卷首語

　　【新聞摘要】 在宣布退出與美國國防部合作的軍事AI項目Project Maven后不久，谷歌首席執行官桑達爾?皮查伊宣布，谷歌已經改變了在軍事領域上的策略方向，他表示，谷歌將不會幫助美國國防部開發“AI武器”或將AI技術融入到武器系統中，但仍將繼續與國防部保持合作。同時，桑達爾?皮查伊宣布了谷歌AI研究的7大准則，其中包括有益於社會、避免創造或增強偏見、為保障安全而建立和測試、對人們有說明義務、整合隱私設計原則、堅持高標准的科學探索和根據原則確定合適的應用。（閱讀報道）
　　【小雲評論】谷歌通過AI研究7大准則，描繪了一個美妙的AI發展圖景，即AI將完全基於科學和多學科的方法，借助大量具有相同高水平道德准則的研究人員共同努力，推動AI獲得持續進步，並將其能力向優化社會治理、促進經濟發展和提高人們的生活水平的方向發展。但我們也應當注意到，此次谷歌與美國國防部合作事件所引起的軒然大波及谷歌發布的AI研究7大准則，實際上都在提醒我們，AI研究需要的不僅僅是阿西莫夫機器人三定律那樣的“人類共識”，而是切切實實可以保証“AI研究正常有序發展，造福國計民生”的頂層設計和規范性的法律法規。

　　【新聞摘要】 日本東京大學工業科學研究所的研究人員在《自然?通訊》雜志上發表的研究成果顯示，他們所研發的納米組裝機器人系統，即可以與納米級物體進行精確交互的納米操作機器人，已經非常接近商業化，這套“准商業化”的納米機器人系統可以將不同二維材料人工疊加在一起，形成被稱為vdW的異構結構，這一可以按需設計和疊加的人工結構極大豐富了材料的屬性，被認為是自然界中並不存在但卻性能優異的神奇材料，簡單理解來說，就像是“原子層面的樂高”。（閱讀報道）
　　【小雲評論】通過將性質迥異的二維材料堆疊在一起，能夠創造出無限豐富的新材料和新物理特性，使得人類對材料的設計變得前所未有的簡單，將創造出無限種基於材料創新的可能。日本東京大學工業科學研究所的這一研究成果，很可能改寫納米技術研究的游戲規則，打開大規模納米制造的前景。值得注意的是，這一研究成果的創新，很大程度上來自於借助人工智能技術改善的圖像處理算法，但也同時受制於人工監督的效率而未能取得更進一步突破，人工智能對科學研究的滲透與賦能，形成大科學和新技術的交叉，將產生具有深遠意義的“化學反應”，持續的滲透與交叉，將會把這一反應推向更高的成就。

　　【新聞摘要】 日前，麻省理工學院媒體實驗室極限仿生學中心的研究人員已經成功開發出一種新的神經接口通訊模式，能夠將動作指令從中樞神經系統發送到機器假肢，並將假肢關節運動的本體感受反饋回中樞神經系統,這種被稱為主動肌-拮抗肌神經接口（AMI）的新模式，通過一種新的假肢手術實現，並在假肢中保留了動態肌肉反饋系統。據悉，麻省理工學院對 AMI 進行了廣泛的臨床試驗，並第一次成功為布萊根婦女醫院的一名患者實施了手術，在手術中，醫生在患者的假肢中加入了兩個主動肌-拮抗肌神經接口設備（AMIs）：一個與機器踝關節連接，另一個與機器距下關節連接，通過讓生物傳感器發出電子信號，將機械拉伸轉化為電信號，大腦就可以將其翻譯為位置、速度和力量的感覺，而新假肢可以與植入的AMI接口設備的程序相連，由此，該系統實現了大腦與新假肢之間的“通信和協作”。（閱讀報道）
　　【小雲評論】對於截肢病患來說，讓假肢獲得身體感覺非常困難，更不用說讓假肢與大腦之間進行協作，MIT的這項開創性研究，能夠讓病患對假肢有更好的控制和反饋，增強他們的主觀感受，實現更高質量的生活，而這也再一次體現出了人類運用科技實現人機交互乃至人機共生的巨大裨益。事實上，AI和雲計算正在創造一個“人機混合+雲上協作”的時代：一方面，我們的工作將與AI深度結合，AI作為知識發現的手段，幫助我們對數據進行收斂、提煉，形成高價值密度的知識集而不僅僅是數據集﹔另一方面，通過在雲平台上建立知識共享、業務協作平台，我們將能夠匯集更多的專業“大腦”，利用人的know-how，產生更為精准和具有深度的洞察，並形成決策。

