特斯拉 CEO Elon Musk 去年宣布要让汽车实现全自动驾驶，结果他旗下的工程师对此也倍感震惊，一些关键工程师之后选择了辞职。特斯拉声称人员流动率是因为行业内竞争激烈，而不是其它原因。《华尔街日报》援引消息来源和相关文件报道，在特斯拉内部，自动驾驶系统 Autopilot 团队在截止期限、设计以及营销决策等问题上存在严重分歧。Autopilot 的名字来源于飞机自动驾驶系统。在 2015 年 10 月 Autopilot 发布的几周前，一名安全技术工程师警告特斯拉称，这款产品还没有准备好。这名工程师名叫 Evan Nakano。他写道，Autopilot 的研发基于鲁莽的决策，有可能将客户生命置于危险之中。

最大的矿机制造商比特大陆计划将矿机使用的 ASIC 技术应用于 AI 领域，公司联合创始人詹克团和吴忌寒正准备推出基于 ASIC 的深度学习芯片，以科幻小说《三体》中的虚构超级电脑智子为名。如果一切按计划进行，数以千计的智子单元将在世界各地的数据中心训练神经网络。ASIC 芯片设计能以极高的效率执行单一功能，比特大陆的深度学习芯片设想在芯片中集成最常见的深度学习算法，极大的提升效率。用户可以在芯片上应用其数据集和构建模型，使用神经网络更快的产生结果和从结果进行学习。Google AI 子公司 DeepMind 就使用其定制的芯片 Tensor Processing Unit 去训练围棋 AI AlphaGo。百度、腾讯和阿里巴巴都是比特大陆的目标客户。

微软宣布其语音识别系统错误率仅为 5.1%，超过了去年该公司人工智能和研究团队所实现的 5.9% 的错误率。这一成就是语音识别技术的一个新里程碑，达到了人类专业转录者相同的精度。人类的一组专业转录者能听录音多次，还能访问其他转录者转录的文本。微软的语音识别系统被用于 Cortana、Presentation Translator 和 Microsoft Cognitive Services 等服务。

包括 Elon Musk 和 Google 的 Mustafa Suleyman 在内的 116 位 AI 和机器人专家联合致函联合国，呼吁禁止发展和使用杀人机器人。联合国最近投票决定正式开始讨论自主机关枪、坦克和无人机之类的自主武器。专家们在信中警告，一旦研发出致命自主武器，武装冲突的规模将会比以前更庞大，在时间尺度上比人类理解的更快。它们也可能会被用于恐怖行动，被独裁者和恐怖分子用于对付无辜的人民，武器也可能会以不受欢迎的方式被修改。专家们指出，一旦潘多拉的盒子打开，它将很难关上。

中国最近制定了 AI 发展规划，希望在 2030 年成为人工智能领域的世界领导者，在技术上超越对手，打造规模近 1500 亿美元的本土产业。这一计划并不疯狂，中国有三大优势：大量的软件工程师，有超过 7 亿网民可以测试，政府支持及分享其收集的庞大公民数据集。彭博社的一篇报道称：徐立的软件扫描的脸部数量可能比其它任何软件都多，他创办的商汤科技上个月筹集到了 4.1 亿美元。他说，中国人口众多，更容易收集到数据用于你需要的任何用例，当我们谈及数据集，最大的数据源就是政府。Rochester 大学计算机科学教授 Jiebo Luo 说，数据访问在中国总是更容易，政府、机构和企业中的人现在已经认识数据的价值，只要他们发现能信任的人，他们将愿意分享数据。福州市政府在 6 月举行了一个会议，与会者包括了戴尔、IBM 和联想的研究人员，政府官员分享了 80 exabytes 心脏超声视频，利用这一数据企业可以用它构建 AI 去识别心脏疾病。

特斯拉和 SpaceX 的 CEO Elon Musk 再次对 AI 的威胁发出了警告。他称你应该关心 AI ，因为它所具有的威胁性远高于朝鲜。朝鲜最近威胁要用核弹攻击美国的关岛，引发了美国总统的强烈反应。不过讽刺的是，Musk 资助创办的 OpenAI 开发的 AI 在 Dota 2 锦标赛上打败了两名专业的电竞选手。Musk 的帖子使用了一张图片，其中的文字宣称“在最后，机器将会获胜”。

