这个新的AI是由全球知名的IT企业IBM以及一个致力于寻找治疗帕金森病合适方法的基金会共同研发。在两者共同发表的论文中，他们表示这个新的AI可以预测帕金森病在不同患者身上，发病的不同时段以及其严重性，可以让医生更好地预测帕金森病人的情况，从而完全改变医生帮助病人管理症状的方式。

IBM表示：

“我们的目标是利用AI更好地管理病人的情况，以及设计临床试验。这些目标之所以那么重要，是因为虽然有不少人患有帕金森病，但是非常多病人的运动及非运动症状都是独一无二。”

IBM这次的新突破是基于一项名为Parkinson’s Progression Markers Initiative的研究而成的。这项研究拥有对超过1400名患者的资料，借着这项研究，IBM让这次的AI模型可以描绘出帕金森病的复杂症状以及发展模式。

目前全球估计有超过600万人患有帕金森病，而这个病目前暂时没有治疗方法。IBM这次研发的新AI未来有望可以针对帕金森病的不同阶段提供更加详细明确的特征指针。

微软正在打算利用旗下DirectMP API来改善次世代游戏在Xbox Series X/S主机上的表现，并以此拉开Xbox与Sony的PS5的差距。这个新技术将会涉及到利用机器学习，微软或许将会重制整个渲染管线，从而更好地利用机器学习这个特性。

如果有人不知道什么是DirectML的话，它是一个硬件加速的高性能DX12库，专为机器学习而设。DirectML可以利用所有支持的硬件以及驱动，例如AMD、Intel、NVIDIA以及高通的DX12 GPU，为一般的机器学习任务进行硬件加速。

据外媒Hardware Times报导，微软的Xbox团队正在聘请电脑图像以及机器学习这两方面的专家，来探索以神经网络以及重构算法来改善渲染管线。应聘者需要要少拥有5年的软件研发经验，并且对于机器学习以及数据科学也要有一定了解要及实操。当然，最好还是拥有电脑图像以及机器学习方面的经验。

微软亲自下埸开发拉伸/超分辨率技术固然是一件值得关注的事，毕竟作为软件以及操作系统界的龙头老大，其技术开发能力是不用怀疑的。不过现在主机游戏上其实大部分都已经有在用这样的技术，像是Epic的TSR以及TAAU在不少虚幻引擎的游戏中都有利用，因此微软自家的拉伸/超分辨率技术做完了有多少开发商会用也是一个未知之数。

据Bloomberg报导，微软正在以每股56美元，也就是总值160亿美元的价格与Nuance洽谈收购事宜。知情人士表示，如果一切顺利的话，可能最快这个星期就可以达成收购共识。Bloomberg的分析员认为，这次的收购如果成功，可以加速微软在健康医疗业内的电子化进程。

Nuance这家公司可能大家都不是很熟悉，但是它的其中一个产品大家肯定都听过或者用过，那就是存在于各大Apple产品中的语音助手Siri了。Siri就是Nuance与Apple联手开发的产物，Nuance在2013年曾经表示，他们的技术“是Apple语音识别系统的重要基石。”

而微软早在2019年就已经与Nuance开始合作了，两者合作的范围包括利用语音识别把医生与病人间的对话收录进电子病历中。不过现在并不知道Nuance与Apple的合作是处于什么模式中，因此微软成功收购Nuance后对于两者的合作会有什么影响还是未知之数。

如果微软成功收购Nuance的话，那么这将会是微软历来以购价第二高的收购，第一名为240亿的领英。

微软以及Nuance均没有就这个报导作出任何声明。

只不过这些AI在成为下棋高手之前，需要对其进行大量的学习，灌输数据以及游戏基本规则。但时代变了，Alphabet的DeepMind的团队已经创建了一个名为MuZero的AI，它甚至可以在不知道规则的情况下对游戏（包括棋类）进行思考和游玩。

为了实现MuZero AI的目标，早在今年4月DeepMind就创建了一个名为Agent57的实验性AI，它的任务是游玩40年前57个雅达利游戏。 DeepMind团队解释说之所以选择雅达利游戏是因为“这些游戏为AI提供了丰富的任务，AI必须制定复杂的行为策略来掌握这些任务，同时游戏本身还提供了一种轻松的进度指标（也就是游戏内的得分）这可以让AI自行判断并优化自己的策略，优中选优最后完美完成任务。”眼下MuZero的出现意味着人工智能不再需要机械的学习人类的单一规则，只需要一套通用算法，MuZero就可以自行掌握诸如围棋、日本将棋、国际象棋以及雅达利游戏，未来人工智能还能发展成什么样子，我们只能继续期待。

值得注意的是，软银在2016年收购Arm的时候，价格为309亿美元，而这次NVIDIA也只是花了400亿美元，这个升值幅度在股票市场，特别是科技股中是非常低的，可见Arm不是那种可以在短期内快速带来巨额回报投资的公司，它更多的作用确实是在技术层面，而且收购这类技术驱动型的公司，更多是对NVIDIA自身的股价有帮助，因为凭借AI和自动驾驶的概念，NVIDIA在近年已经达到近3000亿市值，这远高于Intel和AMD。

