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!!(下)

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人工智慧再次跌破大家的眼鏡!!輕鬆破解超難的生物謎題~讓我們一起來看看吧!!(下)

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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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)

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人工智慧再次跌破大家的眼鏡!!輕鬆破解超難的生物謎題~讓我們一起來看看吧!!(上)

因開發出橫掃棋壇的圍棋 AI「AlphaGo」而廣為世人所知的人工智慧實驗室 DeepMind 又傳出捷報──這次他們開發出名叫「AlphaFold」的 AI,解決了困擾生物學界超過 50 年的「蛋白質折疊」難題,以往要精確得知一個蛋白質的完整結構,需要數月、數年甚至數十年的實驗研究,而人工智慧只要花費幾小時就能完成。

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且由於蛋白質的結構影響它的 功能,許多疾病又和蛋白質的功能有關,若能解決這個難題,就表示醫療領域可以再進一大步,未來人類將能更了解包括新型冠狀肺炎等疾病,亦能加速新藥物的開發。

蛋白質折疊:生物學最大謎團之一

胺基酸是構成蛋白質的基本單位,蛋白質是由一條氨基酸鏈摺疊成特定三維結構所構成,而蛋白質的功能就取決於這個三維結構,甚至被稱為「理解生命的密碼」。這半個世紀以來,科學家一直試圖掌握不同蛋白質的形狀,以期深入理解它們的作用及引起疾病的方式。然而因為氨基酸鏈摺疊的可能性太多,「蛋白質摺疊」(Protein folding)難題便成為生物學最重大的挑戰之一。

 

 

 

▲ DeepMind 上傳說明影片,解釋何謂「蛋白質折疊」。

 

 

 

自 1972 年,諾貝爾化學獎得主克里斯蒂安.安芬森(Christian Anfinsen)就表示:若要從胺基酸序列預測蛋白質架構,折疊的可能方式會多到無法估計;生物學家塞瑞斯.列文塔爾(Cyrus Levinthal)具體指出,蛋白質折疊有「10 的 300 次方」種可能方式,想靠人工計算來暴力破解,花費時間可能比宇宙存在的時間都長。

這也是為什麼 DeepMind 開發出可以預測蛋白質最終結構的 AlphaFold,會讓全世界震驚於 AI 的突破。

能預測蛋白質結構的 AI 系統「AlphaFold」

DeepMind 表示,AlphaFold 可以藉由胺基酸序列,快速且準確預測蛋白質的三維立體結構。

AlphaFold 的神經網路上添加了注意力機制(Attention Mechanism),並且用資料庫中 17 萬種已知蛋白質結構、6 千萬筆胺基酸序列來訓練,它分析目前已知蛋白質形狀後,就能預測其他蛋白質的形狀,前後只需要花費幾小時、甚至幾分鐘內的時間。

 

生物學最大謎團被 AI 人工智慧 破解!DeepMind 攻克「蛋白質折疊」奧秘
 

▲ AlphaFold 主要神經網絡模型架構。 圖片來源:DeepMind 官網。

 

 

 

DeepMind 團隊表示,可以將蛋白質折疊看作一個「空間圖」(spatial graph),節點表示殘基(residue),邊緣將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互至關重要。

團隊使用深度學習的端對端(End-to-End)進行訓練,以理解空間圖的結構,並使用進化相關序列、多重序列比對(MSA)和氨基酸殘基的表示等方法來細空間圖。

已於 CASP 大賽中二次奪冠的 AlphaFold

從 1994 年起,John Moult 教授和 Krzysztof Fidelis 教授創立了蛋白質結構預測關鍵評估實驗(Critical Assessment of Structure Prediction,CASP)。CASP 的競賽模式為:主辦單位會選擇近期才經過實驗確認的蛋白質結構,讓參賽團隊測試自己的蛋白質結構預測方法,最後將預測結果與實驗數據進行比對。

因為嚴苛的評比規則,CASP 一直被稱為預測技術評估的「黃金標準」,CASP 也是期望能透過兩年一次的競賽,來廣邀各方投入相關研究,但都沒有找到成效顯著的方法。

直到 AlphaFold 於 2018 的 CASP13 亮相,首次參加國際比賽就已達到有史以來最高精準度,而且第二名的準確率與 AlphaFold 相差甚遠;並且,在近日舉辦的 CASP14 中,AlphaFold 更上一層樓,中位分數為 92.4(滿分100分),而在 AlphaFold 之前的參賽者,中位分數從未超過50。