去年 11 月，Google 的人工智能子公司 DeepMind 宣布与暴雪合作，将在 2017 年向 AI 和机器学习研究员发布一个用于 AI 研究的《星际争霸 2》。现在，双方正式发布了一系列工具，包括一个机器学习 API、匿名化的游戏对战回放数据集、DeepMind 开源工具集 PySC2，允许研究人员测试特定任务 AI 表现的简化 RL 游戏，一篇论文等，将《星际争霸 2》 转变成一个 AI 研究环境。这些工具都发布在 GitHub 上，采用 Apache 或暴雪许可协议。

16 岁高中女孩 Kavya Kopparapu 的生活非常丰富，她担任学校生物信息学会的会长，组织研讨会，甚至还运营者一个非营利组织。2013 年，她的印度祖父出现了糖尿病视网膜病变的症状，这种症状会导致失明。如果能及时治疗的话，眼睛不会有事。但绝大多数人并没有这么幸运。她的祖父虽然得到了治疗，但因为比较晚而眼睛受损。Kopparapu 因此想利用自己的计算机科学技术，发明出能快速诊断眼部疾病的系统。 Kopparapu 与她的弟弟 Neeyanth，高中同学 Justin Zhang 合作训练 AI 去识别眼部照片中糖尿病视网膜病变的迹象，提供一个初步诊断结果。这套系统包括了一个智能手机应用和一个 3D 打印的镜头。她在上个月的 O’Reilly AI 会议上展示了这套系统。NIH 的一位专家认为，这套系统还需要更多的临床诊断数据，认为它具有商业潜力，但可能会因为太廉价大企业看不上。

在年度 ImageNet 图像识别竞赛上，来自中国大学和企业的 AI 团队统治了比赛。 27 支参赛团队超过半数来自中国，表现最出色的团队全都来自中国。2014 年度竞赛的获胜者 Google 没有参加过去两年的比赛。在今年的比赛中，WMW 团队以 2.25% 的错误率赢得了图像分类竞赛，去年最佳成绩的错误率是 2.99%，团队成员有两名来自北京创业公司，一名来自牛津大学；在物体识别比赛中，DBAT 的识别精确度为 73.1% ，比去年的 66.3% 有显著提高，团队成员有八人来自南京大学，两人来自伦敦帝国学院。

摩根大通将在其全球的股票算法业务部门使用基于深度强化学习开发的 AI 执行交易，此前的试验表明，它的效率比传统的买卖方法高得多。摩根大通全球股票电子交易业务负责人 Daniel Ciment 表示，在内部被称为 LOXM 的 AI 程序自第一季度以来被用于该行的欧洲股票算法业务，并将在第四季度在亚洲和美国启用。LOXM 的职责是以最佳价格和最高速度执行客户交易指令——运用它从数十亿笔过往交易（既有真实交易，也有模拟交易）中汲取的经验教训来解决各种问题，比如怎样抛出大笔股份而不影响市场价格。各投资银行一直在尝试使用 AI、自动化和机器人技术来帮助降低成本，消除耗时的日常工作。

美国、德国和日本等国的企业正在竞相研制自主驾驶汽车，未来 AI 可能会取代人类司机驾驶汽车。但印度的最高交通监管部门官员表示，自主驾驶汽车在印度是不受欢迎的。道路运输、公路和海运部长 Nitin Gadkari 称，我们将不会允许自主驾驶汽车，不会允许任何技术取代人类工作。印度采用的方法与其它国家鼓励发展自主驾驶汽车的做法存在显著差异。过去几年，新的技术通常创造了更多的工作。以打车软件为例，它为印司机创造了大量工作，但打车软件提供商 Uber 设想引入自主驾驶汽车，让人类驾驶汽车变得过时。

