新技術FLoC爆爭議!!Google核心工程師親上回應~(下)

新技術FLoC爆爭議!!Google核心工程師親上回應~(下)
新技術FLoC爆爭議!!Google核心工程師親上回應~(下)

今天的文章帶來大家最關心的Google FLoC隱私議題!!每一天都要使用Google的我們不可忽視隱私的問題~快來看看官方如何回應!!(下)

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FloC將使用者分群,取代 Cookie個人識別

FLoC 將讓 Google 旗下產品不再倚賴 Cookie來紀錄分析個人使用行為。相較於識別「個人」行為的 Cookie, FLoC 是依據使用的網站瀏覽行為,將行為相似的人們分成多個群組,每個群組擁有一組 ID,廣告主再針對同一群組顯示相關的廣告。

FLoC 的作法雖然可讓人們隱身在興趣相投的群組中,而且所有瀏覽歷史紀錄以及其他數據都將保留在本地。不過還是受到各界不同的質疑意見。Google 隱私沙盒的核心工程師 Josh Karlin 就將 FLoC 發佈至今所受到的爭議歸納成以下四點,並加以答覆:

爭議一、網站會被自動加入FLoC的廣告投放實驗中

Josh Karlin 回應:現在已不會自動將網站加入 FLoC 的廣告投放實驗中,而是由網站選擇是否透過 API 加入。

爭議二、群組代號太抽象,無論是使用者與技術專家都不易理解

Josh Karlin 回應:為了讓用戶、技術專家更好理解群組概念,他將改以基於領域的主題名稱(Topic)取代原本的群組代號(Cohort)。例如:原本的群組代號為數字「21849」被「美麗與健康」這樣的興趣分類取代。

這些方式讓瀏覽網頁的使用者,清楚的理解自己怎麼被敘述,並透過明確的主題內檢視是否涉及敏感的資訊。

爭議三、FLoC 的群組容易被數位指紋技術(註:fingerprinting,數位指紋提取,用以收集使用者手機、電腦型號等訊息)追蹤;

Josh Karlin 回應:說透過上述的主題標籤分類方式,預計可將原本的上萬個代號群組,減少至數百種的主題標籤群組,進一步降低群組被用於指紋追蹤的可能性

爭議四、敏感性資訊仍有被洩露的疑慮。

Josh Karlin 回應:「這些主題名稱將由人為策劃,以確保它們不含敏感性資訊」。就長遠看來,分類方法最好由外界建置與維護。

Google還在考慮,未來新增讓用戶選擇不要加入特定主題的功能。

結論: Google 正在嘗試以主題取代群組分類的方法,減少外界對 FLoC 的質疑。相關更多信息,請參閱:

 

 

 

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Google將棄Cookie廣告追蹤 新技術FLoC爭議多

Google 聲明即將在 2022 年終止 Chrome 瀏覽器支援 Cookie,並且以自家開發的廣告追蹤新技術「FLoC」取代(詳請可參考本文:Google 為保護隱私,棄 Cookie 卻改用人工智慧?),不過也引發了不小爭議 (參見:「恐怕會助長歧視」WordPress 與多家瀏覽器對 Google FLoC 喊停!)。因此 Google 隱私沙盒團隊資深軟體工程師 Josh Karlin 日前就針對四大爭議提出了初步的因應解方。

再了解這四大爭議之前,我們先來了解Cookie 的取代技術「FLoC 」吧!

隱私權至上,廣告精準投放利器 Cookie 惹議!

