出品：科普中国 制作：孙雪聪（中科院噪声与振动重点实验室） 监制：中国科学院计算机网络信息中心 不知道你是否有这样的经历，月底穷困潦倒的你中午走进人潮喧哗的食堂，正在心里疯狂比较哪个菜更便宜时，忽然听到五米开外某人的一声“咱们发工资了”，于是你理直气壮地对食堂阿姨喊道：“加个鸡腿！” △（图片来源：修改自《家有儿女》） 还有，不管在哪里，周围有多吵，一旦有人叫自己的名字，总是能听到。人能够在如此嘈杂的环境下精确捕捉到想听到的声音，甚至还能知道声音的方位，相比之下，现在的很多智能设备却做不到这一点，这究竟是为什么呢？ 人的听觉为什么具有选择性 说起人的听觉，有一个著名的效应——鸡尾酒会效应，它是指在喧闹的鸡尾酒会上，参会者大脑中的听觉系统可以将他的注意力集中约束在他感兴趣的谈话内容上，而自动忽略其他“无关”的噪声，即使周围环境非常嘈杂。 然而，这种我们人类用两只耳朵就能搞定的小问题，对于智能音箱等语音交互设备来说，却并不是那么容易的。当它们身处嘈杂的环境时，很容易就受到各种来路不明的声音的连环暴击，最终陷入我是谁我在哪我在干嘛的死循环中无法自拔（感兴趣的同学可以打开你身边的语音交互设备尝试一下）…于是，攻（工）城（程）狮（师）们本着大力出奇迹的原则，不惜斥巨资为它们装上很多个金光闪闪的麦克风用来接收声音，又去全世界各地搜罗各种各样的声音数据，没日没夜地投喂它们。但是，机器们学习的效果不是十分理想，鸡尾酒会问题至今仍然困扰着世界各地的语音攻城狮们。 这时有的同学可能就要坐不住了：“就这？还用学？看来我的学霸属性就要藏不住了！”这位同学你先冷静一下，事情可并不是你想的那么简单哟。 其实，你能具有这种听觉选择能力首先要感谢你的妈妈给了你两只忽闪忽闪的大耳朵，这使得你的耳膜并不是像麦克风一样是直接裸露在空气中的。你的耳廓、头部、肩膀、躯干等身体部位对于声音来说像是一个“迷宫”，来自不同方位的声音需要从不同的入口进入，经历上述部位的一系列反射后最终到达“迷宫”的中心——耳膜，然后你的大脑就能感知到这个声音啦。 由于声波所走过的路径不同，它们的频谱也会发生不同程度的修改。在这个“迷宫”的不同位置，仿佛潜伏着一群造型师（没错，就是让你又爱又恨的Tony老师），声波路过时总是难免被“改造”一番。由于这些造型师们风格迥异、水平参差不齐，在大脑看来，这些声波就变得各有特色，所以很容易区分，怎么说呢…有点像… 所以当你还是个小baby的时候，你还没能累积足够多的听音经验，你的大脑对这些改造过的声音可能一时无法辨认，因此导致你对声音的辨别能力可能比较弱。随着你慢慢长大，听到的声音越来越多，你的大脑就会慢慢摸清套路，建立一套自己的算法（数据库），这样即使是好几个声音同时出现在你面前，你也能很轻松地区分他们。 机器怎么获取辨音能力 那么问题来了！能不能让机器像我们人一样，拥有能够分辨不同声音的能力呢？答案是肯定哒！前不久，中科院声学所的杨军研究员团队就提出了一种基于声学超材料的单通道多声源定位与分离系统，只使用一个带有超材料外壳的单通道传声器，即可实现三维空间中多个同时发声声源的实时定位与分离。研究成果发表在了综合类期刊Advanced Science上。 别…别激动…说人话就是——给麦克风做了一个忽闪忽闪的“大耳朵”，不过这个耳朵跟我们的耳朵差别有点大，它长这样… △左图：超材料结构模型图 右图：超材料结构实物图（图片来源：作者绘制与拍摄） 我们暂且叫他“蜂窝耳”吧。这个“蜂窝耳”由外中内三层半球壳嵌套而成，每一层球壳上都随机设置大小不一的圆孔，球壳之间随机插入了若干块横向和纵向的挡板来制造大小不一的腔体，在球心位置则放着一个单通道的麦克风。这些大小随机的圆孔和隔板使“蜂窝耳”具有高度的空间不对称性，因此会对来自不同方向的声波起到不同的调制效果。 这个“蜂窝耳”中的声学结构就像是一个个风格迥异的Tony老师，声波经过时总是难逃老师们的“改造”，这位老师画个眉毛，那位老师涂个口红，所以等它到麦克风的面前时，早就不是它原本的样子啦。 你可能已经猜到，“蜂窝耳”的学名就是——声学滤波器。刚才所说的声波的“改造”过程其实就是滤波过程，滤波后的声信号频谱会发生相应的改变，因此被麦克风接收到的信号就会产生与来波方向有关的差异性了。 那么问题又来了——你以为声波们长得不一样，机器就能很快辨别出来吗？想得美！ 我们还需要训练一个算法，让机器提取这些声波身上的独家特征，最终定位和识别来自不同方向的声音。拥有这个算法就好像拥有了一本Tony老师们的《造型百科全书》，里面记录了各位Tony老师的改造技能和偏爱风格。从某种意义上说，这个算法也可以帮助广大男同胞完美应对女朋友每日的灵魂拷问：“你觉得我今天有什么不一样吗？”是不是很想来一套！ 机器戴耳记 一切准备就绪，我们的“蜂窝耳”就可以正式上岗啦！ 来自不同方向的声波从外表面不同的位置进入“蜂窝耳”，经过不同的传播路径时被不同的造型师改造，被球形的麦克风接收；熟读《造型百科全书》的算法对接收信号进行处理，最终重建出它们的来波方向和声音的内容。这种超材料结构+智能算法的组合，只用一个麦克风就能实现多声源的实时定位和分离。攻城狮们再也不用担心麦克风数量不够用啦！ △“蜂窝耳”的工作流程（图片来源：作者绘制） 你是不是也很好奇“蜂窝耳”的效果如何呢？来看看研究人员针对多个生活场景进行的听音测试。 △实验场景（图片来源：作者拍摄） “蜂窝耳”（图片红框里）放在中间，周围均匀放置16个音响用于播放测试所用的声音。测试所用到的声音包括马路上的鸣笛声、动物的叫声、各种乐器声、人说话的声音等等，好奇心爆棚的笔者曾一度跑到“蜂窝耳”的位置，试图挑战一下这个听音测试，当时的场景大概是这个样子的… 不过，这对训练有素的“蜂窝耳”来说就是小菜一碟啦。当空间中同时发声的声源不超过三个，定位与分离的准确率可以达到90%以上，耗时也不超过1s，是不是棒棒哒！ 当然，现在的“蜂窝耳”还只能算一个小baby，它的声学结构设计和后端算法仍有待进一步的磨合和提升，研究人员也正在马不停蹄地研发“蜂窝耳”2.0版本。随着语音技术的发展，我们身边越来越多的电子设备都搭载了语音交互系统，希望这个“蜂窝耳”能让这些设备更加智能，使人与机器之间的交互更加流畅和便捷。 参考文献： SUN Xuecong, JIA Han, ZHANG Zhe, YANG Yuzhen, SUN Zhaoyong, YANG Jun....

