對拉麵愛好者來說，即使是同口味的拉麵，在不同店家手裡就會有截然不同的味道，但如果是同店家不同分店的差異，在光看照片的情況下，真的能分辨得出來嗎？如果你也是喜愛日本拉麵的人，那應該也曾聽過「拉麵二郎」的名聲，這間拉麵店在東京近郊有 41 家分店，因為價格便宜、給料大方，在日本受到許多群眾喜愛。由於每家店面都提供相同的基本菜單，即使你是忠實粉絲，也很難光憑賣相就分辨出哪碗是哪家店製作的。雖然人們或許無法做到，但數據科學家土井賢治相信，深度學習可從一些微小細節辨識出每碗拉麵的不同。事實上，他在去年便已經自己建立了一個機器學習模型，試著辨識拉麵二郎各分店的拉麵，並在 33,000 張照片、一個月持續調整下，達到 87% 的精確度，但他還想了解 AutoML Vision 能否更有效地做到這點。AutoML Vision 是 Google 專門為沒有機器學習專業知識的人所設計，可以協助使用者自動創建自定義的機器學習模型，使用上也非常簡單，你只需要上傳標記好的圖片庫，待模型自動訓練後就可以進行。AutoML Vision 不只能幫助無經驗者，同時也能為專家加快整體訓練的速度。土井的案例中，他從拉麵二郎的各家店面收集了 48,000 張拉麵照片，標記好後上傳系統，花費了大約 24 小時自動訓練後便成功建立模型。而模型得出的結果也非常令人印象深刻：從照片中預測店面的準確率達到了 94.5%。▲ 拉麵二郎的混淆矩陣：直行＝預測商店，橫列＝實際商店。但 AutoML 究竟如何分辨出每碗拉麵的差異？最初 Kenji 認為，模型可能是由照片中配件的差異去判斷──像是碗、桌子的顏色或形狀，但這已證實不太可能，因為即使每個店面都使用相同的碗和桌子設計，該模型的準確率仍非常高。現在 Kenji 的新理論是，或許模型夠細緻到可從「肉片切割方式」或「配料提供細節」分辨出微妙差異，他計劃繼續對 AutoML 進行試驗，看看他的理論是否屬實。就像 AlphaGo 跳脫人類邏輯的下棋風格，我們雖然仍無從得知 AutoML 判斷拉麵來源的細節，但至少可以確定的是：機器絕對不是以口味來分辨的。只能安慰自己，或許這也算人類有優勢之處。 AutoML Vision in action: from ramen to branded goods 趣味で機械学習を駆使して「ラーメン二郎bot」を作ったら、役員に褒められ人脈も広がり、仕事のモチベーションがグッと上がった話 （圖片來源：Google Blog）
提到微軟，人們首先想到的產品肯定是 Windows──一個存在將近 30 年的作業系統。現在，Windows「沒了」，但微軟還在。微軟 Windows 事業部負責人、任職微軟長達 21 年的老臣泰瑞‧梅爾森（Terry Myerson）即將離職，微軟近年來最大架構調整在社交媒體引起熱議。梅爾森在 LinkedIn 發了一篇長文，回顧在微軟工作 21 年的點點滴滴，他將於數月內離職，在微軟之外尋求新篇章，但並未透露具體去向。▲ 微軟官網 Terry Myerson 職位已變為 Windows and Devices 事業部前負責人。