隨著日本人口老化與少子化趨勢持續，日本閒置二手屋愈來愈多，但交易清淡，主要原因是二手屋鑑價過程被評估公司憑自己的數據以複雜且不透明方式定價，導致不同公司定價出現不一致的情況，或是完全無法反映市場現實，而現在人工智慧（AI）將可翻轉現況。如同金融科技為金融業帶來的龐大變革，房地產科技也將衝擊現有的房市交易流程，解決日本令人頭痛的閒置空屋問題。據日本國土交通省統計，日本房屋交易市場上有約 6,660 萬套總價值 350 兆日圓的房屋，其中 90% 是新建。二手屋的數量很少，部分原因是價格混亂，且多年來缺乏追蹤房價變化的中央系統。這也引發另一個問題，即閒置空屋的數量不斷增加。日本的二手房數量估計超過 820 萬戶，佔全部住宅的 10% 以上，2030 年該比率將上升至 30% 以上，日本官員擔心閒置房屋數量增加將進一步抑制房價。日經亞洲評論（Nikkei Asian Review）報導，人工智慧技術基礎來自龐大的數據分析，現在日本消費者可以便宜的費用，使用軟體就可輕易評估二手屋現在與未來的最適價格，可望能活化日本房屋市場，促進交易。現在在日本約有 50~60 家房地產科技公司，日經介紹一家位於東京的房地產科技公司 Collabit，其執行長 Tsuyoshi Asami 創業的理由是出於自身需求。Asami 於 5 年前在橫濱郊區公司附近以 4,080 萬日圓買一間房子，後來公司賣掉，辦公室遷移至東京市中心，Asami 因此想出手橫濱的房子，但不知道要賣多少錢。詢價過程中，他發現要搞清楚房屋的最適售價是件很困難的事，因此他創造自己的估價軟體，使用人工智慧與過去交易價格來評估社區房價。2016 年他以自己的房子測試這個系統，發現他可以出價 3,990 萬日圓，比他預期的更高。上月 Asami 以 3,980 萬日圓順利賣出。另一家位於東京的 Mansion Market 則是評估全國公寓價格，每月約有 16 萬人使用這項服務。東京的房屋裝修公司 Renoveru 也看到二手屋商機，透過 Facebook 和其他社交媒體平台尋找有意購買屋齡至少 20 年閒置公寓，又對裝潢有興趣的客戶。譬如 Renoveru 花費 900 萬日圓裝潢一間售價 3 千萬日圓的房子，客戶可以選擇裝修成什麼樣子。Renoveru 已經裝修了 1,200 戶房屋，客戶年齡平均...
人工智慧（AI）成為下世代科技發展重點，工研院 IEK 計畫副組長楊瑞臨表示，AI 終端載具數量將遠小於手機，半導體產業挑戰恐將增大，晶片業者應朝系統與服務領域發展。工研院產業經濟與趨勢研究中心（IEK）計畫副組長楊瑞臨指出，人工智慧大致可分為資料收集與決策兩部分；其中，資料收集方面，因需要大量運算，應在雲端進行。決策方面，目前各國仍以雲端發展為主，楊瑞臨表示，未來決策能否改由終端執行，是國內各界視為台灣發展 AI 的一大機會。只是無人機、自駕車、機器人與虛擬實境（VR）/擴增實境（AR）頭戴裝置為 AI 的 4 大終端載具，楊瑞臨認為，這些載具應以企業對企業（B2B）市場為主，難以進入每個家庭，數量將遠小於手機，AI 晶片需求量也將不大。楊瑞臨表示，未來 AI 時代商機將離硬體越來越遠，半導體廠投資回收難度增高，風險加劇，業者不能只賣晶片；數位內容才是 AI 時代最具產值的範疇，晶片廠應朝系統與服務領域發展。科技部近來積極推動 AI 發展，預計 4、5 年間執行包括研發服務、創意實踐等 5 大策略，動支新台幣 160 億元預算，建構 AI 生態圈。楊瑞臨認為，科技部促進 AI 早期技術研發，除可帶動相關技術發展，培育人才並建構環境，同時不排除可衍生出其他效益，對國內產業發展應具正面意義。不過 AI 終端晶片需求量不大，楊瑞臨認為，在成本考量下，未來 AI 終端晶片是否會如科技部評估以 3 奈米製程生產，有待進一步觀察。（記者：張建中；首圖來源：shutterstock）
