人工智能为你写诗，为你抓小偷

Google AI开发出一个能写出“自画像诗”的算法。每个“参与”写诗的人只需要提供一个词和一张自拍，人工智能就会帮助人们用这些词作出一首诗；苏黎世联邦理工学院的科学家们开发出一种新的机器学习方法，使得即使在人口稀少的地区也可以预测盗窃；微软将推动Cortana成为更智能的数字助手，提供更自然和对话的互动。

一、人工智能为你写诗

近日，来自Google的研究人员开发了一个能写出“自画像诗”的算法。每个“参与”写诗的人只需要提供一个词和一张自拍，人工智能就会帮助人们用这些词作出一首诗。

诗句是通过对19世纪诗歌词汇进行训练的算法产生的，因此，每个添加到其中的词都将被扩展为一首两行诗，并与其他词所构成的诗相结合。研究人员表示，它有点像预测文本，该算法生成的原始短语会模仿它所训练的风格。它不会复制或重写现有的短语，而是使用其训练的材料来构建复杂的统计模型。

二、机器学习帮助在人口稀少的地区预测盗窃

近日，来自苏黎世联邦理工学院的科学家们开发出一种新的机器学习方法，使得即使在人口稀少的地区也可以预测盗窃。研究人员将200*200米的网格作为处理数据的单元，并且把诸如人口密度、年龄结构、建筑类型、基础设施（学校、警察局、医院、道路的存在）、接近国界、甚至时间信息，包括星期几、公众假期，白天或晚上都纳入了算法之中。

研究人员使用“随机欠采样”方法对数据进行预处理，并在瑞士Aargau州进行了大量的测试。与传统方法相比，新方法显著提高了准确率，在预测的热点地区，约有60％的实际入侵事件发生。相比之下，当使用警方采用的传统方法预测热点时，预测区域中只有53％的实际盗窃案发生。研究人员表示，该算法不仅可以预测盗窃，还能用于其他方面：例如健康风险，或紧急呼叫救护车服务的可能性，在房地产行业还可以用它来预测房地产价格的发展空间因素变化上。

图|诸如时间、地点和人口密度等变量有助于在任何给定时间将某一块土地分类为有无入室盗窃风险

三、微软使用AI助力Cortana成为“智能助理”

在华盛顿州西雅图的2019年建设中，微软公布了其计划，微软将推动Cortana成为更智能的数字助手，提供更自然和对话的互动。这是微软近一段时间以来一直在做的事情。2018年5月收购Semantic Machines公司，就已经标志着这些意图了。

Semantic Machines是一家主营人机交互对话的公司，微软的研究人员一直在与其顶级技术人员合作，以构建被称为“突破性的新对话AI技术”。微软声称其新的人工智能技术可以提供“真正的语言理解”，这种对上下文的敏感意味着当用户预订酒店时，数字助理可以从用户先前参加的活动中获知用户正在旅行途中，从而提出更合适的住宿建议。此外，微软还透露了其新的Fluid Framework，这是一个基于网络的平台，旨在提供无缝和超快速的文档共同创作。该框架将在2019年晚些时候通过软件开发套件提供给开发人员。

四、虚拟位置追踪（6DoF）让VR体验者身临其境

多数移动VR头盔只有旋转跟踪(3DoF)功能，你可以上下左右、歪着头看，但如果倾斜或移动头部位置，这是不被跟踪的，整个虚拟世界将和你一起移动。而位置跟踪(6 DoF)功能可以使用户在虚拟环境中移动。如果追踪量足够，甚至可以利用虚拟现实在整个房间里走动，并且可以直接用手与虚拟对象互动。

旋转跟踪(3 DoF)通常采用微型机电陀螺仪，3 DoF控制器只旋转，本质上充当激光选择指针，无法实现位置追踪功能。位置追踪(6 DoF)采用的主要共享跟踪方法是微型机电加速度计，通过航迹推算来确定位置的变化。但加速度计是不完美的，因为存在噪音数据，加速度计的位置跟踪在几秒钟之内漂移到无穷大，VR跟踪系统的目的就是通过提供参考来纠正这一漂移。

五、球形显示器帮助提升VR的社交性

随着科技的发展，虚拟现实技术（VR）已经变得愈发成熟，VR游戏也逐渐进入玩家们的视野。然而，几乎目前所有的VR游戏都只能和计算机生成的角色进行互动，而玩家之间的合作，甚至让玩家能相互看见，都是很棘手的问题，并可能需要极高的物料成本。近日，一款叫做Crystal的球形VR显示器发布，它能在支持两个人同时观看的同时，又使用了相对便宜的组件。

英国哥伦比亚大学和萨斯喀彻温大学的研究人员表示，Crystal使用了一系列的新技术，为观看者提供额外的移动屏幕，使每位玩家获得自己的视角校正3D体验。这是一种刚刚脱离实验室的技术，所以距离它成为成品还有一段路要走，但研究人员认为，双人版Crystal只是一个开始。他们现在正在开发一个四人版本，这将开辟更多的用例，如多人VR游戏，虚拟手术和VR辅助学习。

图|Sid Fels教授的球形VR显示器支持两个或更多的播放器或观众

六、Facebook雇佣员工通过查看私人帖子来培训Al

路透社的一份新报告显示，Facebook雇佣员工寻找Facebook和Instagram上的私人帖子，以便为AI系统贴上标签。和许多科技公司一样，Facebook需要使用机器学习和AI在其平台上对内容进行排序。但为了做到这一点，需要由人类通过“数据注释”步骤对样本数据进行分类和标记，训练算法，对软件进行培训以识别不同类型的内容。外包公司WiPro雇用了多人对帖子的内容、场合和作者的意图等类别进行注释。这种工作是必要的，但是当外包给更低的安全和隐私标准的公司，会让人更加担心隐私被人侵犯。目前，Facebook公司推出一个审计系统，用来尽最大努力保护他人隐私。

来源：忠仆1号