关心前沿科技的各位小伙伴们，周五好！
忙碌的一周又即将要过去了，有没有因为工作而错过什么前沿科技新闻热点？是否对其中一些新闻雾里看花，拿不准这些新进展的影响力几何？别着急，让赛老师我来帮你一把。
废话不多说，我们进入本周的前沿技术“大锅烩”！
清华打造异构AI芯片，实现无人驾驶自行车
8月1日，顶级学术期刊《自然》杂志的封面文章介绍了清华大学在通用人工智能上的新尝试：一款名为“天机”的全新芯片架构，结合类脑计算和人工智能算法，驱动了一辆自动驾驶自行车。
该研究的团队成员来自清华大学、北京灵汐科技、北京师范大学、新加坡理工大学和加州大学圣塔芭芭拉分校等科研机构。领导者为清华大学精密仪器系教授、类脑计算中心主任施路平。这项研究的意义在于，揭示了一种实现终极人工智能，即“通用人工智能”的能力。
就目前而言，人工智能行业中应用比较多的是深度学习和神经形态，他们其实都是计算机科学导向的人工智能发展路径，通过模拟大脑功能进行算法化，来实现人工智能能力，例如目前流行的非脉冲人工神经网络（ANN）在处理诸如图像分类、语音识别、语言处理和游戏等。
而另一方面，人工智能还有另外一条发展路径，就是密切模拟大脑皮层，它基于对记忆和计算之间紧密互动的观察、丰富的时空动态、基于脉冲的编码方案和各种学习规则的研究。典型的模型叫做脉冲神经网络（SNN）。
这两种方式在公式和编码方式上存在根本差异，它们依赖于不同且不兼容的平台，阻碍了 AGI 的发展。而这次的研究之所以需要打造芯片，就是为了能够打造同时支持两条路线的一个共有平台。
某种程度上来说，这两条道路分别代表了计算机和生物科学上的成就，两者的结合既是一种启示，也给人工智能未来的发展带来了启示。
在具体硬件层面，研究人员构建了一个跨范式的神经元方案（又可以是SNN也可以是ANN），又设计了一个统一的功能核（FCore），每个功能核包括轴突、突触、树突、胞体和神经路由器构建单元。
通过特殊的线路设计，将156个FCores组成，包含约40000个神经元和1000万个突触。既支持神经科学模型，又支持计算机科学模型，同时支持神经科学发现的众多神经回路网络和异构网络的混合建模。
目前，同一块“天机芯”已经可以同时运行包括卷积神经网络在内的5种不同神经网络，帮助自行车无人驾驶。根据相关采访，研究团队已经启动了下一代芯片的研究，预期明年年初可以完成研发工作。
Facebook脑机接口更新，语言解码准确率达76%
本周三，加州大学旧金山分校（UCSF）和Facebook在Nature Commuications上发表了一项研究。他们在“非植入式”的穿戴设备上取得了最新进展，能准确解码佩戴设备的人听到和说出词语和对话，实时从大脑信号中解码。
这项成果来自Facebook Reality Labs，后者希望能够最终将脑机接口应用于AR设备上，成为硬件与用户的整体交互界面。
为了实现这一目标，Facebook首先召集了志愿者，然后让他们说了上百句特定内容的话，然后在说话过程中通过植入性大脑皮层电图（ECoG）跟踪控制语言和发音的大脑区域的活动，再将大脑的活动与志愿者说话时嘴唇、舌头、喉部和下颚的微妙运动联系起来，将这些运动学特征翻译成口语句子。
在得到这些数据之后，Facebook就利用一个循环神经网络来分析这些信号、数据相互之间的关联性。在数量有限的训练内容中，志愿者今年4月就已经可以实现每分钟150词的超高输入速度了。
有趣的是，与很多检测大脑神经电流的方法不同，Facebook与UCSF正在探索的策略是使用脉搏血氧仪，检测神经元的氧气消耗，从而检测大脑活动。这种间接、非入侵式的方法看起来安全很多。
