邊緣運算（Edge Computing）有助於降低傳統雲端架構的運算負荷、提升邊緣端的數據與資料處理能力，而傳統架構的改變除大幅提升運算效率以及數據應用之外，更有機會進一步落實 AI 與 5G 等新興技術發展，因此在 2017 年成為市場中熱門技術議題，TrendForce 旗下拓墣產業研究院預估，2018 年至 2022 年全球邊緣運算相關市場規模的年複合成長率（CAGR）將超過 30%。拓墣產業研究院分析師劉耕睿指出，過往傳統雲端架構引領運算市場多年，並帶動雲端儲存、大數據分析等新商機的崛起，但隨著更大量、更即時的運算需求興起，傳統雲端架構已逐漸無法負荷未來需求；邊緣運算則是在如現場端裝置、閘道器等邊緣端，融合網路、運算、儲存、自我管理等能力，並建立分散式架構，有助於實現設備於現場端的即時反應，並提升數據收集與進階應用的效率，更能降低過往傳統架構所造成的成本消耗。標準組織與供應鏈皆已積極布建生態系由於邊緣運算將對市場造成架構與實質應用上的改變，許多標準組織積極訂定標準，包括歐洲電信組織 ETSI 的多重接取邊緣運算（Multi-access Edge Computing，MEC）、OpenFog 的開放霧運算（Fog Computing）、中國廠商華為所主導的 Edge Computing Consortium，都積極且持續地釋出參考架構與建立生態系。除此之外，產業鏈中的許多廠商也已開始自行推出邊緣運算的解決方案，如雲端大廠 Microsoft 推出 Azure IoT Edge，將機器學習、進階分析與 AI 服務，帶向更靠近資料源的前端 IoT 裝置；晶片 IP 商 ARM 亦推出 Mbed Edge 邊緣運算平台，協助通訊協定轉譯（Protocol Translation）、閘道器管理以及邊緣運算；除此之外，產業鏈中的其餘業者如伺服器、網路設備、工業電腦、傳統製造、開源組織等都有對應的解決方案推出。AI 與 5G 的初步落實將仰賴邊緣運算的助力自 2017 年成為顯學的邊緣運算，其重要性更是彰顯於 AI 人工智慧與 5G。劉耕睿分析，過去 AI 必須仰賴強大的雲端運算能力來進行數據分析與演算法的運作，但隨著晶片能力提升、邊緣運算平台成熟，開始可賦予現場端裝置、閘道器擁有較為初階的 AI 能力，協助數據初步篩選分析、裝置設備即時反應，該優勢在工業領域、智慧城市、消費性市場都能讓既有服務有進一步的提升，如即時警示、安全監控、語音助理、預防維護等應用的實現。邊緣運算對於 5G 亦是重要的技術變革，相較於過去 3G、4G 時代，應用多元且網路需求差異極大的狀況將同時發生於...
旺旺集團旗下的神旺酒店體系引入阿里巴巴人工智能實驗室的天貓精靈服務，只需一句話，天貓精靈就能依照指示控制客房內的燈光、電視等電器，或啟動相關娛樂功能，如同酒店管家般與房客互動。聲控天貓精靈 X1 啟動客房服務，打造 AI 智能酒店神旺酒店與阿里巴巴人工智能實驗室（A.I. Labs）合作，上海的神旺大酒店與台北南京東路上的神旺商務酒店將率先提供具備天貓精靈 X1 智慧音箱的客房，為房客帶來全新的智慧住宿體驗。今日阿里巴巴官方在台北神旺商務酒店先行展示天貓精靈的應用服務，入住的房客只需透過聲控向天貓精靈 X1 下達「天貓精靈」的指令，例如說出「天貓精靈，幫我打開床頭燈」、「天貓精靈，幫我關閉電視」等，它就會依指示對客房內的燈飾、電視等電器進行操作，不用再親手開關。此外，還能聲控查詢以及啟動相關娛樂功能。像是說出「天貓精靈，告訴我台北市今天的天氣」、「天貓精靈，健身房在哪裡」、「天貓精靈，跟我講一個笑話」，它會迅速提供房客所需的資訊；又例如「天貓精靈，播放悲傷的情歌」，它可從音樂曲庫、甚至是已藍牙連結的智慧型手機裡的播放清單中播出音訊，也能聲控「天貓精靈，音樂大聲一點」、「天貓精靈，音量提高到 90%」來調整音量。不過筆者觀察，由於天貓精靈服務才剛引入神旺酒店，今日展示過程中還無法體驗完整的功能，例如打開電視後無法進一步聲控選台、或是聲控通知酒店服務人員進行客房服務等。