整理 | 小虎
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吴恩达联手网易，Deep Learning 课程入驻网易云课堂
8 月 29 日，吴恩达联合网易云课堂宣布，在国内正式发布 Deep Learning 微专业课程。即日起，国内用户可以通过网易云课堂免费学习完整的深度学习的课程内容。
深度学习的在线课程系列，是吴恩达的初创公司 Deeplearning.ai 计划推出的三个项目中的第一个，于 8 月 9 日在 Coursera 正式上线。「目前很多 Coursera 的服务器在国外，这可能会让很多人无法接触到，但我们正在寻求相应的解决方案。」上线当天，吴恩达在接受机器之心采访时表示，期待在未来将这些课程推广给更多国内学生
据介绍，此次引进国内的吴恩达 Deep Learning 微专业共有 5 门课程，包括神经网络和深度学习概述、神经网络参数调整及优化、如何搭建机器学习项目和卷积神经网络神经网络序列模型。此外，课程中还加入了吴恩达与 Geoffrey Hinton 等学者的访谈视频。
福特联手达美乐，试水无人车配送披萨服务
近日，福特宣布和披萨供应商达美乐（Domino）达成合作，计划于 9 月份在美国密歇根州通过自动驾驶汽车开展披萨外卖服务。
为了保证披萨在运送过程中保温，达美乐的合作伙伴 Roush 设计了无人驾驶外送的专用包装。顾客下单后，能够通过 GPS 追踪车辆的位置，当无人驾驶车到达目的地后，只需要输入唯一的外送码就可打开货箱。目前测试仍有驾驶员坐在车中，在必要的时候进行人为干预以保安全。
福特希望透过这次测试了解消费者对无人驾驶汽车配送外卖的接受度，测试反馈的信息将作为福特无人驾驶平台研发的重要参考指标。其无人驾驶和电动车部门副总裁 Sherif Marakby 表示，在汽车市场，任何研发过程都需要了解消费者的需求，福特会与更多了解市场的公司合作，推动无人驾驶技术发展的同时了解汽车厂商应该做什么。
台湾 AI 创企 Appier 获 3300 万美元 C 轮融资，专注数字广告领域
近日，台湾数字广告公司 Appier（沛星互动）获得 3300 万美元 C 轮融资，投资人包括日本软银、Line 和新加坡 EDBI 等。
Appier 于 2012 年成立于台北，公司通过人工智能技术和大数据分析，协助品牌和营销人员了解和分析使用者在手机、平板、个人电脑上的跨屏幕行为，进而精准地推送相关的广告。此外，Appier 还推出 Aixon 平台，旨在通过人工智能分析客户数据库中的应用和网站用户数据，辅助企业进行商业决策。
据悉，Appier 将利用这笔投资聘请新的团队成员，特别是在工程研究与技术开发领域的人才，以此扩大其在亚洲范围内的业务。
亚马逊 Alexa 支持多房音乐播放，可让 Echo 设备相互协调
近日，亚马逊宣布，即日起美国、英国和德国地区的客户可在他们的 Echo 设备上使用「多房」（multi-room）音乐同步功能。亚马逊表示，用户可以通过 Alexa 软件设定 Echo 群组后，只需对着手机说发布指令就能同步播放多个 Echo。
亚马逊还宣布将在明年发布 Alexa 语音服务的多房软件开发包。在未来，拥有三台 Echo 设备和两台独立 AVS 扬声器的消费者可以在五台装置上同步播放音乐。
此外，新的连接扬声器 API 将让人们使用 Alexa 设备在连接的扬声器系统上播放和控制多房间音频。亚马逊表示，目前已连接的扬声器厂商包括 Sonos、Bose、Sound United 和三星在内。
应用
你的短篇小说能成为流行读物吗？让AI算法告诉你
近期，迪士尼研究院与麻省大学波士顿分校的研究人员合作开发了一种技术，能够利用人工智能算法评估短篇故事流行程度。虽然目前这款 AI 程序还不能写出专业的文学评论，但能够预测哪些故事可能更被公众认可和欢迎。
这项工作的一大挑战在于缺少足够的可供 AI 训练的故事数据。研究人员找到一个窍门，发现 Quora 上的许多答案都是以故事的形式出现的，筛选过后就可以作为故事的数据源，而点赞数是流行程度的一个评价标准，也可以作为「叙述质量的体现」。
研究人员收集了大约 5.5 万条回答后，筛选出 2.8 万条短篇故事，平均每篇文章有 369 个单词。为了理解这些故事的复杂含义，研究小组开发出两种神经网络分析故事结构，一个用于分析故事局部的语义，另一个用于分析故事整体的结构。两个维度的数据都能够用于预测故事的相对流行度，其中分析整体结构的神经网络比专注于局部的神经网络准确率高出 18%，但都比单纯的语义分析效果好。
「这种预测将对故事的创作和阅读理解将产生一定的影响。」迪士尼研究院的 VP Markus Gross 说。或许在未来，导演可能会使用类似技术挑选优质的剧本，作家可能借此揣摩读者的心理需求，创造更易流行的作品。
利用深度学习算法，自动识别足球队员的分布阵列和防御策略
