Facebook成立專門倫理團隊防止其人工智能軟件的偏見

3日晚間，據外媒消息，Facebook比以往任何時候都更需要證明其算法部署是負責任的。

在F8開發者大會上，該公司透露，它成立了一個專門團隊并開發了獨立的軟件，以確保其人工智能系統在做出決策時盡可能符合道德標準，減少偏見。

譬如翻譯系統必須首先接受數據培訓，道德強調有助于確保Facebook的智能系統提供公平翻譯。

業界認為人工智能研究人員必須努力使他們的系統具有包容性。去年，Alphabet的深度學習人工智能團隊組建了一個道德和社會小組。此前，微軟的研究機構成立了一個公平責任、透明和道德小組。人工智能領域也有自己的尷尬之處，就像三年前谷歌照片將黑人歸類為大猩猩一樣。

之前克魯曼團隊開發了一款名為“公平流”（Fairness Flow）的軟件，該軟件后來被整合到Facebook廣泛使用的內部軟件中，以便更容易地培訓和運行人工智能系統。

克魯曼說，自從她于2016加入facebook以來，她就一直致力于公平問題。科技行業的人們開始更公開地談論它，社會也對人工智能力量感到擔憂。

與此同時，Facebook知道它可以做更多的工作，聘用有多種想法和背景的人工智能研究人員，以盡量減少其軟件中的偏見。該公司的人工智能研究小組一直在Facebook硅谷總部以外的地方開設實驗室——最近一次是在蒙特利爾。

7nm工藝、4400MHz頻率 飛一般的DDR5內存來了

DDR4內存目前還是絕對主流，不斷被深入挖潛，頻率已經突破5GHz，不過下一代DDR5也已經蠢蠢欲動了。Cadence公司今天就宣布了DDR5的全新進展，無論工藝還是頻率都相當領先。目前，JEDEC標準組織正在研究下一代DDR5內存規范，已經有了初步版本，Cadence此番拿出的就是面向新規范的第一個DDR5 IP物理層接口芯片。

該測試芯片采用臺積電7nm工藝制造，數據率可達4400MT/s，也就是頻率高達4400MHz，相比目前商用最快的DDR4-3200快了多達37.5％。

為了支持Cadence DDR5 PHY物理層的驗證和協作，美光也向其提供了DDR5內存初步版本的工程原型。

在此之前，Rambus也曾經提到過7nm工藝下的DDR5 IP，并預計DDR5內存要到2020年才會商用，首批自然還是和數據中心，消費級就更靠后了。

值得一提的是，AMD曾保證說現在的AM4接口會一直支持到2020年，到時候極可能就會更換新接口，加入對DDR5的支持。

利用AI幫助企業搭建智能搜索應用，Lucidworks獲5000萬美元融資

Lucidworks是一家利用人工智能（AI）將大數據進行網格化以幫助公司構建智能搜索應用程序的公司。近日，Lucidworks宣布獲得來自Top Tier Capital Partners領投、Silver Lake Waterman成長基金參投的5000萬美元融資。

2007年，Lucidworks在加利福尼亞州成立，它的業務是讓公司能夠設計和開發各種從金融服務到電子商務的搜索技術。在Lucidworks的平臺上，公司無需從頭開始構建自己的系統，它基本上允許公司將智能搜索功能加入到他們的產品之中，以便更好地與亞馬遜或谷歌等公司競爭。

Lucidworks此前曾籌集約5000萬美元的資金。這次籌集的5000萬美元的資金用于擴展其企業產品，以及，如其聲明所言，“幫助全球領先的公司將智能數據體驗帶入市場”。

最終，Lucidworks的承諾是根據用戶意圖從各種在線信號中獲取相關搜索結果。此外，該產品還可以更輕松地引入一些基于部分關鍵字，針對部分設備量身定制的結果以及同義詞管理的搜索功能，如產品推薦，拼寫檢查，自動建議等。

Lucidworks最近最引人注目的合作伙伴之一是Reddit。去年，Reddit宣布正建立一個新的、用以更好地展示相關內容的搜索基礎設施。作為“互聯網的頭版”，Reddit是Lucidworks在消費領域上的主要成績。Lucidworks其它的客戶包括優步（Uber），史泰博（Staples），高通公司（Qualcomm），戴爾（Dell），AT&T，紅帽公司（Red Hat）和《金融時報》（Financial Times）。

除了這一輪融資之外，Lucidworks首席執行官Will Hayes也在試圖說明他的公司是什么，不是什么，并暗示多年來，它的技術一直有點被誤解。

“該行業并沒有對我們的技術進行很好的分類。Lucidworks可以通過直接向終端用戶提供復雜的數據科學，這使其有潛力幾乎對每一個行業產生影響，”他說。“這種潛力的真正力量并沒有被‘企業搜索’，‘洞察引擎’或目前使用的其他行業語言所捕獲。我們圍繞“智能數據體驗”這一理念進行構建。作為一家公司，這是指導我們超越人工智能，機器學習，神經網絡和所有流行語的方向。我們希望解決人工智能中的最后一英里問題：如何確保那些從洞察中獲益最大的用戶可以發現他們，而無需成為數據科學的博士。”