經典俄羅斯方塊經過AI改造無人能解?!最高紀錄僅41行?!

經典俄羅斯方塊經過AI改造無人能解?!最高紀錄僅41行?!
經典俄羅斯方塊經過AI改造無人能解?!最高紀錄僅41行?!

 AI 玩遊戲總是常勝軍已不稀奇~AI打造的遊戲才是真嚇人!!人工智慧打造的俄羅斯方塊超無敵!!至今最多只消去41行~超惡!!

經典遊戲再進化!AI 打造史上最難「惡」羅斯方塊

俄羅斯方塊(Tetris)可說是最長壽、最受歡迎的電子遊戲之一,從 1980 年代問世至今,在不同國家、各種年齡的玩家之間一直十分風靡,也開創了「落下型益智遊戲」這一類別。

為什麼這款遊戲能夠如此家喻戶曉、歷久不衰呢?因為它規則簡單好懂,只要將隨機出現的不同形狀方塊由下而上堆疊,當橫排的格子被填滿時就能消除並得分,但要是疊起的方塊碰到頂部、無法再擺放新的方塊時就 Game Over 了。

不過,即使容易入門,想要玩得出色卻也不容易,在邏輯計算、反應力缺一不可,讓許多人著迷於挑戰「世界紀錄」等級的高分。還有人透過人工智慧,設計出一款世界最難的俄羅斯方塊,向全世界的玩家發出挑戰!

Photo by qntm on Twitter

被人工智慧壓著打的人類玩家……

這款公認最難的俄羅斯方塊名為「Hatetris」,也就是讓人討厭的俄羅斯方塊(Hate + Tetris)。打造出它的工程師「qntm」曾經表示:「這是根據科幻小說《無聲狂嘯》中的邪惡 AI 所打造出的俄羅斯方塊。」

顧名思義,Hatetris 在遊玩的過程中絕對能讓你倍感痛苦,因為它會透過 AI,計算出讓你最難消除的落下組合!

在俄羅斯方塊中,玩家最難駕馭的方塊形狀就是 S 型、Z 型兩種,而 Hatetris 便是一開始就掉落大量的 S、Z 方塊,讓玩家無法將底部鋪平,而這還只是一開始的下馬威而已。

Hatetris遊玩畫面
Hatetris遊玩畫面。

若只是一直出現 S 型或 Z 型,玩家依然能穩定地消去一行行。但是 Hatetris 是不會讓玩家好過的,因此接下來,AI 就會看看哪個形狀的方塊能讓狀況變得最糟,來決定接下來要掉出什麼方塊。

什麼叫做「最糟」呢?AI 的邏輯其實不難理解,其演算法會比較不同形狀的方塊落下後,哪一個能讓玩家的堆疊變得最高,如果結果是差不多就優先選擇 S 型。

這讓許多玩家在遊玩時體會到「被 AI 針對」的感覺,也讓「Hatetris 世界紀錄」一度保持在最多只消去 31 行。以下為 Hatetris 消去 30 行的遊玩影片:

玩家呼籲「用 AI 反制 AI!」

既然 Hatetris 如此之難,也有不少玩家疾呼:只有借助 AI 才能戰勝 Hatetris 了!

一名來自日本的玩家「threepipes_s」就曾鑽研過此道,透過將集束搜索(beam search)算法應用在分析方塊版面,對所有可能落下的方塊、盤面狀態進行評估和搜索,找出最佳解。後來還曾前往会津大学(日本第一所專門教授計算機科學技術的研究型大學)中演講他攻略 Hatetris 的方法。

Photo by threepipes_s on slideshare

即使被 AI 虐 還是樂此不疲

Hatetris 是以 JavaScript 語言編寫而成,目前也在 GitHub 平台上開源。

同時,也支援 Base2048 編碼,每個人都能夠把自己遊玩的紀錄透過編碼分享到社群中,只要在「show a replay」選項中輸入代碼,就能看到自己或其他玩家的遊玩過程,甚至可以從記錄檔的最後一步接續遊玩。

經過全球玩家們不懈的努力,目前的世界紀錄來到了 41 行的消除數(2021-06-20的最新紀錄),而且這是歷經十年才終於達到的成績。看來即使口中喊著「hate」,大家還是樂在其中啊。

Hatetris 的遊戲網址如下,有興趣的人不妨自己挑戰看看喔!

