關於 數據賦能公益創新 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

🔥每週遊戲新聞觀察-2021.08.W2
.
本週分享以下五則遊戲新聞：
📺原創 | 上線6年再創新高，這款休閑競技遊戲是如何反常態生長的？
📺 原創 | 莉莉絲、IGG、麥吉太文等聚在一起，聊了聊遊戲出海如何打破“天花板”
📺 只靠砸錢買量？你可能誤會了莉莉絲的海外宣發
📺 中國和日本的二次元遊戲，在美術上的根本區別是什麽？
📺 為什麽我說米哈遊把女性向這個小眾賽道整明白了？
.
🔎文章同步部落格：https://bit.ly/3m5Z3b2
.
📺原創 | 上線6年再創新高，這款休閑競技遊戲是如何反常態生長的？
http://www.nadianshi.com/2021/08/301552
.
這篇文章提到《球球大作戰》這款手遊營運了6年後，反而逆向生長，
且對於年輕用戶的影響力也在持續擴大。
內文指出，官方曾披露過一組數據，2017年的《球球》擁有4億用戶，其中00後的占比為33%；而到了2020年，它的總用戶數達到6億，00後的占比增長到了40%以上。
.
文章總結出之所以能逆向生長的三個原因：
1.玩法的叠代創新
(1)將“合作”與“競技”這兩個元素融合到了一起
(2)加入了“手繪”元素，這些皮膚全部都來自於玩家自己的投稿作品，讓許多優秀的UGC內容都有了曝光的機會
(3)重心放在了遊戲社區氛圍的構建上
.
2.競技感的遊戲體驗
(1)嘗試將“航天”與“電競”相結合，創新地把神舟七號載人飛船運載火箭長征二號F的火箭碎片做成了BPL賽事的獎牌，寓意著太空的榮耀為王者加冕
(2)六周年的主題曲《Hello,球球》便邀請了新生代歌手THE9-劉雨昕來演唱，利用她在年輕用戶中的影響力來做“破圈”營銷。
(3)六周年慶典上推出了百萬只盲盒回饋給玩家們
.
3.深度的聯動文化
做公益性、文化性的聯動活動，以文化賦能遊戲”的主流思想，從整體上拉高了聯動活動的上限
.
上述歸納了《球球大作戰》這款手遊的逆向生長，
但我自己認為或許最大原因來自於該遊戲為休閒遊戲，
在上述好的開發內容與營運操作下，
新用戶加入的門檻比MMORPG、卡牌RPG等手遊來的低上不少
.
📺原創 | 莉莉絲、IGG、麥吉太文等聚在一起，聊了聊遊戲出海如何打破“天花板”
http://www.nadianshi.com/2021/08/301151
.
根據 Google 與 App Annie 聯合發布的《2021 年移動遊戲出海洞察報告》，無論是用戶量還是收入，中國開發者在海外市場創造了新的成績。
.
中國開發廠商分享了出海的市場觀察：
1.遊戲玩法上的融合，例如SLG+三消
2.商業模式上的融合，例如內購+廣告變現
3.遊戲營銷進階：
(1)網紅營銷”是打造品牌、品效合一的有效手段
(2)挖掘主流市場里的細分受眾
4.技術突破帶動“遊戲工業化”升級
.
📺只靠砸錢買量？你可能誤會了莉莉絲的海外宣發
http://youxiputao.com/articles/22290
.
我覺得這篇有點上一篇「原創 | 莉莉絲、IGG、麥吉太文等聚在一起，聊了聊遊戲出海如何打破“天花板”」的下集，
