日經新聞 27 日報導，2017 年日本總計有 90 家企業進行 IPO（首次公開發行），其中在東證 Mothers、JASDAQ 等新興市場 IPO 的 71 家企業中，搭上人工智慧（AI）、共享經濟等熱門議題的企業市值增額（12 月 27 日收盤價計算的市值和上市後首筆成交價計算的市值之間的差額）亮眼，增額排在前幾名。於 9 月 22 日 IPO 的日本人工智慧（AI）雲端應用服務公司 PKSHA Technology 當前市值為 1,657 億日圓，市值暴增了 957 億日圓（增幅達137%），增額高居今年日本 IPO 企業之冠。PKSHA 12 月 27 日狂飆 9.10%，收 12,950 日圓。PKSHA 於 9 月 22 日以 2,400 日圓的價格掛牌上市，12 月 27 日的收盤價達掛牌價的 5.4 倍。PKSHA 主要從事演算法授權事業（授權販售 AI 技術領域的演算法（語言解析、影像辨識、深度學習等），為各種硬體裝置（伺服器、智慧型手機、醫療機器、各種 IoT 機器）/...
近年來，人工智慧（AI）在許多方面都取得了重大進展，但在「遊戲」方面似乎還是略遜一籌，過去除了劇情，觀看角色 AI 的奇怪舉動也成為人們遊玩的樂趣之一，但是在遊戲大廠的投入研究之下，這種情況或許很快也即將出現改變。TechCrunch 報導指出，不僅是研究 AI 的科技大廠，世界最大的遊戲發行商之一育碧（Ubisoft）近期也建立了一個專門研究 AI 的部門「La Forge」，計劃在此方面有所進步。La Forge 負責人 Yves Jacquier 表示，其實育碧早在 2011 年就開始與學術界合作，研究如何將 AI 與遊戲生態系統結合起來，「總是遊戲驅動創新，創新驅動遊戲。」但由於產學雙方的步調不同，這些早期的努力出現一些根本性的問題，而 La Forge 的成立便是試圖填補這個空白，透過提供育碧所有的資源，讓學術人員和員工能更佳地合作。La Forge 不僅打算將研究成果應用於旗下遊戲內容的設計，也打算透過模擬塑造現實世界來測試自駕 AI 的可行性，雖然育碧本身並沒有製造自駕 AI，但他們仍舊創造出十分類似現實世界的環境，像是《看門狗 2》海灣區的地圖便是如此。▲ 育碧近期推出的《看門狗 2》遊戲相當受到歡迎。（Source：Watch Dogs 2 官網）Jacquier 解釋，這麼做的目的是為了用更聰明的方式，去編程未來人們將擁有的汽車 AI，藉以創造出負責任、謹慎等適合現實的驅動程式，研究人員也會用來測試 AI 系統實際在道路行駛的可能性。「當你創造像是自駕車這種類型的 AI 時，總是難以完善想到所有的可能面對的情況，我們的想法是運用虛擬引擎，來創造並審視一些在平常生活難以看到、涉及行人的不道德場景。」在現實世界進行類似測試不僅得付出高額的金錢，也有一定的危險性，相較之下，使用虛擬感測器進行品質控制和實驗要簡單得多。由於這些虛擬環境涉及真實世界的物理、天氣法則，甚至有半自主行動的路人，除了對育碧自身的遊戲業務及測試自駕 AI 有益，對於未來各方面的研究都非常有用處，像是步態模擬便對義肢的製造非常有幫助。Jacquier 指出，現實中製造、測試義肢非常困難且昂貴，但透過步態模擬，人們得以設計義肢並在虛擬環境測試行走狀況，讓需求者不需再花費數小時、一系列原型測試，對於總是必須量身訂製的義肢業非常有幫助。除此之外，這些虛擬環境對 AI 學習如何管理社群也非常有用。社群管理總是必須面對大量數據，是非常重要且困難的工作，未來也可能成為 AI 擅長的深度模型辨識的理想工作。（Source：shutterstock）Jacquier 表示，遊戲本身相對單純，反而其中的社群經常是極大的問題，在問題變大以前發現問題行為或用戶並處置，才能大大提升網路交流的可靠性，而這些管理也並不是只能應用在遊戲。「遊戲社群中學到的一切都適用於學校。那些在網路上看見的恐嚇、霸凌行為，都與學校正在發生的類型一樣。」Jacquier 表示，一年半以前 La Forge 還只有一名員工，而現在他們正與 6 所大學合作，同時還有 10 個項目正在進行，包括近 50...
