這是最好的AI時代。

它潛伏在我們周圍，為現(xiàn)代生活提供便利。語音識別、刷臉解鎖、私人助手、圖像美化、推薦排序、預測疾病、服裝設計、藝術創(chuàng)作、火星探索……AI已經(jīng)滲透到我們生活的每個角落。

還有一些你想象不到的AI應用，在世界的某個角落開始萌芽。

7月，美國宇航局（NASA）的前沿開發(fā)實驗室（FDL）宣布將利用AI預防小行星沖撞地球，從而拯救地球，保護人類。

NASA總是可以給自己掛上諸多使命感。這個隱秘的FDL，就背負著“尋找可能威脅地球安全的小行星，并嘗試去解決它”的偉大使命。這一次嘗試，主要是AI在發(fā)力。

FDL先召集了各行業(yè)學者一起探討，再用機器學習模擬行星軌道，將2D的數(shù)據(jù)研究可視化為3D的行星運轉(zhuǎn)圖像，從而判定它們的自旋速率和形狀，以及是否會危及地球。

如果預估到會撞擊地球怎么辦？

目前，NASA已經(jīng)批準了“雙小行星重定向試驗”（DART）技術，計劃在2020年發(fā)射高速航天器撞擊雙小行星“Didymos”，使其軌道發(fā)生偏轉(zhuǎn)。

厲不厲害。

到現(xiàn)在說起核電站，很多人還是聞聲色變。國際核能事件分級表（INES）將核電站事故對安全的影響分為7級，2011年的福島第一核電站事故就屬于特大級。

那么，AI可以幫我們維護核電站嗎？它可以做哪些工作呢？

近日，法國公用電力公司EDF打算用AI優(yōu)化核電站的預見性維護。“先從工廠的傳感器中識別設備中的零部件為何會失效，之后再預測何時會失效。”EDF的數(shù)字創(chuàng)新主管David Ferguson說。

更有趣的是，他們還打算借助AI實現(xiàn)實時條件監(jiān)測，為管理人員提供一些建議?；蛟S在未來，核電站可以實現(xiàn)自主運營。

這不是EDF首次提出“AI管理”的概念了。EDF一直在用AI構建核電站的“數(shù)字副本”，比如包含數(shù)字指令手冊的數(shù)字連接物理組件。同時，EDF也一直在測試AI性能，用它識別和處理測量數(shù)據(jù)。

可控的人工智能應用范圍越來越大了。

機器也懂“讀心術”了。

近日，卡耐基梅隆大學（CMU）的研究人員開發(fā)了一個身體動作追蹤系統(tǒng)，并命名為OpenPose。

在這項運動分析中，計算機將對人類進行實時的姿態(tài)檢測，并追蹤任務的動作變化。計算機需要捕捉人類的手臂、腿部甚至一個微小的點頭動作。

讓機器人通過非語言交流的細微差別理解周圍人的狀態(tài)，可以讓機器人在社會空間中更好地服務人類。

這項技術幫助機器人判斷面前的人類在做什么、心情如何以及是否愿意被打擾；可以輔助無人車檢測路邊的行人，通過姿勢判斷他們是想要過馬路，還是只想站在路邊等公交；還能為自閉癥、閱讀障礙和抑郁癥等條件行為的診斷和康復提供新方法。

現(xiàn)實應用場景曾對這項技術提出了較大挑戰(zhàn)。在社交場合中，檢測數(shù)量龐大，并且人與人之間經(jīng)常存在肢體接觸。因此在一開始的嘗試中，實時追蹤和檢測多人的效果并不好。

針對這種情況，研究人員采用了“從零到整”的研究方法。首先，將捕捉到的所有身體部位置于同一場景中——手臂、腿部、臉部——然后，再將這些身體“零件”拼裝起來。

研究人員已經(jīng)公布了這項進展的代碼，雖然技術才誕生一個多月，但已經(jīng)有20多家企業(yè)表示對此感興趣。其中，還包含一些無人車公司。

首先來科普下，大麻也分種類。

新聞報道中經(jīng)常出現(xiàn)的“XXX吸大麻入獄”事件里的大麻一般是指娛樂用大麻，主要有效化學成分為四氫大麻酚（THC），吸食過多可能會產(chǎn)生幻覺依賴性。咱今天不談那個。

藥用大麻是指用草藥形式制成的大麻，含THC較少，相反像大麻二酚（CBD）等藥用性較強的大麻素成分較多，可以用于鎮(zhèn)痛和控制癲癇、癌癥等疾病。在美國等國家，藥用大麻不屬于違禁品，可以根據(jù)醫(yī)生建議治療疾病。目前，包含醫(yī)用大麻的藥物已經(jīng)多達30000種。

PotBot是一種醫(yī)療大麻推薦引擎，它通過人工智能與藥用大麻有關的醫(yī)學文獻，找到與大麻素、大麻活性化合物等有關的研究。之后，它用獨特的算法找到治療37種病癥（比如失眠、哮喘和癌癥等）最適合的大麻植株，并給病人提供個性化的建議。

PotBot是由David Goldstein和Baruch Goldstein父子共同創(chuàng)建。目前，在國外可以通過iOS或安卓應用市場下載PotBot的APP。