看串流影片時，如果網速不足，很容易遇到中途暫停緩衝載入影片。最近麻省理工大學（MIT）一個研究，利用機器學習方式減少緩衝耗用的時間。MIT 的電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）最近開展了針對影片載入緩衝時間和影片畫質間的平衡研究。他們應用了人工智慧的機器學習技術製作 Pensieve 系統，分析用戶所在的網路環境，例如正進入網路連接不佳的隧道或位於人口密集的地方等，即時調節下一段影片的載入畫質，減少重新緩衝的時間，同時保障最高畫質影片。研究團隊表示他們使用整整一個月的影片內容測試這個系統，未來可應用到高解析度 VR 內容。他們將在即將舉行的 SIGCOMM 大會發表論文，並將研究內容開源。隨著現在影片畫質不斷提升，有這樣的動態調節功能，讓觀賞體驗更流暢也是必要。希望這個技術可儘快應用在不同的影片平台。 MIT researchers use machine learning to kill video buffering （本文由 Unwire HK 授權轉載）
Prisma 的創業團隊正在將焦點轉到 B2B，為開發人員建構工具，利用神經網路和深度學習技術的專業知識，為行動裝置提供視覺效果。他們也建一個新網站 Prismalabs.ai，詳細介紹這個新產品。Prisma 是一款圖片處理軟體，去年上線 iOS 平台，短短 4 天迅速風靡全球，征服了全球 40 多個國家的用戶。Prisma 利用卷積神經網路（Convolutional Neural Network），也就是機器深度學習方法徹底重新詮釋用戶的照片。和使用普通美圖軟體一樣，開啟軟體，即時拍照或選取已有照片，將用戶上傳的照片以名畫家如梵谷、莫內、畢卡索的筆觸「重新」畫一遍，讓照片看起來非常酷炫。開發者提供 SDK ，讓他們可在自己的應用加入類似風格轉變和自拍的效果──很可能在下週發表 API mid 。然後，在「下個月左右」，他們也計劃為想將開發程式碼移植到行動裝置的開發者提供另一項服務。畢竟，這是兩位共同創始人最初提出 Prisma 應用的想法──在管理系統電腦看到一種風格轉變的效果，並意識到如果它能在行動端近乎即時工作，會有多大潛力。首席執行長兼聯合創始人 Alexey Moiseenkov 說：「當你有一個想法要實現的時候，第一個計畫就會準備好解決方案，比如，風格轉變或物體辨識，或像面具一樣的東西，或是 Snapchat 的鏡頭。」他補充說，從 Prisma 實驗室得到的東西，「如果你需要這個功能，我們可為你提供一個在你的應用中實現的 SDK。」聯合創始人 Aram Airapetyan 提供了一個例子，他們的 AI 影像分割技術也可讓 Skype 用戶，如在視訊通話期間按鈕來變更或移除背景。Moiseenkov 認為，由於更強大的硬體和行動平台的積極鼓勵，越來越多擴增實境應用程式出現，也可能有助於產生對 Prisma 的需求，因他們可以提供對象追蹤，以及透過 APIS 或 SDK 追蹤臉部。「B2B 服務的第二部分是，我們覺得在很多公司，開發者都在努力將技術移植到行動裝置上，我們覺得，可向他們提供我們內部使用的解決方案──我們內部有一個平台，幫助我們研究，為內部使用提供大量展演應用，並選擇最合適的那個。」他們說，已用「一些大公司」測試開發者工具，但沒有透露任何名字。Moiseenkov 補充說：「我們想探索電腦視覺領域，並幫助公司在人工智慧方面創造更大的用戶體驗──幫助人們更容易溝通，完成他們的工作。」「我們覺得 AI 可以幫助很多公司改善用戶體驗。相機、影像處理、過濾、降噪，很多不同的東西可能會發生，這很酷。我覺得它可以提高 App Store 和 Google Play 的應用程式的整體品質。」去年夏天，Prisma 的消費應用向人們展示了一種繪畫風格，提供智慧手機用戶一種快速輕鬆應用不同圖形風格的智慧手機照片──例如，創造一種特殊的藝術品或圖形效果。這款應用的效果並不是透過用濾鏡在照片上，而是利用神經網路和深度學習來處理所選樣式的初始照片──生成一個新影像，將兩個匯入源結合在一起。截至去年 12...
