DigiMaxiCDO资讯团队志愿者 范西西、李夏萍
3月8日 谷歌正在为安卓系统打造智能新功能；
3月8日 零售业已进入第三阶段，大数据助力实现更多价格歧视；
3月9日 Google收购Kaggle！拿下最大机器学习及数据竞赛平台；
3月9日 最昂贵的创业：人工智能抢人大战。
3月5日
人工智能不是万能灵药？
Facebook削减AI投资
然而自Facebook开放Messenger bot以来，银行和航空公司等企业积极开发虚拟软件助手与用户互动。截至去年9月，开发者已开发出了3万个聊天机器人。但与谷歌在过去几年所遭遇的“低质量应用”问题一样，Facebook的这一生态系统也迅速遭遇同样的问题，充斥着低质量的聊天机器人。“粗制滥造”的机器人可能惹恼用户，损害公司形象。例如，微软去年3月在Twitter上发布了聊天机器人Tay。当天，Tay就开始发表有关种族和性别歧视的评论，迫使微软让Tay下线，并公开道歉。虽然出师不利，但短期内Facebook可能还不会停止投资聊天机器人。在下个月的F8开发者大会上，预计Facebook会公布新的人工智能计划。这其中可能会包括提高其Messenger机器人的质量，而不是数量。此外，Facebook还可能将聊天机器人引入到Messenger其他更多功能中。
3月8日
谷歌正在为安卓系统打造智能新功能
3月8号消息，谷歌正在为其Android移动操作系统开发新的辅助功能，名为“更少复制”的功能，旨在简化跨程序文本复制和粘贴的步骤。比如你正在用消息app与友人商讨晚饭聚餐地点，你在另一个点评app上发现了一个不错的店，当你且换回聊天界面，输入“地址是……”等内容时，输入法会识别你的输入，并自动给出刚才那个店的地址。如此一来避免了不方便的复制粘贴。
3月8日
零售业已进入第三阶段
大数据助力实现更多价格歧视
在美国零售业行业的发展历程中，价格歧视一直是压榨消费者剩余的法宝。如今购物者正在进入美国零售业的第三阶段，一个与18和19世纪更加相似的时代，一个在大数据助力下重新回归价格和产品歧视策略的阶段。
今天，在零售的第三阶段，小贩时代的常规分析和价格歧视回归，并在数据分析的帮助下扩大这种歧视。早期的发明，特别是条形码，导致了第三阶段从90年代互联网的商业化开始。 新时代商人的教条是：区分个人购物者是最大化利润的最佳方式。 因此，零售要求是尽可能地了解购物者及他们的购物习惯，而这使得商人可以在适当的时刻向他们显示具有正确消息的正确商品。 商家可以通过智能手机为同一产品提供不同的价格，不仅在线上，还可以在店里。从另一个角度来讲，一些零售商可能会以非法手段来出售或交易他们编制的关于客户的信息;有些商家甚至根据数据为购物者分配“吸引力”分数。在不久的将来，公司利用顾客的相关信息获利这一事件可能会引起新闻机构的关注，同时这一事件还会促使广告商们允许客户免费使用某些付费电视节目，但仅限他们自己使用。
目前，大部分购物者对这些数据被使用的方式一无所知，零售业得到的监管远远不够。
3月8日
Google收购Kaggle！
拿下最大机器学习及数据竞赛平台
现在平台上大约有100万名数据科学家，基本上可以说是举办数据科学和机器学习竞赛的不二之选。月初，Google在这个平台Kaggle上举办的YouTube视频分类比赛《Google Cloud & YouTube-8M Video Understanding Challenge》仍然在进行，总奖金额10万美元，有235支队伍参与。这个比赛的目标，是更好的用算法对视频进行等级分类。所用的数据集，就是YouTube发布的700多万部YouTube视频，平均每个视频已经打上3.4个标签。
目前在Kaggle上奖金最高的比赛是《Data Science Bowl 2017》，总奖金额100万美元，目前有1377支队伍参与角逐。今年的主题是如何通过大数据和人工智能的方式，可以更早的对美国肺癌患者进行确诊以及展开干预。比赛的数据集，是美国国家癌症研究所提供的数千组高分辨率肺部扫描数据。其实这是Kaggle的一个入门挑战，适用于新手或者刚入门的数据科学家。
Google这次收购看中的可能是Kaggle的用户群体而非技术。这次收购，可以说是买下了最大、最活跃的数据科学家社区，Google能够借此提升这个人群的关注度。通过TensorFlow等开源项目，Google在做的也是这样的事情。Google会在收购后维持Kaggle平台的运营，保持原有品牌。和其他竞赛平台一样，Kaggle上也有求职公告板，不知道Google对这一部分打算如何处置。
3月9日
最昂贵的创业：人工智能抢人大战
二是有钱也挖不到人。AI技术人才存在巨大的供给不足。一层原因在于，高校的培养与市场需求就存在断层。国内院校通常到了研究生阶段，才会开设人工智能、算法相关的课程。这意味着每年对口人才的产出量十分有限。每年，一所学校人工智能、数据算法相关专业的硕士毕业生约20-30位，博士大概10位。而且可供挑选的盘子并不大。在Roger看来，算上清华、北大、上海交大、哈工大、中科院等院校和研究所在内，真正能提供人工智能优质毕业生的不到20家。
三是被迫去硅谷，海外挖人。 国内人才昂贵，数量又极度稀缺，一些完成了B轮融资、估值在几亿美元以上的创业公司干脆决定直接去海外挖人。国内AI初创公司的CEO基本上一年有三分之一的时间在硅谷转悠，通过各种人脉、校友推荐寻找候选人。今年两会，百度创始人李彦宏、腾讯创始人马化腾和科大讯飞董事长刘庆峰，不约而同地递交提案，呼吁增加引入海外人才的便利性。
巨大的人才需求，催生了短期培训的生意。2011年移动互联网创业兴起时，市场对于IOS开发工程师的饥渴程度，与如今的人工智能技术人员没什么两样。移动动互联网最火热时，市场上冒出大量培训公司，宣称专科毕业生接受一两个月的培训课程后，毕业就可以拿到过万月薪。在当年，这样的许诺甚至有不少成真的案例。
如今，同样的事情正在人工智能行业重演。2015年成立的“七月在线”，如今已经有超过两万名付费学员。学员一半是在校研究生，另一半是BAT、美团、京东、华为及小型创业公司的职员。“大型互联网公司可能有几万人都对机器学习感兴趣，但是最多几百个在数据相关部门的真的能够掌握通透。”虽然七月提供的是基础教学，而不是针对高手，但人才正在往AI领域流动。
根据AI招聘服务商TalentSeer创始人Alex判断，是极端不平衡的高价时代至多维持三年。三年间更多AI人才会被培养出来，投资过热会被矫正，甚至不少AI公司可能会在三年后（A轮或者B轮后）消亡，随之一部分有经验的优质人才再度回流到市场中。
