2017 年 12 月13 日，一年一度的 Google 中國開發者大會在上海舉行。Google AI 中國中心成立這次 Google 中國開發者大會上最重要的事情是，出生於中國的 Google Cloud 華人首席科學家李飛飛宣布，Google AI 中國中心正式成立。從 2017 年初加入 Google 開始，李飛飛就與 Google CEO Sundar Pichai 和 Google Cloud CEO Diane Greene 等高層進行討論，並得到 Google 大中華區的支援。實際上，Google AI 中國中心是公司級的戰略。Google AI 中國中心從北京開始，由李飛飛和李佳共同領導；這一中心的重點是基礎 AI 研究。而根據後續了解，這裡所說的基礎 AI 研究包括深度學習、強化學習、語言、圖像、電腦視覺等基礎領域。在深度學習方面，Google 中國方面表示，Google 一直在積極探索從軟體和硬體的角度加速機器學習；而中國主要從演算法和模型的角度來加快訓練；而在學習過程中，也會將知識結合進來，實現在不同任務間切換。此外，Google 甚至提出一個 Meta Learning（元學習）的概念。強化學習方面，則從 AlphaZero 出發來進行強化學習的相關任務；語言方面，更專注於翻譯和人機對話。Google AI 中國中心還透露了一些研究員招募相關的工作，招募的職位有研究科學家、機器學習軟體工程師和學生合作研究員（實習）。這些職位都位於北京，不過應聘者還需要去美國總部面試。另外，在現場，Google Cloud 人工智慧部門負責人李佳博士做了一個關於 AI Journey 的演講，內容主題是將想法變成解決方案的過程，這是李佳博士第一次使用中文演講。在演講中，李佳博士的核心觀點是，要想透過...
12 月 14 日晚，吳恩達通過部落格平台 Medium 發表一篇文章，宣布了自己成立的最新公司 Landing.ai。他將新公司的任務定義為「幫助企業在 AI 時代實現轉型。從製造業開始」。 Announcing my new company! Landing.ai will help companies transform for the AI era. We’re starting with the manufacturing industry. https://t.co/QlTLJQwOkL — Andrew Ng (@AndrewYNg) 2017年12月14日吳恩達在公開文章表示，自己在領導 Google Brain 和百度 AI 部門時，親身體驗到現代 AI 對網路商業和用戶帶來的好處。「現在，我們不僅要打造一個 AI 驅動的 IT 產業，還要建立起 AI 驅動的社會」，他寫道。所謂 AI 驅動的社會，是指我們的各種物理需求（相較於網路的虛擬經濟而言）透過 AI 實現更好的滿足。簡而言之，他希望 AI 能改變人類的衣食住行等方方面面的生活，讓人們從重複性勞動的精神苦役中解脫。AI 規劃師比 AI...
Google AI 與美國太空總署（NASA）致力於尋找系外行星的克卜勒太空望遠鏡合作立功，從龐大的數據庫中分析找出 2 顆漏網之「星」，其中名為 Kepler-90i 的行星很特別，它的出現讓 Kepler-90 恆星系統脫胎換骨成一個「迷你太陽系」。NASA 在 12 月 9 日便搶先釋出讓人心癢難耐的風聲，與 Google AI 合作的克卜勒太空望遠鏡有了全新發現，國外媒體這段時間一直在熱烈猜測 NASA 是否找到了外星生命。謎底直到 14 日的記者會上才公布，雖然不是發現外星生命，但也是個不小的驚喜，Google AI 從太空望遠鏡過去的數據中計算、發現以前被遺漏觀測的 2 顆系外行星：「Kepler-90i」和「 Kepler-80g」。Kepler-90i 是顆炎熱的岩石行星，公轉週期 14.4 天，圍繞著母恆星 Kepler-90 運轉，從第一顆行星數過來排行老三。▲ Kepler-90 系統行星軌道圖（左）和太陽系行星軌道圖（右）的比較，兩者軌道極為相近。（Source：NASA）Kepler-90 是顆和太陽一樣的 G 型主序星，距離地球 2,545 光年，過去天文學家以為這顆恆星只攜帶 7 顆行星，其實 Kepler-90i 一直都在，只是發出的亮度變化訊號太微弱，以至於就算曾經被望遠鏡觀測到，科學家們也自動忽略它，直到 Google AI 的投入讓它重見天日，正式亮相。如此一來，Kepler-90 恆星不只像太陽，也和太陽系一樣擁有 8 大行星，NASA 天文學家 Andrew...
