AI趋势周报第54期：Google资料中心，已由AI来控制冷却系统
重点新闻(0817～0823)
Google 资料中心
Google让AI来控制资料中心的冷却系统
Google近日在官方部落格宣布，其资料中心的冷却工作，已交给AI负责了。其实在2016年时，Google就已在资料中心的冷却系统中运用AI，向系统控制器推荐在保持最佳温度的同时，如何提高能效。现在，Google开始让AI来掌管资料中心的温控，AI系统每5分钟拍摄一次冷却系统的照片，并将讯息输入DeepMind神经网络。然后，AI系统会评估要采取哪些措施，在维持温度的同时也能尽量减少耗能。而管理人员，只在旁负责监管，不介入操作。
不过为了考量安全性及稳定性，在设计该AI推荐系统时，Google团队也刻意设下门槛，限定能源使用改善的界线，在风险与节能间，寻找平衡。目前系统上线几个月，就已带来相当成效，根据Google揭露的数字，套用新AI推荐系统后，能源节省率又再提高了30％。（详全文）
BBC 4.1 AI
AI也能制作电视节目，BBC 4.1将于下月开播
电视界也吹起AI风！BBC旗下频道BBC 4自去年开始，就与自家研发部门合作，研究如何透过AI和机器学习技术，从庞大的节目数据库中寻找合适该频道的影片。该数据库收录了BBC电视台从1953年至今、超过25万部的电视节目，而AI的作用，则根据该频道以往的节目时间表、属性，来搜寻观众可能会喜欢的影片，再加以排名。 除了挑选影片，BBC 4还透过AI技术的3种应用（包括场景识别、文字识别和关联性识别），来剪接经典片段、编辑成一段影片。这个过程，将于AI电视频道BBC 4.1播出，节目名称为Made By Machine: When AI Met The Archive。而另一个节目则是The Joy of AI，邀请量子物理学教授Jim Al Khalili开讲。两个节目播出时间则为9月4日与5日晚间。（详全文）
Intel Vertex.ai
Intel收购AI新创Vertex.ai，并入旗下AI产品集团
Intel日前收购一家AI新创Vertex.ai，并入麾下AI产品集团Movidius中。Vertex.ai专门开发深度学习编译工具和相关技术，其产品PlaidML是一款深度学习平台，旨在让各种装置都能执行深度学习运算。Vertex.ai官网表示，Intel将持续发展PlaidML，并在Apache 2.0 授权专案下，使用Intel编译器nGraph做为后台，支援该公司各种硬件。这是Intel第4起AI新创收购案，先后收购了Altera、Nervana Systems和Movidius，而在公司内部方面，Intel也建立了AI小组和专司进阶研究与开发的AI实验室。（详全文）
LinkedIn 机器学习
找不到机器学习人才？LinkedIn告诉你
LinkedIn最近分享一些资料，说明机器学习人才的典型职业发展道路，来帮助企业寻找相关人才。为进行分析，LinkedIn首先研究全球各地的使用者档案，而他们的档案中，至少要有一项机器学习技能。LinkedIn分析了自2017年4月到2018年3月的使用者资料。 分析结果显示，机器学习专业人士，在添加机器学习这个技能之前，最常见到的技能是资料探勘、Python和R。而在专业人员的职涯中，早期学到的技能还包括Java和C ++。LinkedIn的分析报告，也指出企业可在哪些行业找到机器学习人才：拥有最多机器学习人才的是高等教育和研究单位，其次为IT和软件业，而其余的则分布在其他行业。（详全文）
WEF AI
世界经济论坛：AI可能破坏金融平衡
世界经济论坛（WEF）近日发表一份报告，指出AI将在未来10年重塑金融界，比如让投资自动化，但这也会产生系统性弱点和风险。该报告举例，大型金融机构将透过云端提供机器学习服务，让其他机构也能使用该服务，“但在一个更加网络化的世界，其网络安全就更容易受到影响，并产生产生集中风险”，这份报告的主要作者Jesse McWaters表示。随着金融业大力尝试后台自动化，高频交易的自动化已带来系统性风险，正如近几年失控的交易事件或“闪电崩盘”。也就是说，一个提供机器学习服务、能让许多机构透过云端使用的金融系统，容易成为骇客目标，也会导致单点故障。（详全文）
GitHub 教育
在课堂中使用GitHub，能大幅提升学生进入业界的自信
GitHub已开始在课堂中使用，特别是电脑科学和软件工程领域。GitHub教育团队调查8,000位学生与老师，比较有在课堂使用GitHub与没有使用GitHub的学生相比，发现GitHub带来5大好处：第一、学生觉得对未来职场有更佳的准备，第二、学习到更多业界使用的工具和协作方式，还能产生作品集和学习专案管理，第三、与开发社群有更多的连结，第四、从学校与软件产业中获得归属感，第五、在GitHub上收到老师给的回馈，能获得更多的好处。（详全文）
TensorFlow API
TensorFlow 2.0将舍弃部分API，预计下半年登场
官方预告在2018下半年释出的TensorFlow 2.0，将改善易用性，而最有看头的将围绕着Eager Execution正式发布，这个命令式程式开发环境，能立即执行程式码评估操作，也就是开发者能即时除错，这个功能将在TensorFlow 2.0正式提供。不过，并非所有更新都可以自动完成。官方表示，他们准备弃用一些API，部分API并没有对应的替代API，为解决这个问题，官方承诺会提供相容模组Tensorflow.compat.v1，其中仍含有完整的TensorFlow 1.x API，并在TensorFlow 2.x的生命周期中继续维护。（详全文）
甲骨文 GraphPipe
甲骨文开源部署机器学习模型工具GraphPipe
GraphPipe是甲骨文用来部署机器学习模型的工具，现在对外开源。GraphPipe解决了部署模型的3个问题，包括框架传输标准不一、复杂的模型部署工作以及解决方案效能低落。目前GraphPipe高效能服务器支援TensorFlow、PyTorch、mxnet、CNTK和caffe2内建的模型。GraphPipe的资料都可以在GitHub中找到，服务器目前提供了Python和Go版本，而客户端也有Python和Go版本，之后会再支援Java。（详全文）
SAP Slack
SAP聊天机器人Concur Travel登上Slack，出差找航班、订机票变得更方便了!
SAP近日宣布，在Slack推出行程规划Concur Travel的聊天机器人，目前已迈入Beta阶段，开放给Slack、Concur Travel的用户测试。现在，企业用户可以在Slack上搜寻班机，利用航班、机舱等级、航空公司作为过滤条件，不需离开Slack就能完成。此外，如用户有多人画位需求，使用SAP Concur Travel聊天机器人，可直接在公开、私人频道与同事一同订票，加快差旅规划速度。完成订票后，该聊天机器人会串接SAP Concur用户资料与订位需求，并且记下付款资讯、哩程回馈等。接着，系统会将行程汇入Concur Expense，完成订阅手续。（详全文）
图片来源／Google、BBC、LinkedIn、GraphPipe、GitHub、SAP
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资料来源：iThome整理，2018年8月
