雷鋒網(公眾號：雷鋒網)按：深圳雲棲大會上，阿里發布機器學習平臺PAI2.0；繼小冰、小娜、Rinna、Tay、Zo之後，微軟再推全新聊天機器人Ruuh；吳恩達妻子Carol Reiley稱，吳恩達不會加入Drive.ai；任正非談人工智慧應用，警告不要遍地智能化，否則滿盤皆輸；60秒慢棋賽制「電聖戰」，騰訊「絕藝」戰勝日本新銳棋手一力遼；百度IDL最新成果：從自然語言入手，教AI智能體像人類一樣學習；騰訊優圖刷新人臉識別新高度。這裡是本周AI圈大新聞。
阿里發布機器學習平臺PAI2.03月29日，阿里雲在雲棲大會·深圳峰會上重磅亮相了阿里「NASA」首個武器——機器學習平臺PAI2.0 ，而後阿里雲首席科學家周靖人做了《ET 智慧工廠- 阿里雲機器學習》的主題演講。
阿里「NASA」首個重磅武器亮相：機器學習平臺PAI2.0：
相比1.0版本，PAI 2.0有多項重大更新，除增加了100餘種算法外，更重要的是對主流深度學習框架TensorFlow、Caffe和MXNet的全面兼容。
微軟再推全新聊天機器人Ruuh雷鋒網了解到，微軟正在測試一款名為Ruuh的聊天機器人，專門針對印度的英語用戶設計。Ruuh的語料庫集中在聊天、寶萊塢、音樂、幽默、旅行和上網等內容。
根據Ruuh的Facebook主頁顯示，微軟在3月15日申請了註冊商標。
截至目前，微軟已推出多款聊天機器人包括小娜、中國的小冰、日本的RINNA、美國的Tay、以及Tay的「去黑化版」Zo。
吳恩達妻子Carol Reiley回應：他不會加入Drive.ai美國當地時間3月27日，《MIT 科技評論》舉辦了 Emtech Digital 2017大會，這次會議上，Carol Reiley作為Drive.ai聯合創始人的身份在現場做了演講，展示了Drive.ai目前在無人駕駛領域所取得的成果。而Carol Reiley的另一個身份是吳恩達的妻子。
前不久，吳恩達發表公開信表示即將從百度離職。外界紛紛猜測他的下一步去向，並認為其下一步非常有可能加入Carol Reiley所在的Drive.ai公司，投身創業浪潮。
但是據騰訊科技報導，Carol Reiley在Emtech Digital 2017會場接受採訪時否定了這一猜測。
「我們沒有過關於這一話題的談話，」Reiley說，「他(吳恩達)不會加入Drive.ai。」
任正非談人工智慧應用：不要遍地智能化，否則滿盤皆輸近日華為心聲社區公眾號發布了任正非在人工智慧應用GTS研討會上的講話，雷鋒網獲悉GTS是「華為全球技術服部」（Global Technical Service）的縮寫。任正非表示，要開發公司統一的人工智慧軟體平臺，把算法、知識、方法、經驗等都固化在平臺上，首先在GTS實踐和應用，未來也可以為公司其他業務提供支撐。數據底座的投資更需要加大，作為長期的基礎工程來建設，有了高質量的數據基礎，人工智慧才能發揮作用。
人工智慧在投資充分的情況下不要太衝動，要急用先行小步快跑，要聚焦在確定性業務、人工消耗大的項目，寧可做得少一點，先在一兩個點突破殺開口子，集中力量打殲滅戰，不要鋪開一個很廣泛的戰線。不要遍地都是智能化，這會形成全面開花沒有結果的盲動，就有可能滿盤皆輸。
60秒慢棋賽制「電聖戰」，騰訊「絕藝」戰勝日本新銳棋手一力遼3月26日，繼「UEC杯」11連勝奪冠之後，在東京舉行的第五屆「電聖戰」世界人機大戰中，騰訊AI Lab自主研發的圍棋人工智慧「絕藝」戰勝了日本圍棋界的新銳棋手一力遼七段（世界排名第44位，日本第2），獲得勝利。
「電聖戰」是「UEC杯」世界計算機圍棋大賽的姊妹賽事，由「UEC杯」冠亞軍與人類職業棋手對戰。本次「電聖戰」中，DeepZenGo和絕藝分別在上午和下午與一力遼對決，兩位AI棋手均獲勝。
