微软最近释出的 Windows 10 October 2018 Update 曝出了严重的文件丢失问题，鉴于普通用户通常不会备份文件，这个问题无疑会给用户造成巨大的损失。微软为什么没有在测试阶段发现这个严重 bug？Ars 的 Peter Bright 通过观察认为问题的根源在于软件巨人的开发流程。在 Windows 10 发布之后，微软转向了软件即服务模式，每半年释出一个新版本，通过增加更新频率将新的特性不断推送给用户。在以前，微软产品发布周期是两到三年，其开发流程分成多个阶段：设计和策划、特性开发、整合、稳定性。策划设计需要花 4-6 个月，开发写程序花 6-8 周，整合以及测试和 bug 修正需要花 4 个月。在产品开发周期中，这个循环将重复两到三次。对 Windows 这个产品而言，它将经历三次迭代：原型和两次实际产品开发。但 Windows 10 的开发流程发生了根本性改变，测试这个阶段几乎被跳过了。Peter Bright 根据内部消息来源称，微软现在允许未经测试就整合代码，开发者允许将工作不正确的代码整合到产品中。这样做的结果就是产品到了发布之后还会发现严重的 bug，以至于微软需要暂停推送。微软的产品质量出现了严重滑坡。

量子计算机被认为在分解大数上具有强大优势，但研究人员从未证明量子计算机在这方面的优势是必然的或者经典计算机如果有足够强的算法也能打败量子计算机。现在 IBM Watson 研究中心和慕尼黑理工大学的研究人员在《科学》期刊上发表论文（预印本），证明量子系统相比经典系统具有内在的计算优势。他们的证明表明，无论增加多少输入，量子算法可以在固定的步骤里解决问题。而对于经典计算机，增加的输入越多，需要的步骤越多。这就是并行处理的优势。IBM Q Strategy and Ecosystem 的副总裁 Bob Sutor 说，论文并不是他们发现了重要的量子算法或解决实际的问题，而是帮助我们理解为什么量子计算机如此强大，他希望未来能带来更实用的算法。

小型火箭公司 Rocket Lab 将在美国维吉尼亚州的 Wallops 建太空港，美国的发射场将作为新西兰发射场的一个补充。Rocket Lab 面向的是繁荣的小型卫星发射市场，其开发的轻型火箭 Electron 能将最高 150kg 重的负荷发射到距离地表 500 公里高的轨道。Rocket Lab 去年五月完成了火箭的首次试射，它准备在下个月发射第一颗正式投入运营的火箭，名字叫“It’s Business Time”。该公司计划到明年 Q3 在美国本土发射火箭，希望两个发射场未来每年能执行超过 130 次发射任务。

打车软件 Uber 和 Lyft 诞生之后，普通司机也能提供某种出租车服务，这是否会影响一个地区的交通拥堵情况？根据旧金山交通局的研究，Uber 和 Lyft 确实加剧了当地的交通堵塞。研究发现，网络打车公司的兴起可以解释旧金山 2010 年到 2016 年之间交通堵塞加剧的一半最有。打车软件可以解释期间 51% 的汽车时间延长，47% 的车辆行驶里程增加和 55% 的车速下降。不过，网络打车公司主要影响繁忙路段的拥堵，对偏远地区的拥堵影响较小。

2016 年浙江吉利成为时速 1000 英里的汽车陆地速度记录项目 Bloodhound SSC 的主要赞助商和合作伙伴，但吉利的投资还不足以让该项目向陆地速度记录发起冲击。它还需要筹集到大约 2500 万英镑。这不是该项目第一次遭遇经济危机。Bloodhound SSC 项目目标是建造和测试时速达到 1000英里/1609 公里的汽车，由于在资金筹集方面出现问题，Bloodhound 项目进度在 2015 年停滞了下来，2016 年得到吉利的赞助后得以继续，但为了前往南非的 Hakskeen 沙漠测试超音速汽车它还需要更多的钱。

