在上一篇談完硬體組裝基本架構後，這篇我們要談的是 Tensorflow 軟體架設，要安裝軟體，使用者當然要有 Linux 的安裝概念與實作，因為這可是要用到終端機指令才行，而非如 Windows 安裝那般一直按滑鼠點按即可。AI- Tensorflow with GPU 安裝紀錄OS: Ubuntu 16.04.03 LTS (Server Version) Python: 3.5.2 Tensorflow: 1.3.0 Graphics Card: Nvidia Tesla P100 Graphics Card Driver: NVIDIA-Linux-x86_64-384.81.run CUDA Version: cuda_8.0.61_375.26_linux & cuda_8.0.61.2_linux (20171020時測試只能用cuda 8)，cuda_9.0.176_384.81_linux (因Tensorflow 1.3不支援cuda 9) cuDNN Version: cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz Test Package: libcudnn7-doc_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.debGoogle 有推出開放原始版的 AI 套件來讓一般人使用，本次是記錄安裝 Tenforflow...
史丹佛大學電腦科學系和電氣工程系副教授，同時也是史丹佛人工智慧實驗室主任吳恩達，在一場由麻省理工科技評論（MIT Technology Review）舉辦的座談會上談論人工智慧取代人類工作的問題，他認為各國政府應該效仿當年富蘭克林羅斯福總統提出的新政，才能解決自動化造成的失業率問題，將傷害降到最低。吳恩達先前任職百度研究院負責百度大腦計畫，以及為 Google 開創深度學習計畫，他深深知道人工智慧將如何影響人類工作，他說他拜訪過客服中心並與員工對話，心裡明白他率領的軟體工程師總有一天會讓這些人失業，且隨著技術發展，現在非常多專業工作都受到威脅。吳恩達離開百度後，建立新創公司 Deeplearning.ai，培訓人類駕馭深度學習技術，他認為受到自動化威脅的工作種類從客服人員到放射線醫生、卡車司機等橫跨各行各業，必須想個辦法解決失業問題，而且政策規模必須大如 1930 年代美國經濟大蕭條期間，美國總統富蘭克林羅斯福推出的新政（New Deal）。1929 至 1933 年間，美國工業產出下降三分之一。價格下降 20%，造成通貨緊縮，使得償還債務更為困難，失業率從 4% 增加到 25%，所有受僱者中的三分之一被調降為支領較低薪資的臨時工作。全國幾乎達 50% 的人力閒置。當時羅斯福政府新政計畫之一，就是投資以讓失業美國人回到就業崗位，並付錢讓勞工學習新技術。富比士（Forbes）曾討論這個問題，人工智慧是增強還是剝奪人類的工作能力，報導分析，大量的人工智慧將提高員工生產力，在某些情況下，人工智慧會為每個人帶來新的工作，但在某些產業，企業就不需要雇用這麼多人，而能夠理解新技術的人，更有可能在人工智慧系統被採納後，繼續留在崗位上。因此，掌握新技術是關鍵，因為影響範圍太大，因此需要新政。吳恩達認為，即使人工智慧還無法取代人類的藝術層次，但是已經足夠顛覆許多產業的現狀，光是監督式學習（supervised learning），輸入資料到電腦，譬如人臉的照片，讓電腦學會辨識這張臉的主人，就已足夠取代許多工作。他說，「即使科學家停止研究工作，光是現在的技術就已經足夠顛覆產業，未來的創新發展會帶來更大的衝擊，人類必須找到適應新科技的方法。」 Andrew Ng Wants a New “New Deal” to Combat Job Automation Jobs, AI And Automation: What You Need To Know （首圖來源：Flickr/Jim Bowen CC BY 2.0）
人們在瀏覽社群網路時，總是習慣快速滑動螢幕，透過文字和圖片的短暫視野停留，來判斷資訊是否要花時間閱讀，如果你也有同樣習慣，那這張照片在你看來，可能也是一場熱鬧的演唱會。但這並不是，照片裡沒有興奮的人群，前方黃色的也不是飄揚的旗幟，這不是哪位明星的演唱會；這是一些收割機、燈光，以及一畝在晚上收割的棉花田。DIY Photography 報導，這張圖片是攝影師 Micah Horn 日前在 Instagram 發布的，Horn 是拍下這張照片的人，但他有點難以理解為什麼一張棉花田收割的照片，會收到如此多的「愛心」。最終這張照片被攝影師 Sonny Malhotra 發現並轉貼到 Twitter，Malhotra 並推文寫：當你的腦袋告訴你這是一場演唱會的群眾照時，好好享受這短暫的時光。 i had to zoom in to see why people were cheering for tractors. — Dave Cochran (@Dave_Cochran) 2017年11月6日接著這張照片就在 Twitter 轉傳開來，即使曾與心靈魔術師達倫布朗（Derren Brown）合作的演員 Andy Nyman 也留下深刻的印象，許多網友都無可避免的在這張照片裡，看到了熱鬧的演唱會。事實上，不僅是人，似乎就連人工智慧也對這張圖片有些分辨障礙。Google 工程師 Romin Irani 看到這張圖片後，便試著拿去給圖片分析軟體 Google Cloud Vision API 辨認，結果 AI 得出的結果也相同。 Ran the image through Google Cloud...
