三星電子發展虛擬語音助理，預料將是明年新旗艦機 Galaxy S8 的行銷利器，但是據傳 Google 不滿，對此大做文章，打算阻止三星發展人工智慧（AI）科技。BusinessKorea 21 日報導，業界和外電消息指出，三星 S8 將搭載自家語音助理，Google 卻出面阻撓。Google 能夠這麼做，是因為兩家公司在 2014 年簽訂專利分享合約，其中包含競業禁止條款。Edison Investment Research 分析師 Richard Windsor 說，由於雙方簽訂競業條款，三星服務不能和 Google 競爭，三星新智慧手機可能無法搭載自家語音助理。當前 Google Pixel 智慧手機已經內建 Google 研發的 AI 助理「Google Assistant」。資訊和通訊科技專家說，要是 Google 真的妨礙三星發展 AI，將是嚴重問題，因為 AI 不只是拓展智慧機市佔的工具，也是次世代不可或缺的新科技，將用於智慧手機、家電、汽車等。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： 和蘋果別苗頭？三星宣布 Galaxy S8 將搭載 AI 助理服務
今年「人工智慧」（Artificial Intelligence）在各報章、網路、演講中頻繁的被提到，簡直就是今年今年最高頻的關鍵字，這是因為在這一年中，有太多我們本來以為還不會出現的科技，因為人工智慧而一一實現了。國外科技媒體《Tech Republic》選出 2016 年中人工智慧做的最酷的 6 件事，一起來回顧。1. AlphaGo 打敗圍棋棋王李世乭Google 旗下人工智慧公司 DeepMind 打造的人工智慧下圍棋系統 AlphaGo，在今年 3 月對戰南韓棋王李世乭，並以 4 ：1 的戰績獲勝。圍棋是世界上最複雜的棋盤遊戲，第一步有 361 個點可以下，第二步有 360 個點可以下，整個盤面的可能性高達 10 的 170 次方，許多圍棋專家認為要依靠人類敏銳的洞察力才能勝出，但顯見在看了幾十萬個棋譜學習後，AlphaGo 算到最佳下一步的速度和準確度已經比人類還要好，DeepMind 共同創辦人暨執行長 Demis Hassabis 表示，AlphaGo 達到的里程碑，比人工智慧專家預期的還要提早了 10 年。 AlphaGo 靠識破李世乭棋路致勝？台灣之光黃士傑回台，解密世紀人機大戰 最終一役 AlphaGo 再奪勝！人機世紀大戰最終比數 4：1 電腦勝 2. Tesla 自動駕駛系統載著肺栓塞患者到院就醫Tesla 自動駕駛功能能夠自度調節速度、變換車道、自動剎車等，但仍強調駕駛應讓雙手保持在方向盤上。然而在 2015 年上線後爭議不斷，甚至有 Tesla Model S 車主在使用自動駕駛的況下發生車禍喪命，但也有車主在使用自動駕駛的情況下，反而救他一命。今年 7 月時，一名在美國密蘇里州春田市的 Model X車主...
美國白宮研究報告對人工智慧（AI）提出警語，認為 AI 有望提高生產力，但是可能也會使得貧富不均惡化、數百萬工作消失。CNBC、Computerworld 報導，白宮報告指出，AI 並非單一科技，而是集合多種科技進行特定工作，AI 效應在經濟各層面感受不一。報告引述英國牛津大學 2013 年研究，推估美國有 47% 工作受到 AI 威脅，其中低技能、低教育水準的工作者最受衝擊。報告稱，自動化將繼續對此一族群的需求帶來下行壓力，壓抑薪資、加劇貧富不均。資訊科技市場的本質是贏者全拿，意味只有少數人能主導市場，要是勞動生產力提高未能帶動薪資成長，AI 的經濟益處將落在精挑細選的少數族群，無法讓全體勞動者和消費者受惠，這可能會使得競爭減少、財富分配更為不均。報告建議當局投資發展 AI，同時也教育美國人為此一未來做好準備，並協助過渡階段的工作者，例如改善社會安全網、政府更積極介入、強化失業保險系統等。