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过去的一周，AI领域都有哪些新鲜事？AI应用范围又新增了哪些领域？行业大咖分享了哪些精彩观点？今天就带你盘点过去一周(11月4日至11月10日)AI领域发生的热门事件：
人工智能帮助农民精准除草
11月4日消息，法国国立应用科学学院的研究人员开发了一个AI模型，该模型能够从无人机拍摄的作物图像中检测出杂草。该研究团队通过迁移学习，使用数万张作物图像的数据集来开发其深度学习模型。为了在一定程度上实现数据标记过程的自动化，研究人员开发了一种算法，利用图像中的几何信息来标记杂草和农作物。作物通常整齐地排成一行，行与行之间有开阔的土壤。当作物行间出现绿色斑点时，人工智能就知道这可能是杂草。
一个更复杂的挑战是检测作物行中的杂草。研究人员正在努力改进他们的模型，以发现这些更棘手的害虫。该模型使用TensorFlow和Caffe深度学习框架开发，可识别甜菜、菠菜和豆类领域的杂草。人工智能在分析甜菜作物时产生了最好的结果，准确率为93%。
速评：化学除草一般采用粗放式的施药技术，这种方式不仅会增加成本，而且还破坏土壤。在人工智能的帮助下，农民不用在整块土地上喷洒农药，他们只需要瞄准特定的区域，在正确的时间和地点进行干预即可。
美国AI安全委员会敦促政府增加AI投资
11月5日消息，据外媒报道，谷歌前任首席执行官埃里克·施密特领导的顾问委员会(NSCAI)发布报告称，美国政府在人工智能方面的投资落后，需要增加研发投入，培养人工智能方面的人才。此外，NSCAI还指出，美国政府在将人工智能从一个有前景的新技术转变为集成到核心国家安全任务中的成熟技术之前，仍有大量工作要做。
速评：人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，它的发展将极大地提升和扩展人类的能力边界，对促进技术创新、提升国家竞争优势，甚至是推动人类社会发展都将产生深远影响。很多国家都开始意识到，人工智能是未来国家之间进行竞争的关键赛场，纷纷从国家层面加大投入。
自主机器人系统PLUMES可迅速找到海洋污染源
11月6日消息，麻省理工学院和伍兹霍尔海洋研究所的研究人员开发了一个名为PLUMES的自主机器人系统，它能有效地在广阔的、未经勘探的水域中发现最有科学意义但又很难找到的采样点。通常情况下，机器人在进行海洋污染源监测时，会像割草机一样来回移动，以覆盖一个区域，非常耗时，而且会收集很多无意义的样本。而PLUMES机器人能够以更快、更有效的速度找到目标。当它收集样本时，会权衡所学到的知识，以决定是继续沿着一条有希望的道路前进，还是搜索可能藏有更多有价值样本的未知领域。
速评：PLUMES的一个最重要的特点，就在于它可以运用各种技术，从概率到推理，在利用对环境的了解和探索可能更有价值的未知领域之间，找到一个解决复杂问题的折衷方案。因此，PLUMES的出现可以让人类花更少的时间去探索海洋这个巨大的区域，从而集中精力收集有科学价值的样本。
研究人员开发出可区分讽刺和假新闻的AI
11月6日消息，乔治华盛顿大学、亚马逊AWS AI以及AdVerifai公司的研究人员开发了一种机器学习方法来对误导性语音进行分类。据了解，在未来的工作中，研究人员还计划研究语言线索，例如荒谬、不协调以及其他与幽默相关的特征。
速评：区分讽刺和虚假新闻，通常可以归结为语义和语言上的差异，但这些细微差异可能很难发现。这一研究成果将有助于AI理解假新闻和讽刺之间的差别，对于在打击虚假信息的同时保护言论自由的微妙平衡具有重要意义。
DeepMind新方法：利用人工智能分析动物行为
11月6日消息，Alphabet旗下人工智能子公司DeepMind与生态学家和环保人士合作开发了一个新的机器学习方法，以帮助坦桑尼亚的塞伦盖蒂国家公园(Serengeti National Park)研究整个非洲动物群落的动物行为。DeepMind通过一个含有野生动物照片的数据集来训练机器学习模型，以自动检测、识别和计算动物数量。据介绍，目前该机器学习系统能够正确识别大约50种大型物种，其准确度几乎可以和人类标记员媲美。
速评：全球气候变化及人类活动对于动物种群波动都具有重要影响。为了生存，动物总是不得不改变自己以适应不同的环境条件，这就导致了种群动态的变化。然而，这些变化很难用传统的研究方法进行检测。可以说，DeepMind的这一研究成果能够帮助研究人员了解这些动物群落是如何随着气候和人类的影响而变化，并可以提前制定有效的管理计划来保护生物多样性。
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