人工智慧連模特兒都要取代了?而且還很專業呢!!(下)

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人工智慧這次要來當模特兒啦!!真的是各種專業都難不倒呢!!真人模特兒就要被取代了嗎?(上)

本篇為下篇,上篇請點人工智慧連模特兒都要取代了?而且還很專業呢!!(上)

所以模特兒要被 AI 取代了嗎?

這樣看起來人工智慧模特兒的好處多多,不但費用較低、可控性高,還不需要煩惱真人模特兒日後危害品牌形象的可能,不只能取代真人模特兒,連攝影師、化妝師都可以不需要了?

即使虛擬模特兒看似完美無缺,但依然有質疑的聲音。

有意見表示,對 AI 生成的模特兒全都是「完全虛擬」的表示懷疑。AI 模特兒的生成要使用到電腦視覺(Computer vision)和電腦圖學(Computer Graphics)技術相結合,把二維圖片變成三維後進行疊加和渲染,本身就是一個很複雜技術;

再者,若這些人工智慧系統不是使用最強大的臉部識別功能,那訓練的圖片庫與生成的圖片庫,將會有很多重合。神經網絡非常容易過擬合(overfitting),因此它們可能只是「記住」圖片,而不是「學習」生成出「全新」的圖片。

 

模特兒要失業了?人工智慧「虛擬超模」試衣 棚拍 擺Pose都超專業
 

▲ 目前真人模特兒的走秀仍是人工智慧無法取代的。圖片來源:Raden Prasetya on Unsplash。

 

 

 

另一種方向觀點則表示,畢竟模特兒也不只是出現在宣傳 DM 上,對時裝界來說非常重要的「時裝秀」也不能缺少模特兒的走秀,並且時裝秀的重點也不在出售與否,只是為了展現服裝設計師們的美學與創造力。

現在的 AI 還不能完全取代真人模特兒,不過也許未來的某一日,連走秀也可以交給人工智慧也說不定!

 

 

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時裝模特兒拍照示意圖

 

▲ 時裝模特兒拍照示意圖。來源:Cody Lannom on Unsplash。

 

 

 

隨著各大產業經歷數位轉型,人工智慧也在時尚服裝產業掀起變革。

過去各大服飾品牌都會印刷製作商品型錄,以展示出樣裝的款式特色。此類平面型錄的成本高昂,即使漸漸轉變為線上電子型錄,但撇開印刷成本之外,聘請模特兒、定裝、換裝拍攝、選片、修片、排版等過程依然費時又耗力;

另一方面,對現在十分普遍的「網拍電商」而言,為了應對流行的快速變化與多變的風格,需要快速上架大量新款服飾,因此如何在短時間內拍攝大量新款服飾商品宣傳圖,也是很大的負擔。

不過這個看似難解的問題,在引入人工智慧後,將能迎刃而解!

超逼真「AI 模特兒」 試衣、棚拍、擺 Pose 都難不倒它

現今已有 4 間公司,實際開發出用於時尚產業的 AI 技術:

1. DataGrid(株式会社データグリッド)

▲ DataGrid 技術展示影片。

DataGrid 是位於日本京都的一家科技公司,致力於開發出來高解析度、高品質、高度逼真的模特兒自動生成 AI。

從上方展示影片中可以看到,有不同人種、不同身材也不同風格的模特兒,而他們全都是基於 GAN(Generative Adversarial Network,生成式對抗網絡)深度學習開發而成的人工智慧系統所生成的「虛擬模特兒」。

過去嘗試用 GAN 開發人形的案例多為臉部生成,但如背影顏色等無關訊息會干擾臉部的生成,一直開發上困難的地方;而 DataGrid 表示,他們的演算法能剔除所有可能混淆生成的訊息,在一個純白色的背景下建構出 AI 模型,亦營造出在攝影棚內拍攝的感覺。

