儘管俠盜獵車手（Grand Theft Auto）被視為暴力電玩，玩多了只是實現玩家現實中不能做的暴力舉動。但如果讓 AI 來玩遊戲，運用遊戲中的真實設定，可以協助 AI 學習不同狀況下要如何開車。OpenAI 團隊透過自動駕駛公司 Otto 員工 Craig Quiter 開發的 DeepDrive，變成遊戲俠盜獵車手 5 和 OpenAI 開發的 AI Universe 之間的介接，讓 AI 透過遊戲中擬真的世界，獲取寶貴的開車訓練資訊，畢竟不是天天有辦法在現實生活中碰到車禍，但在遊戲中卻很容易，也不會真的有人受傷。先前 OpenAI 用 Universe AI 玩 1,000 種 Flash 遊戲、Atari 2,600 種電腦遊戲，還有 80 種網路環境，來廣泛接觸訓練材料。而有了 DeepDrive 後，就能超越原先玩 Flash 賽車遊戲，用 GTA V 遊戲內容訓練 AI 辨識物品，還有怎麼開車。Craig Quiter 和 Jack Clark 在部落格文章說：「GTA V 讓研究者能在豐富多樣的世界，測試和開發...
根據麥肯錫全球研究院（MGI）最新發布的報告，當前許多國家正面臨生產力成長率疲弱不振、人口結構老化等問題，機器人、人工智慧（AI）以及機器學習的普及化可望提振全球經濟表現。MGI 預估，2015-2065 年期間自動化將可令全球生產力成長率平均年增 0.8-1.4%。MGI 指出，要分析自動化的潛在衝擊應該是聚焦在個別工作內容而非職業，因為以現有已知科技來看，可能會被自動化（機器人）完全取代的職業不到 5%。不過，MGI 也指出，幾乎所有職業都有可能面臨部分自動化的挑戰。MGI 預估目前全球約有半數的工作內容（相當於將近 16 兆美元的薪資）可能被現有已知技術所取代，最有可能遭自動化取代的包括制式、可預測的實體工作環境以及數據收集、處理。在美國，這些工作內容佔整個經濟活動的 51%、相當於近 2.7 兆美元的人類薪資面臨威脅，當中包括製造業、旅館業、餐飲業以及零售業等行業。不僅低技能、低薪工作可能會被機器人所取代，中等技能與高薪、高等技能職業也有可能面臨部分自動化的考驗。MGI 表示，工作不會在一夜之間就被機器人搶走，就算技術層面可行，預估也得花上數年時間才會全部實現。MGI 預估目前全球約有半數工作內容可能會在 2055 年被自動化，視經濟環境以及其他變數、應驗時間可能提早或推遲 20 年。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： IFR：2020 年中國每萬名工人將有 150 台機器人 呼應川普，亞馬遜承諾在 18 個月內於全美創造 10 萬個全職就業機會 亞馬遜推出實體便利店品牌 Amazon Go，完全拋棄結帳流程
甫落幕的 CES 2017，最受關注的焦點當屬 VR/AR，以及充滿未來無限想像的自駕車，此外，貫穿整個展會備受矚目的，還有 Amazon 的語音助理 Alexa。各種極具創新的尖端發明讓人看的眼花撩亂，但你也許不知道，這些其實都由近年最具突破性進展的技術──「人工智慧」所撐腰。人工智慧時代真的來臨了！今年的 CES 展會開幕，不同過去以 Intel、Qualcomm 等巨頭為主講人的常態，而是由 GPU 領導大廠 NVIDIA 執行長黃仁勳進行主題演講。在強大的 GPU 驅動下，人工智慧化為可能，因此 NVIDIA 受到的重視，足以證明人工智慧已被科技巨頭一致認可，是未來最關鍵的核心技術。根據 Tractica 預估，人工智慧的產品及服務市場將從 2016 年的 6.43 億美元，成長至 2025 年的 368 億美元，成長幅度高達 57 倍，商機十分誘人，這也是為什麼過去 NVIDIA 都以 GPU 巨擘自居，但近年早已朝發展人工智慧定調，矢志統領人工智慧產業的原因。從 GPU 延伸至整體平台，NVIDIA 解決方案越加強悍NVIDIA 為何能獨領風騷？從人工智慧主流技術：深度學習應用的兩階段──「訓練」、「推論」來看，GPU 強勁的平行運算特性，是訓練深度學習神經網路的最佳武器。站在 GPU 擅長訓練深度學習的立足點上，NVIDIA 更針對資料中心學習和推論推出解決方案。包含 Tesla K80、DGX-1、Tesla M40 及自駕車用 Drive PX2 等，甚至也推出 Jetson TX1 嵌入式超級電腦模組和 JetPack SDK，意在讓未來數十億嵌入式裝置擁有感知及推論功能。宏觀來看，NVIDIA...