「這是該研究領域激動人心的一刻。」DeepMind 聯合創始人兼執行長傑米斯‧哈薩比斯(Demis Hassabis)表示。「人工智慧今天已經足夠成熟強大,足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」

同時他也表示,DeepMind 可能要等到明年才能公開詳細實驗內容,團隊也正在準備相關論文,以適時提交給同行進行評審。

 

 

 

人工智慧 AlphaFold 如何突破現有生物、醫學瓶頸?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!!(下)接續看下去!

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工程師們該知道的JavaScript歷史沿革一次幫大家整理好嘍!!還不知道的工程師們快往下看吧!!

JavaScript 與 Java 有關係嗎?JavaScript 的編年史

1992:ScripEase

一家稱作 Nombas 的公司開發嵌入式語言「Cmm」,後改名為「ScripEase」。之後出現可以嵌入在網頁的 CEnvi 版本

1995:從 LiveScript 改名為 JavaScript

Netscape (網景公司) 與昇陽科技聯手完成 Netscape Navigator 2.0 的腳本語言
「LiveScript」。之後因為「趕流行」而改名為「JavaScript」:因為當時網景公司與昇陽科技組成的開發聯盟為了讓這門語言搭上當時正夯的 Java 程式語言這個「熱詞」,因此臨時將 LiveScript 改名為 JavaScript,但這也成為日後大眾對這門語言有諸多誤解(如誤以為這門語言與 Java 有關)的原因之一。

1996:制定統一 JavaScript 標準

微軟在 IE 3.0 內發布 「JScript」,是為 JavaScript 的複製版。此時有三種版本的 JavaScript,一為 Netscapt Navigator 3.0 中的 JavaScript「本尊」、IE 中的 JScript 與前述 Nombas CEnvi 中的 ScriptEase。同年 11 月,Netscape 決定將 JavaScript 提交給歐洲電腦製造商協會(ECMA)制定統一的 JavaScript 標準。

1997:發布第一版 ECMA-262

ECMA 發布 262 號標准文件(ECMA-262)的第一版,規定了瀏覽器腳本語言的標準,並將這種語言稱為「ECMAScript」(因為當時只有 Netscape 才能合法的使用「JavaScript」這個名字)。

2009:Node.js 讓 JavaScript 朝後端發展

CommonJS 規範讓 JavaScript 朝伺服器端發展。Node.js 就是遵循 CommonJS 規範,可以直接使用 Sockets API 建立各種網路服務程式。

現狀

多虧了 Node.js,讓原本只能應用在前端(瀏覽器端)的 JavaScript 現在也可以可應用在後端(伺服器端)。

JavaScript 有哪些特色?

  • 可用任何編輯器開發
  • 腳本不需要編譯,直接由 JavaScript 引擎「解釋(註:編輯一行就執行一行)」執行
  • 靈活的「弱型別語言」:變數可被賦予不同資料類型的值。
    強型別的語言遇到函式引數型別和實際叫用型別不合的情況,經常會直接出錯或編譯失敗;而弱型別的語言常常靈活地進行隱式轉換因應。
  • 基於原型(Prototype-Based)的物件導向語言
  • 可跨平台使用:Linux、Windows、MacOS、Android 等

不只是網頁開發:JavaScript 的應用

  • 前端(瀏覽器端)的網頁互動效果
  • APP 開發
  • 圖像使用者介面 (GUI)
  • 2D 繪圖、3D 建模(如 Three.js)
  • 網頁上實現虛擬實境(VR)與擴增實境(AR)
  • 創建網頁伺服器、操作資料庫等後端操作

JavaScript 的開發環境

  • 任何瀏覽器(IE、Google Chrome、Firefox、Safari、Opera 等)都自帶 JavaScript
  • APP 開發
  • 如何建置 JavaScript 的開發環境
    1. 瀏覽器端:自帶 JavaScript 解釋器,不需另外建置開發環境。
    2. 伺服器端:至 Node.js 下載 Node.js 後,使用終端機(iOS) 或是命令提示字元(Windows)輸入「node -v」查看電腦上 Node.js 的版本已確認是否安裝。

