近來，川普政府在美國墨西哥邊境大力拘捕非法移民，導致數千名兒童與父母分離，引發極大關注。 據了解，由於為移民和海關執法局（ICE）提供雲端計算和人臉辨識技術，微軟也捲入這場風波。大量兒童與父母分離據外媒報導，今年 5 月，川普政府對移民實施「零容忍」政策，在美國墨西哥邊境，大批非法移民被拘捕。由於大量非法移民是舉家遷移，其中有大量兒童。成人被關押，隨他們非法入境的兒童送往臨時收留所，未被妥善安置，這情況引起眾怒。據美國國土安全部統計，今年 4 月 19 日至 5 月 31 日，美墨邊境 1,995 名非法移民兒童被強行從父母身邊帶走。路透社先前一項統計顯示，2016 年 10 月至 2018 年 2 月，美國邊境地帶將近 1,800 個非法移民家庭遭美國當局強行拆散。迄今已有大約 4,000 名移民兒童被美國當局強行帶離父母，孩子的身心狀況引發擔憂。據外媒報導，現在美墨邊境的臨時兒童收留所已爆滿，政府正搭建帳篷來緩解壓力。臨時安置點內兒童的生活狀況，外界很難得知。據《華盛頓郵報》報導，非營利組織 ProPublica 公開在一處臨時兒童收留所的錄音，孩子持續哭泣，一直喊著「爸爸」、「媽媽」，一些孩子甚至哭到喘不過氣。從聲音聽起來，這些孩子年齡在 4 到 10 歲之間。大量媒體和民眾都在譴責美國政府不合理的非法移民處置政策，與之相關的技術提供方微軟也被捲入風暴。微軟曾自豪與 ICE 合作今年 1 月，微軟公布與 ICE 合作的消息。微軟 Azure 全球基礎設施負責人 Tom Keane 在官方部落格發文，微軟與美國空軍和 ICE 就微軟的 Azure 雲端計算服務簽訂新合約。Keane 稱 Azure 幫助該機構處理「敏感的未分類數據」，並包括使用「深度學習加速臉部辨識」能力。Keane 寫道：「該機構目前正為國土安全和公共安全實施變革性技術，我們很自豪能用我們的關鍵任務雲端來支援這項工作。」據了解，微軟為國土安全和公共安全實施變革性技術主要有 3 點： 透過即時監控和智慧分析阻止非法出入境。 分析數據、威脅逼近邊境前辨識，以加快旅行和貿易過程。 在不同的機構和邊境間分享信息，打擊恐怖主義和有組織犯罪，防止非法移民、販運和假冒商品流動。 在...
中國首家 AI 獨角獸，寒武紀科技在 20 日宣布完成 B 輪融資。 寒武紀科技於 2016 年成立，前身是中國科學院的計算所，目前更是中國第一家將 AI 晶片商業化的公司，擁有終端 AI 處理器和雲端高性能 AI 晶片等產品線，其專為 AI 演算打造的晶片性能在相關技術應用上將會是普通 CPU 的數十倍，且具有完全自主智慧財產權。寒武紀在 A 輪融資中由國投創業、阿里巴巴創投、聯想創投、國科投資、中科圖靈、元禾原點、湧鏵投資等聯合投資，並成為全球 AI 晶片領域第一家獨角獸公司。而在 B 輪融資中，不僅原股東，阿里巴巴創投、聯想創投、中科圖靈等繼續跟投，還有中國國有資本風險投資基金、國新啓迪、國信資本等加入。在 B 輪融資成功後其估值已上看 25 億美元比 A 輪接近翻倍，且執行長陳天石也透露，未來有計畫在 A 股上市，不過還沒有詳細時程。他強調，未來將面對的是規模達數千億的廣大市場，其業務覆蓋了伺服器、智慧終端及機器人等產品。而在近期發佈的寒武紀智慧晶元 Cambricon-MLU100，更適用於視覺、語音、自然語言處理等多種類型的雲端人工智慧應用場景。目前寒武紀的合作伙伴主要包括聯想、曙光及科大訊飛，並成功打入中國的智慧手機品牌，如華為的供應鏈。且相關業界人士預估，其未來估值將會越來越高，畢竟是作為中國 AI 技術發展的標竿企業，雖然影響力在國際上尚不如 Nvidia，但其發展不可能僅就如此。值得一提的是，剛傳出國家隊基金將注入寒武紀的消息時，甚至令陳天石在微信公開否認，並表示這是假新聞，將進行投訴。但從最新消息來看，的確是如此並非謠言，B 輪融資主要由國家基金領投，不知其中到底有什麼曲折的情節。不過無論如何，有了政府的持續支持，寒武紀科技預計會在中國 AI 領域中繼續保持領先。 AI 芯片獨角獸寒武紀獲數億美元 B 輪融資，估值達 25 億美元 寒武纪科技完成新融资估值 20 亿美元？CEO 陈天石否认 （首圖來源：寒武紀科技官網）延伸閱讀： 寒武紀發表兩款 AI 晶片，終端應用場景料加快落實...
