半夜找不到人談心?沒關係~AI聊天機器人永遠在線等你!!(下)

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有了線上24小時待命的AI機器人~就不怕有心事沒人聽啦!!還不怕小祕密洩漏出去呢!!(偷笑)塊一起來看看最新的聊天機器人多了那些技能吧!!(下)

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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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人工智慧也會誤判?洋蔥宣傳照因太性感而被刪?!

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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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Facebook 這次公開反對蘋果最新功能—-APP追蹤透明度?!關心隱私權的你快來看看今天我們準備的文章吧!!

日前蘋果最新作業系統 iOS 14 正式上線,其中最受注目的更新莫過於「App 追蹤透明度」(App Tracking Transparency,ATT)功能,在正式上線前就引發許多討論,甚至讓另一科技巨頭 Facebook 直接公開反對。

與不斷而來的爭議不同,這項功能本身其實很單純:「實裝 App 追蹤透明度功能後,所有應用程式開發商都需要獲得用戶允許,才能追蹤用戶數據。」以使用者的立場而言,聽起來是件好事,為何會引來 Facebook 與許多廣告業者的劇烈抗議呢?

「數位隱私」成最新重要議題

過去,使用者的「數位足跡」(Digital footprint)──包含瀏覽習慣、偏好行為、停留時長、位置訊息,甚至連真實世界的年齡、性別、種族等資訊,都會在使用網際網路時被記錄下來,不知情的情況下被「出售」,供廣告商掌握後對特定使用者投放特定廣告。

而近年來,使用者於網路上的隱私問題越發受到重視,加上民眾資安意識的普及,許多人皆反對網站與 App 未經授權就取得使用者資料,甚至是賣給第三方廣告業者,謀取暴利。

輿論壓力使不少科技公司做出相應措施,如:Google 就宣布會逐漸淘汰第三方 Cookie,轉而採用其他的隱私保護技術。而蘋果選擇的方法是:將被追蹤與否的權利歸還到使用者本身!

兼顧個人隱私與用戶體驗

蘋果的每部 iOS 裝置上,都會有一個 IDFA(廣告識別碼),用以整合該裝置使用數據。廣告業者就是依此來收集、追蹤使用者的數據來進行廣告投放。

蘋果即是選擇更改 IDFA 的權限,將之交給使用者──iOS 14 要求應用程式開發者必須在追蹤、獲取使用者的 IDFA 時,要跳出詢問提示:「您允許讓我追蹤您的 IDFA 嗎?」除了之外,App Store 內的 App 也逐項列出將可能收集哪幾項使用者資料,讓「獲取用戶資料」這件事更加透明化。 

使用者可以自己決定是否要讓某一 App 追蹤自己的資料。

但對於 Facebook、Instagram 等 App來說,這就表示他們未來有可能無法在 iOS 裝置上直接收集到 IDFA,廣告的關鍵數據基本等於消失,未來將有一定數量的使用者無法被廣告商定位。這也將使 Facebook 的廣告聯播網服務「Audience Network」失去效果,大幅衝擊廣告收入。

因此,Facebook 公開登報表示:反對蘋果對 IDFA 和程式追蹤進行限制!

斷了千萬公司的財路?

Facebook 在《紐約時報》、《華盛頓郵報》和《華爾街日報》等媒體上刊登了「大字報」,標題也頗為聳動:「為了各地的小公司,我們決定站到蘋果的對立面。」表示他們要為所有中小型商家反抗蘋果。

Facebook 以報紙全版廣告批評蘋果決策。

Facebook 在文中表示,每個月都有超過千萬個小公司,會透過 Facebook 的廣告工具來獲取潛在客戶、招募員工或是觸及社群用戶。而蘋果在 iOS 上的新限制,會讓這些小公司無法精準地投放廣告,使得它們的的商業模式受到衝擊,損害中小企業的發展。

