當你開車在馬路上堵得寸步難行時，是不是常看到旁邊摩托車呼嘯而過，留給你遠去的背影？雖然這時你會恨得牙癢癢，但「兩個輪子」摩托車的安全係數也總是讓人揪心：要是真的和四輪汽車撞上了，摩托車還是會瞬間倒地，到時候受傷的還是你。但現在，來自舊金山的初創公司 Lit Motors 開發了一輛永遠撞不倒的摩托車 C-1，大大提高了安全係數，讓你既能享受穿梭在水洩不通的馬路上的快感，同時又能保證駕駛安全。據官網介紹，Lit Motors C-1 採用全封閉系統，可以容納兩人乘坐，整車僅重 360 公斤，車寬才 1 公尺左右。「不倒翁」Lit Motors C-1 的祕密武器就是「陀螺」：它利用每秒轉速高達 12,000 轉的陀螺，讓車身無論靜止還是碰撞時都能穩穩地保持平衡。那麼到底多大的衝擊力才會讓 Lit Motors C-1 敗下陣來？只有在一隻小象完全壓住 C1 的時候，它才會倒……▲ Lit Motors C-1 在遭到撞擊時會自動保持平衡。不僅平衡感超強，Lit Motors C-1 還採用特斯拉的電池，不僅綠色環保且馬力強勁：C1 從 0 加速到 100 公里只需 6 秒，最高時速可達 200 公里。此外，用 220V 的電壓充電只需 4 小時就可以充滿，滿電的情況下可行駛 320 公里。Lit Motors C-1 全車使用智慧控制系統，你可以透過語音操作所有動作，無論音樂播放、溫度控制或路線規劃，都可以直接讓系統幫你安排。▲ Lit Motors C-1 全車使用智慧控制系統。名叫 Lit Motors 的新創公司是由美國人...
儘管沒有直接承諾，但 Google 的產品總監 Gummi Hafsteinsson 在 MWC 展指出，Google 的目標一向就是盡可能讓所有人使用他們的產品。Google Assistant 實際上就是與 Alexa 或 Siri 類似的產品，但最大的差異除了語音辨識能力，也包含能夠識別前後文的脈絡。比如當用戶詢問它「美國總統是誰」，下一題再問出「他幾歲」時，Google Assistant 就可以了解第二題的「他」指的是總統，不像 Alexa 或 Siri 必須分兩次問。最初，Google Assistant 是隨附在 Google 的新通訊軟體 Allo 裡，然後再推展到新的 Google Home、Google Pixel，並會在今年起支援更多 Android 手機。不過，這項功能目前仍不支援中文，此外，如果選用英文來溝通，它的表現才會比較傑出。實際上除了 Google Assistant，微軟的 Cortana 也已經在 iOS 登場，不過因為不支援繁體中文，所以沒有在台灣 App Store 上架。此外，由於功能與 Siri 高度重疊，平時也比較不受注目。至於蘋果自己的 Siri 由於語音辨識與處理問題的能力始終平庸，市場也經常有消息表明蘋果打算重新強化它。在於劍橋開設獨立的 Siri 研發中心後，有消息指明，蘋果將會在今年 6 月的 iOS 11 推出新版的 Siri。 Google director hints at...
