TalkingData 锐眼看世界 2016-11-16

锐眼视点：

• IBM 和 NVIDIA 合作开发深度学习硬件；
• 世界级 AI 领军人物加入剑桥人工智能创企；
• 机器学习算法将揭示美国国家机密分类情况。

［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