百度王海峰獲全國創新爭先獎；谷歌 TPU 之後，蘋果也研發 AI 專用晶元；福布斯評6大AI思想家

新智元每日AITOP 10

新智元 「每日AI ·TOP 10」 是新智元從 2017年5月起推出的一檔快讀欄目，精選彙集每日國內外最重大產業新聞，第一時間為讀者送上新鮮資訊，敬請關注。

學界新聞

百度王海峰獲全國創新爭先獎，成互聯網領域唯一獲獎者

為什麼深度神經網路能夠泛化？

機器學習面孔過濾技術：讓面孔變成雕像或油畫

Forbes 評 AI 6 大思想家：Hinton，Bengio，LeCun，還有……

產業觀察

亞馬遜股價逼近1000美元，分析師：還會漲

Hadoop 結合人工智慧會帶來什麼？

醫療機器學習最大限制是缺乏對健康數據的訪問

全球人工智慧市場2017-2021年：市場持續增長

谷歌 TPU 之後，蘋果也研發 AI 專用晶元 Apple Neural Engine

用深度學習創造更有效的購物體驗

投融資訊

谷歌啟動聚焦AI 新型風投計劃

百度王海峰獲全國創新爭先獎，成互聯網領域唯一獲獎者

5月27日，慶祝全國科技工作者日暨創新爭先獎勵大會召開，共表彰不到300名做出突出貢獻的優秀科技工作者。獲獎者包括近百位兩院院士在內的各行業領軍人才。百度王海峰博士成為互聯網行業唯一獲獎人。

來源：AI 通訊社

為什麼深度神經網路能夠泛化？

深度神經網路運作良好的原因不僅僅在於它們在架構模式上的特性，而且在於我們如何優化它們的具體細節。 隨機梯度下降不僅僅是收斂到局部最優值，它還偏向於有利於具有某些理想特性的局部最優，從而能更好地泛化，而這些都有賴於貝葉斯方法。

鏈接：http://www.inference.vc/everything-that-works-works-because-its-bayesian-2/

機器學習面孔過濾技術：讓面孔變成雕像或油畫

由捷克技術大學教授領導的研究團隊創建了一個AI動力演算法，可以以另一張照片的風格來刻畫人臉，讓計算機具有將風格從一張照片轉移到另一張照片的能力。它可以拍攝畫布上的油畫或青銅雕像，並將這些風格轉移給人們的照片或視頻。該團隊關於該項目的文章將在ACM的SIGGRAPH夏季會議上公布。

Forbes：AI 領域 6 大思想家：Hinton、Bengio、LeCun，還有……

《福布斯》日前介紹了在機器學習方面的做出了突破證明，並具有巨大現實應用的著名學者。他們包括：

吳恩達：前百度首席數據科學家，Coursera創始人。在斯坦福大學，他曾領導了包括斯坦福AI機器人（STAIR）在內的項目。

Yoshua Bengio：因其對人工神經網路和深度學習的研究而聞名。他發表的大部分工作涉及能夠編碼或格式化那些非結構化數據的自動編碼器，以便計算機理解。

Yann LeCun，2013年以來Facebook的AI研究主管，擁有計算機視覺領域的開創性工作，卷積神經網路模型的創始人之一。

Demis Hassabis，DeepMind 聯合創始人兼CEO，其工作重點是通過將機器學習與神經科學相結合的人工神經網路的發展。

Geoffrey Hinton，Google工程研究員，多倫多計算機科學系教授，早在1992年就出版了關於使用人工神經網路來模擬人機處理信息的論文。擁有心理學博士學位，並將他對人類認知過程的理解應用於電腦。

李飛飛，Google Cloud的AI/ML主管，斯坦福大學副教授，在計算神經科學，視覺識別等領域做了大量工作。

鏈接：https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/05/09/whos-who-the-6-top-thinkers-in-ai-and-machine-learning/#554e0a20b112

亞馬遜股價逼近1000美元，分析師：還會漲

在周四的交易日中，亞馬遜股價創下999美元的歷史新高.TipRanks的消息顯示，華爾街31位分析師為亞馬遜制定的預期股價平均為1095美元，而其中海納國際、Wedbush和高盛甚至給出了1250美元的預期股價。亞馬遜一直是市場上表現最好的股票之一，今年其股價已經累計上漲32%，而與其相比標普500的漲幅只有8%。

