據《彭博社》報導，亞馬遜正在進行富有野心的計畫，代號為 Vesta。 Vesta 又稱赫斯提亞（Hestia），指的是希臘羅馬神話中主神宙斯的姊姊，掌管爐灶，也是少數真正關心人類的希臘神祇。古代食物較匱乏，廚房是家庭的中心，所以 Vesta 其實就是守護家庭之神。據知情人士透露，亞馬遜以此來命名家庭機器人計畫，並由加州硬體開發部門 Lab126 負責人 Gregg Zehr 擔任監督，Lab126 的業務還包括 Echo、Fire TV、Fire 平板電腦等其他產品。且此計畫其實已行之有年，但今年又積極招聘人才加入。預計今年底就可先在員工家裡部署測試，最快明年可與消費者見面，不過亞馬遜目前仍未對此正式回應。有猜測指，此機器人將擁有先進的鏡頭和計算機視覺軟體，可在家中自行移動，更有觀點認為，亞馬遜將投入相當高的人工智慧技術。亞馬遜首席科學家 Rohit Prasad 曾表示，未來機器將朝向語音及動作來鑑識人類情感的方向前進，並據此給予更好的建議，與人類更自然的互動。當然人工智慧也能透過臉部辨識等技術，來幫助消費者購物，協助改善購物流程。此類家庭機器人其實也吸引不少業者投入研發，儘管功能不盡相通，但據估計，到 2023 年，消費型機器人市場規模將達 150 億美元左右。如亞馬遜 Alexa 雖然問題頻出，但 Vesta 很可能成為一台會自己行走的 Alexa。亞馬遜之所以如此熱中家庭產品的研發，簡單來講，就是為了更了解客戶，當 Alexa 長出腳來，就能更準確了解每個家庭的狀況，並掌握更多用戶需求。亞馬遜不像 Google 及 Facebook 這樣從網路社交行為獲得大量數據，因此需要採用更不同的策略，即使不用手機，也能賣給客戶需要的一切。 Amazon Has a Top-Secret Plan to Build Home Robots 5 big features Amazon’s home robot will likely have Why Amazon is obsessed...
AI 當道的時代，傳統的設備商也要趕上潮流。以 Flash 儲存設片聞名的 Pure Storage 與長期伙伴 NVIDIA 合作，推出適用 AI 應用的 AIRI (AI Readly Infrastructure) 架構，裡頭 NVIDIA 4 組 DGX-1 系統，用平行運算方式， 4 位速度處理 AI 的運算處理。資料科學家不必擔心整天在跑分析，要等上好多時間等跑出的結果，能夠專心在分析結果上面。Pure Storage 帶進客戶的經驗，以 Pure Storage 搭配全 Flash的 FlashBlade 方案，與 NVIDIA 的，還有 Arista 的交換器，組成為 AIRI 的硬體架構，能夠挑戰資料科學家感興趣的各式各樣問題。AIRI 用了 FlashBlade，搭配 4 個擁有 4 petaFLOPS 的 NVIDIA DGX-1 超級電腦，以及 Arista 100 GbE 交換器組成系統，用遠端直接記憶體存取 (RDMA) 的...
