学术·开源

DeepMind 提出对抗数据偏见的方法。这个被称之为「因果贝叶斯网络（Causal Bayesian Networks ）」的方法，可以通过对数据集的直观展示，帮助研究人员了解其因果关系。DeepMind 为此发表了两篇论文，论文1、论文2。不过颇具玩味的是，这个方法无法做到自我校正，所以还是需要人类来干预算法，这无形中又加入了人类的偏见。

利用核磁共振图像预测大脑年龄的算法。这篇研究发表在 Nature Neuroscience，其基本方法是利用 5 万个不同年龄段的核磁共振扫描的大脑数据以及来自英国官方的基因数据库 UK Biobank 提供的基因数据，训练出了这样一个算法，对于研究大脑老化的神经疾病有重要意义。

当神经网络在 Youtube 视频里打斗。一位名叫 Sebastian Schuchmann 的机器学习开发者通过 Unity3D 开发了两个神经网络，两个神经网络都使用了强化学习算法，在下面的视频里，你会看到两个神经网络以警车和吉普车的样子展现出来，警车的目的是为了阻止吉普车越过白线，这也是强化学习的重要特征之一。

新 AI 工具识别了克罗恩病的相关基因。克罗恩病是一种无法治愈的炎症性疾病，会对人类胃肠道任何部位造成影响。美国 Rutgers 大学的研究者们利用一个名叫「Analysis of Variation for Association with Disease」去分析患者的相关基因特征，发现了以前未知的基因，这也为接下来的研究提供了重要支撑。

开源平台：跟踪机器人的 AI 能力。这个名叫「Robotics Benchmarks for Learning with Low-Cost Robots 」的平台由加州大学伯克利分校与 Google 大脑的研究者们共同研发，旨在提供一种低成本的机器人 AI 能力评价体系，该体系的以四足机器人 D'kitty （如下图所示）和三指机械手 D'Claw 为参考设计了评价标准。

行业·案例

医疗

医疗领域的 AI 发展速度非常快，如何监管也是其中的关键问题。在英国，一家来自伦敦的 AI 创业公司 Sensyne 正在帮助监管部门搭建一个管理机器学习应用的框架，WSJ 的报道称，这个项目旨在帮助当地药品和医疗管理部门可以制定管理 AI 算法的规则。

而在医院领域，过去几年，国内外医院开始引入深度学习等 AI 算法，那么到底这些 AI 技术是否比得上人类医生呢？未来，AI 技术又会如何影响医院运营？

这篇发表在「柳叶刀数字医疗」的分析试图用数据给出一些线索。这篇分析从过去 7 年（2012-2019）所发表的论文里提取数据，对比人类医生与深度学习算法在医疗影像读取和诊断中的准确率，结果也符合当下 AI 发展的现实：疾病诊断上人类依然领先，而医疗影像读取方面，深度学习算法优势明显。

你可以在这里下载这份分析报告。

金融

《经济学人》的一篇社论指出，AI 在金融领域的「入侵」，不仅是要「接管」证券交易（事实上这早已实现），还在监控经济运行与资本分配，而且由于「黑盒子效应」，由 AI 制定的某些投资规则常常难以理解。

《经济学人》对于监管的缺失非常担心，文章这样写道：「What if those shares are run by computers that are agnostic, or worse, have been programmed to pursue a narrow objective such as getting firms to pay a dividend at all costs?」

与此同时，摩根大通则在加速其对于新技术的拥抱，最新的消息是，这家金融巨鳄要在硅谷成立一支 AI 团队，将招募 17 个 AI 相关的职位，包括 AI 平台的工程师、云工程师等。这支团队的任务负责搭建一个 V1 模型，该模型将通过机器学习、深度学习来解决金融行业的现实问题。

更进一步，在泛金融的投资领域，AI 俨然成了新的办公工具。福布斯的一篇报道指出，包括 645 投资、Correlation 投资等 VC 都在利用 AI 工具构建投资组合。其中 EQT 投资公司建立了一个名叫「Motherbrain」的 AI 工具，可以在互联网上搜索整理公开信息，以此形成对于潜在市场的投资分析。

政府

俄罗斯的 AI 发展战略。新华网的信息称，俄罗斯总统普京日前签署命令，批准2030年前俄罗斯国家人工智能发展战略。

这一战略旨在促进俄罗斯在人工智能领域快速发展，包括在人工智能领域进行科学研究，为用户提升信息和计算资源的可用性，完善人工智能领域人才培养体系等。

根据命令，俄政府应在12月15日之前将人工智能发展战略文件内容纳入“俄罗斯联邦数字经济”国家发展计划，并且每年向俄总统提交关于2030年前国家人工智能发展战略执行情况报告。

