蘋果近年由於智慧手機市場趨向飽和，正在努力尋求其他新的收入途徑，其中在網路服務方面的發展也是重點之一。最近有消息透露，蘋果已經收購了一間人工智慧行銷新創公司，以改善服務行銷。據 Bloomberg 消息，蘋果收購了英國新創公司 DataTiger，其於 2017 年成立，主要開發行銷工具，採用人工智慧技術最佳化市場行銷策略，透過分析各種數據向顧客提供更準確的推銷方式。據 DataTiger 介紹，目標是終結緩慢無效的電郵清單及傳統的行銷活動形式。雖然這次收購已由美國政府的紀錄確認，但蘋果和 DataTiger 還未回應。蘋果目前積極準備的網路服務，包括類似 Netflix 的影像串流、新聞資訊訂閱等，當然硬體產品也需要有更好的行銷策略提高銷量。雖然蘋果一向都有很大的品牌優勢，但競爭越來越激烈之下，亦需要採用更佳的行銷方式來面對市場。 Apple Acquires U.K.-Based Digital Marketing Startup DataTiger （本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源：Flickr/Håkan Dahlström CC BY 2.0）延伸閱讀： 蘋果收購語音應用開發商 Pullstring，可能成為改善 Siri 的關鍵 蘋果深耕人工智慧，傳購併新創公司 Silk Labs
實驗鼠可說是現代醫學的基礎，為了更理解老鼠的語言，華盛頓大學研究團隊開發了一款深度學習軟體 DeepSqueak，可自動辨識、處理並分類囓齒動物的叫聲，隨著研究進行，團隊認為未來將有機會理解「鼠語」，並從交流中為無數研究增加更有用的數據。老鼠一直被認為是聰明且善於交際的動物，但因為牠們會以人耳無法處理的超聲波頻率大量通訊，即使用專用耳機聆聽，要標記分類叫聲也非常費力，因此研究「鼠語」一直被認為困難且不切實際。華盛頓大學研究團隊開發的軟體希望改變這一切。DeepSqueak 會透過複雜的深度學習演算選擇囓齒動物叫聲的原始音檔，與具相似特徵的內容比較，並與相同特徵的叫聲比較，以叫聲順序來尋找模式。目前對老鼠所有叫聲的含義知之甚少，但開發者希望一旦生物學家編寫足夠的聲音資訊，就能打造出老鼠的「羅塞塔石碑」（Rosetta Stone）來破解謎團。由於生理學和基因組成和我們十分相似，實驗鼠對人類來說是非常好的替身，根據美國生物研究基金會（FBR）統計，約有 75 項獲得諾貝爾生醫獎的研究項目都曾用實驗鼠進行，然而我們對這些囓齒動物的資訊仍知之甚少，究竟牠們的各種叫聲意味著什麼意思？截至目前，研究人員在實驗中都依照模糊的物理線索（像是按下槓桿選擇特定物質），或是耗時許久的手動分析來理解實驗資訊，但這兩種方式都容易受到人為錯誤和誤解影響結果。就像自駕車能接收並評估前方道路的視覺數據，DeepSqueak 將囓齒動物呼叫的聲音轉換為超聲波圖像後，便能運用機器視覺訓練分析。研究人員 Kevin Coffey 指出，由於老鼠經常四處奔跑碰撞，能精確濾除背景噪音的能力尤其重要，而這正是機器比人類擅長的工作。過去的研究中，研究人員曾試圖將某些發聲與情緒聯繫起來，例如大鼠較高音調的呼叫通常與正面響應（接收獎勵）相關，而較低音調的呼叫被認為是否定響應，但目前為止這都還只是一門不精確的科學，團隊希望透過 DeepSqueak 能更細微的理解這些聲音。除了自動濾除已辨識的背景噪音，DeepSqueak 也允許用戶輕鬆手動查看已辨識的音節，並根據特定實驗調整參數，研究人員指出，DeepSqueak 不僅能夠減少手動分析的錯誤辨識次數，也可將分析速度提高 40 倍。過去也有嘗試解釋囓齒動物呼叫的分析軟體，但 DeepSqueak 是首次使用深度學習解碼囓齒動物聲音，對於過濾背景噪音、檢測不同頻率呼叫改進，透過更了解老鼠在藥物成癮實驗中的動機狀態，研究人員相信這將能用於研究憂鬱症、焦慮症和帕金森氏症，為人們創造更有效的治療方法。為了提供有豐富語音分析經驗的人員研究，DeepSqueak 也可從 Coffey 的 GitHub 帳號免費下載。研究已刊載在《神經精神藥理學雜誌》（Neuropsychopharmacology）期刊。 Project ‘DeepSqueak’ Aims to Decipher What Mice and Rats Are Really Chattering About Meet DeepSqueak, an algorithm built to decode ultrasonic rat squeaks （首圖來源：pixabay）延伸閱讀： 用光遺傳學中斷制約記憶，科學家成功讓老鼠戒除毒癮 科學家發現老鼠可能跟我們一樣也會做惡夢
