快讯|“AI”有望替代人工鉴黄师；可代替机长驾驶飞机的机器人；北大清华联手开设通用AI实验班等

1.阿里研发 AI 黑科技，有望替代人工鉴黄师

最近，阿里安全图灵实验室发布了一项关于社会文化的研究，这是一种新型视频描述方法（SGR），可用于视频内容安全和视频检索等场景，助力建设互联网清朗环境。该研究成果已经被人工智能国际顶会 CVPR2021（oral）收录。研究者提出了自顶向下的密集型视频描述方法，即 SGR。SGR 可以实现两类基本功能，一是让 AI 对视频内容做 “阅读理解”，生成一段长文本描述视频中心内容，二是可以根据描述性的文本精准匹配视频中的相关片段该项研究的共同作者、阿里安全图灵实验室高级算法工程师雍秦介绍，虽然目前这个技术还无法做到 “1 分钟讲清楚一部电影”，但可做到“两句话讲清楚一个 10 分钟以内的短视频”，这意味着通过该技术未来可迅速判断整个视频的关键信息是否包含黄赌毒等违规内容。

2.美国公司研发可以代替机长驾驶飞机的机器人

美国公司研发出可以代替机长驾驶飞机的机器人ROBOpilot。ROBOpilot采用非侵入式方法，安装在飞行员座椅区域，能够像人类飞行员一样通过操作控制和分析飞行数据操控飞机，从而把“有人机”转换成“无人机”。ROBOpilot安装过程很简单，只需移除飞行员座椅，在其位置安装控制设备就行了，设备中包含了作动器、电子设备、照相机、动力系统和机械臂等。该项目由AFRL的CRI小型企业创新研究项目资助，旨在利用当前操控飞机所需要的执行器，电子设备，摄像机和动力系统组成的套件取代飞行员座椅（和飞行员），此外还有一个机械臂用于手动操作。通过这种方式ROBOpliot可以像人类飞行员一样，通过读取仪表板仪表和显示指针来操作轭架，方向舵，制动器，油门和开关等等。

3.极目机器人完成数亿元新一轮融资

近日，全球领先的视觉技术和AI智控高新技术企业苏州极目机器人科技有限公司宣布完成数亿元C轮融资，本轮融资由淡马锡、中信农业基金、食芯资本Bits x Bites领投，联合投资方包括巴斯夫、康地谷物公司、百果园、元禾控股、中方财团致道资本、崇山资本、永鑫方舟(排序不按排名先后)。本轮融资将主要用于加强研发投入和加速国内外市场布局。

4.佐治亚理工学院机器人BOBbots

由佐治亚理工学院的高级计算教授Dana Randall和Dunn家庭物理学教授Daniel Goldman领导的一组研究人员试图证明，即使最简单的机器人仍然可以完成远远超出一个，甚至多个机器人能力的任务。这种被团队称为“BOBbots”（本质上只能算是移动的粒子）的机器人完成这些任务的表现超出了他们的期望，甚至在去除掉所有传感器、通信、内存和计算的情况下同样成功地仅借助机器人的物理特征完成了一组任务。研究团队将这一特征称为“任务体现”（Task embodiment）。该研究于4月23日发布在《科学进展》期刊上。

5.北大清华联手开设通用AI实验班，顶级AI科学家朱松纯领衔

4月25日，北京大学校长郝平在庆祝清华大学建校110周年大会上的致辞中提到，两校最近联手建立通用人工智能实验班（简称“通班”），进一步探索和深化教育综合改革。通班均由北京大学人工智能研究院院长、北京大学讲席教授、清华大学基础科学讲席教授朱松纯领衔。北大通班设在元培学院，已于今年春季学期开课；清华通班设在自动化系，目前已开始招生。

6.科学家用AI分析食物成分，为了更好地进行营养搭配

索尼开发了一种名为FlavorGraph的深度学习系统将大蒜、橄榄和牛奶等成分配对。该团队研究了食材的分子信息和它们在食谱中的历史使用方式。然后，他们创建了FlavorGraph数据库，该数据库储存了基于1,561个风味分子的风味特征，如苦味，水果味和甜味。他们同时查询了了将近一百万种食谱，来了解食物成分过去是被如何搭配的。结果显示了葡萄酒和柑桔类食物所共有的化学成分，以及它们如何影响其总体口味，表明哪些食物可能与特定的葡萄酒或水果搭配得很好。一些食物的搭配很常见（饼干和冰淇淋），而其他则不太常见（白葡萄酒和金宝浓缩金针菇汤）。FlavorGraph只是一个起点，研究小组写道：“随着科学的发展和我们对食物的更多了解，我们应该发现越来越多有趣的食材搭配，和不健康或不可持续的食材的替代品。”

7.AI 鉴定出了 165 个新癌症基因！新研究登上 Nature 子刊

德国科学家 Roman Schulte-Sasse 等人借助一款深度学习软件，对数万个医疗数据集展开分析后，鉴别出了 165 个可能导致癌症的新基因。这项发表在 Nature MachineIntelligence 上的最新研究为个性化药物靶向治疗以及生物标志物开发开辟了新前景。该算法被称为 “EMOGI”，这是一种基于图卷积网络的可解释的机器学习方法，该算法可以解释 “基因演变为癌症基因过程中细胞机制之间的关系”，预测癌症及因网络。在不同的 PPI 网络和数据集中，EMOGI 平均表现比其他方法更准确。该研究集成了从患者样本中生成的数万个数据集。这些信息除了包含突变的序列数据外，还包含有关 DNA 甲基化，单个基因的活性以及细胞途径中蛋白质相互作用的信息。在这些数据中，深度学习算法可检测导致癌症发展的模式和分子原理。

该文章内容转载自中国机器人网、大数据文摘、cnBeta、光电与人工智能

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