整理 | 小虎 張震
資訊
Facebook 收購 AI 助手開發商 Ozlo，強化虛擬助手能力
日前，Facebook 收購 AI 助手開發商 Ozlo，後者將為 Messenger 提供更準確、實用的虛擬聊天服務。作為交易的一部分，Facebook 將獲得 Ozlo 的 AI 技術，以及約 30 人的員工團隊，Ozlo 將關閉應用和 API 服務。
位於矽谷的 Ozlo 於 2014 年成立，兩位創始人分別為 Facebook 前設計經理 Charles Jolley 與火狐瀏覽器前首席工程師 Mike Hanson。Ozlo 一直在開發一款會話和互動式移動搜尋機器人，根據設計理念，它能夠迅速回答使用者提出的吃、住、行、遊等各方面的問題，並執行相應的任務，例如獲取餐廳資訊、天氣預報以及購買電影票等。2016 年 5 月，Ozlo 從矽谷頂級風投 Greylock 與 AMECloud Ventures 手中拿到 1400 萬美元融資。
Facebook 沒有透露這筆收購金額等具體細節，但在一份宣告中表示:「全世界有 12 億人使用 Messenger 來連線他們所關心的人和企業。我們很高興能夠歡迎 Ozlo，因為我們在 Messenger 中建立了令人信服的體驗，這些體驗都是由人工智慧和機器學習驅動的。」
175000 臺物聯網攝像頭存在安全漏洞，面臨非法入侵危險
根據 ZDnet 報導，近日，安全人員發現超過 100000 臺聯網攝像頭含有嚴重的安全漏洞，面臨非法入侵危險。
被發現嚴重漏洞的裝置來自於深圳麗歐電子公司生產 iDoorbell 和 NIP-22 型號攝像頭。由於價格低廉，這些裝置已銷售 175000 多臺，且遍佈全球。目前，透過物聯網搜尋引擎 Shodan，就可以檢測到其中的 100000 到 140000 臺。
「大多數物聯網裝置由於韌體質量無法得到保證，更加容易遭到不正當利用。加上漏洞會影響認證機制，受影響的裝置又如此之多，我們預計會發生大規模的殭屍網路攻擊。」安全軟體 Bitdefender 的研究報告如是說。其研究人員稱，這些漏洞還可能會成為駭客侵入網路其他部分的入口，這意味著網路上的其他裝置也有可能遭到攻擊。
截至目前，廠商並未對此作出回應。
埃森哲推出 AI 助手，為視障者提供導航幫助
近日，埃森哲宣佈已經與印度全國盲人協會合作開發出一款基於 AI 的方案 Drishti，可以幫助視力受損者感知周邊的環境，同時提升他們的工作效率。
Drishti 是一款基於智慧手機的應用，它具備影像識別、自然語言處理以及語音識別等功能，可以為使用者描述周圍環境。在測試中，Drishti 可以順利說出房間內的人的數量、性別以及面部表情等基本資訊，如果周圍有碎玻璃等危險品，它也會發出預警。此外，它還能識別並朗讀書本和檔案上的文字，這將幫助視力受損者提升工作效率。
Drishti 是埃森哲「Tech4Good」專案的一部分，該專案旨在利用科技解決社會交往當中存在的挑戰，同時提升人們生活品質。埃森哲計劃將為在印度的 100 多名視障員工提供此項服務，與此同時，該應用的西班牙語版本也正在測試當中。
頻繁推出虛擬助理，瑞典銀行業迎來 AI 熱潮
瑞典的大型銀行正逐漸減少支行的數量和對支行的投入，這也導致了瑞典銀行業的客戶滿意程度達到了過去 20 年的最低值。經過線上服務和數字化銀行轉型之後，瑞典金融行業正逐漸成為應用人工智慧技術的先行者。
近日，瑞典北歐斯安銀行目前推出客服機器人 Aida，旨在減少常規而重複的簡單問答，從而員工可以投入到抵押借貸、投資分析等更復雜的任務當中。與此同時，北歐聯合銀行在挪威也推出了聊天機器人 Nova，用於壽險和養老金領域的諮詢服務。此外，瑞典銀行於 2016 年推出的虛擬助手 Nina 也正在升級更多的技能。
分析人士稱，虛擬助手的應用一定程度上可以提升銀行服務的品質，同時保證客戶得到更好的投資建議。
應用
摩根大通利用機器人處理交易
今年一季度，摩根大通開始在歐洲股票演算法業務中投入使用 AI 應用 LOXM，旨在以最佳價格和最快速度執行客戶交易指令。近日，由於 LOXM 的優異表現，摩根大通計劃在四季度將其運用擴大至亞洲及美國地區。
LOXM 並非只是機械地執行任務，它能夠利用「深層強化學習」方法，從過往的數十億條實盤和模擬盤的歷史交易中進行學習總結，歸納經驗和教訓，以解決更加複雜的問題，比如怎樣才能在不驚擾市場價格的情況下大量拋售股票。
但與一些私人銀行提供的機器人投資顧問不同，LOXM 沒有做決策的能力，無法決定買賣標的，它的作用僅僅是如何買入賣出。LOXM 未來發展的一個方向是識別特定的使用者，從他們的言行舉止中決定如何交易。「但這些只有在客戶同意的情況下才會進行。」摩根大通全球股票電子交易負責人 Daniel Ciment 補充道。