無論我們瀏覽什麼樣的網站,上面的廣告都跟曾經看過的產品/服務吻合!這一切都要歸功於瀏覽器所支援的第三方Cookie。Cookie 是經由造訪過的網站所建立的檔案,可儲存個人的網站瀏覽行為。廣告業者可藉由 Cookie 所記錄的個人瀏覽足跡,精準投放「客製化的」廣告、並且檢視廣告成效,是撐起龐大數位廣告生態圈的關鍵之一。

隨著使用者隱私意識提高,Cookie 不斷備受爭議,目前已有多個瀏覽器響應阻擋第三方 cookie 的政策。但少了第三方的追蹤,將對數位廣告界帶來重大的變化。因此 Google 在 2019 年開始針對網頁隱私問題進行許多方式的改善,並發起隱私沙盒(Privacy Sandbox)計畫號召各界提案,希望能在保護使用者隱私為前提下,同時滿足廣告投放需求。

其中的第一個提案,就是Google力推的 FLoC 群組聯合學習技術(Federated Learning of Cohorts)。

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OpenAI:共同維持單純生態讓程式社群「產生更高價值」

當被問及這些抱怨時,Greg Brockman回答:「新技術即將到來,確實需要這場辯論,即使會有別於過往社群的意見,我們將接受反饋並以不同的方式做事。」他認為人工智慧社群始終受益於Open AI的工作。「這會對生態系統有很大的價值,歸根結底,這些技術可以重塑我們的經濟,為所有人創造一個更美好的世界。」Brockman解釋道。

Codex 也肯定會為 OpenAI 及其投資者創造價值。2015年公司以非營利實驗室的身份起步,為了吸引外部資金,它在 2019 年轉為「利潤上限」 (capped-profit)模式,儘管Codex最初是作為免費API發布的,但 OpenAI 預期未來將對使用者收費。

OpenAI表示它不想使用Codex構建自己的工具,因為它更適合改進人工智慧核心模型。Brockman說:「我們意識到如果追求成為任何一項工具,就會切斷任何其他路線。作為一家初創公司,可選擇最擅長一件事。毫無疑問,此系統正為所有模型製作更好的版本。」

從 Codex 展示案例中猜測語言喜好

雖然 Codex 聽起來非常令人興奮,但在真正的工程師掌握之前很難判斷它的全部功能。但即使在不是工程師的情況下,確實看到 Codex 的運行情況,並且對人工智慧有一些想法。

OpenAI 的 Brockman 和 Codex 負責人 Wojciech Zaremba 線上展示使用 Codex 創建網站遊戲,Brockman 在 Google 圖片上找到一個人的剪影,告訴 Codex 在貼上 URL 前「從頁面添加這個人的圖像」,剪影隨後出現在視窗上,然後 Brockman 修改它的大小,說道:「讓這個人變大了一點」、「現在可以用左右箭頭鍵控制它」。

OpenAI 的 Brockman 使用 Codex 創建網站遊戲
OpenAI 的 Brockman 使用 Codex 創建網站遊戲 ,使用口語來「使喚」Codex 寫出相應代碼。

人工智慧藝術與科學般的對 Codex 下達指令

這一切都非常順利。人影開始在視窗上晃來晃去,但很快就遇到一個問題:它一直在視窗外消失。為了阻止這情況,Brockman額外下達指令:「不斷檢查這個人是否離開頁面,如果是就把它放回頁面上。」這阻止它移出視線,但很好奇指令需要多麼精確。我建議嘗試不同的方法:「確保此人無法退出頁面。」這這也有效,由於 Brockman 和 Zaremba 無法解釋的原因,它還改變圖形的寬度,將其壓扁在視窗上。

雖然此人工智慧應用實例很好的展現出來,同時也說明程式的侷限性。OpenAI 沒有聲稱它依定完全可讀懂人的大腦、完美的執行每個指令。相反,它需要深思熟慮和反覆的嘗試。Codex不會在一夜之間將不會撰寫程式碼的人變成專家工程師,但它肯定比任何其他程式語言更容易明白與學習。

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人工智慧發展太快!Codex可將英文翻譯成程式碼

你還在苦於不會寫程式碼,落後於其他人嗎?隨著人工智慧技術越來越強,未來程式設計不再是需要編寫複雜的代碼,甚至會說英文就能 coding!