就大量關於「殺手級機器人」的炒作來說，2017 年在人工智慧方面取得一些顯著的進步。AlphaGo、冷撲大師等下棋機器人讓頂級玩家陷入絕望；現實世界中，機器學習正用於改善農業，以及擴大醫療保健等層面。但你最近和 Siri 或 Alexa 對話過嗎？如果有，那麼你會知道，撇開這些炒作，以及躊躇滿志的億萬富翁，還有很多事人工智慧仍然不能做也不能理解。以下是 5 個棘手的問題，專家將在 2018 年為它們絞盡腦汁。語言真正的含義在處理文本和語言方面，機器比以往任何時候都做得更好。Facebook 可為視障人士讀出圖像描述；Google 做了一個很不錯的軟體，能在回覆電子郵件時給予簡短的建議。然而，軟體仍不能真正理解我們話語的含義，或我們想與它們分享的想法。波特蘭州立大學教授梅蘭妮‧米契爾（Melanie Mitchell）表示：「人類能把學到的概念以不同的方式結合起來，並在新的情況下應用。AI 和機器學習系統則不能。」米契爾將今天軟體面臨的問題描述為數學家 Gian Carlo-Rota 所說的「意義障礙」，一些領先的 AI 研究團隊正試圖找出克服它的方法。這項工作的一部分，旨在為機器提供關於常識和實體世界的認知基礎──這些奠定我們的思維。例如，Facebook 研究人員正透過觀看影片來教軟體理解現實，還有人在模擬我們可用關於世界的知識做些什麼。Google 一直在試圖打造能理解隱喻的軟體。米契爾實驗過一種系統，使用類比和概念儲存來解釋照片中發生的事。阻礙機器革命的「現實差距」機器人硬體已發展得相當不錯，花 500 美元，你就能買到配備高清攝影機、如手掌大小的無人機，搬運箱子的機器人以及兩條腿走路的機器人也有大進步。那為什麼我們還沒有被繁忙的機器助手包圍？因為現在的機器人缺乏能配合的先進大腦。讓機器人做任何事情都需要針對特定任務進行特定編程。它們可以透過重複的試驗（和錯誤）學習操作，如抓取物體。但是這個過程相對較慢。一個有希望的捷徑是讓機器人在虛擬、模擬的世界中訓練，然後把那些得來不易的知識下載到實體機器人。然而，這種方法被現實差距所困擾，具體來說，機器人在模擬過程中學到的技能，轉移到實體世界的機器時，並不總是有效。但這種現實差距正在縮小。2017 年 10 月，在虛擬和真實的機器人手臂拾取多種物品的實驗中──這些任務包括膠帶分配器、玩具和梳子等──Google 報告了可喜的結果。對自駕車從業者來說，取得更進一步的進展很重要。機器駕駛競賽中，眾多公司在虛擬街道上部署虛擬車輛，他們希望能減少在實際交通和道路條件下測試所花費的時間和金錢。自動駕駛創業公司 Aurora 首席執行長 Chris Urmson 說，使虛擬測試更適用真實車輛是團隊的優先考慮之一。曾經領導 Google 母公司 Alphabet 的自動汽車計畫的 Urmson 說：「2018 年或以後，我們可以利用這種技術來加速學習。」防範 AI 駭客攻擊執行輸電網路、監視攝影機和手機軟體時常受到安全漏洞的困擾，自動駕駛汽車和家用機器人的軟體想必也不例外。事實上它們的情況可能更糟糕，有證據表明，機器學習軟體的複雜性引發了新的攻擊途徑。研究人員 2017 年表示，你可以在機器學習系統內部隱藏一個祕密觸發器，讓它在特定的訊號下轉為惡性模式。紐約大學的研究小組設計了一個街道辨識系統，該系統看到黃色的便利貼就會停止正常工作。將一張便利貼貼在布魯克林的停車標誌上，會導致系統將該標誌報告為限速。這些小把戲的潛在可能性，可能會對自駕車造成問題。這個威脅很嚴重，2017 年 12 月稍早，世界頂級機器學習會議的研究人員召開了一個關於「機器騙術的威脅」的研討會。研究人員討論了一些惡魔般的騙術，比如生成一些在人類看來很正常，但對軟體來說意義截然不同的手寫數字。例如，你所看到的是 2，而機器視覺系統看到的是 3。研究人員還討論這種攻擊的可能防禦方法，並且擔心人工智慧用來愚弄人類。組織研討會的 Tim Hwang 預測，隨著機器學習變得更容易部署、功能更強大，使用該技術操縱人不可避免。他說：「你不再需要一房間的博士才能研究機器學習。」Hwang 指出，2016 年美國總統選舉期間，俄羅斯的虛假宣傳運動是潛在 AI 加持訊息戰的先行者。他說：「為什麼從機器學習的領域看這些活動涉及的科技呢？」Hwang 預測，其中一個格外有效的騙術可能是使用機器學習製造虛假的影片和音檔。超越桌遊Alphabet...
