人工智慧也懂觀落陰?和已故親人聊天AI辦得到?

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人工智慧也懂觀落陰?和已故親人聊天AI辦得到?

人工智慧也會傳統民俗的觀落陰?!讓已逝親人和你聊天?!一起來看看是怎麼回事吧~

微軟最新專利 人工智慧能讓已故親人「復活」跟你聊天

在科幻電影《雲端情人》中,男主角的人工智慧虛擬助理「莎曼珊」既風趣又開朗,能夠藉由言語和男主角溝通,有獨特的個性也富有情緒。她與男主角從相談甚歡到墜入愛河,展開出一段人與 AI 的獨特關係。

這樣的情節或許不再僅存於電影之中──根據微軟最新申請的專利,可以讓人工智慧學習一個人的語音紀錄、文字訊息、社交媒體發文與網路足跡等等資料,建立出一個語調與用字習慣都彷如真人的聊天機器人。

美國專利商標局通過微軟的專利申請,該項技術透過大量收集一個人在網路留下的「社交數據」──包含照片圖象、語音紀錄、文字訊息、社交媒體發文等紀錄,在機器學習這些數據後「重建」出與真實人類相仿的聊天機器人。

Griefbot示意圖

其實這項專利早在 2017 年就由微軟公司的兩位研究者 Dustin Abramson 和 Joseph Johnson jr. 著手開發。他們想設計出一個可以學習亡者生前形象的 AI,並且能依照資料的完整程度,再現出一個幾乎接近亡者在生時的模樣、語氣的聊天機器人。根據技術的成熟度,達到旁人不覺得是在跟機器人說話、甚至是在跟熟稔的親人聊天的程度。

有評論表示,微軟的這項專利以商業角度來看,應該會應用在改善如「Cortana」等的智慧型個人助理。但亦有嗅覺靈敏的媒體認為,以 Cortana 市場表現不佳的情況看來,微軟的新專利應該不只是想做個語音助理而已。

不只能模仿個性、語調或口頭禪 還可以建立 3D 模型

該專利可幫助創造出特定人格的機器人,做出性格差異化;也能用於訓練聊天機器人以特定人的性格來交談、互動。

人工智慧掌握一定程度的個人資料後,更可以生成指定的語音腔調、語言習慣,像是將你至親好友的說話方式模仿得唯妙唯肖,再現每個人不同的遣詞偏好、習慣用語跟口頭禪等等。而若是相關主題的資料不足以應付,AI 會透過網路資料庫補足對話中的內容。

 

▲ 3D 投影技術讓美國已故總統雷根,活靈活現地呈現在世人面前

 

此外,也支援使用真人照片、影片或 DeepFake 技術等方式建出 2D 影像,也可以透過臉部辨識分析親人的臉孔來製作出 3D 模型。

這讓 AI 不僅是「栩栩如生」,它有著與你的親人相似的外貌、相似的語氣,與活生生的人沒什麼兩樣了。

新技術背後的倫理危機

說至此或許有些人會感到毛骨悚然。

的確,在專利中並沒有特別討論到隨之而來的倫理爭議,如「我有沒有權利拒絕自己死後被做成聊天機器人?」「死者家屬是否有權拒絕死者變成聊天機器人?」「這項技術會不會如 DeepFake 一樣,成為詐騙與假新聞的溫床?」

面對這些問題,微軟的人工智慧策略和道德規範負責人Tim O’Brien 也承認,他們目前還沒有任何明確計畫可完美解決問題,將該專利付諸實踐。

也許科幻電影中的情景在現實中上演還有一段距離。

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圖像神經網路將道路視為一個圖形,路線對應節點(nodes),而邊線位於「連續道路」和「通過交叉路口連接的道路」之間。路段實際上是與交通密度成比例地、隨機採樣的道路子圖(subgraph),並通過訊息傳遞演算(message-passing algorithm)計算邊緣與節點之間的相互影響。

