长久以来，中国官媒《人民日报》被认为是洞悉中南海最新政策的重要窗口，许多中国观察家每天的第一项工作就是：埋头细读《人民日报》头版，从中寻找变化的蛛丝马迹。在不久的将来，记忆力远超人类读者的人工智能或能代劳这一工作。 两位华裔研究员开发出名为“政策变动指数”（Policy Change Index）的人工智能程序，它犹如一位《人民日报》的死忠读者，“熟读” 该报及其前身《晋察冀日报》自 1946 年来发布的全部 200 万篇文章。根据程序设定，如果这位人工智能读者一觉醒来，读到当日的头版觉得非常惊讶，就说明这篇文章偏离了该报此前的采编思路。如果该程序持续对头版信息感到“惊讶”，就意味着北京的宣传思路转向，新的政策可能要横空出世了。他们的论文发表在美国企业研究所网站上。政策变动指数成功“预测”了大跃进，改革开放和本世纪的改革“减速”。

Yoshua Bengio 是深度学习技术的缔造者之一，他接受采访回答了 AI 竞赛和军事使用等问题。Bengio 对西方和中国的少数公司统治 AI 领域感到担忧，认为 AI 研究需要更多民主，AI 研究本身会导致权力、金钱和研究人员的集中化，最好的学生想要去最好的公司，他们会有更多的钱更多的数据，这种趋势不是健康的。即使在民主制度下，太多的权力集中在少数人手中也是危险的。他坚决反对 AI 的军事使用，即使是非致命的使用。他认为需要将拥有杀人机器人变得非道德，改变文化，包括改变法律和条约。当然你无法永远阻止杀人机器人的出现，因为流氓国家会去研究，但我们可以研究防御技术，针对无人机的防御性武器和针对人类的进攻性武器之间是有差异的。两者都可使用 AI。Bengio 不信任军方，他认为军方通常会将职责放在道德之前。

HAL 9000 配音演员 Douglas Rain 于 11 月 11 日去世，享年 90 岁，属于自然死亡。Rain 生于 1928 年，一生中参演了上百部电视剧和电影，从事过配音和电台的工作。他最著名的工作就是在《2001太空漫游》里面给人工智能 HAL 9000 配音。HAL 9000 已经成为一个经典的角色，它能语音交流、语音识别、面部识别、自然语言处理和读取唇语，在电影中，Rain 配音的 HAL 9000 以没有任何感情波动著称。

中国官方的新华社联合搜狗发布了首个合成新闻主播。新华社发布了两个 AI 主播，一个讲中文，另一个讲英文（YouTube）。“AI合成主播”是通过提取真人主播新闻播报视频中的声音、唇形、表情动作等特征，运用语音、唇形、表情合成以及深度学习等技术联合建模训练而成。该项技术能够将所输入的中英文文本自动生成相应内容的视频，并确保视频中音频和表情、唇动保持自然一致，展现与真人主播无异的信息传达效果。新华社称，真人主播一天只能工作 8 小时，但 AI 主播可以根据输入的文字一天 24 小时工作。

阿里巴巴旗下的南华早报报道，中国从高中招募了最聪明的学生训练他们成为 AI 武器专家。北理工开办了智能武器系统实验班，从 5000 多名候选人中挑选出 27 名男生和 4 名女生，该校在一篇显示 400 错误的新闻稿（谷歌缓存）中称：党的十九大提出了“树立科技是核心战斗力”的思想，贯彻落实党的十九大精神，为构建一流的国防科技工业体系培养急需人才、提供重要支撑，是新时期北理工人义不容辞的责任和担当。今年学校设立的智能武器系统实验班，也正是在这样的大背景下，面对国家急需、国防人才短缺的状况，学校深化人才培养改革，进一步推动兵器学科特区建设，培养国防科技工业领军领导人才的一项实质性举措。报道称，每名学生都有两名武器专家指导，一名有学术背景，另一名则来自国防行业。

