人工智能周报（第一期）

人工智能周报，为大家带来全球大数据产业及周边行业最新的咨询动态以及领袖观点。期待和大家一起不断找到海外数据技术和方案在国内落地的灵感，让每个大数据人同步在人工智能领域的世界前沿。

［业界新闻］用微笑点赞，Facebook 收购表情识别创企 FacioMetrics

原文链接： Like by smiling? Facebook acquires emotion detection startup FacioMetrics

Facebook 近日宣布收购了面部识别技术公司 FacioMetrics。这是 Facebook 于今年四月份收购了变脸神器 MSQRD 之后在面部识别领域的又一举动，展示了其在照片和视频领域的雄心。FacioMetrics 创始人 Fernando De La Torre 表示，创立 FacioMetrics 是为了满足市场在面部图像分析方面日益增长的兴趣和需求，包括增强现实、虚拟现实、动画和观众反应测量等。 这次收购是 Facebook 应对 Snapchat 挑战的最新举措。由于两家公司之间的竞争越来越激烈，在 Facebook 主要应用程序功能和其他旗下应用的功能推广上，抢夺专业人才的表现几近疯狂。

［业界新闻］GE 收购两家创企进军人工智能领域

通用电气 (GE) 上周宣布收购了两家创业公司 Bit Stew Systems 和 Wise.io ，帮助其自家的 Predix 平台扩展到工业相关的应用，这些应用可以发电站和飞机引擎等大型机器与数据库和分析软件连接起来。作为人工智能的一个分支，机器学习让计算机可以在无需新的编程的情况下适应新的数据。Bit Stew 位于温哥华，之前也已经得到过通用的风险投资。据该公司网站介绍，该公司主要应用机器学习来处理与公用事业、航空、石油和天然气的生产和制造业相关的大数据集以帮助自己打造人工智能。GE 此举有望帮助其与 IBM 的 Waston 竞争。

原文链接： GE acquires two artificial intelligence startups

［业界新闻］Nvidia 借助人工智能进行抗癌研究

NVIDIA 正在与美国能源部和国家癌症研究所合作开发 CANDLE（癌症分布式学习环境），这是一个基于 AI 的“共同发现平台”，目标是在具有图形处理器的现代超级计算机上进行速度提高 10 倍的癌症研究。该硬件系统承诺加速可以发现关键数据和加快模拟进程的神经网络。CANDLE 将解决三个核心问题，筛选基因组数据，以找到癌症 DNA 和 RNA 中的基因特征，预测其对治疗的反应；自动提取和研究数百万的患者记录，以了解癌症如何传播和重现；加速模拟蛋白质相互作用，以了解它们如何为抗癌创造条件。

原文链接： NVIDIA helps the US build an AI for cancer research

［业界新闻］Google 开放蒙特利尔 AI 实验室，招揽全球人才

Google 将在蒙特利尔成立一个新的人工智能实验室致力于深度学习，Hugo Larochelle 将从 Twitter 加入 Google 后开始运营新实验室，成为 AI 核心团队的一员。目前，Larochelle 是新实验室的唯一雇员，他将在 Google 现有的蒙特利尔工程办公室内建造一支规模可观的团队。该小组将作为 Google Brain 的延伸，成为在整个公司传播 AI 的控制中心。Google 在 2013 年收购了深度学习运动的创始之父 Geoff Hinton 的公司后，已经与多伦多大学建立了紧密的联系。这是 Google 加大与蒙特利尔深度学习社区关系的一项重大举措，蒙特利尔是深度学习技术的关键人才中心之一，在过去十年中，Google 已经为加拿大的学术研究捐赠了约 1300 万加元，其中一半用于人工智能研究。

原文链接： Google Opens Montreal AI Lab to Snag Scarce Global Talent

［业界新闻］Oracle 收购 DNS 供应商 Dyn

数据库技术巨头 Oracle 近日宣布计划收购 Dyn，这家公司运营着一个优化网站性能的平台，用以监测和控制应用程序与基础设施的数据和重路由流量的分析。Dyn 的 DNS 服务可以充当人们可读的域名与互联网能够理解的 IP 地址之间的桥梁。Oracle 表示将扩展其云计算平台，为其企业客户提供基础架构即服务（IaaS）和平台即服务（PaaS）解决方案的“一站式服务” 。Dyn 的可扩展性和全球 DNS 是 Oracle 云计算平台延伸的一个关键。

