藍色巨人 IBM 於 19 日美股盤後公佈 2016 年第 4 季財報。根據財報顯示，IBM 當季持續性的營收為 218 億美元（約新台幣 6,886.6 億元），較 2015 年同期減少 1%，為連續第 19 季收入較前一季下滑。淨利潤則較 2015 年同期微幅增長 0.9%，每股 EPS 則為 4.72 美元，剔除特殊項目後每股 EPS 則來到 5.01 美元，較 2015 年同期成長 3.5%。過去幾年來，IBM 正試圖進行組織重整，並且調整營業項目，將主力放置於雲端、大數據等新興戰略產品市場上，使得營收一直沒有太大的起色。而 IBM 也藉由包括裁員在內的各項樽節措施，來降低營運成本，改善營收狀況。因此，就 IBM 所公布的 2016 年第 4 季財報來說，雖然仍擺脫不了營收下滑的狀態，但是營收情況似乎已經在逐漸改善。根據湯森路透 (Thomson Reuters) 調查的分析師的預期，IBM 在調整後每股 EPS 預期達到 4.88 美元，收入 216.4 億美元的水平。而實際公布的財報數字，在剔除特殊項目後，每股 EPS 則是來到 5.01...
三星電子次代旗艦機「Galaxy S8」超聰明，據傳內建的人工智慧助理「Bixby」能辨識用戶周遭的影像，翻譯街道文字，用途多多。SamMobile 19 日報導，S8 的照相程式內建 Bixby 按鈕，啟動之後，用戶可以拿智慧機相機對準某一物體，進行搜尋。Bixby 會分析影像，辨識物體和文字，上網搜尋相關資訊，也可處理影像中的文字，開始翻譯。報導稱，Bixby 的影像搜尋和文字辨識功能有點類似 Google 的「Google Goggles」，不過 Bixby 與智慧手機深度整合，和其他應用程式的互動性更高。舉例而言，Bixby 不只能告訴用戶，去哪裡血拚眼前商品，還能直接下單購買。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：Flickr/Garry Knight CC BY 2.0）延伸閱讀： 三星 S8 系列螢幕變大？傳沒雙鏡頭、自拍支援 AF 三星的智慧助理「Bixby」，將如期在 Galaxy S8 現身
2016 年 1 月，Google 旗下的 AlphaGo 以 5：0 完勝歐洲圍棋冠軍、職業二段選手樊麾。這是電腦程式首次在不讓子的情況下，在完整的圍棋競技中擊敗專業選手。同年 3 月，AlphaGo 以 4：1 戰勝世界圍棋冠軍李世乭。AI 終於迎來全世界的關注。知名市場研究機構 CB Insights 稱，2016 年，AI 網域的投資多達 650 件，金額超過 50 億美元。當然，科技巨頭除了忙著收購 AI 網域的創業公司，自身也投入很多資源開展 AI 研究。不過根據 CB Insights 公布的資料，微軟、Google、亞馬遜、Facebook 以及蘋果這五大巨頭在 AI 網域的專利儲備並不均衡。自 2009 年起，微軟已有超過 200 件專利申請，排名第一。而 Google 也已超過 150 件，排在第二。相比之下，蘋果則寒酸得多。蘋果在 AI 領域「脫隊」的說法並不鮮見，一直以來，蘋果都傾向閉門造車，並不對外公開自己的成果，飽受學術界詬病。一直到 2016 年年底，蘋果才釋出了公司首篇人工智慧論文。該論文闡述了一項最新的技術──如何透過電腦生成影像、而非真實影像來訓練一種演算法的影像辨識能力。這份論文對蘋果來說可能算標誌性的一步，但並不是什麼「外星科技」或重大突破，只是對目前火熱的生成式對抗網路（GANs）的稍加修改和利用，並不能與 Google 的 AlphaGo 和 WaveNet 相比。2016 年 10 月，庫克在接受採訪時提及蘋果對人工智慧的看法。庫克表示，他更關注具體的機器智慧和圖形辨識，而不是創造一個顛覆性的機器人。然而，蘋果並不是沒有危機感。自...
