1.Facebook聊天AI新突破！可根据用户公开资料改变性格
聊天是一门艺术，自进入大数据时代后，AI也学会了这门艺术。尽管AI聊天机器人已经屡见不鲜了，但是Facebook人工智能研究实验室（FAIR）依然在该领域努力钻研。最近他们又有了新成果，这是一种通过自然语言处理、对话、神经模型等技术构造的全新AI聊天技术。FAIR称这是一种可以用来闲聊的聊天AI技术。相较以往，这项技术最大的突破就是在于它的“性格”。传统聊天AI的性格都是统一的，并不能满足于所有的用户。而FAIR则为这个闲聊AI添加了一道塑造性格的措施：1.收集用户的个人公开资料；2.收集这些用户的关系网。再把这些数据放进模型之中，便可以模拟出用户喜欢的性格，并以此和用户进行闲聊。
2.埃森哲成立战略联盟，投资中国人工智能初创企业码隆科技
据BusinessWire8月13日报道，埃森哲与中国的码隆科技建立了战略联盟，并进行了少量投资。码隆科技是一家总部位于深圳的人工智能初创企业，作为人工智能的先锋和创新领导者，它已经广受全球各大公司、组织和分析公司的认可。码隆科技的产品识别技术和自动标记技术，能让机器像人一样“看见”物体。零售商可以用这项技术来提高产品结账的效率，同时，顾客可以使用智能手机拍下商品来购物。该技术在其他领域上的应用包括质量检测、行李扫描和医学图像分析。通过此次联盟，埃森哲和码隆科技将向全球的客户分别提供应用智能实际操作，与计算机识别以及产品识别服务。该联盟使埃森哲成功进入中国人工智能业务，这也符合它地区扩大战略的一部分。
3.英国军方测试将滑翔无人机用于运送物资
据New Scientist12月27日报道，英国军方在最近一个月的战斗演习中，测试使用了Stork滑翔机，在危险的地区补给军队。Stork的小型三轮底盘配有推进用电机，同时机翼形状的灵感来自鹰翅膀的空气动力学。这架滑翔机可以在非常狭小的空间内起降。同时，在GPS不可用时，它可以使用基于视觉的导航系统飞到预编程的坐标。经过测试，滑翔机在恶劣的天气条件下表现良好，试飞非常成功。其中，较轻的滑翔伞重约50千克，最多可携带30千克的物品。较大的重150千克，可以运送的货物物品增加到100千克，因此可用于撤离伤亡人员。滑翔机公司计划制造更大的模型，可以将货物运送到难以到达的区域。Stork的公司创始人Adrian Thomas希望在2020年将Stork推向市场。
4.人工智能可以预测你的音乐品味
来自Venturebeat的消息，来自瑞典和荷兰的研究员发现，利用人工智能可以预测人们的“音乐复杂度”。研究员表示，他们开发了一个可以“考量人的听觉行为，并使用机器学习模型和心理模型来推断出人们的‘音乐复杂度’”的系统。研究团队通过Spotify的API搜集包括用户播放列表以及与播放曲目相关的一系列信息（曲目流行度、歌手受欢迎程度等），并让用户回答Gold-MSI的一系列与音乐参与度和用户听歌情绪有关的问题。这些数据最终被输入到神经网络，来预测用户的音乐参与度和用户听歌情绪。在对61个对象的预测实验中，相比于基线，神经网络在预测用户的音乐参与度和用户听歌情绪方面，准确率分别为95%和93%。“音乐复杂度”在这里指的是一个人的音乐技能、专业知识以及一系列的相关行为。通过研究，团队发现具有高“音乐复杂度”的人，往往更愿意参与更多与音乐有关的行为，比如练习乐器或者听不同类型的音乐。
5.人工智能通过有效搜索可能的大分子创造新药
根据NextBigFuture8月8日报道，目前，人工智能正在医学领域不断革新，例如放射学、病理学和其他医学专业。深度学习开始在药物研发领域中得到一席之地，包括分子对接、转录、反应机制说明和分子能量预测。在新药研发项目中，建立先导化合物生成的选择或是重新设计至关重要。在近15年内，用自动化来设计具有理想性质的化合物在新药研发领域中备受推崇。但是由于可用来合成的潜在药物分子种类高达1030到1060多种，所以尽管科学家在计算算法、硬件和高通量筛选技术方面均取得了巨大进步，现有技术依旧无法做到对每个化合物进行详尽的抽样和测试。据报道，研究人员现已设计并实现了一种新的人工智能，称为“释放”（ReLeaSE–Reinforcement Learning for Structural Evolution)。在深度学习和强化学习的基础上，ReLeaSE结合了两个深度神经网络，本别是生成和预测。这两个网络将分别训练，然后联合使用来生成新的化学库。这种方法的优点是，通过针对化合物的单个或多个特性进行优化挑选，最终生成目标化学库。