2017 年歐洲議會通過一項決議，為最複雜的自動機器人設定「電子人」的特殊法律地位。對歐洲議會提議賦予機器人權利和責任一事，許多行業專家認為這個想法非常可怕，發表公開信聲明反對。CNN 報導指出，超過 150 位機器人、人工智慧、法律、醫學和倫理學專家參與一場辯論，對此採取明確警告，在給歐盟委員會的一封公開信中，他們表示，「歐洲議會的提案似乎受到科幻小說的影響而不是著眼於現實世界。」歐洲議會的理由是，讓先進機器人擁有合法身分，將使機器承擔可能造成的任何損害。專家在公開信中表示，「為自主、不可預知和自學機器人設立電子人法律地位的理由是不正確的認定，無法證明損害賠償的責任。」專家表示，歐洲議會的提案可能允許製造商、程式設計師和機器人擁有者聲稱他們對機器人行為不需要負責。在信件中，專家從技術角度來看，歐洲議會的認定有許多偏見，完全高估最先進機器人的實際能力，且顯露他們對不可預測性和自我學習能力的膚淺理解；賦予機器人合法地位並不適當，這種想法是受到科幻小說以及煽動性的新聞報導所扭曲。法國阿圖瓦大學機器人學專家 Nathalie Nevejans 表示，授予機器人合法地位的想法無用，因為如果沒有操作人員，機器人不可能參與社會，且在可預見的未來，機器人需要人類操作的事實不會改變。授與機器人合法性會模糊人與機器之間的關係，這樣立法者就可以逐步設立機器人權利屬性，但機器人是人類製造來服務人類的產物，這麼做將完全適得其反。專家認為，歐洲應該制定機器人和人工智慧的規則，來確保安全和促進創新，但不是基於機器人霸主統治未來的願景。歐洲面對機器人社會的反應走在世界前端，歐洲議會認為機器人必須向當局進行註冊，並且應編寫法律以確保機器人為人類服務並且不會造成損害，而這項電子人的提案是一系列建議的一部分。然而，議會否決早先的一個建議，即如果機器人開始替代人力勞工，那麼它們的主人應該納稅或為社會保障費用做出貢獻。歐洲議會的提案將送交歐盟委員會裁定，歐盟研擬的人工智慧初步計畫將於今年 4 月底發表。 Experts warn Europe: Don’t grant robots rights （首圖來源：shutterstock）
每年世界盃智慧機器人運動大賽（FIRA）受到許多關注，今年由科技部中科管理局代表台灣成功爭取到主辦權，將在八月於台中逢甲大學舉辦，屆時有來自全球十個國家、超過 700 個國際機器人 Maker 將齊聚中台灣，展現 AI 技術、並角逐衛冕。科技部長陳良基在今天（13日）舉辦的授旗暨會員頒證記者會上表示，希望能夠過這次世界盃比賽，將台灣的優勢推展出去，讓全世界看到大台中精密機器人的產業能量。他鼓勵台灣的年輕人勇敢參加比賽，科技部也將協助參賽者備賽。中科管理局局長陳銘煌指出，這次的比賽更是培育台灣人才的好機會，藉由產學合作的機會讓廠商朝仿生機器人的目標前進，另外台中具有技術優勢與地利之便，期望能開創產業的創新合作模式。▲陳良基部長（左二）、Jacky Baltes 主席（右二）及陳銘煌局長（左一）共同完成授旗儀式。FIRA 自 1996 年第一次舉辦比賽，吸引來自全球各地的好手參與。FIRA 大會主席 Jacky Baltes 教授強調機器人大賽的主要的目標有三項，一是透過這項寓教於樂的比賽，幫助研究人員研發出更聰明更有行動力的機器人；二是提供一些可行的機器人技術，來解決目前全球遇到的問題，例如氣候變遷、水資源問題、綠色能源等；最後讓社會大眾了解機器人研究上的複雜性，以致於能更客觀的評估其潛在的效益。