AI趋势周报第44期：假影片技术更上层楼，连动作、阴影都能同步套用

重点新闻(0608～0614)

  假影片     Deep Video Portraits   

不只是表情，Deep Video Portraits连动作都能造假

来自英、美、法、德的研究员，最近共同发表一项研究成果，表示他们开发的假影片产生器Deep Video Portraits，不只能同步嘴型和表情变化，还能同步头部动作，制造假影片不再只是移花接木。研究员在论文中指出，目前用来制造假影片的算法，都只限于脸部表情的操控，而研究员的算法，能够将源影片的动作完整同步到目标影片，包括转头和眨眼等。举例来说，透过系统的生成神经网络来分析奥巴马头部模型数据，Deep Video Portraits就能把奥巴马说话的模样，精准套到普亭身上，看起来就像普亭在发表和奥巴马一样的演讲。（详全文）

  美国陆军   咖啡因算法 

美军开发新算法来计算咖啡因最佳摄取量，以保持士兵警觉性

日前，隶属于美国陆军医疗研究与装备司令部的生物技术高效运算软件应用研究院（BHSAI），开发一款名为2B-Alert的手机App，用来记录使用者在睡眠不足的情况下、摄取咖啡之后的表现，并进而预测使用者在什么时候需要多少咖啡因，才能维持警觉性。这款App背后的算法，分析了使用者的睡眠情况、咖啡摄取量和一连串的精神运动警觉任务（PVT）测验，然后来预测使用者的警觉性和认知表现。不过，这款App尚未正式发布，目前只适用于美国军方。（详全文）

  Uber   酒醉侦测   

Uber打算用AI来判断叫车人是否喝醉了

据美媒CNN报导，Uber最近递交一项专利申请，计划用AI系统来判断使用者在叫车时是否酒醉，以便提供适当的乘车服务。该系统会先记录个别使用者平常使用Uber App的习惯，包括打字速度和有几个错字、点击按键的精准度、走路速度、怎么拿手机或掉手机。此外，系统算法也会分辨来电时间和地区，比如深夜或是从酒吧较多的地区打来。如果确定叫车人已经喝醉了，系统会发送通知给Uber驾驶，或是延缓碰面时间，好让驾驶先做准备。依据叫车人酒醉程度，Uber系统可能会安排训练有素或较有经验的驾驶，或是不让叫车人共乘。（详全文）

  TokenAI    AI助理 

投资分析平台TokenAI推出AI智慧助理Juliet

关于虚拟货币的投资分析平台TokenAI，近日推出一款AI工具，也就是自家的AI助理Juliet，来帮助虚拟货币交易员妥善投资，而且不论使用者是否有经验。Juliet整合了TokenAI的三大核心功能，包括个别货币分析、投资组合再平衡（Rebalance）、虚拟货币购物篮。其中，虚拟货币购物篮（Token Basket Generator）能依据使用者喜好，建立客制化的“购物篮”，也就是自动帮使用者挑选适合投资的虚拟货币。要建立一个篮子，使用者只要输入投资预算、回答几个问题并设置参数，Juliet就会自动挑选符合使用者需求的虚拟货币，并优化结果，放置在购物篮里。（详全文）

美国警察     AI选才  

美分析公司用AI帮忙挑选警察人才

美国分析公司Darwin Ecosystem，开发一套AI平台Projected Personality Interpreter (PPI)，来帮美警挑选合适的警界新血。要成为美国警察，必须通过一连串测验和训练，才能正式工作。而这款平台，就是用来筛选该阶段的新人。PPI藉IBM Watson来分析新人人格、情绪和社交关系，其方法是要求新人以一段200字的短文，来回答诸如“描述你最喜欢的假期”的问题。该公司CEO Thierry Hubert表示，问题重点不在于新人回答了什么，而在于如何回答。当新人送出答案时，PPI便根据52种特征来评分，包括沟通技巧、道德感、服务心态等。而负责评审的警察，会收到以不同颜色标注的新人分析报告：绿色表示表现最佳的特征，黄色则是堪忧特征，红色则是有潜在危险。（详全文）

Amazon    议员辨识系统  

纽约时报开源自家议员辨识系统

美国参议院和众议院的议员共有535位，要认对人很难，于是纽约时报的新闻工作者便以Amazon Rekognition服务，开发一款议员辨识系统Who The Hill，让电脑来认人。一开始，纽时工作人员觉得这件事很困难，不过之后发现已有现成产品，也就是在Amazon Rekognition服务中，有个RecognizeCelebrity的名人辨识功能，其中包含国会议员以及行政部门成员的脸孔数据库。Jeremy Bowers表示，有了这些工具，他们只需要组合一些API，就能建立一套脸部辨识系统来帮记者认脸。他们根据需求建立了辨识系统雏形，国会记者只要拍张议员的脸照，发送到后端应用程序就能取得具有信心指数的辨识结果。（详全文）

LinkedIn    自动估算  

LinkedIn自动帮你预估通勤时间

近日LinkedIn推出新功能，结合微软Bing的地图平台和地图API，让使用该平台的求职者，可直接在应用程序内的工作选择中，即时浏览到求职公司所需的通勤时间。根据使用者通勤工具不同，比如自自己开车或步行，还是搭乘大众运输工具，系统也会计算出不同的路程、通勤时间。LinkedIn表示，现在该平台求职功能已经更趋于完善，在工作列表上，求职者可以直接浏览多种相关资讯，如职缺薪水、能力是否符合该职缺、该公司团队的相关资讯，以及适合该职缺的工作推荐人。（详全文）

IBM     PowerAI   

IBM深度学习平台PowerAI登上自家公有云服务

近日，IBM正式将自家深度学习平台PowerAI，推上公有云IBM Cloud。在2017年时，IBM就以自家硬件Power Systems为基础，推出了深度学习平台PowerAI，还结合了TensorFlow、Caffe、Torch、Nvidia Digits等机器学习周边的应用程序。IBM表示，除自家Power Systems外，该解决方案也结合了Nvidia GPU，让用户能更快速的部署深度学习应用。开发者可以透过网页浏览器，或者SSH远端连线至PowerAI实例，随需部署、建置。（详全文）

思科      HyperFlex 3.5  

思科超融合架构整合Kubernetes及Nvidia GPU

近日思科2018年的使用者大会Cisco Live开跑，他们也在大会中宣布，推出自家超融合架构产品HyperFlex 3.5版，该产品现在已经支援Nvidia Tesla V100 GPU，锁定了企业执行人工智能、机器学习应用的需求。该公司表示，思科周边的生态系伙伴，也持续将AI、机器学习的方案，整合至HyperFlex中运作。而现在思科的合作伙伴ePlus，也已开始结合思科HyperFlex，以及人工智能新创Skymind AI平台SKIL（Skymind Intelligence Layer ），推出了机器学习新手包产品。（详全文）

  Puppet     资料视觉化   

Puppet并购资料视觉化新创Reflect

老牌组态管理工具厂商Puppet近日补强自家产品布局，并购了才成立3年资料视觉化服务新创公司Reflect。该公司表示，现在市场上有琳琅满目的商业智慧解决方案，“不过这些产品的设计，主要都是满足商务人士的需求。”Puppet表示，这次并购的Reflect，则是锁定产品、工程团队的需求，让这些使用者，可以更容易将资料汇入平台，进行分析，并且将应用程序进行视觉化。而让产品、工程团队获得更多洞察后，“企业可以更快的做出更正确的商业决策。”（详全文）

图片来源／Christian Theobalt

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资料来源：iThome整理，2018年6月