原标题：AI趋势双周报第11期：Google云端视频智慧搜寻API开放公测版
图片来源:Google近日宣布推出公开测试版本的云端智慧视频搜寻（Cloud△Video△Intelligence）API，使用者不但可以用来了解视频中的內容，还可以侦测成人的视频內容，Google提供使用者前1,000分钟免费试用贴标签和成人侦测的功能，之后每一分钟以0.1美元计费，侦测视频场景更换的Shot△Detection也是前1,000分钟免费，之后每分钟0.05美元。
除此之外，Google还优化了Cloud△Vision△API，像是成人內容侦测搜寻的模型准确率提升了30%、文字侦测速度增加25%，脸部辨识则是在难过、惊喜、愤怒3个情绪辨识的准确性提高了2倍以上，另外，Google图片搜寻中的网页侦测可以让使用者找到在网页上相似的图片，Google表示，在测试的过程中，开发人员处理超过1,000万张图片来训练模型。
Instagram新增留言过滤功能，垃圾与恶意留言Out△!脸书旗下的照片分享服务Instagram近日发表两项新机制，分别可过滤垃圾留言与恶意留言，这两项功能皆是源自于脸书所开发的AI技术DeepText。Instagram执行长Kevin△Systrom说明，恶意留言会影响用户表达及享受该平台的意愿，促使他们开发过滤机制，可在贴文或是直播视频中封锁特定的恶意留言，初期会先部署于英文版，之后将陆续支援其他语言版本，垃圾留言过滤机制则可支援9种语言。即使启用了恶意留言过滤功能，其他的留言控制选项仍能正常使用，包括检举留言、删除留言或关闭留言。
目前脸书只有小规模地部署DeepText，并把Instagram作为DeepText的测试案例。尽管脸书与Instagram都想建立安全的社群，然而，它们仍然是具备不同使用者经验的个别平台，也不会采用完全一致的过滤标准。
图片来源：Instagram
脸书AI研究院院长Yann△LeCun：AI没有“常识”是最大挑战，非监督学习正是突破关键！市场上AI好像无所不能，但其实，Yann△LeCun个人认为，AI还是有些局限，像是机器必须会观察状态、了解很多背景知识、世界运行的定律，以及精确地判断、规划等，其中，Yann△LeCun认为AI最大的局限是无法拥有人类的“常识”。他指出，人类的学习是建立在与事物互动的过程，许多都是人类自行体会、领悟出对事物的理解，不需要每件事都要教导。
那要如何让AI学会拥有人类的常识呢？Yann△LeCun认为：“就是要用非监督式学习！”他又称之为预测学习，他将现今机器学习的方式分为强化式、监督式和非监督式学习，并以黑森林蛋糕来比喻。增强式学习是蛋糕上不可或缺的樱桃，预测结果所需要资料量可能大约只有几个Bits，监督式学习是蛋糕外部的糖衣，需要10到10,000个Bits的资料量，而非监督学习则是需要数百万个Bits，非监督学习被他比喻为黑森林蛋糕，因为非监督学习的预测能力像拥有黑魔法一样神奇，不过，他也强调黑森林蛋糕必须搭配樱桃，樱桃不是可选择的配料，而是必要的，意味着非监督学习与增强式学习相辅相成，缺一不可。
微软用机器学习打造AI助理教练，能分析预测运动员表现强化训练微软近日发布运动表现平台（Sports△Performance△Platform），利用机器学习和人工智慧技术来分析运动员的资料，并预测结果，运动员和运动团队能够利用这些结果来拟定更好的培训计划。运动表现平台是创意工厂微软车库（Microsoft△Garage）的新专案，采用云端平台Azure和BI分析工具Power△BI，并具备预测结果模型和分析能力，能够追踪、改进和预测运动员的表现。
根据微软官网，运动表现平台能够追踪运动员的资料，如心率、速度、加速、减速、距离、复原状况、准备状况等，并能将这些不同的资料来源汇整在同一个资料视觉化图表上。而运动表现平台则可以透过预测模型来分析这些资料，提供教练分析的结果，并根据结果来调整运动员的训练计划，且能借此来预防运动员的伤害，以及延伸运动员的运动生涯。
