「您好，今天需要什麼服務？」每當去郵局或戶政事務所辦事時，一踏進門就會遇到志工的關切，他們除了協助選擇待辦事項的窗口外，還會幫忙解答疑惑，頓時令人安心不少。但志工畢竟非常駐人員，也不是萬事通。因此若能讓 AI 對話系統（語音助理）即時回應民眾問題，便能提升服務效率，也能藉此避免諮詢民眾找不到服務人員的困擾，而就這得靠自然語言理解與對話管理等技術作為發展基礎了。如今，AI 在改善日常生活與帶動產業升級上愈加重要，透過專訪資策會數位轉型研究所副所長黃維中，我們可以了解他們為不同產業量身打造相關 AI 技術與應用，以及成功的案例。提供核心技術與解決方案，加速台灣產業數位轉型黃維中在訪談中指出，台灣產業因其多樣化的特性，在數位轉型過程中往往面臨生產線複雜、專業人才斷層、服務效率不彰等問題。資策會數位轉型研究所透過在 AI 領域知識與技術的深耕，像是智慧製造、智慧影像、對話系統等，能依據產業特色和機會，提供相關應用解決方案，藉此協助不同產業在核心業務上創造價值、提升競爭力，並帶動轉型升級。 ▲ 資策會數位轉型研究所副所長黃維中。（Source：資策會）目前資策會數位轉型研究所在推動AI的策略上，首重應用層面，要從產業到民眾都能具體感受到改善。黃維中表示，他們會將產業的資料拿來活化使用，並結合跨部會（法人）的合作，再透過示範應用，來逐漸強化AI相關的核心技術，進行多元產業化的推動。經由這些步驟和開發研究，找到最適合台灣產業進行數位轉型的解決方案。資策會數位轉型研究所多年來投入「智慧製造」、「智慧影像」、「對話系統」三大技術應用，在不同產業中的應用都有顯著的成果。智慧製造：產能提升、成本減少台灣半導體產業聞名全球，封測也占了舉足輕重的一環。數位轉型研究所的團隊鎖定這一領域，於 2015 年間就投入改善封測的黏晶製程。透過將機器資料輸入伺服器，進行即時分析，能提升黏晶製程 3% 的效率，以產業的標準來看，效率明顯提升。而在塑化產業方面，團隊從 2015 年開始，就將製程參數最佳化與動態反饋調整方法整合進系統當中；於 2016 年導入單一生產線，能保持產品的品質穩定超過九成；在 2017 年時更導入 24 小時無人控制的全廠生產線，不但能讓變異降低 30%，每年原料費也可節省高達千萬元。智慧影像：精準廣告、醫療影像應用現在當我們踏進便利商店結帳時，你的目光一旦被數位廣告看板吸引，不要忘了，它也正在螢幕後面盯著你。看板上的感應器會分析人臉生物特徵，統計每個人的觀看行為，並透過統計資料讓廣告商更精準地投放內容。數位轉型研究所團隊在智慧影像上的研發，也是始於類似概念的多媒體影像分析，如電視廣告及網路廣告辨識等技術，可以偵測目前播出的內容包含哪些明星與廣告商品，再將相關資訊傳送給有興趣的觀眾，延長觀眾與內容的接觸時間。自 2017 年起，團隊則開始用深度學習（Deep Learning）開發自然影像與醫療影像的物件辨識。透過像是手機、監視器、Webcam 等拍攝到的畫面，可以辨識人臉、性別、年齡層，也讓業者自行標記要偵測的物件，再藉由數位轉型研究所開發的 AI 演算法，快速學習如何判讀影像。目前正跟廠商進行各種智慧影像應用，例如工安的安全配備偵測、自助結帳的商品辨識、布料的瑕疵檢測等，實現以AI輔助人眼判斷。在醫療影像部分，因衛福部補助國人進行早期乳房攝影篩檢，使攝影量大增，讓放射影像醫師的負荷加重，於是團隊便選擇乳房 X 光病變偵測的項目展開研發。資策會跟國內教學醫院合作，蒐集國人的乳房影像資料，結合放射醫師專家協助，標記乳房 X 光影像中的病變區域。一旦將資料輸入特殊設計的AI醫療影像模型後，就能學習醫師判讀影像的知識。目前AI模型已達八成準確度，經醫師驗證確實有效找出部分遺漏的微小病灶。預計將和高雄榮民總醫院合作，進入實際醫療場域，讓醫師確認模型的準確度。未來民眾前往進行診斷時，將讓 AI 模型先掃描過乳房 X 光，提醒可疑病變區域，除可降低醫師負擔、提高斷診的準確率，亦可提升民眾的就醫品質。 ▲ 乳房影像辨識。（Source：資策會）AI 對話系統：虛擬員工助理、自然對話服務系統當前市面上大家常用的智慧語音助理已有不少選擇，如 Siri、Alexa 以及 Google Assistant 等。這些語音助理各有不同應用領域，但也有一些侷限。例如它們都需要聽到人喊「Hey Siri」等關鍵字命令（wake word）才能夠啟動；目前也都有搭配自家作業系統跟特定硬體的限制。資策會看到語音助理市場的這一塊缺口，同時意欲打造便民環境與協助企業升級，於是從 2016 年起投入智慧對話系統研發，以自然語言理解與對話管理等技術，開發出專屬領域的自然對話服務系統與虛擬員工助理（Virtual...
