【新聞摘要】人工智能界年度頂級會議AAAI2017於2月4日在美國舊金山舉行，會議圍繞人工智能的研究與發展，開展多場演講、課程講座、Workshop等活動，吸引了世界各地的人工智能精英參加。據不完全統計，本屆AAAI大會共發表639篇學術論文，其中，最佳論文來自斯坦福大學計算機科學系的Russell Stewart、Stefano Drmon，他們的論文《用物理和特定領域知識讓神經網絡進行不帶標簽的監督學習》，採用物理學領域的啟發進行AI研究，這一思路與最近圈內討論最多的AI研究趨勢不謀而合。
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  【小雲評論】作為全球范圍內人工智能領域水平最高的會議之一，AAAI會議到今年已經舉辦了31屆。在成立之初，AAAI組織的名字是“美國人工智能協會”,后改名為“人工智能促進協會”，充分體現了全球化和創新性的特點。今年大會注冊人數1692人，共收到2571篇論文投稿，均創歷史新高。在投稿論文中，機器學習、自然語言處理等方面成為熱門詞匯。本次會議中國和美國投稿分別佔31%和30%，居前兩名。美國參會者在博弈論、搜索、認知系統和視覺等領域發表了多篇文章，突出實時場景交互。中國專家在知識圖譜、機器翻譯和智能問答等領域進行了闡述，重點是對語言和語義的分析與處理。本次會議因與中國春節沖突，特地更改了日期。未來，AAAI將繼續成為人工智能領域各國前沿技術的舞台。

    【新聞摘要】Salesforce（客戶關系管理軟件服務提供商）最早將軟件帶入到SaaS時代，從最初的CRM行業新星，到現在，已經成為集SaaS、PaaS、大數據、人工智能於一體的綜合性營銷、銷售服務平台。2008年，在成立的第一個9年，Salesforce做出了一個關鍵決定，向平台化發展，建立客戶自行開發應用的Force.com平台，賦予其面向大中型客戶的能力，最終成長為CRM行業裡的巨無霸。2017年，又一個9年過去，Salesforce迎來了新的轉折點，最新推出了名為“愛因斯坦”的人工智能產品，全面向人工智能進軍，“愛因斯坦”將會被嵌入到商業業務內，自動挖掘相關商業信息，預測客戶行為，推薦下一步最優行動，最終幫助客戶提升銷售能力。
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  【小雲評論】Salesforce推行的軟件即服務的理念與實現方式，使之成為雲計算領域SaaS層面的領先企業。近年來，Oracle和SAP等傳統巨頭也逐漸採取雲計算的戰略，將自己的產品以在線服務化的形式呈現，對Salesforce構成了很大挑戰。在2016年底，Salesforce公司CEO Marc Benioff表示未來3-4年內爭取使公司的市值翻番，全面智能化是全球范圍內各領軍企業取得創新性增長的重要手段。阿裡雲在2016年8月推出了人工智能機器人ET，基於大數據和深度學習，在語音圖像識別、情感分析和智能交通領域構建核心應用。SAP的HANA雲平台推出了分析智能的產品，Oracle也推出了自適應智能應用，可見人工智能是在線軟件服務的兵家必爭之地。

    【新聞摘要】當地時間2月7日，美國肯塔基州第一大城市路易維爾宣布，在免費網絡服務IFTTT上發布空氣質量監測頻道。所有家中裝有智能家居數碼產品的市民，可把這些產品與該平台相連，獲取最新的空氣質量信息。例如，若市民發現家中的飛利浦Hue智能燈泡變成了紅光——這意味著空氣質量良，當天不宜出門。該服務的實現，是依靠IFTTT平台和物聯網設備自動傳遞監測空氣質量數據。IFTTT允許你創建“如果發生了 A，那麼就進行 B”風格的自動化。這被稱為物聯網設備、社交網絡和服務之間的“菜譜”。
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  【小雲評論】繼移動互聯網成為居民日常社交、消費和娛樂的普遍模式后，面向人與設備、設備與設備的物聯網已逐漸成為熱點。市場研究機構Juniper Research發布的最新數據顯示，物聯網連接設備的數量將在2020年達到385億。但是，前期的物聯網主要聚焦在工業生產領域，在智能家居和出行領域應用並未廣泛落地。此外，服務模式和應用模式也並不清晰明朗。IFTTT此次發布的服務，方式簡潔清晰，與人們日常生活緊密結合，是一個很好的切入點。下一步，在簡單的條件與結論模式基礎上，還應考慮融入人的判斷和選擇，形成人與物結合的閉環模式。

