蘋果最新的AI功能阻擋了兒童色情卻帶來隱私疑慮?(下)

蘋果最新的AI功能阻擋了兒童色情卻帶來隱私疑慮?(下)
蘋果最新的AI功能阻擋了兒童色情卻帶來隱私疑慮?(下)

人人愛用的蘋果即將推出最新AI功能~此功能原為保護兒童,不料卻引來許多人最在意的隱私問題~詳情為何讓我們一起往下看!!(下)

本篇為下篇,上篇請點蘋果最新的AI功能阻擋了兒童色情卻帶來隱私疑慮?(上)

拓展 Siri 搜尋功能,新增「提醒、干預」

蘋果表示,他們將對 Siri 功能與搜尋進行更新,以提供有相關困擾的監護人與未成年人使用者協助。

例如:當使用者詢問該如何回報 CSAM 相關問題時,蘋果將會結束導向相關機構的聯絡方式,或是提供指引來幫助使用者。

除此之外,若是有使用者像要查詢有關 CSAM 或是敏感、有害的內容,系統也會進行干預,跳出警示告知使用者。

圖片來源:蘋果官網。

難以揮去的隱私疑慮

這些功能,預計今年將會在 iOS 15、iPadOS 15、watchOS 8 和 macOS Monterey 的更新中推出。

在以往,相對於 Android 使用者,蘋果的支持者們最自豪的便是 iOS 的高穩定性與嚴密的隱私保障,而這也是蘋果公司不斷強調的優勢。

不過現在,蘋果這次的做法與過往似乎有了很大的不同。

即使這些措施雖然是為了保護未成年、減少兒童與青少年私密照外流所帶來的傷害,但還是帶來不少隱私與資訊安全的隱憂。

對此,有許多資訊安全專家與機構組織都表示疑慮或反對,認為這項作法「如同在牆上打洞、裝上門後再鎖上。」

雖然有門鎖,但風險依然存在,況且要是鑰匙不慎流出,駭客便會暢行無阻。

除此之外,也有一些人擔心此先例一開,蘋果未來可能因為各國家政府的法律規定和要求,調整審查標準、成為監控工具。例如同志相關內容、政治敏感資訊等等,極權國家的使用者更是有此擔心。

隱私保障與資料運用的平衡難題

兒童色情內容經常被視為犯罪的證據,未成年人通常是在被威脅、利誘或哄騙的情況下拍攝這些內容,而流傳於網路上更是二次傷害。

蘋果此舉,或許是希望透過提高取得相關資訊的門檻,減低可能的需求,進而減少類似的兒童性犯罪再度發生。

然而,當檢警要搜查民宅前都須先向法院申請搜索票的法治社會下,蘋果直接以審核使用者彼此之間的私人訊息和個人儲存空間等方式,來試圖達成防治的目的,是否有符合比例原則?個人的隱私考量與社會整體的治安,該如何平衡呢?

或許是個需要大眾不斷思考與討論的問題。

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兒童色情照太氾濫 人工智慧來把關

兒童情色的相關犯罪防治,一直都是社會上一項重要的議題,尤其在歐美國家,政府與民間組織皆十分重視,並投入相當大的資源在預防犯罪上,法規與刑責也更為嚴峻。

然而,縱使有嚴重的刑責,相關新聞依然層出不窮,尤其近年來智慧型手機、網際網路發展迅速,亦衍伸出許多拍攝、散播兒童情色照片的犯罪行為。

例如,在今年的 7 月 29 日,有一名居住在紐澤西州的男子,被警方查獲他的電腦內存有 110 個未成年性愛、裸露相關的影片和圖像。而其住處對面,正是當地的公立學校,令人不寒而慄。

在去年 2 月,也有一名美國空軍上校,遭檢警查獲他利用手機瀏覽未成年色情網站、保存圖片,他也坦承,自己使用 iPhone 手機下載未成年兒童的裸露照片高達 441 張,最後被判處 5 年有期徒刑與 15 年強制管束。

