人工智慧也在烏俄戰爭中助烏克蘭一臂之力?!

人工智慧也在烏俄戰爭中助烏克蘭一臂之力?!
人工智慧也在烏俄戰爭中助烏克蘭一臂之力?!

人工智慧也能在戰爭中助一臂之力?這一臂之力不是攻擊對方~而是幫助自家罹難者辨識面孔!關心時事的你跟著我們往下看吧!!

成功協助烏克蘭政府識別罹難者的臉部辨識系統

2022 年 3 月,人工智慧公司 Clearview 宣布將提供自家的 AI 臉部辨識系統給烏克蘭國防部,協助烏克蘭政府從全國的戰爭殘骸中,準確辨識出罹難者與生還者。

舉例來說,BBC 記者在烏克蘭東部的戰爭中拍攝到一具擁有頭部外傷、左肩紋身,卻幾近赤裸且無任何身分證明的男性遺骸,由於烏克蘭當局無法就遺骸本身判定其身份,因此決定採用人工智慧技術進行臉部辨識,後來成功確認該名男子的真實身份。

然而,對烏俄戰爭做出了正面貢獻的人工智慧公司 Clearview,長久以來卻爭議不斷。 

備受爭議的人工智慧公司 Clearview

Clearview 可能是世界上最著名、最具爭議的臉部辨識系統了,這項 AI 技術透過 Facebook 和 Twitter 等社群平台上搜集了數十億張照片學習,以此為基礎創造了一個龐大的「臉部辨識」數據庫。

Clearview 的執行長兼創辦人 Hoan Ton-That 表示:「這個臉部辨識數據庫有點像 Google,但不是在搜尋欄位輸入詞彙或句子,而是輸入一張人臉照片,就像『臉部辨識搜尋引擎』一樣。」

一直以來,Clearview 面臨了許多法律挑戰。Facebook、Youtube、Google 和 Twitter 已經向 Clearview 寄送了終止警告信,要求 Clearview 必須停止使用這些平台上的圖片。英國資訊專員辦公室(ICO)則因為 Clearview 未經告知就使用他人的照片,已經對它們處以罰款。然而烏克蘭政府公開於戰爭中使用 Clearview 的服務,再次引發人們質疑並議論這種備受爭議的人工智慧應用與技術。

臉部辨識功能的其他應用

雖然存在爭議,但美國的執法部門早已廣泛使用 Clearview,Ton-That 表示,烏俄戰爭前其實就已經有 3,200 個政府機構曾經試用甚至購買了人工智慧臉部辨識技術。而在烏俄戰爭開打後,看到了戰爭、戰亂的影像紀錄之後,Ton-That 認為,這項技術將能在戰場發揮作用,所以才有了文章開頭的那個情境,這項技術也因此受到烏克蘭政府的重用。

不過,使用臉部辨識技術來識別罹難者,其實並不是什麼新鮮事,Clearview 也並非唯一擁有這項人工智慧技術的公司。2019 年,一家位於荷蘭,專門從事事實查核和開源情報的調查性新聞組織 Bellingcat 就曾使用臉部辨識技術,來識別出一名俄羅斯男性私人僱傭兵,該名僱傭兵在敘利亞拍攝了一段以酷刑折磨囚犯並將其殘忍殺害的影片,在影片公諸於世後引發譁然。

由此可知,這並非臉部辨識技術參與的第一場戰爭,然而,這項技術在烏克蘭的應用範圍無疑比以往的任何一次還要更廣泛。

Bellingcat 的研究主管 Aric Toler 更表示,另一個臉部辨識平台 FindClone 對辨識陣亡的俄羅斯士兵特別有幫助,即使是找出沒有社群帳號的人也不是問題。FindClone 甚至可以交叉比對同個區域裡親朋好友帳號發出的照片,找到這些沒有使用社群平台的人。這意味著只要有臉部辨識系統的人工智慧技術,即使是在不曾註冊任何網路身份的軍事安全人員,仍然可能被這項技術準確追蹤。

臉部辨識系統的風險和隱憂

然而,有反對者指出臉部辨識系統的隱憂——尤其在戰爭期間,任何一個錯誤的辨識結果,都可能帶來潛在的災難。

Clearview 已經證實 Clearview 的臉部辨識技術不僅只是用來辨識罹難者,甚至還用來在烏克蘭的哨站辨識敵軍。一封來自烏克蘭不具名官員的電子郵件中甚至表示,已經使用這項技術來執行超過一千次臉部辨識任務,這樣的結果讓許多相關專家感到擔憂,位於美國的安全和監視行業研究小組 IPVM 也是其中之一。

IPVM 的臉部辨識系統專家 Conor Healy 擔心,烏克蘭政府不僅會將臉部辨識系統用於烏俄戰爭,甚至在戰後仍會持續使用這項技術。隱私問題仍是臉部辨識技術的最大隱憂。

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2022人工智慧技術七大突破讓你瞠目結舌!!

