在不同的場景，臉部辨識技術都帶來很多可能性，但準確度也需繼續改善才有可靠的效果。微軟（Microsoft）稍早公布新型臉部辨識技術，可分辨不同膚色和性別。一直以來，臉部辨識技術對較深膚色的人而言準確度較低，尤其是分析較深膚色的女性時，準確度往往不如預期。微軟的新型臉部辨識技術可更準確偵測各種膚色和性別的容貌，據微軟表示，針對較深膚色人士的分析出錯率減少達 20 倍，而對女性的分析出錯率則減少 4 倍。為了達到這個效果，微軟改善了性別分類系統，擴充並修改機器學習用的訓練和指標數據組，並收集新數據，著重膚色、性別和年齡，改善訓練數據。此外分類器也有改善，提升結果的準確度。此臉部辨識技術可透過 Azure 認知服務的 Face API 提供。微軟方面表示，有時候機器學習的缺陷並非因資料分析出錯，而是人類社會本身的偏見，導致系統學習後重現偏差，因此去除這些偏見才能解決系統的盲點。對需要服務不同膚色人士的店家或手機應用軟體來說，這種新技術可大幅提升使用體驗，深膚色的使用者也不在少數，可讓科技同時服務這些使用者也相當重要。 Microsoft improves facial recognition technology to perform well across all skin tones, genders （本文由 UnwirePro 授權轉載；首圖來源：微軟）延伸閱讀： 當 AI 也開始戴起有色眼鏡──有偏見的 AI 是如何產生，又會造成什麼影響？
科技部日前為強化我國半導體產業於人工智慧終端 (AI Edge) 核心技術競爭力，推出的 「半導體射月計畫」 於 28 日正式舉辦啟動儀式，並公布獲選的 20 群研究團隊執行專案計畫，期望為臺灣半導體於人工智慧技術上的發展樹立一個重要里程碑。科技部表示，「半導體射月計畫」是科技部推動人工智慧產業供應鏈關鍵技術研發的重點政策，聚焦在智慧終端的前瞻半導體製程與晶片系統研發，技術核心分為 4 大主軸：包括工智慧晶片，新興半導體製程、材料與元件技術，下世代記憶體設計與資訊安全，以及前瞻感測元件、電路與系統等。目標是讓台灣的半導體產業可及早做好準備，待關鍵技術具突破性發展或 AI 終端應用市場趨於成熟之際，預估在 2022 年台灣將可躍升成為全球 AI 終端關鍵零組件供應商與人才匯聚地。科技部長陳良基在致詞時指出，「半導體射月計畫」的 4 大主軸亮點包括在人工智慧晶片領域開發高運算效能、低耗能或具學習能力的人工智慧系統或晶片，增進物聯網系統之周邊智慧運用於新興領域產業 (如車載、智慧醫療及 AR/VR 等) 。以人工智慧系統與晶片技術連結整合相關周邊元件、電路與系統軟硬體技術，使產業供應鏈或產品線得以完備。其次在新興半導體製程、材料與元件技術上，以發展關鍵新興半導體製造所需之材料、製程與元件技術為主。未來可應用於包含 3 奈米或以下 CMOS、高電壓、5G RF / 毫米波等先進應用，維持甚至提升台灣相關領域的競爭動能。第 3 則是在下世代記憶體設計與資訊安全技術方面，藉由自主研發的各種新式下世代記憶體元件與晶片系統相關技術，可使得現今主流非揮發性記憶體降低操作電壓 3 倍以上，進一步促使國內 IC 設計、晶圓專工及記憶體半導體公司切入基於下世代記憶體之新應用與市場。最後則是在前瞻感測元件、電路與系統的發展上，陳良基強調，人工智慧就像是腦，感測器就像是最重要的五官，以國內半導體與微機電技術優勢開發新式感測元件的製作與整合，達成具有具高度規格的感測器。