今日芯声 | “人家明明十八岁” AI：“呸”

1. Sci Rep：科学家或能利用人工智能技术来评估人类的生物年龄

近日，一项刊登在国际杂志Scientific Reports上的研究报告中，来自莫斯科物理技术学院等机构的研究人员通过表示：

从可穿戴设备上获得的体力活动数据或能用来产生指示机体老化和虚弱的数字生物标志物，这一突破性的论证或许揭示了新兴市场的潜力，即将传感器同人工智能技术（AI）相结合来持续监测人群的健康风险，并向医疗保健提供者及时反馈相关的信息或数据。

许多生理学参数都与机体年龄密切相关，而指示年龄的多种生物标志物，比如DNA甲基化、加音标和或循环血液因素的水平都能被用来建立准确的机体生物钟来获得个体的生理年龄及衰老的估计率。

然而除了进行学术研究之外，进行大规模的生化和基因组特性分析对于实际应用而言，从逻辑上来讲都是非常困难且昂贵的。

研究人员基于一项2003-2006年美国国家健康和营养学的调查，对参与者的体力活动记录和临床数据进行分析。

随后他们训练这种特殊的神经网络来预测个体的生物学年龄，以及根据参与者为期一周的活动水平来预测其死亡风险。这种最先进的卷积神经网络(convolution neural network，CNN)能够用来揭开具有生物学意义的相关运动模式，同时还能建立一般健康和寿命记录之间的关系。

研究者表示，AI能够用来进一步完善风险模型，如今研究人员已经开发出了一种新型的iPhone应用—Gero Lifespan，其能在内置智能加速器的帮助下帮助评估用户的寿命。

2. 说到AI就想到音箱、想到手机，你以为AI医疗真的是吃素的？

在AI热潮下，催生了一大批以AI为噱头的音箱、手机。即便是科技巨头苹果打造的HomePod智能音箱，拥有超一流的音质也无法掩盖其产品智商在同类产品对比中垫底的缺陷。人们在体验这些设备的语音交互功能时，往往得出“智障”的评价，却又乐此不疲。

最近，利用AI技术的医疗设备更是首次在美国获得了FDA的通过。但这条重磅消息却被掩盖在了调戏智障音箱的笑声中。

为什么FDA认证如此重要？是因为这是美国卫生监管机构食品药品监督管理局（FDA）首次批准人工智能医疗设备通过检验。

获准通过的设备IDx-DR主要用于检测糖尿病视网膜病变。步骤可以说极为简单，通过内置摄像头拍摄眼部照片，并使用算法进行评估，导出针对性建议：咨询或复查。在临床实验中，IDx-DR对于轻度以上的糖尿病视网膜病变判识准确率达到87.4%，对轻度及以下的糖尿病视网膜病变判识率达到89.5%。

获得FDA认证如此重要，是因为FDA本身是美国食品、药品管理最高执法机关。美国要求医疗器械只有在经过FDA检验证明安全后，才可在市场上销售。IDx-DR获得FDA认证，也即意味着美国市场对其敞开了大门。

当前，众多公司纷纷布局AI医疗领域：辅助诊断、影像识别、医疗机器人、智能药物研发、健康管理、医院管理、疾病风险预测、辅助医学研究平台等均成为了布局点。其中，医学影像识别又属重中之重，而这与图像识别/机器视觉也息息相关。

3. 百度与海尔结盟 人工智能抢占智慧家庭制高点

近日，在2018海尔智慧家庭战略发布暨成果分享会上，百度与海尔结成同盟，双方将依托百度领先的ABC（AI人工智能，Big Data大数据，Cloud Computing云计算）＋IoT技术，基于海尔在智慧家庭领域的创新优势，共同推动百度云天工和海尔U＋等在技术和产品上深度合作，探索智慧家庭新商业模式，抢占智慧家庭制高点。

双方的合作内容主要为，百度云天工物联网平台将与海尔U＋平台在家居设备的“连接”、“理解”与“唤醒”三个层面展开全方位合作。

海尔U＋平台与百度云天工平台将在设备连接、数据存储与设备管理服务等方面进行深度融合，并在设备联通的基础上，整合双方的技术与资源，全面提升海尔用户和网器数据的挖掘能力。

百度集团总裁兼首席运营官陆奇表示：“AI与IoT的结合在改变消费领域体验方面有巨大机会，智能家居已经展现出良好的开端。百度与海尔的合作，不仅将给用户带来更好的智慧生活体验，也必然将快速推进工业制造业发展，建立良好且可持续的人工智能产业与生态。”

4. 谷歌用AI从嘈杂环境中提取独立音轨：或存在隐私担忧

近日，谷歌研究人员开发了一种深度学习系统，可以帮助电脑在嘈杂环境中更好地识别和区分一个人的声音。

本周在谷歌研究博客中发布的文章显示，该公司的一个内部团队试图让人工智能（AI）像人类的大脑一样，可以主动关注一个声源，同时过滤其他声源——就像你在聚会上跟朋友对话时的做法。

谷歌的方法使用了一个视听模型，使之可以集中精力区分一段视频中的声音。该公司还发布了多段YouTube视频，演示这项技术的实际效果。

谷歌表示，这项技术可以适用于单音轨视频，而且可以通过算法分离出视频中不同人的音频内容，也可以让用户手动选取视频中的人脸，专门收听此人的声音。视觉元素是关键。因为这项技术会关注一个人的嘴唇运动，从而更好地判断某个时点应该关注哪段声音，并为一段较长的视频创造更精确的独立音轨。

谷歌研究人员通过收集10万段YouTube“演讲视频”开发了这个模型，总共提取了大约2000小时的内容，然后将这些音轨混合后，添加上人工背景噪音。

不过，这个模型需要配合视频才能更好地发挥作用，所以可能更适合亚马逊Echo Show。谷歌今年早些时候面向Echo Show这样的智能显示器开放了谷歌助手，但该公司本身尚未推出这样的产品。

但这项技术可能也会引发隐私担忧。虽然该技术的实际效果远没有视频演示得那么好，但经过一些细微调整，的确有可能成为强大的监听和监视工具。

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素材来源：雷锋网、量子位、网易智能等

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