机器人库早报：杜克大学医院即将推出人工智能败血症检测器

1.荷兰科学家开发出蜜蜂机器人为植物授粉，以解决授粉昆虫减少的问题

据《卫报》10月9日报道，荷兰科学家已经开发出蜜蜂机器人DelFly，用来为植物授粉，旨在解决全球范围内授粉昆虫减少的问题。目前DelFly的研发人员正在寻找合作伙伴，推进该项目的商业化。DelFly的研发人员来自于荷兰代尔夫特理工大学Robohouse研究中心。这些微型蜜蜂中国机器人全产业链深度报告的翼展长33厘米，重29克，其翅膀每秒钟扇动17次，最高时速可达15英里/小时，不过目前续航仅有6分钟。研发人员指出，DelFly能够通过微调翅膀控制飞行方式，做出盘旋，转向和360度翻转等动作，还配有空间感测器，可以在工作过程中有效规避彼此和其它障碍物。

2.微软与MIT利用AI帮助自动驾驶汽车弥合人机之间的“盲点”

麻省理工学院和微软的研究人员合作开发了一套系统，可帮助识别自动驾驶汽车和机器人工智能知识的失误，这些失误被称为“盲点”，也就是当训练样本与人类在某种情况下会做什么之间存在显著差异时 – 例如无人驾驶汽车难以区分大型白色汽车和救护车之间的差异，例如忽略了警笛声，因此表现不佳。

3.杜克大学医院即将推出人工智能败血症检测器

据Spectrum报道，今年11月，杜克大学医院将正式发布败血症检测器（Sepsis Watch），这是一个基于人工智能的检测系统，可以识别早期的败血症并发出警报。医院将首先将这一检测器部署在急诊科，然后会将其扩展到综合医院和重症监护室。杜克大学健康创新研究所主任、该项目负责人之一Suresh Balu表示:“最重要的是在他们进入重症监护室之前，及早发现败血症。”在医院，医生和护士要时刻警惕病人的生命体征和血液情况，防止出现败血症的最初症状。败血症极易危及生命，感染后身体会产生广泛的炎症反应，从而导致器官衰竭。败血症可以迅速发展成严重的脓毒症和脓毒性休克, 在美国感染败血症的人群中，有50%的人死于感染性休克。即使是最警觉的人也会疲劳，会犯错误。于是，目前已经有几家医院正在试验人工智能败血症检测器，电子医疗记录和警报数据会被纳入医生的工作流程。杜克大学医院的败血症检测器（Sepsis Watch）通过深度学习，根据生命体征、实验室检测结果和病史等数十个变数对败血症监测进行训练。其训练数据包括5万份患者记录，3200万个数据点。在手术中，它每隔5分钟就会从患者的医疗记录中提取信息，评估其病情。该系统可以提供人类医生无法提供的密集实时分析。如果系统确定病人符合败血症早期症状的标准，就会向医院快速反应小组的护士发出警报。

4.李开复表示，中国的崛起并不是美国人工智能领先地位的真正威胁

据MIT科技评论10月2日报道，李开复在接受美国《麻省理工科技评论》采访时指出，真正威胁美国人工智能领导地位的不是中国的崛起，而是美国政府的自满态度。李开复认为，在人工智能技术和研究领域，美国面对的真正风险并不完全来自于中国崛起带来的竞争压力，而是未能投资和优先进行人工智能方面的基础研究。随着美国大型科技公司越来越多地吸纳顶尖人才，这一问题正在恶化，因为更加重视突破性理论研究的学术界，在福利和待遇等方面，无力与科技巨头竞争，留不住顶尖科研人才。谈到解决方案，李开复认为，鉴于科技从业者的薪水是学者的数倍，人工智能教授应该获得更多补贴，让他们的收入变成现在的两倍，而且政府还可以建立大量的计算资源来支持他们的工作。报道指出，特朗普政府目前采取的做法是不干涉人工智能研究，只是依靠其强大的科技产业推动人工智能的发展，但中国已经宣布了全面推进人工智能产业的计划，这可以让人工智能在中国更快地商业化。

5.苹果正在研发预测性输入工具，利用AI预测输入内容

据VentureBeat网站9月27日报道，苹果公司的机器学习研究团队正在研发一种预测性输入工具Apple QuickType，这项技术基于人工智能算法，试图结合用户文档中的上下文内容，预测用户下一个输入的单词。苹果公司的自然语言处理团队指出，目前预测输入工具可以使用“附近内容”和“用户的输入”组合来猜测下一个单词。比如，用户在两个单词“我（I）”和“你（You）”之间输入了字母“L”，那么输入工具则会给出“爱（Love）”这个合理猜测。该项目目前尚未完成，并且具备很大的拓展空间，比如引入神经网络来构建深度学习，从而学会理解整篇文章的大意。如果该工具可以查看文档的总体基调，那么在上述例子中，它有可能会意识到文章与“爱”无关，于是将“我爱你（I Love You）”的预测变成“我听你的（I Listen to You）”，从而获得更准确的预测结果。