人工智慧技術可以有很多種不同的應用方式，而除了商業應用之外，在人道和環保等範疇也可以發揮作用。早前 Google 公布了一個 2,500 萬美元的撥款，以資助這類型的開發計畫。Google 表示，名為「AI Impact Challenge」的資助計畫現在開始申請，截至 1 月 20 日結束，來自全球的開發團隊都可以申請。要符合撥款的資格，計畫必須與人道或環保有關，而受資助的團隊除了有金錢上的援助，也可以獲得 Google 的技術支援，例如機器學習等，容許系統對模式和異常情況作分析和預測。消息指，這樣的資助計畫有助 Google 改善聲譽和提升員工士氣，之前與政府和軍方合作的消息已經讓員工失去向心力，Google AI COO Irina Kofma 表示，不少員工希望進行對社會有益的計畫，即使這些計畫無法直接帶來收入。Google 表示，其中一個類似的計畫，是最近他們開發出可以從海底收集的聲音中辨認出座頭鯨叫聲的系統，目前的準確度達到 90%。他們表示這個聲音系統可以配合美國完善的船隻導航系統，即時探測鯨魚位置避免船隻與鯨魚相撞。 Google seeks to grant $25 million to AI for ‘good’ projects （本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源：Google）
2018 年 8 月份，晶圓代工大廠格芯（GLOBALFOUNDRIES）正式宣布將無限期擱置 7 奈米及其以下 FinFET 先進製程的研發之後，開始著重於調整相關研發團隊來因應強化產品組合的需求。同時，格芯也為了發揮其在 ASIC 設計和 IP 方面的強大背景和重大投資，預計將建立獨立於晶圓代工業務外的 ASIC 業務。日前，這相關計畫開始開花結果，不但由中國 IC 設計公司雲天勵飛及瑞芯微電子所研發的 AI 晶片，在採用格羅方德的 22FDX 製程技術下正式成功流片，而格芯的 ASIC 業務全資子公司 Avera Semiconductor LLC 也宣布正式成立。日前，在格芯上海技術研討會上，與中國 IC 設計廠商雲天勵飛以及瑞芯微電子共同宣布，採用格芯的 22FDX 製程技術，自主研發設計的 AI 晶片成功流片。由於，22FDX 製程技術是格芯最重要的技術平台之一，它提供了一個集合了性能、低功耗、低成本物聯網與主流行動設備、無線通訊互聯以及網路的優秀搭配。使得 22FDX 製程技術具備的功能，可滿足連接、行動、物聯網、可穿戴設備、網路和汽車等應用領域下一代產品的需求。2018 年 7 月，格芯指出，其 22FDX 技術在全球獲利了超過 20 億美元的營收，並在超過 50 項客戶設計中得到採用。因此，22FDX 技術可說是在格芯擱置 7 奈米及其以下先進製程研發後最重要的製程平台。因此，此次與中國 IC 設計廠商的合作成功，象徵的格芯專注在成熟製程上的努力成果。而除在成熟製程 22FDX 上有所斬獲之外，格芯還宣布 ASIC 業務全資子公司 Avera Semiconductor...