上篇內有提到中國開發商對於海外的遊戲營銷上往網紅營銷靠攏，
但是否就放棄了一般的數位行銷廣告呢？
並沒有，而是兩者搭配著做。
.
這篇文章邀請了莉莉絲的英語市場負責人分享網紅行銷的經驗與想法，
內文提到：
「公測期，我們會更多把網紅當做內容生產者，當然他們也是渠道、用戶。我們通過他們產生優質的 PGC 內容，幫我們提升受眾的認知度、好感度。穩定的運營期，網紅是突破用戶獲取限制的法寶。」
.
裡面有提到我覺得蠻有趣的問題，
就是YouTuber 的效果該怎麽衡量，
文章分享到「一個比較成熟的結論是：有較大規模推廣的情況下，我們可以通過自然量增長，社交媒體反饋，以及應用商店評論，看到用戶自發討論、評價我們的 campaign 或產品。這些信息都可以幫助判斷這次網紅營銷有沒有用。」
.
後面還有一些問題和回答都蠻有意思的，
可以點內文細看。
.
📺中國和日本的二次元遊戲，在美術上的根本區別是什麽？
http://youxiputao.com/articles/22296
.
這篇文章是「國內二次元遊戲美術為什麼越來越“卷”了？」這篇文章同一個作者所寫，
上篇文章主要提到由於「慣性外包」與「偶像化畫師」的關係，
讓中國二次元卡牌遊戲不斷「內卷」，
比拼到最後的結果導致每張卡牌立繪都當SSR卡一樣畫好畫滿。
.
而這篇文章則是進一步探究為什麼日本的二次元遊戲並沒有往中國這樣的方向前進，
文章從下列四點探討中日二次元美術的差異：
.
一、風格技巧：數字繪畫與紙本繪畫
中國：線條追求細膩幹凈，渲染追求材質寫實
日本：筆觸有時候會更加明顯，渲染風格也不會那麼細致擬真
.
二、表層設計：色彩和裝飾性內容
中國：大部分遵從嚴謹的色彩構成理論，偏好在角色設計上限制顏色的使用，通過不斷強調角色主題色來深化玩家記憶點。
日本：更會利用繽紛的色彩來表現角色華麗感和畫面沖擊力
.
三、構圖設計：立繪與平繪的優劣
中國：完整呈現角色，且加入了大量場景內容，立繪形式繪制的角色往往是全身像，不免會與玩家產生距離
日本：畫面很多時候並不能完整地表現角色全身，甚至可能只能放出角色的半身，但更可以在構圖上制造沖擊力
.
四、核心差異：看似老氣，實則老辣
中國：立繪模式更像是影樓定妝照，大家擺出各種炫酷的POSE，其中並沒有故事內容。
日本：日本優秀的二次元遊戲卡牌美術往往帶有很強的故事性
.
透過作者的分享，
不但能夠理解到中日兩國對於二次元美術進程的差異外，
更點出了核心差異在於題材與故事，
如同內文提到：
「日本的二次元美術並非不存在競爭，而是競爭的方向不同。日本市場用題材和故事來拉開差異度的競爭方法，需要整個團隊在內容包裝上的高效協作和深厚經驗，這樣的競爭或許要可怕得多。」
.
📺為什麽我說米哈遊把女性向這個小眾賽道整明白了？
http://youxiputao.com/articles/22249
.
7月台灣新品也出了很多女性向手遊，
這篇文章提到女性向手遊要成功，
「沈浸感」絕不能少，
要打造「沈浸感」從三個層面出發：
.
第一層：高技術力下的細緻包裝
第二層：慢熱卻真實的內容調性
第三層：超越了屏幕的情感鏈接
.
雖然遊戲從《未定事件簿》做分析，
業配感頗重，
但分析的面向仍可以參考參考。
.
以上就是本週的遊戲新聞觀察，下週見！

