儘管科技已經如此進步發達，但對於那些在人工智慧（AI）領域的研究者來說，讓電腦模擬大腦活動仍是一項龐大的任務，如果硬體能夠設計更像大腦的硬體，那麼管理起來將會更容易。 是的，大家都是這麼想的，那麼話說回來，究竟這個「期望」有多麼困難？日本研究單位 5 年前就曾經進行過一項大腦活動模擬測試，這個運用世界上最強大超級電腦之一所進行的例子應該能做為一些參考。2013 年時，日本理化學研究所（Riken）運用超級電腦「京」（K computer）進行的對大腦活動的模擬測試；「京」一共使用了 82,944 個處理器和 1 PB（約 1,000 TB）主記憶體，幾乎相當於當時 25 萬台電腦的運算單位。這樣一台電腦為了模擬大腦中 10.4 兆突觸所連接的 17.3 億神經元活動的 1 秒鐘，就花上 40 分鐘；儘管聽起來已經非常厲害，但事實上是，這一切仍只是大腦活動中的百分之一。即使是現在，大腦仍比任何電腦都還更強大，它包含了 800 億神經元和超過 100 兆個神經突觸，隨時都在控制訊息流通，相較之下，目前電腦晶片仍以二進制語言傳輸訊號，每條訊息都以 1、0 編碼。科學家認為，如果晶片運用類似突觸的連接方式，電腦使用的訊號將可能更多樣化，進而實現「突觸式」學習。▲ 即使科技進步的現在，大腦仍讓所有電腦望塵莫及。（Source：pixabay）大腦中，突觸負責「管理」訊息的傳遞，而神經元則會根據穿過突觸的離子數量和種類來動作，這些都幫助大腦識別模式、記住事實並執行任務；科學家將這種新興研究領域稱為神經形態工程學（Neuromorphic engineering）。迄今為止，想要讓晶片擁有這種學習方式已被證明是困難的，但 ScienceAlert 報導指出，隨著麻省理工（MIT）工程師成功克服障礙設計出一種由矽鍺（SiGe）製成的人造突觸晶片，未來「突觸式」學習的發展將有可能達成。過去神經形態晶片的設計是使用非晶體做為「開關媒介」，分隔開兩個導電層以發揮突觸的作用。但這種方法存在的問題是，如果沒有定義結構性的傳播路徑，訊息就會有無數的路徑可以傳遞，而這帶來晶片的不一致及不可預測性。為了避免非晶體為晶片帶來的不均勻性，團隊創造了只有一維通道的矽鍺晶格，確保離子每次流動時都使用完全相同的路徑，接著團隊再使用這些晶格打造神經形態晶片，就像是大腦神經元之間的電流，這種晶片也可精準控制其中流動的電流強度。團隊計畫下一步將實際打造出能夠執行手寫辨識的晶片，最終目標則是創造攜帶式神經網路裝置。在 Kim 看來，這項研究就像一塊墊腳石，帶領人們走向生產真正的 AI 硬體目標前進，「我們希望最終能以一個指甲大小的晶片，來取代巨大的超級電腦。」這項研究已發表在《自然─材料》（Nature Materials）期刊。 MIT Engineers Have Designed a Chip That Behaves Just Like Brain Cell Connections （首圖來源：shutterstock）
據《華爾街日報》報導，Google 工程師發現 Android 手機的當機機率呈現局部集中，結果發現，原來是印度人喜歡說早安惹的禍，而 Google 計劃用人工智慧來解決這個問題。據調查發現，甚至每天有近三分之一印度用戶會塞爆擁有的智慧型手機空間，答案卻是，早安兩個字。在印度有數百萬人口正開始使用智慧手機上網體驗，而他們最常做的事就是每天分享早安圖給網路上的朋友、家人及陌生人。一位 71 歲的印度老人家最近才剛開始使用手機，每天早上 6 點就開始傳早安圖給 50 多位親朋好友。當然很多年輕人為了避免被疲勞轟炸，是連通知都關掉，但仍然還是有許多人的手機因此被塞爆。甚至這股風潮連印度總理莫迪也被燒到，他甚至還囑咐收到早安圖的議員不必回傳給他。尤其新年到來，這類型的長輩圖更是氾濫，光 WhatsApp 就有 200 億次發送紀錄。Google 研究指出，近 5 年來長輩圖已增加數十倍，僅去年在印度就有 9 倍成長。在印度擁有 2 億活躍用戶的 WhatsApp 通訊服務，臉書更為此增設了一個新功能，讓大家可同時發送早安消息給所有好友。圖片平台 Pinterest 更特地闢出附有佳言語錄的長輩圖區，供用戶下載。可幸的是，Google 提出了解決方案，一個名為 Files Go 的 App 應用大數據及人工智慧技術，能搜尋出類似的長輩圖文，並一次刪掉。Google 產品經理 Josh Woodward 表示，這是一項相當艱鉅的任務，圖片辨識要精準挑選出長輩圖並不容易，不過目前此 App 已獲得超過千萬次下載，且幫每位用戶平均刪除了近 1GB 的相關資料。 The Internet Is Filling Up Because Indians Are Sending Millions of ‘Good Morning!’ Texts ...