DataGrid 表示,他們所生成的圖像都是完全虛擬的,與現實中的人物無關,亦不會有侵害肖像權的問題。

2. Zalando

Zalando 是歐洲最大的時尚電子商務公司,2020 年度一季的營收就高達 18.5 億歐元(約台幣 635 億元)。

Zalando 是採用 StyleGAN 來生成 AI 模特兒。StyleGAN 是由 Nvidia 於 2018 年 12 月推出的新型生成對抗網絡,除此之外,研究團隊建立了一個有 38 萬張模特兒圖片的數據庫,每張的模特兒都附帶最多六件衣服、鞋子、配件的照片,並從模特兒擺的 pose 上提取出 16 個「關鍵姿勢點」。

 

Zalando 數據庫示意圖
 

▲ Zalando 數據庫示意圖,紅點即是「關鍵姿勢點」。圖片來源:Zalando 官網。

 

 

 

除了開發人工智慧模特兒,而作為銷售商務公司的 Zalando 正在研究將其與 Deepfake 技術結合使用,嘗試讓消費者的臉孔可以合成到虛擬模特兒身上,進一步加強個人化的虛擬時尚購物體驗。

3. Artificial Talent

 

Artificial Talent AI 模特兒示意圖
 

▲ Artificial Talent AI 模特兒示意圖。圖片來源:Artificial Talent 官網。

 

 

 

Artificial Talent 位於美國芝加哥,他們將 3D 渲染技術結合人工智慧應用,用數千個真實的頭部、臉部數據訓練,開發出臉部生成引擎「Adonis」。

Adonis 的特色是可大規模生成的逼真的 AI 模特兒,同時亦可以完全客製化。客戶可以選購已有的 AI 模特兒,也可以指定客戶自己的品牌模特兒,連同服飾一起寄給 Artificial Talent 進行拍攝及 3D 建模。

針對以此技術生成的 AI 模特兒,Artificial Talent 特別表示,即使是在已告知受訪者「兩張照片中有一張是 AI 模特兒」的前提下,仍有 95% 的測試者無法分辨出哪一張是真人、哪一張是人工智慧生成的。

這表示 Artificial Talent 可以用更少的成本,獲得同樣、甚至更好的結果。

4. Lalaland.ai

Lalaland 是位於荷蘭的新創公司,以提供服飾銷售商 AI 模特兒等服務為主要業務。

 

 

Lalaland AI 模特兒示意圖

 

▲ Lalaland AI 模特兒示意圖。圖片來源:Lalaland 官網。

 

 

 

Lalaland 主打是快速便捷的製作流程。客戶只要經由:

 

Lalaland A/B 測試已找出最佳ai模特兒示意圖
 

▲ Lalaland 鼓勵客戶進行 A/B 測試已找出最佳模特兒。圖片來源:Lalaland 官網。

 

 

  1. 上傳合規(如標準 PDP 色度)的人體模型圖像
  2. 從 Lalaland 的多樣化──包含各種年齡、種族、高矮胖瘦等──資料庫中挑選出設定,與上傳的人體模型融合,設定姿勢、服飾與配件,塑造出與品牌形象相符的模特兒。
  3. 進行細微的個性化調整,完成之後就可供下載並發佈到客戶的網站上。
  4. 回到步驟 (2) 重新調整模型。Lalaland 支持客戶進行 A/B 測試,以此來找出怎麼樣的模特兒可以吸引更多目光。

Lalaland 表示,這是傳統模式做不到的事。傳統無法跟人工智慧一樣,可以隨時依照市場喜好改變品牌模特兒的膚色或身高,AI 也不用因為改變形象就要重新拍一組定裝照。

根據 Lalaland 統計的數據,將宣傳模特兒換成 AI 後,可以節省 70% 的攝影費用、成圖時間能加快 230%、點擊率亦增加 140%,最重要的是能進而提升轉換率,使營收增長 15%!