劍橋大學的一個研究小組計劃利用英國 200 萬人的長期健康紀錄，來開發一種人工智慧產品，幫助人們預測心臟病風險。該研究計畫得到英國心臟基金會（BHF）和 Alan Turning 研究所的聯合資助。AI 加速心臟病預測據了解，英國劍橋大學的研究人員開發的這款 AI 心臟病預測產品，需要使用大量的健康資訊繪製每個患者的健康趨勢，分類算出每種疾病的風險，進而使臨床醫生更好地診斷或預測患者的疾病風險。該項目採用深度學習和統計機器學習方法，利用國家初級保健紀錄中的歷史紀錄、風險因素的軌跡進行建模，最終辨識未來患病的高危人群。據悉新款預測演算法也可被應用於大型和複雜的數據密集型項目中，如臨床實踐研究數據鏈、英國生物銀行、歐洲癌症與營養前瞻性調查（EPIC）等。在英國，NHS（National Health Service）英國國家醫療服務體系，管理著英國所有醫院、門診和醫務人員。目前臨床醫生和全科醫生使用風險計算器做為「NHS 健康檢查」的一部分來評估患者 10 年內心臟或循環系統出現問題的風險。但是風險計算器存在兩個弊端：一是只能對個體檢測做出判斷，並不能結合其病史和家族史對心臟疾病進行預測。二是風險計算器不能解釋病人的危險因素是如何變化的，也不能透過特定的心臟和循環疾病（如心臟病發作、中風、心力衰竭或心律失常）來區分風險。劍橋大學生物統計學高級講師 Angela Wood 博士說：「直到最近，我們才擁有處理大量健康數據的技術。新的演算法可以讓我們在人們過去的健康狀況中找到全新的、詳細的模式，預測他們未來事件的風險──最終挽救生命。」英國心臟基金會（BHF）副醫學主任 Metin Avkiran 教授表示，投資於數據科學和機器學習創新至關重要。數據科學將加速醫學研究的突破，這類計畫的成果將最終改變數百萬生活在英國心臟和循環疾病陰影下的人們。英國面臨的最大健康威脅據雷鋒網了解，英國每年有超過 19 萬人受心臟病困擾，將近7 萬人死於心臟病。英國一項研究顯示，心臟疾病是現今英國面臨的最大健康威脅，每年造成的經濟損失高達 290 多億英鎊。為改善居民心臟健康狀況，建立檢測、預測工具及早對疾病進行干預。英國心臟基金會（BHF）和 Alan Turning 研究所資助劍橋大學進行了此次心臟病預測計畫。英國心臟基金會致力於資助研究人類心臟病檢測診斷的醫療科技計畫。Alan Turning 研究所是劍橋大學、愛丁堡大學、牛津大學、倫敦大學學院和華威大學以及英國工程和物理科學研究委員會的合資企業。2018 年，英國心臟基金會和 Alan Turning 研究所為 6 項診斷、治療心臟和循環疾病的研究計畫提供了價值 55 萬英鎊的資金。6 個計畫包括：繪製心血管疾病的遺傳特徵、身體活動和心血管健康、心臟病發作風險預測和治療管理、心血管疾病的個性化風險管理、血液相關的心血管疾病危險因素和模擬心臟的化學信號。據悉，劍橋大學研發的這款 AI 心臟病預測計畫，就是這 6 項研究資助之一。這些計畫將成為 Alan Turning 研究所健康計畫的一部分，旨在透過人工智慧和統計科學中的數據驅動創新，加速對疾病的科學認識並改善健康狀況。心臟疾病領域的 AI 應用近年來，隨著科技的進步，醫療行業人工智慧發展熱度不斷提升，在虛擬助理、病歷與文獻分析、醫療影像輔助診斷、診療結果預測、藥物研發以及基因測序等方面均有進展。其中，AI 心臟病預測領域已有不少產品落地。2017 年，美國醫療初創團隊 AliveCor 旗下的一款行動心電圖（ EGC）讀取設備 Kardia 通過了美國...
