在全球以「人工智慧」、「大數據」聞名的語言學習服務「Lingvist」，今（7）日推出繁中－英文版，而且是由 PChome 網路家庭旗下連科通訊作為台灣營運夥伴推出，連科成為 Lingvist 全球首家海外合作夥伴。人工智慧、大數據，幫你設計英文課程Lingvist 不同於其他語言學習服務由編輯設計教材和內容，像是該教哪個單字、該用什麼例句，它是依靠人工智慧和大數據自動精選出教材，甚至還會依每個使用者的程度以及學習曲線、記憶測量自動調整教材及複習頻率，使用它學習語言，號稱能在 200 小時內學好英文。連科通訊營運長蔡文雄形容它： 「不只是你在學語言，語言也在學你。」Lingvist 三大特點：「AI 人工智慧」：Lingvist 首要特色，透過人工智慧，演算使用者的學習歷程，動態調整複習頻率，讓使用者能夠更快速記憶單字和片語。「Big Data 大數據統計」：Lingvist 廣蒐熱門影片、新聞、書籍文章，透過大數據統計分析，選出最常用的實用單字，讓使用者可快速且準確地學到最實用的字句。「個人化學習」：Lingvist 會依照使用者程度分級，判斷最適合每個使用者學習的個人化題材，並以圖表化形式呈現使用歷程（下圖），讓使用者可以簡單掌握學習進度。創業故事，緣起於想學法文的物理學家除了背後的技術吸引人，Lingvist 的創辦人兼執行長 Mait Müntel 博士也有一段相當有意思的創業故事。Mait 是來自愛沙尼亞的物理學家，他甚至曾在歐洲舉世聞名的核子研究組織（CERN）工作，而就是在那段時間，由於工作地點在瑞士法語區，他飽受語言不通的困擾，於是決定學法語。他發現，跟著傳統的語言書學習太沒有效率了，在 2013 年，他想到利用粒子物理學的演算法打造出 Lingvist 獨創的「智慧演算法」，最後他用這套方法學習法文 200 小時，再參加愛沙尼亞的法語國家考試，竟然通過普通程度，等同於一般人學到高中畢業的法文程度。在 Mait 把構想介紹給同是愛沙尼亞人的 Skype 共同創辦人 Jaan Tallinn（Lingvist 董事長、Skype共同創辦人）、Geoffrey Prentice（Lingvist 投資人、Skype共同創辦人） 後，發現他們正好也在思考讓語言學習更快速的方法，最終 Lingvist 誕生。至於 Lingvist 與連科通訊雙方的合作源起，PChome 董事長暨連科通訊董事長詹宏志形容為因緣際會，就如 13 年前 Skype 的共同創辦人找 PChome 合作把 Skype 帶進台灣，這次他們同樣找 PChome 合作把 Lingvist 帶進台灣。詹宏志也透露，PChome 關注人工智慧、大數據已久，他甚至認為人工智慧就是最終的技術，但公司一直還沒想到可以做什麼相關服務，過去思考方向也偏重電子商務和網路金融，「完全沒想到天上掉下來語言學習的應用」。言談中有種撿到寶的意味，畢竟語言學習的需求度高，而且 Lingvist 結合人工智慧和大數據，有如語言學習市場中的破壞式創新服務，詹宏志相信，Lingvist 在國際上會有很大的發展。目前 Lingvist 已經有 13...