 

 

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4. 人工智慧電話接聽服務「LINE AiCall」

 

 

 

▲ LINE AiCall 宣傳影片

 

 

 

結合 STT 與 NLU 兩項技術發展出的 LINE AiCall,是許多人最期待來台的服務。LINE AiCall 已經在日本餐飲業逐步推廣,從官方宣傳影片中可以看到,人工智慧機器人能用自然語言與客戶互動、對話,代替忙碌餐廳業者處理的訂位問題,例如在熱門時段幫忙「喬」出座位。

LINE 官方表示提到,過去的 STT 技術需建立三種模型──聲學模型(Acoustic model)、語言模型(Language model)、發音模型(Pronunciation model),如今,LINE 只需建立一個 NEST model 即可進行語音辨識,並表示他們的模型擅長辨識自然隨興的對話,和較長的語句。同時也特別強調,即使是在吵雜環境噪音中(畢竟餐廳店內通常都很吵雜)也能提取語音做辨識。

5. LINE eKYC 數位辨識身份

 

CLOVA OCR 光學字元辨識
 

▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字,還能辨識規格。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

將上述的 CLOVA Face 加上 CLOVA OCR 後,就誕生出 LINE eKYC 數位辨識身份(Know Your Customer)的人工智慧服務了。

過去在申辦很多如銀行開戶等服務前,為了預防身份盜竊、金融詐騙或洗錢,會要求客戶填寫能確認身分的個資,這個步驟被稱為「Know Your Customer」,簡稱 KYC;從紙本填寫轉為數位化,就稱為 eKYC。

LINE eKYC 便是以透過線上掃描身分證、健保卡等個人證件來確認身份。除了 CLOVA Face與 OCR 技術以外,LINE 於 2017 年加入了全球最大身份驗證技術聯盟「FIDO」,採用 FIDO生物辨識認證技術,讓 LINE eKYC 服務更臻成熟。

LINE 招募台灣技術人才 期待 2021 年正式落地

LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示,LINE AiCall 目標是在 2021 年找合作試行夥伴,進行開發前期測試應用與台灣在地化;而 CLOVA Chatbot 以及 CLOVA Face 也正式開放台灣企業夥伴進行合作洽談。

除了招募合作夥伴,一直以來 LINE 也不遺餘力地挖掘台灣技術人才。例如從 2018 年開始啟動的「LINE TECH FRESH-技術新星人才計畫」,每年共開出 30 個實習職缺,讓獲選者有機會跟著開發團隊實際參與專案,提供校園開發者有累積實務經驗的機會。

LINE 官方表示,爭取明年讓 LINE CLOVA 的應用融入台灣市場,也將會積極招募台灣本地的人工智慧技術人才,如果想在這波機會加入LINE團隊,現在開始學習還不算晚!

 

 

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LINE CLOVA 確定登台!以後可以讓人工智慧幫你訂餐廳啦

LINE 年度科技盛會「LINE TAIWAN TECHPULSE 2020」日前落幕,大會上不但為台灣開發者帶來 LINE 總部的第一手技術資訊,更宣布將引進在日本推行人工智慧技術「LINE CLOVA」,目標是提供貼近使用者需求的「友善人工智慧」。

未來將在台提供 CLOVA 的相關服務包括:CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR,除此之外人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣!

 

Line Clova 登台確定!讓人工智慧幫你接電話、訂餐廳
 

▲ LINE 自日本引進人工智慧技術「LINE CLOVA」相關服務包括:CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR,而人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣!|圖片來源:LINE官網

 

 

 

近年來 LINE 積極發展人工智慧應用服務,原先於 2019 年的開發者大會將導入 AI 計畫「LINE BRAIN」,而今年宣布將 LINE BRAIN 與自家智慧助理「LINE Clova」合併,發展為 AI 技術品牌「LINE CLOVA」,成為 LINE 旗下人工智慧技術的集大成者。

整併當然不是只有統一名稱,LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示,兩項產品線的合併後最重要的突破就是「商業落地」,未來這些 AI 技術不再只是概念而已,而是會實際應用在產品之中,為台灣的使用者帶來更多生活與工作的便利。

