2020人工智慧的預測~

本文來自量子位微信公眾號 QbitAI
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吳恩達邀請9位AI大牛暢想2020：李開復看好醫療教育，LeCun強調自監督學習

2020，AI的研究會有哪些突破？

2020，AI的應用又會有什麼變化？

吳恩達DeepLearning.ai旗下的THE BATCH刊物，分享了包括Yann LeCun、李開復、周志華、還有他們的老闆吳恩達在內的10位AI大佬的新年寄語，以及對AI在2020年能有什麼突破的“新年願望”。

一起來看看吧~

▌吳恩達：保持學習和好奇心

在這份「新年寄語篇」的開頭，吳恩達作為發起人開場，總體是一些關於學習新知識的碎碎念。

吳恩達說，他每年冬天的假期都會圍繞一個新的主題進行學習。

比如10年前的那個冬天，他的學習主題是教育學，雖然當時他拖著十分沉重的書箱在機場趕路，但對教育學的研究的確為後來線上學習平臺Coursera的成立起到了幫助。

而去年，當時他的寶貝女兒Nova還在母親腹中，吳恩達就在冬天讀了很多育兒書籍。

而這個冬天，吳恩達說他在研究續命——包括遺傳學、還有誇克什麼的在內的新興科學，還實地探訪去拜見了自己101歲的爺爺，爺爺用親身經歷告訴他：

長壽的秘方，就是保持好奇心。

照這個規律，吳恩達覺得自己的關注者裡會有不少人能在101歲之後依然活蹦亂跳的。

最後，吳恩達祝大家過一個充滿好奇心、學到新東西、有愛的2020年。

▌李開復：AI將在更多行業落地

李開復的新年寄語主題，是AI無處不在。他說：

人工智慧已經從發現的時代到了落地的時代。在我們主要在中國的投資組合中，我們看到了在銀行、金融、運輸、物流、超市、飯店、倉庫、工廠、學校和藥物研發中使用人工智慧和自動化技術的應用。

但是，從整體經濟的角度來看，只有一小部分企業開始使用AI，這表明AI還有巨大的增長空間。

我相信，在人類技術進步的歷史上，AI將與電力同等重要。在未來的一二十年中，人工智慧將滲透到我們的生活和工作中，從而提供更高的效率和更智慧的體驗。現在正是企業、機構和政府充分擁抱AI並推動社會前進的時機。

我對AI在醫療和教育上的影響非常興奮。這兩個行業已經為AI的部署做好了準備。

我們投資了一家使用AI和大數據優化供應鏈的公司，從而緩解了超過1.5億中國農村人口的藥品短缺情況。我們也在投資用深度學習來生成化合物的藥物研發公司，以將藥物發現時間縮短三到四倍。

在教育方面，我們看到一些公司正在用AI改善學生的英語發音，幫助學生提升成績，用個性化和遊戲化的方式説明學生學習數學。這將使教師從日常工作中解放出來，並使他們能夠花時間為新興一代的學生做更多鼓勵性的工作。

我希望看到更多明智的企業家和公司在2020年及以後的幾年中開始使用AI來幫助他們獲得更大的好處。

▌LeCun：自監督學習帶來AI革命

深度學習三巨頭之一、圖靈獎得主Yann LeCun的新年寄語主題，是Learning From Observation。

讓人忍不住把它翻譯成“格物致知”。

“格”的是開車這件小事。LeCun提到，人類學開車只要幾十個小時，但是模仿學習演算法需要學幾十萬個小時，強化學習演算法甚至需要學幾百萬個小時，這裡面一定有什麼問題。

人類可以高效學習，是因為我們人在腦海裡建立了世界的模型。嬰兒很難和世界互動，但是在剛出生的幾個月裡，他們通過觀察吸收了大量關於這個世界的背景知識。顯然，大腦的很大一部分被用在了理解世界的結構，並預測一些無法直接觀察到的事物，比如未來才會出現的東西、或者被隱藏的事物。

因此，AI的前進方向，就是自監督學習（self-supervised learning），它和監督學習類似，但是並不會訓練系統去把資料分類，而是我們隱藏一些部分，讓後讓機器預測丟失的部分，比如把視頻的一些幀抹掉，然後訓練機器根據剩餘的幀來填補被抹掉的部分。

最近，這種方法在NLP方面非常成功。諸如BERT、RoBERTa、XLNet、XLM之類的模型以自監督的方式進行訓練來預測文本中缺少的單詞，它們在所有主要的自然語言基準測試中都有記錄。

