科技部為促進人工智慧終端產業核心技術躍升，將以 4 年為期，共預計投入新台幣 40 億元經費，啟動「半導體射月計畫」，加速培養人才及技術，協助半導體產業在全球市場保持先機。科技部部長陳良基今天表示，國際許多知名軟硬體公司已投入大量資源進行人工智慧科技相關研發布局，目前面臨如何達到更高運算效能及更低耗能的瓶頸，未來終端產品所需的人工智慧須具備低耗能及低電壓晶片設計，這些仍處於發展初期的面向，將是台灣投入的契機。陳良基說，不同於雲端數據中心具有強大運算功能的人工智慧，智慧終端的 AI 技術須具備簡化、低功耗及通訊射頻功能的深度推理結構，甚至是深度學習的能力，而台灣強項在於 IC 設計，可以快速做出特定用途的 IC ，在應用端上也會有需求。他表示，目前鎖定幾個評估需求量會起來的部分，包括無人載具、AR、VR，以及包括硬體資安等資安需求。此外，陳良基說，應用在通用型的 AI 晶片上的機會也不能放棄，他舉例，像是 Facebook、蘋果（Apple）要推的 AI 終端晶片，可能就是通用型晶片。科技部將從明年開始推動半導體射月計畫，目標挑戰 2022 年智慧終端關鍵技術極限，開發應用於各類終端裝置上的 AI 晶片。陳良基說，2022 年將是 3 奈米真正可量產的時代，科技部將今年定調為 AI 元年，而一個科技真正發展到大量生產，差不多就需要 4、5 年的時間，因此 2022 年是相當重要的時間點，若在 3 奈米技術開始量產時，台灣還沒有 AI 的技術，勢必會落在全世界之後。陳良基也說，科技部希望能在這波潮流中，提供半導體產業足夠的子彈，也就是人才與技術。陳良基表示，這次計畫主要以半導體協會為對接，聽取業界許多建議，包括台積電、聯電、鈺創、聯發科、華邦電、群聯及日月光等台灣廠商都表示支持，除了技術研發外，未來也希望透過產學合作，培育相關人才。由於這次計畫時長規劃為 4 年，陳良基說，如果現現在剛進大學的學生，這就是最好的機會，透過科技部人才培育計畫，培養學生面對核心技術的基本能力，不僅是針對半導體，未來也可能成為其他產業的珍貴人才。除了半導體射月計畫的 40 億元經費外，科技部先前也宣布 5 年 50 億建置人工智慧運算主機，及 4 年 20 億的機器人基地計畫，預算合計超過百億。其中人工智慧運算主機及機器人基地計畫歸在前瞻基礎建設計畫的數位項目中。陳良基說：「前瞻計畫在數位這塊，有很多是急需、也必須要投入的部分，希望民眾能適當支持前瞻計畫，不然我們可能無法快速往前跑。」（作者：廖禹揚；首圖來源：shutterstock）
2017 年初時 AI 專家陸奇接任百度 COO 引起議論。由於陸奇曾在微軟和 Yahoo 任職，加上有 AI 的背景。而在 4 月時百度啟動阿波羅計畫，開放自動駕駛開發軟體技術平台，陸奇這次接受訪問談 AI，中國的機會，以及怎麼看 Amazon 在 AI 領域的領先地位，推出 Amazon Alexa 震驚業界，領先好幾步很難追上。陸奇接受 Wired 專訪，談到即便有最好的技術，吸引最好的人才投入最酷的專案，他覺得擁有最多資料的 AI 公司，才有辦法訓練出好的演算法，全世界中，就屬人口最多的中國有這樣的條件。儘管比起其他科技公司如 Google、微軟，Amazon 的技術不算最頂尖，但是 AI 的戰場是比誰找到對的應用場域和對的生態系，Amazon 推出 Alexa 語言助理就是相當好的例子。Alexa 是第一款 AI 優先考量設計的裝置。微軟和 Google 都在這裡犯了錯：微軟的 Cortana 太著重智慧型手機和電腦端的應用，而手機是手指操作優先、行動優先的裝置。陸奇在微軟 Cortana 團隊待了 4 年半，起初因 Amazon 技術不那麼領先，而犯了低估 Amazon 實力的錯誤。百度自己在公司實踐 AI，是做到樣樣都用臉部和語音辨識，像是飲料機。百度目前有員工餐廳的計畫，希望最後做到在員工餐廳吃飯時，靠臉部辨識，拿著食物走出去就好了。被問到百度與 Siri 和 Cortana 等相當的語音助理，陸奇說百度有推 DuerOS 這個平台。比起競爭對手，DuerOS 擁有 10 個不同領域的對話技能，以及超過...