遊戲網址:https://qntm.org/files/hatetris/hatetris.html

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 AI不斷超越~現在連工程師都要檔不住她了嗎?!研發晶片的速度竟連工程師都趕不上?!有興趣的同學不要錯過今天的文章喔~

Photo by Brian Kostiuk on Unsplash

疫情衝擊之下,全球的電子產品消費需求提高,除了使 IC 晶片需求大增外,許多產線停滯、公司延遲出貨,也使得晶片更加供不應求。

除此之外,在晶片生產流程之中,「晶片設計」的環節曠日費時,是一門複雜的專業技術,主要由專業晶片設計公司進行規劃、設計,如台灣人熟知的聯發科,國際上的知名大廠如高通、Intel 等等。

過去可能需要許多位專業工程師、花上好幾個月的時間,才能規劃、設計出一張晶片。

然而,Google 日前在《自然》期刊中發表的一篇論文中表示,Google 新研發的一款人工智慧 AI,只要不到 6 小時的時間,就能設計出人類需要數月時間的晶片!

從 6 個月變成 6 小時

不僅如此,Google 於論文中表示,新的 AI 不只可以在六小時內設計出一款晶片,包括功耗、性能和晶片面積等各種指標,也都優於人類工程師所設計出的晶片。

即使目前的 IC 晶片製造流程中,已經有許多步驟能自動化了,不過在製造前的設計階段依然需耗費不少時間,因此 Google 號稱能自動設計出新晶片 AI,就如對整個半導體產業投下震撼彈。

Google 系統機器學習主管 Azalia Mirhoseini 稱:「我們的方法已經用於生產,設計下一代 Google TPU。」

TPU 為「張量處理器」,是 Google 開發的特殊應用積體電路(ASIC),專門用於強化機器學習,在 AI 相關領域的表現優異。由此可見,Google 正透過使用 AI 設計晶片,用來創建更快速、更完善的 AI 系統。

IC 晶片是電子產品中最重要的部分。Photo by Harrison Broadbent on Unsplash

一張小小的晶片中,需要容納、整合上萬個微電子組件,並以總長達數公里長的極細線將其連接,而如何讓數量龐大的組件處於最佳位置,並且功能正常,是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。

Google 研究人員使用了 10,000 張晶片布圖規劃(floorplan)來訓練 AI,讓 AI 歸納出怎麼樣的設計能讓晶片正常運作、發揮功能,怎麼樣的設計則會讓晶片短路、斷路、甚至燒毀,並且不斷優化出更好的設計。

而最終結果,與人類工程師呈現出方正、整齊的佈局圖相比,AI 的設計圖看起來雜亂無章,但是在使用的空間、電線和電力等資源上是相近的。

工程師又要被 AI 取代了嗎?

Google 預期,此一突破可能會對半導體行業產生重大影響,為產業節省下數千小時的人力,對加快供應鏈的速度有巨大幫助。但也有不少人擔憂,Google 新 AI 將會沖擊到工程師的飯碗。

畢竟,許多人對 AI 在某項領域超越、擊敗人類的例子還心有餘悸:如 DeepMind 推出的人工智慧AlphaGo」就曾在 2016 年擊敗了南韓「棋王」李世乭,震驚世界。

對此 Google 則表示,當設計晶片的門檻降低後,對於自動駕駛、5G 通訊與人工智慧等諸多領域的發展,都能帶來相當大的推力與益處。

未來 AI 設計出來的晶片,能創造出更強大的 AI,擁有相關技術和專業知識的人才該何去何從?或許我們該開始思考,如何能夠創造出新的價值而不被 AI 取代!

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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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人工智慧這次當起了皮膚科醫生~這樣真的行的通嗎?常常上網持尋皮膚狀況的你一定要好好的詳讀今天的文章喔!!