下一階段將在今年 9 月開幕的南京神旺大酒店推出 AI 智能客房，接下來位於淮安、西寧的神旺酒店也會引入天貓精靈的服務，期待未來能有更全面的智慧互動應用給所有房客使用。天貓精靈 X1 搭載 AliGenie 平台，繼續探索更多應用場景A.I. Labs 在 2017 年 7 月即推出的智能音箱天貓精靈 X1，內建第一代自行研發的中文人機交流系統 AliGenie，憑藉整合了阿里巴巴生態系的各項服務，天貓精靈涵蓋影音娛樂、新聞資訊、兒童教育、購物外賣、電器控制等多項功能；透過天貓商城販售，成為全球銷量最多的中文智慧音箱。A.I. Labs 攜手神旺酒店，未來還會繼續探索更多物聯網的應用場景。神旺酒店管理公司負責人孫求行表示，在前期的測試過程中，以天貓精靈為核心的全屋智慧服務提升了房客的入住體驗；另一方面也提高神旺酒店的營運效率，例如總機服務的諮詢量減少了 40% 以上，酒店將能更靈活地調配人力投入到更多專屬服務上。（圖片來源：科技新報）延伸閱讀： IDC：2018 年智慧音箱發燒，將在中國引爆銷售熱潮 阿里巴巴發布 IoTConnect 開放連接協議，盼推動語音互動入口普及 聯發科攜手阿里巴巴，推展 IoT 應用與發展
柏克萊加州大學（UC Berkeley）兩位電腦科學家運用 AI 開發出一種針對語音轉文字系統（speech-to-text）的攻擊模式，在使用這項技術時，不論聲音內容聽起來像什麼，輸出的文字都是攻擊者想要的內容。據了解，團隊主要是運用 Mozilla 開源的語音轉文字系統 DeepSpeech 來測試，研究人員表示，無論提供任何音頻波型，透過運用這項技術，團隊都可製造出另一個相似度高達 99.9% 的音頻，在人耳聽不出差別的情況下，讓 DeepSpeech 辨識成團隊希望的任何字句。轉換後的音頻能以每秒高達 50 個字元的速度進行，截至目前為止，團隊攻擊的成功率為 100%，無論是原本的音頻內容，或是需要轉換成什麼字句都沒有區別，對語音應用逐漸增加的現在來說，這種情況似乎也十分值得注意。教授 Nicholas Carlini、David Wagner 向 TNW 表示，過去在與喬治城的研究人員合作的過程中，他們一同建構了「隱藏語音命令」來試圖攻擊手機語音辨識系統。簡單來說，這些攻擊的目的是為了讓語音辨識系統對主體與客體的判斷轉換，將隱藏在音頻中的訊息視為主要目的，反而將語音中原先你我的聲音判斷成「隨機噪音」。目前團隊的攻擊效果仍僅適用於 DeepSpeech，這顯然並不是 Siri、Alexa或 Google Assistant 用於轉錄的程式，但研究人員認為這確實證明，對於語音辨識的「攻擊」行為是可行的。Carlini 甚至認為，只要多進行一些研究，一些人甚至可讓這個音頻對抗技術也能在 Over-The-Air 的情況下使用。 AI learns how to fool speech-to-text. That’s bad news for voice assistants （首圖來源：pixabay）
網路搜尋業巨擘 Google 今天宣布將在巴黎開設一個致力於人工智慧（AI）的研究中心。稍早，法國總統馬克宏（Emmanuel Macron）才與科技業巨擘會面。法新社報導，Google 執行長桑德爾·皮蔡（Sundar Pichai）在聲明說：「法國在科學、藝術和學術等各個不同領域的成就，讓這裡成為人工智慧理論研究的理想地點。」世界經濟論壇（WEF）明天在瑞士達佛斯（Davos）登場。馬克宏今晚稍早搶先一步在巴黎附近的凡爾賽宮款待 140 位跨國企業領袖。Google 表示，將擴大巴黎總部規模，以配合這個繼加州和瑞士之後全球第 3 個開幕的人工智慧研究中心。巴黎員工人數將從 700 人升至 1,000 人。（譯者：葉俐緯；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： Facebook 擬設歐洲數位中心，兩年培訓百萬人
