過去一年間，OpenAI 在《Dota 2》遊戲已接連打敗了一般玩家和半職業戰隊，但在 8 月 22 日《Dota 2》的 The International 8（TI8）年度賽事，全新的「OpenAI Five」隊伍卻接連輸給職業戰隊，結束今年度的 TI8 旅程，看來要取代人類主宰電子遊戲，AI 或許還有很長一段路要走。據了解，這次 TI8 為 OpenAI Five 舉辦了兩場表演賽，分別對上巴西知名戰隊 paiN Gaming 及中國元老玩家組成的隊伍 Big God，由於先前的輝煌戰績，許多人都看好 OpenAI Five 能與職業隊伍一較高下，但最終 OpenAI Five 卻兩場賽事都輸給了人類。談論這次比賽以前，我們不妨先來了解一下 OpenAI Five 與《Dota 2》遊戲究竟是什麼。OpenAI Five 是 5 個人工神經網路組成的團隊，是非營利 AI 研究機構 OpenAI 專門為學習 Dota 2 所設計。就像人類玩家，這些神經網路也是從對 Dota 一無所知開始學習，它們將 Dota 世界視為 2 萬個數字列表，並透過可見數字來理解遊戲現狀（為求公平，AI 也僅限解讀人類玩家可看到的訊息）。與人類玩家不同的是，OpenAI Five 必須傳送...
在德國柏林消費性電子展（IFA 2018），華為（Huawei）不僅發表 7 奈米手機晶片麒麟 980，還公開首款具備亞馬遜 Alexa 語音助理、4G 網路的智慧音響──AI Cube，不僅可以做為家庭的連網中心，同時也是家庭生活中貼心的智慧夥伴。AI Cube 有著霧面全白機身配上 3D 編織的淺灰色布料，無縫合線的平滑外型設計，並按照黃金比例進行視覺切割，更透過巧妙設計將電線接口完美隱藏。AI Cube 憑藉搭載了亞馬遜 Alexa 語音助理，用戶能夠自然地與 Alexa 交談，並透過語音互動超過 50,000 個 Alexa Skills 語音應用，控制 12,000 個來自不同品牌的 Alexa 智慧家居設備。在內建揚聲器的性能方面，AI Cube 採用 400ml 大音腔與鋁質振膜，中高音清脆響亮、低音飽滿圓潤，並帶來豐富的聲音細節。透過自家研發的 Histen 演算法，加上虛擬低音與 5 公尺遠場拾音等技術，為用戶帶來更具表現力的震撼音效。此外，AI Cube 兼容 4G 與 Wi-Fi 網路，其路由器的安裝設定不難，只需插入一張 4G SIM 卡，就能達到 4G 網速最高 300Mbps 的高速網路連接，省去麻煩的線路設定問題。華為消費者事業群執行長余承東表示，AI Cube 是一款具有完整功能的智慧音響，華為將全球領先的通信技術與亞馬遜的人工智慧平台 Alexa 相融合，將為消費者帶來無縫的智慧生活全場景體驗。市場研究機構 Canalys 預測，智慧音響市場的成長率將超越...