LINE CLOVA 主要涵蓋四大領域的技術: NLU(自然語言理解)、Face(臉部辨識)、OCR(光學字元辨識)、STT(語音辨識)。而統整這些技術、確定將會登台的應用服務分別有:

1. CLOVA Chatbot 聊天機器人

 

CLOVA Chatbot 聊天機器人
 

▲ CLOVA Chatbot 能精確地判讀使用者的對話內容與意圖。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

NLU 技術是一直是 LINE 在人工智慧服務項目發展的核心之一。自 LINE 從 2016 年發表Chatbot 功能以來,已漸漸普及為公眾人物及企業與使用者之間的溝通橋樑。諸如公司行號、社群媒體、公眾人物等皆會開設自己的 LINE Chatbot,作為與客戶、大眾快速溝通的管道。

根據 LINE 官方資料,CLOVA chatbot 所累積的問答資料庫達 100 萬筆,使用超過 1 億人次,累積的使用者對話保守估計約有 17 億之多。如此豐富的資料累積,加上 LINE 在亞洲市場過去的利基,讓 CLOVA Chatbot 特別擅長辨識在全世界語言體系之中相對困難的亞洲語言。

2. CLOVA Face 臉部辨識

 

CLOVA Face 對一位女性進行臉部辨識
 

▲ CLOVA Face 可以在半小時內完成上千人次的臉部辨識。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

CLOVA Face 是一套臉部辨識系統,可在平板、手機等裝置上,提供快速準確的人臉辨識。

今年的 LINE TECHPULSE 2020 即是利用 CLOVA Face 作為入場方式。報名參加者可以在活動前上傳自己的照片,即可在報到櫃台使用臉部辨識驗證身份,代替人工核對資料,快速完成報到手續。

根據大會參加者的回饋,入場體驗相當順暢,辨識成功率也相當高,可以感受到 CLOVA Face 已經是成熟的商用產品;事後根據 LINE 官方的統計,CLOVA Face 順利在 30 分鐘內完成上千人次的入場報到手續。

3. CLOVA OCR 光學字元辨識

 

CLOVA OCR 光學字元辨識
 

▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字,還能辨識規格。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

OCR 技術同樣是 LINE 一直以來研發的核心之一,在現行的 LINE app 上已有將圖片轉換為文字的功能了。

而進一步的 CLOVA OCR 技術,配合資料強化演算提高識別精準度,不再只有針對文字辨識,也推出針對各種需求「特化性能」的不同產品:文字識別精準度較高的 general OCR;可以辨識出特定樣式、規格的 specialized OCR;還有操作介面簡易,並且具備深度學習等AI運算邏輯的 OCR Builder,讓企業可以根據不同需求導入不同應用技術。

其中官方也特別表示,Specialized OCR 將會「在地化」,開發台灣使用者需求度最高的辨識格式,例如:火車車票、發票、身分證和健保卡等等,落實為民眾帶來便利的初衷。

 

 

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休息是為了走更長遠的路

AI 人工智慧要睡覺聽起來很新奇,但其實傳統電腦也是需要「休眠」的,不同的是一般電腦的休眠是暫停運算,即是「關機」。

不過也許很多人沒辦法接受 AI 需要休息,畢竟機器最大的好處之一就是可以 24 小時不間斷的工作。誰能想像自己的烤麵包機會需要小睡片刻呢?!

人工智慧的睡眠並不是沒有活動,而是另一種活動,這很像人類在睡覺時,其實大腦並沒有停止運轉一樣。

瑞士蘇黎世大學神經科學中心研究發現,在身體睡眠的時候大腦會重整神經的記憶,將白天記憶的事情重新整理、分門別類,並把不重要的記憶模糊化、騰出空間來存放重要的記憶。

故有研究明確指出,睡眠充足的人,大腦神經會運作更快、更有效率,或許 AI 也一樣。隨著這些擬似神經網路越接近真實生物的神經系統,未來的機器需要跟我們一樣按時睡覺可能也不足為奇。

另一方面,這些先進的 AI 系統也能幫助我們更加了解生物大腦的睡眠特徵和活動型態──在也許未來,你那需要小睡的烤麵包機,會一邊為你烤出酥脆的吐司、一邊會為你的大腦運作提供嶄新的見解!