Windows 沒了，雲端和 AI 來了這次架構調整最大的變化就是 Windows 不再是獨立事業部，Windows、Office、Surface、Xbox 等核心業務併入體驗及裝置事業部，其他的零碎產品，歸入新成立的雲端計算及人工智慧平台事業部。Windows 是微軟成為科技業巨無霸的根基，與 Office 一起仍處在絕對的壟斷地位。擔任 CEO 的第四年，薩蒂亞‧納德拉（Satya Nadella）毫不猶豫將它拆分重組了。根據納德拉的公開郵件，微軟將調整成三大事業部：體驗及裝置、雲端計算及人工智慧平台、人工智慧及研究。首先是體驗及裝置事業部（Experience & Devices），微軟 Office 業務還在這裡，但重心從桌面管理系統的軟體轉向依賴雲端的 Office 365。最新財報顯示，Office 365 企業業務營收增長 41%。其次是雲端計算及人工智慧平台事業部（Cloud + AI），掌握微軟所有商業智慧和雲端計算企業級服務。還有人工智慧和研究事業部，由華裔沈向洋領導，也是此次架構調整變動最小的部門，負責微軟人工智慧等尖端基礎技術的研究，加速技術研究的商業化程序。Windows 煙消雲散，取而代之的是人工智慧和雲端。新任 CEO 的改革進行到第四年，終於徹底改變了微軟。微軟從大眾眼前消失了，但離錢更近了納德拉好像把微軟改「沒」了，因從消費者層面，微軟的存在感在逐漸降低，無論 Windows 系統電腦，還是 Office 軟體，更不用說 Windows Phone 了。但是，微軟賺錢的能力比過去更強了。反向搜尋納德拉上任以來的諸多調整不難發現，微軟的重心開始更向商用和企業業務傾斜，更確切地說，是向雲端業務傾斜。關於這位美國科技圈職位最高的印度裔 CEO，無論媒體還是與微軟內部接觸的過程，我們都會聽到這句評價：a Cloud guy。這不是否定，而是稱讚。在納德拉掌管下，微軟市值上漲了近 3 倍，突破 7,000 億美元。截至發稿時，微軟市值為 7,027.6...
人工智慧（AI）已成科技大廠兵家必爭之地，處於落後局面的蘋果（Apple）找來了 Google 搜尋與 AI 主管 John Giannandrea，全力迎頭趕上。蘋果表示，未來 John Giannandrea 將會負責機器學習和 AI 策略，並成為直接向執行長 Tim Cook 報告的 16 位高層主管之一。「John 認同我們對於隱私以及讓電腦變得更智慧和個人化的理念。」執行長 Tim Cook 表示。獲得 John Giannandrea 的加盟是蘋果的一大喜訊，畢竟許多矽谷的分析師和高層都認為蘋果在 AI 方面陷入劣勢。AI 是未來的關鍵領域，像是解讀語音指令和辨識照片中的人物都需要 AI，能否從逆境中殺出將影響蘋果的發展。John Giannandrea 來自蘇格蘭，今年 53 歲的他將 AI 導入 Google 的各種產品當中，包括搜尋引擎、Gmail 以及 Google 個人助理。Giannandrea 原先在 Metaweb 這家新創公司擔任技術長，直到 2010 年公司被 Google 收購，就跟著一起加入了 Google。Metaweb 當時正在建立「世界知識的資料庫」，Google 將這項計畫加入搜尋引擎當中，直接回答用戶的問題。在 Giannandrea 任職於 Google 期間，AI 研究在 Google...