麻省理工（MIT）電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）最近開發出一種 AI 輔助圖片編輯器「Semantic Soft Segmentation」（SSS），未來使用者在圖片編輯時可以自動選擇對象，不需要花時間再用編輯工具慢慢選取。許多使用 Photoshop 的人應該都有相同的經驗，為了更換背景或貼上配件，必須得花費許多時間慢慢圈選物品邊界，影片製作也相同，修改者必須捕捉到前景和背景間的微妙轉換，才能夠讓圖片、影片的合成看起來不會太突兀。CSAIL 研究員 Yagiz Aksoy 指出，處理圖片棘手問題在於並非每個像素都只屬於一個「對象」，在許多情況下，很難確定哪些像素是背景的一部分或是特定人物的一部分，這是因為柔和的轉換會導致兩個事物共享邊緣周圍的像素。而 CSAIL 的 SSS 透過機器學習圖片編輯過程，能自動完成許多繁瑣細節，編輯器會自動將對象和背景分成不同部分以便選擇；與大多數照片編輯軟體的磁性套索或魔術套索工具不同，使用者不需要任何操作，AI 就可以自行運作。當然，這些簡單的操作背後涉及許多複雜的演算法和運算，團隊使用神經網路處理圖片特徵並確定圖像的柔化邊緣，系統會分析原始圖片的紋理和顏色，並將其與神經網路收集有關圖片中實際物體的訊息互相結合。目前 SSS 還只能用於靜態圖片，處理上也需花費 4 分鐘，一些擅長 PS 圖片的專家處理上或許還能更有效率。但這項 AI 技術並不是難以實現的困難項目，應用層面也顯而易見，無論照相 App 的濾鏡轉換或製作海報需去背，甚至延伸到電影後製環節都有可能派上用場。團隊打算持續研究並加速過程，未來讓使用者只需點擊一下就可簡單劃分圖層，除此之外，團隊也打算應用到影片，讓未來電影製作變得更簡單。 MIT made an image editing AI that can replace the background in any image （首圖來源：MIT CSAIL）延伸閱讀： 麻省理工學院研發 AI 穿牆透視技術 修圖再進化，NVIDIA 用深度學習為圖片自動「填空」
喇叭作響、揮舞手臂、號誌燈閃、眼神交會，這種交通奏鳴曲每天都在全世界各路口上演。對卡在車陣中無法移動的人來說，這樣的情況堪比「黑色星期五」，但維持交通秩序方面，還是非常有用。集中注意力和保持冷靜方面，人類確實沒有機器強大，但溝通面，我們才是真正的大師。雖然無法透析自駕車的內心，但面對滿是人類的環境時，想必它們也很崩潰。因此對要讓自駕車開上嘈雜街頭的公司來說，如何教會自駕車與人類溝通成了一大難題。「問題在於如何取代眼觀四面、耳聽八方的司機」，Drive.ai 產品和設計主管 Bijit Halder 說。這家矽谷新創公司剛在德州弗里斯科部署自駕接駁車服務，這些車輛會將一個辦公園區和附近的體育館與公寓連在一起（駕駛座還是有安全人員）。這個實驗計畫是 Drive.ai 3 年研發成果的結晶，這家始於史丹佛人工智慧實驗室的公司，現在已經有超過 150 名員工。▲ 2016 年時 Drive.ai 的概念車，當時只有車頂一塊顯示螢幕。如何教會機器人駕駛，Drive.ai 主要依賴 AI 和機器學習技術。不過與其他公司不同，從 Drive.ai 創立伊始，就考慮到人機溝通問題。在弗里斯科這樣的達拉斯郊區小城，這項新技術可能會讓民眾緊張（特別是 Uber 自駕測試車出了致命事故後）。因此這項服務成功與否還得依賴大眾滿意度，無論車裡還是車外，大家都必須對自駕車有信心，信心就來自溝通。機器人專家忙著寫程式和模擬同時，Halder 和團隊也在努力檢查車隊的日產 NV200 小貨車，它們是 Drive.ai 在弗里斯科接駁車服務的主力（NV200 也是紐約主力計程車），也是人機溝通的最前線。為了實現既定目標，看看 Drive.ai 做了哪些事：首先，Drive.ai 先從視覺下手，將 NV200 塗成亮橘色，方便大家辨識。其次，車輛左右兩側還有貫穿的藍色彩條，彩條用白色字體標註「自駕車」字樣。Drive.ai 的設計人員非常貼心，周圍駕駛能輕鬆看到這些字樣，Drive.ai 甚至棄用「autonomous」這個複雜單字，換成大家都看得懂的「self-driving」。最後，車前保險桿也寫上「自駕車」字樣，行人過馬路時就能看到。「我們希望大眾看到這輛車時，能回應它。」Halder 說。▲ 車內 13 英吋大螢幕顯示的畫面。外部整理後，Drive.ai 還解決了車內的人機溝通問題。乘客上車後會看到一塊 13 英吋的大螢幕，即時投射車輛鏡頭和光學雷達「看到」的影像。是不是覺得太高科技了看不懂？沒關係，這塊螢幕還會用粗紅線標出車輛未來 6 秒內的計劃行駛軌跡，讓乘客有心理準備，減少暈車機率。此外，車輛是否要在紅燈前停下也會顯示提醒。當然，Drive.ai 並非業界唯一在這方面設計花心思的公司，幾乎每家公司都想到車內大螢幕這個人機溝通方案。Drive.ai 真正的創舉是車身掛著的外螢幕：NV200 車身掛了 4 塊顯示螢幕（引擎蓋、車身後部和兩個前輪上方），每塊 22.5×7.5 英吋，是車輛的發言人。當車輛即將停下讓路給行人時，顯示螢幕會先閃爍，隨後顯示「您先過」文字和行人穿過斑馬線的圖示。後方顯示螢幕內容不同，車輛停下來禮讓行人時，顯示螢幕會出現「行人過馬路」字樣。如果 NV200 有人駕駛，顯示螢幕則會告訴行人和車輛此車「有人駕駛」。（Source：Drive.ai）這些訊息是 Drive.ai 經過多次改進精選出來的，為此 Halder 的團隊嘗試過無數種方案。文字的顏色、動畫、圖片、過場效果甚至短詞都深思熟慮後得來。今年...
