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對抗輸入（Adversarial inputs）：這是經(jīng)過精心設(shè)計過的輸入，其目的就是為了迷惑分類器以逃過檢測。對抗輸入包括逃避殺毒軟件的惡意文件以及躲避垃圾過濾的郵件。

在成立未來生命研究所之前，作為MIT物理學(xué)終身教授，泰格馬克已經(jīng)在平行宇宙方面的研究上成果斐然。他師承約翰·惠勒，與理查德·費曼和基普·索恩師出同門。數(shù)理宇宙的假說讓他成為“當(dāng)今最具原創(chuàng)力的科學(xué)家”。

在論文中，作者進(jìn)一步介紹了HeadOn，這是一個用普通RGB-D相機錄制的人像視頻的重演（reenactment）系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過不僅控制面部表情的變化，而且重演了頭部、上身的擺動和眼睛注視的方向，克服了當(dāng)前的面部重演方法的局限性。也就是說，重演了視頻中的整個人體。

TensorFlow 是谷歌為支持其研究和生產(chǎn)目標(biāo)創(chuàng)建的項目，于 2015 年發(fā)布，它是一款開源機器學(xué)習(xí)框架，易于在各種平臺上使用和部署。它是機器學(xué)習(xí)中維護(hù)得最好和廣泛使用的框架之一，目前已被多家公司廣泛使用，包括 Dropbox、eBay、Intel、Twitter 和 Uber。

使它對于語言的依賴、設(shè)備的依賴和對于界面依賴弱化，讓不同的人，像我們使用電或者使用微軟的文字工具一樣，各取所需，而不是說非要雇一個Chief AI Officer，或者雇一大堆博士，做手工作坊式的研發(fā)。

研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，借助這種經(jīng)過改進(jìn)的算法，一個由5.8萬億個突觸連接的5.2億個神經(jīng)元組成的虛擬網(wǎng)絡(luò)在于利希研究中心的超級計算機JUQUEEN上運行，能夠在5.2分鐘的運算時間模擬1秒鐘的生物時間，而以前使用傳統(tǒng)方法需要28.5分鐘的運算時間。

復(fù)雜機器人的運動控制，一直阻擋機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的老大難問題，遲遲沒有得到很好的解決。即便是代表機器人最高水平的波士頓動力，其機器人離實用也還遠(yuǎn)。近兩年發(fā)展迅猛的AI，儼然如萬金油般，被用在各種地方，自然也包括機器人控制領(lǐng)域，而且似乎取得了不錯的效果。前端時間，UCberkely的強化學(xué)習(xí)專家Pieter Abbeel創(chuàng)辦了Embodied Intelligence，業(yè)務(wù)更是直接涵蓋了VR、AI、機器人三大熱點。

從目前的配置來看，MLP 包括 16 個 compute engine，每個有 128 個 MAC，即一共有 16x128=2048 個 MAC，每個 cycle 可以執(zhí)行 4096 個操作。如果要實現(xiàn) ARM 所說的 4.6TOPS 的總的處理能力，則需要時鐘周期達(dá)到 1.12GHz 左右。由于這個指標(biāo)是針對 7nm 工藝，實現(xiàn)問題不大。

早在2015年，當(dāng)時是斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)博士生的Andrej Karpathy就使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來生成代碼。他使用了一個Linux存儲庫（所有的源文件和 headers files），將它合并成一個巨大的文檔（超過400 MB的代碼），并用這些代碼來訓(xùn)練RNN。