巨头们的收购趋势有所放缓,但 AI 仍为必争之地

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OpenAI 机器人击败人类最强 DOTA2 玩家,马斯克称 AI 将比北朝鲜可怕

在刚刚结束的 DOTA2 TI7 总决赛上,OpenAI 的 Dota 2 机器人在 1v1 Solo 赛中击败了人类顶尖职业选手 Dendi,捍卫了其与人类玩家对抗的不败地位。OpenAI 的 Dota 2 机器人以自我对抗的方式进行学习,并仅在比赛前训练了数周。OpenAI 研究员 Jakub Pachoki 表示:「我们没有对任何策略进行编码,也没有使用人类专家对其进行训练。一切从 0 开始,它只是和它的一个副本进行对抗。」起初,该 Dota 2 机器人的表现完全随机,逐渐取得小的进展,并最终达到专业水平。

但值得一提的是,1v1 Solo 赛的复杂性与实际的专业级 5 人制比赛还相差甚远。OpenAI 表示其正在研发的另一款机器人能够在 5v5 比赛中与人类配合或者对抗。

OpenAI 创始人 Elon Musk 在当地时间 12 日频繁发推,表示训练机器人玩电竞游戏比棋牌类游戏,例如国际象棋以及围棋,更有难度。并继续主张其一贯的看法,称「如果我们再不关注 AI 安全,它将会比北朝鲜还危险」。呼吁对待 AI 应该像对待汽车、飞机、食品、药品等领域一样严格。

IBM Waston 10 分钟能完成癌症诊断,人类医生需要 160 小时

以医学相关应用著称的 IBM Watson 近日在一项科学研究中又一次大展身手。在对一位脑肿瘤患者基因分析并给出治疗方案的实验中,Watson 仅用十分钟完成任务,与之相比,人类医学家用时 160 小时。在该实验中,患者为一位 76 岁的恶性胶质瘤男性病患,来自纽约基因组中心的研究人员与 IBM Watson for Genomics(IBM Watson 基因相关组件)的测试版共同对其基因进行分析。人类专家组包括一位治疗肿瘤学家、一位神经肿瘤学家,以及一位生物信息学家。

人类专家与 Waston 均被提供该病人的基因组信息以及发生突变的基因信息,任务是在医学文献中查找该病人的突变基因是否在曾经的医疗案例中被指与癌症相关、寻找有效的治疗药物、并查找与该病例类似的诊断资料。Watson 的优势在于 NLP(自然语言处理)技术,它能够通读 2300 万份医学文献、政府开放的临床诊断报告、以及其他所有相关资料,不需要人类对这些资料进行格式预处理。在其他一些相关研究中,病人的实时观测数据也会接到 Watson 系统中,但此次实验没有用到这类参数。

实验发现,不论人类研究人员还是 Watson,在实验中均发现了曾经曾经认为与癌症无关的部分基因发生了突变。另外,事实证明,虽然 Watson 在速度方面优于人类,但诊疗水平有待提高。实验中涉及到的突变基因中有两个可以被联系起来进行考虑,人类医学家会对病人进行联合药物治疗,而 Watson 丝毫没有考虑到这一点。

苹果新专利会将 iPhone 变成全方位人体健康数据追踪器

本周的早些时候,苹果公司的一项关于「计算健康数据的电子设备」的专利申请得到了通过。听起来它像是一个可穿戴设备,但事实上却是一部 iPhone,更准确地说是其中的摄像头。这款摄像头也能够被用在平板电脑、移动计算机、数字媒体播放设备、可穿戴设备以及其他所有电子设备中。

该设备由一个摄像头、一个环境光源感测器、一个近距离传感器组成。这三个部件能够在苹果的技术体系中协同工作,具有跟踪血液水化、体脂率检测、生理氧饱和度测量等功能。据专利图显示,使用者只需将手指按在摄像头上,设备组件就能通过脉搏等一系列参数分析出与健康相关的更多信息,甚至情绪状况也能有所感知。据悉,不仅是手指,耳朵、手掌、其他身体部分也同样适用。

这不是苹果第一次发力健康领域,2016 年第三季度,苹果收购健康数据平台 Gliiimpse;近日,苹果与听力辅助设备公司 Cochlear 合作,设计出其第一款 iPhone 可用的助听器;苹果 iOS 系统的预装程序中包含健康组件 HealthKit。本次发布的专利将为 HealthKit 提供更多元化、可追踪的个人信息。加之 Apple Watch 的蓝牙功能,苹果体系能够与蓝牙血糖检测仪等设备相连接,为其健康相关应用创造更多的可能。