第一間亞馬遜無人商店 22 日在美國西雅圖正式開張，民眾紛紛前去朝聖，有人形容「拿了就走」讓他產生順手牽羊的錯覺，有人說不用與人接觸讓他很滿意，也有人為隱私感到擔憂。在這家無店員也無收銀台的商店 Amazon Go，消費者一舉一動全靠天花板上滿滿的攝影機偵測追蹤，不論是拿下、放回或「偷渡」出店門都難逃鏡頭法眼。買家離開後，會收到預先登錄的信用卡扣款帳單。美聯社報導，前來嘗鮮的民眾陶艾爾（Lisa Doyle）說：「這購物經驗真的超怪，你走出商店時會覺得自己偷了東西。」顧客范恩（Paul Fan）想試試這間店是否真有那麼厲害，他將手機關機後，拿下商品再放到錯誤位置，結果手機應用程式依然正確計算他的購買品項。他說：「真的很聰明。」另一名民眾葛瑞（Peter Gray）說，他多半用網路購物，不到實體商店，但在推特上看到 Amazon Go 的消息後，也趕來現場瞧瞧。他表示：「買完可以直接走出店家，不用跟任何人互動，實在太棒了。」《西雅圖時報》（The Seattle Times）報導，佛蘭茲維奇（Nick Frantsevich）說在這裡購物很有趣，也是個「不同一般」的經驗，感覺像順手牽羊。他說店面比想像中小，較「寬敞的 7-Eleven」大上一點，但「所有飲料、肉品、零食餅乾、糖果、巧克力一樣不缺」。杭亭頓（Huntington）說，食物看起來品質不錯、也很新鮮，但價格略高，恐怕不能常常到這消費。「每天都來買的話，對我來說太貴了。但我能理解這家店如何吸引這個偏好『拿了就走』的世代。」《華盛頓郵報》（The Washington Post）報導，喬治城大學法學院（Georgetown University）隱私暨科技中心（Center on Privacy and Technology ）執行董事貝多亞（Alvaro Bedoya）說，Amazon Go「有很高可能」搜集「比任何其他線上零售商有更多的買家資料」。「你在整間店裡都受亞馬遜監控。他們真的只在你取貨下架時偵測你嗎？還是只要你移動時就會偵測你？偵測你盯著什麼看、或你駐足較久的區域？」（譯者：梁元齡；首圖來源：達志影像）延伸閱讀： 購物免排隊結帳，Amazon Go 實體商店週一正式開張
儘管愛立信已經不再生產手機，而是專注電信通訊技術，不過每年的十大消費者趨勢，還是吸引專注未來商機的人目光。今年提到的十大趨勢中，社群媒體廣告化，已經以假新聞、網紅經濟等形式呈現，而個人化廣告因收集大量使用者資料，早已經侵入個人生活，加上 AR / VR 技術的智慧廣告，變得更難以辨識。隨著智慧助理與人們生活緊密結合，它們說話有時候難以區別，令人反感這些非人物件的表現像人類。 社群媒體影響力越來越大，智慧廣告體驗終有一天勝過真實體驗 社群媒體興盛之下，人們放在傳統媒體的目光被剝奪，造成新聞產業苦哈哈，而新興的網紅現象，搭配業配推銷，正是社群媒體廣告化的具體呈現，其他的呈現方式還有以聳動報導、不管事實真相的假新聞現象，利用人們的偏見和政治傾向，再加上社群媒體的個人化推薦，賺取流量帶來的廣告費用。 ▲ 愛立信整理的 2018 年 10 大熱門消費趨勢。（Source：愛立信） 愛立信的報告指出，55% 的受訪者認為有影響力的團體利用社群網路傳播他們的消息；同樣比例的人認為政治人物也利用社群媒體宣傳。33% 的人受訪者認名人在社群網站花錢吸引粉絲。但尷尬的是，儘管社群網站用意在拉近人與人之間的距離，15% 的受訪者坦言他們沒有認真看別人的貼文。 智慧廣告站在大量收集用戶資料的網路廣告基礎上面，但同樣 AI 也被消費者用來擋廣告，有 60% 的消費者希望 AI 阻擋線上廣告。42% 的消費者覺得業者用 AI 製作智慧廣告說服消費者消費。 ▲ 愛立信整理的 2018 年 10 大熱門消費趨勢。（Source：愛立信） 現行的不少手機 App 免費版搭配廣告，以廣告換產品使弿。AI 和 AR/VR，甚至最終一日取代廣告的產品，如同沙灘度假的廣告，沙灘的廣告體驗已經造成滿足感，不再需要實際前往沙灘。 智慧助理運用 AI 技術模仿人類的口語和表情，但人們傾向不信任表現像人類，實際並不是人類的物品。50% 的愛訪者覺得無法區別人類和機器的差別，感到詭異的情緒。而三分之一的受訪者則會採取行動，避免聯繫使用人智慧機器人客服的企業。 傳統輸入裝置將被淘汰，耳機越戴越久甚至永不取下 愛立信的消費者趨勢報告以重度網路使用者為對象，通常為科技應用先驅者，其中有三分之二的人認為，5 年內的未來，身體就是使用者介面，用身體語言、聲調、觸覺及手勢與裝置互動。甚至用智慧型手機中的 App 操控家電設備也被嫌不夠直覺，直接開口更為快捷。 ...
