未來在中國的一舉一動恐怕更加無所遁形，中國警方導入具備人臉辨識功能的太陽眼鏡，目前在高鐵鄭州東站進行測試，將投入即將到來的春運維安工作，可以做到即時、準確的身分辨識，雖然在安防的管制看似升級，但在大規模人臉辨識使用上，也引發人權隱私方面的擔憂。十分之一秒辨識身分，違法者無所遁形號稱地表上最大人類遷移的春運，近期已於中國各地陸續啟動，大批期待返鄉過節的民眾，對陸、空交通樞紐都是一大挑戰。為了強化維安防護，中國警方在鄭州車站導入具人臉辨識功能的太陽眼鏡供警方配戴。傳統的監視器設備雖然已經大規模部署，但除了畫質不夠精細，第一線使用上最大的挑戰是會有時間差，當系統辨識出異常狀況，等警方抵達現場時嫌犯早已逃之夭夭隱沒於人流中；監控太陽眼鏡的優勢在於可擴大監控範圍，填補傳統監視器無法抵達的死角，更能加速執法人員的反應速度，得到準確、即時的反饋。這款具人臉辨識科技的太陽眼鏡由北京科技新創 LLVision 開發，是與當地警政單位合作，根據需求量身打造的裝備。眼鏡採用 Intel 視覺處理器、搭配為 AI 設計的神經網路框架，需要連接一支智慧型手機才能運作，主打用於安防與醫療領域，根據官網一支眼鏡的售價是 3,999 元人民幣（約新台幣 18,395 元）。LLVision 表示，傳統攝影機是透過網路連接雲端資料庫做身分比對，而這款太陽眼鏡是與手機上不連網的嫌疑人資料庫比對，可以縮短警方反應時間，平均在十分之一秒內就能完成身分辨識，在茫茫人群中揪出可疑人士。LLVision 補充，根據目前測試的結果，當環境中太多干擾時容易影響辨識準確度，這也是目前產品待加強的部分。在每天人流有 7 萬到 12 萬的高鐵鄭州東站測試後，警方表示，這款太陽眼鏡已成功抓到 7 名涉及重大刑案的嫌犯，以及 26 名冒用他人身分證件搭車的民眾。中國監控無所不在，人權隱私恐有疑慮近年來中國官方投入大量資源於監控技術，根據統計，到了 2020 年中國境內將會有高達 6 億支監視器，而如今又加上更具機動性的 AI 太陽眼鏡。跟許多西方或亞洲民主國家相比，中國隱私規範管理相對寬鬆，一般民眾對於照片、指紋等個資的蒐集心態上也已經相當習慣，因此人臉辨識技術在中國得以順利推展，並在無人商店、提款機、門禁等許多場景中被大規模運用。不過，鄭州警方的新秘密武器也引起許多人權團體擔憂，多數認為當局缺乏配套監督，讓政府瞬間擁有過大的權力。國際特赦組織（Amnesty International）研究員 William Nee 就擔心在緝捕罪犯的同時，中國政府也能對少數民族、政治異議人士做更大程度的人權打壓，未來如果所有的中國執法人員，全都開始配戴具人臉辨識功能的太陽眼鏡，恐怕將加深中國社會監控力道，人民生活也將更沒有隱私可言。 Chinese Police Add Facial Recognition Glasses to Their Surveillance Arsenal Chinese police are using facial recognition sunglasses to track citizens Chinese police are wearing...