今天的 JavaScript:熱門程式語言榜冠軍常客

根據 RedMonk 發表 2020 年第 3 季的熱門語言程式排名,儘管第二名 Python 之後的語言排行仍有變動之外,JavaScript 始終蟬聯冠軍寶座。有興趣可參考下列文章:

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而 RedMonk 熱門程式語言排行榜是結合 GitHub 及 Stack Overflow 平台而綜合出的排名結果:GitHub 能反映程式語言實際被使用的狀況;而 Stack Overflow 則顯示程式語言的討論熱度。RedMonk 綜合以上兩者,歸納出排行,可作為未來程式語言趨勢的參考。

 

 

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想學習前端工程師課程卻擔心沒有相關背景嗎?快來看看親身實例怎麼說吧!!

測試工程師察覺現況,決定學習網頁前端

 

【轉職前端工程師】測試工程師的微痛學習歷程,現在切版、網站開發一把罩!
 

林先生大學時就讀電子工程學系,現在是一名網頁前端工程師,在公司負責網頁前端的切版及開發。

在轉職之前,林先生的工作是科技業的測試工程師,但當時公司所有的產線、設備基本上都在大陸,且公司也在管控出差的人員。林先生察覺到這樣下去,根本學不到實際的東西,因此埋下了轉職的念頭

當時因緣際會下接觸到達內教育的「前端工程師」課程,聽完說明後理解到:這是一份包含了從入門到進階應用、從前端到後端的一條龍式課程,非常的全面,於是就決定報名了。

非本科系的微痛學習歷程

畢竟不是本科系,從未接觸過網頁開發的林先生在學習過程中,感到壓力非常大。從基礎的網頁切版到學習 Javascript 框架,並獨自一人整合網頁前後端,完成專案。雖然過程中壓力非常大,且遇到非常多不會的問題,但是當把獨立完成的網頁呈現出來時,成就感不是言語能描述的。

前端工程師經驗滿一年

林先生轉職至今,已累積了超過一年的前端工程師經歷。他說:每天都會有新的技術需要學習、新的問題需要解決。「如何調整心態,並不斷精進能力,是當前需要解決的課題。但有著在達內這段學習的歷練,相信我很快便能夠克服。」

 

 

 

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少子高齡化!日政府擬投 20 億於人工智慧配對服務

 

日本母親帶兩個孩子
 

▲ 日本是世界上生育率最低的國家之一,2019 年的日本出生率更是創下歷史新低。(source:Flickr)

 

 

 

去年(2019 年),據厚生勞動省的統計,在日本僅有 60 萬對新人結婚,對比 19 年前的 80 萬對少了 20 萬對;而出生的嬰兒數量跌破了 86.5 萬,創下歷史新低。

為解決少子化、高齡化等人口問題,日本政府研議將人工智慧導入「婚活(結婚活動)」服務,預計 2021 年度花 20 億日圓(約合新台幣 5.4 億)補助人工智慧(AI)技術的配對系統。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

人工智慧配對新人成功案例 埼玉縣就有21對

據《讀賣新聞》報導,內閣府表示,目前約 25 個縣政府支援人民結婚活動(即「婚活」)服務,為想結婚的民眾提供配對服務。而配對的方式除了傳統的人為介紹年齡、學歷、收入等條件相符對象的方式外,還有人工智慧(AI)配對系統。

對於沒有找到符合學歷、收入等條件的民眾,人工智慧可基於個人輸入的興趣、價值觀,以及在系統內的搜尋偏好等內容進行運算出「可能會對自己有好感的的對象」。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

目前引進此人工智慧配對系統的縣市已有十多個,包含埼玉縣、愛媛縣等。2018 年埼玉縣府就花了約 1500 萬日圓(約新台幣 412 萬元)整備人工智慧配對系統,2019 年度因縣府婚活服務促成的 38 對新人中,就有 21 對是透過人工智慧提案而配對成功的。

