云栖科技评论第99期：给黑洞拍张照，总共分几步？ Apr 16th 2019, 00:00, by 人民网
云栖科技评论第99期--传媒--人民网 99
卷首语
给黑洞拍张照，总共分几步？ 编辑制作：人民网研究院 内容提供：阿里云研究中心
1、波士顿动力两足轮式机器人又升级 【新闻摘要】 据TechCrunch报道，波士顿动力公司（Boston Dynamics）发布了新视频，展示其升级版的两足轮式机器人Handle在仓库里搬箱子的场景，其表现甚至胜过人类。"重新构想"的Handle与之前的版本有些明显的不同。它看起来体型更大，更引人注目的是，它的双臂已经被巨大的头顶吸盘钳所取代。Handle的托举重量被限制在15公斤内，不过视频中的箱子重约6公斤。尽管如此，视频中机器人的灵巧度、可达性和平衡性都给人留下了深刻的印象。（阅读报道） 【小云评论】 鲜为人知的是，波士顿动力虽然创造了全球领先的机器人，但却从未使用过人工智能技术，仅依靠精准的机械设计和先进的控制算法，波士顿动力便做到了连人工智能机器人都无法达到的高度。但波士顿动力的成功并不意味着人工智能非必要，它的成功意味着不能将未来机器人产业的所有发展期待都寄托在人工智能技术上，机械设计和（机器人）控制算法是机器人产业的基础，借助人工智能实现更进一步的机器人能力升级的过程中，基础仍然至关重要。
2、ACM宣布深度学习三巨头共同获得图灵奖 【新闻摘要】 ACM（国际计算机学会）宣布，有"深度学习三巨头"之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，这是图灵奖自1966年建立以来少有的同时颁奖给三位获奖者。ACM同时宣布，将于2019年6月15日在旧金山举行年度颁奖晚宴，届时正式给获奖者颁奖，奖金100万美元。根据ACM官网上的信息显示，ACM决定将2018年ACM A.M.图灵奖授予三位深度学习之父以表彰他们给人工智能带来的重大突破，这些突破使深度神经网络成为计算的关键组成部分。（阅读报道） 【小云评论】 据媒体报道，此次获奖的三人既有各自独立的研究，又有相互间的合作，他们为人工智能领域的发展确立了概念基础，通过实验发现了许多惊人的成果，并为证明深度神经网络的实际优势做出了贡献。近年来，深度学习方法在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人等应用领域取得了惊人的突破。三位获奖人是当前人工智能研究主要分支人工神经网络的主要创立者，他们一直在这一领域持续进行深度研究，尽管他们的努力也曾遭到怀疑，但他们的想法最终点燃了人工智能社区对神经网络的兴趣，带来了重大技术进步。需要注意的是：1、人工神经网络只是实现机器学习任务的一种方法；2、机器学习只是实现人工智能的一种方法，人工智能研究还有专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等不同分支。
3、华裔黑客发现特斯拉Model3系统漏洞 【新闻摘要】 据美国《世界日报》报道，由华裔黑客Richard Zhu和Amat Cama组成的名为"Flouroacetate"的黑客团队日前在世界黑客大赛Pwn2Own中找到特斯拉Model3系统漏洞。在比赛中，该黑客团队在特斯拉Model 3的网络浏览器中找到一个JIT (just-in-time)漏洞，因此得以进入Model 3汽车系统，在汽车的仪表板显示屏上留了一个信息，以示"到此一游"。这个漏洞同时为该团队赢得了3.5万美元奖金和一部同款车。特斯拉方面对该黑客团队找到漏洞表示感谢，并表示会更新软件以弥补漏洞。（阅读报道） 【小云评论】 不止是特斯拉Model 3，"Flouroacetate"还在苹果公司的Safari浏览器和微软Windows系统中找到了新的漏洞。在"Flouroacetate"赢取丰厚奖金的背后，我们看到了如今数字经济时代的隐忧：随着数字化手段在社会生活、经济活动中不断渗透，相关的漏洞及安全威胁也在与日俱增，如果以封闭的心态对待安全问题，必然会产生严重的后果，Pwn2Own大赛这样公开性质的安全挑战活动，未来将在安全问题防范领域产生巨大的积极作用。
