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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【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】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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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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人工智慧怎麼會這麼強? 淺談高效能運算與人工智慧

■電腦科學家一直有個夢想:只要給我無限的運算能力,我就可以打造出無限的人工智慧。在人工智慧蔚為風潮的今天,如何分辨哪些是有機會實現的創新概念,哪些是大吹牛皮的狂想,關鍵就在於如何善用電腦的運算能力。本講次從高效能運算切入,淺談人工智慧的發展前景。

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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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川普以外最狂公民?——機器人索非亞的身世之謎

■「索非亞,你想摧毀人類嗎?拜託說不。」
「好,我將摧毀人類!」
就在去年,曾揚言摧毀人類的機器人索非亞(Sophia)一舉獲得了沙烏地阿拉伯的公民身份,不免引發更多人的疑問:機器人能否擁有公民身份?機器人的公民權利界限又在哪裡?機器人可不可能打算消滅人類?

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AI、人類與社會

■AI的強大也讓人忍不住開始擔心,AI會影響人類社會到甚麼程度?類似電影《魔鬼終結者》的情節不斷出現在各類科幻創作中。事實上當今的AI應該稱作「窄AI(narrow AI, or weak AI)」,與「普通AI(general AI, AGI or strong AI)」不同,它們其實不能理解操作者輸入給他們的文本、字句、數據的意思,而缺乏編織認知能力。窄AI只能用來執行特定的任務,透過統計方法估算出機率後,實行機率最高的選項為結果。

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誰是技術賊:無人車先驅如何丟掉飯碗?

2017年,安東尼.萊萬多夫斯基(Anthony Levandowski)[i]因為牽扯一樁技術竊取疑案,不意成為了無人車領域史上最大訴訟案--Uber 對決Waymo案--的最核心角色。
究竟萊萬多夫斯基是誰,何以會左右兩大企業之間的訴訟勝負?這件訴訟案對於整個無人車領域又有何意義?就讓我們從整樁案件的開端看起。

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「抱歉,我說錯話了!」AI正努力向人類學習對話

■舉微軟的對話系統為例,當機器接收到了一則訊息,它將會產生數千個可能的回應,並根據各個句子接近人類對話的相似度做排序,再從中選擇最接近正確的回答。在一次的Demo中,使用者問了機器「誰是Adele?」,系統羅列出了許多可能的回應,前五個最適合的句子依序是「她是歌手」、「我不知道她是誰」、「她就是歌手」、「Lana Del Rey(拉娜德雷,同為美國著名歌手)」以及「我不知道她是誰,但她是歌手」。我們大概可以看出機器對於世界應有相當的了解,而能認識到這邊講的Adele正是美國那位名為Adele的歌手。

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