Google 向來以「不作惡」為行為準則，而 5 日發生的員工連署上書事件則無疑放大了對此原則的關注與探討。近日逾 3,100 名 Google 員工連署上書他們的 CEO 桑德爾·皮蔡，抵制公司參與美國國防部發起的 Project Maven。Project Maven 於 2017 年 5 月首次宣布，這一專案旨在透過大數據快速獲取可操作的智慧，利用人工智慧技術進行影像檢測。而 Google 將為這一專案提升系統分析影像的能力，這或許會幫助國防部在反暴亂和反恐行動中更好地辨識目標和平民。這份上千名員工所簽署的連署信堅持認為，Google 不應該參與涉及戰爭相關的專案，並呼籲 Google 退出 Project Maven。信中也認為，Google 此舉將在公司的形象和人才吸引的能力上，造成無可挽回的損害。此外，Google 員工的訴求還包括公司宣布一條「永遠不再開發戰爭相關技術」的條款。與美國國防部的合作顯然並沒有在 Google 公司內得到一致認可。Google 官方表示，他們也能理解員工的擔憂，並鼓勵員工參與這個「重要話題的討論」。Google 強調在 Project Maven 中所做的研究屬於「非侵犯性」工作，與國防部的合作只是希望利用技術幫助人們脫離繁重工作。Google 也指出，國防部使用的是「對所有 Google 雲使用者開放的開源物體辨識軟體」，甚至資料都未經標記。（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： Google 正與美國國防部合作，協助開發 AI 來分析無人機畫面
人工智慧（AI）毫無疑問是有用的，它快速、精準、不帶情緒，機械式的重複任務也不會厭煩，從各個層面來看，人類從事的許多工作確實都能夠運用 AI 來取代。但如果是創造藝術呢？VentureBeat 報導指出，做為科學和技術的產物，人們總是傾向將 AI 與不需要創意的應用領域連結──這是一個非常簡單的假設，畢竟以目前所知，機器確實缺乏情感與直覺，但這並不代表它們無法創造出人眼中具有創意的藝術作品。透過編碼及相關應用技術，開發人員能夠讓 AI 做的事情遠比一般人想的還要多上許多，像是寫詩詞、繪畫、製作食譜、編寫歌曲這些過去被認為是由創意主導的任務，AI 都已經有了成功的案例，甚至在匿名提供給人群評審時經常能夠獲得好評。▲ 你判斷得出來哪些畫作是 AI 所畫的嗎？答案請見註 1。（Source：Ahmed Elgammal）舉例來說，美國羅格斯大學（Rutgers）藝術和 AI 實驗室日前就編寫出一種演算法，能夠讓 AI 透過對藝術史知識的學習創造出繪畫，團隊甚至在創作後還特別舉辦了畫展，調查人群對繪畫作者的猜測。雖然在模仿現有畫風的畫中，僅有 35% 的群眾認為這是由人所創作的，但在 AI 自創的「AI 派」畫中，相信出自人手的比率卻提高到了 53%。更值得一提的是，當被問到那些藝術作品鼓舞人心或啟發靈感時，AI 創作的作品比起人類所有風格的作品都還要再高出一些。AI 在文字藝術上也已經取得了成功，除了網路上充斥著由機器人記者撰寫的報導上，國外也有團隊成功創造出一種能撰寫十四行詩（Sonnet）的演算法，無論是在解釋性、簡短性和抽象性的基礎上都足以讓人信服。這麼說來，難道「藝術家」也會被取代嗎？進一步來說，如果 AI 也能夠取代藝術家，那麼藝術家/編碼者在藝術作品中扮演的角色又是什麼？要探討這一點，或許我們可以從那些 AI 並不是很擅長的藝術看起。就拿寫作來說吧！雖然 AI 已經成功能夠撰寫報導或進行詩詞創作，但神經網路和演算法仍有些部分是無法突破的。過去研究人員便曾經提供機器許多科幻劇本，並在隨後將 AI 的創作拍成短片《Sunspring》──這部短片自然非常受到關注，但其中唯一獲得好評的並非劇本，而是敬業的演員。目前看來在闡述事實、創作節奏或繪畫上，AI 似乎能夠獲得「A」以上的評分通關，但在對話和情節設計上，似乎就不是這麼如此。網路雜誌《頁岩》（Slate）的分析師對 AI 的詩詞如此評價：這篇由機器撰寫的十四行詩看起來不像在講述任何事情。▲ 由 AI 創作的 14 行詩。（Source：University of Southern California）但藝術是否需要講述一個故事？對於小說或電影來說，故事情節是必不可少的，但在像是照片或畫作、雕塑的藝術媒介中，多半是仰賴暗示或情境來引發情感反應，幫助觀眾以不同的方式看待世界。儘管創作藝術可能因人而異，但有 3 種技能似乎是必須的：第一種是寫作技巧，第二種是創造力，第三種則是意圖。AI可以很好地模仿前兩者；只要告訴它資訊和方向，它便可以持續地往其邁進，它可以複製繪畫風格、學習詩歌的韻律結構，至於難以定義的「創造力」，在不受固有邏輯限制的情況下做出的超越普遍概念決定，在人類看來，大概也不得不歸類於具有「想像力」與「原創性」。但剩下的意圖或許才是最重要的東西，因為對於人類來說，正是意圖激發了藝術作品的靈感，並帶來了期望傳達的意義。而對於 AI 來說，編碼者將機器設定為基於訊息去作出自己的決定，AI 無法學習過於抽象的事物，自然也無法創作出具有意圖的作品；人們可以從作品帶給人類感觸的角度去評論，但卻必須完全忽視其創造的環境──AI 的藝術可能具有吸引力，但卻無法具有真正的意義。▲ 畢卡索『格爾尼卡』的磁磚版本。（Source：Flickr/Tony Hisgett CC BY...