另派說法：自動化和就業相輔相成機器人和人工智慧興起，不少專家言之鑿鑿，說人類工作即將不保，將爆發大規模失業潮。部分專家不以為然，強調別被誤導了，他們舉出歷史佐證，其實自動化和就業相輔相成，自動化程度越高的行業，往往會創造更多工作機會。Quartz、華爾街日報之前報導，亞馬遜（Amazon）發布「Amazon Go」概念商店，客戶購物拿了東西就能離開，無需排隊結帳，店內有感測器能自動計算顧客消費金額。不少人擔心大批收銀員將失業。然而，波士頓大學法學院的經濟教授 James Bessen 說，大家多慮了。1970 年代自動提款機（ATM）問世之後，美國銀行員逆勢增加了兩倍。他說，自動化不會摧毀工作，行業自動化之後，工作機會反而增加。原因何在？麻省理工學院（MIT）經濟學家 Frank Levy 說，ATM 普及後，每個分行所需人數減少，銀行因而廣設分行，聘用行員不減反增。不只如此，過往經驗也顯示，自動化和創新使得生產力提高，帶來更多財富、更廉價的商品，提高消費者的購買力，最終會創造更多工作。Deloitte 首席英國經濟學家 Ian Stewart 說，不少最受科技影響的領域，創造了最多工作，從醫藥到管理諮詢都是如此，機器和人類其實高度互補。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： 不是失業只是換工作，專家呼籲大家應換個心態迎接 AI 與機器人
兩個月前的 Watson 開發者大會上，IBM 發表了 TJBot──能組裝出紙板機器人的 DIY 工具組合。可不要因為傻萌、簡陋的外表小看它，它本質上是基於 Watson 的可編程 AI 。早在發表紙箱版本之前，遍布全球的開發者就已創造出雷射切割和 3D 列印的 TJBot：包括南非、肯亞、義大利、德國、瑞士、巴基斯坦、加拿大和香港。雷鋒網獲知，多個開發者團隊表示，有興趣與 IBM 合作，為 TJBot 設計新的使用場景：從用於機器人 / 認知課程的教學，到關懷老年人、開發談話代理的企業級解決方案。IBM 發表的如何製作 TJBot、如何對它編程的指令集（被稱為「選單」），在 Instructables 線上開發者社群廣受好評。該計畫在社群主要頁面都有體現，並已收到 21,000 份用戶評論。TJBot 被各種層次的開發者所接受，從初學者到專家。大家用它來創建能學習、推理、與人自然互動的認知對象。簡化設計──為開發者而開發TJBot 計畫的初衷，是成為用戶體驗和試驗「具象化認知」的入門素材。「具象化認知」是指把 AI 技術植入到它已經在與之互動的裝置、物體、空間裡。如果這個過程夠簡單，用戶們會創造出什麼來呢？會產生什麼樣的設計思路？TJBot 幫助尋找這些問題的答案。做為大家都買得起的 DIY 工具，它把「具象化認知」的創新過程民主化。為了這一目標， TJBot 計畫的一個指導原則是「簡單」。這在硬體零件和程式語言平台的選擇上得到體現。從最基本的原型機工具入手，IBM 測試了各種 LED、麥克風、揚聲器和伺服馬達；最後選擇出小巧、功能多樣但又容易上手的模型。同樣地，控制這些感測器的軟體使用 Nodejs 編寫，它是一個用 JavaScript 開發軟體應用的開源、跨平台的執行環境。藉助傳感器和 Watson 達到多種功能：做為原型機，TJBot 的技能正在不斷擴展：據雷鋒網所知，它現在已經能說話、進行語音辨識、揮手和跳舞。這些能力由它內建的感測器、以及一系列認知服務來完成。比如，TJBot 的說話功能由 Watson 文字到語音服務在軟體層面完成，然後透過揚聲器播放出來。同樣的， Watson 語音到文字服務，以及 TJBot 的麥克風，組合起來使它能進行語音辨識。這些技能可以被進一步組合，創造出新的應用場景，比如說創建虛擬代理或者數位助手。新增加選單目前，TJBot 在 Github 的工具庫包含 3 個基本「選單」：讓 TJBot...
