人工智能续写贝多芬生前未完成的《第十交响曲》【智能快讯】

AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。

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新奇

人工智能续写贝多芬生前未完成的《第十交响曲》

2020 年将是世界著名音乐家贝多芬诞辰 250 周年。为了向其表达敬意，一个国际团队将利用人工智能（AI）续写贝多芬生前未完成的《第十交响曲》。

据俄罗斯卫星通讯社报道，该项目由德国电信公司赞助，团队由 AI 研究人员和音乐专家组成。研究人员将从贝多芬在 1827 年去世前写在笔记本上的几段乐章开始，结合人工智能软件来完成交响乐剩余的部分。目前，该人工智能软件已经储存了贝多芬生前所有的作品。

研究团队人员正在演奏 AI 所续写的第十交响曲

路德维希·范·贝多芬（Ludwig Van Beethoven），1770  年 12 月 16 日（所以 ，今天正好是贝多芬诞辰 249 周年），出生于德国波恩，维也纳古典乐派代表人物之一，欧洲古典主义时期作曲家和钢琴家。

他是古典音乐时期向浪漫主义时期过渡的关键人物，也是迄今为止最有知名度和影响力的作曲家之一。

贝多芬从小接受音乐训练，其父以莫扎特为其榜样，要求十分严格。贝多芬在 8 岁时就能在科隆登台演出，11 岁就在剧院乐队演出，13 岁就成为风琴师，并发表了 3 首奏鸣曲。

1796 年贝多芬的事业起升，他先后在布拉格和布达佩斯演出，并创作了《大提琴奏鸣曲》Op.5 和《钢琴奏鸣曲》 Op.2。但正是此时贝多芬出现了耳疾的先兆，他描述道：「耳朵里常闻低鸣和呼啸」。1808 年，他的双耳进一步失聪。但他并未因此而辍笔。

贝多芬《第九交响曲》手稿

1823 年底，贝多芬完成了《第九交响曲》。在此之后，他就开始构思创作《第十交响曲》。他在笔记中以及给别人的书信对话中提到过这部作品，他说，第一乐章以「古代调式的宗教歌曲」开始，以「酒神的盛宴」结束。

1827 年 3 月 26 日，贝多芬于维也纳去世，享年 57 岁。

1844 年，贝多芬的助手的安东·辛德勒发表了一篇关于《第十交响曲》的文章，这篇文章引起了当时广泛的关注和猜测。从那时起，有关这部交响曲的新发现的线索和推测就层出不穷，但其实并没有什么突破性的进展。

之后，有两篇关于贝多芬 《第十交响曲》的论文发表了，一篇是布赖登勒的，另一篇是贝多芬手稿研究专家巴里·库珀(Barry Cooper)的。

在他们的论文中提供了贝多芬在 1812 年至 1825 年间关于 《第十交响曲》的许多重要草稿 ，并且认为是可以肯定的。由此说明贝多芬《第十交响曲》不再是幻想的了，而是确定存在的。 

从贝多芬《第十交响曲》的草稿中可以看出，他是极力想完成它的，他的这部交响曲大约有 350 小节，其中 250 小节是第一乐章的。虽然巴里·库珀博士根据各种搜集得到的稿件，重构了第十交响曲的第一乐章。但该作品并没有得到音乐界的普遍认可。

现在，这一重任交给 AI 「作曲家」，它能够完美续写贝多芬的这篇遗稿吗？据研究人员透露，这部作品将于明年 4 月 28 日首演，期待一下！

来源：techxplore.com

人工智能相关行业的性别差距高达 72％

或加剧性别歧视

一个全球女性网络表示，在人工智能的发展方面，对女性最大的危险在于未来几年，女性仅占全球所有 AI 行业专业人士的 22％。妇女经济与社会论坛发起了「女性与人工智能勇气小组」（Women & AI Daring Circle），制定具体步骤以提高女性在创建 AI 系统以及颁布准确、可靠和非歧视性研究和标准方面的参与度和话语权。

该小组称 AI 为当今时代「最具破坏性」的技术发展之一，这项技术将给社会带来无与伦比的收益，例如改善癌症等疾病的治疗，但如果不负责任地发展，则有加剧性别歧视等社会不平等的风险。

