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通過本文為大家盤點春節期間人工智慧領域有哪些新的進展。

2018年麻省理工十大突破性技術公佈，AI 大眾化、生成對抗網路、谷歌實時翻譯耳塞等上榜

一年一度的麻省理工十大突破性技術釋出，和人工智慧相關的有三項，分別是：

• AI 大眾化（AI for Everybody）

• 生成對抗網路（Generative Adversarial Network，簡稱GAN）

• 巴別魚耳塞（Babel-Fish Earbuds）

AI 大眾化：評選機構認為其突破性在於基於雲的AI技術使得AI更加便宜且易於使用。在這個領域的賽道上，主要玩家為：亞馬遜、谷歌、微軟等巨頭。亞馬遜的子公司AWS在雲服務市場佔有支配地位；谷歌則發力TensorFlow、Cloud AutoML等人工智慧框架系統；微軟與亞馬遜合作，推出了一款深度學習框架——Gluon。儘管如此，很多公司依然缺乏足夠多會使用雲端AI的人才，所以亞馬遜和谷歌也在建立相關的諮詢服務。一旦雲技術使得AI讓人人觸手可及，真正的AI革命就會開始。

生成對抗網路：生成對抗網路是非監督式學習的一種方法，通過讓兩個神經網路相互博弈的方式進行學習。該方法由Ian Goodfellow等人於2014年提出。評選機構認為，其突破性在於兩個網路系統通過相互對抗的方式，能夠創造出超逼真的原創影象或聲音，這些是機器以前從未實現過的。目前該領域的玩家主要有：Google Brain，DeepMind，Nvidia。

巴別魚耳塞：在科幻經典《銀河系漫遊指南》中有這樣的場景，將黃色的巴別魚塞到耳朵裡，就可以實時地聽到翻譯。但現實世界中，雖然日益全球化，但是語言仍然是溝通的障礙。現在，谷歌釋出了一副名叫Pixel Buds的耳塞，可以通過Pixel 智慧手機上的谷歌翻譯實現實時翻譯。雖然Pixel Buds還存在很多可以改進的空間，但是它還是讓人們看到了巴別魚式科幻場景實現的曙光。

馬斯克離開OpenAI董事會

非盈利人工智慧組織 OpenAI 近日宣佈，馬斯克即將退出其董事會，但將繼續提供資金支援並擔任OpenAI的顧問。原因是隨著特斯拉日益專注於AI技術，此舉可以避免日後OpenAI 與特斯拉的潛在衝突。

一直以來，馬斯克就是“AI威脅論”的擁躉，他曾經表示AI技術比核武器更加可怕。為了預防人工智慧的災難性影響，推動人工智慧發揮積極的作用，包括馬斯克在內的多位矽谷大佬聯合創立了OpenAI。OpenAI倡導研究人員公開論文、博文、程式碼和專利等研究成果與世界共享，當所有人都可以使用這些技術後，就能減輕超級人工智慧帶來的潛在威脅。

波士頓動力再次釋出“虐狗”視訊

繼2月12日釋出了SpotMini幫助另一隻機器狗開門的視訊後，波士頓動力又釋出了一段“虐狗”視訊。視訊標題為魯棒性測試。

在視訊下方，官方解釋道：這是對SpotMini進行開門過程的抗干擾測試。工作人員（未在視訊中）將機器狗遙控到門口，並指出門把手的位置，發出“Go”指令（分別在視訊的開始和第42秒）。

這時候機器狗將會自主執行開門命令，嘴裡的攝像頭可以發現門把手，身體上的攝像頭會確認門是否處於開啟狀態，並對進門動作提供導航。當這個過程遇到麻煩的時候，軟體系統將提供定位、平衡以及相關的調整。具備一定的抗干擾和自主響應能力可以提高機器人執行任務的成功率。最後波士頓動力還特意批註：這個測試不會激怒和傷害機器人：）

FastCompany 2018世界最具創新力公司Top 50公佈，四家中國企業入選，騰訊第四

近日，美國商業媒體 FastCompany 釋出“2018世界最具創新力公司Top 50榜單”，前五名為：蘋果、Netflix、Square、騰訊、亞馬遜。

FastCompany 評價騰訊的上榜理由為：“以內容為王，騰訊的微信擁有9.8億月活躍使用者，除了社交，使用者可以利用微信完成打車、支付等生活中方方面面的功能。”

除了騰訊，其餘3家上榜的中國企業為：VIPKid、大疆公司和位元組跳動公司，阿里巴巴、滴滴出行未進入Top 50.

