GTC 2020大會(huì)上的“I Am AI”視頻生動(dòng)展現(xiàn)了AI技術(shù)對(duì)全球各個(gè)領(lǐng)域的影響。

AI將助力人類登上火星、研發(fā)拯救人類的疫苗并實(shí)現(xiàn)人類探索宇宙的心愿。NVIDIA首席執(zhí)行官黃仁勛GTC主題演講中所播放的最新“I Am AI”視頻，介紹了科學(xué)家、研究人員、藝術(shù)家等在AI領(lǐng)域所取得的歷史性進(jìn)步。

AI在全球的影響力到底有多大？根據(jù)Gartner的預(yù)測(cè)，這項(xiàng)技術(shù)到2021年將創(chuàng)造2.9萬(wàn)億美元的商業(yè)價(jià)值。

目前，為了了解宇宙的起源，科學(xué)家們正在對(duì)2萬(wàn)億個(gè)星系進(jìn)行分類，同時(shí)也在探索新冠病毒和癌癥治療藥物的分子結(jié)構(gòu)。

正如這段最新視頻中所述，AI也有“藝術(shù)的一面”。它既可以像Bob Ross一樣作畫，又能夠幫助倫敦交響樂(lè)團(tuán)譜寫演奏樂(lè)曲（該樂(lè)團(tuán)演奏了一首由循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)譜寫的主題伴奏音樂(lè)）。

AI還能夠進(jìn)行文本語(yǔ)音合成，為簡(jiǎn)短的紀(jì)錄片配音，而且已經(jīng)有人用AI來(lái)完成這項(xiàng)工作。

這些內(nèi)容都涵蓋在了“I Am AI”視頻中，另外，這個(gè)視頻中還出現(xiàn)了16家公司和研究機(jī)構(gòu)。

前往外太空

為了了解宇宙中結(jié)構(gòu)的形成和物質(zhì)的數(shù)量，我們必須觀察星系等天體，并對(duì)它們進(jìn)行分類。預(yù)計(jì)在人類可觀測(cè)到的宇宙中，有2萬(wàn)億個(gè)星系需要我們進(jìn)行觀測(cè)，宇宙學(xué)家將該任務(wù)稱之為“計(jì)算大挑戰(zhàn)”。

最近進(jìn)行的Dark Energy Survey收集了超過(guò)3億個(gè)星系的數(shù)據(jù)。為了對(duì)它們進(jìn)行前所未有的高精度研究，University of Illinois at Urbana Champaign國(guó)家超級(jí)計(jì)算應(yīng)用中心的AI創(chuàng)新中心，與美國(guó)能源部Argonne國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的Argonne先進(jìn)計(jì)算中心開展了合作。

NCSA已啟動(dòng)了一項(xiàng)眾源天文學(xué)研究項(xiàng)目——Galaxy Zoo。該項(xiàng)目將對(duì)Sloan Digital Sky Survey所觀測(cè)到的數(shù)百萬(wàn)個(gè)星系加以標(biāo)記。現(xiàn)在，一個(gè)精度達(dá)到99.6％的AI模型，可以使用這些數(shù)據(jù)仔細(xì)檢查未標(biāo)記的星系，對(duì)它們進(jìn)行標(biāo)識(shí)并加快科學(xué)研究的速度。

美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）制定了人類在21世紀(jì)30年代中期探索火星的目標(biāo)。為了安全地完成這項(xiàng)壯舉，科學(xué)家們必須了解太陽(yáng)和太空天氣對(duì)這段旅程的影響。NASA的太陽(yáng)動(dòng)力學(xué)天文臺(tái)拍攝的高分辨率太陽(yáng)圖片，將有助于這項(xiàng)工作。

NASA Goddard Space Flight Center 研究人員已開發(fā)出算法，來(lái)使用NVIDIA GPU分析自2010年以來(lái)拍攝的大量太陽(yáng)圖像。他們正在利用圖像中的錯(cuò)誤幫助確認(rèn)，可能損壞行星際飛船的地球軌道上的高能粒子來(lái)源。此外，研究人員還使用這些圖像追蹤太陽(yáng)表面的流動(dòng)情況，幫助開發(fā)更完善的太空天氣預(yù)測(cè)模型。

修復(fù)聲音和肢體

Voiceitt 是一家位于特拉維夫（Tel Aviv）、專注于開發(fā)信號(hào)處理、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初創(chuàng)企業(yè)，可為語(yǔ)音失真的人提供合成語(yǔ)音。該公司所開發(fā)的應(yīng)用可以使難以理解的語(yǔ)音易于理解。

北卡羅萊納大學(xué)（University of North Carolina）Chapel Hill分校的神經(jīng)肌肉康復(fù)工程實(shí)驗(yàn)室，和北卡羅萊納州立大學(xué)（North Carolina State University）的主動(dòng)機(jī)器人感測(cè)（ARoS）實(shí)驗(yàn)室，開發(fā)了在實(shí)驗(yàn)室中使用的實(shí)驗(yàn)性機(jī)器人肢體。