    【新聞摘要】2月6日，第51屆“超級碗”美國國家橄欖球聯盟冠軍總決賽在休斯敦落幕。新英格蘭愛國者隊在落后25分的情況下成功逆轉，最終以34比28戰勝亞特蘭大獵鷹隊。開賽之前，一個由Unanimous公司研制的人工智能平台已經精確地預測到了比賽的結果，它的比分預測正是34比28，愛國者隊贏得比賽。這一名叫Swarm AI的平台是一個結合了群集算法和人類輸入數據的預測引擎。軟件檢測群體的對話，搜集信息數據用於預測。本屆超級碗，Unanimous通過在40名橄欖球球迷間引起討論，在網上把這些人互聯起來，最終成功預測比分。
（新聞鏈接：http://mp.weixin.qq.com/s/SGyf6DczbKeEJdjJ_sjhNA）
  【小雲評論】人工智能的難點之一是如何在起始階段獲得寶貴的用戶數據，這也被稱為著名的“冷啟動”問題。作為廣泛採納了自然界群體效應的swarm算法，更依賴於參與人員群體的原始數據。除了算法本身，對樣本人員的選取、設計的問題以及如何調動他們的參與性，是獲得准確結果的關鍵。作為體育賽事，參與的人員背景相對集中、參與度較強。而對於其它更加廣泛的社會性議題，需要重點研究如何通過科學調查獲得更加准確和具有指導性的初始數據。

    【新聞摘要】針對無人駕駛汽車的立法與爭議正從美國蔓延到亞洲國家，2016年 8 月，新加坡道路交通管理局正式簽訂了無人出租車運行的協議，允許nuTonomy 開發的車輛在特定區域內運行。11月，韓國在新修訂的《韓國汽車管理法》中明確了自動駕駛車輛的運營細節。韓國還將成為亞洲最早撥款支持自動駕駛技術的國家之一：韓國國土交通部在2017年將為自主車輛基礎設施撥付279億韓元預算，同時在被稱為“韓國硅谷”的板橋市建立一座名為“k-city”的模擬城市，用以測試自動駕駛汽車。
（新聞鏈接：http://www.leiphone.com/news/201702/6WbcJN0LZEWEAOzh.html）
  【小雲評論】多年來，韓國在科技領域進行了大量投入。以2014年為例，韓國在科技領域的投資已佔其國民生產總值的4.29%，排在世界首位，2017年計劃達到5%。特別是在AlphaGo與李世石人機大戰之后，韓國政府加大了對人工智能等高科技產業的扶持力度。自動駕駛技術隨著終端設備、通信和人工智能的發展逐步深入。但與之相應的政策監管會是一個長期爭議性話題。由於駕駛過程中會遇到諸多突發問題，因此，在模擬環境中不僅要對現實場景進行模擬，還要聚焦可能出現的事故與爭端，形成針對性的法規與政策預案，才能推動此項技術最終落地普及。在中國，無人駕駛還應與城市化進程和環境保護、交通治理結合，充分探索通過無人駕駛提高軌道交通、公共交通運營效率以及城市規劃布局，增強工作居住地與交通樞紐之間的連接能力，以及交通擁擠狀況下的優化行駛，實現高密度人口環境下更快捷、環保地出行。

