機器人也談判？美一警局打算購買機器人協助警方工作——AI日報

科技 08-17

整理 | 小虎

資訊

微軟收購雲計算公司 Cycle Computing，強化 Azure 競爭力

8 月 15 日，微軟宣布收購雲計算公司 Cycle Computing，旨在幫助微軟 Azure 獲得更多的超算工作客戶，提升與亞馬遜 AWS 和谷歌雲平台的競爭能力。

Cycle Computing 成立於 2005 年，專註於運行不同公有雲上複雜的高性能運算工作，摩根大通、洛克希德馬丁、西部數據等公司都曾使用過其服務。CycleCloud 軟體可幫助各公司運行多個平台上的特定計算工作，然後在必要時提供雲基礎設施。

「Cycle Computing 的技術將進一步強化我們對 Linux HPC 工作載荷的支持，同時將企業預置型工作載荷擴展到雲計算上面也將變得更輕鬆。」微軟 Azure 副總裁傑森·桑德爾（Jason Zander）在一篇博客中說。這已非微軟首次收購高性能計算公司。三年前，微軟收購了 GreenButton。不過，對手亞馬遜也沒閑著，在去年收購了 Nice 公司。

將頂尖學者與 AI 創業公司連接起來，艾倫人工智慧研究所加大創企扶持力度

近日，艾倫人工智慧研究所（AI2）加大了對 AI 創企的扶持力度。除了對各創企的種子輪投資增加 25 萬美元之外，艾倫人工智慧研究所還將在沃靈福德總部提供辦公場地，同時提供機器學習、計算機視覺、硬體工程領域的專家諮詢服務。

艾倫人工智慧研究所由微軟的聯合創始人 Paul Allen 在 2014 年建立，目前主要專註於四個項目的研究：名為 Aristo 的機器閱讀與推理程序，SemanticScholar 的語義理解搜索程序，Euclid 的自然語言理解程序，和 Plato 的計算機視覺程序。截至目前，Allen 已經給研究所投入了近 5 億美金。

此前，艾倫人工智慧研究所資助的創企已有兩家小有名氣，其中 Xnor.ai 曾獲得數百萬的種子輪融資，Kitt.ai 已於上個月被百度收購。

Facebook 智能助手 M 全球擴張：為用戶提供服務

近日，Facebook 智能助手「M」服務已經擴展至澳大利亞、加拿大、南非和英國等地。這款服務今年 4 月面向 Messenger 推出，可根據用戶對話中出現的辭彙，推薦相關活動或服務。

「M」人工智慧助手 2015 年走入公眾視野，當時的封閉測試可以幫助 Messenger 用戶完成日常任務、訂餐、購買禮物或者規劃假期。M 還可以向用戶推薦第三方聊天插件，從而引入 Delivery.com 外賣、Food Network 收據和 Spotify 音樂機器人，但目前只面向美國用戶開放。

目前，Messenger 的月活躍用戶已超 12 億，有評論稱這次擴張將極大提升智能助手的使用量。此外，西班牙語版 M 已於本月早些時候面向美國、墨西哥和西班牙推出。

AI+醫療領域融資熱，應用場景覆蓋全面

AI、機器人技術在醫療領域的應用，越來越成為融資熱點，應用場景也覆蓋了檢查、決策和管理等諸多方面。

成立於 2009 年的安翰醫療，是一家研製膠囊內鏡機器人的企業。無需插管到胃部。隨水吞服 1 顆藥丸大小的膠囊機器人，15 分鐘無痛、無創、無感染、無死角的胃部檢查即可完成。8 月 15 日，安翰醫療獲得大中投資、軟銀中國資本、優勢資本、虔盛投資、厚新健投、同晟資本共同投資一億美元，用於市場開拓及新產品研發。

醫療服務和管理平台 HealthJoy 也宣布完成 300 萬美元 A 輪融資，Chicago Ventures 領投。投資將被用於擴張銷售、服務和工程技術，深化與合作方的整合，發展 AI 平台功能。成立於 2014 年的 HealthJoy 主要產品是醫療保健平台「Joy」。該平台利用 AI 幫助消費者做出合理判斷，比如，幫消費者選擇最划算的處方或審查，並提供小型疾病的遠程醫療服務和醫療福利的諮詢服務，從而簡化相關流程。