Google 12 日在 Android 平台上發表 AI 影像處理應用程式 Storyboard，該程式能從影片自動挑選出有趣的影格，轉換成特殊風格的單頁連環漫畫。有人說轉出來的風格好像從前知名的《台灣漫畫月刊》的風格，於是筆者就實際下載來檢測看看。可能很多人已經不記得這本刊物了，筆者大概簡介一下。《台灣漫畫月刊》是一本傳奇性的刊物，在 2011 年 7 月 6 日創刊，宗旨為：「刊載完全由台灣自製的作品，並研發最新繪圖技術，積極爭取異業結盟，以成為台灣漫畫產業的驚奇漫畫（Marvel）為目標。」（該刊物 Facebook 專頁截圖存檔）曾經締造許多紀錄： 第一本採用可食用的大豆墨水的雜誌 編輯部所有成員都是台大、清大畢業的高學歷 創刊不久，同年 7 月 15 日就停刊 ▲ 台灣漫畫月刊的封面。然而籌備兩年卻只有營運 10 天，是台灣漫畫史上最短命的漫畫雜誌。該刊物最大特色，是雜誌中 《少年殺無赦》、《補教人生》、《大宇宙戰爭年代誌》3 部作品，運用了該雜誌總編輯藍弋丰自豪的 「擬真新技術畫法」，得以利用軟體量產漫畫。 ▲ 台灣漫畫月刊第一期其中一張畫面，被抓到用照片 PS 處理後生成。然而刊物裡面，實際成像品質不穩定，時好時壞，同角色的臉常常前一頁正常，後一頁就扭曲變形，讀者閱讀自然無法連貫理解，甚至被人發現其中《少年殺無赦》內容及封面用圖抄襲自靜宜大學大眾傳播學系《靜報》相片藝廊 主題為八家將陣頭的攝影作品。今天不論是否侵權的問題，就技術面來看，總編輯藍弋丰所謂的新技術，可能是運用 Photoshop 影像處理軟體的 script 命令稿，由電腦全自動把選擇的照片調整出特定的繪畫風格。這種自動把照片變成某種特定繪畫風格的技術今日其實已經不罕見了，例如電影《梵谷：星夜之謎》（Loving Vincent ）就使用了這樣的技術，把實拍的真人影片畫面，全自動生成能配合手繪油畫動畫的風格，該電影不但有知名度，而且在動畫影史上也將有一定地位。跟台灣漫畫月刊比起來，隔了 6 年當然技術成熟度不在同一檔次，更重要的，不是只有技術就好，必須有真正的美學經營與判斷能力。 ▲ 當年台灣漫畫月刊出刊時，被吐嘈常常作畫崩畫的狀況。而 Google 的...
與蘋果一樣，三星也正在研發一款智慧喇叭，希望能與亞馬遜 Echo 和 Google Home 競爭。三星已將發佈時間定在 2018 上半年。據彭博社報導，三星的智慧喇叭類似蘋果 HomePod，將開發重點放在音質上。蘋果希望 HomePod 憑藉出色的音質打敗其他競爭對手，比如亞馬遜 Echo。▲ Amazon Echo 系列據說三星設備的尺寸介於新款 Echo 和 HomePod 間。還會提供多種不同的配色，包括啞光黑等。沒有螢幕，但會在頂部提供一塊發光區域，用於提供視覺回饋，就像 HomePod 那樣。 ▲ Apple HomePod與其他對手的產品類似，三星的智慧喇叭也可以透過語音助手控制智慧配件，內建 Bixby 語音助手。售價方面，三星正考慮定價在 200 美元左右，比蘋果 HomePod 的 349 美元便宜不少。至於發售日期，相信三星會針對蘋果 HomePod 的發售日期進行調整。蘋果在 11 月宣布 HomePod 延期至 2018 年發售，具體日期未定。（本文由 MacX 授權轉載；首圖來源：三星）
隨著科技不斷發展，與其觀察觀眾的反應，不如讓電腦自己就能看懂電影。麻省理工學院最近公布一項研究成果，研究人員成功透過機器學習訓練電腦來辨識影片中的情緒變化。這意味以後在影片網站觀看各種影片時，電腦也可能在觀察你的喜怒哀樂。據該團隊的部落格介紹，這項技術使用一個自主開發的機器學習模型，依靠深度神經網路分析了數千部不同類型的影片，包括電影、電視劇和短片等。研究人員以一種「感情弧線」為指標來評估影片的不同片段引起的情緒是積極還是消極，這種「感情弧線」的數值被研究人員稱為視覺效價（visual valence），並繪製影片中每個場景的情緒變化曲線圖。在情緒變化曲線圖中，X 軸是以分鐘為單位的時間， Y 軸代表視覺效價（visual valence ），視覺效價的數值越高，表示該時刻反映的情緒越積極。