微型無人機搭載黏性物質，嘗試代替蜜蜂授粉
用機器蜜蜂代替的想法早已有之，例如在 2014 年 7 月，哈佛工程與應用科學學院就曾推出一款蜜蜂機器人。如今，日本產業技術總合研究所研究人員和美國 Draper 公司都在進行新的嘗試。
日本研究人員在寬 4 釐米，重僅 15 克的微型無人機底部覆上一層絨毛，再在絨毛上塗滿改良過的凝膠。當無人機落到花朵上時，花粉顆粒會輕輕粘到凝膠上。當無人機再次飛到另外一朵花上時，就會有花粉顆粒落入雌蕊，完成授粉。目前整個過程需要操作員手動控制。研究人員表示，透過新增人工智慧和 GPS 定位系統，無人機就可以自動搜尋植物並主動完成授粉。
美國 Draper 公司研發人員的思路有所不同。他們給蜻蜓活體安裝微型導航系統，以光脈衝的形式傳送指令，從而對蜻蜓的飛行路徑和動作進行指引，並計劃用於追蹤野生動物種群和為植物授粉。但截至目前，兩者的技術都還處於實驗室階段，相對於自然的蜜蜂，無人機授粉的成本還是太高了。
觀點
Alexa 為什麼不用螢幕和多輪對話？
在亞馬遜 Echo 的啟示下，國內的智慧音響炙手可熱，但人們對於亞馬遜關於技術細節和產品思路並不是完全理解。《麻省理工科技評論》出版人兼總編輯 Jason Pontin 與亞馬遜 Alexa 負責人 Toni Reid 曾有過一番對話，提及了 Alexa 為什麼不用螢幕和多輪對話的原因。
Toni Reid 解釋說，語音是最簡單、最自然的互動方式，也是人類溝通最基本的方式。但沒有為 Echo 加上螢幕其實增加了使用的難度：使用者只能透過純語音來使用裝置，而並沒有螢幕反饋作為輔助。其實這也是目前階段的折衷選擇。也有人就此推測，Amazon 並不想把 Echo 定義為一個單純的音響，而是一款全新的 AI 品類，但是創造一個新的品類也意味著巨大的風險，所以選擇了從音響品類中穩妥地切入。
Toni Reid 認為，人機對話中存在的最大問題在於語境的缺失，因為人的面部表情、肢體語言等細節線索在人機對話場景下都是缺失的。所以，從 AI 角度來說，補齊缺失的語境，是目前的當務之急。
在這種情況下，使用者提出發出語音指令後，Alexa 實際上只有一到兩機會去部署相應的動作。如果 Alexa 與使用者進行三次對話還沒弄清使用者需求，就算徹底的失敗了，因為在真正的多輪對話很難做到的情況下，對使用者來說，反覆對話是很糟糕的體驗。
利用演算法偏見，智慧投顧也有可能被「賄賂」
智慧投顧正逐漸稱為金融領域的熱門應用，它可以根據客戶的理財需求，透過演算法完成過去人工提供的理財顧問服務。這種理財方式看似更加智慧，也更加客觀。
但近日，《彭博商業週刊》的一篇文章指出，一些大銀行及金融服務機構的演算法程式會偏向一些特定的基金，這些基金給銀行提供過大量「贊助」。「贊助」形式多樣，比如贊助費、支援研討會，還包括為銀行僱員提供豪華度假地作為會議地點，為頂級經紀人準備大量禮物和娛樂活動。
其實，在傳統經紀人時代，就已經存在這類銷售偏見。如今，演算法驅動的服務中也難以避免。「畢竟，智慧投顧仍沿用了既有商業構架。」埃森哲的董事總經理 Kendra Thompson 說道，「即使許多客戶將他們的資金轉移到智慧投顧上，經紀業的從業人員依然不願意放棄原來的商業模式，因為利潤可觀。」
圖說
25 家無人機領域的初創公司分佈圖
根據 CB insights 的資料，自 2012 年至 2017 年，美國背景的無人機生產商佔到了 65% 的市場份額，中國佔到了 5%，隨後為澳大利亞、加拿大、英國等。上圖是 CB insights 將美國地區以外融資 100 萬美元以上的無人機創企的彙總，共計 25 家。
• 融資最多的企業為中國的大疆創新，累積總額為 1.05 億美元。在消費級無人機市場，大疆已經佔據全球約 80% 市場份額。
• 無人機領域單筆最大融資，是大疆在 2015 年獲得風投機構 Accel Partners 的 7500 萬美元 B 輪融資，當時這筆融資交易對大疆的估值大約為 80 億美元。
• 目前，上圖的創企中，75% 的融資都還處於早期的天使輪及 A 輪階段。
• 早期階段最佳融資的企業是中國的零零無限，其主要產品為行動式跟拍無人機。2016 年，零零無限完成的 A 輪融資 2300 萬美元，投資機構當中不乏業內知名的 IDG、金沙江創投、真格基金等。
• 以國家為單位，2015 年以來，中國的無人機領域融資總額為 2.62 億美元，遠超第二名加拿大的 9000 萬美元。此外，以色列和英國的總額都在 3700 萬美元左右。
• 目前，無人機的製造已經遍及 4 大洲，其中歐洲國家最為活躍。