誰都不知道社交平臺知道你多少秘密。

每年都有幾十億的網(wǎng)友在各種社交平臺上發(fā)布帖子、動態(tài)和心情，社交平臺無疑掌握著用戶行為的大數(shù)據(jù)。這打開了一個前所未有的機會，即利用人工智能從大眾傳播中搜集信息。

這不僅聽著有趣，還非常有用。

心理學家MarTIn Seligman任職于賓夕法尼亞大學的心理健康中心，他和20多位心理學家、醫(yī)生和計算機專家使用機器學習和自然語言處理來篩選數(shù)據(jù)，以衡量公眾的心理和身體健康。

Seligman團隊搜集了Facebook的資料中認為自己抑郁的將近3萬個用戶。

通過機器學習算法，他們發(fā)現(xiàn)在資料中自我描述與抑郁程度有直接關聯(lián)。有了這些研究，他們可以根據(jù)描述判斷其他用戶是否有抑郁傾向。

社交媒體的大數(shù)據(jù)不僅可以用來感知大眾的情緒，還能用來預測用戶性格、收入和政治意識形態(tài)。據(jù)Twitter推斷，該團隊甚至根據(jù)幸福感、抑郁程度和信任度等五個性格特質(zhì)，創(chuàng)建了一個美國各州的心理形態(tài)地圖。

社交網(wǎng)絡，可能比對象更了解你。

在“分子廚房”里創(chuàng)造新物質(zhì)

有機化學是個逆向推理工作。像主廚一樣，先看到一份成品菜，再來研究如何制作。

化學家們也一樣。他們先要考慮期望合成物質(zhì)的最終結構，再想如何才能將它組裝好。

目前，德國明斯特大學的研究生Marwin Segler和小伙伴們正嘗試用AI簡化分子合成的過程——讓AI學會從數(shù)百個積木般的零件庫中挑選原子等，并依據(jù)數(shù)千個合成規(guī)則進行連接它們。

但是，將這些復雜的規(guī)則編寫成二進制的代碼談何容易，因此Segler團隊設計出一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡程序，它能通過數(shù)百萬個例子學習化學反應如何進行，而不是在化學反應的硬性規(guī)則下編程。

“你給它提供的數(shù)據(jù)越多，它就越好，”Segler說。隨著時間的推移，神經(jīng)網(wǎng)絡能學會預測合成中的最佳反應步驟，給出自己的線路，讓分子從頭開始合成。

Segler團隊用合成40個不同分子對程序進行測試，并與傳統(tǒng)的分子設計程序進行比較，結果證明AI比傳統(tǒng)方法快了95%。

Segler希望用這種方法改進藥品的生產(chǎn)流程，他也將到一家倫敦制藥廠進行下一步研究和探索。

人類創(chuàng)造AI，AI改變世界。

自閉癥一直是個棘手挑戰(zhàn)。

難就難在，致病的幾十種基因的變體只能解釋20%的病例，而其他可能的變異，可能與25000個其他基因有關。

目前，普林斯頓大學計算生物學家Olga Troyanskaya聯(lián)手紐約西蒙斯基金會考慮用AI分析人類基因。

Troyanskaya結合了數(shù)百個數(shù)據(jù)集，包括基因在特定細胞中的活躍度，蛋白質(zhì)相互作用的機理，以及轉(zhuǎn)錄因子結合位點和其他關鍵基因組特征的位置。

之后，她們用機器學習創(chuàng)建了基因相互作用圖譜，并比較已知自閉癥風險基因與成千上百個未知基因，尋找兩者相似之處。

他們在《自然神經(jīng)科學》期刊上發(fā)表論文成果，證明另外25000個基因與自閉癥有關。

為了訓練這個深度學習系統(tǒng)，Troyanskaya的研究生Jian Zhou編寫了《DNA元素百科》和《表觀基因組學》，這兩個項目匯編了數(shù)以萬計非編碼DNA的位點如何影響鄰近基因。

探尋人類基因組的秘密，并指導對已知疾病的研究，AI正在慢慢推動醫(yī)學突破。

自從將AI應用到性愛機器人的那天起，它就賺足了公眾的眼球。世界上的首款性愛機器人當屬RealDoll的Harmony，她能聊天會移動。

在這場性愛機器人革命中，人工智能被賦予了嶄新的任務，讓機器人試圖變得有思維、“通人性”，甚至有感覺。目前，用戶已經(jīng)可以通過手機設置Harmony的性格，調(diào)成自己喜愛的那一類型。

甚至還有專門定制的兒童性機器人從日本出口，并且在美國不受法律制約（但被加拿大海關扣下了）。

英國謝菲爾德大學的Noel Sharkey教授認為，性愛機器人將助長強暴和戀童癖等罪惡行為的發(fā)生。

據(jù)Sharkey教授介紹，機器人被預先編程為抵制性行為，實際上是模擬強奸受害者。

Sharkey認為，性愛機器人可以盡最大可能滿足人類性幻想，逐漸讓人類對強暴和戀童行為失去罪惡感，助長犯罪行為的發(fā)生。

“所有這些非常人性化的機器人看起來都像是怪異的精神殺手。”Sharkey說。