Google I/O 2021 開發者大會在日前落幕,大會上除了揭露了眾所矚目的 Android 12 作業系統、Google Maps的擴增實境(AR)新功能、人工智慧語言模型「LaMDA」之外,還有一項 AI「皮膚輔助診斷」工具登場,只需透過手機拍攝皮膚照片,再回答相關問題,AI 便能辨別皮膚狀況、並協助使用者查詢可能的疾病。

拿出手機拍張照,就可以讓 AI 辨識皮膚問題。圖片來源:Google 官方部落格。

求診不易?先讓 AI 幫你初步診斷

相信大家多少都曾有過皮膚相關的問題,全球現今約有 20 多億人飽受皮膚相關疾病的困擾。然而因為各種因素,如:地區偏遠、醫療資源不足或昂貴、患部在隱私處等,使得很多患者沒辦法就醫或即時得到醫療協助,使得病情變得更為嚴重。

這樣的情形也引起了 Google 的注意。官方表示,關於「皮膚、指甲、頭髮」的相關問題搜尋每年將近一百億次,並且大部分人注意到自己皮膚的異常狀況時,第一步往往是拿出手機、打開 Google 搜尋。

然而,僅僅是用關鍵字來描述皮膚症狀難以準確判別、找到正確的病因,甚至誤會為其他病症,造成不必要的恐慌或錯誤的治療。

因此,Google 推出「皮膚輔助診斷」AI 工具,希望能改善這些困擾。這個工具預計以網頁的方式呈現,使用者進入後,只要用手機鏡頭拍攝患部不同角度的三張照片,接著回答膚質狀況、出現問題的時間以及其他症狀,人工智慧便會比對資料庫、進行分析,再提供可能的疾病列表,與皮膚科醫師提供的資訊和常見問答,使用者就可以利用這些結果做更進一步的查詢。

「只是幫手,不具療效!」

Google 表示,該 AI 模型是使用已知的 288 種皮膚疾病為依據,並利用超過 65,000 張去識別化圖像進行訓練,同時結合經專業醫師診斷的病例數據,再根據使用者的年齡、性別、種族及皮膚類型來進行分析、與數千個健康皮膚案例作比對。

此項工具預計在 2021 年內推出測試版,據 Google 宣稱準確率已達到平均約 84%,與專業皮膚科醫師的判斷相近。現已成功通過臨床驗證,並在歐盟 CE 合格認證中標記為 I 類醫療設備,同時也提出數篇論文以供檢驗,更表示還有更多研究正在進行。

然而,這並不表示我們再也不需要專業醫師的診斷,更無法取代實際的診察、採檢與化驗等方式來確認病症。Google 也強調這項 AI 工具並不是「診斷工具」,分析結果也不具醫學上的保證,只是希望提供更便利的方式,讓人們了解自己身體的狀況,進而促進醫病之間更有效率的溝通。

不斷發展的 AI 技術,讓人們只需運用手機上的相機功能,就能辨識皮膚相關問題,在不久的將來,或許人工智慧還能協助人們更了解其他身體的病症,實現智慧診斷、自動醫療的可能。在未來,我們每個人都可以有個專屬的 AI 醫生也說不定呢。

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人工智慧真的有我們想像的那麼聰明嗎?讓我們一起來看看人工智慧誤判的案例吧!!也一起思考一下這項科技是否真的可行~

臉書用人工智慧防仇恨與色情貼文 洋蔥、乳癌防治文宣被誤殺?

擁有超過 30 億活躍用戶、世界 24%人口每天都要使用的 Facebook,一直以來試圖消彌平台上層出不窮的假新聞、仇恨言論與成人裸露內容等等。

為了即時防範、刪除這些違反平台守則的內容,Facebook 透過 AI 人工智慧技術,分析貼文或留言中的文字、照片和其他細節,考量貼文整體的背景資訊,辨識出違規內容,再於以刪除。

根據 Facebook 在 2020 年發佈的《社群標準執行報告》顯示,AI 工具對於打擊違反社群平台守則的言論成效十分顯著:在 2017 年末的時候,臉書能發現並下架的違規言論,比例只有 24%;而 2019 年末,則上升到了 80.5%;在 2020 年的第4季,AI自動偵測系統已經可以發現97%的違規言論。

然而,即使 Facebook 持續改進並讓 AI 從新資料不斷地學習,依然有幾項被 AI「誤傷」的例子,讓我們重新思考起自動審查的利與弊。

「洋蔥」貼文因「太過性感」,躺著也中槍

2020 年 10 月,一間加拿大種子公司 EW Gaze 為了替產品宣傳,在 Facebook 發佈圖文並茂的廣告,推銷甜味洋蔥的種子。然而,不久後卻收到臉書通知將廣告刪除,理由竟是因為「Overtly Sexualized」(帶有明顯性暗示)。