另外 Jacky Baltes 選擇在台灣舉辦 FIRA 國際大會，除看重台灣有高科技的產業背景外，更瞭解台中擁有機器人和 AI 相關聚落及人才的發展潛力，這不僅可因應全球機器人快速成長的需求，更是符合發展未來機器人產業的重要條件。▲2018 世界盃機器人運動大賽（FIRA）目前有五個台灣團隊報名參加。FIRA 世界盃由科技部中科管理局結合台中市政府、逢甲大學、工研院及台灣機器人學會等學研資源共同舉辦，將於 8 月 6 日至 11 日在台中盛大舉行，為期 6 天，預計會有超過 700 人來自十個國家以上的團隊參賽。競賽項目共有七大類，HuroCup（智慧全能人形機器人），AndroSot（3 對 3 人形足球賽），RoboSot（2 對 2 輪型足球賽），SimuroSot（模擬組人形機器人足球賽），Mini DRC（小型 DARPA 機器人挑戰賽），Drone（全自主四旋翼直升機搜救賽），FIRA Youth（青少年組機器人競賽）。除現有競賽項目外，國際技術委員亦評估納入新競賽項目，包含模擬組的無人駕駛、四旋翼直升機等，以期競賽活動可以隨著科技發展趨勢，不斷成長。（首圖說明：2018 世界盃機器人運動大賽 FIRA 授旗典禮後的人形機器人表演賽。）
穿著永遠不變的皮衣、黑褲，站上每年最重要的 GTC（GPU 技術大會）講台，今年 3 月 27 日，NVIDIA 執行長黃仁勳一出場，所有人都感覺得出，這位全球 AI 晶片教父變得小心翼翼。以前，黃仁勳一開場，就是大談 AI 人工智慧、自駕車。今年，他站上講台，前 50 分鐘，卻像回到十年前的 NVIDIA，只談公司如何幫好萊塢創造更逼真的特效，幫電影公司畫出《星際大戰》裡的帝國風暴兵，談醫療影像，讓人以為影像才是他今年最想談的主軸。危機！自駕車首次撞死人鋪梗到第 90 幾分鐘，他才小心翼翼地開始談自駕車；這裡，才是整場演講的核心。他說，自駕車很重要，「但是」，他說「這是很難的，是非常難的技術……」那位先前對自駕車充滿信心的黃仁勳，不見了。黃仁勳一向犀利強悍，過去 2 年，踏上人工智慧的浪尖，NVIDIA 股價從 30 美元大漲到 250 美元。但是，今年 NVIDIA 卻遇上 AI 和自駕車技術發展以來，最嚴重的公關危機。就在 GTC 大會召開前 9 天，在美國亞歷桑納州坦佩市（Tempe），晚上 10 點左右，一輛進行道路測試的 Uber 自動駕駛車，竟以 45 英里的高速，意外撞上 49 歲的依蓮（Elaine Herzberg）；當時她正牽著腳踏車過馬路，被撞後傷重不治。「這是第一起自駕車撞死行人的案例」，美國《紐約時報》報導如此陳述。過去 Tesla 也曾發生駕駛開啟自動駕駛功能後，車禍死亡的案例，但後來法庭調查卻證明，車禍是因為駕駛不理會 Tesla 系統的警告才會發生。失策！股價一天大跌 7%然而這一次，卻是行人被人工智慧控制的自動駕駛車撞死，這款車上配備各種先進的感測器，卻未能及時煞車。事件發生後，美國社會對自動駕駛車發展，湧現檢討聲浪，所有人都想跟自駕車拉開距離；不只原本批准無人車測試的亞歷桑那州政府痛批。英特爾收購的自駕車技術大廠 Mobileye 還見縫插針表示，他們的技術完全可以在撞擊前，及時發現這名行人，阻止悲劇發生。連豐田都因為「社會觀感」，暫停自駕車道路測試。所有人都想知道黃仁勳的反應。因為今年 1 月 7 日，NVIDIA 才發出新聞稿，標題是「Uber 選擇 NVIDIA...
