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2020年度IEEE Fellow名单出炉：华人近三成，叶杰平张潼等AI大牛入选
11月28日，IEEE 2020 Fellow 当选名单公布，据统计，共有 280 多人当选，其中华人占比近三成，熊辉、叶杰平、张潼、周伯文等知名 AI 科学家当选。
IEEE 全称是美国电子电气工程师学会（Institute of Electrical and Electronic Engineers），是国际性电子技术与信息科学工程师学会，在 160 多个国家拥有超过 40 万会员。IEEE Fellow 为学会最高等级会员，是 IEEE 授予成员的最高荣誉，在学术科技界被认定为权威的荣誉和重要的职业成就。当选人需要对工程科学与技术的进步或应用做出重大贡献，为社会带来重大价值。当选人数不超过 IEEE 当年会员总数的 0.1%。
据统计，去年晋升 IEEE Fellow 的华人学者近百位，来自大陆地区高校和企业的新晋 Fellow 30 多位，其中包括清华大学魏少军、Petuum 创始人兼 CEO 邢波教授这样的资深学者，非常引人注目。
IEEE 2020 Fellow 完整名单现已公布，其中包括北京大学教授陈宝权、百度商业智能实验室主任熊辉、美国密歇根大学教授/滴滴人工智能实验室负责人叶杰平、香港科技大学计算机科学与数学教授/前腾讯 AI Lab 主任张潼等华人学者。本次当选人数超过 280 人，而华人总共有近 80 位，占到了近三成。
IDC发布中国AI云服务市场报告，百度智能云中国第一
百度智能云的AI能力在中国市场领先。11月28日，美国调研机构 IDC发布的《IDC MarketScape：2019中国AI云服务市场厂商评估》报告显示，百度智能云凭借着在AI技术、市场和商业上的优异表现，在能力和战略两个维度都处于领先地位，位居领导者象限最上方，在中国排名第一名，在其后有阿里云、AWS、腾讯云和华为云等云厂商。
IDC认为，近两年，中国市场上基于公有云的异构计算能力大幅增强，为各行业AI应用场景提供了良好的基础设施支撑。公有云较好地解决了AI 部署和运行成本高昂的问题，AI 应用迁移、重构到云平台， 或直接使用云上的AI服务是大势所趋。智能云已然成为主要公有云服务商的未来战略。 目前，百度智能云的AI服务已经在互联网、金融、智能城市、工业制造、物流交通等多个行业领域落地。
明年开始AI造假视频不得随意发布
近日，国家互联网信息办公室、文化和旅游部、国家广播电视总局联合印发了《网络音视频信息服务管理规定》，自2020年1月1日起施行。
《规定》明确，网络音视频信息服务提供者应当依法取得法律、行政法规规定的相关资质；应当建立健全用户注册、信息发布审核、信息安全管理等制度。任何组织和个人不得利用网络音视频信息服务以及相关信息技术从事法律法规禁止的活动，侵害他人合法权益。
《规定》强调，网络音视频信息服务提供者和网络音视频信息服务使用者利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播非真实音视频信息的，应当以显著方式予以标识，不得利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播虚假新闻信息。
在这份刚刚印发的《网络音视频信息服务管理规定》中，四次直接提及深度学习，基本可以看做是针对AI造假视频的一次针对性管控。2017年底，deepfake换脸技术出现以来，各种使用AI技术造假的视频层出不穷。而且随着技术的进步，造假视频已经变得越来越真假难辨，也引发了全球范围内的担忧。随着《规定》的出台，滥用AI换脸技术将会受到处罚。
《规定》中要表述的重点如下：
对于普通民众：发布非真实AI音视频时，要以显著方式标识出来；不得使用AI技术制作假新闻。对于服务商，除了上述要求还有：上线AI音视频服务，应展开安全评估；部署非真实音视频鉴别技术；及时停止传播未显著标识的非真实AI音视频内容；建立健全辟谣机制。