AI 發展屢遇數據障礙，科技巨頭法律爭議不斷

近日，美國一聯邦法官判決微軟旗下 LinkedIn 不得阻止創業公司抓取公開資料數據，同時要求 LinkedIn24 小時內停止通過技術措施阻止 hiQ 獲得公開資料。LinkedIn 表示計划上訴。此前，hiQ 利用 LinkedIn 的數據開發演算法，預測企業僱員的行為，例如這些員工可能於什麼時候離職。五月份，LinkedIn 致函 hiQ Labs，要求該公司停止從 LinkedIn 上拉取數據。然而，hiQ 於 6 月份提起訴訟，稱 LinkedIn 此舉違反了反壟斷規定。這起訴訟的影響並不止於兩家公司，也會影響平台對用戶公開發布至平台的數據擁有什麼樣的權利。

除了公開數據的抓取，數據隱私也一直困擾著科技公司和法官。最近，包括蘋果在內的多家知名科技公司向美國最高法院接收的一樁重要案件提交了「法庭之友」意見。這些公司表示，警方訪問未經授權的手機位置數據的這種做法讓他們很擔憂。法院應當與時俱進，完善《第四修正案》的適用範圍，滿足人們對保護數據隱私的期待。

應用

利用多角度航拍影像進行 3D 建模

無人機技術的成熟與普及，正在變革空間大數據的採集與應用。除了可用於航拍，無人機還可用於精細化的三維建模，配以 3D 列印技術後，建築測繪和模型構造將變得更簡便。興趣點環繞定時拍攝後，即完成初期素材收集。用 Pix4D 和 PhotoScan 等方式處理這些帶 GPS 數據的高清圖像後，即可生成相關建築物的 3D 模型。

近期，加州大學聖塔芭芭拉分校（UCSB）的研究團隊更進一步。他們研發了一個新系統，兩架無人機互相配合繞著目標飛行就能建造出建築物內部的 3D 模型。一架無人機用 Wi-Fi 衝擊建築物，另一架接收信號，直到映射出不同點的波幅強度差異。這種 Wi-Fi RSSI（接收的信號強度指示）技術可讓無人機探測出建築物內部構造，繪製出相應細節模型。

無人機的 3D 航拍建模可被用於更大的場景，對城市建設、建築測繪、考古等行業也將有所幫助。

機器人也談判？美一警局打算購買機器人協助警方工作

美國德克薩斯州的威奇托福爾斯警察局正在計劃購買一款機器人「AVATAR」，旨在協助警方偵查案件和進行談判。「AVATAR」看起來就像一台小坦克，配有滾輪、踏板和記錄儀，以及一個雙向無線電和一個可遠程控制的攝像頭。可在地毯、樓梯、沙漠、草原等各種複雜表面巡邏。在緊急情況下，可在不傷及人員情況下，及時反饋信息。此外，AVATAR 還能用於障礙設置。

每年，威奇托福爾斯警察局都要處理大量案件，在這種情況下，反恐特警和其他戰術反應小組可以使用機器人「AVATAR」偵測周圍環境。該局的公共信息官員哈羅德·麥克盧爾表示，機器人「AVATAR」將在高風險情況下保護警察的安全，讓他們脫離危險，「它可以『查看』房間，在人員進入房間之前確保沒有任何風險，也可以用來進行談判。」

醫務人員不洗手？這款使用了機器學習演算法的智能攝像頭可以幫你監督他

在醫院，醫務人員有 5% 的概率感染其他病菌。一個很重要的原因在於人們缺少手部清潔，儘管配備了消毒液和提示標語，但很多人無動於衷。醫院通常也會設置專門的人員，記錄是否洗手消毒，但人工判斷的準確率只有 63%。

瑞士聯邦理工學院的一組團隊利用深度相機和計算機視覺演算法可以快速判斷一個人是否使用了消毒液。

在演算法訓練的最初階段，研究人員收集了某個周五中午攝像頭記錄的影像資料，包括醫院走廊、病房及洗手池等位置。記錄的 170 當中，只有 30 人正確地使用了消毒液。研究人員將 80% 的圖像進行標註並用於訓練演算法，以此判斷醫護人員在走到另一個病房時是否正確洗手。訓練完成後，研究人員利用剩下的 20% 圖像進行測試，發現判斷的準確率達到了 75%。

鑒於在兩家試點醫院的良好表現，這項技術將被應用於三家醫院，並進行全年的監測。「我們沒辦法讓醫護人員每時每刻都在病房裡監護，但這項工作可以交給 AI 助手來完成，這樣醫生就可以去完成更重要的任務。」該團隊的成員 Alexandre Alahi 說。

觀點

Dawn Song：網路安全與人工智慧的結合還是一個新的產業，還有許多具有挑戰性的問題

8 月 15 日，美國加州大學伯克利分校計算機系教授 Dawn Song（宋曉東）在第三屆中國互聯網安全領袖峰會上發表演講，稱人工智慧與網路安全的結合還是一個新興產業，計算安全領域還有很多尚未解決且具有挑戰性的問題。