这篇文章主要介绍了ChatGPT这一语言模型，它是通过优化对话形式训练出来的，能够以这种方式进行交互，回答问题、承认错误、挑战前提并拒绝不适当请求。ChatGPT是InstructGPT的同级模型，经过训练，它可以按照提示进行操作，并提供详细响应。

深度学习、AI人工智能等技术正在成为各大处理器的热点，虽然目前的主流是通过专用的NPU单元来加速AI指令，但在CPU中集成相应的指令集也会带来很大的改变，Intel在Cascade Lake及10nm Ice Lake处理器中就加入了BFlota16指令集（简称BF16），AI性能达到了前代的2.5倍以上。 ARM今天也宣布了类似的动作，将在下一版ARMv8架构中加入新的Non及SVE指令，以便支持BFloat16运算。 BF16运算还不是IEEE的标准，但与标准的FP32浮点、FP16半精度相比，BF16运算优点多多，它可以轻松取代FP32，而且还能保持正确的NN神经网络操作，这点是FP16做不到的，而且它占用的内存及带宽只有FP32一半，所以性能更高，而且不需要复杂的架构改变。 总之，支持BF16运算优点多多，根据ARM做的模拟，不同类型的运算中BF16带来的性能提升不等，少的有1.6倍性能，多的可达4倍性能，所以在AI方面性能变化是非常大的，是前代的数倍之多。 举报/反馈

本文介绍了人工智能领域的高质量库，包括谷歌的TensorFlow、微软的CNTK、Theano、Caffe、Keras、Torch等。这些库都曾是一流的技术，现在已成为AI开发的常用工具，它们各自有着独特的优缺点和特性，能够满足不同场景的需求。