擔心視訊開會醜醜的嗎?有了NVIDIA就再也不用擔心!(下)

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Vid2Vid Cameo:完美結合 2D 照片與 3D 動態

Vid2Vid Cameo 是 NVIDIA Maxine AI 視訊串流平台背後、以生成對抗網絡(Generative Adversarial Network,GAN)為基礎的深度學習模型之一。

根據相關論文的解釋,該模型在 NVIDIA DGX 系統上使用 18 萬高品質的對話頭像資料集來進行訓練,學習辨識20 個關鍵點(用來建模「臉部表情」與「頭部運動」所必備的關鍵點),以便在沒有人類加以標註的情況下,能針對臉部動作建立模型。關鍵點中,包含針對眼睛、嘴巴、鼻子等特徵位置進行編碼。

下圖展示了 20 個關鍵點當中,前 5 個關鍵點的計算流程,給來源圖像及預測模型來規範關鍵點。

NVIDIA 的研究人員表示:從用戶的參考圖片中抓取這些關鍵點,用戶的參考圖片可事先發給其他的視訊與會者,或是從過往的視訊會議中擷取並重複使用。如此一來,視訊會議平台只需傳送用戶臉部特徵的動作數據,而不需要在每一個與會者間傳送龐大的即時視訊資料。對接收者來說,GAN 模型使用這些資料,在接收端合成一個模擬參考圖片外觀的視訊畫面。

整體來說,NVIDIA 去年推出的「會議神器」Maxine 平台就使用 AI 驅動來實現高解析度、背景噪音消除、眼神校正等功能,讓你不需升級電腦效能也能擁有高品質的視訊會議。近期新推 Maxine 平台的深度學習模型 Vid2Vid Cameo 更讓你體面開會,AI 技術完美掩蓋鏡頭前的蓬頭亂髮!Vid2Vid Cameo 目前已可在 NVIDIA AI Playground 上測試使用,其開發套件也將在不久後推出,讓開發人員可以運用優化後的訓練模型,為視訊、直播串流強化效果。

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視訊會議邋遢怎辦?AI 讓正式照片中的你「動起來」當替身!

COVID-19 疫情持續影響我們的工作與生活,視訊會議讓我們的房間取代了原本的會議室,大家也希望自己能在鏡頭前體面的呈現。繪圖晶片大廠 NVIDIA 於去年 10 月在 GPU 技術大會(GTC)上發表了全新雲端的視訊串流平台「Maxine」,整合各種人工智慧輔助功能,能即時美化鏡頭前「太過真實」的畫面、或優化不佳的音訊。

大家都希望在每次的視訊會議中,保持個人最佳狀態。但是辦公室移到家裡後,難免會因剛睡醒、或是小孩、寵物吵鬧等,導致自己蓬頭亂髮,無法在會議平台中顯現出體面的打扮。針對此問題,NVIDIA 研究團隊在 2021 年的 CVPR 會議發表論文中,提出全新的解決方案——Vid2Vid Cameo,如以下影片所示:

Vid2Vid Cameo:AI 讓人像照跟著你擠眉弄眼!

「Vid2Vid Cameo」是新的深度學習模型,利用生成對抗網路 (GAN) ,只需一張使用者的臉部照片以及一段視訊串流內容,就能利用這兩種素材建立出可動的、用於視訊的擬真對話頭像。這意味著我們只需在會議前上傳一張體面、正式的個人照片,平台系統就會自動抓取照片中的幾個關鍵點,開會時 AI 模型再抓取個人在鏡頭前的即時動作,再將這些動作套用在先前上傳的靜態圖片上。

如此一來,鏡頭前的你無論是多麼蓬頭垢面,在視訊中都可以如同照片中的你一樣衣冠楚楚的參與會議!也藉著Vid2Vid Cameo 的 AI 把你的臉部動作與即時動作轉移到照片上,你就像是如同照片中體面地參加會議!