日本企業除了開始利用 AI 人工智慧分析求職者遞交的申請表，查閱求職者的學歷、性格是否符合工作外，最近更使用到 AI 做為面試官。應徵者會透過智慧手機，回答 AI 系統提出的問題。AI 系統可去除面試官從求職者外貌做出判斷的情況，所得結果更為客觀公正。亦有公司表示，仍然會用人力查閱合格者遞交的內容。人才公司 En-Japan 在去年 12 月舉辦了一個 AI 面試體驗會，當中有 20 位求職者參加。參加者會對著智慧電話回答問題，例如「你在學生時代學過什麼？」求職者就向著智慧型手機回答「曾經學習過農業經濟學」，就這樣一問一答的方式，在 1 小時左右完成了面試。有求職者表示，不怕面試官以貌取人，在面試時更有安心感；也有求職者說以往曾經遇過高壓態度的面試官，對他的態度相當不滿，而現在可以平心靜氣地說話。但也有受訪者指出，與面試官傾談人生經歷可有講有笑，但面對 AI 就會比較沉悶。 AI 系統除了以學歷判斷求職者是否達到要求，也可分析求職者的性格。例如「想看漫畫所以開始打工」或者「想買漫畫給弟妹所以開始打工」，兩個答案沒有善惡之分，但可分辨出前者是以自己的理想與目標來行動，而後者則是具有為他人做事也不會感到煩厭的資質。AI 人工智慧開發公司指出，企業在面試時所用的人手可大幅減少，亦可確保面試的客觀性。現在有 6 間人才派遣公司利用他們的系統。有公司如 ANA 航空、電訊公司 Softbank 則指出，他們使用了 AI 分析求職者的文件後，仍然會用人手查閱資料，「因為合格的人是將來一起共事的人，始終需要用人的眼去看清楚」。 ＡＩ面接官、期待広がる （本文由 Unwire HK 授權轉載）
年關將至，打算在年後換跑道嗎，數據分析工作可能是最佳選擇。近來大數據（big data）、人工智慧（AI）發燒，數據分析成了美國最佳工作，相關人才供不應求，薪資極為優渥。Forbes、金融時報報導，數據分析應用範圍大增，金融業也加入搶人大戰。AlternativeData.org 研究發現，160 多家資產管理機構，包括施羅德（Schroders）、富達（Fidelity）、景順（Invesco）等，至少雇用了 340 名全職數據人員。2012 年以來，這些機構聘僱的數據人員增加 4 倍之多。數據分析如何運用在金融業上？他們可以使用「深度學習」（deep learning）分析停車場的衛星影像，推測客流數。或是研究收據和刷卡資料，了解消費趨勢。OptionsGroup 估計，資產管理機構的數據主管，本薪在 25 萬至 100 萬美元之間（台幣 735 萬至 2,900 萬元），年度紅利另計。但是 AlternativeData.org 編輯 Pablo Cerrilla 說，上述數字嚴重低估了金融數據人員的薪水，也許比實際數字少了 100%。Glassdoor 研究也顯示，2018 年全美最佳工作，由數據科學家笑納冠軍。Glassdoor 首席經濟學家 Andrew Chamberlain 說，多年來數據科學家都是熱門職缺，連續 3 年在 Glassdoor 全美最佳工作中奪冠，此一職缺需求旺盛、薪資豐厚、工作滿意度也高。不只科技公司爭相聘用，各行各業如健康照護、零售業等，也都在尋找相關人員。LinkedIn 2017 年美國新興職缺報告指出，機器學習工程師的工作機會，較 5 年前增加 9.8 倍。數據科學和機器學習的需求不斷提高，是成長最快的職缺，市場求職者過少，無法滿足需求。數據分析也可用於分析企業高層在財報會議上的發言，可運用人工智慧，量化分析高層用詞，讓投資人能跳脫文字迷障、窺見實情。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：pixabay）延伸閱讀： AI 分析語言模式窺人心，財報會議發言恐洩天機