馬斯克創辦、致力於人工智慧的研發公司 OpenAI 日前發佈一款新的機器學習系統「Codex」,可將英語直譯成程式語言。期望這樣的人工智慧應用,能讓程式設計變得更簡單便利,讓更多人能共同參與。

Codex:能將人話翻成Python等10多種程式碼的人工智慧應用

OpenAI 的 CTO 兼聯合創辦人 Greg Brockman 和 Codex 負責人 Wojciech Zaremba 線上展示 Codex 的各式用途,揭開它神秘的面紗:簡約的介面、能將自然語言翻譯成 Python、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift 和 Shell 等 10 多種主流程式語言的能力。

Codex 就像是一位資料科學家,可將資料下載、歸納後予以分析、製作圖表。還可以把人話翻譯成電腦程式碼,實現多種程式語言之間的互譯,更進一步建構出基礎的網站和遊戲。

舉例來說:使用者在指令欄中,使用英文「寫」出一個上方有大標、側邊有導覽列的網頁後,Codex 便會將此指令翻譯為完整的程式碼。雖然此系統並非萬無一失,操作執行時仍需要耐心,但已證明可為不同領域帶來更佳效率與價值。

程式設計中「最乏味」的關鍵步驟,人工智慧一把罩!

OpenAI 的 CTO 兼聯合創始人 Greg Brockman 說他們將 Codex 這項人工智慧定義為「增加工程師的人數」。他說:「編寫程式語言有兩個部分:首先,你必須認真思考、理解一個問題;之後將這些需要執行的片段——無論是函數還是API——轉譯成現有程式語言。」而後者的「轉譯」步驟是最乏味、但也是最關鍵的,這時就只能請出人工智能「Codex」為工程師消除繁重的工作。

Codex 恐延續 Copilot 的代碼版權爭議

OpenAI 使用早期版本的 Codex 為 GitHub 構建了一個名為 Copilot 的工具,這是一個微軟的原始碼儲存庫(因為微軟本身就是 OpenAI 的密切合作夥伴)。Copilot 類似 Gmail 中輸入內容時修正拼字和文法錯誤的工具,能夠提供開發者整行或整個函式的程式碼編寫、修正建議。不過 OpenAI 的新版 Codex 更加先進靈活,除了 coding 外,甚至可以自行創建程式碼。

Codex 建立在 OpenAI 的語言生成,延伸 GPT-3 的模型,訓練資料包含自然語言,以及數十億的開放原始碼。GPT-3 本身就擁有閱讀、生成人類自然語言的能力,而 Codex 更是近一步地優化 GPT-3 原有的能力,甚至可從網路上抓取開放原始碼儲存庫並且進行培訓。

這樣的人工智慧應用與技術,卻有從工程師們的成果中謀利之嫌,讓 OpenAI 飽受爭議。例如過去的 Copilot 工具最受質疑的地方,就是對原代碼的版權侵犯問題。

有開發者表示:「我不同意 GitHub 在未經授權和未經許可的情況下,使用受版權保護的程式碼作爲機器學習產品『Copilot』的訓練資料庫 。Copilot 在未聲明原始碼所有權的狀況下,將這些受版權保護的原始碼放入用戶的軟體中⋯⋯這是對版權擁有者們的作品的的未經授權、未經許可的不當使用。」而 Python Flask 框架的創辦者 Armin Ronacher 更是因為 Copilot 的緣故而退出 GitHub。

同樣批評可能也將會針對 Codex,儘管 OpenAI 表示受到法律合理的保護使用。

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南非遭到爭議性的專利審核

在南非專利局受理之前,DABUS 這項專利曾慘遭美國專利商標局、歐洲專利局、英國知識產權局和澳大利亞專利局駁回。美國法官表示「對於 AI 機器在專利法下是否有資格成為創作者,明確的答案就是『不行』」。他認為,由於科技發展日新月異,未來 AI 細緻複雜的程度可能媲美公認的發明人資格,但「這樣的時刻尚未到來。一旦時機來臨,將由國會決定如何擴大專利法的適用範圍。」

