雷鋒網(wǎng)按：百度收購渡鴉科技，并將度秘團(tuán)隊(duì)升級為度秘事業(yè)部，陸奇的這一步棋有何深意？無人駕駛方面發(fā)生了幾筆重大的收購交易，幾乎都是車企收購了自動駕駛的初創(chuàng)企業(yè)，這背后的邏輯又是什么？有中國版AlphaGo之稱的騰訊AI“絕藝”被人類玩家連贏數(shù)局，不得不下線調(diào)整，深度卷積網(wǎng)絡(luò)遭遇BUG？

一周深度解讀，盡在專欄精選……

1、百度終于走在轍上，但還差了那么一點(diǎn)

2017年2月16日，有兩條關(guān)于百度的消息很有意思：一條是收購渡鴉團(tuán)隊(duì)，一條是把度秘團(tuán)隊(duì)升級為度秘事業(yè)部，兩邊都向陸奇匯報(bào)工作。這種軟硬融合的戰(zhàn)略選擇是極其正確的，這并不是馬后炮。

我在2016年10月發(fā)的《雖然很投入，但李彥宏可能正在錯(cuò)過人工智能》里核心觀點(diǎn)之一就是：百度是國內(nèi)對人工智能投入力度最大的公司，但其不碰硬件的戰(zhàn)略很可能導(dǎo)致它最終錯(cuò)過人工智能里對它最關(guān)鍵的部分。雖然大方向正確，但如果互聯(lián)網(wǎng)公司真想學(xué)亞馬遜，就還差了那么一點(diǎn)東西。

【作者】李智勇，十年棧道程序員，有一個(gè)好玩的公號：zuomoshi（琢磨事）。

2、如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練聊天機(jī)器人語言模型？（系列）

本文為系列文章：聊天機(jī)器人的發(fā)展?fàn)顩r與分類（一）

                         基于規(guī)則和檢索的聊天機(jī)器人引擎（二）

                         如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練聊天機(jī)器人語言模型？（三）

目前機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)，已經(jīng)成功的解決了圖像識別的問題。從IMAGENET大賽的近幾年成績看，識別類問題準(zhǔn)確度已經(jīng)接近100%。

與此同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)在解決“語音到文字”(Speech to Text)以及“文字到語音”(Text to Speech)方面也有了飛躍。而一群更加瘋狂的人在嘗試用機(jī)器學(xué)習(xí)解決自然語音理解，甚至在自然語言理解的基礎(chǔ)上，開發(fā)聊天機(jī)器人。

【作者】王海良，呤呤英語開發(fā)總監(jiān)，北京JavaScript／Node.js開發(fā)者社區(qū)的運(yùn)營者，曾就職IBM創(chuàng)新中心。

3、再看雷軍七字訣：什么時(shí)候失效了，為什么？

在2014年互聯(lián)網(wǎng)思維最熱的時(shí)候，雷軍的七字訣：專注、極致、口碑、快引起了無數(shù)的解讀。那時(shí)候大家是把它當(dāng)做成功的無上妙法來研究的，隨著手機(jī)行業(yè)的見頂以及小米手機(jī)銷量的不給力，對此持懷疑態(tài)度的人則越來越多了。個(gè)人則覺得這七字訣的榮耀與黯淡其實(shí)折射了整個(gè)行業(yè)的本質(zhì)特征，可以往深談一談。

我們可以這樣講：凡是需要硬科技提升來改善用戶體驗(yàn)的新品類上都不適合專注、極致、口碑、快。比如：Echo、AR、無人駕駛等。那樣只可能導(dǎo)致在體驗(yàn)上差那么一點(diǎn)點(diǎn)，而對于這些產(chǎn)品而言，差的這么一點(diǎn)點(diǎn)其實(shí)是致命的。

【作者】李智勇，十年棧道程序員，有一個(gè)好玩的公號：zuomoshi（琢磨事）。

4、插畫師自述：類似PaintsChainer 這樣的人工智能上色網(wǎng)站，未來會取代我們嗎？

每次工具的革新，實(shí)際上都可能是一次解放，讓我們可以更好的表達(dá)自我。

未來，畫面構(gòu)成可以自動化嗎？大部分人畫畫用的設(shè)計(jì)套路一定會被計(jì)算機(jī)學(xué)會的，它會學(xué)的更好，目前已經(jīng)有對攝影的構(gòu)圖和色彩的例子了，所以不說完全的自動設(shè)計(jì)畫面，半自動肯定是會來到的。至于全自動呢？GAN相關(guān)的研究也有看圖說話的例子。不過，基于設(shè)計(jì)需要理解和交流的情況，我認(rèn)為全自動的用處并不是很大。