「零」，代表著什麼？乍聽之下，這似乎是一個非常愚蠢的問題，但其實在整個動物王國中，能夠回答出這個問題的物種並不多見，除了人類以外，過去只有在經過訓練的靈長類動物和部分鳥類身上見過，但最近澳洲和法國的最新研究顯示，有一種昆蟲或許也將加入這個零的俱樂部。澳洲墨爾本皇家理工大學（RMIT University）研究人員 Adrian Dyer 最近在法國圖盧茲大學（University of Toulouse）同事協助下完成了一系列實驗，雖然無法延伸推論到全部昆蟲，但至少能這麼說：蜜蜂似乎也明白「零」究竟是怎麼一回事。在這一系列的實驗中，為了確定蜜蜂是否理解「大於」和「小於」的概念，研究人員將數枚印有不同數量（1~6 個）黑色圓點的紙張貼在牆上，透過提供糖水及奎寧的食物獎懲，訓練蜜蜂理解任務目的並做出最好選擇。舉例來說，在「小於」的實驗中，當蜜蜂飛往牆上最少的 3 個黑點而非 5 個黑點紙張時便會獲得糖水獎勵，就平均而言，在經過了 40 次的選擇訓練之後，蜜蜂便能逐漸理解該如何停在最少圓點上的卡片以獲得甜食。而在經過初步訓練後，研究人員開始將一張完全空白的紙黏貼在牆上，使其成為數個選項之一，令人驚訝的是，即使先前未曾看過空白紙張，這些蜜蜂卻自然而然的飛往該處，而不是選擇停留在其他任何數量的黑色圓點紙張上，它們似乎自然而然就知道：「沒有」比一更少。這項結果也讓 Dyer 提出一些疑問，「究竟大腦是如何看待『沒有』？蜜蜂和其他收集大量食物的動物，是不是演化出特別的神經機制來理解零？如果蜜蜂能夠學習這些甚至在部分古老文明中沒有發現的先進數學技能，這讓我們該開始考慮或許存在著一種機制，讓動物和我們都能理解零的概念。」許多未參與研究的相關學者也有著類似看法。倫敦瑪麗皇后大學（QMUL）感官和行為生態學教授 Lars Chittka 便向 Gizmodo 指出，他想像不出任何的自然環境會讓理解零對蜜蜂來說很重要，而即使如此，這些小生物卻還是能學習到這個概念，這與他自身過去對蜜蜂使用適應性工具的研究一致──蜜蜂確實可以靈活地去應對那些過去在進化史中從未面臨的挑戰。過去學界經常爭論於動物是否需要足夠體積的大腦，才能去解決傳統上被認為是複雜的問題，而這項研究或許便證明了答案是否定的；與人類腦中擁有的 860 億個神經元相比，蜜蜂的腦中只有少於 100 萬個。無論如何，至少以某種程度上來說，這些生物顯然比我們所想的更聰明、更具適應性，或許那些看似複雜、抽象的概念並不需要真的「理解」，也能運用簡單、有效的方法讓較小大腦也能具備強大的認知。Chittka 認為，這項研究導出了一個重要問題，那就是在蜜蜂的微型大腦中，究竟是什麼樣的神經網路才能靈活的調節如此顯著的表現？「這顯然是生物學家和 AI 研究者會特別關心的問題。」當然，並非所有人都認同這項研究結果。作為研究小型生物大腦的認知專家，Chittka 的同事 Clint Perry 便認為，比起解釋為蜜蜂具有能力理解零概念，還是有其他更簡單的方式可以解釋蜜蜂的選擇。基於研究人員進行實驗的方式，Perry 相信比起「理解零概念」，另一種更簡單的解釋是蜜蜂基於更簡單的視覺刺激——像是紙張上黑點的數量、面積或邊緣長度進行了選擇。儘管如此，Perry 對於蜜蜂是否理解零概念對仍是保持著開放的態度，他也同意 Chittka 的看法，認為相關研究除了能夠幫助人們理解認知能力的演變，也能為開發出更好的機器人及 AI 提供有價值的訊息。這項新研究已經發表在《自然》期刊（Science）上。 Honey bees the first insects to show they understand the idea of zero Fascinating Experiment Suggests Bees...