字节跳动李航博士入选2019 ACL Fellow，成为第五位入选华人学者
近日，2019 ACL Fellow 名单出炉，字节跳动李航博士入选，成为 ACL 第五位华人 Fellow。
以人类语言为研究对象的“自然语言处理”（Natural Language Processing，NLP）是人工智能最重要的研究方向之一。在自然语言处理领域，ACL 是世界上影响力最大、也最具活力的国际学术组织，成立至今已有 57 年历史，会员遍布世界 60 多个国家和地区，代表了自然语言处理领域的世界最高水平，ACL 会士（ACL Fellow）则是在本领域取得突出成就的ACL会员。
当地时间 11 月 25 日，ACL 公布了 2019 年度的 ACL Fellow，共计 6 位，其中包括字节跳动人工智能实验室总监李航博士，由此成为第 5 位当选 ACL Fellow 的华人学者、第 2 位大陆科学家。
量子标准化里程碑时刻：滑铁卢大学提出循环基准测试，评测量子系统性能
滑铁卢大学新闻消息，滑铁卢大学的研究人员开发出一种方法，可以建立用于测量量子系统性能的通用标准，这种被称为“循环基准测试”的新方法，能够使研究人员评估量子计算机可扩展性的潜力，并实现量子平台之间的性能比较。目前，“循环基准测试”的相关论文已经在《Nature Communications》上发表。
滑铁卢大学的研究人员声称，“循环基准测试”是一种严格的、可扩展的协议，它能够用于表征跨多量子比特量子处理器的局部和全局误差。研究人员通过在离子阱量子计算机上对非纠缠和纠缠操作的误差进行量化，并在实验中证明了“循环基准测试”的实用性，多量子位纠缠门的总处理保真度范围为 2 量子比特的 99.6（1）％至 10 量子比特的 86（2）％。此外，“循环基准测试”的数据验证了每一个单量子比特门和每两个量子比特耦合的错误率不会随着系统的增加而增加。
概括来说，“循环基准测试”提供了一种跨不同量子比特平台的方法，用于测量和比较各种定制量子处理器的性能。
网易裁员事件双方和解，将内部改进并协助员工治疗
一周前，一名前网易游戏策划员工在其个人公号上发文《网易裁员，让保安把身患绝症的我赶出公司。我在网易亲身经历的噩梦！》。随后，这篇文章在微信、微博等社交媒体平台得到全网关注转发，以致于微信“在看”数都很快达到十万+，阅读量预计达到数百万。
事发后，网友曾表示在与上述员工沟通和处理过程中，相关人员确实存在简单粗暴、不近人情等等诸多不妥行为。关于该前员工提出的对绩效评定的质疑，网易在此前声明中表示，今年3月底，这位前同事的主管因绩效原因向其提出解除劳动合同，文章展示的“业绩排名”，实际为工作量排名，不完全反映工作质量。经复核，其绩效确不合格。此时，该主管并没有充分尽责地了解其患病情况。
而网易于11月29日发布了《关于网易前同事离职事件的处理结果公布》，其中提到，双方目前已达成和解，网易将协助该员工寻求妥善治疗方案。此外，网易已对涉事的4名主管和1名员工进行了不同层级处分。同时还提到，将在一年一度的员工满意度调查中，新增离职员工抽样访谈，将员工集中反映的问题列入年度重点改进计划，并对改进进度与结果予以公示。
亚马逊用强化学习训练Alexa会话技巧
亚马逊希望Alexa能更好地满足用户需求，因此正使用强化学习来教它会话技巧。测试结果显示，通过强化学习训练的代理比单纯用基于规则的系统训练的代理性能更好。这个结果为未来个人助理的改进奠定了基础。
为了完成这项任务，研究人员首先向亚马逊Alexa用户部署了一个基于规则的系统，收集了18万个独特的对话。他们使用这些对话来构建一个可以通过强化学习与其他系统进行交互的用户模拟器——这是一个有用的特性，因为就训练RL系统而言，使用模拟器比使用从现实中收集的真实数据要快得多。
为了测试系统是否有效，亚马逊在现实中做了一次测试。基线系统根据受欢迎程度推荐了五项技能，然后允许用户接受或拒绝推荐——系统成功率为46.42%。然后又在A/B测试中测试了基于规则的系统和RL系统，基于规则的系统成功率为73.41%，而RL系统成功率为76.99%。此外，RL系统的对话明显更短，这表明它能更快给出建议。