「殺人機器人」似乎已被公認是下一輪軍用技術的制高點。中美俄英法韓等主要軍事大國，紛紛增加研發投入，爭相打造不需人類駕駛員、操縱者的「鋼鐵雄師」。但同時，這引發的倫理爭議與安全擔憂日漸升溫。一批機器人和 AI 領域的專家、企業家及技術領袖，正呼籲聯合國禁止「殺人機器人」開發和使用。20 日，來自 26 個國家的 116 名專家，由馬斯克和 DeepMind 聯合創始人 Mustafa Suleyman 領頭，發表公開信號召全面禁止自主武器。聯合國最近已投票透過開啟對此類軍用武器的正式討論，這包括自主化的無人機、坦克、機關槍。馬斯克等人已向聯合國提交一份公開信──希望在此時，即正式討論開始前呼籲，推動聯合國制定決議制止這波全球已開啟的「殺人機器人」軍備競賽。在公開信中，這批技術領袖對主持該討論的聯合國常規武器會議警告，這輪軍備競賽極有可能導致「人類戰爭形式發生第三次革命」，前兩次分別由火藥和核子武器引發。他們寫道：一旦研發出來，致命自主武器將使未來戰爭擴大到前所未有的規模，戰爭進展的速度也將超過人類對時間的理解。這類武器很可能成為恐怖的代名詞，獨裁者、恐怖分子能用在無辜平民上，也有可能被駭客利用，讓自主武器做出我們不希望看到的行為。 留給我們行動的時間並不多。一旦這個潘朵拉的盒子開啟，關上就難了。之前 AI 專家曾警告，以現在的人工智慧技術和發展速度，部署全自主武器將在幾年內變得可行。雖然，AI 武器能讓戰場對軍隊服役人員來說更安全──更多人不需要上前線；但專家擔心自主行動的進攻性武器，將大大降低戰爭的門檻，導致更大量的傷亡。公開信在今年國際人工智慧聯合會議（IJCAI）開幕致辭上公布，得到機器人及 AI 領袖不少知名專家學者的支持。公開信全文以及署名者名單可見此。他們強調緊急行動的重要性，尤其聯合國把討論該問題的會議時間推遲到今年 11 月，原計劃是 21 日。這批聯合署名公開信的專家，呼籲把「在道德倫理上站不住腳」的致命自主武器系統，加入聯合國自 1983 年生效的特殊常規武器大會（CCW）武器禁用名單。後者包括化學武器及蓄意以致盲為目的的雷射武器。新南威爾斯大學人工智慧教授 Toby Walsh 對此表示：幾乎所有技術都有兩面性，AI 同樣如此。 它能幫助我們解決許多目前面臨的社會問題：不平等、貧困、氣候變化帶來的挑戰及仍未消退的全球金融危機。但是，同樣的技術也能用到自主武器，讓戰爭（進一步）工業化。 我們需要在今天決定，到底什麼樣的未來才是我們想要的。大家很熟悉的馬斯克是該領域的活躍人物。他很早就對前瞻性的 AI 政策立法多次呼籲，把人工智慧說成人類的頭號生存威脅。馬斯克的說法造成很大爭議，不少頂級學者及意見領袖表達不同觀點，包括 Ray Kurzweil 與祖克柏。不少公眾可能認可 AI 對人類社會有很大破壞潛力這說法，但同時認為真正造成「破壞」還離得遠。Clearpath Robotics 創始人 Ryan Gariepy 表示：與其他科幻小說的 AI 潛在應用不一樣，自主武器系統研發正處在一個轉捩點，它對無辜平民造成殺傷的威脅非常現實，也有可能造成全球不穩定。IJCAI 被專家用作討論致命自主武器系統的論壇，已經不是第一次了。兩年前，包括馬斯克和霍金在內的數千名 AI、機器人專家以及工業領袖在該大會簽署了另一封公開信，呼籲與這次相似的武器禁令。這推動了聯合國對致命自主武器開啟正式討論。核子武器的威脅還未解決，人類又將面臨另一個自己製造的生存威脅。（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：pixabay）
國家發展委員會（以下簡稱國發會）指出，隨著物聯網帶來海量數據的蒐集、晶片技術成熟及演算法持續優化等因素，人工智慧（Artificial Intelligence，AI）相關應用備受各界關注，不僅研究機構如 Gartner 將 AI 列為 2017 年 10 大技術趨勢、麥肯錫顧問公司（McKinsey & Company）亦將 AI 視為未來數位化重點，先進國家如美國、日本、南韓等已將 AI 納入國家重要政策，而我國「亞洲·矽谷」計畫亦將 AI 納入未來聚焦推動的關鍵議題，顯見 AI 已蔚為各界關注焦點。國發會指出，目前政府亦積極推動 AI 發展，包括科技部將建構雲端服務及大數據運算平臺、創新研究中心兩項策略各編列新台幣 50 億元，以完善基礎環境；經濟部、科技部規劃晶片設計與半導體科技研發策略，強化 AI 發展能量，促進國內 AI 產業的蓬勃發展。而本會協調推動的「亞洲·矽谷」計畫也已將 AI 納入未來聚焦的 7 項關鍵議題之一，並策重 AI 應用面，例如規劃辦理 AI 相關活動，以鼓勵新創發展 AI 應用；將 AI 結合雲端平台、大數據分析等技術，發展如自動駕駛、交通、環境等相關創新應用，共同促進國內 AI 產業的蓬勃發展。國發會表示，依國內外智庫研究，AI 的發展趨勢可歸出幾項重點，包含未來將聚焦於機器人及自動駕駛、機器視覺、語言、虛擬代理、機器學習 5 項技術；高科技、通訊、金融服務、醫療、交通、能源、旅遊等產業，在 AI 應用面最被看好；在 2020 年，AI 將創造 3,000 億美元的商業價值；到了 2021 年，30% 的經濟成長將與...