人工智慧無疑是近年最受矚目的新科技，不過用人工智慧來開發殺人武器，就相當有爭議。最近一批人工智慧研發學者，就因為南韓科學技術院參與開發人工智慧武器，而發起杯葛行動。早前南韓科學技術院（KAIST）宣布會與南韓軍火生產商 Hanwha 合作開展人工智慧軍事研究，讓學界關注是否要開發人工智慧武器甚至可以殺人的「殺手機器人」，引起其他國家開始人工智慧軍費競賽。因此超過 50 名來自世界各地的人工智慧研究學者就連署公開信，呼籲業界杯葛 KAIST，他們表示，未來將不會到 KAIST 訪問或開展合作計畫，希望 KAIST 可以回心轉意。發起杯葛的新南威爾斯大學教授 Toby Walsh 表示，KAIST 是聲譽良好的大學，卻選擇與可疑的夥伴合作。人工智慧可以做的好事很多，也包括軍事方面，例如用於拯救行動，但公開表明以發展自動化武器為目標，還要夥同軍火製造商，實在令人相當擔憂。而 KAIST 則回應指，合作開發的人工智慧將會是指揮及控制系統、深海導航、智慧飛行器訓練、追蹤及確認目標，無意研發致命的自動化武器系統。 Leading AI researchers threaten Korean university with boycott over its work on ‘killer robots’ （本文由 Unwire HK 授權轉載；首圖來源：Flickr/USAG- Humphreys CC BY 2.0）
台灣、甚至全球最先進的電動車減速齒輪、傳動軸的生產地，就在嘉義的阿里山下，而且還是無人智慧工廠！和大工業的工廠不只是無人，生產線上的 32 台機器，會自動對話、校驗，收集資料傳到雲端建立大數據，改善生產精密度比頭髮細六分之一，再搭配中鋼量身訂做的合金鋼，讓電動車跑起來毫無噪音。嘉義縣大埔美工業區最近出現了忙碌的景象，自過年前到現在，24 小時生產線不停工。一旁則日夜趕工、安裝新人工智慧生產線，旁邊的黃土上則正在蓋新工廠。因為電動車取代傳統汽、柴油車的大浪潮，正在全世界如火如荼展開，於是這座工廠一邊產能滿載、一邊設新廠、新產線，滿足來自世界各地的汽車傳動軸、齒輪訂單。走進工廠，100 公尺長的生產線有 32 台機器，要進行車、鑽、磨、熱處理、校正、檢驗等 13 道製程。只見機器手臂、關節型機器人拿起一支支黝黑的鋼柱，一路自動送到車床、高週波的熱處理機器等設備加工，最後成了一支支銀白閃亮的合金傳動軸，從原材料到成品，整段流程看不到一個人工操作的環節。這條人工智慧產線不僅全自動化，每條線上的 32 台機器還會互相對話，所有生產數據傳到雲端，建立大數據資料庫，做為追蹤、分析與改善使用，客戶也隨時能看到自己的產品。這樣一條 AI 產線，要價 3.5 億元，比傳統精密產線貴上一倍以上，還要花 2 年的時間調整、磨合。打造人工智慧產線的和大工業董事長沈國榮說，「不僅貴，還放慢了這兩年的產能擴充速度，因為人工智慧生產線是台灣非走不可的路。」經濟部智慧機械推動辦公室副執行長、台中市經發局局長呂曜志說，「沈國榮是一個思想前進的老闆，大量運動人工智慧，是因為未來全球人力資本將產生變化、需要智慧化產線來解決勞力不足問題。」這座阿里山下的人工智慧生產線工廠，生產了包括特斯拉、BMW、克萊斯勒等國際大車廠的汽車傳動軸、減速齒輪，是世界最頂級的汽車傳動零組件的供應地。而特斯拉更是非要和大的減速齒輪不可。