創新工廠創始人李開復一直以來都是人工智慧的支持者和宣傳者。他不僅經常談起 AI 的能與不能、希望人們不要對 AI 產生不理智的恐慌，而且也經常耐心解釋中國與美國在 AI 的發展現狀與潛力之間的區別。不過，李開復還認為，除了光明之外，前方還有一些潛藏的危險。以下為採訪內容整理。近期一次 CGTN（中國國際電視台）對李開復的直播採訪中，李開復表示：「在我看來每個創業者都很想把自己的創業公司包裝成 AI 公司，而每個 VC 也都想要標榜自己是 AI 投資人。但 AI 投資其實不適合新手參與。如果對 AI 技術本身沒有了解就急著參與 AI 的早期階段，這種人會賠得連褲子都不剩。到了今年底，我覺得會有很多泡沫破掉。」「有一些初創公司編出的故事其實無法達到，他們就這樣去騙 VC 投資他們，因為 VC 又不懂。所以到了年底左右，我們當然能看到一些非常成功的案例推動 AI 發展，但也會有更多泡沫破碎。企業花完了錢，然後破產，這會讓整個環境冷卻一陣子。」不過，李開復也表示，AI 既然技術來了，就肯定會落地生根，所以不必對短期漲落過分擔心。關於泡沫破碎對整個市場環境的影響，李開復說：「影響有可能會很大，而且是世界性的。現在回頭看 2000 年，『.com』泡沫帶給通訊公司、科技公司包括微軟等沉重的打擊。歷史就是這樣。如今我不僅對 AI 有擔心，我還覺得 ICO 才是最大的泡沫。ICO 泡沫破碎時，也會使一些 AI 泡沫破碎，並且連鎖反應影響到更多科技公司。所以我覺得個人投資者一定要很小心，接下來 6 個月左右會有不少泡沫破碎。」李開復說。「人工智慧三巨頭」之一的紐約大學教授、Facebook 首席 AI 科學家 Yann LeCun 也在 Facebook 轉發這篇報導表示贊同，並補充評論：「確實如此。他提到的泡沫就是有的 AI 公司許下的志向有月亮那麼高，今年過不了多久他們的錢就會花完了。」 Kai-fu Lee: AI bubbles to burst by...
吳恩達於 1 月 30 日在部落格平台 Medium 及 Twitter 公布離開百度後創立的第 3 個項目──AI Fund 基金。他表示一直希望開發出「一個有可重複性的系統性程式」，來「開發和追逐新的 AI 機遇」，翻過來就是透過這個基金提供資本資助各類新 AI 公司成立，並推動 AI 創業公司發展。他在 2017 年 6 月和 12 月宣布了兩個項目，分別是 Deeplearning.ai 和 Landing.ai。自此，他在 2017 年 8 月宣布要做的 3 個創業項目已全部集齊。AI Fund：打造改變社會的 AI 公司吳恩達表示，新基金已籌集 1.75 億美元，將用於啟動各項新事業，用 AI 改善人類生活。提振這些事業發展同時，也希望幫助更多人加入 AI 領域，共同建立 AI 推動的社會。新基金的投資方包括 NEA、紅杉、Greylock Partners、軟銀以及其他機構。吳恩達是新基金的普通合夥人（General Partner），Eva Wang 將是合夥人和 COO，還有 Steven Syverud 也將成為合夥人。▲ 左起為 Eva Wang （COO...