金融業應用人工智慧（AI）技術強化競爭力與企業績效，已成為當前重要趨勢。美國金融巨擘摩根大通（JPMorgan Chase & Co.）半年多前推出合約分析智慧軟體「COIN」，可代替律師及信貸人員審查合約文件，將原本每年所耗費的處理工時約 36 萬小時，縮至短短幾秒鐘內就能完成。面對自動化浪潮所帶來的全新挑戰，摩根大通投入大筆資金設置技術研發中心，積極研究大數據、機器人技術及雲端建設，期望藉此開發出新的獲利來源，以及降低成本與風險的辦法。摩根大通所設計的智慧軟體「COIN」（Contract Intelligence），可快速分析審查合約文件，有別於以往每年由律師及信貸人員處理所花的 36 萬個小時，COIN 快到只消幾秒就能完成，不僅效率高，也能大幅降低出錯率，加上不需要休息也不會抱怨，對企業而言投資報酬率高。摩根大通今年投注在技術研發上的總預算，約占預計營收 9%，比同行平均研發預算高出一倍。摩根大通營運長 Matt Zames 認為，公司雖然安然度過金融風暴，但要繼續維持既有優勢，還是得積極追求創新技術。過去兩年，摩根大通為技術開發及行銷砸下超過 10 億美元資金，投資回報也相當可觀。Zames 期望將自動化及淘汰舊技術所省下的開支，繼續投入在創新開發上。COIN 計畫推出後，已經大幅降低貸款服務常出現的人為錯誤，摩根大通打算將 COIN 應用在其他較繁複的法律文件上，如信用違約交換（Credit Default Swap）、託管協議（custody agreement），未來甚至可用於解釋條款與分析企業溝通等方面。此外，摩根大通也運用自行開發的機器人處理一些較簡單的 IT 事務，例如幫員工開系統權限、重設密碼等需求。Zames 預估，今年機器人將處理約 170 萬件業務需求，相當於 140 名人員的工作量。在機器人與 AI 技術不斷進步下，儘管有愈來愈多人擔心自己的工作會遭到取代，仍有不少金融專業人士持正面態度，認為新技術將對工作效益有所改善。具有機器學習能力的 AI 機器人，能夠自行學習不斷進步，未來也將不再只能取代人們體力，還能取代腦力工作，持續在各行各業中發揮影響力。 JPMorgan Software Does in Second What Took Lawyers 360,000 Hours （首圖來源：達志影像）延伸閱讀： AI 工程師也可能失業？AI 也開始自學寫 AI 軟體了 繼 AI 大軍恐搶公務員飯碗後，律師工作也不保？ 比爾蓋茲：若勞工繳稅，政府也必須對機器人課稅
自從 Google 的人工智慧 AlphaGO 成為圍棋界的百勝將軍開始，AI（Artificial Intelligence，人工智慧）這兩個英文字，剎那間成為科技業最熱門的關鍵字之一。而就在 2017 年初，早在 AI 領域打下深厚底子的 IBM Watson，除了打進一些數據服務公司、科技公司外，甚至進軍醫療領域，能夠依照病患資料判定青光眼，準確率高達 95%。我們現在已經邁入 AI 與機器人逐漸取代人類工作的年代，在不知不覺間，AI 的相關技術已經開始滲透每個人的生活角落，從 Google 與 Facebook 依照興趣投放的廣告、可以幫你找資料設定行事曆的語音助理 Siri，背後都含有 AI 的概念與技術。未來的生活無論是投資、交通、醫療、學習、生產，將無處不是 AI 的蹤影，這個技術也將徹底改變人們的生活模式。是什麼讓 AI 從「科幻」變「科技」？AI 其實是個龐大而複雜的概念，但大都奠基於一項基礎的關鍵技術，這個技術叫做「機器學習 」（Machine Learning）。