為什麼和大有此實力？特斯拉最核心的供應商時間回到 2009 年，金融大海嘯讓全球景氣急縮，當所有廠商產能閒置時，特斯拉找上包括和大在內的台灣汽車零組件供應商。「我們那時候真的沒事做，員工在樹下抽菸，高階幹部煩惱沒訂單，所以特斯拉上門就接，10 件也接，20 件也接。在只有特斯拉一家客戶的情況下，雖然訂單很少，但全力集中替特斯拉開發，」沈國榮說。最早也最用心，和大成了特斯拉最核心的供應商，生產特斯拉電動車的減速齒輪、傳動軸。然而，商場上沒有天長地久、山盟海誓，特斯拉崛起之後，訂單成了兵家必爭之地，和大的訂單自然也被瓜分了，隔沒多久，特斯拉卻回頭拜託和大，教教旗下供應鏈怎麼做出好齒輪。原來生產傳統汽柴油車齒輪的同業，做不好電動車齒輪。傳統汽油車引擎本身會發出噪音，掩蓋了齒輪摩擦的聲音，但電動車馬達寂靜無聲，如果用傳統汽油引擎齒輪做法，精密度就會不足，造成噪音問題。馬斯克也不知道的兩個祕密解開阿里山下的電動車齒輪的祕密，這祕密連搞創新起家的特斯拉都不知道，而沈國榮卻花了近 10 年的時間摸索與改進，建立了資料庫。沈國榮用手比了齒輪的齒內、齒根等部位，他說，「要完全沒有噪音，有時候是這一點精密度要頭髮的三分之一，另一點是頭髮的六分之一，連進刀時的速度什麼時候要快、什麼時候要慢、最後一刀要畫在哪裡，都是長久累積的經驗摸索出來的獨門功夫，這個連特斯拉都不知道。」所以別人做的有噪音，和大做的就是沒有。「還有一個祕密，和大連合金鋼都是中鋼量身訂做的。」時間要回到 2002 年，當時沈國榮剛剛打入國際大車廠的供應鏈，通用等大車廠指定和大要購買南韓浦項、日本大同特殊鋼、中國上鋼五廠的合金鋼，其他的全部不行。沈國榮告訴通用，台灣有一個中國鋼鐵公司，做得也相當不錯呀？通用卻說，中國其他的鋼鐵廠都不行，就只有上海鋼鐵五廠可以用。「我說不是，是台灣的中國鋼鐵，通用卻搞不清楚，說台灣哪有中國鋼鐵？」沈國榮說。最終說服了通用願意派人來台灣評鑑中鋼，沈國榮馬上找了中鋼當時負責研發的技術副總，後來的中鋼董事長鄒若齊。鄒若齊一口答應，願意協助和大開發汽車傳動系統用的特殊合金鋼。鄒若齊回憶此事，委請他當時的副手、現任中鋼執行副總王錫欽回答。和大帶中鋼，打進國際供應鏈王錫欽表示，可以說是和大帶著中鋼打進了國際傳動軸、減速齒輪的供應鏈。「和大沈國榮是跑在前面的人，生產這種鉻鉬合金鋼，對於中鋼來說是一個挑戰，以往中鋼是量產型鋼鐵廠，要變成替和大量身訂做專屬合金鋼，每一爐煉出的合金鋼都是獨一無二，要求沒有雜質、耐疲勞、壽命長。」王錫欽說。從那時候開始，和大與中鋼合作愈來愈緊密，王錫欽說，雙方進入協同研發的關係，從開發階段就開始合作，甚至針對和大獨門技術來開發鋼材。對於中鋼來說，王錫欽說，「沈國榮是個好客戶，不僅購買量成長，中鋼也因此打入了國際高級鋼材的市場，成為國際大車廠指定購買的鋼廠之一。」也因此，想取代和大的產品並不是那麼容易，除了精密度，背後還有中鋼這個大靠山。運用大數據分析改善精密度讓和大牢牢抓住特斯拉，讓沈國榮深信人工智慧產線的重要性，再加上台灣進入了少子化時代、東協崛起減少外勞輸出，兩年前，和大開始了人工智慧、無人化生產線投資。做起來卻很難，和大傳動軸事業部副總經理孫承志說，和大展開國內外的拜訪行程，從工研院機械所、量測中心到台灣各家大學，國外跑了發那科、西門子、庫卡、ABB、那智等自動化手臂、設備商，每種機器設備都買回來試驗，看看那個最適合和大的需求。