一、本周分享干货 

1、《人工智能的缺憾》

• 人工智能研究非常工程化

• 没有理论的学科会造成很多问题，可以参看我之前的博文《没有理论的学科会怎么样》。针对人工智能这一领域，第一个负面结果是会造成边际效益递减。也就是随着数据规模的增大，网络复杂度的增大，获得的进步越来越少。还是拿图像识别为例，AlexNet的错误率是16.4%，而参数增加了4000倍的VGG网络错误率是7.3%，基本错误减半。换过来说，是35K个参数可以识别83.6%的图片，多出几千倍的参数只多识别了9.1%的图片，效能加起来只有接近九分之一。这也是为什么每当人工智能进入一个新的领域时，往往可以产生激动人心的初步结果（因为数据要求低），但对表现的改善却是趋于更慢的。这对于一些要求苛刻的领域这其实是致命的，比如对于自动驾驶，

2、《To B时代的下一个蓝海：机器代替人》

• 更大的蓝海是服务类机器人。目前工业行业的机器代替人已经发生了，下一个就是服务业。因为服务业的成本不断提升，而且服务行业对智能和柔性的需求更加明确。我们投了擎朗机器人给海底捞传菜，但是即使是海底捞，也没有任何两家海底捞的环境、平面摆设是完全一样的。所以服务行业需要机器人、AI更加聪明。

• 现在，一个机器人在国内成本大约相当于0.5个人力成本，在美国则是美国人力成本的五分之一了，便宜太多。因此，服务行业的机器换人，未来一定都是全球化的公司。

3、《回归百度的大牛贾磊，端出一盘AI语音技术硬菜》

• 百度提出的基于复数卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的语音增强和声学建模一体化端到端建模技术，抛弃了数字信号处理学科和语音识别学科的各种先验假设，消除学科间壁垒，直接端到端进行一体化建模。相较于传统基于数字信号处理的麦克阵列算法，错误率降低超过30%。并指出，采用类似思路方法的谷歌相对错误率降低仅为16%。目前该方法已经被集成到百度最新发布的百度鸿鹄芯片中。

4、《2019中国人工智能企业知识产权竞争力百强榜》

5、《从火热到理性，2019年AI芯片行业发展的怎么样了？【附PPT下载】》

6、《人大：和清、北做不一样的 AI》

7、《国内人脸识别第一案，我们来谈谈国外法规和隐私保护技术》

8、《“机器人迟钝一点，会更有人情味”，迪士尼提出新型人机交互系统》

9、《全球语种谱系图，看看机器翻译需要跨越的大山》

10、《你以为你在创业，其实你只是在为社会打工》

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作者：黄钊hanniman，图灵机器人-人才战略官，前腾讯产品经理，6年AI实战经验，9年互联网背景，微信公众号/知乎/在行ID“hanniman”，饭团“AI产品经理大本营”，分享人工智能相关原创干货，200页PPT《人工智能产品经理的新起点》被业内广泛好评，下载量1万+。