美国人工智能如何避免红黄蓝虐童事件发生
美国人工智能如何避免红黄蓝虐童事件发生字典|2017-11-2910:03
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刚刚在美国上市的红黄蓝教育集团(下称“红黄蓝”)被卷入“虐童”风波。下面出国留学网就来说说美国的人工智能如何避免红黄蓝虐童事件发生。
媒体报道，多名家长反映，北京管庄红黄蓝幼儿园(新天地分园)的孩子，惨遭扎针、喂药。一石激起千层浪，全社会聚焦讨伐，警方介入调查，教育部门工作组进驻，国务院紧急发声，开展幼儿园规范办园行为专项督导检查，红黄蓝(RYB)美股股价开盘暴跌。
涉事红黄蓝幼儿园
“幼儿园”和“虐童”这两个词，并非首次被连系在一起。有记者梳理发现，今年已经接连被曝出近20起幼儿园虐童事件。单单是这个月，就发生了数起。
这些虐童事件被曝光，大抵都是相同的轨迹：家长发现孩子身体或心理异样，去幼儿园对质，调取监控录像发现问题，报警求助。
一个不争的事实是，虽然监控视频可以还原孩子被虐待的全过程，但无法起到预防、制止的作用，无法弥补对幼小心灵造成的伤害。如此来看，让人们咬牙切齿的，不仅仅是涉事园长、幼师的所作所为，还有那些关键时刻不给力的安全监控。
当前，全球早已掀起了人工智能的研究与应用浪潮，我国也正加快人工智能的布局，与之相关的物联网、机器人陪护、语音和人脸识别等利好，前景广阔。但令人遗憾的是，顶着光环的人工智能，却没能在虐童事件发生前或发生过程中，提前干预、尽早预警、及时制止。
不过令人欣慰的是，国内一些公司，正在探索相关机器人幼儿陪护技术，并推出了令人期待的软、硬件产品。
克路德机器人针对幼儿园场景研发的产品，兼具监控、陪伴、互动、预警等亮点
比如2016年6月，中国最早一批研发生产服务机器人的公司之一克路德机器人，就针对幼儿园场景推出了一款机器人产品。
产品以呆萌可爱的机器人“哇欧”为载体，借助人脸识别、视频交互、视频监控、陪护互动、自动报警等技术，可以实现对在园幼儿的监控、陪伴和互动，把全程数据分享给父母长辈。
可爱又亲切的机器人“哇欧”，深受孩子们的喜爱
例如，从家庭场景布局，早上爸爸妈妈把孩子送到幼儿园，机器人“哇欧”早已在门口微笑着迎接。孩子站在机器人面前“刷脸”签到，“哇欧”会抬起右手确认，眼睛屏幕播放微笑画面，播放早安声音;签退时也颇具人性化，比如设置了“代接”模块，机器人会给孩子的爸爸妈妈发送信息，确认安全后才放行;
人脸识别签到，确保每个孩子都能安全入园出园
孩子想爸爸妈妈了，可以通过“哇欧”给他们打视频电话，反之爸爸妈妈也能主动发起视频电话，看看孩子是否听话、有没有哭闹，实时互动交流;
孩子和家长随时打视频电话，亲子互动十分便捷
机器人“哇欧”并非傻呆呆地矗在原地，它能在园区内巡逻，如发现异常自动报警。家长也可以通过机器人的摄像头，全天候360°无死角查看孩子、幼师的一举一动。撞到孩子怎么办?别担心，它能自动避障，就算是小淘气包跑过来，它也能绕得远远的。
一个很贴心的细节，研发人员考虑到幼儿园场景，设计出的UI界面也是萌萌的，用色大胆明确、内容简约有趣，轻松培养孩子的审美。
毫无疑问，借助人工智能为代表的科技力量，用数据把控，防范虐童事件，或许是现阶段最可靠、最便捷的方式，也期待这些以人为本的产品能尽快开发、落地，最大限度保障幼儿在幼儿园的人身基本安全。
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（文章来源：CDA数据分析师）
2019年无疑是忙碌的一年。人工智能的进步和新闻频频登上头条新闻，让我们的生活充满了敬畏和自豪的时刻，但一些其他时刻充却斥着一种恼人的想法，那就是这项技术让人们发现，我们的社会并没有准备好迎接人工智能的普及。2019年，究竟是人工智能进步的一年，还是幻灭的一年呢？随着研究人员攻城略地，迅速攻克以前难以企及的基准，今天，我们可不可以这样认为，这个领域已经正在步入稳步发展的轨道呢？