阿里巴巴和微軟（Microsoft）的人工智慧（AI）在史丹佛大學的閱讀理解測驗中打敗了人類，這是第一次有人工智慧在閱讀能力的項目上贏過人類。這項測驗由史丹佛大學的人工智慧專家所設計，用以衡量人工智慧不斷進步的閱讀能力。測驗會以維基百科的文章做為題目，例如讓人類或人工智慧閱讀關於英國電視影集 Doctor Who 的歷史，並回答像是「Doctor Who 的太空船叫什麼名字？」這一類的問題。阿里巴巴的人工智慧程式在測驗中得到了 82.44 分，略勝人類參賽者的 82.304 分，而隔天參加測驗的微軟人工智慧也以 82.65 分擊敗人類。史丹佛大學的研究人員 Pranav Rajpurkar 表示這項成就為 2018 年創造了一個強而有力的開始。Facebook、騰訊和三星（Samsung）之前也曾經向史丹佛大學提供自家的人工智慧。 A strong start to 2018 with the first model (SLQA+) to exceed human-level performance on @stanfordnlp SQuAD’s EM metric! Next challenge: the F1 metric, where humans still lead by ~2.5 points!https://t.co/Uq10Dm2Ss5 — Pranav Rajpurkar (@pranavrajpurkar) 2018年1月11日在阿里巴巴的人工智慧研究單位擔任首席自然語言處理首席科學家的司羅，將此事稱之為相當巨大的榮耀，但也代表可能會造成許多人失業。司羅在聲明中表示，這項技術可以應用在很多領域，例如客服、博物館導覽或是線上醫療諮詢，可以有效解決這些行業的人力需求。阿里巴巴已經將這項科技運用在光棍節這個世界最大的購物節慶上，用來處理大量的客服問題。人工智慧已經在各個層面上開始取代人力的角色，例如自駕車取代了駕駛，或是機器人取代倉庫裡的工人。俄羅斯總統普丁曾經預言，無論誰成為人工智慧的領導者，將能夠統治世界。而中國正朝著這個方向努力前進，北京當局表示希望中國能在 2020 年成為人工智慧領域的領導者。2017...
在自動駕駛方面，阿里巴巴是 BAT 中動作較少的一家，當百度高喊著「All In AI」昂頭挺進的時候、當騰訊悄悄成立自動駕駛實驗室小步快跑的時候，自動駕駛的這局棋盤，阿里巴巴究竟要如何布局，官方一直少有提及。近日，從消息人士獲悉，阿里巴巴人工智慧實驗室（AI labs）已經有團隊正在進行自動駕駛技術的研發，2017 年 11 月雷鋒網與該消息來源交流時，該團隊大概有 10 人左右，並計劃到 2018 年初擴展到 50 人左右的規模。當時，內部希望在 2017 年年底完成 demo 驗證，而後再據此進行來年的技術規劃。而這個自動駕駛團隊的領路者很可能就是 AI labs 的首席科學家王剛。王剛是誰？他是 2017 年 3 月阿里巴巴引入的傑出科學家，是新加坡南洋理工大學的前終身教授，也是《麻省理工學院科技評論》（MIT Technology Review） 2017 年全球青年科技創新人才榜（TR35）的入選者之一。王剛在深度學習領域耕耘多年，加入阿里巴巴 AI labs 後，主要負責機器學習、電腦視覺和自然語言理解方面的研發，2017 年阿里巴巴推出的智慧音箱天貓精靈 X1，就得益於這位年輕教授的多項技術成果。如果從早前經歷來看，王剛似乎也是帶領這個團隊的最佳人選，因為在新加坡時，王剛就曾從事過車輛、車距、車道檢測的輔助駕駛系統開發，並成功完成了商業化。而以其研究方向來看，AI labs 的自動駕駛技術很可能更傾向於視覺方案。近日，在國際最大的自動駕駛計算機視覺算法集 KITTI 中，阿里巴巴剛獲得了 3 項道路場景分割任務冠軍，包括 UMM_ROAD（多車道）與 UU_ROAD（鄉村車道）兩項特定場景評測任務，以及整體場景的綜合評測任務 URBAN_ROAD。不過，目前這個機器視覺團隊主要是由 iDST 首席科學家任曉楓領銜。雖然在乘用車方面起步較晚，但阿里巴巴的自動駕駛研究並非沒有成績。2016 年底，其旗下的菜鳥網路就推出了自動駕駛物流車，主要進行園區內的物流配送。出於早期技術落地的考慮，其主要採取的是光學雷達、視覺與 GPS 的融合方案，只不過，相比於自動駕駛，這些物流車更多被歸於機器人之列。BAT 在自動駕駛如何布局再比較一下 BAT 3 家在自動駕駛乃至整個出遊領域的布局：毫無疑問，百度是入局自動駕駛最早也是走得最靠前的一家。陸奇上任之後，其整體步伐也直指技術落地與商業化。2017 年 7...