洋蔥廣告因被辨識為「太過性感」而遭下架。圖片來源:EW Gaze Facebook 專頁。

收到 Facebook 的下架通知後,公司經理花了一點時間才終於理解原因 ── 大概是因為洋蔥渾圓的外型,被臉書的審查 AI 誤判為「乳房或臀部」。後來經過申訴後,Facebook 恢復了這則廣告,並向他們表達歉意。

「過去使用 AI 來防範平台中出現色情訊息成效十分好,但……有時它會無法辨識洋蔥和其他東西。」Facebook 加拿大區通訊總監 Meg Sinclair 表示:「這告訴我們仍有許多工作要進行。」

AI 能分辨裸露與色情的不同嗎?

上面的例子或許會讓人啼笑皆非,但癌症防治基金會的乳癌防治圖片也遭到「誤傷」之苦,就十分讓人傷透腦筋了。

位於瑞典的癌症防治基金會「Cancerfonden」為了宣導、普及乳癌的知識而製作一系列圖片、影片。然而,其中一項影片為了教導女性如何自我檢查乳房使否存有可疑腫塊,以動畫的形式呈現出乳房,被 Facebook 以「具有冒犯性」(offensive)為由而刪除。

Cancerfonden 製作的乳癌防範動畫影片曾被誤刪。圖片來源:Cancerfonden Facebook 專頁。

「我們發現,Facebook 將醫療資訊視為冒犯性貼文,這很令人費解。」Cancerfonden 表示:「這是能拯救生命的資訊,這對人們十分重要。」

AI 人工智慧審核的利與弊?

過去,Facebook 的審核仰賴使用者主動檢舉,再由人工的方式去檢查是否違規。採用 AI 工具的現今,則是會先進行一輪自動審查。

人工智慧進行內容審核固然有許多優點,與人工審核相比,它能積極、主動、快速地去遏止對平台使用者有害的不良內容,還能在貼文被傳播前就刪除,亦能免去審核人員每天面對無數仇恨、騷擾言論所造成的負面情緒。

然而,「語言」本身千變萬化的特性也讓 AI 審查遇上困難,像同一句話在不同語境下,會成為截然不同的意思。例如:「這是一個好消息!」這句留言出現在小孩出生貼文下,是十分正面的意思,但是當出現在有親人過世的貼文底下,意義就完全相反了。

同時,AI 審查「未判先審」,如直接將洋蔥廣告下架的問題,也讓許多人產生言論控管與權限過大的疑慮;而世界各地不同的文化背景,也無法使用人工智慧快速辨認。

隨著 Facebook 越來越重用 AI 的自動審查結果,那機器學習的資料來源是什麼?使用什麼樣的數據庫?使用者要怎麼知道具體規範?被誤判之後,是否有健全的申訴管道?這都是需要我們繼續觀察的。

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人工智慧的發明影響了許多產業~現在連導盲犬也要受到影響了嗎?一起來看看吧!!

過去人工智慧用於視障輔助的應用,有幫助助視障朋友「看見」世界的 Google AI 眼鏡「Google EE2」幫助視障人士獨立完成路跑的人工智慧系統「Project Guideline」等,而現在礙於導盲犬供不應求的狀況,因此未來 AI 四足機器人可望被應用來為視障朋友領路。

導盲犬供不應求 研究團隊研發AI導盲犬

導盲犬是一種工作犬,工作是代替視障人士的雙眼,為他們領路,也被稱為「盲人的第二雙眼睛」。

然而,導盲犬因訓練不易、耗時且成本高昂,使得導盲犬的使用率在各國普遍都不高。以台灣為例,目前全台約有 42 位導盲犬使用者,由台灣導盲犬協會訓練的有 36 隻;但根據內政部登記,全台視障者約 6 萬名,以國際導盲犬聯盟給的理想比例 1:100 來算,台灣至少需要 600 隻導盲犬,才足夠服務全台的視障者。