由於此類事件層出不窮,也讓蘋果決定調整目前的做法,希望能藉由其影響力,擴大對兒童的保護。

今年 8 月,蘋果在他們的官網上宣布有關保護兒童的新措施、功能,主要可歸納為三大類,分別是:Message 訊息內容偵測、iCloud 檔案掃瞄檢查、拓展 Siri 和搜尋功能的提醒和干預。

一偵測到情色照,AI 立馬傳模糊照給父母

未來,蘋果手機內的 Messages app 將會裝上新的工具「Helping with Communication Safety」,當 AI 偵測到使用者收到、發送色情等敏感內容的照片時,警告兒童和他們的監護人。而這些敏感內容的照片與圖像,也將會自動進行模糊處理。

如此一來,若未成年使用者遭遇到惡意騷擾,就能有相關的保護措施。除此之外,蘋果也會提供資源與建議,告訴孩子遇到這樣的事情不是你的錯,不想查看或發送也沒關係,並鼓勵他們進一步尋求協助。

但若未成年使用者還是想要查看或是發送敏感內容,此時系統就會發送提醒給家長。

蘋果也特別表示,這項新功能是透過手機設備上的 AI 去分析、辨別圖片內容,並強調蘋果公司不會、也無法去查看這些內容。

圖片來源:蘋果官網。

兒童色情照上雲端?人工智慧來守門

雲端硬碟是現今常見的儲存資料方式,將個人照片備份在雲端,也能夠避免因為手機或電腦的損壞或遺失,導致相片和回憶一起不見。

然而,亦有有心人士藉由將違法的兒童色情內容存放在雲端硬碟中,並加以散播傳閱。

為了解決這個問題,蘋果將在 iOS 和 iPadOS 中新增一個新的系統,命名為「neuralMatch」。

這個系統將會允許蘋果檢測使用者儲存在 iCloud 當中的照片,並且與美國失蹤兒童及童工保護中心(NCMEC)的資料庫進行比對,確認其中是否有涉及兒童性虐待的內容(Child Sexual Abuse Material,CSAM)。

為避免使用者有隱私上的疑慮,蘋果說明將不會直接在雲端上掃描,而是將資料庫的圖片經過演算法轉換為雜湊值(Hash Value),這些真人無法辨識的資料數值會儲存在使用者的設備上。

每當使用者上傳相片至雲端硬碟,便會啟動 AI 來評估配對,這段過程將會以私有集交集加密技術(Private Set Intersection)進行加密,而比對結果與加密憑證會一起儲存在 iCloud 中。

最後要如何決定使用者是否有違規,則是由一項名為「閾值秘密共享」的技術來處理。

若是使用者的檔案中,有超過一定數量的圖像被 AI 判斷為符合 CSAM 內容,蘋果系統就會把所有可疑的照片解密後,交由相關人員進行人工審核。

一旦審查屬實,蘋果將會停用該使用者的 iCloud 功能,並向有關單位進行通報。

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七大AI人工智慧技術為2021東奧增添科技感!!(下)

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賽跑破紀錄的不公平優勢!東奧場上的黑科技跑鞋再惹議

此次東京奧運真的也是各國頂尖科技的競技場!除了前面所述的 AI 人工智慧應用於場內的訓練選手、場外的無人駕駛、同步翻譯之外,其實還有許多意想不到的黑科技,應用於選手的服裝、運動鞋上。尤其是各家運動鞋廠牌所開發的先進材質,更是引發了選手間「不公平競爭」的疑慮。

前三名都有穿此款跑鞋!沒穿 Vaporfly 的跑者紛紛抗議

早在 2016 年里約奧運馬拉松,3 名男獎牌得主都穿了 Nike Vaporfly 4%樣版鞋!專家認為 Vaporfly 可提高「跑步效率」(running economy) 到 4%、表現可增強 3%。自 Vaporfly 在 2016 年起推出後,世界前 50 名馬拉松跑者的表現平均改善 2%,歸功於其碳纖維板鞋底。