原文链接： Oracle acquires DNS provider Dyn

［业界新闻］Intel 不甘落后，决心打造 AI 革命

人们都说处理器是计算机的大脑，而人工智能的蓬勃发展领域更使它显得举足轻重，Intel 不希望在其中被对手所超越，而是自己能够推动这场变革变革。尽管英特尔的财务能力和技术实力雄厚，该公司在最近的一次大改革中却载了跟头，高调的“Intel Inside”宣传活动未能成功的拓展其个人电脑之外的产业链。鉴于这项科技可以改变人们面临的几乎所有问题，Intel 希望成为 AI 领域一个重要的竞争者，从技术中获利。首席执行官 Brian Krzanich 表示，AI 还处在它的初始阶段，Intel 后续将作出一系列的改变并提供新的服务致力于提供下一代 AI。

原文链接：​Intel determined to power AI revolution, not be left behind

［业界新闻］Tesla 发布视频展现无人驾驶汽车眼中的世界

Tesla CEO Elon Musk 在 Twitter 上发布了一段视频显示，该公司无人驾驶汽车能自行穿越闹市区。根据美国政府对自动驾驶功能的分级，达到了至少 4 级水平。视频以分屏方式显示了自动驾驶汽车在一段行程中的见闻，汽车识别的景象包括车道线、道路标志、路灯，以及道路上需要避让的物体。视频有助于人们认识到无人驾驶汽车技术的复杂性，以及它近年来取得的巨大进展。Tesla 曾表示，所有新车都将配备支持自动驾驶功能所需要的硬件和技术，但在所有相关安全检查完成，以及批准自动驾驶汽车上路的法律颁布、实施前，这一功能还无法开启。

原文链接： See the world as a self-driving car does in Tesla’s latest video

［业界新闻］Google 收购 Qwiklabs，帮助开发人员掌握云端操作技能

Google 近日宣布收购 Qwiklabs, 一个为想要更加了解云端操作和在云端编写应用的人创建的学习平台。Qwiklabs 于 2012 年面世，目前只提供针对亚马逊 AWS 平台的技能教学服务。Google 称他们将使用 Qwiklabs 平台，为用户提供最全面、高效和有趣的教学服务，教用户使用 Google Cloud 上包括 Google Cloud Platform 和 G Suit 在内的所有产品。Qwiklabs 则表示要继续在其网站上提供实验室学习积分和订阅服务，目前尚不清楚用户未来是否会看到更多新的 AWS 课程，Google 也未明确表示 Qwiklabs 的 Google Cloud 课程具体将何时推出。

原文链接： Google acquires Qwiklabs to teach developers cloud skills

［TD 精选］为什么说自然界是我们理解人工智能的最佳向导？

对生物体而言，在自然选择中，生物的适应能力固然重要，但能恰到好处的拥有适宜于当前环境的特征才是关键。随着人工智能的出现，机器学习算法的迭代具有类似生物进化的功效，使得生物进化和工程设计过程的融合成为可能。具体细看自然进化的过程和机器学习的过程，我们可以把机器学习所需的数据及其规格化处理类比为生物进化过程中的“环境”，把机器学习过程类比为“自然选择”。目前机器学习在商业化应用上遇到的难题主要通过趋异进化、趋同进化、捕食者和被捕食者或者寄生和宿主共同进化来解决。只有少量的 AI 公司在帮助我们更高效的工作，但这些应用还只是处于起步阶段，仍需极大的提升。AI 领域还有待开垦，而生物界自然选择的过程为我们提供了一个很好的框架来理解机器学习的进化发展，并为之到来做好准备。

原文链接：​Why nature is our best guide for understanding artificial intelligence

［业界新闻］DeepMind Health 与英国 NHS 签署新协议，2017 年初开发 Streams app

Google Deepmind 昨日表示已与 NHS (英国皇家医疗服务系统) 达成协议，NHS 为 Deepmind 提供病人数据库入口，双方合作的 Streams app 计划将于 2017 年初推出，主要用于重大疾病预警。Streams 是双方首次合作时推出的，用于监控病人的肾功能状况，本次新合作依然基于这一平台，但合作双方扩大了 Streams 的核心功能，除了监控肾功能状况，未来也将用于重大疾病预警。目前，Streams app 会对患者进行监测，如果该病人有急性肾损伤的风险，Streams 会以最快的速度提醒医疗团队，为医生发送最全面最及时的临床信息。医生能根据这些最新信息，在患者病情恶化之前提供精准治疗。