希望在2020年，自監督學習能夠用在視頻和圖像上。它會在視頻這類高維連續資料上創造類似的革命嗎？

其中一項嚴峻的挑戰是應對不確定性。像BERT這樣的模型無法判斷句子中丟失的單詞是“貓”還是“狗”，但是它們可以產生概率分佈向量。對於圖像或視頻幀，我們沒有一個好的概率分佈模型。但是最近的研究非常接近，或許我們很快就會發現這樣一個模型。

這樣，我們就能用很少的視頻訓練樣本，來實現非常好的性能預測、動作預測，而這在以前是不可能的。

當這個想法實現的時候，2020年就會是AI領域非常激動人心的時刻。

▌周志華：方法創新，方針明確

南京大學周志華教授對2020年有三個希望：

1、希望能夠出現深度神經網路以外的高級機器學習技術。神經網路已經被許多研究人員、工程師和從業人員研究並應用了很長時間，其他機器學習技術為創新提供了相對未開發的空間。

2、希望AI可以涉足更多領域，為人們的日常生活帶來更多積極的變化。

3、希望研究人員、工程師和從業者們對於如何採取措施防止AI技術的錯誤開發和濫用進行更多的思考和討論。

▌Anima Anandkumar：模擬的力量

Anima Anandkumar是英偉達機器學習的總監，也是加州理工的電腦教授。

Anandkumar教授提到，在模擬環境學習中訓練演算法會讓網路更為強大，並且能類比各種複雜的情況，在一些情況下可以解決研究人員資料不夠的問題。

她所在的加州理工已經用物理模型來類比真實資料，用深度學習進行地震預測的研究；英偉達也推出了模擬平臺Isaac。

她希望，2020年AI科學家們能認識到在類比環境中進行訓練的價值，並在新的一年產生更為重大的AI進步。

▌Oren Etzioni：工具創造平等

Oren Etzioni是艾倫人工智慧研究所的首席執行官、華盛頓大學電腦教授、Madrona資本合夥人。

他認為，AI界花了很多時間討論演算法的公平和透明性，但在應用上，AI還可以為社會提供更多幫助，比如為行動不便的人提供無障礙技術，解決教育、流浪者、人口販賣的問題，AI能對人們的生活品質產生巨大的積極影響，但現在AI界對此的研究和探討只浮於表面。

因此，他希望2020年AI界能用切實的手段讓這些處於不利地位的人受益，讓世界更公平。

▌Chelsea Finn：泛化的機器人

Chelsea Finn是斯坦福電腦科學與電氣工程助理教授。

她認為，目前的許多AI技術都能在圍棋等特定任務上取得非常好的成績，但在泛化方面做得還不夠，無法用一個機器人來完成多個任務。

比如，識別ImageNet上的圖片需要一個模型，但如果機器人需要與環境交互，那為每個任務都創造一個ImageNet那麼大的資料集是不切實際的。

因此，她也在進行更多賦予機器人泛化能力的研究。如果強化學習的臨界品質發展和泛化有所突破，會是非常令人振奮的事情。如果能應對這些挑戰，機器人會比現在的更加智慧，而不僅僅是停留在實驗室裡。

▌David Patterson：快速訓練與推理

David Patterso是加州大學伯克利分校的電腦科學教授，RISC-V國際開源實驗室負責人，也是ACM和IEEE的Fellow。

他說，過去一年，阿裡巴巴、 Graphcore和英特爾等公司都在研發專門的人工智慧處理器，而這些晶片將慢慢進入研究實驗室和資料中心。

他認為，投資數十億美元打造新穎的人工智慧硬體將在2020年初見成效。

並希望人工智慧社區能接受其中最好的晶片，來推動這個領域朝著更好的模型和更有價值的應用方向發展。

▌Dawn Song：要對資料負責

Dawn Song是安全領域的頂尖學者之一，1996年本科畢業於清華大學，現在是加州大學伯克利分校(UC Berkeley)電腦科學和電子工程教授，也是Oasis Labs 首席執行官和聯合創始人。

她認為，人們對敏感性資料的收集正在迅速增加，幾乎涵蓋了人們生活的方方面面。但使用者幾乎無法控制他們生成的資料如何被使用。與此同時，企業和研究人員在利用資料方面面臨著諸多挑戰。