MIT 发表新闻稿宣布向计算和人工智能领域投入 10 亿美元，使其在该领域的师资规模增加近一倍，这一举措以全球私募股权集团黑石首席执行官和联合创始人苏世民(Stephen Schwarzman)提供的 3.5 亿美元捐赠款为基础。MIT 将在位于波士顿郊外的剑桥校区兴建一座“标志性的新大楼”。这座大楼将于 2022 年竣工，并将作为苏世民计算学院(Schwarzman College of Computing)的教学楼。该学院将创造 50 个教员职位，会招收更多研究生。“我们正在重塑麻省理工，”麻省理工校长 Rafael Reif 说。“苏世民学院将作为全球计算研究和教育中心，以及强大的新型人工智能工具的智力工厂。”除了苏世民捐赠的 3.5 亿美元之外，其他捐赠者总计承诺捐赠 3 亿美元。为实现10亿美元筹资目标，麻省理工还需筹集 3.5 亿美元。

美国军方科学家声称，随着时间的推移，战场上的人类士兵将会越来越少见，而机器人将会日益常见。美国陆军研究实验室网络科学部门负责人 Alexander Kott 在 Conference on Applied Machine Learning for Information Security 会议上说，我们必须习惯这个激进的想法：人类将只是智能生命中的一种。他预言了一个反乌托邦的未来：人类战士将会与以机器人、传感器、智能武器、自动车辆和可穿戴设备为形式的智能代理共享战场。在某种程度上它们在今天已经存在。但在未来，它们将会变得更智能，能利用机器学习软件自动获取新信息和根据环境变化做出决策。 Kott 认为二十年内这一切将会变成现实，战场上的人类将会越来越少，我们必须习惯。他认为，AI 和机器学习将是一把三刃剑，人类将可能是网络世界里最低效最薄弱的一环。

Palm 和 Handspring 公司创始人 Jeff Hawkins 过去十年一直专注于大脑研究，他创办了 Numenta。在沉寂如此长时间之后，他与同事发表了一篇论文预印本《A Framework for Intelligence and Cortical Function Based on Grid Cells in the Neocortex》，开始对外公开他的大脑研究成果，他将于周一在荷兰的一个会议上阐述这项研究。Hawkins 最近曾安排与世界最著名的 AI 实验室 DeepMind 举行会议交流经验。Alphabet 旗下的 DeepMind 想要造出机器做任何大脑能做的工作，而 Hawkins 和他的 Numenta 则想要了解大脑如何工作然后逆向工程。但双方的会议最终无疾而终，因为 Hawkins 在与 DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 聊过天之后发现 DeepMind 几乎没人能理解他的工作。Hawkins 认为创建人工智能必须先理解大脑智能，“你不必模拟整个大脑，但你必须理解大脑工作模拟重要的部分。”他的理论始于皮层柱状体，处理视觉、听觉、语言和推理的大脑新皮质的关键部分。他认为，皮层柱以相同的方式处理每一项任务，类似计算机算法，他所做的就是找出这个算法。如果他真的能找到，那么 AI 研究有望取得新的飞跃。

软银旗下的机器人公司波士顿动力在 YouTube 上发布了两则视频：Parkour Atlas 和 Spot Robot Testing at Construction Sites，展示了双足机器人 Atlas 极为流畅的运动能力，以及四足机器人 Spot 在建筑场地上下楼梯如履平地的能力。波士顿动力上一次发布视频还是 5 个月前。最新视频显示 Atlas 真的像人类跑酷那样行云流水般的跨越障碍，它在攀登高地之后还能后滚翻。相比之下，机器人 Spot 的视频则有些平淡无奇，主要就是在建筑场所上楼梯下楼梯和穿越狭窄通道，展现了机器人可作为辅助建筑工具的能力。

量子计算面临的一个最基本问题是：你在量子计算机上执行操作， 你怎么知道它真的遵循了你的指令，或它所执行的真的是量子计算？量子计算机被认为在很多问题上运算速度比传统计算机快得多，如果它执行的一个计算是传统计算机无法完成的，那么你怎么知道它的运算是正确的？加州伯克利的博士生 Urmila Mahadev 在研究生院花了八年时间尝试去解决量子计算的验证问题。她提出的方法被称为“盲计算（PDF）”。知名的量子计算专家 Scott Aaronson 称赞她是一颗冉冉升起的明星。Aaronson 指出，作为一名研究生她独自获得这样一个结果是相当惊人的。Mahadev 现在是伯克利的博士后，她的量子计算验证论文获得了 Symposium on Foundations of Computer Science 研讨会的最佳论文和最佳学生论文奖。