人工智慧雖是人類的工具，不過未來技術越來越成熟，任由多個人工智慧互動聯絡只是時間早晚問題。先前 Facebook 宣布與 Google 合作，開發框架研究人工智慧之間的溝通語言。Facebook AI、Google AI 和紐約大學以前合作在 Arxiv.org 發表一篇《多代理通訊遊戲的突現語言現象》（Emergent Linguistic Phenomena in Multi-Agent Communication Games）論文，提及一個框架，讓人工智慧代理透過強化學習訓練，過程涉及一系列「遊戲」，讓 AI 溝通展露部分語言特性。類似的研究也曾進行，但這次研究強調使用最新的深度神經代理技術，能處理豐富的感知輸入，使語言特性更突出。研究發現，當有 3 個以上代理在同個社群溝通時，即時沒有刻意設計溝通方式，AI 互動時都會發展出對稱的溝通協議，展露出類似語言的能力。透過大量運算嘗試，研究人員找出人工智慧創造語言的能力其實不低，也有類似人類多年來發展語言的傾向。未來這到底會帶來怎樣的應用，相當令人期待。 Facebook and Google built a framework to study how AI agents talk to each other （本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： Intel 將與 Facebook 合作開發人工智慧晶片 Facebook 和微軟推出一個 AI「開放生態」，卻沒找 Google
紐約哥倫比亞大學神經工程學家表示，他們創造出一個系統，能將人類想法轉成可辨識的言語，這將對醫學及溝通帶來重大變革。哥倫比亞大學心智、大腦與行為研究中心研究人員，透過監控受試者的腦部活動，能訓練人工智慧將思維模式轉成可理解的句子。研究結果已刊載於《科學報告》（Scientific Reports）期刊。經過先前失敗後，研究人員現在轉向名為 vocoder、能產生言語的電腦演算法。這套系統若接受愈多人類言語錄音的訓練，表現就會愈好。受試者聽見另一人念出數字 0 到 9 時，AI 會掃描受試者的腦部活動，接著試圖轉換成聲音，最後以機器聲讀出人類能了解的數字，人類複誦準確度約達 75%。（譯者：蔡佳伶；首圖來源：Designed by Freepik）
聯合國世界智慧財產權組織 1 月 31 日公布研究指出，中國和美國在全球人工智慧（AI）競賽居領先地位。這項研究指出，美國科技巨擘 IBM 擁有最多 AI 專利，達 8,920 項，超過微軟的 5,930 項，以及一群日本科技集團。全球 AI 專利勝出的前 20 個學術機構中，中國就占了 17 個機構，且在「深度學習」這塊迅速成長的領域尤其強大。此領域涵蓋語音辨識系統。聯合國世界智慧財產權組織（U.N. World Intellectual Property Organization，WIPO）秘書長葛里（Francis Gurry）在記者會說：「美國和中國顯然搶得領先，他們在專利申請數量和科學發表保有領先。」聯合國世界智慧財產權組織也指出，人工智慧專利申請近年來大增，當中超過半數是在 2013 年後申請。葛里在日內瓦告訴記者：「自約 2013 年來就大幅成長。」葛里聲明說：「我們預期新人工智慧產品、申請和科技將大量出現，這將改變我們的日常生活，以及形塑未來人類和所造機器的互動。」（譯者：蔡佳伶；首圖來源：WIPO）
廣達電腦董事長林百里 1 月 31 日在尾牙旺年會致詞時表示，廣達已是全方位人工智慧（AI）供應商，AI 是未來 30 年最大的機會、最大的成長空間。廣達成立超過 30 年，今年旺年會以「廣達 30+ 引領 AI」為主題。林百里開場就宣示，去年許下廣達要做 AI 大公司的願望，在各部門努力之下，現在廣達已經是 AI 大公司，有 AI 產品、伺服器、雲端、機器人，還有 AI 醫院及設備，是全方位的 AI 供應商。他表示，廣達朝 AI 這個方向發展，已贏在起跑點，絕對要繼續堅持、奮鬥，獲得最後的勝利。AI 對廣達今年的意義和往常不一樣，除了要讓 AI 事業更強大，也要賺大錢，讓公司壯大起來，希望員工一起分享、一起努力。林百里期盼，廣達員工更努力，獲得更高成就，也更幸福健康。廣達副董事長梁次震強調，廣達追求的不只是利潤，也要獲得技術上的成長，AI 就有很多技術有待突破，廣達的研發很厲害，一定要從新產品帶動新領域的發展，創造新商機。梁次震說，廣達年營收已突破新台幣 1 兆元，面臨許多資訊產品出現衰退跡象之際，今年的挑戰更劇烈，但面臨美中貿易戰，現階段仍須等待美國總統川普表達他的想法，「希望他能改變主意」。迎接 AI 產業趨勢，他指出，今年是廣達新產品元年，趁著旺年會讓大家有志一同，向前邁進。（作者：潘智義；首圖來源：shutterstock）
這年頭熱門名詞是 AI，靠著 AI 成為公司推廣業務的說詞。而對於像 Google 這類型的大公司，不用自家的 AI 技術說不去。上個月 Google 啟用新的 Gmail 垃圾信過慮器，採用 TensorFlow 訓練額外的垃圾信過濾器，Google 聲稱能夠每天多攔截高達 1 億的垃圾信。Google 反濫用技術產品技術 Neil Kumaran 發佈部落格文章，訴說 Gmail 已經在上個月採用 TensorFlow 訓練新的垃圾信件過濾器，並且互補既有的機器學習以及規則式擋信方式。Kumaran 說，這些額外擋的 1 億垃圾信件，屬於先前難以抵擋的信件類型，像是圖片式信件，或是有隱藏內容的信件，或是新創建的域名，用相當低頻率、低流量發送的垃圾信件。 對於 Gmail 的 10 億用戶來說，1 億被攔截的垃圾信，平均分配也不過每位用戶額外攔了 0.1 封，與既有的 Gmail 垃圾信過濾機制相比，但對於 Gmail 號稱的 99.9% 攔截率，發垃圾信的人更難以突破 Google 的把關。採用 TensorFlow 這類 AI 框架對於 Google 來說有個更方便的好處，更為容易佈署適用每一個人的個人化垃圾信件過濾器。Kumaran 說 Gmail 已經在個人化做了不少事情，但是有了 AI...
