一個星期前由 François Chollet 在 Twitter 引發的「深度學習是否進入平台期」討論，因為大神 Geffory Hinton 的參與達到了高潮。Hinton：深度學習可能需要「推倒重來」據科技媒體 Axios 報導，上週三在多倫多舉行的一個 AI 會議，Hinton 表示對反向傳播算法「深感懷疑」。這演算法是用來訓練人工神經網路的常見方法，對網路所有權重計算損失函數的梯度。這個梯度會回饋給最最佳化方法，用來更新權值以最小化損失函數。值得一提的是，Hinton 是反向傳播算法的早期提出者，1986 年，Hinton 一篇論文首次將反向傳播算法引入多層神經網路訓練。儘管在會議上，不少與會科學家表示人工智慧的未來反向傳播仍處於核心地位，但 Hinton 的發言一錘定音：可能會有全新方法推出。Hinton 在現場參考普朗克的名言稱：「Max Planck 曾說：『科學之道，不破不立。』未來取決於對我所說一切持懷疑態度的研究生。」他還表示，如果要讓深神經網路變得更聰明，即向無監督學習過渡，「這可能意味著要徹底放棄反向傳播。」這一觀點在 Twitter 引起廣泛討論，Pedro Domingos、李飛飛等多人紛紛轉推。李飛飛轉推的 Twitter上，前幾天的「few tools lives enternity」已悄然變成「no tool is eternal」，Hinton 這觀點對 AI 研究者的震撼之大可見一斑。 Agree! It’s only natural few tools live to eternity. The scientific quest on intelligence, human or machine, still has a...
第一財經日報報導，中國中科院神經科學研究所所長蒲慕明日前參加「2017 年度求是獎」時透露，「腦計畫」（腦科學研究計畫）計畫今年底推出，投資規模將與美國「腦計畫」相當，但具體細節尚未敲定，政府將投入鉅資，民營資本也可望參與，計畫出爐之後，研發成果的推進和轉化也會加速。據了解，中國「腦計畫」經過 3 年多醞釀，已做為重大科技項目被列入十三五規劃；2015 年中國科學家就對腦科學與類腦研究在中國「一體兩翼」的部署達成初步共識，其中，一體是以闡釋人類認知的神經基礎（認識腦）為主體和核心；兩翼則是指腦重大疾病的研究及透過計算和系統類比推進人工智慧（AI）的研究。美國與歐盟的「腦計畫」投資總規模預期分別為 60 億美元和 10 億歐元（約 12 億美元），期限都長達 10 年。業內人士表示，「腦計畫」的推出，不僅能讓科學家更認識阿茲海默症、憂鬱等疾病的病因，對中國人工智慧的發展也有極大幫助。另外，中國中科院 2012 年啟動腦功能聯結圖譜專案，研究各個層次下腦的神經環路、神經網路和神經聯結圖譜，有助人們了解大腦工作的機理，為類腦智慧或者人工智慧帶來啟發。2013 年以來，美國與歐盟均啟動了面向未來的「腦計畫」，以期佔得先機。美國的「腦計畫」致力於利用新的技術手段描繪人腦活動圖譜，以探索大腦工作機制；歐盟的「腦計畫」則希望藉助資訊與通訊技術（ICT），構建系統生成、分析、整合、類比資料的研究平台，進而推動人腦科學研究加速發展。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：Designed by Freepik）
老年癡呆經常被年輕人用來調侃誰反應遲鈍，不過，實際生活中，這種病比想像得更為普遍，在發達國家，甚至是最常見的死亡原因之一。老年癡呆症，常見的就是阿茲海默症，這是一種神經退行性疾病，最終將導致記憶喪失和認知功能喪失。目前，這種病還沒有徹底治癒的辦法。不過，如果可以盡早診斷的話，還是可以及早促使人們改變生活方式，以延緩這種疾病的發展。在預測未來變化方面，我們很容易想起來 AI 是不是可以有所作為。這一次，AI 也沒有讓我們失望。據 New Scientist 報導，為了解決這個問題，義大利的巴里大學研究人員 Nicola Amoroso 、Marianna La Rocca 等人，開發了一種機器演算法，來辨識由阿茲海默症引起的大腦結構變化。這項技術是使用非侵入式核磁共振成像技術（non-invasive MRI scans），來辨識大腦區域的連接方式的改變。他們具體是怎麼操作的呢？首先，他們使用 67 例核磁共振掃描來訓練這個演算法，其中 38 例是患有阿茲海默症的人，29 例是健康對照組的。