網友、學者不買單,嘆「不如優化社福制度、提高年輕人收入

儘管已有成功案例促使日本政府追加 AI 婚仲服務的預算,日本的網友大多數都不買單。Twitter 上就有網友反應與其讓 AI 來增加結婚率,還不如增加社會福利、優化醫療制度,民眾才能夠安心結婚、生育。

跟據《BBC》報導,日本天普大學的社會文化和醫學人類學家堀口佐知子(Sachiko Horiguchi)認為:比起補助人工智慧的婚活服務,政府還有更好的方法來提高出生率,例如幫助低工資的年輕人。

堀口博士指出:最近一份報告顯示較低的收入與日本年輕人失去了對親密關係的興趣,有一定的關係。「如果他們對約會失去興趣,即使配對了,也能是無效的。如果真的要依賴科技,讓 AI 機器人來做家事、或育兒等,可能更有效。」

分析師也指出:長期以來,日本缺乏對職業婦女的支持。日本社會期望女性做好本職工作的同時,也希望她們能承擔所有家務並撫養孩子。世界經濟論壇發佈的 2019 年性別平等報告中,日本在 153 個國家中排名第 121 名,比 2018 年下滑了 11 名。

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人工智慧現在連大廚的工作也要搶?!Sony推出AI美食計畫搶攻你的味蕾~這真有可能嗎?

Sony AI 將推出美食旗艦計畫 讓人工智慧協助廚師優化食譜

 

 

 

▲ Sony AI 美食旗艦計畫的影片,中間穿插機器人模擬真人動作的片段

 

 

 

今年 (2020 年) 四月,Sony 推出了「Sony AI」部門,聚焦在遊戲、影像、感應等方面的人工智慧技術研發,並且在日本、美國、歐洲都設立辦公處。該組織在日本,美國和歐洲設有辦事處,並與 Sony 其他的業務部門合作。 最近,Sony AI 在美食旗艦計畫 (Gastronomy Flagship Project) 中推出了第一個項目,旨在讓人工智慧來提升全球廚師的「創造力和技巧」。

 

 

▲ Sony AI 將推出美食旗艦計畫 讓人工智慧協助廚師優化食譜

 

 

 

Sony 於 2018 年 4 月開始投資有烹飪應用程式的 AI,該公司的美國部門-美國 Sony 公司與卡內基·梅隆大學(Carnegie Mellon University)簽署了一項協議,致力於人工智慧和機器人技術研究。當時 Sony 表示:一開始會把研發重點放在優化食物的準備、烹飪與配送,因為機器人處理「複雜而多樣化的食物準備程序」所需的技術,往後可應用於更廣泛的行業領域。根據麥肯錫公司的分析,餐飲服務從業人員所執行的工作中,有自動化潛力的有 73%。

美食旗艦計畫包含了用於創建食譜的 AI 應用程式、可以幫助廚師烹飪的機器人、還有一個「社群共同創造」的計畫,將作為前兩項工作的基礎。

Sony AI 表示:為了要創建這個應用程式,將使用一系列的資料(包含配方與成分的資訊,如口味、香氣、風味、分子結構與營養等)來訓練他們獨家的 AI 演算法,能幫助「世界的頂級廚師」做調配、設計食譜與創建菜單。他們指出:對於人工智慧來說,創建食譜的挑戰性高,因為除了成分的無限排列組合之外,也要考量到地區、氣候、季節以及食物偏好等限制因素。「藉著這個應用程式,(我的目標)不僅僅是協助做菜,也包含對人類健康、環境永續的貢獻。」Sony AI 聲明。

從備料到上菜 人工智慧一手包辦!

 

 

 

▲ Sony 官方的概念影片:讓人工智慧包辦從備料、烹飪到上菜的一條龍
服務會如何?

