在深度學習出現之後，人工智慧（AI）已能模擬人腦做出許多判斷，但非生物的侷限還是讓 AI 在一些發展難以輕易學會，像是嗅覺，但這個情況可能要改變了。BBC 報導，奈及利亞神經學家Oshi Agabi 近日在坦尚尼亞舉辦的 TEDGlobal 會議上，公布了一種具備嗅覺功能新型態的裝置，基本上可以視為檢測和辨識氣味的感測器。Agabi 在 2016 年募集了 100 萬美元資金，建立了新創公司 Koniku 進行逆向工程生物學研究，透過小老鼠的活體神經元與矽基處理器（silicon-based processor）的結合，成功的打造出這款能「聞」的晶片。Agabi 表示，之所以能利用活體神經元，是因為他們算是部分解決利用生物系統面臨的最大挑戰之一：保持神經元活力。以目前的研究狀況來說，裝置能放在桌上並「活著」幾個月。這次會議中，Agabi 展示的裝置在透過訓練之下，已經具備辨識爆炸物氣味的功能，可以用來取代傳統的機場安全檢查。Agabi 表示，人們可以告訴神經元要怎麼做，除了安檢，未來甚至有機會使用在醫學上，透過感測患者吐氣中是否有疾病的標誌物來檢測疾病。從 Google 到微軟，大型科技公司都在急著創造能模擬人腦的 AI，Agabi 認為，運用這種晶片製造出來的裝置 Koniku Kore 將能做到這點，為未來的機器人提供「大腦」。「生物學是科學技術，生物是科學，我們創造的深度學習神經網路正在複製大腦功能。」 TEDGlobal: The computer that can smell explosives （首圖來源：TEDx Talks 官方 Youtube）
專精於人工智慧與跨螢技術的新創公司沛星互動科技（以下簡稱Appier），30 日宣布獲多家國際企業共同挹注 3,300 萬美元 C 輪資金（約新台幣 10 億元），主要投資人包括日本軟體銀行集團（SoftBank Group）、LINE、NAVER、新加坡經濟發展局投資私人有限公司（EDBI）與香港尚乘集團（AMTD Group）。Appier 在種子與 A、B、C 輪募資後，已共獲得超過 8,200 萬美元（約新台幣 24.8 億元）資金挹注。新一輪的資金將有助於 Appier 持續針對企業需求，深入開發各種人工智慧應用平台。為強化研發能量，除了目前位於台灣的 AI 研發中心，Appier 也將招募全球頂尖人才，在新加坡成立研發團隊，同時深耕亞洲 14 個營運據點。Appier 執行長暨共同創辦人游直翰表示：「 我們相信人工智慧將為現今企業解決各種伴隨龐大資料而來的棘手挑戰。Appier 的數位行銷解決方案已幫助許多品牌有效達到行銷目標，未來 Appier 將聚焦於開發企業 AI 平台並擴大應用領域，協助各行各業善用人工智慧布局商業策略。我們很榮幸能獲得本輪投資人的支持，也期待在未來與他們攜手推動企業創新與升級。」面對瞬息萬變的商業環境，Appier 認為人工智慧是企業將繁雜資料轉化為商業洞察力的最佳利器。Appier 首個產品「CrossX 程式化購買平台」協助行銷人員透過人工智慧精準觸及消費者；最新推出的「Aixon 人工智慧商業決策平台」則是結合了「A I」與「Action」，將資料轉化成加速決策的洞察力與行動力。Appier 藉由獨有的深度學習與機器學習演算法，協助企業處理和整合龐大資料量，進而輕鬆獲取有價值的商業洞察、擴大用戶群並進行用戶行為預測。自 2016 年 11 月 B 輪募資後，Appier 在過去 3 季營收已成長一倍。日本軟體銀行集團（SoftBank Group）事業發展部門負責人 Ren Tanaka 表示：「人工智慧、大數據、IoT 等各種顛覆型技術將對世界帶來比工業革命還要更深遠的影響。其中，人工智慧的崛起已逐漸改變人類生活的樣貌，而我們深信，未來人工智慧更將扮演每個企業中不可或缺的角色。Appier 掌 握關鍵技術，成功將人工智慧應用在商業領域，我們很期待看到他們持續為各行各業開發更多樣化的創新應用。」LINE 財務長 In...
