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［业界新闻］Apple 暗示研发自动驾驶汽车
Apple 产品整合部门主管 Steve Kenner 近日致函国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 时，承认将大力投资研究机器学习和自动化，并看好自动化系统的发展潜力。凸显出苹果在涉足管制严谨的市场时，如运输和医疗产业，仍力求维持新产品开发的隐密性。Apple 向监管者呼吁，不要对自动驾驶汽车的测试施加过多限制，还称已经建立生产线的制造商和新进入者应当被平等对待。据报道，Apple 本想打造一整辆车，但最近更倾向聚焦开发自动驾驶系统和软件。这符合苹果的优势，可以全力改善机器学习能力，在没有设定明确程序时也能调整行为。
原文链接：Apple Drops Hints About Working on Self-Driving Cars
［业界新闻］Microsoft AI 将为盲人描述 Office 应用中的图片
Microsoft AI 将分析图像和建议文本阅读。Office 应用程序（如 Word和PowerPoint）即将推出新功能将使用 AI 算法－alt文本自动识别图像和幻灯片标题。当这些文件被呈现给盲人用户时，计算机工具可以将屏幕上的信息翻译成音频，向用户描述要使用的文本信息。微软正在通过其计算机视觉认知服务实现这一壮举，该服务使用经深度学习技术训练的神经网络，以更好地理解和描述图像的内容。 Office 365团队在一篇博客中写道，当您插入可以被高度识别的图像时，我们将为您提供自动建议。 通过机器学习，这项服务将随着更多人使用它而不断改进，从而为您节省大量时间，使媒体丰富的演示文稿可访问。
原文链接：Microsoft’s AI will describe images in Word and PowerPoint for blind users
［TD精选］为什么聊天机器人需要深度学习？
目前市场上的机器人分为两类：有会话 UI 的智能虚拟代理与会话与依赖屏幕按钮图像 UI 的菜单驱动程序。笔者认为后者有一些严重缺点，例如缺乏可发现性和 bot-to-bot 通信协议，使得它们实际上是不可接受的。而智能会话代理为这些问题提供了一个有趣的解决方案：他们不需要新的协议或 API 来相互通信而可以用简单的英语沟通。在大多数情况下，当人们提出请求时，不会直接与机器人谈话，而是通过主机器人，它会找出哪个从属机器人可以处理并传递你的请求。在自然语言处理（NLP）算法方面，传统的 NLP 由于编码的耗时耗力也远远不及深度学习。相对于编写明确的规则，深度学习构造了一个人工神经网络，并给它一个训练语料库，让这个人工大脑可以像孩子一样学习如何理解语言。
原文链接：Why chatbots need deep learning
［业界新闻］DeepMind 向 AI 研究人员开放 flagship 平台
世界各地的 AI 研究人员将很快能够使用 DeepMind 的旗舰平台开发创新的计算机系统使之进行自我学习和思考。DeepMind 周一宣布，从本周开始将开源"Lab"，以便其他人可以尝试和在复杂的 AI 领域取得进展。DeepMind Lab 旨在将多个不同的 AI 研究领域结合到一个环境中。 研究人员将能够测试他们的 AI 代理在导航、记忆和 3D 视觉方面的能力，同时确定他们在规划和策略方面的优势。 DeepMind 博客描述道， 其中每一个方面都被认为是前沿研究问题，把它们放在同一个平台上代表了这个领域的一个重大的新挑战。
原文链接：DeepMind is opening up its 'flagship' platform to AI researchers outside the company
［业界新闻］Microsoft 全新上线聊天机器人 Zo
人工智能方面微软一直在尝试并更新，Tay 作为微软人工智能的初代产品，上线不到24小时就走上了性别歧视以及种族歧视的道路。近日，Microsoft 新推出了一款机器人Zo， 成为 Tay 的接班人，目前在iOS、Android、以及 Windows 10 Mobile 平台上都可以下载 Kik messenger 进行测试，希望这一款应用可以在未来有更多的表现，也让真正意义上的人工智能有突破性的进展。 Microsoft 也从 Tay 的失败中总结了经验，并实施了一个故障保护防止 Zo 偏离运行轨道。