6 月 8 日，美國能源部 Oak Ridge 國家實驗室（簡稱 ORNL）公布了名為 Summit 的最新一代超級電腦，並宣稱它是世界上最強大、最智慧的超級電腦。算力無敵的 Summit根據 ORNL 官方網站的介紹，Summit 在運算能力方面的特點如下： 最高能夠達到每秒 20 億億次的計算峰值，是 ORNL 的上一代超級電腦 Titan 的 8 倍。 在特定應用中，Summit 能夠達到每秒 330 億億次（3.3 exaops）的混合精度計算。 Summit 能夠為能源、先進材料和人工智慧等領域提供前所未有的計算能力，進而使得以前不切實際或不可能的運算成為可能。 從結構上來看，Summit 由一排排有點像冰箱的硬體單元連接而成矩陣，總重 340 噸，放在一個 9,250 平方英尺的房間裡。據了解，它們透過長度為 185 英尺的光纖相連接，每分鐘需要 4,000 加侖的水來冷卻，同時消耗的電能可以供電給 8,100 個美國普通家庭。在硬體層面，Summit 使用了 IBM AC922 系統，它包含了 4,608 個計算伺服器，而每個伺服器又包含了兩個 22 核心的 IBM Power 9 處理器和 6...
鴻海轉投資的夏普（Sharp）11 日宣布將進軍寵物相關市場，首波產品為可量測貓咪尿量、體重等數據的貓廁所「PetCare Monitor」。貓咪容易罹患腎臟和泌尿系統等方面的疾病，而該款貓廁所產品藉由活用物聯網（IoT）技術，除可量測貓咪尿尿的次數、尿量和體重外，還能自動計算貓咪在貓廁所上滯留的時間等數據，並上傳至雲端，飼主可利用智慧手機確認貓咪的健康狀況。另外，該款貓廁所還將利用夏普自家人工智慧（AI）技術，分析量測得來的數據，一旦檢測出異常情況，例如「尿量太少（或太多）」、「滯留在廁所上的時間過長」等，就會將異常訊息傳送至飼主的智慧手機，進行告知。該款貓廁所將在 7 月 30 日開賣，售價為 24,800 日圓（不含稅，以下同）、健康管理服務使用月費為 300 日圓，月產量目標為 2,500 台。日經新聞報導，夏普智慧家庭集團長兼 IoT 事業本部長長谷川祥典於 11 日舉行的記者會上表示，「若能夠一體化提供產品和服務的話，寵物事業將有很大的發展空間」，目標在 2020 年度將該事業營收提高至 100 億日圓。另外，夏普並於 11 日宣布，已研發出可根據狗狗心跳數將自律神經狀態數據化的技術，並將在 7 月 1 日開始提供 BtoB（商用）量測服務。夏普指出，日本民眾飼養的寵物數量超過 1,800 萬隻，其中約半數為狗狗，狗狗的醫藥費高昂已成為社會上的課題。根據 Yahoo Finance 的資料顯示，截至台北時間 12 日上午 11 點 36 分為止，夏普上揚 0.66% 至 2,917 日圓，表現優於東證一部指數（TOPIX）的上揚 0.30%。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：夏普）
