11月21日，劍橋聯合會（Cambridge Union）也舉辦了一場辯論賽，論題是「AI是否會帶來更大的弊端」。有趣的是，這場涉及AI的辯論中，真的有人工智慧參與其中！辯論者中有一個辯論機器人（Project Debater）。
美軍地理空間研究實驗室的Massaro博士設計了一個演算法，可將小型無人機拍攝的動態影片轉換為圖片文件，並進行原始數據擷取，做到即時產生準確2D和3D地圖的功能。
天文學家花了幾個世紀才弄明白的規律，如果從頭開啟交給機器學習演算法去領悟，能重現被發現嗎？近日，蘇黎世瑞士聯邦理工學院（ETH）物理學家Renato Renner的團隊就進行了這個讓AI「重回16世紀」的嘗試。
透過將這些任務自動化，網路人工智慧分析師可以將調查威脅的平均時間縮減92%。當Darktrace的人工智慧發現異常情況時，比如一個雲端伺服器的異常配置模式，網路人工智慧分析師可以處理來自各種來源的大量數據，包括雲端、物聯網、本地應用程式和虛擬網路——所有這些都是以企業級規模...
動畫片「攻殼機動隊」中有一個很有名的角色叫做「笑臉男」，講的是一名超級電腦駭客，能夠即時在所有的監視影像中以笑面標誌遮住臉部以隱瞞自己的身分。也表示了在時時都有攝影機在監控的時代，人類需要一種反制的方式。在學界，的確也有類似的研究。
提到日本馬桶，應該對LIXIL品牌不陌生。這個日本最大的建材設備集團，能夠把馬桶賣到全世界，除了產品安全穩定，還在於能夠將新科技安排進你如廁時的各個細節。過去的馬桶系列SATIS就搭配了專屬應用程式，能記錄你每次入廁的時間和狀態，還能查看每次廁所用水和用電情況。
2011年，Google開發了一個可以辨識YouTube影片中的貓的系統，隨後不久便出現了一波基於DNN的分類系統。但AI研究人員知道DNN實際上並不瞭解世界。它們只是由許多數位神經元組成的，分佈在許多上下相互連接的各層網路中的，類似大腦結構的鬆散模型。
David Schneider用屋頂防雨板，塗料稀釋劑罐子，免費的軟體的無線電應用程式，USB接收器和一段同軸電纜建造了自己的射電望遠鏡。整個花費不到150美元，他已經用它來探測銀河中的氫並監看銀河系旋臂的運動。