在她看來，這種資料收集方式將個人和企業置於危險之中，她希望2020年應該是為負責任的資料經濟打下基礎的一年。

這需要創造新的技術、法規和商業模式。Dawn Song認為，2020年在在機器學習方面仍然存在更大的挑戰，要打造可擴展的系統來為實際部署大型、異構資料集服務，聯邦學習的進一步研究和部署對於某些用例也很重要等等。

▌Richard Socher：資訊海洋已經沸騰

Richard Socher博士畢業于斯坦福大學電腦系。2016年，自己創辦的公司被Salesforce收購後，加入Salesforce，現在是Salesforce的首席科學家。

他認為，如何處理鋪天蓋地的事實、意見和觀點仍然是一個挑戰。

比如，在你沒有讀過一個冗長的文檔之前，你很難知道你會在裡面找到什麼資訊。而且，想要知道某個特定的陳述是否正確也非常困難。

在他看來，自動提取摘要可以解決這些問題，2020年，這一技術將會迎來重大發展，改變我們消費資訊的方式。

不僅能説明人們應對不斷湧現的新資訊，而且還能讓人們進一步擁抱人工智慧的巨大潛力，創造一個更美好的世界。

原文傳送門：
https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-happy-new-year-hopes-for-ai-in-2020-yann-lecun-kai-fu-lee-anima-anandkumar-richard-socher

ZAO了一天，隱私的雷快爆了

本文來自科技媒體36氪
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從爆火刷屏到成為風暴中心，AI換臉App“ZAO”只用了短短一天。

上一個引起如此轟動的現象級App是捏臉軟件Zepeto，但Zepeto起碼還流行了一星期左右才逐漸從朋友圈銷聲匿跡。ZAO還沒來得及享受太久榮光，就猝不及防地陷入隱私之爭。

問題還是出在這張臉上。想要跟上潮流玩換臉遊戲，你必須同意ZAO預設的使用者協議，即“同意或者確保肖像權利人同意授予‘ZAO'及其關聯公司全球範圍內完全免費、不可撤銷、永久、可轉授權和可再許可的權利。” 是的，這基本意味著你一旦上傳自己的換臉視頻之後，就無法再刪除裡面的照片，哪怕刪除應用也不行。

ZAO的走紅其實並不令人意外，它身上聚集了太多爆款特質：內容來自熱門影視作品，讓人想起那些年玩過的“小咖秀”；跟明星換臉，滿足了大家展現自我，順帶借著電影妝發沉溺于自己盛世美顏的需求；與朋友一起表演、與偶像同台，融入社交功能、追星元素，撩撥著大家的興奮感與傳播欲望。

令人意外的是輿論反噬之快，經過互聯網大佬關於中國用戶樂意以隱私換便利言論的洗禮，蘋果、穀歌、亞馬遜相繼承認監聽用戶談話的風波，一直被忽視的互聯網隱私終於被慢慢地重視起來。

▌ZAO爆紅背後

嗅覺敏感的VC們已經停止打聽ZAO背後的團隊到底是哪家，畢竟它與上市公司陌陌之間的關係已經通過各種工商資料展示得明明白白：ZAO所屬的長沙深度融合網路科技有限公司，為海南喵咖網路的全資子公司。而海南喵咖網路的實際控制人則是兩位陌陌聯合創始人，王力、雷小亮。

雖然VC投資團隊無望，創業公司對ZAO的“借鑒”可不會停止。正如Zepeto之後冒出的一堆捏臉軟件，不難猜想，未來的幾個月裡，各大應用商店即將湧進一大批換臉軟件。

ZAO跟陌陌的關係，不止是股權關係那麼簡單。據36氪瞭解，這個項目由陌陌CEO唐岩主導，2019年春節後立項，歸屬於陌陌企業發展部，這個部門主攻開發獨立App，赫茲、meet相冊均為該部門的成果。與之相對的是陌陌創新業務部，主要負責陌陌主App內的創新嘗試。

在移動互聯網紅利消失的大背景下，做App矩陣已經是各家平臺公司的發展共識，字节跳動是將這一戰略踐行得最為成功的一家。陌陌同樣也早就開始了App矩陣的戰略，只是此前發佈的一系列獨立App，包括Doki、哈你、Cue在內都不算成功。直到ZAO出現，才算引爆關注。