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闺蜜奢侈品穿戴是真是假?机器学习告诉你

现在,你有一个检查你代购来的 LV、Prada、或者 Coach 包包到底是不是 A 货的简易办法——仅需将你的手机与一个微型显微镜相连。

纽约大学教授 Lakshminarayanan Subramanian 表示:我们的系统基于正品产品线上所用材料的微观特征对产品进行辨识,这些能够被辨识的材料包括织物、皮革、药丸、鞋子、玩具等,甚至电子产品也能够被有效检测。该产品由纽约大学博士毕业生 Ashlesh Sharma、Vidyuth Srinivasan 和 Subramanian 教授共同打造,并已经成立创业公司 Entrupy Inc。据悉,该公司已获得 260 万美元的融资。研究人员表示,该机器学习系统经过 300 万张图片进行训练,能够在 15 秒之内反馈检测结果,且准确率高达 98%。

目前,该产品已上市,提供多种购买套餐供用户选择,平均每次认证需 20 美元。该公司已经经手的被验证物品总价已达 1400 万美元。

初创公司 Plasticity 想让你的聊天机器人更加稳健

Plasticity 是美国著名孵化创投机构 Y Combinator 旗下的一家公司,该公司致力于让 AI 系统更好地阅读,因为过去的实战经验告诉他们,自然语言处理技术并不稳健(robust)。

Plasticity 通过让系统使用深度学习模型阅读维基百科来获得知识,并以 API 的形式开放给其他开发者,以提升他们自己的界面。尤其是,他们正在提供两款 API,帮助开发者打造「更稳健的对话界面。」不久前由私有版开放为公共测试版。Plasticity 表示,其目标是变为语义理解方面的集成商,并最终建立一个系统将世界上所有的信息有机地组织在一起。

联合创始人 Alex Sands 谈到,该 API 对两类系统会非常有用,一类是需要嵌入现实世界相关知识的系统,另一类是即时问答系统。Sands 表示:「我们已经在与几家想要与谷歌抗衡,却没有即时问答系统的搜索引擎公司接触。」另外,需要全新 NLP 栈的公司也适合使用 Plasticity 的 API,因为其中有很多学术界的 NLP 栈,例如 Stanford CoreNLP 不能提供的信息。

目前,该公司已收到来自顶级风投 First Round Capital 等投资机构的融资,并已关闭种子轮。公司表示,在 YC Demo Day 结束后,将寻求更多投资方。

人工智能帮助魔术师更好地施展「读心术」

魔术师在你面前放了两叠卡片,一叠上面写着单词,一叠上面印着图片。魔术师将这两叠卡片分别分成四张一组的小组,并要求你从文字和图片两堆中各选一组。在你手里的四张文字卡片和四张图片卡片中,你被要求选择一张文字与一张图片。这时,魔术师像有读心术一般,神奇地告诉你,你选择的是哪两张卡片。在你看来,魔术师是预测了未来,但事实上,你选择的两张是这八张卡片中唯一两张让你的大脑产生强关联的文字与图片。在魔术师的催促下,你来不及思考,做出了遵从潜意识的反应,选择了魔术师早已料到你会选择的两张。

现在,AI 能够帮助魔术师更好地玩这个把戏。通过找到更多的强关联文字和图片,你能够在魔术中感受到更多的惊喜。然而该 AI 技术的意义不仅如此。来自伦敦大学玛丽女王学院的 Peter McOwan 教授,也是该技术的创造者表示:「它让我们能够了解到,人类是如何在大脑中做内在关联的。」McOwan 从小就是魔术爱好者,这催生出了他将魔术与计算机科学相结合的想法。McOwan 表示,很多类似的关联型任务都能通过算法实现。

为了训练实验所用神经网络,McOwan 及其团队准备了 100 个品牌名,人类志愿者从中随机选取十个品牌名并写下所有冲入脑海的与该品牌有关的词汇。不仅如此,其算法还在网上搜索流行品牌相关网页并抓取相关词语,然后用其早前开发的名为 BM25 的工具对收集到的数据进行分类。并采用 word2vec 和 Wordnet 等人工智能技术对词语间的配对进行打分。

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如欲在 AI 领域获得竞争优势,美国政府必须与科技企业合作

当地时间 8 月 12 日,美国国防部长 James Mattis 在媒体发布会上总结其对美国西海岸考察的心得体会,并参观了谷歌位于山景城的园区、亚马逊、以及国防创新实验小组 DuiX。访问结束后,James Mattis 表示,国防部需要拥抱新科技。DuiX 市场发展部负责人 Sean Singleton 表示,商业研发的速度远高于政府研发的速度,几乎是以 3:1 的比例碾压。像亚马逊和 Alphabet 这样的公司在研发上的投入超过了像洛克希德马丁公司和雷神公司这样的传统军事承包商。