今年 CES 上，機器人可謂琳瑯滿目，隨著人工智慧的普遍化，能夠代替人工進行自動化作業的機器人得到更多人的青睞。不過，對機器人樣貌的變化趨勢進行解析，不難發現在大多數雷同的環境中，出其不意的外觀反而讓人印象深刻，樣貌「與眾不同」的機器人正在批量出現，比如這次的「愛因斯坦」機器人。典型的個人服務機器人顧名思義，這款機器人做成仿「愛因斯坦」的人形樣貌，立志培養孩童的科學夢，陪伴他們學習和娛樂，是典型的個人服務機器人。在接受網站 Mashable 採訪時，科學家機器人的創造者 David Hanson 認為，這款機器人出現的目的在於和人類友好互動，給它機會陪伴嬰幼兒成長，並從中學習。除此之外，科學家機器人與類似 Amazon Alexa、Google Home 等智慧裝置別無二致，問題解決、簡單對答、天氣播報……都可以。同時，它透過 iOS 或 Android 上一款名為 「Stein-O-Matic」的 App 進行連線，然後就可以學習程式中的科學知識或玩遊戲了。 ▲「愛因斯坦」機器人具備表情。（Source：Mashable） ▲ 創造者為他設計了動作。（Source：Mashable）照護機器人將成為機器人主力根據 Strategy Analytics 高級分析師 Ville-Petteri Ukonaho 所說，在剛過去的一年，個人服務機器人銷量佔了全部服務機器人的 99%，其中 60% 為家庭助理機器人，被用來處理清潔和其他家務事；而到 2022 年，另一類重要的個人服務機器人類別包括照護機器人，為主人提供協助和教育娛樂，這兩類機器人的銷量將是最多的。目前，雖然有工作被機器人取代的言論甚囂塵上，但這類機器人由於採用人工智慧，社會生產率得到提高。而該現象的產生源自人口增長、需求增加、人工勞動力減少等因素。從家庭助理機器人到照護機器人，它們承擔的是不斷擴大的基本需求。人形機器人滿足的是個人自訂的體驗。「愛因斯坦」機器人吸引科技愛好者、親子以及愛因斯坦粉絲。雖然目前它的樣貌確實有些「嚇人」，但人形機器人出現在家裡還是會越來越普遍。「愛因斯坦」肖像權以及用戶隱私為了拿到愛因斯坦的肖像權，創造者們還和耶路撒冷希伯來大學合作，確保成品與愛因斯坦本人沒有出入，讓愛因斯坦的精神能夠在機器人身上體現。（Source：Mashable）在 CES 上，「愛因斯坦」機器人展位上放了一個真人比例的愛因斯坦像，意味著向偉大科學家、思想家、智慧的象徵──愛因斯坦致敬。也許有人疑惑照護機器人既然可連線，那麼個人隱私是否能得到保障？根據 Hanson 的說法，這無需擔心。機器人學習僅是在互動中總結，進而讓雲端資料更強大。這和它的 3 個戰略也很吻合，即：人性化服務機器人、個人服務機器人、稱做思維雲（Mind Cloud）的 AI 。（本文由 愛范兒 授權轉載，首圖來源：Professor Einstein）延伸閱讀： 日本照護機器人「Robear」不但長得可愛，還可以給予溫柔的懷抱 豐田 2019 年實現機器人量產 專注老人生活與長期照護領域