最常被訓練成為導盲犬的犬種有拉布拉多(左上)、黃金獵犬(右上)及德國牧羊犬(左下)等。右下角圖為柏克萊大學之研究團隊研發出的機器導盲犬雛形。

因此,如何免去高額的成本、漫長的適應與學習過程,開發出方便、實用且可大量製造低成本之導盲機器,就成為許多科學家致力研究的主題。

而近期,有一組來自美國柏克萊大學的研究團隊,正嘗試研發一款可以替代導盲犬的「四足機器人」,配有雷射測距系統、攝影鏡頭並且導入可學習認路、貼近使用者走路習慣的 AI人工智慧)技術,輔助視障者安全地通過各種障礙及狹窄的空間。

由「小獵豹」四足機器人所延伸出的機器導盲犬

目前的足行機器人大致可分成二足、四足、六足與以上,其中四足機器人的優勢在於比兩足機器人高的穩定度、比六足機器人快的行進速度,因此成為許多科學團隊研發的目標,過去亦有許多知名的四足機器人。

而柏克萊大學的研究團隊,正是參考了麻省理工學院的 Biomimetic Robotics Lab 研發的豹型四足機器人「Mini Cheetah」,以其做為基礎,讓機器人可以輕鬆單邊行走、倒立行走、輕走,甚至可以後空翻。

而柏克萊大學的所研發出的導盲機器人除了動作靈活外,更是搭載了雷射測距系統(laser-mapping system),用以描繪、測量週遭地形,另外還有可旋轉的攝影鏡頭,用來確認追蹤使用者的行動。

研究團隊表示,機器導盲犬的巨大優勢在於,只要使用者設定好目的地,機器犬就能擬定出簡單的路線,並在前進的過程中不斷調整修正,不只能避開突如其來的障礙物與適應各種路況,AI 還逐漸貼合使用者的走路習慣,這是真實的導盲犬做不到的。

除此之外,機器導盲犬也能配戴牽引帶,就如真實的導盲犬以牽繩來引導使用者般,只是牽引帶的部分能根據各種狀況自動伸縮調整,更好地在繁忙的路途上指引使用者。

擔任本研究計畫主任的 Zhongyu Li 表示:「我們希望將來當硬體成本降低到可負擔的程度時,就可以實現大規模量產,來幫助更多有需要的人們。」並表示,此項計畫的終極目標就是能夠量產機器導盲犬。

目前研究團隊已將階段性的研究成果整理成論文《機器導盲犬:用牽引帶引導的混合物理交互來引導人類》(Robotic Guide Dog: Leading a Human with Leash-Guided Hybrid Physical Interaction),並發表在論文預印本的網站arXiv上。

AI真能取代導盲犬?機器無法做到情感連結!

若機器導盲犬未來真的研發完成、也順利邁入商業量產階段,將可以節省下訓練真實導盲犬的時間和成本,但無論如何,AI 機器犬可能還是難以像導盲犬一樣與主人之間建立起深深的羈絆。

英國導盲犬基金會的發言人 Tim Stafford 表示:「導盲犬的主人往往熱衷談論狗兒對他們帶來的影響,無論是生活或情感方面。他們不只將狗狗們當成導盲犬,同時也是家庭中的一份子。」

這種人與狗之間深刻的連結,或許是機器無法輕易取代的吧!

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人工智慧、IoT導入,手機就是精準氣象台!

你是否感覺氣象預報好像不太準?

過去科學家透過蒐集各種氣象資料,分析氣壓、鋒面等天氣系統,建立出能運算大氣中空氣流動的數學模型,試圖掌握、預測天地間的風雲變化。然而氣象觀測的微小誤差會造成氣象預測的不確定性,而且隨著時間演進,預測的差異也會越大。

為了改善這些問題,美國一家智慧氣象科技公司「Tomorrow.io」採用人工智慧、大數據與物聯網 IoT 技術,讓每一隻手機都能變身氣象觀測站,希望能提供比傳統氣象機構更準確的預報。

「鬼門關前走一遭」促使退役空軍打造超精準預測

雖然現今社會已不需完全看天吃飯、被氣候左右命脈,但天氣的變化依然會對現代人的生活造成劇烈的影響。

美國氣象科技公司 Tomorrow.io 打造「精準氣象預報」的初衷,就是來自於三位共同創辦人 Shimon Elkabetz、Rei Goffer 與 Itai Zlotnik 於故鄉以色列服役時,因為天氣造成的瀕死經歷。