MIT 化学工程师设计出一种材料能与空气中的二氧化碳发生反应，以此获得生长、加固甚至自我修复。研究报告发表在《Advanced Materials》期刊上。这种聚合材料能不断将温室气体转化为碳基材料去加固自己，可用作建筑材料或修复材料或保护涂层使用。此材料使用的化学反应过程类似植物吸收二氧化碳的方式，这种碳固定材料就像植物一样利用阳光将空气中的二氧化碳转变成为固态稳定的形式。研究人员指出，开发出避免使用化石燃料制造且消耗空气中二氧化碳的合成材料对环境和气候有明显益处。

亚马逊的 AI 专家在 2014 年开发了程序去评估应聘者的简历，给求职者打一到五星的评分，就像亚马逊商店里的商品一样。但到了 2015 年电商巨头发现这个程序对应聘技术类岗位的女性有偏见。原因是这个 AI 程序是使用亚马逊自己的简历库训练的，而技术类岗位的简历大部分来自男性，结果是程序被训练的更偏爱男性候选人。它会惩罚包含女性这个词的简历，对毕业于全女性学院的应聘者降低评分。亚马逊修改了程序，使其在评估时对性别保持中立，但这并不能保证它在筛选简历时不会以其它方式歧视应聘者。

台积电上周宣布了它的极远紫外光刻技术(EUVL)取得的两大重要进展：使用第二代 7nm 制程技术生产的首个客户芯片流片成功；5nm 芯片明年 4 月准备开始风险量产，意味着如果进展顺利到 2020 年 Q2 5nm 芯片将进入到大规模量产阶段。台积电今年 4 月开始使用第一代 7nm 制程技术量产芯片。第一代 7nm 技术（N7）是基于深紫外光刻技术，而第二代 7nm 技术（N7+）将使用极远紫外光刻技术，N7+ 的晶体管密度比 N7 高 20%，同频率下功耗低 8% 左右。台积电没有披露客户的名字，它的重量级客户包括苹果、AMD 等公司。

索尼总裁吉田宪一郎接受金融时报采访时确认正在开发下一代 PlayStation，但是否叫 PlayStation 5 还未定，吉田宪一郎称，“我所能说的是下一代硬件是必要的”。金融时报的报道认为，下一代 PlayStation 的基础架构推测与 PS4 相似，而索尼目前看来并无计划转向基于云端的游戏服务，竞争对手如微软计划推出 Project xCloud，而 Google 也在测试它的游戏串流服务。PS4 是最近一代销量最高的主机。

彭博商业周刊上周披露了中国对硬件供应链的攻击，中国军方利用在中国组装超微主板的机会秘密植入后门芯片，报道声称受影响的美国大型科技公司包括了亚马逊和苹果。但亚马逊、苹果、甚至美国国土安全部和 GCHQ 都发表措辞强硬的声明否认这一报道。苹果负责信息安全的副总裁 George Stathakopoulos 周日致函美国参议院和众议院商业委员会，称该公司的反复调查没有发现任何秘密芯片的证据。与 NSA 在路由器中植入秘密后门的曝光不同，可能是芯片过于微小，彭博商业周刊没有任何实物证据，而 NSA 植入后门却有机密文件提供佐证。在没有实物证据前，理论上可能做到的事情未必在实际中存在。那么，如何发现秘密芯片呢？IEEE Spectrum 报道称，佛罗里达大学网络安全研究所主任 Mark M. Tehranipoor 表示他的研究所开发了能识别此类的秘密芯片的技术。系统使用光学扫描、显微术、X 射线断层扫描和人工智能，对印刷电路板以及芯片和元件与原始预期设计进行比较。整个过程基本上都是自动的，花费的时间也很短。

受争议的量子退火处理器制造商 D-Wave Systems 推出了一个基于云端的实时量子计算环境 Leap，允许开发者每个月免费使用一分钟的量子计算服务。虽然只有短短一分钟，但 D-Wave 称它价值 1500 万美元的量子退火处理器 2000Q 能在毫秒内解决大数分解、路线优化、分子结构等传统计算机需要数天甚至数周解决的问题。D-Wave 估计每个人每个月的免费一分钟试用足以完成 400 到 4000 项工作。如果开发者需要更多时间， D-Wave 提供的商业性服务是每个月每小时 2000 美元。