「根據 Deloitte 調查顯示,44%的中小型客戶在疫情衝擊下,開始在社群媒體上增加利用個人化廣告。」文中表示:「若沒有個人化廣告,Facebook 的數據顯示,普通小型企業花了同樣金額的廣到行銷,但銷售額減少了 60%以上。」

文末更號召廣大的商家參與活動,鼓勵大家分享 iOS 這次的更新對公司業務造成了哪些影響。

隱私是基本人權

面對這些抗議,蘋果表示:「隱私權是基本人權,也是我們的核心價值之一。你的資料,你有權選擇。」並在官方網站上發布《個人資料的一天》(A Day in the Life of Your Data)白皮書。

蘋果軟體工程副總裁 Craig Federighi 也表示:「顯然地,一些公司將竭盡所能阻止 App 追蹤透明功能。我們需要全世界看清爭論的本質——試圖厚顏無恥地維持侵犯隱私的現狀。」

蘋果在大批反對聲浪之中,依然堅持了其對數位隱私的變革,頗有「雖千萬人吾往矣」的氣魄。然而,任何革新都不是一蹴可幾的,網路時代科技巨頭之間牽一髮而動全身的局面,也讓隱私權的維護變得更加艱難。未來個人資料、隱私與商業考量之間,是否能有雙贏的解決辦法?還要繼續看下去。

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你聽過人工智慧會自主學習~但你聽過工智慧自己監督自己學習嗎?臉書最強圖片辨識SEER就能做到!!一起來看看吧!!

FB出動IG十億張照片,訓練最強圖像識別AI「SEER」

Facebook透過Instagram上的10億多張照片訓練SEER

近年來自監督式學習(self-supervised learning)的研究與發展十分蓬勃,如 Google Brain 在 2020 年公開的「SimCLR」就被認為是個重要的里程碑。

但坐擁著全球最大影像資料庫之一 Instagram 的 Facebook 也不惶多讓,透過 Instagram 上超過 10 億張的公開照片,訓練出最新的自監督式學習模型「SEER」(SElf-supERvised),並宣稱 SEER 是目前在圖像識別測試之中,表現最優秀的 AI 。

何謂 AI 的自監督式學習是什麼?

機器學習中最廣泛使用的監督式學習(supervised learning),是由人給定標記好的資料,讓 AI 學習正確答案並作為推論根據。但是,這種方法依賴於人工事先標記,不僅要耗費大量時間、人力與資源,AI 也只能針對已標記的特徵來學習、完成特定範圍內的任務,如:語音轉文字、分類圖像、物件辨識等。

為了突破這些限制,自監督學習(Self-supervised Learning,SSL)就應運而生了。

自監督學習是觀察現有訓練資料中的任何部份來學習,透過預測來認識世界,而無需仰賴人工事先給定的標籤。

換而言之,自監督學習所訓練的 AI 模型,能藉由觀察過去與現在的訓練資料,來預測未來會發生的事。如 SEER 可以透過觀察未標記、未分類的 Instagram 照片,就辨識出照片中的物品或人物。

這讓許多人相信,AI 技術若要開創新局面,利用自監督式學習是最好的方式。Facebook AI 研究團隊也認為,AI 的未來在於不需依靠人類事先準備好的「教材」來學習如何識別物件,而是能直接從任何形式──如文字、圖片、聲音、影像等──的數據資料中學習。

奠基在 10 億張圖上的自監督 AI

SEER 模型結構是基於 Facebook AI Research 實驗室於2020年所提出的「RegNet」模型,與在線自監督學習演算法「SwAV」,來分析總量達 10 億張的隨機圖片。

「RegNet」模型與與在線自監督學習演算法「SwAV」的圖片
SEER 模型結構是基於 Facebook AI Research 實驗室於2020年所提出的「RegNet」模型,與在線自監督學習演算法「SwAV」,來分析總量達 10 億張的隨機圖片。|圖片來源:Facebook AI Blog

