寵物攝影機提供另類學習法

■很多主人會在自己的寵物身上裝個攝影機,來看看自己家的狗狗貓貓是怎麼度過牠們的一天。你有想過這種影片除了具有窺探寵物隱私的功能,還能夠做什麼嗎?最近有一篇投稿至ArXiv的文章,表示他們還能夠使用這些影片,在一些情境下模擬機器狗的動作。

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脫離雲端「中央集權」─人工智慧「地方自治」時代來臨

■「In-Situ AI」這套運算架構,因應物聯網資料的特性與使用情境,在資料收集處就地進行大部分的運算工作。不同於以往將資料全部傳到「中央」的雲端,再接收「中央」決策完回傳的指令,In-Situ AI 發揮了「地方自治」的精神,善用地方資源、產生因地制宜的策略。其架構分為兩大部分:運算中樞(Node)與雲端。雲端有較高的運算能力,負責從大量的物聯網資料進行非監督式學習,汲取重要的特徵。接著藉由遷移學習(transfer learning),讓運算中樞的推理網路(inference network)認識這些特徵。如此在有限的標記資料下,推理網路也能對周遭世界具有一定程度的判讀能力。實驗結果顯示,遷移學習學到的特徵,讓推理網路預測的準確率提升30 %(達到近60 %),彌補標記資料不足的限制。

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深度學習可以從腦波判斷性別?

■雖然男女之間無論在生理或解剖學上都有相當大的不同,但若只給你一張腦電圖,你能看得出來這是來自男生還是女生的腦袋嗎?這時深度學習就會是個很實用的工具。講到這裡,或許有人會想問為什麼要繞這麼大一個遠路判斷人的性別,畢竟通常只要看到人的模樣就知道了,但回頭來仔細想想,這是不是也強調著深度學習在預測功能以外的角色呢?

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AI智慧教室─帶你一窺聽眾的心聲

■試想一下在2024年的教室中,講台上有位學生正在練習報告,聽起來是否和現在我們練習的方式沒有不同呢?但仔細一看發現,學生手上戴著觸覺虛擬手套 (圖3) ,指導他如何調整肢體語言,旁邊還有螢幕正不斷顯示各種建議,提醒聲音再大聲一點。回到2018的今天,智慧教室不再是科幻電影裡才會出現的情節了,已經有研究團隊成功實作出完善的系統,未來不僅能在教育中實踐,更可以應用於其他需要溝通、回饋的領域中,實現智慧教室的偉大願景。

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AI預測世足:人工智慧算得出賠率九十倍嗎?

■早在本次世足賽之前,已經有多個團隊的人工智慧,依據不同方法對賽事結果做出了各自的預測,從十六強賽事結果到誰獲得最終勝利,都有詳盡的機率預測。其中,有個人工智慧甚至是四個月前曾經精準(號稱94%準確率)預測過上屆奧斯卡獎的。人類的預測失敗,那麼機器的預測有可能成功嗎?這些機器之間,又是誰的預測能力略勝一籌?底下將帶你一覽兩個AI的神秘身世與獨特能力。

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猜物遊戲有助於機器理解人類

■機器聽懂使用者的需求,再給予合理的答覆,這聽起來早已是Siri、Alxea這類語音助理能輕鬆做到的事情。只要結合前端的語音處理、後端的機器學習架構(像是Seq2Seq),似乎只要給極大量的資料,讓模型持續接受訓練,機器便有望能越來越像人一樣進行正常溝通。

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機器學習的量子力學方法

■與其說AI是一個新的熱門領域,它更像是一個工具或是基礎建設,讓人們探索傳統科學和工程領域的新面向。另一方面,量子電腦也是一個重要的工具,它能快速解決許多古典電腦無法解的問題,也在網路安全和加密通訊上有重要應用。這幾年,量子電腦和AI快速發展,在科技上都不斷有重大的突破。這兩項看似不同的領域,其實都是一種「計算」科技。兩種計算科技蓬勃發展至今,不禁讓人好奇:如果這兩項科技結合,會是什麼樣子呢?

