只是去年一年的時間，輝達（Nvidia）的股票大漲 230% 讓所有人一驚。大數據、雲端計算、AI 概念的興起，輝達的 GPU 運算越來越重要。CES 2017 正式開展前的主題演講，輝達 CEO 黃仁勳變身「AI 教父」登台，為這次 CES 來了一次「定調演講」──涉及的主題包括汽車自動駕駛、家庭語音助理、人工智慧，輝達最擅長的領域幾乎完全涵蓋了時下最熱門的概念。為什麼將其稱之為「定調演講」（Keynote）？一般來說，往年開幕演講都由巨頭公司進行例行的「開幕致辭」，今年黃仁勳能登台發言，再加上輝達的 GPU 晶片和相關技術已經顯露出成為人工智慧時代「基礎設施」的端倪，可以說，輝達是今年 CES 上最受關注的公司。人工智慧超級電腦 Xavier自動駕駛對於輝達並不陌生。在過去兩年 CES 上，輝達就已推出 Drive PX、Drive...

麻省理工科技評論（MIT Technology Review）繼今年2月發表年度「50家最聰明企業（50 Smartest Companies）」名單之後、本週又公佈「2014年十大突破性科技」。MIT 指出，過去一年來這些重大突破不但解決許多棘手問題、也創造出新的科技使用方式。

知名統計軟體大廠 SAS 在 4 日與玉山銀行及台灣大學電資學院宣布將進行正式的技術合作，期望在台灣建立能夠自我學習的預測分析法，以領先業界完成高度個人化的金融服務設計，預計 2017 年底系統能正式引進。 美國 SAS 公司一直深耕於大數據及機器學習領域，在台灣也持續推動有關統計及資料科學等產學合作，而此次與台大將共同為金融業聯手打造最適化的普惠金融。台大電資學院副院長陳信希指出，所謂的普惠金融是希望能夠照顧到客戶的所有需求，透過各種不同異質化的資料來源，做到使用者意圖分析、意見探勘甚至是情感分析，打造能預測顧客需求的演算模型。圖形辨識完成度高台大資工系副主任張智星表示，雖然台灣金融業在精準行銷上一直有在努力，但數據演算其實相當複雜，要如何準確的辨識及細部貼標是一個很大的挑戰，何況部分的重要資料是以圖片形式存在。SAS 台灣總經理陳愷新指出，就算是難度較高的圖形辨識，也已與台灣科技業者進行合作研發演算法，經過不斷的訓練之後，距實際商業運用已有一半的完成度，可望年底能有實質的展示。陳愷新強調，其實不管是將大數據應用在行銷抑或是機器人理財等其他金融科技上，其背後所需要的演算有相通之處，所以 SAS 也有與 UBS 及美林銀行等合作，致力打造一個大數據演算法平台，以讓業者進行各種服務應用。關於個資蒐集的問題，他也表示，此次合作的數據主要是由玉山銀行提供，不過仍有需要透過網路爬蟲等工具蒐集一些個人的社群資料，其實公開社群的資料蒐集已經是各廠商行銷運作的常態，目前法規尚未構成障礙。新零售也是同理機器學習的運用其實也不僅在金融業，同理在零售業的應用也是如此，如馬雲提出的新零售概念。SAS 台灣創新中心資深顧問林輝倫表示，傳統的行銷做不到即時及個人化，很難正確的投放資訊，而這背後必須要仰賴機器學習的演算才有辦法達到最佳化。目前台灣的零售業者，雖然還沒有人能達到理論上的人工智慧行銷，不過也在逐漸地改進中。林輝倫強調，實務上，讓業者引進機器學習技術的障礙主要還是成本問題，不僅是要有軟體，也要聘用專業的工程師與資料學家，才有辦法實現，尤其是不涉及網路的實體廠商意願就很低，因為他們比較偏重報表的總體營業數字，如果投資回報率不夠就不太有意願進行改革。不過除了大規模的電商之外，規模太小的網拍工作室等，也頂多只願意使用外包服務。（首圖來源：科技新報）延伸閱讀： 機器學習已悄悄潛入生活，你可能還沒發現 搭起學界與業界橋樑，趨勢科技與國網中心合作機器學習平台 T-brain 台灣電子支付扶不起，人工智慧才是金融科技業良方？...