日前才推出全球第一款採 USB 格式的獨立 AI 加速器 Movidius Neural Compute Stick 的英特爾（Intel）旗下晶片製造商 Movidius，29 日又宣布推出全新的 Myriad X 視覺處理單元（VPU）。這是全球第一個配備專用神經網路計算引擎的系統晶片（SoC），可用於加速端的深度學習推理，比如無人機、機器人、智慧鏡頭、虛擬實境等產品。據了解，Myriad X 導入稱為神經計算引擎（Neural Compute Engine）的新架構，這是一種晶片 DNN 運算加速器。Movidius 表示，在該加速器的幫助下，Myriad X 可在理論計算能力 4+ TOPS 的基礎上，達到超過每秒兆次（TOPS）的最高輸出量。這在針對深度學習的應用，例如無人機、機器人、智慧攝影機、虛擬實境（VR）等產品，可以提供在同樣功耗條件下更強化的性能。此外，Myriad X 還有 4 個內含 C 語言程序設計，以及 128 位元超長指令集（VLIW）的向量處理器。藉由前代 Myriad 2 處理器一樣配置的 MIPI 通道，以及擴展的 2.5 MB 記憶體，使 Myriad X 達到更多圖像及視覺加速器功能。值得注意的是，如同 Myriad 2，Myriad X 的向量處理器也是針對電腦中視覺工作負載優化的專門 SHAVE 處理器，Myriad X 同樣也支持最新 LPDDR4...
資策會 MIC 表示，中國聚焦大數據和人工智慧，台灣在晶片、公部門數據和智慧工廠有三大機會，不過在機器人與無人系統、漢語文人工智慧上，面臨挑戰。資策會產業情報研究所（MIC）上午舉辦 2018 科技產業趨勢前瞻記者會。MIC 指出，中國積極布局「中國製造 2025」智慧製造與「互聯網+」，兩者核心技術聚焦在大數據與人工智慧，將藉助工業大數據發展服務型製造，加快製造業轉型升級邁入智慧製造發展階段，以促進發展人工智慧。MIC 資深總監陳子昂指出，台灣正處於發展人工智慧的階段，中國如何發展人工智慧，都將會帶給台灣不同的機會與挑戰，同時也是下半年與前瞻 2018 年的觀測重點。陳子昂認為，中國發展人工智慧，可帶給台灣三大機會。首先是人工智慧強調快速運算能力，需要具備高性能晶片等條件，中國資金大舉投入，勢必影響台灣人工智慧晶片發展。其次，台灣優勢在於較中國累積更多的公部門領域數據，特別是在交通與醫療領域，有利台灣未來發展人工智慧在交通與健康醫療應用。再者，陳子昂指出，雖然中國政策重點發展智慧製造，並規劃創設智慧製造國家級示範區，但其製造業著重在高階裝備製造，智慧工廠等小範圍應用並非現階段重點，相關區別也讓台灣在智慧工廠保有發展空間。不過 MIC 指出，中國發展人工智慧於智慧製造、交通與醫療應用等領域，也為台灣相關產業帶來挑戰。特別是在機器人與無人系統等應用，預期將加速在「智慧決策控制」與「新型人機交互」的技術發展。加上中國具備廣大消費端，龐大數據對於試驗人工智慧關鍵技術、特別是在「漢語文處理」上將更具多元口音與在地優勢。MIC 指出，台灣面對這波智慧浪潮，如何覓得先機是重要關鍵。（作者：鍾榮峰；首圖來源：shutterstock）AI 人工智慧新知管道如何深入了解 AI 趨勢？快速收到第一手 A.I. 學習資訊與相關新聞？歡迎加入臉書社團「AI 人工智慧基地」。