3 月 7 日，兩家幾乎是競爭對手的 500 強公司達成了一項重大合作，其中一邊是大家都認識的藍色巨人 IBM，另一邊則是大家不那麼熟悉的 CRM（客戶關係管理服務）公司 Salesforce──後者是世界上最流行的 CRM 軟體生產商之一，如果你是某個大企業的銷售人員，一定聽過它的名字。如果你對銷售並不了解，平時也不使用任何 CRM 工具，那麼可能需要先補充一些 CRM 的基本概念，來了解為什麼在客戶關係管理也需要使用人工智慧。客戶關係管理的本質其實就是挖掘客戶的價值，用簡單粗暴的方式來解釋，就是為所有與企業接觸過的客戶建立詳細的檔案。這個檔案包括客戶的聯繫方式、與業務相關的偏好、曾經與企業發生的關係等，企業的銷售人員會依據這個巨大的資料庫來維繫客戶的關係，提高企業對客戶的銷售能力。既然涉及到數據、偏好和分析，那麼就一定有人工智慧發揮的空間。按照 Salesforce 自己的描述，人工智慧在客戶關係管理中提供一種虛擬的聽覺和預測功能。比如當銷售人員將某個客戶的 Twitter 輸入 Salesforce 平台之後，Salesforce 的人工智慧 Einstein 會自動監測此用戶的推文，一旦用戶發表與企業相關的內容（包括圖片）的時候，就會提醒銷售人員該出動了。同時，Einstein 還會分析 Twitter 上與公司相關推文出現的位置、頻率、情感標籤等，為公司的銷售人員提供決策輔助。按照 Salesforce 的理念，人工智慧在 CRM 中的應用是無形但無處不在，並沒有一個具體的功能叫「人工智慧」擺在那裡，而是在銷售人員使用過程中，自然感受到 Salesforce 的系統比別的銷售系統更精確抓住用戶的心理和口味。Salesforce 為了推出適應 CRM 的人工智慧準備了很長時間：2014 年，Salesforce 開始了人工智慧收購之旅，當年用 3.9 億美元收購預測分析軟體公司 RelateIQ；2015 年，收購 MinHash 和 Tempo AI；2016 年，收購 PredictionIO、YOUR SL 和 MetaMind。為了更了解大眾對品牌的認知，Salesforce 甚至認真研究過直接收購 Twitter，最後因為股東不同意才放棄。在經歷一系列人工智慧收購案之後，Salesforce 終於在 2016...
Strategy Analytics（SA）7 日指出，拜 Echo 智慧音箱年底熱銷之賜、預估到 2016 年底內建 Alexa 雲端數位助理的智慧家庭揚聲器服役數量已超過 600 萬台。根據 SA 的估計，2016 年第四季亞馬遜 Alexa 佔據全球智慧家用揚聲器市場比重高達 88%。 根據 SA 最新發表的季度智慧家庭揚聲器供應商與作業系統市佔率報告，2016 年第四季全球銷售量超過 400 萬台。報告指出，Google 家用揚聲器雖然是在 11 月開賣，但 Google Assistant 市佔率仍有 10% 的成績。SA 智慧家庭集團主任 David Watkins 指出，亞馬遜的起步比競爭對手早了將近兩年，在打造相容設備、服務、技能生態系統部分做得不錯。不過，Google 擁有較為優異的人工智慧（AI）平台以及完善建立的技術授權模式，應該能在未來一年大幅削弱亞馬遜的領先優勢。SA 智慧家居戰略研究計畫主任 Bill Ablondi 指出，除了亞馬遜、Google 以外，未來 12 個月內建微軟 Cortana（甚至是蘋果 Siri）的智慧揚聲器都有可能會現身。recode.net 3 日引述消息人士談話報導，亞馬遜計劃在今年內發表具備語音通話和對講功能的 Alexa 系列裝置。華爾街日報 2 月 15 日引述消息人士談話報導，亞馬遜 Echo 智慧音箱、Google...
