七大AI人工智慧技術為2021東奧增添科技感!!(上)

七大AI人工智慧技術為2021東奧增添科技感!!(上)
七大AI人工智慧技術為2021東奧增添科技感!!(上)

前陣子的東奧藏了許多AI人工智慧科技~每天守在電視機前的大家發覺今天要來跟大家分享這些讓東奧變更好的更好的高科技!!(上)

本來要在 2020 年舉辦的日本東京奧運,因為 Covid-19 疫情史無前例地推遲至 2021 年舉行,儘管經歷了風風雨雨、充滿不少爭議,但此次舉辦的東京奧運卻也是結合科技實力的一個重要展現:將最新的 AI 人工智慧技術導入於選手的訓練、提升參賽運動員和觀眾的體驗,以及解決賽程中所面臨的問題等。

Intel 推 3DAT 運動追蹤, AI 加速處理分析動作

晶片龍頭大廠 Intel(英特爾)開發了 3D 運動員追蹤技術(簡稱為 3DAT ,全名為 3D Athlete Tracking),用於追蹤短跑比賽等項目。它以攝影機拍攝選手的體型、動作並上傳到阿里巴巴的雲端上,以姿態估測演算法(pose estimation algorithms)做選手身體動作的生物力學分析後,再將「幾乎同步」的分析資料疊加在即時轉播的影片上。

雲端攝影追蹤 x AI加速處理分析,不需任何穿戴裝置!

DAT 的運用能為參賽選手提供訊息和洞察分析:如運動的姿勢、阻礙他們前進的因素等。此項技術使用4部雲端的攝影機拍攝全身主要關節位置,發送給內建 Intel 人工智慧加速功能「Deep Learning Boost AI」的處理器進行分析。教練收到分析報告和圖表後,就能更清楚地了解選手弱點、如何更精準的調整運動姿勢、規劃訓練等,來幫助選手充分發揮潛力。

另外,使用 3DAT 追蹤時,選手不需要穿戴任何感應裝置,而影響到訓練過程。

AI 透過 40000 影片分析,造就日本柔道金牌

東京奧運柔道項目中,日本選手高藤直壽在 60 公斤男子柔道項目中奪金,讓拿下銀牌的台灣選手楊勇緯忍不住落淚。原來,高藤奪金的秘密之一,在於背後有著 AI 透過 4 萬支影片的大數據分析!

在 60 公斤量級金牌戰拿下銀牌,而日本選手金牌得主高藤直壽,和日本隊連續奪得多枚金牌背後的關鍵是什麼呢?

其實,自 2016 年里約奧運後的國際賽事,日本柔道隊都會分析人員到場拍攝與分析超過四千名選手的動作,解析他們的招數、技巧、優劣勢,像是何時進攻、何時該防守、如何抓住對方的道服等,讓教練、選手隨時都能透過影像來確認。

像是近期兩場的世界錦標賽上,日本隊分析後得知:過往柔道得分率最高的「過背摔」和「內股」等主要招數,多數選手逐漸傾向以固定規則較少的「空氣摔」來取勝。高藤直壽及教練古根川實掌握此分析訊息,並精心研究對策,成為日本隊奪得金牌的重要原因之一。

東奧內自由行駛的 AI 自駕車

在2020年底,豐田正式推出專為 E-Palette 打造的移動服務平台「MSPF」之全新功能,包含結合車輛的自主移動管理系統(AMMS)和同時監管多車的e-Palette任務分配平台(e-TAP)。

AMMS可依實際交通需求和行駛情況,調度和安全管理車輛;e-TAP 導入可視化管理,實現一人同時監管多台車輛的高效管理。

「e-Palette」的空間可承載20名乘客和4輛輪椅,里程可達150公里,並採用平穩加速和自動剎車的技術,車體本身還能檢測周圍車輛或行人,內外塗佈對抗 covid-19 的防護層,避免接觸感染。因此在防疫期間,e-Palette車隊仍可進入會場。
另外,「e-Palette」的座車還能根據運動員的身高而調節扶手,地板也為提高視障人士的能見度而以對比色塗裝。

雖然是人工智慧加持的無人駕駛,但是為了安全起見,每輛車還是配備一名駕駛員以確保安全、並且應付緊急事件。

 

 

本篇為上篇,下一篇請點七大AI人工智慧技術為2021東奧增添科技感!!(中)

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一次搞懂Python,人工智慧,機器學習分別是什麼!!

