如果 AI 能用來做助理、下圍棋的話，滅蚊子當然也不在話下。Alphabet 子公司 Verily 這幾年一直投入精力在研究如何除蟲（Debug Project），目的是為了減少一種叫做「白線斑蚊」的物種，這種蚊子傳播了登革熱、黃熱病、茲卡等病毒。白線斑蚊主要在熱帶地區叮咬傳播，9 月 28 日，美國疾病控制和預防中心宣布在美國已經有 3,625 個案例，而在邊界地區則有 22,069 例，大部分在波多黎各。控制這些蚊子的傳播已經變得刻不容緩，Verily 團隊正努力研究的是如何讓這些蚊子不孕不育，進而大量消滅這種生物。目前比較流行的方法是將不能生殖的雄性蚊子釋放到野外跟雌性交配，然後生下的蟲卵就無法孵化。這種方法簡單、耗時較短，而且只需要交配一次，所以用來控制蚊蟲種類上效果最銘心啊。但從經濟角度考慮，如果成本能進一步下降，才能大規模推行這種方法。Verily 的副總裁 Linus Upson 說重新培育這些雄性蚊子成本太高：「這種方法需要大量的雄性蚊子，一個試點至少需要 100 隻雄性蚊子。」因此 Verily 更青睞另一種方案，那就是向現有的雄性蚊子注射一種名為沃爾巴克體（Wolbachia）的天然細菌，這種生殖寄生蟲細菌會使得蚊子不孕。這種方法較為成熟，算是一種「生物殺蟲劑」，位於肯塔基的公司 Mosquito Mate 已經在洛杉磯試驗過，獲得環境保護署（Environmental Protection Agency ）批准後，用沃爾巴克體試驗於相關的蚊子──白線斑蚊。另一方面，Verily 還利用 AI 技術用戶辨別蚊子的性別。在之前的實驗中，研究者通常透過人工分離蚊子，這種做法成本高而且容易出錯，將放置了病毒的雌性蚊子放出去很危險，因為雌性蚊子會依賴吸血為生，而雄性蚊子靠植物花蜜。在部落格中，Verily 向公眾分享了自動飼養和釋放這種雄性蚊子的產品原型，以及追蹤蚊子種類種群的新型傳感器。賓州州立大學昆蟲學和疾病流行病學副教授 Jason L. Rasgon 認為，如果 Verily 能夠在學術論文裡展示這項技術，能夠幫助 Wolbachia 技術更廣泛地應用：「任何自動的、增加精確性的，而不會意外釋放雌性蚊子的方法都是好方法。」Verily 在原型階段就宣布了，並且尚未找到任何商業方法，曾經負責過 Chrome 瀏覽器開發的 Upson 解釋，因為這項技術需要找到試點測試：「如果我們要將這些蚊子釋放到現實世界中，我們需要跟社區溝通，這跟發表一個消費者網路服務不一樣。」 但科技能解決一切問題嗎？ 矽谷的科技公司都喜歡透過技術來解決這些影響夠大的公共衛生問題，上個月，馬克‧祖克伯就宣布捐出 30 億美元在 100 年內解決「所有疾病」，而之前比爾‧蓋茲支持的基金已經花了 4,000 萬美元在里約熱內盧、麥德林、哥倫比亞地區的消除登革熱計畫上。Verily 跟智慧家居公司 Nest、光纖公司...
