整理 | 王艺
资讯
Siri 换帅
当地时间本周五，苹果更新了其领导者列表页面，本次更新涉及到委任 Isabel Ge Mahe 为新的大中华区副总裁 以及 Deirdre O'Brien 为 HR 主管。此外，还涉及 Siri 负责人的变动，由曾经的线上服务部门高级副总裁 Eddy Cue 变为软件部门高级副总裁 Craig Federighi。二人均直接汇报给 CEO 蒂姆 · 库克。
在新帅的公司主页上，苹果公司这样评价他：「Craig 曾监管过 iOS 系统，macOS 系统，以及 Siri 的开发工作。他的所属团队在苹果的核心、创新产品中，从系统架构、到应用程序、再到用户界面均表现非常出色。」
此次换帅彰显了巨头们对 AI 以及人工智能助手的重视，除苹果公司外，亚马逊、谷歌、微软、脸书均在发力。本周早些时候，亚马逊与微软宣布联手，使其旗下的智能助手 Alexa 和 Cortana 能够互相交流。很多评论员认为，语音助手联合组成的平台，或许是下一代个人电脑的入口。
Twitter 身陷难题，机器人大军煽动民众
外媒 Daily Beast 记者 Joseph Cox 近日由于被 Twitter 机器人大军瞬间关注而封号。这位委屈的记者发现，他的遭遇和另一位「大 V」相同。在这位大 V 发布了一篇关于俄罗斯机器人乱象的文章后，他被一群同样的机器人大军瞬间关注了，甚至大军中关注这位大 V 的账号的先后顺序都和这位记者遇到的一样。然而，同样的遭遇在其他用户身上也有所发生。
Twitter 在很久之前就开放了简单易用的 API，允许商家使用此 API 在 Twitter 平台上建立自己的聊天机器人，在聊天机器人账号开通时，Twitter 方面并不会多加干涉。这本是方便商家及开发者的举动，然而此次这位记者和大 V 遇到的问题在于，一旦一个账号被很多账号瞬间关注，那么 Twitter 的反机器人工具就会登场，然后... ... 封掉这个被大量关注的账户。
网络安全研究人员 Brian Krebs 表示，机器人大军瞄准的是发布具有民众煽动性内容的账号，并转发为自己所用。例如，有些机器人大军专门探测支持特朗普的言论并转发，制造舆论态势。「机器人大军这么明显的特征 Twitter 竟然查不出来，反而把被害者当作机器人来封号，这简直是赤裸裸的嘲笑。」他说。
谷歌博客发文，向 Transformer 引入注意力机制，解决多义词问题
「I arrived at the bank after crossing the street.」、「I arrived at the bank after crossing the river.」两句话中的 bank 因后面的 street 和 river，意义大不相同，第一句中译作银行，第二句中译作河岸。由于机器翻译的顺序为从前到后，因此类似这样的问题对于机器来说不易辨别。
8 月 31 日，谷歌博客发文，说明在其全新的用于自然语言理解的神经网络 Transformer 中引入注意力机制。
谷歌不是第一家这样做的公司，本周早些时候，谷歌在机器翻译领域的竞争对手 DeepL 也宣布引入注意力机制。其联合创始人表示这是他们一直以来竭力解决的难题。他们基于谷歌这篇博客中提到的谷歌相关论文开发出了自己的版本，并表示「或许效率将优于谷歌」。但谷歌系统的有趣之处在于，提供了一个窗口，让研究人员能够直观地看到 Transformer 为各个单词对给出的相关性权重，Transformer 正是根据这一权重判断哪些单词是有联系的，那些是没联系的。
应用
这个机器人能帮你自动协调日程，将于一周内登陆协作软件 Slack
有没有遇到过这样的情景，几个人通过邮件试图敲定会面时间，几封邮件下来还是无法最终确定，这时你开始失去耐心。Ahoy.ai 的机器人能够帮你解决这个问题。你只需要告诉它你的意图，它会自动通过邮件的方式帮助你与其他人协调时间。其实市面上类似的机器人已经有很多，比较出名的例如 x.ai、Clara Labs、Julie Desk，但它们都有一个弊端，需要邮件接收者手动回复邮件，也就是说其中必有一方需要参与到这繁杂的沟通任务中（与机器人沟通可能会更繁杂一些），其中 x.ai 的用户平均需要通过 8 封邮件才能完成任务。
Ahoy.ai 的机器人将于一周内登陆协作软件 Slack。Slack 是当红 SaaS 工具，它采用「聊天群组」、「大规模工具集成」、「文件整合」和「统一搜索」四个功能，帮助团队打造流畅的消息总线，弥补团队协作中的沟通断层。使用 Slack 的沟通多方能够使用 Ahoy.ai 的机器人自动协调约会时间，相比邮件沟通方式，解放了其中一方的同时，做到更加省时省力省心。