機器學習技術，就是讓機械擁有自主學習的能力，說起來很簡單，但在 1950 年代技術萌芽期間，演算法和硬體條件都不夠成熟，是直到近年來日益優異的演算法，與強勁的硬體運算能力，才讓機器學習的能力有突破性進展，而其中進展最快速的一項關鍵技術，就是大家最耳熟能詳的──「深度學習」。我們來看看這個數據：2015 年機器學習的周邊市場規模約 3.6 億美元，至 2020 年預估將突破 29 億美元，並在 AI 整體市場的 50 億美元中佔了約 6 成比重，可以說機器學習的技術突破，就是 AI 市場發展的原動力。既然機器學習重要，那麼它究竟是什麼？為何能進展神速？「大數據」提高了深度學習精準度演算法及硬體條件的大幅躍進提供了機器學習發展的優良條件，再加上數位化聯網的蓬勃下帶來的「大數據」，引爆了科技大廠爭相投入深度學習技術的浪潮。目前不管是 NVIDIA 這類的晶片商，或擅長演算法的 Google、Facebook 等軟體商，最常提到從事的機器學習的主流技術，就是深度學習。舉個例子描述深度學習如何進行。想像一下，要讓一台搭載深度學習能力的車輛進行自動駕駛，面對陌生的路線、隨時有行人衝出馬路的危險路況，機器怎麼判斷？透過深度學習，你可先一次提供機器海量的數據資訊，包含路標、號誌、路樹、行人、等，讓它學會辨識環境中的物體為何，學會了，便有助於它在行進過程中快速而精準地避開障礙、找出最佳路徑，並順利抵達目的地。只要數據越豐富完整，機器就越能夠提高一切辨識的精準度，以加強判斷能力。這麼說來，要能讓 AI 靠「深度學習」發展思考能力，很大程度是依賴大數據所賜，不過，這時候我們就會面臨一個問題：沒有大數據，深度學習就毫無用武之地了嗎？「小數據」的機器學習方案也蓄勢待發大數據帶給深度學習強而有力的判斷能力，但其實機器若要做到「學習」這件事，深度學習並不是唯一方法。回到自動駕駛的例子，倘若這次我們先不將海量的數據提供給機器，而是只告訴他「目的地」、「禁止碰撞」兩項指令，然後任憑他不斷的 Trial &...
在人工智慧和新汽車時代，本田公司（Honda）也正希望從硬體公司完成向軟體公司的過渡。本田的目標很明確，希望重啟日本汽車廠商的創新精神，在產品上不斷推陳出新。近日，位於日本東京的本田技術創新研究所（Honda Innovation Lab Tokyo）宣布：為應對當下的技術變革，將在東京成立新的研發中心「R&D Center X」──提升自身軟體技術，以此推動未來汽車工業的發展。據雷鋒網了解，新的技術研發中心將於今年 4 月在東京啟用，主要探索前線技術，包括機器人技術、智慧行動系統、能源管理、人工智慧等領域的研究與開發。本田技術研究所社長、本田汽車進階常務董事 Yoshiyuki Matsumoto 表示，「R&D Center X」將於明年展示關於機器人方面的第一個技術成果， 2020 年將公布與自動駕駛技術相關的最新進展。他還表示「R&D Center X」不會為了研究而研究。因此本田對於這一研發中心的期望是：向矽谷的初創公司學習，重視與外部公司的合作，培養快速決策能力。「人工智慧研究第一人」加入▲ Edward Feigenbaum 博士。值得一提的是，本田聘請了人工智慧研究第一人、史丹佛大學名譽教授 Edward Feigenbaum 博士為顧問加入研發中心。Feigenbaum 表示，本田必須和其他日本公司一樣，順應潮流，做出改變，並把更多精力放在軟體上。「軟體能帶來巨大的附加價值，但被日本忽視了。看看這些財富在哪裡：主要來自軟體而不是硬體。硬體是商品，軟體則是利潤的主要來源。」他認為，本田等其他車企所面臨的挑戰，類似柯達相機對抗數位相機、Sony 隨身聽對抗蘋果 iPod。這些案例表明，最出色的硬體設計還不足以取得成功。目前為了發展自動駕駛、進階安全系統，全球各大汽車製造商都在爭奪軟體和人工智慧方面的專家。