DeeCamp2020結束了，特別驚喜地看到同學們今年的作品，跟以往線下合作在水準上基本沒有區別。今天的活動評選出了兩個總冠軍獎項，但學生們做的每一個作品都非常優秀、用心。也希望參與的200多名學生有真正的收穫。

本文來自創新工場微信公眾號
………………………………

創新工場DeeCamp2020完美落幕，兩團隊並列總冠軍獎金翻倍，共克真實世界難題

過去的2個月裡，200餘名來自全球高校的學生，聆聽了李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位AI學術界、產業界大師授課，透徹理解了科技與創投核心規律；分組挑戰開放命題AI創新大賽，用AI和創意向現在和未來人類世界面臨的真實難題問題發起挑戰。

2020年8月5日，DeeCamp2020人工智慧訓練營總冠軍答辯暨結營典禮，在創新工場北京總部隆重舉行。

經過節奏緊湊的立項、研發、測試，DeeCamp 2020開放命題AI創新大賽共37支團隊提交了振奮人心的AI Demo，其中6項入圍總冠軍答辯。他們現場展示了自己精彩的成果，角逐開放命題AI創新大賽的總冠軍和各賽道冠軍。

最終，兩支團隊並列奪得總冠軍，分屬自動駕駛賽道和創新賽道。總冠軍獎金翻倍，兩支隊伍各獲得10萬元獎勵，其餘五個項目獲得各賽道冠軍。

DeeCamp人工智慧訓練營是一項面向全球大學生的公益項目，專注培養應用型AI人才。自2017年暑期啟動以來已舉辦四屆，培養了上千名大學生。DeeCamp 2020 由創新工場聯合華為共同推出，在今年全球變局與挑戰的背景下，旨在召集科技領軍新人才，肩負時代新使命，用AI解決真實世界的難題。受蔓延全球的新冠疫情影響，DeeCamp2020大師課和開放命題AI創新大賽全部轉為線上進行。

創新工場董事長兼CEO李開復博士，創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛，創新工場運營合夥人黃蕙雯，華為雲首席戰略官餘虎，聯合國開發計畫署駐華代表白雅婷（Beate Trankmann），路孚特（中國）科技有限公司董事長兼總經理党曉青等嘉賓出席典禮現場，予以專案點評，並為優勝隊伍頒獎。

華為雲首席戰略官餘虎表示：“華為一貫非常注重AI人才的培養，我們在2018年就發布了沃土人才培養計劃；通過華為雲線上的ModelArts AI訓練平台，以及端側的Hilens kit等算力平台，在高校，跟學校一起，聯合開展教材設計，課程設計；並且舉行無人車大賽，聯合創新創業及科研合作。目前已經和超過50所雙一流高校，形成了良好的合作，培養了上萬名學生。這次華為雲ModelArts平台很好支撐了創新工場DeeCamp大賽，幫助全國各地參賽學生隊伍的實戰項目挑戰AI難題。大家的作品和創意都非常好。期望後面大家能基於本次大賽作為良好開端，更好的掌握AI技能，發揮想像力，基於AI工程化落地的視角，用AI解決真實的產業和生活難題，給社會和生活帶來更多的改變。”

聯合國開發計劃署駐華代表白雅婷表示：“人工智能以及其他新興技術的發展會改變我們的生活，甚至可以為氣候變暖、新冠肺炎等全球性問題提供解決方案，然而它們也會擴大數字鴻溝並造成新的不平等現象。希望各位學員在日後的研究中可以運用所學，促進變革，通過自己的努力為人類創造更可持續的未來。”

路孚特（中國）科技有限公司董事長兼總經理黨曉青表示：“從2019年開始，路孚特成為DeeCamp合作夥伴，為學員分享金融行業深厚的業務知識和豐富的專業數據，並提供學習並實踐相關課題的資源。作為路孚特戰略研發運營中心之一，北京研發運營中心希望能夠吸引國內優秀的AI專業人才，增強AI專業人才儲備和研發技術能力。”

▌6支 AI Demo競逐總決賽，兩支並列總冠軍，10萬獎金翻倍

DeeCamp2020入圍總冠軍答辯的6支項目團隊，分別來自創新賽道、自動駕駛賽道、教育賽道、醫療與公共衛生賽道、商業賽道。8月5日上午，通過雲端連線的方式，6支團隊各自展示了激動人心的Demo作品。

經過評委打分、討論，自動駕駛賽道的Faster&Better團隊和創新賽道的方仔照相館團隊，最終共同奪得總冠軍。總冠軍獎金翻倍，兩個團隊分別獲得10萬元獎勵。另有五個項目獲得了各賽道冠軍。

為什麼最終選出兩個冠軍？評委之一、創新工場董事長兼CEO李開復博士解釋說，這兩個項目評委打分相同，難分伯仲。“Faster&Better”團隊的技術讓人震撼，這說明在今天，黑科技創業的空間仍然存在。而“方仔照相館”團隊則以商業取勝，讓我們驚訝於積木居然可以與AI結合。他們的“方頭仔”產品讓人充滿購買欲望，幾乎是一項可以直接拿到融資的項目。“我們認為這兩個組，任何一個單獨奪冠，都不能完整表達DeeCamp代表的精神，所以最終決定評選出兩個總冠軍。”

▍總冠軍：方仔照相館 BrickMeStudio
所屬賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題：自動積木建模

AI+積木？聽起來如此跨界的兩件事，會有什麼奇妙的組合？

來自北京航空航太大學、清華大學、香港中文大學、奧地利科學技術研究所的同學們組成的“方仔照相館”團隊，用AI玩轉積木，為創意插上了翅膀。

他們打造了一個AI積木創作平臺“方仔照相館”，簡單上傳一張頭像照片，就可以生成個性化定制的方頭仔玩偶頭像。未來，只需一鍵下單，百變趣味的方頭仔就可以郵送到家。

怎麼實現呢？他們先根據輸入的圖像，抽取特徵向量，比如髮型、劉海、鬍子、眼睛、下巴、膚色、上衣款式、衣服圖案、鞋子顏色、手的擺放、褲子紋理等，匹配相應的積木零件，然後生成積木模型和拼裝步驟。

