機器人重現漫步中的古生物

羊膜動物(amniote)的出現是地球生物演化的一個里程碑,這些動物可以終其一生在陸地上成長,不再如兩棲類須經過水生幼體的過度階段。在德國發現的Orobates pabsti是目前已知最早的羊膜動物之一,其化石保存完整,外型似小型犬。近日考古學家利用電腦模擬與機器人,重現三億年前其在地表漫步的姿態。對於已滅絕動物的生物,考古學家能了解該生物運動方式的方法相對單一:或藉由骨骼化石結構或足跡化石的分析,或直接以實體機器人模擬。但前者可能高估關節的運動範圍,也忽略了能量消耗和運動時質心偏移等現象的限制;後者則容易忽略解剖學上的限制,並且針對現有物種的研究發現,擁有不同解剖學結構的物種也可能有類似的運動特徵。

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更人性化的電腦視覺系統

月黑風高的夜晚。水面波光粼粼。一隻手拿著船槳滑著。連續三個不相干的鏡頭,卻能讓觀眾清楚知道:有一個人正在夜裡滑著船。電影蒙太奇的手法將人類視覺認知的優勢發揮到極致:除了辨識,還有辨識後透過聯想、詮釋,而後逐步拼湊出影像全貌的能力。而這樣的能力,在現有多數電腦視覺系統中仍付之闕如。

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電腦視覺:一場做了五十年的暑假作業

1969年圖靈獎的得主,人工智慧之父Marvin Minsky,在MIT任教期間曾經招募學生進行一場暑期的研究計畫,功課是「將攝影機連上電腦,讓電腦描述所看到的東西」。這個預計在一個暑假、由一群大學生就能完成的暑假作業,如今卻成了數以萬計的科學家耗時五十年都無法企及的目標。這就是電腦視覺給我們的歷史難題:我們從來沒有想過要怎麼教一個嬰兒如何去「看」,他就天生會了,但現在又該如何去教會一台電腦呢?

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下個被淘汰的會是醫生嗎?

當被問及哪些行業終將為AI取代的時候,醫師似乎是很少被提及的選項。但細數AI在醫療領域的發展─協助醫療影像判讀、蒐集生理數據並追蹤個人健康狀態(智慧醫療)、針對患者生理狀況安排客製化的治療方案(精確醫療),乃至於年長者的長期照護─讓人不禁開始懷疑:人類醫師真的可以在AI浪潮下高枕無憂嗎?

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沒有階層的神經網路─ODE net

保健醫療,尤其患者健康狀況的長期追蹤,也是AI的一大應用領域。只是,病歷雖可作為個人的健康資料庫,但生病、就診的時間無法掌握,有時候一天兩次,有時候兩年才看一次醫師,資料點的散布顯得凌亂且隨機,而健康狀況卻是連續的變化,這類的連續性問題,傳統階層式神經網路顯然難以招架。

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機器是否已經達到人類的境界?

電腦知道我們在說什麼嗎?電腦不是人,怎麼會知道人的語言呢?我們知道「聽、說、讀、寫」是「智慧」的重要指標,今天的演講將在此範疇議題之下,討論電腦是否具有智慧,若需要這些智慧的應用,又需要哪些技術呢?陳信希老師選擇與生活層面有關係的領域,以淺顯易懂的方式解釋各別的發展。

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回顧所來徑,挑戰即成就—專訪陳信希

在人工智慧研究領域中,「自然語言處理」對一般人而言,可能是相對陌生的一塊,但這項技術專注於開發電腦處理人類語言(即所謂「自然」語言)的能力,是研發高等人工智慧時,不可或缺的關鍵技術。以下我們將請自然語言處理專家陳信希教授,與我們分享研究過程裡重要的思考與觀察所得。

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AI的表現好嗎?十種常見的評估指標

有許多方式可以評估一AI是否有效,以分類器為例,常用的指標便有準確率、精確度、召回率等。但是,某項評估指標數值高,就代表分類器表現好嗎?如何正確選擇評估指標,才能真實反映AI效能呢?以下將以常見的二元分類器為例,討論如何藉由資料特性、評估目的及對評估指標的了解,正確選擇合適的評估指標。

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AI預測火山爆發

目前全球約 8 億人口生活在火山附近,然而世界上1,400座活火山,僅 100座受到監控。英國火山學家 Andrew Hooper和 Juliet Biggs所領導的團隊,分別開發出包含CNN在內的方法,協助火山學家消化並分析衛星所拍攝龐大的地表觀察資料,以及時利用地形變化預測火山爆發的可能時機。

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