人工智慧或將主宰銀行業的未來——AI日報

整理 | 高靜宜

資訊

116 位機器人及 AI 領域專家聯名致信聯合國，呼籲禁止機器人武器的開發和使用

近日，特斯拉 CEO Elon Musk 、谷歌 Deepmind 聯合創始人 Mustafa Suleyman 等來自 26 個國家的 116 位機器人領域專家及人工智慧先驅研究者，聯名致信聯合國，強烈呼籲禁止「殺人機器人」的開發和使用，對機器人武器採取嚴格監管措施，避免第三次世界大戰的來臨。

最近，聯合國正式投票討論關於無人機、坦克等自主軍用武器的使用，這封聯名信函在此時公開就是為了抵制「殺人機器人」軍備競賽的開展，警告聯合國慎重抉擇，避免重蹈分別由火藥和核武器引發的第一、二次世界大戰的覆轍。這封信件描述了機器人武器帶來的潛在風險，專家們擔心人工智慧驅動的自主武器會降低攻擊的門檻，造成更甚以往的損失及危害。雖然此前，機器人武器被認為可以降低戰爭的傷亡人數，但是對於平民來說卻並非如此，可能波及更大範圍的無辜百姓。另外，如果機器人武器被極端組織和恐怖分子惡意利用，後果也將無法想像。

IBM 與青少年糖尿病基金會合作，利用機器學習演算法針對一型糖尿病展開研究

最近，IBM 與青少年糖尿病基金會（ JDRF ）合作，嘗試利用機器學習技術針對一型糖尿病數據展開研究。位於紐約的 JDRF 是一家非營利機構，長期致力於一型糖尿病的研究和宣傳。此次合作的最終目的是了解導致兒童患上一型糖尿病的根本原因，同時探索延緩和預防病情的有效措施。

具體來說，IBM 至少分析三個獨立的數據集，並與之前研究項目中收集到的數據進行比較。研究人員將從遺傳基因、自身抗體及家族歷史等角度出發進行檢測，找到所有數據集的共同特徵。JDRF 會使用研究結果確定導致一型糖尿病患病的最主要影響因素。據悉，識別一型糖尿病的患病風險只是研究的第一步，未來，JDRF 將結合 IBM 的分析技術，開發個性化預防策略，並試圖找到治癒一型糖尿病的終極方法。

應用

微軟研究人員利用 AI 演算法控制滑翔機，使其無需動力引擎在空中自由停留

微軟雷蒙德研究院的研究人員利用 AI 演算法創建了一套系統，能夠讓滑翔機自主發現並捕捉空氣中的熱氣流，效仿鳥類飛行原理，可以在無須動力引擎的情況下停留在空中。目前，該系統正在內華達州霍桑的小型機場內展開飛行試驗。

據研究人員介紹，這套系統的 AI 演算法結合了馬爾科夫決策模型與貝葉斯強化學習方法，旨在讓系統儘快感知環境信息並做出正確的決策。這意味著該系統不僅需要識彆氣溫、風向以及禁飛區域的關鍵信息，還要分析這些數據信息，實時預測出下一個可供滑翔機利用的熱氣流的位置並藉此繼續飛行。相較於完成人臉識別或單詞識別等單一任務的人工智慧系統，這套 AI 演算法更具有挑戰性。據研究人員介紹，這種能夠「無限飛升」的滑翔機研究在實際落地中也具有較為廣泛的應用前景，例如農業監控以及為偏遠地區提供互聯網服務等。

研究人員探索納米材料模型，為打造機器學習晶元奠定基礎

近年來，科學家一直致力於構建新型計算機晶元的研究，從而實現神經網路模型的應用。技術上的每一小步進展都可能讓 AI 技術的落地應用產生巨大的突破。其中，利用納米技術打造 AI 晶元是領域內的一大熱點。近日，來自華盛頓大學的研究人員開發了一個模型，可以測試電子如何在納米材料中移動的現有理論，為使用納米材料構建機器學習晶元打下堅實的基礎。

據研究人員介紹，在利用納米材料打造 AI 晶元時，材料中電子的傳遞機制會發生非常大的改變，目前人們還不清楚這一過程具體是如何發生的。為此，研究團隊基於一種特別的理論構建模型，將網路中的每一個納米粒子看作一個節點，每個節點與其他所有節點相連，流經節點的電流只需要通過節點本身，不一定佔用節點之間的空間。這種行為由模型預測得知，能夠在納米級尺度上產生實驗可以觀察到的熱點。另外，研究團隊還提出了一個初級晶元方案，將在之後嘗試讓晶元執行簡單的模式識別任務並進行深入的研究。

利用攝像頭完成無人機的檢測與跟蹤，讓無人機行駛更加節能、安全

隨著無人機技術的發展，越來越多的小型無人機已經飛上天空執行各種任務。不過，無人機數量的增加也帶來了一些挑戰。由於無人機本身缺乏必要的定位技術，所以可能無法了解其他移動物體的位置，這會帶來一系列潛在的危機，例如對大型飛機造成影響進而導致災難的發生。為了解決這些問題，來自瑞士洛桑聯邦理工學院的研究人員開發了一種僅憑簡單的攝像頭就可以對小型飛行物體實現檢測與跟蹤的演算法。

目前的飛機防碰撞系統往往價格昂貴、質量較重、電力消耗較大。相比之下，瑞士洛桑聯邦理工學院研究人員開發的技術可以直接將攝像頭部署於無人機上保障飛行的安全，具備輕量化、節能、成本較低的優點。研究人員結合人工智慧與深度學習演算法讓攝像頭對無人機進行識別，將無人機的種類、位置等外部信息與運動信息相結合，增強檢測的可靠性。另外，為了讓無人機掌握更多數據，不受現有圖像數據的限制，研發人員還生成了逼真的合成圖像用於探測器的訓練，填補數據信息的空白。據悉，研發團隊已經與一家專註於民用航空防碰撞技術的公司展開合作，預計將在明年正式實現商業落地。

