【人物專訪】從機器人到心理學再到人工智慧——專訪楊立行

■隨著人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的發展,當代心理學也被捲入了這場漩渦之中。然而,數學模型是否能完全表現出人類的真實心智?心理學家在利用人工智慧的時候,如何連結到心理學的意涵,而不是單純利用大數據的預測而已?這些問題,楊立行老師都將在AI嘉年華的短講中,一一解答。

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【人物專訪】社群網絡與人工智慧——專訪李政德

■隨著科技變遷,真實生活中的人際網路幾乎都被放上了網路世界中的社群平台,社群網站幾乎成為了現代人生活中必備的APP——吃飯時上臉書(Facebook)打卡可以送小菜,若要圖文並茂的貼文可以點開Instagram,想要心情小語連發則是要靠推特(Twitter)。不論是在臉書、IG或是推特上,「好友」都是不可或缺的角色。一般人可能沒有想到的是,社群網站上的「好友關係」跟人工智慧其實是大大有關係的。今天我們訪問到的是成功大學數據科學研究所的教授李政德,讓我們來一窺人工智慧與社群網絡之間的關聯。

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【人物專訪】從嘗試中探索,在世界版圖找到自身定位——專訪陳倩瑜

■陳教授綜合在臺灣、美國中求學、研究、就業的經驗,體悟到個人的表現並不會因女性身份減損光芒,且自身的細膩程度在跨領域的合作上,更能柔性、緩和地溝通,使得合作更為流暢。這是否為女性特質?她不下此定論,但她深信女性同樣適合工程科學領域。女性於此領域,反而因比例少,在爭取機會時更易脫穎而出,在工作場域也更受珍惜。她也歡迎更多女性後輩進入工程科技領域,發揮自身所長。

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【人物專訪】音樂與人工智慧的無限可能——專訪楊奕軒

■提到「音樂研究」,很少會有人能把它與「人工智慧」相連結。今天我們來到中研院的資訊科技創新研究中心,研究員楊奕軒在2011年創立了Music and Audio Computing Lab,這間實驗室正是在進行音樂與人工智慧相關的研究。其實,音樂資訊並非近幾年才出現在臺灣的研究題目,然而因為從事這項研究的人數一直都不算太多,使得社會大眾對音樂資訊這塊一直是一知半解的狀態。以下我們將訪問楊奕軒研究員,一窺音樂資訊處理的面貌。

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【人物專訪】讓機器自己學習語音的實踐者——專訪李宏毅

■因著科幻電影,人類不乏想像與機器人對話的場景。但機器人真的能夠聽懂人類說話嗎?對話的基礎在乎「語音」,讓我們透過與AI語音專家-台大電機系李宏毅教授的訪談,開啟人工智慧語音領域的大門。

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【人物專訪】圖學與電腦視覺的耕耘者——專訪莊永裕

■因著擁有視覺,人類得以看見美麗奧妙的萬物,由此感到驚嘆與悸動。視覺於乎人類,使用地如此自然,但機器也能夠輕易擁有視覺感受嗎?藉由來到資工系,與長期耕耘於電腦圖學與電腦視覺的莊永裕教授對談,讓我們一窺這奧秘。

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【探索20-1】從圖靈測試到微軟小冰:人工智慧的演進與展望

■1950年,艾倫·圖靈(Alan Turing)提出圖靈測試,被視為人工智慧的研究開端。21世紀的今日,人工智慧成為顯學,看似蒸蒸日上的領域,令人難以相信歷史上它曾沒落到幾乎無人聞問。臺大資工系林守德教授和我們分享人工智慧的演進歷程,以及目前趨勢。

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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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【人物專訪】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。讓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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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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【人物專訪】AI社會,務實面對——專訪陳銘憲

■所謂的大數據研究,旨在透過大量的運算分析,從人類長期累積的應用資料與行為模式所呈現的數據中,發掘具價值的資訊,提供合理的預測以及個人化、智慧化的服務。此外,配合機器學習(Machine learning)及加強式學習(Reinforcement learning)的技術,更賦予了人工智慧自我更新的功能。然而,大數據分析一方面提供了更多的個人化與智慧化服務,大幅改善人類的生活品質,在另一方面,卻也引起了個人隱私是否可能遭受侵犯的疑慮。

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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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【人物專訪】迷人的機器學習——專訪林軒田

■提到機器學習,林軒田老師直說「很迷人」。對他來說,迷人之處不只在機器學習本身,還因為這是門結合了應用與技術領域的學問,包括應用數學、電腦、工程學等等,「作為一個機器學習研究者,我們要非常重視與不同領域的人對話」。除了跨領域以外,機器學習還結合了人類學習的哲學,因為機器和人類學習,其實有著深刻的對應關係,想要克服的問題並沒有太大差異,這也是機器學習深深吸引著林老師的地方。

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【人物專訪】我們一直都在學習——專訪林守德

■出於對「人工智慧」的好奇,林守德老師一頭栽進了AI的世界。初接觸這個領域時,學的還是圖靈(Alan Turing)以符號邏輯為主的那套,隨著技術進步,近二十年來的人工智慧領域已經轉向大數據與機器學習的方向。老師認為科學的價值在於「探索真理」,儘管市面上已經有許多AI套件,讓使用者不必知道背後的含義也可以使用。然而就算是被許多人拿來賺大錢的應用科學,老師認為身為一名學術研究者,探索這些技術成功的原因還是他非常注重的部分。他也強調,做研究需要紮實的基礎,對「歷史」也要有足夠的認知與了解。

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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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