VIPKid是一家位於北京的國際線上少兒教育公司，它的上榜理由是“使教育成為一種通用語言”；無人機科技企業大疆的上榜理由是：“在無人機以外的其他領域也能飛得更遠”；位元組跳動公司以其著名的旗艦應用程式“今日頭條”在近年迅速崛起，它的上榜理由是：“利用人工智慧將人與資訊連線了起來”。

ARM、高通紛紛推出基於終端的AI解決方案

近日，英國晶片大廠ARM釋出了兩款最新的處理器設計，宣稱將為致力於機器學習裝備的公司提供“一種革命性的計算能力”。

其中一款設計適用於ARM機器學習處理器，可以為機器翻譯和人臉識別等人工智慧應用進行加速。另一款設計適用於ARM物體檢測處理器，可以為處理可視資料及檢測人或物品等過程提供優化。物體檢測處理器將在2月底向行業客戶提供，機器學習處理器會在今年年中推出。

幾天後，高通隨即宣佈推出新的人工智慧引擎，將適配現有的驍龍處理器（845,835,820和660）。

據悉，高通的一些裝置合作伙伴已經開始使用AI 引擎的元件。它們包括小米、一加、摩托羅拉、華碩和中興。至於軟體開發商，高通正與幾家不同的公司合作。例如，商湯和Face ++為影象和照相機功能提供的各種預訓練的神經網路，包括單相機散景，人臉解鎖和場景檢測等。

牛津、劍橋、OpenAI等機構專家釋出重磅報告：《對人工智慧的惡意使用：預測、預防和緩解》

人工智慧技術近年來取得了長足的進展，但在中短期內是否會帶來負面影響或者惡意使用這個問題，也屢屢成為專家們論戰的辯題。

近日，26位來自牛津、劍橋、OpenAI等機構的AI專家聯合釋出了一份長達101頁的重磅報告：《對人工智慧的惡意使用：預測、預防和緩解》（The Malicious Use of Artificial Intelligence：Forecasting, Prevention, and Mitigation）。

該報告調查了惡意使用人工智慧技術可能帶來的安全威脅，分別從數字安全、物理安全、政治安全三方面進行了闡釋，列舉了翔實的案例，並提出了一些預測，預防和緩解這些威脅的方法。

下載連結：https://maliciousaireport.com/

中國人工智慧初創公司2017年融資額超過美國，位居全球第一

雖然關於中美在人工智慧領域的競爭分析時常見諸報端，但很難進行量化的分析。但近期CB Insights的一份報告顯示，在人工智慧初創企業的融資方面，中國已經超越了美國。2017年，中國 AI 初創企業融資額佔全球48%，美國則為38%。

美國科技媒體The verge表示，中國在人工智慧方面的天然優勢是有據可查的。與美國相比，她擁有龐大的人口(14億)，這為企業提供了大量的資料和機會，使其能夠迅速擴大規模。相比美國，中國政府也更加支援人工智慧領域的發展，從而能夠迅速地調集資源。同時，寬鬆的數字監管也意味著公司可以更加自由地進行實驗。

陳天奇團隊釋出TVM研究論文《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning》

去年8月，華盛頓大學陳天奇團隊釋出了TVM。TVM是一個端到端的優化堆疊，具備圖形級和運算元級的優化能力，可以為多種硬體後端提供深度學習工作負載的效能可移植性。

今年2月12日，該論文得以釋出。AI科技大本營將摘要翻譯如下：

可擴充套件框架，如TensorFlow，MXNet，Caffe和PyTorch推動了深度學習的流行和廣泛使用。然而，這些框架只針對很小範圍的伺服器級GPU進行了優化。要想將工作負載部署到其他平臺（比如手機、嵌入式裝置和像FPGA、ASIC那樣的專用加速器）則需要費力的手動工作。

我們提出了TVM，這是一個端到端的優化堆疊，它具備圖形級和運算元級的優化，以為多種硬體後端提供深度學習工作負載的效能可移植性。我們討論了TVM所能特別解決的深度學習優化挑戰：高階運算元融合、跨執行緒的低階記憶體重用、任意硬體原語的對映，以及記憶體延遲隱藏。實驗結果表明，TVM在硬體後端所提供的效能，可以與低功率CPU和伺服器級GPU的最優庫一決高下。通過一個基於FPGA的通用深度學習加速實驗，我們還展示出TVM對於新型硬體加速器的適配能力。該編譯器基礎架構是開源的。

下載連結：https://arxiv.org/abs/1802.04799

參考資料

• https://www.technologyreview.com/lists/technologies/2018/
  

• https://blog.openai.com/openai-supporters/

• https://www.youtube.com/watch?v=aFuA50H9uek&t=1s

• https://www.fastcompany.com/most-innovative-companies/2018

• https://www.theverge.com/2018/2/13/17007174/ai-chip-designs-arm-machine-learning-object-detection

• https://www.androidauthority.com/qualcomm-ai-engine-839252/

• https://www.theverge.com/2018/2/22/17039696/china-us-ai-funding-startup-comparison