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专家建议美国每年为AI研究投入12亿美元

如果有人问创造一个强大的美国人工智能生态系统的秘密是什么?斯坦福大学的领导们会告诉他：是12亿美元。

美国斯坦福大学人工智能中心主任Fei-Fei Li和John Etchemendy建议称，如果美国政府希望美国在人工智能领域处于领先地位，那么政府应该在至少10年内每年向人工智能领域投资120亿美元。那么这120亿美元该怎么花呢？我们来具体看下：政府每年应该投资70亿美元用于“追求下一代人工智能突破的公共研究”，同时每年投资30亿美元用于教育，再投资20亿美元用于支持早期人工智能企业家们创业。

发展人工智能的重要性：二十一世纪是人工智能产业化的时代，人工智能的产业化需要资本，就像十八、十九世纪的工业化需要资本一样。因此，如果政府想要在人工智能领域领先，他们就需要大幅增加在人工智能领域的基础研究并且加大在更好的人工智能教育等项目上的支出。

美国研究员设计出“隐身”T恤可迷惑监控摄像头

在一个充斥着人脸识别系统的世界里，人们如何才能隐藏自己呢?来自东北大学、IBM和麻省理工学院的研究人员给你的答案是——穿一件能混淆图像分类系统的T恤，这样就可以让你在人工智能监视下成为“隐形人”。

工作原理：研究人员所指的“隐身”T恤上印着一个图案，用来混淆图像分类系统。为了使这种T恤发挥作用，研究人员想出了设计出了一个“抗识别”模式，即使T恤被穿变形了也能起作用。为了做到这一点，他们开发了一个基于TPS的transformer，该transformer可以模拟这些变形。

关键数据：基于Faster R-CNN和YOLOv2基础上设计的T恤对分类系统造成的迷惑程度分别达到了65%和79%。

JackRabbot数据集让AI机器人更“接地气”

为帮助开发者开发出更智能、更“接地气”的机器人，斯坦福视觉与学习实验室研究人员创建了一套由机器人收集的JRDB数据集。这个由斯坦福研究人员开发的“JackRabbot”机器人所收集的数据集中囊括了大量的视频素材。机器人走遍了校园的每个角落并对一路上所遇到的人们进行了详细注释。理论上来讲，JRDB可以帮助我们设计出能环游世界而不会冲向人群中的“社交型”机器人。

这些数据有什么特别之处吗？JRDB数据包含了54个动作序列，每个序列包含以下数据：以每秒15帧的速度从立体圆柱形360度摄像机传送出的视频流；通过两个velodyne LiDAR激光雷达扫描仪收集的连续的3D点云；通过两个Sick LiDARs收集的3D点云线段，以及一个音频信号和机器人轮子上的编码器数值。Jackrabbot路上遇见的所有行人都被用2D和3D边框标出。

机器人技术发展迅猛，特别是利用机器人进行的自主导航技术正日渐成熟，像这样的数据集能帮助我们创造出更能感知周围环境、更能与人类互动的机器人。

IDC：今年上半年中国GPU服务器市场规模8.3亿美元同比增长53.7%

IDC发布了《2019年上半年中国AI基础架构市场跟踪报告》。报告显示，今年上半年中国GPU服务器市场规模为8.3亿美元 (约合58.1亿元人民币) ，同比增长53.7%。

报告提到，上半年互联网行业采购的缩减，以及国际经济形势，给中国GPU服务器市场带来了一定的影响，令市场增速稍有放缓，但依然远超过中国X86服务器市场。这份报告预测，2023年中国GPU服务器市场规模将达到44.5亿美元 (约合311.5亿人民币) ，未来5年市场的年复合增长率将达到27.8%。

百度2019年Q3 AI业务总体同比增长100%

2019 年 11 月 6 日，百度发布了 2019 年第三季度未经审计的财务报告。在内部信中，李彦宏形容这次“成绩单”的获得过程“难能可贵”，因为它是在多种不确定因素交错影响的情况下实现的。他仍对未来感到乐观，他表示，在这个技术价值再度闪耀的时代，百度要付出 100 倍的努力，取得 10 倍的优势，方可在「技术创新」这场伟大的冒险中领先 1 步。

百度一直试图通过在人工智能、自动驾驶等领域进行多元化布局来拓展收入来源，减少对核心搜索业务的依赖，以及抓住未来的通行证。Refinitiv 的数据显示，在截至 9 月 30 日的季度中，百度核心业务的收入下降了 3％。

三季度百度的 AI 业务、云业务进展快速。财报显示，百度语音助手 DuerOS 每月语音查询量超过 42 亿，比去年同期增长了 4.5 倍，由 DuerOS 驱动的小度智能音箱在全球智能显示出货量中排名第一。市场份额已是头部，但目前，百度目前尚未通过智能家居产品获得大规模盈利，李彦宏在投资者电话会议中表示，DuerOs 已经成了对话式 AI 领域显著领导者。过去该业务令百度损失了很多钱，但展望未来，李彦宏认为未来一两年的总体损失将继续缩小。

百度首席财务官余正钧表示，百度的新 AI 业务（包括 DuerOs 智能设备和百度云）继续保持快速增长，总体同比增长超过 100％。因为更加注重项目利润率，百度云第三季度的收入比上一季度增长了 70％以上。

深度学习国际顶会ICLR 2020 近半审稿人在领域内没发过论文

ICLR 2020共收到近2600篇投稿，相比ICLR 2019的1580篇论文投稿，增幅约为62.5%，竞争尤其激烈。但近日，南大周志华教授曝出：ICLR 2020竟然有47%的审稿人从来没有在本领域发表过论文。消息引发网友热议：这届ICLR审稿人“太专业”！