全球電子代工龍頭鴻海 31 日舉行臨時股東會，由總裁郭台銘親自主持。臨時股東會主要討論鴻海中國子公司 FII （富士康工業互聯網，簡稱富士康） 計劃向上海證交所申請 A 股上市事項，並完成補選一席獨立董事。市場預估，如果鴻海將主要的 iPhone 組裝業務轉移到子公司 FII，且能順利在上海證交所 A 股上市，則 Fll 將可獲得更自由的籌資管道並強化財務能力，上市後的市值還可能超越母公司鴻海。郭台銘在股東會一開始，除了感謝股東如此寒冷的天氣也踴躍參加，再說明子公司 FII 為什麼要申請到上海證交所上市的原因。他表示，因為過去台灣股市有訊息不對稱現象。外資掌握大量訊息，但是中小股東掌握少量訊息，外資有工具發布，有訊息不對稱優勢，使小股東和內資常受外資影響。在中國，一般股東的持股比例約 60% 到 65%，外資僅占三成。所以，內資和小股民不會受外資消息面影響，兩股力量可以相互抗衡。郭台銘還進一步指出，鴻海的基本面很好，但仍經常受消息面影響，造成外資強、內資弱。所以鴻海也是外資喜歡操作的標的下，經常因消息面變成外資的提款機。過去 3 年，郭台銘一直在思考如何進行鴻海轉型。如今，鴻海已透過轉型與升級，已不再只是代工服務，而是具備人工智慧的製造業者，且即將擁有全球最大的工業互聯機制。當外資還喜歡把鴻海跟蘋果掛在一起時，事實上鴻海已從硬體轉型到平台發展。郭台銘進一步指出，鴻海已有運作一段時間的關燈工廠，這些都是極機密而不讓外界參觀，但這些工廠其中能產生很多有價值的數據。鴻海現在不只是代工廠，而是擁有大數據的結構層次與分析等，鴻海是人工智慧非常接近的製造業者。再加上目前鴻海於深圳和高雄設有高速運算中心，收集全球在上海、北京、深圳、布拉格、美國威斯康辛等工廠的生產線資料，藉此智慧製造連結，未來鴻海將具備全世界最大的工業互聯網。臨時動議時，有股東看好 Fll 準備在上海證交所上市，詢問該如何購買 Fll 股票時，郭台銘表示，將組織團隊協助鴻海股東參與股票認購抽籤，且不收任何費用，強調現在是最好時機，不要錯過此次認股機會。郭台銘強調，雖然會計師說可依規定參與認購抽籤來處理，但這方法並沒有站在股東的立場想。因為鴻海老股東過去與鴻海一起打拚，現在有這個機會，當然希望提供股東優先認購權。他將立即指示財務及法務部門，研議組織成立團隊，不收股東一分錢，藉由介紹的經銷商或仲介，協助鴻海股東代辦各種程序。鴻海財務長黃秋蓮也說明，FII 赴上海證交所 A 股上市一案，目前尚須提交中國證監會及上海證交所審查，確切的時間表尚未確定，必須待中國相關單位核准後，才會啟動作業程序。目前暫定在證監會通過後一週，邀請中國承銷券商來台辦理說明會，以向股東說明如何參與認購抽籤等程序。（首圖來源：科技新報攝）
你聽過伏尼契手稿（Voynich manuscript）嗎？這是約在 15 世紀出版的一本神祕書籍，由於書中語言和字母無人能辨識，自 19 世紀發現以來一直困擾著歷史學家和密碼學家，而加拿大團隊最近運用人工智慧展開新一輪破譯嘗試，並從中獲得些微收穫。Phys.org 報導，這個團隊是由加拿大阿爾伯塔大學（University of Alberta）電腦科學教授 Greg Kondrak 和研究生 Bradley Hauer 組成。身為狂熱的語言愛好者，Kondrak 的主要工作內容便是自然語言處理（NLP），試圖幫助電腦理解人類語言。Kondrak 解釋，自然語言處理不僅是為讓人們和電腦溝通的能更簡易方便，也是為了那些以書面形式存在的許多資訊，「我們使用人類語言與其他人交流，但電腦並不理解這種語言，因為這是專為人打造的，我們甚至沒有意識到裡面有多少模糊含意。」伏尼契手稿共有 240 頁，全書用精美的牛皮紙製成，除了無人能辨識的字母、語言，手稿中也有許多素描插圖，自 19 世紀發現以來，許多頂尖解碼專家都曾積極研究，但最終仍無人能解析內容，一些人甚至認為手稿只是惡作劇。