Vid2Vid Cameo 的功能如下:

真人視角調整方向

透過 Vid2Vid Cameo,使用者能自由調整所生成的人臉視角

透過 Vid2Vid Cameo,使用者能自由調整所生成的人臉視角,人臉的角度可選側面(上圖左)或正面(上圖右)、或是透過調整攝影機的的角度高低來顯示對話時的頭像視角。

虛擬角色逼真動態

在視訊通話越來越普遍的當下,親和力高的卡通人物有助於緩解網絡社交的壓力。Vid2Vid Cameo 亦可將卡通形象與真人進行即時合成。

AI演算法節省頻寬,保留絕佳視訊通話品質

透過 Vid2Vid Cameo 的新 AI 演算法 ,視訊會議只需傳送用戶的臉部關鍵點的動作資料,接著在所有與會者的視訊中即時模擬出立體頭像即可,而不需像以往的視訊會議中,每個與會者之間都要互相發送龐大的即時視訊串流內容。

這樣的技術可將視訓通話的流量需求減少十倍,讓通話品質更流暢、也不影響視訊畫質。

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大家印象中的人工智慧機器人是不是都面無表情呢~最近的最新科技讓冷冰冰的機器人也能有表情嘍!!是不是覺得很新奇~

機器人與人類」的關係一直是備受關注的熱門話題,而機器人的外表,也從堅硬冰冷的金屬硬殼,變成與真人相差無幾的柔軟皮膚。

當外表與人類如出一轍後,科學家希望研發出內心也「具有人性」的人工智慧,辨識出人類的情緒,並且做出反應。這樣的能力,讓機器人得以成為陪伴老年人、特教兒童或長期住院病患的重要幫手。

而隸屬哥倫比亞大學的「創意機器實驗室」團隊,正是研究出了能判讀人類情緒、並用「表情」回應人類的藍臉機器人──EVA。

喜怒哀樂都OK 表情自然的人工智慧EVA機器人

「EVA」介紹影片如下:

來自美國哥倫比亞大學工程學院的創意機器實驗室(Creative Machines Lab at Columbia Engineering)針對人與機器人之間互動特別關注,他們耗費了五年時間,打造出一個擁有柔軟臉頰、深邃五官、豐富表情,並能依對象不同的表情給予回應的機器人:EVA。

EVA 是一尊主要為頭部、有著藍色臉龐的機器人,雖然無法言語,但 EVA 的能展露出既生動又張力十足的各種表情,這也讓許多人聯想到知名的表演藝術團體──藍人樂團(Blue Man Group),差別只在 EVA 的「人造肌肉」是由電纜與馬達所牽動的。

研究團隊以 3D 列印打造出各項零件,模擬出人的臉骨、關節與肌肉,用馬達拉動超過 42 塊肌肉部位,來表現出喜悅、憤怒、哀傷、厭惡、恐懼、驚訝六種主要表情,再進行細部調整來表現出更細微的情緒。

EVA 柔軟的臉部底下是複雜的馬達、管線和結構。圖片來源:Creative Machines Lab 網站。

但 EVA 又是怎麼決定什麼時候要擺出怎樣的表情呢?團隊表示,他們採用 AI 深度學習,以多個神經網絡創建出 EVA 的「大腦」,訓練他掌握兩種能力:

首先,讓人工智慧學會使用、協調自己複雜的機械肌肉系統,來生成各種臉部表情。團隊透過讓 EVA 觀看一系列自己的隨機表情影片,將肌肉的運動與不同表情連結配對,讓 EVA 學會認知自我形象(self-image)。

再來,透過「閱讀」人類的表情,來讓人工智慧知道此時應該擺出怎麼樣的表情。作法是將 EVA 自我形象與拍攝到的人臉圖像進行配對,經過多次反複試驗、改進後,EVA 能夠即時地從攝影機讀取人臉與手勢,並表現出相對應的表情,作為回應。

即使知道是 AI 也能帶給你好心情

EVA 的六種基本表情。圖片來源:Creative Machines Lab 網站。

在研究中的某一日,團隊注意到 EVA 能牽動實驗室夥伴的情緒。「那天,我正忙著做自己的事,但 EVA 突然給我一個大大的、友好的微笑。」其中一位成員說:「即使我心知肚明 EVA 是一個機器人,但當我發現時,我的臉上也掛著一個大大的微笑了。」