近年來，國內掀起自助觀光熱潮，帶動了整體出國旅遊人數的攀升。自助旅行雖然輕鬆愜意，不受拘束，但碰上語言不通時就非常令人苦惱。日前國人最常前往的日本，就推出一款翻譯棒「ili」租借服務，大受自助旅行者歡迎。鑑於這樣的需求，國內也有新創廠商針對這樣的產品，進行缺點改良後，進一步推出基於中文為主的翻譯器「IU 翻譯器」，吸引了眾多消費者的目光。支援 18 種語言的雙向翻譯器這款由國人自行開發，透過藍牙連結手機，雖然體積小巧，卻可以支援包括阿拉伯、希臘、丹麥、法、德、韓、中文、義大利、英、日、越南、俄羅斯、西班牙、瑞典、北印度、印尼、泰、葡萄牙、粵語等 18 種語言的「IU 翻譯器」，2017 年初就已上市，不過當時推出的版本，在優化程度不夠友善的情況下，6 月新團隊接手後，大力進行資料庫語言與詞彙優化，現在可進行語言翻譯，相較過去更貼近台灣使用者的習慣。「IU 翻譯器」的生產公司艾特科技總經理蕭宥萱表示，相較於日本非常紅的翻譯棒「ili」，「IU 翻譯器」特點是可雙向溝通。「ili」只能單向溝通，例如中翻日。如果需要對方回答，就必須再有一支日翻中的「ili」才能雙向溝通。但「IU 翻譯器」消除了麻煩，可在一個翻譯器上，透過手機藍牙連結，進行雙向溝通。也就是完成需要翻譯雙向語言的設定後，按下「I」鍵，就可以翻譯自己說的內容給對方。對方再按「U」鍵，就可以把對方說的內容翻譯讓自己了解，如此達到雙向溝通。自建中文語言詞彙資料庫，語法更貼近台灣使用者「IU 翻譯器」除了具備雙向溝通的特點，蕭宥萱還強調，因為是由台灣新創團隊開發，當然是以最符合台灣人使用語言的習慣為基礎，達到與他人溝通的目的。蕭宥萱進一步指出，其他翻譯器多半是基於 Google 翻譯，因 Google 翻譯是以英文為基礎的資料庫，所以難免跟台灣一般使用者語法有差距。例如，即便是中翻日，其他翻譯器借助 Google 翻譯的資料庫基礎下，是先將中文翻譯成英文，再從英文翻譯成日文，這種翻譯方式容易造成誤差。為了避免這樣的問題產生，艾特科技建立了一套自己的中文語言資料庫。這個放在日本及中國兩地雲端的資料庫，有台灣人平常說話的字彙及文法。例如「Good morning」就會翻譯成「早安」而不是中國常用的「早上好」。反過來說，不論使用者說的是「早安」或「早上好」，「IU 翻譯器」都會翻成「Good morning」。另外，台灣人說話習慣少主詞、介詞與受詞。例如「你有沒有吃飯？」許多人都會問「吃了沒？」這種沒有主詞、介詞與受詞的句子，如果基於英文的翻譯器，會不懂這個詞的意思而無法翻譯，但「IU 翻譯器」就可以翻。蕭宥萱指出，自建的資料庫會讓「IU 翻譯器」執行工作時優先使用。如果在資料庫中找不到需要的詞彙，才會轉到 Google 翻譯、百度翻譯等其他合作的翻譯資料庫中尋找，讓使用者不會因找不到詞彙陷入無法溝通的窘境。藉集體編撰優化資料庫，更瞄準長照市場艾特科技的技術總監李承翰也強調，自建翻譯詞彙資料庫的工作，除了公司內部透過各種方式進行優化，使詞彙更精確，還有開放使用者參與。也就是使用者可透過上傳詞彙給艾特科技，經過艾特科技審查，一旦內容正確，就會建在資料庫中，這樣類似維基百科群體編撰的方式，來優化資料庫。至於離線翻譯，因為有翻譯速度快、溝通更順暢的優點，艾特科技目前正積極規劃也納入「IU 翻譯器」。李承翰表示，未來離線翻譯將以加值包的方式常駐「IU 翻譯器」中。不過翻譯內容就會侷限在一定範圍內，提供有限度的翻譯服務。 「IU 翻譯器」推出後，大受許多背包客的歡迎。蕭宥萱表示，依據目前的規畫，「IU 翻譯器」除了在國內推出，未來還將在海外拓點銷售，第一個國家就是國人最愛旅遊的日本。另外在中國，以及其他國家也逐步開始規劃銷售計劃。除了旅遊市場，「IU 翻譯器」另一個想搶攻的領域是國內的長照市場。 蕭宥萱指出，在人口逐漸高齡化的情況下，長照市場絕對有龐大商機。一家庭若有需要聘請外勞看護，成員不一定會說外勞的語言，甚至被照顧的長者也不見得能以英文與外勞溝通。所以，這時「IU翻譯器」 就能滿足需求。簡單與手機配對設定，就可以透過「IU 翻譯器」的獨特雙向翻譯功能達到溝通目的。這不但幫助許多使用者，更重要的是為國內科技業開創另一個新商機。（首圖來源：艾特科技）
