台灣奧迪 (Audi) 於 2 日在兩年一度的台北國際車展上，首次邀請繪圖晶片大廠輝達 (NVIDIA) 以科技角度剖析機器深度學習運作，結合車用科技，打造未來的自動駕駛車輛，帶領民眾一窺未來自駕車發展的奧秘。台灣奧迪表示，奧迪與輝達在自駕車上的合作研究已經有長達十年的時間。其中，包括攜手打造內建車載娛樂圖資等影像計算顯示系統、Audi MMI、Audi Virtual Cockpit 全數位虛擬駕駛艙，以及自動駕駛核心的 zFAS 中央運算模組，實現自動駕駛的發展。因此，此次台灣奧迪與輝達一同攜手舉辦科技論壇，深度剖析自動駕駛最令人驚嘆的機器深度學習，如何與奧迪車用科技完美結合，啟動 Audi AI 領域的全新篇章。台灣奧迪進一步表示，向來以「進化科技」深植人心的汽車大廠奧迪，在汽車科技的製程與突破皆有目共睹。其中包括 TFSI、TDI 以及電動引擎科技、輕量化的造車製程、LED 到 OLED 照明，乃至第一輛搭載 Level 3 自動駕駛車輛的 The new Audi A8 的問世。隨著大數據、數位城市、雲端運算、AI 人工智慧等技術的成熟，汽車產業也隨著這股科技浪潮，在短短的 10 年間有了革命性的變革。至於，奧迪與輝達合作的初期，主要重心鎖定在車載資訊系統，透過輝達的 GPU 技術，能夠高效縮短包含車輛的圖資導航、多媒體顯示系統運作時，車輛電腦所需要的計算時間，迅速將駕駛所需的影像資訊、多媒體資訊及車輛資訊整合計算出來；也因此，比起早期的車輛，現代化的汽車可以讓駕駛人真正的閱讀到各種圖像化的資訊，乃至到後續 Audi MMI 多媒體系統介面的產生。不僅如此，奧迪與輝達歷經十多年以上的合作，在 2014 年之際，雙方攜手首次在 CES 上正式發表能夠整合運算自動駕駛所需的 zFAS 中央運算模組。Zfas 已經將所有的運算單元整合，整體的尺寸幾乎等同於一台 iPad 大小，而這也是奧迪得以將自動駕駛車輛量產的一個重要契機。另外，還包括第 3 代 Audi TT 中搭載輝達技術的「Audi Virtual Cockpit 全數位虛擬駕駛艙」，以及在 2017...
懂得善用 Siri 的讀者一定知道他可以幫您減少手滑螢幕的動作，透過聲控 Siri 就可以協助您完成多項操作手機的動作或是回答想知道的數學計算、天候狀況等答案。類似的人工智慧（artificial intelligence，AI）相關技術衍生出的「語音助理」，因為在協助執行「搜尋」功能、購物及控制家中電子裝置時已很簡單實用，愈來愈普及了。如亞馬遜的「智慧喇叭」Echo 以及微軟 Cortana 等，叫喚 Alexa、Cortana 執行各項命令，在美國家庭已相當普遍。除了一般家庭生活運用，近來也有業者嘗試將語音助理的功能擴展至「醫療照護」領域，為人工智慧開創更寬廣的應用性。創立於德國柏林的人工智慧醫療新創公司 Ada Health 成立於 2011 年，他們的目標是打造「醫療界的 Alexa」，希望透過語音對話模式，幫助使用者解決身體的問題與病痛。Ada Health 開發的一款 Ada App，是由倫敦、慕尼黑及柏林的研發人員共同發展出來的聊天機器人 App，可透過語音對話提供使用者健康諮詢服務。從 2016 底推出至 6 個月後就已下載超過 100 萬次，到 2017 年 10 月時使用過 Ada App 的人數已超過 150 萬；Ada App 會透過問題及病徵提出使用者可能的病因。此外，住在英國的用戶可付費升級至與真人醫師進行遠距診療，費用為 25 美元，甚至醫師開立的處方用藥也可直接寄到用戶家。最近該公司獲得 4,700 萬美元資金挹注，連一手打造亞馬遜 AI 語音助理 Alexa 前身「Evi」的人工智慧創業家 William Tunstall-Pedoe 也參與本次募資。有了這筆資金活水，公司能擴編員工人數並進一步增進 Ada App 功能，他們也計畫 運用部分資金在美國設立分公司。Ada Health...