比尔盖茨接受日经采访，谈论了 AI 时代的人类生活，他再次提出要对机器人征税。盖茨指出“原来人类依靠自给自足的农耕，一遇到恶劣气候，就陷入营养失调，平均寿命也很短。如今人类通过技术摆脱了这种状况”。他积极评价了技术的力量，指出技术让人类得以享受文明的生活，并不断迈向长寿。但目前技术迅速发展，在创造市场和提高便利性的同时，动摇社会的风险也在膨胀。自动化系统夺走人类工作等威胁论也无法忽视。盖茨指出“正如发电带来环境污染、汽车带来交通事故一样，技术在成为问题解决手段的同时，也将带来新问题”。他提出看法称，每当新技术问世，消极的一面都令人担忧，这也是迫不得已的事，巧妙利用技术的智慧非常重要。盖茨并不认为机器人会单方面将人赶出职场。他预测称“不久社会将需要创造就业，对生产资料（机器人）征收重税。将采取促进雇用人类的税制，而不是推动引进机器人”。

扫地机器人 Roomba 的制造商 iRobot 宣布与 Google 合作，在其产品中整合 Google 的智能助手 Google Assistant，绘制房间布局并记住房间名字，允许用户向 Roomba 发送语音指令打扫特定房间。Google Home 或 Google Assistant 设备用户可以发出这样的指令：Hey Google, clean the kitchen。消费者家中的不同房间可以被分配不同的名字，如 卧室、起居室、厨房等。iRobot 称家庭地图数据可用于更容易的设置新的智能家庭设备，创建新的方法去自动化家庭。Google 声称它不会接收到有关家庭布局的数据。

当你乘坐的汽车是自主驾驶汽车，那么一旦发生车祸，你希望汽车是优先拯救你还是拯救行人，是优先拯救年幼的人还是年长的人，是人类还是动物，是更多条生命还是更少的生命？世界各地有超过 200 万人参加了 MIT 的 Moral Machine 实验，实验背后的研究团队在《自然》期刊上公布的统计结果显示，在部分选择上人们有着共同的偏好，但另一部分选择则与地区文化和经济状况相关。研究人员识别出来三种共同的偏好：人类的生命高于动物，优先保护年幼的人而不是年长的人，拯救更多条生命而不是更少的生命。其它存在差异的选择则与文化和经济高度相关：更容忍违规穿越马路的行人的人来自于治理较弱、与美国的文化距离更远和不重视个人价值的地区。这些文化因素决定了一名违规穿越马路的行人是否应当得到与合规穿过马路的人相同的保护。

AI 创作的一幅肖像在纽约佳士得拍卖会上拍出了 432,500 美元，这是大型拍卖行首次竞拍计算机创作的艺术品。肖像的名字叫“Edmond de Belamy, from La Famille de Belamy”（如图），描绘了一个模糊和未完成的男性肖像，署名是“min G max D Ex[log(D(x))] + Ez[log(1-D(G(z)))]”。这幅作品是在生成式对抗网络（Generative Adversarial Network）算法帮助下完成的，是巴黎艺术家团体 Obvious Art 的创意，最初估计可以拍出 7000 到 10000 美元，结果是预估的数十倍。Obvious Art 成员 Hugo Caselles-Dupre 称，他们向 AI 系统输入了创作于 14 世纪到 20 世纪之间的 15000 张肖像的数据集。这幅画被一名匿名买家拍下。

MIT 发表新闻稿宣布向计算和人工智能领域投入 10 亿美元，使其在该领域的师资规模增加近一倍，这一举措以全球私募股权集团黑石首席执行官和联合创始人苏世民(Stephen Schwarzman)提供的 3.5 亿美元捐赠款为基础。MIT 将在位于波士顿郊外的剑桥校区兴建一座“标志性的新大楼”。这座大楼将于 2022 年竣工，并将作为苏世民计算学院(Schwarzman College of Computing)的教学楼。该学院将创造 50 个教员职位，会招收更多研究生。“我们正在重塑麻省理工，”麻省理工校长 Rafael Reif 说。“苏世民学院将作为全球计算研究和教育中心，以及强大的新型人工智能工具的智力工厂。”除了苏世民捐赠的 3.5 亿美元之外，其他捐赠者总计承诺捐赠 3 亿美元。为实现10亿美元筹资目标，麻省理工还需筹集 3.5 亿美元。

