专家打造 Minecraft 游戏 AI 助手，为玩家挖矿建房【智能行业快讯】

By 超神经

AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果。无论学术界还是商界，AI 方面的新闻都源源不断，让我们对 AI 行业产生新的认知与思考。

HyperAI 超神经精心整理了近日人工智能行业的大事件，一起围观吧。

学界

ASU 开设新课，艺术、媒体和工程一起学

一年透彻启蒙人工智能

近日，ASU（亚利桑那州立大学）开设了一门为期为一年的课程：Art,Media & Engineering 艺术媒体与工程课，将通过融合哲学、艺术和工程技术三项学科的内容，帮助学生了解、学习和创造人工智能。

负责该课程的副教授认为在学习人工智能专业技术的同时，还要了解这科学课背后的社会文化知识，人工智能的哲学意义也需要被更多的重视。

                                            来源：asunow.asu.edu

伦敦大学学院学者参与研发《Minecraft》AI 助手

帮玩家挖矿建房无忧挂机

《 Minecraft 》（中文译名：我的世界，由网易游戏代理）是风靡世界的生存类沙盒游戏，游戏中可以通过挖掘、合成、建造、烧炼生产各种物质。

所以在游戏过程中，有很多机械重复性的游戏指令，由 Facebook、洛林研究院和伦敦大学学院，共同发起的科研项目中，学者们联合发布了一个游戏 AI 助手 Light，能够理解自然语言的指令，让玩家可以直接在对话框中进行操控，比如：「建设一个高 15 层房子，并在顶层放一个笑脸」这类指令。

来源：venturebeat.com

企业

微软向 OpenAI 投资 10 亿美元

联手向 AGI 迈进

路透社报道，微软在 7 月 22 日正式宣布，将会向 OpenAI 进行 10 亿美元的投资。

微软在此前就和 OpenAI 有过长期的合作关系。本次大手笔的投资，将用于将超级运算和人工智能技术整合到 Azure 服务中去。

而 OpenAI 则会向 Azure 提供更多的服务，并会将微软列为其商业化的「首选」合作伙伴。

据悉，他们合作的终极目标是打造出通用人工智能（AGI）。

来源：路透社

Facebook 为 OpenStreetMap 用户

开放 AI 增强工具

Facebook 近日表示，将向 OpenStreetMap 项目开放其 Map With AI 服务，该项目旨在成为一个开源的地图数据源。

Facebook AI 基于深度神经网络的模型，通过计算机视觉技术，从卫星图像中完成道路识别等工作。

结合 Map With AI 服务，Facebook 还公布了一款工具 RapiD，这是 OpenStreetMap 编辑工具的 AI 版本。

Facebook 表示，使用 Map With AI 能够大幅提升效率。如在泰国的地图项目中，用 18 个月就能完成常规要 3 到 5 年的任务。

来源: engadget.com

技术

PSU 通过 AI 预测恶劣天气，准确率达 64%

宾夕法尼亚州立大学（PSU）近日发布用于预报恶劣天气的 AI 模型，该模型实时监测卫星图像中云的旋转运动，可有效检测出与恶劣天气密切相关的「逗号云」，能够预测 64% 的恶劣天气，从而帮助气象工作者更快、更准确地识别潜在的严重风暴。

极端恶劣天气由于云层移动迅速、瞬息万变，实现准确预测十分困难。该模型的发布为降低严重风暴引起的生命、财产损失起到了重要作用。

来源：ai.googleblog.com

GATech 发布世界上最小的机器人

有望为医学超精密手术服务

佐治亚理工学院（GATech）研究人员近日发布了一款新型 3D 打印机器人，该机器人身长 2 毫米，仅有蚂蚁大小，利用超声波源或微型扬声器的震动来移动，未来有望应用于医学领域，解决超精密手术难题。

来源：sciencedaily.com

新奇

MIT-IBM Watson AI Lab 开发 AI 算法

可将自拍变古典肖像画

MIT-IBM Watson AI Lab 的研究人员开发了一个有趣的网页小工具（aiportraits.com），可以将自拍变成古典肖像画。其使用的算法，经过 45,000 张古典肖像训练，包含了大量风格，涵盖了从伦勃朗到提香，再到梵高等艺术家，它会用颜料，水彩或墨水渲染脸部。

研究人员表示，与之前生成类似美化图片的 AI 方法不同，他们使用了生成对抗网络（GAN），会从草稿这一步开始，重新生成新的特征。

来源：theverge.com

《Nature》新论文称，利用机器学习

可从匿名数据集中识别指定个人

本周二发表在《Nature Communications》上的一篇论文表示，在匿名数据集中识别出某个人的信息数据，要比你想象中的更加容易轻松。

由伦敦帝国理工学院和鲁汶大学的研究人员组成的团队，仅仅利用 15 个人口统计学特征和机器学习，就能让 99.98% 的美国人在任何数据集中被正确地识别出来。

这项新研究表明，尽管使用了匿名技术，但一旦有人购买了这些数据，就可以利用机器学习进行逆向工程，重新识别个人，关于身份的敏感信息也会暴露无遗。

来源：techxplore.com

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