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AI每日精选

AI每日精选 | 苹果收购Lighthouse AI大量专利，或开发AI用户识别技术 / 商汤科技与香港中文大学达成合作

AI每日精选 | 苹果收购Lighthouse AI大量专利，或开发AI用户识别技术 / 商汤科技与香港中文大学达成合作

产品与应用

英国图书出版商Kogan Page发布首本在AI帮助下完成的书机器之心获悉，英国图书出版商Kogan Page今日出版首本在人工智能帮助下完成的关于人工智能的图书，其最新的名为启发（Inspire）系列的图书话题是超人类创新（Superhuman Innovation）。在系列图书中，作者Chris Duffey和会话AI智能体Aimé进行了「富有洞察力和生动的对话」，描述了AI和机器学习如何影响创新，增强员工队伍和超人的学习能力。「在本书的上下文中，AI功能是一套技术，每个技术都建立在不同的概念，方法和基础设施上。 Aimé是部分会话文本和部分会话语音的结合，并且通过机器学习，只会随着时间的推移变得更智能。(thebookseller)

沃尔玛旗下零售商Sam's Club 使用计算机视觉使买单结账更便利去年10月，沃尔玛旗下的Sam's Club在美国达拉斯试点开设了一家试运营便利店，计划试用新技术，其中包括移动结账，亚马逊无人商店Amazon Go一样的相机系统，店内导航以及电子货架标签等。今晨，该零售商宣布将开始测试改进后的扫描结账（Scan＆Go）服务，该服务利用计算机视觉和机器学习使移动扫描更快更容易。两年前推出的Scan＆Go系统要求Sam's Club购物者在他们购买的商品上找到条形码，并使用Sam's Club移动应用程序进行扫描。该应用程序允许购物者将他们购买的商品放入购物车时进行购买，然后在应用中付款，而不是在结帐时排队。

麻省理工迷你猎豹机器人展示其360度后空翻据外媒报道，麻省理工学院公布了其迷你猎豹机器人的一段展示视频，据了解，该款机器人重量为20磅，能够以每小时5英里的速度行驶，并可以站立姿势执行360度后空翻，并在被踢倒在地之后迅速自行调整。除此之外，迷你猎豹机器人也非常容易修理，它的四条腿中每一条都由三个廉价的电动机提供动力。首席开发人员 Benjamin Katz 在一份新闻稿中称, 创造这款机器人很大程度因为可以轻易进行实验并且尝试大胆的实验，因为这款机器人非常坚固且不易被破坏（即使损坏，也可以简单且便宜地被修复）。（TechCrunch ）

日本创企Vaak利用人工智能技术帮助搜寻潜在扒手彭博社报道，来自日本的创业公司 Vaak 开发了一个用于寻找商店潜在扒手的人工智能软件。该软件利用商店内的安全摄像头所捕捉的内容自动搜寻具有坐立不安，烦躁以及其他潜在的可疑肢体语言的顾客。该软件算法通过智能手机应用程序分析安全摄像头所拍摄的内容，并通过智能软件警示营业员店内潜在的扒手。据悉，Vaak 已于去年测试阶段在横滨的一家便利商店抓住以名扒手，并在当时成为了头条新闻。

行业动态

商汤科技与香港中文大学达成合作近日，商汤科技与香港中文大学（港中大）工程学院签订合作协议，共同推动本地人工智能教育发展，双方将在未来三年，联手培育新一代人工智能人才，增进中学生对人工智能的知识及兴趣。根据协议，商汤科技将联同港中大举办国际性中学生人工智能交流展示活动，在活动过程中发掘表现优异的学生。另外，双方还会在教育领域积极合作，鼓励学生探索人工智能科技。

张业遂:全国人大常委会正调查论证人工智能立法 3月4日，十三届全国人大二次会议新闻发言人张业遂表示，一方面要大力促进人工智能技术的发展和应用，另一方面要加强前瞻性预防和约束引导，确保安全可控。全国人大常委会已将一些与人工智能密切相关的立法项目，如制定《数字安全法》、《个人信息保护法》和修改《科学技术进步法》等，列入本届五年的立法规划。同时把人工智能方面立法列入抓紧研究项目，围绕相关法律问题进行深入的调查论证，努力使人工智能创新发展，努力为人工智能的创新发展提供有力的法治保障。　

东南亚网约车巨头Grab联手金光置地合作开发智慧城市日前，东南亚乘车巨头Grab已与印度尼西亚房地产开发商金光置地签署合作协议，在雅加达郊区的智能城市项目中开展技术改造。 Grab在一份声明中称，它将在雅加达南部的BSD城区提供智能和清洁的移动解决方案，以支持其微型和小型企业的发展，并推动技术发展，以改变生活的各个方面。综合开发智能数字城市。 “智能城市需要能够改善生活质量和日常生活便利性的服务，BSD集成智能数字城市非常适合Grab试点并提供满足客户高期望的新服务，”Grab的印度尼西亚主席Ridzki Kramadibrata评价道。（techinasia）