機場通關程序繁複費時，旅客往往得花費大把時間空等。未來這種情況可望改善，人工智慧（AI）將讓機場通關更快捷便利。CNBC 7 日報導，杜拜機場執行長 Paul Griffiths 預測，機場安檢和海關將成為過去式，以後旅客無須秀出證件，就能出入境。他認為更先進的科技，會讓安檢程序和通關程序消失，改以較不干擾旅客的方式進行。儘管聽來有如科幻小說，但是落實此一預言的相關技術都已存在，如臉部辨識、虹膜掃描、指紋認證等，只需加以整合即可。Griffiths 非常肯定這會成為現實，估計 10~20 年後即可辦到。瑞士機場通訊業者 SITA 與澳洲布里斯本機場合作，試驗新的生物辨識安全系統。旅客落地後，可以到自助櫃檯掃描臉部特徵，和護照資料比對，確認無誤後，系統會生成電子代幣。旅客在下一階段的通關程序，再次進行臉部辨識，確認代幣持有人為本人無誤。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）
根據科技媒體《ZDnet》報導，目前越來越受企業歡迎，用於建構企業雲端運算及資訊系統核心的自由軟體和開放原始碼計畫 OpenStack，也開始計劃進入當紅的機器學習領域。現階段，OpenStack 基金會開始著手研究，希望使其軟體成為運行機器學習時的工作負載理想平台。報導指出，OpenStack 基金會執行董事 Jonathan Bryce 接受媒體採訪時表示，2017 年以來，機器學習的發展態勢有點像 2016 年的邊緣計算（Edge computing）。這意味著用戶開始思考如何藉此完成自家業務，或掌握與之相關的知識資訊。有大量 OpenStack 用戶表示，他們正在進行機器學習導入，並詢問還有哪些人也採取同樣舉措，希望能相互溝通與學習。2017 年開始之際，OpenStack 基金會就已聽到許多成員關於邊緣計算的討論，為了滿足這些會員的需求，OpenStack 基金會開始研究擴展平台功能，其中部分功能已研發完畢。Bryce 進一步指出，雖然 OpenStack 還未正式進入機器學習領域，但 OpenStack 已和圖形晶片與人工智慧廠商輝達（Nvidia）開會交流，輝達也在會後決定開始研發在 OpenStack 環境下，擁有更佳執行表現的驅動程式。除了 OpenStack 基金會與輝達直接交流溝通，半導體大廠英特爾（Intel）未來也會舉行相同的溝通會議。針對邁入機器學習領域，有關 OpenStack 本身必須調整的地方，Bryce 表示，用戶進入機器學習領域並不希望使用虛擬機，而是希望使用超級虛擬化的雲端運算服務，以及不同的 I/O 類型來達成目標，因此 OpenStack 基金會接下來的任務，就是必須朝機器學習領域邁進，提供會員更多資源協助。（首圖來源：科技新報攝）
由中研院資科所和台灣資料科學協會（TDSF）共同舉辦的 2017 人工智慧年會 8 日正式開幕，首日特別邀請 Google 台灣董事總經理、曾在中研院待過的簡立峰分享台灣該如何發展 AI 的看法。簡立峰開場時表示，雖然 AI 的定義大家都會懷疑，但它的重要性早已不需懷疑，過去每過幾年，科技產業就會出現一些大議題（Next Big Thing），像是 Mobile Internet、物聯網、AR、VR……如今 AI 也到了聚光燈下。「有一個偉大的未來，我們要怎麼走過去。」其實 AI 並不是什麼全新的想法，簡立峰解釋，類似人們常用的機器翻譯、語音辨識都含有部分應用，但 AlphaGo 和柯潔的世紀之戰，確實讓人們開始關注深度學習和 Google Brain。在簡立峰看來，AlphaGo 就像一個引爆點，讓 AI 風暴席捲各大產業，讓投資者瘋狂，大家都希望開始進行與 AI 相關的發展，但 AI 應用並非在所有方向都能很快出現重大突破。 （Source：Deep Mind 影片截圖）那麼台灣究竟該如何發展 AI？簡立峰表示，其實過去台灣的科技發展曾非常領先，2000 年時就能夠建構搜尋引擎、電商平台、旅遊網站，甚至電子支付當時已有企業在研究開發。後來受到網路泡沫和經濟風暴的影響，造成往後十幾年的台灣對科技投資非常卻步，直到 2015 年才開始有些投資出現，但這對世界來說最好的 15 年間，台灣並沒有什麼動作。