    【新聞摘要】為解決可再生能源的間歇性問題，英國電網運營商“國家電網”部署了“按需的解決方案”，即獎勵那些在收到通知后立即減少用電量的消費者以及要求那些具有存儲電力設備的消費者幫助分擔激增的需求。為了篩選最佳的電網參與者，電網運營商可以使用復雜的機器學習技術，模擬特定設備的行為以及電池存儲單元來審查智能電表和傳感器的數據。在英國和其他地區的多家人工智能研究機構和一些初創公司已經開始實踐開發此類系統，例如相對簡單的機器學習版本已經開始投入使用。
（新聞鏈接：http://www.leiphone.com/news/201702/0P4ad9UVedli2Nj1.html）
  【小雲評論】與今天業界流行的雲計算模式相比，能源界在早期就實現了能源供應系統的雲化工作，以統一資源池的方式對外提供服務，實現了消費場景的“即開即用”。但並未在此基礎上達到對資源的靈活彈性調撥。究其原因，在於消費者和提供者的交互方式還屬於傳統的周期性統計，節奏遠遠低於能源供應變化的頻率。這一改變的關鍵在於構建在線式的消費與供應渠道，使數據實時流轉於整個系統內。在此基礎上，通過良好的商務模式，促進消費者形成實時調整的習慣，使得能源得到最大程度的充分利用，實現消費者與能源供應商的雙贏。

    【新聞摘要】2月10日，NVIDIA（英偉達）公布了截至1月31日的2016財年第四財季財報，報告顯示，NVIDIA在第四季度營收為21.73億美元，去年同期為14.01億美元，同比增長55%，淨利潤6.55億美元，同比增長超過200%。其中，圖形處理單元業務營收增長57%，達到18.5億美元，佔其總體營收的3/4以上。另一業務增長比較迅速的是汽車業務，其營收增長37.6%，達到1.28億美元。這主要源於為特斯拉生產DRIVE PX 2無人駕駛系統。公司CEO黃仁勛在聲明中稱，“我們在創紀錄的一年中取得了很好的成績，所有業務持續強勁增長。我們的GPU計算平台正在人工智能、雲計算、游戲和自動駕駛領域快速展開應用。”
（新聞鏈接：http://www.donews.com/news/detail/1/2947358.html）
  【小雲評論】面向深度場景的算法復雜度日益增長，使得運算能力成為人工智能發展的關鍵。NVIDIA過去一年在傳統強項上保持了高速發展，並在新領域有實質性突破。在游戲領域，NVIDIA陸續發布了面向移動平台的新系列顯卡，保持了優勢地位。在GPU領域，由於近年來政府、科研機構和企業，特別是計算密集型數據中心的需求量提高，使得NVIDIA在該領域取得了主導權。由NVIDIA推出的GPU對深度學習的高效支持，獲得了業界的認可。此外，NVIDIA多年來在人工智能領域進行了大量投資，分別與特斯拉、奧迪進行了深度合作。由此可見，NVDIA的增長，來源於生態。生態中的贏者，不僅要做好自己的產品，還要助力合作伙伴做好他人的產品。

    【新聞摘要】美國法院要求谷歌按照搜索令要求，提交在美國境外保存的用戶電子郵件信息。與此形成對照的是，在之前的另外一起涉及到微軟公司的類似案件中，美國聯邦上訴法庭做出了截然相反的判決。位於美國費城的地方法官托馬斯·魯特在當地時間2月3日裁定，將電子郵件信息從國外的服務器傳回美國境內，以便FBI人員在本地審閱這些信息用於調查國內欺詐的行為並不屬於沒收。法官認為，在所要求的數據中，並沒有對賬戶持有人的“所有權利益”產生“沒有意義的干擾”，“雖然谷歌從國外的多個數據中心檢索電子數據有可能侵犯隱私，但實際侵犯隱私權的行為發生在美國本土”， 魯特寫道。谷歌在聲明中說：“該案件的法官偏離了之前的先例，谷歌計劃對裁決提出上訴”。
（新聞鏈接：http://venturebeat.com/2017/02/04/u-s-judge-rules-google-must-turn-over-foreign-emails/）
  【小雲評論】對電子信息，特別是電子郵件隱私保護問題的爭議由來已久。作為日常最頻繁使用的溝通方式之一，電子郵件包含了大量的、可追溯的個人與商業信息，並且通常具備跨國界的特點。因此，無論是法律界還是科技界，對問題的定位與性質看法不一。如美國紐約上訴法院在2016年7月裁定微軟無需轉交在愛爾蘭服務器上的電子郵件以調查毒品案件。對於該類案件，1986年通過的《存儲通信法案》明顯不夠符合當前需求。因此，有三個方面是近期亟需解決的重點：第一，知情權，特別是預先知情權。作為用戶、消費者，應當在使用前充分了解自己的數據未來可能會如何被服務提供商與司法領域使用。第二，盡快制定相應立法，符合當前實際業務場景，實現個人隱私性與社會安全性的均衡。第三，加大對信息泄露者的處罰力度，增強防控手段，充分保護個人隱私。