　　【新聞摘要】 近日有媒體曝光了亞馬遜建立的神秘團隊“Grand Challenge”，該團隊類似谷歌的創新實驗室X，由谷歌眼鏡之父Babak Parviz領導，研究領域包括癌症研究、醫療數據、“最后一英裡”配送等多個前沿技術項目。Grand Challenge實驗室研究目前已經透露的兩個項目分別關注癌症領域和醫療病歷方面：與西雅圖弗雷德?哈欽森癌症研究中心合作的研究項目，力圖將機器學習應用於預防和治療癌症﹔另一個代號為Hera的項目將從電子病歷中獲取非結構化的數據，來幫助識別不正確的代碼或誤診。這項技術可能捕捉到醫生遺漏的細節，並能夠輔助減少保險公司在評估人群患病風險時的誤差。（閱讀報道）
　　【小雲評論】神秘團隊Grand Challenge的成員中，有相當一部分是來自於亞馬遜內部的“大膽去想（Think Big）”競賽被篩選出來的獲勝者——通過向CEO 貝索斯在內的亞馬遜最高領導層展示創意，獲得加入Grand Challenge的資格。大膽去想，大膽地將充滿想象力的想法付諸實際行動，不僅僅將推動科學技術呈現跨越式發展，更能夠實現科學技術在現實社會中的創新應用，獲得極大的社會和經濟效益。將目光放之高遠，允許甚至支持一些具有想象力的“奇思妙想”和前沿性技術研發工作，所產生的收益將同樣難以想象。

　　【新聞摘要】 6月5日，微軟在蘇格蘭部署的海底數據中心正式開始運行，該數據中心位於蘇格蘭奧克尼群島附近海域的深海之下，約為一個集裝箱大小。這個“潛艇式”海底數據中心長40英尺，擁有12個機架，搭載了共計864台服務器和相應冷卻設施，是2014年開啟的Natick項目中的一部分，其目標是希望利用海水冷卻服務器達到降低能耗的目的。據悉，該數據中心是一個完整的、五年免維護的數據中心，通過與法國Naval集團合作，將通常用於潛艇冷卻的熱交換系統加以改造，用於海底數據中心。系統通過管道將海水直接通過服務器機架背面的散熱器，然后排回大海。數據中心排出的熱海水可以很快與周圍水流融合冷卻。（閱讀報道）
　　【小雲評論】隨著越來越多的企業進行數字化轉型，計算、存儲和網絡的需求正在轉移到雲端，同時，大數據、人工智能、物聯網等技術領域同樣需要雲計算作為基礎平台，加之智能消費電子——智能手機、智能電視、智能音箱大量進入人們的生活，當今世界對數據中心的需求呈指數級增長，數據中心正迅速成為21世紀基礎設施的重要組成部分，現有的數據中心已經遠遠無法滿足人類的需求。建設更多數據中心受到了土地和能耗的限制，利用海底空間放置數據中心，並使用海水冷卻，可以大大降低數據中心能耗，成為降低數據中心能耗的新思路。此外，世界上有一半以上的人口生活在距離海岸約200公裡以內的區域，將數據中心部署在沿海城市的附近水域可以極大地縮短數據與用戶的距離，使AI驅動技術能夠為人們營造更加流暢、真實的用戶體驗，滿足人口密集區域對雲計算基礎設施的大量需求。