2017 年是科技股當道的一年，但 2018 年科技巨頭並不會就此退出舞台，反而會捲入更多的競爭及更複雜的議題，並改變全球技術及網路環境，掀起的變革恐怕會比去年還大，仍然會是市場的關注焦點。 不僅是中國，英國及美國等政治人物都開始認為網路平台力量越來越大，例如極端言論的散布已開始成為問題。尤其是相對這些科技巨頭的規模，其產生的就業機會及稅負並不那麼大。所以川普在上台後，一直對科技公司並不那麼友好，雖然部分科技公司已承諾將會增加美國投資，並將海外資金匯回本國，但情勢遠尚未結束。Techlash 意指抵制科技的潮流。經濟學家暨經濟學人執行主編 Daniel Franklin 表示，2018 年最值得注意的議題即是去年主宰市場的科技巨頭將會面臨政治力量的威脅。他強調，這些科技公司運用數據的方法及態度，恐怕並不是所有民眾都樂於接受的，遑論這些資料可能被用於政治目的。數據爭奪成重點還有海外避稅問題仍然嚴重，所以在 2018 年歐美的政治人物將可能會令這些科技公司置於強光之下，例如即將到來的歐盟一般數據保護條例 GDPR（General Data Protection Regulation）就是個很好的切入點。GDPR 可說是歐盟對資料保護的共識，若企業被控未遵守將可能被處以近全球營業額 4% 的罰金。而更可怕的是，自創建以來象徵自由的網際網路將會出現邊界，網路割據化（Splinternet）不再是危言聳聽，網路中立性也岌岌可危。不僅是中國的網路長城，各個網路公司其實也希望能將用戶侷限在一個區域，以能更好的行銷，當然監管機構也是。所以各勢力在創建疆界的同時又不斷地把手往外伸，並擔心其他人壟斷資訊。科技巨頭們目前面臨的最大威脅即是反托拉斯法，尤其是人工智慧技術崛起之後，大數據的價值越發重要。政府監管更頻繁各國監管機構正變得越來越活躍，如日本公平貿易委員會就曾警告說，對數據的獨占將可以被用來限制競爭，這種思想已開始抬頭。儘管亞馬遜等公司以替政府創造稅收及就業機會等方式爭取從輕發落，但事實上這些大企業也並非真的任人揉捏。在 2018 年，為其效勞的龐大律師及公共事務團體，正嚴陣以待。而在國際政治上，美國和中國等都在競爭人工智慧能和超級計算領域，建立軍事及民用基礎設施及設備供應能量，以國家的力量尋求控制技術及資訊的流動，全球科技環境也將會被切割。不斷惡化的國際關係、貿易保護主義以及民眾對民主制度的不信任，都昭示了 2018 年並沒有那麼容易。外交政策專家 Ian Bremmer 也警告，今年可能會有災難性的地緣危機。可幸的是，目前業界仍然對今年的經濟成長保持著樂觀態度。如瑞士銀行發布研究報告指出，儘管在實體經濟上，仍然有相當空間需要努力，但今年全球經濟將能期待有 3.8% 的漲勢。儘管不少人擔心科技股價是否過高，但 Glenmede 投資報告指出，今年各國的稅務優惠政策有利於這些科技巨頭進行投資，市場波動雖大，但藍籌股有望繼續推高，尤其大宗商品市場比較不穩，值得關注。 Here are three key global themes set to dominate markets in 2018 2018 will bring a disastrous geopolitical event that rivals the 2008 financial crisis,...
