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)

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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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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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對於「語音輸入法」大家想必都不陌生,現在的手機通常都會內建語音輸入,方便在無法使用雙手打字時有另一輸入文字的方式。

即使市面上已有許多語音轉文本技術,但能「輸入程式碼」的語音輸入法,過去卻還沒有人成功研發出系統化的應用程式。直到日前,有位資深美國工程師 Matt Wiethoff 成功用人工智慧(AI) 開發出一款可以「邊說邊寫程式」的工具!

▲ 使用語音輸入程式碼的 AI 工具「Serenade」介紹影片

運用機器學習技術 AI 讓你用「說」的也可以寫程式

 

▲ 長期寫程式容易手酸,美國工程師開發能輔助語音 coding 的人工智慧(source:Danial RiCaRoS on Unsplash/示意圖本文無關)
 

 

 

對工程師們來說可謂是「雙手萬能」,彈指之間能編寫出千變萬化、各有所能的程式軟體;但相對而言,若突然某日不便使用、甚至無法使用雙手該怎麼呢?

知名美國知識問答網站 Quora 的開發人員 Matt Wiethoff 就是雙手遭遇變故。他的手部因嚴重「重複性壓力傷害」所苦──這類傷害多因在日常工作中不間斷地反覆運動固定的部位所導致,嚴重的話可能對身體部位造成永久性損傷。

Matt 因此無法再使用雙手敲打鍵盤,但身為一個工程師,無法 coding 怎麼行?在職業生涯可能畫下句點的壓力之下,Matt 卻沒有灰心喪志,宛如勵志電影般,在人生遭遇重大打擊時不但沒有被搏倒,反另外開闢出一條蹊徑:開發不需雙手可以寫程式的工具。

Matt 和 Tommy MacWilliam 共同創立了新創公司 Serenade,用人工智慧開發出一款可以將語音轉化為程式碼、用口頭發聲就能寫程式的工具。

支援 JavaPython 等多語言 Serenade 獲 210 萬美元投資

 

▲ Serenade 操作示意圖(source:Serenade 官網)
 

 

 

該公司的第一款商業化產品「Serenade Pro」已經發表,現在已經可以從官網將 Serenade 下載到電腦,插入程式碼編輯器(如 VS code、sublime text、IntelliJ等等),使用者就可以用「說」的方式來寫程式,AI 會分析你說的話,並將其轉換為語法正確的程式碼。Serenade 可以支援 JavaPythonJavaScript、TypeScript、HTML 和 CSS 等多種語言。

語音轉文字(Speech To Text)技術是以 AI 將語音內容轉換為相對應的文字,透過聲音特徵比對、足夠的語料收集,來建立龐大的語料庫,系統接收語音後立即比對語料庫,並將語音內容轉換為可能的文字。現在的 STT 語音辨識技術已尚稱成熟,但專為輸入、編寫程式碼而設計的商業化 STT 工具,在 Serenade 發表之前都還沒有。

日前,Serenade 獲得由 Amplify Partners、Neo 領投的 210 萬美元種子輪投資。

編寫程式或將因 AI 進入「聽寫時代」

或許有人會認為 Serenade 的市場很狹窄、僅供雙手不便的人使用,可是 Matt 不這麼認為。

他們認為,現在的 Serenade 只是個起點,最終將擴展到讓所有人都會使用:雙手不便的人、想讓手腕休息的人、通勤趕工的人、躺在床上突然得到靈感的人,都會使用 Serenade。「這就是 coding 的未來,這就是我們的願景。」共同創辦人 Tommy 表示。

Matt 相信,借助人工智慧,寫程式將變得比以往更快、更輕鬆,也會更有生產力,或許有朝一日,語音輸入程式碼會成為每位工程師的必備工具。

 

 

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人工智慧這次要幫視障朋友一圓路跑夢嘍!!快來看看是怎麼辦到的吧!!

Google 正測試人工智慧系統,助盲人和視障人士獨立參加路跑

Google 正在測試一種人工智慧系統,以幫助盲人和視力障礙人士獨立參加路跑。

研究計畫「Project Guideline」,旨在讓盲人與視障人士擁有更多獨立性,讓他們不需透過其他人或導盲犬輔助即可獨自完成路跑。

▲ 幫助視障人士獨立完成路跑的人工智慧系統「Project Guideline」介紹影片

Google 開發的「Project Guideline」APP 使用人工智慧模型辨識路上的指引線,並推斷跑者是否在指引線上。那要如何使用此系統呢?首先跑者需將手機接在 Google 設計的腰帶、綁在腰上,並且配戴骨傳導耳機。 APP「Project Guideline 」開啟後,即可透過手機內建相機追蹤跑道上的指引線,以判斷跑者的位置。若跑者偏移了指引線,APP 會將提示音發送到骨傳導耳機。當越偏離指引線的左側時,發送到左耳的提示音就會越來越大;反之亦然。此 APP 可在沒有網路的狀況下運作。

 

▲ Google 用來訓練「指引線」模型的影像(source:Google)
 

 

 

Google 藉由 Thomas Panek (導盲犬訓練非營利組織「Guiding Eyes for the Blind」的 CEO、也是熱愛跑步的人)的協助而開發此系統。Google 正尋求與其他組織合作,在一些社區中建立有指引線的跑道。