人工智慧機器人的言談是電腦運算控制，但使用的字彙是一大群劇作家、詩人、小說家集思廣益的成果，目的是避免機器人的聲音與說話太像機器，作家們還要賦予機器人一致的個性，開發沉浸式虛擬實境必要的自然語言。QUARTZ 報導，微軟請來好萊塢電影與電視編劇 Jonathan Foster 率領語音秘書 Cortana 編輯團隊，詳細定義 Cortana 的個性，且確保她的對話忠實反映她的聲音，Foster 表示 Cortana 不是健談的青少年，而是專業助理，個性也不是天真或爽朗的那種正面性格，且會避免聽起來有黑色幽默的感覺。這項工作並不容易，我們會覺得一般對話很簡單是因為每天在做，但當你必須以合乎邏輯的方式重新設計對話，且避免對話有破碎的感覺，這是一種新形式的專業，且才剛剛萌芽。Foster 的團隊有詩人、劇作家、小說家、童書作家。他們不是要說服用戶把 Cortana 當做人類，而是要讓用戶清楚她就是人工智慧。譬如被問到較困難與沒有標準答案的問題如選舉，編輯人員設計的答案是「請將類似問題留給人類去討論」。但 Cortana 有喜歡的電影，過去 Cortana 只會回答「我對這個沒意見」但現在她會回答是《星際大戰》，符合她自己的科幻個性。另外紐約創意公司創辦人 Nathan Phillips 本身也是劇作家，他現在替 Intel 與 Google 創意實驗室等計畫工作，包括替 Intel 設計混合現實體驗，以及互動看板、互動紀錄片（interactive documentary）等。他認為，替 VR 撰寫腳本最大的不同在於要讓用戶成為主角，而不是去觀看主角，中心概念是最重要的元素，問題在於如何呈現。此外，人工智慧還會提供帶有情感的回復，現在替科技公司工作的作家們正在塑造這些日常生活中看不見的技術資訊，將來訊息應用程式也會愈來愈聰明，知道你是誰以及如何與你應對，而作家的工作就在於定義個性、聲音，以及是否要感覺像機器。還要幫助用戶使用科技時感覺舒適，讓用戶可以從 VR、AR、混合實境（MR），到與人類或強化人類對話時有自然的互動。說故事已經存在幾千年，但拜科技所賜，小說與真實的界線已經愈來愈模糊，當真實不在之際，能賦予科技人性的作家，其專業就更顯重要。 Companies are hiring playwrights and poets to create meaningful AI (首圖來源：Flickr/Shinya Suzuki CC BY 2.0)
最近幾年人工智慧的技術發展成果來越多。CRM 廠商 Salesforce 宣佈他們的人工智慧服務愛因斯坦 AI (Einstein AI)，將與他們既有的雲端服務結合，提供更好的服務。以提出相對論的科學家愛因斯坦為名，Salesforce 希望他們的新 AI 能像這位科學家一樣聰明，並且為其 8 項產品提供數據的洞見。目前 Salesforce 並未透露關於愛因斯坦 AI 的詳細訊息，得等到 Salesforce 的 Dreamforce 使用者大會上才會揭曉。目前已知如下： 分析雲會發掘每個業務流程未來的模式 商務雲會運用客戶資料，推薦個人化的產品，方便銷售 服務雲會依據歷史和趨勢，為每個案子填充關鍵領域 社群雲會依據會員興趣，推薦相關的貼文、文章和相關的專家 物聯網雲會預測連網裝置的下一步動作 行銷雲會依據顧客是否回覆 email 和先前的購物紀錄 銷售雲會分析每個頭的所有資料，並且為每個頭產生預測數值 另外 Salesforce 還成立新單位 Salesforce Research，專門處理關於深度學習、自然語言處理，和電腦視覺辨識技術的研究，協助用在 Salesforce 的產品線上。過去 Salesforce 花了 6 億 5,000 萬美元買下不少公司，取得不少技術、人員，如今看來有產生結果。Salesforce 的首席科學家 Richard Socher，就是從 Salesforce 併購的公司來的人員。Socher 將帶領 Salesforce Research 繼續研發 AI 技術。(首圖來源：Salesforce 臉書) 相關連結...
科幻作家艾西莫夫曾提出了「機器人三定律」。如今，隨著機器人以及智慧裝置不斷增多，簡單的定律可能無法滿足需求了。最近，英國標準協會（BSI）編寫了一份文件（編號 BS8611），以幫助設計師們創造出更有道德感的機器人。據衛報的報導，在牛津大學召開的 Social Robotis and AI（社群機器人和人工智慧）大會上，相關領域的專家談到了這份文件，並發表了自己的看法。西英格蘭大學的機器人學教授 Alan Winfield 認為，這份文件代表了「把道德價值融入機器人和人工智慧的第一步」。「據我所知，這是首個關於機器人道德設計標準的正規文件，」他說，「它比艾西莫夫的定律要更加複雜。基本上，它講述的是如何對機器人做道德風險的評估。」