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Facebook推出新社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Tuned，專為情侶準備的私密空間。最新消息:Facebook推出了一款名為Tuned的新應(yīng)用程序，該應(yīng)用可以讓情侶相互發(fā)送信息、交換音樂、分享心情、分享日記、發(fā)送照片和語音備忘錄。而且可以在沒有Facebook個人資料的情況下使用，被定位為情侶聯(lián)系的“私人空間”。然而，它沒有端到端的加密，并且擁有與Facebook相同的隱私政策，因此Facebook可以收集人們的數(shù)據(jù)從而進行定向廣告投放。

“穿孔卡”DNA可能意味著更便宜的大容量數(shù)據(jù)存儲。伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校(University of Illinois at Urbana-Champaign)的編碼理論家奧吉卡·米倫科維奇(Olgica Milenkovic)表示:“在記錄成本、準確性和書寫速度方面，合成DNA是一個主要瓶頸。”她和她的同事提出了一種新的解決方案：用“刻痕”模式標記現(xiàn)有的DNA分子來編碼數(shù)據(jù)，而不是從頭開始自定義合成DNA。不過，目前DNA數(shù)據(jù)存儲的最大問題不是密度，而是成本。

水下望遠鏡穿透地球掃視天空，中微子探測器將成搜索宇宙新雷達?！芭c宇宙射線不同，中微子不受星系間空間磁場的偏轉(zhuǎn)，這使它們成為獨特的信使，”德國電子同步加速器(DESY)研究中心的中微子天體物理學(xué)家沃爾特·溫特(Walter Winter)說，“它們與電磁輻射和引力波等其他信息來源是互補的”。法國的這一項目計劃于2024年完工，屆時將探測到宇宙射線與地球大氣層相互作用時產(chǎn)生的低能中微子。

谷歌新研究：語音自動補齊功能可掩蓋視頻通話中的小故障。一種模仿單個講話者說話方式的人工智能可以用生成的語音片段填補小的空白，從而消除這些缺陷。該技術(shù)由谷歌的一個團隊開發(fā)，目前正用于谷歌的視頻通話應(yīng)用Duo。語音生成:為了解決這個問題，谷歌團隊構(gòu)建了一個由DeepMind開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以從文本生成真實的語音。

即使有海量數(shù)據(jù)，人工智能也無法預(yù)測一個孩子的生活將會怎樣。數(shù)百名研究人員試圖利用歷時15年的數(shù)據(jù)預(yù)測兒童和家庭的結(jié)局。研究人員使用了一項歷時15年的社會學(xué)研究數(shù)據(jù)，該研究名為《脆弱的家庭與兒童健康研究》(Fragile Families and Child study)，由普林斯頓大學(xué)社會學(xué)和公共事務(wù)教授薩拉·麥克拉納漢(Sara McLanahan)牽頭。例如，一些研究人員指出，為社會學(xué)研究而收集的數(shù)據(jù)與通常在決策過程中分析的數(shù)據(jù)不同。

谷歌AI博客：人工智能通過觀察狗來教機器人如何移動。谷歌AI博客本周發(fā)表了一篇文章，其研究人員開發(fā)出一種人工智能系統(tǒng)，可以從動物的動作中學(xué)習(xí)，從而賦予機器人更大的靈活性。研究人員認為他們的方法可以促進機器人的發(fā)展，這些機器人可以完成現(xiàn)實世界中的任務(wù)，比如在多層倉庫和配送中心之間運輸物品。當將該策略部署到一個真實的機器人上時，研究人員刪除了編碼器，并搜索出一組允許機器人成功執(zhí)行技能的變量。

“移情”機器人：當機器人展現(xiàn)出脆弱的一面后，人類的溝通會更好。Sarah Sebo說，“雖然其他工作都集中在如何讓機器人更容易地融入團隊,但我們更專注于機器人如何積極塑造人們相互之間的反應(yīng)方式” 。在一些小組中，機器人被設(shè)定成“有弱點的機器人”。耶魯大學(xué)博士、該研究的合著者瑪格麗特·特雷赫爾(Margaret Traeger)建議，開發(fā)在線機器人和實體機器人的科學(xué)家應(yīng)該在設(shè)計過程中考慮它們的發(fā)明對人類互動的影響。