原文链接： DeepMind Health inks new deal with UK’s NHS to deploy Streams app in early 2017

［业界新闻］IBM 人工智能软件可根据语音判断说话者的年龄

近日，IBM 在人工智能领域取得了两个新突破，其一是在自动说话者识别软件上获得了更高的准确性。该软件的主要功能基于人类语音对说话者的身份进行辨识。早在 2000 年当时最好的识别验证软件的错误率在 10% 左右，如今行业标准已经将错误率缩减到了 1% 以内，而 IBM 的软件则创下了 0.59％ 的新纪录；其二是 IBM 团队开发了一个系统来估计说话者的年龄，该公司表示目前测试的最准确结果，平均误差在 4.7 年。年龄估计软件一方面可以通过考虑诸如词汇和语法之类的东西来实现更多的个性化，按年龄组定制对话，另一方面提供更好的语音激活和安全性，这类高度敏感的语音识别系统还可能很快实现多任务操作。

原文链接：​Just say something: IBM’s AI software can estimate a person’s age based on speech

［TD 精选］AI 将如何改变网络安全？

对于任何企业和个人来说确保数字资产安全都非常重要，尽管数十亿美元已经被投入网络安全领域，但有关遭遇网络袭击的报道数量依然不断增加。很多配备人工智能预测能力的前沿领域，可让企业以及我们个人在应对网络袭击中占据上风。AI 网络防御创新的关键领域主要包括：

发现和阻止黑客入侵物联网设备

预防恶意软件和文件被执行

提高安全运营中心的运营效率

量化风险

网络流量异常检测

检测恶意移动应用

原文链接： How AI will transform cybersecurity

［业界新闻］人类的反击：韩国旅日棋手战胜 DeepZenGo

日本第二届围棋电王战三番棋决胜局于 23 日在东京日本棋院举行，赵治勋九段决胜局战胜日本目前最好的人工智能围棋软件 DeepZenGo，在本次人机对战中以总比分 2:1 胜出。围棋人工智能软件 DeepZenGo 是由东京大学和日本棋院今年 3 月合作开发，其目标是超越谷歌公司著名的 AlphaGo。今年３月的“人机大战”中，AlphaGo 以 4:1 的大比分战胜韩国棋手李世石，引起举世瞩目。此次赵治勋战胜 DeepZenGo，为人类在与人工智能的较量中扳回一城，也证明 DeepZenGo 的水平尚不及人类顶尖棋手。

原文链接： Humans strike back: Korean Go master bests AI in board game bout

［业界新闻］Google, Facebook 和 Microsoft 围绕人工智能进行自我重塑

早前，斯坦福大学人工智能和视觉实验室的主任李飞飞加入 Google 在其内部运营一个全新的人工智能团队，显示了 Google 在人工智能领域的野心，希望围绕这种全新的技术重塑自我。与此同时， Amazon 也在打造类似的 AI 云计算事业群。 而 Facebook 和 Twitter 同样成立了类似于 Google Brain 的内部团队，在自己的技术中融入人工智能。最近 Microsoft 也围绕其现有的机器学习项目重组了很多业务，成立了新的人工智能和研发事业群。Allen Institute CEO Oren Etzioni 表示，这些变化一定程度上是为了加强营销力度，充分利用外界对人工智能的关注。

原文链接：​GOOGLE, FACEBOOK, AND MICROSOFT ARE REMAKING THEMSELVES AROUND AI

［业界新闻］Facebook 重量级工程师离职，创立深度学习硬件公司

曾参与组建 Facebook 人工智能研究实验室的重量级工程师 Serkan Piantino 近日离开工作了近十年的 FB，创建了深度学习硬件公司 Top 1 Networks，该公司主要关注人工智能处理过程的硬件优化，为人工智能的开发从业人员提供易于使用的优质硬件。Top 1 Networks 致力于为用户提供最新的 NVIDIA GPU 云服务，该业务可以广泛用于深度学习的硬件之中。虽然主要云服务提供商 Amazon, Google 和 Microsoft 早已开展了 GPU 云服务业务，但 Piantino 指出这些提供商主要是提供基于旧版本 GPU 的云服务。NVIDIA 宣称旗下的最新一代 GPU 体系结构，Pascal，在深度学习网络训练上的性能表现将会远远优于当前版本的中央处理器。

原文链接： Key Facebook Engineer Departs To Start Deep Learning Hardware Company

本文选自 TalkingData 锐眼看世界, 已获授权。

感谢杜小芳对本文的审校。

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