▲ 美國美國承擔核子武器設計工作的兩個國家實驗室之一「洛斯阿拉莫斯國家實驗室」的研究人員發現,人工智慧需要「睡眠」才能像人一樣有效地工作。

 

 

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跟人類一樣!AI 人工智慧工作久了也會「愛睏」

近年來,越來越多人意識到「睡眠」對身心健康的重要性,良好充足的睡眠能讓疲累的身體、大腦獲得休息,如同「充電」一般,讓你有精神和體力繼續第二天的工作與學習。

但讓人想不到的是,最近美國科學家發現沒有身體、沒有大腦的 AI 人工智慧,也需要「睡覺」!

模擬人類大腦 讓 AI 進行無監督式學習

過去負責「曼哈頓計劃」的洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory)是全球最大的科研機構之一,近期實驗室科學家們正在研究模擬大腦內部神經元系統的人工智慧,讓神經網路進行無監督的自行學習。

無監督學習指的是不先給 AI 訓練範例,直接讓其自動對輸入的資料進行分類。

舉例來說,就像是將許多不同動物的照片交給一個孩童,要求他將相似的動物分類在一起,但這個孩子不認識這些動物,他得靠自己找出貓咪、狗狗或兔子的特徵,區分出不同,再進行分類。這就是在沒有先例的情況下執行分類工作。

 

AI工作久了也會累!原來人工智慧也需要睡覺
 

▲ Photo by Alexander Possingham/Unsplash

 

 

 

你或許會想「這有什麼難的?」確實對人的大腦來說很簡單,但大部分情況要人工智慧學會如何分辨一張照片上的動物是什麼,必須要先有大量的動物圖片,並且每一張都要先明確註明這是貓、這是狗,讓 AI 藉此來學習、分類。

但是要幫所有資料都標記上註明,是一間非常費時費力的龐大工作,所以科學家才嘗試開發模擬人類大腦的神經網路系統。

「睏」到無法繼續學習的 AI

但是研究人員發現這個模擬大腦的 AI 有個很「人性化」的地方──它也需要睡覺!

團隊表示,神經網路在持續學習一段時間後變得不穩定,即使是熟悉機器學習與深度學習的研究人員們也從未遇到這種狀況。研究人員用了各種方法試圖恢復其穩定性,最後發現,若 AI 經歷一段類似人類深度睡眠時所產生的腦波──慢波睡眠(Slow-wave sleep)狀態,就能夠恢復「恢復精神」,回到正常的穩定性,就像讓 AI 睡覺一樣。

 

神經網路示意圖
 

▲ Photo by Moritz Kindler/Unsplash

 

 

 

結果表明,在人工智慧系統和自然觀察智慧(Naturalist Intelligence)系統中,進入慢波睡眠狀態確實可以確保神經網路的穩定。

不過大部分的 AI 並沒有這個問題,只有模擬生物神經系統的人工智慧才會出現這種「需要睡覺」的狀況,過一段時間就需要休息,才能恢復穩定繼續學習。

 

 

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人工智慧除了帶來生活上的便利以外~對求職也有幫助?!快一起來看看這次的文章吧!!(上)

面試想取巧過關?人工智慧:母湯!

