一周AI大事盤點：日本建立機器人消防隊，DeepMind發布二代VQ-VAE

過去的一周中AI領域都發生了哪些重大事件？AI應用範圍又新增了哪些領域？行業大咖又發表了哪些不同的觀點？今天就帶你盤點過去一周(6月3日至6月9日)AI領域發生的熱點門事件：

日本建立首支機器人消防隊伍

6月4日消息，據日媒報道，日本在千葉縣市原市消防局部署了第一支消防機器人部隊，名為「Scrum Force」，機器人消防員將在人類難以到達的危險地點進行消防工作。「Scrum Force」由4個消防機器人組成，包括空中監視和監視機器人「天空之眼」，地面機器人「陸地之眼」，軟管展開機器人「硬式捲筒(延伸軟管)」，以及「水炮」機器人。

據了解，機器人消防部隊是在2011年日本東部大地震發生後，東京的石化企業發生火災後開發的。當時，由於高溫，消防隊員無法到達火災現場。為解決這一問題，日本內務省消防災害管理廳花了5年時間，耗資13.8億日元，研發出了這一套機器人消防系統。接下來，日本消防和災管理局計劃將此消防系統部署到全國工業園區的消防部門。

速評：當前，消防機器人在滅火救災領域得到了越來越廣泛的應用，消防機器人融合了人工智慧、機械工業和控制理論等先進技術，能協助或代替消防員進入危險區域進行信息獲取、滅火等作業，有效保障了消防員的生命安全。

哈佛大學研究人員開發了由空氣驅動的軟體機器人

6月4日消息，哈佛大學的研究人員開發了一種軟體機器人，可在太空探索、搜索和救援系統、仿生學、醫學外科、康復以及其他領域中應用。

製造軟機器人的一個關鍵是，它使用壓縮空氣以一次性輸入代替多個控制系統。這使得設計人員能夠以更少組件製造出機器人，從而使機器人更輕，更不複雜。研究人員利用流體的粘性，挑選了不同尺寸的管子，以控制空氣在軟機器人裝置中移動的速度。該團隊開發出一個框架，自動確定如何製作軟機器人以及如何選擇管道。該框架還涉及如何實現目標功能，例如使用單個輸入線進行爬行或行走。使用這些系統，該團隊展示了一個可以爬行的四足軟機器人。從頂部伸出的四根管子依次將空氣引導到每條腿以允許機器人爬行。

速評：現如今，智能機器人已經被應用到了很多領域，但不管機器人的用途是什麼，在其內部構造上都要有一個處理動作的「大腦」和提供能量的動力源。一般情況下，機器人都是由機械進行驅動的，而哈佛大學此次研發出的由空氣驅動的軟體機器人，可以說是機器人研究歷史上非常重要的成果。

谷歌推出新AI工具：用聲音了解鯨魚行為

6月6日消息，Google AI在過去一年與NOAA的太平洋島嶼漁業科學中心合作，在其大量水下錄音中訓練人工智慧模型。該項目正在幫助科學家更好地了解鯨魚的行為和遷移模式，因此科學家可以更好地保護鯨魚。現在，谷歌推出一個名為Whale Songs的網站在這個項目中發揮作用。它是一種新工具，可以大規模地顯示音頻，並使用AI使其易於探索。該網站擁有超過8000小時的NOAA錄音。

速評：對於保護鯨魚，首先是要了解它們出現的位置和時間，以便對經過的船隻發出警告，或者是採取其他的保護措施。由於鯨魚出現在水面上的時間並不多，所以對其進行視覺追蹤比較困難。幸運的是，鯨魚通過「歌唱」進行交流，這些「歌曲」可以在水下遠距離傳播。因此，通過大量水下錄音訓練的AI模型，可以更好地跟蹤鯨魚的運動。

亞馬遜高管：機器人的應用不僅不會替代工人，反而能夠增加他們的工資

6月6日消息，亞馬遜全球消費部門首席執行官Jeff Wilke表示，亞馬遜運用機器人和人工智慧技術，讓倉庫內的工作更加安全高效，讓人們解放出來干自己最擅長的事，那就是創意和運用智慧。他介紹說，在亞馬遜倉儲中心內，機器人能夠將商品運送到工人面前，工人只需要待在原地就能完成分揀工作。Jeff Wilke還表示，「這些小型機器人讓工作變得更安全，也變得更加有效率，這讓我們能夠支付工人更高的工資。」

速評：近年來，人工智慧技術突飛猛進，這讓很多人擔心，未來機器是否會取代人類。經濟合作與發展組織最新發布的報告指出，大多數工作難以實現自動化，因為它們需要從業者具備就複雜的社會關係進行磋商協調，以及複雜的推理能力。不過，報告還強調，未來低技能工人的飯碗仍岌岌可危。因此，從事重複性工作的人員就有必要加強在技術能力方面的培訓，以跟上人工智慧時代的步伐。

DeepMind發布二代VQ-VAE，生成照片足以假亂真

6月5日消息，DeepMind的研究人員發表論文表示，他們利用VQ-VAE模型進行了大規模的圖像生成。該模型藉助圖像壓縮方面的概念，將像素空間映射到量化的離散空間，從而進一步藉助自編碼器的結構學習怎樣生成高清大圖。研究人員表示，VQ-VAE多尺度層級結構能從局部的紋理到全局的形狀慢慢完善生成效果，生成的樣本質量能夠在ImageNet等多層面數據集上與當前最優的生成對抗網路媲美，同時不會出現生成對抗網路中模式崩塌和多樣性缺失等已知的缺陷。

據悉，VQ-VAE不僅能生成不同物體和動物的假照片，還能生成不同視角以及不同姿勢的版本，這些假照片足以「以假亂真」。

速評：將圖像生成技術應用到遊戲、電影或其他內容領域的創作上，可以大幅降低成本。不過，在這個發達的互聯網時代，網路上的信息讓人真假難辨，如果再融入這樣的技術，就很有可能造成非常嚴重的後果。

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