人工智能周报（第十期）

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。

[TD 精选] 德勤预测 2017 的科技趋势并非 AI 而是机器智能

传统观点认为 AI 是未来科技发展的基础，然而，AI 并非一个单独的科技类别，AI 包含太多太多的应用，如果只关注 AI 的发展，很有可能因小失大。此处的“大”德勤指出是机器智能（MI），到 2019 年 MI 投资将达到 313 亿美金。在德勤的报告中，AI 被认为是更大的更重要的一种科技（MI）分类的分支。MI 包括机器学习，深度学习，认知分析，机器人自动化（RPA）等。德勤在报告中列举了三大驱动 MI 发展的因素：

呈指数增长的数据：企业被大量的数据淹没亟待从中得到洞见并采取行动；德勤预估收集的数据每 12 月翻一倍，到 2020 年数据量将达到 44 zettabytes；
更快的分布式系统：数据现如今广泛分布在物联网里的大量的、设备中；
更智能的算法：MI 算法能够愈来愈接近人类的思维过程，报告预测，未来的 18 至 24 个月会被应用在广阔的领域中。

原文链接： Deloitte predicts machine intelligence, not mere AI, as a big trend for 2017

[业界新闻] 微软 AI 的一大跨越：你的电子游戏助手

现如今，许多科技公司都在寻找 AI 的新用途。这一次，微软走出了其计划中的一大步：向开发者提供微软的 AI 的工具。就目前情况来看，这一举动带来的改变颇为乐观。一家安全录像公司 Prism 使用了微软 AI 工具辅助开发其倒放录像，在 AI 工具的帮助下，原本需要花费一个人几小时完成的工作—在录像中找出所有之前没有出现过的物体—现在只需要眨眼的功夫。此外，微软也用 AI 改进了语音指令系统。电子游戏 Starship Commander 是一款完全通过人声控制的全新的虚拟现实游戏。游戏玩家一旦带上耳机，发出指令，便开始了他们角色扮演的游戏体验。微软表示：越多的开发者使用其 AI 工具，微软 AI 便能得到更多的训练。除了目前 5,000 名工程师在微软研究 AI，外部报名的开发者也已经达到了 424,000 名。

原文链接： Microsoft AI’s next leap forward: Helping you play video games

[业界新闻] Spotad 获融 350 万美元成为首家进军中国的 AI 驱动的广告科技公司

Spotad 是一家专注于移动互联网的广告科技公司。近日，Spotad 宣布在香港获得了由 VLTCM 领投的 350 万美元的 A 轮融资。他们通过整合广告商的营销数据和机器学习系统创造出了用于实时购买移动广告位的 demand-side platform (DSP) 。与此同时，他们还开发了会不断学习的人工智能广告投放系统 Sarah。Sarah 可以预测出用户何时何地最容易对广告做出反应。这也意味着 Spotad 能为客户提供超精准的广告定位。据悉，Spotad 是首位进入中国市场的西方 DSP 平台。Spotad 已经与中国互联网巨头百度，阿里以及新浪建立了合作关系。对于移动设备来说，广告质量十分重要，毕竟我们一天大部分时候都在面对这一块屏幕，Spotad 目前计划向日韩扩展其业务。

原文链接： Spotad lands $3.5 million, moves into China with its AI-driven mobile adtech

[业界新闻] Chorus.ai 宣布完成 1600 万美元融资以推进用于销售电话分析的 AI 开发

Chorus.ai 近日宣布获得了由 Redpoint 领投的 1600 万美元融资。Chorus.ai 是一个从音频中提取背后蕴藏着的有价值的信息的系统，该平台能根据上万个销售和客服电话的数据，从而理解对话有什么样的影响，以帮助团队做出决策。这家初创企业的目标是提高销售表现，并帮助客户企业理解为什么有一些交易没有能达成。测试表明：一旦得到合适的销售指导，销售成功率能够提高 33%。目前，Chorus.ai 的业务合作伙伴包括 Salesforce, WebEx, GoToMeeting, Zoom, Join.Me, UberConference 等等。Chorus.ai 只需简单加入电话会议，就能记录并实时转写内容，并标记在呼叫持续时间内出现的重要动作项目和主题。

