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iCDO资料库项目组义工 范西西、李夏萍
【每星期一读】
3月5日 人工智慧并非LX1假白？Facebook缩减AI股权投资；
3月8日 Google已经开始为Android控制系统打造出智能化新功能；
3月8日 零售已步入第二阶段，大统计数据助推同时实现更多产品价格性别歧视；
3月9日 Google全面收购Kaggle！夺下最小机器学习及统计数据体育竞技网络平台；
3月9日 最高昂的创业者：人工智慧抢人混战。
3月5日
人工智慧并非LX1假白？
Facebook缩减AI股权投资
日前，Facebook已经缩减了对机器学习和人工智慧技术(包括Messenger bot)的股权投资，因为它的错误率高达70%，即用户70%的请求都无法完成。为此，Facebook将放弃打造出大型聊天机器人生态控制系统的远大目标，转而训练Messenger机器人来处理一些特定任务。
人工智慧在帮助Facebook追踪用户和提高精准广告方面扮演着至关重要的角色。通过使用人工智慧扫描用户的状态更新、图片、视频、签到、点赞、连接应用(linked apps)和其他统计数据，Facebook将能够生成用户的数字档案，从而提供精准广告服务。2013年，Facebook专门成立了Facebook人工智慧研究实验室(FAIR)，致力于持续提高人工智慧的能力。2014年，Facebook强制要求用户下载独立版Messenger应用，随后，Messenger开始支持打车、移动支付、游戏和其他服务。下一步动作应该是用Messenger聊天机器人来取代各项应用，如果成功，将彻底颠覆当前的移动应用商店模式。
然而自Facebook开放Messenger bot以来，银行和航空公司等企业积极开发虚拟软件助手与用户互动。截至去年9月，开发者已开发出了3万个聊天机器人。但与Google在过去几年所遭遇的低质量应用问题一样，Facebook的这一生态控制系统也迅速遭遇同样的问题，充斥着低质量的聊天机器人。粗制滥造的机器人可能惹恼用户，损害公司形象。例如，微软去年3月在Twitter上发布了聊天机器人Tay。当天，Tay就开始发表有关种族和性别性别歧视的评论，迫使微软让Tay下线，并公开道歉。虽然出师不利，但短期内Facebook可能还不会停止股权投资聊天机器人。在下个月的F8开发者大会上，预计Facebook会公布新的人工智慧计划。这其中可能会包括提高其Messenger机器人的质量，而并非数量。此外，Facebook还可能将聊天机器人引入到Messenger其他更多功能中。
3月8日
Google已经开始为Android控制系统打造出智能化新功能
3月8号消息，Google已经开始为其Android移动操作控制系统开发新的辅助功能，名为更少复制的功能，旨在简化跨程序文本复制和粘贴的步骤。比如你已经开始用消息app与友人商讨晚饭聚餐地点，你在另一个点评app上发现了一个不错的店，当你且换回聊天界面，输入地址是……等内容时，输入法会识别你的输入，并自动给出刚才那个店的地址。如此一来避免了不方便的复制粘贴。
Google的此番新功能可以确保自己的Android不落人后。去年苹果升级了iOS上的消息应用，让用户能够方便地分享位置信息，并能够根据联系人信息自动填充地址和电话号码。在iOS上，控制系统会自动识别文本中的地址和时间，用户点击则可创建活动或添加到日程。Google正试图在Android控制系统上复制这一特性。此外，Google还在尝试利用自动填充来快速同时实现拨号或启动应用程序等操作。比如用户在屏幕上画一个c，Android会显示名字中含有c的app或联系人。虽然语音助手也可以同时实现快速开启的操作，但手势无疑更快。Google方面拒绝对还在开发中的新功能发表评论。
3月8日
零售已步入第二阶段
大统计数据助推同时实现更多产品价格性别歧视