Dawn Song 說，深度學習已經改變了我們的安全形勢和防禦能力。AI 可以使我們的認知系統更加強大，輔助識別惡意軟體和欺詐，同時增加漏洞識別準確率，實現安全檢測自動化。不過，隨著 AI 涉及越來越多的體系和系統，我們也將面臨新的風險。包括對抗樣本、社會工程攻擊以及 BCI 設備泄露個人隱私等。

在對抗樣本層面，Dawn Song 認為模型、圖形選擇、代碼和黑箱攻擊防禦都需要關注對抗樣本被重構造成的攻擊風險。其中一個方法是進行神經項目架構的泛化，使用遞歸、循環等方式，保證程序的安全可靠性。

但在社會工程攻擊和腦機介面（BCI）設備方面的風險，都是以往沒有涉及過的領域，目前還沒有完善的解決方案。在未來，黑客或許會利用社會工程學和 AI 技術，進行大範圍、具有針對性的攻擊。在腦機介面（BCI）方面，惡意軟體可以通過信號再處理，竊取個人的隱私。如果被不正當地利用，這些都將會成為「大規模殺傷性武器」。

Dawn Song 希望，技術發展的同時，更要密切關注帶來的風險。未雨綢繆，需要安全專家和社會各界的重視及合作。

著名市場調查公司研究主管：五大因素成就中國 AI 的快速發展

市場研究公司 Tractica 研究主管 Aditya Kaul 認為，歐美的 AI 新聞只聚焦於矽谷、蒙特利爾、倫敦及巴黎等城市，對於中國人工智慧發展的認知很大程度上是缺失的。調研深圳和香港之後，Kaul 總結出了中國在 AI 領域快速發展的 5 個因素。

重視學術：中國大學歷來對數學和科學非常重視。近期，中國研究機構也在 AI 會議和比賽中表現不俗，例如，中國隊連續幾年奪冠 ImageNet，清華、北大、港中大以及南京大學的論文時常出現在 ICLR、NIPS 這些 AI 頂會上。

政策支持：中國政府正在大力推進 AI。近期，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》並預期在 2030 年，人工智慧核心產業規模超過 1 萬億元，帶動相關產業規模超過 10 萬億元。規劃還將 AI 與傳統農業、製造業、法律等領域緊密結合起來。這一現象還未曾見於其他國家的政府。

創業生態完善：風投很大程度上看好 AI。騰訊研究院數據顯示，截至今年 6 月底，中國背景的 AI 企業投資額為 95 億美元，儘管少於美國的 142 億美元，但已大大超過其他國家。美國將擁有 42% 的 AI 企業，中國的數字為 23%，其他國家擁有 AI 公司的比例鬥毆會低於這個數字。

數據豐富：中國擁有最多的人口，網民數量在 2016 超過了 7.3 億，其中 95% 都使用智能手機。巨大的人口基數帶來海量數據，這些都將成為訓練 AI 的燃料。儘管谷歌和 Facebook 聲稱有 10 億多的用戶，但是這些用戶分散在世界各地，用戶數據的利用也受到不同隱私政策的限制。

執行力強、應用範圍廣：中國在部署和貫徹某項政策時，非常高效。無論是基礎設施或是政府政策，人們總是會儘快完成目標。比如，專註於人臉識別的商湯科技，短短几年時間，已經在上海、北京等大都市實現應用落地。語音識別領域，科大訊飛和百度正致力於降低普通話識別的錯誤率，將 Siri 甩在後面。目前，科大訊飛的產品已廣泛應用於法庭記錄、機器人語音、智慧樓宇等場景。

圖說

如何打造最聰明的城市？

城市是現代經濟的引擎。他們驅動著全球經濟，消費著大量資源，為大多數人口提供住所，但也製造污染、氣體排放，人們不禁為人類未來擔憂。儘管大城市消耗了很多能源，但是，這也比不上未來即將出現的超大城市。實際上，在你的有生之年，或許會見證人口膨脹至 5 千萬的超大城市的誕生（亞非地區）。它們會消耗更多的能源，也會帶來更多的問題。

物聯網和 AI 的發展，感測器的普及、大數據和預測分析技術，讓打造智慧城市正逢其時。最近，可視化數據平台視覺資本（Visual Capita list）發布了一張智慧城市的智能方案解析圖，分析指出交通、環境、建築、基建、公共事業、生活娛樂等領域都將面臨變革，其中，智能監控管理將貫穿城市生活的方方面面，很大程度上改變傳統都市景觀。