谷歌再推AI开源平台AI·ON，你有机会参与Bengio的项目了

安妮 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

再次亮相。

首次推出一年后，谷歌又重新推出了AI开源项目讨论合作平台AI·ON（Artificial Intelligence Open Network）。

深度学习框架作者Keras作者、谷歌AI专家François Chollet在推特上称，此次重推还开放了3个新开源研究项目，其中一个还是深度学习大神Yoshua Bengio负责的。

人人皆可和Bengio共同建设此项目？这到底适合怎么肥事？

组织团队

这次更新的三位发起人均来自谷歌。

Francois Chollet是深度学习框架作者Keras作者，也是Google Brain的研究专家。Gabriel Pereyra是一名DeepMind的AI专家，还有Hugo Larochelle，也是Google Brain的研究人员。

AI·ON

这是一个开放的社区，项目发起人希望召集世界各地的志愿者研究小组来推进人工智能的发展，解决该领域领导者所提出的问题。

在项目官网上我们看到，对于项目领导者和研究人员来说，AI·ON具有双重意义。项目领导者可以将自己的项目挂在社区中，相当于将积压的工作外包出去，促进了AI研究中的机会平等，研究者可以在社区中寻找感兴趣的项目并贡献力量，获取经验。

去年10月首次推出时，AI·ON已经公布了10个AI项目，包括3个基础研究项目和7个应用研究项目。基础研究项目是现阶段没有解决方法重要问题，在较近的未来几年可能也没有办法完全解决；而应用研究项目是指已经可以应用机器学习知识解决应用问题的项目。

在官网上我们可以看到，此前推出的这十个项目已经归类到“遗留项目”分类中。

三个项目

这次重推AI·ON，也附带了3个新项目——

音乐生成中的少量分配学习（FEW-SHOT DISTRIBUTION LEARNING FOR MUSIC GENERATION）

项目负责人：Hugo Larochelle, Chelsea Finn, Sachin Ravi

类别：基础研究

少量分布学习是指在少量学习任务中学习生成模型。我们建议在生成了音乐数据（如歌词或MIDI序列）的背景下，利用自适应语言模型、少量学习和元学习的原理及最新进展进行相关研究。通过收集和构建问题的基准，可以评估各种解决方案。

项目代码地址：

https://github.com/AI-ON/Few-Shot-Music-Generation

项目介绍：

https://ai-on.org/pdf/larochelle-few-shot-distribution-learning.pdf

各种精神疾病（PSYCHIATRIC DISORDERS MANIFOLD）

项目负责人：Rajat Mani Thomas, Paul Zhutovsky, Guido van Wingen, Max Welling

类别：基础研究

精神疾病是最难以准确诊断和设计治疗计划的疾病之一，这些颇具挑战的任务关键是想象人类大脑的结构和功能特性。目前的机器学习还无法利用扫描的脑部信息图治疗疾病。

我们建议在一个嵌入空间中寻找多种结构/或功能性的脑部X光片。为此，我们提出了一种对抗性的自编码完成这个任务，希望找到几种能容纳其他替代方案的方法解决这一挑战。

项目介绍：

https://ai-on.org/pdf/thomas-discovering-manifold-psychiatric.pdf

意识先验（CONSCIOUSNESS PRIOR）

项目负责人：Yoshua Bengio, William Fedus

类别：基础研究

研究人员提出了一系列新的实验，来为表征学习探索一种新的先验知识，可以与其他先验知识结合起来，有助于将抽象因素分离开来。

意识被视为一些构成有意识思维的概念的低维组合，也就是说，将意识视为某一特定瞬间的认知。这项研究的灵感正来源于这种现象。这对表征提供了一种强大的约束，这样的低维思维向量就相当于关于真实的、非常可能的、或对决策有用的现实的陈述。

意识先验让Agent（智能体）在抽象空间中作出预测，而不是在感官（例如像素）空间做预测。每项预测只涉及到抽象空间中的少数维度。

研究人员还提出了在合成数据集上的实验，用来验证一些在最简单的场景下（意识机制仅用于做预测）实现意识先验的机制。

项目介绍：https://ai-on.org/pdf/bengio-coonsciousness-prior.pdf

还想了解更多，可以移步项目地址看看：

https://ai-on.org/

祝你玩得开心~

— 完 —

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