本周关键词：芯片、推荐系统、图像修复

AI新闻

AI能从人类大脑上学到什么？

我们能教会机器人总结概括他们的学习吗？如何使算法变得更加通俗易懂？孩子的学习方式对AI有借鉴意义吗？在HAI的秋季会议上，学者们讨论了人工智能从人类智能中学习的新方法。

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https://hai.stanford.edu/blog/what-can-ai-learn-human-intelligence?utm_campaign=Artificial%2BIntelligence%2BWeekly&utm_medium=web&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_187

现代有意收购波士顿动力

据彭博社报道，现代汽车正在和软银集团谈判，意图收购波士顿动力。智能机器人行业近期并购案不断，2019年4月，波士顿动力公司还收购了Kinema Systems，这是一家总部位于加州门罗公园的初创公司，利用视觉传感器和深度学习帮助机器人操纵箱子。

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https://venturebeat.com/2020/11/06/how-ai-predictions-fared-against-pollsters-in-the-2020-u-s-election/

苹果发布M1芯片，首款Mac系列ARM处理器

早在6月份，苹果就承诺新的苹果芯片将为未来的Mac电脑提供运算，而第一块芯片也在日前发布了。

详情：

https://venturebeat.com/2020/11/10/apple-debuts-m1-the-first-in-a-family-of-mac-specific-arm-processors/

教皇方济各敦促信徒祈祷人工智能和机器人“永远为人类服务”

教皇方济各要求信徒祈祷人工智能和机器人“永远为人类服务”，这是他每月的祈祷意向之一。教皇并不一定担心超级智能的人工智能会杀死人类，而是担心这项技术如何复制和加剧现有的社会不平等。

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https://www.theverge.com/2020/11/11/21560076/pope-francis-ai-for-good-pray-serve-mankind

AI学术

用于图像修复的像素密集型检测器

现有的基于GAN的图像修复方法采用平均策略来区分生成的图像并输出标量，这不可避免地会丢失视觉对象的位置信息。此外，对抗性损失会与重建损失与权衡权重相结合，使得调参变得非常困难。

这一研究提出了一种新的基于检测的图像修复生成框架，该框架在对抗性过程中采用最小-最大策略。该生成器采用编解码结构来填充缺失区域，而使用弱监督学习的检测器以像素方式定位对象的位置。这样的位置信息使得生成器能够关注视觉对象并可以进一步增强它们。

最重要的是，研究人员通过一个加权准则将检测器的输出清楚地插入了重建损失中，自动平衡对抗损失和重建损失的权重，而无需手动操作。在多个公共数据集上的实验表明了该框架的优越性。

源代码：

https://github.com/Evergrow/GDN_Inpainting?utm_campaign=AI%20Scholar%20Weekly%20&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter

原文：

https://arxiv.org/abs/2011.02293v1?utm_campaign=AI%20Scholar%20Weekly%20&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter

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