根據新智元消息， 寒武紀科技（Cambricon Technologies Corporation Limited）已經完成 1 億美元 A 輪融資。由國投創業（A 輪領投方），阿里巴巴創投、聯想創投、國科投資、中科圖靈、元禾原點（天使輪領投方）、湧鏵投資（天使輪投資方）聯合投資；A 輪融資將用於推動寒武紀系列處理器在終端和雲端的產品化和市場化，促進各類終端設備的智慧化，提供高性能低功耗的雲端智慧處理解決方案。根據公開資訊，寒武紀科技在 A 輪融資後，或成全球 AI 晶片領域第一個獨角獸公司。寒武紀科技為中國科學院計算技術研究所（中科院計算所）背景，主營業務為 AI 晶片。官網顯示，目前已經流片成功，擁有終端 AI 處理器 IP 和雲端高性能 AI 晶片兩條產品線。公司最主要的產品為 2016 年發表的寒武紀 1A 處理器（Cambricon-1A），是一款可以商用的深度學習專用處理器。目前已經衍生出 1A、1H 等多個型號。人工智慧快速發展、應用，尤其是神經網路的廣泛應用，對於算力提出了更高的要求，傳統 CPU 在進行神經網路運算方面的弊端顯現，AI 晶片應用而生，也成為 AI 領域的熱點。MarketsandMarkets 的數據顯示，2022 年，全球深度學習市場的價值將達到 172.29 億美元，複合增長率 65.3%。由於對執行深度學習演算法高計算能力硬體平台需求的增長，2016 年至 2022 年之間硬體市場增長可觀。一般來說，大規模神經網路本質上是包含了矩陣乘積和卷積操作的大運算量函數。具體到訓練，需要先定義一個包含回歸問題的方差、分類時的交叉熵的代價函數，再數據分批傳遞進網路，根據參數求導出代價函數值，進而更新整個網路模型。這通常意味著至少幾百萬次的相乘處理，計算量巨大，處理速度很有可能受到影響。此外，神經系統網路越深，需要的訓練時間越長，一些網路如果使用串行的 x86 處理器來訓練，很可能需要幾個月、甚至幾年時間。因此，通用性高的 CPU 在運算方面的弊端開始逐漸顯現。GPU、FPGA、ASIC、類腦晶片開始被做為可行的 AI 晶片方案被關注。國外方面，巨頭紛紛涉足，Intel 收購 Nervana、Altera，研究製造機器學習專用晶片；LeCun 透露，高通也在研製專門運行神經網路的晶片；NVIDIA 聘請了主攻人工智慧晶片構建的 Clément Farabet，IBM 也在研發硬體結構與神經網路設計類似的晶片。面對強大的晶片需求，以軟體見長的 Google...
