Facebook成立专门伦理团队防止其人工智能软件的偏见

Facebook成立专门伦理团队防止其人工智能软件的偏见

3日晚间，据外媒消息，Facebook比以往任何时候都更需要证明其算法部署是负责任的。

在F8开发者大会上，该公司透露，它成立了一个专门团队并开发了独立的软件，以确保其人工智能系统在做出决策时尽可能符合道德标准，减少偏见。

譬如翻译系统必须首先接受数据培训，道德强调有助于确保Facebook的智能系统提供公平翻译。

业界认为人工智能研究人员必须努力使他们的系统具有包容性。去年，Alphabet的深度学习人工智能团队组建了一个道德和社会小组。此前，微软的研究机构成立了一个公平责任、透明和道德小组。人工智能领域也有自己的尴尬之处，就像三年前谷歌照片将黑人归类为大猩猩一样。

之前克鲁曼团队开发了一款名为“公平流”（Fairness Flow）的软件，该软件后来被整合到Facebook广泛使用的内部软件中，以便更容易地培训和运行人工智能系统。

克鲁曼说，自从她于2016加入facebook以来，她就一直致力于公平问题。科技行业的人们开始更公开地谈论它，社会也对人工智能力量感到担忧。

与此同时，Facebook知道它可以做更多的工作，聘用有多种想法和背景的人工智能研究人员，以尽量减少其软件中的偏见。该公司的人工智能研究小组一直在Facebook硅谷总部以外的地方开设实验室——最近一次是在蒙特利尔。

7nm工艺、4400MHz频率 飞一般的DDR5内存来了

DDR4内存目前还是绝对主流，不断被深入挖潜，频率已经突破5GHz，不过下一代DDR5也已经蠢蠢欲动了。Cadence公司今天就宣布了DDR5的全新进展，无论工艺还是频率都相当领先。目前，JEDEC标准组织正在研究下一代DDR5内存规范，已经有了初步版本，Cadence此番拿出的就是面向新规范的第一个DDR5 IP物理层接口芯片。

该测试芯片采用台积电7nm工艺制造，数据率可达4400MT/s，也就是频率高达4400MHz，相比目前商用最快的DDR4-3200快了多达37.5％。

为了支持Cadence DDR5 PHY物理层的验证和协作，美光也向其提供了DDR5内存初步版本的工程原型。

在此之前，Rambus也曾经提到过7nm工艺下的DDR5 IP，并预计DDR5内存要到2020年才会商用，首批自然还是和数据中心，消费级就更靠后了。

值得一提的是，AMD曾保证说现在的AM4接口会一直支持到2020年，到时候极可能就会更换新接口，加入对DDR5的支持。

利用AI帮助企业搭建智能搜索应用，Lucidworks获5000万美元融资

Lucidworks是一家利用人工智能（AI）将大数据进行网格化以帮助公司构建智能搜索应用程序的公司。近日，Lucidworks宣布获得来自Top Tier Capital Partners领投、Silver Lake Waterman成长基金参投的5000万美元融资。

2007年，Lucidworks在加利福尼亚州成立，它的业务是让公司能够设计和开发各种从金融服务到电子商务的搜索技术。在Lucidworks的平台上，公司无需从头开始构建自己的系统，它基本上允许公司将智能搜索功能加入到他们的产品之中，以便更好地与亚马逊或谷歌等公司竞争。

Lucidworks此前曾筹集约5000万美元的资金。这次筹集的5000万美元的资金用于扩展其企业产品，以及，如其声明所言，“帮助全球领先的公司将智能数据体验带入市场”。

最终，Lucidworks的承诺是根据用户意图从各种在线信号中获取相关搜索结果。此外，该产品还可以更轻松地引入一些基于部分关键字，针对部分设备量身定制的结果以及同义词管理的搜索功能，如产品推荐，拼写检查，自动建议等。

Lucidworks最近最引人注目的合作伙伴之一是Reddit。去年，Reddit宣布正建立一个新的、用以更好地展示相关内容的搜索基础设施。作为“互联网的头版”，Reddit是Lucidworks在消费领域上的主要成绩。Lucidworks其它的客户包括优步（Uber），史泰博（Staples），高通公司（Qualcomm），戴尔（Dell），AT&T，红帽公司（Red Hat）和《金融时报》（Financial Times）。

除了这一轮融资之外，Lucidworks首席执行官Will Hayes也在试图说明他的公司是什么，不是什么，并暗示多年来，它的技术一直有点被误解。

“该行业并没有对我们的技术进行很好的分类。Lucidworks可以通过直接向终端用户提供复杂的数据科学，这使其有潜力几乎对每一个行业产生影响，”他说。“这种潜力的真正力量并没有被‘企业搜索’，‘洞察引擎’或目前使用的其他行业语言所捕获。我们围绕“智能数据体验”这一理念进行构建。作为一家公司，这是指导我们超越人工智能，机器学习，神经网络和所有流行语的方向。我们希望解决人工智能中的最后一英里问题：如何确保那些从洞察中获益最大的用户可以发现他们，而无需成为数据科学的博士。”