在小說《哈利波特》的世界裡，魔法師不使用自己的雙手，就可以隔空下西洋棋（又稱國際象棋）。Infivention 公司開發的自動下棋裝置「Square Off 」以獨特而簡單的方式，讓人們就像身處魔法世界，得以遠端隔空對弈。乍看之下，Square Off 就像一個異常大的棋盤，它的功能除了下棋似乎沒有什麼特殊的。這個描述是正確的──其實你是跟看不見的對手下棋。當你下了一著以後，這個看不見的對手會在棋盤上滑動棋子來回應你。人工智慧和磁鐵人類企圖打造會自動下棋的裝置，其實已經有三百多年歷史了。最具代表性的，是 1770 年的土耳其行棋傀儡（The Turk，YouTube上可以找到現代複製版），當時歐洲各國的名人都跟「它」下過棋，甚至連拿破崙一世都是它的棋友之一（而且拿破崙輸了非常多場，還耍賴）。▲ 1783 年出版品上的土耳其行棋傀儡圖。（Source：Wikipedia）然而，當年的土耳其行棋傀儡其實是騙人的，真相早已公開：桌子下其實躲了一個侏儒或小孩，棋盤底下都有磁鐵跟標記，讓藏起來的人看到棋盤面的狀況，然後控制機械裝置驅使這個土耳其機器人來下棋。儘管是個騙人的把戲，然而這種「讓機器表現出智慧行為跟人類下棋互動」的概念，就變成往後歷代電腦科技發展的浪漫情懷，在科幻小說或者影集裡不時會出現這個哏；而程式設計師也深受影響，不同世代都在挑戰這件事情，直到今日，圍棋棋力世界第一的 Google 人工智慧 AlphaGo 都在這株科技演化樹之下。然而，看過 AlphaGo 大戰人類，你一定會知道，AlphaGo 其實「無法自行下棋」，因為 AlphaGo 沒有自己的手也沒有自己的眼睛。它行棋的「指示」還是得透過黃士傑博士的手，才能實際移動物理世界的棋子；黃博士用滑鼠輸入對手的落子到電腦，AlphaGo 才能看到對手的反應，這似乎還缺少了那麼一點點「味道」。如果 AI 跟機器人科技結合起來呢？這就是 Square Off 這個產品的構想，也可以說回歸到自動下棋科技肇始的原點。其機械原理相對簡單：機械手臂與磁鐵就藏在棋盤裡面，以滑動任何棋子到其指定的地方；而它的人工智慧程式，會決定棋子應該移動到哪裡去，這讓 Square Off 就像有魔法的棋盤。另外，關於 AI 的棋力，總共有 20 段可以調整，然而，這 AI 最主要的作用其實只是訓練玩家自己。這個棋盤真正最殺手級的功能是它與世界各地棋手「連結」的能力。不同於跟 AI 對戰，你可以透過 Square Off 實體棋盤，跟使用 Square Off App 的另一個真人對手對戰，他們在手機上用觸控螢幕移動旗子的動作，會轉換成現實世界裡，你棋盤上真實棋子的移動。用實體棋盤玩網路西洋棋非常獨特，棋子會自行移動已經不是新鮮事（現代有人用電腦科技重製了土耳其行棋傀儡），反而棋子由遠端的另一個人來操作，才是非常特殊的體驗。縱使 Square Off 自身 AI 不可能比得上 AlphaGo，但是棋盤對面的「幽靈」，可有來自全世界各地的頂尖高手呢。操作上，這個棋盤幾乎跟一般西洋棋一樣，只有一樣額外的操作細節要習慣：選好棋後，在你要開始移動前，必須輕壓棋盤面；當你把棋子移動到目的地時，一樣也要輕輕再壓一次棋盤面，以確保底下的機器手臂和...
