微软宣布其语音识别系统错误率仅为 5.1%，超过了去年该公司人工智能和研究团队所实现的 5.9% 的错误率。这一成就是语音识别技术的一个新里程碑，达到了人类专业转录者相同的精度。人类的一组专业转录者能听录音多次，还能访问其他转录者转录的文本。微软的语音识别系统被用于 Cortana、Presentation Translator 和 Microsoft Cognitive Services 等服务。

包括 Elon Musk 和 Google 的 Mustafa Suleyman 在内的 116 位 AI 和机器人专家联合致函联合国，呼吁禁止发展和使用杀人机器人。联合国最近投票决定正式开始讨论自主机关枪、坦克和无人机之类的自主武器。专家们在信中警告，一旦研发出致命自主武器，武装冲突的规模将会比以前更庞大，在时间尺度上比人类理解的更快。它们也可能会被用于恐怖行动，被独裁者和恐怖分子用于对付无辜的人民，武器也可能会以不受欢迎的方式被修改。专家们指出，一旦潘多拉的盒子打开，它将很难关上。

固定翼无人机飞行距离远，但着陆很难；旋翼无人机着陆容易，但飞行距离短。要想取两者之长非常困难。现在，受鸟儿着陆方式的启发，加拿大 Sherbrooke 大学的研究人员 创造出第一种能可靠停留在墙壁上的固定翼无人机 Multimodal Autonomous Drone (S-MAD) 。鸟儿利用来自翅膀的推力可控的接近对象，速度缓慢到足以舒服的停靠。S-MAD 利用了类似的技术，它首先使用距离探测器探测墙壁距离，通过反馈控制快速拉升，维持垂直速度和停靠角度，停靠时利用悬架吸收剩余动能。在停靠在墙壁上后它也能像鸟儿那样迅速起飞。

输送药物的微型机器人不久将会在你体内爬动去治疗你的疾病。加州大学圣迭戈分校的研究人员在《Nature Communications》期刊上发表论文，报告他们利用人类头发宽度的微型电机治愈了小鼠胃部的细菌感染。微型电机在五天时间里每天向小鼠胃部释放抗生素。治疗结束后，研究人员发现这种方法比常规药物剂量更有效。微型电机由球状镁核心构成，外部覆盖了多层，提供了保护、治疗和粘在胃壁上的能力。在吞食后，镁核心与胃酸反应源源产生氢气泡，推动电机在周围移动。这种方法短暂的降低了胃部的酸度，抗生素对酸度敏感，在酸度降低后电机释放出抗生素。

中国最近制定了 AI 发展规划，希望在 2030 年成为人工智能领域的世界领导者，在技术上超越对手，打造规模近 1500 亿美元的本土产业。这一计划并不疯狂，中国有三大优势：大量的软件工程师，有超过 7 亿网民可以测试，政府支持及分享其收集的庞大公民数据集。彭博社的一篇报道称：徐立的软件扫描的脸部数量可能比其它任何软件都多，他创办的商汤科技上个月筹集到了 4.1 亿美元。他说，中国人口众多，更容易收集到数据用于你需要的任何用例，当我们谈及数据集，最大的数据源就是政府。Rochester 大学计算机科学教授 Jiebo Luo 说，数据访问在中国总是更容易，政府、机构和企业中的人现在已经认识数据的价值，只要他们发现能信任的人，他们将愿意分享数据。福州市政府在 6 月举行了一个会议，与会者包括了戴尔、IBM 和联想的研究人员，政府官员分享了 80 exabytes 心脏超声视频，利用这一数据企业可以用它构建 AI 去识别心脏疾病。

在《Nature Communications》期刊上，研究人员报告通过太赫兹多路技术以 50GB 的传输率传输两个实时视频信号，相当于今天最快蜂窝网络数据传输率的 100 倍。论文通信作者、布朗大学工程学院教授 Daniel Mittleman 称，我们演示了能在太赫兹波上以高速和低错误率传输单独的数据流，这项技术能用于未来的太赫兹无线网络。今天的语音和数据网络使用的是微波信号，频率范围大约在 300MHz 至 300GHz 之间，太赫兹波包含了频率为 0.3 到 3 THz 的电磁波，频率比微波更高，因此能携带更多的数据。

特斯拉和 SpaceX 的 CEO Elon Musk 再次对 AI 的威胁发出了警告。他称你应该关心 AI ，因为它所具有的威胁性远高于朝鲜。朝鲜最近威胁要用核弹攻击美国的关岛，引发了美国总统的强烈反应。不过讽刺的是，Musk 资助创办的 OpenAI 开发的 AI 在 Dota 2 锦标赛上打败了两名专业的电竞选手。Musk 的帖子使用了一张图片，其中的文字宣称“在最后，机器将会获胜”。