沒有現成的、也沒有模組可以套，完全要靠自己，花了兩年的時間磨索，和大才建立專屬自已的人工智慧產線，呂曜志說，「智慧製造最重要是自己要先收集資料，重點是不管黑貓白貓，能抓老鼠就是好貓，最重要每家工廠自己實用，好用。」只要四分之一的人力跟和大中科廠同產品產線相比，中科廠一條產線需要 32 個人，大埔美的無人產線只要 8 個人，人力只有原來的四分之一。更重要的是，汽車產業對瑕疵是零容忍，汽車廠如果發現一支傳動軸有問題，那麼尚未安裝的傳動軸都要停下來。例如本來要安裝 3,000 支，發現一支有問題，那這 3,000 支要全部重新檢驗或退貨。不僅浪費時間與檢驗成本，更會影響到汽車廠對供應商的信任。變成人工智慧生產線之後，沈國榮說，「機器會和機器對話，根據大數據判斷它所看到的，從幾萬筆數據中比對，如果有不吻合，馬上就停下來通知上一段機器，你有問題了，是否應該校正、檢查，同時通知雲端、手機，馬上派人來了解、解決問題。」所以每一支傳動軸、每一個齒輪都不斷被檢驗、記錄，確保生產過程沒有問題，即便後來還是發現問題，也可以透過大數據，回溯這個產品是在什麼時間、什麼條件下被製造，應該如何改善，3,000 支重新檢驗的事情不會再發生。生產線沒人，人應該扮演的角色是什麼？孫承志說，「現在非常需要大數據分析師，雲端管理、程式設計人員、系統、管理機器手臂的工程師，人工智慧產線取代了傳統勞力，也創造了新的工作機會。」未來，和大在阿里山下預計要設置 14 條人工智慧生產線，沈國榮預估，到了 2025 年，全球電動車數量將從現在一年約 100 萬輛成長到 1 千萬輛，電動車慢慢成為新主流，而台灣將靠人工智慧工廠，成為全球最重要的汽車傳動系統零組件的生產基地。（本文由 天下雜誌 授權轉載）延伸閱讀： 南霸天第三代 vs. 西雅圖科技新貴 台灣電動機車戰爭開打 中國對美開貿易戰第一槍 但已手下留情 搞臭臉書、涉干預美國大選與脫歐 它到底是間怎麼樣的公司？
小米公司在上海正式發表 AI 雙鏡頭旗艦手機小米，這也是小米新品發表會首次在北京以外舉行。小米 MIX 2S 延續了被三大世界級博物館認同的設計語言，採用四曲面陶瓷機身。後置超感光雙鏡頭相機採用 Sony IMX363 旗艦感測器，暗光逆光場景拍攝更出色，在權威機構 DXOMark 測評中取得拍照 101 分的好成績。內建 8GB 記憶體 +256GB 快閃記憶體，配合驍龍 845 處理器讓小米 MIX 2S 有著不錯的性能表現。四曲面陶瓷機身設計小米 MIX 2S 採用全螢幕 2.0 設計，點亮後正面幾乎全是螢幕，採四曲面陶瓷機身。算是延續 2017 年，小米實現了全球四大工業設計獎美國 IDEA、德國 iF、德國紅點和日本優良設計獎的金獎設計。在廣受用戶好評的變焦雙鏡頭基礎上，小米 MIX 2S 的後置相機進一步升級，使用 Sony 新一代旗艦感測器 IMX363，像素大小高達 1.4μm，支援源自單眼的 Dual Pixel 全圖元雙核對焦技術。結合硬體多幀降噪，小米 MIX 2S 在弱光環境下也可拍出純淨畫質，對焦又快又準。AI 技術的應用也提升了小米 MIX 2S 的拍照體驗。小米 MIX 2S 的相機可進行 25 種標籤、206 個精細化場景智慧辨識，並提供專業級後期調校。同時，它還特別針對商務人士進行了最佳化，後續 OTA...