【作者】李睿，程序輔助作畫的美術(shù)內(nèi)容生產(chǎn)者。

5、汽車資深工程師淺談：車企收購自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司，背后打著什么算盤？

去年和王同學(xué)聊，在自動駕駛這個(gè)領(lǐng)域，在交叉領(lǐng)域競爭中，原有專注于主動安全的汽車工程師會不會給IT、機(jī)器人（ artificial intelligence and robotics）的工程師給系統(tǒng)性的融合掉?，F(xiàn)在看美國的情況，風(fēng)險(xiǎn)是不小的?？偟膩砜?，美國基因?qū)傩缘娜笃嚻髽I(yè)，都開始注重往外的效應(yīng)：

GM 6億美金收購Cruise Automation，繼續(xù)保持其獨(dú)立運(yùn)行

Ford收購ARGO AI，需要花10億美金繼續(xù)保持其獨(dú)立運(yùn)行

Chrysler第一家與Google/Waymo合作，提供自動駕駛車輛的載體

再加上Uber做為一個(gè)打車企業(yè)直接花6.8億把OTTO買下來，直接引發(fā)類似技術(shù)的軍備競賽的場景。我們也可以把整個(gè)事情考慮為一種應(yīng)激的反應(yīng)。

【作者】朱玉龍，汽車行業(yè)工程師。

6、獨(dú)家 | 跨鏈通信：區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展的新趨勢

面對區(qū)塊鏈技術(shù)本身存在的局限性，我們需要打破常規(guī)思維推動區(qū)塊鏈的改進(jìn)與創(chuàng)新。

早期使用到的跨鏈技術(shù)如比特幣中的雙向錨定和以太鏈中的跨鏈智能合約，在現(xiàn)有項(xiàng)目中仍然有被使用到。而當(dāng)下跨鏈技術(shù)除了沿用早期類質(zhì)押的思想外，還豐富了區(qū)塊鏈里節(jié)點(diǎn)角色的分工、狀態(tài)通道、信任傳遞等新的思想。

對于區(qū)塊鏈通信的孤島狀態(tài)，目前已經(jīng)出現(xiàn)了一些大膽的概念驗(yàn)證并取得了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。

早期跨鏈技術(shù)包括以Blockstream為代表的側(cè)鏈技術(shù)（Sidechain）和以BTC-Relay為代表的中繼技術(shù)（Relay）。早期的跨鏈技術(shù)更多關(guān)注的是資產(chǎn)轉(zhuǎn)移，現(xiàn)有項(xiàng)目更多關(guān)注的是鏈狀態(tài)的轉(zhuǎn)移。

【作者】眾安科技安鏈云團(tuán)隊(duì)，雷鋒網(wǎng)獨(dú)家約稿。

7、深度卷積網(wǎng)絡(luò)的BUG一例：騰訊AI“絕藝”最近被人類棋手找到了一個(gè)有趣的缺陷

前段時(shí)間騰訊的AI “絕藝” 在野狐圍棋越殺越勇，勝率接近90%，戰(zhàn)績一片紅色，充分展示了強(qiáng)化學(xué)習(xí)自我進(jìn)化的威力。但就在2月10日畫風(fēng)突變，被幾位棋手連殺幾局，隨后就下線調(diào)整去了。

細(xì)看棋譜，職業(yè)棋手很有想法，確實(shí)找到了電腦的一個(gè)比較本質(zhì)的缺陷。這幾回輸了的棋局均是以電腦大龍被殺告終。

這是深度卷積網(wǎng)絡(luò)的一個(gè) BUG：電腦對于局部的死活很敏感，但是對于大龍的死活不一定看得清。最近我在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)也發(fā)現(xiàn)，深度卷積網(wǎng)絡(luò)在此有一個(gè)"信息傳遞困難癥"。

【作者】彭博，Blink·稟臨科技聯(lián)合創(chuàng)始人。

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