圖片來源:Facebook AI Blog

SwAV 能利用聚類分析(Cluster analysis)來快速分組具有相似視覺概念的圖片,再透過同組中圖片的相似性增進學習效能,讓訓練時間大幅減少。不過,要執行這樣的運算,SwAV 需要一個運行效率很高、又不會損失精確性的模型架構。

  而能夠擴展到數十億、甚至數萬億個參數的 RegNet,正好完全符合這些需求。

Facebook AI Research 團隊對比了 SEER 與其他自監督式學習演算法在 ImageNet 上的預訓練結果
Facebook AI Research 團隊對比了 SEER 與其他自監督式學習演算法在 ImageNet 上的預訓練結果,表示SEER 的表現是最佳的|圖片來源:Facebook AI Blog

圖片來源:Facebook AI Blog

而團隊也對比了 SEER 與其他自監督式學習演算法在 ImageNet 上的預訓練結果,表示SEER 的表現是最佳的。

FB 最強圖像辨識 AI 「SEER」 的潛力

儘管 SEER 目前還只是一個研究項目,但  Facebook 官方表示其發展潛力相當廣泛,包括用於自動生成文字說明、對賣家於 FB  Marketplace 上傳的商品圖片增加建議標題及類別、防止違反社群規則的內容在 FB 平台傳播等等。甚至若其動態影像預測的研究成熟後,可以用在預測自駕車周遭車輛的行駛軌跡,為自駕車技術增添一大助力。

並且,SEER 的成果也展現出,自監督式學習可以成為更加有效、準確且適應性強的電腦視覺模型。也許未來,自監督式學習能帶給 AI 領域更多爆炸性的突破。

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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。

本篇為上篇,下篇請點只要戴上AR感測器,就能讓你親眼目睹超能力?!(下)

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最適合工作的IT公司(下):Facebook才第五?!

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最適合工作的IT公司(下):Facebook才第五?!

Facebook 是2021最想工作的公司第五名~你感到驚訝嗎?一起來看看其他進榜的公司吧!!(下)

本篇文章為下篇,想回顧前四名 NVIDIA、Google、Microsoft 與 HubSpot 這些公司為何成為美國科技人最想去的公司,請點最適合工作的IT公司(上):第一名NVIDIA,前十名有…看精采介紹!

第 5 名:Facebook

Facebook LOGO

Facebook 拿下高分的原因之一同樣與疫情應對有關。在 2020 年 5 月,馬克·祖克柏宣佈 Facebook 在未來 5-10 年有 50% 的員工會實現永久遠程辦公。員工從漫長的通勤時間抽身,可以在任何地方上班,遠距工作也能讓人才招募不再受限,全國甚至全球的人才都可以應徵。

一名在 Facebook 負責用戶隱私項目的專案經理表示:「薪資、福利和工作與生活之間的平衡非常棒!有很多機會可以從事富有意義的項目。在經歷了 COVID-19 的衝擊後,管理高層向遠距工作的員工提供了大力的支持。」

第 6 名:LinkedIn

LinkedIn LOGO

LinkedIn 是一款商業型社交服務網站,使用者在完成註冊後可以自動產生電子名片,是專門為商業人士設立的社群網路服務,擁有超過 4 億的使用者。

一位在 LinkedIn 工作超過 5 年高級軟體工程師這樣寫道:「LinkedIn 就像一個完美的小泡泡,每個人都很友善,文化也很棒!公司特別關心員工的健康,尤其是在受到 COVID-19 影響後。在這邊工作的優點很驚人:工程師有權獨立做出重要決定。LinkedIn 已經相當成熟,因此可以在大型項目中學到很多東西。」

第 7 名:DocuSign

DocuSign LOGO

DocuSign 是一個雲端電子簽名平台,供企業用戶建置多重安全管理機制,保障簽核機密、,加速文件簽核流程,更快速執行合約。DocuSign 是少數在 COVID-19 影響下反而逆市大升的公司,因疫情危機迫使許多企業加快採用電子簽名和雲端協議管理,讓 DocuSign 第一季的收入增長 39%、訂單增長 59%。

