這是最好的AI時(shí)代。

它潛伏在我們周圍，為現(xiàn)代生活提供便利。語音識(shí)別、刷臉解鎖、私人助手、圖像美化、推薦排序、預(yù)測(cè)疾病、服裝設(shè)計(jì)、藝術(shù)創(chuàng)作、火星探索……AI已經(jīng)滲透到我們生活的每個(gè)角落。

還有一些你想象不到的AI應(yīng)用，在世界的某個(gè)角落開始萌芽。

防止小行星沖撞地球

7月，美國宇航局（NASA）的前沿開發(fā)實(shí)驗(yàn)室（FDL）宣布將利用AI預(yù)防小行星沖撞地球，從而拯救地球，保護(hù)人類。

NASA總是可以給自己掛上諸多使命感。這個(gè)隱秘的FDL，就背負(fù)著“尋找可能威脅地球安全的小行星，并嘗試去解決它”的偉大使命。這一次嘗試，主要是AI在發(fā)力。

FDL先召集了各行業(yè)學(xué)者一起探討，再用機(jī)器學(xué)習(xí)模擬行星軌道，將2D的數(shù)據(jù)研究可視化為3D的行星運(yùn)轉(zhuǎn)圖像，從而判定它們的自旋速率和形狀，以及是否會(huì)危及地球。

如果預(yù)估到會(huì)撞擊地球怎么辦？

目前，NASA已經(jīng)批準(zhǔn)了“雙小行星重定向試驗(yàn)”（DART）技術(shù)，計(jì)劃在2020年發(fā)射高速航天器撞擊雙小行星“Didymos”，使其軌道發(fā)生偏轉(zhuǎn)。

厲不厲害。

“無人駕駛”核電站

到現(xiàn)在說起核電站，很多人還是聞聲色變。國際核能事件分級(jí)表（INES）將核電站事故對(duì)安全的影響分為7級(jí)，2011年的福島第一核電站事故就屬于特大級(jí)。

那么，AI可以幫我們維護(hù)核電站嗎？它可以做哪些工作呢？

近日，法國公用電力公司EDF打算用AI優(yōu)化核電站的預(yù)見性維護(hù)?！跋葟墓S的傳感器中識(shí)別設(shè)備中的零部件為何會(huì)失效，之后再預(yù)測(cè)何時(shí)會(huì)失效?！盓DF的數(shù)字創(chuàng)新主管David Ferguson說。

更有趣的是，他們還打算借助AI實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)條件監(jiān)測(cè)，為管理人員提供一些建議?；蛟S在未來，核電站可以實(shí)現(xiàn)自主運(yùn)營。

這不是EDF首次提出“AI管理”的概念了。EDF一直在用AI構(gòu)建核電站的“數(shù)字副本”，比如包含數(shù)字指令手冊(cè)的數(shù)字連接物理組件。同時(shí)，EDF也一直在測(cè)試AI性能，用它識(shí)別和處理測(cè)量數(shù)據(jù)。

可控的人工智能應(yīng)用范圍越來越大了。

機(jī)器也能讀懂你

機(jī)器也懂“讀心術(shù)”了。

近日，卡耐基梅隆大學(xué)（CMU）的研究人員開發(fā)了一個(gè)身體動(dòng)作追蹤系統(tǒng)，并命名為OpenPose。

在這項(xiàng)運(yùn)動(dòng)分析中，計(jì)算機(jī)將對(duì)人類進(jìn)行實(shí)時(shí)的姿態(tài)檢測(cè)，并追蹤任務(wù)的動(dòng)作變化。計(jì)算機(jī)需要捕捉人類的手臂、腿部甚至一個(gè)微小的點(diǎn)頭動(dòng)作。

讓機(jī)器人通過非語言交流的細(xì)微差別理解周圍人的狀態(tài)，可以讓機(jī)器人在社會(huì)空間中更好地服務(wù)人類。

這項(xiàng)技術(shù)幫助機(jī)器人判斷面前的人類在做什么、心情如何以及是否愿意被打擾；可以輔助無人車檢測(cè)路邊的行人，通過姿勢(shì)判斷他們是想要過馬路，還是只想站在路邊等公交；還能為自閉癥、閱讀障礙和抑郁癥等條件行為的診斷和康復(fù)提供新方法。

