能夠感知超過700納米的紅外光的動物感光細(xì)胞，更無法在大腦中形成紅外光圖像視覺（個別動物如部分蛇類的紅外線感知能力是通過溫度感知實現(xiàn)的）。科學(xué)家嘗試?yán)靡环N可吸收紅外光發(fā)出可見光的上轉(zhuǎn)換納米材料，導(dǎo)入動物視網(wǎng)膜中以實現(xiàn)紅外視覺感知。體外感光細(xì)胞單細(xì)胞光電生理記錄證實這種納米材料確實可以吸收紅外光后激發(fā)小鼠視桿細(xì)胞電活動。