App 診斷兒童呼吸道疾病

電腦不只會選土豆,也能輕易的判斷體檢報告中哪些健康指標超過標準,幫你標上醒目的紅字。人工智慧、機器學習領域現今發展一日千里,繼西洋棋、圍棋打敗人類冠軍之後,醫療臨床診斷也正被積極的開發中,最近在 Respiratory Research 期刊發表了一篇有趣的研究,只要手機安裝應用程式 app,並在機器學習演算法的幫助下,能夠診斷兒童的呼吸道疾病。

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複合式量子機器學習

量子計算和機器學習是當今最具有潛力的運算科技。這兩項科技將能從新定義什麼問題是能解的、什麼問題是不能解的。機器學習是當代人工智慧的核心,已經在賽局、醫療、科學、自動機器等領域有許多突破。量子計算發展速度雖然稍慢,但它能僅僅使用幾個運算指令就解決古典電腦需要花費指數時間的問題。如果將兩者結合,究竟會產生怎麼樣的科技呢?本文介紹一項結合古典機器學習和量子計算的最新研究。

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機器人也能假好心——同理心如何展現?

在我們的日常生活中,為了促進更好的社會關係,在進行社交行為時,若能具有一定程度的同理心,將更能在人際互動中如魚得水。人類的心智化(mentalizing)能力幫助我們從手勢、臉部表情、凝視方向等資訊中推論他人的想法、感受和意圖。然而,在現今這個科技發達的社會,科技已經「具象化」成機器人的型態。在科技具象化之後,我們人類將如何看待這些長得像人的科技呢?

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機器人不懂你的心,但你懂「它」的心嗎?

■隨著高齡化社會的到來,人類有越來越高的高齡照護與醫藥需求。機器人在這樣的背景之下成為了未來的明星科技,它被期待能提供個人協助、社會照顧、認知治療等高齡照護服務。而為了促使人類與機器人之間有更好的互動,要讓這些「機器」進入到人類日常生活中,我們需要的是像人一樣、具有社交互動能力的機器人。

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機器人如何在社群平台興風作浪?

■2018年,「misinformation」獲選為一線上字典網站的年度代表字,這個單字有個很相似的親戚「disinformation」,乍看之下讓人有些傻傻分不清楚,很容易混淆。
從字義上來看,「disinformation」指的是「被故意散播容易誤導、或是含有特定偏見價值觀的資訊」,簡單來說就是所謂的惡意訊息,是個蠻嚴肅的字。相較起來,「misinformation」的意思就寬鬆許多,指的是「被散播的虛假訊息,無論傳播者是否有特定意圖」,或許可以把這個詞翻譯成所謂的「流言」。

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具AI大腦的智慧相機

■iphone X手機可以透過人臉辨識加密解鎖、Google Lens應用程式可以辨識寵物貓狗的品種、自駕車系統可以識別交通號誌安全行駛,這些具影像判讀的人工智慧(Artificial Intelligence)早已時有所聞。如今,AI將以更加聰穎靈巧的模樣,滲透到我們的居家生活之中——智慧相機。它能擔當保全保母等多重身分,警示「親友以外的陌生人」入侵家中,擷取「有趣的親子互動畫面」、甚至關注「小孩、長者的居家安全」。然而,這顆聰明伶俐的眼珠,是否也將監視著我們的隱私……

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人格備份的可能性─Replika聊天機器人

■Replika是一個由位於舊金山、專攻聊天機器人開發的Luka公司所開發的聊天機器人。在Google應用程式商店中,已累積不少忠實使用者,留下了許多正面評價與迴響。在聊天機器人技術已相對普及的此刻,Replika的出眾之處,在於其並不僅只是一個能與人對話的程式,更被設計成一個善於聆聽,最終成為使用者知心好友的聊天機器人。