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人工智慧不所不在的世代裡還有哪些面向是年度裡可以突破的呢?一起來看看你猜想的有沒有在榜上吧!!

擅長書寫人工智慧、大數據、區塊鏈、物聯網等新興技術的國際暢銷書作家貝爾納·馬爾(Bernard Marr)投稿至美國知名商業雜誌《富比世》(Forbes)企業技術專欄的其中一篇文章值得我們關注。

根據 Google 首席執行長桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)的說法,AI 人工智慧對於人類的未來發展影響將更甚於明火或電力——依據人工智慧目前對醫療、航太和因應氣候問題的貢獻,顯然人工智慧具有令人期待的潛力。

貝爾納認為人工智慧應用勢不可擋,在 2022 年時,相關技術將會有嶄新的發展和突破,以下是他列出的七項人工智慧發展關鍵領域:

一、如虎添翼的勞動力

有一派人總是擔憂機器人將取代並淘汰人類勞工,但若是人工智慧技術可以幫助我們將工作做得又快又好呢?

隨著科技進步,各種人工智慧相關工具已經是許多人不可或缺的好幫手了。舉例來說,在行銷方面,AI 工具可以幫助行銷人更快辨識出潛在客戶與其價值;在工程方面,AI 模型能有效預測並維護機器或系統運行;以法律等知識相關行業來說,AI 工具可以更有效地協助檢索特定資訊,免去搜索海量資料的繁瑣。

由此可見,人工智慧工具可以幫助人們更有效率地完成工作,至 2022 年,我們將會發現這已經是我們日常生活中的一部分。

二、更大、更好的語言模型

Open AI 在 2020 年發表了語言模型 GPT-3,由大約 1,750 億條參數組成,這是有史以來最先進也最龐大的語言模型,而 Open AI 正在開發的繼任者 GPT-4,據稱擁有高達 100 萬億個參數,相當於 GPT-3 的 500 倍。

理論上,GPT-4 的參數條目更接近人類大腦所擁有的神經元數量,未來的語言模型將更有機會讓人工智慧系統和人類自然對話,甚至有可能創造新的語言。

三、利用人工智慧來強化網路安全

世界經濟論壇在 2021 年時發表一個論點:網路犯罪對於現代社會,可能比恐怖主義更危險。

隨著機器滲入人們的日常,駭客攻擊和網路犯罪不可避免地成為一大問題,因為每一台連網設備,都有可能是駭客入侵的節點。隨著連網設備複雜化,偵測並保護脆弱的節點就變得更加困難。不過,透過人工智慧分析網路流量並學習識別惡意的程式碼,將有效保護人們免於遭受網路攻擊。我們將有機會在 2022 年時,看到人工智慧技術在網路安全領域的關鍵應用。

四、人工智慧在元宇宙的貢獻

元宇宙是一個以數字構成的虛擬世界,使用者可以在這個世界裡與其他人一起工作、交流和娛樂,就像網際網路一樣,不過元宇宙更強調使用者能創造「身歷其境」的體驗。自從馬克祖克柏公開表示將進軍元宇宙並把 Facebook 更名為 Meta 開始,元宇宙即成熱門話題。

AR/VR示意圖

人工智慧無疑是成就元宇宙的關鍵。它能創造更符合使用者使用情境的虛擬場景,讓人們更能習慣於虛擬世界的生活,甚至習慣於和人工智慧共同工作,甚至一同娛樂。

五、No Code / Low Code 的人工智慧應用

許多企業採用人工智慧工具卻效率有限,很大一個原因是缺乏專業的人工智慧工程師,而 No code / Low code 解決方案將有效克服這個問題。

No code / Low code 解決方案旨在提供簡潔易懂的介面和操作方式,來取代原本複雜的流程,比如透過自然語言處理(NLP)和語言模型等技術,讓人們能使用簡單的語音或書面指令來控制繁雜的人工智慧系統。