研究人员在《Nano Letters》期刊上发表论文，报告他们利用碳纳米管制造出真随机数生成器。基于软件的随机数生成器被认为是伪随机的，它产生的结果并非是真随机，只要找到随机数种子，就可以再现其结果。基于硬件的“真”随机数生成器被认为是安全领域的黄金标准，它们利用激光和光探测器根据无法预测的物理现象产生随机比特。但硬件随机数生成器庞大、制造昂贵。西北大学研究人员制造的碳纳米管随机数生成器能整合到可穿戴设备、各种传感器等小型设备中。它甚至能用标准的打印机直接打印到包装上，去加密数据或验证产品。研究人员利用纳米管溶液去创造出一种静态随机存取记忆体（SRAM）单元去产生随机比特。用纳米管墨水打印 SRAM 单元的过程相对不昂贵，能大量用于消费者电子设备。

利用一种微型芯片，皮肤细胞有可能重编程成其它细胞去修复受损组织。根据发表在《Nature Nanotechnology》期刊上的论文，研究人员利用电脉冲在皮肤细胞上打开一个微孔，注入芯片纳米通道中的 DNA 或 RNA 片段，这些遗传材料有效的重编程皮肤细胞到其它类型的细胞，然后修复受损的组织。在小鼠上进行的早期实验显示，研究人员尝试将皮肤细胞重编程为脑细胞，重编程皮肤细胞去生长出新的血管去修复受损的肢体。这种新技术距离人类的临床应用还有很长的距离要走。研究人员对此表示乐观。

去年 11 月，Google 的人工智能子公司 DeepMind 宣布与暴雪合作，将在 2017 年向 AI 和机器学习研究员发布一个用于 AI 研究的《星际争霸 2》。现在，双方正式发布了一系列工具，包括一个机器学习 API、匿名化的游戏对战回放数据集、DeepMind 开源工具集 PySC2，允许研究人员测试特定任务 AI 表现的简化 RL 游戏，一篇论文等，将《星际争霸 2》 转变成一个 AI 研究环境。这些工具都发布在 GitHub 上，采用 Apache 或暴雪许可协议。

马自达宣布汽油发动机技术取得突破，它将于 2019 年推出燃效比以往提高 2～3 成的新汽油发动机。该公司社长小饲雅道在记者会上强调，“这是燃效世界第一的汽油发动机”，同时还表示，“将采取自主举措实质性削减二氧化碳”。在新款发动机上，马自达将大幅改进和投入 2011 年推出的 “SKYACTIV” 环保技术。还将采用通过活塞压缩汽油和空气的混合气体进行点火的技术。特点是除了燃效高外，油门响应性等也将提高。马自达还透露到 2020 年启动自动驾驶技术验证实验，到 2025 年实现标准配备。它否认将引入人类不参与驾驶的 “完全自动驾驶”。

16 岁高中女孩 Kavya Kopparapu 的生活非常丰富，她担任学校生物信息学会的会长，组织研讨会，甚至还运营者一个非营利组织。2013 年，她的印度祖父出现了糖尿病视网膜病变的症状，这种症状会导致失明。如果能及时治疗的话，眼睛不会有事。但绝大多数人并没有这么幸运。她的祖父虽然得到了治疗，但因为比较晚而眼睛受损。Kopparapu 因此想利用自己的计算机科学技术，发明出能快速诊断眼部疾病的系统。 Kopparapu 与她的弟弟 Neeyanth，高中同学 Justin Zhang 合作训练 AI 去识别眼部照片中糖尿病视网膜病变的迹象，提供一个初步诊断结果。这套系统包括了一个智能手机应用和一个 3D 打印的镜头。她在上个月的 O’Reilly AI 会议上展示了这套系统。NIH 的一位专家认为，这套系统还需要更多的临床诊断数据，认为它具有商业潜力，但可能会因为太廉价大企业看不上。

美国海军空中测试与评估中队的一架 F/A-18F 超级大黄蜂战斗机上周在福特号航母上使用下一代飞行拦阻系统和电磁弹射器完成了首次着陆和弹射起飞。 航母使用的电磁弹射系统此前在测试中曾遭遇控制问题，在 2014 年进行的早期测试中，弹射系统导致了 F/A-18 战斗机机翼剧烈振动，以至于海军军官担心满负荷战斗机起飞的安全性。开发电磁弹射和拦阻系统的通用原子公司更新了软件，在执行了一系列静负载测试后，上周完成了战斗机的首次弹射测试。