雖然目前人工智慧僅能靠著模仿人類的表情做出反應,與現實中人與人在互動時的臉部表情所傳達訊息量、複雜程度相距甚遠,但這樣的技術越來越成熟後,實用性與泛用性將會是無可限量的,從學校、醫院、職場甚至家庭中,都有可能出現一個機器人,能在你生氣時一起義憤填膺、悲傷時為你難過皺眉,並在日常中對你嶄露笑容。

科技的出發點便是帶來便利、與人互動。或許在不久的將來,當你寂寞時或許除了與他人透過螢幕視訊、通訊軟體這樣有距離的交流,還能考慮有個情緒豐富的機器人陪伴在身邊呢。

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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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以西洋棋賽為主題的 Netflix 影集《后翼棄兵》近來大受好評,其中刺激精彩的棋局對弈,不但讓這齣劇高佔台灣熱門排行榜第一名,也讓原本對西洋棋不了解的觀眾產生興趣、紛紛探查起這個歷史悠久的二人對弈遊戲。而西洋棋——這個世界上最流行的遊戲之一,現在正遭受人工智慧的破壞與威脅?而前西洋棋世界冠軍又正和 AI 聯手拯救西洋棋?

 


▲ 現在的西洋棋比賽,贏家幾乎都是人工智慧。(Photo by Felix Mittermeier on Unsplash)
 

 

 

人工智慧與西洋棋的愛恨情仇

西洋棋在世界各地有數以百萬計的粉絲,而編寫出一個能與人類對弈的軟體程式,曾是科學家追求的目標。

首個挑戰人類棋王的電腦系統為 1997 年 IBM 的「深藍」(Deep Blue),更成為首個在標準比賽時限內擊敗人類冠軍的電腦系統。其後依然有數次「人機大戰」,但人類始終難以在 64 格的天地裡戰勝電腦。

人工智慧公司 DeepMind 的 AlphaZero 登場時,AI 只是憑藉自我對弈的不斷學習,在完全沒有輸入人類的棋譜、沒有特別設計的專用計算程式的情況下,就已經征服西洋棋、將棋、圍棋等最複雜的棋類遊戲,打敗這些領域中最頂尖的人類玩家了。

在科學家們將 AlphaZero 稱為「深度學習 AI 的終極解答」、欣喜於人工智慧技術的快速進步時,另一方面也有人開始擔憂 AI 正在毀滅這些棋類遊戲——因為棋手們開始死記硬背 AI 的下棋手法來擊敗對手,讓棋類遊戲失去了原先的美麗。

前西洋棋世界冠軍克拉姆尼克就是憂心忡忡的其中一人。不過,他現正與開發 AlphaZero 的DeepMind團隊合作,嘗試開發出西洋棋的若干變種形式,試圖找回棋類遊戲的迷人風采。

64 個方格構成無限可能的世界

 


▲ 西洋棋下棋示意圖(Photo by JESHOOTS.COM on Unsplash)
 

 

 

曾為世界冠軍多年的俄羅斯職業棋手弗拉基米爾.克拉姆尼克(Vladimir Kramnik)認為,西洋棋也是一門美麗的藝術。思維在棋盤上彼此碰撞,優雅而又複雜的挑釁、反擊、你來我往——「這是一種創造。」克拉姆尼克這樣表示。

克拉姆尼克熱愛西洋棋,他於 2000 年至 2007 年間坐擁世界西洋棋冠軍的寶座,在國際西洋棋奧林匹克上獲得了三枚團體金牌和三枚個人獎牌。儘管如此,克拉姆尼克依然還是決定退休。他於去年宣布退出西洋棋比賽,表示自己心愛的棋類遊戲變得越來越缺乏創造力了。

他認為部分原因需歸咎於科技,因為電腦欠缺靈魂的計算,打造出一個龐大的開局、進攻和防守的下法資料庫,人類選手便開始死記硬背這些下法。「即使是在最頂級的比賽當中,常有將近一半、甚至是整場比賽的下法都是靠記憶走完的。你甚至都沒有自己的下法,全都是電腦的下法。」