Adobe推云端语音分析服务，助企业分析语音助理资料以强化行销近年来积极发展数位行销解决方案的Adobe近日宣布在其云端分析平台增加语音分析服务，要协助企业透过语音资料，更了解用户，Adobe新推出的语音分析服务采用该公司Adobe△Sensei的人工智慧与机器学习技术，可分析来自主要语音平台的资料，包括Amazon的Alexa、苹果的Siri、Google△Assistant、微软的Cortana以及三星的Bixby等，透过消费者与语音助理的互动往来，提供更精准的使用者行为分析结果，让企业更能够了解消费者实际的想法与其背后的原因，进而作为提高品牌忠诚度与行销效果之用。
Adobe表示，语音分析的主要挑战在于厘清使用者与语音智慧助理互动过程中透露出的意图，以及这些意图针对的特定参数或领域。举例来说，当使用者说要放一首歌时，其意图是想要听音乐，但究竟是甚么音乐类型、甚么乐团或歌手的曲子，都需要分析来支持，此外，其他资料如使用者与语音助理的互动频率、每次互动后的反应等，也都是研究分析的素材。
图片来源：Adobe英国大药厂葛兰素史克看好AI潜力，希望借此降低新药开发成本英国大药厂葛兰素史克（GSK）近日宣布与AI新创业者Exscientia合作，采用该公司的AI技术协助进行新药探索，GSK将采用Exscientia的机器学习技术与超级电脑系统，预测分子将会在特定状况下进行反应，进而作为新药研究的参考之用，透过分析预先过滤出有潜力的分子结构，以减少实际实验的次数，达到降低研发成本与时间的效果。 Exscientia将针对GSK提供的10项与疾病相关研究对象进行分析，倘若全部的研究专案都找出具理想疗效的药物，将可获得3,300万英镑的报酬。
其他知名药厂如默克(Merck)、娇生(Johnson△Johnson)、赛诺菲(Sanofi)等，也都在进行类似的研究，测试AI是否真的能有效协助药物开发进程。其他针对药物研发推出AI辅助解决方案的业者还有Berg、Numerate、twoXAR、Atomwise，以BenevolentAI等。
脸书智慧搜寻终于可以搜寻Chatbot，企业Bot更容易被10亿人看见脸书近日发布了智慧搜寻Discover△1.1新版本，这次推出的新版本在智慧搜寻的功能上，开始支援搜寻Bot，让使用者可以在Messenger上依照类别浏览和搜寻企业自家开发的Bot，企业Bot也有新管道可以让使用者搜寻，目前脸书一个月有超过10万的活跃Bot，增加此功能也意味着，脸书Bot商店平台的布局更进一步，不过这项服务目前只在美国上线。
首先，使用者打开脸书的Messenger主画面，可以看到右下角有Discover的图样，点选之后，使用者就能依照类别来浏览各家企业推出的Bot，还能浏览最近使用过的Bot、使用者可能有兴趣的Bot和简短的特色介绍。脸书表示，Discover在Messenger的社群中，建立了新的方式让Bot可以接触到更多使用者。企业若要借由Discover吸引更多使用者来使用自家推出的Bot，要先到自家的粉丝专业设定中，完成使用Discover的申请，申请的表格內容包含Bot的类别、语言等资讯，经过审核后，企业开发的Bot就能出现在使用者Messenger的Discover类别中，增加企业Bot的曝光度。
图片来源：脸书
AI趋势近期新闻※瞄准Amazon△Echo，传阿里巴巴打算推出讲中文的智慧音箱
※IBM与Lightbend共同研发企业级认知应用开发平台，加速AI应用开发
※传Amazon即将推出AI翻译服务
资料来源：iThome整理，2017年7月。
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