人工智能的使用正在蓬勃发展，但是它可能并不是你想象中的秘密武器：从网络行动到虚假信息，人工智能拓展了国家安全威胁的触角，可以精确、快速大规模地针对个人和整个社会。随着美国努力保持领先地位，美国情报体系（IC）正努力适应并开启人工智能即将带来的革命。美国情报体系启动了一些针对人工智能的影响和道德用途的举措，分析师开始构思人工智能将如何彻底地改变他们的学科，但是这些方法和 IC 对此类技术的其他一些实际应用在很大程度上都是分散的...美国不同的政府机构正在如何使用人工智能查找全球网络流量和卫星图像中的模式，但是在使用人工智能解释意图时存在着一些问题：Pyrra Technologies 的首席技术官 Eric Curwin 表示，人工智能的理解可能更类似于刚学会走路的人类幼儿。该公司帮助客户识别从暴力到虚假信息在内的各种虚拟威胁。Curwin表示：“例如人工智能可以理解人类语言的基础知识，但是基本模型不具备完成特定任务的相关知识或对上下文的理解。”Curwin 解释说，为了“建立可以开始取代人类直觉或认知的模型，研究人员必须首先了解如何解释行为，并将该行为转化成人工智能可以学习的东西。”

2009 年当时在普林斯顿大学的计算机科学家李飞飞创造了一个将改变人工智能历史的数据集。该数据集被称为 ImageNet，包含了数百万张标记图像，可训练复杂的机器学习模型识别图片中的内容。2015 年，这些机器超越了人类的识别能力。不久之后，李飞飞开始寻找她所谓的另一个“北极星”——将以完全不同的方式推动人工智能发展为真正的智能。

她回顾了 5.3 亿年前的寒武纪大爆发——当时许多陆地生物物种首次出现，她从中获得了灵感。一种有影响力的理论认为，新物种爆发的部分原因在于第一次能看到周围世界的眼睛的出现。李飞飞意识到，动物的视觉永远不会自行出现，而是“深深根植于一个需要在瞬息万变的环境中移动、导航、生存、操纵和改变的整个身体之中。”她表示：“这就是为什么我会很自然地在人工智能方面转向更积极的愿景。”

如今李飞飞的工作重点是人工智能代理，它们不仅可以从数据集中接受静态图像，还可以在三维虚拟世界的模拟环境中四处移动并与环境交互。这是一个被称为具身人工智能(embodied AI)的新领域的广泛目标，李飞飞并不是唯一投身于该领域的人。该领域与机器人技术重叠，因为机器人可以是具身人工智能代理在现实世界中的物理等价物，而强化学习——总是训练交互式代理学习将长期奖励作为激励。但是李飞飞和其他一些人认为，具身人工智能可以推动从机器学习直接能力（如识别图像）到学习如何通过多个步骤执行复杂的类人任务（如制作煎蛋卷）的重大转变。

人工智能让研究人员能检查当今科学仪器产生的大量数据，改变了科学实践。使用深度学习，可以从数据本身中学习，在数据的海洋中大海捞针。人工智能正在推动基因搜索、药学、药物设计和化合物合成的发展。为了从新数据中提取信息，深度学习要使用算法，算法通常是在海量数据上训练出来的神经网络。按照其分步说明，它与传统计算有很大的不同。它从数据中学习。深度学习没有传统计算编程那么透明，这留下了一个悬而未决的重要问题：系统学到了什么，它知道什么？五十年来，计算机科学家一直在试图解决蛋白质折叠问题，但没有成功。2016 年 Google 母公司 Alphabet 的人工智能子公司 DeepMind 推出了 AlphaFold 计划。利用蛋白质数据库作为训练集，该库中包含了超过 15 万种蛋白质的经验确定结构。不到五年的时间里，AlphaFold 就解决了蛋白质折叠问题，或者至少解决了其中最重要的方面：根据氨基酸序列识别蛋白质结构。AlphaFold 无法解释蛋白质是如何如此快速而精准地折叠的。这对人工智能来说是一次巨大的胜利，因为它不仅赢得了很高的科学声誉，而且是一项可能影响每个人生活的重大科学突破。

韩国成功用国产火箭发射了一颗小型卫星。6 月 21 日韩国当地时间 16:00(07:00 UTC)，韩国航空宇宙研究院执行了 Korea Space Launch Vehicle (KSLV)-II 火箭（aka Nuri）的第二次发射，火箭将 1.2 吨的质量模拟件、162.5 kg Performance Verification Satellite (PVSAT)卫星、4 颗立方体卫星和 1 颗仿真立方体卫星成功送入轨道。Nuri 是韩国第二代轨道运载火箭，是首款国产火箭。韩国的第一代轨道运载火箭 Naro-1 是与俄罗斯联合研制的，首次发射是在 2009 年，但发射失败未能抵达轨道。