而本次更新的，则是语言解码能力上的进展。主要做法就是进一步利用“已知信息”：在机器与无法直接对话的用户沟通时，机器所发出的问题、对话其实都是已知的。机器可以利用这部分的信息，以及额外的资料库，去对用户可能给出的回答做出预测。
这个时候就可以反过来用计算机预测的结果，去修正单纯凭人类发音过程中的神经动作检测。这样就能避免一些发音十分相似，但意思完全不同的词语了。在有限的问答中，这一整套做法的解码感知到（听到）和生成（口语），准确率分别达到 76% 和 61%。
但需要注意的是，这个准确率目前看的虽然还可以，但随着词语数量的增加、以及表达方式的复杂化，这个准确率不可避免的将会下滑，如何保持这个准确率将会是一个关键的挑战。
苹果Siri对话录音交给外包人员审查
最近，外媒《卫报》爆出Siri被误唤醒时的内容，全部都被一一记录分析，直接发给相关外包公司进行人工审查。根据外包员工爆料，这些被记录下来的内容包括病人和医生私下沟通的病情、商业机密、毒品等非法交易，甚至可能还有和爱人“嘿嘿嘿”的录音。
关键的是，这些提供给外包人员审查的数据除了声音，还包括了录音发生的位置、联系方式和app应用数据。
在智能手机行业中，苹果一向标榜自己重视隐私。事实上在今年初的CES上，苹果曾经在一块巨大的广告牌上写上了“在iPhone里发生的，就只会留在iPhone上。”这句广告语无疑是参照拉斯维加斯那句经典的名言“在赌城里发生的，就只会留在赌城上”。
但在《卫报》报道之后，苹果也回应承认了存在人类审查情况的真实性，但指出目的“只是被拿来做分析，以改善Siri的能力。”
这其实也反映出了一个整体的大趋势：随着人工智能技术的推进，计算机处理数据的能力会越来越强，在围绕人类消费者开展的服务拓展中，会有越来越多的现实数据被投喂给计算机。在这个过程中肯定还需要人类的帮助，但无论如何数据的需求和人类原有的隐私边界两者必然会有所冲撞。
最有可能的情况是：技术继续围绕生产力发展，人类隐私在生产力面前先让步，然后在一定时间点再反过来用生产出来的结果维护人类新的隐私。
人类动物杂交胚胎，为什么不应该恐惧？
本周四，西班牙生物学家和中国研究人员合作，首次创造了半人半猴的胚胎。而就在上周，日本政府才正式批准在动物胚胎中假如人类细胞，进而培养出“人-动物杂交”的个体出生。从这两个消息来看，这一类的杂交胚胎在未来很可能会成为现实。
日本科学家正计划将人体细胞插入大鼠胚胎
就目前的信息来看，这类“杂交胚胎”的研究目的，大多是创造能够长出人类器官或组织的动物，这些器官或组织完全由人类细胞构成，因此可作为器官移植的来源。
这其实也反映出了目前胚胎干细胞技术在再生医学应用领域的一大障碍：为了获取一个来源于自己干细胞的器官，每次都得克隆一个完整的个体，杀死一个自己的克隆人来救自己，实在有悖人伦。
假如能够凭借“人兽杂交”胚胎，那么就可以用动物的身体“孕育”一个特定的人类器官，既解决了来源于自己细胞的器官来源问题，又避免了杀死一个克隆人的伦理道德障碍。这种思路其实类似于园艺中的“插接”技术，但是从物理层面的操作转变成了生物层面的操作。
但目前来说主要有两方面的担心，一来是想要在别的物种中培养出人类的器官，必须要考虑到生物自身的免疫能力，用化学药物来控制显然不现实，最终的方案很可能又会涉及到基因编辑。另外一个则是对于动物是否需要谈论伦理，克隆人来培育器官显然是违背伦理的，那么克隆动物来培育人类器官是否违背伦理呢？
在可见的未来，伦理还将会是最先进生物科学应用于人类的重要考验。
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