4、人类历史首张黑洞照片诞生 更多>> 【新闻摘要】 4月10日，人类历史上首张黑洞照片终于问世：由来自全球30多个研究所超过200名科学家们通力合作的"事件视界望远镜"（EHT）这一重大国际合作计划成功"冲洗"出首张黑洞照片，这张照片所"拍摄"的黑洞是位于射电星系M87的中心黑洞M87。EHT计划耗时两年，观测期间，每一个射电望远镜都收集并记录来自于目标黑洞附近的射电波信号，这些数据被集成用于获得事件视界的图像。值得一提的是，女科学家凯蒂·布曼（Katie Bouman）提出的补丁优先化连续高分辨率图像再现算法让各大望远镜收集到的数据可以"拼"到一起，这才有了这张弥足珍贵的黑洞照片。（阅读报道） 【小云评论】 "拍摄"时间长达两年，"冲洗"也同步进行了两年：射电望远镜不能直接"看到"黑洞，但它们将收集大量关于黑洞的数据信息，用数据向科学家们描述出黑洞的样子。在观测结束之后，各个站点收集的数据被汇集到两个数据中心，在那里超级计算机通过回放硬盘记录的数据，在补偿无线电波抵达不同望远镜的时间差后将所有数据集成并进行校准分析，从而产生一个关于黑洞高分辨率影像。这一过程中有两个关键：1、通过原子钟的准确时间相连， 各地的研究团队们通过收集上万千兆字节的数据来定位光线，从而精准确认拍摄的图片的边界；2、开发一种既可以找到最合理图像，又能使图像符合望远镜所测量信息的算法，也即"补丁优先化连续高分辨率图像再现算法"。基于这两个"金刚钻"，EHT计划的科学家们利用"地球尺寸的拼图游戏+原子钟的时间相连" 成就了这次"甜甜圈"的世纪观测。这同时也是一次"平台协作+算法加持+算力支撑"的典型示范。
5、美国政府要求NASA 5年内重返月球 【新闻摘要】 美国副总统彭斯日前表示，为了在未来五年内让美国宇航员重返月球，美国政府将考虑所有可能的发射方案，而不会承诺"任何一家承包商"。彭斯的话将矛头直指SLS火箭目前的承包商波音公司。据国外媒体报道，彭斯表示他并不关心重返月球计划是选择NASA目前建造的从航天飞机演变而来的运载火箭（Space Launch System，简称SLS），还是使用来自私人太空公司的火箭来完成发射任务。但实际上，由于NASA的航天发射系统火箭的研发进度落后于预定计划且超出了预算，这项计划的时间表被按时执行的可能性很小。（阅读报道） 【小云评论】 彭斯的这一表态对SpaceX来说是极大的利好，SpaceX正在开发一种名为"星际飞船"的新航天器，以及一种名为"超重型"的新火箭助推器，可将人类送上火星。既然可以登陆火星，用来实现重返月球计划同样可行。但彭斯的表态中值得关注的不仅如此，利用商用火箭实现对美国具有重要意义的重返月球计划，意味着SpaceX等商业公司在未来商业太空探索中已经成为一种"标配"或者称之为"默认选项"，这对中国商业太空探索事业的发展吹响了加速的号角。
6、苹果付费新闻上线首日即短暂宕机 更多>> 【新闻摘要】 据CNBC报道，就在苹果公司举行新品发布会、宣布推出四大新服务的第二天，刚刚上线的苹果付费新闻服务Apple News+就出现了问题，陷入无法访问状态。不过，苹果很快解决了这个问题，恢复了Apple News+的功能。媒体报道称，美国科技媒体CNBC记者在iPad上打开了Apple News+应用，试图阅读几篇文章，却发现这款应用在三分钟内崩溃了大约三次。此外，这款应用加载内容很慢，在浏览应用程序或滚动内容时似乎会崩溃。不过，它在iPhone上运行更可靠。（阅读报道） 【小云评论】 Apple News+出现短暂的服务宕机并不意外，许多新产品刚刚上市时都会受到消费者的热捧，从而出现"捧杀"的情况：因为同时涌入的服务请求量级过大，超过了原本的服务承载能力，便会造成服务宕机等问题，这与"双十一"所遇到的情况完全相通。类似的情况并不鲜见，去年7月，就在亚马逊为期36小时的会员日促销活动拉开帷幕之际，亚马逊遭遇罕见的宕机故障，有意在会员日购物的消费者被通知，网站和应用因流量过大而宕机。也正因如此，将服务架设在一个可以弹性扩展、按需付费的云服务平台上，实现对高峰值情况的充分应对，对许多行业都有非常重要的价值。