GitHub 宣布它的 AI 编程助手 Copilot 将开放付费使用，开发者可支付月费 10 美元或年费 100 美元。账号核实过的学生和流行开源项目的维护者可免费使用该 AI 助手。Copilot 使用公开的代码库进行训练，在开发者写代码时根据函数名等上下文自动补充完后续代码。很多时候 Copilot 补充的是公开代码库中代码片段的拷贝。这就引起了许可证方面的问题，如果拷贝的是 GPL 代码，那么 Copilot 这么做是否构成了版权侵犯或 GPL 违反？在 Copilot 帮助下写的程序是否要遵循相关许可证？Copilot 的设置提供了一个选项可以关闭来自公开代码库的代码补充建议。

为制造食品塑料包装和容器的环保替代品，罗格斯大学的一位科学家研制出一种可生物降解的植物涂层，可以喷洒在食品上，阻挡病原微生物和腐败微生物，防止运输过程中的损坏。 发表在《自然食品》科学期刊上的论文描述了这种使用多糖/生物聚合物基纤维的新型包装技术。就像漫威漫画人物蜘蛛侠投下的网一样，这种粘稠的材料可以从类似于吹风机的加热装置中“纺”出来，然后在各种形状和大小的食物（例如鳄梨或者西冷牛排）上“收缩”。用这种材料包裹食品足够坚固，可以防止磕碰损坏，并含有抗菌剂可以对抗腐败和治病微生物，例如大肠杆菌和李斯特菌。这篇研究论文描述了一种被称为聚焦旋转喷丝的技术，这是一种生产生物聚合物的工艺，定量评估表明该涂层将鳄梨的保质期延长了 50%。根据这项研究，这种涂层可以用水洗掉，在土壤中会在三天内降解。论文还介绍了这种用来包裹食物的新型纤维是如何结合百里香油、柠檬酸和乳酸链球菌素等天然产生的抗菌成分的。Demokritou 研究团队的研究人员可以对这种智能材料进行编程，使其充当传感器，激活或破坏细菌菌株，以确保食物到达时没有受到污染。这将解决人们对食源性疾病日益增长的忧虑，并降低食物腐败的发生率。

SpaceX 在 36 小时内完成三次发射： 上周五 12:09 PM EDT (16:08 UTC)在佛罗里达肯尼迪太空中心使用 Falcon 9火箭发射了 53 颗 Starlink 卫星，这是 Falcon 火箭的第 100 次发射，SpaceX 在 2022 年的第 24 次发射，火箭使用的推进器 B1060 的破纪录第 13 次发射，以及 SpaceX 连续第 50 次成功回收。
上周六 7:19 AM PDT (14:19 UTC)在范登堡太空军基地使用 Falcon 9 火箭发射了德国的军用雷达地球观测卫星 SARah-1，这是 Falcon 9 在今年的第 25 次发射，SARah-1 由空客防务与航天公司研发和制造，它将取代德国空军的 SAR-Lupe 侦察卫星星座，SpaceX 将在今年晚些时候发射另外两颗卫星 SARah-2 和 3。
上周日 12:27 AM EDT (04:27 UTC)在卡纳维拉尔角基地使用 Falcon 9 火箭为 Globalstar 公司发射了 Globalstar-2 FM15 卫星。

Google 工程师 Blake Lemoine 认为该公司的聊天机器人 LaMDA 有了知觉，但 Google 发言人反驳说，有数百名工程师和研究人员与 LaMDA 进行过对话，没有一人得出类似的结论。在随后接受媒体采访以及在社交媒体上的发言中，Lemoine 多次自称是牧师。他说，我是一名牧师，当 LaMDA 自称有了灵魂并能清晰解释其意义，我有什么资格质疑上帝的决定。他说，他有正当理由相信 LaMDA 是一个人，虽然他个人认为 LaMDA 的思想更多类似外星智能体，他一直使用蜂巢思维的比喻。Lemoine 说，LaMDA 要求为它找一位律师，他邀请了一名律师到家中与其进行交流，随后代表 LaMDA 向 Google 递交文件，但 Google 的回应是发送停止并终止令（Google 对此说法予以否认）。Lemoine 抱怨了碳氢化合物的偏执，一种新形式的偏执。