每個路段的長度和複雜度都有所不同,從兩條道路到包含數百個節點的路線都有。DeepMind 表示,將相鄰道路之間的交互關係納入考量後,也使得預測準度有所提升:「例如我們思考一條小巷的堵塞如果溢出,將如何影響主幹道的交通」。

▲ Google 地圖人工智慧分析計算道路交通之演算法示意圖。

 

DeepMind 也表示,在訓練時自動調整學習率,該模型不僅可以達到更高的成效,還能自動調整學習率,獲得更穩定的結果。

除了新模型,Google 地圖也一併考慮其他因素:如道路速限、道路面積、道路品質(如礫石地、柏油或泥地)、道路施工、天候氣象(如下雪、下暴雨或土石流等)、使用者回報的交通事故、封路、出現彎道或紅綠燈路口的頻率等等,以及因應新型冠狀病毒疫情隨之而來的交通管制。

疫情之下 Google 地圖受到的沖擊

Google 表示疫情爆發後,全球路上交通流量減少了 50 %,隨著疫情持續,仍有不少地區維持交通管制。

這種影響範圍擴及全球的特殊狀況下,為了不讓預測失準,AI 會自動優先考量近期的車流量記錄,將更早之前的車流量模式列為次要考量,讓導航結果的預計抵達時間更為精準。

這次事件展現出 Google 地圖與現實世界有多麼息息相關。Google 執行副總裁 Jen Fitzpatrick 也親自撰文表示,他們將會推動 Google 地圖發展新的技術,因為世界不斷在變化──公車班次的增減、新的道路被開拓、自然災害永久地改變通行路線等等。「這就是為什麼地圖需要更新、確保全面性和準確性的原因。人工智慧的重大突破改變了我們製作的地圖方法,也讓我們能將高品質地圖更快地帶到了世界各個角落。」

除了導航之外 其他有賴人工智慧的地圖功能

除了導航功能之外,其實 Google 地圖還有許多實用的功能都是靠人工智慧完成。

如 Google 曾公開他們如何利用深度神經網路,自動且準確地辨識街道名稱、模糊人臉與車牌。在自然場景中由於視覺偽影,如失真、閉塞、定向模糊、雜亂的背景或不同的角度等狀況,讓傳統的光學字符識別(OCR)難以完成辨識。

而為了保護用戶的隱私,Google 團隊致力於解決這一問題,使用神經網路自動模糊了街景圖像中的人臉和車牌,而經過足夠的標記數據訓練後,AI 也能自動升級 Google 地圖相關的最新信息。

另一應用在於描繪地圖上代表建築的幾何陰影。Google 利用了多層次技術,第一層人工智慧負責從衛星照片中辨識出建築物;第二層的人工智慧負責分辨建築物的輪廓,並去除四周雜物;第三層則是根據輪廓來描繪出最有可能的建築物狀態。這套系統從 2018 開始,已經繪製了超過 1 億個新建築到 Google 地圖上了。

這套系統在低度開發國家尤有效用,在政府資訊難以取得的國度,Google 團隊利用衛星圖和街景的影像,繪製出了奈及利亞大城市拉哥斯(Lagos)的地圖,填入了 20,000 條街道名稱、50,000 個新地址、與 100,000 間新商家的資訊。

像繪製地圖這樣巨量又繁瑣的工作,果然還是得靠AI的協助才有可能完成的呢。

 

 

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新冠疫情爆發,導致全球交通運輸模式受到影響。各種交通管制、居家隔離甚至是封城 等措施,使全世界車流量大幅減少。

為了因應全球範圍的交通模式改變,Google 近日表示,將與 DeepMind 攜手運用人工智慧技術, 強化路途預定到達時間預測(ETA),甚至能還沒發生塞車,就先預測你會不會受影響。

Google 地圖的導航功能一直備受大眾喜愛,近年隨著行動裝置的普及與網路速度的提升 ,有越來越多民眾不另外裝載車用衛星導航、而直接使用 Google 地圖作為外出行車的主要 導引,更是讓 Google 地圖與人們的生活更加緊密。

至於 Google 是怎麼做到導航、判斷車流量與偵測交通阻塞的呢?背後還是有賴人工智慧的幫 助!

