整理 | 高静宜
应用
美国软件公司 Adobe 开放 AI 能力，帮助品牌提供个性化客户体验
随着越来越多的品牌开始构建内部统计模型和算法，期望为客户提供定制化体验，许多营销云供应商也尝试将人工智能技术纳入其产品，为品牌提供相应支持。
美国 Adobe 公司宣布开放其个性化内容分析软件 Adobe Target 的数据科学和算法优化能力，让品牌可以将自己的数据模型及算法嵌入 Adobe Target 中，进而为客户提供更好的体验达到提升品牌竞争力的效果。同时，Adobe Target 还将与底层人工智能工具 Adobe Sensei 进行整合，利用人工智能和机器学习框架，进一步提升对客户的推荐及定位精度，优化用户体验并自动提供个性化产品。例如，一家金融服务公司创建了一个可以预测哪些客户最有可能对公司报价做出响应的算法模型，将这个算法嵌入 Adobe Target 中借助 Adobe 的 AI 能力，可以对模型进行实用流量检测，为每个客户提供最合适的报价。
DARPA 将派遣机器人技师修复地球同步轨道卫星，防止卫星沦为太空垃圾
一颗卫星在发射后产生的故障往往只能通过数据和推理进行远程诊断。在这样的情况下，软件的修复和升级有可能解决，但螺母和螺栓之间存在的问题将无法复原。这使得即便卫星的运行状况良好，也会因为寿命的限制在短短的几年内失去领先功能，沦为太空垃圾。为此，美国国防部高级研究计划局 (DARPA) 启动了一个项目，开发了一种可以修复航天器的机器人，用于维修存在问题的卫星，从而延长卫星的寿命，推迟建造、发射新卫星的时间进而降低成本。
地球同步卫星机器人服务（RSGS）以公私合营的方式研发，经过 DARPA、美国海军研究实验室及来自世界各地的研究人员和空间机构十余年的研究工作而成。计划中，这项机器人服务将把移动 GEO 卫星到新轨道上，固定太阳能电池板，并执行其他重要的维修任务。除此之外，NASA 的 Restore-L 任务计划完成地球低轨道上的政府卫星的加油及搬迁工作。如果这些计划能顺利推行，将打破太空中自动化和机器人操作的限制，成为人们迈向太空建设的第一步。
利用 AI 对史前霸王龙进行仿真，结果出人意料霸王龙竟不能跑
近日，英国曼彻斯特大学地球与环境科学学院的研究人员运用前沿技术在电脑中重现了一种强悍的灭绝动物——足有 40 英尺长的食肉性恐龙霸王龙。团队通过先进的高性能计算机（HPC）系统、3D 建模技术以及一些机器学习方法，将史前「暴君」霸王龙的数字生活展现在人们眼前，在验证人们此前对霸王龙设想的过程中得到了一些有趣的结论，也揭示了人们对霸王龙的认知上的误区。
在古生物学领域，人们对于霸王龙奔跑的速度一直存在争议。霸王龙奔跑速度的快慢与其捕猎、生存习惯紧密相关，对于其奔跑速度的快慢也一直没有众说纷纭。这项研究就是以此为切入点，对恐龙进行数字化模拟，在计算机中创建其 3D 仿真模型，同时采用机器学习方法，对恐龙模型生成运动计算，在仿真过程中内置各种硬件和软件条件的约束。
然而，研究表明，由于体积和重量的因素，霸王龙并不能奔跑。这意味着霸王龙无法在高速下追逐猎物，甚至在正常行走时也会因笨重的骨架而受到阻碍。这项结果与斯皮尔伯格导演的电影《侏罗纪公园》中霸王龙追赶主角的一幕大相径庭，出人意料。该团队的首席研究员称，目前团队已经与日本的机器人团队展开合作以拓展仿真能力，未来团队还计划创建虚拟的白垩纪，以验证人们对于恐龙、其他动植物以及它们之间交互方式的各种设想。
数据科学能够打击人口贩运
刚刚过去的 7 月 30 日是世界打击贩运人口日。据统计，贩运人口已经成为全球性问题，每年至少有 250 万人成为人口贩运活动的受害者，沦为性工作者、乞丐、劳工等，非法利润约达 1500 亿美元。不过，人口贩运过程的本质上是一个供应链，借助技术手段对供应链中留下的数据线索进行分析，洞察数据背后的信息，可以帮助执法人员打击人口贩运行为。
首先，可以通过大数据确定人群中人口贩运风险指数较高的个体，并针对这些目标人物执行盯防计划。风险指数可能涉及贫穷、失业、移民等方面的考量，同时，有组织犯罪和自然灾害的经历也可能会改变一个人的风险指数。另外，研究人员可以追踪不同地点的数据并加以分析，对受害者进行识别和定位。例如，贩卖者可能在社交媒体和互联网站点上做广告，执法人员可以利用面部识别软件将对失踪人口与广告中的照片加以比对。在这个过程中，机器学习技术有助于清除伪造的信息、预测丢失的数据。除此之外，网络分析可以用来描绘 Facebook、Twitter 等社交网络中的用户形象及相关动态，有助于识别出高危人群，如贩运者或买家，打击贩运交易链。