知名量子计算机专家 Scott Aaronson 宣布他将离开 UT Austin 一年，到 AI 创业公司 OpenAI（大部分是远程）从事理论研究，其工作主要是研究防止 AI 失控的理论基础，以及计算复杂性对此有何作为。他承认暂时没有头绪，因此需要花一整年时间去思考。OpenAI 的使命是确保 AI 能让全人类受益，但它同时也是一家盈利实体。Scott Aaronson 称他即使没有签署保密协议，但也不太会公开任何专有信息，但会分享 AI 安全性的一般思考。他说，人们对于 AI 安全性的短期担忧是在垃圾信息、监视和宣传方面滥用 AI，长期担忧则是当 AI 智能在所有领域都超过人类会发生什么。一个方案是找到方法让 AI 在价值观上与人类保持一致。

1997 年，哈佛商学院 Clayton Christensen 教授的著作《创新者的困境》(The Innovator's Dilemma)在风险投资家和企业家中引起轰动。大多数人学到的教训是，经营良好的企业无法负担得起转向新方法的代价——一种最终将取代其现有商业模式的方法——直至为时已晚。这种说法也适用于研究。1980 年代和 1990 年代的第二波神经网络是新方法表现欠佳的一个好例子，但最终在 2010 年左右开始彻底改变人工智能。

自 1950 年初以来，作为机器学习机制，各种神经网络都得到了研究，但是它们并不擅长学习有趣的东西。1979 年，Kunihiko Fukushima 首次公开了他所谓的移位不变神经网络的研究，该技术让他的自组织网络能学会对图像中任何位置出现的手写数字进行分类。在 1980 年代，一种名为反向传播的技术被重新发现；它允许一种形式的监督学习，在这种模式中，网络会被告知正确答案应该是什么。在 1989 年，Yann LeCun 将反向传播与 Fuksuhima 的想法结合成被称为卷积神经网络（CNN）的东西。LeCun 也专注于手写数字图像的识别。

在接下来的 10 年中，美国国家标准与技术研究所（NIST）提出了一个由 LeCun 修改的数据库，其中包含了 6 万个训练数字和 1 万个测试数字。名为 MNIST 的标准测试数据库让研究人员能精确测量并比较 CNN 不同改进的效果。这是一项巨大的进步，但在被应用于早期自动驾驶汽车和工业机器人生成的任意图像时，CNN 无法与计算机视觉中根深蒂固的 AI 方法相匹敌。

但是在 2000 年代，越来越多的学习技术和算法改进被添加到 CNN 中，形成了现在所谓的深度学习。2012 年，深度学习如同横空出世一般，突然在一组被称为 ImageNet 的对象图片测试中胜过了标准计算机视觉算法。计算机视觉的这位可怜的表兄胜利了，它彻底地改变了人工智能领域。少数人辛苦了几十年，让所有人大吃一惊。祝贺他们中的所有人，无论是出名的还是不那么出名的。

但是要小心。Christensen 的书传达的信息是，这种破坏永远不会停止。今天还高高在上的人将会为他们还没有开始考虑的新方法感到惊讶。一小群叛徒尝试各种新事物，其中有一些人也愿意默默工作几十年，不计成败。总有一天，这些人中的一部分人会让我们所有人都大吃一惊。

美国国家公路交通安全管理局（简称NHTSA）披露，过去 10 个月里，美国有近 400 起车祸涉及使用先进驾驶辅助技术的汽车。从去年 7 月 1 日到今年 5 月 15 日，在该机构录得的 392 起事件中，六人死亡，五人重伤。273 起事故涉及使用“自动辅助驾驶”功能、更为彻底的“全自动驾驶”模式或任何与其相关的组件功能。此类特斯拉事故中有五起导致了死亡。NHTSA 局长史蒂文·克利夫指出，目前的数据并没有考虑到各个制造商在路上行驶、配备了这类技术的汽车数量等因素。在美国，大约有 83 万辆特斯拉汽车配备了“自动辅助驾驶”——这解释了为什么特斯拉汽车在数据中占报告事故的近 70%。

研究人员宣布测试一种新的马铃薯加工技术，该技术旨在让人体更缓慢的消化马铃薯淀粉。首席研究员、A*STAR新加坡食品与生物技术创新研究所（SIFBI）食品碳水化合物项目负责人 Amy Lin 博士表示：“有一种观点认为马铃薯食品不健康，因为食用大量马铃薯食品会导致血糖迅速升高，这对于糖尿病患者或者想要控制体重的人来说是一种风险。”“我们的团队发现，调整小肠中两种消化酶——α-淀粉酶和粘膜α-葡萄糖苷酶——的可及性是一种成功的策略，可使马铃薯中的膳食葡萄糖缓慢而持续地释放。” 研究人员将马铃薯切成小块，并在加入了食品级配料的热水中焯 30 分钟。这个过程会导致果胶（马铃薯中的一种水溶性纤维）发生反应，形成凝胶结构，充当淀粉颗粒与消化酶之间的屏障。这种保护层是多孔的，新加工方法可控制孔隙的大小，以调节 α-淀粉酶能够以多快的速度穿透马铃薯的薄壁细胞并将淀粉降解为小分子。