六、自駕車

人工智慧是自駕車、船和飛機的「大腦」,這些擁有自駕系統的交通工具將在未來十年徹底改變人類的交通和旅行方式。

Tesla 特斯拉示意圖

自駕車龍頭——特斯拉表示,到 2022 年,自駕車將擁有更穩定完備的自動駕駛能力,其競爭對手如 Google 旗下的 Waymo、蘋果、通用汽車和福特也將於 2022 年宣布他們的重大進展。由 IBM 和 ProMare 合作設計的自駕船也有望啟航。

七、創作藝術作品

2022 年,隨著 GPT-4 和其他新模型的問世,我們將更能期待人工智慧機器人創作出更精細、更「自然」的作品,例如撰寫文章並下標甚至設計 Logo。

創造力被視為相當「人性化」的技能,當機器人也能創作藝術作品,意味著人工智慧的思維,將更加接近人類而非冰冷的機器。

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台大再度打造人工智慧醫療~精準診斷視網膜病變率!!

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台大再度打造人工智慧醫療~精準診斷視網膜病變率!!

台大再度研發人工智慧醫療軟體!!這次是關於眼睛的診斷軟體~能有效的診斷和預防視網膜病變喔~相信這又能造福許多人啦!!

隨著醫療科技的進步與人工智慧的崛起,相關產業也正面臨轉型、步入「智慧醫療」時代,吸引許多新興技術投入。科技大廠宏碁日前便宣布與台大醫院、醫藥公司台灣諾華合作,打造「AI 眼科輔助診斷軟體」,運用人工智慧診斷糖尿病引起的視網膜病變、預防患者的失明風險。

該 AI 診斷軟體也榮獲衛福部食品藥物管理署認證,取得全台首張由食藥署核發的眼科智慧醫材許可證。

高血糖易引起視網膜病變 糖友失明風險高

也許會讓許多人感到意外,但「糖尿病引起的視網膜病變」是目前使成年人失明的主要原因之一,糖尿病患者失明率比一般人高出 25 倍之多。

因長期的高血糖容易引起視網膜血管病變,有一專有名詞為「糖尿病視網膜病變」(diabetic retinopathy);並且因許多糖尿病患者大多著重在血糖控制,容易忽略身體其他狀況,往往在視力出現明顯問題後才求診,但此時視網膜已病變或玻璃體出血。

糖尿病視網膜病變屬於微血管的病變,病變的產生與糖尿病的時間有很重大的相關性,患病的時間愈久,視網膜病變的機會大、也愈嚴重。良好的血糖控制,可以延後視網膜產生病變或惡化的時間,但依然不能完全避免其風險。最重要的是要能早期發現、早期治療,就有很大的機會避免視力受損。

根據國家衛生研究院「2019 台灣糖尿病年鑑」統計,全台灣的糖尿病患者超過 220 萬人次,為了讓廣大的糖友都能篩檢、及早治療,知名科技大廠宏碁與台大醫院聯手,開發出人工智慧眼科輔助診斷軟體。

準確度與眼科醫師相同 AI 幫助降低失明風險

【AI防糖友失明】台大打造人工智慧醫療,診斷視網膜病變準確度達95%
Photo by Kalea Jerielle on Unsplash

台大醫院眼科部主治醫師謝易庭指出,糖尿病患者患病 10 年後,視網膜病變發病率上升至 60%,20 年內病變發病率更攀升至 90%。罹患糖尿病的時間越久發生視網膜病變的風險愈高。

然而根據 2019 年國內糖尿病病患接受眼底檢查的人數統計,只有 45.54 %的糖友接受篩檢,屬於低篩檢率。除了因病患檢測所需花費的時間成本較高、醫療資源可近性不足之外,也因視網膜專科醫師人力不足以負荷逐年增加的病患人數。

為了解決這種人力、物力都有所不足的情況,宏碁應用先進的人工智慧技術與豐富的實務經驗,結合臺大醫院的醫療專業,以及台灣諾華在臨床試驗設計上的顧問諮詢,打造出可有效輔助醫師,篩檢出潛在的視網膜病變患者的 AI 輔助診斷軟體。

這套 AI 診斷軟體,也取得台灣首張由衛福部食品藥物管理署(TFDA)核發的眼科智慧醫材許可,認證為第二級醫療器材軟體。根據臨床試驗結果,人工智慧的準確度達 95%以上,已接近視網膜科醫師判讀的準確度。

三方跨界合作 造就台灣智慧醫療里程碑

這次的人工智慧診斷軟體的開發得益於跨界合作。

宏碁使用深度學習技術訓練 AI 模型,透過蒐集國外 EyePACS 平台臨床、國內臺大醫院臨床共數萬名糖尿病視網膜病變患者的「眼底資料」──彩色眼底檢查影像及診斷結果等資料數據,來訓練 AI。之後結合硬體整合成邊緣裝置(edge device),使 AI 無須網路即可進行篩檢判讀,在速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。