“方仔照相館”團隊希望將自己對積木的熱情，傳遞給更多人。積木不只是孩子們的玩具，更是創造力的源泉，“AI時代，更要注重創造力培養”。

▍總冠軍：Faster&Better
所屬賽道：自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題：算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

自動駕駛是人工智慧中最具挑戰、最具有應用前景的方向之一。對於需要大規模落地量產的車輛檢測場景，神經網路模型只能在較為廉價的晶片上運行，這為檢測模型的效率帶來了巨大挑戰和約束。

Faster&Better團隊在滿足嚴格算符算力的約束下，設計了一種極為高效的anchor-free車輛檢測模型。該模型採用了backbone、後處理策略，將物體看作點，使用輕量的head來預測物體位置、類別和bounding box，在保障性能的同時大幅提升了速度。
Faster&Better團隊對項目的商業價值也進行了思考。該車輛檢測模型能夠很容易地部署在低成本的晶片上，實現產品的落地，帶來商業回報。模型反覆運算速度快，可以使用更低的功耗訓練和維護。模型精度高，能夠為無人系統的安全性和穩定性保駕護航。

未來，該車輛檢測模型也有廣闊的應用空間。一是可以部署到行車記錄儀等傳統硬體上，使其智慧化，具備行車預警功能；二是可以部署到安防監控中，使用模型自動過濾篩選，將視頻中有車輛的場景加以保存，節省存儲空間，也節省人員重播視頻的時間。

▍教育賽道冠軍：Teched U
所屬賽道：用AI驅動的教育新工具和新方法
挑戰賽題：網路公開課聚類、檢索、評價和推薦工具

線上教育是未來趨勢，但錄播課的用戶體驗不佳。大量的錄播課僅將一段長視頻從線下直接搬運到線上，難以避免冗餘重複，造成學生積極性差、完課率低等問題。

來自卡內基梅隆大學和沃頓商學院的同學組成了Teched U團隊，希望用AI技術賦能線上教育。他們通過自研原創神經網路 TopicNet，實現長視頻切割、大綱提取、知識搜索三項功能。

通過視頻切割，尋找知識結構中斷點，可以將一小時的教育視頻切割成5-10分鐘的短視頻，讓使用者利用碎片化時間學習；通過大綱提取，借助整理好的知識大綱進行跳轉，讓使用者快速瞭解知識內容的結構；通過知識搜索，可以精確尋找到相關視頻和精確到秒的視頻跳轉位置。

目前，線上教育巨頭主要通過人工標注做視頻切分，但對於缺乏人才和技術的中小型線上公司，這項低成本的視頻切割自動標注技術，可以説明他們豐富視頻內容，實現精准推薦，從而提升用戶體驗和轉化率。

▍醫療賽道冠軍：心靈捕手
所屬賽道：用AI應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
挑戰賽題：通過深度學習識別生物電信號

在DeeCamp，AI+醫療也可以大顯身手！

由“心靈捕手”小組帶來的“聽醫聲AI 診斷專家”項目，是本屆DeeCamp項目中唯一一個軟硬結合的項目。硬體製作、小程式設計開發等工作，全部是在DeeCamp期間用兩個月的時間完成。

“聽醫聲”AI診斷專家通過電子聽診器採集心音、呼吸音、脈搏，並將電子化的信號傳遞給微信小程式及後臺雲端分析系統，進行定量分析判斷使用者的健康狀況，實現健康監護、疾病預警、輔助診斷。若檢測到身體異樣，可自動推薦附近的醫院。未來，“聽醫聲”既可以輔助醫生做疾病早期篩查、健康監測，也可以用在留守老人監護、殘疾人健康關愛等領域。

值得一提的是，“聽醫聲”的脈搏波資料集，通過與醫院、診所、體檢中心等工作單位合作，共採集了6000余例由中醫專家標定的脈象資料，把專家經驗轉化為臨床診斷量化標準，實現了中醫問診的客觀化、資訊化。

▍創新賽道冠軍：AI科幻世界
所屬賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題：科幻小說自動/輔助生成

你能想像一個AI構建的科幻世界嗎？在DeeCamp2020，AI正在創造一個全新的寫作時代。

來自中科院、美國喬治梅森大學等高校的五位同學組成的“AI科幻世界”團隊，基於Open AI 的GPT-2模型，在百億級中文大規模語料上重新訓練，打造了一位神奇的“AI科幻小說作家”。