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對Python有興趣的同學知道什麼是機器學習和深度學習嗎?還不知道的同學快一起來了解一下吧!!

▲ 人工智慧、機器學習與深度學習之間的關係比較圖(圖片來源:騰訊xw.qq.com) 

 

什麼是人工智慧?

人工智慧」,又稱「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

1980年代約翰瑟爾(John Searle),提出對「人工智慧」分類方式:

  • 人工智慧(Strong AI) : 機器能具有與人類相同完整的認知能力。
  • 人工智慧(Weak AI) : 機器不需要具有與人類相同完整的認知能力,只要設計得看起來像具有智慧就即可。

機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支、是實現人工智慧的一個途徑,即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

機器學習是第三波人工智慧發展的代表技術;而在眾多機器學習演算法中,深度學習(多層次類神經網路的代稱)是近幾年成長最快、表現最亮眼的技術。

深度學習

深度學習是機器學習演算法的一種的,為人工智慧中成長最快的領域。

「深度學習」是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

Python 與人工智慧的關係

Python 是 AI 領域最多人使用的程式語言,主要原因之一是因為它有大量的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習與深度學習都需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的 CPU 之外還使用 GPU。

其他與人工智慧、機器學習、深度學習有關的八個函式庫,請見此篇文章:連 IBM 都推!入行 AI 人工智慧必學 Python 的8大理由

推薦閱讀:AI 產業革命開始!為何 Python 成人工智慧必備語言?

 

 

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工程師們口中的Python和人工智慧有什麼關係?

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還不知道Python和人工智慧有什麼關係的你一定不能錯過今天的文章喔~
在媒體報導人工智慧 (AI)、機器人(Robot)未來可能會取代我們的工作時,我們又看到坊間有教人工智慧技術的機構,又端出一堆名詞如大數據(Big Data)、Python 程式語言……,還有深度學習等等。那到底這些名詞中間又有什麼關聯?這篇以問答方式一一幫你解答

推薦閱讀:AI 人工智慧來了!你的未來何去何從?學好 Python 是正解

人工智慧、機器人,是同一個東西嗎?

相信大家都看過有關機器人的電影,都把機器人描述的很厲害,甚至比人類還強!沒錯,這些機器人很賴害是因為他們裡面被導入了「人工智慧

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人工智慧」,又稱「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

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為何有些人工智慧會比真人還厲害

日前又 AI 甩尾,角度精準過方程式車手的消息;還有 AI 雀士在網路上打日式麻將打過一拖拉庫真人的訊息、⋯⋯究竟人工智慧是怎麼學習的?為何會比真人厲害?

推薦閱讀:AI 又贏了?人工智慧「Suphx」打敗人類麻將高手!

AI 學習事務其實與人類學習事物的方法相仿,就是所謂的機器學習及深度學習。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

而「深度學習」又是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

推薦閱讀:AI 人工智慧、ML 機器學習、深度學習、Python 是什麼?看這一篇就對了!

搜集大數據讓AI去做機器學習,加上不同的演算法成就不同專長的AI?