三星的神經處理單元（Neural Processing Unit，NPU）或 AI 晶片，傳接近開發完成，且可能被下一代 Galaxy S9 / S9+ 所採用。神經處理單元可跳過雲端，直接進行資料處理、分析與儲存，可強化行動裝置或伺服器執行 AI 軟體。有一消息指出三星 AI 晶片已追上蘋果與華為，還有消息指出三星下半年投產的 AI 晶片效能就會超越對手。（phonearena.com）三星在蘋果、華為推出 AI 晶片後才展開研發工作，三星已發出聲明稿證實研發 AI 晶片。Galaxy S9 / S9+ 將在 2 月 25 日，也就是 2018 年世界行動通訊大會（MWC）的前一天發表，預料三星當天也會展示 AI 晶片的研發成果。另外，據科技網站 Venturebeat.com 報導，三星上周在 CES 消費電子展私下展示 5G 行動數據晶片 Exynos 5G，有望藉此降低對美國晶片供應商的依賴度，並同時提高晶片自製比重。三星期望在 2019 年推出第一款搭載 Exynos 5G 的智慧型手機，並將積極參與 5G 標準的制訂。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： 三星確認，新旗艦 Galaxy S9 將於今年 2 月發表...
Google 雲端機器學習平台（Google Cloud AI）自從上線以來就以預先訓練、可直接呼叫的高效機器學習模型吸引許多企業級用戶，在上面構建簡單的機器學習應用。然而企業總會有專屬需求，越來越多企業不再滿足於定義好的功能，而想要設計和應用更自訂化的機器學習模型。Google 雲端首席科學家李飛飛和 Google 雲端研發負責人李佳合著的關於 Google 雲端文章，正式宣告 Google 雲端 AutoML 平台問世。在這裡，構建、訓練和部署自訂機器學習模型更簡單方便，甚至對機器學習不甚了解的企業也可構建自己的人工智慧系統。全文翻譯如下。差不多一年多以前我們兩個人加入 Google 雲端時，都心懷一個使命，就是讓 AI 平民化。我們的目標是降低 AI 的使用門檻，讓 AI 盡可能對開發者、研究者和商業用戶來說更觸手可及。Google 雲端 AI 團隊一直向這個目標進步。2017 年，我們發表了 Google 雲端機器學習引擎（Google Cloud Machine Learning Engine），幫助具機器學習知識的開發者輕鬆構建處理任何種類、任意大小資料的機器學習模型。我們表明現代機器學習服務──換句話說就是包括視覺、語音、NLP、翻譯和對話流的 API──可構建在預先訓練的基礎模型上，為商業應用提供無可比擬的服務規模和執行速度。我們的資料科學家和機器學習研究者社群 Kaggle 也已發展到超過 100 萬名用戶。而今天，已有 Box、勞斯萊斯、Kewpie 和 Ocado 等超過一萬家企業使用 Google 雲端的 AI 服務。除此之外我們還能做很多。現在，全世界的企業有足夠知識技能和預算，能充分享受機器學習和人工智慧帶來好處的企業並不多，能建立進階機器學習模型的人才也非常有限。且即便是一個有機器學習／人工智慧工程師的企業，構建自訂機器學習模型的過程仍非常費時、非常複雜，很難管理。雖然 Google 雲端已透過 API 提供預先訓練的機器學習模型，夠完成某些特定工作，但是距離我們想要的「把 AI 帶給每個人」還有很長的路要走。為了縮小距離，以及為了讓每個企業都能更輕鬆接觸並使用 AI，今天向大家介紹 Google 雲端 AutoML。對只有有限機器學習知識的企業，Google 雲端...