　　【新聞摘要】 6月4日微軟公司正式宣布以75億美元收購代碼托管平台GitHub，如果一切順利，該交易預計將於今年年底前完成。GitHub為各類開源項目提供免費的代碼托管服務，是當前開源開發協作領域的首選服務，除了作為各類項目的權威源代碼庫之外，GitHub自身獨特的pull請求工作流程也在客觀層面成為代碼貢獻領域的標准實踐。值得注意的是，當前主流的開源機器學習開發框架，都托管在GitHub上。（閱讀報道）
　　【小雲評論】GitHub被收購幾乎是早已注定的事情，但誰也沒想到，買家會是微軟。就微軟自身而言，收購GitHub一舉多得：首先，收購GitHub有助於改善微軟一直以來與開發者之間不太友好的關系，順利、優秀地運營GitHub，會讓微軟在開發社群、開源生態中加分﹔其次，GitHub作為全球最大的代碼及開發項目托管平台，其自身的平台和服務可以補充微軟的SaaS產品版圖﹔第三，微軟可以以 GitHub + VSTS + Azure 的產品組合提供完整的雲開發+雲計算的組合拳﹔第四，微軟可以通過 GitHub 這一軟件開發的入口，獲取更多的企業級雲服務的客戶。但擺在微軟面前的難題同樣不少：涉嫌非法的代碼、在多國面臨的法律和審查問題、未來GitHub的中立性和透明度，都是微軟繞不開的“坑”。

　　【新聞摘要】 根據 PitchBook 截至 5 月 15 日的數據，2018年已經出現了11 家新獨角獸企業（指估值超過10億美元），而TechCrunch 在今年 2 月末記錄到了全球獨角獸公司達到279家的頂點峰值。美國國家經濟研究局 (NBER) 最近的一項研究得出結論，平均而言，獨角獸被高估了大約 50％，這也就意味著，在該項研究所覆蓋的135家獨角獸企業中，有大約65家企業的估值應該低於10億美元。與此同時，大多數獨角獸公司都沒有創造數十億美元的收入。多個財務模型預測結果顯示，多達 80％的獨角獸公司將在兩年內失敗。舉例來說，估值最高的私營科技公司 Uber 雖然收入快速增長，但仍然沒有利潤——Uber 在 2016 年收入為 65 億美元，但卻有 28 億美元的淨虧損。我們現在很可能正處於一個比 2000 年互聯網泡沫更大的科技泡沫中，估計“獨角獸”這個因科技浪潮而興起的詞匯不久就將堙沒。（閱讀報道）
　　【小雲評論】即使是在神話故事中，獨角獸也是稀有的存在，但在中國，據長城戰略咨詢聯合科技部火炬中心發布的《2017年中國獨角獸企業發展報告》顯示，中國已經有了超過164家上榜企業，很顯然在中國獨角獸企業並不少見，更不用說，獨角獸往往用來形容互聯網相關企業，它們高度集中在文化娛樂、電子商務、汽車交通和科技金融領域，這又進一步提高了“獨角獸密度”，但這些企業中的大多數，既未做到所在領域的No.1，也沒有真正形成10億美元的年營收。因此，如此多的獨角獸企業，很難說不是一種被臆想出來的泡沫經濟，正如財經作家吳曉波所說：“獨角獸既不可能大批量人工繁育、催熟，也不可能根據幾個僵化指標和評比活動篩選出來，而是必須實實在在經過市場檢驗的高科技企業。”