即使對現狀感到憂慮,但克拉姆尼克並未放棄希望。他設想了幾種讓西洋棋革新的方變體規則,並與「敵人」──也就是開發出 AlphaZero 的 DeepMind 團隊合作,讓研究人員向這個超人玩家 AlphaZero 發起挑戰,看後者能不能學習選擇出來的九種西洋棋的變體,進而讓棋手進入到富有創新、創造力的新模式。

人們學習 Python 的速度,語言能力的影響比例約有 20%,而數學能力的影響卻只有 2%?真相請見下一篇文章!請點人工智慧即將全面改寫西洋棋規則?!(下)接續看下去!

 

 

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有了人工智慧就不用再擔心自己的畫畫能力了!!想畫怪獸卻不像?那就交給人工智慧魔化一下吧!!

▲ Google 新推出的機器學習工具「Chimera Painter」,展現了人工智慧輔助繪圖能力(Image: Google) 

 

 

 

Google CEO Sundar Pichai 曾說人工智慧人類的影響「比火、電更為深遠(AI is more profound than fire or electricity.)」。這邊有個有力的證據,來支持上述的說法: Google 研發了一套人工智慧工具,能將平常不過的塗鴉,變成詭異的怪物。還有什麼比這影響更深遠的?

 

 

 

▲ 使用粗略草圖即可生成奇幻生物的人工智慧工具:Google 的 Chimera Painter

 

 

 

無論如何,這聽起來就是很有趣。這套工具叫做「Chimera Painter」,它能根據用戶的粗略草圖,使用機器學習方式,生成進一步的精緻圖像。這樣的生態已逐漸成為機器學習界的常態:先前 Nvidia 推的 AI 工具「done it with landscapes」能將線條草圖生成擬真背景、MIT 與 IBM 也合作過將粗略線條生成擬真建築物的「GANpaint」,而現在 Google 也出了類似的人工智慧工具用來生成 … 怪物。

Chimera Painter 背後的團隊在他們的部落格網站說明這套工具的概念是創建一支「不像工具、而更像助手的畫筆」。Chimera Painter 只能算是一個原型,但是若類似的軟體普及化後,則可大大地縮短創作高品質藝術作品所需的時間。

 


 

▲ Google 的人工智慧研究人員發想的奇幻遊戲卡原型(Image: Google)

 

 

 

Google 的人工智慧研究人員們給自己一個挑戰:發想奇幻風格的遊戲卡片,卡片玩家可結合不同的怪物卡來戰鬥,就像寶可夢的玩法一樣。研究團隊用來訓練機器學習模型的資料庫,擁有破萬隻怪獸的資料。這些怪獸本身是使用遊戲開發引擎「Unreal Engine」,一個部位接著一個部位地使用 3D 模型渲染生成。每一張圖像都匹配到一個「分割圖」 ──將怪物分為爪、口鼻、腿等身體部位的覆蓋圖。

訓練了這個機器學習模型後,用戶就可依照怪物的身體部位,繪製線條草圖。每一部位的線條草圖都被視為分割圖,然後用對應的逼真紋理進行渲染。如果你載入了 Chimera Painter,就會看到一些預設的怪物,並且牠們身體各個部位可說是接合的天衣無縫。但是,當你自己繪製時,假如身體的部分沒有接合或匹配好,所生成的怪獸恐怕是七零八落。以下的影片即為失敗的範例:

 

 

 

▲ 使用 Chimera Painter 繪製怪物失敗的案例

 

 

 

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人工智慧 發明再添一項~有了他再也不怕你家寶貝帶著獵物回家啦!!

 

人工智慧 AI 科技用於可愛的喵星人身上已不是新聞,像是之前百度工程師為了拯救寒冬中的浪浪而開發的人工智慧貓屋,保護浪浪免於凍死與餓死;台灣也有從矽谷回台的工程師開發 AI 貓便盆,都是以保護愛貓為出發點。而這次又有人工智慧貓咪產品問世,只是這次的開發動機是:奴才被主子叼回的獵物嚇到,而且開發人員不是工程師!