日本媒體 24 日報導，Sony 於 23 日宣布，犬型機器人（智慧型機器狗）「aibo」將飄洋過海，於 9 月份在美國市場開賣，售價為 2,899 美元（包含 3 年間的雲端使用費等費用）。aibo 目前僅在日本市場販售。Sony Electronics 社長 Mike Fasulo 在紐約市舉行的記者會上表示，「aibo 是一款可滿足全球消費者好奇心、帶來感動的產品」。報導指出，aibo 於今年 1 月 11 日在日本開賣後廣後好評，需求超過產能，因此開賣後半年期間皆透過抽籤等方式限量進行販售，不過因 Sony 位於愛知縣的 aibo 生產工廠量產上軌道，因此日本市場目前已不再抽籤販售，改為預購販售，讓有意購買的消費者都買得到，且也有餘力進軍海外市場。截至台北時間 24 日上午 8 點 40 分為止，Sony 上揚 0.53% 至 6,016 日圓，今年迄今股價大漲約 18%。Sony 7 月 26 日宣布，截至 2018 年 7 月中旬為止，aibo 日本累計出貨量已達 2 萬台。aibo 的前代機種「AIBO（售價 25 萬日圓）」於 1999...
說到 Google AI（機器學習）在遊戲領域的應用，首先想到的可能是《星海爭霸 II：自由之翼》、《Dota 2》對戰中 AI 的學習。這些對遊戲梯度的研發發揮積極作用，類似概念也能應用到廣告投放、用戶獲取。中國游族網路發行的《狂暴之翼》曾在上線後短期內做到 4,100 萬美元（約 2.8 億人民幣）月營收，和 150 萬左右的日活躍用戶，並登頂 34 個國家暢銷榜，是近幾年到海外發展成功的 MMO 產品中較具代表性的一款。根據游族的說法，這款產品的成功得益於用戶面覆蓋較廣及相對精準的投放。這其中機器學習扮演重要的角色。機器學習投放幫助《狂暴之翼》在中國之外額外獲取了 40% 用戶。Google 機器學習的投放方式，有效利用遊戲內的生態數據指導用戶獲取，基於在遊戲內短期用戶行為來預判其價值。透過這樣的方式獲取到數量更大、價值更高的用戶。當機器學習應用到 MMO 投放遊戲投放問題的關鍵永遠都關乎「尋找正確的目標玩家」。對游族而言，之前的用戶篩選、劃定是透過長期人工判斷與最佳化得出的結論。這樣的體系下，游族篩選發現《狂暴之翼》用戶的年齡層是 18~45 歲，用戶整體 80% 是男性。游族的自我定位是「輕娛樂供應商」──「《狂暴之翼》的用戶其實是全世界普通人。他可能沒有生活在發達國家，也沒有高薪工作，但這種普通人其實是我們真正的目標用戶。希望能滿足這類用戶精神、文化娛樂的需求。」游族市場部門的高級副總裁李博這樣介紹。游族最初投放的做法，是透過拆分用戶所在地區和興趣及素材等精細化，這個過程的人工成本耗費巨大。隨著市場競爭加劇，用戶獲取成本也隨之升高，到 2017 年，游族在美國市場的單用戶成本從 2014 年的 1 美元上漲到 10 美元。海外用戶成本上漲，在這樣的市場背景下怎樣持續獲取高價值用戶，成了投放的重點。而之前利用人工判斷和篩選的方式造成很大阻礙。游族精細化投放模式，需要大量人力負責，不藉助機器和技術的情況下，基本只能以堆積人力來解決，最終變成低效投放。這樣的局面亟待相應的技術解決。以往的投放工具是基於實際投放效果來獲取用戶，而引入機器學習之後，可建立數據模型預測，做決策時間更快。這直接推動游族與 Google 建立合作。從游族來看， 與 Google 建立合作能有效利用投放優勢──涵蓋用戶面夠廣泛，有強大的用戶涵蓋能力和數據積累；搭建模型能力和演算法研究能力都屬頂尖。Google 開始提供技術支援和引導之後，《狂暴之翼》遊戲內生態數據使用效率和發揮價值都有明顯提升。「除了降低用戶成本之外，（機器學習）還有很多很重要的應用場景。比如有 100 個遊戲用戶，他們的年齡、收入、喜好各不相同。應用人工智慧方式，能為每個用戶提供個性化的需求。不僅是關卡設計、社交體驗，還有遊戲 NPC、劇情互動及團隊成員組成。這些都可以最佳化。」Google 機器學習技術讓投放團隊效率提升 140 倍Google 的機器學習和預測數據模型，要怎樣應用到一款 MMORPG 的市場行銷，游族數位行銷經理黃曉捷介紹 3 階段步驟：「第一步我們自己的資料科學家團隊會建立一個數據模型，利用遊戲生態數據訓練這個模型。這是第一步。第二步是當這個數據預測模型訓練得夠聰明，就開始跟 Google 的 API 形成數據傳輸。第三步是...