原文链接： Chorus.ai raises $16 million to further develop AI for sales call analysis

[业界新闻] 谷歌携手 H&M 电子时尚品牌 Ivyrevel 利用个人信息定制个性化服饰

近日，谷歌开发了一款通过采集用户个性化数据后从而为用户定制一款独一无二的裙装的应用。这款 Android 应用订制的服装设计会时刻根据用户最新活动信息来调整，该应用将通过 Awareness API（应用程序接口）和 Snapshot API 获得数据其中 Snapshot API 能够监测用户的日常活动和生活方式，去了哪些地方旅游，去什么地方和哪些朋友吃饭，并在用户完成数据输入的一周后最终确定。而用户需要允许应用以这种方式获取数据。谷歌戏称此款定制裙装为“数据裙”。目前，该款应用正在内测阶段，裙装起步价格为 99 刀，计划在今年秋季推向所有客户。

原文链接： Google & H&M’s Ivyrevel will make you a dress customized using your personal data

[业界新闻] 借助人工智能，Facebook 读懂你的照片不再是问题

Facebook 最近推出了一项新的功能—用户可以通过简单描述照片里的物体从而找到想要的照片。且用户的搜索词语不必包括照片的标题或者其他标签。理论上来说，输入“小明在一棵树前”就能找到符合你要求的照片。据说，这一功能使用了 Facebook 名为 Lumos 的计算机视觉软件。工程师们利用 Facebook 上用户上传的大量的照片集训练其平台的人工智能。除了能够检索描述性的语句，平台上也可以检索一些概念性的词语。此外，Google 也在其图片搜索功能中使用了计算机视觉技术，用户可以快速检索出想要的照片。Google 最近发布了一个名为 PlaNet 的平台，该平台通过分析照片中的地标，植被以及出现在背景里的语言分析出照片的拍摄地点。

原文链接： Facebook Knows What’s in Your Photos, Thanks to Artificial Intelligence

[业界新闻] AI 初创公司 Xnor.ai 获得 260 万美元的种子轮融资

Xnor.ai 最近正式宣布从 Allen Institute for AI (AI2) 中独立出来，并获得了来自包括 Madrona Venture Group 和保罗阿伦（微软创始人之一）的 260 万美元的种子轮融资。Xnor.ai 的愿景是让周围的设备变得更加智能，这些设备包括手机，无人机，可穿戴设备，汽车等。Xnor.ai 开发了一种可以直接在设备上运行深度学习模型的方法，包括手机和 IoT 产品，无需数据中心或网络连接。深度学习模型在运行时可以同时保持隐私和电池效率性能，这与传统的 AI 和机器学习不同，后者需要图形处理单元来执行巨大的计算。

原文链接： AI acceleration startup Xnor.ai collects $2.6M in funding

[业界新闻] MIT 研究者将 AI 与可穿戴设备结合去探测人们的谈话语气

对大多数人来说，可穿戴设备的作用似乎止步于一个督促他们多运动的计步器。然而，这个手腕上的内置许多传感器的小物件能做的远远超过于人们目前的想象。MIT 的计算机科学和人工智能实验室的科学家们目前正在研究一款实验性的 Samsung’s Simband —一款非商业化的概念的腕带健康设备—能够侦测出说话者的语气。如果此项技术能够获得成功，将给患有阿斯伯格综合症（AS）—一种社交障碍症状—的人群带来福音。这款穿戴设备收集了人们心率，运动，血流以及压力，表皮温度等多种数据。利用深度学习和音频和文字分析能够分析出说话者的意图和情感状态。

原文链接： MIT researchers are using AI and wearables to detect conversational tone

本文选自 TalkingData 锐眼看世界, 已获授权。

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