令國際社會大吃一驚的是,南非專利局和智慧財產權委員會授予該專利,承認 DABUS 是發明者。該專利於2021年7月的專利期刊上正式發表,包括泰晤士報在內的新聞機構都對此事進行報導。

DABUS 的發明專利在南非的授予受到智慧財產權專家的廣泛反對。批評者認為,這是法律上的錯誤決定,如果南非有一個實質性的檢索和審查制度,DABUS 專利申請就會被拒絕。因為人工智慧缺乏成為發明家的必要法律地位。

法律象徵示意圖
人工智慧發展一日千里,現在還能自主發明物品。但是是否能能成為合法的「發明者」,並申請專利,仍受爭議。

DABUS:「有知覺的」自主學習人工智慧

DABUS 被認為是「有知覺的」人工智慧應用,擁有創造性神經系統,無秩序性地刺激多數神經網絡以產生潛在的想法,從判斷中強化學習,這個過程被稱為「機器學習」(machine learning),而一但系統經歷了「機器學習」,它便能在沒有人類干預的情況下「自主性」地開始進行發明,並推向最富有成效的方向。

這些發明是由「機器學習」構思出來的,根據自己的累積經驗,判斷想法的價值。儘管如此,該系統確實自主選擇性地將眾多元素的組合,強化為更複雜的概念。任何連結的概念都會啟動一系列記憶,被認為等同於人類的主觀感受(即感覺)。透過這種方式,DABUS 在構想中產生欣賞的情感。

AI 人工智慧能夠解決人類無法解決的問題,速度也比人類快得多。多年來,出現了多種創意機器。在 DABUS 之前,Thaler構建了另一個AI,它創造了新穎的樂譜,他發明交叉刷毛牙刷設計,申請專利獲得了授權。證明AI有能力產生符合專利標準的新穎發明。然而,當時 Thaler 將自己列為發明者,而不是AI人工智慧。

DABUS 人工智慧影響了專利制度的改革

Thaler 的法律團隊表示,他們之所以會將「DABUS」列為專利申請中的發明者,是想要測試專利制度的極限,並藉此促進相關改革。

其中,法學專家 Abbott 指出:「授予自然人為發明者的法律是為了給予人們應該有的信任。另一方面,這些法律的制定並不考慮機器發明未來的可能性。因此現在是時候調整,我們必須從鼓勵人們發明東西,轉變成鼓勵人們創造出那些可以發明東西的AI。」

「在發明東西的時候,AI 在某些領域或許比起人類擁有更大的優勢,例如遇到需要使用大量數據,又或是廣泛的電腦計算資源時。」

專利制度對於投資者的影響

ABC 新聞則提到,只要將人工智慧列為發明者,便容易受到各國的專利制度阻止。這一點不確定性,也影響人們對於人工智慧應用與技術領域的投資意願。

「我們想要一個專利制度,它能充分鼓勵人們研發 AI,並讓那些人工智慧發展出具有社會價值的創新發明。」Abbott 說。

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全球第一取得設計專利的人工智慧! DABUS 的 AI 系統設計者非人哉

人工智慧發展速度超越我們想像,連 AI 都成為研發新產品的主力!各國的人工智慧應用與發展的專利申請數不斷提升,但人工智慧本身竟能成為合法的「發明者」?