目前醫生在依據乳房攝影判斷乳癌發生的情況下，有四分之一的乳癌無法被及時判斷發現。為了提升乳癌確診的效率，科學家計劃以數百萬包含了健康女性以及患有乳癌的女性乳房攝影資料來訓練人工智慧，希望能夠提升診斷的精確度。就像醫事放射師隨著經驗的累積，能夠增進分辨腫瘤生成與否的能力，隨著更多樣數量更多的資料訓練，提升人工智慧判斷癌症發生的能力。加州大學舊金山分校（University of California, San Francisco）的 Dexter Hadley 醫生認為，只要能以上百萬張乳房攝影訓練演算法，人工智慧就會比人類醫生更能偵測判斷乳癌的發生。這聽起來並不困難，但其中真正的問題在於如何取得大量資料，因為大多數國家對個人資訊都設有法律保護，研究者與科技公司很難取得敏感性的個人醫療資訊。因此，身為醫生與計算生物學家（computational biologist）的 Hadley 開始嘗試一些比較主動的解決方式。他和同事建立了一套系統，讓民眾可以簡單與研究者分享個人醫療資訊的同時保有資訊安全，並且仍然保留控制資訊使用的權利。他們所建立的這套系統使用的技術也是與加密貨幣比特幣相同的區塊鏈（blockchain）技術，預計很快便會進入測試階段。研究團隊計劃收集 300 萬至 500 萬美國女性的乳房攝影結果，並在 5 月時開始以此訓練人工智慧辨識乳癌發生與否。研究團隊集合了來自學術界與新創公司成員，他們希望利用區塊鏈技術，更簡單有效分享醫學掃描結果、醫療紀錄及基因定序等資訊。甚至有些計畫還會付錢給資訊使用者，這些對醫療資訊有需求的一方有許多也計畫從區塊鏈系統徵得這些資訊，以訓練人工智慧演算法的研究團隊。由於近年來民眾普遍越來越在意科技巨頭企業以散布大眾的個人資訊甚至醫療資訊獲利。2016 年，與 Google 同樣隸屬 Alphabet 母公司位於倫敦的人工智慧公司 DeepMind 就因為媒體披露英國國民保健署（National Health Service）在未經知情同意下提供該公司 160 萬筆病患紀錄，而使公司深陷輿論。當時其中資訊甚至包含病患姓名、性病史及其他敏感性資訊。麻省理工學院電腦科學家 Andrew Lippman 表示，目前 Google 與 Facebook 都逐漸捨棄了民眾無法自行管理監督的資料庫，但是醫療領域缺乏像 Facebook 這樣的企業角色，因此運用區塊鏈技術建立去中心化的資訊共享平台並保障個人隱私，或許可以當成一種資料辨識控制策略，是解決的方式。需要研究大量臨床資料才幫助醫療進步區塊鏈是一種分散式的電子資訊系統，以互相連結的分散資料庫記錄交易內容。區塊鏈共享內容因為分散特性，讓整個系統相對穩定，當有人試圖入侵資料庫時，入侵者必須逐一破解系統內互相連結的各個分散單元，會讓整個入侵工作更艱鉅。在這項研究中，區塊鏈扮演交換分流的角色，引導資料在醫療人員與研究者用戶之間流通。而提供資訊的女性能透過區塊鏈保障雲端資料的安全性，並決定是否開放或撤銷他方讀取資料的權限。透過建構讓用戶主導並保障資訊安全的系統，研究團隊希望女性更願意分享她們的乳房攝影資料以提升人工智慧判斷乳癌的能力。而參與者項研究的女性可在 breastwecan.org 網站瀏覽自己的乳房攝影資訊，並獲得醫師根據乳房攝影資訊中組織密度、年齡及其他已知癌症因素對她們罹患乳癌的風險解讀判斷。這項研究並不是首次以區塊鏈技術用於將個人資訊與學術界以及企業界交流，譬如哈佛大學遺傳學家 George Church 共同創立的新創公司 Nebula Genomics，也嘗試提供平台讓企業找到願意做全基因定序的民眾，並且在定序完成後，讓定序結果在企業與個人之間共享。自費進行全基因定序的民眾可自行決定是否將基因資訊販售給 Nebula 使用，費用會以能轉換為美元的數位代幣形式流通。Church 表示，Nebula 會確保合作的企業夥伴遵守他們的承諾，只在約定期限內保留用戶個人資訊。相反的，其他像是位於加州的 23andMe 等基因定序公司，雖然同意將進行的定序結果與學術界分享，但分享資訊後並不會管控資訊的用途以及使用方式。除此之外，也有許多定序公司將匿名基因定序資訊分散賣給生技公司或藥商。Lippman 表示，讓民眾得以掌握自己的醫療紀錄還能對他們的健康管理有立即直接的益處。他與研究生開發的以區塊鏈為基礎建立的健康紀錄分享平台 MedRec，今年將在波士頓的貝斯以色列女執事醫療中心（Beth Israel Deaconess Medical...