但 Kondrak 和 Hauer 顯然並不這麼想。為了幫助電腦理解人類語言，他們正在研究該如何運用 AI 協助解析人類語言常出現的歧義內容（ambiguities），而他們的目標正好就是伏尼契手稿。▲ 手稿除了文字還有許多草藥、天文及生物插圖，部分人甚至認為內容與中世紀煉金術相關。（Source：See page for author , via Wikimedia Commons）進行內容解析之前，Kondrak 和 Hauer 必須先確定手稿使用的語言種類，為此他們運用世界人權宣言中 400 種不同語言的樣本進行辨識。起初他們假設手稿是用阿拉伯文寫成，但實際運行演算法之後，卻發現最有可能的反而是希伯來語（Hebrew）。解析出語言類別後，團隊的目標自然轉向破譯內容的方向進行，但這應該如何做到呢？Kondrak 和 Hauer 先假設手稿是以「alphagrams」方式撰寫──以一個詞語定義另一個，就像人類語言中含糊的詞句，接著他們便運用演算法試圖破譯手稿。深入研究時團隊發現，伏尼契手稿約 80% 以上單字都能在希伯來語字典找到，但他們並不確定當這些字連在一起時，句子是否有意義。向希伯來學者求助破譯內容的過程失敗後，他們轉向 Google 翻譯尋求協助。儘管不是全部內容，但 Google 翻譯還是提供一個首次語法通順、且具意義的句子：「她向牧師，房子裡的人，我和人們提出了建議。」Kondrak 認為，雖然手稿以這樣的句子開始有些奇怪，但句子內容確實有意義。在沒有古希伯來歷史學家的情況下，伏尼契手稿的全部內容仍舊是謎團，但至少這個句子能看作是一個開始，團隊期待未來能將開發的演算法應用到其他類似的古代手稿。 Using AI to uncover the...
美國專利和商標局最近公開了一項由汽車巨頭福特兩年前申請的專利，福特希望打造一輛可自動駕駛的警車，它能確定路上何時發生了違規行為並採取行動，比如追蹤問題車輛、發出警告或開超速罰單等。▲ 從文件描述來看，這是一輛配置了五輻輪轂的掀背車。（Source：US Patent and Trademark Office）福特在專利申請頁面寫到，該車輛可「代替人類警察」或「充當人類警察的助手」。這意味著自駕警車未來可獨立行動，也能與人類警員一起行動。不過這項專利申請最關鍵的地方在於它不僅是一輛自駕車，而且還使用一種尚未開發的人工智慧系統，與違規車輛及固定測速鏡頭等裝置進行遠程交流。一旦檢測到違規者，自動巡邏警車就可追蹤甚至連接到該地區超速行駛的車輛，之後對它們展開一系列操控，比如進一步確認這些車輛駕駛的速度，遠端給予警告或直接開罰單。警車做這些決定的過程非常快，只需捕捉違規車輛的車牌圖像即可。照這個描述，未來警車的 AI 可自行決定是開罰單還是給駕駛一次嚴厲的警告，聽起來確實很智慧。不過這些還不夠，專利還特別提到無人警車另一項能力：隱身。即在追趕超速的違規車輛時，警車可找一些地方躲起來。▲ 整個系統的工作原理圖。（Source：US Patent and Trademark Office）雖然這項專利申請的主題是無人警車承擔警察的「例行」任務，但專利背後涉及的真正技術是超級先進的人工智慧系統。該系統具備監測、追蹤及智慧交流能力，配合目前已有的不少測速鏡頭和交通號誌鏡頭，這種情況必然會引發人們對隱私保護的擔憂。此外， 一輛無人警車能與其他車輛在路上交流也傳達出非常危險的訊號： 未來警車有可能控制其他自駕車。不過福特也解釋，申請這樣的專利也不能保證未來就有這樣的技術。關於自動駕駛警車，福特不是第一個有類似想法的車企。來自新加坡的初創公司 OTSAW 2017 年 5 月就生產了一款可追蹤違規車輛的自動駕駛警車，並在 2017 年 6 月引入杜拜。▲ O-R3 無人警車。（Source：OTSAW Digital）車子大小相當於一輛兒童玩具電動車，配備 360 度鏡頭，可自動充電，還搭配一架機載無人機，如果追蹤超速車輛時遇到警車無法通行的路段，無人機可直接起飛繼續追。看起來杜拜在嘗試「機器人警察」等新技術方面態度還是很開放，警方希望到 2030 年，25% 的巡邏警察可依靠自動化裝置或技術來執行任務。（本文由 36Kr 授權轉載；首圖來源：pixabay）延伸閱讀： 杜拜招募最新「機器警察」，搭配臉部辨識技術及無人機