    【新聞摘要】微軟近日在GitHub上開源了“生物模型分析器”。這是一款能夠幫助生物學家模擬細胞互動和通信過程的基於雲的工具。生物模型分析器能夠創建計算機模型，讓研究人員將健康細胞的正常代謝過程與疾病發作時的異常代謝過程進行對比。使用計算機而非較為傳統的模型從事這項工作，將允許研究人員以更快的速度檢測比以前更多樣的可能情況。分析器還可以加速有關藥物間相互作用和抗藥性等領域的研究，並可能最終為患者提供更為個性化和有效的癌症治療方案。
（新聞鏈接：http://chuansong.me/n/1546517451727）
  【小雲評論】對生物細胞分析的難點在於數據量龐大、變化頻率快，需要有非常高效的計算與處理方式。此外，海量冷數據的備份與歸檔也是不得不考慮的成本因素。採用雲計算的方式，可靈活彈性地提供大規模計算存儲資源，以分布式的形式創建處理模型並快速生成處理結果。實際上，雲計算與生物領域的大規模結合實踐已有先例。在2016年，採用阿裡雲技術的全國首個國家基因庫開始運營，包含20PB生物基因數據。在雲計算提供充分的計算能力基礎上，未來將基於深度學習等方式對數據進行探索分析，加快更有效的診療方法與藥物研制的創新步伐。

    【新聞摘要】大多數聊天機器人初創公司專注於自動執行常見的業務任務，如共享文件和回答客戶問題，然而Demisto公司正在努力完成一個完全不同的目標：對黑客進行打擊。Demisto發布了其旗艦事件管理平台的新版本，旨在幫助安全人員更有效地應對其組織中的疑似違規。該服務的亮點是一個稱為DBot的會話式人工智能聊天機器人，可以在聊天群組或獨立窗口中運行，並為解決潛在威脅提供幫助。該服務的基石是一組連接器，用於從公司現有的安全基礎設施中收集數據。DBot可以實時評估信息，並且過濾掉重復條目，並在其算法遇到需要特別注意的異常時採取措施。指示器存儲庫是另一個亮點，該功能允許安全專業人員上傳有關某些惡意軟件或攻擊策略的信息，並讓代理尋找其組織的網絡中的潛在匹配。還可以將數據合並到知識庫，以優化現有的事件響應工作流程。Demisto新的2000萬美元融資將使它能夠擴展DBot的能力。這一輪投資是由佛羅裡達州低調的ClearSky基金領導的，也將使該創業公司擴大其營銷工作。
（新聞鏈接：http://siliconangle.com/blog/2017/02/09/demisto-raises-20m-bring-chatbots-cybersecurity-world/）
  【小雲評論】在傳統的信息安全，即保密性、真實性等要素的基礎上，互聯網時代還應突出一個新的命題--面向人與人之間基於協同機制的安全。這一命題的重要性在於新技術使溝通更頻繁、內容更豐富，專業知識與信息分散在多點，需要“一站式”的自動化工具平台進行整合與優化。因此，共享、協同以及在此基礎上的人工智能，是實現進一步安全的有效手段。Demisto的新型產品，為這一領域提供了良好的開端。在此基礎上，一個潛在的發展方向，是社會化安全協同，即通過信息的充分互聯互通，構建全局性的安全知識與信息平台，使“黑客”等安全隱患在廣域互聯網環境下不具備生存與發展的空間。