之前因自主開發的 AlphaGo AI 軟體，戰勝世界圍棋高手李世乭而聲名大噪的 DeepMind 人工智慧實驗室，目前正計劃在 Google 美國加州山景城總部組建 DeepMind 研發團隊，以加強和 Google 總部之間的協同工作和交流。根據《華爾街日報》的報導，DeepMind 未來不但將在美國加州設立研發團隊，還將為此招聘許多科學研就人員。這也是 DeepMind 首次在海外設立研發基地，這意味著未來 Google 的產品將會進一步整合先進的 DeepMind 人工智慧技術。而 DeepMind 的發言人也表示，目前正在招募十餘名員工，工作地點為美國加州的 Google 山景城總部。DeepMind 發言人進一步指出，DeepMind 在美國創建一個小型團隊，以便在 Google 與倫敦團隊之間搭起溝通的橋樑。這有助於他們開展協作，並將研究成果更快地分享給全球用戶。據了解，Google 計劃還將 DeepMind 的員工數量增加至 1,000 人。Google 在 2014 年 1 月以約 4 億美元價格，收購了人工智慧 ( AI ) 新創企業 DeepMind 之後，2016 年初在與世界圍棋高手李世乭的人機世紀大戰中一役成名。其實 DeepMind 在人工智慧方面進行的探索和發掘程度，已經遠遠超過表面的成績。目前在 DeepMind 的總部設在 Google 位於英國倫敦國王十字街 （King’s Cross） 的新辦公園區，致力於研發可以幫助人類解決全球一些最大問題...
日本網站 iPhone Mania 25 日轉述 GSMArena 的報導指出，根據來自南韓的消息顯示，三星電子 2017 年將同步推出 2 種不同尺寸的 Galaxy S8 機種，其中一款將同於現行的 S7；搭載約 5 吋螢幕，另一款將是搭載 6 吋 AMOLED 螢幕的 S8 Plus。報導指出，S8 Plus 規格將大致上同於 S8，而會推出 S8 Plus 的背景就是 Galaxy Note 7 發生大規模召回事件、停產停售。三星截至目前為止都是在上半年和下半年分別推出 Note 系列（5.7吋）和 S / S Edge 系列（5 吋 / 5.5 吋），不過因 Note 7 停產停售，故三星想藉由推出 S8 Plus 來填補 Note 7 缺口，但不同於 Note 7...
隨著科技進步，人工智慧（Artificial Intelligence,AI）愈發受到重視，不只 Google、Facebook、Amazon 等網路巨頭爭相投入，英特爾、AMD、nVIDIA 過往在 PC 市場的戰局也逐漸轉至人工智慧領域，各家除了在處理器、顯卡加速升級以更符 AI 運算，英特爾更是對此展開一連串的收購，從認知運算公司 Saffron、機器學習新創 Nervana 到電腦視覺晶片公司 Movidius，英特爾想做些什麼？現今多數發展人工智慧企業多以 GPU 來進行深度學習的訓練與辨識，AMD、nVIDIA 基於此推出一系列產品，nVIDIA 甚至推出以 GPU 為主的深度學習專用超級電腦 DGX-1，在人工智慧推廣，英特爾顯然比對手 AMD、nVIDIA 低調得多。對手來勢洶洶，始終靜默的英特爾終於在 11 月中公布了最新的人工智慧策略，預告未來將推出一系列 AI 解決方案，11 月 17 日、30 日英特爾分別在美國舊金山、中國北京舉行人工智慧論壇（AI Day）佈道，表達英特爾要從晶片硬體、運算軟體到架構掀起一連串 AI 革命的決心。英特爾 CEO 科再奇（Brian Krzanich）稱人工智慧為人類歷史重要的新轉折點，並強調英特爾是唯一有能力加速推廣 AI 的公司，而英特爾正投注大量的資源在人工智慧，以促進商業與社會的發展。科再奇甚至指出，所有的收購都是為了使人工智慧遍及英特爾的產品。重押 AI 的野心盡在言辭。由 Nervana 串起的 AI 產品組合在英特爾人工智慧的發展上，Nervana 成為首先被關注的焦點，Nervana 為今年 8 月所買下的機器學習新創公司，以此為新產品名稱，包含 Xeon（中國譯為至強）、Xeon Phi（中國譯為至強融核）英特爾現有 CPU 產品都被納入其中。 （Source：英特爾中國）英特爾旗下 Xeon...