這位元“科幻作家”，可以根據設定好的故事主線、人物角色等，互動式生成科幻小說內容，不僅可以遣詞造句，還可以創作構思，讓普通人也可以化身“科幻文學大咖”。

“AI科幻世界”團隊在開發的過程中，借鑒作家創作小說的過程，受到認知心理學和文學理論啟發，提出情節大綱主導的、人機協同寫作的範式：用戶輸入第一句，機器輸出多個人稱一致、語句連貫、邏輯合理的下一句話候選，由用戶做篩選和修改，不斷重複形成情節閉環。

在人機協同的半自動模式下，AI科幻世界寫作故事大綱的速度每分鐘可達50-100字。而在無人干預的全自動模式下，可以在1秒鐘之內寫出一個曲折動人的兩千字故事，揭開了創作的神秘面紗。

未來，科幻小說自動/輔助生成可以應用在商業傳播場景中，提升內容的廣度和個性化，兼顧精准分發下的使用者需求和內容品質，滿足企業對海量資訊的搜集、分析、篩選、整理和發佈需求。

▍商業賽道冠軍：“Non-pretrain”
所屬賽道：AI 賦能的商業決策與商業流程優化
挑戰賽題：人工智慧在量化交易和投資中的決策輔助

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用電腦技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略。
來自南京大學、復旦大學的“Non-pretrain”團隊，針對外匯量化交易的歷史資料，提出了一種資料依賴的相似性度量方法。對每一個分類，分別使用所提出的層次注意力LSTM模型對未來匯率進行預測。最後對多個類的預測結果進行集成，並結合挖掘出來的典型pattern制定交易策略。

此外，聯合國開發計畫署一直非常關注高新科技與人工智慧在可持續發展領域的應用，為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題，專門設立了“AI4SDG”獎項，頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

此外，DeeCamp還組織了學員互評，評選最受學員歡迎的作品，最終西天取經、You OnlyLook Us、AI科幻世界三個團隊獲此殊榮。

▍自動駕駛賽道冠軍：“西天取經”AwesomeDet
所屬賽道：自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題：算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

西天取經團隊由來自北理工、北航、新加坡國立、北大、麥吉爾大學的五位極客組成。他們希望在自動駕駛的漫漫長路上，經歷磨難，不斷成長探索。

團隊採用了業界先進的技術，從Backbone、Neck、Loss三個層面出發，設計了一系列滿足算符算符約束的目標檢測模型，並做出適配改進，進行算法針對性優化。

推理速度是衡量自動駕駛技術的關鍵指標，目前行業內對推理速度的最低要求是10fps, 而該團隊的產品推理速度最快達到了74.5fps。

同時，他們提出了基於數據分析提出特定的增強方法，改善了夜間難樣本的訓練。經過真實場景下的測試，無論側視、後視、前視、夜景，都表現出了良好的遷移效果，測速、性能表現較好，達到了簡單場景下的車輛檢測要求，滿足了商業落地的要求。

該項目另外一大亮點是在手機上集成了檢測產品，做到了產品級別的實時呈現。未來，產品將可以搭載到智能行車記錄儀車輛預警、車載手機預警APP、交通事故實時監測、實時治安情況監測等多個領域。

此外，聯合國開發計劃署（UNDP）一直非常關注高新科技與人工智能在可持續發展領域的應用，為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題，專門設立了“AI4SDG”獎項，頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

▌74所高校200余名學生參與，12位大師授課

DeeCamp2020採用開放報名+定向邀請的方式，通過激烈競爭，200余位學員最終入選。

他們來自清華大學、北京大學、中國科學院大學、南京大學、北京航空航太大學、復旦大學、中國人民大學等44所國內高校，以及卡內基梅隆大學、麻省理工學院、牛津大學、康奈爾大學等30所海外高校，分佈在86個國內城市及北美和歐洲的17個海外城市。

學員中，碩士生占比56%，本科生占比26%，博士生占比17%。另外還有1%的學員是優秀的高中生，他們的技術科研能力已經達到了大學本科生的水準。

DeeCamp2020獨創“大師課+開放命題AI創新大賽”模式，讓學員既可以近距離與科研及產業領域大師溝通交流，也可以與志同道合的小夥伴結隊，親身體驗 AI 技術如何轉化為產業應用、積累實踐案例經驗。