這兩所研究機(jī)構(gòu)，長(zhǎng)期致力于步行環(huán)境識(shí)別方面的研究，希望為假肢開發(fā)出環(huán)境適應(yīng)性控制技術(shù)。他們一直使用CNN在NVIDIA GPU上運(yùn)行預(yù)測(cè)，而且其他機(jī)構(gòu)也在這么做。

幫助對(duì)抗疫情

Whiteboard Coordinator 可遠(yuǎn)程檢測(cè)進(jìn)入建筑的人員體溫，從而最大程度地減少與新冠病毒的接觸。這家位于芝加哥的初創(chuàng)公司使檢查點(diǎn)每小時(shí)能夠?yàn)?000多人測(cè)量溫度。Whiteboard Coordinator和NVIDIA通過(guò)NVIDIA Clara Guardian將AI應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，該應(yīng)用框架簡(jiǎn)化了智能傳感器的開發(fā)和部署。

相較于傳統(tǒng)手法， Viz.ai可以通過(guò)AI更快速地將患者中風(fēng)的消息告知神經(jīng)科醫(yī)生。隨著疫情的爆發(fā)，Viz.ai通過(guò)一款能夠提醒護(hù)理團(tuán)隊(duì)新冠病毒陽(yáng)性結(jié)果的應(yīng)用程序，幫助人們對(duì)抗新冠病毒。

Axial3D是位于北愛爾蘭貝爾法斯特（Belfast， Northern Ireland）的一家初創(chuàng)公司。借助AI技術(shù)，該公司可以減少醫(yī)學(xué)圖像3D打印模型生產(chǎn)時(shí)間。公司現(xiàn)已將其資源集中到對(duì)抗新冠病毒的工作上，不僅提供口罩，而且還為英國(guó)國(guó)家衛(wèi)生局生產(chǎn)通風(fēng)設(shè)備。該公司還開始使用3D打印，制造用于檢測(cè)的棉簽包以及呼吸器閥門。

加利福尼亞州伯克利（Berkeley， Calif.）的送餐機(jī)器人KiwiBot有一對(duì)呆萌的大眼睛。現(xiàn)在，針對(duì)新冠病毒疫情，該機(jī)器人提供了一項(xiàng)新的派送服務(wù)：為人們自主提供口罩、消毒劑和其他用品。

以上所有公司均為NVIDIA 初創(chuàng)加速計(jì)劃（NVIDIA Inception）成員。

藝術(shù)、音樂(lè)與配音作品

倫敦初創(chuàng)公司Oxia Palus的研究人員，在論文《Raiders of the Lost Art》中展示了如何使用AI重現(xiàn)遺失的藝術(shù)品。許多藝術(shù)行家認(rèn)為畢加索1902年的作品The Crouching Begga背景中的山位于巴塞羅那（Barcelona）附近的奧爾塔迷宮花園。

他們還知道Santiago Rusi?ol 曾畫過(guò)Parc del Laberint d’Horta。研究人員對(duì)The Crouching Begga和Santiago Rusi?ol的Terraced Garden in Mallorca X射線熒光圖像進(jìn)行了改良，然后在NVIDIA GPU上，通過(guò)神經(jīng)樣式轉(zhuǎn)換重新構(gòu)建了遺失的藝術(shù)品，再現(xiàn)了Rusi?ol的Laberint d’Horta。

位于盧森堡（Luxembourg）的AIVA AI在幾年前為GTC大會(huì)譜寫了開幕旋律和伴奏，后來(lái)這首樂(lè)曲成為了經(jīng)典的原創(chuàng)古典音樂(lè)作品，一支管弦樂(lè)隊(duì)表示愿意演奏該樂(lè)曲。

去年下半年，倫敦交響樂(lè)團(tuán)同意演奏這首動(dòng)人的樂(lè)曲。這次演奏由音樂(lè)家John Paesano安排，并通過(guò)Abbey Road Studio錄制。

NVIDIA前員工Helen多年來(lái)一直為我們提供專業(yè)的視頻和活動(dòng)配音。當(dāng)她離開公司時(shí)，我們就開始考慮如何延續(xù)這一傳統(tǒng)。最終，我們決定使用我們所熟悉的AI，但當(dāng)時(shí)還沒(méi)有公開可用的模型來(lái)完成這項(xiàng)任務(wù)。

NVIDIA Applied Deep Learning Research小組的一個(gè)團(tuán)隊(duì)發(fā)布了解決這一問(wèn)題的方案，即Flowtron，這是一個(gè)用于文本語(yǔ)音合成的自回歸流式生成網(wǎng)絡(luò)。在得到Helen聲音的授權(quán)后，我們用了數(shù)十小時(shí)對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練。

首先，Helen在我們創(chuàng)意總監(jiān)的指導(dǎo)下錄制了多個(gè)作品。之后，我們的創(chuàng)意總監(jiān)在Flowtron生成了多個(gè)樣本，并調(diào)整模型參數(shù)以獲得所需的結(jié)果。“I Am AI”視頻旁白用的就是“Helen”的聲音。
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