2018年的第一天，大家新年好！

人工智能在去年着实火热了一把，无数新技术、新产品、新公司在这一年爆发，新智元也忠实地记录着这一年的历史。

2017年，人工智能领域发生的几次重要事件，不仅改变着整个行业走向，也让新智元能够以爆文的形式呈现给读者。尽管这些事件现在看起来已经遥远，但多少年之后我们回头再看，大事件中哪怕微不足道的细节，都可能是改变未来的某个转折点。

如何更好地预测未来？

我们需要牢记过去，而2017年，每一个故事都值得被书写和纪念。

今天，我们把新智元在去年一整年里最重要的文章摘要呈现给大家，总共10篇，希望能够把读者带回故事发生的当天，若能引起一点对事件、对行业、对未来的思考，便再好不过。

一、行业篇

1、【重磅】吴恩达率百度大脑完胜“最强大脑”王峰，AI技术解密

去年元旦刚过，时任百度首席科学家的吴恩达，带着百度的人工智能产品“小度”在全国火了一把——“小度”在脑力竞赛类电视节目《最强大脑》中将“世界记忆大师”王峰挑落马下。

这场人机对决比拼的是人脸识别中的跨年龄识别任务，“小度”使用的技能分四步分解：人脸检测→人脸图像预处理→人脸图像特征提取→人脸图像匹配与识别。

若遇到影响人脸检测的因素，则选择用度量学习的方法，即通过学习一个非线性投影函数，把图像空间投影到特征空间中；若遇到跨年龄阶段的人脸识别，用大规模人脸数据训练好的模型作为底座，然后用跨年龄数据对它做更新，这样不容易过拟合。

总之，逢山开道，遇水搭桥。

虽然这场比赛没有AlphaGo当年战胜李世石那样引起世界级关注，但对于在人工智能领域投入重金、并且把AI作为公司发展重要战略方向的百度来说，已经让全国人民看到了它All in AI的决心。

2、【突发】百度首席科学家吴恩达宣布辞职（公开信全文）

在吴恩达亮相《最强大脑》两个多月后，他正式宣布离开百度。

人们都在讲，人工智能在未来会是水、电一样的基础设施，但真正让人工智能在一家公司几乎成为基础设施的，应当属吴恩达在百度的3年。

在这3年里，吴恩达“自豪地领导了公司内AI的惊人发展”，让语音、NLP、计算机视觉、机器学习、知识图渗透到百度的搜索、广告、地图、外卖、金融等业务当中，也让李彦宏有更多的底气喊出“All in AI”。

不过，吴恩达的离开带也来一系列连锁效应。

王劲、林元庆不久后也相继离开百度，不仅让百度无人车“四大金刚”的神话正式成为历史，也一度让外界认为百度的AI战略将会急转直下。

离开百度后的林元庆曾说，百度总体上还是偏To C了，所以他创业的方向是To B。而吴恩达最近创办Landing.ai公司，也将目光投向了B端的传统制造业。

对中国传统制造业而言，确定的是一定要实现转型和升级，但不确定的是，制造业还没有找到如何利用AI升级的详细图纸。另外也不确定的是，吴恩达们这些从硅谷来的科学家，能不能找到完整的商业闭环，将算法变现。

3、【独家】寒武纪A轮融资1亿美元，成全球AI芯片首个独角兽，阿里参投

在人工智能还没有成为基础设施的时候，人工智能自身的基础设施——AI芯片已经热闹起来。

寒武纪科技在今年8月融资一亿美元，成为全球AI芯片领域第一个独角兽。

“这是一个千亿美元级以上的市场。”尽管英特尔、英伟达这样的公司已经在芯片江湖上统治已久，但陈天石依旧认为，市场足够大，芯片创业公司的窗口期来了，智能时代必将诞生一个新的伟大芯片公司，这个伟大的公司就是寒武纪。

但跟陈天石有同样想法的人有很多。

• 10月，成立近两年的深鉴科技公布明年的“造芯”计划；
• 11月，比特大陆发布了张量加速计算专用芯片BM1680，被誉为“中国版TPU”；
• 12月，地平线科技一口气发布两款AI芯片……