Google 鍵盤軟體 Gboard 的個人化表情貼圖功能「迷你人物」（Mini stickers／Minis），繼日前推出「大膽」和「甜美」兩種風格後，現又再新增「表情符號」（Emoji）風格，讓使用者透過自拍製作個人專屬的表情貼圖。在 Gboard 中點選「貼圖」選項，接著進入「你的 mini」（Your minis）後，依照系統指示自拍就能製作個人化角色。系統透過機器學習演算法與藝術插畫效果，會自動根據使用者膚色、臉型、髮型髮色、五官等細節創建個人化表情貼圖，使用者還能進一步微調、更換衣服顏色或加上飾品，讓專屬於自己的表情貼圖更貼近個人特色。▲ 透過自拍製作個人化表情貼圖（Source：Google）▲ 可微調細節提高相似度（Source：《科技新報》實測）Gboard 在今年 8 月時為個人化貼圖功能推出「大膽」（Bold）和「甜美」（Sweet）兩種風格，使用者可個別微調至自己喜歡的樣子，並依心情選用以表達情緒。Google 近日再為 Gboard 個人化貼圖新增「表情符號」（Emoji）風格，即「表情符號迷你人物」（Emoji Mini），讓使用者有多一種類型的表情貼圖可選。▲ Gboard 新增「表情符號」風格貼圖（Source：Google）為避免使用者混淆，在這邊也特別說明這款「表情符號」貼圖，指的是 Minis 個人化表情貼圖的其中一種風格，並非 Minis 的代稱。目前 Minis 有大膽、甜美，以及新增的表情符號共三種風格。▲ Minis 個人化表情貼圖共三種風格，左起：大膽、甜美、表情符號（Source：Google）表情符號風格 Minis 現已釋出，iOS 和 Android 使用者皆可下載 Gboard app 使用。 Green hair, don’t care: create emoji that look exactly like you on Gboard （首圖來源：Google）延伸閱讀： Gboard 推 Minis 貼圖功能，一張自拍變個人化表情符號 台灣的...
根據《華爾街日報》報導，南韓科技大廠三星一直落後於其他競爭對手的語音助理 Bixby，目前已經準備向第三方開發者開放，除了全球市場上的進一步支持之外，也希望能進一步擴大市場應用。報導指出，三星的語音助理 Bixby 不論在應用，還是在市占率上一直落後於亞馬遜的 Alexa，以及 Google 的 Assistant。這其中的原因，除了性能無法與競爭對手相比之外，還有就是一直沒有開放與第三方開發人員的合作，導致相關的應用及整合一直無法達到滿意的狀態。而如今，三星似乎在這方面將做不同的規劃了。報導進一步指出，三星即將在本週舉行的開發者大會上，宣布與第三方開發者合作，將語音助理 Bixby 進一步整合到多方面的應用上。不過，目前尚不清楚三星與第三方開發者合作語音助理 Bixby 內容會在那些應用上。但是，該動作顯示，三星正積極吸引第三方開發者在語音助理 Bixby上的合作。目前，三星積極的將語音助理 Bixby 整合到自己旗下的智慧型手機與智慧電視之中。但是，要如同亞馬遜 Alexa、Googl e的 Assistant、蘋果的 Siri 一樣，能與相關的周邊產品與應用整合，關鍵就在智慧喇叭上。而三星雖然也推出了自有品牌的智慧喇叭 Galaxy Home，但是迄今為止，目前市場上還不清楚這個 3 個月前發表的產品將會在何時正式開賣，又會是多少的建議售價。另外，如果三星準備藉由 Galaxy Home 來與其他競爭對手的智慧喇叭競爭，就必須依賴期待三方開發者將其語音助理 Bixby 進行整合，建構到其他的產品或應用中，例如能連接線上外送服務、或者是預定 Uber 等。因此，在本周開法者大會上，三星究竟能吸引到多少的第三方開發者合作，也決定了 Bixby 語音助理未來的發展。（首圖來源：Flickr/Samsung Newsroom CC BY 2.0）
