本期导读：
- 学术：DeepMind 算法在游戏领域的新突破、FB 如何识别 Deepfake 视频、中科院基于 AI 的心率预测工具；
- 研究：OpenAI 发布完整版 GPT-2，机器生成的文章到底有多吓人？
- 研究：从愚弄特斯拉自动驾驶算法到干扰无人机图像，愚弄 AI 算法的后果很可怕；
- 洞察：为什么说 AI 的算力革命才刚刚开始？
- 巨头：三星与 IBM 合作、NLP 助力 Google 搜索升级、微软面向企业的数据结构化工具、亚马逊如何定义语音助理的未来；
- 应用：AI 在企业招聘中的潜力与争议、医疗 AI 应用的三大障碍；
- 应用：星巴克、肯德基的 AI 应用；
- 创业公司：两家新晋的 AI 独角兽公司以及两家医疗 AI 创业公司；
洞察·观点
AI 时代的算力革命才刚刚开始（节选）
OpenAI 上周更新了发表于 2018 年 5 月的 AI 算力报告，详细报告在这里，主要修正了对于摩尔定律的描述，从原来 18 个月翻一倍修订为 24 个月（也就是两年）。
如何理解算力？简单来说，就是计算硬件让算法计算的能力，从这个角度上看，算力当然是越强越好。
为何要发表这份报告呢？OpenAI 给出的原因是，当下 AI 技术的主要推动力是算法、数据量和算力。前两者，算法无法直接量化，一个算法的好与坏、先进与落后，业界很难有一个共识，而数据量则是一个根本不能量化的维度。
也因此，OpenAI 选择用算力来展现 AI 时代的发展速度。下图是一个综合的展现，简言之，自 2012 年开始，过去 7 年时间 AI 对算力的需求增长了 30 万倍，而如果按照摩尔定律的发展速度，这期间的芯片算力只能增长 7 倍。更进一步，OpenAI 发现最先进的 AI 模型，其对算力的需求是每 3.4 个月翻一倍，而摩尔定律中的芯片则是两年翻一倍。
这不仅宣告了摩尔定律在 AI 时代失效，同时也将 CPU 这一过往定义信息革命的基石从 AI 时代排除出去，而当 CPU 无法支撑其 AI 计算之后，留个产业的，也是一个巨大的真空市场……
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