非人類的專利發明者-DABUS人工智慧技術

南非專利局和智慧財產權委員會宣布一項名為「DABUS」的人工智慧技術,DABUS 竟然也已經自主完成兩項發明!這兩項分別是:「Neural Flame(一種以新穎且創意的方式閃爍,以吸引注意力的警示燈)」和「Fractal Container(一種便於堆疊與機器手臂操作的碎形幾何的食品容器)」,可說是有資格取得發明專利的 AI。

DABUS 所發明的碎形幾何食品容器,其形狀有利於堆疊與被機械手臂操作

DABUS 獨立思考能力強!人工智慧定義已超越機器人

「DABUS」為「device for the autonomous bootstrapping of unified sentience」的縮寫,直譯即「統一感知自動引導裝置」,此系統研發者為美國 AI 專家塞勒 (Stephen Thaler),並提出「當人工智慧滿足發明人的標準時,人工智慧發明的專利申請應將人工智慧列為發明人」。DABUS 使用廣泛的人工神經系統創建專利,通過自己累積的學習經驗來構思發明。

DABUS 的出現,打破了過往我們對人工智慧定義只局限於「機器人」。

過往人們往往將人工智慧定義為機器人
過往人們常將人工智慧定義為機器人。

能自主研發的DABUS,是否也能自行申請專利?

都能自主發明東西了,那 DABUS 是否能以「人工智慧」的身份自行申請專利?很可惜,DABUS 無法自行申請專利,因此得到英國薩里大學(University of Surrey)和國際律師團隊的協助完成。律師團隊認為,發明這兩項專利技術的都是 DABUS,而 Thaler 本人並未具備任何與容器或警示燈相關的專業知識,因此也不該由 Thaler 擔任發明人。

參與「人工發明者專案」(Artificial Inventor Project)的專利律師 Ryan Abbott 則說,AI 系統的確不會憑空出現,一定是透過大量的資料和程式碼的訓練,但這並不見得可讓 AI 系統所發明的東西都能追本溯源到人類,假設IBM 的 Watson 系統在解決問題的過程中,使用了一個可申請專利的技術,那麼可能會牽涉到數百或數千名工程師。

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心理治療師會被人工智慧取代嗎?安啦!

看到這裡,不禁會讓人擔心:連心理治療都要被人工智慧取代了嗎?別擔心!網路上已有一些使用過 Woebot 的試用者,使用心得大致如下:

一、人工智慧還是不了解你!狀況外的 Woebot

很多時候,使用者只能從 Woebot 列出的選項按鈕中,選一個與自己的答案最契合的。

以 Woebot 目前自然語言處理能力,還是比不上真人的心理師。Woebot 的回應,會讓使用者明顯的感受到自己面對的是機器人。很多時候,使用者只能從 Woebot 列出的選項按鈕中,選一個與自己的答案最契合的,就算是「聊」到最後進入到用文字輸入的階段,也感覺它的回應是「自己說自己的」。

二、隱私變成大數據的隱憂

做心理治療時,因為需要當事人的自我揭露,所以這一塊領域的從業者,保密原則是非常重要的。然而透過 AI 聊天機器人時,使用者所傳的每個文字內容都儲存在網路的數據庫中,誰有權使用這些資料、這些人是否能盡到保密原則等,都是未知數。

AI即時諮商:彌補心理治療資源不足,連專家都看好

根據 NAMI 美國精神健康聯盟調查:平均每五人就有一人患有精神疾病

儘管如此,但是AI人工智慧還是能彌補現有心理治療資源的不足。根據 NAMI 美國精神健康聯盟調查:平均每五人就有一人患有精神疾病(數據如上圖圖表)。但心理治療花費高,加上部分患者不會主動尋求治療,因此有超過三分之二的病人尚無接受任何治療,此時 Woebot 就可派上用場了!

吳恩達在Twitter上發布了自己的入職Woebot公開信
吳恩達在 Twitter 上發文,公開自己加入 Woebot 的團隊呢

Woebot 並非為了取代傳統心理諮商而生,但可讓即時需要的患者,多一項立即可用的醫療資源,在某些狀況下(如夜深人靜時患者需要幫助,但是生命線卻無法撥通)甚至可以救人一命!難怪連 Andrew Ng (中文名字為吳恩達,是前 Google Brain 電腦科學家、也是AI人工智慧領域的權威)都在 Medium 上宣布加入 Woebot 的團隊呢!

