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---編?者?按---  本周熱點科技事件,是阿裡雲“ET”採用分布式爬虫收集全球海量互聯網信息,利用文本挖掘和語義分析解析新聞關鍵詞,使用深度神經網絡將新聞分類,匯總而選擇最新鮮的科技信息。點擊收聽人工智能·語音版
  編輯制作:人民網研究院 內容提供:阿裡雲研究中心
 

1、《MIT科技評論》雜志公布2017年度全球十大突破技術


《MIT科技評論》雜志公布2017年度全球十大突破技術

    【新聞摘要】美國權威雜志《MIT科技評論》(英譯:MIT Technology Review 中譯:麻省理工科技評論) 公布了2017年度全球十大突破技術,這十大技術有一個基本的標准,那就是“該項技術已經達到一個裡程碑式的階段或即將到達這一階段”。今年的十大技術突破分別是:強化學習、360°自拍、自動駕駛貨車、刷臉支付、基因療法2.0 、細胞圖譜、太陽能熱光伏電池、實用型量子計算機、治愈癱瘓、僵尸物聯網。與2016年的十大突破相比,今年人工智能相關技術明顯增多,有強化學習、自動駕駛貨車和刷臉支付這三大項。
(新聞鏈接:http://www.leiphone.com/news/201702/ZK3lEqV8gJsNFHgi.html?vt=4)

  【小雲評論】《MIT科技評論》發布權威榜單已超過16年,上榜技術有的在現實中得以應用,有的尚需時日。在2017年的評選中,阿裡巴巴“強化學習”和“刷臉支付”兩大技術上榜。相對於谷歌,阿裡巴巴對“強化學習”領域的技術投入,更為關注商業應用和技術輸出。比如,“強化學習”技術在阿裡雙11推薦場景中的應用,將手機用戶點擊率提升了10-20%。這一技術正在通過阿裡雲ET輸出,幫助杭州市管理城市交通,並成功在一些路段提升了11%的車輛通行速度。全球最大的光伏制造商協鑫,採用ET技術將生產線良品率提升了1%,每年節省成本上億元。廣州白雲機場則希望利用這項技術管理上千架飛機。

 

2、亞馬遜雲停擺4小時震動硅谷 我們賴以生存的互聯網有多脆弱?


亞馬遜雲停擺4小時震動硅谷 我們賴以生存的互聯網有多脆弱?

    【新聞摘要】美國時間2月28日上午9:54分,由於亞馬遜AWS弗吉尼亞州數據中心出現故障,使得其雲服務S3出現了較高的錯誤率,直接影響到成千上萬個在線服務。S3是亞馬遜提供的一款明星級的存儲桶產品,可用於圖片及網頁上其他項目的保存備份,同時可以在服務器和靜態網站裡共享文檔。由其引發的故障,迅速在美國各類新聞網站、應用程序和智能硬件公司爆發。網頁、電郵中的圖像和附件看不到、各種APP數據上傳受阻、智能硬件因為無法調取提供服務所需的數據瞬間倒退成老式電器等等,美國時間2月28日下午14:08分,亞馬遜宣布S3已恢復正常,此次故障持續時間超過4個小時。S3的故障讓很多人恍然大悟,自己的整個生活已經被搬上了雲端。一家雲計算服務商的停擺,甚至有足夠的力量中斷互聯網世界的運行。
(新聞鏈接:http://36kr.com/p/5065469.html)

  【小雲評論】過去30年,在互聯網技術上的一次次突破,把現代社會推入到互聯網的天下,而因為互聯網幾乎“無處不在”,其對人類現代生活中的重要性被理所當然地“忽視”。雲計算作為互聯網的底層共性技術,如同空氣一般寶貴,隻有在缺氧的時候才深有感觸。雲計算是一種創新的、超大規模的、通用的計算資源提供模式,對技術、系統和流程設計都有較高和復雜的要求。亞馬遜雲的停擺告訴我們,雲計算的發展依然任重道遠,發展過程中的每一個“錯誤”,也在推動這項技術的進一步完善﹔其對互聯網世界的影響之廣泛,也証明有越來越多的企業選擇把業務放在雲上,公有雲是不可避免的發展趨勢,即便在技術完善的過程中,會出現混合雲、自建等不同的模式。

 

3、亞馬遜AWS正在調查S3故障


亞馬遜AWS正在調查S3故障

    【新聞摘要】亞馬遜AWS於美國時間2月28日証實,其正在研究北弗吉尼亞州主要us-east-1地區數據中心廣泛使用的S3存儲服務的故障問題。目前已確認此問題已間接影響了Adobe的服務,亞馬遜大量的客戶受到影響。蘋果公司承認其App Store,包括蘋果音樂、FaceTime、iCloud服務、iTunes、照片和其他服務出現了一些問題,但目前尚不清楚這些問題是否歸咎於S3的故障。亞馬遜本身似乎也面臨技術問題。不幸的是,它直接導致AWS顯示錯誤的能力受到了限制。
(新聞鏈接:http://venturebeat.com/2017/02/28/aws-is-investigating-s3-issues-affecting-quora-slack-trello/)