中国制定了 AI 发展规划，希望在2030年成为人工智能领域的世界领导者，在技术上超越对手，打造规模近 1500 亿美元的本土产业。 国务院发布的这项政策阐述了中国政府最高层的意图：全球第二大经济体将投入大量资金，以确保企业、政府和军队跃升为人工智能技术的全球领先者。很多人都认为，人工智能有朝一日会成为计算机技术的基础。 从这个新规划来看，中国的人工智能雄心处在从安慰剂到反乌托邦的阶段。它要求为从农业、医药到制造业的一切行业提供支持。 但是，它也要求人工智能与中国的国土安全和监控工作保持一致。中国要把人工智能融入到制导导弹中，还要用来跟踪监控视频中的人员，审查互联网，甚至是预测犯罪。

华盛顿大学的计算机科学家使用 AI 软件利用现有的音频和视频创造出了美国前总统奥巴马逼真的假视频。研究人员称，这项工作（PDF）未来可用于为虚拟现实或增强现实生成人的数字模型。科学家此前已经证明他们可以根据互联网上收集的照片创造出任何人的数字分身，在最新研究选择奥巴马是因为在公共领域有大量奥巴马的高清视频可供分析。研究团队的神经网络分析了数百万帧的奥巴马视频，判断奥巴马在说话时其脸部元素是如何运动的，如嘴唇、牙齿，嘴唇和下巴周围的皱纹。神经网络根据海量的数据掌握了与不同声音相关联的嘴形。研究人员承认他们生成的视频和模型都还不够完美。

奥迪公司发布了 A8，第一款提供 3 级自动化的量产汽车。所谓 3 级自动化是指自动驾驶系统不需要人类司机监督。在车速低于时速 60 公里或交通堵塞的情况下，司机可以将驾驶相关的任务都交给 AI，自己看看电视做做其它事情。奥迪将这项功能称之为 AI Traffic Jam Pilot。这项功能引发了争议，福特、捷豹路虎等竞争对手认为这一方式不安全。它们表示，只有当车辆 “自主” 技术能在所有情形下驾驶车辆时，它们才会给自己的汽车加装该技术。奥迪表示，其系统依赖于即将生效的、允许驾驶员把手从方向盘上挪开的法律。“驾驶员不再需要一刻不停地监控汽车，” 奥迪表示，“他们可以把手从方向盘上长时间拿开，而且若国家法律允许，他们可以把精力放在车辆所支持的其他活动上，比如观看车载电视。”4 级自动化的汽车预计将会在 2020 年面世，5 级自动化表示汽车可以自主应付任何情况。

Google 今年早些时候开始向智能语音助手 Google Home 的用户提供免费的语音呼叫服务，用户可以向 Google Home 发出指令拨打电话。本月早些时候，这项功能无意中帮助解决了一起家庭暴力事件。Eduardo Barros 与他的女友发生了争吵，争吵升级到了身体暴力。Barros 挥舞着枪威胁要杀死女友，他问她"Did you call the sheriffs?" 一直在监听语音命令的 Google Home 将这句话当成命令拨打了 911，警察随后到达现场安全带出了受到威胁的女子及其女儿，这位女子受了些伤但没有严重到需要去医院，女儿则没有受到伤害。警方派出的 SWAT 小队与 Barros 进行了一个小时的对峙，最终逮捕和拘留了 Barros。警方称赞智能语音助手拯救了生命。

百度宣布其自驾车软件可供任何想下载的人使用，而且免费，此举旨在把用户吸引到百度的开源人工智能平台，并收集数据。百度新的 “阿波罗（Apollo）” 平台向任何公司（包括其竞争对手）免费提供自主驾驶软件，这些软件随后可被量身定制，开发他们自己的自主驾驶车辆。百度声称该软件 “开箱即用”。它在林肯 MKZ 混合动力车上可以立即使用，无需任何修改，在其他几种车型上仅需少量修改。百度创始人李彦宏搭乘一辆采用 “阿波罗” 自动驾驶软件的汽车抵达周三会议的会场。此举正受到北京交警部门的调查。在搜索广告营收受到医疗丑闻的打击后，百度正押注于人工智能成为其未来增长来源。该公司正努力成为人工智能的 Android，为所有来者提供一个开源平台。在此过程中，它把自己置身于用户的数据流中心；目前中国的高科技公司正在激烈争夺消费者数据。百度的人工智能框架 Paddle Paddle 正在与 Google 的 TensorFlow 和 Facebook 的 Caffe2 展开竞争。百度还将与开发者分享其主要来自数十亿日常搜索引擎和地图查询的数据。