比起為了考試念書，電子遊戲對學生的吸引力總是更強大，Inverse 報導指出，中歐兩所大學的電腦科學家找到方法利用這點，讓玩《星海爭霸：怒火燎原》（Starcraft: Brood War）遊戲的過程也能變成一種學習。自 2011 年以來，斯洛伐克夸美紐斯大學（Comenius University）和捷克布拉格捷克理工大學（CTU）一直都在舉辦學生間的《星海爭霸：怒火燎原》賽事，但和一般現在常見的電競聯賽不同，學生並不需要操控角色，而是必須編碼自己的人工智慧（AI）來比賽。學校將這場賽事稱為「SSCAIT」。賽事的創辦人、遊戲模擬調研小組的負責人 Michael Certicky 表示，SSCAIT 最初只是一個地區性活動，大概只有當地 50 幾名學生參加，但隨著其中的趣味性受到學生喜愛，他們便決定開放給大眾與非學生參與。「到了現在，賽事有來自世界各地的人們、團隊編碼出的機器人對戰，直播賽事的 Twitch 也全天候都有人在觀賞賽事。」自 AI「深藍」打敗西洋棋王以來，許多科技公司一直都在訓練自家 AI 參與各種回合制遊戲，直到近期才開始轉往即時策略遊戲發展。相較回合制，即時策略遊戲考驗的是每分秒間的決策，而這也正是將 AI 推往極限的完美考驗。 The tournament phase of SSCAIT 2017/18 has just started! There will be 6006 round-robin games, which should take like a month. You can watch it all live, while chatting with others on Twitch: https://t.co/E161gJiyKu Enjoy!#StarCraft...
Google 人工智慧（AI）技術再進化，該公司宣布能讓機器人說話語調不再生硬，聽來和人類難辨真假。PhoneArena、Quartz、每日郵報報導，Google 部落格宣稱，開發出第二代文字轉語音系統「Tacotron 2」，能讓機器說話聲音沒有怪異、不自然之處，聽來幾乎和人類一模一樣。機器會依據語意學決定正確發音，文章略有拼寫錯誤也能順利讀出，而且就連繞口令都難不倒。（Source：Google）Google 人員表示，外界認為 Tacotron 2 表現類似專業人員。民眾給 Tacotron 2 的平均意見分數（Mean Opinion Score）是 4.53 分，只略低於專業人員錄製聲音的 4.58 分。Tacotron 2 包括兩個深度類神經網路，第一個網路會把文字轉成聲譜圖，用圖像表達音頻，接著把聲譜圖輸入 WaveNet 系統中，機器會照圖發出相應聲音（Tacotron 2 與人類聲音對照點此）。不過 Google 表示，Tacotron 2 仍有許多地方需要改進，包括無法讀出部分難字，無法即時合成音頻；機器聲音沒有情緒，不能傳達快樂或悲傷的感覺。儘管如此，此一技術仍大有可為，目前 Google 虛擬語音助理已用 WaveNet 技術發聲，若能進一步採用 Tacotron 2，可讓 Google 助理如虎添翼。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： 谷歌AI擊敗棋王後再進化！會開口說話、語調超像真人