訓練好的 AI,則與醫療製藥公司「台灣諾華」共同設計、委由臺大醫院執行臨床試驗,並在試驗結果上取得敏銳度達 95%的佳績,已接近視網膜專科醫師的判讀準確度。

另外,在開發與試驗期間,食藥署提供專案輔導長達一年,提供專業法規意見、深入溝通並嚴格審查,最後才交出這張台灣第一張醫療器材軟體認證,顯示出政府對於台灣醫療環境及智慧醫材的重視。這次的認證更是打破傳統模式,從台灣本土出發,就地取材。

Photo by Online Marketing on Unsplash

在成果效益上,這套人工智慧診斷軟體可有效輔助醫師找出潛在的糖尿病視網膜病變患者,及早發現並進行治療,協助控制病情,更降低病人等候報告的時間。

而宏碁也已與台灣諾華簽訂合作備忘錄,未來將運用人工智慧技術、共同攜手耕耘智慧醫療領域,整合雙方專業人才與軟硬體技術,朝提升醫療效率、精準率的目標邁進。宏碁表示,將會瞄準黃斑部退化、糖尿病視網膜病變及心血管疾病等領域,打造合適的 AI 輔助工具,讓台灣醫療產業升級轉型。

醫療產業轉型 人工智慧醫療商機不斷

全球醫療照護產業正在面臨轉型,如何將醫療場域數位化、智慧化都將是一大挑戰;如何透過科技技術,將傳統醫療「疾病發展後治療」的思維轉換成「注重預防、防治結合」,也是未來須面對的難題。

要攻克這些問題,需要創新、洞察與有效的行動方案,才能創造出「高效互通的資料」與「開放和安全的平台」,最後打造出「以消費者為導向的醫療照護」環境。

台灣的全民健保制度不但保費低、給付多、管理成本低,大幅減輕民眾看病求醫的障礙,讓台灣累積起了大量健保數據資料,這一優勢加上台灣高度發展的資通訊高科技產業,更是擁有發展 AI 智慧醫療產業的優勢。相信若個資規範、各種資料使用有完整的定義與管制後,將能帶動各項研究更快速、促進台灣智慧醫療照護產業的蓬勃發展。

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AI機器人被裁員!!從此不用再擔心人工智慧跟你搶工作?!

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人工智慧機器人崛起的時代,許多人擔心自己未來會被AI取代~但日本的機器人飯店卻一口氣裁掉一半的機器人員工~到底是怎麼回事?

人工智慧服務較佳?日觀光旅館AI飽受客訴

豪斯登堡機器人飯店的AI女服務員

據 2019 年一月華爾街日報的報導,日本知名飯店「豪斯登堡機器人飯店 (Henn-na Hotel)」有近半數的「員工」被炒魷魚。有趣的是,這些員工都是 AI 機器人

根據華爾街日報報導:一名旅客反應他在豪斯登堡飯店的一夜並沒睡好。因為每隔幾小時,房間裡的洋娃娃機器人「Churi」就會問說:「對不起,我沒聽明白。您可以重復一遍您的請求嗎?」。原來,旅客睡覺時的鼾聲觸發了 Churi 的反應,他也不知該如何關掉機器人。

同款機器人也因類似的緣故,惹火了另一位客人。他決定打電話客訴「 Churi 」,卻發現房間裡根本沒有電話。因為飯店本身就將 Churi 設定成助手,需要應付旅客所有的要求。最後,旅客只好用自己的手機給打電話跟飯店投訴。

「兩年就淘汰⋯⋯」省人事成本雇AI 卻適得其反

豪斯登堡機器人飯店 (Henn-na Hotel)」是一家以 「AI 機器人服務」為噱頭的實驗性旅館,設立於 2015 年。從訂房、櫃檯人員、客房服務、提行李服務道娛樂服務都由人工智慧一手包辦。因為其 CEO 澤田秀雄的初衷,是為了打造全求營運成本最低的旅館,所以才會僱用人工智慧以省下雇用真人的費用。

然而大環境物價上漲造成旅社的營運成本直線上升。科技產品汰舊換新的速度本身就非常迅速,飯店於 2015 年所購得的機器人,在當時堪稱是最先進的 AI。但後續如 AlexaSiri 與 Google 語音助理等更新一代的人工智慧推陳出新,讓飯店內這些 AI 機器人 2 年之內瞬間變成「老古董」,因「太慢」、「沒用」被嫌棄,無法接軌市場所需。

