卷首語

　　【新聞摘要】 最近DeepMind發布了AI能夠產生類似動物網格細胞功能走迷宮的研究成果，過去科學家尚未確認網格細胞是如何讓動物執行定位和導航能力的細節，DeepMind則訓練AI系統，在虛擬的迷宮中尋找路徑，實驗結果顯示，AI系統展現了超人類水准的表現，超越了專業的迷宮玩家，選擇了創新的路線和捷徑，經過一連串的實驗操作，發現網格單元對於導航能力非常重要。舉例來說，當AI系統沒有啟用網格細胞時，AI系統就失去導航的能力，在距離和方向上的判斷都變得不正確。（閱讀報道）
　　【小雲評論】人與動物之所以能夠自動導航、認路，是因為身上具有網格細胞，網格細胞就像是座標系統一樣，讓動物了解如何在特定空間中移動，並前往目的地。現在，在DeepMind研究團隊的實驗中，AI具備了同樣的能力。從研究本身來說，既可以讓AI系統能夠學會像動物一樣導航，也是理解網格細胞底層運算機制的重要進展，証明可以通過AI來探索人類大腦的運作，讓神經科學家更了解人類大腦，從而提供了新的實驗方式，但更重要的是，這展現了AI技術發展（或者說自發展）的極大可能與無盡想象力。當然，這也可以理解為是AI成為某種意義上“硅基生命”可能性的一次小小驗証。

　　【新聞摘要】 瑞安航空是歐洲知名廉價航空，擁有1.3億用戶，每天飛行航班高達2000次，日前，該公司宣布將把IT基礎架構，從數據庫、分析及儲存全部搬上AWS，同時使用Amazon機器學習、AI技術強化客戶端的服務。在此之前，瑞安航空的訂房系統及Ryanair.com網站已經跑在AWS上。在最新合作下，該公司將使用Amazon多項機器學習服務，包括以Amazon SageMaker提供入口網站MyRyanair的個人化服務。此外，瑞安航空已將Alexa整合到MyRyanair網站，由語音機器人(chatbot)協助顧客完成訂票、查詢航班及回答常見問題。（閱讀報道）
　　【小雲評論】瑞安航空將IT基礎設施全面遷移到雲端的決定，將會越來越多地出現在數字化轉型的企業身上，以雲服務為IT基礎設施的承載，能夠提供更可靠、更高性能、更具經濟性和更安全的體驗，但更重要的是，就像瑞安航空CTO John Hurley所指出的，人工智能將為客戶提供個性化服務，關乎著公司的未來成長，而隻有雲服務提供商基於其平台化的戰略、在AI領域的大量投入以及在雲服務上的積累，才能更好地將人工智能的能力賦能給對此有迫切需求的客戶。

　　【新聞摘要】 5月16日，美國參議院以52比47的票數禁止美國聯邦通訊委員會於6月11日實施《恢復網絡自由命令》，這一決議暫時挽救了FCC於奧巴馬時代所制定的“網絡中立”規則。一周之前，FCC剛剛宣布，“網絡中立”規則將於6月21日隨著《恢復網絡自由命令》的生效而被廢除，這一命令旨在鬆綁對ISP業者的限制，把ISP業者的類別從原先類似公共事業規范的Title II改為管理較寬鬆的Title I資訊服務類，放寬對美國ISP業者的經營限制。由於ISP可能對高流量內容網站或用戶收取額外的費用，危害網站及網絡使用者的權益，因而惹來一系列的抗議活動與訴訟。（閱讀報道）
　　【小雲評論】盡管參議院的投票結果讓“網絡中立”規則興起一線生機，但從美國國會議員動用了《國會復審法》才拖延了“網絡中立”規則的廢除來看，《恢復網絡自由命令》的生效和“網絡中立”規則的廢除只是時間的問題，這意味著，對於內容創新、創業者來說，需要繼續為此做好准備，絕不可掉以輕心。 “網絡中立”規則一旦被廢除，對開放的互聯網在社會創新、社會服務、經濟發展成果普惠等方面產生怎樣的影響，值得持續關注。