行政院推動台灣 AI（人工智慧）行動計畫，預計從 2018 年至 2021 年，每年投入近新台幣 100 億元預算。行政院長賴清德今天（1/18）表示，要讓台灣成為 AI 創新樞紐及全球智慧科技大國。行政院上午舉行院會，科技會報辦公室向賴清德報告「台灣 AI 行動計畫（2018-2021）」。行政院發言人徐國勇轉述，賴清德在院會中表示，智慧國家是行政院五大施政目標之一，台灣 AI 行動計畫的目標，在於強化台灣既有優勢，以 AI 加速 5+2 產業創新；微軟公司上週宣布來台設立 AI 研發中心，代表台灣產業環境備受國際肯定，將持續爭取廣納全球人才、企業來到台灣，讓台灣成為 AI 創新樞紐及全球智慧科技大國。行政院科技會報辦公室執行秘書蔡志宏出席院會後記者會時表示，AI 行動計畫經費來源有兩大類，分別是一般科技預算及前瞻基礎建設中數位建設的經費，規劃每年投入 90 億至 100 億元。科技辦報告指出，AI 行動計畫包括「AI 人才衝刺」、「AI 領航推動」、「建構國際 AI 創新樞紐」、「場域與法規開放」、「產業 AI 化」等 5 項重點工作。AI 人才方面，科技辦表示，行動計畫規劃從 2018~2021 年要培養 1,000 名智慧科技高階科研人才、每年培育智慧科技實務應用人才 5,000 人，並擴大海外 AI 人才延攬活動。AI 領航推動上，科技辦說，將參考美國與日本做法，聚焦研究主題，找到優勢發展項目，並發展國家級 AI 前瞻研究網絡；建構國際 AI 創新樞紐方面，將結合國發基金及民間創投來扶植 AI 新創事業，培植台灣品牌的國際級 AI 企業、設立 AI...
晶圓代工龍頭台積電在 18 日法人說明會中，財務長何麗梅表示，針對 2017 年第 1 季營運，整體來說預期以新台幣兌換美元匯率，維持在 29.6 元兌換 1 美元價位計算，2017 年第 1 季合併營收將落在 84 億到 85 億美元，約較 2017 年第 4 季的 92.13 億美元減少 8.39%~9.68%，毛利率則較第 4 季提高，約在 49.5% 到 51.5%，營業利益率則是 38% 到 40%。2018 年整體市場預估，台積電董事長張忠謀表示，就半導體產業的產值來說，將較 2017 年同期成長 6% 到 8%，若不含記憶體部分則成長 5% 到 7%。晶圓代工部分的產值是 9% 到 10%。台積電營收部分，若以美元計算為成長 10% 到 15%。2018 年上半年維持 15% 的較高成長性，下半年則預估會略低於 10%。張忠謀強調，整體來說，2018 年台積電的成長動能來自 3 大部分，分別是...