從 1 月11 日開始，5 名頂尖德州撲克選手將在匹茲堡的賭場展開爭奪，不過，其中一名選手卻不是人類。在這項名為「人腦 VS. 人工智慧」的對決中，4 名職業選手 Jason Lee、Dong Kim、Daniel McAulay 和 Jimmy Chou 將分別與卡內基美隆大學開發的「Libratus」人工智慧系統進行挑戰。賽程為期 20 天，總共將對戰 12 萬手牌，獎金為 20 萬美元。▲ Dong Kim 曾在 2015 年與卡內基美隆大學的 Claudico 對戰過。（Source：CMU）AI 與人類對決不是什麼新鮮事，但是，重點來了，本次的比拚項目是德州撲克。我們在下象棋或圍棋的時候，能夠看得到彼此手中的棋子、排兵布陣等，這種被稱為「完整訊息博弈」。德州撲克則不同，每個玩家手中的底牌只有自己知曉，其他玩家是看不到的，所以是「非完整訊息」（Imperfect information）。鑑於德州撲克獨特的規則，AI 想要主宰比賽並沒有那麼容易。總之，與棋類遊戲相比，德州撲克對於 AI 來說更具有挑戰性，也是近來十分流行的人工智慧測試項目。卡內基美隆大學的 Libratus 採用的是一種名為「奈許平衡」的對戰策略，在這一策略裡，只要其他玩家的策略保持不變，單一玩家就無法透過變換策略獲益。Libratus 要做的就是辨識沒有希望的策略，進而更快地找到奈許平衡點。經過反覆的訓練後，Libratus 已經能夠忽略那些糟糕的路徑了。不過，Libratus 並非唯一一個會玩德州撲克的 AI，就在卡內基美隆大學宣布 Libratus 出戰的幾天前，加拿大阿爾伯塔大學搶先發表了關於撲克 AI 的論文，表示他們的 DeepStack 是世界上第一個在「一對一無限注德州撲克」上擊敗了職業撲克玩家的電腦程式。上周，著名的論文網站 Arxiv 出現一篇題為《 DeepStack：無限下注撲克里的專家級人工智慧》（DeepStack: Expert-Level Artificial Intelligence in No-Limit Poker）的論文，作者是來自加拿大 Alberta 大學、捷克...
旗下擁有許多高階軟體的 Adobe，正在探索愈漸成熟的智慧語音助手，能如何結合至修圖軟體，幫助使用者更輕鬆、更直覺的完成修圖工程。使用修圖軟體時，常常需要在選單裡翻找各種編輯功能，而且要修好一張圖往往需要超多功能的堆疊，這時候手痠到不行的你，一定很希望能出張嘴就能完成複雜的修圖工程。而 Adobe 可能即將實現你的願望。Adobe Research 團隊公布一支影片，透露他們正在將人工智慧語音助手結合進修圖軟體，Adobe 人工智慧語音助手背後的語言辨識系統已經能聽得懂自然語言，了解指令，不過語音助手適合執行哪些工作仍需要探索。 在影片中，語音助手先問要做些什麼，使用者直接說他想要重新調整照片結構，再要求變成正方形、水平翻轉、回到上一步驟，甚至說「我喜歡」，語音助手就自動存檔，最後使用者說「上傳到 Facebook」，語音助手也準確完成指令。其實就是語音助手幫你執行修圖軟體裡面的各種功能。而語音助手對於行動裝置上的修圖軟體來說更有幫助，畢竟在小小的螢幕上，修圖時按來按去、拉來拉去相當困難了，且介面也變得簡單，要查找功能也更加麻煩。 資料來源： What If You Had An Intelligent Assistant for Photo Editing (by Adobe) 延伸閱讀： CES 2017 智慧語音操作大放異彩，Amazon Alexa 成幕後要角 達成 2016 年個人目標！祖克柏花 100 小時實現 AI 助手「賈維斯」 實測 Windows 10 在國內缺席的 Cortana 語音助手，到底能幹嘛？ （首圖來源：Adobe）