原文链接：Microsoft has a new AI bot in town, and its name is Zo
［业界新闻］DataRobot 运用深度学习从高级模型中获取洞察
数据科学先驱 DataRobot 近日宣布了其最新版本的企业机器学习平台。 新版本集成了强大的 TensorFlow 库以使用深度学习和新的工具，帮助用户从平台上的所有模型中获取洞察。 该版本还更新了高级附加组件 DataRobot Prime 允许用户导出评分代码并在任何环境中操作模型。DataRobot 已经成为唯一的企业级机器平台，用户已经在其云版本上构建了超过1.25亿个模型。 随着DataRobot平台中的新功能使具有所有背景的业务用户能够利用最新技术通过数据科学创造价值，该数量将继续快速增长。
原文链接：DataRobot Adds Deep Learning and New Techniques to Extract Insights from Advanced Models
［业界新闻］Uber 收购 AI 创企，启动人工智能实验室
Uber 近日收购了初创公司 Geometric Intelligence，并在此基础上成立人工智能实验室，集中精力提高食品运输速度，并改善自动驾驶汽车的导航性能。Uber 此时宣布成立人工智能实验室的原因主要有两点: 其一是，支持继续在匹兹堡实行的自驾试乘计划。据悉，该计划使当地的部分居民从9月开始可以选择乘坐一部自动驾驶的 Uber 上路。其二，Uber 正在更新 App，将简化诸多功能使用户操作起来更加便捷。该公司发言人表示，成立 Uber 人工智能实验室的目的就是为了解决与包括自动驾驶在内的这些业务有关的问题。
［业界新闻］MoneyLion 获得2250万美元融资，以人工智能帮助个人理财
MoneyLion 近日宣布获得了2250万美元的A轮融资。该公司成立于2013年，是一个移动个人理财服务平台，利用人工智能技术为用户提供智能理财工具和信用产品。MoneyLion 利用基于机器学习的分析技术对用户的个人财务进行全方位的监控，包括支出、储蓄和信用追踪，帮助消费者掌控自己的财务生活。 此外，它还通过其内置的社会认可系统、忠诚积分和奖励系统，鼓励用户行成良好的财务行为和习惯。MoneyLion 平台的核心是分析模型，能为用户提出关于消费习惯、个人贷款和其他金融产品的建议，以改善或建设消费者的信用，帮助他们实现财务目标。
原文链接：MoneyLion raises $22.5 million to change how you spend your money with AI
［业界新闻］AI 是如何揭露网络虚假评论的？
盖洛普民调显示，过去十年间人们对银行、政府以及警察等机构的信任度不断下降，相对于电视新闻和报纸，人们更相信张贴在网上的消费者意见。可是，过去几个月来，消费者也渐渐对网上阅读到的东西产生质疑。最近针对 Amazon 和 Yelp 上评论的分析都显示了大量的可疑评论。在应对这些虚假评论时，AI 将发挥巨大作用。随着自然语言处理和机器学习技术的进步，AI 有助于分析留在网上的意见情绪，最终可以达到大规模处理用户生成内容的程度。此前，技术仅被局限于扫描与情绪有关的句子，提供积极、消息以及中性结论。现在，它们不仅可以了解评论背后的情绪，还能从某个评论中提取不同方面的信息，分析出评论的真正内涵。
原文链接：How AI can spot fake online reviews
［业界新闻］Amazon Go 告别收银台，开启零售业新时代
本月5日，Amazon 推出了实体便利商店 Amazon Go Store 带给客户全新的购物体验，从根本上改变了购物与付款的模式。Amazon 通过人工智能与机器学习数十年的研究结合图像识别，将它以往一键购买积累的经验应用到了这个零售商店中。它彻底抛弃了传统超市的收银结帐过程，顾客们不再需要提着购物篮等待结帐。这一系统被称为“Just Walk Out”。当开始购物时，需用智能手机打开虚拟购物篮，一个超大规模的感测器会追踪顾客的位置和行动经过。而当购物完成时，只需直接走出便利商店，感测器会自动通知系统，对你带走的商品进行计价，在 App 上自动弹出结账单。
原文链接：Amazon Go Ends Checkout Lines And Shoplifting, Begins A New Era In Retail
［业界新闻］OpenAI 推出人工智能训练平台 Universe