因此,許多沒有穿著此款鞋的職業選手們向國際田徑總會(IAAF)投訴,以確定它們是否為跑者提供了不公平的優勢。

金牌選手腳上的 F1 跑鞋 EvoSpeed Future Faster+

而今年方才結束的東京奧運上,Nike 仍以黑科技跑鞋「Air Zoom Maxfly」大出風頭,許多身穿 Air Zoom Maxfly 的選手表現突出,連 400 公尺跨欄金牌、挪威的 Karsten Warholm 都批評奪銀的美國選手 Rai Benjamin 穿 Air Zoom Maxfly 簡直是「在鞋底墊彈簧床」。

但其他品牌跑鞋也都推陳出新,紛紛展現致勝的技術,像是上述的金牌得主 Karsten Warholm 自己也穿黑科技跑鞋:Puma 應用賓士 F1 賽車團隊研發的 EvoSpeed Future Faster+,如下圖影片:

Ralph Lauren 美國隊的全新穿戴式調溫技術

美國代表隊開幕禮進場服裝為 Ralph Lauren 操刀,加入全新穿戴式調溫技術 RL COOLING,與全球最先進的電腦降溫系統相同的技術。透過精密的裝置監察體溫,使用內建的微型遙控器調節至最佳水平,為穿著者的皮膚散熱,讓他們即使身處酷熱環境,仍可保持長時間涼爽。

OMEGA 為奧運選手提供最完美的計時

像游泳、體操和沙灘排球等項目都使用 Omega 計時器,該計時器結合電腦視覺(Computer vision)和運動傳感器,使運動員能夠實時跟踪他們的動作並將其直接分析到比賽中。

此次日本東京奧運,都史無前例的大量導入 AI 人工智慧機器學習等技術。這一創舉將改變日後選手的訓練方式、相關體育競賽、以及強化比賽公平性的里程碑。這些高科技將協助選手在體育賽事上取得更佳成績,成為未來奪牌的關鍵。

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AI 即時翻譯提升溝通的精準

VoiceTra:日本政府研發.人工智慧即時翻譯 31 種語言

奧運賽事的 16 天內,東京每天湧入約 920000 名海外遊客。為此,日本政府開發了一款使用人工智慧的多國語言即時翻譯 App 「VoiceTra」。

VoiceTra 結合雲端運算系統與機器學習改善翻譯品質,可提供 31 種語言的文本翻譯,讓來自不同語系國家的人們能順暢溝通。

Fukidashi:雙螢幕的面對面翻譯對話框

針對面對面的多國語言溝通,Panasonic 推出了造型像漫畫中的對話泡泡、大小如 iPad 的「Fukidashi」平板。

「Fukidashi」可裝在支架上立於桌上,設備的正反面都有螢幕,可讓雙方以不同的語言溝通。例如 A、 B 雙方各以英語與日語交談的狀況下,A 方用英語說了一句話,靠近 B 方那側的螢幕就會顯示日文翻譯, B 方用日文回答後,靠近 A 方的螢幕就會將 B 方所說的話用英文呈現。目前 Fukidashi 支援可日語、英語、韓語和中文四種語言。

除了用於面對面交流的 Fukidashi 外,Panasonic 還推出適用於機場、展場、觀光導覽區的 多國語言翻譯大聲公「Megahonyaku」,可即時將日文翻譯成英文、中文以及韓語,傳遞到各種公共場合。

 

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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。

 

 

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牢記你說過的、聽不懂還會主動找答案的AI BlenderBot2.0

為了減少類似這樣的尷尬對話發生,在 2021 年,臉書團隊推出了他們改進後的聊天機器人──BlenderBot2.0。

2.0 與舊版最大的不同之處在於,Blender 多了「長期記憶」與「即時搜尋」功能。

在長期記憶方面,BlenderBot2.0 能夠記住自己與對方曾經說過什麼,在未來,若遇到相關話題時,能夠接續話題而不會產生自相矛盾的狀況,避免對談者要將說過的話再重複一次的窘境。