 

 

 

對於這個即將問世的烹調機器人,Sony 表示:它將藉由感應及機器學習的方式,協助從備料到上菜的整個烹飪過程。他們的目標是複製廚師的烹調手法,在某些情況下,AI 甚至能以自身的高精準度與效率,來超越現有廚師的技術。除此之外,還有開發可遠端操作的 AI 機器人,為偏遠地區的人提供餐點。

Sony AI 將透過在機器學習研究上「走在最前端」的大學、研究所、企業的合作夥伴關係,來支持這項計劃;另外還與食品相關領域的專家與創作者進行廣泛接觸、溝通,包含米其林三星餐廳 Azurmendi 的廚師長、François Chartier(侍酒師、廚師、作者以及香氛專家)等人,目的是應用這些知識、學問到人工智慧應用程式與機器人的開發中。

廚房中的人工智慧,台灣、瑞典早有先例

Sony 此次的 AI 美食旗艦計畫已經不是第一個將人工智慧帶到廚房裡的例子。過去台灣就有研發出能複製得獎咖啡師手法的 AI「iDrip」、還有第一次釀酒就奪兩大獎的瑞典人工智慧威士忌「AI:01 Intelligens」以及能分年齡 20、30、40、50 歲打造客製化啤酒的 AI 酒款「人生釀造 craft」!有興趣的讀者們不方點擊以下的連閱讀吧!

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想讓SEO更上一層樓嗎?只要掌握Search Console更新狀態就絕對不是難事!!

Search Console更新!Google:讓SEO完整掌握檢索狀況

日前,Google 宣布在 Google Search Console 中啟用新版的檢索統計資料報告。身為 SEO 的你趕緊點此進來看看你的 Google Search Console 是否換然一新了?但是請記得:因為 Google 還在更新的過程中,所以報告難免會出一點小瑕疵。

Google 稱此次的報告更新,對網站開發者、網站管理者以及 SEO 來說,會更容易掌握 Google 檢索的狀況。更新的項目如下:

  • 依據回應、已檢索的檔案類型、檢索的目的及 Googlebot 類型而分組的檢索要求分析
  • 主機狀態的詳細資訊
  • 列表說明 Google 曾發出檢索要求的 URL
  • 「主機狀態」不只列出主網域的資訊,還個別列出所有子網域的摘要

新版的的檢索統計報告

顯示一段時間的或依天數的檢索要求總數、總下載資料大小以及平均回應時間,如下圖所示:

 

GSC檢索統計資料
 

▲ GSC 中啟用新版的檢索統計資料

 

 

 

Google 還將其分解成「分組的檢索數據」。該報告分別依照「回應」、「抓取的 URL 檔案類型」、「索引要求的目的」以及「依 Googlebot 類型」的檢索要求分析。

 

新版GSC將檢索要求分析細分為四大類
 

▲ 新版 GSC 將檢索要求分析細分為四大類)

 

 

 

新版的主機狀態信息

在這份報告中,主機的狀況、出了哪些問題也一覽無遺,Google 會告訴你它在進入你的網站時所遇到的問題。Google 說:「報告中的主機狀態詳細信息,可讓你檢查過去 90 天內,你的網站對 Google 的整體可用性」。

 

新版 GSC 的主機狀態可以顯示詳細資料
 

▲ 新版 GSC 的主機狀態可依「robots.txt 擷取」、「DNS 解析」、「伺服器類別」三類別顯示詳細資料,如有錯誤的話也可以分析錯誤信息與錯誤發生時間(如下圖)。

 

伺服器類別錯誤示意圖
▲ 伺服器類別錯誤示意圖。
 

 

 

 

另外,對於含有兩個以上的子網域 (例如 news.example.com 和 weather.example.com) 的網站,報告中也一次列出所有子網域的資料。

 

新版 GSC 一次列出所有子網域的資料
 

▲ 新版 GSC 可以一次列出所有子網域的個別狀態資料

 

 

 

Google 多年來一直保持支援檢索統計報告的功能,現在新版 Google Search Console 的問世,改善後的報表更是帶來了可操作且有用的數據,SEO 可直接參考報表來 debug 網頁被檢所得問題。要了解更多信息,請參閱Google 官方發佈的文檔

 

 

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保育棕熊就交給人工智慧熊臉辨識吧!!

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人工智慧也懂得保育棕熊?最新的熊臉辨識的確做得到喔!!一起來看看這想科技的介紹吧!!

矽谷工程師用人工智慧開發「熊臉辨識」技術 準確率高達 80% 以上

全身毛茸茸的棕熊可愛的外表讓不少人十分喜愛,更有一對矽谷的人工智慧工程師夫婦喜歡棕熊到開發出熊專用的臉部辨識技術!