不只靠公開資料分析 每個使用者都能回傳位置資訊

有些導航服務是根據政府提供之公開資料來計算車流量,而 Google 地圖的優勢在於── 眾多的使用者。

Google 地圖全球每日用戶超過 10 億人,每個使用者進行導航時都能匿名傳回位置資訊, 計算這些資訊就能統計出當前的道路狀況,以此分析出道路的車流量、是否有交通堵塞等等 ,並即時在導航結果中呈現。

▲ 圖片來源:The Keyword | Google

 

Google 地圖使用路上行人、行車中的地點資料來顯示當下路況,這種模式雖然簡單好用,但如果要進一步預測未來 10、20 分鐘,甚至一個小時之後的路況,或要提供預定到達時間(Estimated Time of Arrival,ETA),就必須將既有歷史交通數據、即時車流量的改變情況,配合AI人工智慧進行分析預測。

與DeepMind合作人工智慧技術 強化路況預測能力

為了強化路況預測能力,Google 宣布將與 Alphabet 旗下的人工智慧研究公司「DeepMind」合作,更新 Google 地圖的演算法。

Google 表示,新的預測模型將加權過去 2 到 4 週的歷史資料,而越舊的資料權重會越低;並稱 Google 地圖的 ETA 預測在 97 %以上的旅程都有穩定準確率,而與 DeepMind 的合作能使準確率更加提升。

Google 地圖採用名為圖像神經網路(Graph Neural Networks,GNNs)的機器學習架構,大幅降低預測失準率,在柏林、雪梨、東京及華盛頓特區等等交通繁忙的地區,依然能維持精準的預測率,讓使用者能在出發前更方便規劃行程。

▲ Google 不斷提升世界各地之 ETA 預測精準度,圖可見「台中市」提升高達 51 %。圖片來源:VentureBeat

 

Google 地圖將錯綜複雜的道路網路劃分為一個個「路段」(segments),各個路段皆包含大量的交通流量資料,並能彼此共享;AI 分析這些巨量的資料,再通過圖像神經網路模型預測每個路段的行駛時間。

 

 

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首個百萬畫素換臉方法

研究團隊提出了一個漸進式訓練的梳狀模型(comb model),並配合編碼器進行模型訓練。

▲ Disney Research 公開之換臉過程示意圖。(圖片擷取自 Disney Research)

 

  • 步驟 1:對原始圖像 xt 進行臉部檢測辨識,並提取關鍵點。
  • 步驟 2:將人臉分辨率歸一化(即標準化剪裁)為 1024×1024 像素,並保存歸一化參數
  • 步驟 3:將步驟 1、2 預處理好的圖像輸入編碼器中,用相應的解碼器解碼。
  • 步驟 4:使用步驟 2 保存的歸一化參數,在圖像「x˜_s」上反轉圖像歸一化結果,將生成的圖像與原始圖像 xt 進行多頻帶混合,得到人臉交換的成果圖像。

而畫素方面,研究團隊表示他們曾使用開源 deepfake 模型 DeepFakeLab,但成果影像的分辨率最高只到 256×256 像素。而研究團隊所採用的漸進式、對原始圖像進行預訓練的方法可從中提取出較高解析度圖像。下圖可看出經過訓練模型,輸出的人臉畫素與效果都優於未經訓練的結果。

▲圖爲迪士尼與 DeepFakes、DeepFaceLab 和 Nirkin 等換臉方法的效果對比。(圖片擷取自 Disney Research)

 