  【小雲評論】從近期亞馬遜網站服務(AWS)S3事件到百度移動端無法搜索事件裡,我們看看能吸收哪些經驗吧。AWS的故障報告表示,S3在調試一個計費相關問題,在刪除服務器時誤操作導致刪除了其他不該刪除的子系統。而百度移動端遇到的問題是軟件更新中存在BUG(漏洞),導致服務器停止服務。其實在當下互聯網時代中,更新、刪除等軟件迭代操作是不可避免的,APP有時一天做多次更新。關鍵在於如何能將客戶的損失降到最小。有人給AWS出主意建議用多地災備,不失為一種既不降低性能,又提高用戶體驗的方式方法,但坦白講成本也不低,一時半會兒也來不及。另外一種改進措施就像AWS現在的做法,是不能讓服務節點摘除速度過快,這種方法在現階段確實是最行之有效的方法之一。

 

4、基礎架構即服務雲安全即將開啟新的篇章


基礎架構即服務雲安全即將開啟新的篇章

    【新聞摘要】Gartner調查預測,95%的雲上安全故障都是由於租戶造成的,並指出了基礎架構即服務的責任共擔模型﹔威脅包括Github上大概有10000個AWS安全訪問密鑰和憑証信息﹔並且指出了基礎架構即服務客戶安全的最佳實踐:認証、未授權訪問限制、持續安全監控、審計﹔目前AWS在身份識別和訪問管理方面下了很大的力量,AWS每次的身份識別和訪問管理發展都是為了解決一系列的問題﹔1.認証:當你的企業中含有敏感信息的情況下,多重身份認証是控制的一種有效手段。2.無限制訪問:更多的暴露在公網環境,造成各種攻擊的威脅,包括拒絕服務,中間人共計,SQL注入等等。3.非活動帳戶:非活動和未使用的帳戶給基礎架構即服務的環境帶來風險。4.安全監控:將計算遷移到雲的最大的恐懼之一是失去可見性和取証。但是在實際使用中,安全監控是最復雜和最為安全可靠的。
(新聞鏈接:http://www.darkreading.com/cloud/iaas-the-next-chapter-in-cloud-security/a/d-id/1328202)

  【小雲評論】該文章一上來就指出,採用基礎架構即服務的組織必須通過使用責任共擔模型來更新其安全方法。要知道,雲上的安全從來不是隻有雲服務提供商一家的責任,雲上的租戶也需要承擔相應的責權利。首先我們再來贅述一下什麼是責任共擔模型,如果把資源分為6類,包括物理服務器、網絡、虛擬化、操作系統(泛指虛擬服務器上的OS)、應用、數據,如果你自建IDC,客戶需要自行承擔這六項的內容﹔如果是基礎架構即服務,客戶需要承擔操作系統、應用、數據相關的安全責任,其他則由雲服務廠商提供安全責任﹔如果是平台即服務,客戶需要承擔應用、數據的安全責任,其他由平台廠商安全責任﹔以此類推到軟件即服務,用戶隻需要承擔數據的安全。這個模型對於公共雲而言是賴以生存的基石,目前看3A(AWS、Azure、Aliyun)等廠商都是以此為基准而部署安全措施的。

 

5、波士頓動力正式推出輪腿式機器人Handle


波士頓動力正式推出輪腿式機器人Handle

    【新聞摘要】2016年,Boston Dynamics公司對Atlas機器人進行了大規模升級,瞬間將機器人發展帶到了一個前所未有的新高度。Atlas機器人可以自主穩定站立、戶外行走和搬運盒子,是世界上最先進的擬人機器人之一。不過現在,Boston Dynamics公司再次推出了一款全新機器人——Handle,機器人發展又來到了一個前所未有的新高度。Handle 機器人能夠載重、下蹲和跨越障礙物,比上一款 Atlas 機器人更為先進。單次充電后可以行駛24公裡范圍,這大大超過了傳統雙足機器人的運動范圍。由於採用了輪子作為動力驅動,可以提升行駛自由度,相比於之前其他四足和兩足機器人,Handle的復雜度也大幅下降。
(新聞鏈接:http://www.leiphone.com/news/201702/9YD2hKZbL37q4WHk.html)

