DIY Maker

自 2001 年起，《麻省理工科技評論》每年都會評選出當年的“十大突破性技術”（10 Break through Technologies），這份在全球科技領域舉足輕重的榜單曾精准預測了腦機介面、智能手錶、癌症基因療法、深度學習等諸多熱門技術的崛起。

今年也是該雜誌創刊 120 周年，《麻省理工科技評論》在幾天前發佈了 2019 年“全球十大突破性技術”，入選的10項技術包括：靈巧機器人、核能新浪潮、早產預測、腸道顯微膠囊、定制癌症疫苗、人造肉漢堡、捕獲二氧化碳、可穿戴心電儀、無下水道衛生間、可流利對話的人工智慧助手。

從榜單可以看出，今年入選的 10 項技術裏，有3項涉及到的是人工智慧和可穿戴技術。

今年《麻省理工科技評論》邀請了比爾·蓋茨作為客座評選人。比爾·蓋茨全程參與了評選工作，並為本屆榜單作序。他說道，本屆榜單的入選技術也多是以“人類福祉”為最終目標。


今天我們來重點關注下榜單裏的人工智慧技術。

01、靈巧機器人

意義：機器正在通過自我學習學會應對這個現實世界。如果機器人能學會應對混亂的現實世界，那麼它們就可以勝任更多的任務。



主要研究者：OpenAI（人工智慧非營利組織）、卡內基梅隆大學、密歇根大學、加州大學伯克利分校

成熟期：3-5 年

位於三藩市的非盈利組織 OpenAI 就推出了這樣一套 AI 系統 Dactyl，並已成功操控一個機器手讓其靈活地翻轉一塊積木。這套神經網路軟體能夠通過強化學習，讓機器人在模擬的環境中學會抓取並轉動積木後，再讓機器手進行實際操作。

現階段，我們還要取得更多的突破才能讓機器人變得更加靈活。但如果研究人員能夠很好地利用這種學習方法，未來的機器人將有望能夠學會組裝電子產品、將餐具擺入洗碗機裏、甚至是能夠將臥床的人從床上扶起。

02、可穿戴心電儀

意義：隨著監管機構的批准和相關技術的進步，人們可以輕鬆通過可穿戴設備持續監測自己的心臟健康。可檢測心電圖的智能手錶可以預警如心房顫動等潛在的危及生命的心臟疾病。

主要研究者：蘋果、AliveCor、Withings

成熟期：現在

矽谷初創公司 Alive Cor 推出了一款與蘋果手錶相容的腕帶，該腕帶可以檢測出心房顫動，這是導致血栓和中風的常見原因。去年，蘋果發佈了帶有心電圖(ECG)功能的 Apple Watch，並且該功能已經通過 FDA 認證。隨後，健康設備公司Withings也宣佈計畫發佈一款配有心電圖功能的手錶。

現階段的可穿戴心電圖監測設備仍然只有一個感測器，而真正的心電圖設備則有 12 個感測器。目前還沒有任何一種可穿戴設備能夠診斷心臟病。

03、流利對話的AI助手


意義：捕捉單詞之間語義關係的新技術正在使機器更好地理解自然語言。人工智慧助手現在可以執行基於對話的任務，如預訂餐廳或協調行李托運，而不僅僅是服從簡單命令。

主要研究者：穀歌、阿裏巴巴、亞馬遜

成熟期：1-2 年後

2018 年 6 月，OpenAI 的研究人員開發了一種技術，可以在未標記的文本上訓練人工智慧，以減少人工對數據進行分類標記時花費的成本和時間。如Google 助手的逆天升級版Duplex，可以幫你接聽電話，甚至過濾掉垃圾郵件及電話推銷。它還可以打電話幫你預約餐廳或沙龍。

這項榜單與其說是“預測”，不如說是《麻省理工科技評論》站在全球科技最前沿，目睹了科技創新的百年變遷後的一種沉澱，是對科研邁向產業的可行性分析，是對技術商業化及影響力的研判。