近年 Google 推出許多輔助視障人士的工具,如 Google 地圖的語音行走指示,以幫助他們獨立行走、Chrome 的人工智慧能辨識影像並提供說明、Lookout APP 能辨識路上的障礙物並提供語音幫助,還有利用人工智慧幫助視障朋友「看見」世界的 Google AI 眼鏡「EE2」

▲ Envision 與 Google 合作的 AI 人工智慧眼鏡,導入 AI 人工智慧技術,能使盲人和視障人士輕鬆辨識身邊事物

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人工智慧即將全面改寫西洋棋規則?!(下)

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你和人工智慧玩過西洋棋嗎?現在棋藝高手要和人工智慧攜手改寫西洋棋玩法了~期待嗎?(下)

此篇為下篇,上篇請點人工智慧即將全面改寫西洋棋規則?!(上)

前世界冠軍與人工智慧讓西洋棋起死回生

經過雙方的合作研究,最終於 2020 年 9 月發表一篇長達98頁的論文:《使用 AlphaZero 評估遊戲平衡:探索西洋棋中的替代規則》(Assessing Game Balance with AlphaZero: Exploring Alternative Rule Sets in Chess),由 Deepmind 的 Nenad Tomasev、Ulrich Paquet、Demis Hassabis 以及克拉姆尼克一同撰寫。

在此篇論文中,團隊發表了九種西洋棋變體型式,AlphaZero 則負責在幾個小時內模擬出數十年遊戲會怎麼發展、探索不同規則的西洋棋具有什麼樣的可能性。有 AlphaZero 的助力,使研究團隊能看到在不同規則下的人類玩家能開創出什麼別出心裁、出乎意料的玩法。

AlphaZero 測試出的九種西洋棋變體規則:

  1. 禁止「國王入堡」(No-castling):整個棋局都禁止使用「國王入堡」走法。這種走法讓棋國王躲進由其他棋子組成的防護後面,減少國王被威脅的機會,但也會令比賽變得沉悶。
  2. 10 步內禁止「國王入堡」(No-castling (10)):在前10步以內禁止使用「國王入堡」下法。
  3. 兵走一格(Pawn one square):兵棋(Pawn)只能前進一格。目標為增加彈性,減緩遊戲速度。
  4. 無子可動時即勝(Stalemate=win):其中一方無子可動時,即為另一方勝利(原先為平局)。
  5. 水雷(Torpedo):兵可以選擇在棋盤的任何地點走 1 或 2 格。這意味著隨時都可以使用吃過路兵(En passant)走法。
  6. 半水雷(Semi-torpedo):兵只有在第 2 或 3 線時才能移動 2 格。
  7. 兵可以後退(Pawn-back)棋子可以向後移動到一個正方形內的格上,只能返回到 2nd/7th 橫線上(此時的移動不計入「50步規則」內)。
  8. 兵可以橫走(Pawn-sideways):棋子也可以橫向移動一格。(此時的移動不計入「50步規則」內)
  9. 自己吃棋(Self-capture):可以吃自己的棋子,用自己的棋子開路。

 


▲ 在 AlphaZero 的幫助下,研究團隊設計出引人入勝西洋棋變體規則。(Photo by chess.com)
 

 

 

克拉姆尼克說,如果大家願意對既定規則做出一些小小的改動的話,一幅令人著迷的西洋棋新圖景就有可能展現。「人類已經玩了1500年的西洋棋了,調整規則不是什麼新鮮事,抱怨電腦讓這個遊戲變的無聊也不算新鮮。」

論文共同作者之一的 Nenad Tomasev 表示:「開發西洋棋 AI 目的一開始是想看看人工智慧能不能打敗人類。現在,像 AlphaZero 這樣的人工智慧將會跟人類一起探索西洋棋的創造性,而不是讓人類成為AI的手下敗將。」

這是 AI「獻給西洋棋界的禮物」

AlphaZero 早已展示了它無師自通、自我學習的能力,而研究團隊便物盡其用、借助它來更快地探索西洋棋的新玩法,而不是像過去人類折騰了幾十年、甚至幾個世紀,才摸清楚這個複雜遊戲的美麗與缺陷。Nenad Tomasev 對此表示:「你當然不希望自己花了幾個月、甚至幾年才摸清楚這個遊戲,卻意識到『噢,不,這遊戲一點都不美。』」

同時,AlphaZero 不會受到傳統的棋藝理論束縛,而會發展自己的直覺與策略,帶來全新的想法,顛覆了長久以來人類對這些棋藝遊戲的思考。

克拉姆尼克從他們與AI一起建立的新規則中看到了令人振奮展望,例如「可以吃自己的棋子」(self-capture)是極端的新規則,克拉姆尼克說,這條規則實際上會讓棋手有更多可能,例如選擇犧牲一顆棋子來取得優勢。「總而言之,這只會讓遊戲變得更加美麗。」

AI會毀滅西洋棋嗎?克拉姆尼克與DeepMind告訴我們不會,並且人類可以與AI並肩作戰、開拓出嶄新的可能。若沒有人工智慧的助力,或許就難以達成這個願景了。

 

 

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