今時今日的機器人在容貌表情和肢體動作上模擬真人已不足為奇，現在更有機器人將排汗機制列入設計，以後甚至還要會握方向盤開車載人。由日本東京大學研究所資訊系統工程實驗室（JSK）所開發的人形機器人「腱悟郎」（Kengoro）正是如此，不但能像人類一樣運動「流汗」，還開始學開車了呢！2016 年底亮相的腱悟郎身高 167 公分、體重 56 公斤，全身骨骼以鋁製金屬打造，共設置超過 100 顆馬達，動作靈活度高且堅韌有彈性。不過，東大 JSK 實驗室研究員得面對一大問題，就是腱悟郎很難在現有空間下加裝主動式冷卻系統，除了成本考量外，冷卻系統的重量也會影響機器人本身靈活度，但如果沒辦法適時冷卻過熱的機身，就會影響其運作效率。人體在高溫環境下會經由流汗散熱以調節體溫，而這樣的機制也成為研究員的靈感來源，並將類似概念運用在機器人身上。研究員將腱悟郎既有金屬骨架做為冷卻劑循環輸送管道，以蒸發冷卻方式快速為馬達被動降溫，實驗結果顯示其冷卻效率比氣冷式系統高三倍。機器人金屬骨架以雷射燒結鋁粉末成形，由於其結構如海綿般具有許多微小孔隙，所以冷卻劑在循環輸送時不會滴出體外，這也是為什麼腱悟郎沒有「汗如雨下」的原因。 ▲ 人形機器人腱悟郎有排汗系統不會過熱，能連續做伏地挺身長達 11 分鐘東大 JSK 實驗室打造人形機器人並非只為了實現技術革新，而是為更長遠的目標努力。早在 20 年前東大 JSK 實驗室就投入開發人形機器人，目的是打造近似人類能力的機器人，像是打掃、移動物品等，未來除了因應災害外，也能為年長者和身障人士的生活提供協助。近日東大 JSK 實驗室與日本愛知縣豐田市合作，讓腱悟郎透過 AI 人工智慧技術學習開車，目標三年內能自主進入車輛並操作駕駛，包括發動、行駛與停靠車輛、判斷行駛方向等，日後有望載客上路、降低愛知縣的交通事故肇事率。目前有關計畫已開始進行實測，或許不久的將來，人類不只有自駕車可以代步，還將有機器人司機代駕接送呢。 ドライバーは AI ロボ 豊田市、東大と実証実験 人型ロボ、AI で車を乗りこなせるか 人の筋骨格再現 This Robot Can Do More Push-Ups Because It Sweats （圖片、影片來源：IEEE SPECTRUM）延伸閱讀： 機器人時代來臨，維繫心臟跳動的機器人即將誕生 哈佛大學、MIT 聯合研製柔性人造肌肉，能舉起自身 1,000 倍重的物品 哥倫比亞大學打造出人造肌肉，讓機器人動作可以像人類一樣靈活
美國消費電子展（Consumer Electronics Show）9 日至 12 日將在拉斯維加斯登場，賦予裝置大腦將成為熱門主題，大小製造商紛紛搶攻「智慧型」硬體設備。法新社報導，無論是門鈴或冰箱、還是電視機或牙刷，都能與人工智慧驅動的數位助理連接，以滿足使用者的需求或渴望。市場研究機構高德顧問公司（J. Gold Associates）技術分析師高德（Jack Gold）說：「我認為這會是充滿智慧型產品的一年。」拉斯維加斯消費電子展是全球規模最大的消費電子展覽會之一，將吸引 17 萬人和來自 150 個國家的 3,900 家廠商參與，展示電腦、遊戲、機器人、汽車技術、虛擬及擴增實境等類別產品的創新。高德說，這些裝置將更加深入地了解使用者，以便在任何特定時刻預見並滿足用戶的潛在需求。他說：「這些裝置會認識你們，了解你們的喜好，並試著在如何與用戶互動方面變得更聰明。」