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| 本文作者： 張棟 | 2017-11-28 18:29 |
11 月 28 日，京東與斯坦福人工智能實驗室（SAIL）簽訂協議，正式啟動京東-斯坦福聯合 AI 研究計劃。該計劃將圍繞機器學習、深度學習、機器人、自然語言處理和計算機視覺等技術，結合京東實際應用場景和數據，開展以研究項目為基礎的合作。
從今年 5 月開始，京東與斯坦福人工智能實驗室就 AI 領域的合作研究進行溝通，隨后達成正式合作并啟動第一批項目。目前，知識圖譜與應用、對話系統、機器人、場景識別和理解項目已經先行啟動。
斯坦福人工智能實驗室成立于 1962 年，是全球頂級人工智能研究機構之一，目前聚集了多個領域的專家。京東除為斯坦福的科學家提供數據和有挑戰性的應用場景，推動他們進行前沿科學研究外，還將結合自身業務落地應用場景與開放平臺。
劉強東曾公開表態，京東的下一個 12 年將向技術轉型，而「人工智能」則是其中的關鍵技術之一。京東豐富的業務場景是其發展人工智能的優勢所在。近兩年，京東持續在 AI 落地應用上進行探索，陸續推出智能客服、物流機器人、無人倉、無人車、無人超市等服務和硬件產品。
另據了解，京東還在加州設立了一個專門用作研究的新辦公室，除了京東-斯坦福聯合 AI 研究計劃外，后續更多項目也將在這里展開。
雷鋒網消息，11月28日，首屆2017MIDC小米IoT開發者大會在北京召開，小米在會上宣布與百度達成深度合作，百度依托于人工智能的布局和發展優勢，小米以業內領先的IoT優勢以及人工智能產品和技術優勢，雙方強強聯手，給用戶帶來更好的體驗。
目前小米在全球范圍內已擁有超過2.8億用戶，積累了海量數據，小米IoT平臺聯網設備超過8500萬臺，成為全球最大的智能硬件平臺。“小米在核心的人工智能技術和產品方面已經取得了重大突破。我們很高興與百度在人工智能領域達成戰略合作，百度在人工智能領域有著很深積累，在語音、圖像、自然語言處理、深度學習等方面有著非常深厚的技術基礎。與百度強強聯手，能讓更多人享受到科技的樂趣”，小米公司創始人、董事長兼CEO雷軍表示。
行業人士認為，當前的人工智能浪潮正在推動著世界的深遠變革和人類文明的飛躍，給中國科技企業提供了一個改進產品體驗和形態、升級產業格局、提升國家競爭力的重大機遇。作為兩家在各自領域都極具代表性的技術和產品公司，小米和百度都有志于通過人工智能等創新技術為用戶提供更好的產品和體驗，雙方達成深度合作，將快速推進行業發展，共同建立良好且可持續的人工智能產業與生態。
雷鋒網了解，11月28日，海爾在以“U+云腦，+AI生態”為主題的U+人工智能智慧家庭解決方案發布會上，海爾發布智慧家庭，人工智能解決方案及涵蓋人工智能交互系統、基于深度學習的智慧家庭解決方案兩大平臺級應用落地成果。同時，在發布會上，海爾優家智能科技(北京)有限責任公司(以下簡稱海爾U+)與北京搜狗科技發展有限公司(以下簡稱SOGOU)共同簽署了戰略合作協議，就人工智能技術在智慧家庭領域的應用開展全面合作，共同推動人工智能智慧家庭應用落地，為用戶提供更加美好的智慧生活體驗。
海爾旨在新時代下，打造人工智能智慧家庭開放創新平臺,賦能智慧家庭行業，攜手行業伙伴共創人工智能開放生態。國標委副主任王莉、工業和信息化部科技司高技術處處長趙策、中國家用電器研究院院長劉挺、中國人工智能產業聯盟專委會副主任鐘義信、微軟研究院副院長ACL候任主席周明、搜狗CTO楊洪濤、海爾家電產業集團CTO趙峰等行業大咖及阿里、出門問問、物靈科技、先聲互聯等海爾合作伙伴共同出席了當日的發布會，共同見證海爾U+人工智能戰略升級的最新成果，并聯合啟動了智慧家庭行業首個“+AI Family”人工智能生態計劃。