鏈接：http://www.cnbeta.com/articles/tech/616263.htm

Hadoop 與 AI 結合能帶來什麼？

Hadoop是一個新興的生態系統，其成功的很大一部分是來自它提供的分布式數據解決方案，即我們所說的SQL-on-Hadoop。那麼，Hadoop與AI結合能帶來什麼呢？

MapR 是第一個提供分布式深度學習的 Hadoop 供應商。本周 MapR 發布了一個名為快速入門解決方案（QSS）的新解決方案，專註於深度學習應用。

MapR 首席應用架構師 Ted Dunning 解釋說：「追求AI /深度學習的最佳方法是部署一個可擴展的融合數據平台，支持最新的深入學習技術，並以幾乎無限規模的基礎企業數據結構。幾乎所有的機器學習軟體都是獨立於Hadoop和Spark開發的，這需要像MapR這樣的平台，能夠支持Hadoop / Spark工作負載以及傳統的文件系統API。」

鏈接：http://www.zdnet.com/article/artificial-intelligence-on-hadoop/

醫療機器學習面臨的最大限制是缺乏對健康數據的訪問

隨著機器學習技術的快速發展，供應商對這種人工智慧的潛力感到興奮，預測哪些患者最需要早期干預的臨床事件。然而，由於缺乏必要的健康數據來了解積極影響患者護理所需的複雜模式，這些醫療突破受到阻礙。

在醫療保健方面，令人遺憾的是，大部分數據被困在孤島倉庫中，未能被開發。波士頓兒童醫院首席創新官 John Brownstein 說，「許多其他行業在提升自動化和數字化工具的個性化方面遠遠超過我們。」

鏈接：https://www.healthdatamanagement.com/news/lack-of-access-to-health-data-said-to-limit-potential-of-machine-learning

全球人工智慧（AI）市場2017-2021年：複合年增長率約 51%

Research&Market公司已經宣布將其《2017-2021年全球人工智慧（AI）市場》報告加入發行。其分析師預測，2017-2021年期間，全球人工智慧市場的複合年增長率為50.51％。報告列舉了這一時段AI領域的主要競爭者。

阻礙這一市場增長的主要因素之一是AI技術拓展所面臨的挑戰。基於AI的技術，如深度學習，需要大量的數據作為知識庫來解釋實時數據並做出決策。獲取這些數據本身是一個困難的過程，有時甚至可能是不道德的。

鏈接：http://www.businesswire.com/news/home/20170526005156/en/Global-Artificial-Intelligence-AI-Market-2017-2021-Market

谷歌 TPU 之後，蘋果也研發 AI 專用晶元Apple Neural Engine

蘋果正在研發專門針對AI相關任務的處理器。該晶元在內部被稱為Apple Neural Engine，將改善公司設備處理那些需要人類智能的任務（如面部識別和語音識別）的方式。

雖然Siri讓蘋果在語音識別方面早早受益，但競爭對手谷歌等在其產品線上部署AI更快更積極。蘋果分析師兼風險投資公司Loup Ventures的聯合創始人Gene Munster說：「增加現實和自駕車的核心是人工智慧，蘋果公司未來的兩個領域需要AI。 」

鏈接：https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-05-26/apple-said-to-plan-dedicated-chip-to-power-ai-on-devices

用深度學習創造更有效的購物體驗

零售正在進行人工智慧革命。AI，數據科學和深度學習的重大進步為在線購物者和銷售人員提供了有效的購物體驗工具。例如，在Instacart，這些技術允許他們預測客戶在特定商店位置挑選商品的順序，提高購物者效率，大量節省用戶的購物時間，以及如何使用機器學習方法實現按需交貨。

鏈接：https://re-work.co/blog/video-presentation-jeremy-stanley-instacart-deep-learning-retail

谷歌啟動聚焦AI 新型風投計劃

谷歌已經推出了一項專註於人工智慧的新型風險投資計劃。該計劃將由谷歌副總裁 Anna Patterson 領導。據報道，該項目將與谷歌的風投部門 GV 共同投資，投資大小將從100萬美元到1000萬美元不等。

鏈接：https://techcrunch.com/2017/05/26/google-has-repo

（編輯：周亮、李靜怡）

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！