Google 人工智慧團隊最近找來了一位重量級人士，那就是蘋果 Swift 語言發明者、傳奇程式設計師 Chris Lattner。Lattner 在年初離開蘋果，加入特斯拉（Tesla）擔任 Autopilot 軟體負責人，協助開發自動駕駛技術，但短短 5 個月後他便決定離開。近日 Lattner 宣布，他將在 21 日正式加入 Google Brain 團隊。負責研究深度學習的 Google Brain 原先只是 Google X 的一項研究專案，但因為獲得的效益成果豐碩，最終脫離 Google X 成為一個單獨部門。 I’m super excited to join Google Brain next week: AI can’t democratize itself (yet?) so I’ll help make it more accessible to everyone! — Chris Lattner (@clattner_llvm) 2017年8月14日對於未來工作內容，Lattner...
14 日，美國舊金山地方法院判決一家資料分析公司 HiQ 有權利從 LinkedIn 網站上擷取資料，並且 LinkedIn 應該立即移除任何阻止 HiQ 擷取資料的技術壁壘。HiQ 公司利用在 LinkedIn 網站上公開的資料建立模型、訓練演算法，進而更預測員工行為，例如他們什麽時候可能辭職。LinkedIn 的辯詞是，HiQ 的做法違背了用戶協議，侵犯了用戶掌控自己公布訊息在 LinkedIn 平台上的的權利。但是法院並不這麽認為。第一，平台上的資料由用戶自行發表在公共空間，LinkedIn 不能證明他們擁有這些資料，也就沒有權利阻擋他人使用這些數據。第二，理論上說，任何人都可以手動點開每個人的資料，拿紙筆抄下來，然後再輸入電腦。當然這是非常低效和愚蠢的做法，所以才使用演算法來這麽做。HiQ 認同這個判決，表示這對所有依賴公開資料開展商業活動的公司來說是一次勝利。網路行業的創新不應該被幾個資料寡頭壟斷，公開資料應該可以被公眾獲取。另外一家靠擷取數據分析預測潛在消費者 Node 的 CEO 也表示支持，如果 LinkedIn 允許用戶訊息被搜尋引擎檢索到，進而為自己的平台帶來利益；他們就不能阻止其他網路公司從這些資料中獲利。LinkedIn 表示，他們會提出上訴，繼續為保護用戶掌控自己訊息的權利奮鬥。這個案子應該不會就這麽結束，如果上訴到上級法院，可能給產業帶來重要的影響。這會決定網路寡頭的資料壁壘到底有多高。至少在這案子中，法院指明了 LinkedIn 不能以保護用戶權利的藉口，保護自己的商業利益，並且用戶主動公開的資料也應當被公眾自由使用。如果用戶真要保護自己的訊息只能在 LinkedIn 上使用，他們應該做出特許約定；進而給予 LinkedIn 法律基礎阻止其他機構擷取用戶的資料。AI 的角色在這次判決中沒有過度強調，可能因為技術本身不是法律關注點。法院是為了平衡利益、保護權利，如果 HiQ 利用擷取來的資料從用戶身上獲利，那麼那些用戶有權知道這些，並且有權允許或阻止，但是這些權利不該由 LinkedIn 這家商業公司來代理。自己在一個網站上公開的資料是屬於誰的、該怎麽被第三方擷取使用，都可能是案子接下來需要回答的問題。我們拭目以待。（本文由 36Kr 授權轉載；首圖來源：Flickr/Blogtrepreneur CC BY 2.0）
