1.Facebook聊天AI新突破！可根據(jù)用戶公開資料改變性格
聊天是一門藝術(shù)，自進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代后，AI也學(xué)會(huì)了這門藝術(shù)。盡管AI聊天機(jī)器人已經(jīng)屢見不鮮了，但是Facebook人工智能研究實(shí)驗(yàn)室（FAIR）依然在該領(lǐng)域努力鉆研。最近他們又有了新成果，這是一種通過自然語言處理、對(duì)話、神經(jīng)模型等技術(shù)構(gòu)造的全新AI聊天技術(shù)。FAIR稱這是一種可以用來閑聊的聊天AI技術(shù)。相較以往，這項(xiàng)技術(shù)最大的突破就是在于它的“性格”。傳統(tǒng)聊天AI的性格都是統(tǒng)一的，并不能滿足于所有的用戶。而FAIR則為這個(gè)閑聊AI添加了一道塑造性格的措施：1.收集用戶的個(gè)人公開資料；2.收集這些用戶的關(guān)系網(wǎng)。再把這些數(shù)據(jù)放進(jìn)模型之中，便可以模擬出用戶喜歡的性格，并以此和用戶進(jìn)行閑聊。
2.埃森哲成立戰(zhàn)略聯(lián)盟，投資中國(guó)人工智能初創(chuàng)企業(yè)碼隆科技
據(jù)BusinessWire8月13日?qǐng)?bào)道，埃森哲與中國(guó)的碼隆科技建立了戰(zhàn)略聯(lián)盟，并進(jìn)行了少量投資。碼隆科技是一家總部位于深圳的人工智能初創(chuàng)企業(yè)，作為人工智能的先鋒和創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)者，它已經(jīng)廣受全球各大公司、組織和分析公司的認(rèn)可。碼隆科技的產(chǎn)品識(shí)別技術(shù)和自動(dòng)標(biāo)記技術(shù)，能讓機(jī)器像人一樣“看見”物體。零售商可以用這項(xiàng)技術(shù)來提高產(chǎn)品結(jié)賬的效率，同時(shí)，顧客可以使用智能手機(jī)拍下商品來購物。該技術(shù)在其他領(lǐng)域上的應(yīng)用包括質(zhì)量檢測(cè)、行李掃描和醫(yī)學(xué)圖像分析。通過此次聯(lián)盟，埃森哲和碼隆科技將向全球的客戶分別提供應(yīng)用智能實(shí)際操作，與計(jì)算機(jī)識(shí)別以及產(chǎn)品識(shí)別服務(wù)。該聯(lián)盟使埃森哲成功進(jìn)入中國(guó)人工智能業(yè)務(wù)，這也符合它地區(qū)擴(kuò)大戰(zhàn)略的一部分。
3.英國(guó)軍方測(cè)試將滑翔無人機(jī)用于運(yùn)送物資
據(jù)New Scientist12月27日?qǐng)?bào)道，英國(guó)軍方在最近一個(gè)月的戰(zhàn)斗演習(xí)中，測(cè)試使用了Stork滑翔機(jī)，在危險(xiǎn)的地區(qū)補(bǔ)給軍隊(duì)。Stork的小型三輪底盤配有推進(jìn)用電機(jī)，同時(shí)機(jī)翼形狀的靈感來自鷹翅膀的空氣動(dòng)力學(xué)。這架滑翔機(jī)可以在非常狹小的空間內(nèi)起降。同時(shí)，在GPS不可用時(shí)，它可以使用基于視覺的導(dǎo)航系統(tǒng)飛到預(yù)編程的坐標(biāo)。經(jīng)過測(cè)試，滑翔機(jī)在惡劣的天氣條件下表現(xiàn)良好，試飛非常成功。其中，較輕的滑翔傘重約50千克，最多可攜帶30千克的物品。較大的重150千克，可以運(yùn)送的貨物物品增加到100千克，因此可用于撤離傷亡人員。滑翔機(jī)公司計(jì)劃制造更大的模型，可以將貨物運(yùn)送到難以到達(dá)的區(qū)域。Stork的公司創(chuàng)始人Adrian Thomas希望在2020年將Stork推向市場(chǎng)。
4.人工智能可以預(yù)測(cè)你的音樂品味
來自Venturebeat的消息，來自瑞典和荷蘭的研究員發(fā)現(xiàn)，利用人工智能可以預(yù)測(cè)人們的“音樂復(fù)雜度”。研究員表示，他們開發(fā)了一個(gè)可以“考量人的聽覺行為，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型和心理模型來推斷出人們的‘音樂復(fù)雜度’”的系統(tǒng)。研究團(tuán)隊(duì)通過Spotify的API搜集包括用戶播放列表以及與播放曲目相關(guān)的一系列信息（曲目流行度、歌手受歡迎程度等），并讓用戶回答Gold-MSI的一系列與音樂參與度和用戶聽歌情緒有關(guān)的問題。這些數(shù)據(jù)最終被輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來預(yù)測(cè)用戶的音樂參與度和用戶聽歌情緒。在對(duì)61個(gè)對(duì)象的預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)中，相比于基線，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)用戶的音樂參與度和用戶聽歌情緒方面，準(zhǔn)確率分別為95%和93%。“音樂復(fù)雜度”在這里指的是一個(gè)人的音樂技能、專業(yè)知識(shí)以及一系列的相關(guān)行為。通過研究，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)具有高“音樂復(fù)雜度”的人，往往更愿意參與更多與音樂有關(guān)的行為，比如練習(xí)樂器或者聽不同類型的音樂。
5.人工智能通過有效搜索可能的大分子創(chuàng)造新藥
根據(jù)NextBigFuture8月8日?qǐng)?bào)道，目前，人工智能正在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域不斷革新，例如放射學(xué)、病理學(xué)和其他醫(yī)學(xué)專業(yè)。深度學(xué)習(xí)開始在藥物研發(fā)領(lǐng)域中得到一席之地，包括分子對(duì)接、轉(zhuǎn)錄、反應(yīng)機(jī)制說明和分子能量預(yù)測(cè)。在新藥研發(fā)項(xiàng)目中，建立先導(dǎo)化合物生成的選擇或是重新設(shè)計(jì)至關(guān)重要。在近15年內(nèi)，用自動(dòng)化來設(shè)計(jì)具有理想性質(zhì)的化合物在新藥研發(fā)領(lǐng)域中備受推崇。但是由于可用來合成的潛在藥物分子種類高達(dá)1030到1060多種，所以盡管科學(xué)家在計(jì)算算法、硬件和高通量篩選技術(shù)方面均取得了巨大進(jìn)步，現(xiàn)有技術(shù)依舊無法做到對(duì)每個(gè)化合物進(jìn)行詳盡的抽樣和測(cè)試。據(jù)報(bào)道，研究人員現(xiàn)已設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種新的人工智能，稱為“釋放”（ReLeaSE–Reinforcement Learning for Structural Evolution)。在深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，ReLeaSE結(jié)合了兩個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本別是生成和預(yù)測(cè)。這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)將分別訓(xùn)練，然后聯(lián)合使用來生成新的化學(xué)庫。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是，通過針對(duì)化合物的單個(gè)或多個(gè)特性進(jìn)行優(yōu)化挑選，最終生成目標(biāo)化學(xué)庫。