這份文件定義了一些寬泛的道德準則，比如機器人的設計不應該以殺害或者傷害人類為唯一或首要目的；責任人應該是人類而非機器人；任何機器人都應該有負責人，而這個人應該為機器人的行為負責。此外，文件還提到了一些有爭議的話題，例如人類是否應該與機器人建立感情聯繫，特別是那些與兒童或老人互動的機器人。文件還建議設計師遵循透明化的原則。不過，這可能難以實現。「人工智慧系統，特別是深度學習系統的問題在於，你很難了解它們做決策的原因，」Alan Winfield 說，「在訓練過程中，深度系統使用了網路上的大量數據，但是這些數據是有偏見的。這些系統傾向於關注中年白種人，顯然這是一場災難。它們可能會吸收人類的所有偏見，或者說，這是一種潛在的風險。」一些寬泛的社會問題也出現在文件中，比如「對機器人的過度依賴」。不過，在如何避免這些問題上，文件並未給設計者指出明確的方向。「你與機器人共處一段時間後，它一直給予你正確答案，於是，你開始信任它並且變懶了。然後，它給了你超級愚蠢的建議，」雪菲爾大學機器人和人工智慧教授 Noel Sharkey 說。英國標準協會的 Dan Palmer 也評論了這份文件。他說，「透過機器人和自動化技術，生產過程會更有效率、更靈活和更具適應性，這也是製造業發展的必要階段。因此，我們有必要辨識和處理一些道德問題，比如對機器人的過度依賴。這份新指導告訴人們如何處理不同的機器人應用，進而幫助機器人和自動化系統的設計師與用戶更好地適應新的工作領域。」 Do no harm, don’t discriminate: official guidance issued on robot ethics （本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：達志影像）
Google 20 日宣布收購提供聊天機器人開發工具的新創 API.AI，透過 API.AI，開發者可輕鬆打造同時支援文字和語音辨識的對話式介面（Conversational UI）。API.AI 可支援 15 種語言API.AI 的 API 透過語音辨識、意圖辨識和上下文語境理解等技術，讓電腦理解人類語言並轉換為行動，協助開發者打造類似 Siri 的對話式智慧助理，可用於聊天機器人、App、智慧家電等。Google 指出，目前已有超過 6 萬名開發者使用 API.AI，其中包含 Slack、Facebook Messenger 和 Kik 等通訊軟體。API.AI 目前可支援英文、中文、法文、德文和西班牙文等 15 種語言和方言，而 API.AI 自家的聊天機器人助理 Assistant 已擁有超過 2 千萬名使用者。 Facebook 和 Google 的語音辨識大戰在此之前，Google 已有豐富的自然語言處理相關經驗，並於今年開放自家語音辨識工具 Google Natural Language API 供開發者免費使用。此外，Google 也推出類似亞馬遜 Alexa、蘋果 Siri 的智慧語音助理 Google Assistant，並整合進旗下即時通訊軟體 Allo，可提示回覆訊息、協助訂餐廳等功能，而收購 API.AI 後，可讓 Google 更容易轉換人類語言、理解這些文字背後的意圖。除了 Google，Facebook 同樣也在其通訊軟體加強語音辨識功能，除於 2015 年收購語音辨識新創 WIT.AI，也測試將 Facebook Messenger...
看好未來自駕車的發展趨勢，工研院 21 日宣布攜手 GPU 大廠 NVIDIA (輝達) 簽署合作備忘錄，未來將結合雙方優勢成為人工智慧發展與應用策略合作夥伴，以將深度學習技術、人工智慧 (AI) 導入自動駕駛車輛與機器人智慧化為優先合作標目標。而針對未來在此計畫下所開發出的相關專利，目前雙方都以當前仍在初步合作階段，尚未對此事進行相關討論為由，沒有做進一步的評論。NVIDIA 台灣區總經理暨業務行銷副總裁邱麗孟表示，NVIDIA 建立了一套端對端的學習架構，以及專為自駕車開發人員提供的 DriveWorks 軟體開發套件 (SDK)， 提供深度學習的最佳化平台。透過結合工研院自主開發系統及車用系統軟體，雙方共同提升國內自駕車技術水準，加速國內汽車產業邁向深度學習的自動化未來。 工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生則指出，工研院在一年多前就已經開始發展自駕車技術，工研院的專長領域涵蓋資訊、通訊、電子、機械等，這是一個龐大的團隊。工研院先在內部開發技術，並與清大、交大合作，向外進一步形成更大的聯盟。這次和 NVIDIA 合作，等於替技術產業化注入強心針。對於此次雙方的合作，雙方表示，未來在此平台上，工研院將利用 NVIDIA 的深度學習運算晶片，進行龐大的影像運算，同時運用 NVIDIA 的雲端運算伺服器，將這些影像及運算結果儲存在雲端。