美國麻省理工學院一組研究團隊，向人工智慧（AI）灌輸社群網站上描寫死亡的素材，製造出首個宛如患有神經病的 AI，名為諾曼（Norman）。法新社報導，研究團隊之所以創造諾曼，是盼以通俗語言，解釋演算法的運作方式，並藉此讓人們意識到 AI 潛在的危險。美國知名學府麻省理工學院（MIT）表示，諾曼代表正在學習演算法的機器讀取偏倚資訊，導致 AI 出錯的危險案例。研究團隊的其中 3 名成員透過電子郵件表示：「機器在學習時，有一點至關重要：當教導機器學習演算法時，灌輸機器的資訊會對其行為造成顯著影響。」他們說：「所以當我們談到 AI 演算法出現偏差不公時，罪魁禍首通常不是演算法本身，而是餵給演算法的偏倚資訊。」而諾曼這個名字的靈感，來自驚悚片宗師希區考克（Alfred Hitchcock）1960年的電影《驚魂記》（Psycho）中，名為諾曼貝茲（Norman Bates）的精神變態殺手。研究團隊只灌輸諾曼社群網站 Reddit 上描述人類死狀的短文。研究人員接著對諾曼進行羅夏克（Rorschach）墨跡心理測驗，以判定諾曼眼中的景象，並將諾曼的答案與受傳統訓練的 AI 答案比較，不料產生駭人的對比結果。當傳統 AI 看到「兩個人緊靠對方站著」，諾曼卻看到「一名男子跳出窗戶」；而諾曼看到「男子被尖叫的妻子射殺」時，其他 AI 則看到「一人手持雨傘」。（譯者：鍾佑貞；圖片來源：麻省理工學院）
2018 年 2 月 14 日，美國佛羅里達州帕克蘭市的瑪喬利史東曼道格拉斯高中發生槍擊案，造成 17 人死亡 14 人受傷。根據控槍團體「每座城鎮都要維護槍枝安全」的統計，自 2013 年 1 月以來，美國各地發生了至少 291 起校園槍擊案，平均每週一起。聯邦政府推出控槍政策可能還需時日，一些 AI 臉部辨識公司從中看到商機，將監控系統推廣到校園，但也引起家長和一些專業人士的擔憂。緣起印第安納州布盧明頓市一間課後娛樂中心由一座倉庫改造而成，主任 David Weil 今年初從教會發表的通訊得知有一套 AI 人臉辨識監控系統，可掃描每個人的面孔，並精準辨識個人資訊，6 週後，Weil 主任把這套系統買下來裝在門口，心裡竊喜，感覺這玩意兒既實惠又先進，倉庫雖破，但以後的安全有保障啦。自 5 月以來，該系統記錄了數千名訪客的面孔及姓名、電話號碼和其他個人資訊，並與定期更新的性侵犯者和搶劫犯名單比對。這套功能強大的系統由以色列公司 Face-Six 開發，還可用於監獄和無人機。Weil 主任 21 個月大的孫女也被掃描記錄，他說：「一些學生的父母仍然覺得它是《1984》（註：奧威爾著名小說，塑造了希特勒式的可怕獨裁者，喜歡監控一切），很多人擔心我方得到太多資訊……但從我方角度而言，保護孩子最重要。」▲ 課後娛樂中心執行主任 David Weil。（Source：Washington Post）為什麼 AI 安防風行校園？原因有 4 點。其一，產業競爭，技術越來越先進，成本越來越低。由於監控公司都想爭做老大，展開了激烈的軍備競賽，人臉辨識技術快速發展，價格也越來越低，系統比以往任何時候都更快、更廉價、更有效。臉部辨識新創公司 FaceFirst 的軟體可不到 1 秒從一個 2,500 萬的資料庫挑出一張特定的臉。BriefCam 公司生產的軟體不但可辨識人臉，還可以透過「粉紅女郎」或「留鬍子的男人」等搜尋詞過濾影片。在有 3 萬名學生的加拿大卡爾加里大學，保全用 BriefCam 在只有幾條資訊的情況下監測到一名在校園浴室的縱火犯，他的移動方向和衣著特徵都盡收眼底。