市場研究公司 NPD 集團（NPD Group）分析師貝克（Stephen Baker）說，隨著消費性電子產品日新月異，語音輔助數位助理與更多裝置結合成了百家爭鳴的戰場。貝克說，製造商將賦予更多產品及服務擁有虛擬助理功能，例如亞馬遜（Amazon）的 Alexa、Google 助理（Google Assistant）、蘋果（Apple）Siri 和微軟（Microsoft）的 Cortana。任職創意策略公司（Creative Strategies）的米拉奈西（Carolina Milanesi）說，博世集團（Bosch）、Panasonic、Sony、三星電子（Samsung）等主要電子大廠，都期望展示多個裝置如何透過一個連接樞紐與彼此合作。（譯者：劉文瑜；首圖為 CES 2017 資照；來源：Flickr/ETC-USC CC BY 2.0）
美國知名科技分析師 Gene Munster 發布 2018 年科技產業八大預測，其中，亞馬遜將買下美國零售巨頭 Target 的預測分析，獲得外媒熱議，而 Target 2 日股價也因此飆升 3.7%。主打媽媽族群的策略，成為共同點亞馬遜對零售業帶來的震盪，可能還沒結束。在 2017 年，亞馬遜以 137 億美元的金額，收購美國最大的有機超市 Whole Foods Market；Gene Munster 預測，2018 年，亞馬遜將對實體零售業展開更全面的購併，而 Target 在美國的門市量，約是龍頭 Walmart 的三分之一，但又高於好市多（Costco），數量適中，易於管理，且商品種類完整，再加上聚焦在家庭及婦幼用品的策略，與亞馬遜不謀而合，成為最理想的收購對象。近年來，亞馬遜推出的 Prime 服務，主攻媽媽族群的意味濃厚，連廣告都是對兒童友善的內容。Munster 分析，Target 對亞馬遜而言，將會是助長這項策略的強力工具，可讓更多媽媽成為 Prime 服務的忠實用戶。合併後門市數量達 Walmart 一半《Business Insider》報導，目前在美國擁有 1,834 間門市的 Target，規模遠小於在美擁有超過 4,700 間門市的 Walmart。Target 若加入亞馬遜，加上 Whole Food Market 目前的 470 間門市，亞馬遜擁有的實體店面數量將超過 2,300 間，有機會達到近 Walmart 的一半。也因此 Munster 分析，只要 Walmart...
如果要選擇一本 2017 年最紅、提到頻率最高的書，那一定是《人類大歷史》。在這本書中，尤瓦爾‧哈拉瑞 說：人類將把工作和決策權交給機器和演算法完成，大部分人將淪為無用階級。只有少數精英才能真正享受這些新技術的成果，用智慧設計完成進化、編輯自己的基因，最終與機器融為一體，統治全人類。這樣的描述對大多數人來說肯定是恐怖的，但更恐怖的是成功預測了 2017 年科技領域的走向。過去的一年，人工智慧基於前兩年的沉澱，愈加火熱──演算法突破、算力增強，在醫療、金融、教育等傳統行業開疆拓土，讓每個行業都開始探尋應用人工智慧的機會，讓智慧機器承擔更多人類的工作。雖然現在機器的能力還比較粗淺，沒有完全讓尤瓦爾‧赫拉利「得逞」，但毫無疑問，AI 正走在這條路上。2018 年來了，人工智慧還繼續火熱嗎？有很多調查機構、媒體、商業領袖、科技專家都給了一些答案，以下整理了一些觀點，從技術、應用、人才 3 個方面歸納總結，讓你讀懂未來。技術：雲端 AI 競賽、機器學習自動化毫無疑問，這場火熱的技術革命，本質上來自對技術主義的崇尚，新年到來，人們對 AI 技術本身的發展，也普遍顯得樂觀。