人臉辨識早已不是新鮮事、五官立體的貓也有「貓臉辨識」AI,但滿臉毛毛的熊臉,AI 能怎麼辨識出來呢?

 

人工智慧貓臉辨識門禁系統
 

▲ 百度開發的貓臉辨識門禁系統。

 

 

 

 

人工智慧熊臉辨識系統「BearID」 AI
 

▲ 在矽谷任職的一對工程師夫妻開發出熊臉辨識 AI,來協助動物保育。(source:BearID 官網)

 

 

 

在美國矽谷擔任 AI 軟體工程師的埃德‧米勒(Ed Miller)和瑪麗‧阮(Mary Nguyen)是一對夫妻,像很多網友一樣,閒暇時喜歡看位於阿拉斯加的卡特邁國家公園(Katmai National Park)於 YouTube 上的直播,直播內容是國家公園內棕熊們的自然生態──從此這對夫妻就迷上這種可愛的生物。

巧的是,卡特邁國家公園正在尋找能夠用人工智慧技術來協助動物保育的專業人員;同時,夫妻倆人也有意尋找一個項目,來磨練他們的機器學習專業技術。

「機器學習真的非常擅長識別人臉,如果是用在棕熊身上呢?」米勒表示。臉部辨識 AI 可以區分出不同熊的臉嗎?

以狗臉辨識為基礎 訓練出「BearID」 AI

 

人工智慧熊臉辨識系統「BearID」 AI
 

▲ 在矽谷任職的一對工程師夫妻開發出熊臉辨識 AI,來協助動物保育。(source:BearID 官網)

 

 

 

除了米勒夫婦外,住在加拿大英屬哥倫比亞的 Melanie Clapham 博士也正在思考同樣的問題。

Clapham 是加拿大維多利亞大學的博士後研究員,與雨林保護基金會(Raincoast Conservation Foundation)的保育員 Chris Darimont 一起,探索如何將人臉識別技術應用在保育熊類上。但是他們的專長是生物學,而不是人工智慧

雙方在媒合技術人員與保育者的網站 Wildlabs.net 上一拍即合,展開密切的合作,眾人各自發揮自己的所長,自願利用業餘時間、耗費數年的時間耕耘這個充滿理想的項目。最終,他們在《生態與進化》(Ecology and Evolution)期刊上發表了成果──熊臉辨識系統「Bear ID」。

最一開始,他們採用可以識別出狗狗臉部的 AI 為基礎,用了超過 4000 張的棕熊照片讓AI模型訓練。每張照片都手動勾勒出每隻熊的眼睛、鼻子和耳朵,方便訓練 AI 如何找到這些特徵。

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▲ 讓 AI 辨識熊臉很有趣?瑪麗‧阮表示,勾畫熊臉的工作其實相當乏味。(source:BearID 官網)

 

 

 

經過訓練後,深度學習演算法就能找到獨特的界標來區分每隻熊──也就是說,AI 能想出自己的方式來區​​分不同的熊。「棕熊的個體辨識難度較高,因為他們身上沒有人類指紋的特徵,也沒有如斑馬、長頸鹿的獨特斑紋。」Clapham 博士表示。

找到熊臉後,AI 接著會將臉部調整以便提取、編號和分類臉部特徵。

最終,AI 模型可以自動判別出攝影機、相機陷阱等鏡頭捕捉到的是哪一隻棕熊,而且準確率高達 84%。到目前為止,Bear ID 已經持續追蹤了 132 隻棕熊。

「現在的 BearID 只是個開始。」Clapham 博士表示。這套人工智慧系統能替保育工作者們追蹤世界各地熊隻的分布、健康與族群狀況,更有機會可以拓展應用到其他生物的保育。

「我們所希望的是,人們某天在某個地方上傳了動物照片,該系統不僅可以分析出照片中的物種,還可以告訴人們,這個動物的名字、性別和年齡等詳細資訊。」

 

 

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維基百科、牛津LEXICO線上字典SEO排名變差

 

 

Sistrix統計歷年辭典類與百科全書網站波動
 

▲ 由圖中可以看出:自 12 月 5 日起,百科全書與辭典型的網站名網站都開始直線下滑。(source:翻拍自 Sistrix)

 

 

 

 