根據《彭博社》報導，美國加州汽車管理局（DMV）2 月 1 日發表了年度自駕車輛報告。報告中所有在加州公路測試的自駕車公司都報告了駕駛里程，以及駕駛員人為干擾自動駕駛汽車的頻率。根據報告，這次仍然是 Waymo（Google 母公司 Alphabet 旗下）和通用汽車的 Cruise 領先。根據報告顯示，Waymo 在加州自 2016 年 12 月起至 2017 年 11 月，自動駕駛里程共達 352,545 英里。與 2016 年駕駛的里程的 635,868 英里相比，這個數字急劇下降。這顯示推出商業乘車服務之前，Waymo 已將大部分車輛轉移至亞利桑那州的鳳凰城測試。Waymo 在報告中指出，一整年僅出現 63 次人為干擾自動駕駛系統，這也顯示自動駕駛的準確程度逐漸提升。Waymo 表示，自駕車測試中，降低干擾是測試過程的重要部分。Waymo 數據顯示，參與測試的數十個美國城市中，Waymo 遙遙領先其他自動駕駛系統公司。另外，通用汽車的自動駕駛部門 Cruise 也表示，2017 年自動駕駛總共行駛 131,676 英里，比 2016 年增加了 121,900 英里。Cruise 的自動車輛總計出現 105 次人為干擾。相對於 2016 年，通用進行自動駕駛測試的車輛激增，也造成人為干擾次數增加。報告顯示，這家汽車大廠的自動駕駛汽車，2017年度總計涉及 22 起交通事故，平均每 5,985 英里就會發生一次。另一家自動駕駛廠商 Drive.ai 的自動駕駛汽車，行駛里程則為 6,127 英里。其他包括日產汽車的 5,007...
受夠了航班延誤嗎？Google 旗下航班／機票服務 Google Flights 近日推出了新功能，透過人工智慧（AI）技術的運用，會在航班有極高可能性延誤的情況下通知用戶，讓旅客先做好心理準備。對因工作得經常飛往海外的旅客來說，航班延誤幾乎是必定遇過的經歷，而相關訊息又經常到了機場才會收到，不僅打亂出門心情也浪費許多時間。為了讓旅客有更好的飛行體驗，Google Flights 特地推出兩項全新功能，確保用戶能更便於得到航班相關資訊。其中一項功能便是預測航班是否延遲，透過運用機器學習與過去的航班數據為參考，Google Flights 現在已可在航空公司通知之前，便讓用戶得知是否有延誤的可能。為避免造成困擾，除非預測系統認為延誤可能性高達 80% 以上，否則 Google Flights 不會對航班加上預測結果為提示。當然，這些資料最終仍僅能當參考，提供相關旅客心理準備。若要確認航班是否真的延誤，還是得等航空公司公告或前往機場才能得到確定資訊。另一項功能方面，Google Flights 也會顯示機票包含的確切航空服務，像是托運行李的限制、可否更換座位及餐飲內容等，讓用戶在比較機票價格同時，也不會因為一些金額差距而錯失了需要的服務。Google 目前已和美國航空、達美航空（Delta）及聯合航空（United）合作，確保相關乘客在Google Flights 都可以得到這些資訊。 Google Flights now predicts delays and makes sense of cheaper tickets Get help with cheaper flights and potential flight delays this winter （圖片來源：Google）