在人工智能时代，中国的创业公司与欧美的创业公司都在同一个起跑线上，做AI芯片甚至有弯道超车的机会，这无疑将振奋三十多年来一直依赖进口中国芯片产业。希望国内的AI芯片制造企业能早日修炼好内功，有朝一日能和英特尔、英伟达这些“老江湖们”过招。

4、【2万字巨献】马斯克脑机融合系统Neuralink：人类只有一个选择——成为 AI

人机融合也是新智元关注的主题，显然也是各位读者关心的热点。

马斯克创办的脑机接口公司Neuralink是新智元2017年又一篇引发广泛讨论的文章。

著名科技作家Tim Urban在这样评价这家公司：“第一次听说Neuralink后仅仅六周，我就确定其工程之大胆、使命之壮丽，简直让特斯拉和 SpaceX 都黯然失色。那两家公司在试图定义未来人类会做什么，Neuralink则意在定义未来人类是什么。”

新智元编译了Tim Urban在WaitButWhy 上发表的近4万字长文，详解了马斯克“脑机接口”计划的前世今生和 Neuralink的宏伟蓝图，包含大脑研究的深入介绍。马斯克认为，超级人工智能必将实现，人类只有一个选择：成为 AI。他认为脑机融合后的 AI 系统将以和人类的本能大脑与理性大脑同样的特性存在。人脑和计算机将融合无间，人类甚至无法察觉自己在运用 AI 思考。

看上去科幻的内容，实际上已经离我们的现实生活不远。

5、阿里成立达摩院1000亿投研发，马云称达摩院要比阿里活得更长

这也是为什么10月份，在另一个舞台上，10位老将也集体“出山”：阿里重磅成立达摩院，十位来自不同领域的科学家成为“达摩祖师”，其中有三位中国两院院士、五位美国科学院院士，他们组成了“达摩院学术委员会”，未来3年里投入1000亿人民币。

或许是带有理想主义的基因，成立达摩院，看得出阿里也在关注未来发展。马云也说，如果只想赚钱，阿里就会是一家没有出息的公司。

中国企业如此大手笔支持关键基础技术的研究，一方面印证了阿里关注未来的风格，另一方面也能看出，中国企业在探索基础科学和前沿技术研究的道路上越走越远。阿里商业化的要求，也将使达摩院不可避免地贴近市场，说不定它会成为一个升级版的贝尔实验室。

6、【Python进入山东小学教材】吴恩达：孩子会识字后立马教她Python！

实际上中国还有一批人可能比阿里更关注未来——学生家长。

有消息称，山东省最新出版的小学信息技术教材，在六年级课本中也加入了Python相关内容——终于，小学生也开始学Python！

C、C++、Java、Python的编程，都是以前大学才开的专业课程，小学生乃至婴幼儿能懂吗？

深圳大学副研究员陈飞：在小学开设Python编程课，更多是培养兴趣，培养孩子的编程思维。“Python适合在小学五年级以后开设，那时候学生已经掌握了加减乘除混合运算。”

吴恩达：几乎每个人都应该学习编程，就像几乎每个人都该学习读写一样。孩子在学会认字后一定要教她写代码（code）！更重要的是，教会她持续学习的能力。

照这趋势，Python很快就会去祸害小学生了：）

二、技术篇

1、【伪科学争议】谷歌研究员两万字批驳上交大用深度学习推断犯罪分子

上海交通大学的两位研究者做发表了篇论文：他们发布了一项题为“利用脸部照片自动推断犯罪性”的研究，声称利用基于有监督的机器学习的方法，根据人的脸部特征能预测一个人是否有犯罪倾向，“准确率接近90%”。

这个看上去像“科学相面”的研究很快在国内外引起了争议。

于是，谷歌的几名研究员就把上海交大的人批判了一番：

　　1、缺乏对训练数据偏见来源的洞察力;

　　2、缺乏对该领域现有研究的仔细审查，特别是在机器学习领域之外;

　　3、不考虑可以产生测量相关性的各种因果关系;