Google 發表了名為 Audio-Visual Speech Separation 的音訊分離技術，能夠透過分析影像以及聲音的特徵，將影片中各人物所說的話分離成獨立音軌，如此一來就能讓觀眾在雙人同時講話的影片中，自由選擇要聽誰的語音，此外這項技術也能用來分離背景雜音，強化視訊通話時的音質表現。人工智慧協助分析當人類專注於聆聽某個人說話時，頭腦會「自動調低」其他人與環境雜音的音量，讓人可以在吵雜的場合也能彼此交談。然而要透過電腦個別人物的語音單獨抽離出來，仍然是個相當艱鉅的挑戰。Google 的軟體研發團隊在《Looking to Listen at the Cocktail Party》一文中，提出了透過深度學習與聲音-影像模型的方式分離語音的技術，能夠強化影片中特定人物的語音，並消除其他人的聲音與環境音。這項技術最大的特色，在於它會同時分析影片中的影像與聲音，透過辨識人物表情的變化，提升辨識精準度，同時它也能應用於一般單聲道影片，系統會自動辨識影片中的人物與聲音，觀眾需要做的只要點選影片中出現的人臉，就能只聽到他的聲音。在研發過程中，團隊引用了 10 萬支 YouTube 只有單一講者的無干擾演講影片，並將這些總時數長達 2,000 小時的影片混入其他演講影片與背景雜音，以用於訓練多重串流卷積神經網路（Multi-Stream Convolutional Neural Network），讓人工智慧發揮分離音訊的效果。▲ Audio-Visual Speech Separation技術可以將影片中不同人的聲音分離。（Source：Looking to Listen at the Cocktail Party）▲ 該技術不但會分析聲音，也會分析影片中人物的嘴型與表情。（Source：Looking to Listen at the Cocktail Party）▲ 在人工智慧的協助下，這項技術能夠分離多個人物的語音與背景雜音。（Source：Google Research Blog）實際效果展示開發團隊也公布了許多 Audio-Visual Speech Separation 的展示影片，讀者可以從下列影片中看出這項技術的效果確實十分出色。▲ 隨著影片的播放，可以看到切換到不同音軌時，就只會出現指定人物的語音。▲ 原始影片為 2...
蘋果軟體發展各界關注。分析師報告指出，今年 HomePod 出貨可能遠低於市場預期，意味著蘋果發展人工智慧 AI 可能有隱憂。凱基投顧分析師郭明錤出具報告預期，今年 HomePod 出貨量可能只有 200 萬台到 250 萬台，遠低於市場預期的 500 萬台到 1,000 萬台。其中 100 萬台到 150 萬台出貨，可能在發售後的一個月內。報告認為，HomePod 銷售不佳的關鍵，在於 Siri 語音助理使用體驗不如競爭對手，以及 HomePod 擁有出色音質，但較高售價影響需求等影響。從 Siri 語音助理軟體來看，郭明錤表示，蘋果推出 AI 語音助理 Siri 已超過 6 年，早於競爭對手，大量 iOS 和 macOS 裝置推廣，但截至目前對大部分全球使用者而言，Siri 卻非必需功能，蘋果也還不是人工智慧語音助理市場領導品牌。報告也指出，HomePod 從銷售後，一直沒有支援新語系，這也影響了 HomePod 的出貨動能。郭明錤預期，蘋果可能正在思考低價版 HomePod，但他認為，即便有商業化計畫，可能僅有利短期出貨動能，仍需搭配更好的使用者體驗，才能有助蘋果與 Amazon、Google 等在智慧音箱市場競爭。國外科技網站 MacRumors 日前引述研究機構 Loup Ventures 針對 HomePod 進行一連串測試報導，發現蘋果 HomePod 雖在音質和易操作程度取得領先，但在人工智慧方面，只有 52.3% 的問題回答正確，排名墊底。（作者：鍾榮峰；首圖來源：Flickr/David Sandoz...