研究人員以動畫電影《天外奇蹟》一段經典片段來舉例，這段電影開頭幾分鐘的蒙太奇片段，是老爺爺 Carl 回憶與妻子 Ellie 一生的故事，講述了 Carl 小時候因熱愛探險與 Ellie 相識、相愛再到生離死別的過程，感動了無數觀眾。從這段影片的情緒變化曲線圖可清楚看到，在「Carl 小時候探險」、「Carl 和 Ellie 婚後想生孩子」和「老年的 Carl 和 Ellie 擁抱」這幾個片段時觀眾的心情應該最好，而 Ellie 病逝後，Carl 獨自一人回到家時的情緒最低落。也就是說，這項 AI 技術可更準確地分析觀眾的笑點和哭點，這對影視製作方來說十分有利。據悉除了讓機器觀看影片，研究人員也招募志願者手動為影片不同片段標註「情感標籤」。同時研究人員還會比對分析 Vimeo 上 1,500 部短片下的評論，來判斷觀眾對影片的反應是否和機器分析的一致。分析大量影片後，麻省理工學院的研究團隊還發現觀眾對大團圓結局的故事往往更喜歡。其實之前也出現過利用 AI 分析觀眾反應的技術，7 月迪士尼研究中心（Disney Research）就公布了一項用於觀察分析電影院觀眾反應的技術。迪士尼將這項技術名為分解變分自編碼器（factorized variational autoencoders），與麻省理工學院的 AI 技術一樣是基於深度學習的神經網路。▲ 你看電影時的微笑，屬於哪個區間？（Source：Disney Research）這項技術能透過捕捉電影院觀眾的表情，來分析觀眾的情緒，甚至觀察某個觀眾 10 分鐘後還能預測他接下來的反應。從 Netflix 利用大數據分析拍攝《紙牌屋》成功之後，內容商對數據蒐集和分析的能力要求越來越高，隨著人工智慧的發展，這項任務也寄託到基於深度學習的神經網路。今年倫敦科幻電影節，第一部由人工智慧編劇的電影短片《Sunspring》曾亮相，並參加了 48 小時挑戰單元競賽，這件事本身就挺科幻。正如麻省理工學院部落格所說，隨著講故事的人越來越認識人工智慧的價值，以及使用 AI 工具的門檻越來越低，未來的影視和影片創作，或許會因為人工智慧的介入而發生重大改變。（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：pixabay）延伸閱讀： 當你在看迪士尼電影的時候，它可能也在觀察你
自滿往往成為致敗之由，研調機構 ABI Research 發布報告指出，創新自滿可能是蘋果當前最大敵人，恐使其在後智慧型手機時代被 Google 與亞馬遜超車。ABI Research 報告定義後智慧手機時代，將從手指觸控進化至新互動方式，如亞馬遜開發的數位助理 Alexa，利用的是語音互動，這需要更強大的人工智慧（AI）、擴增實境 （AR）與虛擬實境（VR）技術。報告藉由專利組合（Patent Portfolio）、購併與對開放程式碼的貢獻，來預測評斷臉書、微軟與三星等十大科技公司在後智慧型手機時代的表現，結論認定亞馬遜、Google 未來 6 年將會引領下一波智慧裝置風潮。ABI 研究主管 David McQueen 指出，Google 與亞馬遜在主要成長項目具有顯著優勢，特別是在資訊工程方面，這是創造下世代人機互動體驗不可或缺的要素。另一方面，包含蘋果、三星與微軟等已具規模的裝置製造商因既有硬體包袱，在新市場上都將成為追隨者。（CNBC）亞馬遜第二代智慧音箱 Echo 已經上市多時，Google 2016 年也已推出對應產品 Google Home，對照蘋果智慧音箱 HomePod 今年 6 月才發表後，日前並宣告延遲到明年初才開賣。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：Flickr/Niels Epting CC BY 2.0）