例如，開發自動無人載具應用的感測元件，整合其電路、系統軟硬體與各式 AI 相關應用技術，以增進國內 AI 相關產業競爭力技術。目前，「半導體射月計畫」已公開徵求 6 大研究領域的提案，期間經由專家諮詢會議及業界指導建議，加強要求計畫團隊所提的關鍵技術或產品，必須具有達成或超越國際標竿的規格，從 45 群申請團隊中評選出 20 群研究團隊執行。計畫執行期間由產、學專家諮詢輔導團隊共同對計畫團隊所提的整體目標進行輔導與資源整合等協助，並適時對執行目標與 KPI 進行滾動式修正，使關鍵技術或元件特色能滿足新興系統的應用，以做為顯現效益並符合國際競爭力。而對於科技部「半導體射月計畫」的做法，有廠商表示，將會盡力與相關團隊合作，對於發展成果的商品化提供協助。不過，也有廠商表示，近來中國對我科技人才挖角的情況日漸嚴重，對於新科技與新技術的開發，政府也必須擬妥留才措施，以防止好不容易培養出來的技術團隊或相關技術流入中國手中，這也是相對必須重視的狀況。（圖片來源：科技新報）
人工智慧（AI）應用再添一樁，摩根大通（JPMorgan Chase，小摩）的企業財務服務部門，開始試驗 AI 虛擬語音助理，未來客戶無需手動輸入帳務資料，只要張嘴就能搞定。CNBC 報導，摩根大通的企業財務服務部門，協助 Facebook 和 Honeywell 等跨國企業處理全球金流，例如發放薪資、匯款供應商、進行購併等，每日平均交易金額高達 5 兆美元。目前企業客戶若要匯款或匯入不同帳戶數據計算餘額，必須在摩根大通的 1,200 頁的網頁中搜尋相對頁面，過程繁瑣，不久後這些都可望交由虛擬助理代勞。美國銀行（BOA）、富國銀行（Wells Fargo）等，早已針對一般消費者推出虛擬助理服務，但是摩根大通的企業金融虛擬助理則是業界首見。這是因為個人頂多有只有幾個銀行戶頭，服務內容較為單純；但是企業戶可能有上萬個戶頭，並要處理數十個幣別的交易，複雜度遠遠超越一般用戶。摩根大通自去年底開始小規模試行此一服務，下週將擴大試驗對象，預定明年對更多企業用戶推出。摩根大通不肯透露開發虛擬助理的費用，僅說該公司科技年度預算為 108 億美元，40% 用於 AI、自動化、區塊鏈等新技術。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）
根據外電報導，處理器大廠英特爾 (Intel) 的研究人員透露，該團隊正在測試一種微小的新型量子晶片，以推動量子電腦的發展邁進新的里程碑。報導指出，這種新型量子晶片是在英特爾位於美國俄勒岡州的 D1D Fab 工廠中所製造出來的。它使用了英特爾過去製造出數十億片傳統電腦晶片相同的矽製造技術來生產。不過，該款量子晶片卻比英特爾製造出的傳統晶片要小的多，面積比鉛筆頭上的橡皮擦還要小。目前，英特爾的研究團隊已開始在量子計算所需的華氏零下 460 度 （約攝氏零下 273 度）的極低溫度中測試這種量子晶片。英特爾預計，基於量子位元 (qubit) 以及單電子運行基礎，量子電腦有朝一日將會比當前的超級電腦更加強大。報導進一步指出，量子晶片不含構成當今計算設備基礎的電晶體，而是包含可以容納一個單電子的量子位元。在單電子同時處於多個旋轉狀態，或其他行為時所帶來的計算能力將比當前的電晶體效益要大得多，而單電子行為也是量子計算的基礎。英特爾指出，新的微型量子晶片的特點有著無限潛力。其中包括它的量子位元極小，寬度約只有 50 奈米，只有在電子顯微鏡下才能看到。在這樣小的寬度下，一根頭髮的直徑可以讓約 1,500 個量子位元通過。而在這樣的特性下，英特爾量子晶片未來的設計將可以大幅度的擴展。這使得未來的量子電腦將包含數千，甚至數百萬個量子位元，其計算能力要將比當前全球最快的超級電腦要強大得多。(首圖來源:intel 官方臉書)