台灣奧迪 (Audi) 於 2 日在兩年一度的台北國際車展上，首次邀請繪圖晶片大廠輝達 (NVIDIA) 以科技角度剖析機器深度學習運作，結合車用科技，打造未來的自動駕駛車輛，帶領民眾一窺未來自駕車發展的奧秘。台灣奧迪表示，奧迪與輝達在自駕車上的合作研究已經有長達十年的時間。其中，包括攜手打造內建車載娛樂圖資等影像計算顯示系統、Audi MMI、Audi Virtual Cockpit 全數位虛擬駕駛艙，以及自動駕駛核心的 zFAS 中央運算模組，實現自動駕駛的發展。因此，此次台灣奧迪與輝達一同攜手舉辦科技論壇，深度剖析自動駕駛最令人驚嘆的機器深度學習，如何與奧迪車用科技完美結合，啟動 Audi AI 領域的全新篇章。台灣奧迪進一步表示，向來以「進化科技」深植人心的汽車大廠奧迪，在汽車科技的製程與突破皆有目共睹。其中包括 TFSI、TDI 以及電動引擎科技、輕量化的造車製程、LED 到 OLED 照明，乃至第一輛搭載 Level 3 自動駕駛車輛的 The new Audi A8 的問世。隨著大數據、數位城市、雲端運算、AI 人工智慧等技術的成熟，汽車產業也隨著這股科技浪潮，在短短的 10 年間有了革命性的變革。至於，奧迪與輝達合作的初期，主要重心鎖定在車載資訊系統，透過輝達的 GPU 技術，能夠高效縮短包含車輛的圖資導航、多媒體顯示系統運作時，車輛電腦所需要的計算時間，迅速將駕駛所需的影像資訊、多媒體資訊及車輛資訊整合計算出來；也因此，比起早期的車輛，現代化的汽車可以讓駕駛人真正的閱讀到各種圖像化的資訊，乃至到後續 Audi MMI 多媒體系統介面的產生。不僅如此，奧迪與輝達歷經十多年以上的合作，在 2014 年之際，雙方攜手首次在 CES 上正式發表能夠整合運算自動駕駛所需的 zFAS 中央運算模組。Zfas 已經將所有的運算單元整合，整體的尺寸幾乎等同於一台 iPad 大小，而這也是奧迪得以將自動駕駛車輛量產的一個重要契機。另外，還包括第 3 代 Audi TT 中搭載輝達技術的「Audi Virtual Cockpit 全數位虛擬駕駛艙」，以及在 2017...
懂得善用 Siri 的讀者一定知道他可以幫您減少手滑螢幕的動作，透過聲控 Siri 就可以協助您完成多項操作手機的動作或是回答想知道的數學計算、天候狀況等答案。類似的人工智慧（artificial intelligence，AI）相關技術衍生出的「語音助理」，因為在協助執行「搜尋」功能、購物及控制家中電子裝置時已很簡單實用，愈來愈普及了。如亞馬遜的「智慧喇叭」Echo 以及微軟 Cortana 等，叫喚 Alexa、Cortana 執行各項命令，在美國家庭已相當普遍。除了一般家庭生活運用，近來也有業者嘗試將語音助理的功能擴展至「醫療照護」領域，為人工智慧開創更寬廣的應用性。創立於德國柏林的人工智慧醫療新創公司 Ada Health 成立於 2011 年，他們的目標是打造「醫療界的 Alexa」，希望透過語音對話模式，幫助使用者解決身體的問題與病痛。Ada Health 開發的一款 Ada App，是由倫敦、慕尼黑及柏林的研發人員共同發展出來的聊天機器人 App，可透過語音對話提供使用者健康諮詢服務。從 2016 底推出至 6 個月後就已下載超過 100 萬次，到 2017 年 10 月時使用過 Ada App 的人數已超過 150 萬；Ada App 會透過問題及病徵提出使用者可能的病因。此外，住在英國的用戶可付費升級至與真人醫師進行遠距診療，費用為 25 美元，甚至醫師開立的處方用藥也可直接寄到用戶家。最近該公司獲得 4,700 萬美元資金挹注，連一手打造亞馬遜 AI 語音助理 Alexa 前身「Evi」的人工智慧創業家 William Tunstall-Pedoe 也參與本次募資。有了這筆資金活水，公司能擴編員工人數並進一步增進 Ada App 功能，他們也計畫 運用部分資金在美國設立分公司。Ada Health...