隨著日本人口老化與少子化趨勢持續，日本閒置二手屋愈來愈多，但交易清淡，主要原因是二手屋鑑價過程被評估公司憑自己的數據以複雜且不透明方式定價，導致不同公司定價出現不一致的情況，或是完全無法反映市場現實，而現在人工智慧（AI）將可翻轉現況。如同金融科技為金融業帶來的龐大變革，房地產科技也將衝擊現有的房市交易流程，解決日本令人頭痛的閒置空屋問題。據日本國土交通省統計，日本房屋交易市場上有約 6,660 萬套總價值 350 兆日圓的房屋，其中 90% 是新建。二手屋的數量很少，部分原因是價格混亂，且多年來缺乏追蹤房價變化的中央系統。這也引發另一個問題，即閒置空屋的數量不斷增加。日本的二手房數量估計超過 820 萬戶，佔全部住宅的 10% 以上，2030 年該比率將上升至 30% 以上，日本官員擔心閒置房屋數量增加將進一步抑制房價。日經亞洲評論（Nikkei Asian Review）報導，人工智慧技術基礎來自龐大的數據分析，現在日本消費者可以便宜的費用，使用軟體就可輕易評估二手屋現在與未來的最適價格，可望能活化日本房屋市場，促進交易。現在在日本約有 50~60 家房地產科技公司，日經介紹一家位於東京的房地產科技公司 Collabit，其執行長 Tsuyoshi Asami 創業的理由是出於自身需求。Asami 於 5 年前在橫濱郊區公司附近以 4,080 萬日圓買一間房子，後來公司賣掉，辦公室遷移至東京市中心，Asami 因此想出手橫濱的房子，但不知道要賣多少錢。詢價過程中，他發現要搞清楚房屋的最適售價是件很困難的事，因此他創造自己的估價軟體，使用人工智慧與過去交易價格來評估社區房價。2016 年他以自己的房子測試這個系統，發現他可以出價 3,990 萬日圓，比他預期的更高。上月 Asami 以 3,980 萬日圓順利賣出。另一家位於東京的 Mansion Market 則是評估全國公寓價格，每月約有 16 萬人使用這項服務。東京的房屋裝修公司 Renoveru 也看到二手屋商機，透過 Facebook 和其他社交媒體平台尋找有意購買屋齡至少 20 年閒置公寓，又對裝潢有興趣的客戶。譬如 Renoveru 花費 900 萬日圓裝潢一間售價 3 千萬日圓的房子，客戶可以選擇裝修成什麼樣子。Renoveru 已經裝修了 1,200 戶房屋，客戶年齡平均...
人工智慧（AI）成為下世代科技發展重點，工研院 IEK 計畫副組長楊瑞臨表示，AI 終端載具數量將遠小於手機，半導體產業挑戰恐將增大，晶片業者應朝系統與服務領域發展。工研院產業經濟與趨勢研究中心（IEK）計畫副組長楊瑞臨指出，人工智慧大致可分為資料收集與決策兩部分；其中，資料收集方面，因需要大量運算，應在雲端進行。決策方面，目前各國仍以雲端發展為主，楊瑞臨表示，未來決策能否改由終端執行，是國內各界視為台灣發展 AI 的一大機會。只是無人機、自駕車、機器人與虛擬實境（VR）/擴增實境（AR）頭戴裝置為 AI 的 4 大終端載具，楊瑞臨認為，這些載具應以企業對企業（B2B）市場為主，難以進入每個家庭，數量將遠小於手機，AI 晶片需求量也將不大。楊瑞臨表示，未來 AI 時代商機將離硬體越來越遠，半導體廠投資回收難度增高，風險加劇，業者不能只賣晶片；數位內容才是 AI 時代最具產值的範疇，晶片廠應朝系統與服務領域發展。科技部近來積極推動 AI 發展，預計 4、5 年間執行包括研發服務、創意實踐等 5 大策略，動支新台幣 160 億元預算，建構 AI 生態圈。楊瑞臨認為，科技部促進 AI 早期技術研發，除可帶動相關技術發展，培育人才並建構環境，同時不排除可衍生出其他效益，對國內產業發展應具正面意義。不過 AI 終端晶片需求量不大，楊瑞臨認為，在成本考量下，未來 AI 終端晶片是否會如科技部評估以 3 奈米製程生產，有待進一步觀察。（記者：張建中；首圖來源：shutterstock）
