锐眼视点：
- Trump 出人意料的当选是大数据的失败吗？
- 百度吴恩达：目前人工智能的能与不能；
- RiskIQ 融资 3050万美元将机器学习应用于安全风险评估。
［业界新闻］Trump 出人意料的当选是大数据的失败吗？
近日，大多数选举预测商店和公众投票皆预计共和党人 Donald Trump 将会在竞选中败给民主党 Hillary Clinton。然而事实却相反，失败的预测可能会使人们对一些热门技术包括大数据和客户关系管理产生怀疑。但是，一些数据专家称，这个问题可能与数据收集而不是数据处理有关。Beagle Research Group 创始人 CRM 分析师 Denis Pombriant 表示，数据分析在奥克兰运动会的 Moneyball 模型中运行良好，但是棒球统计与选举投票不同，统计学家收集高度可靠的棒球数据已经超过一个世纪，而投票数据相对更模糊。所有的数据分析都应该依赖于干净有效的数据，否则，一不小心，你就回到旧的IT标准－'Garbage in, garbage out'。
原文链接：Is Trump's unexpected victory a failure for big data? Not really
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［业界新闻］百度吴恩达：目前人工智能的能与不能
百度首席科学家吴恩达 (Andrew Ng) 在题为《What Artificial Intelligence Can and Can't Do Right Now》的评论文章中深入介绍了目前人工智能通过A→B 的系统对很多产业的颠覆性影响，以及其在应用方式上的局限性。人工智能将改变很多产业，但它不是万能的，要应用人工智能，就要先了解它的能力和不足。目前几乎所有人工智能最近的进步都是通过监督学习实现的，即输入数据 A 然后快速生成简单的回应 B。A→B 这种系统下最有效的技术就是深度学习，但距离具有自我意识的高人工智能还差得很远。虽然该系统在不断研究中急速发展，但到目前还没有实现这个目标的清晰路径。
原文链接：What Artificial Intelligence Can and Can’t Do Right Now
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［业界新闻］RiskIQ 融资 3050万美元将机器学习应用于安全风险评估
RiskIQ 是一家将机器学习应用于新型安全技术的初创公司，在第三轮融资中募集了3050万美元，该公司将使用这笔资金来扩展其平台，销售和数字风险应用。RiskIQ 注意到防火墙外部的威胁是巨大而充满变数的，因此公司为客户提供访问最广泛的安全智能和应用程序的必要条件，以了解如何采取行动。与 Google 类似，RiskIQ 采用机器学习和数据科学，利用大数据、客户用量和攻击活动不断提高其平台智能并扩展功能。该公司声称，它可以使企业有效地捍卫他们的数字攻击面，定位他们的业务暴露，并动态缓解网络、移动和社交威胁。
原文链接：RiskIQ raises $30.5 million to use machine learning to assess security risks
