不久前，日本政府公布了《少子化社会对策白皮书》，其中指出希望年轻人参加相亲活动，通过AI匹配等方式提高结婚率。目前，日本出现了很多AI婚恋软件，用户需要输入年龄、住址、年薪等内容即可通过大数据获得匹配者，如果双方同意，就能够开始单独聊天。

其实随着大数据等技术的发展，AI匹配对象已经不是什么新鲜事，除此之外，AI还能做到哪些让人意想不到的事情呢？

火灾救援、卫星影像

对于无法消除的森林火灾问题，AI技术结合卫星图像，能够在救灾过程过程中作出及时合理的见解，帮助人们将损失降到最低。在去年损失惨重的加州大火中，就有一家叫CrowdAI的公司通过卫星数据，综合图像视觉技术参与了救援。CrowdAI使用Spacenet和Deepglobe的卫星图像，以及DigitalGlobe和Planet Labs的数据，训练卷积神经网络。只需一秒钟的时间，就能预测和评估受灾程度，再将评估结果报告给救援指挥中心，帮助科学调配救援资源，制定更科学的救援方案。

让神经网络帮忙写歌词

西弗吉尼亚州的罗比·巴拉特（Robbie Barrat）在的乡村读中学时，在农场上自学了编程。在高中时，他开始接触人工智能。他基于坎耶·韦斯特（Kanye West）的歌词，训练出了一个能够写说唱歌词的神经网络（一个例子：我需要修理一下，正在庆祝的女孩/蛋黄酱颜色的奔驰，我的引擎发动了）。

清华博士宿涵AI写歌

在学校里，巴拉特的朋友们很喜欢它，但一些成年人对此感到震惊。这个项目，帮助他在硅谷的中心地带获得了一个自动驾驶项目的实习机会。从那里，他进入到了斯坦福大学。现在，他在一个生物医学实验室工作，试图开发神经网络来识别具有药用潜力的分子，但是训练神经网络创造艺术仍然是他的热情所在。

用相机检录衣物

在日本老龄化很严重的小城市，干洗是一项很运营好的业务。田原大辅(Daisuke Tahara)的家族在日本南部城市塔加瓦(takawa)拥有8家干洗店，人口约5万，在那里很难找到好的员工。所以田原开始考虑利用计算机来增加他的劳动力。

因此，这位程序员开始研究软件如何能够只要看一眼，就能自动检录客户的衣服。在网上，他读到了关于机器学习的文章，将他的英语和编程技能发挥到了极致。在店里，他拍摄了4万张西装、衬衫、裙子和其他服装的照片，并用它们来训练自己的代码。

7月，塔哈拉开始在他的一家商店测试他的系统。顾客把他们的衣服放在桌子上，头顶上装有照相机。他的软件看了一眼，然后在平板电脑上给出结论(两件衬衫，一件夹克)以供确认。一开始，员工必须要在第一时间帮助客户。之后，客户就可以单独使用它了。

AI鉴黄

AI鉴黄和很多人工智能系统类似，将海量的色情图片作为素材，通过深度学习算法进行训练，识别色情信息，并通过样本建立模型，最终机器以此为据判定哪些是色情图片。

图片与视频直播不同在于，图片是静态的，而视频和直播是动态的，但其识别方法并没有本质区别。鉴别视频和直播时都是通过间隔截图、关键帧截图等从视频内容中提取相应的视频帧进行图像识别。

目前，Facebook、快手、迅雷、百度等都通过AI系统对色情、暴力等违法内容进行鉴定过滤。扎克伯格表示，脸书的AI系统已经能够过滤掉高达99%的不良内容，但剩下的依旧需要鉴黄师进行处理。而根据百度发布的《2017年度信息安全综合治理报告》中显示，AI系统能够实现95%以上的信息审核。

AI踢足球

谷歌的人工智能团队DeepMind一直在加强他们AI的能力。在学习了写诗、写小说以及作曲之后，现在DeepMind正在教他3D导航和玩益智解谜游戏。在DeepMind的试验中，研究人员让人工智能控制一只蚂蚁形状的物体去追逐小球，然后带球直至将其送进球门得分。这样的行为对于人类来说非常的容易，但是对于人工智能来说就要经过一定的训练了。根据DeepMind小组负责人David Silver的说法，AI不仅完成了这个项目，而且在整个过程中不需要向他灌输有关力学的知识。

结果显示，谷歌已经将他们的人工智能提升到了一个新的境界。真正能够让DeepMind学会玩这个“蚂蚁足球”的关键在于谷歌最新开发出的所谓“异步Actor-Critic算法”，即A3C。DeepMind团队也担心AI会威胁到人类，不过DeepMind已经开发出一种机制，可以无视AI的任何行动直接使其失去作用。

（部分数据整理自连线、HyperAI超神经、SuperD超多维科技）

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