在大師課上，李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位來自AI領域學術界、產業界的重量級嘉賓，為同學們分享了AI前沿理論、產業創新、行業發展、創業趨勢等領域的最新洞察，讓大家充分領略了學術大師的思維方式，感受知識的魅力。

不同於常見的 AI 領域競賽，DeeCamp2020 開放命題AI創新大賽不以完成某一具體指標為目的，而是讓同學們組隊完成一個完整的創新項目，鼓勵其用創意向現在和未來人類面臨的科技問題發起挑戰。

因此，在賽題的設置上，DeeCamp聚焦社會熱點，關注真實世界與人們生活，共設置五大賽道14個新穎賽題，允許學生自由組隊。五個賽道分別是：

•教育賽道：AI 驅動的教育新工具和新方法
•醫療賽道：用 AI 應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
•創新賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
•商業賽道：AI 賦能的商業決策與商業流程優化
•自動駕駛賽道：自動駕駛的技術突破與前沿創新

據創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛介紹，這次的賽道賽題設計具有“更熱門”、“更真實”、“更接地氣”三大特點：

“更熱門”：2020年是特殊的一年，我們面對著最多的變化，最多的挑戰，也是最多的機會，因此賽題設置貼合當前社會最關注的熱點問題，如健康賽道關注仍在全球延燒的新冠疫情。

“更真實”：為了讓同學們最大限度地接觸真實世界，所有賽題提供的資料都來自各個合作企業的真實場景資料。例如在Momenta提供的自動駕駛賽道中，Momenta為同學們提供了一批獨家未公開的128線雷射雷達檢測資料集和十萬量級視覺資料集，希望同學們在科研人員帶領下一同解決行業中的各類技術問題。

“更接地氣”：賽題設置與同學們的學習生活息息相關。在教育賽道中，人工智慧對程式設計教育的應用占了很大的部分，因為參賽的同學大多來自數學、電腦專業，有自學程式設計的經歷，這能促使參加該賽題的同學發揮主觀能動性，更好的利用自身經驗提高項目完成品質。

最終，共有9支隊伍選擇了商業賽道，10支隊伍選擇了自動駕駛賽道，5支隊伍選擇了教育賽道，6支隊伍選擇了醫療賽道，7支隊伍選擇了創新賽道，向這些難題發起挑戰。

▌你想用AI改變什麼？——DeeCamp學員的AI願望

人工智慧是一項偉大的技術，我們有幸生活在這個時代，也應該努力讓人工智慧造福人類社會。

“你想用AI改變什麼？”在主辦方發起的一項徵集活動中，200多名同學用紙和筆，寫下了自己的AI願望：

o“我想用AI改變人們的出行方式”
o“我希望用AI改變人們的教育環境，為所有人帶來更加智慧化的教育方式”
o“我希望用AI解決量化投資及商業決策問題”
o“我想用AI改變遊戲設計”
o“我想用AI改變文學作品的表現方式，讓大家能更加淋漓盡致地表現所思所想”
o“我想用AI改變醫療診斷技術”
o“我想用AI改變我們觀察世界的方式”
………

創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛表示，DeeCamp是一個為學生服務、充分發揮學生自主精神的人工智慧訓練營，鼓勵所有來到DeeCamp的同學進行一段自我驅動的AI學習實踐之旅。

在專案期間，DeeCamp的同學們充分發揮了“自我組織、自我管理、自我表現”的精神：自發組織了13場分享會，涉及創業經驗、讀書感想、技術研討、項目交流。在官方組織的“飯？泛？FUN？”談會中，學員們積極與各位大師雲上約飯，探討AI產業發展、創業方向、職業選擇等話題。

DeeCamp人工智慧訓練營自誕生起，就以消弭中國AI應用人才鴻溝、培養和完善中國AI應用人才生態為初衷，堅持公益屬性，將知識課程與項目實踐相結合，引導學生體驗 AI 技術如何轉化為產業應用，積累實踐案例經驗。

自2017年暑期首次開辦以來，DeeCamp總計收到來全球 1000 餘所高校超過 20000 份報名申請，已有 1000 余名學員順利結業。

DeeCamp的最大期待，就是結業的學員們都能在方興未艾的 AI 產業浪潮中，真正解決來自真實世界的難題，將論文中的 AI 演算法打造成一個個成功的 AI 產品與解決方案，用AI創造更美好的人類未來！