推薦閱讀:AI 保護流浪貓!百度工程師打造人工智慧貓窩

人工智慧貓門可偵測到附近出沒的貓 以及牠們口中是否叼著獵物

 

寵物貓半夜叼獵物回家 奴才嚇到研發AI產品應對

根據 the Verge報導:亞馬遜的產品經理 Ben Hamm 收養了一隻「甜蜜又致命的貓(sweet, murderous cat)」Metric 之後,半夜經常被吵醒。因為 Metric 這時總會叼著「戰利品」回到家中。有時是垂死的小動物、有時甚至是屍體。Hamm 別無選擇,只能疲憊地將牠們安樂死後,再回去補眠。

Hamm 透過學習程式語言的方式解決了這個問題,並且在「點燃西雅圖(Ignite Seattle)」的演講中,幽默地分享這項人工智慧解決方案「貓・老鼠・A.I・我的媽啊!(Cats, Rats, A.I., Oh My!)」

▲貓奴PM分享他如何使用人工智慧 解決愛貓叼獵物回家的問題

首先,Hamm 先把家中的貓門「升級」為「守門員」來把關愛貓是否又帶獵物回家。安裝電子套件 Arduino 來鎖門很容易,但是要如何讓門鎖感應到Metric 的口中是否叼著獵物?

透過機器學習訓練人工智慧分辨貓與獵物

身為亞馬遜的資深產品經理,Hamm 想出了 ML 機器學習的解決方案。Hamm 在貓門上方安裝了自家的 AWS DeepLens。AWS DeepLens可讓程式開發人員在攝影機上執行DL深度學習模型,以針對看到的內容進行分析和採取行動。

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人工智慧貓門偵測到叼著獵物的貓咪後,Arduino 系統就會自動將貓門上鎖

 

Hamm 親自訓練這套 AI 系統,使其能偵測愛貓的口中是否叼著獵物。若有,Arduino 則會自動將貓門上鎖 15 分鐘,這段時間足以讓 Metric 考慮是否要放棄口中那不受歡迎的「禮物」,然後「乾乾淨淨」地回來。

▲Hamm 使用 23000 張愛貓回家的照片做機器學習>,訓練人工智慧分辨貓與獵物

 

Hamm 花了好幾個月蒐集 23000 張 Metric 回家時的照片並作標記,包含 Metric 口中有叼著獵物以及沒有叼著獵物的圖片。Hamm 使用線上的 ML 機器學習>服務 Sagemaker 訓練了三個階段的模型:

▲Hamm 使用線上的 ML 機器學習服務 Sagemaker 做三階段訓練模型,由左到右分別是辨識「這是貓嗎」、「牠要過來嗎?」、「牠口中是否已有食物?」

 

 

  • 第一階段的模型是辨識「這是貓嗎」?假如答案為「是」,就進入下一階段
  • 第二個階段的模型是「這貓是要過來還是過來?」假如答案為「故來」,就進入下一階段
  • 第三個階段的模型是「這貓是要回來吃東西,還是嘴裡已有食物?」

 

以上三段辨識跑完,所花時間不到兩秒。

假如人工智慧偵測到 Metric 口中有小動物,Hamm 就會立即收到這只「連環殺手」的殺生證據,然後致力於野鳥與自然保育的團體 Audubon Society 就會收到來自 Hamm 的捐款(流程如下圖)。

▲當人工智慧偵測到 Metric 口中有獵物後的處理流程:貓門會先上鎖,接著拍下證據照片,此時自然保育團體也會收到善款

 

Hamm 說,這套人工智慧系統上線五個星期以內,Matric「未殺生」回家的次數達 180 次,幾乎都有順利過關,只有一次不小心被鎖在門外。而 Matric 口中有獵物的次數有 6 次,有5 次AI 都有成功地將這位「貓凶手」隔離在外 15 分鐘。

▲這套人工智慧偵測的良率高,誤把 Metric 偵測為「有獵物」的而鎖門機率只有 0.5%。而 Metric 6 次帶獵物回家的紀錄中,成功被鎖在門外有 5 次。

 

 

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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

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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

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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?

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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。

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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。

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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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