看串流影片時，如果網速不足，很容易遇到中途暫停緩衝載入影片。最近麻省理工大學（MIT）一個研究，利用機器學習方式減少緩衝耗用的時間。MIT 的電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）最近開展了針對影片載入緩衝時間和影片畫質間的平衡研究。他們應用了人工智慧的機器學習技術製作 Pensieve 系統，分析用戶所在的網路環境，例如正進入網路連接不佳的隧道或位於人口密集的地方等，即時調節下一段影片的載入畫質，減少重新緩衝的時間，同時保障最高畫質影片。研究團隊表示他們使用整整一個月的影片內容測試這個系統，未來可應用到高解析度 VR 內容。他們將在即將舉行的 SIGCOMM 大會發表論文，並將研究內容開源。隨著現在影片畫質不斷提升，有這樣的動態調節功能，讓觀賞體驗更流暢也是必要。希望這個技術可儘快應用在不同的影片平台。 MIT researchers use machine learning to kill video buffering （本文由 Unwire HK 授權轉載）
Prisma 的創業團隊正在將焦點轉到 B2B，為開發人員建構工具，利用神經網路和深度學習技術的專業知識，為行動裝置提供視覺效果。他們也建一個新網站 Prismalabs.ai，詳細介紹這個新產品。Prisma 是一款圖片處理軟體，去年上線 iOS 平台，短短 4 天迅速風靡全球，征服了全球 40 多個國家的用戶。Prisma 利用卷積神經網路（Convolutional Neural Network），也就是機器深度學習方法徹底重新詮釋用戶的照片。和使用普通美圖軟體一樣，開啟軟體，即時拍照或選取已有照片，將用戶上傳的照片以名畫家如梵谷、莫內、畢卡索的筆觸「重新」畫一遍，讓照片看起來非常酷炫。開發者提供 SDK ，讓他們可在自己的應用加入類似風格轉變和自拍的效果──很可能在下週發表 API mid 。然後，在「下個月左右」，他們也計劃為想將開發程式碼移植到行動裝置的開發者提供另一項服務。畢竟，這是兩位共同創始人最初提出 Prisma 應用的想法──在管理系統電腦看到一種風格轉變的效果，並意識到如果它能在行動端近乎即時工作，會有多大潛力。首席執行長兼聯合創始人 Alexey Moiseenkov 說：「當你有一個想法要實現的時候，第一個計畫就會準備好解決方案，比如，風格轉變或物體辨識，或像面具一樣的東西，或是 Snapchat 的鏡頭。」他補充說，從 Prisma 實驗室得到的東西，「如果你需要這個功能，我們可為你提供一個在你的應用中實現的 SDK。」聯合創始人 Aram Airapetyan 提供了一個例子，他們的 AI 影像分割技術也可讓 Skype 用戶，如在視訊通話期間按鈕來變更或移除背景。Moiseenkov 認為，由於更強大的硬體和行動平台的積極鼓勵，越來越多擴增實境應用程式出現，也可能有助於產生對 Prisma 的需求，因他們可以提供對象追蹤，以及透過 APIS 或 SDK 追蹤臉部。「B2B 服務的第二部分是，我們覺得在很多公司，開發者都在努力將技術移植到行動裝置上，我們覺得，可向他們提供我們內部使用的解決方案──我們內部有一個平台，幫助我們研究，為內部使用提供大量展演應用，並選擇最合適的那個。」他們說，已用「一些大公司」測試開發者工具，但沒有透露任何名字。Moiseenkov 補充說：「我們想探索電腦視覺領域，並幫助公司在人工智慧方面創造更大的用戶體驗──幫助人們更容易溝通，完成他們的工作。」「我們覺得 AI 可以幫助很多公司改善用戶體驗。相機、影像處理、過濾、降噪，很多不同的東西可能會發生，這很酷。我覺得它可以提高 App Store 和 Google Play 的應用程式的整體品質。」去年夏天，Prisma 的消費應用向人們展示了一種繪畫風格，提供智慧手機用戶一種快速輕鬆應用不同圖形風格的智慧手機照片──例如，創造一種特殊的藝術品或圖形效果。這款應用的效果並不是透過用濾鏡在照片上，而是利用神經網路和深度學習來處理所選樣式的初始照片──生成一個新影像，將兩個匯入源結合在一起。截至去年 12...
