專家打造 Minecraft 遊戲 AI 助手，爲玩家挖礦建房【智能行業快訊】

https://mp.weixin.qq.com/s/stu5WD817qVLX804IT8Fvw

By 超神經

AI 無處不在的時代，天天都有新的技術與研究成果。不管學術界仍是商界，AI 方面的新聞都源源不斷，讓咱們對 AI 行業產生新的認知與思考。

HyperAI 超神經精心整理了近日人工智能行業的大事件，一塊兒圍觀吧。

學界

ASU 開設新課，藝術、媒體和工程一塊兒學
一年透徹啓蒙人工智能

近日，ASU（亞利桑那州立大學）開設了一門爲期爲一年的課程：Art,Media & Engineering 藝術媒體與工程課，將經過融合哲學、藝術和工程技術三項學科的內容，幫助學生了解、學習和創造人工智能。

負責該課程的副教授認爲在學習人工智能專業技術的同時，還要了解這科學課背後的社會文化知識，人工智能的哲學意義也須要被更多的重視。

來源：asunow.asu.edu

倫敦大學學院學者參與研發《Minecraft》AI 助手
幫玩家挖礦建房無憂掛機

《 Minecraft 》（中文譯名：個人世界，由網易遊戲代理）是風靡世界的生存類沙盒遊戲，遊戲中能夠經過挖掘、合成、建造、燒煉生產各類物質。

因此在遊戲過程當中，有不少機械重複性的遊戲指令，由 Facebook、洛林研究院和倫敦大學學院，共同發起的科研項目中，學者們聯合發佈了一個遊戲 AI 助手 Light，可以理解天然語言的指令，讓玩家能夠直接在對話框中進行操控，好比：「建設一個高 15 層房子，並在頂層放一個笑臉」這類指令。

來源：venturebeat.com

企業

微軟向 OpenAI 投資 10 億美圓
聯手向 AGI 邁進

路透社報道，微軟在 7 月 22 日正式宣佈，將會向 OpenAI 進行 10 億美圓的投資。

微軟在此前就和 OpenAI 有過長期的合做關係。本次大手筆的投資，將用於將超級運算和人工智能技術整合到 Azure 服務中去。

而 OpenAI 則會向 Azure 提供更多的服務，並會將微軟列爲其商業化的「首選」合做夥伴。

據悉，他們合做的終極目標是打造出通用人工智能（AGI）。

來源：路透社

Facebook 爲 OpenStreetMap 用戶
開放 AI 加強工具

Facebook 近日表示，將向 OpenStreetMap 項目開放其 Map With AI 服務，該項目旨在成爲一個開源的地圖數據源。

Facebook AI 基於深度神經網絡的模型，經過計算機視覺技術，從衛星圖像中完成道路識別等工做。

結合 Map With AI 服務，Facebook 還公佈了一款工具 RapiD，這是 OpenStreetMap 編輯工具的 AI 版本。

Facebook 表示，使用 Map With AI 可以大幅提高效率。如在泰國的地圖項目中，用 18 個月就能完成常規要 3 到 5 年的任務。
來源: engadget.com

技術

PSU 經過 AI 預測惡劣天氣，準確率達 64%

賓夕法尼亞州立大學（PSU）近日發佈用於預報惡劣天氣的 AI 模型，該模型實時監測衛星圖像中雲的旋轉運動，可有效檢測出與惡劣天氣密切相關的「逗號雲」，可以預測 64% 的惡劣天氣，從而幫助氣象工做者更快、更準確地識別潛在的嚴重風暴。

極端惡劣天氣因爲雲層移動迅速、瞬息萬變，實現準確預測十分困難。該模型的發佈爲下降嚴重風暴引發的生命、財產損失起到了重要做用。

來源：ai.googleblog.com

GATech 發佈世界上最小的機器人
有望爲醫學超精密手術服務

佐治亞理工學院（GATech）研究人員近日發佈了一款新型 3D 打印機器人，該機器人身長 2 毫米，僅有螞蟻大小，利用超聲波源或微型揚聲器的震動來移動，將來有望應用於醫學領域，解決超精密手術難題。

來源：sciencedaily.com

新奇

MIT-IBM Watson AI Lab 開發 AI 算法
可將自拍變古典肖像畫

MIT-IBM Watson AI Lab 的研究人員開發了一個有趣的網頁小工具（aiportraits.com），能夠將自拍變成古典肖像畫。其使用的算法，通過 45,000 張古典肖像訓練，包含了大量風格，涵蓋了從倫勃朗到提香，再到梵高等藝術家，它會用顏料，水彩或墨水渲染臉部。

研究人員表示，與以前生成相似美化圖片的 AI 方法不一樣，他們使用了生成對抗網絡（GAN），會從草稿這一步開始，從新生成新的特徵。

來源：theverge.com

《Nature》新論文稱，利用機器學習
可從匿名數據集中識別指定我的

本週二發表在《Nature Communications》上的一篇論文表示，在匿名數據集中識別出某我的的信息數據，要比你想象中的更加容易輕鬆。

由倫敦帝國理工學院和魯汶大學的研究人員組成的團隊，僅僅利用 15 我的口統計學特徵和機器學習，就能讓 99.98% 的美國人在任何數據集中被正確地識別出來。

這項新研究代表，儘管使用了匿名技術，但一旦有人購買了這些數據，就能夠利用機器學習進行逆向工程，從新識別我的，關於身份的敏感信息也會暴露無遺。

來源：techxplore.com

—— 完 ——

掃描二維碼，加入討論羣
得到優質數據集
回覆「進羣」自動入羣
更多精彩內容（點擊圖片閱讀）