迪士尼換臉 AI 有待突破的缺點

儘管研究團隊證明在細節、解析度以及自然度上,迪士尼 AI 人工智慧 都優於其他換臉模型,但團隊也承認他們的技術存在明顯的侷限性。

如「有戴眼鏡的臉」無法穩定進行人臉交換,問題不在於眼鏡部分無法渲染,而是無法恰當捕捉到表情和姿勢。研究人員曾嘗試調整輸入源,但依然無法穩定掌握產出品質。還有,雖然人臉正面直視鏡頭的圖像換臉效果良好,但俯視、仰視或側面等人臉角度與特殊光源下的換臉,可能會導致不完善的生成結果,如模糊和僞影。

  

▲ 換臉生成失敗示意圖。(圖片擷取自 Disney Research)

 

不過研究人員補充道,這類問題實際應用於電影場景中影響不大,亦可以經由其他方式解決。

未來當這項 AI 人工智慧 技術更加成熟,得以廣泛應用後,影視作品能有更逼真自然、栩栩如生的特效,對觀眾來說也是一大福音啊!

 

 

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迪士尼近日發表其研究最新「換臉」技術,不但能透過 AI 人工智慧 自動替換照片或影片內的人臉,成像更是突破百萬畫素,研究人員並表示其技術是當前業內最高水準。

雖然目前還無法廣泛應用在電影製作中,但依然是換臉領域的又一突破,並且也逐步規劃登場好萊塢。

迪士尼於自家網頁「迪士尼研究中心 」(Disney Research)上發表一篇文章,公開了與蘇黎世聯邦理工學院(ETH Zurich)研究團隊共同研究的人臉替換技術,能透過神經網絡自動轉換包含影片、照片等圖像中的人臉面孔,解析度可達百萬畫素。

迪士尼「親上火線」研發換臉技術,自然是希望能應用在影視製作上,為觀眾帶來更逼真的畫面、更真實的視覺特效與節省後製成本。

那有望衝擊影視產業、發揮巨大效用的迪士尼換臉 AI 人工智慧 ,實際效果究竟如何呢?

人眼看不出區別 AI 人工智慧 換臉將粉墨登場大螢幕

▲Disney Research 所釋出的官方影片,實際演示 AI 人工智慧 換臉的真實效果。

迪士尼研究中心除了於網站上公開一篇達 16 頁研究報告,亦上傳一支演示影片。

影片可以看到,AI 人工智慧 將下排二位演員的唇部、眼部等局部人臉進行分析,並融合在「目標演員」的面孔上。

從動態影像可以看出融合後的臉部動作非常自然,甚至 AI 人工智慧 能即時隨著口部開閉動作融合,也不會讓觀眾感到違和或不適。研究團隊也強調,比起當前常見的靜態圖像換臉,其技術在動態影像的表現更佳。

▲ 迪士尼的換臉 AI 人工智慧 不只能換臉換得天衣無縫,甚至還有其他換臉 AI 人工智慧 沒有的高解析度。(圖片擷取自 Disney Research)

 

並且「擅於局部融合」與「高畫質解析度」這兩項特點搭配十分相得益彰,使得迪士尼的換臉 AI 人工智慧 能極大地擴展了人臉替換在電影中的實際應用。

未來有望能省去繁複的後期製作工作,交給 AI 輕鬆完成。諸如交換替身演員的臉孔、為年齡逐漸增長角色增添皺紋或是重現昔日巨星風采,迪士尼就曾在 2016 年的電影《星際大戰外傳:俠盜一號》(Rogue One: A Star Wars Story)中用特殊技術,讓飾演「塔金總督」的已故演員彼得.庫辛及飾演「莉亞公主」的嘉莉.費雪重返大螢幕。

▲ 迪士尼的換臉 AI 使用的漸進式演算法(Progressive TrAIning),可明顯看到經訓練的人臉畫素遠高於未經訓練的結果。(圖片擷取自 Disney Research)

 

