中科院如何批量复制AI独角兽？

争议声中，AI芯片创业公司寒武纪向科创板发起了冲击。今年年初，由中科院沈阳自动化研究所引进国外先进技术投资兴办的沈阳芯源微电子设备股份有限公司，在科创板首发上市。更为人熟知的一众行业巨头，如联想、中科曙光、科大讯飞等也与中科院紧密相连。

那个能换脸造假的AI，可能要阵亡了

AI造出的假图片，恐怕很难再骗过AI了。连英伟达本月刚上线的StyleGAN2也被攻破了。最新研究发现，只要用让AI学会鉴别某一只GAN生成的假图片，它就掌握了鉴别各种假图的能力。不论是GAN生成的，Deepfake的，超分辨率的，还是怎样得来的，只要是AI合成图片，都可以拿一个通用的模型检测出来。只要做好适当的预处理和后处理，以及适当的数据扩增，便可以鉴定图片是真是假，不论训练集里有没有那只AI的作品。这就是Adobe和UC伯克利的科学家们发表的新成果。有网友表示，如果他们把这项研究用来参加Kaggle的假脸识别大赛，那么将有可能获得最高50万美元奖金。

沈向洋就职清华演讲全录：人类对AI如何做决定一无所知

2019 年 11 月 14 日凌晨，在微软服务 23 年的微软全球执行副总裁沈向洋博士宣布离开微软；2020 年 3 月 5 日，清华大学在线上举行了活动“沈向洋双聘教授聘任仪式暨春风讲堂第四讲”，沈向洋博士离开微软后的首个去向得以确认。会后，沈向洋发表了主题为 “如何设计和构建负责任的 AI” 的全英文演讲，InfoQ 对重点内容进行了整理。由于受到疫情影响，沈向洋教授无法到达现场，本次活动采用了两地连线直播的形式，通过清华大学春风讲堂的 B 站账号对外直播。

那家拥有30亿人脸数据的美国AI公司，被黑了

智东西2月27日消息，美国人脸识别创企Clearview AI称其整个客户名单被盗！要知道，这可不是一家简单的AI创企，据说600多家执法机构及一些私人安保公司都在使用它的人脸识别产品。Clearview AI从网络社交媒体上抓取了超过30亿张照片，形成庞大的生物特征信息数据库。这个数量级，不仅超过地方警署、FBI，甚至“超出了美国政府或硅谷巨头所构建的任何东西”。此次客户名单泄露事件，显然是该公司成立以来面临的最大丑闻。

任正非：应对美国打击，我们更胸有成竹

2020年冬季达沃斯论坛于1月21日～1月24日召开，本届达沃斯论坛主题为“凝聚全球力量，实现可持续发展”，华为创始人任正非出席了主题为“科技竞赛塑造未来”的分论坛。在论坛上，任正非主要谈到两个问题：其一，是人工智能发展将给人类日常生活带来怎样的影响；其二，是谈及美国或许将升级对华为的限制与打击。任正非表示，我们今天对人工智能没有必要这么恐慌，我们研究的主要是有边界的弱人工智能。在创造财富过程中有很多的十年，财富创造出来总是比没有好。解决社会贫富悬殊加大的问题，是社会问题，不是技术问题。而应对美国的升级打击，他显得更胸有成竹——“美国实体清单打击我们，去年打击我们就没起到多大作用，今年他又会升级继续来打击我们，我认为我们受影响也不会非常大。”

人工智能时代，传播学者有何作为？

70多年来，人工智能的研究和传播研究沿着不同的轨迹进行。关于人工智能的研究集中在“如何在机器中再现人类智能”。相比之下，传播学研究则集中讨论人们如何相互交换信息、以及由此产生的影响。如今，随着人机交流越来越普遍，人工智能和传播研究之间的鸿沟也正在缩小。本文的目的便是通过去回应这些理论挑战，从而推进人工智能和传播学的研究融合。HMC的研究重点是人与技术之间的相互作用所产生的意义，以及这种意义对个人和社会的影响。传播学者需要关注人工智能技术所带来的本质性影响。

