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軟銀宣布新愿景基金：規(guī)模1080億美元 專投人工智能

7月26日消息，據(jù)國外媒體報道，軟銀集團周五宣布了第二支愿景基金，旨在投資人工智能技術(shù)。該集團稱，已從包括蘋果和微軟在內(nèi)的多家公司獲得共計約1080億美元的出資承諾。

軟銀在一份聲明中表示，它計劃向該基金投資380億美元。其他預(yù)計參與的公司包括富士康、瑞穗銀行、三井住友銀行和三菱日聯(lián)金融集團。

該日本科技企業(yè)集團還指出，“該基金的目標是，通過投資于市場領(lǐng)先的、以科技為支撐的成長型企業(yè)，推動人工智能革命繼續(xù)加速發(fā)展?！彼a充稱，公司仍在與更多的潛在投資者進行洽談，預(yù)計該基金的規(guī)模還將會擴大。

該基金的其他投資者包括哈薩克斯坦國家銀行投資公司、渣打銀行以及來自中國***的投資者。

軟銀在兩年前推出了首支1000億美元規(guī)模的愿景基金，該基金得到來自沙特阿拉伯和阿布扎比的主權(quán)財富基金600億美元的支持，專注于投資處于后期階段的科技初創(chuàng)企業(yè)。

軟銀CEO孫正義的目標是，每兩到三年籌建一支新的大規(guī)模基金，以抓住投資于人工智能和自動駕駛汽車等前沿技術(shù)的機會。軟銀今年6月披露，首支愿景基金共進行了71筆投資，投資總額為642億美元，迄今為止的回報率為62%。雖然其投資組合中的幾家公司已經(jīng)上市，比如Uber和Slack，但獲利退出可能還需要數(shù)年時間。

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蘋果宣布以10億美元收購英特爾的調(diào)制解調(diào)器部門

蘋果周四宣布，已同意收購英特爾智能手機調(diào)制解調(diào)器部門的多數(shù)股權(quán)。根據(jù)聲明，2200名英特爾員工將加入蘋果。蘋果為英特爾的員工、知識產(chǎn)權(quán)和其他設(shè)備支付了10億美元。預(yù)計該交易將在第四季度完成。英特爾首席執(zhí)行官鮑勃-斯旺（Bob Swan）在一份聲明中說，“這項協(xié)議使我們能夠?qū)Ｗ⒂跒?a target="_blank">5G網(wǎng)絡(luò)開發(fā)技術(shù)，同時保留我們團隊創(chuàng)造的關(guān)鍵知識產(chǎn)權(quán)和調(diào)制解調(diào)器技術(shù)。”

目前英特爾為蘋果的iPhone提供調(diào)制解調(diào)器，使其能夠連接Verizon和AT&T等運營商的網(wǎng)絡(luò)。但今年4月，英特爾宣布計劃退出智能手機調(diào)制解調(diào)器市場，斯旺當時表示，這是因為英特爾“沒有明確的盈利和正回報之路”。

蘋果是英特爾唯一的調(diào)制解調(diào)器客戶。但今年早些時候，作為一項專利授權(quán)協(xié)議的一部分，蘋果同意“多年”購買高通芯片組，這讓分析人士相信，高通將為未來的iPhone提供芯片，包括未來可能支持5G網(wǎng)絡(luò)的版本。

媒體報道和招聘信息顯示，蘋果正在打造自己的5G芯片組。分析人士說，它從英特爾獲得的知識產(chǎn)權(quán)將對這一努力至關(guān)重要。

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一項研究認為AI在識別人類情緒方面存在嚴重缺陷

隨著人工智能被用來做出更多關(guān)于我們生活的決定，工程師們已經(jīng)找到了使其更具情感智慧的方法。這意味AI可以識別人類自然產(chǎn)生的一些情緒，最明顯的是，掃描一個人的臉部并知道他們當時的感受。

為了實現(xiàn)這一點，微軟、IBM和亞馬遜等科技公司都銷售他們稱之為“情感識別”的算法，這些算法根據(jù)面部分析推斷人們的感受。例如，如果有人眉頭緊鎖，嘴唇緊閉，這意味著他們很生氣。如果他們的眼睛是寬的，眉毛是高的，嘴是伸的，這意味著他們害怕，等等。

客戶可以以多種方式使用這項技術(shù)，從尋找“憤怒”威脅的自動化監(jiān)控系統(tǒng)到承諾剔除無聊和不感興趣求職者的求職面試軟件，無所不包。但是如何看待人們的感覺是有爭議的，并且一項最新研究表明，這些算法沒有沒有堅定的科學(xué)基礎(chǔ)。

這項研究由心理科學(xué)協(xié)會委托，并由該領(lǐng)域的五位杰出科學(xué)家仔細檢查各種算法和證據(jù)。他們花了兩年時間來檢查數(shù)據(jù)，審查了1000多項不同的研究。這項研究基本結(jié)論是，情緒以多種方式表達，這使得很難可靠地從一組簡單的面部動作中推斷出某人的感受。

研究發(fā)現(xiàn)，超過70%的時間當中，人們生氣時不會皺眉。最重要的是，當他們不生氣時，他們會經(jīng)常皺眉。這意味著使用人工智能評估人們情緒的公司會誤導(dǎo)消費者。研究表明，某些面部表情與情緒之間存在強烈相關(guān)性的研究往往存在方法上的缺陷。