美国军方科学家声称，随着时间的推移，战场上的人类士兵将会越来越少见，而机器人将会日益常见。美国陆军研究实验室网络科学部门负责人 Alexander Kott 在 Conference on Applied Machine Learning for Information Security 会议上说，我们必须习惯这个激进的想法：人类将只是智能生命中的一种。他预言了一个反乌托邦的未来：人类战士将会与以机器人、传感器、智能武器、自动车辆和可穿戴设备为形式的智能代理共享战场。在某种程度上它们在今天已经存在。但在未来，它们将会变得更智能，能利用机器学习软件自动获取新信息和根据环境变化做出决策。 Kott 认为二十年内这一切将会变成现实，战场上的人类将会越来越少，我们必须习惯。他认为，AI 和机器学习将是一把三刃剑，人类将可能是网络世界里最低效最薄弱的一环。

Palm 和 Handspring 公司创始人 Jeff Hawkins 过去十年一直专注于大脑研究，他创办了 Numenta。在沉寂如此长时间之后，他与同事发表了一篇论文预印本《A Framework for Intelligence and Cortical Function Based on Grid Cells in the Neocortex》，开始对外公开他的大脑研究成果，他将于周一在荷兰的一个会议上阐述这项研究。Hawkins 最近曾安排与世界最著名的 AI 实验室 DeepMind 举行会议交流经验。Alphabet 旗下的 DeepMind 想要造出机器做任何大脑能做的工作，而 Hawkins 和他的 Numenta 则想要了解大脑如何工作然后逆向工程。但双方的会议最终无疾而终，因为 Hawkins 在与 DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 聊过天之后发现 DeepMind 几乎没人能理解他的工作。Hawkins 认为创建人工智能必须先理解大脑智能，“你不必模拟整个大脑，但你必须理解大脑工作模拟重要的部分。”他的理论始于皮层柱状体，处理视觉、听觉、语言和推理的大脑新皮质的关键部分。他认为，皮层柱以相同的方式处理每一项任务，类似计算机算法，他所做的就是找出这个算法。如果他真的能找到，那么 AI 研究有望取得新的飞跃。

亚马逊的 AI 专家在 2014 年开发了程序去评估应聘者的简历，给求职者打一到五星的评分，就像亚马逊商店里的商品一样。但到了 2015 年电商巨头发现这个程序对应聘技术类岗位的女性有偏见。原因是这个 AI 程序是使用亚马逊自己的简历库训练的，而技术类岗位的简历大部分来自男性，结果是程序被训练的更偏爱男性候选人。它会惩罚包含女性这个词的简历，对毕业于全女性学院的应聘者降低评分。亚马逊修改了程序，使其在评估时对性别保持中立，但这并不能保证它在筛选简历时不会以其它方式歧视应聘者。

前 Google 大中华区总裁、风险投资人李开复在《纽约时报》发表文章，谈论了中国在 AI 领域的真正优势，以及美国可以学习的地方。今天的中国用户在隐私方面确实没有话语权，以隐私换取便利早已不是新鲜事，中国的互联网巨头们因此能掌握用户非常深入的信息，而美国科技公司除了 Google 和 Facebook 外，其它公司不太可能掌握详细的用户生活信息。李开复称，“西方的分析人士经常承认中国在人工智能方面有优势的领域，但他们对中国在每个优势领域的实力本质往往有误解。就中国丰富的数据而言，分析人士经常指出中国人口的庞大规模（中国人拥有11亿部移动互联网设备），并声称不严格的隐私法律让用户数据的使用不加管制。但中国的核心数据优势不仅在于广度（用户数量）和获取（用户贡献的数据量），还在于每个用户的数据的深度，即使用对人工智能算法有意义的数字形式捕获中国人的真实世界活动...从这些巨大的数据流中显现出来的是每个中国用户的一个多维图像，这让人工智能公司能够更好地为他们定制服务。”

AI 不具有人类那种对异常现象感到难以置信但同时能坦然接受的能力，比如房间里突然出现一只大象。根据发表在预印本网站 arxiv.org 上的一项研究（PDF），计算机科学家发现深度学习并不真的“深度”，AI 在发现难以置信的事情后会“发疯”。在计算机视觉领域，人工智能系统会尝试识别和分类对象。在这项研究中，研究人员向计算机视觉系统展示了一幅客厅的场景，系统正确的识别了椅子、人和书架上的书。研究人员随后向场景中引入了异常对象：一只大象的图像。然后 AI 系统疯了，它忘记了已经识别的对象，将椅子识别为沙发，将大象识别为椅子，其它此前已经识别的对象都视而不见了。论文合作者 Amir Rosenfeld 称，研究显示了目前的对象识别系统是多么的脆弱。研究人员仍然在尝试理解为什么计算机视觉系统如此容易犯错。他们猜测是 AI 缺乏人类那种从容处理海量信息的能力。