微軟 20 日公布消息，正式收購加州柏克萊的人工智慧新創公司 Bonsai，以加強人工智慧開發工具集，在人工智慧技術商業化路上尋求新突破。Bonsai 成立於 2014 年，有約 42 名員工。據市場研究機構 Crunchbase 提供的數據顯示，2017 年 Bonsai 曾獲得 1,360 萬美元的風險資金，來自 ABB 技術風險投資公司、新企業聯合公司、三星、西門子和及微軟自己的風險投資公司 M12。Bonsai CEO 馬克‧哈蒙德（Mark Hammond）曾在微軟工作。Bonsai 的定位為，「面對企業的世界首家深度增強學習（Deep Reinforcement Learning）平台」。Bonsai 致力於設計針對企業的深度學習工具，主要應用在機器人、能源、工業和自動駕駛等領域。Bonsai 的深度學習工具使用開源機器學習庫 TensorFlow，使工程師（甚至沒有 AI 專業知識的人員）能制定和訓練自主系統。Bosai 的深度學習工具提供的服務包括自動模型生成和管理，用於模擬器整合的 API 和軟體開發工具包（SDK）以及支援模擬。值得注意的是，2017 年 Bosai 開發了一種用於程式語言工業控制系統的新技術，執行速度比 Google 的 DeepMind 類似方法快 45 倍。今年，Bosai 與德國工程公司西門子合作，培訓 AI 模型，以比傳統方法快 30 倍的速度自動校準電腦數值控制工具機。微軟公司副總裁 Gurdeep Pall 聲明寫道：「Bonsai 的平台與豐富的仿真工具和微軟研究院的強化學習工作相結合，成為建立任何自主系統進行控制和校準任務的最簡單和最豐富的人工智慧工具鏈。」這個工具鏈將與 Azure 雲端執行的帶 GPU 和 Brainwave 的...
許多人常講產學落差，抱怨學校教出來的學生業界不同用，而學生則抱怨學校教得太理論了，根本不會。在業界遇到的情況。如今台灣微軟運用 AI 實力，與國立交通大學數據科學與工研究所一起合作推出 AI 與數據科學人才培訓暨認證中心，導入微軟專業認證課程 (Microsoft Professional Program，MPP)，放到交大的開放式課程網站。這次合作取學校教育和線上課程的好處要幫助學生，一邊學老師教的課程，一邊學線上 AI 課程，相輔相成訓練學生變成大家都要的 AI 人才。交大副校長林一平評論 AI 人才缺口，跨張點台灣缺 60,000 人都說得通，能夠運用 AI 技術的人才缺更大。至於研究 AI 的人大概是缺 6,000 人左右。交大新成立的數據科學所大概了不起培育 600 人上下。因此這次 AI 課程儘管為交大學生設計，但只要到交大開放式課程網站註冊並且選擇註冊課程，也同樣可以線上上課。 ▲ 數據科學所曾新穆所長解釋這次交大與微軟的合作進行方式。微軟與交大合作弄 AI 與數據科學人才培訓暨認證中心，計劃將微軟 MPP 課程導入交大的開放式課程網站。交大特聘教兼數據科學與工程研究所所長曾新穆博士表示，線上課程相比修課時間比較彈性與自由，但 AI 線上課程不是播播影片、找找考古題答案就能輕易過關，透過實際動手寫程式，具備一定的難度。曾所長說所方會要求學生最核心與 AI 相關的課程要修通過，其他課程則視個人興趣與需求選擇要修的課程。 ▲ 交大副校長林一平。至於線上課程常見的完成率不高的問題，曾所長說，由於這次合作需要符合微軟和交大的課程標準，所上學生將要求最基本核心課程要通過。目前導入 MPP 是第一階段，還沒有考慮收費機制。但在未來進到下一階段要擴大招收竹科工程師等非交大學生，林一平說當然交大學生免費，業界修課的人要收費了。 ▲ 台灣微軟公共業務事業群經理潘先國解釋這次認證課程的流程。曾所長指他們對交大學生相當有自信，學生也是對自己要求高的人，會好好學習這些業界設計的課程，瞭解業界面對的問題。另一方面，台灣微軟公共業務事業群經理潘先國說，微軟併了 Linkedin 之後，結合自身線上課程發認證，為 Linkdein 履歷加修課完成的認證，這對學生未來求職也有相當幫助。 ▲ 台灣微軟公共業務事業群經理潘先國解釋 MPP 打算推出那個業界會關注的課程。(圖片來源：科技新報)
去年福特豪擲 10 億美元，在匹茲堡組了一家叫 Argo AI 的人工智慧公司，當時該公司僅有十多名員工。收購 Argo AI 最初目的，是打造一支專業團隊研發自動駕駛。現在，Argo AI 已發展成一家擁有 330 名員工的公司。330 名員工中，一部分來自蘋果、Uber 和其他知名科技公司的高階人才。Argo AI 大部分股份由福特持有，福特支援 Argo 贏得自動駕駛業的激烈競爭。福特計劃 2021 年推出商用自駕車，Argo 也在進行自動駕駛系統開發，最終將出售給其他公司。隨著汽車業的科技含量越來越高，汽車製造商紛紛從機器人、電腦科學、機器學習業界搶奪人才。但是，在吸引人才大戰中，汽車公司經常處於劣勢：無法開出矽谷公司那樣的高薪。兩年前，通用汽車以約 10 億美元收購舊金山自動駕駛公司 Cruise Automation，當時，Cruise Automation 僅有 40 名員工。在通用的支援下，Cruise Automation 發展成一家擁有 740 名員工的公司，在自動駕駛領域擁有一席之地。5 月，日本公司軟銀向 Cruise 投資了 22.5 億美元。2016 年，豐田與史丹佛大學、MIT 和密西根大學合作，建立機器人與自動駕駛研究所。日產也與 NASA 合作，開發自駕車技術。福特與 Argo 的關係有點特殊，福特並沒有收購 Argo，而是選擇成為用戶和金融支援者。Argo 的工作便是開發「虛擬駕駛系統」（virtual driver system），包括感測器、軟體和硬體，該系統將安裝到新的自駕車。Navigant Research 分析師 Sam Abuelsamid 表示，福特並不是第一家推出商業自駕車的公司，Alphabet 的自動駕駛子公司 Waymo 計劃今年稍晚在美國推出自駕計程車服務。通用也計劃 2019 年推出同樣服務。Salesky 之前是 Google 自駕車專案硬體開發負責人，他在 2016 年與公司總裁 Peter Rander 創立了 Argo，並與汽車製造商密切合作。過去幾年，自動駕駛業人才極為短缺。為了彌補缺口，Argo 雇用能勝任自動駕駛業的其他科技業從業者。除了科技公司，Argo 還從高級教育研究機構吸引人才。因 Argo 位於匹茲堡，所以卡內基美隆大學成為主要人才來源地之一。卡內基美隆大學擁有世界頂尖的機器人研究中心，Salesky 和 Rander 之前都是該中心研究人員。吸引人才固然困難，留住人才更是一大難題。Argo 工程師 Matt Powers 曾是卡內基美隆大學研究人員，加入 Argo 前，他曾在蘋果工作。他表示，他經常收到別家公司的「挖角」。但他對 Argo 較忠誠，他認為 Argo 由大型汽車製造商支援，這是他留下來的主要原因。他表示：「Argo 做的是迅速更新的技術，福特是汽車生產，一個技術，一個生產。技術和生產，通常無法在一家公司共存。福特和 Argo 兩家公司合作，知道如何計劃、打造汽車。」（本文由 雷鋒網 授權轉載；圖片來源：Argo AI）延伸閱讀： 自駕車之戰，福特、通用砸錢研發光達
