假期错过的...条AI新闻都在这里了

本期一周AI看点包括行业资讯、投融资、业界观点、技术前沿以及应用等方面。

行业

苹果悄然收购 Init.ai 公司,为 Siri 增加研发实力

Init.ai公司以其客户服务自动化而闻名,只有6个人的规模。他们打造的客户服务智能助手可以从与用户的互动中分析并获得更好的见解,并自动化一些互动行为。苹果在WWDC 上宣布了一项名为“商业聊天”的iOS 11新功能。Init.ai团队也将帮助完成这个功能。

IBM公司推动AI便携化:海浪预测系统可运行在Raspberry Pi设备之上

IBM公司的研究人员们已经开发出一套轻量级海浪预测系统,甚至能够在Raspberry Pi设备上运行模拟任务。研究人员们则利用SWAN为深度学习网络创建训练数据,其中供应SWAN的波浪条件数据来自NOAA国家数据浮标中心; 而实时洋流读数以及风力数据则来自IBM所拥有的The Weather公司。

普华永道:2030年AI撬动15.7万亿市场 中国成最大赢家

普华永道最近发布了一份名为“探索AI革命”的全球AI报告,强调人工智能如何增强企业的能力,其价值潜力何等巨大,甚至比自动化的价值潜力更大。报告认为,到2030年,AI将为全球经济贡献高达15.7万亿美元,比中国和印度目前经济产值的总和还多。AI带来最大经济收益的国家将是中国(2030年GDP增长26%)和北美(14.5%),相当于10.7万亿美元,占全球经济影响的近70%。报告还发布了“AI影响指数”,对最容易受到AI影响的行业进行了排名,其中医疗和汽车并列第一位。

自动驾驶技术公司Drive.ai设立新加坡办事处

自动驾驶技术初创公司Drive.ai新一轮融资1500万美元,投资方为Uber在东南亚的最大竞争对手Grab。本轮融资将帮助Drive.ai的国际化扩张,该公司也计划在未来几个月内设立新加坡办公室,为其在新加坡部署自动驾驶汽车战略提供运营基础。

谷歌花4亿英镑下注AI开始有回报 DeepMind创收了

谷歌周三发布的硬件产品表明,其所收购的英国人工智能公司DeepMind不仅仅进行理论研究,而是开始创造收入。DeepMind所取得大部分突破性成功似乎很学术,要实现商业化通常需要数年甚至几十年的时间。在DeepMind划归Alphabet的第一年,其营收为零。

DeepMind成立DMES新部门,旨在研究AI带来的社会伦理问题

据悉,DeepMind成立的新部门名为DMES(DeepMind Ethics & Society),现已拥有8名全职员工,并将在一年时间将员工数增至25名左右。DeepMind表示,DMES将于2018年启动关于算法偏见、问责制和自主杀人机器等课题项目的研究,希望可以帮助社会预测人工智能的影响,并根据预测结果给予正确的引导,确保人工智能对人类社会带来正面作用。

Google Clip相机由量身定制的AI处理器驱动

这个处理器名称是Myriad 2,Movidius称之为“视觉处理单元”或VPU。与图形处理单元GPU或中央处理单元CPU相反,Myriad 2是一款专门处理机器视觉任务(如物体识别)的处理器,Movidius称它是业界第一款不间断运行的视觉处理器。它以前用在Google探戈设备以及DJI的自主无人机中,并且有助于提升车载视觉处理效率。

诺基亚董事长重回学校学习AI

该公司董事长李思拓(Risto Siilasmaa)对于重返学校学习更多人工智能(AI)知识毫不迟疑。李思拓今年51岁,他表示自己已经在今年夏天报名,学习斯坦福大学开设的AI程序设计在线课程。“我意识到,我对于AI没有足够深入的了解。现在,我在30年后重新学习程序设计,”他在一封邮件中称。

连发6款硬件新品,谷歌落地AI First战略

10月4日,谷歌发布了:手机Pixel 2,音箱 Google Home Mini/Max、笔记本 Google Pixelbook,无线耳机Pixel buds和生活记录相机Clips。在今年大会上,提到AI First时,皮查伊表示谷歌站在AI浪潮的巅峰,是该由谷歌推动产品的创新。

沃尔玛新增AI投入:估算收入增长可能性

据报道,沃尔玛正计划搭建自己的GPU场,规模约为亚马逊的10%。该项投入是沃尔玛AI领域全局投入的一部分。加强AI能力将促进沃尔玛线上营收,支持其全渠道零售战略。沃尔玛也在出租自己的云服务给其他公司,此举意在与AWS竞争。

百度第二个硅谷研发中心启用:专攻AI、无人汽车

近日,百度在硅谷设立的第二个研发中心正式启用,与第一个研发中心一样,均位于桑尼维尔(Sunnyvale),相距1600米左右。据悉,百度第二个研发中心占地面积3.6万平方英尺。可以容纳150名员工,里面设有汽车实验室,主要工作与无人驾驶、互联网安全有关。