兩次理論計算機最高獎哥德爾獎（Gödel Prize）得主、匈牙利裔美國計算機科學家馬里奧‧塞格德（Mario Szegedy）入職阿里巴巴達摩院，進駐位於西雅圖的阿里雲量子實驗室（AQL）。馬里奧‧塞格德是匈牙利籍美國計算機科學家與羅格斯大學計算機科學系教授。1985 年於匈牙利布達佩斯大學獲得數學碩士學位，1989 年獲芝加哥大學計算機科學博士學位，導師為 Laci Babai 和 Janos Simon。在 1989~1991 年獲得希伯來大學 Lady Davis 博士後獎學金，於 1991~1992 年芝加哥大學擔任博士後一職，又於貝爾實驗室做了 7 年的博士後。隨後，馬里奧‧塞格德在 AT&T 做了兩年研究，於 1999 年 9 月離職加入普林斯頓高等研究院做了一年研究，在 2000 年於羅格斯大學擔任教職至今。▲ 馬里奧‧塞格德。（Source：維基百科）據了解，馬里奧‧塞格德的研究領域包括量子計算和計算複雜性理論，於 2001 和 2005 年兩度獲得哥德爾獎。做為理論計算機領域的最高榮譽，哥德爾獎由歐洲計算機學會（EATCS）與美國計算機學會基礎理論專業組織（ACM SIGACT）於 1993 年共同設立，每年於該年度的 STOC 或 ICALP 上頒獎。能獲得哥德爾獎的人全球不過百人，而兩度摘得這頂級榮譽的學者更是少之又少。美國南加州大學的滕尚華教授是唯一獲得過兩次哥德爾獎的華人學者（2008、2015 年）。施堯耘對馬里奧給予高度評價，稱他為「我最崇敬的科學家之一」，評價他是「天才式解決問題的高手」。施堯耘認為這位新晉的優秀人才「不屬於象牙塔內的人，很喜歡與做應用的人合作，希望自身研究對實際社會產生積極影響」。此外，施堯耘也對馬里奧的加入感到自豪，「一是成了他的同事，可以經常向他討教學問；二是身為阿里人，為阿里能吸引到像他這樣的大師級科學家而自豪。」在量子計算領域，阿里巴巴在 2015 年 7 月邁出了第一步，中國科學院與阿里雲共同成立了「中國科學院─阿里巴巴量子計算實驗室」，旨在開展量子訊息科學領域的前瞻性研究，探索超越經典計算機的下一代超快計算技術。2017 年 5 月，該實驗室與中科大、浙江大學、中科院物理所等機構合作研發了世界上第一台超越早期經典計算機的光量子計算機。2017 年 3 月的雲棲大會，阿里雲公布全球首個雲上量子加密通訊案例，透過建立多個量子安全傳輸域，為以網商銀行為代表的客戶提供無條件安全數據傳輸服務。2017 年 9 月，密西根大學終身教授、世界頂級量子科學家施堯耘入職阿里巴巴，擔任阿里雲首席量子技術科學家、阿里雲量子實驗室主任。而在 2017 年...
AnyMind Group 聯合創辦人暨執行長十河宏輔（Kosuke Sogo）在泰國曼谷發表會期間接受《科技新報》專訪，暢談其創業經歷與專業背景，並分享旗下 CastingAsia 與 TalentMind 兩大平台的優勢與現況。受家族影響立志創業，2016 年成立 AdAsia Holdings三十出頭的十河宏輔相當年輕，充滿自信與衝勁。他的爺爺是位日本企業家，受到家族的影響，就讀高中時他也立志開創自己的事業。大學畢業後進入廣告公司 MicroAd，由於表現優異不斷升遷，進而擔任 MicroAd 亞太區管理總監（Managing Director APAC）以及東南亞地區執行長（CEO Southeast Asia），管理東南亞市場的子公司。眼前事業做得成功，他心想是時候成立自己的公司了，與另一位夥伴小堤音彥（Otohiko Kozutsumi）在 2016 年 4 月共同成立 AdAsia Holdings（AnyMind Group 前身）。當業務與組織不斷擴大的情況下，今年初他成立 AnyMind Group 做為母集團，持續以 AI（Artificial Intelligence，人工智慧）技術作為核心，擴展 AdAsia Holdings、CastingAsia、TalentMind 三大事業體。AnyMind Group 的 AI 技術是立足網路與廣告市場的最大優勢，市場所擁有的數據非常龐大，可受追蹤與分析；企業必須仰賴 AI 精準地從中獲取資料，並且優化配對結果，這會比人工配對的方式來得更有效率。例如以 TalentMind 來說，從龐大數據中過濾與配對出適合企業的人才，進一步為企業帶來成長與獲利，對於 AnyMind Group 也就帶來名聲與助益。網紅經濟當道，CastingAsia 提供網紅與品牌合作的平台藉由社群媒體，網路紅人改變了觀眾的閱聽習慣與消費模式，更能接觸目標客群，於是網紅紛紛成為企業或品牌想要合作的對象。CastingAsia 為 AnyMind Group 旗下提供市場行銷方案的公司，當企業或品牌有行銷需求，需要大量搜集網紅的精確資料並分析數據，依產品媒合合作對象時，CastingAsia 的 AI 技術與平台介面能夠上述需求。十河宏輔提到，在 2017 年 11...