人工智慧 check-in?真人出來收爛尾

以恐龍造型的 AI Check-in 機器人來說,雖然臨櫃是這隻「恐龍」幫你 check-in, 但是大部分工作都還是真人協助完成。因為這些 AI 機器人沒有 update,並不知道旅館周圍的活動、觀光地點、火車、公車時間等旅遊相關資訊,難怪會輸給 Alexa 等最先進的語音助理,更別說是輸給真人了。

AI 運行李不但慢,且碰撞頻繁、故障率高

而運送行李的 AI 機器人更是可悲,在房間數破百的觀光旅館中,它最多只能送 24 間房;且還無法應付行李互相碰撞、掉下來等意外,遇潮濕寒冷的天氣甚至直接故障呢!

截至目前,這家酒店已經有 243 個機器人「退役」了,因為許多機器人在工作中都會幫倒忙。母公司的總裁表示,Churi 也在被淘汰的機器人之列。

人工智慧的技術固然是日新月異,但是在它們的智慧與臨場反應趕不上人類工作所需的複雜度。身為人類的我們,不妨多多充實自身的 AI 技能,讓人工智慧更能符合人類的需求。

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不用出聲也能使用人工智慧語音助理?!只需要這麼做!!

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你聽過不用出聲的人工智慧語音助理嗎?最新Speechin項鍊讓你不用出聲~靠下巴就能使用語音助理服務喔!!

圖書館內喊「嗨 SIRI」 太尷尬?讓無聲人工智慧語音助理幫助你

直接開口詢問、指示 SIRI,進而解決己身需求,已是 3C 智慧產品廣泛使用的日常風景。然而,若是在安靜的環境中呢?想像一下,如果你在靜謐的圖書館或是針落有聲的會議室裡,開口詢問:「嘿 Siri,明天天氣如何?」似乎有點尷尬。

當你亟需向你的人工智慧助理下指令,卻遇到上述需要保持安靜、無法說話的情況怎麼辦?

拯救你的無聲尷尬!透過下巴動作就能辨識的語音助理項鍊 SpeeChin

不用擔心!為了拯救你的無聲尷尬,康乃爾大學資訊科學助理教授 Cheng Zhang 和博士生  Ruidong Zhang,發明了一款項鍊型的人工智慧語音助理「SpeeChin」。這款項鍊配備了紅外線鏡頭、微處理器、電池和藍牙模組,項鍊外盒配有可提高穩定性的機翼造型平衡器,亦於項鍊盒底部配置了一枚硬幣以平衡配重。

SpeeChin 特性如同一般項鍊,使用銀鍊掛在脖子上,其紅外線鏡頭裝置於 3D 列印的項鍊盒上方,使鏡頭穩定指向佩戴者的下巴。SpeeChin 能夠基於下巴運動軌跡,捕捉「頸部和臉部皮膚變形圖像」,進而辨識無聲語言。目前的實驗結果顯示,SpeeChin 已能辨識簡單的英文和中文單詞。

已可辨識中英文!移動偵測問題仍待解決

在最初的實驗裡,研究人員測量了 10 名英文使用者及 10 名中文使用者,共 20 位參與者的下巴基線,接著使用差分圖像訓練 SpeeChin 辨識簡單指令,應用機器學習演算法將辨識結果傳到配對的智慧型手機,就像用另一種方式溝通的 Siri。隱私問題也不必擔憂,SpeeChin 只會對準佩戴者的下巴,不會拍到使用者的臉。

實驗方式為:10 位英文使用者無聲說出 54 條指令,包括數字、互動、呼叫語音助理、標點和導航,10 位中文參與者的 44 條指令也一樣。最後實驗結果顯示,SpeeChin 的英文/中文命令辨識能力平均準確率分別為 90.5% 和 91.6%。

此外,研究人員還要求其中 6 名參與者在行走時默念 10 個中文和英文片語,然而因為參與者頭部以不可預測的方式移動,所以最後成功率較低。顯示移動偵測的準確度是尚待解決的問題。

為什麼無聲語音辨識要做成項鍊的形式呢?研究人員認為:項鍊是人們習慣的裝飾品,至於耳掛式設備則可能會有不太舒服的佩戴體驗。雖然人們可能會想「我的手機就是語音辨識設備了啊」,但難免還是會遇到無法出聲的人或場合,此時無聲語音辨識的研究就能派上用場

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你說什麼!!人工智慧能成功的控制核融合反應了?!