現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景曾對(duì)這項(xiàng)技術(shù)提出了較大挑戰(zhàn)。在社交場(chǎng)合中，檢測(cè)數(shù)量龐大，并且人與人之間經(jīng)常存在肢體接觸。因此在一開始的嘗試中，實(shí)時(shí)追蹤和檢測(cè)多人的效果并不好。

針對(duì)這種情況，研究人員采用了“從零到整”的研究方法。首先，將捕捉到的所有身體部位置于同一場(chǎng)景中——手臂、腿部、臉部——然后，再將這些身體“零件”拼裝起來。

研究人員已經(jīng)公布了這項(xiàng)進(jìn)展的代碼，雖然技術(shù)才誕生一個(gè)多月，但已經(jīng)有20多家企業(yè)表示對(duì)此感興趣。其中，還包含一些無人車公司。

服用“大麻”的正確姿勢(shì)

首先來科普下，大麻也分種類。

新聞報(bào)道中經(jīng)常出現(xiàn)的“XXX吸大麻入獄”事件里的大麻一般是指娛樂用大麻，主要有效化學(xué)成分為四氫大麻酚（THC），吸食過多可能會(huì)產(chǎn)生幻覺依賴性。咱今天不談那個(gè)。

藥用大麻是指用草藥形式制成的大麻，含THC較少，相反像大麻二酚（CBD）等藥用性較強(qiáng)的大麻素成分較多，可以用于鎮(zhèn)痛和控制癲癇、癌癥等疾病。在美國等國家，藥用大麻不屬于違禁品，可以根據(jù)醫(yī)生建議治療疾病。目前，包含醫(yī)用大麻的藥物已經(jīng)多達(dá)30000種。

PotBot是一種醫(yī)療大麻推薦引擎，它通過人工智能與藥用大麻有關(guān)的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，找到與大麻素、大麻活性化合物等有關(guān)的研究。之后，它用獨(dú)特的算法找到治療37種病癥（比如失眠、哮喘和癌癥等）最適合的大麻植株，并給病人提供個(gè)性化的建議。

PotBot是由David Goldstein和Baruch Goldstein父子共同創(chuàng)建。目前，在國外可以通過iOS或安卓應(yīng)用市場(chǎng)下載PotBot的APP。

誰都不知道社交平臺(tái)知道你多少秘密。

每年都有幾十億的網(wǎng)友在各種社交平臺(tái)上發(fā)布帖子、動(dòng)態(tài)和心情，社交平臺(tái)無疑掌握著用戶行為的大數(shù)據(jù)。這打開了一個(gè)前所未有的機(jī)會(huì)，即利用人工智能從大眾傳播中搜集信息。

這不僅聽著有趣，還非常有用。

心理學(xué)家Martin Seligman任職于賓夕法尼亞大學(xué)的心理健康中心，他和20多位心理學(xué)家、醫(yī)生和計(jì)算機(jī)專家使用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理來篩選數(shù)據(jù)，以衡量公眾的心理和身體健康。

Seligman團(tuán)隊(duì)搜集了Facebook的資料中認(rèn)為自己抑郁的將近3萬個(gè)用戶。

通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，他們發(fā)現(xiàn)在資料中自我描述與抑郁程度有直接關(guān)聯(lián)。有了這些研究，他們可以根據(jù)描述判斷其他用戶是否有抑郁傾向。

社交媒體的大數(shù)據(jù)不僅可以用來感知大眾的情緒，還能用來預(yù)測(cè)用戶性格、收入和政治意識(shí)形態(tài)。據(jù)Twitter推斷，該團(tuán)隊(duì)甚至根據(jù)幸福感、抑郁程度和信任度等五個(gè)性格特質(zhì)，創(chuàng)建了一個(gè)美國各州的心理形態(tài)地圖。

社交網(wǎng)絡(luò)，可能比對(duì)象更了解你。

在“分子廚房”里創(chuàng)造新物質(zhì)

有機(jī)化學(xué)是個(gè)逆向推理工作。像主廚一樣，先看到一份成品菜，再來研究如何制作。

化學(xué)家們也一樣。他們先要考慮期望合成物質(zhì)的最終結(jié)構(gòu)，再想如何才能將它組裝好。

目前，德國明斯特大學(xué)的研究生Marwin Segler和小伙伴們正嘗試用AI簡(jiǎn)化分子合成的過程——讓AI學(xué)會(huì)從數(shù)百個(gè)積木般的零件庫中挑選原子等，并依據(jù)數(shù)千個(gè)合成規(guī)則進(jìn)行連接它們。