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讓機器人來滿足你的胃─從備餐到出餐的全自動化服務

■今年四月,Sony和卡內基美隆大學 (CMU) 達成協議,宣布雙方將會在AI及機器人領域方面展開合作研究計畫,一般而言,企業以提供資金的方式來贊助學術研究,是非常稀鬆平常的事,然而,此次的合作發表卻不同凡響,正因其研究的核心主題為「食物」。

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電腦輔助式著裝系統——從實際面解決長存的照護問題

■穿衣服是件再稀鬆平常不過的事情,許多人從小就被教導著自己進食、穿衣、上廁所,這不僅是基本的生活能力,也是區分出公私領域,進而形塑個人自我的過程。但對那些受到重度失智症困擾的人來說,這件事情可能會顯得很有難度。失智症會從大腦功能開始影響記憶及思考——進而阻礙人們的社交能力,就算是最簡單的日常瑣事也會讓患者再三感到挫折。

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輕量加密、同態加密與區塊鏈:新世代密碼學的三大聖杯

■密碼學是安全通訊的基礎。密鑰是加解密訊息的重要依據。對於密鑰持有者以外的人而言,唯有暴力破解或竊取密鑰一途。前者需要龐大運算資源,可能一輩子都徒勞無功,後者相對而言容易許多。1970年代, Whitfield Diffie提出一個嶄新的密鑰分享協定,解決了如何安全傳遞密鑰的難題,奠定現代安全通訊的基礎,也因此獲得圖靈獎殊榮。然而隨著AI與物聯網的興起,密碼學也因此遭遇新的難題,本文將聚焦於其中三項前景看好的潛在解決方案。

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不用看字典,機器也能學語言

■由於神經網路的出現,自動翻譯技術已變得越來越準確,這都是建立在大量平行文本的基礎上,讓機器可以模擬出人類的語言模式。也就是說,一個好的翻譯模型往往歸功於人們整理出的翻譯資料。這是不是代表兩個語言之間若沒有大量的雙語文本,機器就沒辦法學好翻譯呢?
「想像今天給你一大堆中文和阿拉伯文的書,其中沒有任何內容是重複的,你能知道如何去翻譯這兩種語言嗎?」巴斯克大學(UPV)的Mikel Artetxe接著說:「這聽起來是不太可能的,但我們的模型就是做到了。」

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機器學習進軍藥物開發

■AI應用於藥物開發必須面臨種種考驗,其中之一為化學大數據的取得,由於深度學習的表現取決於訓練資料數量的多寡,是否能獲取大量資料事關重大,但這在化學領域中仍相當困難;另外,化學家也必須開發一些方法以確保AI所「發現」的分子是確實能被合成的。

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從一張2D影像直接建構3D資訊

■面對一張影像,我們「得到」的比起我們實際「看到」的豐富許多。我們的大腦在理解影像時,會將常識應用在其中,解讀影像沒有包含的部分。例如:看到桌子的三隻腳,我們能推論出被擋住的第四隻腳的形狀和顏色。要訓練人工系統達到相同的空間認知能力,需要大量手工標記的數據。對此,DeepMind公司近日發展一種人工智慧,能蒐集數據並訓練自己,突破數據不足的限制。對於一張2D影像,它能建構出3D的空間資訊,並且對從未看過的場景做出正確的預測。

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誰是臥底?智慧電網的網路安全

■當電網變得非常聰明,能夠根據蒐集到的資訊即時應變時,駭客也從中發現了他們的商機。以往電網由人力監控,因為人類會以較宏觀的角度進行診斷,所以異常的訊息往往不會直接反映在決策上。然而當電網由人工智慧所操控時,對資訊的敏感度也隨之提升,只要在不知不覺中夾帶錯誤的訊息,就可以左右他們的決策,進而讓局勢往駭客們的意向發展。那麼如何避免這些智慧電網「聰明反被聰明誤」呢?就要讓他們變得更聰明,懂得分辨誰在欺騙他們。

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