市場調查研究機構 Gartner，16 日發表的年度新興技術流行週期報告時指出，三大未來新興技術與趨勢，將可以使得企業在未來 5 到 10 年的數位經濟領域中，取得生存空間和發展。而這 3 項技術就是人工智慧（AI）、透明沉浸式體驗以及數位平台等。Gartner 指出，這些技術將提供無與倫比的智慧，用意創造各種意義深遠的新體驗，並且提供各種數位平台將各機構連接到新的業務生態系統當中，創造新商機。Gartner 的年度新興技術流行週期報告，是針對科技和趨勢提供一個跨行業觀察角度，藉由報告裡提出的新興技術和科技，讓全球市場開發商以及新興技術團隊，做為開發新產品時的參考。而新興技術流行週期報告相對於其他 Gartner 的流行週期報告有其獨特的地方，也就是新興技術流行週期報告將 2,000 多種技術融合為一系列簡明扼要的新興技術和趨勢。而本年度新興技術流行週期報告的重點，則是放在在未來 5 到 10 年間具有高度競爭優勢的各種技術。Gartner 研究總監 MikeJ. Walker 表示，人工智慧技術無疑地將是未來 10 年最具顛覆性一類的技術。主要是由於計算能力突飛猛進的發展、接近無限量的資料來源、以及在深度神經網路領域上獲得了前所未有的進步。這些結果都讓擁有 AI 技術的機構，可以利用資料去適應新的情況，以及解決以前未曾遇到過的問題。而在人工智慧上尋求支撐點的企業，應該考慮以下的各項技術，包括深度學習、人工智慧、自駕車、認知運算、無人機、使用者對話介面、機器學習、智慧型機器人和智慧工作區等。另外，在透明沉浸式體驗方面，MikeJ. Walker 指出，科技的發展將持續會以人為本的模式發展。而以人為本的發展模式，最後會是在人、企業以及和物體之間導入透明性。所以，當科技在工作場所或家庭中與其他企業或人進行互動之際，將會變得越來越具有適應性。而且，內容隨工作場所而不同，或者更加具流動性後，人、企業和物體之間的透明性關係將變得更加密切。在透明沉浸式體驗方面，企業未來需要考慮的關鍵技術，包括 4D 列印、擴增實境 （AR）、電腦人腦介面、智慧家庭、虛擬實境（VR）和立體顯示（Volumetric Displays）等領域上。最後，MikeJ. Walker 則指出，在新興技術需要對基礎進行革新，而基礎則提供了所需的資料量、先進的計算能力和無處不在的基本生態系統之際，分割型技術架構就正在向生態系統平台進行轉變。而這種轉變，也正在為溝通人與技術之間橋樑的全新商業模式奠定基礎。在此領域中，未來企業需要關注的關鍵平台支援技術，包括 5G、邊緣運算、區塊鏈、物聯網平台、神經元硬體、量子計算、雲端運算平台以及軟體定義安全等。MikeJ. Walker 表示，我們將這些主題放在一起看，就可以發現在新興的技術中，從智慧工作區、連接家居、擴增實境、虛擬實境，以及日益增長的大腦與電腦的介面等面向裡，看到以人為本的基礎技術正在成為尖端技術，而藉由這些技術的驅動，使得技術流行週期內也將帶動其他技術趨勢的進化。（首圖來源：Flickr/Many Wonderful Artists CC BY 2.0）