周志华教授在微博中称，据某高层群传来的消息——在7583位ICLR 2020审稿人中，1078人“不了解该领域”；2484人“读过该领域的很多论文”；2604人“发表过1-2篇论文”；1417人“在该领域发表论文很多年”。按照这样计算，47%的审稿人从来没有在该领域发表过论文。

近年来，AI学术会议的同行评议质量问题几乎每年都会成为备受关注的焦点。这次ICLR 2020曝出如此令人尴尬的数字，更加凸显出评议人本身学术水准和工作态度的严重问题，在国外的社交媒体上也引发了热烈讨论。

英伟达AI研究负责人、前亚马逊AWS主任科学家Anima Anandkumar连发数条推文，直言不讳地批评了这一现状。她表示，这种不负责任的审稿安排，不仅会给年轻研究人员的学术生涯造成不可逆的负面影响，而且会危及他们的心理健康。她甚至建议年轻的投稿人不要把所有的负面审稿意见太当真，要自己判断哪些是“建设性意见”，哪些不是。

“一夜爆红”的Magi到底是什么？

近日，一款叫做Magi的搜索引擎在技术圈内爆红。据说搜索结果和现在的搜索引擎很不一样，能够输出以结构化知识呈现的结果。Magi创始人还告诉大家，Magi其实并不是单纯的网页搜索引擎，而是自主阅读文本并持续纠错的AI。

据官网介绍，Magi 是由 Peak Labs 从无到有自研的基于机器学习的信息抽取和检索系统，它能将任何领域的自然语言文本中的知识提取成结构化的数据，通过终身学习持续聚合和纠错，进而为人类用户和其他人工智能提供可解析、可检索、可溯源的知识体系。11 月，Peak Labs 发布了公众版 Magi.com。

与搜索引擎不同，Magi不仅收录互联网上的海量文本，还会去尝试理解并学习这些文本中蕴含的知识和数据。此外，Magi从零研发了一套互联网搜索引擎，所以 Magi.com 同时提供全网规模的普通搜索结果，学习过程是在无人干预的情况下 7 x 24 小时不间断运行。

声音：

谷歌前CEO Eric Schmidt：中美加强AI领域合作

美国国家人工智能安全委员会主席、谷歌前CEO Eric Schmidt警告称，中美两国在人工智能领域缺乏合作可能会对其自身的创新造成威胁。这些评论是对特朗普总统意图与中国在技术领域脱钩的回应。

谷歌前CEO Eric Schmidt

2017年，美国总统特朗普在其国家安全战略中将中国称为“修正主义”大国，这导致美国更加警惕中国在美留学生和研究人员，并怀疑他们从事技术间谍活动。今年早些时候，特朗普政府决定对向中国华为公司销售产品的美国企业实施出口制裁。华盛顿方面认为，华为对美国国家安全构成了威胁。

施密特指出，既然谷歌要依赖中国的技术专家，那他们就必须在技术领域保持好与中国的牢固关系。中国和美国在人文、企业和技术层面有着千丝万缕的联系，因此与中国经济脱钩也可能对美国经济产生不利影响。美国公司可能会失去宝贵的市场、重要的人才库和来自中国实验室的研究，这些因素都可能阻碍美国人工智能研究的发展。

罗永浩：马克吐温和史玉柱能做到的，我也能做到

11月3日晚，罗永浩在微博上回应成“老赖”，称自己已还锤子公司3亿多元债务。自己会继续努力，在未来一段时期把债务全部还完，哪怕以“卖艺”之类的方式。同时罗永浩向债权方、投资人，以及关心锤子科技命运的朋友们表示由衷的歉意：给大家添麻烦了，真是对不起。

罗永浩称，虽然过去的10个月一直在跟时间赛跑，而且跑的其实挺好，但还是上了法院的限制消费令名单，即所谓的“老赖”名单，自己的创业过程算是相当完整了。

罗永浩承认自2018年下半年锤子科技出现经营危机以来，公司最多时欠了银行、合作伙伴和供应商等共6亿多元的债务，为了挽救公司，自己签了个人无限责任担保1个多亿，一直没让公司破产清算。罗永浩称过去10个月，已经还了3个亿左右的公司债务，他个人也用各种方式筹款帮公司还了其中数千万。

罗永浩表示，追债是债权方合情合理合法的正当权利，无可厚非。从另一个角度，这期间公司质押股权和变更法人之类的行为，也是为了还债工作所必须的继续经营需要（比如不能坐飞机和高铁会严重影响商务工作效率），不是为了赖掉公司债务。

罗永浩称会继续努力，在未来的一段时期把债务全部还完。“马克吐温和史玉柱能做到的，我也能做到。”未来锤子科技也会继续做下去，未来的产品也许不能用“smartisan”品牌，也许不能用“坚果”品牌，但无论如何，锤子科技都会继续做下去。最后实在不行，还可以“卖艺”还债。

工具库：

NVIDIA Few-Shot viv2vid

vid2vid能够将输入的视频语义标签转换为非常逼真的视频输出，比如可以输入姿势、谈话内容，生成一套完整动作的视频。

https://github.com/NVlabs/few-shot-vid2vid

Ultra-Light and Fast Face Detector

这是一个超级轻量级的人脸检测模型，也是非常实用的计算机视觉应用，它的模型大小仅有1MB，堪称现象级的开源发布。

https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB

创作场景

AI 搜索引擎 Magi 一夜爆红；美国每年将为 AI 研究投入 120 亿美元；ICLR 2020 近半审稿人没发过相关论文 | AI 一周资讯