"\u003Cdiv\u003E\u003Cdiv class=\"pgc-img\"\u003E\u003Cimg src=\"http:\u002F\u002Fp1.pstatp.com\u002Flarge\u002Fpgc-image\u002Fd4e93fcc93024eb491513c924fb921b1\" img_width=\"300\" img_height=\"169\" alt=\"机器人库早报|深圳先进院发表人工智能助推新药研发综述成果\" inline=\"0\"\u003E\u003Cp class=\"pgc-img-caption\"\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E1.Facebook 开源 CraftAssist:一个在 Minecraft 中研究协作 AI 机器人的平台\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EFacebook 今天开源了 CraftAssist,一个实现 AI 助手的平台,可以在沙盒构造游戏 Minecraft 中与人类玩家协作。助手可以移动,放置或摧毁积木,并产生暴徒;并可以通过基于文本的聊天与人类玩家进行交流。通过在游戏中结合语言,感知,记忆和物理行为,这些机器人可以执行复杂的任务,例如建造房屋。发展这些技能可以帮助研究人员更接近更广泛的人工智能合作。该平台旨在支持对与人类参与者指定和评估的各种任务进行交互并且有用的智能体研究。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E2.深圳先进院发表人工智能助推新药研发综述成果\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E近日,中国科学院深圳先进技术研究院医药所计算机辅助药物设计中心的袁曙光课题组,在 Cell 子刊 Trends in Pharmacological Sciences(药理学趋势,影响因子=11.5) 上发表题为 Advancing Drug Discovery via Artificial Intelligence(利用人工智能助推新药研发)的综述性论文。本论文作者结合自身的药物研发成功经验,系统介绍了如何利用 AI 来完成临床前新药创新。AI 在临床前的各个阶段都发挥着举足轻重的作用,包括:药物作用靶标的预测、药物分子结合位点预测、靶标蛋白三维结构预测、计算机虚拟筛选、海量虚拟数据的构建、药物分子适应症的预测、化学合成布局、药物分子结构改造、药物毒理毒性预测、药物分子水溶性预测、以及临床前药物研发最后期的分子晶形预测等。与传统新药研发管线比,基于 AI 和生物计算的新药研发管线平均 1-2 年就可以完成临床前药物研发。AI 和生物计算在新药领域的应用不仅加速了整个新药研发的速度,还大大节省了新药研发的成本。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E3.Uber 开源柏拉图平台用于开发和测试会话人工智能\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E设计会话 AI 并不像听起来那样简单。像谷歌的 Dialogflow,微软的 Bot 框架和亚马逊的 Lex 这样的工具使得它比过去更容易,优步也希望通过自己的开发平台消除任何剩余的障碍。今天,他们开放了一款被称为柏拉图(Plato)的研究对话系统。Plato 旨在构建,训练和部署会话 AI 智能体,使数据科学家和业余爱好者能够从原型和演示系统中收集数据。它与现有的深度学习和模型调优优化框架集成,减少了编写代码的需要。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E4.从字母而不是单词教授人工智能系统学习语言\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E近日,Facebook 提出一种自然语言处理的新方法,通过使用未分段的文本输入对单个字母之间的交互而不是整个单词进行训练来教授神经网络语言基础知识。Facebook 技术博文介绍道:形成 NLP 系统基础的大多数递归神经网络(RNN)在已知单词的词汇表上进行训练。为了以更接近人类学习语言基础的方式训练 RNN,我们从训练数据集中删除了单词边界,并在角色(而不是单词)级别训练网络。这种无人监督的字符级语言建模任务的多语言研究使用了数百万字的英语,德语和意大利语的数据集。它表明,这些「近白板」的 RNN 开发了一系列令人印象深刻的语言知识,包括将字符组分成单词,区分名词和动词,甚至引入简单形式的单词意义。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E5.新 AI 模型可以通过观察你走路来猜测你的感受\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E北卡罗来纳大学教堂山分校和马里兰大学帕克分校通过深度学习开发了一款软件,可以分析某人行走的视频,将其转换为 3D 模型,并提取他们的步态。然后,神经网络基于其训练的数据确定行人的情感是什么样的。根据他们在 6 月份发表在 arXiv 上的研究论文,他们的深度学习模型可以猜测四种不同的情绪 – 快乐,悲伤,愤怒和中立 – 准确度达到 80%。\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E"
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