銳眼視點：

• BlackBerry 即將開設自動駕駛汽車研發中心；
• Microsoft 發布數據集MS MARCO 以訓練人工智能；
• 算法的歧視:科學家設法檢測 AI 偏見。

［業界新聞］BlackBerry 即將開設自動駕駛汽車研發中心

據路透社報道，加拿大科技公司 BlackBerry 將開設一家自動駕駛研究中心，加入自動駕駛汽車領域，努力成為汽車行業軍備競賽中不可或缺的一員。該公司一度曾以手機生產商聞名于世，但目前它將未來押注在移動設備的軟件和管理上，在很大程度上退出智能手機市場，將其讓給蘋果和三星公司，轉而投入更有利可圖的業務。他們擴大了子公司 QNX 在渥太華的工廠，專注于發展先進的駕駛輔助和自動駕駛技術。QNX 將業務重點放在如何使嵌入式軟件與傳感器、攝像頭及自動駕駛汽車所需的其他部件同步互動方面。上個月，BlackBerry 和大學的研究團隊開始在安大略的公共道路上測試自動駕駛功，并與總部位于底特律的汽車制造商簽署了一項協議，計劃到2021年將機器人拼車服務推向市場。

原文鏈接：BlackBerry to open autonomous vehicle hub

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［業界新聞］Microsoft 發布數據集MS MARCO 以訓練人工智能

Microsoft 近日在其官方博客上宣布發布了一個包含 10 萬個問題和答案的數據集，研究者可以使用這個數據集來創造能夠像人類一樣閱讀和回答問題的系統。此外，微軟計劃效仿 ImageNet，與其他人合作、最終創辦正式的競賽等。這個數據集名為 MS MARCO，表示 Microsoft MAchine Reading COmprehension（微軟機器閱讀理解）。其背后的團隊聲稱這是目前這一類別中最有用的數據集，因為這個數據集是基于匿名的真實數據構建的。通過將該數據集免費開放給更多的研究者，該團隊希望能夠促進機器閱讀領域的研究突破，就像之前研究者已經在圖像識別和語音識別領域所取得顛覆性突破一樣。他們也希望這次開放能夠促進人工通用智能的實現，即創造出能夠像人類一般思考的機器。

原文鏈接：Microsoft releases MS MARCO dataset to train AI systems

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［TD精選］算法的歧視:科學家設法檢測 AI 偏見

如今，人們越來越關注人工智能存在所謂的“白人問題”，科學家已經設計出一種方法來測試算法是否將性別或種族偏見引入決策。該測試針對機器學習程序，通過大量的現有數據來研究和預測未來。由于決策標準基本上由計算機學習，而不是由人類預編程，所以決策背后的確切邏輯即使是編寫軟件的科學家通常也并不清楚。機器學習的重點是建立魔法的黑盒子，通過分析進入程序的數據和從另一端出來的決定來測試歧視程度。研究人員表示，我們的標準不看學習算法的內在而只是看它的預測。這一方法稱為監督式學習中的機會平等，其基本原則是，當一個算法做出關于個人的決策時不應該參考超出了可能從數據本身收集的信息之外揭示的任何種族或者性別信息。

原文鏈接：Discrimination by algorithm: scientists devise test to detect AI bias