AI头条 | 本周人工智能要闻回顾 02-17

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1.《全球IT巨头AI人工智能领域布局》

来源：智众互动

简介：人工智能是近几年来最受关注的高科技产业，特别是在2016年，随着人工智能阿尔发狗大战韩国围棋名宿李世石并取得胜利后，人工智能产业的关注度更是大幅提升，许多国家已经把人工智能产业的发展提上了一个战略高度。

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2.《Stuart Rusell 专访：斯坦福百年报告否定人类水平 AI，不可理喻》

来源：新智元

简介：UC Berkeley 大学计算机科学系教授，人工智能著名教材《Artificial Intelligence: A Modern Approach 》第一作者日前接受了Edge的专访。目前全世界有1300多所学校，包括一些知名大学，都在使用他的书作为人工智能标准教材。这位人工智能界赫赫有名的大师分享了他对人工智能的独特观点。他认为，大多数人对智能的定义都是不清晰的。结合自己多年来的研究心得，他在访谈中尝试对“智能”一词进行定义：有限最优性（bounded optimality）。他认为：我仍然不认为我们应该将 AI 看作算法的集合。算法只是针对特定问题的高度工程化的产物。

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3.《独家｜新任CEO刘维揭秘百度风投细节，将投资哪些人工智能公司？》

来源：机器之心

简介：2 月 6 日，百度宣布前联想之星合伙人刘维作为副总裁正式加盟百度，任百度风险投资公司 (Baidu Ventures，BV）CEO，全面负责百度风投的各项工作。同时加入的还有曾任百度高级技术总监、后创办多盟并担任 CEO 的齐玉杰，以及曾任高盛亚洲执行董事及 TA Associates 合伙人的蔡薇。

至此，百度风投的核心团队已基本组建完成。不过仍有很多问题等待解答：百度风投会将重点放在人工智能行业的哪些部分？标准是什么？百度风投与百度之间又是怎样的关系？

为此，机器之心第一时间独家专访百度风投新任 CEO 刘维，希望能解答各位内心的疑问。

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4.《谷歌召开首届TensorFlow开发者大会，正式发布TensorFlow 1.0》

来源：机器之心

简介：TensorFlow 发布一年以来已经帮助研究者、工程师、艺术家、学生等等许多人在语言翻译、皮肤癌早期检测和预防糖尿病致失明等许多方面取得了许多进展。如今，在网上已经有超过 6000 个使用 TensorFlow 的开源软件库和项目了。

今天，在山景城召开了第一届年度 TensorFlow 开发者大会（TensorFlow Developer Summit），本次盛会也已经在 YouTube 上开启了直播。在本次大会上，谷歌也正式宣布发布 TensorFlow 1.0 正式版。

TensorFlow 1.0：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.0.0

直播地址：https://www.youtube.com/watch?v=LqLyrl-agOw

XLA：https://www.tensorflow.org/performance/xla

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5.《对话AAAI-17论文作者Yusuf Erol、吴翼和李磊：从预设参数滤波算法到概率编程》

来源：机器之心

简介：而在本届 AAAI 大会上，华人力量的崛起也是一个非常值得关注的看点。在接收论文的列表上，我们也能很明显地看到大量华人研究者的名字，当然，其中有很多论文实际上是中外研究机构合作的成果，比如由加州大学伯克利分校和今日头条实验室合作发表的论文《一个用于时间模型中联合参数和状态估计的近似黑箱的在线算法（A Nearly-Black-Box Online Algorithm for Joint Parameter and State Estimation in Temporal Models）》。这篇论文的作者有来自伯克利电气工程与计算机科学系的 Yusuf B. Erol、吴翼（Yi Wu）和 Stuart Russell，以及来自今日头条实验室的李磊（Lei Li）。

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6.《CMU 德州扑克幕后英雄，AI 将在一对多比赛完胜人类》

来源：新智元

简介：AI在人机德扑大战中压倒性胜利的影响还未散去，Card Player网站日前采访了程序开发者、CMU 博士 Noam Brown，回顾比赛并评析对战中的技术亮点。Brown 指出，Libratus 获胜的原因是它没有任何能被人类利用的弱点，训练时 Libratus 从未使用过人类数据。Brown 还表示，稍作增强的 Libratus 有望在两年内赢得无限手德州扑克 6 人桌（Six-Max）的比赛。

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7.《人工智能的学习能力将更加接近人类，只是还有一些不确定性》

来源：AI世代

简介：在人类的努力下，人工智能的学习能力正在不断发展，但与人类相比仍有较大差距，这种差距会随着人类技术的不断进步而缩小至一个较小的范围吗？

美国《连线》杂志网络版对此问题进行了探讨，为了解决神经网络存在的各种缺陷，相关企业正在利用高斯过程和贝叶斯优化等数学知识改进人工智能技术，利用更少的数据实现与人类更加接近的学习能力。

神经网络在硅谷红得发紫，许多互联网服务都融合了各式各样的人工智能技术。然而，虽然这种技术已经能从你保存在网上的照片里辨认出猫咪，但研究人员深知，神经网络仍然存在很多瑕疵。因此，有人想知道，究竟能否利用这些形态识别系统设计出更先进、更可靠的人工智能模式。

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8.《惯性传感器是怎样促进移动机器人自主工作的？》

来源：机器人内参

简介：Adept MobileRobots项目经理Seth Allen认为，地面机器人系统必须常常处理＂枯燥、肮脏、危险＂的工作。换言之，机器人系统通常用于人工介入成本过高、危险过大或者效率过低的任务。在许多情况下，机器人平台的自主工作能力是一项极为重要的特性，即通过导航系统来监视并控制机器人从一个位置移到下一位置的运动。管理位置和运动时的精度是实现高效自主工作的关键因素，MEMS（微机电系统）陀螺仪可提供反馈检测机制， 对优化导航系统性能非常有用。

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9.《亿健发布全球首个跑步机AI系统》

来源：智众互动

简介：2017 ISPO MUNICH（慕尼黑国际体育用品博览会）冬季展已于德国时间2月8日圆满落幕。亿健跑步机用一场概念发布会作为压轴大戏，以 Foresee The Furure（预见未来）为主题，发布了全球首个跑步机人工智能系统 -- Future AI，简称为FAI智慧系统。

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10.《谷歌发布TensorFlow 1.0，推出新的机器学习工具》

来源：AI世代

简介：在加利福尼亚州山景城举行的首届TensorFlow Dev峰会上，谷歌正式发布了用于深度学习的TensorFlow 1.0开源框架。谷歌表示，这个版本现在可以用于生产环境，开发人员可通过其应用编程接口（API）使用它。

该框架包含人工神经网络，可以用数据进行训练，然后对新的数据做出推断。TensorFlow的工程总监Rajat Monga在会议上说，它增添了一些新的工具，比如更加传统的机器学习工具K-means和支持向量机（SVM）等。

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