由於無法和他人維持良好社交互動，自閉症譜系障礙（ASD）兒童在生活中經常會碰到許多困難，但根據耶魯大學（Yale University）近期的相關研究，未來在社交機器人的協助下，這些孩童將有望能更有效地溝通。自閉症是一種複雜的神經系統疾病，由環境和遺傳風險因素引起，目前我們仍不完全理解自閉症的運作方式，但可以確定的是 ASD 的表現因人而異，但通常包括與他人互動和溝通的困難，像是無法保持目光接觸。但如果是要學習如何與人社交互動，為何比起人，社交機器人會是更好的對象？耶魯大學機器人專家、社交機器人實驗室負責人 Brian Scassellati 指出，其實對於學習社交技巧來說，機器人是非常完美的組成。「他們的社交能力足以讓人們對他們做出反應，但又不會太過社交以至於引起任何焦慮。」過去在一些實驗中，社交機器人已經顯示出能做為一種教育幼兒溝通差異的方式，能夠更好地處理社交場合，然而多數相關研究都是在受控的實驗室環境中，觀察了兒童和機器人之間短時間的相互作用，為了確定機器人能提供的協助效果，團隊決定更進一步來進行研究。為了進行研究，團隊找來 12 個年齡在 6~12 歲之間、因為 ASD 而有溝通困難的孩子，分別提供給這些家庭一套特殊的電腦裝置在家中使用，其中也包括 MIT 開發的機器人 Jibo 早期原型。Jibo 在外觀上與電影《瓦力》機器人角色 Eve 相似，可以回覆聲音命令、360 度旋轉身體和頭部，並且用黑色螢幕上的一雙閃爍的眼睛表示喜悅和悲傷。孩子們和看護者每天都會和 Jibo 互動 30 分鐘，做為過程的一部分，他們會在旁邊的觸控螢幕上遊玩幾款遊戲，這些遊戲分別強化了溝通的幾個面向，例如閱讀他人的情感或理解他們的觀點，而在這些過程中，Jibo 會採取「積極的社交技巧」，像是孩子們在看螢幕時與他們保持目光接觸，並根據已經完成的程度調整遊戲的難度。透過監視鏡頭與麥克風錄製內容，團隊記錄了孩子們社交互動的整體水平。正如預期的那樣，隨著時間的推移，孩子們在遊戲中的表現越來越好，多數都能夠在一個月的研究結束時完成每項挑戰的最高等級。除了課程表現之外，團隊也注意到孩子們的共享式注意力（joint attention，能與成人關注相同事物的能力）有所提高，看護者也指出，他們的孩子變得更善於社交，願意與他人進行更多的目光接觸和更多的溝通。然而以目前來說，這項研究還只是為了證明概念，要在自閉症治療中使用機器人還有許多問題需要解決。首先，光是 12 名健康狀況較好的 ASD 兒童無法代表其他 ASD 兒童會如何對家中的機器人做出反應，同時這些陪伴的好處也無法保證「療程」結束後效果仍能持續」在目前的研究中，兒童共同注意力方面的改善在實驗結束後 30 天開始減弱。團隊認為人們將需要比 Jibo 更精巧的機器人來和 ASD 兒童長時間生活，這樣的機器人必須在生活中適應人們並提供更複雜的課程。儘管如此，這項研究仍是顯示出社交機器人在協助 ASD 兒童學習社交互動的可行性。相關研究內容已刊載在《科學機器人》（Science Robotics）期刊中。 How Robots Could Help Autistic Children Improve Their...