根據 SEO 顧問公司 Sistrix 公布的資料顯示,自 12 月 5 日起,百科全書與辭典型的網站名網站都開始直線下滑。該公司卻表示對這樣的結果「不意外」,因為早在上一次的更新時,新的「網頁品質評估員指南(Search Quality Raters guidelines)」就特別針對這類型網站,新增評分規則:

「當要為字典和百科全書結果分配「滿足需求(Needs Met)」的程度來評分時,必須特別留意用戶的搜尋意圖。與其他的搜尋結果一樣,字典和百科全書的有用性,取決於查詢與用戶的搜尋動機。雖然字典和百科全書的搜尋結果可能與許多搜尋字詞相關,但是對於評分區中大多數的人來說,他們已理解此字詞的意義,所以這類結果是沒有幫助的。」

「當搜尋此關鍵字的用戶動機可能是『什麼』或『這是什麼意思』時,字典和百科全書的搜尋結果就保留「高度滿足需求」的評級,此結果對搜尋這類資訊的用戶很有幫助。」

例如:假如搜尋關鍵字為「obsequious (奉承阿諛)」時,因該關鍵字為中學英文課本內的單字以及大學入學考試的常考字彙,所以字典類的搜尋結果對於此關鍵字的「滿足需求(Needs Met)」值是高的;又如搜尋關鍵字為「rainbow(彩虹)」時,因為大多數人可能已知道「rainbow」是什麼意思,所以可能只是想搜尋名稱為「rainbow」的品牌、商店或是樂團名稱。因此字典或百科全書類的搜尋結果,對於此關鍵字的「滿足需求(Needs Met)」值就很低。

內容導向網站,SEO排名波動幅度大

Searchmetrics 的 Marcus Tober 就表示此核心演算法更新「仍在進行當中」,但是與 E-A-T 和典型「內容導向」領域(如音樂、健康、金融、新聞、電子商務)的網站,SEO 排名已受到影響。而有少數排名因此竄升或下降的網站,也是過去五月核心更新後的贏家與輸家——如 Spotify 與 Twitch 都因五月的更新而蒙受重大損失;此次演算法更新後也沒有復甦的跡象。這可能是因 Google 為了測試結果而謹慎地多次發布更新;或是在聖誕季時更新造成的的影響可能比較小。一兩週後,才可能見真章。

Searchmetrics 將一些數據公佈在官網上,包含了五月與此次的核心更新對各網站所造成的影響比重,如下圖:

 

 

Searchmetrics 12月與5月的比較
 

▲ 由圖中可以看出:曾經在5月核心更新而受到負面影響的網站,在此次的更新中排名「復甦」。(source:Searchmetrics)

 

 

 

 

Searchmetrics 也公布了此次演算法更新的贏家與輸家,贏家包含音樂網站 songmeanings.com、zoominfo.com、女性時尚傳媒 elle.com、名言佳句網站 azquotes.com 等;輸家有華盛頓農業局網站 wsfb.com、巧克力資訊網 chocolate.com、lyriccenter.org 等。

給12月核心更新 SEO輸家的建議

對於因核心演算法更新,對 SEO 排名有負面影響的網站,Google 過去曾給予了建議。其實要恢復排名,沒有標準的具體措施。實際上,排名受到負面影響可能不代表你的網頁有任何問題。但是,Google 也提供了一個問題列表,以確認你的網站是否受到核心更新的衝擊。解決表上的問題, Google 確實說你可以在下一次的核心更新「前」看到一些恢復,但是最大變化將是在下一次核心演算法更新「後」。

 

 

 

 

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SEO大事:Google 2020年12月搜尋引擎核心演算法正式更新

2020 年 12 月 3 日對 SEO 們來說可說是重要的日子:因為 Google 開始更新 2020 年 12 月的核心演算法。根據以往,每一次的演算法更新,都在隔天就幾乎有感。但是根據 Google 所說,演算法都需要好幾週才能完全更新。根據國外知名 SEO 網站 Search Engine Land 的文章所述,這次的核心演算法更新將會是大規模的變動,變化幅度甚至超過數個月前——也就是 2020 年 5 月的核心演算法更新。