在美国零售行业的发展历程中，产品价格性别歧视一直是压榨消费者剩余的法宝。如今购物者已经开始步入美国零售的第二阶段，一个与18和19世纪更加相似的时代，一个在大统计数据助推下重新回归产品价格和产品性别歧视策略的阶段。
美国零售行业的第一阶段是小贩和小商人。 例如，17世纪的欧洲卖家采用了完备的策略，以最小限度提高他们的利润。为了需要记住他们应该付给供应商的货款，小贩们在他们的产品的背面或底部标记着只有他们知道的符号。除了跟踪谈判的产品价格和贷款，他们也跟踪他们的客户：他们记录人们的职业、配偶的名字、家庭关系以及在村庄里的地位。 这些记录允许小贩定制他们的销售额。 他们的首选客户会得到特别好的产品价格，可以说那些买家实际上支付的比其他群体要多。规范的商人长期以来认为，同一件东西对不同的人收取不同的金额是非常不道德的一件事，因此越来越多的非规范商人开始采用固定产品价格制。
第二阶段的零售：产品价格的时代。 作为每个美国人想要同样的物品的平等权利， 他们在追求同样的舒适和奢侈的环境。然而现实是，早期百货公司将客户分为两大类，较为富裕的运输贸易和较贫穷的大众或披肩贸易——欢迎前者在上层，并将后者引向地下室。商店经理选择本地出生的经验丰富的妇女作为高价部门的销售人员，并将新手和移民妇女放在销售较便宜商品的地区。至于大型杂货连锁店，店主常常避开低收入社区，特别是以黑色人种为主的居住地。在那些地区的超市往往比富裕地区的更脏、食物质量更低、品种更少。这些差异很少会成为头条新闻。而当它们在20世纪60年代上了头条时，零售高管们承诺他们会做得更好。
今天，在零售的第二阶段，小贩时代的常规分析和产品价格性别歧视回归，并在统计数据分析的帮助下扩大这种性别歧视。早期的发明，特别是条形码，导致了第二阶段从90年代互联网的商业化开始。 新时代商人的教条是：区分个人购物者是最小化利润的最佳方式。 因此，零售要求是尽可能地了解购物者及他们的购物习惯，而这使得商人可以在适当的时刻向他们显示具有正确消息的正确商品。 商家可以通过智能化手机为同一产品提供不同的产品价格，不仅在线上，还可以在店里。从另一个角度来讲，一些零售商可能会以非法手段来出售或交易他们编制的关于客户的信息;有些商家甚至根据统计数据为购物者分配吸引力分数。在不久的将来，公司利用顾客的相关信息获利这一事件可能会引起新闻机构的关注，同时这一事件还会促使广告商们允许客户免费使用某些付费电视节目，但仅限他们自己使用。
目前，大部分购物者对这些统计数据被使用的方式一无所知，零售得到的监管远远不够。
3月8日
Google全面收购Kaggle！
夺下最小机器学习及统计数据体育竞技网络平台
全球最小的机器学习及统计数据科学体育竞技网络平台Kaggle，即将被Google收入囊中。
Kaggle是2010年由Goldbloom和Ben Hamner联合创立的，自成立以来，总共融资1250万美元（统计数据来自Crunchbase，另一家创投统计数据库PitchBook显示是1275万美元），股权投资方包括Index Ventures，SV Angel，Max Levchin，Naval Ravikant，Google首席经济学家Hal Varian，Khosla Ventures和尤里·米尔纳。
现在网络平台上大约有100万名统计数据科学家，基本上可以说是举办统计数据科学和机器学习体育竞技的不二之选。月初，Google在这个网络平台Kaggle上举办的YouTube视频分类比赛《Google Cloud & YouTube-8M Video Understanding Challenge》仍然在进行，总奖金额10万美元，有235支队伍参与。这个比赛的目标，是更好的用算法对视频进行等级分类。所用的统计数据集，就是YouTube发布的700多万部YouTube视频，平均每个视频已经打上3.4个标签。