在短期目標來說，工研院希望藉由與 NVIDIA 的合作，將初步設計出的自駕車系統，在工研院院區內約 3 公里長度的實驗場域中進行實驗。長遠的計畫則是能將在此平台上所開發出的自駕車送上一般道路駕駛。而在媒體記者問到在此平台上所開發出的專利，未來將歸屬於誰之際，邱麗孟首先表示，目前雙方的合作還在初步階段。也就是透過 NVIDIA 的雲端運算伺服器與 NVIDIA 的深度學習運算晶片進行相關的自駕車技術測試，所以還談不到專利開發的事情。而未來如果經由雙方的深度合作，在此平台上能開發出相關的專利技術，屆時兩家公司才再討論專利權的事宜。而胡竹生也進一步指出，此次雙方策略合作得以發展自動駕駛以及人工智慧等技術，將車輛自我學習經驗匯集於雲端資料庫，讓車輛能夠藉由深度學習平台相互學習。在逐步累積深度學習以及人工智慧的技術能量，不但把深度學習技術擴展於提升工業型機器人的智慧能力，更將運用於服務型機器人營造人機互動體驗等不同領域的應用，讓系統價值再提升，幫助台灣產業進化，也吸引其他相關企業能夠加入此平台。至於，問到那些企業會是潛在的對象時，胡竹生則指出，相關 「汽車電子」 產業的廠商都會是潛在對象。據了解，經過數個月的自駕車模組辨識訓練，目前工研院自動駕駛原型車已能夠順利行駛於固定道路。初期將選定固定路線且車速較慢的自動駕駛車輛為應用場域，如遊樂區遊園車、高鐵、捷運的巡軌車等。期望在數年內，完成工研院內自動接駁車服務，屆時車輛將能自動判斷路線行駛、定點供乘客上下車並於終點站時自動返回最近站點。自駕車技術落實到民生相關應用將正式成形。而 NVIDIA 近年來積極推動深度學習及人工智慧發展，在各領域的相關應用成果有目共睹。不僅開發各種深度學習軟體和工具，並提供眾多車廠開發使用。2016 年 5 月，台灣汽車廠商 LUXGEN 旗下 S3 車款即搭載 NVIDIA Tegra 行動處理器，將車用娛樂資訊系統引進台灣市場。近期 NVIDIA 推出世界最先進 AI 超級電腦開發平台 NVIDIA DRIVE PX 2 ，可融合...
蘋果繼 2015 年底買下圖像辨識公司 Perceptio，幾個月前購併人工智慧新創企業 Turi 後，傳近期又收購另一家印度人工智慧新創企業 Tuplejump，持續擴大對人工智慧（machine learning）的投資布局。這起購併案是由科技網站 Techcrunch 率先揭露，報導指出，蘋果 22 日被問到這個問題時，既不承認也不否認，通常只有消息為真，蘋果態度才會如此模糊。Tuplejump 官網目前已經呈現關閉狀態。據報導，Tuplejump 開發的大數據分析資料庫 FiloDB，讓蘋果特別感興趣。FiloDB 獨特之處是能在複雜數據湧進的當下，有效應用機器學習理論進行分析。剛推出的 iPhone 7 配置有新晶片，可讓相機鏡頭偵測物體，並更精準調整拍攝設定，就是人工智慧學習的展現。展望未來，隨著人工智慧進步，iPhone 有望更有智慧、更方便操作。 Apple acquires another machine learning company: Tuplejump （本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：達志影像）
Google 最新的通訊軟體 Allo 21 日正式上線，吸引了不少關注。但上線不久，The Verge 等多家外媒就稱，如果用戶不手動刪除聊天訊息的話，聊天紀錄會一直存在 Allo 伺服器上。該消息一出引發大量用戶對隱私洩露的憂慮。內建 Google 助手的 Allo 能透過 AI 進行自動回覆，Google 原計劃將用戶的聊天訊息「短暫」保存在伺服器上，但經過測試結果顯示，伺服器上的訊息越多，智慧回覆功能的可用性就越好，因此就延續了保留用戶訊息的設置。用戶的不滿也是有理由。今年 5 月的 Google I/O 上，Google 曾經承諾 Allo 的後台不會保留用戶聊天紀錄，因此有聲音稱 Google 這是出爾反爾。儘管如此，在聲明中 Google 沒有回應隱私方面的質疑，並稱這一設置將提升 Allo 用戶的使用體驗。Google 認為，用戶可以選擇「加密」和「不加密」模式，因此用戶已經擁有充分的選擇權。不過，有分析師認為，普通用戶很容易弄混這些模式，甚至可能有用戶根本不知道這一選項存在，Google 的解釋毫無說服力。與 Allo 不同，WhatsApp 和 iMessage 則採用了不同的方式，用戶的聊天訊息直接默認是點對點加密，而端對端加密被認為是目前安全係數較高的一種用戶資訊加密方式。（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：YouTube 截圖）延伸閱讀： Google 通訊軟體 Allo 搶先體驗，機器人助手真的很強大！