根據 Search Engine Land 所述,數家追蹤 Google 搜尋結果的 SEO 公司也都認為:這是一次重大的更新,幾乎各行各業都能感受到。

這次的核心演算法更新在 12 月 3 日星期四、美國東部時間下午 1:00 開始。如同其他的核心演算法更新,這次也是全面性的更新,並不受到區域、語言與網站類別的限制。這是 Google 慣例的每隔幾個月就會發布的「廣泛核心更新」,且距離上次的核心更新以來最長的時間——將近七個月,而典型的間隔時間是三個月。

過去的 SEO 演算法更新

最近的一次演算法更新是今年五月,也是一場規模廣大的更新,花了兩個禮拜才完成。在此之前,今年七月與 2019 年九月也各有一次核心更新。對 SEO 來說,去年九月的那次更新比以往的影響力更「無感」。隨然之後 11 月還有一次更新,但是僅針對區域排名。

2020 年 12 月的 SEO 演算法更新

這一次「變很大」——根據幾家 SEO 公司提供的數據,都顯示這次更新的規模是重大的。隨著時間的推移來看波動,目前此更新似乎趨緩,而其中最大的變化是在 12 月 4 日,星期五。

更新的時機

此次的更新在西方國家的聖誕祭連假兩週前釋出。雖然 Google 聲稱此更新是在感恩節假期、黑色星期五與網路星期一之後才推出,但是對於主要藉著聖誕連假前增加業績的商家來說,這次更新對他們的收入會有災難性的影響。

此次演算法更新造成哪些影響?數據來說話

超越以往雙倍的排名波動!12月核心更新變狠大

RankRanger 聲稱這次 2020 年 12 月的更新是一個「重大更新」,在某些方面,12 月的更新造成的變動比 5 月的更新還要大,尤其是前三名的結果。下圖是 12 月(橘色)與 5 月(藍色)更新的比較:

 

 

Google核心演算法造成的排名變化-2020年5月與12月的比較-前3,5,10名
 

▲ 此次 Google 核心更新造成的波動,前三名的排名結果可說是大洗牌。(source:RankRanger)

 

 

 

 

由下圖中我們看到:經由 RankRanger 追蹤到的 Google 前 20 名中,12 月的更新波動幅度與 5 月的相比,波動幅度翻了一倍以上。

 

 

Google核心演算法造成的排名變化-2020年5月與12月的比較
 

▲ 由圖中可以看出此次 Google 核心更新造成的平均排名變化,已雙倍超越 5 月更新所造成的影響。(source:RankRanger)

 

 

 

 

如果您查看整個行業的數據,您會看到相當均勻的波動,其中旅遊業的前三名和前五名的波動水平略低。

 

 

整個行業的數據
 

▲ 以行業別來分的話,零售業的影響最大,金融業次之,健康產業與旅遊業則分別為第三、第四。(source:RankRanger)

 

 

 

 

寵物、不動產、旅行、書籍類關鍵字,SEO 波動變化大

 

 

SEMrush公布的因12月核心更新而變動的搜尋類別
 

▲ SEMRush 顯示此次更新造成的波動變化,左邊為桌機、右邊為行動裝置 (source:翻拍自 SEMRush)

 

 

 

 

SEO 優化軟題大廠 SEMRush 顯示此次更新造成的變化(將該類別 12 月 4 日的波動指數與平時的平均波動指數相比得出的差距),桌機搜尋結果中,變化最明顯的類別有不動產、旅行、健康、書籍與文學等;行動裝置搜尋結果變化最明顯的則為不動產、旅行、書籍與文學、寵物與動物。SEMRush 的感應追蹤工具測出的波動指數,在 12 月 4 日高達 9.4,與 5 月的核心的分數相同。

 

 

SEMRush歷年波動指數
 

▲ SEMRush 的感應追蹤工具在 12 月 4 日波動指數為 9.4。(source:翻拍自 SEMRush)

 

 

 

 

SEMRush 也列出此次更新的贏家與輸家:較知名的贏家包含 linkedin.com、電商 ebay.com、影片服務 vimeo.com、雅虎 yahoo.com 等,而在輸家則包含圖庫服務的 gettyimages.com 網站、電商阿里巴巴 aliexpress.com、流行語字典 urbandictionary.com 等。

 

 

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