“我希望我參與選出的技術，不僅是 2019 年的關注焦點，更能為整個科技史留下濃重的一筆。”蓋茨在為榜單所作序言中說道。

未來幾年應該會看到人工智慧技術的增長更多，預計到2025年全球人工智慧市場將增加600億美元。 不用說，你應該關注AI。人工智慧 AI 已經無處不在，並且已經滲透到人類生活的方方面面。無論是科技巨頭，還是普通大眾，都在緊密關注和談論著這一大技術話題。比如Google在I/O 2018開發者大會上，它為全世界詮釋了什麼叫做AI產品。其中。Google的開源計畫--AIY Projects(AIY計畫)受到了在場開發者的關注，就是為了讓AI人工智慧更加平民化、普及化，讓人人都可以瞭解AI、接觸IA、並動手開發自己的AI人工智慧產品。針對這個專案，Google還發佈了兩款硬體——Vision Kit視覺套件和Voice Kit語音套件，都是由硬紙板加其他電子元器件組成的AI紙盒產品（類似任天堂的Labo)，能搭建一個紙板的智能攝像機和智能音箱。

縱觀一下，Google的虛擬助手Google Assistant 目前口碑排在第一，這和它近兩年大力投入精力和財力到人工智慧領域有關，這也和它“AI First”的轉型口號息息相關。

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Google 在美國時間 3 月 6 日公布推出名為 Coral (beta) 的平台，讓大家可以建構具備本地 AI 的物聯網終端裝置，並同時發表了五款硬裝置。

所謂「本地 AI （ local AI ）」或稱為「 On-device AI 」，是指不經過雲端，而是在本地端裝置（邊緣裝置）上進行 AI 處理， Coral 平台就提供了完整的本地 AI 工具，讓開發人將意念從原型化為產品。它包括硬件元件、軟件工具和內容，讓開發人創建、訓練和執行本地邊緣裝置神經網絡。Coral 平台還同時支援 Google 今日推出正式版的人工智能框架 TensorFlow Lite 。

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AI無疑是如今最火的領域。2017年，Google正式發布其新的開源計劃--AIY Projects(AIY計劃)，目標是讓每個Maker(創客)都能DIY自己的AI人工智能產品，讓更多人能學習、探索並體驗人工智能。其中，Voice Kit是AIY的語音識別項目，它允許用戶使用Google智能助理SDK將Raspberry Pi轉變為語音控制助手。Vision Kit是AIY項目打造的圖像識別設備，該套件由Google的TensorFlow機器學習型號提供支持，支持離線識別。就在近日有消息爆料：AIY系列套件就要在中國香港地區率先開售，人工智慧新壹輪風潮即將襲來。

最近有很多關于機器學習人類目前在我們的工廠、倉庫、辦公室和家庭中做的事情的可能性。 雖然技術在快速發展 - 伴隨著恐懼和興奮，但人工智慧，機器學習和深度學習等術語可能讓您感到困惑。 我希望這個簡單的指南能夠幫助解決圍繞深度學習的困惑，這8個實例將有助于解釋當今深度學習技術的實際應用。

3分鐘看懂機器學習與深度學習，AI其實沒那么難理解！

“人工智慧”一詞已經流傳了一段時間。 我們在科幻電影中看到它，我們玩的“AI”游戲機器人，Google搜索等等。 盡管如此，“機器學習”和“深度學習”已經浮出水面，很多人都在詢問這些是什么。本文將給出具體的解釋，讓你輕松了解二者的區別。

AI首席科學家吳恩達，給AI轉型的企業透露了5個信號！

Google Brain 聯合創始人和前百度人工智慧首席科學家Andrew Ng宣布推出“AI轉型手冊”，這是一份針對希望創建AI優先公司的商業領袖的說明性指南。

近年來，人們對區塊鏈的變革能力進行了大量討論 - 區塊鏈是為比特幣提供動力的分布式加密分類賬技術。雖然比特幣和其他加密貨幣是其最公開的用例，但人們常說，區塊鏈將徹底改變許多其他行業的業務流程，從銀行業到鉆石開采和食品安全。

今天在世界上工作的許多頂尖技術人員都是女性 - 他們不愿意滿足于現狀。 2018年世界排名前50位的女性技術人員擁有豐富的連續創業者，他們繼續磨練自己的STEM技能，建立業務，促進創新并指導下一代變革推動者。 從區塊鏈到生物技術，這個國際榜單列表正在以他們所愛的方式工作，從而超越了這一點。