百度举办了 AI 开发者大会，宣布组建 Apollo 自动驾驶汽车联盟。百度总裁兼首席运营官陆奇表示，Apollo 是自动驾驶的安卓，但又比安卓更加开放、能力更强。Apollo 将是自动驾驶行业的一个“里程碑”。陆奇称，Apollo 不仅是百度的，它更属于整个生态。合作伙伴都可以使用Apollo技术，同时也都有机会对 Apollo 生态做贡献。贡献得越多，获得更多。加入联盟的合作伙伴包括奇车、一汽、长安和长城汽车，此外还有供应商如博世、大陆汽车和 NVIDIA、微软云、中兴，以及创业公司和共享汽车公司。

沃尔沃的自主驾驶汽车在识别马路上的袋鼠时非常挣扎。这家瑞典汽车制造商的 2017 S90 和 XC90 型号汽车配备了大型动物探测系统去监视路上的鹿、驼鹿和驯鹿。但袋鼠的运动方式令它非常困惑。沃尔沃的澳大利亚技术经理称，袋鼠跳跃到空中时它看起来在比较远的地方，但它着陆时却看起来更近了。这一问题不会推迟沃尔沃的自主驾驶汽车在澳大利亚亮相。根据澳大利亚全国公路和机动车协会的数据，袋鼠卷入了该国八成的动物车祸。看起来人类在应付穿越公路的袋鼠时也很挣扎。

前 Google 高管现风险投资人李开复在纽约时报上发表文章称，AI 的真正威胁是贫富分化。他说，不同于工业革命和计算机革命，人工智能革命并不是让特定工作消失，并代之以其他工作。相反，它有可能造成工作岗位的大规模减少——其中大多是低薪岗位，但也会有一些高薪岗位。这种转变将为开发人工智能以及运用人工智能的企业带来大量利润。但将面临两种无法和谐共存的新情况：大量财富集中到极少数人手中，大批人员失业。他赞成提供一种有条件的普遍基本收入：也就是给有财务需求的人提供的福利，条件是他们要么显示出接受培训、以便让自己有受雇资格的努力，要么承诺做一定时长的志愿“爱心服务”。要给这些福利提供资金，势必要提高税率。无论如何，我们都必须开始考虑如何将日渐临近的、由人工智能加大的贫富差距最小化，不管是国内的，还是国与国之间的。

去年五月，一辆特斯拉 Model S 汽车与一辆大型拖挂车发生致命交通事故，40 岁的车主 Joshua Brown 不幸死亡。这是首例涉及到自主驾驶的致命车祸。根据美国车祸调查人员的报告，无论是车主还是自主驾驶系统都没有发现拖挂车。调查报告披露， Brown 的最后动作是将汽车巡航速度设定在 74mph，超过了 65mph 的车速限制，但又没有高到要交通警察赶过来开罚单。从车载系统获取的数据显示，Brown 的最后旅程持续了 37 分钟，期间他的手放在方向盘上的时间仅为 25 秒，他完全依靠自主驾驶系统开车。因为手长时间脱离方向盘，汽车发出了六次声音警告。当汽车撞上拖挂车时，安全气囊没有打开，当汽车之后撞到树安全气囊才打开，这个时候车主可能已经死亡了。在车祸发生之后，系统的刹车应用参数仍然设定为 not applied 状态，意味着自主驾驶系统没有尝试停车或立即刹车。这证实了特斯拉去年的声明：因为白色的强光照无论是驾驶员还是自主驾驶系统都没有注意到拖挂车的白色车身。