  【小雲評論】在AI誕生之際,機器人就被列入其目標領域,仿生學也成為重要發展方向。促進機器人技術長期發展的重要動力之一是在一些人類無法適應的危險和惡劣環境下,機器人能夠代替人類獨立自主完成指定的任務。因此機器人自主運動時間、范圍和自由度決定了機器人能適應的環境和能替代人類解決任務的能力。雖然,當前機器人發展到了一個前所未有的新高度,但是離商業化的應用還有一定距離。相反,在此大數據催發的人工智能大潮中,對原有機械裝備進行智能化和自主化升級,要比類人機器人更高效。讓我們也期待類人機器人獲得更大的突破,為人類的發展做出貢獻。

 

6、谷歌發布“tf.Transform”簡化機器學習數據預處理過程


谷歌發布“tf.Transform”簡化機器學習數據預處理過程

    【新聞摘要】在實際的機器學習開發中,開發者通常需要對數據集進行大量耗時費力的預處理過程,以適應各種不同標准的機器學習模型。實際上,數據的預處理已經成為了機器學習開發中無法回避的一個難題。針對這一難題,谷歌正式發布了一個基於TensorFlow的全新功能組件——tf.Transform。它允許用戶在大規模數據處理框架中定義預處理流水線,同時用戶還可以將這些流水線導出,並將其作為TensorFlow計算圖(TensorFlow graph)的一部分。用戶可以通過組合Python函數來定義該流水線,然后在Apache Beam框架下通過 tf.Transform 執行。
(新聞鏈接:http://www.leiphone.com/news/201702/Yi4oU1mSwKLc8Rad.html)

  【小雲評論】從大數據時代開啟,到今天機器學習為核心的人工智能爆發,入門者第一印象都是聚焦到業務模型以及組成模型背后的各種算法原理上。事實上,在整個業務場景建模過程中,最容易忽視卻佔有舉足輕重作用的是對數據的清洗和預處理過程:把雜亂的數據清洗干淨,讓業務模型能夠輸入高質量的數據源,產生高價值的洞察和知識。特別是面對海量的復雜數據時,選擇合適的方式和工具來進行數據預處理,真正起到事半功倍的效果。谷歌針對數據預處理過程提供的新功能組件,實現對機器學習整個流程的工具和平台支持,對開發人員展示了更高的友好性。

 

7、從Nuix黑客行為調查報告看企業安全的防御方案投資


從Nuix黑客行為調查報告看企業安全的防御方案投資

    【新聞摘要】Nuix在2016BlackHat(世界黑帽技術大會)和DEFCON(黑客大會)上發布報告,對滲透測試人員(模擬黑客)的攻擊方法、偏好選擇的漏洞進行調查,反過來幫助企業“站在黑客的角度想問題”,決定哪種防御方式最有效。(1)在入侵系統時,黑客們最為偏好的方法為直接服務器攻擊(43%),其后為釣魚攻擊(40%)。引導與水坑攻擊則分別得到了黑客人員9%的支持率﹔(2)四分之三的受訪者宣稱他們能夠在12小時內成功完成目標入侵, 其中28%需要6到12小時,而高達43%的受訪者表示完全能夠在6小時之內找到入侵途徑﹔(3)入侵檢測/預防系統以及端點安全解決方案成為受訪黑客眼中最大的挑戰所在(分別佔比29%與23%),防火牆佔比為10%,而反病毒軟件則佔比2%。
(新聞鏈接:https://www.nuix.com/download/White paper - The Black Report)

  【小雲評論】那麼問題來了,什麼是黑客呢?其實大家傳統意義上都以為,在某個封閉的空間裡,穿著帽衫,面對著顯示器,敲擊著機械鍵盤,旁邊擺著飲料和外賣,這是黑客麼?答案未必如此,這是部分電影給大家帶來的黑客的感覺。實際上文章裡更多的不是想探究什麼是滲透測試者,而是想從他們的角度看問題,到底哪些方面更值得企業進行安全防御投資呢?“攻擊者”認為,企業應當在入侵檢測/入侵防護系統、數據衛生/信息治理解決方案以及滲透測試領域著重進行投資。如果給黑客機會,讓他們與公司的安全負責人進行溝通,這些滲透測試者希望對企業進行員工培訓、找到合適的人才進行測試,並選擇保護用戶的技術解決方案。滲透測試者們給企業決策層提供的建議和意見是:請認真對待安全事務,加大投資並允許安全專業人員全權處理這方面工作。

 