這些掃描來自於洛杉磯南加州大學的阿茲海默症神經成像原始資料庫。他們希望訓練這個演算法，正確區分罹病和健康的大腦。研究人員將每個腦部掃描細化到小的區域，並分析它們之間的神經元連接，而不需要對這些區域的理想大小進行任何預設。他們發現，當大腦區域和 2,250 到 3,200 立方毫米的對照組進行對比時，該演算法對阿茲海默症的分類最為準確。La Rocca 表示，這是因為，這與和該疾病有關的解剖結構的大小相似，比如杏仁核和海馬體。然後，研究小組在第二組掃描中測試了這個演算法。這一組共有 148 個實驗對象，其中有 52 人是健康的，48 人患有老年癡呆症，48 人患有輕度認知障礙（MCI），但在 2.5 至 9 年後，人們發現他們罹患了阿茲海默症。人工智慧區分健康大腦和阿茲海默症的準確率為 86%。關鍵的是，它還能分辨出健康的大腦和 MCI 之間的區別，準確率達到了 84%。也就是，這種演算法幾乎可以提前 9 年，預測到阿茲海默症的風險。受到資料庫中可用掃描數據的限制，研究人員無法測試該演算法，能否進行更早的預測。當然，這已經並不是市場上第一個類似的研究。阿茲海默症與腦內的黏性 β- 類澱粉樣斑塊和神經元纖維纏結有關。La Rocca 說：「如今，腦脊液分析和使用放射性示蹤劑的腦成像可以告訴我們，大腦在多大程度上覆蓋了斑塊和纏結，並能準確預測誰在 10 年後有患阿茲海默症的高風險。不過，這些方法是非常具有侵入性的，並且很昂貴，只有在高度專業化的中心才能使用。」相比之下，這項新技術可以區分出正常的大腦和 MCI 患者的大腦，並可以提前將近 10 年做出預測，但使用的技術更簡單、更廉價，也是非侵入性的。目前，還需要做更多的工作來區分患有 MCI 的人，他們的大腦正常老化，或者可能發展出其他類型的癡呆症。檢測阿茲海默症的生物標誌物的血液檢測，可能比這項新技術更便宜，也更簡單，但目前還沒有一種方法在市場上。克羅埃西亞薩格勒布大學的 GoranŠimić...
就在中國品牌手機商華為日前宣布旗下的海思半導體推出內建人工智慧（AI）運算單元的麒麟 970 處理器之後，根據供應鏈相關人士的透漏，國內 IC 設計大廠聯發科（Mediatek）也已完成了手機處理器內建置人工智慧運算單元的設計。而且，預計在 2018 年上市的新一代中階處理器 Helio P70 手機處理器中，內建神經網路及視覺運算單元，而該款處理器預期將採用台積電的 12 奈米製程生產。日前，美國科技大廠蘋果（Apple）宣布推出的新款 iPhone 智慧型手機中，其所搭載的 A11 應用處理器，就也加入了神經網路處理引擎。由於，該引擎每秒可處理相應神經網路計算需求的次數可達 6,000 億次，可為臉部特徵的識別和使用提供效能上的支援。因此，用來支援新 iPhone 中內建的 3D 感測，以及及人臉識別功能具有其強大效能，這也使得在手機處理器加入人工智慧運算單元的設計，就成為當前的熱門趨勢。因此，有供應鏈人士指出，目前將著力於中階處理器市場發展的聯發科，其即將推出的 Helio P70 處理器將是跨入人工智慧市場的試金石，預計聯發科在 2018 年之後，還會有更多手機處理器搭載人工智慧運算單元單元，預計能將人臉識別、虹膜識別、3D 感測、影像處理等 AI 新功能帶入智慧型手機市場，而聯發科也希望能藉此重拾成長動能。目前市場上，包括英特爾（intel）、輝達（Nvidia）、賽靈思（Xilinx）等大廠，都在積極布局 AI 在局端市場的應用，其應用範圍將含括深度學習與機器學習等領域。至於，相對在智慧型手機等手持裝置市場上，手機處理廠商也開始紛紛推出支援 AI 應用的處理器，例如華為旗下海思半導體推出的以 10 奈米製程所打造的麒麟 970 手機處理器，就內建了神經網絡處理單元，能做到高達每秒 2,000 張照片的處理速度。而相對於競爭對手，聯發科董事長蔡明介就曾經喊出，人工智慧將是未來發展重點的情況下，公司內部就成立團隊，並且投入 AI 運算的研發，目前已經有其具體成果展現。據了解，聯發科已經完成了神經網路及視覺運算單元的處理器核心設計，將在 2018 年推出的 Helio P70 手機處理器上內建，這會是聯發科首顆內建神經網路及視覺運算單元的手機處理器，將在 2018 年上半年會以台積電以 12 奈米製程生產，後續還會推出多款內建相同核心的 Helio X 及 P...