Google 在人工智慧相關研究的成果一向相當優異，之前公布的 BERT 模型更在自然語言處理方面再次打破紀錄，獲得不少垂青。最近 Google 終於把模型原始碼等組件開源，為開發者社群帶來強力工具。BERT 模型是預先訓練語言特徵，透過大型文本數據庫訓練，獲得通用語言理解模型。此模型可應用在自然語言處理下游工作，包括常用問答處理等。BERT 是首個用於預先訓練自然語言處理的無監督、雙向深層系統，只需要應用文本資料庫就可訓練，減少大量開發程序，效果也相當出色。Google 在 Github 開源的除了 BERT 模型的 TensorFlow 原始碼，也有 BERT-Base 與 BERT-Large 模型的預先訓練檢查點、微調實驗結果的自動化複現 TensorFlow 原始碼、預先訓練數據生成和數據訓練的原始碼，可謂相當全面。BERT 於史丹佛 SQuAD 閱讀理解測試，取得 93.2% 準確度的極高分數，比人類閱讀的基準分數 91.6% 還高，在另一個 GLUE 基準測試也取得 80.4% 準確率。有了這工具，開發者就可製作更準確理解自然語言的應用，對人工智慧開發有不小幫助。 Google open-sources BERT, a state-of-the-art pretraining technique for natural language processing （本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源：Google AI）
處理器及繪圖晶片大廠 AMD，台北時間 7 日凌晨在美國舊金山舉辦的技術大會上，正式公布了自家在 CPU 及 GPU 兩部分的 7 奈米製程產品。其中，在 GPU 部分是 Radeon Instinct MI60/MI50 專業顯示卡，兩款將於 2018 年底，以及 2019 年初正式發表。至於，在 7 奈米製程的處理器部分，AMD 則是推出了 EPYC 伺服器處理器，該產品則是預計在 2019 年正式推出。首先在 AMD 稱之為全新 EPYC 伺服器處理器的部分，以台積電 7 奈米製程所生產，最高可以擁有 64 核心，而代號為「ROMA」的新款 EPYC 伺服器處理器，因為全新的基於 Zen 2 架構，使得無論是在功耗上，或是性能都較上一代產品提升許多。另外，該 EPYC 伺服器處理器將會是世界上首款支持 PCI-e 4.0 的處理器，使傳輸效能大幅增強。AMD 進一步指出，全新 EPYC 伺服器處理器在實際的應用上，如描繪天氣模型應用時，其效能較前一代產品提升 44%。而若用用在流體力學的模型運算上，性能則是提升 25%，而在神經元運算上，性能也提高了 41%。另外，與競爭對手英特爾（Intel）的 Intel Xeon 8180M 處理器進行對比，單一一顆...
因先天性心臟缺陷導致的死亡，幾乎有一半發生在小於 1 歲的嬰兒身上。然而最近，科學家開發出新的解決方案來幫助這些嬰兒。由 RIKEN 進階智慧計畫中心（Center for Advanced Intelligence Project，AIP）的科學家領導的研究小組開發了一套新型系統，可利用人工智慧（artificial intelligence，AI）自動且即時檢測胎兒心臟的異常情況。這項技術可避免檢驗人員遺漏較嚴重、需要及時治療的先天性心臟異常，使患者能早期診斷並接受精心策劃的治療計畫，並有助於週產期或新生兒醫學的發展（週產期的定義為從妊娠 22 週後開始至出生後 7 天）。先天性心臟病可能涉及心房、心室、瓣膜或血管連接異常，症狀有可能相當嚴重，約占所有新生兒死亡原因的 20%。若能在嬰兒出生前診斷出這些問題，就能在出生一週內及時治療，這能顯著改善預後（prognosis）。科學家為了開發能準確且快速診斷的技術，進行各式各樣的嘗試。然而到目前為止，胎兒的診斷大部分取決於檢驗人員能否透過超音波成像觀察出結果。不幸的是，未在出生前得到正確診斷的嬰兒並不罕見。近年來，像是深度學習（deep learning）這類的機器學習技術正迅速發展，將機器學習技術應用在醫學層面能帶來相當大的益處。機器學習確實能比人類更快速診斷，並更準確檢測出疾病，但前提是需從特定疾病的患者和非患者身上蒐集足夠數據。不幸的是，由於兒童先天性心臟疾病相對罕見，因此未有完整資料庫。且目前為止，機器學習所做出的預測對臨床應用來說還不夠準確。然而，RIKEN AIP 領導的小組，決心面對這項挑戰，並成功開發新的機器學習技術，能使用相較而言不太完整的數據準確預測出疾病。