7、亚马逊被曝有数千员工在全球监听用户与Alexa对话 【新闻摘要】 据彭博社报道，多名知情人士透露，亚马逊在全球雇佣有数千名员工，以帮助改进为其Echo智能音箱提供支持的数字助手Alexa。这些研究人员被曝可在Echo主人家里和办公室里监听他们的对话，并进行录音。这些录音材料被转录、注释，然后反馈到软件中，这是为了消除Alexa对人类语言理解的空白，帮助它更好地响应命令。知情人士说，这个团队由承包商和全职亚马逊员工组成，他们在波士顿、哥斯达黎加、印度和罗马尼亚等地工作。这些人每天工作9个小时，每个人每班要分析多达1000个音频片段。这项工作大多很枯燥，但他们偶尔会听到Echo主人无意中泄漏的隐私。（阅读报道） 【小云评论】 就像深度学习中的智能视觉学习需要"标签工厂"的大量人力去对原始物料进行标记一样，亚马逊改进Alexa也需要人类在初期"向其传授知识和经验"，但与前者不同，亚马逊的"监听"团队所听到的是涉及用户隐私的数据，这不仅可能会无意中泄露用户个人隐私，更有可能会被居心叵测者利用，即使亚马逊表示有相应的程序可以处理，但仍然非常令人不安。当然，在Alexa的隐私设置中，该公司允许用户在开发新功能时禁用语音记录功能，这意味着用户未来要对此类的设置多加小心。
8、微软实现全自动DNA信息存储 【新闻摘要】 微软公司近日宣布，已经在概念验证测试中实现了全自动DNA信息存储，这意味着微软在利用 DNA 来取代数据中心的路途上，向前迈进了一步。微软同时表示，虽然该技术仍有改善的空间，但希望能借此证明 DNA 存储技术的进展。微软提到，"DNA可以将目前存储在仓库大小的数据中心的所有信息，存入大约几个游戏骰子大小的空间中。"但是，如何检索这些数据是一个依赖人工的耗时过程。这次实验中，"hello "转译成 DNA 并成功进行读取共花了 21 个小时。（阅读报道） 【小云评论】 正如文中所说，假如合成 DNA 作为存储手段能够实现的话，那么合成DNA的成本（本质上是定制DNA链）和提取信息的测序过程成本都需要降下来，因此这些过程自动化，对降低合成 DNA 存储信息的成本极为重要。近年来在电磁、光存储介质之外，业内不少公司已开始探索生物质硬盘，比如这次微软所使用的 DNA（脱氧核糖核酸）。此前，微软研究院透露，一个立方毫米的 DNA 能够存储一个 exabyte（十亿字节，也就是 0.9 GB）的数据，更重要的是，DNA 上面的信息能够保存一千到一万年。
9、英特尔、Mobileye宣布AI与量子计算连接领域新突破 【新闻摘要】 英特尔与Mobileye的研究团队日前在《Physical Review Letters 》期刊上发表了名为《深度学习架构中的量子纠缠》的文章，该文章的研究工作证明了深度学习可以解决一些问题，并由此提出了一个有前途的量子计算发展方向。文章中写道，CNNs 和 RNNs 中的深度学习架构可以高效地模拟高度纠缠的量子系统，而且CNNs 和 RNNs 比传统的机器学习方法更好。研究团队认为，该项研究量化了深度学习的强大功能，能够以高纠缠波函数进行表示，并且理论上推动了深度学习架构在多体物理研究领域里的运用。（阅读报道） 【小云评论】 虽然论文写得比较深奥，但总结起来我们能得到三点关键信息：1、深度卷积网络比传统神经网络方法更具显著优势；2、这种优势在模拟量子计算方面更加明显，比如重叠的卷积网络可以支持任何尺寸为 100×100 的二维系统的纠缠，而这种纠缠是传统方法无法实现的；3、量子多体物理和最先进的机器学习方法之间的距离得到了进一步的缩短，量子计算和深度学习未来会有更加深入的联系和结合。
10、全球400万枚比特币下落不明 【新闻摘要】 今年 2 月，加拿大最大加密货币交易平台之一 QuadrigaCX，因创始人科顿（Gerald Cotton）在印度骤逝，交易所冷钱包私钥不知所踪，高达 1.5 亿美元的客戶资产被锁死，震惊了整个加密货币世界。事后经多方努力，技术人员终于成功进入 QuadrigaCX 的 6 个冷钱包，但却发现里头空空如也，外界甚至怀疑科顿可能是诈死。由多名专业区块链研究人员组成的CHURP 研究团队近日提出了一个针对区块链系统设计的抗流失动态秘密分享解决方案，希望打造一个真正去中心化、同时有效率的秘密分享解决方案。（阅读报道） 【小云评论】 此次事件背后的核心，实际上是"数字货币储存高度中心化，违背区块链去中心化精神"，数字货币高度集中化的现象，不仅违背了区块链去中心化的核心精神，且实际上也并没有解决私钥保管的问题。高度仰赖中心化平台又带来更多的骇客盗窃、坚守自盗、平台倒闭等事件。这正是CHURP 研究团队研究的意义：通过暂时性的"稀释"（dilute）加密信息，而后再经过主动化（proactivze）、重新聚集（concentrate again）的过程，以恢复完整的加密信息。
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