紐約時報 20 日報導，軟銀（Softbank）社長孫正義（首圖左一）日前在喚醒良知基金會（Appeal of Conscience Foundation）發表演說時指出，繼藍領、白領之後，未來將出現「金屬領（metal collar）」。他說，金屬領不僅將取代多數藍領階級工作，許多白領階級也將丟掉飯碗，人類必須開始思考工作的定義與生命的價值。孫正義預測 30 年後具有智慧的機器人數量將達到 100 億台，屆時地球人口也將達到 100 億。他指出，當工具變得比人腦聰明時，人類所創造的每個產業（醫療、汽車、資訊、農業）都將被重新定義。孫正義說，深信「奇點（Singularity）」終將到來是他力推軟銀視野基金（SVF）的主要動力來源。日經亞洲評論 5 月報導，孫正義預測所有產業都將被重新定義，人類正瀕臨史上最大規模的「典範轉移（paradigm shift）」：奇點；簡言之，奇點指的就是人工智慧（AI）變得比人類更聰明的特定時間點。孫正義 7 月 20 日在「SoftBank World 2017」會議發表主題演講時指出，那些批評 Pepper 不夠聰明的人顯然看不懂機器人的長遠發展，那些嘲笑 Pepper 只是玩具的人以後將會被機器人所取代。日經、英國金融時報的聯合研究顯示，在大約 2 千項人類有償工作項目當中、機器人能夠執行的比例已達 30%，在日本此一比率更是超過 50%。英國金融時報報導，德意志銀行執行長（CEO）John Cryan 9 月 6 日在德國商報（Handelsblatt）所舉辦的「銀行變革」研討會呼籲旗下員工要擁抱革命精神，因為那些像機器人般做著重複制式工作的職員已經開始被真正的機器人所取代。Cryan 直言德銀真的不需要雇用那麼多的員工，隨著銀行擁抱新科技、後續還會有更多的裁員行動。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：Appeal of Conscience Foundation）延伸閱讀： 全世界科技公司的「孫正義論」
從 Siri 和微軟小冰，再到 Amazon 的 Alexa，以及數以萬計的人工智慧語音服務，此種服務已經漸漸崛起並成為人類生活的一部分了。但無論語言或文字，由於人類很多話語都跟常識及上下文有關，因此造成人工智慧常遭遇理解上的困難，不過研究人員近日發現一招可提升機器認知能力的方法：訓練它們使用第二種語言！Salesforce（企業雲計算公司）的研究團隊研發出一個機器學習模型，先訓練這個模型在英語和德語之間翻譯的能力，也就是讓它學會德語和英語，之後運用此模型做不同工作，像是「判斷一段文字中作者的心情」、分類問題的種類以及回答問題等各項任務，結果顯示經過雙語訓練的機器學習模型，表現超過一般的機器學習模型。研究人員之一 Bryan McCann 表示：「翻譯能力和語言間有重要的關聯性，此外，訓練機器學習翻譯能力證明對自然語言運算有很大的幫助。」Salesforce 首席科學家 Richard Socher 也說：「雖然我們是訓練機器學習翻譯，但是基本上等於訓練它理解文字及內容。」Salesforce 的商用人工智慧平台 EinsteinSalesforce 為一管理客商業活動的雲端平台，提供一系列商用人工智慧工具，像是能根據銷售資料推薦企業主下一步行銷策略、自動分類重要的信件或聊天紀錄等。Richard Socher 表示，這次研究成果，對自家人工智慧平台服務的提升非常有助益。為什麼人的語言這麼難懂？儘管現在語言處理系統如 Siri 及 Watson 等，能根據人類的話或輸入的字反應，但其實它們只是根據稱為深度學習的演算法，經由統計法做出結論回應，而不是真正理解自己講了什麼話，也無法與用戶聊天。像 Google 研究人員 Quoc Le 曾用 18,900 部電影對話訓練機器學習模型，結果問它「生命的意義是什麼？」機器學習卻回答「服務高階層的人」這種奇怪的答案。MIT 知名語言學家 Noam Chomsky 表示，由於人類對自己語言的原理了解也極為有限，更何況教會機器理解並運用。「語言的特別在於不只和了解語言本身有關，也跟大量世界常識有緊密關聯。」Noam 說。MIT 認知神經科學家 Tenenbaum 則表示，目前我們對人類心智的了解極其有限，他推測人類學習語言的歷程可能從嬰兒時期開始「看」到這世界、「接觸」這世界都有關。如果這個想法是對的，那要讓機器理解人類語言可是比想像中還要困難的龐大工程，需要橫跨心理學、心智模型的建立，來模擬人類從小的學習情況。 To Build a Smarter Chatbot, First Teach It a Second Language AI’s Language...