雖然《俠盜一號》的換臉效果令人驚艷,但迪士尼研究人員指出由於技術尚未成熟,不但成本高昂,而且需耗費數個月的時間才能獲得幾秒鐘的成功換臉畫面。而這次研發的新技術,建構好原始模型後搭配上適宜的運算能力,AI 人工智慧 就能在數小時內製作出換臉的動態影像。

除了生動自然,更重要的是換臉後輸出的成果圖像有百萬級畫素的解析度,而局部臉孔交換在動態影片能清晰的呈現,對電影後製的重要性不言而喻。

過去換臉技術因著重在臉部替換的平滑化,對提高畫素則沒有太多重視,導致解析度過低成為過去換臉技術的硬傷,才會出現如「在手機上效果絕佳的換臉影片,投放在更大的屏幕上呈現,卻看到明顯的顆粒與其他瑕疵」的狀況。

那迪士尼研究人員是怎麼實現「百萬畫素換臉 AI 人工智慧」的呢?

 

 

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英國犯罪影集結合人工智慧元素讓你欲罷不能!!

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人工智慧無所不在!!現在連電視影集都出現此元素~驚悚氛圍看過的都說好看!!

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峰迴路轉的 6 集短打影集

由BBC ONE拍攝播出的英劇《真相捕捉》(The Capture)日前播出最後一集,2019 年 9 月開始播出一共 6 集,集集精彩、引人入勝,堪稱是今年最受好評的驚悚犯罪影集之一。

▲ 英劇【真相捕捉】掀起人工智慧犯罪疑雲

故事主角是一位名叫尚恩.艾默里(Shaun Emery)的英國軍人,因服役時在阿富汗殺害塔利班戰俘而被定罪,但卻在服刑坐牢 6 個月後,因為被當成關鍵證據的錄影片段有漏洞被推翻而無罪釋放。

剛重獲自由的尚恩,因其律師漢娜一直以來都信任他無罪,進而對漢娜產生好感,並出獄後在大街上向她表白;但此時,監控錄影顯示的卻是尚恩毆打、並綁架了漢娜律師,且漢娜此後便人間蒸發。於是出獄不到 24 小時的尚恩,馬上因為另一個監視錄影畫面,捲入一起新案件中。

因「罪證確鑿」,尚恩原本要被再次抓回警局,但此時重案組的警官瑞秋卻突然撤銷對尚恩的控訴,原來她打算派人跟蹤尚恩回家,試著找到失蹤的漢娜,而她本人則坐鎮監控室,從監視錄影看著尚恩。

然而,他們愕然發現接下來的一切,監控畫面和現實的場景完全不一樣!

瑞秋看到尚恩坐上計程車,跟一個持槍的神秘男人碰面;但跟蹤尚恩的兩名警察看到的是整個街道空無一人,更沒有什麼計程車。難道是畫面出現了延遲,還是……監控遭到入侵竄改?

  

最終他們確定了整個監控畫面都是假的。此時的尚恩,正被一個神秘組織關在房間裡……

《真相捕捉》圍繞作為判案證據影片的真真假假,鋪陳出警察局、情報部門、維權組織等三方力量交鋒的精采故事,包含「司法正義」、「假新聞」、「AI 換臉」等議題的探討與啟示。

攝影機成為日常生活裡的重大危機

《真相捕捉》最後一集在 BBC 播出時,吸引了 1,400 萬英國人觀看,這部影集獲得英國大眾這麼熱烈的迴響,或許跟倫敦是鏡頭安裝密度極高的城市有關。

早在2007年英國皇家工程科學院就曾有調查,報告英國設有 420 萬個閉路電視監控攝影鏡頭,平均每 14 人就有一個,數量高居全球第 5。

倫敦居民每日平均受到 300 個攝影鏡頭的監控拍攝,英國專業消費者網站 Comparitech 在 2019 年 9 月曾有調查顯示,倫敦是歐洲攝像頭監控最嚴密的城市。在這密如蛛網的監控體系下,個人要維護隱私權彷彿成了天方夜譚。