近來多家實體店導入科技化服務，傳統餐飲零售店透過高科技應用，減少消費者來回走動、排隊等待的時間，增加客戶滿意度，進而創造良性循環的購物體驗，達到店家和消費者雙贏目標。台灣餐飲業正進入新與舊的交界，麥當勞導入科技化，7-ELEVEn 成立智慧型商店 X-STORE，這波科技浪潮，滲透日常生活，消費者接受度比你想像中的更快。走進台北西門町的麥當勞昆明店，門口排列數個自助點餐機，幾個年輕人躊躇一下，看到櫃台有人排隊，決定轉而使用自助點餐機，不到一分鐘即完成點餐，比排隊靠櫃台點餐還要快上數倍。多元點餐方式解決服務痛點麥當勞的自助點餐機介面是圖像式點餐，消費者點選漢堡圖片後，還可以個別挑選不要洋蔥、多一點青菜或培根等客製化服務，點餐後把信用卡、麥當勞點點卡或是行動支付靠上感應器，馬上完成消費，完全不用做複雜的認證手續。比起向店員點餐，重複確認、收錢找錢還要便利許多。台灣麥當勞自今年 4 月起陸續在台北市據點建置自助點餐機，人性化直覺式的點餐介面，剛上路沒多久，就超過 20% 使用率；預估未來 3 年，會有半數、近 180 家據點設置。台灣麥當勞整合行銷部副總裁寇碧茹指出，餐飲業提供多元點餐的選項，消費者可依據自身的使用習慣再去選擇，不僅櫃台不會大排長龍，店內的款待大使可輔導機台使用，與民眾的溝通服務會更親近。目前麥當勞的客群中，有 30% 是家庭客、20% 是學生，對自助點餐機的接受度高，也有更多人選擇信用卡、儲值卡和行動支付等，便利性其實高過現金。不止是速食餐飲業重視科技服務，百貨業也加快革新腳步，新光三越透過 App 首創百貨美食訂位候位服務，也就是民眾可以先透過 App 訂位，線上排隊，等時間到再前往，就不用在門口苦等；沒想到此一系統推出後，服務使用人數超乎預期，每個月有近 10 萬組客人使用，使用率已經占餐廳訂位的 2 成。新光三越也針對外帶客多的台北信義新天地和高雄左營店，推出 App 預訂外帶選項，有 66 家餐廳可以線上外帶，時間到了再去領餐，縮短等候時間。如此一來，即使座位數不夠，百貨業也能透過外帶商機，把餅再做大。「來回走動、排隊點餐、擁擠人潮……」，商業發展研究院經營模式創新研究所副所長李世珍指出，自助點餐機就是解決服務的痛點，民眾上門最討厭排長隊點餐、結帳速度慢，自助點餐可以把客人分流到不同的區塊，還能加快服務速度，甚至吸納更多的客人，完成「順暢購物體驗」。對業主而言，儘管初期投資金額多，但卻是必走的路。李世珍舉例，台灣缺工、少子化，未來會愈來愈少人願意從事服務業，業者提供自助點餐機，初期需要人輔助點餐，可能不會馬上看到人力減少；但長期而言，櫃台的人數需求會慢慢下降，等消費者習慣使用，輔導人員也可以減少，所以科技化是實體店必走的路。智慧店讓人力在對的位置上實體店的科技化展現，都強調自主性。記者實際體驗 7-ELEVEn 推出的智慧自販機商店 X-STORE，從AI（人工智慧）臉部辨識、到掃描結帳，以及自己倒咖啡的流程，自主性增加，的確能加快服務流程，原來「自己的咖啡自己倒」，沒有想像中麻煩。以往當消費者走進 7-ELEVEn，櫃台人員總是忙得不可開交，但新型店上路後，服務人員只在旁輔導，消費者只要使用過一次，下次走進新型店，就能熟悉操作方式。尤其當出入店門口的 AI 臉部辨識機，更像出國的自動通關，螢幕也會秀出姓氏與消費者打招呼，用科技取代的服務感受更升級。7-ELEVEn 觀察，AI 商品辨識系統讓自助結帳更快速、減少排隊等待的時間，3 分鐘內即可完成選購、結帳到離開。到店人次逐月成長 5 成，且男女占比各半，其中 25 至 40 歲的上班族更超過 50%。李世珍表示，國人對新科技其實適應力很快，像是 Apple Pay，去年 3 月才開始，7-ELEVEn 的新科技型店都是今年 3 月才公布，現在已經有不少消費者，可以想見，未來會有更多新科技走入實體店，消費者接受度也會更高。（本文由 財訊 授權轉載）延伸閱讀： 7-11 花半年做「無人商店」X-Store 的反思：我們忽略了 3...