由Google DeepMind開發的備受好評的人工智慧AlphaGo已得到增強，除了古老的中國棋盤游戲Go之外，它還可以再玩兩個游戲。

兩年前，谷歌的藝術與文化團隊開始將博物館數字化。

巴西國家博物館位于巴西里約熱內盧市昆拉達博阿維斯塔公園。巴西國家博物館是巴西最古老的博物館之一，歷史可以追溯至1818年，在19世紀初曾是葡萄牙王室的王宮，為美洲地區最大的人文和自然歷史博物館之一。2018年早些時候舉行了紀念其建立200周年的活動。巴西國家博物館是里約熱內盧的標志之一。
 

人工智慧（AI）無處不在，受到大量投資，大量創業公司，所有成熟技術供應商以及大大小小的企業的影響，他們正在嘗試為自己的底線做些什么。

如今圍繞人工智慧的大肆宣傳，很難知道事情的實際位置。 幸運的是，AI研究人員今天發布的一份報告，整理了一系列有助于捕捉AI熱潮狀態的數據。

雖然時髦，無處不在的商業流行語是加密貨幣和區塊鏈，但被稱為第四次工業革命的真正強大因素是人工智慧。 無論是被譽為提高商業效率的靈丹妙藥還是人們對人類消亡的恐懼，人工智慧都在我們身上，并將以我們只能開始想象的方式影響整個企業和社會。 系好安全帶。 這是競技場中的一些影響者所說的2019年。

在現今，商業或社交網站都存在著大量的“深度學習”算法。在過去的十年中，這些強大的人工智慧（AI）工具已經越來越成功地應用于圖像分析，語音識別，翻譯和許多其他任務。實際上，這些算法的計算和功率要求構成了現在數據中心的主要需求，而且仍在增長。

人工智慧（AI）的爆炸性使用正在開啟半導體設備的新時代，這將帶來許多新的機遇，但也帶來許多挑戰。

IBM研究部高級副總裁John E. Kelly博士談到人工智慧將如何大幅改變世界。 “這是一個計算時代，其規模將使之前的時代相形見絀，其方式將改變我們所有的業務和所有行業，以及我們所有的生活，”他說。 “這是推動我們半導體產業向前發展的時代。機會的數量是巨大的。“

中興風波過去已經有一段時間了，此次的事件在國內引起軒然大波，絕大多數企業家和國人都前所未有地感受到了“中國缺芯”之痛。這也讓中國在通訊技術上的困境浮出水面。同時也加大了國內研發AI芯片的重視程度，一方面國際市場的芯片之爭又再次激烈起來，尤其是人工智慧技術的快速發展，AI硬件產品也要快速匹配技術的進步。

人工智慧（AI）會將我們變成超人，前提是它最終不會取代我們。 但我們對AI的真正含義是什么？我們可以用它做些什么呢？ 在這篇文章中，我將介紹最先進的技術，以及如何使用便宜的Raspberry Pi計算機和谷歌的一些名為TensorFlow的免費軟件構建自己的“DIY”。

在過去的幾年里，機器學習開辟了廣泛行業的新視野，出現了先進的用例：面部識別—Facebook的面部識別，Netflix的電影推薦，PrimaAI的圖像樣式轉換，Siri的語音識別，Google Allo的自然語言處理等等。

除了這些用例外，還有大量在GitHub上托管的開源機器學習項目。 以下是最受歡迎的項目列表。 我希望你能學到新東西并始終保持靈感。

高通公司的驍龍 855是官方近日新發布的產品，同時該公司稱將于2019年推出Android旗艦產品。

高通公司宣布其2019年的旗艦系統芯片（SoC）：驍龍 855。由于高通公司在高端SoC市場基本上沒有競爭 - 特別是在美國 - 驍龍 855將成為幾乎所有旗艦Android手機。與2018年推出的驍龍 845芯片相比，高通公司承諾將CPU速度提高45％，GPU速度提高20％，以及將迎來5G連接時代的平臺。