雖然近幾年的大議題台灣都沒有掌握到潮流，在 AI 的基礎技術、主要應用也都沒有搶到先機，但簡立峰認為這些都還可以接受，因為當 AI 跨入各領域時，機會才開始。只是台灣必須改變自己的想法。簡立峰指出，台灣企業多半已經習慣 B2B 的思考模式──不在馬路邊，而在展場找客戶，讓整個社會的科技行為都不太一樣，即使半導體產業有一些創新，也因為商業保密因素而「隱形」，社會並沒有感覺。簡立峰認為，台灣在開源（Open Source）一直都做得很差，許多科技計畫只是不停重複做同樣的事，現今多數企業發展 AI 也太關注建構工具，常常工具建構好了，研究應用還沒開始又動手進行下一個工具建構。其實網路有許多開源工具可運用，簡立峰指出，國外經常會先花一些時間做虛擬應用，讓使用者接觸並確認接受度後再進行，台灣也應該如此。這並不意味著測試期不重要，只是說明真正重要的是必須了解用戶想法，如果當下 AI 還沒有這麼完善，簡立峰認為甚至可先讓人在背後「代班」AI 確認實際需求，如果這樣使用者也沒興趣，那就算開發出 AI 也不會受歡迎。「真正的贏家不是會做工具的人，是知道用戶需求並做出來的人。」看好哪些 AI 應用發展？和多數矽谷公司看法類似，簡立峰相信未來 2~3...
近年來 Nvidia 挾著 AI 浪潮一路高歌猛進，原本勢頭已開始趨緩，但其最新財報顯示，其營收仍持續超乎市場預期，股價在跌勢之中再度反彈。 Nvidia 於 9日盤後發佈第 3 季財報顯示，其營收比去年同期成長 32 % 至 26.4 億美元，高於預期的 23.6 億，而EPS更高達 1.33 美元遠超預期的 0.94，雙雙創下歷史新高。該公司已上調了股息 7%，並打算在下一財年返還 12.5 億美元給股東。目前來看，儘管數位貨幣市場收入疲軟，下降了 7,000 萬美元，但遊戲市場表現仍然相當穩健，有近 25% 的成長，近 16 億美元，自駕車部分為 1.4 億美元。值得注意的是，雖然 AI 部門還並非該公司的主要業務，但可以看出其擴張非常迅速，Nvidia 正加速轉型朝向 AI 技術發展。Nvidia第三季在數據中心市場的營收已達 5 億美元，是去年規模的一倍。儘管Nvidia 市值在今年已翻了一倍，有過高之嫌疑，尤其明年數位貨幣市場並不被看好，但本季的亮眼財報令投資人鬆了一口氣。Nvidia 執行長黃仁勳表示，數位貨幣業務其實只佔公司的小部分，反而數據中心業務正加速成長才是最振奮人心的事，而這僅僅是個開始。做為晶片製造商，Nvidia目前市值已僅次於英特爾跟台積電，達 1,250 億美元。不過也將面臨更加激烈的競爭，原本不太參與繪圖處理器市場的英特爾近日已宣布與 AMD 合作生產單晶片 CPU 和 GPU 組合，並挖角了 AMD 的高階主管建立新的圖形部門。其股價原本在 9 日下跌近 1.84%，但在盤後交易中強回彈，成長近 2.77%。而據交易平台資料，Nvidia 買盤增加近...
日本人工智慧（AI）雲端應用服務公司 PKSHA Technology 9 日於日股盤後公布上年度（2016 年 10 月至 2017 年 9 月）財報：在 AI 技術領域裡，因活用演算法（algorithm）提升現有軟體效率的需求攀高，激勵合併營收年增 103% 至 9.34 億日圓，合併營益暴增 152% 至 3.95 億日圓，合併純益暴增 131% 至 2.68 億日圓。PKSHA 自上年度起才開始導入合併財報模式（之前為單獨財報模式），因此上述年增幅數據僅供參考。（Source：PKSHA）PKSHA 設立於 2012 年 10 月，主要從事演算法授權事業（授權販售 AI 技術領域的演算法如語言解析、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）／軟體研發提供採用自然語言處理、影像辨識、機器學習／深度學習技術的演算法解決方案。PKSHA 指出，因自然語言處理、影像辨識、機器學習／深度學習相關的演算法解決方案潛在成長機會非常大，因此預估今年度（2017 年 10 月至 2018 年 9 月）合併營收將大增 49.9% 至 14 億日圓，合併營益將大增 41.7% 至 5.6 億日圓，合併純益將大增 39.8% 至 3.75...