一位陌陌內部人士告訴36氪，ZAO的演算法由陌陌深度學習實驗室支持，這個實驗室之前曾負責過PULAPULA"2🐶18汪年全家福“的技術支援。

跟捏個自己的虛擬替身不同，ZAO把“展現理想中的自己”這件事變著法子更往前推進一步。 只需上傳自己的照片，便可將李現、黃曉明、甄嬛、雪姨的臉替換成自己的，還可以與朋友共同出演《武林外傳》《致青春》等影視作品中的名場面。比起卡通替身，ZAO的場面毫無疑問顯得更真實了。

AI換臉技術，不算是新鮮事兒，Pornhub、Reddit的用戶大概早就見識過。2017年12月，用戶“DeepFakes”在Reddit上發佈一個“假視頻”，將成人電影中演員的臉替換成斯嘉麗·詹森、蓋爾·加朵等知名女星的臉，畫面以假亂真。這為AI換臉技術吸引來了一大波流量，“deepfakes”也逐漸成為這一技術的代稱，同名演算法也在GitHub開源。

ZAO的特別之處在於，通過大公司的支持，將這一技術的門檻和體驗大大降低。使用者不需要研究如何渲染如何訓練AI，只需動動手指上傳照片，再花5s－10s等著視頻生成，然後再分享到自己的朋友圈就好。

ZAO的第一個版本在5月29日發佈並進行小範圍內測，8月30日發佈1.1正式版本。這一版本取消了名額限制，對所有人開放，只需手機號就能夠註冊並使用，大大降低准入門檻。第二天，ZAO便從App Store免費應用總榜的第138位強勢沖到了第2位，並迅速搶佔娛樂類app的首位。

▌AI to C，大廠的遊戲

用戶體驗背後，是高昂的技術成本。因為同時段湧進大量的使用者，ZAO的伺服器幾度宕機，但之後很快就修復了。比起伺服器，看不見的成本還有背後的算力。為了讓換臉的過程不超過10s，意味著背後需要投入大量GPU。

有AI從業者告訴36氪，就算是美顏類App，一個高級的手繪濾鏡所需要的成本也是百萬元起步，這其中包括了用大量手繪圖作為訓練素材，據此推算，ZAO的成本應該更高。

在新浪微博上，一位名為“ZAO官方助手”的用戶在8月30日22:54分，即ZAO上線第一天發了一條微博，”這個月花700萬租的伺服器，今晚已經消耗1/3了。明天如果繼續火爆，我們只能做嚴格一些的限制。”

雖然沒有加V認證，在此之前，這位元使用者發的內容都是關於ZAO的內測名額發放。

用AI技術做C端的產品，毫無疑問將是未來大公司的戰略方向之一。也只有大公司，才能夠為了大量C端使用者的體驗負荷起高昂的成本。

只做個C端談資類的App，肯定不是陌陌為此加大投入的原因。目前從ZAO的產品設計來看，可以看出它想讓用戶盡可能多地拉好友來玩，以達成傳播效果。ZAO的社交功能依託於微信和QQ，只能通過微信和QQ發送申請添加好友。成為好友後，你們互相獲得了對方形象的使用權，可以用好友的臉來製作視頻。在聊天介面，使用者可以發送替換成自己面孔的gif表情包，連鬥圖也是私人訂制。

只要能沉澱下社交流量，下一步就是方向的探索。36氪獲悉，ZAO未來的一個潛在方向加上語音辨識功能，目前ZAO使用的是科大訊飛的技術。

ZAO面臨的另一重挑戰是，如何避免爆款APP難以逃避的“月拋”命運。

2018年12月初，Zepeto爆紅。一個月後，2019年1月12日，其中文版“崽崽”在蘋果App Store上線。但此後再無大的水花，不溫不火，在社交類APP的20-30名附近徘徊。

新鮮感過後，Zepeto沒能抓住多少用戶。沒有社交關係鏈，用戶毫無壓力地拋棄了它，等待下一個爆款。

與Zepeto相比，ZAO的社交屬性明顯更強，並且是一款熟人社交軟體：依託於最大的社交軟體微信和QQ，用戶可以順暢地導入社交關係；由於添加好友也意味著共用面孔資訊，在添加好友時，ZAO還會彈出“好友面孔使用協定”：“添加好友後，你可以使用對方的面孔資訊進行換臉娛樂玩法，同時作為對等交換，對方也能使用你的面孔。請跟你真正親近的朋友進行授權。”