去年中國烏鎮 AlphoGo 與柯潔的圍棋世紀大戰中，我們都見識到人工智慧（AI）這些年來的快速進步，如今幾乎可以確定的說，在大多數零和遊戲（Zero-Sum Game）中，機器會擊敗人類。但如果其他情況下呢？不論西洋棋、圍棋或撲克牌，過程經常由兩個或以上的玩家互相衝突競爭，並由一方擊敗對手獲勝，對 AI 發展來說，這樣的遊戲結果能提供明確的里程碑來衡量發展過程。但 AI 最終要應用的現實世界畢竟不是這麼簡單，機器必須學會與人、機器之間更複雜的長期合作關係。New Atlas 報導指出，為了解 AI 面對人及其他機器「社交」時的情況，美國楊百翰大學（BYU）電腦科學教授 Jacob Crandall、Michael Goodrich 和麻省理工及其他單位同事合作創造了一種 S# 演算法，試圖教導機器學習合作及妥協，並在實際遊戲中測試性能。與過往圍棋、西洋棋等單人零和遊戲不同，研究人員選擇玩家需要不同程度合作及妥協的數款遊戲，包含囚徒困境（Prisoner’s Dilemma）與牽涉到夏普利值（Shapley value）等內容，接著團隊便在機器、人類與人機等不同合作方式情況下進行測試。結果顯示，至少以 S# 編程機器的情況來說，在大多數情況下，機器確實比人類更懂得如何合作與妥協。Crandall 表示，在這些遊戲中，如果參與的兩個人都相互誠實、忠誠，那就能完成得像兩台機器一樣好，但實際的多數情況並非如此，Crandall 將這種情況稱為「人為疏失」（human failings）。「我們實驗中的人類參與者有種不忠誠的傾向，他們會在合作關係中叛逃（defect）且不誠實，約有近半參賽者互動時會某種程度不遵照建議進行。」從另一方面來看，研究人員編程為「重視誠實」的機器，就確實是誠實的。Crandall 認為，這種演算法正在體會道德特徵是件好事，它被編程為不說謊，並在需要的時候保持合作。未來像自駕車等多種 AI 應用，機器都必須學會與人類和其他機器分享資訊、合作或妥協，研究人員認為，這些發現將能為未來應用 AI 技術的設備奠定基礎。這項研究已刊登在《自然─通訊》（Nature Communications）期刊。 AI Is Better at Compromise Than Humans, Finds New Study Morality algorithm lets machines cooperate and compromise better than humans （圖片來源：shutterstock）
蘋果公司（Apple）今天釋出 iOS 11.2.5 作業系統更新，是 iOS 11 去年 9 月發布以來的第 10 次更新，除了新增 HomePod 支援及 Siri 朗讀功能，也修復了 Message 簡訊造成當機的問題。iOS 11 自發布以來，不如先前版本穩定，數度傳出耗電、英特爾晶片漏洞等問題，日前更傳出 Message App 收到特定惡意連結簡訊會造成當機或畫面凍結。隨著蘋果 23 日宣布 HomePod 智慧喇叭即將正式開賣，今天上線的 iOS 11.2.5 也新增 HomePod 支援，並加入讓語音助理 Siri 朗讀新聞的功能，但只限美國、英國和澳洲等地區可使用。iOS 11.2.5 也修正了訊息對話暫時出現亂序排列的問題，MacRumors 等外媒解讀為修正 Message 惡意連結簡訊造成的當機問題；其他修正內容包括電話通話列表顯示不完整、透過 Face ID 解鎖 iPhone X 卻發現郵件通知在鎖定畫面中消失、CarPlay 的播放中控制項目更改多首曲目後變得無法回應等問題。（作者：吳家豪；首圖來源：蘋果）延伸閱讀： 蘋果 HomePod 2/9 上市，本週五英美澳三國展開預購 iOS 11 升級率 65%，超越 Android 系統近...