「久坐不起可能會導致短命」，這是哥倫比亞大學運動檢測實驗室最近發表在美國權威醫學期刊《內科醫學年鑑》的研究結論。研究團隊投入 4 年時間，追蹤近 8 千名超過 45 歲的成年人，發現即便你有鍛鍊身體的習慣，久坐還是會損害健康。但就目前的觀察來看，久坐現在已成為現代人最主要的工作狀態。為避免久坐傷身，現在很多長期伏案的職場人士手上會戴智慧手環或手錶等來提醒自己站起來走走。不過在站起來活動同時，手裡的工作也得停掉。因此，比起智慧手環，我們可能更需要一張想站就站、想坐就坐的智慧辦公桌。專注自動化辦公的人工智慧公司 Autonomous 最近推出了一款升級版智慧辦公桌，工作台高度隨我們的工作姿勢自動調節，並且還能幫我們訂餐、叫 Uber、提醒幫手機充電……辦公生活都兼顧，儼然是一個可愛的虛擬助理了。▲ SmartDesk3 智慧辦公桌。SmartDesk 3 智慧辦公桌可以根據使用者的姿勢（站坐均可）自動調節桌面高度。它由兩個線性執行器和雙電機設計提供動力，可將桌面從 24 英吋（約 60 公分）升高到 50 英吋（127 公分）。此外，這款辦公桌還能以每秒 6 公分的上升速度抬起重達 300 磅的東西。桌面左邊設置了一個嵌入式觸控螢幕（平板電腦），與桌面的傾斜度為 25 度。該平板電腦支援 Google G Suite（Google 推出的智慧辦公套件，包括 Gmail、Google 日曆、文件、試算表和簡報等）。由於桌面與 Google 日曆同步，因此它可以知道與該日曆相關聯的所有約會、生日等日程，以便提醒你做好準備。▲ SmartDesk 3 的嵌入式觸控螢幕。（Source：Autonomous） 此外，它還安裝了一個虛擬的 AI 助手，可在一週內了解你的所有工作習慣，比如可在主螢幕上建立一組快捷方式，像製作咖啡、查看天氣、加載播放列表等都可以備註。這個助手全天為你提供建議，包括提醒你喝水、吃飯、幫手機充電、將桌子調節到站位以減少臀部疲勞等。這款辦公桌的智慧性還體現在桌子的自主操作系統，可提前預裝應用程式，比如用於訂購食物、酒、雜貨，並提供乾洗服務的線上平台 Delivery.com。此外，桌面還與 Nest 恆溫器、Uber 叫車軟體、Wemo 智慧感應器、Spotify 串流媒體音樂等設備或應用相容，使用者可以同步 Android 和 iOS 相關應用的使用數據。不過因為沒有內建麥克風或喇叭，所以 SmartDesk 3 智慧桌面與使用者之間的所有交互將透過 10 點觸控輸入進行。這款辦公桌目前的售價為...