它不是醫師，但人類醫師讀書也拚不過它。台北醫學大學體系大膽採用 IBM 華生，並非為了取代人類醫師，而是要讓 AI 與人類完美協作，替病人打贏抗癌戰役。它不是醫師，卻已受過 6 年的癌症醫學特訓。先是啃了逾 1,500 萬頁的教科書、研究、治療指引，還被分派到全球知名的紐約史隆凱特林紀念癌症中心（MSK）調教；它更持續用深度學習法，消化每年約 5 萬篇的新癌症研究。它是全球首個人工智慧（AI）癌症治療輔助系統：IBM 華生（IBM Watson for Oncology）。雖然外界批判「它仍卡在學習癌症辨識的基礎」，但 IBM 回應，它已進軍全球 13 國、逾 50 家醫院，擔任醫師助手。大數據正改變醫療生態系，也改寫人類的抗癌戰。大數據做後盾 量身打造療法今年 6 月，全台唯一引入華生的台北醫學大學體系，已產生化學變化。近 40 位腫瘤科醫師已和華生交手，還有逾 200 位、罹患大腸癌、乳癌、攝護腺癌等 8 類癌症病人，曾接受華生的幫助。54 歲、從電子業退休的王彥明（化名）就是一例。2 年前，他發現罹癌，原先控制得穩定，但今年中卻發現癌症轉移到肺臟。這讓他不只時常咳嗽，講話還有點困難。10 月，王彥明決定讓華生輔助治療。「用別人走過的路試試看，」他說起，敢採納新科技的原因是大數據的經驗累積，「癌症病人走的每一步都是生死決定。有醫師建議，以及更多的輔助證據，我比較有信心。」他的主治醫師在診斷後，將病歷、檢查數據、影像報告等輸入系統。華生接收到指令後，立刻判讀、分析出多種治療選擇，依存活率、效用、副作用等排序。醫療團隊依此和王彥明討論，再根據他的病況、經濟條件等，擬定個人化的治療策略。最後，他決定採納放射線和藥物治療並行。「華生是我最好的總醫師，」台北醫學大學台北癌症中心執行副院長邱仲峯定位它的角色，「無形中，把我們的時間、精力、診療水平拉升。」台灣的醫師往往忙於教學、行政和臨床，而華生從接受指令到彙整好資訊，只要 1 分鐘。這和過去很不同──碰上難纏的癌症，醫師得花上 3、5 天找資料，還擔心有疏漏，「（現在）不怕有什麼沒替病人想，對治療更有信心。」華生就曾列給邱仲峯一款剛通過美國 FDA 核准的新藥，治療乳癌末期轉移的病人，「找到我連聽都沒聽過的藥，讓我很訝異。果然讀書，讀不過它。」科技讓人類醫師更人性化不過，他話鋒一轉，「它給我們大幫助，但不會取代我們。」他認為大數據要有用，得由醫師當作橋梁，讓治療有人性。例如，華生無法和病人噓寒問暖，也無法了解病人的情緒、經濟條件及健保制度等民情。而這些都需醫師和病人互動溝通。「以前我們是比知識取得，考第一名才最厲害，但現在知識都在這，重要的是知識怎麼用，以及人性化管理，」醫師和病人的互動溝通得更進化，「科技反倒訓練我們更人性。」科技也讓醫師更跨界。導入華生前，邱仲峯就派出 33 歲的年輕主治醫師陳俊佑擔任種子教官，跟 IBM 具醫師背景的員工學系統操作。「他們有共同的語言，溝通更順暢，」IBM 公眾／電信／流通事業群總經理王惠慶觀察。陳俊佑從高中時就自學寫程式、大學還曾和夥伴創業，現在的他能把累積的經驗派上用場。他甚至自寫程式，讓華生能和北醫體系的病歷系統接軌，「讓華生融合在醫療過程中，縮小人員使用的落差，」陳俊佑談起程式總滔滔不絕。然而，並不是所有腫瘤科醫師都願意使用華生。不過，邱仲峯認為，當「需要」變得迫切，大家便會自然採納新科技。尤其，人工智慧和大數據正風起雲湧地改變全球的醫療體系，大環境的改變，正催生出更多需求。邱仲峯說，現在不只華生，全球也有更多人工智慧輔助系統出現，就連北醫體系內的各部門也正組織團隊，朝這領域發展，「我原本以為 AI 還很久，但現在警覺──這條路不得不走了。」（本文由 天下雜誌 授權轉載）延伸閱讀： 全電動車時代快來了 BMW、賓士加碼投資 75%超級成功人士出身問題家庭 為什麼？ 一堂超過 6 千萬的募資課：從台灣奇蹟「嘖嘖杯」爭議，看清群眾募資的真相與承擔