目前在Kaggle上奖金最高的比赛是《Data Science Bowl 2017》，总奖金额100万美元，目前有1377支队伍参与角逐。今年的主题是如何通过大统计数据和人工智慧的方式，可以更早的对美国肺癌患者进行确诊以及展开干预。比赛的统计数据集，是美国国家癌症研究所提供的数千组高分辨率肺部扫描统计数据。其实这是Kaggle的一个入门挑战，适用于新手或者刚入门的统计数据科学家。
Google这次全面收购看中的可能是Kaggle的用户群体而非技术。这次全面收购，可以说是买下了最小、最活跃的统计数据科学家社区，Google能够借此提升这个人群的关注度。通过TensorFlow等开源项目，Google在做的也是这样的事情。Google会在全面收购后维持Kaggle网络平台的运营，保持原有品牌。和其他体育竞技网络平台一样，Kaggle上也有求职公告板，不知道Google对这一部分打算如何处置。
3月9日
最高昂的创业者：人工智慧抢人混战
移动互联红利到顶，资本寒冬，除了直播、共享单车外，最近一年的创业者股权投资领域没有什么新的大风口，人工智慧几乎是仅存的一个。而在关于人工智慧的创业者中，人才，又是最最核心的资产。行业如今正处于突破技术瓶颈、投入应用市场的前夜，AI人才正处于供求极端失衡的高价时代，根据AI招聘服务商TalentSeer创始人Alex Ren的估算，去年北美地区人工智慧开发相关职位的供求比例接近一比三，国内的情况更加极端，甚至接近一比十。
AI抢人混战日益白热化带来的结果，一是薪酬水涨船高。某一线院校计算机系的毕业生透露，年薪25w不算高，30w左右正常，外企会高一些，35w至40w。创业者公司普遍30w左右，还有期权。一位AI领域创业者公司的技术人士说，毕业三年、能把深度学习玩起来的工程师去今日头条，年薪开到70w至80w很正常。高薪让不少创业者者开始吃不消了。业内的一个共识是，如今在北京和深圳，以软件为主的AI创业者公司，员工薪酬已经占到总体开支的50%。
二是有钱也挖不到人。AI技术人才存在巨大的供给不足。一层原因在于，高校的培养与市场需求就存在断层。国内院校通常到了研究生阶段，才会开设人工智慧、算法相关的课程。这意味着每年对口人才的产出量十分有限。每年，一所学校人工智慧、统计数据算法相关专业的硕士毕业生约20-30位，博士大概10位。而且可供挑选的盘子并不大。在Roger看来，算上清华、北大、上海交大、哈工大、中科院等院校和研究所在内，真正能提供人工智慧优质毕业生的不到20家。
三是被迫去硅谷，海外挖人。 国内人才高昂，数量又极度稀缺，一些完成了B轮融资、估值在几亿美元以上的创业者公司干脆决定直接去海外挖人。国内AI初创公司的CEO基本上一年有三分之一的时间在硅谷转悠，通过各种人脉、校友推荐寻找候选人。今年两会，百度创始人李彦宏、腾讯创始人马化腾和科大讯飞董事长刘庆峰，不约而同地递交提案，呼吁增加引入海外人才的便利性。
巨大的人才需求，催生了短期培训的生意。2011年移动互联网创业者兴起时，市场对于IOS开发工程师的饥渴程度，与如今的人工智慧技术人员没什么两样。移动动互联网最火热时，市场上冒出大量培训公司，宣称专科毕业生接受一两个月的培训课程后，毕业就可以拿到过万月薪。在当年，这样的许诺甚至有不少成真的案例。
如今，同样的事情已经开始人工智慧行业重演。2015年成立的七月在线，如今已经有超过两万名付费学员。学员一半是在校研究生，另一半是BAT、美团、京东、华为及小型创业者公司的职员。大型互联网公司可能有几万人都对机器学习感兴趣，但是最多几百个在统计数据相关部门的真的能够掌握通透。虽然七月提供的是基础教学，而并非针对高手，但人才已经开始往AI领域流动。
根据AI招聘服务商TalentSeer创始人Alex判断，是极端不平衡的高价时代至多维持三年。三年间更多AI人才会被培养出来，股权投资过热会被矫正，甚至不少AI公司可能会在三年后（A轮或者B轮后）消亡，随之一部分有经验的优质人才再度回流到市场中。
【每星期一读】
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