海爾U+人工智能解決方案是海爾U+面對智慧家庭行業推出的一站式人工智能解決方案，它是集IoT物聯、OS、大數據、人工智能和云平臺于一體的綜合解決方案。旨在以家庭設備為核心實現家庭云化，進行數據的采集及計算，感知、分析用戶的生活習慣，以自然交互的方式，向用戶主動提供所需要的服務，為用戶提供美好生活體驗；同時通過開源開放，向行業開發者、AI提供商、大數據服務商、合作伙伴進行模塊化開放，搭建行業引領的人工智能開放平臺，賦能智慧家庭行業，實現物聯網智慧家庭人工智能的規模化的推廣和應用。
據機器之心報道，在過去一年中，我們看到了很多某種人工智能算法在某個醫療檢測任務中 超越人類醫生的研究和報道，例如皮膚癌、肺炎診斷等。如何解讀這些結果？他們是否真正抓住醫療實踐中的痛點、解決醫生和病人的實際需要? 這些算法原型如何落地部署于數據高度復雜、碎片化、異質性嚴重且隱含錯誤的真實環境中？這些問題常常在很多刷榜工作中回避了。
事實上，從最近 IBM Watson 和美國頂級醫療中心 MD Anderson 合作失敗的例子可以看出，人工智能對醫療來說更應關注的任務應該是如何幫助醫生更好地工作（例如生成醫療圖像報告、推薦藥物等），而非理想化地著眼于取代醫生來做診斷，并且繞開這個終極目標（暫且不論這個目標本身是否可行或被接受）之前各種必須的鋪墊和基礎工作。因此與人類醫生做各種形式對比的出發點本身有悖嚴肅的科學和工程評測原則。這些不從實際應用場景出發的研究，甚至無限放大人機PK，對人工智能研究者、 醫療從業者和公眾都是誤導。
知名人工智能創業公司 Petuum 近期發表了幾篇論文，本著尊重醫療行業狀況和需求的研究思路， 體現出了一種務實風格，并直接應用于他們的產品。為更好地傳播人工智能與醫療結合的研究成果，同時為人工智能研究者和醫療從業者帶來更加實用的參考，機器之心和 Petuum 將帶來系列論文介紹。本文是該系列第一篇，介紹了如何使用機器學習自動生產醫療圖像報告，從而更好地輔助醫生做治療與診斷。
如今，放射學圖像和病理學圖像這樣的醫療圖像在醫院與診所已有普遍的應用，特別是在許多疾病的診斷與治療上，例如肺炎、氣胸、間質性肺病、心理衰竭等等。而這些疾病醫療圖像的閱讀與理解通常是由專業的醫療從業者完成。
但對缺乏經驗的放射科醫師或病理學家來說，特別是在鄉村地區工作的醫師，編寫醫療圖像報告更為艱難。對經驗豐富的醫師而言，編寫醫療圖像報告又過于乏味、耗時。總之，對二者而言編寫醫療圖像報告是件痛苦的事。
如此看來，能否使用機器學習自動生成醫療報告呢？為了做到這一點，我們需要解決多個挑戰。首先，一份完整的診斷報告包含多種不同的信息形式。如下圖 1 所示，胸腔 X 光照圖像報告包含 Impression 描述，通常是一句話；Findings 是一段描述；Tags 是一列關鍵詞。用一個統一的框架生成這樣的不同信息，技術上非常有挑戰。在這篇論文中，研究人員解決該問題的方法是建立一個多任務框架，把對標簽的預測當作多標簽分類任務，把長描述（例如生成 Impression 和 Findings）的生成當作文本生成任務。在此框架中，兩種任務共用同樣的 CNN，來學習視覺特征并聯合完成任務。
這些錢就像打了水漂一樣，我只是感覺上網查數據速度快了一點。”在兩個月前舉行的2017年亞布力中國企業家論壇夏季高峰會上，新東方董事長俞敏洪表示自己后悔將15億元人民幣投在人工智能和大數據領域。
而就在一周前，新東方與科大訊飛發布了自去年底合作以來的第一個智能學習產品RealSkill，實現雅思、托福考生口語與寫作的智能評分與批改。
俞敏洪在產品發布會上表示，新東方在科技方面處于初始階段，與科大訊飛的合作是新東方在科技與教育結合方面邁出的重要一步，兩者結合的核心意義在于提升教育領域效率、給予學生們更優質更高效的輔助，幫助他們成長。
對此，咨詢機構弗若斯特沙利文大中華區總裁王昕在接受時代周報記者書面采訪時表示，目前教育和人工智能的結合尚處于一個初步的階段，僅僅處于利用網絡以及多媒體技術實現教育形式的多樣性以及優秀教育資源的共享，而在數據分析上，僅僅只有針對測試結果的分析。雷鋒網
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