AI趋势周报第60期：美国褓姆筛选App，用AI帮家长避开恶褓姆

重点新闻(1005～1011)

  NLP    电脑视觉 

褓姆筛选App要用AI帮父母避免雇到恶褓姆

美国父母惯以临时褓姆来带小孩，有家新创Predictim开发了一套同名褓姆筛选App，利用AI技术来审视待雇用者的数位足迹，进而评估其个性。Predictim平台透过自然语言处理（NLP）和电脑视觉算法，来过滤其在Twitter、脸书、Instagram等社交媒体上的贴文和照片，如有疑虑，便会产生警告标示。Predictim共同创办人Sal Parsa表示，该平台可分析目标对象近几年的线上资料，并能在几分钟内产生评估报告，包括系统预测的个性特征、行为特征和擅长领域等，比如是否有霸凌倾向、态度固执等。不只如此，报告还会提供风险评估分数，来反映雇用该褓姆的整体风险，从无风险的绿色到非常危险的红色等。（详全文）

  Portal     智慧视讯装置 

脸书发布智慧视讯装置Portal，内建AI智慧镜头动态追踪人体

脸书近日推出智慧装置Portal和Portal+，由智慧喇叭和触控屏幕组成，主打能侦测人体的AI智慧镜头，就算使用者在厨房移动做饭、或在客厅追着孩子跑，Portal画面也会跟着移动、自动缩放，让所有人都入镜，使Messenger视讯通话更便利。Portal的另一个特点是智慧音控，除了能自动放大说话人的声音、降低背景噪音，还结合语音指令系统Alexa。整体来说，脸书Portal集AI助理、智慧镜头、智慧音控等特点于一身。

针对隐私安全性，脸书也在产品网站表明，Portal的AI智慧镜头技术只在本地端执行，资料未回传到脸书服务器，而且也未使用脸部识别技术、无法辨识身份。如果使用者想关掉镜头和麦克风，按下实体按钮即可。Portal和Portal+目前开放预购，售价分别为美金199元和349元。（详全文）

  AI客服   一键拨热线   

新版AI客服阿里小蜜上线，可提供银发族一键拨热线

阿里巴巴集团近日推出淘宝和天猫用户共用的AI客服，也就是新版阿里小蜜。有别于3年前推出的阿里小蜜，新版AI客服运用大量资料来训练，新增功能包括个性化称呼、猜你想问、服务管家等，让AI客服从“以问题为中心”升级为“以用户为中心”。此外，自10月起，手机淘宝上的阿里小蜜页面新增了“一键拨热线”，使用者只需按下语音通话按钮、再按下拨号键，就能自动接通人工客服，一键切换至热线服务模式。（详全文）

  机器学习引擎   Infer.NET  

微软Office和Azure等服务的机器学习引擎Infer.NET开源了

微软现在于GitHub上以MIT授权，开源Office、Xbox和Azure中许多微软产品中使用的机器学习引擎Infer.NET，这是一个基于模型的机器学习框架，早在2008年就被开发来用在学术研究上，现在则用来加持Azure云端服务。英国剑桥的微软研究院现在将Infer.NET开源，希望透过与社群合作进一步发展框架，而目前Infer.NET也开始和ML.NET进行整合，包括在.NET基金会下设置储存库，并将套件以及空间命名移动到Microsoft.ML.Probabilistic，Infer.NET将会帮助ML.NET进行统计建模以及线上学习方面。（详全文）

腾讯     AI诊疗  

腾讯联手英医疗公司Medopad，要用AI改善帕金森氏症诊疗

腾讯近日携手一家英国医疗公司Medopad，计划用AI提高诊断帕金森氏症的准确率，原理是透过镜头捕捉患者手部动作、来断定帕金森氏症的严重程度。为了训练系统，腾讯和Medopad与伦敦一间医院合作，取得医院提供、经医师评估过的病人影片。腾讯医疗AI实验室总监Fan Wei表示，透过这种AI辅助的诊断方式，病人就不再需要配戴任何感测器或装置。腾讯和Medopad的目标，是要加速运动评估的过程，从原本的30分钟降低为3分钟，甚至要让患者在家也能自行检测。（详全文）

MIT    辨识假新闻 

MIT与Qatar科学家打造AI系统，辨识假新闻从来源着手

MIT电脑科学暨人工智能实验室（CSAIL）与卡达计算研究所（QCRI）正打造一款机器学习系统，能够根据新闻的来源来辨识假新闻。研究员首先取用Media Bias/Fact Check （MBFC）的资料，这是一个集结人类事实查核员的网站，已分析超过2,000个新闻网站的可靠度，并把这些资料汇入机器学习算法，以建立同样的分类模式。科学家们也建立了一个含1,000个新闻来源的开源资料集，并加注这些新闻来源的真实性及偏见分数，下一步将尝试把以英文训练的系统转为其它语言，也会新增诸如宗教等政治以外的偏见指数。（详全文）

Marketplace    分散式训练  

脸书用AI加持拍卖市集Marketplace，用分散式训练缩短模型建立时间

脸书拍卖市集Marketplace上线两年，最近在市集上部署了一系列新功能，除了使用电脑视觉和自然语言处理、来建立平台的产品索引以及内容检索外，也简化了买家和卖家的交易流程。但由于线上拍卖场需快速处理数百万种产品资讯，这给机器学习系统带来挑战。脸书要为400万种产品训练文字和图像的神经网络模型，而且还要让使用者即时看到推荐的相关类别，为了加速这个过程，脸书跨机器进行分散式训练，透过跨复制Worker切分训练资料，并平行化网络执行。脸书强调，分散式训练方法，将训练时间从一星期缩短为一到二天。（详全文）

Xilinx     Versal   

Xilinx发表AI专用处理器Versal，推理效能是Tesla V100的8倍

芯片制造商Xilinx日前发表专为人工智能推理设计的处理器Versal，采用台积电7奈米FinFET工艺技术，是该公司第一款使用适应性运算加速平台（ACAP）的处理器。Versal ACAP最大的特性是，其硬件和软件皆可程式化和最佳化，开发人员或是资料科学家可以使用符合标准设计流程的工具、软件、函式库、IP、中介软件和框架来实作。Xilinx表示，其Versal AI Core系列，人工智能推理效能约为Nvidia的GPU Tesla V100的8倍。该公司也提到，Versal Prime系列和Versal AI Core系列将于2019年下半年正式推出，而Versal产品的软件开发环境，包括驱动程式、中介软件、函式库以及软件框架，也将于明年提供。（详全文）

PyTorch 1.0      公有云 

脸书甫发表深度学习框架PyTorch 1.0预览版，三大公有云表态力挺

脸书10月3日时发布开源深度学习框架PyTorch 1.0预览版，不只各大硬件芯片厂支援，连三大云端服务供应商Google、微软以及AWS也都在自家服务上全力支援。Google对PyTorch所做的整合，包括深度学习虚拟机器映像档、开源平台Kubeflow、视觉化工具TensorBoard以及Cloud TPU。

而微软也在整合PyTorch上下了功夫，分别在Azure机器学习服务、资料科学虚拟机器、Azure笔记本以及Visual Studio Code的工具支援PyTorch。而Amazon SageMaker和AWS深度学习AMI也提供了使用者简易的方法，让使用PyTorch 1.0开发的应用，无缝的从研究阶段投入生产。（详全文）

图片来源／Facebook、阿里足迹、MIT

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资料来源：iThome整理，2018年10月