「我在這裡工作了一年多,對公司印象深刻。DocuSign 的銷售文化十分具有競爭力,我所有的同事與主管都展露出他們是真心關懷我的成功。 公司在 COVID-19 期間也應對得很好,努力確保員工在家中工作時也能獲得成功。

第 8 名:KnowBe4

KnowBe4 LOGO

KnowBe4 是一家資訊安全培訓公司,提供企業培訓員工安全意識、模擬網路釣魚和其他安全威脅等服務。KnowBe4 創始人兼 CEO Stu Sjouwerman 曾表示:「網路釣魚、勒索病毒和其他形式的資安問題威脅著大眾的同時,也正表示資安培訓的市場快速增長。」

一名 KnowBe4 員工在評論標題打上「我永遠的工作!」,內文寫道:「KnowBe4 在疫情危機初期提供了我在家工作的機會。他們的入職過程和員工訓練非常出色,KnowBe4 提供了比我待過的任何公司都更加出色的培訓,即使它是完全線上進行的也是如此。我們的 CEO Stu Sjouwerman 確實具備成為該領域最佳領導者的條件。非常感謝這次機會!」

第 9 名:Salesforce

Salesforce LOGO

Salesforce 是一個提供個人化需求進行客戶關係管理(CRM)的公司,其雲端型 CRM 軟體適用於銷售、服務、行銷及眾多用途。Salesforce 占據了 CRM 20% 的市場,世界 500 強公司中有 83% 使用 Salesforce 的軟體。

「高薪水高福利,能擁有最聰明的同事,在 COVID-19 的應對上也很出色。」、「如果你有能力售出大量產品,那你就能賺進大把鈔票。有高品質的醫療保健制度,和慷慨的員工股票購買(ESPP)計劃。」「擁有漂亮的辦公室和友好的同事。通過內部招聘會可以有很多機會在公司內部流動。」

第 10 名:RingCentral

RingCentral LOGO

RingCentral 是整合雲端通信產業中的老牌標竿企業,提供「統一通信」(Unified communications)服務,讓企業將所有的通訊工具與手段,都整合在同一套雲端系統內。

RingCentral 過去三年間的營收每年穩定成長 33–34%,尤其是在疫情爆發後,來自世界各地業務需求如雪片般飛來,但 RingCentral 選擇第一時間關閉辦公室,讓所有員工遠端辦公,成為少數在疫情衝擊下「逆風高飛」的公司。

「我在 RingCentral 待了一年多,從第一天起,我的工作(無論大小)都能得到讚賞。團隊文化也不同於我以前經歷過的任何公司,他們是真的希望員工成長茁壯並感到幸福!」、「即使在疫情大流行的困境中,也讓員工保有積極良好的工作環境與學習機會」

以上就是 2021 年最想去的 IT 公司前 10 名,這次評比最高的公司包括幾項共通點:疫情期間的應對、彈性工作環境、工作與生活的平衡、資深領導的透明度、良好的健康福利、聰明且合作的同事、清楚的企業方向、升職機會等。

 

 

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NVIDIA穩居2021最想工作的公司第一名~你也嚮往這家公司嗎?一起來看看其他進榜的公司吧!!(上)

美國徵才與工作評論網站「Glassdoor」日前發布一份報告,名為〈2021 年最適合工作的科技公司〉(Best tech companies to work for in 2021),藉由分析其網站內的上百萬條評論資訊,調查出前 10 名讓員工最想去的 IT 公司。

如 Google、Microsoft 和 Facebook 等巨頭紛紛上榜,由 NVIDIA 拔得頭籌、高居第一;但讓不少人驚訝的是,Apple 連前 10 名都沒有!