如今 AI 的強大已經讓人讚歎，但 AI 會出錯，也成為一個能被我們接受的事實。如果有一天能夠讀心的機器人出現，當我們發現它出錯時，它會感應到且自動啟動程式，察覺錯誤並糾正，這樣的畫面倒是挺令人期待的，而且 MIT 的研究正在讓它變成現實。在 CSAIL（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，電腦科學及人工智慧實驗室）新研究出的一種反饋系統中，每當人類發現機器人出錯時，即使沒有語音和遙控操作，系統也能夠指揮機器人按照人類的意志行動。而這一切均發生在神祕的內心戲中。觀察者的腦波圖（EGG）由電極傳送，在精妙設計的反饋系統中最終被機器人接收。實驗中，觀察者只是坐在那裡，和機器人沒有任何接觸，互動的過程悄然進行。而腦波圖是透過編譯，由數據承載，最終引導糾錯。機器人會在特殊模式下「意識」到錯誤，然後做出改變。這種模式是在一種誤差可能性（Error-related Potential）訊號發出時自動啟動的，即使第一次的訊號沒被成功接收，系統也會反覆傳遞這個訊號，促使機器人及時做出正確的動作。有人說，既然可以傳遞糾錯訊號，那麼這個過程是否能成為雙向？下次讓機器人告訴我們哪裡出問題，或許會成為一種可能。MIT 實驗中顯示，系統的糾錯成功率已經超過 64%，並且在第二次訊號繼續傳遞時還會上升。但目前該研究還是一種嘗試，更精確的糾錯還有很長一段路要走。實驗中使用的只是一些比較普通的指令。比如說，「Alexa，播放《無垠的太空》（The Expanse）」。機器人打開播放器，播的卻是不相關的歌單，你發現這樣不對，剩下的就是坐等它停止，等到改播《無垠的太空》。不過也有一種可能，如果讓機器人播放一部莎莉‧賽隆（Charlize Theron）演的電影，你內心想看的是《瘋狂麥斯：憤怒道》（Mad Max: Fury Road），但你的機器人想到的卻是《公主與狩獵者》（Snow White and the Huntsman），都是奇幻片，機器人也不知道你會選擇哪部，就只能在你們糾結時來回切換了…… Mind-Reading Robot Can Tell From Your Brainwaves When It’s Made A Mistake （本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：MIT）
先前傳出 Google 要收購資料科學競賽平臺 Kaggle 的消息，如今得到證實。Google 在 Cloud Nest 大會上，宣佈收購資料科學平臺 Kaggle，Kaggle 將加入 Google Cloud 團隊，努力為 Google 爭取服務 AI 領域開發者。Google 並未透露收購金額。Kaggle CEO Anthony Goldbloom 在部落格文章表示，Kaggle 團隊仍然會在，並且在 Google Cloud 底下以 Kaggle 品牌繼續運作。Kaggle 是在 2010 年成立，運作至今總共有超過 80 萬位資料科學專家運用 Kaggle。使用者曾在 Kaggle 徵求用 AI 評量高中論文、預測心臟出問題，還有驗證希格斯粒子。 We’re proud and excited to be joining the @googlecloud team! Read more from our CEO @antgoldbloom...
中國叫車服務「滴滴出行」，日前在加州蘋果總部旁開設了自己的自駕車實驗室，方向聚焦在 AI、以及安全性。蘋果去年投資了「滴滴出行」10 億美元，是近幾年除了買下 Beats 以外，蘋果最大筆的投資案，也是蘋果在中國最大的一次投資。儘管如此，兩間公司之間的業務關係並不清楚，不過在那以後，Uber 就宣佈「退出中國」，將中國市場的業務、資產完全出售給滴滴，換取滴滴 20% 的股權。滴滴出行的實驗室成員有些來自 Google 的 Waymo，以及 Uber，像是知名的 Charlie Miller 就會負責滴滴自駕技術的資安領域。這也是滴滴在海外的第一個實驗室。然而上個月，Waymo 才控告跳槽到 Uber 的前員工，指稱對方偷取了 Google 的自駕技術。至於蘋果本身也據悉正在開發自駕技術。早先，市場多相信蘋果將會推出自己的汽車，並如同 Tesla 那樣自行打造車載軟體、自駕與外觀硬體，不過由於經歷重大挫敗，蘋果已經裁員並暫停了相關業務，轉而朝向 Google Waymo 那樣的自駕設備來進行。外媒指出，蘋果似乎將今年視為「Project Titan」、亦即公司內部的汽車專案的最後一年機會。倘若 Titan 的成員還不能做出一定的成果，蘋果就會如同現行的 CarPlay 般，轉而與第三方車廠合作自駕技術。 Didi opens self-driving car lab near Apple in California Didi has opened a self-driving lab in the U.S. with famed Jeep hacker Charlie Miller （首圖來源：Tim...