以色列人工智慧公司 AnyVision 稱其「戰術監視系統」能辨識人臉和偵測槍枝，可辨別學生的體型外貌特徵，如發現異常立即發出警報。美國聯邦調查局去年表示，他們的臉部辨識系統能從 50 個選項中正確辨識一個人的幾率為 85%，麻省理工學院研究發現，IBM 的軟體辨識黑人女性性別的正確率可達 65%。對於已使用高解析數位相機的學校來說，發展人臉辨識就像安裝新軟體一樣簡單。學校購買一台臉部辨識鏡頭的價格不到 1,000 美元。▲ 臉部辨識監控系統。（Source：Washington Post）其二，安防公司強大的行銷能力。由於聯邦法律沒有明文規定限制使用，只有伊利諾伊州和德州要求公司收集人臉資訊之前必須徵得當事人同意的法律條文，使當地警察、城市、雇主和學校董事會有很大程度自己制定政策。安防公司隨即對學校領導展開強大的行銷攻勢，宣稱其系統先進無比，所有可疑人員都難逃法眼，絕不會再讓帕克蘭校園槍擊事件發生。AnyVision 公司宣傳海報提到帕克蘭槍擊事件和桑迪‧胡克小學槍擊事件的照片和屍體數量，並打出宣傳語：「確保你們的孩子安全回家」。其三，大眾的恐懼心理。佛羅里達州帕克蘭校園槍擊案震驚世界（15 歲華裔少年王蒙杰為了救人不幸遇害），弄得人心惶惶，雖然效果還沒證實，但民眾已如驚弓之鳥，全美逾 13 萬所公立和私立學校可能都會安裝 AI 臉部辨識系統。當然更重要的是，大眾早已對新一代的大規模監控習以為常（鏡頭無處不在），甚至不用安防公司太多宣傳，學校高層會主動找他們合作。麻薩諸塞州的春田市大約 60 所公立學校將增加 1,000 台鏡頭以加強校園安全，所有這些鏡頭都與 AI 安防公司...
根據外媒報導，晶圓代工大廠格羅方德（GlobalFoundries）在 11 日宣布，為了強化對競爭對手台積電的競爭實力，將全球裁員 5%。以目前格羅方德在全球 18,000 名員工來計算，預計將有 900 名員工受影響。雖不知道哪些地區的員工會受影響，但美國紐約州薩拉托加郡的 Fab 8 工廠內 3,400 名員工似乎不在此限。根據公告，目前格羅方德全球 14 個據點雇用了 18,000 名員工，包含 10 座晶圓廠。格羅方德雖裁員 5%，但不涉及興建中的中國成都晶圓廠，以及新一代 7 奈米節點的晶圓製造研發。格羅方德 7 奈米節點的晶圓製造研發技術就在 Fab 8 工廠進行。據了解，格羅方德的裁員計畫將在今後幾週進行，目的是為了提升全球成本結構，減少之前購併累積的冗員以提高與晶圓代工龍頭台積電競爭的能力，裁員是格羅方德重大變革的一部分。2018 年 3 月，格羅方德重大人事調整，前任執行長 Sanjay Jha 結束 4 年任期後，由公司副總裁兼總經理 Tom Caulfield 接任。5 月，Tom Caulfield 接受《彭博電視》專訪時表示，他的目標是要致力讓公司稅前營收提升一倍以上，這比台積電成長率更高。要完成目標就必須提高生產效率，以及逐漸擺脫低利潤的晶片生產。外界評論 Tom Caulfield 這段談話，顯示格羅方德將逐漸退出某些成熟製程節點。目前狀況來說，美國紐約州 Fab 8 工廠與德國工廠的晶片生產技術與利潤，都已比新加坡晶圓廠高。這已不是格羅方德首次裁員。2009 年，格羅方德從 Advanced Micro Devices 公司分拆出來後，就特別針對收購 IBM 和特許半導體公司後裁員美國佛蒙特州、德國及新加坡等據點的員工。格羅方德發言人 Steve...