「R&D Center X」也是在這背景下提出的。在日本，本田的競爭對手：豐田和日產也積極在這領域擴張。豐田已在美國的豐田研究所（TRI）投入 10 億美元，主要為機器人和汽車開發人工智慧技術；日產也推出一種「無縫自動出行」（Seamless Autonomous Mobility）技術，透過人與機器的協作，幫助自動駕駛汽車在不可預測的情況下做決策。身為日本第三大車企，人工智慧和自動駕駛對本田的意義尤為深遠。而在全球多個工業領域內，人工智慧、大資料等技術正在快速發展。因此，本田計劃基於「AI×Date×Honda」的理念，打造可以藉助人工智慧與人類互動的產品與服務。據雷鋒網了解，本田將與人的互動與合作分為 3 個階段： 第一階段，理解人的感情並產生同感。 第二階段，為人提供支援，並與人類一起成長。 第三階段，為在以人為主導的前提下，進一步延伸人類的潛能。 為了實現上述目標，本田計劃透過開放式創新，陸續與外部公司建立戰略合作關係。（本文由 雷鋒網 授權轉載，首圖來源：Honda）延伸閱讀： 結合軟銀旗下公司 AI 技術，Honda NeuV 概念車能感知駕駛人情緒 【CES 2017】本田 Honda 新科技，自平衡摩托車讓你放開雙手騎車
1 日藉著全球最大的遊戲開發大會 GDC17 的機會，輝達（NVIDIA）宣布推出最新款遊戲用顯卡 GeForce GTX 1080 Ti。新顯卡採用 16 奈米製程 Pascal 架構，具備 3,584 個 CUDA 核心以及高達 11GB 的顯存，從書面參數上比上一代遊戲／通用計算多用途顯卡 Titan X 效能稍強一些，比自己的前輩產品 GTX 1080 也強了 35%。但喧囂之餘，PingWest 品玩關注輝達在遊戲開發方面更多主張和嘗試。這家稱自己「All about AI」的計算技術公司，正在快速改變遊戲和 AI 的關係。此 AI 非彼 AI。在過去，遊戲 AI 可以指所有非玩家角色（NPC），比如劇情中的配角、Boss 和商人等，也可以再進一步，泛指所有遊戲的非玩家內容，比如作戰機制和商業系統等。它是由人設計的。但輝達覺得，遊戲工業即將進入新的 AI 時代──用 AI 來幫助設計和開發遊戲，而且品質不遜於人工。「簡單來說，過去的 AI 就是規則和程式檔，讓 AI 照著設計行動，到後來有了決策樹，更先進一些。」輝達應用深度學習研究部（Applied Deep Learning Research）副總裁布萊恩‧卡坦薩羅說，但他認為，隨著深度學習技術突飛猛進式發展，AI 可以幫助開發者生成聲音圖像素材，甚至劇情、工作等機制性的內容。過去兩年，輝達已帶來多項利用機器學習和神經網路的工具，以解決遊戲開發者面臨的棘手難題。舉個例子，大型遊戲的一大特點是畫面精美，但這需要美術人員和視覺設計師巨大的精力創作。受制於人員和財力，中小型開發者往往在視覺品質上打折扣，更多人選擇向量化，甚至更粗糙的視覺風格。輝達進階開發技術經理安德魯‧艾德斯登展示一項名叫「2Shot」的技術，讓開發者更輕鬆地從真實世界中擷取材質，應用到遊戲中：只需分別開啟和關閉閃光燈，用手機拍攝兩張材質的照片，電腦將自動處理，幾分鐘後即可生成素材檔案。2Shot 降低了開發者最佳化材質的技術門檻，但它仍有很大的提升空間。輝達在去年又提出了「1Shot」技術，採用更強大的神經網路計算，只需一張照片就能生成素材，時間也降低到只要數秒。2Shot 的生成素材品質已經達到工業級，而 1Shot 的品質還有待提升，但已證明了機器學習和神經網路在遊戲開發方面的應用前景。▲ 布萊恩‧卡坦薩羅。輝達還展示了另外兩種技術，分別為 Texture Multiplier...