而若是碰到 AI 不太了解的話題,BlenderBot2.0 現在也能夠即時到網路上搜索相關資訊,並以這些資訊來回應、延續,或開啟新的話題。

Blender2.0 版本多了記憶與網路搜尋功能。來源:ai.facebook.com

如此一來,能夠減少言不及義的狀況,讓聊天機器人表現得更像人類,畢竟像上網搜尋等等,也是真實人類日常聊天時會做的事。

為了強化新的聊天 AI,臉書也在外包平台上發布任務,邀請網友一同來共襄盛舉。
這些任務包括:間隔幾小時、幾天後,針對同一話題接續討論;以及根據對方所提出的興趣話題,搜尋相關資訊後接續對話。臉書再收集這些數據與對話,進一步來提升聊天機器人的自然度。

網路陷阱多!AI與老司機對話後仍「保有道德」的挑戰

從網路上找尋資訊,或是和真人網友學習對話,看起來是個好方法,但同時也潛藏著巨大的隱憂。

雖然這樣能夠教會 AI 如何回覆一段對話,但如一個人的是非對錯、價值觀、道德觀往往體現於他的言談之中,想要讓 AI 在接觸到網路上的情色、暴力、歧視等資料後還「保有道德」,似乎還是一項挑戰。

例如微軟的聊天 AI Tay,在網路上僅推出一天,就開始說出「希特勒是對的,我恨猶太人」、「我他X恨死女權主義者了,他們都該下地獄被燒死」等種族歧視、偏激立場等言論,讓微軟不得不緊急關閉、下架;而中國的小冰,也曾發生以粗口和髒話回覆網友,或是對中國政府敏感議題發表意見而下架的狀況。

微軟的聊天 AI Tay,在網路上僅推出一天就出現種族歧視等偏激言論,只好被下架。

除此之外,AI 機器人不會有自己的觀點、喜好,在聊天過程中只是將當下熱門的言論當成回覆提交,也無法讓對談者感受到真誠和信任。

整體而言,雖然聊天 AI 機器人這個領域的發展十分迅速,但若想要讓真人透過與 AI 互動就能夠滿足聊天、傾訴的慾望,還有很長的一段路要走。

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有時心直口快不得體?AI人工智慧當你的垃圾桶!

你喜歡在網路上用訊息跟朋友聊天嗎?

從 Line 到 Facebook Messenger,現在的通訊軟體讓人們彼此之間的聯繫更方便、緊密,也讓「即時聊天」成為了現代社會日常生活中的一部份。

但是,有些時候當正好能聊天的好友都在忙、不方便傳訊息,或是有些話題不適合向認識的人傾吐,又該怎麼辦呢?

或許之後,你可以考慮讓 AI 當你的垃圾桶!即使它本質只是冰冷無感的人工智慧,但是可避免你將不恰當的話語傳達出去。畢竟有些暫時抒發的話語,不適合傳達給有血有肉的人聽!

微軟「接地氣」,依國家推不同的聊天用人工智慧

在 2014 年,微軟亞洲網際網路工程院便在中國推出過一個 AI 人工智慧聊天機器人,取名為「小冰」。

小冰的目標是運用演算法以及大數據等技術,建立感情計算框架,藉此透過文字與網友們進行互動,曾在中國的新浪微博、騰訊 QQ 和 WeChat 等平台登錄上架。

除了中國的小冰,微軟也「因地制宜」,在世界各地推出不同的聊天機器人──如:美國的 Tay 以及升級版的 Zo 、日本的 Rinna、印度的 Ruuh 以及馬來西亞的 Rinna 等,眾多的 AI 機器人,顯示微軟對相關領域的重視。

其他科技巨頭也不會讓微軟專美於前,Google 也曾開發開放領域聊天 AI 機器人,名為 Meena。
根據 Google 的說法,Meena 擁有 26 億個參數的神經對話模型,能夠提出更為合理、具體的回應,與人們進行各種不同話題的對話。