2021 年最適合工作的科技公司

Glassdoor 是一個匿名的雇主評價和職場資訊分享平臺,讓企業員工可以在上面曝光個人薪資與公司情況、評價雇主等等,提供其他求職者參考,並強調不會讓企業有機會修改員工的評論。此外,Glassdoor 也積極發佈各種企業職場的相關報告。

而這次〈2021 年最適合工作的 IT 公司〉排名,同樣也是基於內部員工的反饋評分得來,具體評量項目包括:薪資報酬、福利制度、升遷管道、企業價值觀、工作氛圍以及與個人生活的平衡等等。

最後,根據 7000 萬名以上的員工針對超過 130 萬家企業評論數據,Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司如下:

2021 年最適合工作的科技公司前十名

▲ Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司。資料來源:glassdoor.com

第 1 名: NVIDIA

NVIDIA LOGO

NVIDIA 是矽谷的 AI 運算公司龍頭。共同創辦人黃仁勳也因其台裔身分而廣為台灣人所熟知。

多年來 NVIDIA 締造了多項紀錄:2010 年推出全球最快的超級電腦 Tianhe-1A、2011 年全球 GPU 出貨突破 10 億顆、2016 年推出引領人工智慧革命的 Pascal 架構、2018年 推出開創光線追蹤世代的 Turing 架構、2020 年則推出歷代 GPU 中,最大效能躍進的 Ampere 架構等等。

除了這些傲人的成績,許多 NVIDIA 員工也對公司的內部文化給予肯定,在 Glassdoor 上留下許多五星好評:「公司文化開放友好,在這裡我能與聰明的同事們一起致力於頂尖技術的開發。」、「在這裡工作,能良好的平衡工作與生活品質」、「這家公司的確讓我覺得會在背後支持我,是真心的關心員工。」

第 2 名:HubSpot

HubSpot LOGO

HubSpot 是美國的軟體產品開發商和銷售商,服務有社交媒體營銷、潛在客戶開發、Web 分析、SEO 搜索引擎優化、客戶服務和支持等。

HubSpot 在疫情時思慮周全的因應計劃,讓它拿了不少分數,得以高居第二:「高層通過完善靈活的計劃,支持員工在家工作,展現出這家公司的水準。」也有員工留下對本身文化的稱讚:「從 C-Suite 到基層員工,HubSpot 的每個人都願意共享資訊,收集和處理回饋並把握成長機會。」

第 3 名:Google

Google LOGO

Google 豐富的員工福利一直相當出名,例如豪華又免費的員工餐點,幅員廣闊的公司園區中常可見遊戲間、淋浴間、健身房、游泳池等設施、免費通勤專車等等,都常被新聞媒體報導。

至於 Google 員工自己最重視哪些呢?根據 Glassdoor 上的評論,許多人提及「同事都非常聰明,而且有進取心」、「團隊成員之間就像是朋友,工作氣氛非常積極」、「你將與業界之內最聰明、最具創意也最勤奮的頭腦一起工作。」等等,優秀的員工讓 Google 本身得到許多讚賞。

第 4 名:Microsoft

Microsoft LOGO

同為老牌科技巨頭,Microsoft 雖然略低 Google 一名,但依然搖搖領先大多數 IT 公司。一名在 Microsoft 工作了 5 年以上的專案經理在 Glassdoor 上留下這樣的評價:「工作與生活品質之間能平衡。重視團隊合作,能靈活地完成工作目標,對提升個人潛力而言是很好的挑戰。」

 

 

 

鼎鼎大名的 Facebook 與 LinkedIn 也在 Top10 的名單內!那其他還有哪四間上榜公司,擠下頻果 Apple 而上榜?請見下篇!點最適合工作的IT公司(下):Facebook才第五?!

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SEO前你該做什麼(二):分析競爭者網站的數據!