如今恐怖襲擊事件頻發，東京政府或將利用 AI 護航 2020 年東京奧運和帕拉林匹克運動會。東京警方將此次奧運列為「高科技安全起始年」，在尋求將人與技術結合起來的下世代安全機制，以查明大批恐怖分子。「當透過視訊監控時，『嫌疑人』站在相機前面臉會變紅。」日本大型安保公司 ALSOK 已開始運作其「情感可視化系統」。AI 衡量一個人心理狀態的基礎是「小抖動」，這些震動的幅度可衡量一個人的心理起伏。它透過規格數值和色彩顯示人的心理狀態，當色彩變紅時，表示該人極具「攻擊性」。該公司發言人表示，大量資料表明當恐怖分子在進行恐怖行為前，身體都會顫抖，情緒都有波動。據了解，該系統是由一家俄羅斯公司開發。ALSOK 還在去年 5 月舉行的七國集團（Ise-Shima 首腦會議）首腦會議上使用這套系統，並在行李檢查現場測試。最後雖然沒有發現可疑之人，但系統可辨識出排隊隊伍中「煩躁」的人。「在未來 3 年，我們希望提高系統的準確性。」公司一名發言人說。除此之外，今年 2 月東京馬拉松期間，Secom 進行了一次可行性實驗，採用一個人工智慧新系統預測恐怖主義。「如果電腦偵測到可疑物品或『人的不自然動作』，那麼很有可能是恐怖主義的跡象，隨後將觸發警示。」該公司的目標是在東京奧運上應用。與第一屆東京奧運不同的是，1964 年東京奧運的防禦重點是冷戰相關內容。當時有 93 個國家和地區參加東京奧運，由於是冷戰中期，主要關注的還是國旗破壞等行為，當時保全人員的主要職責還是支援外國運動員和遊客，並做一些指揮交通等工作。「此次東京奧運絕非這麼簡單，『任何人都可能成為恐怖分子』。」東京政府相關發言人表示。一名高階警官說：「如今恐怖主義是對日本的真正威脅。伊拉克和黎凡特伊斯蘭國（ISIS / ISIL）極端主義團體將日本列為攻擊對象，奧運也許是他們發動『襲擊』的合適時機。」另外，如今一些國家還出現「本土化」恐怖主義，作案者很多都是這些國家的年輕群體。他們受網路上恐怖主義言論的煽動進行恐怖行為，除了用炸彈和槍枝，還會用汽車或刀具不分青紅皂白的無差別攻擊，這是一個任何人都可能成為恐怖分子的時代。籠罩在 2020 年東京奧運下的，便是這種新型的恐怖主義威脅。奧運東京組委會安全域局長 Katsunori Imai 表示：「我們希望透過整合各種最新技術，讓安全也能永留史冊。」為了積極應對潛在的威脅，除了上述所提一些方案，東京政府還準備了很多應對措施： 根據以往的恐怖活動，考慮使用無人機當空中警戒。 設立網際網路 osint（開放源碼情報）中心，收集網路上有關恐怖主義的資訊，並計劃開設安全資訊中心分析情報。 為了制止武器和恐怖分子從邊境流入。根據「日美加強預防和打擊嚴重犯罪合作協定」，雙方在 2020 年前將建立一個自動指紋辨識系統。該系統能即時核對進入日本的人，並與美國調查局比對儲存的約 7,500 萬個恐怖分子指紋。 除了 AI 技術，根據奧運組委會統計，屆時共有 50,850 人參與安保工作，包括 2.1 萬名警察、1.4 萬名私人保安人員和 9,000 名志工等。 東京安全部門主管 Haruyuki Kamatani 說：「距離奧運舉辦還有 3 年，這段時間我們將一直努力，多做些工作來防止恐怖攻擊發生。」 AI set to keep...