　　【新聞摘要】 5月15日，富士通社長田中達也在2018年東京論壇大會上，發表了全球第一款啟發自量子退火算法的商用芯片——數字退火計算專用處理器DAU（Digital Annealer Unit），並宣布從5月15日正式推出數字退火雲服務，讓企業可以先用雲服務來解決過去難以處理的超復雜組合問題，例如找出化學分子結構的最佳組合、大量投資標的的投資策略優化、工廠少量多樣生產物料補給路徑優化等問題。據富士通研究所社長佐佐木繁表示，DAU不同於一般專用處理器，而是一個可以用來解決超大規模塊合優化的專用芯片。（閱讀報道）
　　【小雲評論】首先要解釋一下量子退火法，這是一種基於量子特性的量子計算機算法，脫胎於經典計算機上的模擬退火算法，它雖然並不等同於量子計算，但是通過採用金屬退火原理，可以仿真量子計算中，單一位儲存大量數值的效果，從而在某些特定的計算需求上實現非常高性能的表現，富士通的DAU芯片，就是以傳統計算機芯片技術打造的量子退火處理器，可以被稱為數字退火芯片。DAU的推出顯示出了日本在前沿科技（比如說量子計算）領域獨特的發展思路，量子計算仍然只是實驗室中的產品，但量子退火法卻可以被固化到處理器中，為大量行業提供強大的計算力，解決超大規模的、大尺度的問題，正所謂“實用主義”“應用為先”。

　　【新聞摘要】 IBM研究院最近針對慢性疾病的患者，開發一套生成健康數據圖表的AI模型HWProfile（健康數據圖表生成器），通過穿戴式裝置和家中的傳感器，收集患者健康數據，並利用12項健康指標，綜合分析患者健康狀況，最后生成健康數據圖表，來提升慢性疾病居家照護的品質。這一研究來自於IBM參與的歐盟H2020項目資助的健康看護計劃ProACT，該計劃主要聚焦於研究用穿戴式裝置、家中的傳感器、平板等設備，來協助患有多重慢性病的病患居家照護，例如監視在家中的活動，與醫生、家人和朋友共享健康數據，管理健康狀況等。（閱讀報道）
　　【小雲評論】人工智能具備“充分融入所賦能領域，並轉化為該領域自身技術”的獨特魅力，在醫療行業，AI已經成為一項“醫療技術”，而不僅僅是一項數據技術。ProACT計劃的實施和健康數據圖表生成器HWProfile的出現，更讓AI展現出了它作為“粘合劑”和“轉化器”的巨大作用：AI借助物聯網（IoT）設備所提供的數據，融合慢性病家庭看護的“Know-How”，成為了一項監測和預測慢性病患者健康情況的“醫療融合技術”，“人工智能 + 物聯網 +醫療”產生了更為奇妙的化學反應。在雲計算、物聯網、大數據以及行業技術領域，“加一點AI”，會產生更多、更奇妙的化學反應。

　　【新聞摘要】 近日，上海交通大學金賢敏團隊實現了大規模三維結構集成光量子芯片，並演示了首個真正空間二維的連續時間隨機行走量子計算，其成果最近發表於期刊《科學?進展》上。該團隊使用飛秒激光直寫技術，制備了節點數為 49×49 的二維光量子計算芯片，這對於推動量子模擬機的發展，解決特定棘手問題有著重要的意義。（閱讀報道）
　　【小雲評論】與原子、離子、超導電路等類型的量子計算機相比，光量子計算方式運算規模巨大，最大的優勢為可在室溫下、空氣中運行，能克服量子噪聲極限，結構亦相對單純。光量子計算機不需要巨大的冷卻設施和真空設施，在能耗控制與實現通用計算方面，要比傳統量子計算更具優勢。但同時需要指出的是，光量子技術在量子比特的增加難度上遠高於傳統超導量子計算。不過，需要警醒的是，現在就說“中國光量子計算或將成為量子霸權強力候選者”還為時尚早，量子計算領域還是要“扎實發展，低調快跑”，無論是研究者還是社會輿論、媒體傳播，都要“把浮躁的泡沫撇一撇”。

　　【新聞摘要】 5 月 11 日，NASA 宣布，其計劃將一個小型自動直升機（確切地說就是“火星直升機”）與計劃中的“火星 2020 年探測車（Mars 2020 rover）”一道送入太空。該直升機的目的是用來測試在密度隻有地球 1/100 的火星大氣中，飛行器能否穩定飛行。據 Spaceflight Now 報道，NASA 需要確定該技術的可行性，並且要判斷其預算是否充足。不過，以現在情況來看，NASA 似乎已經肯定了這款直升機的價值。（閱讀報道）
　　【小雲評論】人類正在以前所未有的想象力和科技手段重返宇宙。自上世紀70年代之后，全球再一次進入了宇宙探索的爆發期，但與40年前不同的是，這一次宇宙探索有著鮮明的特點：1、以SpaceX為代表的商業公司承擔了基礎性的航天發射任務，並逐漸將其商業化﹔2、宇宙探索的科技手段更具有想象力，除了NASS的火星直升機計劃，在新一期的《自然?材料》雜志上光帆設計的可能性再一次被論証﹔3、人工智能同期爆發，作為一項具有強滲透性的技術，它與宇宙探索的同時期爆發，將創造出大量技術交叉融合的新機會。