南華早報報導，科大訊飛 11 月 9 日表示，旗下開發的人工智慧（AI）醫師虛擬助理（iFlyTek SmartDoctor Assistant，智醫助理）已通過中國國家臨床執業醫師考試，在 360 分合格的考試中以 456 分過關。科大訊飛董事長劉慶峰表示，IBM Watson 並未在美國通過類似的考試。中國移動（China Mobile）為科大訊飛最大股東。根據麻省理工科技評論（MIT Technology Review）在 6 月 27 日公布的 2017 年度「50 家最聰明企業（50 Smartest Companies）」名單，科大訊飛首度入榜就高居第 6 名，原因是這家公司擁有中國語音辨識技術市場高達 70% 的市占率。科大訊飛發布公告指出，智醫助理在中國 53 萬名考生中，成績屬於中高級水準。智醫助理是由科大訊飛與中國清華大學聯手研發。上述考試是在 2017 年 8 月 26~27 日於國家醫學考試中心指定試場進行。訊飛「智醫助理」機器人順利通過綜合筆試測試，在全球尚屬首次，是中國 AI 發展的里程碑，也是中國衛生醫療健康事業的里程碑。這項產品將致力於輔助醫生進行臨床診療，成為醫生臨床工作中的得力助手，並走入醫院、社區、家庭等環境為病人服務。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： AI 研究品質調查，中國快速攀升 15 家入百強
全球市場研究機構 TrendForce 針對 2018 年科技產業發展，發布十大科技趨勢新聞。AI 導入加速邊緣運算需求與雲端數據分析過往雲端運算被用來進行資料運算與後續分析處理，但對於低延遲、即時性的需求逐漸升起，傳統雲端運算架構反而略顯不足，邊緣運算的導入有助於進行資料的預處理，降低資料流量與傳輸時間，亦可將運算能力下移至終端，強化終端對於環境的即時回饋；2018 年邊緣運算將開始實質地導入各垂直應用領域中，將資料運用的更有效率與價值。區塊鏈走向商用部署，金融領域先行2017 年區塊鏈技術已從概念走向實作，企業、各國政府對區塊鏈技術接受度提高。2018 年區塊鏈商轉測試將篩選出可大規模應用的案例，並從實作階段躍進至商用部署階段，可預期的是，在應用領域上，金融產業將先行推動，初估全球將有三成金融業者於 2018 年將推出區塊鏈商用方案；同時，區塊鏈標準制定、監管者參與等因素下，競爭激烈的區塊鏈平台也將逐漸整合以實現該技術價值，促使商業應用擴散至金融以外領域。5G 行動通訊技術開啟應用多元化之需求2018 年物聯網時代更會加重網路負荷，下世代 Wi-Fi 技術 802.11ax 將改善此種情況。另藍牙透過 Mesh 技術加持，實現多對多功能，將擴展至工業物聯網領域。此外，全球行動寬頻用戶數仍持續成長，新興國家，如印度以行動寬頻做為固網寬頻補充，4G 滲透率將再次攀升，而 5G 服務預計於南韓、日本、美國和中國率先發展，估計至 2022 年底全球 5G 用戶數將達 5 億。VR 產品聚焦獨立 VR 裝置次世代的 HTC Vive、Oculus Rift 等 PC 端的 VR 產品尚不會在短期間內推出，在 Google、Facebook 等網路服務商的帶領之下，2018 年更被關注的將會是獨立 VR 裝置的推出。獨立 VR 裝置將會鎖定網路應用服務的性能提升，透過 VR 效果提供更好的畫面體驗，以及更自然的多人互動交流等應用。智慧型手機生物辨識技術再掀波瀾2017 年 iPhone X 採用人臉辨識取代過往指紋辨識設計，除了支援行動支付外，進階延伸 AR 相關應用領域，2018 年非蘋陣營蠢蠢欲動，生物辨識技術話題在智慧型手機市場將再掀波瀾。現階段，智慧型手機應用範圍主要以 3D 感測技術以及螢幕下指紋辨識的開發為主，其中光學及超聲波的技術正尋求突破。不論 2018 年哪一種生物辨識技術將異軍突起，相關零組件成本都高於目前電容式指紋辨識，儘管全球一線品牌手機業者皆將以高階旗艦機型為主要新技術布局市場，但預估整體滲透率仍將低於 2...