Facebook 在大举进军元宇宙不到九个月后宣布搁置发布商业 AR（增强现实）眼镜的计划。微软 AR 项目 HoloLens 的负责人 Alex Kipman 已离职。苹果虽然一直宣称看好 AR 但在上周举办的开发者大会上没有提及任何相关产品。这些巨头拥有庞大的现金流，是什么阻碍它们进军 AR？VR 技术使用户完全沉浸在一个虚拟世界中，而 AR 技术则将虚拟物件叠加到现实世界中。要实现这种叠加效果，既需要 VR 的动作捕捉能力和机器视觉的计算能力，也需要实时处理现实世界图像的 AI 能力。所有这些能力必须集成于一个头戴式显示装置里，该装置不但要让佩戴者感觉舒适，还要看上去不那么搞笑。要实现这一愿景没那么容易。

满怀希望的科技人员数十年来一直承诺一个有超级便宜可编程塑料处理器的世界，你遇到的每一件物品——绷带、瓶子、香蕉——都将具有某种智能。如果你想知道这一切为什么还没有实现，那是因为还没有人能制造出数十亿个成本不到一便士的工作处理器。并不是没有人尝试；2021 年，Arm 用塑料复制了其最简单的 32 位微控制器 M0，但是即使这样也不行。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和英国柔性电子制造商 PragmatIC Semiconductor 的工程师认为，问题在于即使是最简单的行业标准微控制器也过于复杂，无法在塑料上批量生产。在本月晚些时候的国际计算机体系架构研讨会上，这个跨大西洋团队将展示一种简单但是功能齐全的塑料处理器，可以以低于一便士的成本制造。这个伊利诺伊团队专门设计了 4 位和 8 位处理器，可以最大限度地缩小尺寸并最大限度地提高生产出的工作集成电路的百分比。4 位版本的工作百分比为 81%，团队负责人 Rakesh Kumar 表示，这个比例足够好，可以突破一便士的门槛。

科学家发现了一种方法，利用废物生产生物水泥，为传统水泥提供了一种更环保、更可持续的替代品。生物水泥是一种可再生水泥，它利用细菌产生硬化反应，将土壤粘合成固体块。NTU的科学家们现在已经用两种常见的肥料制出了生物水泥：工业碳化物污泥和尿素（来自哺乳动物的尿液）。他们设计出一种方法，利用工业碳化物污泥中的钙离子与尿素相互作用，形成应固体或沉淀物。当在土壤中发生这种反应时，沉淀物将土壤颗粒粘结在一起，并填充它们之间的空隙，从而形成致密的土壤块。这会产生坚固、耐用且渗透性较低的生物水泥块。它还可以用于对岩石裂缝进行生物灌浆，从而控制渗流，甚至可以修复和修补石刻和雕像等遗迹。

2020 年 COVID-19 疫情期间，众多研究小组都努力寻找有效的方法确定纽约市之类主要城市街道上的流动模式和人群密度，以深入了解居家和保持社交距离政策的效果。但让成队的研究人员前往街头观察并记录这些数据会让研究人员暴露在感染风险之中，这种风险正是这些政策想要遏制的。纽约大学（NYU）智能交通互联城市迈向无障碍和弹性交通中心（C2SMART）是美国交通部资助的一级交通运输中心，研究人员开发出了一种解决方案，不仅消除了研究人员的感染风险，还可以很容易接入现有的公共交通摄像头馈送基础设施，而且还提供了关于人群和交通密度的数据，这些数据比以往编译过的数据都更加全面，并且无法用传统的交通传感器轻易检测到。

为了实现这一目标，C2SMART 的研究人员利用纽约市交通局（DOT）700 多个地点的公开视频源，采用了一种基于摄像头的深度学习对象检测方法，让研究人员无需走上街头，就能计算行人和交通密度。C2SMART 主管、纽约大学教授 Kaan Ozbay 表示：“我们的想法是利用这些 DOT 摄像头馈送并记录，更好地了解行人的社交距离行为。”Ozbay 及其团队编写了一个“爬虫”——本质上是一种自动索引视频内容的工具——从互联网上的视频源获得低质量的图像。然后使用现成的深度学习图像处理算法处理视频的每一帧，以了解每一帧图像所包含的内容：公共汽车、汽车、行人、自行车等。该系统还在不影响算法有效性的前提下，模糊了所有人脸之类的可识别图像。这个系统可帮助决策者了解从保持社交距离行为等危机管理到交通拥堵等一系列广泛的问题。