過去電動車大廠 Tesla 積極推動全自動化生產，欲打造無人汽車工廠，以及降低人事成本，儘管 Tesla 衝刺 Model 3 車款產能，但其生產線卻一直無法改善，導致進度持續落後，連執行長 Elon Musk 為此不得不坦承，過度仰賴機器人是 Model 3 產量受限的因素之一，為了提升生產效率，需要更多人力來協助組裝。Tesla 推動全自動化生產仍遇瓶頸，BMW 仍擁抱人力平心而言，現階段工業機器人仍需仰賴長時間的訓練、搭配多組感測器模組，才能勉強做到人力般的靈活，尤其是《彭博》曾報導 BMW 董事成員 Oliver Zipse 專訪，Oliver Zipse 表示全自動化生產不是 BMW 的目標，因為人力有無法替代的靈活性，並進一步表示高階車款的生產情況較寬裕，但若要生產普級車款，如何維持生產效率、控制成本仍非常重要。近年來 BMW 積極發展一套能不斷生產精品車款的生產系統，並也開始將同樣的生產系統套用在電動車生產，創造的產能規模也超越 Tesla。根據 BMW 資料指出，BMW 生產線能在 2 週內，生產 Tesla 一年份的電動車產量。福斯集團積極推動所有生產基地工業 4.0 化，以期維持在汽車業的競爭力同樣德國血統的福斯集團，旗下擁有普通品牌 VW、Skoda、Seat、轎跑車品牌 AUDI、Porsche、Bentley、超跑車品牌 Lamborghini、Bugatti、商用車品牌 Volkswagen Commercial Vehicles、MAN、Scania 等，全球有 120 家汽車工廠、員工數超過 62 萬人、年產量超過 1,000 萬輛。經歷柴油門風暴及面臨巨額罰金後，福斯集團為了在趨於激烈的汽車業市場維持優勢，規劃至 2025 年福斯集團所有生產基地，包括中國生產工廠，均將達成生產過程數位化和網路無縫切換，並保證自我控制、自我優化與可持續的生產。尤其是生產線導入有人機協作功能的工業機器人，可與組裝員工協同作業，加快生產速度。以福斯斯洛伐克的工廠為例，目前生產組裝 3 輛車僅需 2.5...
四年一度的世界盃足球賽正在激戰，大部分球迷都不可能親臨現場，只能守在電視電腦螢幕前觀看直播。試想一下，如果能透過 AR 技術，將世界盃的比賽以三度立體形式呈現在你的桌面上，你可以近距離觀看每個精彩的瞬間，自由移動位置從各個角度看球，是不是非常過癮？研究人員正在努力將這個幻想變成現實，他們研發出一套「桌面足球」系統，可以將比賽的 2D 影像畫面，透過 3D 形式再現，你只需要配戴類似 HoloLens 的擴增實境裝置，就能在家裡的桌面上觀看比賽。▲ 「桌面足球」的觀看效果。具體實現上，研究人員會將比賽畫面輸入到「桌面足球」系統，該系統會仔細分析影片，並追蹤每個球員和他們的動作，然後將球員的圖像映射到「從足球賽影像中提取的」3D 模型上。由於分析來源是比賽影像數據，其解析度低、球員一直在運動、且是二維的，所以想為每個球員逼真地重建 3D 姿勢，是一項相當困難的工作。