特斯拉夺得最快AI训练速度王座！AI造出万能识别脸图灵周报

　　图灵周报：精选AI行业一周大事件，从良莠不齐的行业资讯中挑选出最有价值的信息，配上专业点评，值得你细读、品味。
　　01    百度世界大会2021展现技术全貌
　　8月18日，以＂AI这时代，星辰大海＂为主题的2021百度世界大会在百度App、央视新闻客户端等平台同步直播。作为业界最受瞩目的科技盛会，百度今年最新的技术成果集中亮相。百度AI技术多年积累和产业实践的集大成百度大脑升级至7.0，百度自研昆仑AI芯片发布第2代产品，推动百度在AI领域持续创新。
　　点评：  一直以来，百度以技术创新为信仰，并长期坚定高比例研发投入。2021年第二季度财报显示，百度研发投入同比增长30%，此外，据工信部《2020人工智能中国专利技术分析报告》百度AI专利申请量和授权量均领跑行业。在＂科技强国＂背景下，百度仍将肩负时代责任感，在专注自主创新的同时，通过＂软硬一体＂AI生产平台助力合作伙伴与开发者，助推各行业的智能化升级，实现AI价值最大化。
　　02    特斯拉举行年度AI日
　　北京时间 8 月 20 日上午，万众瞩目的「特斯拉 AI 日」开始了。在活动上，伊隆 · 马斯克向全世界展示了特斯拉在自研超级计算机 Dojo、FSD 软件等内容上的最新进展。
　　点评：  特斯拉自研AI训练芯片D1，自研AI超级计算机Dojo ExaPod，首秀即巅峰，超过英伟达 GPU，谷歌 TPU，夺得全球最快的AI训练速度王座。还带来了另一个特斯拉新品：汽车机器人，搭载了特斯拉包含芯片在内的软硬件系统，但跟百度的不同，不像汽车更像人。有意思的是，随着特斯拉这个＂机器人＂发布，太平洋两岸都把＂机器人＂作为了智能车变革的下一步。中国这边，百度李彦宏刚刚推出了一款＂汽车机器人＂，不过更像＂汽车＂而不是＂人＂。美国那头，马斯克的特斯拉机器人，更像＂人＂而不是＂汽车＂。这种区别，也可能跟马斯克的那个江湖绰号有关。伊隆・马斯克，不就是现实版钢铁侠吗？
　　03   圆周率，已算到小数点后62.8万亿位
　　8月16日，来自瑞士格劳宾登应用科学大学的研究人员宣布，他们借助数据分析、可视化和模拟能力中心（DAViS）的一台计算机，历时108天，将π的最精确值计算到小数点后62.8万亿位，创下新纪录。该校计算机科学首席研究员托马斯·凯勒表示：＂创下圆周率精确数值新纪录只是我们准备高性能计算机基础设施应用于研发领域的‘副产品’。＂
　　点评：圆周率用希腊字母π表示，是圆的周长和直径的比值。π这个名字源于希腊字母表中的第16个字母，自18世纪初以来，数学家一直用它来表示常数。π的前10位数字为3.141592653，但该常数被称为无理数——无限不循环小数，这意味着它不能表示为普通分数，小数位数无限。每年的3月14日，是国际圆周率日，是庆祝圆周率π得特别日子，由圆周率最常用的近似值3.14而来。该节日通常是在下午1时59分庆祝，以象征圆周率的六位近似值3.14159，有时甚至精确到26秒，以象征圆周率的八位近似值3.1415926。
　　04   高通发布了全球首个同时配备5G和人工智能技术的无人机平台
　　8月18日，高通发布了Qualcomm Flight RB5 5G平台，这是世界上第一个同时提供5G和人工智能功能的无人机平台和参考设计。
　　点评：这一新的解决方案是继火星上的＂智慧直升机＂成功之后的又一重大突破，该解决方案将有助于加速商用、企业和工业5G无人机的开发，并为寻求采用无人机解决方案并实现智能优势的行业释放创新可能性。
　　05    AI造出9张＂万能人脸＂，可冒充超40%的人
　　8月16日消息，以色列特拉维夫大学研究人员近日证明了一种创建＂万能人脸（master face）＂的方法。研究人员通过图像生成系统 StyleGAN 先生成假的人脸图像，然后通过算法和分类器对比筛选出与真实人脸相似度最高的图像，最终获得 9 张＂万能人脸＂图像。这种计算机生成的＂万能人脸＂作用就像万能钥匙一样，可以模仿多个身份，通过基于人脸识别的身份验证。该研究论文题目为《利用网络辅助的潜在空间演化生成字典攻击的万能人脸（Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution）》，已提交至论文预印本发布平台 arXiv 上。
　　点评：  由于方便性，生物识别认证，特别是人脸识别认证，已日益成为主流，因此现在成为攻击者的主要目标。在现实世界的生物识别系统中，人们通常只能尝试几次输入，然后系统就会锁定。并且使用生物统计学进行的匹配并不精确，加之生物学统计数据的空间分布不均匀，这表明可能少量样本可以覆盖更大的人口比例。特拉维夫大学研究人员这项研究给出了很好的思路，从如何破解人脸识别系统入手反推人脸识别系统漏洞，这样可以更好地完善人脸识别系统。