　　4、不考虑机器学习系统应如何被实际使用，以及在实践中可能有什么社会影响。

被批判的论文体现了上述所有陷阱。

技术永远不会说谎，基于表面特征的深度学习，显然不是应该加快刑事司法的工具。

所以啊，上海交大的老校友早就告诫过：年轻人，不要总想着搞个大新闻。

2、CPU和GPU双低效，摩尔定律之后一万倍 ——写于TPU版AlphaGo重出江湖之际

最近这几年，摩尔定律严重减速甚至失效，不过，算力却在大幅提升。

以NVidia发布的GPU Pascal架构为例，它比上一代性能在两年内提升了近十倍。因此又可以说我们正处在一个“超级摩尔定律”时代。

但代表着这个时代未来的却不是NVidia，而是谷歌的TPU。

TPU的编程方式可能是这样：TensorFlow把神经网络用一种中间格式表示出来，然后这种中间格式被编译器转换为TPU上独特的程序。这种中间格式被称为TensorFlow XLA，它也将是TensorFlow支持其它线性代数加速器的工具。

3、【21天完虐Master】AlphaGo Zero横空出世，DeepMind Nature论文解密不使用人类知识掌握围棋

最强最新的版本AlphaGo Zero，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，训练3天后就达到了击败李世石的AlphaGo Lee的水平，21天后达到了之前击败柯洁的AlphaGo Master的水平。

“AlphaGo Zero”的纯强化学习，是指从一个对围棋游戏完全没有任何知识的神经网络开始，然后通过将这个神经网络与一种强大的搜索算法相结合，它自己和自己下棋。

在它自我对弈的过程中，神经网络被调整、更新，以预测下一个落子位置以及对局的最终赢家。

更新后的神经网络又将与搜索算法重新组合，进而创建一个新的、更强大的 AlphaGo Zero 版本，如此往复。

所以，这个星球上能打败AlphaGo Zero的，永远是下一个AlphaGo Zero。

4、【完整版视频】波士顿动力最新逆天机器人：360°后空翻完爆体操运动员，54秒看双足机器人未来

如果说AlphaGo Zero是算法界的大师，那么波士顿动力的Atlas则是机器人界的“功夫熊猫”。

Atlas机器人基于波士顿动力公司早期的PETMAN人形机器人，有四个液压驱动的四肢。在这个最新展示的视频中，Atlas机器人在不同高度的箱子之间跳跃、旋转的能力，它最后来了一个完美后空翻。

在随后举办的“新智元V享圈”直播活动中，我们请到三位资深的机器人研究者，一起探讨这一神奇的Atlas背后的技术原理。外行人往往会认为，机器人的运动控制很简单，照搬人类动作就可以了。实际上，人的结构、质量分布和机器人差别很大，同样的动作，人可以，机器人照做就可能行不通，会立刻摔倒。

专家认为，当年本田的ASIMO已经让广大机器人专家难以企及，但现在，波士顿动力（BD）完成了超越（最起码运动方面），机器人不止模仿人，最终一定会超越人，BD已经走在路上了。

此外，震惊或者说惊艳后，我们也需要思考，为什么BD每次都能做出惊人的视频，而国内做不到？我们仍然有很多探索和追赶要去做。

三、人物篇

所有的事件，背后都离不开人的推动和运转。就像我们上面回顾的那样，2017年，AlphaGo重装上阵，波士顿动力机器人完成后空翻，AI技术不断挑战人类智能极限，而在业界脉搏中，AI人物的动向，更加牵动人心。在国际巨头引领AI前沿，各国政府将AI定为国策的背景下，《中国新一代人工智能规划》给AI领域的华人领袖带来改变世界的绝佳机遇。

2017年，新智元世界人工智能大会以“AI新万象，中国智能+”为主题，隆重推出“AI奥斯卡”年度人物评选，表彰在过去一年里为中国乃至世界人工智能产业做出重大贡献的华人英杰。在一个月的时间里，经过候选人提名、专家票选、读者票选、统计（专家票权重为55%，读者票权重为45%）、专家评议，最终由300多位新智元智库专家和30万读者共同选出了10位定义2017人工智能的华人菁英。

原文发布时间为：2018-01-01

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