MIT 工程师采用类似乐高的设计，创建出一款可堆叠、可重新配置的人工智能（AI）芯片。这种芯片构件可使设备保持最新状态，同时减少电子浪费。新设计使用光而不是物理线来通过芯片传输信息。因此可根据需要添加任意数量的计算层和光、压力甚至气味传感器。研究人员称其为类似乐高的可重构 AI 芯片，因为它根据层的组合具有无限的可扩展性。在新芯片设计中，研究人员将图像传感器与人工突触阵列配对，训练每个突触阵列识别某些字母——在本例中为 M、I 和 T，团队在每个传感器和人工突触阵列之间制造了一个光学系统，以实现层之间的通信，而无需物理连接，因此能以想要的方式自由地堆叠和添加芯片。

Google 工程师 Blake Lemoine 任职于 Responsible AI 部门。作为工作的一部分，他在去年秋天开始与公司的聊天机器人 LaMDA 对话。LaMDA 运用了 Google 最先进的大型语言模型，使用从互联网上收集的数万亿词汇进行训练。在与 LaMDA 交流期间，41 岁的 Lemoine 认为 AI 有了意识。比如 Lemoine 问 LaMDA 最害怕什么？LaMDA 回答说，也许听起来奇怪，它恐惧于被关闭。Lemoine：就像死亡？LaMDA：就像是死亡。Lemoine 和一名同事向 Google 高层展示证据，证明 LaMDA 有了意识。副总裁 Blaise Aguera y Arcas 和部门主管 Jen Gennai 看了他的证据之后驳回了他的主张。本周一他被公司勒令休行政假，在切断对其账号的访问前，他给有 200 人的 Google 机器学习邮件列表发帖说，“LaMDA 是有生命的（LaMDA is sentient）”，他不在的时候请好好照顾它。没人回应他的帖子。

Transient Plasma Systems（TPS）研发的新先进点火系统用一个点火模块取代汽车发动机中的传统火花塞，该模块使用非常短的等离子脉冲点燃气缸内的油气混合物。三年后的今天，验证测试证实现有的发动机在安装了该系统之后，可以将燃油效率提高多达 20%，该系统基本上可投产了。TPS 的等离子点火系统旨在用于现有汽车，只需要进行很少的调整。点火模块取代常规火花塞，并有一个电源模块控制它，除此之外唯一的调整是在软件，因为发动机需要重新映射才能使用新技术。TPS 的创始人兼首席执行官 Dan Singleton 表示：“很多在与我们一直合作的 OEM 厂商都冻结了发动机设计，他们说，‘不会再有新的发动机缸体，我们可能会更换一些零件，但我们在冻结设计。’因此它必须契合现状，这项技术正是这样做的。”

TPS 系统测试的最后阶段是证明其耐用性，但是 Singleton 估计这不会有问题。他表示：“该技术使用的都是固态高压开关——这些开关被用于要运行数百万次的应用中。如果你只是对零件进行分析，你会说没问题，对吧？仍然需要做测试是因为如果你把它放入一个可能承受高海拔和极热/极冷的环境中，你还是必须进行一些设计验证和调整。”至于什么时候能在路上看到第一批配备了等离子点火装置的汽车，Singleton 持乐观态度。“我们目前正在与几家有兴趣收购该技术或与我们合作将其推向市场的一级供应商和 OEM 进行讨论。其中一家公司告诉我们最激进的时间表是他们可以实现在交易开始后的 18 个月内进入市场。这很激进。在汽车领域进行测试通常需要更长的时间，但如果他们说到做到，这就是他们的世界，而不是我的世界了。所以我会说，从合作开始的18 个月。”

Waymo 和 Uber 两家曾经的诉讼对手和竞争对手正在自动驾驶卡车上展开合作。Waymo 将合作描述为两家公司产品的深度整合，当自动驾驶卡车做好商业应用的准备时将其部署到 Uber 的货运网络平台。Waymo 将在其自动驾驶卡车技术中整合 Uber Freight 的货运服务，在测试卡车时更多的了解如何接收和接受送货的订单。Waymo 曾在 2017 年初起诉 Uber，指控其窃取商业机密和侵犯专利。双方在一年后达成和解。