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据国外媒体报道，在2017年谷歌人工智能程序AlphaGo打败李世石等一众人类围棋高手之后，外界就已意识到了人工智能的巨大影响力。
在大力发展AI的浪潮中，著名光学器件厂商尼康也已开始涉足，其已向加拿大计算机视觉和机器学习方面的初创公司wrnch投资了750万美元，希望后者的相关技术能助其扩展图像方面的业务。 [原文链接]

6月30日，澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）日前发布消息说，该机构的一个科研团队开发了一套人工智能新算法，可帮助抵御“机器学习”可能遇到的干扰。
“机器学习”可以在大数据训练中“学习”正确的工作方法，但它也容易受到恶意干扰。攻击者一般通过输入恶意数据来欺骗“机器学习”模型，导致其出现故障。开发新算法的Data61机器学习小组负责人理查德·诺克博士举例说，在进行图像识别时，攻击者通过在图像上添加一层“干扰波”，可以欺骗“机器学习”模型进行错误的图像分类。
“我们的新算法通过一种类似疫苗接种的思路来抗干扰。”诺克博士说，他们的新算法可对“机器学习”模型进行防干扰训练，比如在图片识别领域，对图片集合进行小的修改或使其失真，可激发出“机器学习”模型越来越强的抗干扰能力，并形成相关的自我抗干扰训练模型。当经过小规模的失真训练后，最终的抗干扰训练模型将更加强大，在干扰真的到来时，“机器学习”模型将具备“免疫”功能。 [原文链接]

复旦大学8日披露，复旦大学基础医学院与华为合作开发的“医学人工智能与机器学习”课程集中授课。该课程为系统性医学人工智能课程。此类课程此前未有报道。

据介绍，该课程对于帮助学生迅速了解学术界与产业界的最新AI创新成果与动态、探索人工智能在医学领域的应用具有重大意义。课程吸引了来自该校医学院与附属医院的120多名本科生和研究生参与。

此次复旦大学开设的“医学人工智能与机器学习”课程为暑期FIST课程，包括44学时理论授课和16学时的操作课程，内容涵盖了人工智能在医学影像学数据、组学数据、电子病历数据三大生物医学场景中的运用。参与授课的专家学者包括复旦大学基础医学院教授刘赟、华为AI首席架构师张志峰及其团队、美国Emory大学教授吴浩、中科院马普计算所教授韩敬东、中山大学教授谢志等。 [原文链接]

5月31日消息，美国专利商标局公布了一份来自苹果的专利申请，它涉及使用机器学习计算系统绘制和跟踪位置信息。更具体地来说，本发明涉及实施机器学习操作，以监测视觉惯性里程计（VIO）系统的健康状况，例如同步定位和映射(SLAM)系统。