美国乔治城大学宣布成立人工智能研究中心日前，美国乔治城大学获得来自开放紫衫项目5500万美元的赠款，将用于建立安全和新兴技术中心，以解决与人工智能和政策相关的项目，改名为CSET的项目位于乔治城大学沃尔什外交学院，未来还将利用该大学的安全政策网络为美国和国际政策制定者以及学术界提供无党派分析和建议。（campustechnology）

大公司新闻

苹果收购Lighthouse AI大量专利，或开发AI用户识别技术 3 月 5 日消息，苹果从一家已停产的家庭安全摄像机公司 Lighthouse AI 收购了大量专利，或将进一步开发其 AI 用户识别技术。据悉，苹果在 2018 年 12 月之前购买了这批专利组合，只不过官方的知识产权转让信息直到 2 月末才在美国专利商标局的数据库中显示。有些专利为标准安全类，但也有不少涉及深度传感技术，包括美国专利号 9965612 的「使用深度感应摄像机在弱光条件下捕捉视频图像的发光方法与系统」的专利等。（Appleinsider）

沃尔沃将在新加坡启动全尺寸自动驾驶巴士试运 3 月 5 日消息，沃尔沃将在新加坡启动全尺寸自动驾驶巴士试运。（彭博）

英国自动化机器人仓库发生火灾，机器人或成隐患据彭博社报道，英国在线超市 Ocado 的全自动仓库发生火灾，救援人员负责人 Neil Odin 表示，自动喷水灭火系统仅在火灾早期阶段起到作用，最终由于火势太大，灭火工作十分困难，消防员不得不在屋顶钻孔，从仓库上部攻入仓库，灭火总共动用了200名消防员。据悉，在火灾发生工厂，共有17堆板条箱及顶部网格，并由超过600个能在几秒钟内完成网购订单的机器人。自动化并不新鲜，但试想这场火灾发生在拥有超过10万台机器人运作的亚马逊全球集运中心，后果会有多可怕。

亚马逊与哈佛附属教学医院合作助推人工智能与医疗结合亚马逊周一表示，其AWS部门正与美国波士顿的哈佛附属教学医院Beth Israel Deaconess医疗中心合作，测试人工智能如何简化医疗保健。这是亚马逊和谷歌等强大科技公司深化其在美国3.5万亿美元医疗保健市场的影响力的又一新尝试。虽然科技行业对未来强大的计算工具能改善诊断和治疗抱有很高的期望，但Beth Israel Deaconess医疗中心与亚马逊公司合作的第一个项目不再是复杂的治疗方法，而是集中解决日常工作，如为患者安排合理有效的日程。（彭博社）

针对机器人和物联网应用，微软发布Windows Server IoT 2019 2019年2月，微软发布Windows Server IoT 2019。据了解，针对今年2月的更新，微软Windows IoT和网络项目管理总监David Lemson给出的解释是，“通过使用Windows Server IoT 2019，设备制造商可以构建服务器级IoT边缘设备，实现高容量存储和计算方案，并在云端和边缘之间无缝扩展。”

投融资

Kolmostar获1000万美元A轮融资，瞄准高精度、低功耗的GNSS定位 3月5日消息，Kolmostar（睦星科技）获1000万美元A轮融资，由ABI元实资本领投，峰瑞资本、钟鼎资本、Star VC、清控国创跟投。2019年，Kolmostar将推出其高精度GNSS定位解决方案。本轮融资将用于团队建设和产品落地，例如扩大中美两地研发团队，推出满足不同行业和不同应用需求的GNSS定位解决方案。Kolmostar成立于2016年，同年获峰瑞资本天使轮投资，是一家专注于研发低功耗(毫瓦级别)和高精度(厘米级别) 的GNSS定位算法解决方案的企业，为物联网设备、移动设备和自动驾驶汽车等提供定位能力。

TCL董事长李东生:计划未来三年在半导体、人工智能等领域投资800亿 3 月 5 日消息，在十三届全国人大二次会议首场“代表通道”上，TCL集团股份有限公司董事长李东生表示，计划未来三年在半导体、人工智能、大数据和智能制造领域投资800亿。

研究与技术

谷歌AI开源与DeepMind及ETH合著「通过可达性实现对情节的好奇心」论文代码谷歌AI今日开源此前与DeepMind及苏黎世联邦理工学院合著论文“通过可达性实现对情节的好奇心”（Episodic Curiosity through Reachability）代码。

谷歌开源大型有效训练深度神经网络库GPipe 谷歌的人工智能研究部门今日开源GPipe，这是一个用于“有效”训练深度神经网络（在神经元之后建模的分层函数）的文库，它是用于序列建模的TensorFlow框架，且适用于由多个连续层组成的任何网络，谷歌人工智能软件工程师Yanping Huang在博客文章中补充道，该开源文库同时还允许研究人员“轻松”地扩展性能。论文中称，“深度神经网络（DNN）已经推进了许多机器学习任务，包括语音识别，视觉识别和语言处理。更大的DNN模型带来更好的任务表现，而视觉识别任务的过去进展也显示出模型大小和分类准确性之间的强相关性，“他补充说。 “在GPipe中我们展示了使用管道并行性来扩展DNN训练以克服这一限制。”