來自 The Information 的一份調查顯示，Facebook 的聊天機器人 Messenger，在缺乏人類助理指導的情況下能夠正確處理的人類要求只有 30%。不僅如此，在 Facebook 基於 Messenger 技術的 AI 開放平台 bot 上，外部開發者建立的機器人，對人類需求的理解能力也處於不足的狀態。「它目前只能盡量嘗試著讓對話能具備意義。」基於上述原因，外媒稱 Facebook 已經削減了針對機器學習和人工智慧技術的投資金額。這種狀況顯然令祖克伯感到失望。2016 年 4 月，Facebook 發布了 bot 開放平台 Messenger Platform 的測試版。在現場演示範過程中，用戶可以透過對話模式與 bot 互動。Facebook 曾經對 bot 開放平台的商業前景寄予厚望，將其定義為企業與顧客溝通的新橋梁。bot 的能力被認為可替代一部分人工客服，降低公司成本，而類似電商等各種基於線上服務產業都可以是 bot 的應用場景。據說 Facebook這種設想的來源，是中國網路公司騰訊的社群產品──微信。儘管如此技術不成熟，讓 Facebook 聊天機器人和開放平台目前能提供的實際價值有些雞肋，但有知情人士透露，Facebook 人在想辦法激發 Messenger 的商業價值， 「與去年相比，它們（bot）的對話已經更接近現實了。」國外分析師 Richard Windsor 將 Facebook 稱做 AI 領域的落後者，他指出：「Facebook 嘗試自動化其系統時走錯的路太多。問題不是 Facebook 缺少合適的人才，而只是它沒有在人工智慧方面研究得足夠久。」（本文由 36Kr 授權轉載，首圖來源：Facebook）
新加坡公共住宅區林立，生活機能也很方便，住宅附近就有便利商店、小吃攤等，但新加坡為因應少子化趨勢，將積極發展無人服務業，如在公共住宅底下設立無人咖啡店，銷售項目從輕食、甜點、飲料到熱食都有，目標是讓可被機器人取代的工作從新加坡消失。新加坡創始人和第一任總理李光耀立下在當時似乎不切實際的目標，他要讓新加坡這個小國能夠與其他國家競爭，並要求人民遵循他的政策，包括將英文設定為官方語言，毫不猶豫地摧毀歷史性建築，並在嚴格的城市規劃下重新分配居住地。大約半個世紀後，新加坡準備開始新的實驗階段。日經新聞在新加坡報導指出，新加坡政府在住著八成新加坡市民的公共住宅區中推動無人咖啡店，在社區大樓一樓牆面上設置各種販賣機，甚至連義大利麵都有賣，只要投錢後，不消幾分鐘就有一碗熱騰騰的義大利麵可以吃。新加坡政府在 2016 年 8 月開始推動無人咖啡店，目前只有在一個地方試營運，之後會在全國所有公共住宅區廣設。新加坡的無人計畫不只有咖啡店而已，新加坡三大連鎖超市業者已經引入自動結帳系統，以減少超級市場的人力需求。新加坡政府 3 年前即透露，希望在境內不再有可被機器取代的勞力工作，現在在新加坡許多餐廳中，客人可以直接在桌上的平板電腦上點餐，在新商業區有自動駕駛計程車在試行，日經報導認為，新加坡在無人服務上進展的速度快於其他國家。無人服務業的幕後推手是當初沒有預期的少子化，以及新加坡人反對外來移民。新加坡出生率全球最低，儘管人力短缺，但只有不那麼受歡迎的工作，例如餐館和建築工地向外國人開放。然而，新加坡人擔心外國工人會剝奪他們的生計。未來新加坡將面臨更嚴重的勞力缺口，新加坡政府在這個問題上的立場非常簡單明瞭，即迫使企業盡可能減少藍領工作，在更有生產力的領域充分利用該國有限的勞動力。去年 1 月新加坡政府推出一項支持計畫，讓人民提高工作技能，吸引 12.6 萬人參加。但不是所有的新加坡人都對這一舉動持積極態度，報導訪問一個 29 歲的新加坡人，認為不可能所有人都能因此提高工作技能，且即使效果符合政府預期，未來也免不了與人工智慧機器人競爭。李顯龍也知道新加坡勞工對機器人和人工智慧的擔憂，但不影響無人服務的實驗，新加坡經濟成長已經陷入僵局，政府一直無法阻止社會老化，雖然面對許多挑戰，新加坡已經走向無人化的目標，而這也不是新加坡獨有的命運，但顯然這個彈丸之地比其他國家更善於面對無法逆轉的趨勢。 digitalpimp.Singapore working to boost its ‘unmanned’ sector （首圖來源：Flickr/digitalpimp. CC BY 2.0）