Ahoy.ai 的创始人名叫 Jesse Rowe 和 Alex Ogorek，Rowe 是俄亥俄州立大学的高年级学生，Ahoy.ai 是他的第一家创业公司。目前，他们已从俄亥俄本土机构中融资一万四千美元。
AI 水军来了，「大众点评」请做好准备
无论是中国还是美国，很多人在选择餐馆或者酒店的时候，主要依靠网上的点评，比方说大众点评或者 Yelp 等等。然而，芝加哥大学的一篇名为 Automated Crowdturfing Attacks and Defenses in Online Review Systems 的论文表明，人工智能可以被用来生成复杂的点评信息。这些虚假的点评不仅机器无法检测出来，就连人类读者也分辨不出来。这篇论文今年晚些时候会在计算机安全顶级会议 ACM CCS 上进行发布。
机器能够编写出类似「我喜欢这个地方。我跟我哥一起去的，我们点了素食意大利面，很好吃。啤酒不错，服务也很棒。推荐这个地方，是个吃早餐的好去处。地儿小但是买卖大。」这样的点评，有理有据，有事实有细节，乍一看还真分辨不出。实际上，这句话是一种称为 RNN（循环神经网络）的深度学习技术生成的。这个 RNN 网络使用了上千条真实在线点评训练而成。研究人员表示，AI 生成的点评已经做到了「以假乱真」，有 600 个用户参与的调查显示，这些虚假的点评不仅能逃过人类的法眼，而且还被用户认为「有用」。
然而，研究人员表示，这种虚假点评也不是完全没有办法防范，人类觉得它们能以假乱真，但机器不见得这么看。通过分析字符的分布等特征，真假点评之间还是存在着细微的差异。「在训练过程中发生的信息遗失，会传递到生成出的文本中，」研究者们在论文中写道，「因此生成文本和人类文本在基本字符分布上，有着统计上可检测的差异。」
观点
AI 进展超乎想象，该不该「限速」？
由马斯克和霍金为代表的人工智能威胁论阵营愈发壮大，原因在于现在 AI 的发展速度已经超出了很多专家的预期，他们呼吁应该确立更完善的监管机制来确保 AI 的发展对人类无害。事实上，现在已经有一些机构在做 AI 发展分析与预测相关的事情。
斯坦福研究院正牵头进行 AI Index 项目，他们试图寻找哪些类型的 AI 更受研究人员，工程师以及资本的青睐。他们计划在 2017 年末发布权威报告，说明目前 AI 正处于什么阶段以及其发展速度。
与此同时，国际知名法律援助公益组织 EFF（电子前哨基金会）正在解析 AI 研究相关数据，并汇总为一个开源的「研究进展数据源」。EFF 首席计算机科学家 Peter Eckersley 表示，他们想要以实际的视角来衡量目前对法律法规最迫切的需求，以及未来哪些法规需要陆续跟进，而不是以推测的视角，就像现在很多 AI 狂热的支持或反对分子们。Eckersle 认为，随着时间的推移，他们收集到的这些数据将会越来越有价值。从他的数据中，他能够客观地看到 AI 代替人类工作的情况。而且他也能够看到，对这个飞速发展的技术进行监管需要被迫切的提上研究日程。
这位悲观的研究者认为，未来 20 年机器人将取代 4/5 的零售业员工
牛津大学教授 Carl Frey 在其本周向花旗银行递交的一份报告中谈到：「零售业是最先实现无人化的行业」。在研究中，他和他的团队看到在未来 20 年，零售业中 4/5 的不与消费者发生直接关系的工作将消失，其中销售人员中的 2/3 将会消失。
Frey 曾在 2013 年曾与 AI 专家 Michael Osborne 联合发表过一篇备受争议的论文，其中提到 AI 将威胁美国 47% 的工作。尽管这一数字饱受其他学者质疑，但 Frey 始终笃信于此。他甚至忘记考虑到 AI 将会为人类社会带来的新的工作机遇。他认为，零售业的大量失业将带来一段时间的社会低谷，因为下岗职工需要挣扎着在社会上以新的方式立足。
图说
企业 VC 部门青睐哪些 AI 领域？
今年上半年，企业投资部门共向 AI 市场投入了 18 亿美金的资本，并已达成 88 个投资意向。预计到年末，将有共计 166 项投资案例达成，与去年的 128 个案例相比，涨幅达 30%。下图展示了企业 VC 青睐的科技领域。
图中 Horizontal 表示在很多细分领域中都有涉猎的公司。可以看到，在除 Horizontal 外的所有领域中，网络安全以及医疗健康方向的 AI 最受企业投资部门欢迎。从 2012 年第一季度开始算起，总投资数目中的 13% 被网络安全领域的 AI 项目占据，10% 由 医疗健康组成。物联网以及商业分析相关的人工智能以 9% 并列第三名。