餵給 AI 正確的大量資料(大數據),加上好的大腦(演算法),AI 才能做出正確的判斷。

各種領域都應用了不同功能的人工智慧,如醫療、教育、製造、理財及自動駕駛等,就如同每個人擅長的領域都不一樣:有的人擅長賽車、有的人擅長分析、有人善於醫療等等。

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演算法的不同深深影響 AI 的思考與學習模式,好的演算法可以製造出卓越的人工智慧。例如甩尾角度比人類還精準的 MartyKHANA AI。

推薦閱讀:AI 甩尾媲美 Ken Block、屌打玩命關頭?方程式冠軍嘆:要失業了⋯⋯

反之,不好的演算法會讓 AI 判斷錯誤。2016 年發生了全球首例 Tesla 自駕車撞上大貨車的意外,乃因 Tesla 的自動駕駛系統,無法辨識在強烈日照下而有反光的大貨車,因此未能即時做出煞車判斷。因為此演算法從未學習過這類大數據。

Python 與 人工智慧的關係?

Python 是目前人工智慧領域最被廣泛使用用的程式語言

因為 Python 的語言簡單好懂、就像是使用人類的語言在與電腦溝通一樣,加上跨平台的性質,操作方便快速,因此已有許多工程師使用其語言發布大量與人工智慧、機器學習、深度學習領域相關的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習與深度學習都需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的 CPU 之外還使用 GPU。

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人工智慧依然在2020最受歡迎的職業上榜上有名!!還有…

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今天要跟大家介紹和人工智慧一同在2020最受歡迎職業榜的其他工作!!不要錯過嘍!!

回顧 2019,5G 通訊技術的普及,和 AI 人工智慧在越來越多的智慧物聯網(Smart IoT)裝置的應用,讓消費者們普遍對這些技術走入自己家中懷抱熱情,看看智慧音箱、恆溫器、家用監視器和吸塵器等智慧家電的高額銷量就可證明。

報告中提到:「當我們要求受訪者說出一個改變他們在 2019 年對科技的看法時,最常見的答案就是 5G 基礎建設的來臨。」同時 5G 也是科技新聞中最吸引普羅大眾關注的頭條。

而過了對科技信心大幅提升的2019,消費者已經準備好享受這些技術在 2020 年帶來的好處,也期望基礎建設、醫療、以及汽車領域能夠更加智慧化──這意味著高科技產業在明年走勢依然強健,相關職缺也是相當熱門喔!

Arm 解密 2020 最受歡迎職業是…?

Arm詢問了受訪者「最希望家人從事的職業?」,其中AI和機器學習(ML)專家最受到歡迎,有高達44%的回答都是相關職業。而其中有 90% 的受訪者認為從事挖掘比特幣的工作──也就是比特幣礦工,根本不能算一份工作。
統整「2020 最受歡迎職業」如下:

1. 人工智慧 AI 與機器學習 ML

 

▲ 人工智慧(AI)、機器學習(ML)以及深度學習的定義

屬於這個類別的職業範圍相當多樣,但大抵上都與 Python 編程、開發前瞻機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)和圖像識別算法有關,演算法開發工程師、軟體設計工程師、韌體設計工程師等等都屬於這個類別。

在近年已不只有科技業會運用人工智慧技術,各行各業都在導入 AI 來增進服務。闢如有零售商使用 AI 為客戶量身打造客戶體驗,店內採用物聯網技術,將所蒐集的客戶資料整合,結合客戶線上、線下、手機 app、及客戶服務中心資料,量身打造優質購物體驗的同時也增加客戶滿意度。

人工智慧還有大片值得開拓的前景,薪資待遇也普遍十分優渥,會成為 2020 最大眾歡迎的職業也是可以想見的。

2.數據科學家 (Data Scientist)

 

▲ 數據科學家、數據分析師,差別哪?($120,000 vs $70,000?)

2019 年 8 月,美國提供招聘服務的人力資源公司 Robert Half 調查舊金山灣區千名從事科技業的受訪者,統整出一份最新的科技業薪酬報告,報告顯示在數據和資料庫管理領域中,數據科學家擁有最高的平均薪水。

而在 2020 年,物聯網上的數據如何透過 AI 技術商業化、轉化為實際產值將會更受到重視,重要程度也將更彰顯,預測超過半數的物聯網公司都打算採用 AI 技術蒐集分析即時數據,來促進其業務的成長。

大數據與 AI 人工智慧可謂相輔相成、各蒙其利,商業 AI 擴張發展的同時,對數據分析的需求也會增加,2020 會有更多的企業利用大量數據集分析業務、並制定商業策略。

3. 智慧城市(Smart City)設計師

 

▲ 智慧城市的想法聽起來很吸引人:地下自動花園,遙控路燈,更好的空氣。但是如何實現智慧城市?智慧城市中收集到的數據會如何處理?