「面試」是大部分人在生命中必經的關卡,關於面試技巧的教材多如繁星,內容不外乎是「面試怎麼穿著打扮」、「怎麼給面試官留下最佳印象」等等。也有不少教材是「教你觀察面試官喜好」,先了解面試官的喜好,就能對症下藥、投其所好。

但,未來可能無法再依靠這招完勝面試了!為了避免面試官因為喜好、偏見甚至歧視等個人原因而無法做出公平判斷,瑞典一家新創公司開發出最「鐵面無私」的面試官── AI (人工智慧)面試機器人 Tengai。

「鐵面無私辨忠奸」 避免歧視風險的人工智慧面試官

Furhat Robotics 是位於瑞典斯德哥爾摩的一家新創公司,他們與瑞典最大招聘公司之一 TNG 合作,於 2019 年推出了全球第一個人工智慧面試機器人「Tengai」。

Tengai 的外觀是人類的頭部,高約 41 公分,放置於桌上時,正好能跟大部分的求職者對上視線。Tengai 可以模仿細微的人類表情,透過鏡頭和麥克風與求職者互動。Tengai 臉部的顯示螢幕會根據說話內容同步對應嘴型,分析求職者所說的話,再適當地給予回應,不會讓求職者感到延遲或奇怪。

面試一開始時,Tengai 會輕輕眨眼、露出微笑,跟求職者說:「你曾被機器人面試過嗎?」

 

面試機器人 Tengai
 

▲ 面試機器人 Tengai。圖片來源:Furhat Robotic 官網

 

 

 

Furhat Robotics 與 TNG 聯手打造面試機器人,目的是消除面試官於面試過程的潛意識中的偏見──諸如性別、種族、長相、穿著、口音等等。

TNG 的首席創新官艾琳表示:「只要 7 秒,面試官對求職者的第一印象就會定型;而大約 5 到 15 分鐘面試官可以做出要不要錄用的決定。啟用機器人,是希望能避免因偏見對一個人的能力做出假設。」

艾琳接著舉例:「如果我擔任面試官,在面試開始前我問一個應試者:『你打高爾夫球嗎?』如果他說:『是的,我喜歡打高爾夫球』,我可能就會對他產生好印象,因為我也喜歡打高爾夫球。」

 

外貌影響面試?放心!新世代人工智慧Tengai面試不再以貌取人
 

▲ 面試機器人 Tengai。圖片來源:Furhat Robotic 官網

 

 

 

面試官可能會為志趣相投的應徵者加分,但機器人可不會跟求職者閒聊。Tengai 會以更固定的順序提出問題,無論面對什麼對象、得到什麼回應,都會保持相同的態度回應,艾琳認為,這些都有助於為求職者創造更公平客觀的面試環境。

不過 Tengai 並不能全權決定要錄取誰,在面試結束後,Tengai 會把面試者的回答轉為文字,以供人類主管、人力資源參考,再確定哪些人進入下一輪面試。

既然人類被認為無法避免偏見,那機器人的表現如何呢?下篇請點人工智慧面試官你遇過嗎?有了他就不用擔心受外貌影響啦!!(下)

 

 

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程式設計師們還在苦苦煩惱不會聊天怎麼辦嗎?不用擔心~這篇文章解救你!!(下)

本系列文章為【秀程式設計也能交女友!工程師專屬交友App:VSinder 】的下篇,請點專為程式設計師設計的交友APP你聽過嗎?(上)看上篇閱讀了解 VSinder 是如何誕生的、能支援哪些程式語言吧!

上傳最得意的程式設計,吸引志同道合的另一半!

基本資料都選填好後,接著就是重頭戲了──上傳一段你最滿意、最自豪的程式設計

 

 

VSinder畫面截圖-2
 

▲ VSinder,重要的不是外貌,而是你寫的 code|Source:Ben Awad 影片截圖

 

 

 

 

在 Code Pics 一欄可以上傳你最得意的作品,畢竟就算使用同一種程式語言,無論是Python還是Java甚麼的,能力也有高下之分,coding 能力才是工程師真正的臉面啊!