美國時間 27 日，第 9 屆年度 GPU 技術大會（GTC）在加州聖荷西的 McEnery 會議中心正式開幕。輝達（NVIDIA）創辦人兼執行長黃仁勳除了進行開場演講以外，同時發表了採用了以 GV100 核心架構的 QUADRO GV100 專業顯卡，以及全球最大的繪圖晶片叢集 DGX-2。在開場演說中，黃仁勳以近期 NVIDIA 所發表的 「電影級光影追蹤技術 RTX Technology 」，將實現光影追蹤功能做為前言，帶出了自家新一代顯卡所具備功能與特性。黃仁勳表示，RTX Technology 能讓遊戲開發者使用即時光照跟蹤技術、環境光遮蔽、全新的光反射技術等各種全新世代的遊戲開發技術，讓開發者創造出接近真實世界的光線技術，使遊戲更逼真，幫玩家打造夢幻般的遊戲體驗。不過，RTX Technology 實在是太耗費顯卡的運算能力，使得目前大部分顯卡都不能流暢支援。雖然，NVIDIA 之前就有說過，如果在 TITAN V 顯卡下，RTX Technology 會有比較好的表現。但是，TITAN 系列始終不是專業的繪圖處理顯卡。因此，NVIDIA 在這次的 GTC 中，正式推出了 QUADRO GV100 專業顯卡。黃仁勳表示，Quadro GV100 專業顯卡和之前的 Tesla V100、TITAN V 顯卡相同，都是使用的 GV100 繪圖晶片，擁有 5,120 個 CUDA 架構核心運算技術處理器，640 個深度運算（Tensor）單元，單精確度浮點性能為 14.8 TFLOPS，雙精度浮點性能 7.4 TFLOPS，深度運算性能則是為...
知情人士今天透露，在被踢爆外洩個資，引發民眾不滿的風頭上，社群巨擘 Facebook 已決定不在 5 月年度開發者大會上，發表新款智慧居家產品。彭博報導，Facebook 現正深入審視配備數位助理和影像聊天功能的智慧音箱，確保產品得宜地取用用戶個資。這款音箱預料秋天才會上市，原本 Facebook 希望能在年度開發者大會上先行亮相。眼見亞馬遜（Amazon.com）推出智慧音箱 Echo，Facebook 也積極跨足居家智慧市場，開發更貼近用戶日常社交的產品，這款運用人工智慧的音箱就是計畫之一；但隨著 Facebook 蒐集並使用個資的疑慮升高，現在可能不是要求消費者在家放置連網裝置、安心把更多資訊交給 Facebook 的好時機。Facebook 發言人婉拒發表看法。政治顧問公司劍橋分析（Cambridge Analytica）未經 Facebook 用戶同意使用 5,000 萬筆個資，消息傳出後，Facebook 處理用戶個資的做法遭民眾聲討。深陷危機的 Facebook 這幾週將派執行長馬克祖克柏（Mark Zuckerberg）前往國會作證，說明公司的隱私政策。（譯者：鄭詩韻；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： 因推友一句話，馬斯克移除 Tesla、SpaceX 的 Facebook 專頁 連是不是談遠距戀愛 Facebook 都追蹤，科技巨頭用隱私煉金