機器學習遇見司法鑒定，實現自動完成指紋的比對與分析

指紋的比對與分析過程是司法鑒定領域的重要環節，由於通常情況下法醫採集到的指紋並不完整，有時可能難以讀取或是被污漬覆蓋，指紋比對的過程往往需要專家付出大量的時間與精力。最近，美國國家標準與技術研究所、密歇根州立大學合作開發了一套自動化指紋識別流程，利用機器學習演算法大幅度降低指紋比對時間，進一步提升司法鑒定效率。

研究團隊根據 31 位指紋專家對 100 份指紋進行分析和評級的數據來訓練機器學習演算法，再針對新案例進行性能測試，並將結果提交給具備 25 萬指紋資料庫的自動化指紋識別系統進行後續操作。為了避免隱私安全問題，測試採用的指紋樣本均被抹去了個人身份信息。團隊研究人員表示，下一步將對演算法進行改善，嘗試使用更大的數據，致力於降低識別錯誤率。

觀點

人工智慧或將主宰銀行業的未來

長期以來，銀行積累了大量的用戶數據，可是由於傳統系統的遺留問題、複雜的規範要求、對新技術的謹慎態度等原因，銀行並沒有充分利用這些數據進行金融領域未來需求的預測分析。金融研究機構 Global Risk Institute 金融服務執行主管 Brian O』Donnell 認為，這一切即將改變。

目前，銀行業已經逐步擁抱新興人工智慧技術，例如機器學習演算法和自然語言處理，並將其應用於客戶管理、數據分析等服務中。技術的進步、客戶和監管者日益增長的期望等因素推動銀行業的這一創新。Global Risk Institute 近日發表的一份公開文章表示，當數據、技術以及合適的需求趨於一致時，使用人工智慧可以更加有效地解決問題。而銀行業正是一個具有無限潛力和可能的領域。

人工智慧技術能夠幫助銀行與客戶更加便捷、連貫地完成交互。例如，聊天機器人顧問可以為客戶提供基本的投資服務，也能讓銀行員工從簡單重複的問題中得以解脫。移動設備上部署的數字助手可以為消費者提供銀行卡的消費記錄和積分建議。另外，生物識別技術與防欺詐技術可以提升客戶賬戶的可靠度和隱私安全。在未來五年，銀行依賴人工智慧及相關技術將實現大幅度盈利，人工智慧也將成為未來銀行業不可或缺的重要環節。

當人工智慧具備遺忘的能力

如今，對人工智慧來說，「遺忘」也成了一件棘手的事情。近日，美國阿肯色州的警方就要求亞馬遜 Echo 移交一位殺人嫌疑犯的用戶信息，警方所需的信息是否已經被亞馬遜 Echo 遺忘？這位用戶是否有權拒絕這項操作？警方的這一要求是否合理？

這一系列問題也引發了關於人工智慧處理存儲信息的討論。人們每天都會接收海量的信息，有價值、深刻的記憶通常會被保留，反之則會被遺忘。事實上這件事也並不完全受人們自身控制，在了解世界的過程中，一些重要的信息也會丟失，比如愛人的生日、鑰匙的位置等。對於機器人或人工智慧演算法來說卻大不相同，這些記憶以數據的形式存儲計算機存儲器中，它們並不知道何時保存舊信息，何時丟棄過時的數據。這不僅僅是一個技術問題，還涉及隱私、法律以及道德倫理。

研究人員早就意識到了這一點。有時，神經網路模型中的神經元會在學習過程中過早地採用不合適的激活模式，破壞系統之後的學習能力。對此，研究人員試圖創建一種既能適應新信息又不忘記已學內容的神經網路，再根據存儲形式，將代表系統和機器人記憶的相關原始數據進行選擇性刪除。

不過，對於人工智慧來說，到底什麼是應該遺忘、刪除的記憶，至今還沒有定論。兩一方面，聊天機器人可以做出醫學診斷、智能家居設備能夠監控用戶運動、安全機器人可以執行巡邏並完成疑犯跟蹤，這些過程中涉及大眾的大量個人信息，到底誰對人工智慧驅動的系統記憶具備操控權還有待商榷。

圖說

利用 AI 技術提升用戶體驗

用戶體驗，即用戶在使用產品過程中建立起來的純主觀感受。在零售、營銷、服務等行業領域，用戶體驗至關重要。這個詞在上世紀 90 年代中期被廣泛認識，在計算機和 AI 技術快速發展的當下，人機交互方式的普及，促使用戶體驗的衡量準則、影響因素及優化方法等方面被重新定義，也成為各行業專家研究探索的焦點。那麼，在 AI 技術大行其道的當下，如何讓每一個用戶都擁有獨特美好的用戶體驗呢？

以零售行業為例，AI 技術在企業大規模提升用戶體驗方面發揮重要作用，亞馬遜 Echo 、蘋果 Siri 、微軟Cortana 等智能語音交互助手可以提供購物信息，讓用戶擁有一個更加方便、有效的溝通方式及購物環境。從個人用戶來看，企業提供定製化服務之前需要了解用戶的個人信息、興趣喜好、經歷等信息，這背後離不開大數據的支持。利用 AI 技術則可以對用戶的數據信息進行深入的分析和洞察，有助於企業從向用戶出售、推銷產品轉型為根據需求向用戶定製化出售、推薦產品，效果的提升不言而喻。

點擊展開全文

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！