為了體驗如今人工智慧的自然語言處理有多強大，Google 近日發表了語義體驗網站「Semantic Experience」，其中有一個全新的書籍搜尋引擎「Talk to Books」，以及兩個基於機器學習的單詞關聯遊戲。相比平常我們搜尋一本書，主要是透過書名、作者等關鍵詞檢索，Talk to Books 裡，我們可以像平常講話輸入一句話，隨後搜尋引擎就會解讀和預判這句話，給予搜尋結果。也就是說，你可以用「聊天」方式找到你想看的書。試著在搜尋框輸入一個問題：What is the best programming language？（什麼是最好的程式語言？）排在第一位的搜尋結果，是一本用 C 語言寫程式的書《C Programming for Arduino 》，作者是 Julien Bayle。這本書有一句話，搜尋結果裡有加粗：There is no scientific or universal way to define what is the absolute best style of programming. （目前沒有一個科學或廣義方式定義什麼是絕對完美的程式。）在搜尋結果中，能回答這個問題的句子或段落加粗顯示，下方還有作者及書籍訊息。我們用聊天方式向 Talk to Books 提問，然後它用搜尋結果告訴你，這本書裡這段話，可以回答你的問題，這些或許就是你想找的書。另一個名為「SEMANTRIS」的頁面，有兩個基於機器學習的單詞遊戲 Arcade 和 Blocks。▲ Arcade。玩 Arcade 時，需要在一定時間內輸入與某個目標詞語最相關的單詞、短語或句子，越相關得分越高，同時目標詞語會下移。▲ Blocks。Blocks 則像無時間限制的消去遊戲。輸入某個單詞、短語或句子後，遊戲會自動判斷頁面哪個單詞與之最相關，然後這個單詞所在的方塊，以及相鄰同色的方塊就會消除。每次消除都會有新方塊掉下來，方塊堆積到達頂部，遊戲結束。「Semantic Experience」這個項目呈現的是機器學習「詞向量」技術，這項技術能讓機器更快、更準確理解人類的語言。目前 Google 已在自家人工智慧開源軟體庫 TensorFlow 開源了一個預訓練語義的模組，開發者可使用自己的詞彙或語句實驗，訓練自己的模型。（本文由...
隨著「AI 智慧電動車」與「ADAS」應用已成為當今科技產業的新寵，欲轉型進入車電供應鏈的消費型電子廠商，都清楚必須先通過 AEC-Q100（針對 IC）、ISO 16750（針對模組）規範測試，方能拿到基本門票；然而針對 MCM、SIP 等複雜多晶片供應商，應該依循哪項規範？困擾 IC 設計廠商與 Tier1 汽車模組商多年的難題，終於在近期有官方解答──最新車規 AEC-Q104。此規範在上月一釋出，電子產品驗證測試實驗室──宜特科技就接到眾多國際晶片廠詢問是否能夠進行測試，代表此規範具有一定重要性及影響力。汽車電子協會（Automotive Electronics Council， AEC）旗下多晶片模組（Multichip Modules，MCM）委員會成員，包含萊迪思 （Lattice）、英特爾（Intel）、英飛凌（Infineon）、超捷科技（Microchip）、恩智浦（NXP）、安森美（On Semiconductor）、德州儀器（TI）等企業，近期宣告 AEC-Q104 MCM 規範，一解 MCM、系統構裝（System In Package，SIP）、堆疊式封裝（Stacked Chip）等複雜多晶片型態應該依循 IC，還是模組規範的難題；此外，AEC-Q104 更是車用行業規範中，首次定義車用板階可靠度測試項目（Board Level Reliability，BLR）的規範。宜特可靠度工程處協理曾劭鈞表示，與 AEC-Q100 相較，AEC-Q104 除了首次定義車電 BLR 測項外、針對基本概述、試驗方式、測試項目、ESD 測試規格及試驗樣品數量都有明確說明。▲宜特可靠度工程處協理曾劭鈞。針對 AEC-Q104 基本概述上，宜特可靠度工程處協理曾劭鈞說明，AEC-Q104 的一大原則在於 MCM 上使用的所有元件，包括電阻／電容／電感等被動元件、二極體離散元件、以及 IC 本身，在組合前若有通過 AEC-Q100、AEC-Q101 或 AEC-Q200，MCM 產品只需進行 AEC-Q104H 內僅 7 項的測試，若 MCM 上的元件未先通過 AEC-Q100、AEC-Q101 與 AEC-Q200，那必須從...