未來，DeeCamp 將繼續砥礪前行，不遺餘力地在人工智慧人才培養上面挖掘新方法和新思路，為 AI 領域輸送最新鮮的血液、提供最堅實的力量。

人工智能AI可幫助人類發揮「群體智慧」- Edd Gent

人類很早已認識到，群體合作集思廣益，其解決問題的成效可以大過個體各自智慧的總和。「群體智慧」早在古希臘就已得到公認，當年希臘哲人亞裏士多德就指出，眾多平凡之人如果齊心合力，所作的集體判斷往往比偉大的個人更為出色。

不需多想即知多人參與決策會有較出色的成果，但知易行難，任何行政主管都會告訴你，讓一個大團隊齊心合力共事並不容易。然而，最近人工智能（AI）的進步讓群體智慧的可操作性變得比較可行，從而得以讓人類工作會更有效率，更有能力解決緊迫的社會挑戰。

英國國家科技藝術基金會（NESTA）是英國一個資助和推動改善人類生活之創新和發明的公益機構。其群體智慧設計中心的負責人彼得‧巴克（Peter Baeck ）說，「我們知道，人類工作的未來完全依賴相互合作解決問題，其中一個最顯然而明的機遇是利用人工智能，這可幫助人類面對共同挑戰時在通常相當紛亂的網絡中建立良好聯繫。」

卡內基梅隆大學組織行為學權威專家安妮塔‧伍萊（Anita Woolley）表示，影響一個團隊發揮群體智慧的最大因素是成員之間的協調程度。智能工具在這一領域可能起很大作用，因此伍萊現在與同事正一起開發人工智能的合作教練，這個AI教練可以跟蹤團隊成員的工作狀態，然後給予提示，幫助團隊成員同心協力工作。

伍萊說，「這些（人工智能）工具可以扮演的角色實際上是無窮無盡的，比如促進不同分部門之間的交流，提醒人們可能忘記的事務，充當信息的存儲庫，以及幫助團隊協調決策等。」

蜂群思維

在開發人工智能幫助我們匯總各自獨特的才幹方面，已經有了一些前景很看好的個案。舊金山初創公司Unanimous AI建立了一個幫助指導團隊決策的在線平台。該公司以一種大家意想不到的模式來建立其人工智能方法，即模仿蜂群的集體智能模式。

首席執行官路易斯·羅森伯格說，在設計這個模式時「我們回到最基本的問題，即『大自然是如何增強放大物種的群體智慧? 』自然所做的就是建立實時系統，在這個系統中，動物團隊通過反饋迴路即時交互作用。因此，蜜蜂是作為一個系統，相互推動和拉扯，匯聚它們各自的知識、智慧、洞察力和直覺於一體，因而形成最佳的智力決策。」

他們建立的峰群人工智能平台（Swarm AI）的運作模式通常向群組提出一個問題，並在屏幕的不同角落放置可能的答案。群組各用戶需用鼠標控制一個虛擬磁石，互相爭搶著把一個冰球拖向他們認為正確的答案處。

這個系統的算法則分析每個用戶與冰球的互動方式，例如，其對拖動冰球的信心有多大，或者當位於少數時，其信心動搖的速度有多快，然後利用這些信息來確定冰球的移動方向。這就形成了每個用戶都會受到其他人的選擇和信念影響的反饋循環，從而使得冰球最終會落腳於這個互動群體智慧的最佳選擇處。
使用該產品的一些學術論文和知名客戶進一步增強了這個蜂群人工智能平台的有效性。在最近的一項研究中，一組交易員被要求預測幾個關鍵股市指數的每周波動曲線，方法是試圖把冰球拖到四個答案的其中一個。這四個答案是漲或跌超過4%，以及漲或跌不到4%。使用該工具，他們的預測凖確率提高了36%。
瑞士信貸集團利用這個平台幫助投資者預測亞洲市場的表現。迪斯尼曾用來預測電視節目的成功率。Unanimous AI甚至與斯坦福醫學院合作，使用這個平台將醫生通過胸透X光診斷肺炎的能力提高了33%。

打造團隊

但伍萊表示，要設計出能夠與人類團隊良好融合的技術，可能會驚人的困難。她正與同事一起研究開發人工智能的團隊教練，這個人工智能教練可以跟蹤團隊成員的行動，給予提示，幫助整個團隊能良好地協同工作。

她的團隊在一項研究中，嘗試了三種旨在最大化群體智慧的工具。一種工具可以對團隊成員的努力提供實時反饋，另一種工具可以幫助分配任務，還有一種聊天機器人可以幫助團隊成員談論他們的技能和專業知識。