你聽過瑞文氏標準推理測驗（Raven’s Progressive MatriCES）嗎？上面這張圖就是一道標準的瑞文氏測驗題目，是不是很眼熟？在公務員考試、一般的智力測試中我們經常看到它。那麼問題來了，你知道圖中這道題的答案嗎？如果不知道，也用不著沮喪，因為有 75% 的美國人大概也不知道。但壞消息是：電腦可能知道。近日，美國西北大學的科研團隊研發了一個全新的計算模型，在瑞文氏標準推理測驗中達到或超越了 75% 美國普通大眾的表現，被媒體譽為人工智慧史上的又一里程碑。根據 2016 年的數據顯示，一般 18 歲成年人的平均智商為 97，6 歲兒童的平均智商為 55.5，相比之下 Google 人工智慧系統的智商則為 47.3，微軟小冰是 24.5，人工智慧的智商還不及 6 歲兒童的平均水平。團隊負責人，來自西北大學 McCormick 工程學院的 Ken Forbus 教授對此表示：「模型在智力測試中的表現優於 75% 的美國大眾，這意味著人工智慧的邏輯推理能力已經高於人類的平均水平，起碼在測試題中如此。另外，由於對人來說很難的題目對模型來說通常也很難，這表示該模型已經可以表現出一些人類認知系統中特有的重要屬性。」▲ Ken Forbus 教授實力這麼強，這個模型到底是如何工作的呢？據悉，該模型建立在一個名為 CogSketch 的「草圖」（sketch）理解系統之上，該系統同樣是 Ken Forbus 團隊的研究成果。這裡「草圖」是指人們在思考問題或表達觀點時，自然而然在紙上畫下來的說明性圖樣，特別是面對有關空間理解和地理學的相關問題時，尤其必要。CogSketch 系統可以利用草圖進行空間建模和邏輯推理，再配合此次最新研發的計算模型，因而能夠在瑞文氏標準推理測驗中脫穎而出。Ken Forbus 教授認為類比推理是解決視覺問題的核心，團隊正是在這一核心思想的指導下研發了最新的計算模型。所謂類比推理即結構映射的過程，是在不同對象之間透過逐個匹配，尋找它們在結構上的相似點，進而透過圖式歸納（即關係結構表徵）把源問題中元素之間的關係要素提取出來，用於靶問題的解決。也就是說，先要形成基於源問題的圖式歸納，再基於源問題和靶問題之間的結構映射將圖式歸納應用到靶問題的解決。在新的計算模型中，團隊成員利用了結構映射理論來對比不同的圖像，通過標記兩張圖像中發現的相同結構，辨識出其中的相同點和不同點。值得一提的是，結構映射是由心理學家 Dedre Gentner 於 1983 年提出的一個理論，他也是西北大學的教授。針對西北大學的這項研究，雷鋒網隨機採訪了兩位相關專業的在讀研究生，他們表達了自己的看法。鐘超傑是來自北京林業大學的碩士在讀生，曾參與車載鏡頭的行人檢測計畫。他認為，雖然模型的智力測試成績超過了 75% 的美國人，但這並不能說明電腦的智力真的就超過了人類。因為除了推理，智力的含義應該更複雜，比如還包括學習能力、數學計算能力等。而且他覺得如果模型建得好，經過一定資料量的訓練，電腦處理這類問題的能力一般是可以超過人類的，但超出這類問題的範疇應該就不行了。周志敏是來自浙江大學的研二在讀生，了解機器學習領域的各種演算法，包括 svm、神經網路等。他認為這是人工智慧針對特定任務的又一項成功應用，跟人類的類比、推理能力並不一樣。西北大學的模型之所以表現出超過 75% 普通民眾的推理能力，是因為它經過了大量類似資料的訓練，如果讓它做圖形之外的工作應該就不行了。當前，人工智慧系統對圖像和語音的辨識能力已經相當出色，但對於語義和圖像含義的理解、推理能力仍有待提高。西北大學的團隊表示，在許多場景中除了對數據源進行辨識，對其含義的推理和解釋也至關重要，這也是他們研發全新的計算模型並對其展開瑞文氏標準推理測驗的原因。他們希望這項研究成果可以為電腦視覺領域今後的發展提供一些技術參考。 AI System Scores Better Than 75% Of Americans...