　　【新聞摘要】 據CNBC報道，美國行政管理和預算局原計劃在2018年底前，節省大約27億美元的開支，但實際上政府相關方面的赤字仍然在不斷增長，因此該計劃可能隻可以節省下16.2億美元。據美國政府問責局報告顯示，出現這一情況的其中一個原因是政府使用的數據中心呈爆炸式增長：美國聯邦政府從2010年7月的2094個數據中心增加到2017年8月的12062個，新增加了約15萬台服務器。因此，美國行政管理和預算局計劃進一步關閉美國聯邦政府運營和管理的數據中心，轉而採用雲計算服務。（閱讀報道）
　　【小雲評論】雲計算、大數據、人工智能等新一代信息技術，不僅僅驅動著實體經濟的轉型，也同時助力著政府服務的數字化轉型，在提升政務服務水平、社會治理能力、營商環境改善等方面發揮重要的作用，是未來政府服務的數字基礎和智能核心。就雲計算來說，一方面，它將是政府提供數字化、網絡化、智能化、微粒化服務的核心基礎設施，在其上建構數字化的政務服務是未來的大趨勢，並以此為基礎，構建更多“最多跑一次”的政府服務數字化轉型典范﹔另一方面，以雲平台構建政府事務處理、社會治理的網絡協同平台，實現政務信息系統及政務大數據的整合共享，結合人工智能技術減少重復、機械的勞動，將驅動政府基礎架構的再次進化。

　　【新聞摘要】 6月7日，上海雲棲大會，阿裡雲總裁胡曉明正式發布了ET農業大腦，這是繼ET大腦在航空、交通、工業、環境、醫療等多個領域落地后，又進入的一個新的行業。ET農業大腦目前已經應用在了生豬養殖、蘋果及甜瓜種植等多個領域，未來還將很快在石榴、生菜種植中落地。ET農業大腦在四川特驅集團的應用中取得了顯著的成效，通過將豬場鋪上有ET農業大腦加持的攝像頭，解決了人工大規模養殖的深度拓展和降本增效問題，還形成了更智能、更精細的養殖模式，預計今年母豬年生產能力可以提升3頭，死淘率降低3%左右。（閱讀報道）
　　【小雲評論】我國是農業大國，農業從業人口卻在逐年下降，並呈現出農業勞動力老齡化程度高、速度快，新增農業勞動力快速放緩的態勢，急需通過信息化、現代化、數字化的手段，提高農業生產效率、加速農業產業化，以此保障農業生產的正常有序發展。未來ET農業大腦將從四個維度將最先進的大數據、雲計算、人工智能技術負載在農業上：1、把農業資料數據化，生成數據檔案﹔2、對農產品進行全生命周期管理和監測，提升農產品的質量﹔3、打造智慧農事系統，在手機端對農作物進行可視化管理﹔4、打造全鏈路的溯源系統，對農產品進行溯源。

　　【新聞摘要】 麻省理工學院媒體實驗室的團隊創造了一個名為諾曼的AI，它被該團隊稱之為“全世界第一個精神變態者人工智能”：通過使用 Reddit 論壇上充斥著令人不安的死亡、尸體等暗黑內容的子論壇的數據來訓練諾曼，使得這一AI在進行名為“羅夏墨跡測驗”的投射人格測試（個性測試）時，與傳統AI所“看到”的較為常態或樂觀的意象不同，看到的多偏向沖突性、死亡場景，像是被槍殺、觸電而死。該實驗室助理教授Iyad Rahwan 接受採訪時就指出，諾曼 AI 能反映出非常黑暗的事實，說明人工智能可以學習這個世界中的恐怖現實。（閱讀報道）
　　【小雲評論】好在諾曼項目團隊留了一個“后門”： 可以讓人們回答自己所看到的世界，可能會幫助諾曼修復自己，把它從暗黑世界裡拯救出來。事實上，創造諾曼的MIT團隊並非為了塑造一個陰暗的AI，他們的目的是告訴全世界必須正視一件事：用來教導或訓練機器學習算法的數據，會對 AI 的行為造成顯著影響。也就是說，有偏差、偏見的數據就會可能訓練出帶有偏差/偏見的人工智能，預測或分析出帶有偏差/偏見的結果。正如本期第一條評論中所說的，AI研究需要的不僅僅是阿西莫夫機器人三定律那樣的“人類共識”，而是切切實實可以保証“AI研究正常有序發展，造福國計民生”的頂層設計和規范性的法律法規。