今年2月20日，普京在发表国情咨文阐述改善民生、发展经济等问题时就表示，俄罗斯将实施人工智能等领域的科研计划，加强科学基础设施建设，以形成强大的科技基础。随后，他就责成俄政府尽快制定出在人工智能领域的国家战略。

加州的三项 AI 政策。月初，加州州长 Gavin Newsom 否决了一项关于在 2021 年制定 AI 管理法律的法案。根据当地媒体的报道，这个法案旨在要求政府部门制定 AI 管理政策。

而在上周，Gavin Newsom 签署了 AB 730 号法案，根据该法案，在选举的 60 天内，任何人不得出于损害候选人声誉、欺骗选民的意图散布有关候选人的 Deepfake 视频。

与此同时，加州也禁止警方在监控摄像头中采用面部识别系统。该法案将于 2020 年 1 月 1 日正式生效，尽管目前加州警方还未部署相关技术，但当地媒体称，一些警察部门的确在考察相关产品。

业界·巨头

微软展示了艺术与 AI 结合的「艺术品」Ada。Ada 也是来源于计算机历史上的女性工程师 Ada Lovelace。这个装置大概有两层楼高，通过放置在建筑物四周的摄像机、麦克风来收集噪音、声音和面部表情等数据并将其转换为不同颜色的灯光。

微软的这个「艺术品」也让我想起了一些关于艺术与 AI 的争议。如今，AI 越来越多地被应用到艺术领域，比如下图这个算法生成的「艺术品」被佳士得拍卖行拍出了 43 万美元，

此前，还有人利用 RNN 的长短时记忆机制，打造了一个 AI 程序「本杰明」，让它从零开始写成了一个剧本，并拍摄成一部电影短片。你可以在这里观看这个短片。「本杰明」学习了几十部网络科幻电影剧本以及上万首流行歌曲（用来创造电影插曲），这个名叫「Sunspring」的短片进入伦敦科幻电影竞赛前十名。

一个最直接的问题就是：这些艺术品或者艺术创作的创作者到底是谁？艺术家？算法程序员还是算法？

而在音乐领域，一家名叫 AUxuman 的 AI 创业公司正在计划每月发行一张由 AI 制作的音乐专辑。快公司的一篇分析指出，大多数人类歌手每年只能发行一到两张专辑，这使得 AI「歌手」可以在歌曲数量上占据优势，但 AI 生成的音乐也有其局限性，比如无法呈现歌手的独特魅力，短期内还无法取代人类歌手。

丰田概念车强调自动驾驶与 AI 能力。这款名叫 LQ 的概念车（如下图所示）不仅拥有更先进的自动驾驶能力，还搭载了强大的 AI 助理「Yui」，能「理解并适应」驾驶员的行为偏好。

黑莓成立一个新实验室，专注机器学习和数据科学。如今的黑莓已经不再生产智能手机，而专注于物联网、智能手机、嵌入式系统以及自动驾驶的软件系统。据报道，这个实验室将包括 120 多名软件开发人员以及安全专家，他们首先将侧重在如何将机器学习用于智能设备与企业软件的安全优化。

索尼的新 AI 专利或用于 PS5 游戏主机。这个专利是类似于亚马逊 Alexa 的语音助理，如下图所示，可以实现通过语音与设备的交互，目前传言 PS5 将于 2020 年冬季发布。

沃尔玛加大 AI 领域的投资。根据沃尔玛首席数据官 Bill Groves 的说法，尽管目前沃尔玛已经拥有了 1500 位数据科学家和 5 万名软件工程师，但依然无法支撑 10 万个机器学习、机器人相关的项目，沃尔玛还将招募更多的数据科学家，开发语音助理等工具。

创业·融资

Grammarly。这是一家利用 AI 辅助写作的创业公司，其产品可以集成在微软办公套件中，帮助用户在撰写文档时自动实现语法纠错。目前，Grammarly 采用的是免费增值模式，免费用户只能使用基础的语法和拼写检查功能，而付费用户除此之外还能获得 「可读性}检测、替换词汇和行文语气建议（有别于语气控制）以及剽窃检查等服务，你可以在这里进一步了解这家公司。

Descartes Labs。这是一家关注地理空间图像分析的创业公司，利用机器学习对卫星获取的图像数据进行分析，向不同行业提供数据洞察，这家公司刚刚完成一笔 2000 万美元的融资，你可以在这里进一步了解这家公司。

Clari。这是一家面向企业的销售分析和预测平台，该平台利用机器学习帮助企业客户找到更多销售线索和潜在市场。最近该公司刚刚完成一笔 6000 万美元的 D 轮融资，你可以在这里进一步了解这家公司。