機器人大軍到來，人類工作不保？特斯拉創辦人馬斯克（Elon Musk）預測，科技進展將使得無數的人類工作遭到機器取代，人們沒了工作，未來將靠政府定期發放津貼過活。

隨著人工智慧越來越強大，智能機械正改善我們的生活，然而不僅是技術的快速發展，人類的想像早已延伸至更遠之處，著名科幻小說家以撒．艾西莫夫（Isaac Asimov）早在 1942 年就針對機器人技術的發展提出了三大定律，以探討未來人類對人工智慧（AI，Artificial Intelligence）的應用以及所面對的倫理道德問題。如今隨著想像越來越逼近現實，人工智慧所引發的問題已不止如此而已。失業與貧富差距機器人技術的發展，首要面對的問題其實早已被廣泛認知，就算不是科學家或是哲學家，現代民眾也能清楚的理解此一問題必然會發生，那就是—失業。勞動的層次與自動化的程度有關，在自動化作業之下，人類會逐漸轉往負責更複雜的戰略及認知活動。例如卡車司機，目前有數千萬人在從事這樣的工作，但如果正如特斯拉（Tesla）所承諾，未來十年內自動駕駛車輛將會被廣泛使用，那麼這些人將會如何？但從另外一個角度來看，自駕車的普及將會大幅減少交通事故傷亡率，那麼自駕技術的應用就變成了一個道德的選擇，人命或者是失業？或許有一天我們回頭看看現在的經濟型態會認為，讓人類出售自己的時間僅為了活下去是一種很野蠻的行為。目前人類的工資大部分仰賴於時薪，然而通過使用人工智慧將大幅減少所需的勞動力，這也意味著失業，但除了失業以外，還有另一個問題，機器人的勞動所得該由誰分享？在現今自動化還沒有真的那麼普及時，貧富差距就已經非常的大，當機器人取代人類勞工之後，相信貧富差距將會更加嚴重，該如何建立一個公平的經濟社會就是第二個問題。互動、錯誤及偏見人工智慧引發的另一個層面問題出自於人類的社會性。在 2015 年，一架機器人名為 Eugene Goostman 成功通過了圖靈測試（Turing Test）。在這個測試中，測試人員必須分別跟真人與機器人對話，若機器人能成功瞞騙過測試人員，讓他們誤以為是真人便成功了，而 Eugene Goostman 則成功的欺騙了一半以上的測試員。這是一個時代的里程碑，機器人可以開始與人類互動並建立關係，甚至比人類更有效率去維持人際關係，因為其注意力並沒有限制，人工智慧未來將成為人際關係中不可或缺的一部分，該如何與機器互動這是人類必須面臨的問題。機器人在未來是如此重要，但實際上就算再怎麼高效仍然會存在盲點，有可能會被有心人士愚弄甚至是利用，如何讓機器能夠發揮其應有的功能，而不是遭受或引發不必要的破壞便是重要的問題。例如機器其實並沒有想像中的那麼中立，因為人工智慧也是通過學習而建立起來的，所以人類一樣能夠帶給機器偏見並使其產生錯誤的判斷，例如 Google 曾發展一項技術，將影像識別用於預測未來罪犯時，卻發現其擁有對於黑人的偏見，這就是一個嚴重的問題。安全、威脅和控制人工智慧產生了錯誤與偏見時，可能會對人類造成安全上的威脅，如同電影一般。所以接下來的三個問題是有關於如何維持人工智慧的資訊安全，以及若人工智慧得出具有威脅人類安全的偏見時，該如何應對？又如何能保證能繼續控制這些機器人？或許在技術上可以設計讓人工智慧無法直接去威脅人類安全，如同機器人三定律，但儘管如此，這些科幻情節發生的機率仍比想像中還高，例如當人工智慧在思考如何消滅癌症時，經過大量的計算後它可能會得到這樣的結論—盡可能減少地球人口。這可能真的是最有效的方法，但沒有人會期待。雖然聽起來像是一個玩笑，但如果未來人類真的必須仰賴機器人來維持社會的運作，那麼這個玩笑就一點也不好笑。在《機械公敵》(I，Robot）電影中，儘管出於善意，但機器人的確還是殺人了。機器人權經過神經科學家努力的研究後，令機器人也能擁有好惡的基本機制，就像人類對動物的訓練一樣，雖然目前的技術還不夠成熟，但正變得更加複雜，也使機器人更加栩栩如生，成為感知和行為的實體。當這項技術更加的先進以至於機器人也擁有情緒之後，人類是否應該要去考慮其感受，機器人是否也應受到法律的保障，擁有機器人的基本人權？無庸置疑的，發展高度先進的人工智慧將會有很大的風險，也會遇到很多的問題，但也必須要記得，這將會是使人類社會能夠繼續前進的動力，讓生活更加美好的途徑。人工智慧的潛力與威脅，其實一直都取決於人類自己。 Top 9 ethical issues...

轉載從: 開眼電影網《第九分局》中元節試膽特映嚇壞膽大觀眾！驚嚇影片曝光 《第九分局》試膽特映會影片曝光，劇組在戲院內設計了好幾個比4DX還猛的驚嚇機關，讓觀眾去洗手間時受到不小驚嚇，奪門而出。 ...