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人工智慧驅動了數位醫療

■人工智慧 (AI) 最近在許多領域中都已超越人類的表現,也為醫療保健帶來希望,AI也許會比現代醫學更能預防、偵測、診斷和治療疾病,有研究預測在2053年AI執行手術的能力將會勝過人類。雖然很多人擔心AI會取代人類的工作,或破壞醫病關係,但只要擁抱數位醫療並互助共存,相信AI可以幫我們減少重複性質高的工作,並運用人類的特質來關懷病患、針對不同病患規畫適合的療程,守護健康,讓醫生在有限的時間中發揮最大的功用。

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AI變身化學家——解開有機合成路徑

■繼AlphaGo打敗世界圍棋棋王、攻克堪稱全人類最後一座智慧的堡壘後,人工智慧(Artificial Intelligence)的演進未曾停歇。研發人員運用類似的神經網路演算法,在各個專業領域殷勤播種,諸多應用旋即遍地開花——像是新藥研製,甚至能自行編寫遊戲程式的人工智慧等等。如今,人工智慧還坐上化學家的寶座,能解開錯綜複雜的有機化學反應、探尋有機分子的合成路徑。但是,它沒有讀過任何有關化學知識的課本,所有規則都是靠自己學習。

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一份給立法者的人工智慧指南

■我們應該都能同意,如果任何一個國家的立法者對人工智慧沒有充分的認識就貿然制定政策,一定會引發許多災難和不必要的紛擾,或許你能在科技影集《黑鏡》裡找到一些例子。借鏡國外,英國巴斯大學(University of Bath)的學者近期就發表了一份報告,答覆英國上議院希望了解人工智慧現時境況的請求。底下就讓我帶大家來回顧這份報告吧!

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什麼?機器人也能用印的?

■機器人總是給人冰冷堅硬的印象──鋼甲取代血肉,面對外在的刺激感應,機器人絲毫怎麼不靈光。如今,利用日益純熟的3D列印技術,機器人的肌膚也能被靈活地「印」出來,賦予了它更多元、更貼近人體的感知系統。以後跟機器人握手,或許它就能感受到我們的「力道」與「溫暖」,並自然而敏銳地回禮,讓握手的節奏不再那麼生疏僵硬。

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向量式導航和人工網格細胞

■探索新的道路、回到記憶中的地點和尋找捷徑等,這些能力看似簡單,卻難以解釋。一直以來,大腦的空間辨認能力是個謎,沒有數學模型能夠好好地描述,亦沒有人工智慧能在這方面和大腦相比。直到最近,採用深度強化學習的最新人工智慧達到了人類等級的空間辨識和導航能力,它不僅能走迷宮,還會抄近路,這給了大腦科學很大啟發。

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人工智慧可能改寫電影史嗎?史上第一批純由文字產生的短片

■單純由文字生成電影是可能的嗎?數個月前美國杜克大學的研究團隊在AAAI發表了一個新的機器學習架構[i]:混合生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)與變分自編碼器(Variational Autoencoder, VAE)兩種技術,能夠從文字描述中生成全新的短片。

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AI偵探能打擊幫派──也將引爆道德危機?

■黑道份子燒殺擄掠、處處行兇,是警方從古自今的難解之題。如何辨認行兇案件是否與某個集團有所關聯? 該罪犯會不會再次冷血報復? 今天,這些問題正被一個嶄新的演算法一網打盡,它可以全自動化地利用更少的特徵,將行凶者分門別類,甚至預測犯罪,猶如科幻電影《關鍵報告》的情節滲入現實當中。然而,這把利劍的另一鋒刃也尖銳地刺向許多道德議題:壞人反向操作新技術預測警方的逮捕行動、每位無辜的人都要承擔著被誤判的風險……

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