非洲有許多野生動物受到盜獵者的威脅，但守護動物的巡守人力卻遠遠不足以防止盜獵者的偷襲。為了保護野生動物不被盜獵，近來廣受運用的人工智慧（AI）就派上了用場。非洲是一片廣袤的大陸，國家公園或保育區的範圍相當廣大，巡守人力往往難以負荷這麼大的範圍。像是在坦尚尼亞的塞倫蓋提國家公園（Serengeti National Park），150 名巡守員就要守護整個比利時國土大小的區域。非營利組織 Resolve 提出了一個新的解方，那就是使用 AI 攝影鏡頭來當作遠端的監視器。Resolve 發表了一款稱為 TrailGuard AI 的裝置，利用英特爾（Intel）的視覺晶片來辨識鏡頭範圍內的人類和動物。這款裝置將被放置在盜獵者會走過的路徑上，並在有可疑狀況時自動對巡守員發出警告，讓巡守員能即時確認。Resolve 的生物多樣性和野生動物解決方案負責人 Eric Dinerstein 把這樣的攝影鏡頭類比為智慧哨兵，可以幫助巡守員辨識出盜獵者並在盜獵案發生前即時阻止。 Resolve 以前就曾經開發類似的裝置，但體積太過龐大，電池續航力也相當有限。更重要的是舊版本的辨識能力不足，常常會因為風吹動樹枝等自然現象而誤傳警報。TrailGuard AI 的厚度不會比人類的食指還厚，電池壽命更長達一年半的時間。TrailGuard AI 採用了 Intel 的 Movidius Myriad 2 VPU 晶片，用來進行 AI 視覺辨識，可以有效的識別人類、動物和車輛。這並非 AI 在打擊盜獵上發揮功能，研究人員就曾經利用 AI 研究過去盜獵的資料庫來預測盜獵者會在哪裡狩獵。雖然動物保育組織盡力保護，但平均還是大約每 15 分鐘就有一頭非洲象被盜獵者殺害。在這樣的盜獵速度之下，僅剩下 10 萬頭的非洲象將在未來幾十年內遭到滅絕，而 TrailGuard AI 的應用就是為了阻止這樣的慘劇發生。Resolve 與國家地理學會（National Geographic Society）和李奧納多狄卡皮歐基金會（Leonardo DiCaprio Foundation）合作，希望從塞倫蓋提國家公園和加蘭巴國家公園開始，在非洲的 100 個保護區和國家公園中安裝 TrailGuard...
隨著人工智慧技術不斷進步，近年多家廠商旗艦手機都紛紛強調 AI 性能，不過各廠商尚未為 AI 效能測試定下標準。坊間評級網站大多以官方提供的數據及晶片型號推測，而中國手機評分軟體安兔兔推出專為 AI 效能評分的應用程式，讓用戶馬上知道自己手機的 AI 效能。安兔兔表示，目前業界尚未針對 AI 效能定下統一標準，各大晶片廠商對 AI 運算的處理也不同，都只為自家 AI 晶片開發不同 SDK，用戶難以比較。安兔兔與各大廠商合作，建立比較標準，讓各大系統可從「圖片分類」與「影片辨識」兩大功能比較。圖片分類是基於 Inception v3 神經網路，共測試 200 張圖片。影像辨識則以 Mobilenet ssd 神經網路運行。用戶測試前需先下載檔案，所有晶片都在同一標準下測試。如果晶片本身不支援 AI 運算或手機 SDK 不支援評測網路，系統就會使用普通 CPU 運算，效率會比正常低。系統目前尚未正式於 Google Play 或 App Store 上架，官方目前僅以 APK 型式推出公測版，所以 iOS 用戶要多等一下。三星手機因尚未發表 AI SDK，所以都只能以 CPU 測試，所以成績會比真實低。 Antutu wants to benchmark smartphone AI performance （本文由 Unwire HK 授權轉載；圖片來源：安兔兔）