更強的社交屬性能否讓ZAO逃脫非剛需類App曇花一現的命運，目前還難下定論。但確定的是，陌陌終於有它的第二個App爆款了。

▌隱私、版權爭議，ZAO的難題

在解決商業模式問題之前，ZAO亟需解決的是公眾對於隱私權的質疑。

在人臉識別被用於電子支付、身份認證的今天，臉甚至變得比金錢、身份證都更為重要。換做五年前，人們也許不會對在網路上上傳自己的照片並且不可刪除如此警惕，但現在，上傳一張正臉照片，而且無濾鏡無PS，任何人都得掂量一下因此導致的風險。

大概是為了後續用UGC素材做更多的開發，ZAO的使用者協議稱得上霸道和嚴苛。同時，為了避免用戶的臉被用在非法用途，ZAO採取的辦法是，不允許使用者上傳自己的視頻，只能在影視片段中截取換臉的素材。因為影視片段脫離了現實生活場景，不法分子用截圖進行欺詐等風險理論上也會隨之降低。 另外，ZAO也承諾，“ZAO及其關聯公司將盡最大努力在合理範圍內使用上述內容，且您的必要授權不代表ZAO及其關聯公司對上述資訊內容的必然使用；也不改變上述資訊內容的所有權及其智慧財產權歸屬，更不影響您對上述內容資訊任何合法使用。”

但互聯網公司——事實上幾乎所有商業機構，對“合理範圍”這一概念的界定總是不可避免地會與用戶的界定產生分歧。在更改使用者使用協定之前，ZAO引發的這場隱私權風波，也許聲勢將不低於產品本身引發的刷屏效應。

“目前，網上各類換臉軟件有很多，但不管換得有多逼真，都是無法突破刷臉支付的。”8月31日中午，螞蟻金服官方回復21世紀經濟報導記者稱。因為“刷臉支付”採用的是3D人臉識別技術，會通過軟硬體結合的方式進行檢測，來判斷採集到的人臉是否是照片、視頻或者軟體類比生成的，能有效地避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。

不知道螞蟻金服給的這顆技術向定心丸，能否讓惴惴不安的用戶稍微安心。

ZAO要繼續往下走，另一重難度在於對素材的使用。

點進ZAO的素材使用頁，在版權聲明中，ZAO寫道：“短視頻和表情素材，除了特別聲明是ZAO跟合作方進行版權合作的之外，均來自于用戶自發的上傳，ZAO不享有素材的商業版權。”

2018年3月，原國家新聞出版廣電總局下發的《關於進一步規範網路視聽節目傳播秩序的通知》規定：“堅決禁止非法抓取、剪拼改編視聽節目的行為，並嚴格管理包括線民上傳的類似重編節目，不給存在版權問題、內容問題等的剪拼改編視聽節目提供傳播管道。”谷阿莫等一大批影評帳號就曾因此身陷版權糾紛。

與谷阿莫不同，ZAO在版權聲明中指出，平臺並不享有商業版權。36氪分別在上午和下午試用ZAO，還發現包括關曉彤的某個綜藝表演片段在內，已經顯示“此素材已不可用”。

然而，非商用就不涉及版權糾紛嗎？北京商報曾就此谷阿莫版權糾紛採訪中聞律師事務所合夥人趙虎，趙虎稱，是否商用並不是判定侵權的標準，業餘愛好者製作的視頻也可能會侵權。“在原作的基礎上進行二次創作，應該得到原作著作權人的許可，如果未經許可就使用了原作內容，就非常有可能構成侵權。”

ZAO可以對影視片段進行換臉，也可以對表情包進行換臉。而表情包除了著作權外，需要注意的還有肖像權、名譽權。

在“造表情”分區，除了還珠格格、武林外傳外，36氪還發現了網路紅人李雪琴的表情包，而在36氪與李雪琴取得聯繫之後，對方表示，此前並未有人與她溝通過肖像權問題。

“將任何普通自然人肖像製成表情包進行傳播均可能侵犯肖像權。”北京互聯網法院法官朱閣、法官李珂曾撰文表示。但互聯網上資訊浩如煙海，傳播也較為隱蔽，許多時候侵權行為難以發現，侵權主體也難以確認。

“但不維權、維權少並不代表其人格權不受法律保護。此外，真人表情包著作權人行使權利需嚴格依照其與肖像權人的約定，未經肖像權人同意，該表情包不得發表、傳播或銷售。”文章中稱。