上週，吳恩達宣布一系列深度學習的課程，這也是他 deeplearning.ai 專案的開始。美國時間 15 日晚上，外媒 TechCrunch 報導稱他又有新動作了，要成立一個 1.5 億美元規模的風險投資基金 AI Fund，主要做 AI 領域投資。吳恩達曾創立 Google Brain 團隊，後擔任百度首席科學家，他長期以來一直希望 AI 技術更普及，推動 AI 民主化。透過深度學習課程的教育應是其中一步，而為 AI 創業提供資金和其他資源則是另一件。目前還不清楚吳恩達的 AI 基金如何從眾多基金脫穎而出。2017 也是眾多資金注入 AI 投資的一年，過去幾個月中，Google 成立新的專注 AI 基金 Gradient Ventures，做 AI 孵化的 Element.AI 籌集了 1.02 億美元；微軟風投 Microsoft Ventures 也有自己的 AI 基金，豐田也將有一支 1 億美元的基金用於 AI 投資。目前很多基金都有各自特色，比如幫助抓取資料，提供技術指導和專家，幫助抓取工業用戶，以支援 AI 創業公司的獨特需求。吳恩達的名聲和他所處地位，應能吸引不少公司，而他的教育課程理論上也能為缺乏深度學習工程師的新創公司培養人才。（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：Andrew Ng）延伸閱讀： 吳恩達深度學習新靶，培訓百萬名 AI 專家
時尚精品產業一直深受仿冒品侵害，除了品牌本身以外，像是二手名牌店或是當舖，也都在積極尋求可以防堵假貨的方法。現在，除了靠自己的經驗與專業知識外，你還可以透過科技來幫你辨別真偽。一間名為 Entrupy 的美國公司推出了透過科技幫你辨識包包的服務，藉由 Entrupy 販售的一款攜帶式電子顯微鏡，結合手機與 App，只要拿出電子顯微鏡在產品上拍幾張照片，透過 App 傳送到伺服器後，在 15 到 20 秒內就可以回傳辨識訊息，確認使用者手上的包是真是假。Entrupy 表示，這項鑑定辨識服務結合了 AI 與強大的機器學習功能，伺服器會將使用者上傳的照片與超過 300 萬張的資料照片，從材質、皮革紋路、印刷、纖維等細節進行比對，隨著使用人數越來越多，目前 Entrupy 的辨識準確率已經高達 98%，而隨著資料庫的增長，未來辨識準確率還會繼續提高。目前包括 Balenciaga、Burberry、Céline、Chanel、Dior、Fendi、Goyard、Gucci、Hermès、Louis Vuitton 和 Prada 等品牌的產品都已可透過 Entrupy 進行辨識，而 Entrupy 也在美國推出「Entrupy Verified Business」，總計有近百間二手店與當舖品牌加入，提供產品的真偽鑑定服務。不過，Entrupy 的鑑定服務可不是免費的，收費方式除了第一次設定機器需要 299 美元（約台幣 9,000 元）外，還要定期收取月費，價格從單月 99 美元（可鑑定 5 次）到 999 美元（可鑑定 100 次）不等，如果你想要鑑定 Hermès 的產品（不包括皮革以外材質、皮革及手環）例如柏金包、凱莉包等熱門包款都要額外支付 99 美元，其他產品也要額外支付 49 美元。雖然訂價偏高，而且主要客群也不是一般消費者，但相較於花大錢買到假包，多花幾千塊鑑定一下，還是滿划算的。Entrupy 影片介紹： entrupy.com...