人工智能，还是人工智障？

无论你的答案是什么，我们的生活已经被算法彻底改变了——我们聊微信、刷抖音、逛淘宝的背后都是无数个算法在支撑，算法从开始简单的 If、then、else规则变成了越来越复杂以至于连程序员也不清楚内部运作规则的深度神经网络，它在变得复杂的同时也在彻底的变革每一个产业，人们离不开算法，媒体喜欢算法，在一个个故事的渲染下，算法似乎变得无所不能，卫夕今天先带大家一起看一些算法让人叹为观止的案例——

AI的反乌托邦：该控制造物者，还是控制造物？

David Leslie对Stuart Russell审视人工智能如何失控的新书进行了评论。Stuart Russell在他的人工智能新书《人类兼容》中直面“控制的问题”，即通用人工智能最终超过其创造者的智力水平，带来不可逆的反乌托邦的可能性。

AI能让我们长生不老吗？

一场飞来横祸，把年轻气盛的你推上了不可挽回的末路。现代医学在创伤面前也无能为力，你距离告别人世，只剩下屈指可数的一小段时间。不过，状况还算不上绝望。彼时，AI技术已经可以将人类的意识抽离出来，上传至云端，并通过数字化的形式延续下去——说得更直白一点，即便肉体的消亡无可避免，但狭义上的“数字化生存”，已经触手可及。你会选择摆脱肉体的桎梏，化身数字化的幽灵，在AI创造的虚拟世界中迈向永生吗？如果可以通过非自然的手段保存记忆、重新读取甚至实现交流互动，那么，是否意味着我们在形式上实现了永生？

医疗AI大数据：落地瓶颈、商业化突破点和药物研发

在11月初结束的第七届华兴资本医疗与生命科技领袖峰会上，包括香港交易所首席中国经济学家巴曙松、华领医药创始人兼首席执行官陈力、歌礼制药董事长兼首席执行官吴劲梓、信立泰药业总经理叶宇翔、以及亚盛医药联合创始人、董事长兼首席执行官杨大俊等在内的超过100位重磅嘉宾上台分享。议题从领域前沿到资本和市场，热点一览无遗，交锋专业热烈。另一方面是AI领域方向的投资人对AI医药新方向的耐性。电子病例数据处理要规范化，要符合全球药企的标准，这是一个非常大的门槛。

融资将再创新高，AI或迎来最后一次狂欢

本文来自微信公众号：机器之能，原文标题：《明年迎来AI泡沫集体爆发？不，融资将再创新高，但这或许是最后一次狂欢》，题图来自视觉中国。对付泡沫的有效方法，就是用另一个更大的泡沫包住它，这也是常说的“嵌套式泡沫”。几乎所有参与人工智能的玩家都已经意识到，AI 就像加速器。将 RPA 比作人的双手，AI 比作人的大脑，IPA 就是把 AI 作为大脑去指挥 RPA 这双灵巧的双手来完成工作。然而，AI 绝不仅仅是一场指挥大脑的游戏。最近，全球两家领先的市场研究与咨询机构 IDC 和 Forrester 发布了他们对 2020 年及以后人工智能产业化的预测。

千呼万唤始出来，英特尔发布AI芯片

美国时间11月12日周二，英特尔终于正式宣布了首个针对复杂深度学习神经网络处理器：Nervana NNP。全称 Nervana Neural Network Processor，这是英特尔推出的第一款面向数据中心客户，针对复杂深度学习的专用 ASIC 芯片。（用更容易理解的方式来讲：Nervana NNP 就是英特尔版本的 TPU。芯片的命名来自于英特尔在 2016 年所收购的神经计算公司 Nervana。准确来讲，Nervana NNP 并不是一枚芯片，而是一个芯片家族，一个全新的架构。英特尔方面宣称，Nervana NNP 芯片家族的运算密度和竞品相比实现了3.7倍的运算密度提升。至于能效方面，特别是在 NNP-I 神经网络推理芯片上，单枚的能耗仅15W。