你沒有看錯，這可不是她主演了啥科幻電影也不是影集，克莉絲汀·史都華（Kristen Stewart）真的發表了一篇關於機器學習的論文，這讓人工智慧社群驚呆了！這位《暮光之城》系列的女主角最近初次擔綱導演之職，導了《Come Swim》這部短片，並在這部影片中使用一種被稱為「風格轉移」（style transfer，把一個圖像或影片的美學風格應用到另外一個）的機器學習技術，來創造印象派的視覺風格。她與特效工程師 Bhautik J Joshi、製作人 David Shapiro 共同撰寫了這篇論文，說明在這部影片裡面所使用的手法，並在線上論文預印本資料庫網站 arXiv 上發表（論文進行同儕審查之前上傳的地方）。AI 研究人員和史都華的粉絲都驚奇於她的貢獻這篇論文的題目是《以類神經風格轉移技術將印象主義帶入 Come Swim》（ Bringing Impressionism to Life with Neural Style Transfer in Come Swim）， 裡面提供了關於如何在電影中運用這種機器學習的詳細案例研究。這篇文章將《Come Swim》描述為「水下一個傷心人詩意、印象派的肖像」，電影的美學風格基於一幅史都華的畫作，該作品描繪「從睡夢中醒來的人」。該團隊使用現有的類神經網路將此繪畫的風格轉移到測試框架上，然後添加「色塊和材質」來微調設定，直到打造出所需的類繪畫效果。當這個轉移的程序被正確調整好以後，就把它應用到影片裡面其他的片段，產生了如下的結果。這是一個簡單但是讓人高度信服的技術示範。▲ 左邊為原畫面，套用右邊上兩張以史都華畫作產生的框架，產生下方兩張的結果。質疑聲音然而此論文發佈後，被 QUARTZ 網站以聳動的標題：”Kristen Stewart (yes, that Kristen Stewart) just released a research paper on artificial intelligence”（克莉絲汀·史都華，對就是那個史都華剛發佈一篇 AI 研究論文）加以報導，這導致宣然大波，引發非常多的 AI 專家質疑或者討論。首先這篇論文只是「發佈」，寫好文章釋出叫發佈，要經過同儕審查才能「發表」；neural style transfer 技術其實已經發展出來，例如 Prisma 這個App 就是作這樣的功能，其論文由 Gatys...
松岡容子（Yoky Matsuoka）回到了 Google（Alphabet）。這是否在某種程度上意味著，一直「鬱鬱不得志」的 Nest 終於要全面觸發？在不了解松岡容子其人的前提下，你很難將兩件事情聯繫在一起。這位在神經機器人網域享有盛名的日籍科學家曾一手創辦了 Alphabet 旗下的 Google X 實驗室，隨後又在 2010 年，被邀請加入其學生 Matt Rogers 聯合創辦的智慧家居公司 Nest。5 年間，Nest 的名聲大躁不僅因為 2015 年 Google 甩出的 32 億美元收購金，還在於其明星產品──家用恆溫器 Nest Thermostat，而松岡容子則是這款產品開發團隊中舉足輕重的人物。在網友的用戶測評裡，類似「這應該是一個還算完美的溫控器」的相關評論佔了多數。對於一款物聯網初級產品來說，這已經極為難得。Nest 溫控器的 Internet 控制功能太強大了，我可以隨時調節我家的溫度和 away 狀況，比如我全家出門，我就在車上弄一下，家裡就 away 了，可以節能；回來前在車上再設定一下，到家時候溫度就回升了。松岡容子就是這 5 年間 Nest Thermostat 核心技術的把關人及產品線的最高管理人。沒錯，恆溫器的環境適應能力與控制能力之前正是由容子團隊全權負責。不過很遺憾的是，就在 Nest 被 Google 收購後最「春風得意」的一段時間，松岡容子悄然離去。接下來，在與 Twitter 技術副總裁一職「擦身而過」後，她選擇領導一家專門製造可穿戴健康裝置的創業公司 Quanttus。但不到一年時間，這位技術天才加入了蘋果。而她所在的部門也是蘋果在行動醫療領域投注的一個「大賭注」──健康用軟體平台 CareKit，向所有醫療用軟體開發者免費開放。但這一次，不到 9 個月時間，「松岡容子」這個名字卻重新出現在 Nest 的領導人名單裡。▲ 松岡容子的 LinkedIn。松岡容子的歸來，Google 在打什麼算盤？毋庸置疑，蘋果與 Google 選擇松岡容子最重要的理由在於其優秀的技術研發能力與大量的實戰經驗。譬如讓松岡容子名聲大振的...