谷歌正使得開發(fā)量子機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序變得更加容易。TensorFlow Quantum也將對量子機器學(xué)習(xí)進行同樣的設(shè)置。TensorFlow Quantum將允許用戶編寫Quantum應(yīng)用程序，而不會被它們所運行的硬件的細節(jié)所困擾。由于自然現(xiàn)象遵循量子規(guī)則，Mohseni認為，如果機器學(xué)習(xí)模型要準確地反映世界，它們也需要是量子的?？偛课挥诓涣蓄嵏鐐惐葋喪〉牧孔佑嬎愎綝-Wave Systems上個月也發(fā)布了用于量子應(yīng)用程序開發(fā)的新版Leap軟件。

DeepMind的人工智能現(xiàn)在可以玩全部57款雅達利游戲，但它還不夠萬能。由DeepMind開發(fā)的Agent57使用相同的深度強化學(xué)習(xí)算法，即使在以前的人工智能難以應(yīng)付的游戲中，也能達到超人的水平。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，Agent57整合了DeepMind對其Deep-Q網(wǎng)絡(luò)所做的多項改進，這款A(yù)I在2012年首次擊敗了幾款雅達利游戲，包括一種記憶形式，它可以根據(jù)之前在游戲中看到的東西做出決定，以及獎勵系統(tǒng)，鼓勵A(yù)I在確定戰(zhàn)略之前更充分地探索自己的選擇。

谷歌使用人工智能設(shè)計可加速人工智能發(fā)展的芯片。3D俄羅斯方塊：芯片擺放，也稱芯片層規(guī)劃，是一個復(fù)雜的三維設(shè)計問題。近年來，一些優(yōu)化芯片層規(guī)劃的算法試圖加快設(shè)計過程，但它們在跨多個目標(包括芯片的功耗、計算性能和面積)的優(yōu)化能力方面受到了限制。該算法有望加速芯片設(shè)計過程，并產(chǎn)生新一代改進的架構(gòu)，從而加速人工智能的發(fā)展。

英特爾新型計算機芯片可模仿人類嗅覺。因為嗅覺系統(tǒng)非常高效，而且我們對它們的了解也非常透徹，所以嗅覺系統(tǒng)是神經(jīng)形態(tài)芯片的重要起點。當他們使用現(xiàn)有的10個“氣味”數(shù)據(jù)集在芯片上訓(xùn)練算法時——這些數(shù)據(jù)集的特征是他們從72個不同的化學(xué)傳感器中測量出來的——它能夠在比傳統(tǒng)芯片少得多的訓(xùn)練樣本的情況下準確地分辨出這些氣味。接下來，研究小組計劃改進其神經(jīng)形態(tài)芯片的設(shè)計，并將其應(yīng)用于大腦除嗅覺之外的其他功能。

混合人工智能模型讓AI像孩子一樣思考世界物理。失敗:由哈佛大學(xué)、DeepMind和MIT-IBM沃森人工智能實驗室的研究人員創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集旨在幫助評估人工智能系統(tǒng)的推理能力。新舊結(jié)合:該團隊隨后嘗試了一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)和符號邏輯的新人工智能系統(tǒng)。這個復(fù)合系統(tǒng)被稱為神經(jīng)符號模型，它利用了這兩方面:一方面使用一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別物體的顏色、形狀和材料;另一方面使用一個符號系統(tǒng)來理解物體運動的物理性質(zhì)和它們之間的因果關(guān)系。

無人駕駛船：高科技“幽靈船”借力AI，沒有水手亦可起航。近岸海洋調(diào)查和檢查工作目前由船員船只進行，小到小船，大到250英尺以上的船只。在陸地上的控制站(無論是在英格蘭的漢普郡還是在奧斯汀)的專業(yè)水手將24/7全天候地監(jiān)督這些船只，使它們更像遠程駕駛的無人駕駛飛行器，而不是真正的自動駕駛船只——但仍然比完全載人的船只參與人數(shù)少得多。該組織認為，該艦隊的船舶是“受監(jiān)督的自動化”船舶，而不是完全獨立的船舶。