人工智慧（AI）躍居非蘋陣營新機開發重點，從 2016 年 Google 推出搭載語音助理的 Pixel 系列後，宏達電今年推出的 HTC U Ultra 有 AI 功能，三星 S8 也傳聞將具備語音助理 Bixby。蘋果 iPhone 的 Siri 語音助理功能，已成為蘋果的金字招牌，讓眾多果粉愛不釋手，今年人工智慧（AI）話題更夯，導入大數據、強調不斷學習的 AI 語音助理將更勝一籌，也將是今年非蘋陣營新機開發的重點。高階智慧手機市場競爭，如何創造需求是各家科技大廠聚焦的議題，市場預料 AI 成為今年新戰場，2016 年由 Google 首度操刀設計研發、宏達電獨家生產製造的手機 Pixel 系列，是首款搭載人工智慧（AI）助理的 Google 新機，更受到國外科技專欄作家莫斯柏格（Walt Mossberg）科技作家大力讚美，認為表現遠優於蘋果的「Siri」。宏達電今年初發表的 HTC U Ultra，結合 Google Assistant、宏達電的硬體技術，以及第三方夥伴開發的程式，推出 Sense Companion 服務，會記錄使用者的習慣，逐步學習、演化。例如 Companion 如果發現使用者每週末都會外出與朋友狂歡，為避免手機用到沒電，在週末使用者出門前半個小時，會提醒充電。三星 2016 年因 Note 7 爆炸事故失足飲恨，消息傳出，三星今年旗艦機 Galaxy S8 除了主打高規格，還傳出要搭載三星專屬人工智慧（AI）助理「Bixby」，將以 AI 重新雪恥、贏回市場信心。三星傳已在 2016 年 10...
經過多場人機圍棋大戰，相信有不少人也已經大概了解「人工智慧」和「深度學習」等技術的實力，也有不少大公司已經開始著手這個領域的研究。從 IBM 早前公開的宣傳短片可以得知，人工智慧的應用領域其實很廣泛。它能做的不僅僅類似 AlphaGo 等技術競技類 AI，或者跟 Alexa 或 Allo 等產品類似的輔助應用，有深度學習能力的人工智慧，應該還能勝任創作這一類工作。目前，微軟正打算向創作型 AI 的方向發展。1 月14 日，微軟對外宣布，已經完成人工智慧初創公司 Maluuba 的收購工作。接下來，他們將致力於人工智慧的研究，未來會推出一系列通用 AI 以及相關計畫。根據華爾街日報的報導，微軟這次收購 Maluuba 公司的目的，就是為了開發通用 AI。針對這一點，Maluuba 公司在其部落格也做了詳盡的解釋。Maluuba：我們需要的是，微軟的硬體儲備Maluuba 表示，微軟擁有龐大的技術資源。這裡包括微軟的 Azure 和完整的硬體基礎設施，其工作人員也會為開發提供相應的幫助，以減少開發和市場研究過程中所需的時間。▲ Maluuba 團隊。另一方面，微軟這次收購主要是基於 Maluuba AI 的運算實力，以其在人工智慧領域的儲備。這家 Maluuba 公司其實是由加拿大滑鐵盧大學的研究生 Kaheer Suleman 所創辦。而 Maluuba 則是 Kaheer 開發的一款智慧程式。據相關報導稱，Kaheer 和幾名同學在 2011 年創辦了這家公司，而到了 2015 年，Maluuba 融資 900 萬加元 A 輪用於進一步推進深度學習研究。測試成績超越 Google，Maluuba 到底有哪些技術優勢？Maluuba 公司主要是以自然語言處理的深度學習技術為重點。他們關注的是機器學習中的兩個細分研究領域：對話和機器閱讀理解，對話和理解以及通用（人類）智慧，比如記憶、常識推理以及資訊搜尋行為。從性能測試的結果看來，Maluuba 智慧應用的成績很優秀。根據 Maluuba 公司在...