上午進行的依然是快棋，每一步棋30秒時間，而下午進行的則是慢棋，每一步60秒。所以下午絕藝這一場難度更大一些。對於人類選手來說，與機器對弈，慢棋比快棋有優勢，因為留給人類思考的時間更多。據騰訊團隊介紹，之前在「UEC杯」對戰中，給絕藝設定的計算時間是12秒，「電聖戰」設定的時間改為40秒，實際用時在20秒左右。
Facebook 創建 AI 學院，號召全體學 AI在全世界範圍內，高校紛紛上馬 AI、機器學習、數據科學的專業以及課程。但這只是問題的一個方面：雷鋒網了解到，現在非常多的工程師，缺乏在實際業務環境做 AI 開發的第一手經驗和履歷。
為填平這一道技能鴻溝，Facebook 在昨晚宣布創建 Facebook AI Academy，對公司內部員工進行免費 AI 技能培訓。
Facebook 表示：
「我們堅信創新以教育為基礎。通過向我司工程師提供最前沿的 AI 技術培訓，Facebook 能夠向全公司業務線部署更多的深度學習專家。當下，Facebook 有超過 40 只技術團隊、超過 25% 的工程師在產品服務中要用到 AI 。我們想要進一步提升這個數字。」
加拿大用政府扶植留住人才近日，加拿大多倫多大學在政府及企業的牽頭下即將成立一個名為「向量學院」（Vector Institute）的獨立非盈利研究機構，希望能利用更好的政策和研究資源留住本地人才。
根據多倫多大學發布的官方消息，雷鋒網了解到，向量學院成立的第一要務是培養更多的 AI 研究生，重點將關注深度學習領域。機構將聘請 25 位新教師與研究科學家，並接受來自政府與公司超過 1.5 億美元的資金支持，以吸引更多技術性人才。通過這種手段，向量學院希望能培養更多富有實戰經驗的專家，並反哺現有的加拿大公司與初創公司。目前，超過 20 家公司已經承諾至少十年的百萬投入，包括谷歌、加拿大航空、Loblaws 與加拿大五大銀行各自捐贈的 500 萬美金。
此外，深度學習三巨頭之一的 Geoffrey Hinton 將擔任該學院的首席科學顧問。
百度IDL最新成果：從自然語言入手，教AI智能體像人類一樣學習在人類如何概括技能並將其應用於新任務方面上，基於視覺的語言發揮著重要作用，這對於機器仍然是一個重大挑戰。開發複雜的語言系統對於機器變得真正智能，並獲得像人類一樣學習的能力至關重要。
作為實現這一目標的第一步，百度IDL實驗室開發了一個使用監督學習和強化學習的組合系統，允許虛擬教師向虛擬AI智能體教授語言，通過將語言與感知和動作連接起來，就像父母教他們的寶寶一樣。
IDL實驗室的結果表明，在訓練結束後，AI智能體能夠以自然的語言正確地解讀老師的指令，並採取相應的行動。更重要的是，AI智能體開發了「zero-shot學習能力」，這意味著智能體能夠理解潛在的語句，研究院發現，「這項研究使我們向教機器像人類一樣學習邁進一步。」
論文連結：http://arxiv.org/abs/1703.09831
99.80%！騰訊優圖刷新人臉識別新高度在國際權威人臉識別資料庫LFW上，騰訊優圖實驗室在無限制條件下人臉驗證測試（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成績為99.80%，再次刷新了人臉識別的準確率世界紀錄。
LFW是麻省大學計算機視覺實驗室維護的一套公開資料庫，是目前評價人臉識別性能的試金石之一。
根據騰訊優圖實驗室的介紹，訓練數據來自於他們自發搜集的名人資料庫，包含了2萬個身份，涉及200萬張人臉圖像。通過藉助多機多卡的Tensorflow集群訓練平臺，優圖實驗室集成了三個深度分別為360、540、720層的類似Inception-resnet結構的深度網絡，並將最後全連接層的輸出作為特徵輸出。結果顯示，三個模型融合達到99.80%的準確率，而其中準確率最高的一個達到了99.77%。
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