智慧城市,是導入各種科技技術、優化都市的組成系統和服務,以最佳化的都市管理和服務改善居民的生活品質,例如:臺北市道管中心導入智能科技,應用 3D 圖資平台、雲端服務、IoT 物聯網、AI 自動化處理及大數據分析等技術,有效管理道路施工,提升行政效率,且減輕人力負擔。

而日本汽車業龍頭豐田汽車更是宣布,將在日本靜岡縣裾野市興建智慧城市「Woven City」。計劃該城市將導入 CASE(Connected 聯網、Autonomous 自動駕駛、Shared&Services 共享&服務和 Electric 電動化)、交通行動服務(MaaS)、人工智慧(AI)、機器人等新技術的全面智慧化城市,最快 2020 年底、2021 年初開始動工。

2020 年,智慧城市將會有長足的發展,更有許多具體計劃進入實踐階段,想當然爾,對於智慧城市設計師的需求將大量增加。

4. 虛擬實境 VR / 擴增實境 AR

 

▲ 虛擬實境(VR)、擴增實境(AR),這兩種科技很相似,但是卻是完全不同的技術。看這部影片一次搞懂

2020 年 5G 進入大規模商用階段,高速與低延遲的特性,正好可以解決過去因為網路速度造成用戶體驗差的致命缺點,將帶動新一輪 VR/AR虛擬實境的熱潮:

Facebook 將入資開發頭戴 VR 設備、跨國大企業部署 AR 應用,配合 5G 可以更好地交互遠端資訊、有超過 30% 的展示場地將會提供 VR/AR 設備和服務等, 同時 AI 和 VR 的普及將大幅削減大學費用,未來大學將成為社會交流和生活體驗的中心,而不是主要負責傳授知識的機構。

在這股潮流之下,能了解消費者對產品的期待、能創新 VR/AR/MR 體驗的 VR/AR 開發工程師是目前最受歡迎的熱門職缺之一。

Unity 是全球應用最廣的 VR 開發平台,91% 以上的 HoloLens(微軟的混合實境頭戴顯示器) 應用均使用 Unity 製作。無論是 VR、AR 或 MR,都可以藉著 Unity 高度優化的繪圖管線(Graphics pipeline,亦稱繪圖管線是電腦圖形系統將 3D 模型轉換成 2D 螢幕上的過程)以及其編輯器快速升級的能力,創造出更棒的 VR/AR 體驗。

5. 無人車/自動車調度

▲ 無人自駕車版的 F1 賽車「Roborace」,每個車隊都有專屬的程式設計師,負責控制這些自駕車的自駕程式以及定義演算法。

拜 5G 之賜,車商得以開闢出新藍海,過去只存與想像中無人車輛在道路上行駛的情節,在 2020 將正式化為現實。Nissan 在美國加州的活動正式宣告:「將在2020年之際帶來無人駕駛的全自動車款。」

透過 5G 的高頻寬、低延遲、大容量資料傳輸特性,能夠讓汽車間互相知道對方、且感測道路,甚至共用其他汽車的資料與數據,駕駛體驗更加安全。5G 除了能增進自動駕駛安全之外,額外功能包括詳細即時的地圖數據、軟體和韌體更新以及多媒體串流等。

自動車的產業鏈完整,車輛組件、車用電子、半導體及資通訊軟硬體等廠商一脈串起,整個相關產業將得益於網路建設發展而得以發光發熱。

謀職除了不斷精進自我之外,也必須掌握職場潮流新趨勢、留意產業動向,人工智慧、5G、AIoT,這些都是 2020 求職關鍵字。

慶祝完2020西曆新年,傳統過年即將來臨,當除夕夜圍爐時面對長輩問起「在做什麼、薪水多少?」想自信滿滿地回出讓親戚都羨慕的答案,就根據 Arm 預測,快搶學Python、成為AI人才吧!