DeepMind 实现不依靠地图的情况下分辨谷歌街景 DeepMind近日发表论文，称他们的智能体能够分辨谷歌街景，在不依靠地图的情况下找到目标点。以下是论文摘要：导航和理解现实世界仍然是机器学习的关键挑战，并在语言基础，规划，导航和计算机视觉等领域激发了大量的研究成果。我们提出了一项指令跟踪任务，该任务需要以上所有内容，并将模拟环境的实用性与模糊，嘈杂的现实世界数据的挑战相结合。 StreetNav构建于Google街景之上，提供代表真实场所的视觉准确环境。智能体会获得驾驶指令，他们必须学习解释这些指令才能在此环境中成功导航。由于配备驾驶指令的人可以在以前看不见的城市轻松导航，我们设置了一个高标准，并测试我们训练有素的智能体的类似认知能力。尽管深度强化学习（RL）方法通常仅在紧跟训练分布的数据上进行评估，但我们的数据集扩展到多个城市并且具有干净的训练/测试分离。这允许彻底测试泛化能力。本文介绍了StreetNav环境和任务，一组建立强基线的新模型，以及任务和训练有素的代理的分析。

OpenAI 发布强化学习智能体的大型多智能体游戏环境 Neural MMOs 机器之心获悉，OpenaAI 于今日发布了一个大型神经多人在线游戏（Neural MMOs) - 一个强化学习智能体的大型多智能体游戏环境。我们的平台在持久性和开放式任务中支持大量可变数量的代理。包含许多药剂和物种可以带来更好的探索，不同的利基形成和更高的整体能力。OpenAI 表示，“我们需要创建具有高复杂性上限的开放式任务：当前环境要么复杂，要么过于狭窄或开放式但过于简单。诸如持久性和大规模人口规模等属性是关键，但我们还需要更多的基准环境，以便在存在大量人口规模和持久性的情况下量化学习进度。大型多人在线游戏（MMOs）的游戏类型模拟了在持续和广泛环境中竞争的可变数量玩家的大型生态系统。”

谷歌大脑联合UIUC新论文 Model-Based Reinforcement Learning for Atari 近日谷歌大脑联合UIUC的研究员发表了一篇论文：Model-Based Reinforcement Learning for Atari，以下是论文摘要：无模型强化学习（RL）可用于学习复杂任务的有效策略，例如Atari游戏，甚至可以从图像观察中学习。然而，这通常需要非常大量的交互 - 事实上，实际上比人类学习相同游戏需要更多。人们如何快速学习？部分答案可能是人们可以了解游戏的运作方式，并预测哪些行动将产生理想的结果。在本文中，我们将探讨视频预测模型如何能够类似地使智能体能够解决比无模型方法更少数量级的Atari游戏。我们描述了模拟策略学习（SimPLe），这是一种基于视频预测模型的完整的基于模型的深度RL算法，并提供了几种模型体系结构的比较，包括在我们的设置中产生最佳结果的新颖体系结构。我们的实验在一系列Atari游戏中评估SimPLe，并且在智能体和环境之间仅有100K交互（400K帧），从而获得有竞争力的结果，这相当于大约两小时的实时游戏。

最新政策

澳洲证券和投资委员会将用AI监控误导性广告澳大利亚证券和投资委员会（ASIC）宣布计划使用人工智能技术来发现误导性的在线广告。据澳大利亚金融评论报道，该公司监管机构计划投资600万美元进行试验，以确定自动检测误导性互联网广告的方法。ASIC旨在使用AI监控内容，以使用特定的单词和回报率检测和标记广告，然后由组织进行调查。(thedrum)

重磅报告

Research and Market发布银行与人工智能流程优化相关主题报告今日，「调查与市场」网站发布一份名为「银行目前已经改进的70个以上的人工智能技术升级」的新研究报告。其中银行调查受访者分布于13个不同的业务领域（包括支付，监管，呼叫中心，交易柜台，IT和法律）中，共有104种不同的潜在解决方案中选择了这些流程。根据调查回复，这13个业务领域中除了一个之外的所有业务领域都有多个已使用AI升级的流程。该报告的作者评论说：「人工智能已经在多个部门与这些银行部署的广度令人惊讶。」「然而，更令人感叹的是人工智能渗透到这些部门的深度。例如，监管合规部门报告了使用AI的13个不同业务流程。法律部门报告了9个不同的流程。显然，大型银行都参与人工智能，这表明规模较小的机构及其解决方案提供商需要快速加强他们的技术储备并升级。」（globenewswire）

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