在使用者協議中，ZAO似乎也在有意規避這些糾紛：“如果您把使用者內容中的人臉換成您或其他人的臉，您同意或確保肖像權利人授予‘ZAO’及其關聯公司全球範圍內完全免費、不可撤銷、永久、可轉授權和可再許可的權利。包括但不限於：人臉照片、圖片、視頻資料等肖像資料中所含的您或肖像權利人的肖像權，以及利用技術對您或肖像權利人的肖像進行形式改動。”

而Snapchat等可以製作人臉特效的軟體從未對肖像權提出如此嚴苛的要求，只是在隱私條款中提及：“我方的許多服務都要求我方收集您設備相機和照片上的圖像與其他資訊”，“我方收集您在我方服務商創建的內容”。

必須說明的一點是，因為網路上的肖像權、隱私權長期處於模糊地帶，有隱私權和肖像權隱患的App遠遠不止ZAO一家。但就因為ZAO的刷屏，這些問題才在一夜之間像冰山一樣浮現在大家面前。

一想到這些令人頭疼的問題，無論是跟陳冠希勾肩搭背演《無間道》，還是跟張曼玉對手演《青蛇》，似乎快樂都已經沒那麼純粹了。

https://36kr.com/p/5241673

今天製作完下周要播的廣播節目，回到家看到這篇，哇，也太巧，跟我製作的其中一集相呼應！

2017年科技趨勢：結合AI和雲端大數據的數位轉型，在國外已經如火如荼討論，但台灣卻還是狀況外，資訊的落差只能無奈變成競爭力的落差....

鼓勵楚文粉絲朋友一定要看一下這一篇文章，特別是美國白宮已經列出了一系列計畫，大家絕對要注意。

另外，也別忘了鎖定下周的IC焦點觀察

FM97.5 早上7點首播 晚上6點重播

1/3科技趨勢，帶您深入探討!

晚安:)

【2016人工智能發展十大標誌性事件】
本文轉載自創新工場微信公眾號
過去的2016年，全球人工智能領域的發展迎來了一波新的高潮。無論是技術精英還是普通百姓、企業精英亦或國家領袖，都將目光投向了人工智能、深度學習、自動駕駛等一系列前沿技術。下面來看看2016年全球人工智能發展的十大標誌事件。

1． AlphaGo圍棋對弈戰胜李世石

今年3月，由Google DeepMind主導開發的人工智能AlphaGo在完胜歐洲圍棋冠軍樊麾二段後，又在五番棋中以4-1的大比分擊敗圍棋名宿、韓國國手李世石九段，震驚全球。 DeepMind創始人之一德米斯·哈薩比斯表示，這一時刻比科學家們預想的早來了十年。

AlphaGo利用了蒙特卡洛樹狀搜索與兩個深度神經網絡相結合的方法，以估值網絡來評估大量落子間的優劣，而以行棋網絡來選擇落子。在這種設計下，電腦可以結合樹狀圖的長遠推斷，又可像人類的大腦一樣自發學習進行直覺訓練，以提高棋力。

圍棋長久以來被視為棋牌運動中“人類智慧的最終堡壘”，而AlphaGo的勝利，讓社會大眾重新認識到了人工智能發展的潛力和前景。

截至12月，接受了韓國棋院名譽職業九段頭銜的AlphaGo，職業圍棋等級分已經達到3598分，世界排名高居第二，僅次於中國的柯潔九段。而據韓媒報導，中國棋院表示已經收到了來自AlphaGo的“挑戰書”，正在研究出賽棋手的人選，2017年圍棋界的巔峰對決一觸即發。

2．白宮發表人工智能戰略報告與規劃

2016年10月12日，美國白宮發布了題為《準備迎接人工智能未來》的戰略報告，同時發布的還有美國《國家人工智能研究發展戰略計劃書》。

這兩份文件的出台，是奧巴馬政府近年來大力推進包含人工智能產業在內新興技術產業、並與硅谷科技界緊密合作溝通的結果。 Quartz評論說，這份報告與戰略計劃顯示出，白宮並不急於對人工智能的研發進行大規模監管，而是會在交通、金融等垂直領域先行製定應用標準。

而在唐納德·特朗普當選美國總統後，白宮於12月20日跟進發布了《人工智能、自動化與經濟》戰略報告，指出人工智能將對生產率增長帶來積極影響，不應當因其對勞動力市場現有秩序的潛在威脅，遏制人工智能的發展有分析認為，這是奧巴馬政府離任前對特​​朗普的最後提醒。
除白宮之外，今年多國政府也都發布了相關發展戰略與計劃。例如日本《再興戰略2016》將人工智能發展列為十大復興戰略之首，中國政府《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》則提出到2018年建成千億元級別人工智能市場等。