 

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2020最搶手職業出爐!!除了人工智慧以外這些職業也上榜!!

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在近年已不只有科技業會運用人工智慧技術,各行各業都在導入 AI 來增進服務。闢如有零售商使用 AI 為客戶量身打造客戶體驗,店內採用物聯網技術,將所蒐集的客戶資料整合,結合客戶線上、線下、手機 app、及客戶服務中心資料,量身打造優質購物體驗的同時也增加客戶滿意度。

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而在 2020 年,物聯網上的數據如何透過 AI 技術商業化、轉化為實際產值將會更受到重視,重要程度也將更彰顯,預測超過半數的物聯網公司都打算採用 AI 技術蒐集分析即時數據,來促進其業務的成長。

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連人工智慧都能寫文章? 還可以自己選擇文章風格?

人工智慧真是無所不能!! 現在連寫文章都學會了!! 想要指定什麼樣的風格都沒問題喔~

接續之前 Nvidia 研發的 AI 可以捏造幾可亂真的人臉圖片後,Tesla 特斯拉的 CEO 馬斯克投資的人工智慧研究團隊「OpenAI」最近也創造了一款可以撰文的文字產生器「GPT-2」,文筆造詣極佳,寫出的文章讓人以為是出自名家手筆。更神奇的是,只要給 GPT-2 少許的文字敘述,它馬上可以接下去,寫出的續集更勝原本的文字敘述!比起 OpenAI,當時寫出哈利波特續集的 AI 可是差遠了!(點此看:哈利扯下眼睛丟進森林、妙麗被…AI 寫《哈利波特》續章大獲好評!)如果你也想開發這樣的軟體,就快報名Python課程吧!!

閱讀超過 800 多萬個網頁,GPT-2 的機器學習可說是非常的紮實。現在只要給一段文字內容 — 無論是短至幾個文字、或是長至幾頁的內容 — 這隻 AI 都可以寫出續集來,且內容流暢、段落分明,而且與原本的文字內容、寫作方式契合呼應。

GPT-2 產出的文章品質非常好、幾乎到了無懈可擊的地步,非常的讓人驚豔。無論是虛構的奇幻、科幻文學內容;或是廣告文案;或是新聞稿的寫作,都難不倒它。

架空奇幻故事、真實新聞內容,GPT-2 通通一把罩

GPT-2 能力強大,可以模擬任何的寫作風格、形式,古典名作、新銳文學,基本上給他看什麼,他就寫出什麼風格的續集。兩個例子如下:

例一、經典文學:一次研究團隊給 GPT-2 看一段喬治·歐威爾 (註:英國左翼作家,新聞記者和社會評論家。代表作有「動物農莊」和「一九八四」等) 的名作「一九八四」中的一段敘述:「四月間,天氣寒冷晴朗,鐘敲了十三下。」

這隻 AI 就接續寫出:「我正開著我的車去西雅圖,做我的新工作。我把油加滿,插上鑰匙,然後發動它。我想像著這將會是怎麼樣的一天。」

例二、科普文章:研究團隊們又給 AI 一段看似科普的文字敘述:「…科學家在安地斯山脈中的一個未開發的村莊中,發現到一群獨角獸。讓人驚訝的是這群獨角獸會說英文…」

於是 AI 接續:「這群科學家就給這群動物命名為 Ovid’s 獨角獸。這群頭上有四個角、銀白色的獨角獸之前從未在科學界被發現過…科學家猜測這群動物的起源,是在人類有文明之前…」等敘述,文字量超過原文的八倍。

由以上例子可知,GPT-2 的寫作能力極強,且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型,只公開一小部份模型和範例。

由以上例子可知,GPT-2 的寫作能力極強,且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型,只公開一小部份模型和範例。

像這一類由Python課程為基礎的有趣發明還很多!! 有興趣的你網路上還有很多資料喔!!

