1.老年癡呆癥可望被治愈？人工智能算法已成功預測病癥！

近日，專(zhuān)門(mén)研究人工智能醫療體系的科學(xué)家們，通過(guò)訓練研發(fā)出一種新的人工智能算法，這種算法目前已成功預測出了導致阿爾茨海默病病人認知能力下降的癥狀，這對于研究和治療阿爾茨海默病具有非同尋常的意義。該人工智能算法主要由道格拉斯心理健康大學(xué)研究所，計算神經(jīng)科學(xué)家MallarChakravarty博士和他的同事設計，這種特殊的算法核心是使用人工智能技術(shù)和大數據，通過(guò)對人體大腦的磁共振成像（MRI），結合遺傳學(xué)和臨床數據進(jìn)行深度學(xué)習和人工智能分析，對疑似患有阿爾茨海默病風(fēng)險的病人進(jìn)行認知衰退分析，在其大腦進(jìn)行單次淀粉樣蛋白的PET掃描來(lái)完成識別，這種通過(guò)人工智能算法深入到細胞層面的分析，目前已能夠在癡呆癥發(fā)病前兩年準確識別出癡呆癥早期的跡象，通過(guò)對來(lái)自800多名受試者的數據進(jìn)行分析，并結合從MRI成像到基因型和臨床信息的各種生物標記物，可以為患者和醫生爭取到更多的針對性醫療手段，提升病癥的治愈幾率。

2.MIT新研究，利用算法加快機器人調整對物體抓握等過(guò)程

對于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，閑來(lái)無(wú)事時(shí)轉轉手中的筆絕非難事，但對于一個(gè)機器人（例如，一個(gè)正在整理一堆物體并試圖很好地抓握其中一個(gè)物體的機器人）來(lái)說(shuō)，這是一項計算繁瑣的操作。甚至在嘗試移動(dòng)之前，機器人都必須根據物理基本定律計算出一系列特性和概率，例如桌子，筆和手指之間的摩擦和幾何形狀，以及各種組合如何機械地相互作用都會(huì )是機器人需要考慮的影響因素。近日，麻省理工學(xué)院的工程師研究出新方法，可以通過(guò)將物體推向靜止表面來(lái)顯著(zhù)加快機器人調整其對物體的抓握力所需的計劃處理過(guò)程。傳統算法需要數十分鐘來(lái)計劃一系列動(dòng)作，而新團隊的方法將這一預計劃過(guò)程縮短到不到一秒鐘。麻省理工學(xué)院機械工程副教授阿爾貝托？羅德里格斯（AlbertoRodriguez）說(shuō)，更快的規劃過(guò)程將使機器人（特別是在工業(yè)場(chǎng)景中）能夠快速找出如何在其環(huán)境中推擠，滑動(dòng)或以其他方式使用其功能來(lái)重新放置所握持的對象。這種靈活操作對于涉及揀選和排序甚至復雜的工具使用的任何任務(wù)都相當有益處。

3.CMU新研究，「教導」無(wú)人機自動(dòng)拍攝影片

商用無(wú)人機產(chǎn)品可以解決一些自動(dòng)化任務(wù)，但是這些系統目前還無(wú)法解決是藝術(shù)拍攝。卡內基？梅隆大學(xué)研究人員提出了一套完整的航空攝影系統，該系統可以學(xué)習人類(lèi)的視覺(jué)偏好。并實(shí)現完全自主，不需要腳本場(chǎng)景，通過(guò)GPS標簽來(lái)定位目標或先前的環(huán)境地圖進(jìn)行拍攝。「我們正在將影片導演的職能轉移到無(wú)人機上，」CMU機器人學(xué)院的博士生RogerioBonatti說(shuō)道。「無(wú)人機將自身定位為記錄場(chǎng)景中最重要的方面。其可以自動(dòng)了解場(chǎng)景的背景-障礙物在哪里，演員在哪里-并積極地尋找哪些角度能創(chuàng )造出在視覺(jué)上更有趣的場(chǎng)景」這也是保持其安全和不墜毀的原因。」

4.曠視加快IPO，要趕在11月初上市

10月16日，據外媒報道，知情人士稱(chēng)，AI獨角獸企業(yè)曠視科技正在積極推進(jìn)在香港IPO的計劃，力爭11月初舉行上市聆訊。據悉，若上市成功，曠視科技將成為國內人工智能企業(yè)第一股，同時(shí)也是繼小米和美團之后，第三家同股不同權港股上市公司。

5.ABB“掌門(mén)人”張志強：在廈建設ABB全球最大創(chuàng )新和制造基地

10月16日消息，ABB廈門(mén)工業(yè)中心二期項目已順利投產(chǎn)。ABB集團高級副總裁兼ABB(中國)有限公司總裁張志強稱(chēng)：“ABB廈門(mén)工業(yè)中心致力于打造數字化工廠(chǎng)的典范。”他表示，數字經(jīng)濟已成為高質(zhì)量發(fā)展的新引擎，ABB將發(fā)揮數字化、智能化優(yōu)勢，為產(chǎn)業(yè)升級、數字經(jīng)濟發(fā)展貢獻力量。據悉，ABB廈門(mén)工業(yè)中心，是ABB全球最大的創(chuàng )新和制造基地，整合了ABB從研發(fā)、制造、工程到銷(xiāo)售和服務(wù)的全產(chǎn)業(yè)鏈業(yè)務(wù)，并涵蓋ABB中國供應鏈管理等職能部門(mén)。

6.人類(lèi)究竟會(huì )在何時(shí)何情境下責怪機器人？美國北卡羅來(lái)納大學(xué)新研究揭示新發(fā)現

美國北卡羅萊納州立大學(xué)的一項最新研究發(fā)現，人們很可能將工作場(chǎng)所事故歸咎于機器人，但前提是他們相信機器人是自主的。北卡羅來(lái)納州立大學(xué)心理學(xué)教授道格？吉蘭（DougGillan）說(shuō)：「機器人在工作場(chǎng)所中的使用越來(lái)越普遍，對于我們來(lái)說(shuō)，了解人們如何看待機器人是非常重要的，包括在工作中發(fā)生事故時(shí)人們如何看待機器人。」道格同時(shí)作為該論文通訊作者介紹道。為了探討這一問(wèn)題，研究人員進(jìn)行了一項研究，向164人展示了幾種工作場(chǎng)所場(chǎng)景，其中涉及探討人和機器人的事故。

7.MIT新研究揭示假新聞數據集偏見(jiàn)及改善自動(dòng)檢測器

麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實(shí)驗室（CSAIL）的一個(gè)小組發(fā)現可識別假新聞生成器的自動(dòng)檢測器是不完整的。為了證明這一點(diǎn)，研究人員開(kāi)發(fā)了攻擊手段，證明可以騙過(guò)最先進(jìn)的假新聞檢測器。該團隊將大量現有人類(lèi)手寫(xiě)文本自動(dòng)破壞以更改其含義。研究人員表示，我們需要有一種心態(tài)，即最本質(zhì)的'假新聞'特征是事實(shí)的虛假，而不是文本是否是由機器生成的。這一發(fā)現令人質(zhì)疑目前檢測器在幫助發(fā)現其他新聞來(lái)源中錯誤信息方面的可信度。