精確測量視網膜有望早期診斷痴呆症

▼精確測量視網膜有望早期診斷痴呆症

▼空中倉庫獲專利授權 可供無人機中轉

▼AI工具或將能取代呼叫中心人類工作者

▼改造Alexa 可識別手語並給出屏幕文本反饋

▼微軟專利：特製AI可揪出Xbox Live作弊玩家

精確測量視網膜有望早期診斷痴呆症

英國倫敦大學學院發布一項研究說，人的視網膜神經纖維層越薄，認知能力下降的風險可能越高。基於這一發現，未來有望利用精確測量視網膜對痴呆症進行早期診斷。

倫敦大學學院研究人員領銜的團隊基於3.2萬名匿名人士的健康數據分析了眼部變化與認知能力的關係。這些人的年齡在40歲到69歲間，他們的視網膜此前都經過精確測量，並且還接受了一系列認知能力的測試。

研究人員分析數據後發現，視網膜神經纖維層的厚度與認知能力相關，這一纖維層較薄的人出現認知能力問題的可能性約是其他人的兩倍，出現認知能力持續衰退的概率也更高。

這一結果意味著視網膜異常在認知能力下降的早期階段就會開始顯現，未來利用精確測量視網膜的技術有望對痴呆症進行早期診斷並及時開展治療。

空中倉庫獲專利授權

可供無人機中轉

全球電商巨頭亞馬遜的「空中倉庫」專利申請已獲得批准。此專利若轉化為相關成果得到應用，將為各電商所力推的無人機送貨服務提供較為強勁的助力。

亞馬遜在其專利方案當中，計劃使用小型飛艇運載存放了大量商品的倉庫，如此可讓倉庫一直懸浮在空中。

該專利方案內容是每一個空中倉庫還會配以數量不等的無人機群，懸浮在城市上空。消費者下單付款之後，無人機即刻從空中倉庫當中出發運送貨物。

空中倉庫的專利方案若可以落地實施，除了減少用戶的物流等待時間，還能為亞馬遜節省數千億美元的物流運輸成本。

AI工具或將能

取代呼叫中心人類工作者

谷歌在舉行的Cloud Next大會上詳細闡述了公司在人工智慧方面的工作細節。

谷歌想要開發一個通過機器學習驅動的客戶代表，將其與谷歌在去年11月發布的Dialogflow捆綁使用。

這套系統使用Cloud語音到文本進行精確的語音識別。另外，谷歌還通過DeepMind開發的WaveNet和Dialogflow Phone Gateway加入了文本到語音功能。

按照谷歌的設想，呼叫中心首先讓Contact Center AI處理客戶的問題，如果其無法成功解決則再移交給人類客服人員進行處理。

改造Alexa

可識別手語並給出屏幕文本反饋

軟體開發者 Abhishek Singh，剛剛演示了一款能夠理解手語手勢的 MOD ——通過攝像頭的捕捉和深度學習，讓亞馬遜 Alexa 也能夠對手語手勢作出反饋。

這套系統的組成很是簡單，充分利用了筆記本電腦上的網路攝像頭、現成的亞馬遜 Echo 智能揚聲器、以及一些深度學習技術。它能夠解碼 Singh 的手勢，然後用語音 + 屏幕文本來回答查詢。

Singh 在接受 TheVerge 採訪時表示，後端用到了谷歌的 FensorFlow（特別是 TensorFlow.js）來提升實際使用體驗。由於無法找到線上手語數據集，他必須自建一組基本信號，並對軟體展開訓練。

儘管 Singh 的演示只是一個概念驗證，但他已計劃將代碼開源、並發表一篇文章來概述自己的工作。Singh 表示，任何其它配備了攝像頭和屏幕的智能設備廠商，都該立即著手這方面的工作。

微軟專利：

特製AI可揪出Xbox Live作弊玩家

微軟最近申請了一項適用於Xbox平台的人工智慧（AI）檢測專利。由其描述可知，該AI可以梳理玩家的遊戲歷史，揪出其中有作弊嫌疑的等級或成就。

該AI可以窺探遊戲與平台之間的互動，比如成就通知、向平台報告的遊戲分數、或基於遊戲活動而在平台上實現的玩家等級。

通過檢查等級與成就，可能會更直接地篩查出作弊者，而不僅僅是盯著他們現場怎麼玩。微軟在專利中指出，有些時候，作弊行為本身看起來並不是那麼明顯。

正因如此，即便遊戲本身的反作弊系統沒有生效，微軟的AI也可以在事後揪出作弊玩家，並對其作出相應的懲戒。

MIANZI JINGXUAN

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