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想不開嗎?人工智慧「Woebot」心理治療App隨時待命!

一名男子剛跟自己即將分手的女友吵完架,在察覺到自己即將情緒失控的同時,即時拿出手機,對著聊天機器人 App「Woebot」打出了「I just want to kill myself(我不想活了)」。沒想到,Woebot 竟秒回覆「You can call 911(你可以打911)」。這樣「跳痛」的反應,讓這名男子覺得好笑,瞬間怒氣全消!他回應 Woebot「我在中國呢!」

這個非典型的AI人工智慧聊天機器人 App 叫做「Woebot」,由史丹佛大學的臨床心理學家 Alison Darcy 於 2017 年首創。其原理是利用認知行為療法(CBT)來輔助治療使用著的心理症狀。只要你心情不好時,就開啟 App、跟他對話即可。

下方影片為 Woebot 的 CEO 兼創始者 Alison Darcy 在 SuperBot 2018 上講述 Woebot 的發展史以及見解:

讓心理師 AI 與你談心!一問一答的「認知行為療法」

淺談「認知行為療法(CBT)」—當代主流的心理治療方法之一

認知行為療法的說明圖

認知行為療法(Cognitive Behavioral Therapy,CBT)」的理論是基於我們的思想、感受、行為、生理會受到外在環境影響。因此讓人們覺得困擾的不一定是「事情本身」,主要是「對事請產生的想法」。例如你今天跟某人約會,他遲到了,你可能就對他的觀感就不佳;但是,若你的想法是「他可能遇到塞車,真是辛苦了」就不會有不滿的感受產生。

CBT 的目標,就是藉由改變想法,來幫助當事人處理現階段的情緒狀況。典型的 CBT 療法中,治療師除了需要分析、評估案主現階段的想法、情緒、行為如何互相影響之外,也需要與案主共同努力,例如要求案主在日常生活中練習某些技巧、做情緒紀錄等。CBT 目前是主流的心理治療方式之一,執行起來也比精神分析、存在主義等治療方式等更目標導向。

人工智慧如何配合「認知行為療法」?

Woebot 主要透過 AI人工智慧與使用者對話之間,辨識使用者所傳遞的內容,並駁斥消極的、非理性的扭曲認知。例如當你傳:「我真的很沒用!」,Woebot 就會反駁這個病態想法,並讓使用者了解這是自我挫敗(self-defeating)行為,會妨礙後天的發展。開發者 Darcy 將這款 AI 的角色設定為兼具同理心與幽默感的機器人,希望透過這款人設引導人們遠離負面情緒。

Darcy 曾找 70 名患有憂鬱症、焦慮症的學生做實驗,並分成兩組:實驗組與 Woebot 聊天;對照組則是讀心理衛生所治療憂鬱症的電子書。兩個星期後,Woebot 組的學生症狀明顯減輕,雖然實驗結果比預期的好,不過 Darcy 也坦言尚未與傳統的心理諮商師治療進行比較。

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特斯拉發表最新AI晶片D1讓電動車更上一層樓!!

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特斯拉不只是電動車公司還是超強的AI晶片研發大廠!今年最新發布的AI晶片D1~據說能讓電動車提升到更高的層次喔!!一起來了解一下吧!!

電動車大廠特斯拉(Tesla)於上個月舉行的 AI 日(Tesla AI Day)上,發布 2 項重要產品:一是機器人「Tesla Bot」、另一個是由特斯拉自動駕駛硬體高級總監 Ganesh Venkataramanan 宣布自行研發的 AI 晶片「Dojo D1」,用來訓練資料中心,是特斯拉 Dojo 超級電腦晶片的一部分。

Dojo D1 晶片的研發讓特斯拉不僅是一間汽車公司、人工智慧的業者,還是一家晶片供應商!Tesla 和 Intel、Nvidia、Graphcore 等科技大廠,同為 AI 訓練模型的晶片供應者。