人工智能專家之間針鋒相對，凸顯AI未來發(fā)展的分歧與不確定性。盡管近年來，由于深度學(xué)習(xí)，人工智能出現(xiàn)了令人難以置信的飛躍，但今天的人工智能仍然很狹隘:它在面對攻擊時很脆弱，不能泛化以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境，而且充滿偏見。在去年出版的《重啟人工智能》(Rebooting AI)一書中，他認為人工智能的缺陷是這種技術(shù)固有的。因此，他認為，研究人員必須超越深度學(xué)習(xí)的范疇，將其與經(jīng)典人工智能系統(tǒng)結(jié)合起來。

科學(xué)家開發(fā)出可以將大腦活動轉(zhuǎn)化為文本的人工智能。讀心術(shù)離現(xiàn)實又近了一步:科學(xué)家已經(jīng)開發(fā)出可以將大腦活動轉(zhuǎn)化為文本的人工智能。然后，這些數(shù)據(jù)被輸入一個機器學(xué)習(xí)算法，這是一種人工智能系統(tǒng)，可以將每個口語句子的大腦活動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一串數(shù)字。Makin說:“如果你試圖跳出(使用的50個句子)這個范圍，解碼就會變得更糟?！彼a充說，這套系統(tǒng)可能需要結(jié)合學(xué)習(xí)特定的句子、從大腦活動中識別單詞以及識別英語中的一般模式。

科學(xué)家發(fā)現(xiàn)以有毒塑料為食的細菌。這種細菌是在一個傾倒塑料的垃圾場發(fā)現(xiàn)的，它是已知的第一個攻擊聚氨酯的細菌。德國萊比錫亥姆霍茲環(huán)境研究中心的Hermann Heipieper是該研究小組的成員之一，他說:“這些發(fā)現(xiàn)代表著在能夠重復(fù)利用難以回收的聚氨酯產(chǎn)品方面邁出了重要的一步?！彼f，這種細菌可能需要10年的時間才能大規(guī)模使用，與此同時，減少塑料的使用和減少塑料在環(huán)境中的使用量是至關(guān)重要的，因為塑料很難回收利用。

人工智能助力醫(yī)學(xué)血液檢測，可篩查63%的1期胰腺癌及其他50種癌癥。結(jié)果顯示，只有不到1%的非癌癥患者被系統(tǒng)錯誤地識別為患有癌癥。在識別癌癥患者時，研究小組發(fā)現(xiàn)，在50多種不同類型的癌癥中，系統(tǒng)正確檢測出該疾病的幾率為44%——盡管研究小組強調(diào)，如果該測試用于篩查普通人群，而不是已知患有癌癥的人群，這個數(shù)字可能會有所不同?？偟膩碚f，在I期癌癥患者中，有18%的人能正確檢測出癌癥，而在IV期癌癥患者中，這一比例為93%。

人工智能放射科醫(yī)生的興起。設(shè)計人工智能程序的眾多研究人員、初創(chuàng)公司和掃描儀制造商希望，人工智能能夠提高診斷的準確性和及時性，在缺乏放射科醫(yī)生的發(fā)展中國家和偏遠地區(qū)提供更好的治療，揭示生物學(xué)和疾病之間的新聯(lián)系，甚至有助于預(yù)測一個人的死亡時間?！叭斯ぶ悄懿粫〈派淇漆t(yī)生，但使用人工智能的放射科醫(yī)生會取代不使用人工智能的放射科醫(yī)生，”斯坦福大學(xué)放射科醫(yī)生柯蒂斯·蘭羅茲(Curtis Langlotz)表示。

攝像機的新用途：用科技共同保護野生動物和人類的安全。遠距離測量動物的心率和呼吸頻率可以保證動物和人類的安全。但這一評論讓查爾想到:許多動物確實會咬人，這就是為什么研究人員和獸醫(yī)經(jīng)常在記錄動物的生命體征之前要誘捕或麻醉它們。查爾聯(lián)系動物園管理員了解到，對動物進行基本的健康檢查——通過捕獲和控制或者用麻醉槍射擊——確實會對動物導(dǎo)致壓力甚至傷害，這“實際上是相當大的事情”。