 

其他閱讀

 

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AI人工智慧驚喜新發明!新創公司研發自駕船,即將面世!

 

想知道屈臣氏是怎麼利用大數據課程提升業績的嗎?看完這篇你就知道!!

 

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IG海量照片圖庫竟也是AI人工智慧的資料數據來源?

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還在思考訓練AI人工智慧的資料數據哪裡來嗎? 你每天使用的IG就是數據之一阿~

你知道你上傳到IG的同時,也在免費訓練AI嗎?

2012 年,Facebook 花 10 億美元買下購當時擁有 3 千多萬使用者的 Instagram。6 年後的今天,現在的 IG 平均每個月都有超過 8 億的活躍使用者。

身為 AI 人工智慧的領導廠商之一,FB 有大量讓 AI 做機器學習的資料庫。這些訓練 AI 的「教材」包含數十億的 IG 相片 ── 沒錯,也包含你在 IG 上傳的照片。

目前有超過 35 億張用戶貼在 IG 上的圖片,被 FB 拿來做 AI 學習「如何自行分類圖片」的演算法教材。這個演算法也牽涉到超過 17000 個被拿來標註照片的 Hashtag (主題標籤)。

Facebook : 我們破天荒用 35 億張圖片來訓練AI

Facebook 的首席技術長 Mike Schroepfer 日前在一年一度的 F8 2018 Facebook 開發者大會上表示:

「會限制電腦視覺領域以及 AI 人工智慧領域發展的主要因素,是因為我們幾乎都倚賴人力標註、人為操作而得來的資料庫(來訓練)
但要是人們不標註圖片上的指定事物,則就算是最先進的電腦設備,也無法在運作的時候,分辨這些事物。因為它從來沒有在訓練時看過這些東西。因此我們創造了突破性的技術 ── 大規模地取用「可公開的」並已經有 Hashtag 標註的照片。截至目前已有 35 億張圖片來用做訓練 ── 在這組公開的圖片庫中,完全沒有任何的人力行為。
 (這裡指人工標註等行為,詳情請參考這篇「訓練百度AI的老師們薪水多少? 答案讓你跌破眼鏡 」)。」

海量圖片.高準確度,打破 IBM 的紀錄

這組圖片庫規模龐大,超過了 Google 訓練 AI 演算法的圖片庫,高達十倍以上。Facebook 的工程師總監 Srinivas Narayanan 說:「我們已經創造了全球最棒的電腦視覺系統,它的準確率在 ImageNet 上達到 84.5%。」(註: ImageNet 是一套廣泛被用於「基準化分析法」的資料庫)

值得一提的是,2017 年八月美國 AI 人工智慧為主的媒體「AI News」報導 IBM 的 AI ,其電腦視覺辨識準確度高達 33.8%。且訓練的圖片也只有 750 萬張,遠低於這是 Facebook 所創造的紀錄 – 35 億張圖片、84.5% 的準確度。

 

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只要輸入幾個字,人工智慧就能幫你生出一整篇文章!?

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人工智慧的技術越來越先進了!! 現在只要輸入幾個字,她就幫你完成整篇文章了!! 再也不用擔心文筆不好了~

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這隻 AI 就接續寫出:「我正開著我的車去西雅圖,做我的新工作。我把油加滿,插上鑰匙,然後發動它。我想像著這將會是怎麼樣的一天。」

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於是 AI 接續:「這群科學家就給這群動物命名為 Ovid’s 獨角獸。這群頭上有四個角、銀白色的獨角獸之前從未在科學界被發現過…科學家猜測這群動物的起源,是在人類有文明之前…」等敘述,文字量超過原文的八倍。

由以上例子可知,GPT-2 的寫作能力極強,且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型,只公開一小部份模型和範例。

由以上例子可知,GPT-2 的寫作能力極強,且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型,只公開一小部份模型和範例。

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你以為你離AI人工智慧很遠嗎? 如果你每天使用IG發相片的話,那麼你也可能是AI訓練員之一喔~

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想當斜槓青年就一定不能錯過AI人工智慧,物聯網,大數據,VR/AR!!