全世界捲起一股智慧城市興建熱，現在連 Google 和比爾蓋茲都要以造鎮方式投入，他們的願景，對各國智慧城市的發展，提供了新的刺激與思考。自動駕駛小巴取代私家轎車穿梭在城市中、紅綠燈能感應到行人並調整信號、冬天騎自行車會感受到車道的溫暖、家中的水電等能源來自地下管道、貨運機器人在地下隧道送貨、全城市都有公共 Wi-Fi──這樣的情境似乎出現在科幻電影中，不過在不久的將來，加拿大多倫多東湖濱區，即將出現一個這樣的智慧社區。Google 造鎮 從基礎建設開始這個智慧城市是由 Google 母公司 Alphabet 旗下的子公司 Sidewalk Labs，以及半官方機構多倫多湖濱（Waterfront Toronto）聯手打造，首期建設面積近 12 英畝的碼頭區，最終在東湖濱區完成一座面積 800 英畝的數位之城。初期預定投注 5 千萬美元，第一階段估計容納居民約 5,000 人，最快明年第一季開始試驗，希望在建築、運輸、能源、環保等各方面都應用創新的技術，節省成本，同時又能提升便利性和舒適度。興建內容包括道路工程的防洪基礎建設，以及其他必要的建築物，財源將來自聯邦、州和市政府共同出資的 12.5 億美元基金。Google 加拿大總部和約 300 名員工將來要遷到這裡的新辦公室。目前世界各主要國家都在推動智慧城市，根據 Markets and Markets 的報告，20.7 年全球智慧城市市場規模為 4,247 億美元左右，5 年後預估會增加到大約 1 兆 2,017 億美元，年複合成長率達到 23.1%。近來的打造趨勢是從零開始，而不是改建現有的城區；因為這樣遠比改造舊城更容易，也符合成本效益。例如沙烏地阿拉伯王儲賓‧沙爾曼也宣布要斥資 5 千億美元，在紅海岸的沙漠區興建一座名為新未來的城市「Neom」。在這座城市內，電力將百分之百來自太陽能、風力等再生能源，一切都會和人工智慧、物聯網連結，而且機器人的數目會比居民還多。日本軟體銀行會長孫正義也表明要提供協助，第一階段的開發計畫預定在 2025 年完成。此外，比爾蓋茲則透過卡斯凱特投資公司（Cascade Investment）下的貝爾蒙特（Belmont Partners），在向來對科技業友善的美國亞利桑那州，以 8 千萬美元購置 2.5 萬英畝的土地，開發可供 8 萬戶住家、470 英畝公立學校保留用地，以及 3,800 英畝供辦公大樓和商業設施使用。估計新城區可容納人口 18 萬人，全區將可以高速上網、自動駕車、自動化物流等。全新城市 ...
在新科技輔助下，人類對宇宙的了解擴展到太陽系之外，可偵測並探究其他恆星周圍的行星。雖然探索行星並不容易，但 Google 藉助機器學習（Machine Learning），最近取得一些進展。Google 日前在官方部落格發文指出，天文學家搜尋系外行星的主要方式，是分析來自 NASA（美國太空總署）克卜勒任務中的大量資料數據，並透過自動化軟體和手動方式來執行。克卜勒任務用了 4 年的時間觀察近 20 萬顆恆星，每 30 分鐘拍一次照片，創造了近 140 億個資料點；這 140 億個資料點相當於約 2,000 兆個可能的行星軌道，這個龐大的資料量即使用最強大的電腦來分析也非常耗時、費力。為了讓這個分析的過程更有效率，Google 導入機器學習來加速分析時程。Google 說明，當一顆運行中的行星擋住了恆星的光線時，恆星的亮度會減小。Google 以此概念為基礎，將其特徵訊號用來辨識周圍運行的行星，並運用克卜勒天文望遠鏡，在 4 年之間觀察並分析了 20 萬顆恆星的亮度。Google 強調，機器學習能夠訓練電腦認識運作模式，這對於分析大量數據尤其有用；機器學習技術的重點在於讓電腦從範例中學習，而不是透過編寫特定的規則。Google 利用 1 萬 5,000 個被標示的克卜勒訊號，來訓練 TensorFlow 機器學習模組去辨認行星訊號，並利用這個模組，從 670 顆恆星的數據中發現新的行星，且成功發現了 2 個先前被忽略的行星：克卜勒 80g 和克卜勒 90i。值得注意的是，克卜勒 90i 是第 8 個被發現圍繞克卜勒 90 的行星，這使它成為除了太陽系之外，第一個已知的 8 大行星系統。Google 表示，目前為止只用 TensorFlow 機器學習模組搜尋了 20 萬個恆星當中的 670 個，而克卜勒的數據中可能還有更多系外行星尚未被發現，未來機器學習的新思維和技術將能幫助人類進行宇宙探索，發現更多未知的領域。（記者：吳家豪）延伸閱讀：...