科技部長陳良基 17 日發表人工智慧（AI）政策，預計 4、5 年間執行 5 大策略，動支新台幣 160 億元預算，今年底可先誕生幾處 AI 創新研究中心，中科及南科設機器人製造基地。陳良基 17 日以「科技部推動 AI 的『小國大戰略』──深耕 AI 科技田，打造 AI 生態圈」為主題，與媒體對談。陳良基指出，科技部要打造由人才、技術、場域及產業構築而成的 AI 創新生態圈，執行面共計 5 大策略，其中，研發服務、創意實踐兩項計畫運用前瞻計畫預算，創新加值、產業領航、社會參與等 3 項則使用年度預算。在研發服務方面將建構 AI 主機。以 4 年 50 億元，整合國內資源，提供大規模共用、共享的高速運算環境，提供深度學習與大數據分析的技術發展與應用開發，並孕育 AI 技術服務公司，形成區域創新生態體系。創意實踐方面將打造智慧機器人創新基地。發揮產學研聚落優勢，集聚人工智慧軟硬體組件，加速落實機器人軟硬整合與創新應用，培育跨領域動手做的創新人才。此計畫 4 年預計投入 20 億元經費，預期成立 50 家新創公司、培育 4,000 人，並自行製造出關鍵技術或產品 30 組以上。陳良基指出，9 月間，中科會誕生機器人製造中心，南科本週就會有高中營隊進駐做研習。創新加值方面，設立 AI 創新研究中心，以 5 年為期，每年預計投入 10 億元（共 50 億元），深耕人工智慧基礎技術、智慧醫療、金融科技與智慧製造等人才與技術研發，同時加入人文、社會等參與未來人工智慧在實際應用時所面臨議題的研究。將號召國內外逾 300 位專家學者投入技術發展與應用，並培育 3,000...
據 TechCrunch 報導，Google 最近收購了一家電腦視覺公司 AIMatter。這家公司成立於白俄羅斯，開發利用神經網路的 AI 平台及 SDK，可幫助在行動裝置上快速處理影像，它還有一個利用其技術的影像編輯應用 Fabby。據悉，這筆交易最早可能發生在 5 月，最近才正式完成。AIMatter 之前已融資 200 萬美元，而 Fabby 有 200 多萬下載量。類似的影像處理應用越來越受關注，比如之前十分流行的 Prisma，可為任何照片或影片添加不同藝術家或藝術類風格。過去幾個月，也一直有 Prisma 會被 Facebook 和 Snapchat 收購的傳言。這也證明業界對電腦視覺技術的興趣越來越大，這項技術不僅可用於影像處理，將照片添加特殊效果，也能用於擴增實境和自動駕駛等。目前還不清楚 Google 希望如何使用 AIMatter 的技術。基於 Snapchat 將影像技術玩得風生水起且在商業取得巨大成功，Google 或許也希望分一杯羹。（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：AIMatter）
根據英國《金融時報》報導，投資機構摩根大通（JPMorgan）將在全球的股票演算法業務部門採用 AI 機器人 LOXM 進行交易。據了解，在該機器人的效率比傳統買賣方法要高出許多，繼 2017 年第 1 季開始在歐洲啟用後，預計 2017 年第 4 季也將在亞洲及美國地區正式啟用。報導指出，採用 AI 機器人 LOXM 進行交易，是希望以最佳價格和最高速度執行客戶交易指令。且可運用 LOXM 從數十億筆過往真實交易或模擬交易汲取的經驗，用來解決之後的各種問題。例如怎樣大筆出脫手中持股而不影響市場價格。摩根大通向《金融時報》表示，在 2017 年第 1 季開通 LOXM 應用後發現，LOXM 的作業效率比傳統買賣方法高得多。不過，與一些私人銀行提供的機器人理財顧問不同，摩根大通採用的 AI 機器人對買賣沒有決策能力，僅能決定買賣方式。事實上，在 AI 技術逐漸普及的情況下，全球各家投資銀行一直嘗試使用 AI 和機器人技術幫助降低成本，提高效率。例如，瑞銀（UBS）最近就部署了 AI 來處理客戶的交易後配置請求，為每個作業節省了多達 45 分鐘的人力勞動。至於摩根士丹利 （Morgan Stanley）， 則是利用機器學習演算法強化旗下 16,000 名財務顧問的能力。摩根大通集團為美國最大金融服務機構之一，服務範圍遍及 60 多個國家。主要業務為提供客戶全面性的金融服務為主，旗下客戶包含企業和投資銀行、商業銀行、資金服務商等。（首圖來源：shutterstock）