新智元每日AI TOP 10

　　新智元 “每日AI ·TOP 10” 是新智元从 2017年5月起推出的一档快读栏目，精选汇集每日国内外最重大产业新闻，第一时间为读者送上新鲜资讯，敬请关注。

　　产业观察

全球AI医疗保健市场2017报告 , Intel英伟达领先，碳云入围

聂卫平预计：柯洁将0：3输AlphaGo

谷歌通过AI技术与围棋对决缓和与中国的关系

Google：用深度学习测量谷歌商店的访问量

百度云和亚马逊一起玩，发布AWS S3兼容接口

Twitter CEO Jack Dorsey: Twitter的机器学习战略和时间表

当机器人AI医生误诊你时，该怪谁？

美国VR医疗市场5年增长4.5亿美元，全球VR市场中国下滑美国占40%

川普政府摧毁美国基础科研，NSF预算被砍8.4亿美金

　　人才动态

“Java之父”高斯林加盟亚马逊云计算

　　全球AI医疗保健市场2017报告, Intel 英伟达领先，碳云入围

　　该报告审视了全球人工智能在医疗保健市场的表现，包括对人工智能在医疗保健市场份额，市场趋势，应用范围，利用率，供需分析，制造能力等。人工智能从2017年到2022年的预测期间的医疗保健价格。2017全球AI医疗最强势的企业：Intel, Nvidia, Google, IBM, Microsoft, General Vision, Enlitic, Next IT, Welltok, Icarbonx(碳云智能).

　　医疗保健市场中的人工智能，按产品则可分为：深度学习、搜索查询、自然语言处理 、上下文感知处理、患者数据和风险分析、生活管理与监控 、精密医学 、病人护理和医院管理 、医学影像与诊断 、药物发现 、虚拟助理 、穿戴式等品类。

　　链接：https://market.biz/report/global-artificial-intelligence-in-healthcare-market-2017/91914/#inquiry

　　百度云和亚马逊一起玩，发布AWS S3兼容接口

　　AWS近期推出了S3（Simple Storage Service）云存储服务。作为公有云市场上的重量级玩家，AWSS3接口已成为事实上的行业标准。大量应用程序、第三方服务和工具、开源应用都是基于AWS S3接口开发，或者支持了AWS S3接口。

　　近日，百度云对象存储BOS发布了AWS S3兼容接口。如果您属于以下两类情况，将从这一结合中受益：

　　1、你的应用程序是基于AWS S3开发或者支持了AWS S3接口；

　　2、你希望使用支持了AWS S3的第三方服务或开源应用（eg. Hadoop生态）。

　　链接：https://cloud.baidu.com/doc/BOS/S3.html

　　聂卫平预计：柯洁将0：3输AlphaGo

　　5月23日晚间消息，柯洁与AlphaGo的人机大战第一局历时 4 小时 25分落幕，柯洁九段输给了AlphaGo。

　　在随后的讨论中，聂卫平认为，虽然只赢了四分之一子，但这实际上是AlphaGo一再退让的结果，他预测最终的结果将是柯洁0:3全输。尽管最终结果只输了四分之一子，在职业选手看来，两者之间却存在着远超出四分之一子的差距。聂卫平说，“恐怕这盘是让先的话AlphaGo也能赢，中盘领先太多了。这盘棋最后只赢了四分之一子，但这是AlphaGo一再退让的结果。这非常恐怖。柯洁也尽了努力，但实在下不过人家。”

　　链接：http://tech.sina.cn/it/2017-05-23/detail-ifyfkkme0274809.d.html?from=wap

　　谷歌通过AI技术与围棋对决缓和与中国的关系

　　谷歌最近试图通过围棋赛事和AI活动促进与中国的关系。Alphabet 执行主席施密特和中国政府官员在乌镇举行峰会，Google专家还和当地学者进行了交流。而双方互动活动的高潮是Alphago与中国围棋冠军柯洁的对弈。

　　施密特在会上表示：“很高兴回到中国，这是一个我很佩服的国家。我们面对的是一个能改变世界的非凡的机会。”该峰会标志着谷歌一系列重新融入中国的努力的最新进展：2016年，Google首席执行官Sundar Pichai表示，该公司想要回复为当地用户服务，并在各个城市定期举办活动，吸引开发商。 2015年，谷歌宣布自推出以来首次直接投资中国公司，因为它支持中国智能手表和AI软件开发商Mobvoi Inc.

　　链接：http://m.themalaymailonline.com/tech-gadgets/article/google-cosies-up-to-china-with-ai-secrets-and-a-game-of-go

　　Google：用深度学习测量谷歌商店的访问量

　　Google今天在Google MarketingNext会议上公布了其商店访问量测工具的重大更新。 Google自2014年以来一直使用匿名定位和上下文数据来估算在线广告引发的实体店铺访问。 目前该公司正在通过深度学习来扩充现有的模式，为更多的客户提供商业洞察。

　　谷歌已经非常擅长使用WiFi信号，位置，地图和校准数据来估计店面访问，但公司仍然努力为在密集城市和多层商场运营的客户提供商业信息。为了解决不可靠性，Google正在转向深入学习。 它希望通过将更多的多样化的训练数据汇总到深度学习模型中来恢复准确性。

　　链接：https://techcrunch.com/2017/05/23/google-is-now-using-deep-learning-to-measure-store-visits/

　　Twitter CEO Jack Dorsey: Twitter的机器学习战略和时间表

　　Twitter首席执行官 Jack Dorsey在年度股东大会电话会议上讨论了如何利用机器学习和深度学习来填补推特的时间轴。Twitter是用户得到海量消息的地方，目前的问题是在大部分时间它还没有被个性化，而是按时间远近来显示信息，如果用户实时地观察这些信息，就可能错过重要的信息流。推特将使用机器学习技术用于推特的信息流个性化和定制化。

　　链接：http://www.adweek.com/digital/jack-dorsey-twitter-annual-meeting-machine-learning-deep-learning-timeline/

　　当机器人AI医生误诊你时，该怪谁？

　　人工智能已经出现在医生的办公室。值得注意的是，医疗错误已是美国第三大死因，由此约翰霍普金斯大学的研究人员认为诊断错误是“患者安全的下一个前沿”。

　　人工智能变革可以改变医疗实践，大大减少医疗错误的数量，然而人工智能也提出了有关医疗责任的深刻问题。通常当出现问题时，确定责任是一个非常简单的事情。例如，误诊可能是来自主治医师、损害患者的故障机器、医疗设备。

　　当AI介入之后，这意味着什么？预计近期使用AI的医生只是将其用作临床决策的辅助手段，而不是替代标准手术。在这个意义上，医生仍然对可能发生的错误负责。然而，由于AI系统的不透明度，它在责任鉴定上将带来越来越多的难题。

　　链接：https://qz.com/989137/when-a-robot-ai-doctor-misdiagnoses-you-whos-to-blame/

　　美国VR医疗市场5年增长4.5亿美元，全球VR市场中国下滑美国占40%

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