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人工智慧公司DeepMind最新研究技術居然可以控制核融合反應?!這樣代表能源危機有救了嗎?快讓我們一起往下看吧!!

人工智慧公司DeepMind:找到控制「核融合」關鍵

核融合反應示意圖

Google 旗下的人工智慧公司 DeepMind 日前在國際知名科學期刊《Nature》上發表論文,其中重點說明了 DeepMind 的研究人員應用了強化學習和模擬環境學習架構,和瑞士洛桑聯邦理工學院電漿中心合作,在電漿中心的核融合設備:環磁機(Tokamak)中成功找到控制核融合的關鍵。

核能研究大躍進,DeepMind 新AI演算法功不可沒

環磁機是瑞士電漿中心研發的小型核融合實驗場域,環磁機內部為真空環境,酷似甜甜圈的外殼則包覆著電磁線圈,用來將熱度高於太陽核心的氫電漿限制在環磁機之中。

電漿中心主任法索利(Ambrogio Fasoli)指出,控制系統正確數值的冗長運算才是控制核融合反應的關鍵,因此為了實驗各種核融合電漿類型,以達到在成功取得能源同時保持設備安全不受毀損的目的,電漿中心與在人工智慧領域頗有一席之地的 DeepMind 合作,開發了強化學習系統,讓機器學習演算法自動控制線圈,同時還能穩定環磁機內的電漿,達成成功的核融合反應。

目前的核融合實驗,無論在硬體、時間和軟體上都十分受限,因此 DeepMind 改由從模擬環境中找尋突破口。接續模擬環境的成功,強化學習系統不僅可以準確控制環磁機內的每個線圈,演算法更能操控形成不同形狀電漿,而科學家們正致力於在其中找到能源利用最大化的可能性。

應用「隨處可見」氫離子獲取核融合 有望發展成未來可再生能源主力

數十年來,科學家為了解決全球的能源問題,希望能找到符合人類所需且乾淨的可再生能源。而藉由融合隨處可見的氫離子,來獲取巨大能量的核融合反應,是目前的最佳選項。

DeepMind 研發的 AI 演算法不但使核能研究躍進了大大的一步,對於解決全球能源危機的願景更有實質助益,這項技術更是實實在在地縮短了核融合研究的漫漫長路。未來,隨著核融合實驗規模變得越來越大,DeepMind 的技術將愈顯關鍵。法索利表示:「人工智慧使人類能夠在安全的情況下無限接近極限,我們將可以從前無法觸及的領域,藉此探索更多、更多的可能性。」

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Spotify用自家人工智慧技術不斷求進步!!不甩Cookie退場走出自己的路~抓住用戶的心!!你也被抓住了嗎?

驕而不傲!Spotify 穩居龍頭仍持續求進步

Spotify完全不倚靠Cookie,善用人工智慧技術預測用戶喜歡的音樂類型

根據市調機構 MIDiA Research 串流音樂平台付費用戶市占率報告顯示,全球有近 5 億人是音樂串流平台的付費用戶,長年穩坐音樂串流平台市占率冠軍的 Spotify,截至 2021 年底的整體會員數已超過 3.81 億人次,其中更包含了 1.72 億的付費 premium 會員,是全球音樂串流平台中的龍頭。

除了擁有龐大會員群與豐富內容、獨家的跨裝置聆聽功能,Spotify 近年來更推出年度回顧、好友品味比對等互動功能,分享至社群平台的效益也相當良好。

不畏 Cookie 退場,靠自家人工智慧音訊分析拓展廣告疆域

Spotify 的最大用戶使用量的手機 app 端,在創立之初就使用自家的人工智慧分析演算技術,並未導入第三方 Cookie,僅瀏覽器和電腦版會使用。因此,即使第三方 Cookie 即將退場,Spotify 也並不畏懼。

2021 年初,Spotify 在美國市場推出 Spotify Audience Network 服務,服務上線後即在第二季貢獻了 12% 的營收,高於一年前的 7%。自此,廣告業務爆發,進而成為公司的重要收入驅動因素。和 2020 年同期相比,Spotify 廣告部門的營收增長了 1 倍多,Podcast 廣告收入更增長 7 倍以上。