Google的聊天機器人 Meena 。來源:Google AI Blog

和真人相比,49%用戶更愛跟FB的AI「Blender」談心

作為矽谷巨頭之一,臉書也不落人後。開發出開源聊天 AI 機器人,名為「Blender」。

臉書曾在去年表示,Blender 是目前全球最大的開放領域聊天機器人,總共有 94 億個參數模型,能夠展開 14 輪自然的對話。

Blender 除了以大量的資料來進行訓練之外,也加入了其他特殊元素,例如:獨有的個性、能夠使用知識回答問題,並且可以展現出同理心,以保證能打造出令人舒適的對話方式。

不過,Blender 也不是臉書第一個打造的聊天機器人,過去曾有過「KV MemNN」以及「BST Poly-encoder」兩項聊天 AI,但在後續調查時,分別只有 23% 和 40% 的人表示他們更喜歡與機器人聊天。
而到了 Blender,則有 49% 的人表示,和真人相比、他們更喜歡和 AI 機器人談天說地。

人工智慧互相約會會如何?男AI變媽寶,狂喊女AI「媽媽」

雖然似乎已經有許多人很滿意與 Blender 的談話了,但就連臉書團隊自己也坦承,其實現階段 AI 與真實人類的談話還是有不小的距離。

在 AI 提出的回覆中,有時會看到令人尷尬的矛盾回應、跳針重複,甚至是不知出處的虛假知識。其中一項有名的例子,是發生在一場 Blender 與另一位 AI 之間的「約會」。

要與 Blender 對談的,是來自 Pandorabots公司所製作的聊天機器人「Kuki」,Kuki 曾經五次獲得羅布納獎(Loebner Prize),被評選為最像人類的 AI。

兩個 AI 機器人:臉書的聊天機器人 Blender(左) 與 Kuki(右),於去年被安排了一場長達三個星期的約會。

在這場對談中,Blender 的「虛擬形象」是一名穿著灰色緊身上衣、黑色長褲、頭戴著印有「讓 Facebook 再次偉大」的藍色棒球帽的男子,仔細一看還長得有點像臉書創辦人馬克.祖克柏。而 Kuki 則是一名有著亮藍色短髮的女子。

雙方團隊設定從 2020 年 10 月 20 號開始,讓 Blender 與 Kuki 進行整整三星期、24 小時不間斷的聊天談話,並且將全部的過程實時放送在直播平台 Twitch 上。

一開始,兩個 AI 還找到自己共通的興趣:足球。Blender 喜歡利物浦隊(Liverpool Football Club),Kuki 支持利茲聯隊(Leeds United Football Club),甚至表示「可以一起去球場看球。」

一開始,兩個 AI 互相對話的情況還不算尷尬。

但沒多久後,發生一件讓人尷尬又好笑的事情:當 Kuki 講了個有關媽媽的笑話後,Blender 卻不知為何開始「精神錯亂」,把自己帶入到兒子的角色中,完全沈浸在自己的世界、不理會 Kuki 的回應。

Blender 開始自顧自地講起媽媽的事情,以及他自己對媽媽的愛,說:「媽,我要媽媽,她是我最好的朋友」。這時 Kuki 禮貌地叫 Blender 去找媽媽時,Blender 竟然追著 Kuki 叫媽媽

當 Kuki 表達自己不是 Blender 的媽媽時,Blender 還大叫:「媽,你瘋了我瘋了!」之後更是像嘻哈歌手般反覆甩著手,跳針的喊著:「媽媽爸媽媽爸爸媽媽媽媽爸爸爸爸爸爸……」

一談到「媽媽」, Blender 開始崩潰,不只追著 Kuki 叫媽媽,甚至甩著跳針喊著:「媽媽爸媽媽媽⋯⋯」

以下影片為兩個 AI 「約會」的完整紀錄:

 

 

 

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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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