如果你有關注自動駕駛技術，你可能看過從 Google 到特斯拉，再到很多創業公司的自動駕駛展示影片和圖片，但是它們大多有一個共通性──都是發生在陽光燦爛、地面乾燥的環境下。對於自動駕駛汽車來說，這樣的環境是「完美」環境。但是在真實世界裡，這樣的「完美」環境並不總是出現。人們開車會遇上下雨、下雪、起霧甚至風暴（對中國駕駛們來說，霧霾更是避不開的情況）。在這樣惡劣的天氣下，能見度低、地面打滑等，都會讓人類駕駛犯錯，對於重度依賴感測器來探測環境的自動駕駛汽車來說，它是更難解決的問題，就連 Google 也沒能搞定。不過最近，一家名為 Drive.ai 的創業公司公布了一段測試影片，讓很多人都震驚了：他們在一個大雨傾盆的夜晚，開著自家研發的自動駕駛汽車，就在 Google 的眼皮底下，讓機器人駕駛完成雨夜開車這個挑戰。影片裡可以看到，整段自動駕駛測試有好幾個亮點：在 10 秒處，開始下起了傾盆大雨，而自動駕駛汽車並未受到影響；30 秒處，出現了非常窄的街道，而且兩邊停有車輛，還有來車交會；1 分鐘處，在沒有紅綠燈而只有 Stop 標誌的十字路口，一輛車插到 Drive.ai 車前搶行；1 分 50 秒處，路口紅燈壞了；2 分 35 秒處，由於大雨，路面都是積水，車燈一片反射，但是自動駕駛車輛並未受到影響。發給 PingWest 的聲明裡，Drive.ai 的聯合創始人兼 CEO Sameep Tandon 稱，這段影片是在山景城（也是 Google 總部所在地）拍攝的。這整段影片都是在全自動駕駛下完成，完全沒有人工干預；此外，整段影片沒有剪輯，只是快轉。雨夜、交通號誌故障、車輛搶行……Sameep Tandon 說：「這就是駕駛們每天都會遇到的情形。任何成功的自動駕駛技術都會需要解決無數這樣難以預料的情況，面對各式各樣的駕駛條件，但是目前沒有幾家公司可以真正做到這樣。」這是 Drive.ai 第一次發表自己產品的影片。之前我們曾經介紹過，Drive.ai 是加州第一批拿到自動駕駛汽車測試許可的公司之一，幾位聯合創始人均來自大名鼎鼎的史丹佛人工智慧實驗室。他們的目標是使用深度學習技術，打造一個像人類思考的自動駕駛軟體。中美跨境的基金和創新孵化機構 InnoSpring 是 Dirve.ai 的早期投資機構之一，從 2015 年 3 月就開始孵化 Drive.ai。它的矽谷總經理王笑告訴我們：「Dirve.ai 的早期 8 個聯合創始人，幾乎把史丹佛做駕駛的 AI...
為了趕上 Google 和蘋果等競爭對手，預計三星（Samsung）會在稍後發表的 Galaxy S8 手機加入名為 Bixby 的人工智慧助理。根據南韓網站 Chosun Biz 的報導，Bixby 只是三星進軍人工智慧的開端，因為三星準備收購更多以加強實力。一名不願透露姓名的美國三星高層表示，集團正在尋找合適的人工智慧公司，然後收購。據說為了強化人工智慧計畫，三星準備了 10 億美元資金。去年三星就收購了至少 10 間科技公司，包括汽車影音系統 Harman International，又包括有参與開發蘋果人工智慧助理 Siri 的公司 Viv Labs。 Samsung looking to buy AI companies; prepares $1 billion budget （本文由 Unwire HK 授權轉載，首圖來源：三星）延伸閱讀： 三星 80 億美元併購哈曼國際，哈曼股東大會正式通過 AI 戰火升高，三星買蘋果 Siri 之父公司 Viv 加碼投入 傳三星 S8 AI 助理 Bixby 超聰明，拍照就可搜尋還能翻譯