一般而言，為了觀察心臟的某些部位（例如瓣膜和血管）是否處於不正確的位置，心臟診斷專家會用自身的判斷，比較正常和異常的胎兒心臟圖像。研究人員發現，這個過程類似人工智慧的物體偵測技術，能區分位置，並對圖像出現的多個物體進行分類。為了開發現有系統，研究人員使用正常的心臟圖像來標記心臟和周圍器官的 18 個不同部位的正確位置，並開發了一套新穎的「胎兒心臟掃描系統」，能自動從超音波圖像檢測出心臟的異常。當偵測到的數據和系統學習的數據之間有差異，且如果差異大於某個信賴值（confidence value）時，則系統會判斷其中有異常。該過程能快速且即時執行，結果會立即出現在檢查螢幕上。該系統還可讓具不同水準的醫療技術和器材的醫院，做出一致的判斷。「這項突破要歸功於機器學習和胎兒心臟診斷專家之間日積月累的討論。我們希望這套系統能藉由臨床醫生、學術界和公司之間的成功合作，廣泛傳播與應用。」領導該計畫的 RIKEN AIP 研究員 Masaaki Komatsu 說。研究人員目前計劃在日本大學醫院進行臨床試驗，來增加大量胎兒超音波圖像，讓人工智慧學習更多資訊，以提高偵測的準確性並擴大檢測範圍。實施該系統能透過培訓檢驗人員或使用雲端系統進行遠端診斷，拉近地區之間醫療水準的差距。 AI used to detect fetal heart problems Artificial Intelligence Can Help Doctors Diagnose Heart Defects in Infants （首圖來源：Flickr/sergio santos CC BY 2.0）
全美最大銀行摩根大通（J.P. Morgan，俗稱小摩）砸重金投資「金融科技」（FinTech），將在美國矽谷設立園區，以便挖角人才，發展 FinTech。CNBC、CNN 報導，小摩 FinTech 園區明年初動工，預定 2020 年啟用，可供 1,000 名員工使用。此園區位於加州帕羅奧圖（Palo Alto）的史丹佛研究園區（Stanford Research Park）內，是知名科技重鎮。園區裡有惠普（HP）、特斯拉等科技大廠，而且園區南北分別是 Facebook、Google 等全球巨擘。小摩撒錢投資，抵擋新創業者的競爭壓力。小摩執行長戴蒙（Jamie Dimon） 最近致信股東表示，小摩有將近 5 萬名科技員工，正大力投資人工智慧（AI）、機器學習等技術，以減少風險並改善承銷制度，該公司也正打造雲端基礎設施。小摩 8 月份才推出網路投資軟體「You Invest」，和新創業者 Robinhood 等競爭。小摩去年收購了數位支付平台商 WePay，小摩 FinTech 園區落成後，WePay 辦公室將從鄰近的紅木城（Redwood City）遷入園區。小摩 FinTech 園區的租金在全美數一數二，Jones Lang LaSalle 數據顯示，帕羅奧圖地區的平均租金要價每平方英尺 107.64 美元，是全美平均值的 3 倍以上，也是整個矽谷中租金最昂貴的城市。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）
在美國成立的非營利組織 The Partnership on AI（PAI）日前宣布，首個中國新成員百度加入該組織。PAI 創立於 2016 年，以討論人工智慧（AI）對社會的影響、解決安全層面的課題為目標。創設成員包括蘋果、亞馬遜、Google、Facebook、IBM 和微軟。目前已有來自 10 個國家的 70 多家企業和團體加入，日本會員包括 Sony 等企業。PAI 於當地時間 16 日公布，中國網路科技巨頭百度加入，成為 PAI 的首個中國會員。百度正在開發使用 AI 的自動駕駛技術。美國企業也加入了百度主導的開發聯盟。百度總裁張亞勤表示，「AI 領域變革性技術的影響是沒有國界的，因此我們期待分享自己的見解，並從國際同行那裡學習」。PAI 的常務理事里昂（Terah Lyons）表示，「在探討人工智慧發展前景時，如果沒有中國的參與，將是不完整的」。他強調，「百度的加入是建立一個真正全球性合作機構的重要一步」。（首圖來源：Flickr/simone.brunozzi CC BY 2.0）