北美首个三星AI实验室落户蒙特利尔大学

据外媒报道,三星已经在加拿大蒙特利尔大学开设了AI实验室,学校的教师和学生(包括三星长期的合作伙伴Yoshua Bengio教授)将与韩国研究人员合作开展大量与AI相关的项目。包括自动驾驶技术,图像识别,翻译和机器人。虽然该实验室目前还没有什么研究成果,但本次合作可见三星对AI发展的重视程度。

苹果收购一家 AI 公司来品评你的照片

在WWDC上,苹果已经表示过iOS11将会有新的优化版本Photos应用,搭载机器学习和AI的能力。据悉Photos的新能力是来自收购的Regaind公司,Regaind 的电脑视觉 API 将能分析照片里的内容,然后就可以通过搜索引擎去搜索内容,像是想要找一张有"小狗"的相片,就会出现相关的结果。

投融资

加拿大人工智能问答客服平台 Wysdom 获 850 万美元 A 轮融资

Wysdom 公司的前身是Crowdcare,他们研发出的人工智能聊天机器人可以帮助企业回答客户问题,用户只需将知识库数据导入进 Wysdom 机器人,然后就可以训练它完成一些问答回复。这款聊天机器人可以分析自然语言来理解客户问题,然后给出正确答案,目前主要应用在医疗和物联网行业领域。

将AI用于动态心电图监测,Cardilogs获640万美元A轮融资

Cardilogs公司的核心团队由数学与工程学背景的专业人才组成 ,目前已经研发出了全球首台使用人工智能技术的心电图分析平台系统Cardiologs ECG Analysis Platform 。该分析平台是基于云计算的心脏监测和分析网络服务,通过AI来分析长期动态心电图监测记录。

Spiro获得300万美元种子轮融资,想用AI技术实现CRM领域的“颠覆式创新”

Spiro通过和用户的邮件进行集成,识别用户邮件中的日程安排,从而“主动地”为用户进行CRM的录入、更新以及提醒功能。同时用户可以通过语音或文字输入的方式向Spiro发送日程提醒或客户信息查询相关的指令。

利用AI助手语境理解为客户提供服务,CallDesk获250万美元融资

CallDesk这家公司专门为客户支持呼叫开发虚拟代理,你可以理解成“客户支持版的Siri”。CallDesk这家创企有很多亮点。首先,它专注于自然语言处理技术,因此你可以用非常普通的方式和虚拟代理进行交流。它能理解你所说的内容(哪怕同样的意思有几十种不同的表达方式)。

加拿大残疾人辅助机器人制造公司 Kinova Robitcs 获富士康2500万美元风险投资

Kinova Robitcs 是一款简单安全的残障人士辅助设备,旨在帮助残障人士解决日常生活中的一些困难。不仅如此,该公司研发的轻量级仿生机械臂是一款革命性的机械手臂,不仅设计的十分便捷,每个关节都部署了微传感器,而且操控起来十分便捷,安全性和人机交互性都很高,残疾人士可以通过脑肌电来控制操作,甚至可以在工业级别应用。

智能机器人流程自动化解决方案提供商 Kryon Systems 获 1200 万美元 B 轮融资

利用机器人和人类协作工作,Kryon Systems 主要帮助企业实现数字化转型,提供有人值守和无人值守自动化服务,提升端到端业务流程高效率、流程质量和生产效率。

Zume Pizza用机器人做披萨获 4800 万美元 B 轮融资

Zume Pizza是一家总部位于美国加州山景城的食品科技初创公司,利用人工和机器人协作制作披萨饼,其中机器人会执行一些高度重复的任务,比如喷洒调料、搭配番茄酱、把披萨放入烤箱等;而人类主要负责食材准备、配方开发、口味测试等工作。

技术前沿

中科院"步态识别"技术:不看脸 50米内在人群中认出你

中国科学院自动化所专家日前表示这种生物识别技术,只看走路的姿态,50米内,眨两下眼睛的时间,摄像头就准确辨识出特定对象。自动化所副研究员黄永祯介绍,虹膜识别通常需要目标在30厘米以内,人脸识别需在5米以内,而步态识别在超高清摄像头下,识别距离可达50米,识别速度在200毫秒以内。

图灵奖得主姚期智最新论文出炉!