自動化大軍更會取代所有低薪勞力密集工作，人工智慧將取代白領工作，但這些讓人恐懼的趨勢不會來得那麼快，麥肯錫報告指出，科技發展只是其中一個因素，包括經濟、勞動市場、法規與社會態度都會影響科技採用的速度。麥肯錫報告以任務區分出 800 種職業的 2 千種活動，如股票業務員到企業老闆，研究未來受自動化衝擊的影響範圍，報告顯示許多任務可以自動化，但是短期影響會是讓工作轉型，而不是讓工作消失。報告指出，全球約 49% 的工作時間可以透過已經在市場上或在實驗室中開發出來的技術給自動化，相當薪資為 15.8 兆美元、11 億勞工，但只有 5% 的工作可以完全自動化，且整個過程要花上數十年時間，麥肯錫預估 2055 年，但上下差距多達 20 年，理由是不確定性因素太多。其他機構的預測也差距很大，牛津大學研究人員預期 47% 的美國工作會被自動化取代，麥肯錫指出只有 21% 涉及決策、創意活動或管理的美國工作看來還算安全。但 OECD 調查 21 個國家指出只有 9% 的工作會被取代。報導認為，決定多少工作會被取代，以及時間早晚的關鍵技術是可以讀取與分析文本或談話的人工智慧。人工智慧發展愈快，愈多任務會被取代。若人工智慧發展慢一點，意味自動化衝擊就不會那麼大。自動化取代的是工廠與辦公室的例行工作，如圖書館員或操作機器的勞工，而人工智慧的自然語言處理，會對專業工作產生衝擊，譬如律師也有很大量的例行工作，如查閱文件找相關資訊，但這些都必須透過語言包裝，因此保護了律師免於受自動化威脅，但當人工智慧可以處理自然語言後就不再保證。經濟成本也會決定自動化來臨的時間，譬如很多人擔憂自動駕駛汽車會讓美國 170 萬名卡車司機失業，但前提是要花上兆美元投資，對廠商來說不見得符合成本效益。因此，麥肯錫認為，雖然自動化無可避免，但人類還是有足夠的時間調適。然而自動化將是未來經濟成長的引擎，報告點出 2060 年 65 歲以上人口將佔總人口的 24%，人類勢必要仰賴人工智慧助理。自動化與人工智慧影響的正面結果是薪水會提升，休閒時間增加，但最差的情況是，有非常多的人需要協助，重新訓練職場技能。科技帶來正反影響，這也是為何科技發達但經濟仍然停滯，因為大部分勞工都沒有受益。為因應未來社會，美國要從教育著手，延長受教時間，提倡 4 歲學前教育，讓 2 年制社區大學免費，以及增加更多電腦科學與批判性思考的課程。政府對失業的人也要提供更多協助，如失業救濟金、薪資保險、轉職誘因，如製造業轉向健康照護產業提供薪資誘因等。歐巴馬在演說當中提到，美國還要透過更強大的工會、社會安全網、稅制改革讓人民也能共享科技帶來的收入。雖然影響因素很多，但目前產業與政府都沒有停下科技發展腳步的跡象，歐巴馬在演說中將科技看作影響下世代國力的重要因素，一邊支持科技轉型，一方面急於強化政府對社會支持的能力；若在人才供應端沒有做好準備，一個國家很有可能會陷入科技帶來的負面衝擊。 Robots Will Take Jobs, but Not as Fast as Some Fear, New Report Says (首圖來源：Flickr/Michael Coghlan CC BY...