他們三人在軍中時都曾遭遇過突如其來的濃霧或大雨,不僅會影響能見度,更可能會危及性命。Shimon Elkabetz 曾在以色列空軍服役,一次飛行任務因為氣象預測沒能提前預警,讓他飛進能見度極低的雲層之中,飛機差點就失去控制。安全返航後,他心想:「真該有人來改進現在這種粗糙的天氣預報。」因此,他們開始思考能更準確地預測天氣的方法。

透過人工智慧,人人都能用手機監測天氣

經過了許多相關研究後,他們認為,若要改善天氣預報的準確度,必須要讓現今的觀測儀器及方法有所突破。

目前大多數的氣象觀測儀器,如地面觀測站、高空觀測站、氣象雷達、氣象衛星及海上浮標等,目前全球約有 22,100 個氣象觀測據點,都是 50 多年前推出的。

那麼要如何才能大量新建、擴充觀測據點,又不需另外付出巨額費用呢?

三人想到了人手一隻、數以億計的手機、筆記型電腦等物聯網(IoT)裝置,與利用它們來監測天氣模式的可能性。

例如:手機訊號品質會受到空氣中的溫度、濕度的變化而受到影響,如下雨的時候訊號會特別差,Tomorrow.io 便與電信公司合作,偵測手機基地台與用戶手機之間連接的訊號品質,除了能藉此推算出該區域的天氣,藉由 AI 分析這些訊號及天氣變化的資料後,即可用於預測天候,甚至可以預測哪些地方會出現降雨、歷時多久和雨量大小等資訊。

除此之外,也能藉由路邊道路監視器畫面的明亮程度判斷雲層厚度;具有車聯網功能的車輛亦能藉由駕駛打開雨刷或霧燈、回傳當地正在下雪或下雨的訊號。

 

▲ Tomorrow.io 官方介紹影片。

精準度高出同業6成被納入軍用,未來可望發射衛星⋯⋯

這些新穎的預測方式成效十分良好,Tomorrow.io 稱他們的服務能精準到區分不同條街道天氣的細微差異、以分鐘為單位更新預報,並且比同領域的競爭對手準確度高出 60%。使用者遍布政府機關及民間企業,例如美國空軍、數間航空公司、Google、Uber、Intel、Amazon 雲端服務及 Fox 體育台等等。

但他們並不滿足於此,團隊正準備發射一組配備小型雷達的天氣衛星,以增進他們的監測及預測天氣能力。Tomorrow.io 表示:「這是氣象產業歷史上的頭一遭,氣象雷達的覆蓋範圍將遍布全世界。」

Tomorrow.io 在 2021 年 4 月宣布他們在 D 輪融資中獲得了 7700 萬美元,並表示將利用這筆資金加速其 SaaS(Software as a Service,軟體即服務)的開發,並將繼續專注於增進 AI 與機器學習技術。

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FB為何使用手腕、而不是語音來做 AR 感測?

比起語音控制,穿戴式 AR 裝備更適合在公共場所使用。圖片來源:[email protected]

各種 VR 穿戴式裝備如火如荼的發展中,Facebook 為何選擇了「手腕」這個較不起眼的地方呢?

在探索輸入的各種可能性時,研究團隊注意到了「觸覺感知」的可能性:「人們從出生時的第一次抓握,直到靈巧地操作物體和在鍵盤上打字,手和手指都會有非常強烈的感覺。」

Facebook Reality Labs 研究科學總監 Sean Keller 表示。

「我們利用觸覺訊號來了解世界,觸覺使我們能夠使用工具,並進行細微精緻的控制。從使用手術刀的外科醫生,到讓雙手飛舞於琴鍵上的鋼琴演奏家,都來自於觸覺感知。」

如 AR 感測器中有一項模擬弓箭的動作,就是利用腕部的觸覺,使佩戴者有近似拉開弓的真實感,從而擁有虛擬卻又十分真實的體驗。

 AR 感測器中有一項模擬弓箭的動作,就是利用腕部的觸覺,使佩戴者有近似拉開弓的真實感。圖片來源:[email protected]

研究人員還表示;「觸覺還能夠傳達不同的情感,這可能是改善社交溝通的一種新的方式。」如:當使用者收到緊急郵件時,感測器會發出比收到普通郵件更顯著的震動;當有來電時,感測器可以通過呈現不同的觸感,讓使用者不用看就能辨識出是誰打電話來。