观点
人工智能系统可能会被算法愚弄
通常情况下，人工智能可以准确地识别出图像中的物体以及语音中的单词。不过，由于人工智能算法与人脑工作的方式并不相同，很多时候那些无法欺骗人类的方式可能会成功骗到人工智能。
来自以色列巴伊兰大学及 Facebook 人工智能实验室的研究人员表示，他们利用了一种巧妙的方法对语音频片段进行调整，此时人们仍然可以正常理解语音的内容，但 AI 语音识别技术听到的内容却完全不同。这种算法被命名为 Houdini(一位美国知名魔术师的名字)，通过在语音片段中添加一层包含了独特模式的噪音，让神经网络与其他单词产生关联。团队将这种算法应用于一段语音视频中并在 Google Voice 上进行实验，结果语音识别系统完全听错了录音的内容。
这项研究也可以应用到其他机器学习算法中。例如，调整人类的图像可能会让一个识别人体姿态的算法混淆，错误识别图像中人体的动作；给道路场景的图像添加噪声可能会让自动驾驶汽车的人工智能算法错误地进行道路分类和路牌识别。一方面，这些对抗性地案例可以用于测试机器学习算法，但是另一方面，这些算法也有可能被不法分子使用诱骗人工智能系统看到或听到实际上不存在的事物，比如让智能音箱接收虚假命令、让自动驾驶汽车看到道路上的虚假交通等。值得一提的是，找到一种保护人工智能系统不被欺骗的方法实际上是相当困难的。因此，人们也要审慎地辨别人工智能系统所提供的信息。
Facebook 遵循「诡异谷效应」，避免让用户 VR 形象太过逼真
虽然虚拟现实技术被普遍认为是未来发展的一大重要方向，但就目前的形势来看，这项技术仍存在一些问题，比如一些使用过 VR 耳机的用户就表示身体会感到不舒服。Facebook 正在试图改变这一点，并在今年早些时候发布了一个名为 Spaces 的应用，鼓励人们进行 VR 社交。为了让用户在 Spaces 的社交看起来更加真实，Facebook 做了一个深思熟虑的决定，让用户头像卡通化。Facebook 社交 VR 部门负责人 Rachel Franklin 在接受采访时表示，这一决定归因于一种称为「诡异谷效应」的现象。
「诡异谷效应」由日本机器人专家森昌弘博士提出，原意是指人类制造机器人的时候，人们对于机器人的喜好程度并不是平顺的随著和人相像的程度而增长的。当人类对机器人的情感达到峰值时，会突然产生厌恶，甚至仇恨的感情。同理，在电脑游戏或电视游戏中，如果实际画面非常逼真，人物与真实情况看起来非常接近，那么玩家反而会觉得「这只是一部游戏，并不会真正存在」的消极想法，从而降低游戏乐趣，甚至感到不安和恐惧。Facebook 也是根据这个理论设计 VR 平台，尽量避免用户产生任何负面情绪。
宝马在云上下注，瞄准智能云服务市场
随着自动驾驶技术的迅猛发展，各大汽车厂商都意识到了技术对未来汽车产业所带来的变革，并展开相关的应对措施。本月，宝马就在其位于芝加哥的技术办公室举办了创新日活动，展示了其目前的车联网服务能力以及对未来的展望。与其他汽车制造商不同的是，宝马决定保持对车内体验的完全控制，并且不想把相关技术外包给大型技术公司。目前，宝马的芝加哥办公室拥有 150 名员工，在上海、东京和山景城设有办事处。宝马曾收购诺基亚在芝加哥的软件团队，将其转化为宝马的核心团队，并充分利用这个团队在移动、云端和互联网服务方面的丰富经验。
与大多数其他互联网及电子消费产业不同，汽车行业的软件生命周期非常长，所使用的工具也有所不同。宝马引入云技术将二者之间的桥梁搭建起来，让用户享受到更加全面更加深入的服务，例如整合语音助理、搭载 Skype 网络电话服务等。宝马与微软 Azure Cloud 展开合作，作为其总体战略的技术基础。这有助于宝马利用来自汽车的数据，得到源源不断的反馈，帮助软件团队根据反馈立即采取行动，将更新的软件嵌入云端应用到汽车上。目前，宝马将自身核心服务与第三方供应商的服务相结合，推出 weather.com 提供天气数据及 Twilio 发送电话提醒服务等。
图说
AI 技术在银行业的应用
目前，AI 技术在银行业中的应用愈发广泛，主要集中在知识管理、身份认证、市场分析、客户关系管理、反洗钱和风控等方面。例如，在银行业的营销上，AI 技术可以对现有数据进行发掘进而识别出高收益客户的特征；在风险管理上，AI 技术能够对实时数据进行检测帮助银行实现反欺诈、反洗钱侦查；在知识管理上，AI 技术可以分析多维度的非结构化信息，对银行员工及客户提供相应的知识辅助等。