KDnuggets 最近向大數據、人工智慧、機器學習領域一些頂級專家發問，Curai 聯合創始人／CTO，曾任職 Quora 技術總監和 Netflix 研究／技術主管的 Xavier Amatriin 認為，AI 最激烈的戰場是在雲端，大小玩家都在各自雲端加緊部署 AI，典型的例子如亞馬遜最近推出構建和部署 ML 模型的 Sagemaker，Nvidia 推出訓練深度學習模型的 GPU 雲端。來自華盛頓大學計算機科學與工程系的教授 Pedro Domingos 也表達同樣的意思，他認為 Google、亞馬遜、微軟和 IBM 之間的雲端 AI 競賽將愈演愈烈。雲端 AI 競賽之外，受關注的是機器學習。一方面，對大多數難以解釋的機器學習模型來說，2018 年或許有機會讓我們看得更清楚，尤其隨著深度學習模型在醫療、法律、金融方面的應用，也必然要求其原理夠透明。諾丁漢特倫特大學科學與技術學院的高級講師 Georgina Cosma 認為，模型提出的預測必須值得我們信賴，特別是這些預測結果會被人類用來做決定的時候。在另外一篇預測文章，來自梅奧醫學中心放射科的顧問 Bradley J. Erickson 博士也認為，新技術會幫助研究者減少對深度學習成為「黑盒子」的擔心，讓我們更了解深度學習內部。另一方面，BWDISRUPT 近日發表的一篇預測文章則認為，「2018 年最大和最重要的趨勢就是機器學習將從手工操作轉變為系統化和自動化」。同時，深度學習將繼續成為 2018 年最重要的機器學習技術。到目前為止，它在圖像和影片分析、自然語言處理方面取得最大的成功，但隨著技術商品化，將在越來越多應用領域取得進展。此外，在機器學習內部，還有一個令人驚喜的趨勢是中心學習（mata-learning）的發展，Google 研究科學家，加拿大高級研究機構機器學習和大腦計畫副主任 Hugo Larochelle...
在人工智慧技術的發展之下，透過 AI 對圖片進行基本分類已經不是什麼難事，而 Google 的研究團隊最近更展示出一種新方法，教會 AI 從多張相似圖片中，挑選出人們的審美觀普遍認為較好的圖片。TNW 報導指出，透過深度學習來訓練卷積神經網路（CNN），研究人員讓 AI 學會預測人類對圖片的喜好，進而替圖片評分，團隊將這種模式稱為神經圖像評估（NIMA）。與傳統的方式不同，NIMA 採取的是 10 分制評分，在檢查特定像素和整體美學後，NIMA 會以深度學習了解到的人們對這些資料評分的傾向，為每張圖片評出一個分數。這並不是在說機器能像人一樣「感覺」或「思考」，但這項設計確實能讓電腦具一些程度的審美觀，進而成為更好的藝術家或策展者。團隊認為，NIMA 未來可用來從大量圖片篩選最好的圖片。許多攝影者為了捕捉到最好的影像，經常選擇某些瞬間拍攝 20~30 張圖片，在這種情況下，NIMA 便能為你節省大量空間與時間。試著想像只要按下按鈕，AI 便會替你瀏覽這些圖片後，挑選出最好的一張並刪除其他圖片。除了幫助攝影者挑選照片，Google 研究部落格指出，NINA 的「基準美學」也可以協助人們改善圖片，透過引導卷積神經網路過濾器，NINA 能找到適合圖片各項參數的最佳設置，讓圖片達到完美的成果。從 AI 廣大的應用層面來說，僅是創造一個能和人類一樣理解圖片質量的神經網路，聽起來並不是非常具革命性意義，但為了讓 AI 能在現實生活執行任務，像是在無人幫助的情況下自動駕駛汽車，AI 必須學會觀察並瞭解周遭環境，而類似人類視覺應用便是必要的，NIMA 及類似的項目正在奠定基礎。 Google’s AI can predict whether humans will like an image or not （圖片來源：Google research Blog）