8、Facebook將反饋融入AI系統 視覺障礙者也能“讀懂”照片


Facebook將反饋融入AI系統 視覺障礙者也能“讀懂”照片

    【新聞摘要】對有視覺障礙的人來說,他們注定很難參與圍繞圖片展開的交流。為了讓更多的人參與圖片社交,Facebook推出了AAT技術,希望屏幕閱讀器用戶也能夠理解新聞推送中大部分圖像的內容(有望很快覆蓋所有圖像!)。AAT項目通過尋求更佳的算法,針對照片得出有用和准確的描述,這種方法不會受限於用戶的知識面,可以在更大范圍進行擴展。管理員可以輕鬆把網頁的圖像更換為alt-text,並且採用W3C可訪問性標准,當用戶把屏幕閱讀器軟件的光標移動到任一圖像上,軟件都能對圖像進行識別和朗讀。
(新聞鏈接:http://www.leiphone.com/news/201702/NoDq14qjDAP5XWou.html)

  【小雲評論】對於人工智能與人類的關系,一直有一個災難性的預測:人工智能技術會全面超越人類的智慧,甚至會反過來控制或毀滅人類。人工智能是不是威脅呢?從目前來看,人工智能展示了非凡的計算能力、海量數據洞察、認知和思考的能力。幫助有視力障礙人士分析Facebook消息流中的照片,並通過文本語音轉換引擎向他們進行描述,即使他們無法看到照片,機器可以扮演眼睛的角色。這不再是機器能力的展示,更多是魅力的釋放。至少在可見的未來,機器不僅僅幫助人類,甚至可以賦予人類超能力,幫助人類完成許多突破智力和體力極限的壯舉。

 

9、智能路燈 不僅能疏散交通還可定位槍聲


智能路燈 不僅能疏散交通還可定位槍聲

    【新聞摘要】美國AT&T(美國電話電報公司)正在和通用公司合作,為現有的照明系統安裝智能傳感器節點。AT&T最初是在賭城拉斯維加斯舉辦的CES 2017上展示了它雄心勃勃的“智能城市”計劃,現在,該電信運營公司已經與通用公司簽署了一項協議,准備將當前CityIQ傳感器安裝到全美各地城市和市鎮的路燈上,首先從聖地亞哥開始。目標是不僅提供更多的智能照明,而且還能監測交通流量、停車位、空氣質量、天氣突發事件甚至槍聲。城市將能夠使用AT&T的M2X和Flow Designer開放平台進行交通監控、停車優化、槍聲檢測、空氣質量監測、天氣警報等服務。他們還將向公民、開發商、企業家和大學開放這個平台。
(新聞鏈接:http://www.leiphone.com/news/201702/pXlLTfzKYZbA27DL.html)

  【小雲評論】城市未來將決定人類未來,而智能決定著城市的未來。從數據中感知城市,用數據來決策城市的運行是智能城市良性循環的關鍵。萬物互聯技術的發展,豐富了智能路燈的功能,它不僅提供城市公共照明,配備的各種傳感器也使得路燈變成了智能城市的入口。而這些收集來的數據可以用於城市運行的方方面面,即便很多功能聽上去令人瞠目結舌、匪夷所思,未來卻可能要見怪不怪了。目前我國杭州的城市數據大腦項目,也是致力於通過數據對整個城市進行全局實時分析、自動調配公共資源、修正城市運行中的Bug,最終將進化成為能夠治理城市的超級人工智能。

 

10、摩根大通用AI輔助律師 36萬小時的人力工作縮至秒級


摩根大通用AI輔助律師 36萬小時的人力工作縮至秒級

    【新聞摘要】摩根大通開發了一款金融合同解析軟件COIN。這款軟件上線半年多,經測試,原先律師和貸款人員每年需要360000小時才能完成的工作,COIN隻需幾秒就能完成。而且,不僅錯誤率大大降低,它還不用放假。摩根大通最近為專門從事大數據、機器人和雲計算基礎設施的團隊設立了技術中心,以找到新的營收增長點,同時降低費用和風險。COIN只是這家美國最大銀行的技術化開端。AI已經在許多領域產生了深遠的影響,包括法律實踐。AI改變了合同、電子披露和綜合法律研究,同時,計算機的處理能力在不斷增加,表現出非凡智能行為。
(新聞鏈接:http://www.leiphone.com/news/201703/hoXTcl8r9iXV1MWy.html)

  【小雲評論】人工智能將替代律師服務?各種觀點並存。但目前我們看到的是:人工智能在法律行業的地位越來越重要,智能檢索系統如今可以比初級律師和律師助理做得更好,智能金融合同解析錯誤率大大降低等等,這也再一次驗証了人工智能未來最可能替代掉的是重復性高、規則相對標准化的工作機會。我國法律行業在人工智能的探索也緊隨其后。2016年10月15日雲棲大會開設的法律專場“雲棲法律之光——DT時代的雲數據丈量”主題活動上,互聯網訴訟服務平台公司“無訟”宣布國內首款法律機器人“法小淘”正式誕生,“法小淘”是“無訟”新推出的一款人工智能產品,能基於法律大數據實現智能案情分析和律師遴選。