NVIDIA还公布了他们将会以价值215亿的NVIDIA股票，以及120亿现金的方式支付给软银，并会在签约时支付20亿美元，而在收购后，Arm将保持独立运营，并保留原有开放式授权策略，以及品牌、原有员工，还有公司总部都会留在英国剑桥等，但Arm的IoT服务集团是不包含在这次转移中，这部分此前已经转移到软银。

为了解决这个问题，微软创建了一个智能解决方案。最新的Windows 10 Insider Preview Build（20175）公告中，微软详细的解释了“ Eye Contact”的新功能。它使用人工智能算法来“调节视频通话时的视线，使您看起来好像在直接注视着摄像头”。因此，无需记住应该要看着网络摄像头而不是屏幕上的人——这是没人能做到的——因为那是不自然的。

到目前为止，Eye Contact的一个缺点是它仅限于在Surface Pro X上使用。微软表示，这是因为Pro X包含Microsoft的SQ1 ARM处理器，该处理器是与高通公司合作开发的，并包含了视线调整工作所需的“人工智能功能”。如果你拥有Surface Pro X并可以访问此最新的Windows Preview Build，则可以通过Surface应用程序打开该功能。之后，它应该可以与使用网络摄像头的任何视频应用一起使用。

微软于去年年底发布了全新的Surface Pro X，这是微软的一款创新产品，是最薄的Surface 产品，最薄处5.3毫米厚，搭载USB-C接口，支持快速充电，支持LTE联网，同时来搭载了Microsoft SQ1处理器。

SQ1处理器与高通联合开发，集成了AI协处理器。ARM芯片通常是2W功率，微软已将ARM功率提高到7瓦，除此之外，微软和高通也重新设计了GPU，达到2 teraflops算力。性能方面，微软表示“该产品每瓦的性能是Surface Pro 6的3倍。”

此外Surface Pro X还搭载了13英寸 PixelSense屏幕，2880 x 1920 分辨率，267 PPI. 1400:1对比度。Surface Pen可以集成到键盘，Surface Pro X的边框也相对收窄，搭载了两个USB-C接口，扩展性更强。

从维信诺的介绍来看，他们公布的屏下摄像头方案，可能会带来“双屏”之间亮度差异、色域差异以及其他差异。此外，因为摄像头隔着屏幕被放置在机身内部，屏幕相较于一块玻璃，对于入射光线的影响是会更大的，也就是会影响最终成像画质。所以，首款商用的屏下摄像头具体会有怎样的表现还需要通过时间来检验。

除了硬件之外，屏下摄像头的软件算法也是非常重要的一环。对此，微软的相关研究团队就找到了补偿 T-OLED 屏幕拍摄时图像模糊的影响。也就是说，通过微软的算法，能够让屏下摄像头所拍的画面能够更加清晰。对于微软的这项研究工作，它可能会和智能手机等消费产品没有关系，它被开发来应用到视频会议当中的大屏设备上。只不过，当微软把这项技术开发得足够好、并且屏下摄像头技术真的被商用的时候，那么微软把这项技术应用到更广泛的领域也不是不可能。

其实这已经不是苹果在这件事上的第一个大新闻了，前段时间他们聘用了Google的前AI及搜索主管John Giannandrea，并且直接向库克进行汇报。而当时John Giannandrea刚从Google离职。

当然，对于这一系列的动作，苹果都还尚未透露将带来哪些改变。对于机器学习这样需要时间和数据来进行不断积累和改善的工作，相信我们还要过一段时间才能看到成果。

这项专利名为“Dynamic Music Creation in Gaming”，即是动态游戏音乐创作。根据专利内的描述，Sony的工程师计划用AI来分析节奏。旋律、和声等不同的“音乐成分”如何带起特定的情感，然后为同一个乐谱创建不同的情感变体，从而触发游戏玩家在游玩时的特定情绪。

要达到这样的效果，作曲家需要为特定角色、游戏内活动、地方什至玩家的性格来创作出音乐主题。这些音乐之后会被写进程序里面，根据Sony数据库内认为玩家特定时刻应该是什么情绪而播放出来。

最简单的例子就是可以把游戏的主题曲做出不同变体，如果玩家一段时间内没有活动就播放节奏感更柔和的变体来营造一个更加平静的氛围；当玩家潜行被发现被逼正面扛的时候，就播出紧张感更强的变体等等。具体来说，这套动态游戏音乐创作系统将会尝试营造紧张、强势、喜悦、奇迹、温柔、升华、和平、怀旧、悲伤、恐惧以及感官强烈的情绪。

当然，要做到这样的效果没有AI数据支撑是不行的。Sony计划分析海量的流行音乐来把音乐诱发情绪变成一门科学。AI系统会将音乐转换成电子乐谱，将乐谱与乐评人和歌迷的评论进行匹配，然后将与特定情感相对应的特定音乐段落加上时间戳。 

当这一切都完成之后，Sony还继续将其带到另一个高度上，那就是为玩家的行为营造适合的音乐。什么意思呢？就是例如说在玩家因为打BOSS而感到压力大的时候，与其继续播放紧张的战争音乐，不如播放一些感官强烈的音乐。Sony表示这应该会是很有趣的。