與較常見的語音控制相比,穿戴式設備更適合在公共場所使用。此外,手錶般的設計也適合整天舒適地佩戴,不需要另外費心攜帶,更無需再通過手機即可控制操錯,使用上更加方便靈活。

目前團隊已開發兩種原型機,來幫助研究團隊進一步瞭解腕式裝置的觸覺回饋機制。

其中一個原型機主要利用「波紋帶」(Bellowband)技術,在柔軟輕巧的腕帶上安裝 8 個類似「充氣風箱」的氣動波紋管,波紋管內的空氣可以膨脹或放氣,藉由壓力差呈現出有趣的振動觸覺回饋。

另一款原型機名為 Tasbi(Tactile and Squeeze Bracelet Interface,觸覺與擠壓手環介面),由 6 個振動觸覺執行器和 1 個手腕擠壓裝置所構成。研究室運用此兩種原型機與不同的虛擬模式互動,測試要為虛擬按鈕設置何種硬度,或移動虛擬物件時要反饋怎麼樣的觸感。

手腕感測背後的技術 

這些功能,都是透過肌電圖 (Electromyography,簡稱EMG) 的相關研究實現的。肌電圖是偵測及記錄肌肉產生的肌肉動作電位的技術,可以偵測肌肉在靜止狀態、輕度收縮及強力收縮等整個運動神經系統的活動訊號。

研究團隊表示,透過手腕發出的運動神經訊號是非常清晰的,即使是幾毫米差距的「彈指之間」,EMG 偵測出從脊髓通過手腕流向手部的運動神經電訊號,再依靠後續技術轉化為數位指令,讓使用者能控制裝置的各種功能。

AR 感測器透過運動神經訊號來達到控制的目的。圖片來源:[email protected]

不過,Facebook 官方也表示此功能仍然存在許多技術挑戰,包括機器學習應用,人機互動技術,使用者介面設計等等考驗。

該 VR 手腕感測器預計要與 Facebook 同樣正在開發的 AR 眼鏡配合使用,然而官方未有透露上市時間。或許,等有朝一日這兩項產品普及後,我們的生活將發生天翻地覆的變化。

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社群平台 Facebook 近日分享旗下研究中心最新研究,公開了最新的腕帶式的 AR 感測器,讓使用者只靠手腕感知,就可以實現如隔空操控介面、高速打字、透過觸覺反饋得知來電者等等讓生活更加便利的功能。

Facebook 也 PO 出展示影片,其中酷炫的功能與操作方式也讓許多人聯想到如「隔空取物」般的超能力!

Facebook Reality Labs 再添新產品 AR、VR 一把抓

Facebook 近年來致力發展 AR/VR 的研究與應用,2020 年 8 月更是把內部各個與 VRAR 有關的研究團隊全都納入 Facebook Reality Labs,並從原本的研究中心,擴大成為容納相關軟體及硬體研發的實驗室。

Facebook 表示,將持續為人們打造各種工具,協助人們工作、互動、生活及玩樂,包含 Oculus VR 頭戴式裝置、Portal 智慧視訊裝置以及 Spark AR 平台等。而近日則公開「最新力作」──腕帶式 AR 感測器。

 手腕 AR 感測器展示畫面。圖片來源:[email protected]

根據官方介紹,這款 AR 感測器可以讓佩戴者通過手腕上的運動神經信號來控制,無論是坐著或站著、站立或是行走、手中提著東西或放在口袋,都可以通過腕帶進行控制。

「隔山打牛」般的超能力

這款 AR 感測器其中一項令人注目的功能是,只要憑空動動手指,不需鍵盤也不需手機,就能夠進行超高速打字輸入。

只要帶著感測器,不需要鍵盤就能隨時隨地打字。圖片來源:[email protected]

這項功能讓人們可以在桌上或膝蓋上透過感應快速打字,很可能實現比現今任何一種輸入方式都更快的打字速度。

與傳統的物理鍵盤相比,這種「虛擬鍵盤」不僅能不地點拘束、隨時隨地使用,而且隨著使用時間增加,還能學習與記憶不同使用者的打字習慣,越來越貼合使用者的偏好,讓打字速度「快上加快」。

除了虛擬鍵盤,研究團隊也考量到了「虛擬滑鼠」:「我們相信,可穿戴的腕帶設備提供了一個隨時可用的輸入選擇,但它本身並不是一個完整的解決方案。」Facebook Reality Labs 研究科學主管 Hrvoje Benko 表示。