創新工場董事長李開復認為，在人工智能領域，中國有很大的優勢。首先，中國教育體系培育出的人才有非常優秀的理工、數學基礎。世界人工智能論文作者中，43%是中國人。其次，中國社會可以快速訓練勤奮的年輕人。人工智能需要的並非培養一個火箭專家——那是需要數十年積累才能做的事情。一名特別優秀的數學和計算機專業應屆畢業生，經過創新工場AI工程院6個月的培訓，就可以進入人工智能行業，成為合格的人工智能工程師。再者，中國市場有很多傳統企業需要通過人工智能，實現產品升級。此外，中國政府對人工智能的政策約束較少。

3．全球人工智能企業融資額再創新高

自2012年以來，全球人工智能領域收到的投資數量就一直呈現上升趨勢，2016年也是如此。今年全球人工智能產業的投資情況，創下了五年以來的歷史新高。

據CB Insight統計，今年全球人工智能領域融資額有望突破50億美元，比2015年增長了超過60%。就單季度情形來看，今年第二季度的3個月之內，全球人工智能企業就在155次融資當中募得了超過16.8億美元，這一數字也創下了歷史新高。

國內方面形勢也同樣樂觀。 《烏鎮指數：全球人工智能發展報告2016》顯示，中國人工智能投資在2016年上半年就達到了月6億美元的規模，其中第2季度更是達到了創紀錄的4.70億美元，顯示出中國在人工智能領域的投資明顯加快，緊跟在美國、西歐等發達國家之後。

4．華人AI研究貢獻佔據全球份額近一半

不僅是企業投資，華人在人工智能領域的科學研究水平和影響力也在與日俱增。

美國白宮今年10月發布的人工智能戰略報告就指出，自2014年起，深度學習領域中國作者的發文數與引用文章數均已超過美國，成為世界第一。預計2016年，中國作者的科研文章發表數量，將超過全球文章發表數量的一半。

創新工場人工智能工程院副院長王詠剛，則以影響力較高的全球核心期刊為目標，核算了華人科學家在人工智能領域整體上的科研貢獻率。佔全球高端人工智能科研人才五分之一的華人，在2006-2016年間貢獻了近三成的頂尖期刊文章，和31.8%的被引用頻次。

而就年度成績來看，華人AI科學家在全球貢獻中的佔比更是逐年攀升，2015年高端期刊文章總數達到了42.8%，引用總數更是超過一半，達到了55.8%。就此而言，華人已經處於了人工智能研究的領先地位，佔據了人工智能科研世界的半壁江山。

5．五大科技巨頭組超級AI 聯盟

今年9月21日，Alphabet（Google、DeepMind）、IBM、Facebook、亞馬遜和微軟五家科技巨頭宣布組成人工智能聯盟“Partnership on AI”，以求在科研領域建立良性的競爭與合作關係。

這一人工智能聯盟以“為人民和社會謀福祉”為口號，表示其核心使命是在巨頭之間開展行業標準和規範討論，包括探討人工智能促進社會中的變革方式。此外，人工智能發展倫理、包容性和隱私等，也是這個聯盟的重要研究課題。

DeepMind聯合創始人穆斯塔法·蘇萊曼希望，這個聯盟能夠產生強大的聚集效應：“我們希望受到人工智能影響的相關各方，都能參與到這一聯盟當中來。”

目前，蘋果、Twitter、英特爾和百度等人工智能領域的其他巨頭企業，都尚未加入這一聯盟。儘管有消息稱蘋果對該項目“充滿熱情”，但並未見到蘋果採取任何具體行動。

6．特斯拉自動駕駛汽車首次致死車禍

今年5月7日，一輛行駛於美國佛羅里達州的特斯拉汽車在開啟“Autopilot自動駕駛”功能時，首次發生了致人死亡的重大事故，導緻美國交通當局介入調查，也引發了大眾對於未成熟的自動駕駛上路的擔憂。

這場事故由一輛撞上白色大型拖車的特斯拉Model S汽車引發，導致Model S車主，40歲的喬舒亞·布朗身亡。特斯拉在聲明中指出，拖車高度與顏色、當時的天氣情況、以及道路上行駛的位置等一系列罕見的偶發因素，導致了這場事故的發生。