目前實現的效果還有很多問題，包括球員的位置不夠準確，導致在觀看時會跳動，以及足球沒有渲染出來，所以看起來球員在對著空氣踢。目前，該套系統還在不斷優化中。該計畫的研究人員之一 Konstantinos Rematas 表示，下一步會提高比賽畫面重建的品質，包括精確估計球的位置，並更好地重建球員等。另外，研究人員還計劃將這個演算法框架擴展到其他運動中，如籃球、曲棍球和足球等。該研究是 Facebook、Google 和華盛頓大學之間的合作計畫，正在鹽湖城 CVPR 會議上展示。除了效果逼真的問題，筆者認為還有一個重要的問題──時效性。大多數球迷都追求直播看球的刺激、未知和變數，如果已經看了直播，想必很少會有人再看一遍「擴增實境版」。此項研究透過影像分析進行三度場景構建，如果分析速度夠快，或許可以近乎達到「即時」的效果。由於「桌面足球」系統的看球體驗，在某些方面的體驗甚至是超過現場的，例如距離更近、視角更靈活（現場只能坐在一個固定的地方看球），所以還可以應用在經典賽事重播、教練分析戰術等。 Football matches land on your table thanks to augmented reality （本文由 36Kr 授權轉載；首圖來源：影片截圖）
電子業代工龍頭鴻海 22 日召開年度股東常會，由鴻海董事長郭台銘親自主持。郭台銘致詞時表示，鴻海 2017 年的合計營收達新台幣 4.707 兆元，較 2016 年成長 7.98%。但是，因為新台幣兌換美元的匯率關係，造成了匯損，最終沒有達到原定每年營收成長 10% 的目標。因此，郭董向股東鞠躬致歉，並期許經營團隊 2018 年繼續努力。郭台銘在致詞時表示，鴻海 2017 年的淨利達到 1,387 億元。只是因為匯率的關係比 2016 年，減少掉將近 7%。不過，目前的鴻海要進行轉型，將會對很多研發支出增家，要希望股東能進一步看長利，不要看短利。郭董進一步表示，因為過去一年來全球科技業發生結構性的商業模式轉變，全球化競爭打破國家疆界，軟硬結合趨勢更加明顯，面對高度競爭環境，鴻海要努力轉型。而且，鴻海要在研發的發展情況下，研發創新支出增加很多，目前名列《財星雜誌》前 500 大的第 27 名，是鴻海首次進入排行榜中。2018 年期許全集團員工的努力，達成轉型的目標。展望 2018 年全球的經濟型態，郭台銘指出，目前看到的全球經濟還是呈現向上格局，包括美國稅改、歐元升值以及亞洲新經濟體成長，帶動全球經濟穩定擴張。但受到美國升息的不確定因素，以及中國經濟持續的持續變化，以及當前的中美貿易戰爭所造成的影響。對此，鴻海的主管們最近也研擬了好幾套的方案，因應當前局勢的變化。郭台銘表示，目前鴻海集團轉型的引擎已經啟動，未來 3 年將會以大數據、人工智慧、公益互聯網的方向上發展。以萬物互聯為基礎，建立高速運算中心的情況下，未來 5 年內，要在全球各地投資百億建立人工智慧實驗室，使得鴻海逐步往這些方面發展。「我下週就要前往美國待比較長的一段時間，為的就是去商討建立人工智慧實驗室的事。」郭台銘說。而在臨時動議時間，鴻海的長期股東阿土伯首先發言表示，希望郭董能多發些現金股利，而且減資幅度大一點，除了將現金退回給股東之外，股本減少下能拉高現金殖利率，對所有人都有好處。郭台銘指出，他完全同意阿土伯的說法與意見，但因為現場許多法人都是以電子投票的方式來確認相關議案，如果現在進行相關議案的變動，就必須要再開一次臨時股東會，在相關做法並不可行的狀況下，希望各位股東能在 2019 年早一點提案，公司也盡可能滿足大家的想法。(首圖來源:科技新報攝)