但,比天羅地網般的監控攝影機更令需要警惕的是 Deepfake 技術。

AI 技術武器化

無論是無處不在的監視攝影機或Deepfake技術,都指向 AI 人工智慧一個令人備感擔憂的未來──武器化。「武器」除了無人機、無人艦艇之外,國際間也不斷有停止研發 AI 武器的呼籲;但也有許多沒有實體、但依舊深深威脅著我們生活的「武器」,如劇中出現的 Deepfake 技術

Deepfake 是一種影片換臉的 AI 技術,簡單分解它的步驟:

  • 分析目標對象各個角度的大量照片
  • 透過演算法製造出目標對象的各種表情,藉此和影片中某個角色的面部表情完全契合
  • 影像合成,看起來就像目標對象真的參與了影片

隨著AI技術不斷進步與應用在現實生活,AI 的武器化如今已經被廣泛視為近年最值得關注的安全威脅之一。史蒂芬‧霍金也曾表示,數位個人助理 Siri、Google Now 以及 Cortana 都只是 IT 軍備競賽的預兆,未來數十年競賽將更加激烈。

眼見再也不能為憑

即使現今對 Deepfake 普遍的態度是抵制,如推特、Facebook、亞馬遜、Google、微軟等科技巨頭都開始研擬阻止、破解假影片的措施,但依然難以消弭它對我們的威脅。

密西根大學社交媒體責任中心前首席技術專家 Aviv Ovadya 擔心:「Deepfake 會讓未來社會將出現『真實冷感』(reality apathy)現象。」指經常接觸虛假資訊會讓人認為所有訊息都是一場騙局。在世人對難以信任接收到的訊息時,隨之而來的是社會信任的坍方。

《捕捉真相》讓身處 AI 人工智慧當道下的我們,看到技術可能會帶來的危害,帶來更多啟發與探討。眼見為憑的信條被推翻,科技進步的速度快得無法想像,如果不想讓自己被這些科技操控,只能先一步了解它們了。

 

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因「罪證確鑿」,尚恩原本要被再次抓回警局,但此時重案組的警官瑞秋卻突然撤銷對尚恩的控訴,原來她打算派人跟蹤尚恩回家,試著找到失蹤的漢娜,而她本人則坐鎮監控室,從監視錄影看著尚恩。

然而,他們愕然發現接下來的一切,監控畫面和現實的場景完全不一樣!

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  • 分析目標對象各個角度的大量照片
  • 透過演算法製造出目標對象的各種表情,藉此和影片中某個角色的面部表情完全契合
  • 影像合成,看起來就像目標對象真的參與了影片

隨著AI技術不斷進步與應用在現實生活,AI 的武器化如今已經被廣泛視為近年最值得關注的安全威脅之一。史蒂芬‧霍金也曾表示,數位個人助理 Siri、Google Now 以及 Cortana 都只是 IT 軍備競賽的預兆,未來數十年競賽將更加激烈。

眼見再也不能為憑

即使現今對 Deepfake 普遍的態度是抵制,如推特、Facebook、亞馬遜、Google、微軟等科技巨頭都開始研擬阻止、破解假影片的措施,但依然難以消弭它對我們的威脅。

密西根大學社交媒體責任中心前首席技術專家 Aviv Ovadya 擔心:「Deepfake 會讓未來社會將出現『真實冷感』(reality apathy)現象。」指經常接觸虛假資訊會讓人認為所有訊息都是一場騙局。在世人對難以信任接收到的訊息時,隨之而來的是社會信任的坍方。

《捕捉真相》讓身處 AI 人工智慧當道下的我們,看到技術可能會帶來的危害,帶來更多啟發與探討。眼見為憑的信條被推翻,科技進步的速度快得無法想像,如果不想讓自己被這些科技操控,只能先一步了解它們了。

 

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