在ADSP（AppliedDataSciencePartners，意即“应用数据科学合作伙伴”）网站上，我们想后退一步，把2019年的人工智能界发生的事件整理好，以让公众能够有个全新的视角。在聚光灯下，重要的是要将一项工作最初吸引人们的兴趣，与它的实际重要性，以及它对该领域产生的影响区分开来。为此，本文将展开人工智能故事的平行线索，并试图分离出它们的意义。多亏了我们出色的内容作家ElenaNisioti，她将这些故事讲得如此精彩！
如果让我们用一句话来描述2019年的人工智能现状，那很可能是：“强化学习（ReinforcementLearning）回归，看起来将永存”。
到目前为止，我们中的大多数人可能已经熟悉了监督式学习（SupervisedLearning）：有些人收集了大量的训练数据，将它们馈送到机器学习算法中，然后得到一个模型，这个模型可以为我们进行预测和分类。我们中的一些人甚至可能有这样的印象：即，人工智能就是监督式学习的同义词。然而，监督式学习只不过是我们今天拥有的众多类型的机器学习中的一种罢了。
在强化学习（ReinforcementLearning，RL）中，智能体用试错的方法，通过与环境进行交互来学习，这种环境会给它们的行为提供奖励回报。当涉及到多个智能体时，它们被称为多智能体强化学习系统（Multi-agentReinforcementLearningSystem）。
这个领域已经存在几十年，从概念上来讲，它听起来比监督式学习更像是一种合理的创造智能的学习机制。然而，直到2015年，DeepMind才获得了人们的关注，当时DeepMind使用深度Q学习（DeepQ-learning）创建了Atari（雅达利）游戏的智能体，这是一种结合了经典强化学习算法和深度神经网络的算法。2018年，OpenAI也通过解决Montezuma’sRevenge（一款被认为难度特别高的Atari游戏），从而在这一领域确立了自己的地位。
自去年GoogleBERT、ELMo和ulmfit等系统在2018年底推出以来，自然语言处理一直风头正茂，但今年的聚光灯被OpenAI的GPT-2给“夺走了”，它的表现引发了人们对自然语言处理系统的道德使用的大讨论。今年，人们也见证了最近一些深度学习技术走向成熟。应用监督式学习，特别是计算机视觉技术，已经催生了现实生活中成功的产品和系统。
生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）是一对神经网络，其中，生成器网络试图通过学习生成模仿训练数据的图像来欺骗判别器网络，现在已经达到了近乎完美的水平。对人工智能来说，创造虚假但又逼真的人物和物体的图像，已经不再是前沿领域了。从2014年生成对抗网络的引入到2019年NVDIA开源的StyleGAN，一图胜千言，我们用下面的图片来说明，这可能是理解该领域进展情况的最佳方式：
2019年，人工智能创造的艺术品甚至脱离了过去几年的假设性讨论，成为了今天博物馆装置和拍卖的一部分。计算机视觉还被应用于一些具有重大商业和社会意义的领域，包括自动驾驶车辆和医学。但是，人工智能算法在这些领域中的应用自然是缓慢的，因为它们直接与人类生活直接互动。至少到目前为止，这些系统还不是完全自主的，它们的目的，在于支持和增强人类操作员的能力。
研究团队正与医院密切合作，开发用于疾病早期预测的人工智能系统，并整理大量的健康数据档案，其中一个值得注意的例子，是DeepMindHealth和UCLH之间正在进行的合作。然而，这些工作中的大部分仍处于试验阶段，迄今为止，唯一获得FDA批准的人工智能系统是SubtlePet，这是一款使用深度学习增强医学图像的软件。
（责任编辑：fqj）