近日,AI科技大本营就在arXiv上发现了姚期智院士的最新论文——“On RevenueMonotonicity in Combinatorial Auctions”。该论文对拍卖中买家对商品的估值与拍卖收益的相关性进行了研究。

神经网络要从原子抓起:原来白花花的银子才是神经芯片的未来

最近,在加州大学洛杉矶分校(UCLA)的加州纳米系统研究所(CNSI),研究人员成功开发出了纳米级别的神经元芯片,其功能和结构与人类大脑极为相似。

李沐:AWS开源端到端AI框架编译器NNVM

AWS AI主任科学家李沐近日在官博发表文章,介绍了一种新的编译器NNVM,可以大大简化新的AI前端框架和后端硬件的设计,在各种前端和后端为用户提供一致的结果。NNVM编译器将高级计算图编译成优化的机器代码,只需花费很少的精力,就可以匹配甚至超过两个完全不同的硬件(ARM CPU和Nvidia GPU)上的state-of-the-art性能。

牛津大学研发类脑光子芯片,运算速度超人脑1000倍

牛津大学等的研究人员研发了一种模拟人脑突触行为、利用光子集成电路的“光子芯片”。在测试中,这种芯片的运算速度可以比人脑的速度快1000倍。这种芯片如果用于超级计算机,则可最大限度地同时储存信息,并只需使用最小的功率。

MIT“创世纪”机器学习新系统,自动生成补丁修复Bug

MIT 研究团队开发了一个称为“创世纪”的系统,能够对以前的补丁进行自动学习,生成补丁模板,并对候选补丁进行评估。它修复的 bug 几乎是最好的手编模板系统的两倍,大大减少了程序员修复bug的工作量。

DeepMind发表Nature论文:「预测地图」海马体催生强化学习新算法

DeepMind 近日在《Nature Neuroscience》上发布最新研究,认为海马体能够通过预期的后续状态来展示每一个当前状态,从而传输对未来事件的细致总结。这种特殊形式的预测地图使大脑快速适应奖励不同的环境,而无需运行对未来的模拟。受此启发,DeepMind 提出将强化学习中基于模型的算法和无模型算法结合起来,既保证计算成本低廉,又能快速适应奖励变化。DeepMind 表示,预测地图理论可以转换成神经网络架构。

新研究将GRU简化成单门架构,或更适用于语音识别

Yoshua Bengio 领导的一个团队近日在 arXiv 上发布了一篇论文,介绍了他们通过修改门控循环单元(GRU)提升语音识别效果的研究进展。据介绍,这项研究是修改 GRU 方面的进一步研究进展,提出了一种可能更加适合语音识别的架构。

观点

LeCun论战Markus:AI是否需要类似人类的认知能力?

纽约大学计算机科学家、Facebook人工智能研究总监Yann LeCun表示:“在重现世界方面,我们拥有的人工智能技术,无论是通过结构还是通过学习,都无法接近我们观察到的动物和人类的水平。”

吴恩达呼吁每个企业都要有首席AI官,你同意么?!

吴恩达表示,有效的首席AI官应该有管理人工智能团队的经验。由于人工智能进化飞快,他们需要跟得上变化,但要求他们必须处于最前沿就没那么重要的(虽然这能帮助吸引人才)。更重要的是他们能跨职能部门进行合作,有搞清楚如何适应公司已有人工智能工具的业务技能。

央行科技司原司长陈静:人工智能有望解决我国金融风控依然薄弱的难题

理由:第一,八百多年以来金融发展的研究发现,金融风险和金融危机的产生有标志性的特征,有一定的规律。世界范围内积累了浩繁的数据,而现在缺乏切实的数据分析来掌握其必然性;第二,金融监管部门和金融机构信息化已经有了相当好的基础,积累了大量风险的相关数据,同时拥有高性能计算能力,仅仅缺乏智能化深度学习,深度分析的能力。而业界认为,加载了高性能计算的支持的新一代人工智能,与当前金融行业面临的情况是高度互补的。

Oracle首席执行官马克.赫德:人工智能不应该是独立的应用程序

Oracle的首席执行官马克·赫德近日在OpenWorld年度大会主题演讲中重申了该公司对人工智能的理念:它不应该是一个独立的应用程序。他表示,“最终,你真正要看到的是人工智能直接构建到每个用户案例中。”例如,一个企业将会将人工智能解决方案直接构建到他们的管理工具中,“而不是将数据导出到一些人工智能解决方案中。”

应用

莫斯科将在街头闭路监控引入人脸识别 罪犯无处可逃

据彭博社报道,俄罗斯莫斯科市准备在全市17万个闭路监控摄像头中引入人脸识别技术,以便快速锁定罪犯,提升城市的安全。据报道,自从2012年开始,莫斯科市已经构建了庞大的闭路监控摄像头网络,画面在拍摄之后能够保存五天时间,在任何时候,官方都掌握了2000万个小时的视频画面资料。

人工智能5秒完成草莓摘取,并学会用障眼法“欺骗”用户

在比利时的一个温室里,一个小型机器人瞄准了悬挂在地面托盘上生长的一堆草莓,使用机器视觉来定位成熟并且无瑕疵的草莓,然后用3D打印出来的机器手轻轻地揪起每个目标草莓,并将其精准的放在一篮子里完成打包工作。

原文发布于微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文发表时间:2017-10-08

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