1.Google 帮印度预测洪水，靠AI减轻灾害影响
Google 同印度正中间水务委员会合作，预测印度巴特那地区将至的洪水情况，并通过搜索引擎与地图软件警告用户。
据估计，全世界每年平均有 2.5 亿人受洪水影响，损失达数十亿美元。8 月，印度喀拉拉邦就因暴雨而引发的洪水损失惨重，近 400 人在这场灾难中失去生命，当地官员称这是 100 年来最严重的洪水。
为了提高对洪水的防范力，今年 6 月，Google 宣布与印度中央水务委员会建立伙伴关系，互相分享技术和数据来进行预测工作。Google 的任务是创建一个人工智能预测模型，向里面输入历次洪水的河流水位读数、特定区域的地形及海拔。根据这些数据，人工智能又生成了地图，并在地图的各个位置模拟运行数十万次。
Google 的人工模型不仅可以更精确地预测洪水发生的时间和地点，还可以预测洪水的严重程度，相比直接用数据生成的图像分辨率更高、范围更精确、更新速度更快。委员会称这次合作是“管理洪水和减轻洪水损失的里程碑”，因为世界的 20％与洪水有关的灾害都发生在印度，此举可帮助节省亿万卢比。
这些信息最终会被纳入 Google 的公共安全警报系统，并被分层整合至 Google 搜索引擎、Google 地图等应用程序中，给用户预警。
2.花旗银行计划 5 年内让人工智能代替 1 万个工作岗位
据金融时报，花旗银行计划在 5 年内把投资银行部门的科技和业务人员裁撤 50% ，准备用人工智能算法代替他们的工作。
对于该投资银行部门来说，裁员 50% 意味着将有 1 万名员工被遣散。花旗银行总裁 Jamie Forese 还表示，整个集团中 40% 的人工是可以被 AI 算法代替的。
相比较其它行业的工作岗位，金融行业因为数据量丰富，可以流程标准化的岗位较多，所以用 AI 算法代替人工，不仅可以提升效率、节省人力成本外，他们也没有情绪，不会抱怨工作或出现拉帮结派。通常被代替的岗位有柜员、客服、分析师等。
2017 年 3 月，埃森哲在一个名为“2017 年技术愿景”的报告中表示，技术会改变银行业，世界上有 4/5 的银行家认为，AI 将会影响银行与客户互动的方式，例如之前需要在柜台办理开户、理财或转账业务，现在机器或手机应用就能够提供更好的服务。
今年 5 月，瑞士的圣加仑银行就尝试用 5 个机器人代替了 7 名人工。据圣加仑银行委员会成员 Felix Buschor，这 5 个机器人的使用成本在 2 万至 3 万瑞郎之间。按瑞士金融行业的月平均工资来算，他们的年薪通常在 6 万法郎左右。
3.Google 翻译出现宗教话语，可能是因为用了圣经训练模型导致
最近 Reddit 上有网友发现，在某些语种下，一些特定的词组会被 Google 翻译成看似乱码的宗教话语。
将语言设置成从毛利语翻译成英语后，输入 19 遍 “dog” 这个词，Google 翻译就会将这段话翻译成“世界末日时钟在 12 点 03 分我们正在经历世界上的人物和戏剧性的发展，这表明我们越来越近接近末日和耶稣的回归。”
只有用 Google 翻译从索马里语翻译成英语，输入不同数量的 “ag” ，会得出不同的翻译结果，包括将 “ag” 翻译成 the sons of Gershon （Gershon 的儿子），the name of the LORD （耶稣的名字）。
对于出现这样现象的原因，Reddit 和推特上的网友玩笑地称幽灵和恶魔在 Google 提供翻译服务，或者可能是由不满的 Google 员工恶意生成。
BBN Technologies 的高级科学家Sean Colbath从事机器翻译工作，他表示产生最奇怪结果的语言——索马里语，夏威夷语和毛利语，这些语言比英语或中文具有更小的翻译文本。因此他说，Google 可能会使用像圣经这样被翻译成多种语言的宗教文本来训练这些小语种的模型，从而解释了为什么会产生宗教内容的原因。
4.不仅人脸识别，AI还可以用脚步识别你的身份
近日，印度理工学院的研究人员已经成功通过分析脚步识别出人的身份，并在arXiv上发表了他们的研究。
该团队使用了一个地震检波器和一种将地面运动转换成电信号的装置来收集大量的脚步数据，并依此构建整个人工智能系统。
他们要求八名志愿者每人赤脚走路，并在中心放置了一个地震检波器。最后，AI在接连记录7种足迹后识别出对应人的身份，准确率达92％。
研究人员认为，他们的系统最终可能会取代其他生物识别系统，如指纹或视网膜扫描仪，因为这些特征很容易伪装。
研究人员指出，在高安全性领域，如军事基地，可以使用该系统来检测不在经批准的足迹数据库中的任何人。同时，这套系统在未来的智能家居中也可以发挥作用，例如，AI可以根据走进房间的不同家庭成员播放不同的音乐。
5.昏迷患者应该生还是死？AI帮助做决定
当人陷入重度昏迷状态，他们会失去所有运动功能，大脑活动明显减慢。在大多数情况下，很难通过外部刺激如光线或运动将他们唤醒。
如何解决这个神经难题，并判断他们是否还有苏醒的可能？
中国科学院和北京解放军总医院的神经科医生正在努力开发一种可以帮助医生精确评估这种状况的工具。这个利用机器学习的工具可以帮助医生在继续治疗和放弃治疗之间做决定。
研究人员将数千名昏迷患者的fMRI（功能磁共振成像）数据输入机器学习算法，对这些患者苏醒的可能性进行预测。
事实证明结果很理想。“我们成功预测了一些患者在最初被确定无法康复后还能恢复意识。”
研究人员发现，该算法的准确率可达90％，他们已经在全国300多名患者身上使用了这项技术。他们希望通过这项技术能帮助全中国约50,000名的“慢性意识障碍患者”增加生存的希望。
北京的研究人员同时指出，这并不意味着机器可以决定昏迷患者是否生存或死亡。“当我们向家人通报AI评分时，我们总是告诉他们，机器决定的影响只占20％到50％。”