SEO前你該做什麼(二):分析競爭者網站的數據!
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SEO前到底該注意些什麼才能事半功倍呢?看這篇就對啦!!(二)

SEO 優化,可說是與其他網站競爭排名的比賽。在前一篇文章【SEO前,先分析競爭者的網站(一)誰是你的競爭者?】中,我們已經了解到:找出誰是自己網站的競爭對手的方法。接下來,我們就要分析這些網站的各項重點數據。方法如下:

第二步:分析競爭者網站的數據

一、網站速度

網站的載入速度,會影響到搜尋引擎排名。要了解對手的網站速度,我們可在 Google 提供的免費線上工具「PageSpeed Insights」中鍵入對手網站的 URL,即可獲得概略的數據以及改善建議。

二、使用者習慣經由哪種管道來接觸這個網站?

在你完全不知道如何增加點閱率時,就可以參考對手多是經由哪些管道,來吸引使用者點入。在此,我們可以使用 SimilarWeb 來查看。承第一步的例子,你想知道使用者都是透過何種管道進入東森、UDN 等新聞網站,使用 SimilarWeb 查看後結果如下:

由上圖可以看出,UDN 的讀者來源,大部分來自 Search (搜尋引擎)輸入特定關鍵字後,進到 UDN 的網頁;而東森新聞雲的讀者最多都是從 Facebook 等 Social 社群網站的連結進來。

參考兩者,現在回到你自己經營的新聞網站,要增加點閱數,你有兩件方向可以做:做好 SEO 以增加 Search 流量以及經營 Facebook、IG 來增加 Social 流量。

流量管道的資料表現,會因著產業的不同而有著不同的流量結構。你可以再將預算花下去之前,先了解對手有在經營哪些流量管道。假如所有的對手都在做 SEO,而比較不偏重於 Facebook 的經營時,你是否該跟隨他們加入 SEO 的戰場,殺個你死我活,還是先專注在社群經營,走出一條新路? 若情境相反,今天你對手都沒有在做 SEO(恰巧跟你產業有關的關鍵字都有一定的搜尋量時),你就可以考慮一下是否可靠著 SEO 找到藍海。若你的產業是真的真的非常 Social 導向的, 你就可以觀察頂尖對手的 FB 經營策略(廣告投遞模式、辦過哪些活動、多久貼文一次等等),並且看他們的粉絲團按讚數以及貼文按讚數、哪種貼文獲得比較好的共鳴、參考他們是如何跟粉絲互動 等等

三、反向連結流量與資料

建立反向連結,跟你的公關策略有關:你的網站該找哪個 KOL(意見領袖,如部落客、網紅、名人等等) 合作?該與哪個媒體合作?該與哪家廠商進行異業合作?

觀察對手的反向連結分析,除了可以了解對手的網站常在哪些網站上曝光外,還可得知對手的公關策略喔!假如你要經營醫美的網站,就可以從現有知名醫美品牌的反向連結,得知他們常與哪些 KOL 合作、經查在哪些媒體曝光等。

目前市面上的 SEO 工具中,反向連結分析做的最透徹的就是新加坡的 Ahrefs,可是要先付費才能使用他們的 SEO 工具。而 Moz 的 Open Site Explorer 提供了免費的反向連結查看服務。以知名醫美業者「星X醫美」的官網為例,結果如下圖所示:

如上圖所示,我們得知許多 URL 都是來自眾多部落客的痞客邦 StyleMe 連結。我們一一點擊這些網站,得知有哪些部落客、哪些媒體與這些競爭對手合作,參考對手並擬定自己的公關策略。

四、流量

了解競爭網站的流量,可以了解對手的實力在哪裡。流量越高,則競爭度越高。如下圖,SEO 人員可藉由 SimilarWeb 等工具了解競爭對手的網站流量大小。

五、關鍵字

藉由參考對手的網站投放、優化了哪些關鍵字,對於自己網站的關鍵字計畫會有很大的幫助。 SimilarWeb 的 Top Keywords 功能也顯示出大多數的人是藉由哪些關鍵字到目標網站,如同下圖所示。

想看更多SEO文章請看下方連結喔~

 

 

 

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