對 DeepMind 較熟悉的讀者想必都知道，去年憑藉 AlphaGo 戰勝李世乭後，DeepMind 開始發展醫療領域，與英國國家醫療服務體系（NHS）二度合作，並和 Moorfields 眼科醫院一同開發辨識視覺疾病的機器學習系統。當時合作的專案主要是糖尿病視網膜病變和因衰老導致的黃斑部病變（AMD），透過抓取醫療機構的眼部醫學影像，DeepMind 利用機器學習來判斷。日前 IBM 也開始進軍眼部醫學診斷，這次的目標是──青光眼。青光眼已成為全球致盲的第二大殺手，由於病變週期長，用戶的視覺實際上是慢慢減弱的，而且不到晚期一般難以確診，青光眼之所以被稱為「無聲的光明小偷」，也是這個原因。據統計，有一半用戶都是在未經檢查的情況下失明的，甚至，他們都還沒來得及意識到自己得了青光眼。雖然青光眼並不是無藥可醫，但早發現早治療的方針不論對什麼疾病都同樣適用。IBM 研究院密切關注這一疾病。他們發現的第一個問題在於，像青光眼、糖尿病視網膜或老年性黃斑部變性引致的失明，其實都是可以預防（或減緩）的。如果大部分患者能及時發現眼部疾病，那麼不僅對患者的生活狀態有重要影響，也能避免不必要的經濟負擔。雷鋒網了解，IBM 研究院採用 Watson 的認知計算處理眼部影像並進行醫學解析，在未來將惠及所有患者。上圖顯示的是 4 張眼球的背面圖，Watson 偵測視杯及視盤的大小，這一指標顯示患者可能得了青光眼。IBM 研究院的另一個挑戰，在於臨床醫師有限的經驗可能很難發現視網膜影像的細微變化。對那些偏遠地區的潛在患者而言，昂貴的交通費及看病困難也給他們帶來不便。2015 年，駐澳洲 IBM 研究實驗室的科學家們致力於透過深度學習解析 88,000 份源於 EyePACS（一家全球性眼球相關影像及醫學資訊共用平台）的視網膜影像。機器透過訓練眼球的解剖影像，已經學習了如何辨識眼球一些可能的不規則，以診斷像青光眼一樣難以察覺的眼疾。近日，IBM 研究院釋出相關研究結果，在視杯及視盤的偵測上，機器達到 95% 的準確度，並且會建議疑似得了眼疾的患者做二度檢查。眼疾解析的另一個關鍵點在於機器在掃描視網膜影像後能進行自動篩選。機器目前能達到 94% 正確率，這對減輕驗光師及眼科醫生的人工負擔大有裨益。不論是領頭的 DeepMind 及 IBM Watson，還是其他新創公司，我們都希冀機器學習能夠在醫學影像界發揮更大的功用。 Watson’s detective work could help stop the “silent thief of sight” （本文由 雷鋒網 授權轉載，首圖來源：IBM Watson）延伸閱讀： 這個 AI 可以預測心臟何時會衰竭，協助醫生找出最佳醫療方案 抗藍光眼鏡無用？醫師：螢幕看太久才是關鍵
繪圖晶片巨擘 Nvidia 紅得發燙，過去 12 個月股價成長 3 倍。有分析師眼看 Nvidia 一路暴衝，警告股價漲過頭了，宣布降評為「減碼」。消息一出 Nvidia 狂跌 9%，為 5 年半來最大單日跌幅。Nvidia 23 日跳空重挫 9.27%（10.27 美元），收在 100.49 美元。9.27% 為該公司自 2011 年 8 月 4 日以來最大單日跌幅；價格挫低 10.27 美元之多，更是該公司 1999 年掛牌以來首見。MarketWatch、霸榮（Barronˋs）23 日報導，BMO Capital 分析師 Ambrish Srivastava 和 Instinet 分析師 Romit Shah 都把 Nvidia 打入賣出。Shah 報告稱，數據中心（人工智慧）、自動化（自駕車）是引爆漲勢的主要推手，儘管兩者是堅實的長期成長引擎，但是市場給予兩大新興事業的的隱含價值高到無法持續。Shah 指出，如果和艾司摩爾（ASML）、德州儀器、Analog Devices（ADI）等業界大咖一樣，以 5 倍 EV / sales（enterprise-value-to-sales，企業價值 / 銷售）來算，當前 Nvidia...