人工智能AI新技能

最近一段时间，人工智能突然霸屏了，先有百度无人驾驶“刷屏”朋友圈，后有阿里巴巴发布新款人工智能硬件……在技术快速更新迭代的当下，人工智能正在从方方面面改变我们的生活模式和生产方式，其在为人类带来更多便利的同时，也引领着世界经济的变革。

司机瞌睡自动停车

欧姆龙公司宣布成功研发一种传感器，利用人工智能（AI）判断司机是否处于能够驾驶的状态，以便安全地从自动驾驶切换为手动驾驶。该传感器通过面部表情和身体动作来探知东张西望和打瞌睡等，判断从高速公路进入普通公路等时，是否可从自动驾驶切换为手动驾驶。

司机瞌睡自动报警

传感器为摄像头型，可分析司机的脸部表情和上半身动作。AI则学习动作特征，在使用中提高精确度。

具体设想的是：如果司机朝向前方或仅有些东张西望，就被判为1级，允许切换为手动驾驶；如果司机在玩手机或是即将打瞌睡，则判为2级并发出警告；如果出现打瞌睡等无法驾驶的状态，则判为3级，汽车自动停靠路肩。

在手动驾驶模式中，如果判断司机处于突然发病等难以驾驶状态，也可以实现停车。欧姆龙已经与日本国内汽车厂家开始实证实验，力争在2019年左右发售的车型上使用。

提前10年发现老年痴呆症

来自意大利巴里大学的一组研究人员认为，如何尽早发现老年痴呆症取决于人工智能。他们开发了一种算法，可以在症状出现前10年发现由疾病引起的大脑微小结构变化。

他们邀请受试者，给自己的人工智能进行了67次核磁共振扫描的训练，其中38人是老年痴呆症患者，29人则来自健康对照组。研究人员将扫描结果分为几个小区域，并让他们的人工智能分析各个神经元之间的联系。在培训结束后，他们对这一算法进行了测试，方法是对148名受试者进行脑部扫描。在总人数中，对患有这种疾病的48人进行了扫描，同时也对患有轻度认知障碍的48人进行了扫描，而患有轻度认知障碍的人最终将会发展成老年痴呆症。

人工智能诊断出阿尔茨海默症的几率为86%。更重要的是，它检测轻微认知损伤的几率能够达到84%，使其成为早期诊断的有效工具。不幸的是，研究数据仅限于南加州大学洛杉矶的阿尔茨海默神经成像数据库的扫描结果。然而，随着研究更多的样本和进一步开发，人工智能可能会变得更加精确，直到它的结果可靠到能成为一种非侵入性的早期检测系统。

Google 街景里的泰国

科罗拉多大峡谷

用AI来拍大片

最近谷歌宣布，公司的研究人员已经教会人工智能软件利用谷歌街景全景照片来制作专业级照片了。

为了完成这项试验，研究员们在谷歌街景地图上提取了4万张全景照片，大多数是在科罗拉多大峡谷和黄石国家公园等自然地区拍摄的。

且最后实验结果显示，机器学习的摄影作品，约有40%被评为半专业和专业的等级，以后人工智能就又多了一个新技能，未来或许还会超过专业摄影师。

精神病AI学坏的速度非常快？

现在科技不断进步，许多厂商都在打造人工智能，不过美国麻省理工学院（MIT）研究团队却打造出一款独特的人工智能，这是全球第一个表现宛如精神病患的AI。

研究者将它命名为诺曼（电影《惊魂记》中的精神病杀手）。研究团队让诺曼AI接收的所有数据，全都是有偏差、暴力、恐怖的，为的就是要让AI学习到邪恶。诺曼AI不管看到任何图片，全部都会联想到暴力、死亡等负面事物 。

MIT研究团队表示，诺曼AI显示了当有偏差的数据被机器学习时，人工智能会如何走向极端。虽然诺曼只是一个思想实验，但关于机器学习算法基于偏差数据，做出判断、决策的问题，却是有紧迫性的。这也代表着，AI若暴露在网络上最糟糕的角落时，就会以最快的速度变坏。

“听”出潜在机器故障

以色列的创业公司“3D信号”提出了一项新技术，该技术使用基于深度学习的人工智能可以听到机器或汽车的警告信号，并据此提前发现故障。预警提前5小时发出，精度达98%。

这家公司的设想是，在每个客户端安装超声波麦克风，以检测高达100千赫兹（人类听力范围在20赫兹—20千赫兹）的声音；然后启动物联网服务，将麦克风搜集的声音连接到可以处理数据的计算机设备上；上传到在线网络中经过深度学习算法运算后，客户端可以使用连接了网络的智能手机等设备，监测声音来源设备的状态。

报道称，3D信号公司提供的第一层声音检测服务，是根据机器部件的基本物理建模来预测其何时开始磨损；第二层服务，是使用深度学习算法和麦克风收集的声音，来帮助检测奇怪或异常的噪声，通过训练，软件可以提示机器发生的一般问题；第三层服务，可将具体的声音标记、分类，然后通过深度学习将特定声音与具体故障联系起来。

使用基于深度学习的人工智能可以听到机器或汽车的警告信号，并据此提前发现故障。