2017 年是科技股當道的一年，但 2018 年科技巨頭並不會就此退出舞台，反而會捲入更多的競爭及更複雜的議題，並改變全球技術及網路環境，掀起的變革恐怕會比去年還大，仍然會是市場的關注焦點。 不僅是中國，英國及美國等政治人物都開始認為網路平台力量越來越大，例如極端言論的散布已開始成為問題。尤其是相對這些科技巨頭的規模，其產生的就業機會及稅負並不那麼大。所以川普在上台後，一直對科技公司並不那麼友好，雖然部分科技公司已承諾將會增加美國投資，並將海外資金匯回本國，但情勢遠尚未結束。Techlash 意指抵制科技的潮流。經濟學家暨經濟學人執行主編 Daniel Franklin 表示，2018 年最值得注意的議題即是去年主宰市場的科技巨頭將會面臨政治力量的威脅。他強調，這些科技公司運用數據的方法及態度，恐怕並不是所有民眾都樂於接受的，遑論這些資料可能被用於政治目的。數據爭奪成重點還有海外避稅問題仍然嚴重，所以在 2018 年歐美的政治人物將可能會令這些科技公司置於強光之下，例如即將到來的歐盟一般數據保護條例 GDPR（General Data Protection Regulation）就是個很好的切入點。GDPR 可說是歐盟對資料保護的共識，若企業被控未遵守將可能被處以近全球營業額 4% 的罰金。而更可怕的是，自創建以來象徵自由的網際網路將會出現邊界，網路割據化（Splinternet）不再是危言聳聽，網路中立性也岌岌可危。不僅是中國的網路長城，各個網路公司其實也希望能將用戶侷限在一個區域，以能更好的行銷，當然監管機構也是。所以各勢力在創建疆界的同時又不斷地把手往外伸，並擔心其他人壟斷資訊。科技巨頭們目前面臨的最大威脅即是反托拉斯法，尤其是人工智慧技術崛起之後，大數據的價值越發重要。政府監管更頻繁各國監管機構正變得越來越活躍，如日本公平貿易委員會就曾警告說，對數據的獨占將可以被用來限制競爭，這種思想已開始抬頭。儘管亞馬遜等公司以替政府創造稅收及就業機會等方式爭取從輕發落，但事實上這些大企業也並非真的任人揉捏。在 2018 年，為其效勞的龐大律師及公共事務團體，正嚴陣以待。而在國際政治上，美國和中國等都在競爭人工智慧能和超級計算領域，建立軍事及民用基礎設施及設備供應能量，以國家的力量尋求控制技術及資訊的流動，全球科技環境也將會被切割。不斷惡化的國際關係、貿易保護主義以及民眾對民主制度的不信任，都昭示了 2018 年並沒有那麼容易。外交政策專家 Ian Bremmer 也警告，今年可能會有災難性的地緣危機。可幸的是，目前業界仍然對今年的經濟成長保持著樂觀態度。如瑞士銀行發布研究報告指出，儘管在實體經濟上，仍然有相當空間需要努力，但今年全球經濟將能期待有 3.8% 的漲勢。儘管不少人擔心科技股價是否過高，但 Glenmede 投資報告指出，今年各國的稅務優惠政策有利於這些科技巨頭進行投資，市場波動雖大，但藍籌股有望繼續推高，尤其大宗商品市場比較不穩，值得關注。 Here are three key global themes set to dominate markets in 2018 2018 will bring a disastrous geopolitical event that rivals the 2008 financial crisis,...
