AI集闻

1. 柯洁将对战新的 AI 棋手——星阵围棋 Golaxy

网信集团和星阵围棋文化在昨天举行的发布会上宣布，4 月 27 日，柯洁将在福州对战由中国团队开发的人工智能选手星阵围棋 Golaxy。 目前，星阵团队正在积极探索研究消耗更少计算资源，使用更少训练样本的新方法；同时，星阵在特征体系、模型结构、MCTS算法架构等方面都做了创新。（via. 36氪）

2. 微软 AI 翻译增加离线支持，并开始向开发者提供 API 接口

Android 和 iOS 上的微软翻译应用（Microsoft Translator）推出新版本，增加了对离线 AI 翻译功能的支持。2016 年 11 月，微软公布了基于神经机器翻译模型（Neural Machine Translation）的 AI 翻译功能，但这套算法模型对性能的要求很高，只能运行在云端，用户在设备离线状态下无法使用。

去年，微软跟华为合作在 Mate 10 和荣耀 V10 两款机型上利用麒麟 970 内置的 NPU 模块来完成 NMT 模型所需的计算任务。

新版 Microsoft Translator 目前已经可以调用不同 SoC 平台的 AI 计算能力，实现离线 AI 翻译。目前 Android 版 Microsoft Translator 已经上线，iOS 版还需要等待苹果 App Store 审核。此外，微软还面向开发者提供了 API 调用接口，只需添加几行代码就能使用本地 NMT 模型完成翻译。（Source:Microsoft）

3. 亚马逊 Alexa 技能数也超过 30000 了，Prime 会员也突破 1 亿

亚马逊 CEO 杰夫·贝索斯在致股东的公开信中宣布，全球 Prime 付费会员已经超过 1 亿，个人助理 Alexa 平台上的技能数量也超过 30000 个。语音技术方面，Alexa 的远场语音识别准确率在过去一年提高了 15%。基于半监督式学习技术，Alexa 对自然语言理解的准确率提高了 25%。此外，亚马逊还在开发运行在 Echo 设备上的声纹识别功能，这个功能可以确保电视里播放的 Amazon Echo 广告声音不会将用户家中的 Echo 设备唤醒。（Source:SEC）

4. Facebook 也要自己做芯片了，ASIC 和 FPGA 为主

Facebook 日前更新了官网招聘信息，增加了多个半导体架构设计师等岗位。从岗位描述来看，Facebook 此次招聘主要是组建自己的半导体设计团队，具体产品以 ASIC 专用芯片和灵活度较高的 FPGA 为主。Facebook 也是继苹果、Google 之后第三个自己设计的科技巨头。（Source:Bloomberg）

5. 成人视频网站 Pronhub 没能处理掉基于 AI 的 Deepfake 视频

美国媒体 Buzzfeed 报道称，全球最大的成人视频网站 Pornhub 平台上还有 70 多部利用 AI 技术合成明星人脸的 Deepfake 视频。这些视频中的女性脸部被换成了 Taylor Swift 等明星的人脸，而且均可以在线播放。此前 Pornhub 已经公开表示将全部下线这类内容，但现在来看，处理结果并不理想。（via. Buzzfeed）

6. 制药界“AlphaGo”诞生，来自上海大学 Mark Waller 团队

今年 3 月 29 日，国际顶尖学术期刊 Nature 在线发表了上海大学教授 Mark P. Waller 团队利用深度学习的逆向合成路线设计药物的研究论文（Planning chemical syntheses with deep neuralnetworks and symbolic AI）。

在这项研究工作中，Waller 团队将深度神经网络及强化学习等概念整合至一个通用的架构中，提出了采用三种不同的神经网络结合蒙特卡洛树搜索（Three different neural networks together with MCTS）的算法框架（3N-MCTS）。这三种神经网络分别为：拓展策略网络（Expansion policy network）——用来搜索当前位置可能存在的单步逆向化学变换路径（Transformation）；筛选网络（Filter network）——用来对反应的可行性做出判断；展示策略网络（Rollout policy network）——用来在展示步骤中应用多次采样方法对搜索节点进行定量评价。该工作相对于传统基于规则的反合成设计来说，大量借鉴了深度神经网络及强化学习的思想，是对传统方法的一次重要的改进，这也是该工作能够发表于 Nature 的原因之一。（via. 知识分子）

7. MIT 提出新型道路采集系统 RoadTracer，交汇路口采集准确率达到 45%

麻省理工大学计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）最近提出了一款名为 RoadTracer 的道路采集系统。针对道路交汇路段，RoadTracer 的采集准确率能达到 45%，远高于传统图像分割方法的 19%。MIT 声称，相关论文和模型细节将会在今年 6 月举行的 CVPR 大会上对外公布。