從先前 Windows 筆電解鎖到現在三星等各式手機的採用，臉部辨識技術早已進入一部分人的生活。不過，自上週蘋果發表 iPhone X 後，Face ID 這項「刷臉」技術，很可能會像指紋辨識一樣，成為更多人的日常。對於歡迎新科技的消費者來說，這顯然是一個令人欣喜的消息：從此以後，解鎖手機有更酷的方式。不過，相較於單純用一個前置鏡頭達到的臉部辨識技術，iPhone X 的 Face ID 則更複雜些。在 iPhone X 螢幕頂部的「瀏海」中，內建了一套由多個感測器組成的 TrueDepth 鏡頭，它會投射超過 3 萬個肉眼不可見的光點，對用戶的臉部進行分析和繪製，進而生成一張深度圖。（Source：Flickr/Wipley/BrainSins CC BY 2.0）但聽起來，你會不會覺得 Face ID 這套臉譜繪製技術很熟悉，彷彿似曾相識。假如你還有印象，微軟 Kinect 那套追蹤技術跟這個非常相似。後者同樣是投射 3 萬個雷射點，然後透過特殊晶片獲取深度資訊。一個是為手機提供臉部解鎖，一個是追蹤用戶動作。儘管兩者看似沒有任何瓜葛，但實際上，這兩種技術的硬體都由同一家供應商提供，就是以色列公司 PrimeSense（這家公司已於 2013 年被蘋果收購）。儘管 Kinect 的體感追蹤功能可能遠不如 iPhone X 的臉部辨識那樣轟動，但 Kinect 的出現多多少少還是承擔起深感相機技術拓荒者的角色。2009 年，微軟 Kinect 誕生，改變了玩家與遊戲的互動方式。2013 年，微軟將自家的技術與 PrimeSense 緊密結合，推出 Kinect 2.0，具備更高準確度和解析度的體感裝置，可以辨識你的臉部，甚至還能洞悉你的心跳。與此同時，英特爾也深知這篇領域的重要性，推出了 RealSense，並於 2015 年與微軟合作推出 Windows Hello。2016 年，聯想推出 Phab 2...
隨著發展日益成熟、科技大廠競相投入，人工智慧（AI）儼然成為近期最夯的科技名詞 ，並帶動產業新一波轉型。然而，人工智慧究竟包含了哪些技術、應用？又因此帶動了哪些零組件商機？一張資訊圖表帶你看懂這一切！ 因為運算能力進步、各類數據蒐集技術逐步成熟的情況下，AI人工智慧成為2017年最火紅的科技議題，這個可以進入各領域的技術將成為新一代的產業推手，而消費產業、物聯網、通訊、自駕車等新科技議題也因而重新受到關注。當然在今年最受到矚目的新 iPhone 面板，也造就了新的零組件趨勢。集邦科技與拓墣產業研究所因此舉辦 2018 年科技產業大預測活動，為傳統年度科技業盛事，圖供最為深入的產業分析，讓與會者了解 2018 年科技業將如何發展，活動詳情請見「2018 集邦拓墣科技業大預測」。
人工智慧發展過程帶來社會影響、倫理爭議和法律等問題，科技部長陳良基今天表示，台灣其實可作為世界智慧的先行者；未來盼以「小國大戰略」思維的多管齊下方式，建立 AI 創新生態圈。人工智慧（AI）浪潮襲來，當全球各界仍在致力發展 AI 在各個領域的廣泛與深化應用當下，其發展過程所帶來的社會影響、倫理爭議和法律問題等，都不容忽略。科技部長陳良基 25 日上午出席「人工智慧相關法律議題」工作坊，希望透過對 AI 在法律體系的影響和哪些潛在法律爭議進行研討、分析，以做為政府未來進行政策規劃及決策的參考。他致詞表示，科技部針對 AI 發展訂定 5 個策略，包括加強台灣運算環境，建置 AI 主機基礎設施進行雲端運算；其次，每年將投入預算新台幣 10 億元以協助各校規劃成立跨領域的「AI 創新研究中心」，培育更多 AI 人才；以及智慧機器人項目發展。同時，當未來 AI 推廣到每個人的身邊（生活）時，也需要有 AI 智慧終端元件；還有 AI 需要哪些突破，未來是否能和機器人對話？這就需要建置語音大數據等相關準備工作。陳良基指出，當智慧機器人和無人車的世代來臨時，有許多生態系統是需要研究的，包括哲學和法律等相關面向，希望大家共同思考創新生態價值。台灣以前都是跟隨世界主流項目走，陳良基提到，若從科技角度來看，台灣其實已是個科技大國，AI 元年讓大家看到許多機會，這也是改變人類未來世界的重要趨勢，但相關法律要如何設定仍未出現，台灣其實可作為世界智慧的先行者。科技部新聞稿指出，AI 強勢興起被視為具有掀起第四波工業革命的潛力，並可能因此改變人類的經濟、社會與文化生活模式，進一步引發勞動市場、產業結構、社會平等和專業倫理等層面的變動，這些都有待產學研界合力釐清與克服。 人工智慧相關法律議題工作坊 （作者：黃麗芸；首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： 分析師：未來每台 PC 都會有 AI，潛在市場規模遭嚴重低估