各领域AI发展的前沿信息

整理了一些各领域AI发展的前沿信息，和大家一起探讨探讨。

绘画领域

谷歌（Google）研究出了能训练机器画画的秘密武器。他们做了一款名叫Quick,Draw!的游戏，该游戏通过显示某个单词、并让人类画出实物的方法，收集到人类速写的诸多样本（如猫头鹰、花园等），研究人员再利用这些样本，打造出另一个模仿人类绘画方式的神经网络，它能自己把一些想法画出来。这个神经网络名叫Sketch-RNN。

Sketch-RNN如同一个小孩，不管看到其他人做什么，自己也想跟着学。例如，经过大约7万幅猫的素描图训练后，它能理解人类画的是一只猫，并试图照着画，画得还比较像。

此外，它不只是临摹它见过的东西，每次还会融入自己的想法，甚至改变一点细节——比如，自己给画的猫增加一根胡须或者一条小尾巴。被要求自己作画时，Sketch-RNN能画出“青蛙”、“猫”和“螃蟹”的多个不同变体，准确性与很多绘画功底差的人相当。

这种技术可以帮助艺术家或建筑师补完成他们的草稿，或者帮助新手学习绘画。

法律领域

Baker Hostetler是一家拥有百年历史的律师事务所，最近一位名为Ross的AI律师在该事务所正式上岗，负责协助Baker Hostetler的破产事务团队工作。这个团队有50位人类律师，Ross是他们的助手。

Ross是由IBM的超级计算机Watson提供技术支持的语音识别APP，也是在Watson的基础上建立的“世界上第一位AI律师”。它不仅能读懂文字，还能搜索整部法律和法律史、形成假设、引用先例来支持他的结论。

像所有的AI一样，Ross通过累积经验来获得知识和提升速度。他能从几千个搜索结果中选出相关性最强的案例，并以人们更容易理解的语言呈现。

目前，Ross主要负责协助律所的破产事务，还不能上庭辩护。

音乐领域

金斯顿大学和伦敦玛丽女王大学的研究人员使用了2.3万首用ABC记谱法记录的民歌，对他们开发的机器学习算法Folk-Rnn进行训练，目的是让该算法创作出新的爱尔兰民歌。

经测试， 创作的首批3000首歌曲不少都带有爱尔兰音乐风格，“大多数歌曲都需要人类进行一些补充和改编才会悦耳，但有些歌曲可拿来即用，或者只需要修改几个乐句或音符。”尽管在没有人类介入的情况下，电脑演奏的歌曲听起来有点粗糙，缺乏生命力，但这依然标志着音乐史的一个新篇章：人类和机器共同进行艺术创作。

“我们的研究不是想取代或打败人类，而是想开发出增强人类音乐创造力的人工系统。我们的目标是打造有用的人工协作者，让它提出聪明的建议，为音乐创作开辟新的道路。”

新闻领域

共和党人史蒂夫金（Steve King）与民主党挑战者金姆韦弗（Kim Weaver）竞选美国众议员时，《华盛顿邮报》首次采用了一款叫Heliograf的软件机器人写稿。它代表着迄今为止新闻业对人工智能最尖端的应用，不仅能自动生成体育迷和股票分析师所熟悉的以数据为主的简单新闻稿，还能生成阐释性和分析性文章。（值得一提的是，中国今日头条的头条实验室「张小明」与Heliograf是目前唯一两家做奥运报道的机器人）

编辑们通过事先创建叙事模板，再把Heliograf接入某种结构化数据，实现Heliograf自动识别相关数据，并将之与模板中的对应词句进行匹配、整合，然后在不同平台发布不同版本的报道。

此外，如果识别出数据中的异常现象——比如，数据的误差幅度超过了预期——该系统还可以通过通讯工具Slack向记者发出提醒。《华盛顿邮报》从由四名员工花25个小时编写发布小部分选举结果报道，到由Heliograf自动生成500多篇大选报道、文章点击量超过50万次，只用了4年时间。

金融领域

本格策尔（Ben Goertzel）和他的公司Aidyia启动了一只AI对冲基金，使用人工智能来进行所有的股票交易，无需任何人工干预。这套系统借助了多种形式的人工智能技术——其中一种受到遗传进化的启发，而另一种则基于概率逻辑。每天这些人工智能引擎会对各种数据（从市场价格和成交量到宏观经济数据和企业会计凭证）进行分析，然后自主做出市场预测，以“投票”的方式选出最佳行动步骤。

它的软件引擎设计则是基于进化计算算法——也就是Aidyia系统所应用的那种受遗传学启发的技术。 用最简单的话说就是，它会随机创建出一大批数字化股票交易员，然后利用历史股票数据对它们的表现进行测试。在挑选出表现最好的交易员之后，它会利用它们的“基因”来生成一组更优秀的新交易员。这个过程会反复进行，最后系统就进化成一个可以成功自主运行的数字化交易员。

它在上线的第一天就获得了2%的回报。

保险领域

日本富国生命保险（Fukoku Mutual Life Insurance）目前正打算用“IBM Watson Explorer”人工智能系统取代34名人类保险理赔员的岗位。这些人工智能将负责扫描医院记录和其他文件，并综合考虑受伤定性、患者病史和治疗形式等因素，从而协助确定赔付金额。该公司称，让这些研究和数据收集工作实现自动化，将有助于人类员工更快地计算出最终的金额。

Watson AI预计能够将工作效率提升30%。先前该公司已经在用类似的IBM技术分析客户的语音投诉，收效甚好。另有三家日本保险公司正在测试或部署人工智能系统，让一些工作（比如为客户找到理想的投保方案）实现自动化。此外，一家以色列保险初创公司已经完成了6，000万美元的融资，其赖以成功的法宝，就是“用聊天机器人和机器学习技术取代经纪人和文书工作”。