因此,感測器還有另一項操作方式:隔空操控。

使用者無需移動視線瀏覽使用者介面,系統會結合情境感知 AI,可以在不同環境中預測使用者的需求,主動提供符合需求的介面,而使用者只需做出些微手勢,就可以進行控制。

舉例來說,你常常於清晨時穿著運動鞋準備出門,並在出了家門口後開始撥放音樂。那麼如果你再穿上運動鞋出門,感測器認為你很有可能想要收聽音樂,就會出現「是否播放音樂?」的提問,這時只要用稍微揮下手,就可以開始撥放音樂了。

利用簡單的手勢,使用者無需停止正在做的事,或是分神從口袋拿出手機,省時又省力。

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即使棄用Cookie Google還是能用FLoC賣廣告

所以 FLoC 要如何替廣告主鎖定特定客群、投放廣告呢?

透過 FLoC,Chrome 仍可以追蹤用戶在網路上的瀏覽習慣,當使用者造訪不同網站時,瀏覽器會根據使用者習慣與偏好將他們分組(cohort),放入「受眾群體」或稱「同類群組」中。廣告主再將他們的廣告直接投放給特定的群組。

與 Cookie 的個別追蹤不同,FLoC 採群體追蹤,「把一棵樹隱藏在一片森林中」,廣告商不會知道群組內的特定個別使用者是誰,因此 Google 將其稱為一項「隱私至上」、「興趣為主」的廣告透放技術。

圖片來源:Google Ads & Commerce Blog

至於群體追蹤如何才有效,就有賴 FLoC 把用戶分類的精準度。對使用者來說,同一個群組中的使用者越多、隱私性就越高,儘管對廣告商來說,要投放個人化廣告的成效就會越差。

Google 聲稱,與原本的廣告技術相比,FLoC 現階段約具有 Cookie 追蹤 95% 的成效,同時 Google 也表示廣告商擁有和使用 Cookie 追蹤相同的投資報酬率。

Google不只將人工智慧用在投放廣告上

聯盟式學習不是一個全新的技術,他最早在 2017 年在 Google AI Blog 中提出。除了應用在智慧型手機上、讓使用者獲得更優秀的手機客製化操作體驗外,注重病患個資隱私安全的醫療產業也能見到聯盟式學習的應用。

因為病人的資料隱私在醫療產業中極度重要,聯盟式學習可以使病人的影像照片、病歷等私人資料不需要被傳輸、轉移至其他醫療機構,就能參與人工智慧的運算。除了 Google,NVIDIA 近年來也投注了大量心力在醫療產業的聯盟式學習技術之中。

一方面保護個資,一方面讓人工智慧的研究可以應用到實務的診斷上,達到不錯的效果。

機器學習取代「餅乾」的隱憂

這樣聽起來 FLoC 似乎是取代 Cookie 的最佳方式,既能保護使用者隱私、又能讓廣告商繼續向特定族群投放廣告。但就目前而言,FLoC 技術尚未獲得一致認可。

一派聲音擔心認為「將使用者分組」可能會加重偏見與歧視問題,也容易引發有心人士針對特定群組進行網路攻擊。

如廣告技術公司 Criteo 的資深機器學習工程師 Basile Leparmentier 就表示:Google 提出的 FLoC 群集演算法是由他們自己開發處理,且對所有網路使用者通用的,因此,Google 有權在任何需要的時候修改演算法。更奇怪的是,如果其他瀏覽器開發商想要採用 FLoC 群集演算法,它們也能自行更改分組供自己使用。

亦有聲音擔心此舉是變相進一步鞏固 Google 的廣告科技龍頭的地位。以「維護用戶隱私」而聞名的搜尋引擎「DuckDuckGo」公關副總裁 Kamyl Bazbaz 表示:FLoC 是透過用戶的瀏覽歷史記錄,將用戶分類給基於相同興趣群組,而這樣分類機制最後會形成類似「超級追蹤器」的結果,這比許多網站都已使用的 Google Analytics 更為恐怖。

Google 最快會在 2021 年 3 月正式導入 FLoC 到 Chrome 上測試,而 FLoC 的實際運作的成效與後續產生的效應,或許都還要靜觀其變。

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