人工智慧工程師鏟屎官發明這個杜絕愛貓叼獵物家~

人工智慧工程師鏟屎官發明這個杜絕愛貓叼獵物家~
人工智慧工程師鏟屎官發明這個杜絕愛貓叼獵物家~

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!

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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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人工智慧臉部辨識 不易分辨有色人種

▲ 被亞馬遜「Rekognition」 臉部辨識系統錯認的 28 位國會議員

 

其實人工智慧在辨識有色人種時,似乎常常犯錯。如 2018 年,美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union,ACLU)就對亞馬遜提供的「Rekognition」 付費臉部辨識服務做了一項測試。

ACLU 蒐集了 25000 張嫌犯照片做為臉部辨識的資料庫,並使用預設的設定,讓 Rekognition 逐張比對國會議員和資料庫裡的嫌犯照片。結果,最後有 28 名國會議員被誤判,在誤判的議員中,有 40% 的議員是有色人種 ── 即便有色人種在全部的國會議員中只占了兩成。

▲眾議員 Sanford Bishop(D-Ga.)被 Amazon Rekognition 臉部辨識系統錯認為罪犯

 

然而,「Rekognition」 臉部辨識系統也被美國警方使用。這是否會在不知不覺中侵犯到有色人種的權益?目前亞馬遜已因此問題,暫停提供這套系統給美國政府使用。

現有的臉部辨識技術,在分辨有色人種特別容易出錯,也許是以下原因導致:

AI資料庫的白人照片比較多

美國喬治城大學法律中心(Georgetown Law School Center)的隱私與科技領域資深助理 Clare Garvie 表示,原因可能是出在工程師建立AI人工智慧的臉部辨識資料庫時,提供的白人照片比有色人種多而導致。

開發工程師以白人居多

一個研究顯示:人們在辨識另一種族的人員時,準確度會低於辨識與自己相同種族的成員。 而大部分 IT 產業的工程師以白人男性居多,他們開發出的臉部辨識系統在辨識有色人種的準確度時,無形中也比白人還差 ── 即使他們無意為之。

其時除了臉部辨識的問題,使用人工智慧來取代真人撰寫、改編新聞,本來就爭議連連:

過去英國《衛報》曾將一則關於英國脫歐的新聞中,第一段中的一些句子餵給人工智慧,結果 AI 馬上產生「可信度高」的假新聞與文章 ── 文中的人名 (如政壇人物的名字)、地名與所提到的片段事件皆為真實存在,不過新聞的內容卻是將這些真實的元素移花接木而成,但是卻符合邏輯,因此易被有心人士用來製造假新聞。(詳細報導:AI寫作能力強過人類,恐成為假新聞製造機?)

人工智慧太會捏造新聞,甚至有人懷疑之前馬斯克離開自己創立的 AI 人工智慧研究團隊「OpenAI」與此有關呢!(詳細報導:馬斯克宣布離開 OpenAI 的真正原因是…研發的 AI 太會寫假新聞?)

無論如何,人工智慧畢竟沒有靈魂,因此沒有明辨是非的能力,所以生產出的文章都會跟現實有些出入。所以最好的方法還是把新聞的編輯、審稿工作交還給人類,畢竟這世界八卦與謊言已經夠多了!我們需要真實的東西!

 

 

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