獨家人工智慧分析技術,精準掌握用戶音樂喜好

Spotify 靠著音樂內容與人工智慧模型所分析、統整出的第一手數據,取得他人靠第三方 Cookie 才能獲取的訊息。除了直觀地分析音樂偏好並反推用戶的喜好與興趣之外,Spotify 亦發展出強大的 AI 音樂演算法。例如「原始音檔模型」,就是透過分析原始音軌、音頻,得出相關音樂資訊以推測相似類型音樂。而「協同過濾模型」,是透過分析用戶間的行為來進行交叉比較,推薦「你沒聽過但可能喜歡的」音樂選項給有相似喜好的用戶,藉此拓展廣告疆域,同時增加用戶黏著度。

Spotify 靠著精準的人工智慧分析技術與音樂演算法,精準掌握用戶音樂喜好,充分發揮了音訊的價值。即使 Cookie 退場,Spotify 已然坐擁龐大的第一手數據,期許在未來能持續創造最大價值。

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超接地氣Line人工智慧功能登台!!快來試試!!

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Line也有人工智慧雲端助理啦!!最新功能不僅超好用~也超接地氣!!想更完整運用這些功能嗎?快一起往下看吧!

人工智慧「接地氣」!雲端助理 LINE Clova 立足台灣,發展在地化應用

Line在台灣推出兩項人工智慧服務

LINE 看好 Fintech 與 AI 領域的發展,近年來積極投入研發人工智慧應用、區塊鏈等雲端技術,亦陸續將研發結果整合至通訊服務中。

過去在 LINE 開發者大會「LINE TAIWAN TECHPULSE」中,LINE 台灣就宣布引進 LINE Clova,完成 Clova 服務的在地化目標,並完整介紹其人工智慧技術與企業解決方案。而目前即將在地化的中文 CLOVA 人工智能服務有哪些?答案包含「Clova Note」及「Clova Chatbot」兩大產品線,特別引人矚目!

不怕會議開太久!落落長發言,Clova Note 全都轉換成文字

Clova Note 可以應用在聽打逐字稿、製作會議記錄,以及將語音訊息轉換成文字訊息等較消磨耐心的工作上,其具備的語音辨識技術(Speech Recognition)和說話者辨別技術(Speaker Diarization)能夠精準將聲音轉換成文字檔案。

過去 LINE Clova 的研發主力多為日文、韓文,如今 LINE 廣招中文工程師,將集聲學模型、發音模型、語音模型三項技術與機器學習於一身的 NEST 模型應用於人工智慧解決方案 Clova Note,不但擅長辨識日常對話與長篇幅的語句,還有在噪音環境中精準優秀的辨識能力。Clova Note 預計今年就會在台灣市場推出。

不怕不會寫程式!不需代碼就能架構的 Clover Chatbot 對話機器人

許多企業會使用 LINE 官方帳號作為品牌客服服務的主要平台。LINE 台灣服務企劃部平台事業發展負責人吳元豪表示,訓練人機對話系統工程浩大且過程繁複,因此 LINE 為需要大量降低人工作業的用戶,開發出「Chatbot Builder」平台,用以架構對話機器人架構。用戶只需要準備機器人需要回答的問題、答案與訓練資料就可以製作專屬的 Clova Chatbot 對話機器人模型來應用於 LINE 官方帳號,它最大的優勢,就是應用人工智慧技術來訓練模型,從而省略撰寫程式碼的過程與成本。

LINE 更計劃於 2022 年第一季推出「帳號移動健檢」功能,運用 Clova Chatbot 的人工智慧方案,串接官方帳號後端系統,自動比對使用者個資與用戶資訊,以求快速精準地幫助用戶解決問題。

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Python程式語言獎封冠後持續被看好!!還不學起來!!

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燒了好久的Python在程式語言獎持續有優異的表現~且未來前景光明!!想踏入這領域的你就別再猶豫啦!!

Python 兩度獲獎,2021 封冠後未來看好

Python 在 2021 年度表現亮眼,不僅連續兩年(2020、2021)獲得 TIOBE 年度程式語言獎,更從 2021 年初的 TIOBE Index 第三名,同年 8 月首度超越 Java 晉升亞軍,在同年 10 月攀升至第一名後,即穩居冠軍寶座至今。

TIOBE 是程式語言的討論社群,TIOBE Index 則是程式語言的流行指數。該指數在基於全球工程師、課程使用量及第三方供應商的數據,每月更新一次;另外在 Google、Yahoo、維基百科等主流搜尋引擎的搜尋量則用來計算分數。值得一提的是,TIOBE Index 的排名並非要評斷何為「最完美的程式語言」,而是用來檢視自己所學習的程式語言是否為最新、最泛用的語言,也有助於在建構新的軟體系統之前如何選擇程式語言的關鍵決策。