「我認為未來 10 年出現最多獨角獸的領域，肯定是人工智慧領域。」創新工場創始人李開復在 36 氪主辦的 WISE·2016 獨角獸峰會上如此說道。在他看來，未來世界上 50% 的工作都會被人工智慧所取代，比如翻譯、保全。人工智慧如今已經可以在人臉辨識上比人精確 20 倍，因為他們已經經過了上億張臉的訓練。他舉例說，AlphaGo 戰勝了李世乭、人臉辨識和語音辨識的準確率也超越了人類，這些都是人工智慧發展歷程的里程碑，在博弈、感知方面，人工智慧的能力已經超過人類，甚至已經有了應用。不過在決策方面還需要時間。這些似乎都在宣示，人工智慧的黃金時代已經到來。李開復之所以講黃金時代，是因為他認為人工智慧創業也是需要講時機的，他就非常生不逢時，在 30 年前就非常苦逼地在研究人工智慧，然而當時的技術不夠成熟、機器不夠快，他們只能寫寫論文。但現在有了一個非常重要的技術突破：深度學習。何為深度學習，李開復非常直白地科普了一下：你扔給它一大堆數據，然後問它問題，就會告訴你答案。不過，這樣的決策只能在特別垂直的領域做得好，而且並非什麼領域都適合人工智慧，那什麼情況適合發展人工智慧？李開復認為，發展人工智慧必須滿足以下條件： 擁有大量資料，Google 搜尋引擎擁有的大量資料就可以變成一個大腦，它的資料可以用於各個項目，百度大腦也與之類似。 有頂尖的科學家，如今類似的人才薪資已經被炒到了天價。 要有清晰的領域界限，必須要專注在垂直領域，難以跨界。 要有自動的標註數據、要有反饋，比如在百度每一個成功的點擊，在滴滴的每一次成功的叫車，都是一個關於成功的反饋，而失敗的點擊和叫車，都是一次反饋。 要有非常多的計算量。 他同時表示，機器的錯誤率低、成本低，所有非常有應用潛力，如前所及，在某些領域已經開始應用人工智慧，但除了擁有大量資料的網路公司，人工智慧還有影響非常多的傳統領域。李開復列舉了幾十個擁有創業機會的領域，比如精準廣告推送。其中，他認為，最先被商業化的，應該是目前擁有數據最大的領域；金融、保險、券商、智慧投顧、AI 量化基金；而對人類有最大貢獻的，肯定是醫療；最後，最大的領域則是無人駕駛，他想像，未來，人們出去叫車可以隨叫隨到，空氣污染得以改善。對於要做人工智慧創業的企業，李開復有幾個建議，首先必須要有特別大的資料，最好閉環的、只有你自己有的；繼而要有計算能力；要有人工智慧專家；最後，他強調，必須要把年輕人訓練起來。他認為，人工智慧跟資安等領域不同，要培訓 10 年才能鍛造一位工程師，即便是應屆畢業生，被訓練 6 個月之後都可以成為人工智慧的工程師。因此，他相信未來人工智慧最領先的國家，是技術最領先的，也是年輕人最勤奮向上的。中國在人工智慧方面有極大潛力。中國在數學、理工方面有深厚的底子，人工智慧領域的論文大部分出自中國人之手；中國本身的市場就非常廣闊，傳統企業的技術非常落後，同時無論是創業公司還是大公司都在尋找人工智慧工程師；而美國的工程師很難本土化到中國。正是因為了解年輕人在這個領域的重要，創新工場除了投資大數據、感知、感測器和機器人領域之外，還在做年輕人工智慧工程師的孵化，找到全球知名的科學家帶他們一起工作，為他們提供大量的資料和機器給他們訓練模型。以下為李開復演講全文：謝謝大家！今天，似乎成城的安排是個接力賽，從 40 後到 50 後，我則是 60 後代表講者。今天既然是獨角獸論壇，我希望談一下我對未來獨角獸的看法。我覺得，未來 10 年，出現最多的獨角獸公司，肯定是人工智慧公司。另外我認為，在座的每一位獨角獸，或希望做獨角獸的公司，在你們公司發展中，必須了解人工智慧。這就和 20 年前的網路、10 年前的行動網路，是一樣的，做為先知者是有優勢的。今天我想談一下：人工智慧。在未來 10 年，世界上 50% 的工作，都會被人工智慧所取代。尤其是，這裡列出的一些：助理、翻譯、資安，這些工作真的都會被取代。今天的人臉辨識，在有些場景上，已經可以做到比人 20 倍更精確的辨識人臉。那麼保全還需要再辨認臉嗎？海巡、櫃檯這些工作都可以被機器取代了。這只是一個例子，當然我們看到 AlphaGo 為什麼這麼厲害？是因為，它自己與自己下了很多棋。人臉辨識為什麼這麼厲害？因為，它們看了上億張臉，然後從中學習。機器學習，在任何狹窄的領域，看到大量的數據，是人腦完全不能夠和它競爭的。所以，這已經不是機器取代人類的問題，而是在一些人類只需要 5 秒鐘思考的問題中，有大量資料的問題裡面，有狹窄領域的問題裡面，人絕對不會是機器的對手。而且，一個一個領域，都會被機器超越，不只是取代。看過去的發展，從 AlphaGo 的下棋，到感知、認知，到做決策，甚至到反饋，這 4 件事情在過去 5 年，有非常非常大的進步。這裡有很多例子，由於時間今天就不多說了。我們可以看到，博弈有 AlphaGo，感知有微軟小冰，決策這裡有個例子是 Google...
