［业界新闻］Microsoft 联合 Elon Musk 的 AI 公司抗衡竞争对手
Microsoft Executive VP of Cloud and Enterprise Scott Guthrie
Microsoft 宣布与 OpenAI 公司达成合作关系，这家市值达10亿美元的非营利性人工智能研究企业由特斯拉 CEO Elon Musk 与 Y Combinator 总裁 Sam Altman 共同创建。根据合作条款，OpenAI 将利用微软 Azure云服务作为其 AI 测试的首选环境。同时，Microsoft 则能够借此获取 OpenAI 在人工智能方面专业经验，进一步强化 Azure 作为 AI 软件开发环境的适用性与竞争优势。微软云与企业部执行副总裁 Scott Guthrie 称，“任何应用最终都将纳入 AI 元素”，这也将成为 Azure 与已经占上风的 Amazon Web Services 和 Google 云服务相互竞争的有力武器。
［业界新闻］Google 通过娱乐性的 AI 实验帮助理解神经网络
Google 在机器学习和人工智能方面的工作一直十分有趣，但可能有点过于学术。为了使人们尽可能地接触到这些难以理解的概念，Google 在其 AI 实验展示中收集了一系列关于这一新兴技术的演示。让人们可以对机器学习有深度的接触，或自行下载代码看它是如何工作的。其中包括：
Giorgio Cam－识别相机所看到的物体；Quick, Draw! － 为 Pictionary 配备识别引擎播放；Infinite Drum Machine－收集相似的声音进行选择和排序；Bird Sounds－让 AI 根据节奏和音调来模仿鸟叫。
原文链接：Google’s AI Experiments help you understand neural networks by playing with them
［业界新闻］Intel 将投入 2.5亿美元钻研自动驾驶技术
在日前举办的拉斯维加斯车展上，Intel CEO Brian Krzanich 表示，公司打算在未来的两年投入2.5亿美元用于研发全自动驾驶汽车技术，表明想在未来的自动驾驶汽车市场中占领一席之地。虽然这是 Intel 第一次在自动驾驶汽车会议上表态，但这并不意味着它要生产自己的自动驾驶汽车。相比于生产汽车，Intel 似乎更想要通过处理数据来控制自动驾驶汽车，而这些车可能是由宝马这样的厂商生产的。此前，宝马曾宣布正与 Intel 和 Mobileye 开展合作,将于2021年量产全自动驾驶汽车。其中 Intel 将提供汽车的操作系统，而 Mobileye 承担辅助驾驶系统和传感器的供应商为其提供自动驾驶部件。
原文链接：Intel says it will spend $250 million to develop self-driving cars
［业界新闻］IBM 和 NVIDIA 合作开发深度学习硬件
IBM 和 NVIDIA 合作发布了一款新的软件工具包 IBM PowerAI，该服务器采用针对 IBM Power Architecture 优化的 Nvidia NVLink 技术，能够训练计算机以更快的速度和更加接近人类的方式进行学习和思考。IBM PowerAI 可以在 IBM OpenPOWER LC 阵列中最高性能的服务器上运行，带有专为能源架构优化的 NVIDIA NVLink 技术和 NVIDIA 最新的 GPU 技术。这一新工具支持了人工智能领域尤其是深度学习中新兴的计算方法，同时也为 IBM Watson 利用深度学习方法拓展其人工智能专业领域提供了不间断的成长空间。
原文链接：IBM and Nvidia team up to create deep learning hardware
［业界新闻］世界级 AI 领军人物加入剑桥人工智能创企
Hermann Hauser，Co-Founder of Amadeus Capital Partners, which invested in PROWLER