第一個工具似乎會讓人們失去動力，而第二個工具則會用不必要的計劃分散團隊的注意力。只有最後一種工具，即聊天機器人有所幫助，能確保每個任務由最適合的人選來完成。伍萊說，「我們不斷發現的是，製造一些讓人討厭的東西比製造一些真正有用的東西要容易得多。」

她表示，利用人類的社交智慧來構建人工智能非常困難，因為機器仍然很難捕捉到支配著人類群體動態的那種微妙而難以言喻的社交表達方式。從伍萊的研究中也可以明顯看出，這些系統只有在人類真正信任人工智能決策，並且用戶只接受系統的輕微提示的情況下才能工作。伍萊說：「一旦系統過度干涉用戶，人們就會想辦法讓其失效。」

但是，巴克說，人工智能和人類很難結合的原因也是機器和人類能否很好合作的關鍵之所在。人工智能的運行速度和規模遠遠超越了人類的能力，但機器人要學會人類的靈活性、好奇心和對微妙語境的把握，還有很長的路要走。

最近，巴克與英國國家科技藝術基金會（Nesta）高級研究員艾勒克斯‧貝蒂謝夫斯卡雅（Aleks Berditchevskaia）共同撰寫了一份報告，確定了人工智能增強我們群體智慧的幾種方式。其中包括幫助我們更好地理解數據，找到更好的方法來協調決策，幫助我們克服固有的偏見，以及彰顯經常被忽視的非尋常解決方案等。

但該報告還顯示，將人工智能工具與人類團隊結合起來需要精心設計，以避免意外後果。貝蒂謝夫斯卡雅說，目前缺乏人類群組如何應對與人工智能合體的研究，因此很難預測這種合作系統一旦實際使用其效果會如何。

她補充說，人工智能系統「可能會以新的方式擴充我們的才能，或我們需要做出快速反應時提高我們的回應速度。我們對人類認識以及有能力引導個人對這類人工智能系統作出反應的研究，諸如人類對AI的信任問題以及AI對自己代理角色的意識等，尚處於非常早期的階段。」

人性化人工智能

將人類智慧和AI智慧結合在一起，也有助於賦予人工智能技術更多的人性元素，更好地指導其決策。

總部位於倫敦的初創企業Factmata建立了一個人工智能審核系統，該公司招募了2000多名專家，其中包括記者和研究人員，專門分析互聯網上的某些信息，比如偏見、言論的可信度或仇恨言論等。然後，他們利用這一分析來訓練一個自然語言處理智能系統，用來自動掃描網頁中有問題的內容。

其首席執行官德茹夫‧古拉特（Dhruv Ghulati）說，「一旦你有了經過訓練的算法，就可以用於分析互聯網上的數百萬條內容。你可以放大這些專家對互聯網言論的批判性評估。」
雖然人工智能通常是在一次性過程中接受專家標記的數據訓練，但Factmata的專家不斷更新訓練數據，以確保人工智能算法能夠跟上不斷變化的政治和媒體環境。他們還讓公眾對人工智能的輸出作出反饋，古拉特說這能確保人工智能不脫離現實，也不會存在固有偏見。

然而，將我們自己和我們的智力決策與人工智能混合在一起並非沒有風險。伍萊說，我們給機器提供的信息越多，人工智能和集體智能之間的協同作用效果也越好，但我們也就會面臨我們究竟願意放棄多少個人隱私的艱難選擇。

但她說，考慮到氣候變化和流行病大爆發等全球性的多方面複雜挑戰，有效利用我們人類的群體智慧已攸關人類的存亡。
已經有一些例子說明以人工智能來增進人類的群體智慧這種方法是如何應對這類全球性危機。卡耐基梅隆大學的研究人員目前正在使用人工智能學習算法，將自願症狀調查、醫生報告、實驗室統計數據和谷歌搜索趨勢等結合一體，實時預測新冠肺炎流行趨勢。再例如，監察全球種族滅絶和反人類罪風險的美國NGO「早期預警」（Early Warning Project），結合網絡的眾包預測、專家評估和機器學習算法，來確認最有可能發生這類暴行的國家，從而提前發出警示。

伍萊說：「我們可以讓一些非常聰明的人單獨研究問題的不同方面，但是如果我們不協力合作，沒有集思廣益，就很難取得任何進展。我認為，關鍵之處是要讓人工智能幫助這些單打獨斗的工作實現集群化，這樣才能解決需要全球集體行動以面對的問題。」

原文：BBC中文網

#科技