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想當斜槓青年就一定不能錯過AI人工智慧,物聯網,大數據,VR/AR!!

AI人工智慧,物聯網,大數據,VR/AR!! 這些都是想當斜槓青年的你絕對不可以錯過的技能啊!! 還沒學會的你快行動吧!!

 

新科技催生新職缺 相關人才身價

十年前雲端科技浪潮剛興起時,許多新的領域與職缺也應運而生。下一個十年,又有新的科技催生新的科技人才職缺。根據 104 人力銀行分析 2019 年最夯的議題與職缺,前五名依序為AI人工智慧、長照/銀髮、物聯網大數據,以及 VR/AR/MR (虛擬實境/擴增實境)。

這前五名最被看好的領域,其中的 AI人工智慧物聯網大數據、 VR/AR/MR 都跟新興科技有關。而這些領域的職缺:如 AI人工智慧的 Python 工程師、物聯網所需的 Web 前端工程師後端工程師Java大數據分析師、 VR開發工程師等職缺數更是暴增四倍,相關人才行情水仗船高。

104 人資學院資深副總經理花梓馨分析:無論是 AI人工智慧,還是 IoT 物聯網、或是大數據分析、 或是 AR/VR/MR ,這些新興的科技領域都是彼此有連帶關係的。花梓馨說:AR (擴增實境) / VR (虛擬實境) 屬於前端的應用,使用完後端的資料與數據要怎麼再運用,就必須要有大數據的分析師,進而到更高一個層次,利用 AI人工智慧去協助機器處理更多的資料與數據,一切都越來越息息相關。

花梓馨認為這些新興科技領域如此熱門的原因,是因為大家都在找尋下一個生態鏈。他以蘋果手機 iPhone 為例,每一個新推出的功能、服務,都需要多項技術的結合應用。加上過去台灣在 IT 產業多是以代工製造為主,像是晶片製造、無限通訊設備 OEM/ODM 等,屬於基礎建設。當大家都想分食這塊大餅、競爭激烈的情況下,產業就會試圖尋求轉型至新興科技領域。

市場需求高,人才供給卻稀缺

花梓馨指出,台灣在 IT 基礎建設相關產業的人才供需已達到平衡,但在這些新科技的產生後,職缺需求量變多、但人才供給卻還是差不多的情況下,供需就失衡了;若是往上看高端產業,專業的工程師、大數據分析師本來就很缺,且入行門檻本身就比更高,所以在一家公司裡面,要組成一個團隊、部門更是不容易。

 

為何鬧人才荒? 學校所學無法接軌業界

只有 2358 多萬人口的台灣,但卻有 160 餘所大專院校,密度之高應是全球之冠。這些大專院校每年培育大量的電腦工程相關科系的學生,人才供給端看似綽綽有餘。但這些高等教育出來的學生,質量上則和業界需要的人才有頗大落差,這些本科系畢業生們不見得理解業界所需知識,造成企業端用人和學校人才培育無法銜接,所以造成供需失衡的狀況。

對企業來說,能立即上手、解決企業實際問題才是最重要的。但這些碩、博士生在校時多以分工合作的模式完成關提,缺乏獨當一面的經驗;加上學術界教學多以理論、或是考證照為主,學生缺乏實務經驗,所以任職後無法馬上上手,導致企業還要花上很長一段時間培育這些畢業生。

因應台灣產學無法接軌的問題,坊間有電腦課程由百度、IBM、Adobe  等業界的 IT 主管或資深工程師等菁英們直接授課,將業界真正需要的技能傳授給學員,以幫助想進入這些領域、卻不知從何下手的學生、社會人士或待業者們,能有密集且系統化的學習方式,通過測試後方能順利踏進前景夯的產業: AI人工智慧物聯網大數據、 VR/AR/MR。

 

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