人工智能创企 Prowler.io 聘请了两位世界领先的机器学习学者，Carl Edward Rasmussen 和 Enrique Munoz de Cote。他们将帮助PROWLER.io 面对现代 AI 中的根本挑战——自动数据驱动的学习和 AI 系统的决策与解释，并且通过他们对虚拟世界研究的了解，将 PROWLER.io 提升到一个新的层次。今年一月推出的 PROWLER.io 具有世界上首个专注于使用 AI 作出自主决策的商业模式。它超越了 AI 有限决策树，基于“如果 X 那么 Y”的原则，专注于自主学习和自动机器人的发展。他们还将支持 PROWLER.io 的长期愿景，即使用其技术为智能城市开发具有复杂 AI 系统的自动驾驶汽车和决策支持系统。
原文链接：World leaders join Cambridge AI start-up
［业界新闻］机器学习算法将揭示美国国家机密分类情况
美国国务院每年生成大约 20亿封电子邮件，其中很大一部分包含敏感和机密信息，因此必须进行分类，但这是一个耗时且昂贵的过程。 仅在2015年，美国花费了 160亿美元来保护机密信息。然而这种分类过程的可靠性尚未明确， 没有人知道用于分类信息的规则是否一致和可靠。 来自巴西智库 Renato Rocha Souza 和哥伦比亚大学的同事正在改变这一局面，他们使用机器学习算法来研究上世纪70年代的超过百万条解密文件，为官方机密提供了前所未有的关于性质的洞察、如何应用规则，以及在揭示敏感信息或隐藏细节的过程中错误产生的频率。
原文链接：Machine-Learning Algorithm Can Show Whether State Secrets Are Properly Classified
［业界新闻］DeepMind AI 掌握了物理基本定律
近日，Google DeepMind 团队联合 UC Berkeley 的研究人员又发表了一篇名为《通过深度强化学习学会操作物理实验》的论文，称他们已经可以训练 AI 基于目标驱动与物体进行交互，在事先不掌握任何物理定律的情况下学会评估这些物体的特性。更重要的是，研究人员通过系统地操纵问题难度和信息收集的成本发现，AI 还学会了用不同的策略来对收集信息的成本与在不同情况下犯错的成本进行平衡。这个实验项目的灵感来自儿童的发育过程，他们训练 AI 模拟了人类跟物体交互的能力，让人工智能学会了通过交互来推断出诸如质量、摩擦以及韧性等特性。
原文链接：Google’s DeepMind AI grasps basic laws of physics
［业界新闻］AI 搜索引擎“语义学术”推出新版本
“语义学术”由艾伦人工智能研究所首席执行官Oren Etzion负责开发
由美国西雅图非营利性机构——艾伦人工智能研究所（AI2）创建的“语义学术”在日前于旧金山举行的神经科学学会年会上展示了新版本。该搜索引擎于2015年11月首次亮相，并且承诺利用对学术论文内容和背景的更加复杂的理解，将其进行分类和排名。作为一个基于人工智能且旨在超越“谷歌学术”的免费学术搜索引擎，“语义学术”正在扩展其论文库，目标是覆盖计算机科学和神经科学领域的约1000万篇研究论文。当下流行的“谷歌学术”能获取到约2亿篇文档，并且可扫描付费阅读文章。不过，它只能根据关键词进行搜索。相比之下，“语义学术”可评估对一篇论文的哪些引用是最有意义的，并且通过被引次数上升的速度对论文进行排名。
原文链接：AI science search engines expand their reach
［业界新闻］Active.ai 获300万美元融资加速为银行客户自动处理业务
金融科技创企 Active.ai 近日宣布获300万美元融资，由 IDG Ventures India 和 Kalaari Capital 领投。该公司主要为大型金融服务机构提供智能虚拟助手平台，与客户进行交互。这些虚拟助手能够以聊天机器人、SMS或语音API的形式工作。用户可以使用这种自动化的人工智能服务来处理业务和解决问题，这比传统的电话处理方式省时省力。该创企计划用这笔资金加快平台上人工智能技术的发展。
原文链接：Active.ai raises $3 million from Kalaari Capital and IDG Ventures
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