還記得 Google 旗下 DeepMind 的圍棋 AI 程式 AlphaGo 嗎？現在 DeepMind 宣布，將把 AlphaGo 背後的程式碼開源，上傳到 GitHub。把程式碼放到 GitHub 上，能夠讓研究人員來看看，其他開發者是否有辦法複製這樣的AI能力，甚至在一樣的 AI 測試上，打敗 DeepMind 的現有紀錄。增加 AI 能力的開放性，換句話說，也是希望促進此技術的進步。所有開發者都能夠到 GitHub 上下載程式碼，並加以修改、訓練成自己的 AI。程式碼 DeepMind Labs 預計這周就會上傳到 GitHub 上。OpenAI 宣布電腦訓練場「Universe」開源同一時間，艾隆·馬斯克（Elon Musk）參與成立的 AI 研究機構 OpenAI 也宣布，將旗下的電腦訓練場「Universe」開放成為開源資源。根據 OpenAI 聲明，Universe 是一個用來測量、訓練 AI 一般智力的軟體平台，「Universe 能夠讓一個 AI 智慧主體，像人類一樣來使用電腦。」Universe 預計釋出一千種不同的訓練環境，對此，OpenAI 公開邀請遊戲開發者，將 OpenAI 納入他們的遊戲當中，來測試這些人工智慧技術的表現，微軟、EA、NVIDIA 都是合作夥伴。 Google DeepMind Makes AI Training Platform...
一向有強烈保密文化的蘋果，似乎要開始做出改變了。今年 10 月剛加入蘋果，擔任首席資料科學家的 Russ Salakhutdinov，日前在一場會議中宣佈蘋果旗下的 AI 學者，將有權利自由發表他們的研究成果，同時也可以繼續與學術機構合作。Salakhutdinov 是來自卡內基美隆大學的學者。由於蘋果的軟體高階副總 Craig Federighi 在今年 8 月間的一次專訪坦承蘋果並沒有獨立的機器學習團隊，因此 Salakhutdinov 的加入，被外界視為是蘋果建立獨立部門的開始。早在 2015 年，多倫多大學的專家便指出，受限保密文化、缺乏分享，將會讓蘋果的 AI 發展變慢。對許多學者來說，如果加入蘋果意味著他們必須持守自己的研究成果，不能發表期刊，差不多也就代表他們的學術生涯告終，對於任何學者來說，這都是無法接受與想像的事。這樣的結果也讓大學的頂尖研究人才寧可選擇 Google，而不是封閉的蘋果。「機器學習」這門專業的特色也不適合保密。在技術上，機器學習需要持續且大量的社群與資料累積，來改進 AI 的判斷模式，此外作為一項涉及科技變革與人類未來的技術，AI 實際上更像是一種科學技術突破，而不是蘋果原先擅長的軟硬結合與工業設計。這些情況，都讓「機器學習」不太可能是蘋果私下打造出來的東西。今年 8 月間，蘋果 CEO Tim Cook 也指出了 AI 將是蘋果未來的核心技術，儘管在差不多的時間點，Cook 也對 AR 表達了同樣的看法。到目前為止，蘋果的 AI 與機器學習實際上也已經在 iPhone 上運作，主要透過儲存在手機端的資訊來進行運算，像是 iOS 9 首次推出的「Siri App 建議」，但因為顧及隱私承諾，資料來源偏少之餘，採用的機器學習方法也比較保守。不過 Cook 也表示，蘋果將在日本橫濱落成的研究中心，將會深度聚焦於機器學習，同時技術方向也會與 Siri 完全不同。 Apple AI researchers gagged no more, now allowed to publish...