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雷锋网按：深圳云栖大会上，阿里发布机器学习平台PAI2.0；继小冰、小娜、Rinna、Tay、Zo之后，微软再推全新聊天机器人Ruuh；吴恩达妻子Carol Reiley称，吴恩达不会加入Drive.ai；任正非谈人工智能应用，警告不要遍地智能化，否则满盘皆输；60秒慢棋赛制“电圣战”，腾讯“绝艺”战胜日本新锐棋手一力辽；百度IDL最新成果：从自然语言入手，教AI智能体像人类一样学习；腾讯优图刷新人脸识别新高度。这里是本周AI圈大新闻。
3月29日，阿里云在云栖大会·深圳峰会上重磅亮相了阿里“NASA”首个武器——机器学习平台PAI2.0 ，而后阿里云首席科学家周靖人做了《ET 智慧工厂- 阿里云机器学习》的主题演讲。
阿里“NASA”首个重磅武器亮相：机器学习平台PAI2.0：
全面兼容TensorFlow、Caffe和MXNet深度学习框架
集成100余种算法组件
相比1.0版本，PAI 2.0有多项重大更新，除增加了100余种算法外，更重要的是对主流深度学习框架TensorFlow、Caffe和MXNet的全面兼容。
雷锋网了解到，微软正在测试一款名为Ruuh的聊天机器人，专门针对印度的英语用户设计。Ruuh的语料库集中在聊天、宝莱坞、音乐、幽默、旅行和上网等内容。
根据Ruuh的Facebook主页显示，微软在3月15日申请了注册商标。
截至目前，微软已推出多款聊天机器人包括小娜、中国的小冰、日本的RINNA、美国的Tay、以及Tay的“去黑化版”Zo。
美国当地时间3月27日，《MIT 科技评论》举办了 Emtech Digital 2017大会，这次会议上，Carol Reiley作为Drive.ai联合创始人的身份在现场做了演讲，展示了Drive.ai目前在无人驾驶领域所取得的成果。而Carol Reiley的另一个身份是吴恩达的妻子。
前不久，吴恩达发表公开信表示即将从百度离职。外界纷纷猜测他的下一步去向，并认为其下一步非常有可能加入Carol Reiley所在的Drive.ai公司，投身创业浪潮。
但是据腾讯科技报道，Carol Reiley在Emtech Digital 2017会场接受采访时否定了这一猜测。
“我们没有过关于这一话题的谈话，”Reiley说，“他(吴恩达)不会加入Drive.ai。”
近日华为心声社区公众号发布了任正非在人工智能应用GTS研讨会上的讲话，雷锋网获悉GTS是“华为全球技术服部”（Global Technical Service）的缩写。任正非表示，要开发公司统一的人工智能软件平台，把算法、知识、方法、经验等都固化在平台上，首先在GTS实践和应用，未来也可以为公司其他业务提供支撑。数据底座的投资更需要加大，作为长期的基础工程来建设，有了高质量的数据基础，人工智能才能发挥作用。
人工智能在投资充分的情况下不要太冲动，要急用先行小步快跑，要聚焦在确定性业务、人工消耗大的项目，宁可做得少一点，先在一两个点突破杀开口子，集中力量打歼灭战，不要铺开一个很广泛的战线。不要遍地都是智能化，这会形成全面开花没有结果的盲动，就有可能满盘皆输。
3月26日，继“UEC杯”11连胜夺冠之后，在东京举行的第五届“电圣战”世界人机大战中，腾讯AI Lab自主研发的围棋人工智能“绝艺”战胜了日本围棋界的新锐棋手一力辽七段（世界排名第44位，日本第2），获得胜利。
“电圣战”是“UEC杯”世界计算机围棋大赛的姊妹赛事，由“UEC杯”冠亚军与人类职业棋手对战。本次“电圣战”中，DeepZenGo和绝艺分别在上午和下午与一力辽对决，两位AI棋手均获胜。
上午进行的依然是快棋，每一步棋30秒时间，而下午进行的则是慢棋，每一步60秒。所以下午绝艺这一场难度更大一些。对于人类选手来说，与机器对弈，慢棋比快棋有优势，因为留给人类思考的时间更多。据腾讯团队介绍，之前在“UEC杯”对战中，给绝艺设定的计算时间是12秒，“电圣战”设定的时间改为40秒，实际用时在20秒左右。
在全世界范围内，高校纷纷上马 AI、机器学习、数据科学的专业以及课程。但这只是问题的一个方面：雷锋网了解到，现在非常多的工程师，缺乏在实际业务环境做 AI 开发的第一手经验和履历。
为填平这一道技能鸿沟，Facebook 在昨晚宣布创建 Facebook AI Academy，对公司内部员工进行免费 AI 技能培训。
Facebook 表示：
“我们坚信创新以教育为基础。通过向我司工程师提供最前沿的 AI 技术培训，Facebook 能够向全公司业务线部署更多的深度学习专家。当下，Facebook 有超过 40 只技术团队、超过 25% 的工程师在产品服务中要用到 AI 。我们想要进一步提升这个数字。”
近日，加拿大多伦多大学在政府及企业的牵头下即将成立一个名为「向量学院」（Vector Institute）的独立非盈利研究机构，希望能利用更好的政策和研究资源留住本地人才。
根据多伦多大学发布的官方消息，雷锋网了解到，向量学院成立的第一要务是培养更多的 AI 研究生，重点将关注深度学习领域。机构将聘请 25 位新教师与研究科学家，并接受来自政府与公司超过 1.5 亿美元的资金支持，以吸引更多技术性人才。通过这种手段，向量学院希望能培养更多富有实战经验的专家，并反哺现有的加拿大公司与初创公司。目前，超过 20 家公司已经承诺至少十年的百万投入，包括谷歌、加拿大航空、Loblaws 与加拿大五大银行各自捐赠的 500 万美金。
此外，深度学习三巨头之一的 Geoffrey Hinton 将担任该学院的首席科学顾问。
在人类如何概括技能并将其应用于新任务方面上，基于视觉的语言发挥着重要作用，这对于机器仍然是一个重大挑战。开发复杂的语言系统对于机器变得真正智能，并获得像人类一样学习的能力至关重要。
作为实现这一目标的第一步，百度IDL实验室开发了一个使用监督学习和强化学习的组合系统，允许虚拟教师向虚拟AI智能体教授语言，通过将语言与感知和动作连接起来，就像父母教他们的宝宝一样。
IDL实验室的结果表明，在训练结束后，AI智能体能够以自然的语言正确地解读老师的指令，并采取相应的行动。更重要的是，AI智能体开发了“zero-shot学习能力”，这意味着智能体能够理解潜在的语句，研究院发现，“这项研究使我们向教机器像人类一样学习迈进一步。”
论文链接：http://arxiv.org/abs/1703.09831
在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成绩为99.80%，再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录。
LFW是麻省大学计算机视觉实验室维护的一套公开数据库，是目前评价人脸识别性能的试金石之一。
根据腾讯优图实验室的介绍，训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库，包含了2万个身份，涉及200万张人脸图像。通过借助多机多卡的Tensorflow集群训练平台，优图实验室集成了三个深度分别为360、540、720层的类似Inception-resnet结构的深度网络，并将最后全连接层的输出作为特征输出。结果显示，三个模型融合达到99.80%的准确率，而其中准确率最高的一个达到了99.77%。
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