North Sense 是個小型的感應裝置。把它嵌進身體，你就擁有了一個全新的感覺。每次你面向北，都會感覺到短促的震動。目前，這件產品的用戶僅有兩人：Cyborg Nest 的兩位創始人 Liviu Babitz 和 Scott Cohen。「在我們周圍，存在一個無法感知的世界，」Cohen 對衛報網站說：「當我們在街道上行走時，周圍是輻射、X 射線、紅外線和紫外線，同時還有這個星球的電磁場。因此，我們想要創造一種全新的感覺，能感知周邊的環境。」▲ Scott Cohen（Source：cyborgnest）Cyborg Nest 想要創造和拓展人類的感覺。公司的另外兩位創始人 Neil Harbisson 和 Moon Ribas 都裝載了超越人類感官的感應裝置。Harbisson 能夠「聽到」光譜，包括紅外線和紫外線；Ribas 可以感應任何地方發生的地震。許多動物擁有天生的方向感，而人類的方向感卻是後天學習的。設定好 North Sense 後，用戶能夠隨時了解自己面向何方。這自然無法取代地圖，不過，Cyborg Nest 並未將其視為純粹的工具，而是將其看做感覺強化。「從許多方面來說，生物學是殘酷的：它給予我們生存的必需，但不會給予更多。」 Cohen 說。當某種感覺發生改變，那麼，我們對現實的體驗也會發生變化，同時，這也會強化我們的其他感覺。「隨著時間推移，我們更少以視覺來判斷方位，因為我們有了其他的輔助裝置。那麼，視覺可能向其他方向進化，或者用於其他方面。」 Babitz 說。▲ Liviu Babitz（Source：cyborgnest）正如紋身曾是極少數人的愛好，Babitz 和 Cohen 期望，強化身體的技術也會為更多人接受。North Sense 是個很激進的想法，不過，隨著科技的不斷進步，人類和 Cyborg（電子人、改造人）的界線必定會模糊。畢竟，許多人已經用科技強化自身的能力了。當 North Sense 正式上市後，它的用戶將會千差萬別。「目前，尚沒有一個擁有相同人工感覺的群體，」 Babitz 說：「基於單個大腦的體驗，你無法構建出什麼理論。如今，一群人將擁有同樣的感覺，或許，我們能夠從更廣闊的層面來理解這有什麼意義。」（本文由 愛范兒 授權轉載，首圖來源：cyborgnest）延伸閱讀： 植入晶片來可擴增感官能力，人類會朝半機器人進化嗎？ 體內遙測成真，科學家發明可植入人體的「神經塵」 人類機器化？DARPA 正在進行將晶片植入士兵大腦 10 項讓你成為生化人的新科技（上）
科技公司為了將未發表的技術保密，都會大曬金錢，偏偏日防夜防，洩密的原因可能來自公司本身。日前有外國網站發現，Samsung 的官網疑似自爆兩個尚未公布的全新服務，分別是全新語音助理 Bixby 和簡化版的手機支付功能 Samsung Pay mini。有傳聞指今年 4 月發表的 Galaxy S8， 將會首度預載 Samsung 的全新語音助理 Bixby。Samsung 早前收購了開發 Apple Siri 的 Viv Labs 工作室，就是為了開發具有人工智慧、深度整合手機系統的 Bixby 語音助理。至於另一被官網率先公開的 Samsung Pay mini 則是簡化版的付款系統，支持線上支付，但就不可以和標準版一樣在實體店取代刷卡支付，早前有傳聞指 Samsung Pay mini 將會開放予其他品牌的 Android 手機用戶使用。日前 Samsung 官網更新的 Samsung Pay Beta 頁面，出現了上述兩項服務的名字。兩項服務都未曾正式發表，甚至未獲得 Samsung 官方證實存在，如今卻在官網搶先曝光。 更新：1 月 11 日中午《科技新報》到三星官網查看，發現曝光項目已撤下。▲（Source：Samsung Pay Beta）（本文由 Unwire HK 授權轉載，首圖來源：Samsung）