目前身處 Galaxy Note 7 手機電池爆炸事件而忙得焦頭爛額的南韓電子巨擘三星，似乎仍舊不放棄對新技術的投資。根據外電消息指出，三星旗下早期科技投資專案 Samsung Next 已經在以色列臺拉維夫設立了分公司，目的是希望更緊密的利用以色列世界聞名的創新性科技。在此之前， Samsung Next 已經在美國加州、紐約州以及南韓本土設立分公司。根據 Samsung Next 臺拉維夫分公司總經理暨執行長 Eyal Miller 在日前召開的記者會上表示，目前 Samsung Next 將對以色列的新創企業，預計每家企業都投資約 100 萬美元的金額，而且投資企業數量或投資金額沒有上限。對此，三星全球創新中心總經理暨執行長 Kai Bond 也表示，所有公司都在嘗試超越競爭對手。但是，為了保持未來 3、5、7 年後的創新能力，三星希望與處於起步階段，以及有前景的個人或企業合作，而非與已經成功的企業合作。Eyal Miller 進一步指出，三星全球創新中心成立於 3 年前，目前已投資超過 40 家科技公司，並且已經收購了 11 家科技公司。這其中包括為 Galaxy 系列手機發展支付軟體的一家科技公司。而 Samsung Next 決定成立特拉維夫分公司是三星對以色列創新越來越有興趣的最新象徵。Kai Bond 也指出，按工程師密度計算，臺拉維夫高於世界上其他任何地方。而事實上，過去 10 年來，三星一直在投資並收購以色列公司。據了解，三星相中的投資領域包括人工智慧、網路安全、擴增實境 / 虛擬實境等項目。而三星的新計畫是將結合以色列企業發展，並擴大與亞洲國家的貿易，用以彌補針對美國和歐洲國家等地區出口下滑造成損失。2016 年 5 月份，南韓和以色列宣布開啟自由貿易談判，擴大兩國之間的貿易額。2015 年南韓和以色列之間貿易額約為 17 億美元 （約為新台幣 534.38 億元）...
由麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室開發的 EQ-Radio 技術，其概念為透過特殊裝置發出 RF 無線電波，並接收從周遭人體反射的訊號，在分析訊號之後就能推測人們是處於開心、難過還是生氣等等心情，而且在目前開發中的階段，準確度就高達 87%。無線電波了解你根據維基百科記載，無線電頻率（Radio Frequency，縮寫 RF）指的是在 3 kHz 至 300 GHz 頻率範圍內的無線電波，諸如我們日常生活中經常使用的 Wi-Fi 無線網路或是藍牙無線裝置，都歸屬於這個範圍內。然而美國麻省理工學院的電腦科學與人工智慧實驗室（Massachusetts Institute of Technology, Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory），卻將無線電波應用在生理監控，並提出可以偵測周遭人們情緒的 EQ-Radio 技術。在運作的過程中，EQ-Radio 裝置會發出 RF 無線電波，當無線電波碰觸到周遭人們之後，就會產生反射，EQ-Radio 裝置在接收這些反射的回波訊號後，就會使用特殊的演送法，從訊號中分析、擷取個人心跳的狀態，且心跳狀態的準確度可以跟安裝於身體上的心電圖（Electrocardiography，ECG）相題並論。在取得受測者的心電圖數據後，接下來系統就會透過深度學習的協助，分析心率與情緒相關的特徵，如此一來就能推斷受測者當時的情緒狀況如何。▲ 系統會接收無線電波碰到人體反射的回波訊號。▲ 並將呼吸與心跳分離成兩組數據。▲ 接著透過深度學習的協助，分析心率與情緒相關的特徵。▲ 便能推斷受測者當時的情緒狀況，且準確度高達 87%。可應用於物聯網領域然而這看似簡單的流程也蘊藏許多困難，例如在回波訊號中，受測者的呼吸與心跳數據會調變成單一數據，因此系統需要設法分離成兩組數據。由於呼吸的節奏比心跳慢，因此在分離數據時，需要統計較常時間的資料（如 30 秒以上），以判讀每次呼吸與心跳。其次，因為 EQ-Radio 回波訊號對於心跳的反應不如心電圖明顯，而且心跳間隔（Interbeat Interval，IBI）的差異往往只有數毫秒之差，如何提升準確度也是一大挑戰。開發團隊也提出了一些應用情境的舉例，例如電影廠商可以在影片播放時，透過 EQ-Radio 偵測觀眾的情緒反應，或是將 EQ-Radio 連接至家中的物聯網系統，讓燈光與音樂自動隨著心情變化。更多 EQ-Radio 的相關資訊，可以參考電腦科學與人工智慧實驗室所發表的 Emotion Recognition using Wireless Signals 一文。▲ 接受到的回波訊號，每個明顯周期代表一次呼吸，而信號中的「雜訊跳動」則代表心跳。（Source：Emotion Recognition using Wireless...