来源：forbes.com

企业

Papers With Code 宣布加入

Facebook 人工智能实验室

Papers With Code 被誉为「查找论文及对应源码神器」，其背后团队今日宣布该团队将加入 Facebook 人工实验室，进一步加速其增长。

据了解，该工具从 2018 年 7 月发布至今，已经发展成为机器学习的通用资源，拥有超过 18,000 篇带有代码的论文，1,000 多项任务和 1,500 多个排行榜。该团队表示，Papers with Code 将保持中立，开放和自由的资源。服务的运行方式或社区与网站的互动方式都将保持不变。

来源：medium.com

北京首次允许自动驾驶路测进行载人载物测试

12 月 13 日，北京市交通委员会在官网上发布与北京市公安局公安交通管理局、北京市经济和信息化局联合印发的《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》，此次《实施细则》修订的最大的特点，是北京首次允许自动驾驶车辆进行载人和载物测试，这是继广州、上海后第三个一线城市开放自动驾驶载人测试。

来源：xinhuanet.com

学术

谷歌 AI 负责人 Jeff Dean：

2020 年机器学习趋势

谷歌 AI 负责人 Jeff Dean 在本周于加拿大温哥华举行的神经信息处理系统（NeurIPS）会议上进行演讲，讨论机器学习如何帮助应对气候变化带来的威胁以及机器学习如何重塑系统和芯片。他说：「机器学习显然是一个非常广阔的领域，使用机器学习来帮助解决与气候变化相关的问题或减轻其影响的潜力很大。」

对于 2020 年的趋势他表示：「我认为我们将看到比以前解决的规模更大的多任务学习和多模式学习。而且我认为，诸如电话之类的智能设备上将会出现更多有趣的模型，并且使他们能更有效地运作将成为一种持续的趋势。同时我还认为与 AI 相关的伦理方面的工作显然也很重要。」

来源：venturebeat.com

南加州大学研究人员提出 AI 算法

帮助降低自杀风险

根据疾病预防控制中心（CDC）的数据，从 2007 年到 2017 年，10-24 岁个人的自杀率增加了 56％。

南加州大学社会人工智能中心（CAIS）的副主任 Vayanos 和她的团队在过去的几年中一直在努力设计一种算法，能够识别在给定的现实社会群体中，谁是最佳人选，可被训练为「看门人」（gatekeepers），能够识别自杀的警告信号以及如何应对。

Vayanos 和博士生 Aida Rahmattalabi 为「探索稳健图覆盖问题的算法公平性」研究的主要作者，他们调查了朋友、亲戚和熟人等社会关系的潜力，以帮助降低自杀风险。他们的论文将在本周举行的第三十三届神经信息处理系统(NeurIPS)会议上发表。

来源：eurekalert.org

技术

通过评估假设性的行为来学习人类的目标

DeepMind 提出了一种在未知的不安全状态下，从人类反馈中训练强化学习模型的方法。

当我们在现实世界中训练强化学习（RL）代理时，我们不希望他们过多地探索不安全的环境或状态，比如将移动机器人推入水沟或给老板写一封尴尬的电子邮件。在不安全状态下训练 RL 代理被称为安全探索问题。

DeepMind 今天发博客表示其解决了这个问题的最难的部分——代理最初不知道如何定义环境中的不安全，他们在训练中提供了一个信息源：即来自人类用户的关于不安全状态的反馈。他们在新论文中提出了一种分为两个阶段的奖励建模方法。首先，鼓励系统通过综合产生的假设行为探索广泛的状态。用户提供有关此假设行为的反馈，并且系统以交互方式学习用户奖励功能的模型。只有在模型成功学会了预测奖励和不安全状态后，他们才会部署可安全执行所需任务的 RL 代理。

来源：deepmind.com

Facebook AI 深度实体分类（DEC）框架

将伪造帐户的检测率提高了一倍

Facebook 在 2001 年至 2009 年之间，删除超过 32 亿个虚假帐户，去年 4 月和 9 同期为 15 亿多。而这些虚假账户的发现，一部分要归因于称为深度实体分类（DEC）的机器学习框架。

DEC 自部署以来的两年内，使平台上的滥用帐户减少了 20％，具体而言，这相当于「亿万个」帐户。Facebook 软件工程师 Sara Khodeir 说，更简单的模型用于在注册时检测数百万个帐户，但是 DEC 在挑战案例中表现出色。

DEC 的开发超越了检测伪造帐户的传统方法，例如识别年龄，好友数量或位置等功能。相反，DEC 着眼于「深度特征」，每个帐户多达 20,000 个这种特征，而不是几十个或数百个。DEC 平台识别率高达 95% 以上。

来源：venturebeat.com

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