　　【新聞摘要】 5月14日，加州大學洛杉磯分校的 David Glanzman及其團隊在神經系統科學學會的在線期刊 eNeuro 上發表論文顯示，在以海兔（Aplysia）作為研究對象的研究中，通過向其注射來自其它受訓海兔神經系統的 RNA，可以觀察到被注射的海兔表現出與受訓海兔相似的“記憶”行為。這証明通過 RNA 注射，記憶被“移植”了。這一研究結果，足以對目前的主流觀點造成巨大的沖擊，主流觀點認為記憶是通過神經元間突觸的強度變化而存儲的。可以預見，這一激進的研究成果，必將引發神經科學領域新一輪的爭論。（閱讀報道）
　　【小雲評論】《假如記憶可以移植》是1999年高考全國卷的作文試題，二十年過去，David Glanzman及其團隊卻已經在海兔上呈現了“記憶的移植很可能不再是‘假如’”。這是一個前沿科技全面爆發的時代，不僅僅是數據科技（DT），在生物、化學、物理學等大科學領域，同樣如此。以雲計算、大數據、人工智能為代表的數據科技和研究大尺度、深層次問題的大科學在同一時期爆發，它們相遇將呈現出“新技術拓展科學邊界，大科學刺激新技術升級”的發展態勢。

　　【新聞摘要】 英國衛生部部長 Jeremy Hunt 發表聲明稱，一項獨立的調查已在進行中，這一調查旨在調查清楚 2009 年的“計算機算法錯誤”為何會導致 45 萬名 68 至 72 歲的英國女性錯過其最后一次乳腺癌篩查。據悉，這項錯誤算法出現在英國國家衛生醫療系統（National Health System，NHS）的乳腺癌篩查安排軟件中，9 年以來一直不為人知。在國會報告中，Jeremy Hunt表示，大約有135-270人因為最后乳腺癌漏查而死於該病。（閱讀報道）
　　【小雲評論】雖然有腫瘤專家指出，對於 800 名未檢查的女性來說，躲過了過度診斷引起的非必要癌症治療情況反而可能會更好， Jeremy Hunt的估算並不可靠，但是NHS所出現的這一問題仍然值得深思。首先，即使是技術手段再完備、算法再先進，在事關生命及重大利益時，人仍然是最后的“把關者”﹔其次，無論是NHS將責任歸結為“算法錯誤”還是“更新不及時”等其它原因，及時、有效、持續的對信息系統進行檢查、優化和升級是非常必要的。與之同理，對於正在經歷數字化轉型的傳統產業來說，數字化、智能化是一件持續的工作，而不是“一次轉型就能夠一勞永逸的”。

　　【新聞摘要】 新藥探索公司Insilico Medicine正在利用對抗神經網絡和區塊鏈技術加速新藥的發明，其訓練的深度神經網絡 AAE，經過與鑒別器的相互“對抗”， 能夠根據想要的分子特征，產生具有潛在抗癌特性的候選分子（candidate molecules），並從中預測了 69 種化合物，有些分子已經被用來治療癌症，比如白血病和乳腺癌。同時，該公司正在計劃建立基於區塊鏈的個人健康數據生態系統，希望讓用戶能夠掌握自己的數據控制權，可以因提供用於研究或商業目的的數據而獲得獎勵，同時讓更多的開發者參與，創建醫療研發社群。（閱讀報道）
　　【小雲評論】相較於以往，AI 輔助的藥物設計與篩選是建立在已知的人們個體差異、疾病致病機轉、現有藥物在人體作用所累積的信息上的，因此新產出的藥物分子在人體的可能作用與功效有一定的了解與可預測性，這對新藥探索來說，具有非常大的機會提高新藥的成功機率以及發現既有藥物的新使用方向。就區塊鏈來說，新的生態系統可能允許包括監管機構、制藥和消費產品公司交換數據，很可能為藥物探索、生物標志開發和預防性醫療保健帶來新的方法和進展。利用AI、區塊鏈等技術自身的特性，用於專業細分領域的探索，形成大科學與新技術的交叉，能產生的奇妙效果，很可能遠超我們的想象力。