照片中這幅名為「Edmond de Belamy」的畫 10 月即將在紐約佳士得拍賣上登場，但你認得出來這是哪位藝術家的作品嗎？如果你將照片拉近一點看，可以看見畫作右下角有著潦草的筆跡，而那確實就是創作者的名稱，只是這段文字並不是常見的人名，而是一個數學方程式。這幅畫作是由法國藝術團體 Obvious 所協助創作的，或者該更準確的說，這是 Obvious 團隊設計的演算法所創作的作品。自 2017 年以來，Obvious 的 3 位成員便致力打造出能夠創作藝術的 AI，成員之一的 Gauthier Vernier 強調，他們一直都盡可能減少人類在完成作品裡的投入影響。Obvious 的座右銘是「創造力不僅適用於人類」，他們也希望說服藝術界他們是對的。▲ Obvious 畫作上的簽名。Obvious 並不是唯一一個研究 AI 藝術的團體，許多團體和研究單位甚至更早就開始進行研究，但 Obvious 確實是第一個用有形的藝術品實踐 AI 藝術的團隊。截至目前為止，Obvious 在 AI 的幫助下已經創作出 11 件藝術品。在 2018 年 2 月，第一件作品「Le Comte de Belamy」還以 1 萬歐元（約台幣 40 萬元）的價格賣給了巴黎的收藏家 Nicolas Laugero-Lasserre。團隊成員 Pierre Fautrel 表示，為了說服藝術界他們正在做的事情是值得的，展示出這些實體作品非常重要。「保守的藝術世界更接受實體作品，他們了解到我們並不是打算唬弄藝術世界，而是真的想成為當代藝術家。」但 Obvious 的 AI 藝術家究竟是如何誕生的？根據 Time 報導指出，團隊先是從藝術百科網站...
前幾天，輝達（NVIDIA）發表全新 GPU 架構──Turing（圖靈），被黃仁勳視為 12 年來輝達 GPU 的最大躍進，無疑是計算機圖形領域的遊戲改變者。圖靈架構最大核心亮點在於即時光線追蹤（Real Time Ray Tracing），能夠計算光線反射、折射、散射等路線，渲染出逼真的畫面，可為遊戲開發者提供電影級畫質的即時渲染，也就是讓遊戲看起來更像電影。據悉，這些新 GPU 依靠自身的一個特殊部分來快速呈現高解析度圖形，完成圖像的大部分成像工作後，使用人工智慧技術來猜測未完成的像素。據了解，除了即時光線追蹤外，輝達的 GPU 還支援多種 AI 圖像處理能力，可謂大開外掛。Adobe 的 AI 圖像處理外掛上週舉辦的計算機圖形學年度會議 SIGGRAPH 2018，輝達發表全新圖靈架構，隨後展示一系列用於 Photoshop 和 Premiere 的外掛。這些外掛都利用最新的圖靈 GPU 架構和 Quadro RTX 系列顯卡支援的機器學習功能，能使 Photoshop 和 Premiere 一些常用功能更順暢執行，更少手動調整。早在 2017 年，Adobe 在 AI 圖像處理就有很多案例。透過機器學習技術訓練電腦辨識和操縱數據，能讓圖像處理工具對圖像內容有更準確的理解和猜測，達到很多 P 圖高手都難以完成的效果。之前曾有報導，2018 年 3 月，在 Adobe Summit 2018，Adobe 和輝達宣布雙方將利用 Nvidia GPU 最佳化 Adobe Sensei 人工智慧系統和機器學習框架。簡單地說，就是將 Adobe Sensei...