BERT一年内从研究到应用 谷歌、微软纷纷“入坑”
微软利用BERT改进了Bing搜索引擎的性能。近年来，BERT与ULMFiT和GPT-2等系统一起革新了自然语言处理。微软在一篇讨论这项研究的文章中写道：“自今年4月以来，我们使用大型transformer模型，为Bing用户做了今年以来最大一次性能优化。”“这些模型被应用于Bing所有全球搜索中，使得Bing搜索结果更有关联性、更加智能”。
类似BERT这样的模型（数据库）非常大，通常需要很长时间来采样。找到一个像BERT这样的模型来支持网络搜索并不容易。微软表示，在CPU上运行未优化的BERT，搜索时间要77ms。微软通过在Azure NV6 GPU虚拟机上运行该模型，并进行一些底层编程来优化模型实现，能将搜索时间减少至6ms。“有了这些GPU的优化，我们可在四个地区使用2000多个Azure GPU虚拟机，每秒能为全球100多万个BERT推理服务，”微软写道。
值得注意的是，BERT在2018年年末才刚刚推出。而不到一年间就被谷歌、微软这样的科技巨头落地应用。最先使用BERT是谷歌，现在是微软，下一个会是DuckDuckGo吗？
微软与OceanMind合作利用AI打击过度捕捞
过度捕捞是海洋野生动物数量减少的一个重要原因。据联合国粮食及农业组织估计，目前全球三分之一的鱼类资源被过度捕捞。目前，OceanMind正与微软合作，通过AI来绘制数据地图，然后将这些信息提供给政府当局，共同打击过度捕捞行为。
我们可以通过多种技术来惩治那些藐视法律的人，例如巡逻艇、车载摄像头、远程电子监控等。然而，在浩瀚的海洋中开展这项工作异常艰难。OceanMind系统目前跟踪着数千艘船，收集雷达影像、卫星图像和手机信号等各种数据并对这个庞大的数据集进行分析。OceanMind开发了一种机器学习算法，可以根据船只位置预测捕鱼行为的类型，并对可疑的捕鱼活动进行标记。
OceanMind渔业专家对人工智能发出的警报进行了核实，并与相关部门密切协调，由后者决定是否进行进一步调查。该组织已经与包括泰国在内的多国政府建立了伙伴关系，帮助政府利用人工智能技术打击过度捕捞。
声音
李世石：AI不可战胜，因此选择退役
上周，被AlphaGo 击败的人类围棋世界冠军李世石在韩国宣布退役。
李世石表示，自己选择退役，主要是因为围棋 AI 不可战胜。他称：“随着人工智能在围棋领域的出现，我意识到即使我通过不懈努力成为第一名，也并不意味着登上巅峰”，李世石在首尔接受韩联社采访时说道。“即使我成为第一名，也有一个不可能被打败的实体。”
宣布退役之外，李世石还计划进行自己的纪念赛——这也将是与 AI 进行的对决。在 12 月 18 日至 21 日，李世石将在自己的“归隐之战”中与韩国围棋AI“HanDol”下升降三番棋。HanDol是韩国 NHN 娱乐公司开发的一款程序，虽然 2018 年才诞生，但在今年 1 月 23 日的人机大战中击败了目前韩国排名第一的申真谞，自此宣告横扫韩国前五名围棋选手。
AI开源工具
ZEN
ZEN是由创新工场AI工程院和香港科技大学联合研究的一款基于BERT的中文预训练模型。在中文任务中，ZEN不仅性能优于BERT，也比之前中文预训练模型更好。ZEN对高概率成词的n-gram添加了独有的编码和向量表示，此模型可以提供更强的文本的编码能力和理解能力。
https://github.com/sinovation/zen
Megatron-LM
Megatron是一款强大的transformer。目前，它支持GPT2和BERT混合精度的模型并行、多模训练。我们的代码库能有效地训练一个在512个GPU上让8-way和64-way数据并行的72层、83亿参数CPT2语言模型。
研发团队发现更大的语言模型能够在短短5次训练中超越当前GPT2 15亿参数wikitext。为了训练BERT，存储库在3天内训练了64个V100 GPU上的BERT Large。最终的语言建模perplexity为3.15，SQuAD为90.7。