人工智慧（AI）生技製藥新創企業晶泰科技（XtalPi Inc.）23 日宣布，由紅杉資本中國基金領投，加上現有股東騰訊（Tencent Holdings Ltd.）以及 Alphabet Inc 旗下公司 Google 所參與的 1,500 萬美元 B 輪融資已經完成。XtalPi 共同創辦人溫書豪（Shuhao Wen）表示，紅杉資本中國、騰訊以及 Google 以注資來表達對 XtalPi 願景與技術的強力支持。2014 年由一群麻省理工學院量子物理學家所成立的 XtalPi 提供智慧數位藥物發現與開發（Intelligent Digital Drug Discovery and Development，簡稱 ID4）技術，藉此改善新藥設計的效率、準確率以及成功率。XtalPi 官網資料顯示，XtalPi 正在幫助全球製藥和生技公司實現更快、更安全、更具成本效益的藥物研發。XtalPi 核心總部設在深圳，並在北京、波士頓設有分部。XtalPi 與亞馬遜雲端服務公司（Amazon Web Services, Inc.，AWS）、阿里雲結盟，透過旗下優化的高效能運算（HPC）平台可部署多達 100 萬個運算核心，以實現最大的安全性、可擴展性、靈活性和效率。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： 科技雙雄齊拚 AI？Google、騰訊達成專利交互授權協議 Google：AI 影響力勝過電力、火 Illumina 創歷史新高，拚 2019 年推出癌症早期偵測服務
Facebook 人工智慧實驗室 22 日宣布開源自己的頂級物體檢測研究平台 Detectron，為廣大研究人員們未來的新電腦視覺研究課題提供靈活、快速的模型實現和評估途徑。據 Facebook 介紹，Detectron 計畫最初開始於 2016 年 7 月，當時的目的是在 Caffe2 的基礎上建立一個快速、靈活的物體檢測系統，內部開發過程也就從此開始。經過一年半開發之後，代碼庫已成熟，且其中整合許多 Facebook 自己的研究項目，包括在 ICCV 2017 獲得最佳論文獎（馬爾獎）的《Mask R-CNN》和獲得最佳學生論文獎的《檢測密集物體時的焦距損失》兩篇論文中的演算法，以及更早更廣泛使用的 R-CNN 演算法系列等。這些由 Detectron 背後支援的演算法為實例分割之類的重要電腦視覺任務提供直觀模型，也在視覺感知系統整個研究社群的研究重點近幾年的飛速發展中發揮重要作用。除了本來計劃的研究用途，也有一些 Facebook 團隊用這個平台訓練自定義模型，並把它們用在擴增實境、社群完整性等各種各樣任務。Detectron 訓練完畢的模型可直接透過高效 Caffe 2 執行時部署在雲端伺服器和行動裝置。這次 Facebook 開源 Detectron 也是希望讓他們的研究盡可能開放，並幫助加速全世界實驗室的研究進度。這個版本發表以後，整個研究社群都可重複 Facebook 論文的實驗結果，並且可和 Facebook 人工智慧實驗室使用同樣的軟體平台。據了解，Detectron 的 GitHub 項目還有超過 70 個預訓練的基準模型可用於性能對比。 Facebook open sources Detectron （本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：Facebook）