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一、谷歌发布新版人工智能培训数据集
设计能够进行精确识别地标的AI系统（比如将尼亚加拉大瀑布与其他瀑布区分开来）和检索图像（将图像中的对象与目录中该对象的其他实例匹配）是Google AI研究部门的长期追求。近日，Google发布了Google-Landmarks-v2数据集，标志着朝着更复杂的地标检测计算机视觉模型的目标迈出了重要的一步。与前代相比，v2数据集的容量更大，包含两倍数量的照片和七倍数量的地标。
Google AI的软件工程师表示，实例识别和图像检索方法都需要更大的数据集，包括图像数量和各种标志，以便训练更好，更强大的系统。研究人员希望这个数据集能够帮助推进实例识别和图像检索方面的最新技术。此外，Google还在其机器学习社区Kaggle上推出了两项新挑战（Landmark Recognition2019和Landmark Retrieval2019），并发布了区域图像检索框架Detect-to-Retrieve的源代码和模型。
二、IIT Madras团队发明了用于检查管道泄漏的机器人
在这个水资源匮乏的时代，IIT Madras的研究人员发明了一种检查管道泄漏等问题的机器人，名叫Endobot。由于管道深埋地下、维护不便，经常造成泄漏问题，并且只有等水漫到地面后才会发觉，这就导致了极大的浪费和高成本。相比之下，Endobot十分经济划算，它不仅可以检查管道泄漏，还能发现非法接入口。这个电驱的机器人犹如坦克，四个轮子由履带连接，可在崎岖路径中前行，速度可达15 cm/s，具备摄像功能和激光扫描技术，并将数据实时传输给管道外的设施。目前，该团队完成了IIT Madras大学的管道试验检查，并正在与多个相关公司协商管道试验研究。下一步，他们将在Endobot上安装更多的检测器，例如超声或电磁设备，从而实现管道腐蚀或外壁裂纹的检查。
图|机器人Endobot在管道中检查泄漏情况
三、解读2019德勤全球人力资本趋势报告：AI吸金力度不减
企业视角
德勤发布的2019年全球人力资本趋势报告指出，虽然受访企业中仅少数开展了人工智能和机器人的应用与学习，但多数企业都预测了该行业的良好发展前景。87％的公司在业务变革中至少采用了一种智能化技术，超过一半的公司在智能自动化项目上投资至少1000万美元。80%左右的机场和航空公司将使用AI进行预测分析、虚拟代理和聊天机器人。律师行业也有近一半人认为有AI助力能更上一层楼。Automation Anywhere 公司的CEO表示，到2020年，全球各组织将部署300万台软件机器人。
消费者视角
民众仍然不相信自动驾驶汽车，三分之二的受访者表示，自动驾驶汽车应该遵守更高的安全标准。另外，根据苹果公司的研究，人们更倾向于选择能聊天的虚拟助手，因为在互动中能增强对它信任。
四、TechCrunch会议：人类需要对机器人更加信赖
近日，在加州大学伯克利分校举办的机器人与人工智能大会上的TechCrunch会议中，涉足人机交互领域的领导者们向与会者提出了新的挑战。随着科技的发展，人工智能设备已经越来越融入了人们的生活。机器人在对象检测和语音识别等领域的表现让人惊喜，但仅仅如此是不够的，领导者们认为，人类应该与机器人产生情感交流，并最终信赖机器人。
这其中最典型的一个例子就是自动驾驶汽车。随着技术的成熟，自动驾驶汽车很可能在几年内推出，但人类显然很难立即信任他们，建立和量化人与机器人间的信任会是一个绕不开的话题。会议结束时，有研究小组分享了他们的发展方向，研究人员表示只有将情绪系统像其他功能系统一样整合到知识库中，这一问题才有希望得到解决，从而使人机交互产生更多价值。
图|研究员Anca Dragan，加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学助理教授
五、人工智能能够独立制作视频了
近日，日本京都大学的创业公司DataGrid依靠人工智能技术制作了一个人物视频——从五官到服装，甚至是不同的姿势与发型，所有素材都是靠人工智能独立“思考”出来的。这种技术一旦成熟将以各种形式发挥作用，比如为广告或时尚等行业创建虚拟模型。
研究人员使用生成对抗网络（GAN）来生成高分辨率图像，这是一种人工神经网络，主要的功能就是使人们难以区分真实的人类图像和计算机生成的图像。而视频生成的出现则说明AI在创造虚假人类图像方面已经相当娴熟。
图|使用AI技术创造出实际上并不存在的人类图像
六、人工智能开始学习双关语
人们希望机器人不仅可以阅读我们的新闻或告诉我们天气，还可以讲笑话，写一首诗，甚至讲述引人入胜的故事，但这显然超过了如今人工智能学习的极限。针对这一问题，来自在斯坦福大学攻读博士学位的研究员He带着她的团队开发了一个能产生双关语的人工智能喜剧演员。这项研究还让人惊讶地发现了一种比较人脑和机器的语言推理方式，调整二者的差异有望让人工智能变得更加人性化。
与此同时，研究人员希望将一般双关语方法应用于更复杂的创作任务，如讲故事，这个想法是让神经网络做出擅长的事情，然后用人的智慧编辑结果。例如，可以训练神经网络生成一连串完美连贯的句子，然后学习根据叙事理论将句子编辑成创造性的短篇小说。研究人员相信人工智能能够撰写关于人们不会想到过的故事。
图|研究员He通过编辑一个平淡的句子来产生双关语
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