OpenAI 团队推出了一款新工具，Universe，它被创建来训练和测量包括视频游戏、应用程序和网站在内的 AI 框架。它相当于一个人工智能训练场，人工智能系统能够在其中玩游戏、浏览网页。OpenAI 首席技术官 Greg Brockman 表示，在这个领域，人类可以利用计算机完成任何事。Universe 是一个开放的软件平台，任何人都可以使用甚至修改它。理论上，人工智能研究人员可以将任何应用程序和 Universe 相连，然后让人工智能使用这些软件。这也意味着研究人员可以通过这个平台让机器人进行自我学习。
原文链接：OpenAI’s Universe is the fun parent every artificial intelligence deserves
［业界新闻］Apple 将打破保密传统，开始发布 AI 研究成果
Apple 作为技术行业最为保密的成员，将打破它的壁垒。 该公司的人工智能研究主任 Russ Salakhutdinov 在西班牙巴塞罗那举行的 NIPS 会议上发表了声明表示，Apple 将开始让研究人员发布自己的研究成果，并积极加入到人工智能学术圈的讨论当中。 这一举动是为了帮助公司从学术圈吸引更多人工智能方面的顶尖人才。AI 不像一些其他的科技领域，Apple 能够因为保密而拒绝开放合作。 许多顶尖的 AI 研究人员经常参加行业会议、发表论文，并为开源项目贡献使命声明，旨在推动机器学习安全和良好的发展。
原文链接：Apple will break with tradition and start publishing AI research
［业界新闻］云应用集成软件公司 SnapLogic 完成4000万美元融资
SnapLogic 12月7日宣布完成 4000 万美元的 F 轮融资。作为一家致力于将传统数据源连接到云端或内部数据库的集成软件公司，SnapLogic的自助服务可以帮助企业在不同的云应用之间集成和传输数据。公司的产品“snap”是一种预先设计好的可以连接到各种数据源的程序包。他们的数百个 snap 连接了SAP、Twitter 和 Workday 以及 Salesforce 甚至机器协议等不同数据流。该公司的云服务结合了设计功能、管理功能以及负责监视 snap 的主控面板。这种方法的好处在于，用户可以将各种 snap 拖动到设计器界面中，在无需编码的情况下构建连接器。对于需要连接多个系统的过程，如何使数据在不同系统之间移动是 SnapLogic 目前面临的最大挑战。这同时也是 SnapLogic 正在努力解决的痛点。
原文链接：App integration software company SnapLogic raises $40 million
［业界新闻］Microsoft & Cray 宣布超级计算机在深度学习方面的突破
来自 Microsoft, Cray和瑞士国家超级计算中心（CSCS）的一组研究人员正在开展一个以加速在超级计算机上使用深度学习算法的项目。该团队在瑞士中心拥有一个昵称为“Piz Daint”的 Cray XC50 超级计算机，将包含深度学习算法的开源套件－微软认知工具包升级至超过1,000个 Nvidia Tesla P100 GPU加速器。Cray 表示，该项目可以允许研究人员在超级计算机上进行更大规模的运行，更复杂和多层深度学习。
原文链接：Microsoft, Cray claim deep learning breakthrough on supercomputers
［业界新闻］Google 自动驾驶项目将告别 Alphabet X
Google 自动驾驶项目领头人、前现代 CEO John Krafcik 10月在参加帕洛阿尔托的Nikkei Innovation Forum 时曾透露，自动驾驶汽车项目预计很快将要离开 Alphabet 的大家庭。虽然项目即将推出的时间仍并不清晰，但是自动驾驶项目显然准备通过雇用若干高管来与母公司实现分离。除了 Kevin Vosen 被聘为自动驾驶项目的首席法务官。现在，Alphabet 的自动驾驶正在寻找一个房地产领域的管理人员，使得公司从 X 离开之后还能获得广阔的发展空间。
原文链接：Google’s self-driving car team is hiring executives as it prepares to spin out from Alphabet’s X
本文选自TalkingData锐眼看世界,已获授权。