SETI 向世界潮流看齐，部署了神经网络帮助管理其庞大的数据集。这一尝试几乎立即结出了果实：加州伯克利 SETI 研究中心的博士生 Gerry Zhang 和同事使用一个定制机器学习模型处理此前已经分析过的数据，发现了 72 个新的快速射电暴信号。快速射电暴是一种高能天体物理现象，呈现瞬态电波脉冲，仅维持数毫秒的爆发。快速射电暴的来源和性质仍然充满神秘，一种可能的解释是它来自先进文明。研究人员分析的快速射电暴 FRB 121102 来自于一个距离地球 30 亿光年的遥远星系，此前的算法从该星系发现了 21 个快速射电暴。而 FRB 121102 是至今观察到的唯一一个能重复发射出快速射电暴的天体。这些信号没有发现任何可识别的模式。

在发现作弊之后，华为开始用 AI 智能调度机制自己辩解，华为称“由于不同场景对性能的要求不同，最新版本的华为智能手机系统可以通过 AI 智能调度等先进技术，使硬件性能得到充分发挥，满足用户在不同场景下的体验诉求”，表示为了尊重用户的选择权，华为将在 EMUI 9.0 版本中把“性能模式”开放给用户，这样用户即可选择在有需要的时候开启该模式。然而 Anandtech 的测试显示，华为的系统实际上是使用白名单在检测到相关测试软件之后将 CPU 和 GPU 都设置到最高性能，使其手机在测试中表现最佳，最有利于其宣传。

iRobot 推出了最新款扫地机器人 Roomba i7+，它具有其它 Roomba 机器人所没有的功能：它能永久记住房屋布局，更智能更高效的打扫房间。旧款的 Roombas 每次清扫地面都需要创建新的地图，而新的 i7+ 则能记住地图并能根据主人要求制定规划。用户现在能通过 iRobot 的手机应用指挥机器人打扫特定房间，比如只清洁厨房。

随着越来越多的 AI 进入到我们的生活中，如何确保它公正没有偏见？新西兰的 Rhema Vaithianathan 和同事开发算法去识别有关虐待儿童的报警电话是否值得进一步调查。这个算法包含了对家庭背景和犯罪记录的数据训练，能在接到报警电话时生成风险分数。一位父亲对此提出疑问，说自己曾与毒瘾作斗争，过去社会工作者曾把他的孩子从家里带走。但他已经有很长时间不再吸毒。如果用一台电脑评估他的档案，他为改变自己的生活所作的努力会毫无意义吗？换句话说：算法会不公平地评判他吗？Vaithianathan 向他保证，会有人一直参与其中，所以他的努力不会被忽视。计算机算法越来越多地被用于指导可能改变生活的决定，包括在被指控犯罪后拘留哪些人，应该调查哪些家庭潜在的虐待儿童问题，以及被称为“预测性警务”的趋势，如警察应该关注哪些社区。这些工具被认为可以让决策更加一致、准确和严谨。但 2016 年，美国记者称，一个用于评估未来犯罪活动风险的系统会歧视黑人被告。其潜在不公平性正在引起警惕。且监管是有限的：没有人知道该类工具有多少正在被使用。

人权组织人权观察发表报告说，能自主杀人的武器系统违反确立了长达百年的国际法。 报告称，杀人机器人违反了马尔顿斯条款(Martens clause)，这是国际人道法律被广为接受的条款。该法要求要按照人道原则评判新出现的技术，如果再没有其他条约规定的情况下，由公共良知决定，令武装冲突行为不仅受条约和习惯法约束，而且还要受该条款涉国际法原则约束。人权观察高级研究员杜克蒂（Bonnie Docherty）说，允许开发并使用杀人机器人会破坏已经确立的道德和法律标准，不同国家应该共同努力，在这种武器全球扩散前就杜绝这种武器。杜克蒂说，越来越多来自科学家，宗教领袖，高科技公司，非政府组织，普通公民的反对说明公众明白了杀人机器人超越了道德界限。他们对此很担心，许多国家政府也很担心，这都需要立即采取应对措施。