今時今日的機器人在容貌表情和肢體動作上模擬真人已不足為奇，現在更有機器人將排汗機制列入設計，以後甚至還要會握方向盤開車載人。由日本東京大學研究所資訊系統工程實驗室（JSK）所開發的人形機器人「腱悟郎」（Kengoro）正是如此，不但能像人類一樣運動「流汗」，還開始學開車了呢！2016 年底亮相的腱悟郎身高 167 公分、體重 56 公斤，全身骨骼以鋁製金屬打造，共設置超過 100 顆馬達，動作靈活度高且堅韌有彈性。不過，東大 JSK 實驗室研究員得面對一大問題，就是腱悟郎很難在現有空間下加裝主動式冷卻系統，除了成本考量外，冷卻系統的重量也會影響機器人本身靈活度，但如果沒辦法適時冷卻過熱的機身，就會影響其運作效率。人體在高溫環境下會經由流汗散熱以調節體溫，而這樣的機制也成為研究員的靈感來源，並將類似概念運用在機器人身上。研究員將腱悟郎既有金屬骨架做為冷卻劑循環輸送管道，以蒸發冷卻方式快速為馬達被動降溫，實驗結果顯示其冷卻效率比氣冷式系統高三倍。機器人金屬骨架以雷射燒結鋁粉末成形，由於其結構如海綿般具有許多微小孔隙，所以冷卻劑在循環輸送時不會滴出體外，這也是為什麼腱悟郎沒有「汗如雨下」的原因。 ▲ 人形機器人腱悟郎有排汗系統不會過熱，能連續做伏地挺身長達 11 分鐘東大 JSK 實驗室打造人形機器人並非只為了實現技術革新，而是為更長遠的目標努力。早在 20 年前東大 JSK 實驗室就投入開發人形機器人，目的是打造近似人類能力的機器人，像是打掃、移動物品等，未來除了因應災害外，也能為年長者和身障人士的生活提供協助。近日東大 JSK 實驗室與日本愛知縣豐田市合作，讓腱悟郎透過 AI 人工智慧技術學習開車，目標三年內能自主進入車輛並操作駕駛，包括發動、行駛與停靠車輛、判斷行駛方向等，日後有望載客上路、降低愛知縣的交通事故肇事率。目前有關計畫已開始進行實測，或許不久的將來，人類不只有自駕車可以代步，還將有機器人司機代駕接送呢。 ドライバーは AI ロボ 豊田市、東大と実証実験 人型ロボ、AI で車を乗りこなせるか 人の筋骨格再現 This Robot Can Do More Push-Ups Because It Sweats （圖片、影片來源：IEEE SPECTRUM）延伸閱讀： 機器人時代來臨，維繫心臟跳動的機器人即將誕生 哈佛大學、MIT 聯合研製柔性人造肌肉，能舉起自身 1,000 倍重的物品 哥倫比亞大學打造出人造肌肉，讓機器人動作可以像人類一樣靈活
美國消費電子展（Consumer Electronics Show）9 日至 12 日將在拉斯維加斯登場，賦予裝置大腦將成為熱門主題，大小製造商紛紛搶攻「智慧型」硬體設備。法新社報導，無論是門鈴或冰箱、還是電視機或牙刷，都能與人工智慧驅動的數位助理連接，以滿足使用者的需求或渴望。市場研究機構高德顧問公司（J. Gold Associates）技術分析師高德（Jack Gold）說：「我認為這會是充滿智慧型產品的一年。」拉斯維加斯消費電子展是全球規模最大的消費電子展覽會之一，將吸引 17 萬人和來自 150 個國家的 3,900 家廠商參與，展示電腦、遊戲、機器人、汽車技術、虛擬及擴增實境等類別產品的創新。高德說，這些裝置將更加深入地了解使用者，以便在任何特定時刻預見並滿足用戶的潛在需求。他說：「這些裝置會認識你們，了解你們的喜好，並試著在如何與用戶互動方面變得更聰明。」市場研究公司 NPD 集團（NPD Group）分析師貝克（Stephen Baker）說，隨著消費性電子產品日新月異，語音輔助數位助理與更多裝置結合成了百家爭鳴的戰場。貝克說，製造商將賦予更多產品及服務擁有虛擬助理功能，例如亞馬遜（Amazon）的 Alexa、Google 助理（Google Assistant）、蘋果（Apple）Siri 和微軟（Microsoft）的 Cortana。任職創意策略公司（Creative Strategies）的米拉奈西（Carolina Milanesi）說，博世集團（Bosch）、Panasonic、Sony、三星電子（Samsung）等主要電子大廠，都期望展示多個裝置如何透過一個連接樞紐與彼此合作。（譯者：劉文瑜；首圖為 CES 2017 資照；來源：Flickr/ETC-USC CC BY 2.0）