前 Google 大中华区总裁、风险投资人李开复在《纽约时报》发表文章，谈论了中国在 AI 领域的真正优势，以及美国可以学习的地方。今天的中国用户在隐私方面确实没有话语权，以隐私换取便利早已不是新鲜事，中国的互联网巨头们因此能掌握用户非常深入的信息，而美国科技公司除了 Google 和 Facebook 外，其它公司不太可能掌握详细的用户生活信息。李开复称，“西方的分析人士经常承认中国在人工智能方面有优势的领域，但他们对中国在每个优势领域的实力本质往往有误解。就中国丰富的数据而言，分析人士经常指出中国人口的庞大规模（中国人拥有11亿部移动互联网设备），并声称不严格的隐私法律让用户数据的使用不加管制。但中国的核心数据优势不仅在于广度（用户数量）和获取（用户贡献的数据量），还在于每个用户的数据的深度，即使用对人工智能算法有意义的数字形式捕获中国人的真实世界活动...从这些巨大的数据流中显现出来的是每个中国用户的一个多维图像，这让人工智能公司能够更好地为他们定制服务。”

AI 不具有人类那种对异常现象感到难以置信但同时能坦然接受的能力，比如房间里突然出现一只大象。根据发表在预印本网站 arxiv.org 上的一项研究（PDF），计算机科学家发现深度学习并不真的“深度”，AI 在发现难以置信的事情后会“发疯”。在计算机视觉领域，人工智能系统会尝试识别和分类对象。在这项研究中，研究人员向计算机视觉系统展示了一幅客厅的场景，系统正确的识别了椅子、人和书架上的书。研究人员随后向场景中引入了异常对象：一只大象的图像。然后 AI 系统疯了，它忘记了已经识别的对象，将椅子识别为沙发，将大象识别为椅子，其它此前已经识别的对象都视而不见了。论文合作者 Amir Rosenfeld 称，研究显示了目前的对象识别系统是多么的脆弱。研究人员仍然在尝试理解为什么计算机视觉系统如此容易犯错。他们猜测是 AI 缺乏人类那种从容处理海量信息的能力。

汽车行业的从业者暂时不用担心机器人会取代他们。根据彭博社的数据，13 家员工人数超过 10 万的上市汽车制造商中，有 11 家的员工数比 2013 年增加了。他们的员工总数高达 310 万，比 4 年前增加了 11%。出现人数下降的是大型汽车公司是通用汽车和日产，通用减少了 18%，日产减少 2.8%。分析师指出，中国等新兴市场国家的汽车公司更偏爱人类劳动力，因为相比自动化人工需要的前期投资较少，而发达市场能用机器人处理的任务早在几年前就实现了自动化，发达国家汽车厂商对人工的需求主要是研发领域，他们需要加大研发自动化、电动和联网汽车以适应行业变化。三家中国汽车厂商上汽、东风和比亚迪的员工人数增长了 24% 以上，大众员工人数增长了 12%。

澳大利亚国立大学研制出一种“量子透镜”，由硅膜制成，比人类头发丝薄100倍，可能有助于实现量子信息快速可靠的传递。研究报告发表在《科学》期刊上，中国博士生王凯是论文第一作者。王凯解释说，“量子透镜”这个说法其实是一种比喻。 “一般情况下，我们认为透镜是一个成像的元件，比如相机的镜头，它是由透镜制成的，比如显微镜有显微镜的镜头 …… 我们之所以把它叫成‘透镜’，也是一个类比，它可以用一个非常便捷的成像方法来观测量子世界。当然这个成像并不是指传统意义上所见即所得的像，它是量子世界里面所包含的丰富的量子信息。”王凯指出，虽然该研究不直接针对量子计算平台本身，但其对量子信息的传输具有一定意义。而量子信息技术在人类实际生活中有许多可应用的层面。王凯认为，这项工作的重要意义是将材料和量子两个领域结合起来。