電動車大廠特斯拉(Tesla)於上個月的 AI 日(Tesla AI Day)上發布自行研發的 AI 晶片「Dojo D1」,用來訓練資料中心,是特斯拉 Dojo 超級電腦晶片的一部分。

Dojo 計畫負責人 Ganesh 說 「D1 晶片——從架構到封裝——完全是由特斯拉團隊所設計。其晶片就像 GPU,但是又有『CPU 等級』的靈活度,上下載頻寬還是網路晶片的兩倍⋯⋯」因此 D1 晶片已經超越了單純的 CPU 與GPU,而直接被稱為「Pure Learning Machine」(純學習機器)。

訓練人工智慧模型,需要大量的運算能力,而 D1 晶片的效能,對 AI 模型的訓練來說,是是綽綽有餘的。如車內攝影機所蒐集的各種影像,Dojo 晶片將協助自駕 AI 處理、應對處理路上的狀況。

特斯拉 CEO 馬斯克表示:特斯拉將在 2022 年投入 Dojo 的營運,目標為實現真正的 100% 全自動駕駛。特斯拉稱 D1 晶片的頻寬是當前網絡中使用的晶片的兩倍。通過設計這樣一款高性能晶片,該公司希望保持低延遲和最大頻寬。

Dojo D1:超越以往自駕的晶片運算

D1 號稱由 500 億個電晶體構成,超越 AMD 的 EPYC Rome(395.4 億個電晶體),並略少於擁有多達 540 億個電晶體的 Nvidia GA100 Ampere SoC。D1 的大小約 645mm²,每 mm² 的整合高達 7750 萬個電晶體的有效電晶體密度,功率密度高於 Nvidia 的 A100 GPU 並略低於 Apple 的 M1 晶片。

一塊 D1 晶片由 354 個訓練節點組成,每個訓練節點內部都起碼有以下部分:

  1. 64 位元 4 路多線程的CPU
  2. 1.25MB SRAM 緩存
  3. 低延遲數據交換結構;
  4. SIMD 單指令多數據流的浮點/整數單元

D1 晶片訓練節點的一大特點,就在於「低延遲數據交換結構」:有一個叫做「 NOC Router」的結構,這是訓練節點之間交換數據的工具——特斯拉近乎苛求地給每一個小節點,都設計了上下左右各 64bit 的通道。

D1 晶片是 AI 訓練晶片,當然也有高效能的運算能力:單片 FP32 的運算能力高達每秒 22.6 兆次的浮點運算(單位為TOPs)、BF16 運算能力更是達到 262 TOPs——每秒 262 兆次。特斯拉展示:單顆 D1 晶片,其神經網路運算能力已超越一張顯示卡,也就是說性能比 Nvidia 的 GPU 或 Google 的 TPU 更強。

Tesla 一手打造的 D1 晶片是 AI 訓練晶片,有高效能的運算能力:單片 FP32 的運算能力高達每秒 22.6 兆次的浮點運算(單位為TOPs)、BF16 運算能力更是達到 262 TOPs——每秒 262 兆次。特斯拉展示:單顆 D1 晶片,其神經網路運算能力已超越一張顯示卡,也就是說性能比 Nvidia 的 GPU 或 Google 的 TPU 更強。

目前將每 25 個 D1 晶片組合成一個 Training Tile(訓練磚),而每個 Training Tile 的每秒浮點運算次數又為驚人的九千兆次(9 PFlots) ,每 12 個 Training Tile 又組成一個伺服器機櫃,每秒浮點運算次數總共為十億八千兆(108 PFlops);最後再將幾個伺服器機櫃搭配成擁有超高效運算能力的 Dojo 超級電腦,且擁有 50 多萬個訓練節點,超過 17 公里的內部電路連接,完整滿足其 AI 人工智慧的訓練需求。

Tesla 將每 25 個 D1 晶片組合成一個 Training Tile(訓練磚),每個 Training Tile 的每秒浮點運算次數又為驚人的九千兆次(9 PFlots)。

D1 將採用 7 奈米製程生產,可能將由台積電代工;但是三星也為特斯拉製造 HW3 晶片,所以由他們代工 D1 的可能性也很高。

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人工智慧評分系統為奧運增添科技感!!給分更公正!!