近日在 IEEE 計算攝影國際會議 （ICCP 2018）中，波士頓大學和麻省理工（MIT）、Draper 的團隊推出了一種影像計算技術，能夠透過照片中隱藏物體投射出的陰影，運用演算法進行重建。研究負責人 Sheila Werth 認為，這種能夠對障礙物背後景象進行成像的技術，在許多現實生活場景中都可以提供協助，像是自駕車導航或搜索、救援行動。根據了解，這套系統主要是運用演算法和幾何學，將障礙物後面場景所投射到牆壁、地板上的陰影進行計算──其中也包含一些肉眼難以看出的半影區（penumbra），並藉此架構出障礙物後面的實際場景。嚴格來說，這並不是第一個類似目的的系統。在 2017 年 1 月，中國西安交通大學的研究團隊便開發了一款單像素相機，能夠透過散射到牆上的光線強度，「拍攝」出角落裡的物體；同年 7 月，麻省理工 CSAILI 實驗室的科學家也打造出一個 AI 系統，能夠使用影子來檢測圍牆轉角處是否有人或物體，並且估計出軌跡和正在行進的速度。但是這兩種技術都有相當嚴格的限制；中國團隊的相機必須捕捉近 5 萬次光線才能重建出場景，而 CSAILI 實驗室的演算法則只能從紀錄影片中檢測出物體的存在，相較之下，Werth 只需要一張普通的照片。 Researchers develop AI for detecting objects behind walls with a single photo Draper Fellow Earns Top Honors in Computational Photography （首圖來源：ICCP Conference Twitter）
Google 翻譯更新，即使是離線狀態也能使用 AI 翻譯功能。之前，我們可在 Google 翻譯應用下載離線詞典，但當 iOS 和 Android 的 Google 翻譯應用可存取網路時，翻譯效果遠優於離線翻譯。離線翻譯使用舊版機器翻譯技術，基於片語翻譯，而不是線上翻譯在上網時使用雲端機器學習系統。但現在，Google 發表離線神經機器翻譯技術（ Neural Machine Translation），離線狀態也能用 AI 翻譯，且支援 59 種語言。據了解，神經機器翻譯（NMT）是一種機器翻譯，使用大型人工神經網路預測單詞排列可能性，通常在單個整合模型建模整個句子。由於手機硬體限制，之前無法在行動裝置執行深度學習模型，現在軟硬體兩方面的進步突破了限制，Google、微軟和其他人也已找到將這些模型壓縮到可管理大小的方法。Google 的翻譯應用中，每種語言的離線包大約 30~40MB。 Google 稱，任何手機都能使用 AI 離線翻譯功能。值得注意的是，今年 4 月，微軟也發表了離線 AI 翻譯，採用相似技術，但是只支援十幾種語言。更智慧的離線翻譯對旅遊場景特別有利，當我們身處異國他鄉，需要翻譯時，很可能處於沒有網路的情況下。 Google brings offline neural machine translations for 59 languages to its Translate app （本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：shutterstock）