Mattis 部长首先承认,他看到了人工智能领域的许多重大进展。「我们会更好地整合 DuiX 的 AI 进展,并将其带到美国军方。」Mattis 部长在 DiuX 简报会上告诉记者。

DuiX 为愿意与政府合作的企业设立基金,到目前为止,DuiX 共投资了包括 Quid、Saildrone、Orbital Insight、Shield AI 在内的多家公司。这些公司不仅为美国政府生产产品提供服务,并且保证优先解决对公众影响较大的问题。

不仅是虚假新闻,人工智能与电脑生成图像技术将引发更多社会危机

有了 AI 以及 CGI(电脑生成图像)技术,虚假新闻传播起来更加方便。然而外媒 Tech Insider 的一篇评论文章表示,受影响的并不仅仅是新闻业。

作者表示,该项技术尚处在婴儿期,目前仍停留在演示样例、科研项目、以及还未商业化的 APP 阶段。虽然如此,但也预示着颠覆性趋势的到来。作者提示道,在未来,权威国家或许能够通过伪造媒体发声的方式,散播谣言,使敌对国家的群众从内部分化,导致新一代的信息战。

除此之外,该技术还将为不法分子提供发财机遇。目前很多行骗途径还停留在文字层面,有了能够合成音视频的技术后,行骗技术将能够上升至声音层面以及图像层面。

作者还强调,该技术将对包括网络欺凌、性侵犯在内的犯罪行为提供新的方式,例如使用音视频合成技术合成某些知名人士的色情影片等。当然,技术的发展一定有其好的一面,在娱乐业中,音视频合成技术将大显身手。

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巨头们的收购趋势有所放缓,但 AI 仍为必争之地

曾经,科技巨头们疯狂收购公司以扩张自身版图,但近期,收购并购的速率正明显放缓。在一项以 CB Insights 数据为背景的调查中,调查人员对包括亚马逊、苹果、思科、Facebook、谷歌、英特尔、微软、Salesforce、Twitter、雅虎在内的十家公司进行统计,试图找出巨头们自 2013 年以来的收并购活动规律,结果如下图。

               

我们发现超过一半的公司在 2017 年放慢了其收并购的脚步,以下为一些要点总结。

  • 与市场大环境不同的是,亚马逊、苹果、思科、微软四家公司,与去年同期相比,收并购增长率有所增加。
  • 巨头们非常关注人工智能方面,其中最具代表性的为英特尔以 150 亿美金收购 Mobileye。
  • 亚马逊在 2017 年的收并购数量高于 2016 年,仅上半年就已完成 7 项收并购,比 2016 年全年还多。这些收并购活动中不乏大事件,例如以 137 亿美金收购全食,以及以 5.8 亿美金收购电商公司 Arab。
  • 雅虎在 2013-2014 年表现较为狂热,但于 2015 年明显收敛。当年仅收购了线上时尚平台 Polyvore 一家公司。
  • 和雅虎一样,Twitter 在 2013-2014 年发展起来的收购热情也在逐渐降低,并于今年彻底熄灭,在今年上半年,Twitter 并未收购任何一家公司。
  • 苹果已经明确将 AI 作为其并购的首要战略。自从 2010 年收购 Siri 以来,苹果在近年来连续收购了其他几家语音识别公司,包括 Vocal IQ 以及 Novauris Technologies。除此之外,苹果公司对 AR/VR 相关领域的收购也表现出极大的热情,收购了人脸识别公司 Emotient 和 Faceshift。
  • 微软的收并购活动在 2012-2015 年呈持续增长态势,并于 2016 年放缓,全年仅有 10 次收并购相关动作,包括其以 260 亿美元收购 LinkedIn。今年,微软已收购 7 家公司。
  • Facebook 于今年 7 月 27 日成功收购知识产权管理公司 Source3,试图增加其平台对内容创作者的吸引力。7 月 31 日,Facebook 收购 AI 助手公司 Ozlo。Facebook 在 2013 和 2014 年的收并购动作均达到两位数,在随后的几年内有所放缓。在 2016 年,Facebook 仅收购了两家机器人相关公司 Zurich Eye 和 Nascent Objects。
  • 在所有的这些公司中,谷歌表现最为活跃。自 2013 年以来,谷歌共收购了近 100 家公司,仅 2014 年一年就收购了 35 家。
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王艺
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