曬出自己最棒的一面,同時也能吸引到彼此欣賞的人,透過左右滑動來開啟一段與另一位工程師的緣分,聽起來也是十分浪漫呢。

如果有想要深入對談的對象,可以按下「愛心」,並期待對方也按下愛心;按「X」就會換下一位,也有檢舉不當濫用的選項——其實介面和 Tinder 的設計沒有太大的區別,只是用能直接了解一個人「內在美」的程式設計碼取代了修圖後的美照。如此一來,想必更能讓你找到適合的那個人,畢竟美麗的皮囊千篇一律、有趣的靈魂萬中挑一啊!

3天下載次數破萬 程式設計交友正夯

VSinder 一上線,就快速贏得程式設計師們的熱烈回應,在 GitHub 上有超過 1500 個收藏,3 天的下載量就快要一萬次。

這個平台的發想其實相當有新意,讓擁有共同專業的人們相互認識,雙方有足以開啟話題的相似之處。有共同的專業,也代表有類似的生活型態,聊天就不怕冷場了!

伴侶可以了解自己的專業,甚至能相互勉勵、彼此學習,一起攜手進步,也是相當美好的事情。當然後續可以相伴多遠、走多久就是各自的緣分了,不過有這樣的一個平台,還是讓許多程式設計師感到驚喜。

這款新奇的交友軟體,使用過的網友留下評論道:「這個 app 不僅可以過濾出有共同點的人,還能以幽默的方式表達自己的怪癖和智慧,太棒了!」、「雖然沒有找到另一半,但我在這個app上渡過了快樂的時光。幹得好」、「希望能找到我未來的妻子」。

但也有網友大喊:「這個平台上都是男的啊!」

 

 

VSinder意見截圖
 

▲ 雖然 VSinder 大受好評,但仍有網友抱怨上面的用戶都是男性

 

 

 

 

有一則評論表示,他滑了半個小時,都沒有遇到一個單身女工程師……。只能說,雖然 VSinder 提出了一個新興的想法,也付諸實踐,努力讓工程師們可以彼此相遇,但這個產業相距頗大的性別比例,也是一個 app 無法改變的啊!

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專為程式設計師設計的交友APP你聽過嗎?(上)

 

專為程式設計師設計的交友APP你聽過嗎?(上)
專為程式設計師設計的交友APP你聽過嗎?(上)

 

程式設計師們還在苦苦煩惱不會聊天怎麼辦嗎?不用擔心~這篇文章解救你!!(上)

▲ 交友 APP 示意圖|Photo by Markus Winkler / Unsplash

 

不需露臉,秀程式設計就好!工程師專屬交友軟體 VSinder

伴隨科技的快速發展,都會男女們的交友早已不侷限於現實,許多工作忙碌、生活圈有限的上班族都會使用交友軟體,在線上聊天、互動,最後發展到現實世界進一步「脫單」。

只是,包括全球最知名交友 APP「Tinder」在內,此類軟體都需要使用者上傳照片,外貌要足夠吸引人才有機會被「往右滑」、得以開始聊天;接著又需要在短時間內展露風趣幽默、能言善道的口才,讓人覺得很好聊……接連的關卡,實在是苦了一眾木訥的程式設計師們啊!

好家在,近來有一位美國工程師將程式碼編輯器「VS Code」改造成一款方便工程師一展長才的交友平台「VSinder」!

23歲程式設計者 妙用VS Code打造工程師專屬交友App

VS Code 是 Microsoft 推出的一套整合式開發工具,支援 Windows、Linux 和 macOS 等系統,因其開源、持續開發、豐富的套件支援等等特性,被認為是最受程式設計者歡迎的開發環境之一。

近日,一位名叫 Ben Awad 的 23 歲開發者以其為基底,改造出一款讓程式設計師能在線上進行社交的平台「VSinder」。

 

 

 

 

▲ 開發者 Ben Awad 上傳影片介紹他開發的「VSCode Tinder」。

 

 

 

 

VSinder 以擴展的形式在 VS Code Marketplace 裡面上架,可供直接下載安裝,並支援使用 GitHub 帳號登入;除了電腦版之外,也在 Android 與 iOS 兩大平台上架,方便大家以用手機使用。

「VSinder」這個名稱是 VS Code、Tinder 組合而來,但與 Tinder 不同的是,在 VSinder 重要的並不是你的長相如何,而是你 coding 的能力!VSinder 支援的程式語言包含時下熱門的 Python、Java、Swift 之外,還有 Angular、C、C#、Cpp、Dart、Flutter、Go、Kotlin、React、Vue 等 13 種程式語言。

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除了年齡、性別,VSinder還可篩選Python、Java等13種程式語言的另一半!