目前并不知道什么时候这套音乐系统会被应用，但是今年推出的PS5上 很有可能会应用这个技术来使PS5在面对来自竞争对手微软的Xbox Series X时可以脱颖而出。

先说明一点，那就是这种测试尽管结果可能与预期差很远，但是对于改进这个AI以及相配套的测试流程是非常重要的，并且Google大方公开这次失败的举措也是值得嘉许。

根据Google公布的实验报告，这次的测试是在泰国的几所诊所进行的。DR的诊断过程一般是这样的：护士每次会为一位糖尿病患者拍摄他们眼睛的照片，然后把照片分批传送到眼科眼生那里，然后由医生评估并且发回结果，整个过程大概需时4至5星期。

而Google这个AI则是可以在几分钟内得到结果。如果确诊，护士可以实时向患者提供初步建议而不用让他们等上1个月时间。

但是在实际应用测试当中，由于每间诊所供拍照采样的环境以及条件都不同，再加上护士在这个筛查流程中有很大的自主权，因此AI诊断的实际效果不太好。

例如说，在众多参加测试的诊所中，只有两所有足够暗的独立房间，保证病人的瞳孔可以足够放大来拍出准备度高的照片，因此其他诊所有很多照片都因为模糊或者有拍得不完整而被服务器拒收，简单来说就是不符合系统的标准要求。

另外一点是，参与测试的诊所的网速也是比较不稳定，有部分图像需要最多一分半钟才能够完成上传，这使得整个测试的样本图片也少了很多。同样地，有40%至50%的病人认为他们最后还是要去医院测查所以没参与到测试当中，正如其中一位护士表示：

“比起测试准确度，病人更关心的是这需不需要额外的时间、需不需要去别的地方等等的检查体验。”

因此这次的测试最终的结果可以说是与AI本身的准确无关，而是更多的关于这个AI的实际应用环境。而AI背后的团队也深切地认识到了这个问题：

“当出现新技术时，设计师、政策制定者等未必可以预测到所有随时变化的问题以及它们的突发性。因此，作者认为在计划这些测试的部署时，与各方提前沟通好，了解他们的价值观、工作流程及规范是至关重要的。”

大家如果有兴趣也可以点这里去看看这篇报告，里面包括了AI工具在临床环境中的工作方式以及所面临的障碍，对于了解AI的应用还是很有帮助的。

这位用户名为theboosterz的Reddit网友表示，他/她原本是用Gigapixel AI这个AI程序来从头到尾处理一段2分钟的片段，整个过程用了大概6小时才完成。之后theboomsterz蠹用了另一个AI程序Topaz Video Enhance AI来处理，并且目前已经处理了5集。他用的素材都是从DVD里出来的，在没有官方更加清晰版本的情况下这已经是能够找到最好的片源了。

从theboomsterz上传的成品来看，这几段视频的质量确实很不错，人物的的细节都可以看得出来。再加上4K的加持（虽然笔者用的是1080ｐ显示器），完全不会觉得这已经是20年前的电视剧了。虽然与真正用4K拍出来的画面还是会有点差别，但是从视觉上来说已经非常不错了。

不过从视频大小来说就已经与真正的4K没甚么差别了，theboomsterz表示，每集45分钟的视频都差不多要10 GB，所以目前也没有地方可以上传让网友下载。

在过去，如果一部电影或者电视剧想要获得更好的画质或者更高的分辨率的话，通常只有其电影公司可以做到，因为他们手中拥有原片。而现在，有了AI程序之后，普通人也可以尝试一下自己把喜欢的电影拉伸分辨率以及画质，当然这很费时以及效果没有电影公司自己重制的好就是了（笑）。

有兴趣的朋友可以在这里看看theboomsterz的成品。

麻省理工MIT的研究人员利用AI找出了一种目前来说药效最强的新型抗生素成分，一个他们命名为Halicin的分子。这种新成分在实验室中成功消灭了世界上大部分常见的细菌，其中甚至包括一些已知最具抗药性的细菌菌株，另外它还成功清除了两种白老鼠的感染症状。

Halicin是由研究人员团队研发的机器学习程序找到的，这个AI一天内可以筛查超过100万种不同的化学成分，其目标是要找出一种与目前药物杀死细菌的机制不同的全新抗生素。

研究人员首先把AI设定为寻找含有可以有效杀死大肠杆菌这一化学特性的分子，然后以2500种分子来训练这个AI。训练完成后，这个AI随即被放在一个含有6000种成分的药物库来筛查它们的分子。接下来就是文章开头的故事了，这个AI成功找出一种先前已经被预测拥有抗菌能力，并且化学结构与现存任何抗生素都不同的分子。

研究人员同时表示，这个AI在累积了足够多的抗菌化学结构后，还可以用来设计新药物。

至于这个Halicin分子，虽然已经证实其抗菌性之强大，但是目前也只是在老鼠身上试验过，并未在人类身上进行测试，因此基于这个分子的抗生素在未来一段短时间内恐怕都不会出现。