「重倉」人工智慧，是李開復和創新工場未來幾年的方向。但是，他面臨一個很重要的問題：現在的 AI 創業，核心是 AI 科學家，而「文能起筆安天下，武能上馬定乾坤」的 AI 科學家鳳毛麟角，用他的話說「該創業的都創業了」。這時，產業在面臨一步棋。那就是：如何把一個普通的 AI 科學家變成「創業英雄」。身為 30 年前就開始研究人工智慧的李開復，覺得自己「技術味」的創新工場有能力推動這步棋，並且在這一步棋中獲得穩固的戰略優勢。李開復表示，AI 創業現在是科學家的天下，之後是數學家的天下，將來是普通人的天下。以下是李開復在《創新工場人工智慧戰略白皮書》發表會上的閉門分享，這裡將其整理成為〈李開復：AI 創業的十個真相〉，呈現給讀者。AI 科學家都是超級宅男創新工場本身主營的機構是投資和投後的機構，我們當然是看專案、看創始人，他們有 idea、方向，我們就會用基金投資它。過去的網際網路創業模式，已經非常經典地被「精益創業」說明：幾個小朋友隨便做個產品上去，能融資就融資，無法融資就拉倒。怎麼樣去惠及用戶，迭代產品，之後變現，成為經典的模式。這個創業的模式，紅利時代已經過去了。當然以後還會有，但是不會像以前那麼多。創業的門檻大大提高了，因為人工智慧是下一批創業方向，而人工智慧創業裡面很核心的人物其實是 AI 科學家， AI 的公司沒有 AI 科學家就沒戲唱了。但是 AI 科學家往往都是超級宅男，自己宅在房間裡，整天做實驗，突然你把他丟到一個殘酷野蠻可怕的世界裡，他自己創業成功率就不是很高。很多 AI 科學家這輩子從來沒想過創業，現在突然想創業了，然後發現自己長處特別長，短處特別短：他也許技術很牛，但是也許執行不夠； 也許他的產品展示起來很好，但是一做起來都是 Bug； 也可能他產品做得很不錯，但是不懂市場； 或者懂市場但是不知道怎麼去賣。尤其 AI 本身又是一個 ToB 的業務，所以不是那麼容易自己做一個局。所以 AI 科學家需要懂商業的人；懂 ToB 的人，需要工程師。AI 創業「不美好」我們平時都會把 AI 創業講得很美好，今天我就跟大家講講 AI 不美好的地方。第一個就是：AI 科學家有短處。 這一點剛才已經說了，我們要想怎麼幫「宅男」補足短處。 第二個就是：AI 創業很貴。 剛才講的「精益創業」很便宜，因為幾個小朋友不拿薪水，用零元就可以把第一個 App 推出去。 我們剛投資一家公司，投了 1 個月以後錢就用完了。我說你們不就 8 個人怎麼錢就用完了，給了你好幾百萬元啊？但他們說，光買機器就用了...
首先在技術層面，目前小米全球累計專利申請總量已經達到了 1 萬 6 千項，授權總量 3,612 項，涉外專利 1,767 項。而在 2016 年將小米之家從品牌展示店升級成為零售旗艦店後，小米已經在中國共開設了 54 家小米之家，並且雷軍再一次肯定了小米對於開零售店的進一步計畫：未來 3 年開設 1,000 家小米之家。在國際市場上，小米 2016 年的收入突破了 10 億美元，並且在印度手機市場排到了前三的位置。2016 年的小米，生態鏈發布了數十款新品，並且從消費者的回饋來說，小米 2016 年在生態鏈上的布局不可謂不成功，雷軍也在年會上公布，2016 年小米手機周邊生態鏈系統全年收入超過了 150 億元，連接超過了 5,000 萬台智慧裝置，並且小米已經成為了全球最大的智慧硬體孵化生態。在最為關鍵的 2017 年核心戰略，雷軍放出了 5 個核心戰略和 1 個小目標。 5 個 2017 的核心戰略分別是黑科技、新零售、國際化、人工智慧和網路金融。其中黑科技主要是在小米出品的產品方向上的目標。儘管年初推出小米 5 後，市面上對於小米 2016 年手機產品的設計的市場呼聲並不算特別好，但在 2016 年年底推出小米 Note 2 和小米 MIX 後，「小米從來不重視產品設計」的市場輿論，被這兩款外觀差異化做的不錯的產品所打破。2016 年小米手機的市場份額被線下能力優秀的藍綠兩廠擠出了前三，小米也逐漸開始重視線下銷售的布局，依托小米手機和小米生態鏈對於用戶需求的廣泛覆蓋，從品牌展示店轉型成為零售店的小米之家，對於消費者的吸引力還是相當可觀的。尤其是在推出了小米 MIX 後，小米之家的擁擠程度不亞於 iPhone 7...