研究病理切片對病理學家來說是一項艱辛的工作，病理學家必須在電子顯微鏡下一張張仔細檢查每張照片，藉此判斷是否存在癌細胞，現在透過 Google 的深度學習技術（Deep Learning System），將可以幫助病理學家更快找出是否有癌細胞。在現今的技術下，病理學家必須在電子顯微鏡下一張一張檢視病理切片，這些切片照的畫素雖然不高，但攸關病人健康，每一個畫素都必須小心翼翼檢查。在經過 40 倍放大後，這些病理學家面臨的工作，就像是在一張張如同 CNN 先前拍攝美國總統川普就職典禮時的 10 億畫素照片 裡，找出誰在看鏡頭，這樣的工作內容往往考驗著病理學家的生理極限。Google 日前發布白皮書表示，透過深度學習技術的人工智慧，可以減輕病理學家的負擔，幫助他們更快速有效的在病理切片照中辨識出癌細胞。Google 表示，在經過調整與訓練後，AI 已經可以協助病理學家不眠不休地檢視與辨識這些照片，讓病理檢視工作花費的時間減少了將近 40%。Google 也表示，在經過訓練與調整後，目前辨識癌細胞的準確率已經達到 89%。不過 Google 也指出，透過 AI 雖然可以更快辨識出是否有癌細胞存在，但 AI 仍無法識別一些病理學家會注意到的異常現象。AI 雖然已經可以辨識出癌細胞與腫瘤大小，但最終仍無法給予準確的判斷，只能做為協助使用。 Google Deep Learning system diagnoses cancer better than a pathologist with unlimited time （首圖來源：9TO5Google）延伸閱讀： CNN 釋出一張 10 億像素的川普就職照片，一張圖看出數萬人那一秒鐘在幹嘛
近期，人工智慧（AI）的議題特別受到重視，期投入的研究的企業逐漸增加之外，相關的應用也逐漸出爐。而根據《華爾街日報》的報導，由全美包括美國運通（American Express）、強生（Johnson & Johnson）、以及梅西百貨（Macy’s）等近 40 家企業，在 2016 年所成立的一個美國企業聯盟，日前宣布了一項旨在降低醫療保險支出的計畫，成為當前採用人工智慧應用最新的大型計畫。報導指出，根據美國企業聯盟的計畫，該聯盟將和 CVS Health Corp.（CVS)，以及 UnitedHealth Group Inc.（UNH) 旗下部門達成處方藥購買協議，並且建立專科醫師網路，而且採用藍色巨人 IBM 的 Watson 人工智慧認知運算來分析醫療保險數據。其目的在於未來結合聯盟的企業成員，透過團體議價力量，加上藉由 IBM Watson 人工智慧的數據分析，可以讓他們能得到比任何單一公司更便宜的藥品價格。該聯盟首席執行長 Robert Andrews 表示，目前預計至少有半數以上聯盟的企業成員將參與上述處方藥協議計畫。透過此計畫，估計能在 3 年內將比目前的藥品優惠協議更加省下 6 億美元的經費。而這些省下的金額，相當於企業在藥品總支出金額中的 14% 到 15%。目前，該聯盟的成員企業，總計為旗下約有為 600 萬名員工提供相關的醫療保險，其中大多數企業都位於美國。而事實上，近期美國利用 IBM Watson 人工智慧來協助處理事情的案例越來越多。日前，H&R Block 稅務諮詢公司就宣布與 IBM Watson 合作，協助 7 萬稅務專業人員在報稅季裡填寫 1,100 萬人的稅務資料，並協助這些納稅人提高退稅金額、減少稅務負擔。此外，藥品大廠輝瑞也宣布將結合 IBM Watson 的計算能力，用於進行癌症藥物研發。（首圖來源：IBM 官方臉書）