但是，將這些復(fù)雜的規(guī)則編寫成二進(jìn)制的代碼談何容易，因此Segler團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，它能通過數(shù)百萬個(gè)例子學(xué)習(xí)化學(xué)反應(yīng)如何進(jìn)行，而不是在化學(xué)反應(yīng)的硬性規(guī)則下編程。

“你給它提供的數(shù)據(jù)越多，它就越好，”Segler說。隨著時(shí)間的推移，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)會(huì)預(yù)測(cè)合成中的最佳反應(yīng)步驟，給出自己的線路，讓分子從頭開始合成。

Segler團(tuán)隊(duì)用合成40個(gè)不同分子對(duì)程序進(jìn)行測(cè)試，并與傳統(tǒng)的分子設(shè)計(jì)程序進(jìn)行比較，結(jié)果證明AI比傳統(tǒng)方法快了95%。

Segler希望用這種方法改進(jìn)藥品的生產(chǎn)流程，他也將到一家倫敦制藥廠進(jìn)行下一步研究和探索。

人類創(chuàng)造AI，AI改變世界。

找到自閉癥的根源

自閉癥一直是個(gè)棘手挑戰(zhàn)。

難就難在，致病的幾十種基因的變體只能解釋20%的病例，而其他可能的變異，可能與25000個(gè)其他基因有關(guān)。

目前，普林斯頓大學(xué)計(jì)算生物學(xué)家Olga Troyanskaya聯(lián)手紐約西蒙斯基金會(huì)考慮用AI分析人類基因。

Troyanskaya結(jié)合了數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)集，包括基因在特定細(xì)胞中的活躍度，蛋白質(zhì)相互作用的機(jī)理，以及轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)和其他關(guān)鍵基因組特征的位置。

之后，她們用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建了基因相互作用圖譜，并比較已知自閉癥風(fēng)險(xiǎn)基因與成千上百個(gè)未知基因，尋找兩者相似之處。

他們?cè)凇蹲匀簧窠?jīng)科學(xué)》期刊上發(fā)表論文成果，證明另外25000個(gè)基因與自閉癥有關(guān)。

為了訓(xùn)練這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，Troyanskaya的研究生Jian Zhou編寫了《DNA元素百科》和《表觀基因組學(xué)》，這兩個(gè)項(xiàng)目匯編了數(shù)以萬計(jì)非編碼DNA的位點(diǎn)如何影響鄰近基因。

探尋人類基因組的秘密，并指導(dǎo)對(duì)已知疾病的研究，AI正在慢慢推動(dòng)醫(yī)學(xué)突破。

自從將AI應(yīng)用到性愛機(jī)器人的那天起，它就賺足了公眾的眼球。世界上的首款性愛機(jī)器人當(dāng)屬RealDoll的Harmony，她能聊天會(huì)移動(dòng)。

在這場(chǎng)性愛機(jī)器人革命中，人工智能被賦予了嶄新的任務(wù)，讓機(jī)器人試圖變得有思維、“通人性”，甚至有感覺。目前，用戶已經(jīng)可以通過手機(jī)設(shè)置Harmony的性格，調(diào)成自己喜愛的那一類型。

甚至還有專門定制的兒童性機(jī)器人從日本出口，并且在美國不受法律制約（但被加拿大海關(guān)扣下了）。

英國謝菲爾德大學(xué)的Noel Sharkey教授認(rèn)為，性愛機(jī)器人將助長強(qiáng)暴和戀童癖等罪惡行為的發(fā)生。

據(jù)Sharkey教授介紹，機(jī)器人被預(yù)先編程為抵制性行為，實(shí)際上是模擬強(qiáng)奸受害者。

Sharkey認(rèn)為，性愛機(jī)器人可以盡最大可能滿足人類性幻想，逐漸讓人類對(duì)強(qiáng)暴和戀童行為失去罪惡感，助長犯罪行為的發(fā)生。

“所有這些非常人性化的機(jī)器人看起來都像是怪異的精神殺手?！盨harkey說。