近日，迪士尼研究院和加州理工大学的研究团队开发出一种深度学习算法，可以自动分析足球比赛中队员的分布阵列和移动轨迹数据。
该团队研究员 Peter Carr 表示，利用深度学习可以使单一代理模仿学习扩展到多代理模仿，这使计算机能够更好地分析每个运动员在比赛中的表现，以及各队员之间是如何协作、如何转换角色。研究团队将算法用于欧洲职业足球比赛的 45 场比赛中，推断每个运动员的角色，发现结果超过了传统的模拟方式。
这项技术还可以用于机器人运动、无人车规划以及动物群体行为的分析。例如，研究人员还在「捕食者-猎物」模拟游戏中进行了实验。在这个游戏中，四个捕食者和一个猎物被放置在同一张网格上。捕食者必须在最短的时间内协调他们的行动，以捕获猎物。实验中，该算法很快就能表现得出十分专业。
研究团队还将论文提交到 8 月份的国际机器学习大会上。「这是第一次采用模仿学习的方式，在大范围内实现多代理系统的指令。」Peter Carr 表示。
用 AI 研究气候变迁，暂无法做到精确预测天气
劳伦斯伯克利国家实验室的一组团队正计划通过训练计算机来发现新的气候变迁模式，同时将深度学习技术应用于极端天气的分析，例如在未来几年飓风登录的频率和强度变化。
天气数据分析中，一个很大的挑战在于建立因果关系。该团队的负责人 Prabhat 介绍，计算机对气候的模拟基于过去数十年的气象数据资料，包括大气、陆地和海洋的变化。通过分析大量数据集来识别极端天气模式与视频数据中的语音检测相类似，解决这样的挑战需要更高的模式识别能力。目前，除了采用合适的框架外，团队正在积极使用深度学习解决这一挑战。
目前，计算机已经能够识别热带气旋、大气流以及天气锋面等气候模式。Prabhat 说：「在实践中，我们发现较之其他方法，使用深度学习得到的结果最为先进。比如，在气候模拟数据中，寻找热带气旋的准确率达到 95%。」
劳伦斯实验室的研究人员 William Drew Collins 表示，AI 系统对于下一代气候模型的研发至关重要，它可以整合复杂多样的气候现象来进行建模和预测，「我们需要一个建立模型的指导方向和基准判据，而机器学习无疑是最适合的工具。」
但到目前，团队还没有计划精确地预测天气情况。「这个一个很艰难的问题，」Prabhat 表示，「如果我之前没有遇到特定的情况，也没有相应的数据，AI 系统怎么能做出预测呢？」
观点
Mashable ：iPhone8 的人脸识别会带来一场个人隐私的灾难
苹果新一场发布会开幕在即，iPhone 8 搭载的面部识别技术也成为了一时讨论的热点。互联网科技媒体 Mashable 就此采访了七八位专家，他们认为面部识别会引起人们对隐私的担忧，同时也会降低设备的安全性。
文章称，iPhone8 带有的「静息解锁」（Resting unlock）功能意味着设备将保持在线，但它意味着设备会一直搜集用户信息。麻省理工网络政策研究项目的博士生 Jonathan Frankle 同意这一观点：「手机上的摄像头一直在线肯定会带来隐私问题。」同时，他指出亚马逊 Echo 也有类似隐患。
另一个问题是，人脸识别会被照片欺骗吗？文章指出，尽管研发此类技术的公司则信誓旦旦地表示将努力保护用户隐私，但实际上今年年初 Galaxy S8 的面部识别就被照片轻松骗过。在这方面，图像识别领域的专家 Adam Harvey 指出：「苹果可能会在 iPhone 8 上多管齐下，用面部识别、虹膜识别和瞳孔识别来增强安全性，也许它们还会加入眨眼探测等技术提升整体的准确性。」
尽管如此，还有一些细节问题值得关注。「整个面部识别的过程是否会记录下你的照片？或者说它只是记录下一些数值型的信息？」伯克利法律与技术中心首席执行官 Jim Dempsey 对此表示了担忧，「如果会记录，这些照片会存储在用户手机还是苹果或谷歌的云服务器中呢？这些细微的差别其实在隐私上却牵一发而动全身。」
图说
财富五百强企业如何投资科技公司？
根据 CB Insights 报告，在过去五年，五百强企业中非科技企业对科技公司的投资逐渐升温。这一比例在 2017 年达到了最高值，有 51% 的投资来自于非科技公司，高于 2014 年的 29%。这也意味着非科技公司的科技投资将首次超过科技公司。
从上图可以看出，财富 500 强中的非科技企业对科技初创项目的投资额，近些年也迎来迅猛增长，在 2013 到 2016 年间攀升了 149%。其中 2015 年为投资总额的最高值，233 笔投资总额达到了 137 亿美元。投资笔数则一直保持增长，CB Insights 预测，2017 年的投资笔数将达到 270 笔，但总金额将有所下降。
在财富 500 强中的非科技企业，高盛是最活跃的投资者，投资了包括 Uber、Spotify、Lyft 以及 Outcome Health 等公司。在 2016 年底，高盛还发布报告称，AI 将成为今年的投资热门主题，新一轮的热潮不仅包括技术驱动的科技股，还包括期待 AI 带来效率提升的银行、健康医疗等行业。这也意味着五百强企业对于科技行业将更加重视。