8 月 15 日，眾籌平台 Kickstarter 上出現了一個名為 RoVR 的電子寵物項目， RoVR 將透過虛擬實境（VR）和人工智慧（AI），讓用戶可以在 VR 環境中養育一個專屬小狗，目前小狗的原型是秋田犬。（Source：kickstarter）進化鏈末端的電子寵物狗有 AI 加持 進化到了 VR+AI 技術加持的電子寵物狗，是這樣的：在 RoVR 裡，小狗會送你出門，在你回家的時候開心地翻出肚皮跟你玩耍，在你餵食的時候搖尾巴等候。而日常的飼養、玩耍、訓練等養育習慣也會養成小狗的習性，你還可以教會它各種口令，而它也會透過機器學習技術來「察言觀色」，讀懂你的情緒和喜好，再有的放矢地撒嬌。RoVR 的創作團隊叫做 Ridgeline Labs，是麻省理工學院孵化器 Play Labs 中的一員。團隊主創認為，很多人從小喜歡動物，卻因為父母反對等原因不能擁有寵物，即使長大工作了也依然沒有足夠的時間、精力去養一隻真狗，因此，他們就開發了這樣一款虛擬實境與人工智慧結合的寵物模擬器。（Source：Flickr/The Man-Machine CC BY 2.0）人類為什麽要養狗？14,000 年前，人類將狗馴化。在漫長的歷史歲月裡，狗的功能有很多，幫助人類狩獵、放牧、看護，提供陪伴，或者成為肉源，直到今天也沒有改變。隨著工業社會的發展，農業和畜牧業也逐漸被工業化，人們的蛋白質來源也越來越豐富。因此，狗的人類社會中的陪伴功能，開始佔據越來越大的比重。但在城市裡養狗依然是不少人的奢望，因為狗會佔據住的空間、需要一定的運動量，還需要人類的陪伴，否則焦慮的汪星人就會拆房子和生病。電子寵物從未落後科技潮流電子寵物，屬於養成類遊戲的一種。從早期的 PC 到行動社群網站的寵物養成遊戲，到智慧硬體領域的電子寵物遊戲機，到 AR / VR、人工智慧，電子寵物從未在科技潮流中落後或缺席。（Source：Flickr/Pascal Maramis CC BY 2.0）對於不少 80、90 後而言，人生中的第一個電子寵物，是活在「寵物機（tamagotchi）」裡的。半個巴掌大的遊戲機，黑白螢幕裡住著一隻小傢伙，螢幕旁邊有 3 個按鈕，這個 1996 年上市的隨身式電子寵物機曾風靡亞洲。其實這個遊戲機裡的動物種類不一定是狗，但你需要餵食它、幫它洗澡，帶它看病或陪它玩耍，而它也會在固定的時間呼喚你。「寵物機」最初的產品概念，來自日本萬代公司的真板亞紀。「寵物機」推出和風靡的時期，正是日本經濟泡沫破裂的 90 年代，當時真板亞紀做市場調查發現，不景氣的經濟和沉重的生活壓力，讓飼養寵物成為很多小孩子的奢望，而當時不少女性也希望能夠透過寵物的陪伴來寄託情感。▲ 菲比精靈（Furby）。（Source：Flickr/Richard Elzey CC BY...
流行歌手 Taryn Southern 曾參加 2004 年的美國偶像選秀節目，此後一直活躍在 YouTube 上。近日她發表了一張名為 I AM AI 的新專輯，該專輯的作詞作曲是 Taryn Southern，編曲則交給人工智慧程式，歌曲聽起來完全聽不出是由應用程式編曲，和音樂人的作品沒有太大差別。Taryn Southern 新專輯的首支單曲《Break Free》在 2017 年 8 月 21 日發表，是與人工智慧創業公司 Amper 音樂合作完成。Taryn Southern 只會彈鋼琴，她用鋼琴完成旋律創作後，把曲譜交給人工智慧程式，由 Amper 音樂的產品負責編曲，在旋律中加入配樂，人工智慧程式交出來的作品非常完整，包括和聲、和弦，應用了多種樂器。Taryn Southern 在接受採訪時表示，與人工智慧合作創作音樂非常有趣，就像遇到一個頂尖的音樂人，這位音樂人對詞曲創作、編曲非常精通，還永遠不知道疲憊。對許多獨立音樂人而言，在人工智慧程式的幫助下，更好掌控音樂的方向，選擇自己喜歡或不喜歡的。這張主打人工智慧的專輯，在人聲部分還是有知名音樂製作人參與，但其他部分都交給 Amper 的人工智慧程式，Taryn Southern 方需要給人工智慧程式一些指導，比如音樂的節奏，主旋律和優先使用的樂器。在人工智慧程式交出作品後，創作者還需微調。Taryn Southern 表示，音樂創作者往往局限在自己喜歡的風格，比如經常使用某幾個和弦，時間越長越難突破。使用人工智慧程式創作時，則有完全不同的思維，常常會有很多驚喜，完成一首歌曲的時間比一般音樂人快 20 倍。這張 I AM AI 專輯發表證明了人可與人工智慧合作，而不是人工智慧完全取代人類。即使有一些工作被程式替代，但人類的工作效率反會提升。Amper 音樂的 CEO 德魯‧西爾佛斯坦表示，人工智慧可編曲並不代表音樂人就沒了工作，他們在做的工作室是為了讓更多有才華的音樂人不必花費大量時間和高昂成本來學習和購買設備，就能展現創意。 Popular YouTube artist uses...