「殺人機器人」似乎已被公認是下一輪軍用技術的制高點。中美俄英法韓等主要軍事大國，紛紛增加研發投入，爭相打造不需人類駕駛員、操縱者的「鋼鐵雄師」。但同時，這引發的倫理爭議與安全擔憂日漸升溫。一批機器人和 AI 領域的專家、企業家及技術領袖，正呼籲聯合國禁止「殺人機器人」開發和使用。20 日，來自 26 個國家的 116 名專家，由馬斯克和 DeepMind 聯合創始人 Mustafa Suleyman 領頭，發表公開信號召全面禁止自主武器。聯合國最近已投票透過開啟對此類軍用武器的正式討論，這包括自主化的無人機、坦克、機關槍。馬斯克等人已向聯合國提交一份公開信──希望在此時，即正式討論開始前呼籲，推動聯合國制定決議制止這波全球已開啟的「殺人機器人」軍備競賽。在公開信中，這批技術領袖對主持該討論的聯合國常規武器會議警告，這輪軍備競賽極有可能導致「人類戰爭形式發生第三次革命」，前兩次分別由火藥和核子武器引發。他們寫道：一旦研發出來，致命自主武器將使未來戰爭擴大到前所未有的規模，戰爭進展的速度也將超過人類對時間的理解。這類武器很可能成為恐怖的代名詞，獨裁者、恐怖分子能用在無辜平民上，也有可能被駭客利用，讓自主武器做出我們不希望看到的行為。 留給我們行動的時間並不多。一旦這個潘朵拉的盒子開啟，關上就難了。之前 AI 專家曾警告，以現在的人工智慧技術和發展速度，部署全自主武器將在幾年內變得可行。雖然，AI 武器能讓戰場對軍隊服役人員來說更安全──更多人不需要上前線；但專家擔心自主行動的進攻性武器，將大大降低戰爭的門檻，導致更大量的傷亡。公開信在今年國際人工智慧聯合會議（IJCAI）開幕致辭上公布，得到機器人及 AI 領袖不少知名專家學者的支持。公開信全文以及署名者名單可見此。他們強調緊急行動的重要性，尤其聯合國把討論該問題的會議時間推遲到今年 11 月，原計劃是 21 日。這批聯合署名公開信的專家，呼籲把「在道德倫理上站不住腳」的致命自主武器系統，加入聯合國自 1983 年生效的特殊常規武器大會（CCW）武器禁用名單。後者包括化學武器及蓄意以致盲為目的的雷射武器。新南威爾斯大學人工智慧教授 Toby Walsh 對此表示：幾乎所有技術都有兩面性，AI 同樣如此。 它能幫助我們解決許多目前面臨的社會問題：不平等、貧困、氣候變化帶來的挑戰及仍未消退的全球金融危機。但是，同樣的技術也能用到自主武器，讓戰爭（進一步）工業化。 我們需要在今天決定，到底什麼樣的未來才是我們想要的。大家很熟悉的馬斯克是該領域的活躍人物。他很早就對前瞻性的 AI 政策立法多次呼籲，把人工智慧說成人類的頭號生存威脅。馬斯克的說法造成很大爭議，不少頂級學者及意見領袖表達不同觀點，包括 Ray Kurzweil 與祖克柏。不少公眾可能認可 AI 對人類社會有很大破壞潛力這說法，但同時認為真正造成「破壞」還離得遠。Clearpath Robotics 創始人 Ryan Gariepy 表示：與其他科幻小說的 AI 潛在應用不一樣，自主武器系統研發正處在一個轉捩點，它對無辜平民造成殺傷的威脅非常現實，也有可能造成全球不穩定。IJCAI 被專家用作討論致命自主武器系統的論壇，已經不是第一次了。兩年前，包括馬斯克和霍金在內的數千名 AI、機器人專家以及工業領袖在該大會簽署了另一封公開信，呼籲與這次相似的武器禁令。這推動了聯合國對致命自主武器開啟正式討論。核子武器的威脅還未解決，人類又將面臨另一個自己製造的生存威脅。（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：pixabay）