儘管“Autopilot”系統在去年年底就以公眾測試版的名義進行了發布，事故發生前也安全行駛了2億多公里，但這一尚處於試用階段的技術是否足以達到上路標準，還是引發了各國監管機構的注意。

而據中國中央電視台9月14日報導，今年1月20日的京港澳高速河北邯鄲段上，一輛特斯拉Model S汽車發生了嚴重追尾事故，導致23歲的駕駛員高雅寧當場死亡。但特斯拉至今未能查明該事故車輛是否開啟了“Autopilot”系統。

7．微軟在話語識別能力上超越人類

人工智能在垂直領域中又一次戰勝人類，這次的主題則是話語識別。儘管人工智能助手已經開始大量使用語音識別技術，但在較為複雜的現實應用面前仍舊不甚理想。

但在今年10月，微軟研究院人工智能科研小組的科學家發表了一篇學術報告，宣布其語音識別系統ASR的速記錯誤率，首次低於人類的專業打字員，錯誤率僅有5.9%。

微軟團隊使用了CNTK，一個經歷了多年技術積累的開源本地化深度學習系統訓練ASR。研究團隊使用了行業標準的Switchboard語音測試。同時，微軟也使用了CallHome等其他環境下的語音識別/速記測試。而在這些測試中，ASR的語音識別結果也要好於專業速記員。

8． Amazon GO展現智能商業新形態

線上零售業巨頭亞馬遜在今年12月5日，宣布將於明年年初推出基於人工智能技術的線下商店 Amazon GO，意圖徹底變革線下商業模式。

在亞馬遜發布的宣傳視頻中，消費者進入商店時需掃描二維碼通過閘機，從貨架上取貨等動作會被攝像頭和傳感器捕捉，在後台將商品“加入購物車”。消費者離店時無需排隊，系統會自動結算商品，並通過亞馬遜賬戶扣款。

亞馬遜表示，這一商店綜合應用了計算機視聽覺、傳感器識別和深度學習算法等人工智能技術，實時追踪店內顧客的行為，以實現實時商品確認和結算。

亞馬遜已經在美國西雅圖開設了面向內部員工的試驗店。預計這一技術將於2017年早些時候開始公開應用。

9．人工智能改善癌症診斷療法

深度計算已經開始被用於疑難疾病診斷了。今年8月4日，日本NHK電視台報導稱，東京大學醫學研究所通過應用IBM的人工智能平台“沃森”，僅用時10分鐘就診斷出了資深醫師也難以判別的特殊白血病。

東京大學自去年7月開始與IBM合作，通過讓“沃森”學習超過2,000萬篇醫學論文和1,500萬條以上的藥品知識，建立醫學診療的大數據神經網絡，之後再用於臨床研究。

本次報導的60餘歲的女性，最初被人類醫師診斷為急性骨髓性白血病，但經過數月的抗癌治療後情況卻不見好轉。而“沃森”在讀取了患者的遺傳信息之後，給出了“繼發性白血病”的更加具體的病情診斷。在調整了治療方法後，這位女性在數月後成功康復出院。

截至2016年3月，“沃森”與東京大學共為41名患者提供了協助治療的診斷或相關信息。東京大學醫學研究所副所長東條有伸表示：“人類醫師花費兩週時間完成的工作，‘沃森’只需要10分鐘。我們希望以後能夠將‘沃森’廣泛應用於癌症治療。”

10．扎克伯格發布AI管家“賈維斯”

自今年1月Facebook CEO馬克·扎克伯格宣布開始製造人工智能管家之後，外界對其的關注就沒有消停。

先是紮克伯格將這一人工智能命名為“賈維斯”——這與超級英雄鋼鐵俠在故事中擁有的人工智能管家同名；後有今年10月鋼鐵俠的扮演者小羅伯特·唐尼同意為“賈維斯”配音，直到今年年底，扎克伯格最終放出了“賈維斯”的原型應用視頻。

在視頻中，“賈維斯”通過語音識別方式識別用戶指令，並通過攝像頭、智能家居等外接設備，實現對家庭硬件的自動操控、工作管理等。同時“賈維斯”還具備人機對話的能力，甚至還可以說漢語。

但在面對媒體的演示時，“賈維斯”在語音識別上的表現卻差強人意，其中一條指令甚至被迫重複了四次。這意味著現實場景中的語音識別功能仍然未能充分整合進“賈維斯”當中，而推出大眾版產品，則要等到更久以後了。