而 TIOBE 年度程式語言獎是頒發給在一年之中,評分成長最多的程式語言,本次 C# 本有望冠軍,卻在 12 月時被 Python 反超而遺憾落馬。

官方表示,目前 Python 的評分比第二名 C 更高了 1% 以上,雖然與 2001 年的 Java 巔峰相比還有一段距離,但由於 Python 已經成為許多領域的標準程式語言,官方相信未來仍有持續成長的空間。

無處不在的程式語言!Python 連續兩年霸榜的秘密

除了奪得 2021 年度的雙冠王,Python 此前在 2007 年、2010 年、2018 年、2020 年都曾獲得 TIOBE 年度程式語言獎的稱號,是奪得該獎項最多次的程式語言。

由此可見,Python 在程式語言界確實如 TIOBE 官方評價般「無處不在」。Python 不僅在數據科學、機器學習等領域大受歡迎,同時也適用於 Web 開發、後端、移動應用程式開發,甚或是(較大的)嵌入式系統等領域。
整體而言,Python 之所以被大規模地採用,主要歸功於其簡單上手的便利性及可以大幅提升生產效益的成長性。除此之外,Python 這兩年的異軍突起,並持續蟬聯冠軍的可能原因還有:擁有最多 AI 人工智慧函式庫、高平台獨立性、高靈活度、良好可讀性及視覺化選項等優點(相關文章:IBM背書!入行AI人工智慧必學Python的8大理由),無怪乎成為程式語言社群中最受歡迎的程式語言!

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人工智慧也能自動編舞?什麼音樂都不是問題!?(3)

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人工智慧自動編舞系統誕生!除了能駕馭各種音樂以外,舞蹈動作還不含糊喔!有興趣的同學快往下看!(3)

本篇為系列文章,上一篇請點人工智慧也能自動編舞?什麼音樂都不是問題!?(2)

與其他人工智慧應用相比:FACT編舞能力一流

將 FACT 的性能,針對各個指標,與其他的人工智慧應用進行比較:

如上表所示,FACT 與三種最先進的編舞人工智慧應用(Li et alDancenet 和 Dance Revolution)相比,FACT 模型生成的動作更逼真,與輸入音樂的相關性更好,並且在以不同的音樂為條件時更多樣化。*注意的是 Li et al生成的運動是不連續的,使得平均運動特徵距離異常高。

Google 還透過使用者研究,評估音樂與動作的相關性:讓每位使用者觀看 10 個影片,片中有一個 FACT 模型與一個隨機對照模型所生成的編舞結果然後讓使用者選擇哪個模型生成的舞步比較能夠與音樂同步。使用者共有 30 名,包含專業舞者以及很少跳舞的人。

結果顯示:81% 的使用者喜歡 FACT 模型生成的結果勝於 「Li et al.」的;跟 Dancenet 相比,71% 的人喜歡 FACT 勝過 Dancenet;跟 Dance Revolution 比較, 77% 的人也更喜歡 FACT。。有趣的是,75% 的參與者喜歡 AIST++ 未配對的舞蹈動作勝於透過 FACT 所生成的。這並不奇怪,因為最初的舞蹈紀錄具有很強的表現力。

定性結果

如下圖所示,與先前 DanceNet(左)與 Li et. al.(中)相較之下,使用 FACT 模型(右)生成的 3D 舞蹈更逼真,並且與音樂的相關性更好。

使用 FACT 人工智慧模型生成更多 3D 舞蹈:

人工智慧發展下一步:為每首歌生成逼真舞蹈

Google 開發了一個人工智慧模型,可以學習音頻與動作對應的關係,還可以基於音樂,生成的高質量 3D 動作序列。由於從音樂生成 3D 動作是一個新興的研究領域,Google 希望此項研究成果能為未來跨模組「音頻-3D 動作」的生成鋪道。

透過這項研究,Google 還發布了迄今為止最大的 3D 人類舞蹈資料庫「AIST++」——具有多視角、多種舞蹈形式、跨模態的 3D 動作數據集,不僅對 3D 動作生成研究有幫助,一般來說,也對人類理解研究幫助。Google 將在 GitHub 中發布代碼,並在此處發布經過訓練的模型。

雖然此項結果給了這個「基於音樂來生成 3D 動作」的議題一個有希望的方向,但還有更多的東西需要探索:像是Google 所使用的方法是基於運動學的、並沒有將舞者和地板間的身體互動考慮進去。因此,若進行全局平移的話,會導致如腳滑動和浮動的假影。因此,接下來的方向是要探索如何為每首音樂來生成多個逼真的舞蹈。

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