當然,程式語言的世界也是十分廣闊的,想從茫茫人海中找出同樣跟自己一樣愛用 Python 的那個她?沒問題,VSinder 除了篩選性別、年齡、地點之外,也可以設定想找擅長哪種程式語言的對象。想學 Python?那就找個 Python 超強的另一半吧!

 

 

秀程式設計也能交女友!工程師專屬交友App:VSinder
 

▲ VSinder 最大的特色就是可以用程式語言來篩選對象。|Source:Ben Awad 影片截圖

 

 

 

 

 

 

 

將自己最得意的程式設計作品上傳,就能吸引到志同道合的另一半!但是仍有一個隱憂⋯⋯?請點專為程式設計師設計的交友APP你聽過嗎?(下)接續看下去!

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本系列文章為【生物學最大謎團被人工智慧 破解!DeepMind 攻克「蛋白質折疊」奧秘 】的下篇,請點著名人工智慧實驗室再度傳出好消息~輕鬆破解蛋白質謎題!!(上)看上篇閱讀了解。

人工智慧 AlphaFold 有望突破現有生物.醫學瓶頸

《MIT 科技評論》報導表示,DeepMind 未來希望能將 AlphaFold 投入疾病研究,如瘧疾、嗜睡病、利什曼病等,這些寄生蟲引發的疾病都牽涉到許多未知的蛋白質結構;亦有傳統方法難以辨別的蛋白質,用 AlphaFold 預測可能會特別有效,例如因不容易結晶而很難透過實驗來判斷的膜蛋白。

 

 

 

▲ DeepMind 的科學家與工程師的幕後故事,談論他們如何創建出 AlphaFold。

 

 

 

蛋白質可以成為催發化學反應的酵素、抗擊疾病的抗體或是胰島素等等,美國馬里蘭大學生物科學與生物技術研究所的約翰‧莫爾特博士(John Moult)表示:「蛋白質分子哪怕是微小的重新組合排列,都會對人們的健康產生災難性的影響。因此,要了解疾病和找到新治療手段就要研究蛋白質。」

若 AlphaFold 的預測精準度未來可以再升級,除了可以突破現階段的醫療瓶頸,也能讓人類更能應對新病毒、新疾病,亦能加快新藥開發時程。

AlphaFold 的不足與未來展望

AlphaFold 的確可以協助預測蛋白質折疊的結構,但想準確預測,仍然有諸多限制。

中央研究院生物醫學科學研究所研究員黃明經表示,人工智慧預測的是最終蛋白質摺疊的結果,和自然界蛋白質折疊的軌跡有差異。換句話說,AlphaFold 並不是因為理解過程而解碼這個問題,是靠電腦分析大量資料的技術;AlphaFold 雖然可以預測單一蛋白質結構,但仍無法精準預測較複雜的蛋白質複合體。

故即使 AlphaFold 在 CASP14 中表現驚人,但競賽中仍有約 1/3 的蛋白質是 AlphaFold 尚無法精準預測的。

得知蛋白質的結構只是第一步,目前人工智慧還未能準確地預測蛋白質摺疊後的功能,亦無法完全取代傳統的實驗方法,但可以協助科學家在複雜的實驗數據中縮小找尋結構的範圍,幫助解出困難的結構;AI 也可以學習到更多的結構、得到更準確的預測,所以 AI 和傳統方法是相輔相成的。

未來,有更多重要的問題等著人工智慧與人類一起攜手突破。

 

 

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