微软正在更新 Windows 终端（也就是命令提示符）的颜色。Windows 10 的测试者将可以在新版 Build 16257 中尝试新的颜色方案。Windows 终端传统的蓝色将在现代的高对比度显示器上变得更清晰。这是微软二十年来首次更新 Windows 终端的颜色。测试者需要全新安装才能体验新的颜色方案，如果只是在旧版本升级 Windows 仍然会保留原来的颜色设置，以确保用户定制的颜色设置不会被替换。微软计划发布工具让测试者能应用新的颜色方案。

IBM 和索尼合作开发了新的磁带储存技术，实现了每英寸储存容量达到 201 Gb，手掌大小的单盒磁带储存容量达到 330Tb。磁带被普遍认为是过时的技术，但它是目前市场上最廉价、连续读写速度最快的储存媒介之一，虽然其读写设备十分昂贵。在最新这项研究中，索尼开发了新型的高密度磁带，而 IBM 开发了新的磁头和信号处理技术。索尼的新磁带包含了一个改进的内置润滑层和一个新型的磁性层。索尼使用了名叫溅射淀积的真空薄膜成形技术制造磁带。

在年度 ImageNet 图像识别竞赛上，来自中国大学和企业的 AI 团队统治了比赛。 27 支参赛团队超过半数来自中国，表现最出色的团队全都来自中国。2014 年度竞赛的获胜者 Google 没有参加过去两年的比赛。在今年的比赛中，WMW 团队以 2.25% 的错误率赢得了图像分类竞赛，去年最佳成绩的错误率是 2.99%，团队成员有两名来自北京创业公司，一名来自牛津大学；在物体识别比赛中，DBAT 的识别精确度为 73.1% ，比去年的 66.3% 有显著提高，团队成员有八人来自南京大学，两人来自伦敦帝国学院。

摩根大通将在其全球的股票算法业务部门使用基于深度强化学习开发的 AI 执行交易，此前的试验表明，它的效率比传统的买卖方法高得多。摩根大通全球股票电子交易业务负责人 Daniel Ciment 表示，在内部被称为 LOXM 的 AI 程序自第一季度以来被用于该行的欧洲股票算法业务，并将在第四季度在亚洲和美国启用。LOXM 的职责是以最佳价格和最高速度执行客户交易指令——运用它从数十亿笔过往交易（既有真实交易，也有模拟交易）中汲取的经验教训来解决各种问题，比如怎样抛出大笔股份而不影响市场价格。各投资银行一直在尝试使用 AI、自动化和机器人技术来帮助降低成本，消除耗时的日常工作。

美国威斯康星州科技公司 Three Square Market 与瑞典的 Biohax International 合作，为雇员提供自愿的芯片植入。内置射频识别技术的芯片可用于开启门禁和食堂付款。该公司总部的 80 名员工中已有 50 余人自愿报名。此事引发了隐私和健康方面的争议。公司 CEO Todd Westby 强调，芯片的功能是有限的。“它只不过是射频识别阅读器芯片，而非 GPS 追踪设备。它是被动型设备，只有在收到数据索取请求时才会提供数据。”健康方面的担忧难以评估。FDA 的信息显示，在极少数情况下，植入位置或许会发生感染，芯片还有可能会迁移到身体的其他部位。

美国、德国和日本等国的企业正在竞相研制自主驾驶汽车，未来 AI 可能会取代人类司机驾驶汽车。但印度的最高交通监管部门官员表示，自主驾驶汽车在印度是不受欢迎的。道路运输、公路和海运部长 Nitin Gadkari 称，我们将不会允许自主驾驶汽车，不会允许任何技术取代人类工作。印度采用的方法与其它国家鼓励发展自主驾驶汽车的做法存在显著差异。过去几年，新的技术通常创造了更多的工作。以打车软件为例，它为印司机创造了大量工作，但打车软件提供商 Uber 设想引入自主驾驶汽车，让人类驾驶汽车变得过时。

《华尔街日报》报道，丰田表示接近在电动汽车固态电池方面实现重大技术突破。新的固态电解质技术可使锂离子电池变得更小、更轻，且理论上可以承载更高的电负荷，从而提高电动汽车的续航能力。丰田汽车称，正在研发这种电池的生产工艺，或将在 2020 年代初期开始销售这种电池。丰田汽车是众多研究生产固态电池的公司之一。