相較美國矽谷，中國百度、阿里巴巴和騰訊等企業在人工智慧（AI）有更多數據優勢。中國公司已利用機器學習進入了一些較新的領域，包括醫療診斷、臉部辨識，以及可用語音操作的 AI 硬體。英國金融時報報導，百度、阿里巴巴和騰訊高度重視 AI，在國內和海外建立專家實驗室，聘請頂級工程師。騰訊首席營運長任宇昕表示，2016 年開始騰訊把 AI 視為優先項目之一，當作一個戰略重點。阿里巴巴在今年的盈利報表中也開始介紹推動 AI 的成果。今年 11 月 11 日的「光棍節」展現了 AI 的一部分威力，阿里巴巴在購物節前一個月利用 AI 製作了 4 億個定製橫幅廣告；在預售期，阿里巴巴的聊天機器人每天回答 350 萬個簡單詢問，比如「我的包裹在哪？」阿里巴巴的第三方電商平台淘寶網也在發展 AI，讓用戶利用圖片搜尋，找到相同或類似的商品。比如，這可以讓購物者搜尋某個名人穿的裙子。分析師們表示，上述中國企業在利用 AI 方面仍處於起步階段，但是這類應用暗示了中國如何可能居於全球領先地位，特別是隨著企業加快利用相關技術。諮詢公司麥肯錫（McKinsey）高級合夥人史瓦米那尚（Anand Swaminathan）表示，中國相比矽谷有兩個優勢：「他們在這裡能夠藉助 10 億以上人口進行測試，因此美國在這方面先天不足。而且中國的投資速度和規模從根本上高於美國。」中國科技業在通訊和醫療行業可能如何利用 AI，會是未來值得關注的議題。阿里巴巴目前採用的語音開通個人助手概念，比蘋果的 Siri 和亞馬遜的 Alexa 領先一步；阿里巴巴計劃在地鐵站推出可以過濾掉背景雜音、只聽訂票者說話的售票機。阿里巴巴智慧語音交互團隊總監鄢志傑表示，這項技術新穎之處在於，在不斷改進的技術的幫助下，把它應用於實際產品，代表個人助手可能進入公共場所，包括機場、火車站、餐廳和服務台。智慧程度更高的 AI 和更龐大的數據規模也適用於醫療應用場合。騰訊打算把 AI 技術應用於檢測早期肺癌的公司之一。但香港大學助理教授、呼吸內科專家林志良（David Lam）表示，項目得出初步結果將需要 5 年時間。（首圖來源：shutterstock）
在 2016 年，國際刑警曾經宣布會利用人工智慧技術，協助搜尋網路的兒童色情內容，盡快取締和拘捕散布這些不法內容的人。現在英國警方也開始引入人工智慧系統，在帶走懷疑散布兒童色情物品嫌疑犯的電腦和智慧手機裡，嘗試分辨出有問題的影片和圖像。英國警方表示，他們已經利用軟體，協助掃描和辨認含有槍械、毒品和金錢的影像好一段時間。不過軟體在辨認裸照則成效不佳，期望未來兩三年會陸續改善。警方的終極目標是，利用人工智慧縮短掃描充公裝置的時間，同時避免需要每天親自翻閱這些令人困擾的影像，對負責辦理案件的警員造成心理創傷。警方還表示，為了對罪犯做出不同程度的量刑判罰，現在他們需要親自將兒童色情內容分類。可以想像對年復一年處理案件的人會有多大困擾，如果能夠訓練人工智慧取而代之，就能夠減少人類的參與。 London Police To Use AI To Search For Child Pornography （本文由 Unwire HK 授權轉載；首圖來源：shutterstock）