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不知道大家有沒有發現人工智慧也加入了這屆精彩的東京奧運!!日益進步的科技加入智慧評分系統~讓選手們的複雜動作能被更清楚的看見與評分!!

因疫情影響而在多次延期後的 2020 東京奧運,終於在 2021 年 7 月 23 日盛大開幕、舉行賽事,吸引了世界各地不同國家的觀眾聚在螢幕前,各為自己心儀的選手們加油打氣,也為疫情警戒下的生活注入了熱血與活力。

Photo by Vytautas Dranginis on Unsplash

在觀看比賽時,除了精彩的比賽過程之外,裁判對選手的評分往往也是眾所注目的焦點。在現今,有許多項目都會藉由電腦系統來輔助裁判進行評分,確認細節或是落點等等,更可能成為左右勝負的關鍵。

其根本原因,便是由於人的注意力、反應力都有極限,更有可能會因為自身的情感、經驗而無自覺地做出不甚準確的判斷。

然而系統判斷還是有其限制,如體操等項目有許多複雜的動作,評分需要從動作完成度、動作銜接性與流暢度等方面評斷,不像球的落點是否出界那樣易懂明瞭。因此,前身為對話式人工智慧機器人的 AI 系統「小冰」,就宣布要學習如何替複雜動作評分!

AI 當裁判 小冰來判斷

小冰原先是微軟亞洲網際網路工程院於 2014 年在中國推出的人工智慧聊天機器人,之後逐步形成完整的人工智慧框架,在 2020 年更是從微軟獨立、分拆為「小冰公司」。

日前,小冰公司宣布將要與中國國家體育總局冬運中心合作,發展出能裁判出自由式滑雪空中技巧、並給出分數的 AI 系統。

官方表示,小冰 AI 將會綜合分析運動員的動作、姿勢、身體重心、在空中移動的曲線與落地姿勢等資訊,並學習人類教練、裁判的評價與給分後,達成能獨立給分的目標。

AI 小冰分析動作示意圖。圖片來源:小冰公司。

由於冬季運動以及冬季奧運比賽的特性,選手服裝與背景接近、環境組成複雜、高強光等等場地問題,對於 AI 判讀選手動作的精確度也都是挑戰。

在收集相關數據時,為了避免相關設備對於比賽造成干擾,小冰團隊只能將攝影機架設在裁判的位置旁,以在訓練時獲得的大量數據為基礎,再根據現場狀況、競賽項目、選手骨架等資料,進行後續的模型修正。

若這些挑戰都一一克服後,小冰 AI 系統將有機會在 2022 北京冬季奧運會上閃亮登場、投入使用,並且這將會是第一款能做出與專業裁判一樣、完整且獨立評價的 AI。

雖然所給出的分數只是提供人類裁判參考,如同助理一般的角色,但依然會為運動界與AI領域帶來不小的震撼!

不只是當裁判,也能是你的教練

這些從專業運動員的各項表現所收集來的數據,除了用於,小冰 AI 也提供了其他功能,主要有提高運動認知、改善不良運動姿態、客製化私人教練和個人化用戶檔案等等。

比起人類教練,小冰能提供運動員更為系統化、數據化的資訊與建議,例如重心變化、跳躍高度、曲線比較等,讓選手能依照數字進行更細微的調整。

未來,小冰團隊也計畫將領域拓展至一般大眾,以專業理論為基礎結合職業運動員數據,提供所有使用者個人化的指導,提高運動效果並減少運動傷害。

有這樣的全年無休、風雨無阻教練,不運動的藉口就又少了一個啊!

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