或許各位都聽過這樣的數據：到西元 2020 年時，全球產生的數位資料將高達 40 ZB 之譜，40 ZB 是什麼樣的概念呢？40 ZB 接近於 430 億 TB，約等於 76.7 億部 2.5 小時片長的 4K 電影（未壓縮版本的 4K 電影容量約為 5.6 TB），資料量之龐大，已經超越了人類所能想像的極限──當然，也遠超了人類大腦所能思考以及分析的範圍。這麼大的數據量會來自哪裡其實不難想像：光以社群網站來說，Instagram 每天上傳超過 9,500 萬張照片與影片、Facebook 每天產生 45 億個讚、Twitter 每天有 5 億條推文，更不用提每天在網路上生產的新聞、部落格文章、行車紀錄以及各類連接網路所產生的資料量，包含未來的車聯網、物聯網等，數位資料正以驚人的速度快速累加中。傳統資料中心早已不符合高密度訊息的網路數據處理與儲存模式，現代的資料中心在設計上需要更注重客製化──按照訊息分類儲存需求，在一個人們越來越沒有耐心的年代，要靠搜尋在短時間內讓使用者從龐大的訊息庫中找到資料、甚至將這些資料解析成有用的數據，就是一個相當巨大的挑戰。拜社群媒體與行動裝置的發達所賜，人們所需的資料已經開始從文字逐漸轉化為圖片、影片，而相關的存儲與運算、分類需求也越來越多，這類比文字還困難的分析與分類，也讓資料中心難以如以往般走單一規格化，而必須要按照服務的需求做設計，務求達到成本、耗能、運算這幾個基本條件的最佳化。而所謂的圖片、影像資料也只是現在這個階段最重要的需求，未來的車聯網、甚至物聯網等，也讓存儲與運算功能同時更形重要，你應該不會想要在開車獲取道路資訊時，因為資料中心運算過久，導致資料回傳給車子過慢，最終導致災禍的產生，在越來越接近「萬物連網」的道路上，運算的速度越快自然越好，而這也讓資料中心的設計越來越複雜化，造就了全新的雲端運算儲存發展。正是因為這樣的需求，許多有資料中心建置需求的公司無法再閉門造車，Facebook 於 2011 年 4 月提出了開放運算項目（Open Compute Program，簡稱 OCP），希望有大型資料中心需求的公司共同參與，目前這個計畫已經有 Facebook、Microsoft、Apple、Seagate、Dell、Ericsson、Cisco 等公司共同參與，這個項目的目標就是希望能夠透過公司彼此分享的方式，逐步勾勒出未來資料中心該有的共同規格。根據 TrendForce 記憶體事業處 DRAMeXchange 的研究指出，伺服器記憶體在 2017 第三季仍呈現供給不足的狀態，而這也意味著伺服器與雲端建置的需求相當強勁，包括 Microsoft、Google、IBM、Facebook、Amazon 等大廠早以全球為目標展開資料中心的建設工作──雖然腳步稍緩，但中國的大型網路業者也已經開始跨入資料中心基礎設計的領域，而中國廠商伺服器需求的成長幅度之高，也讓中國市場受到許多廠商的矚目。（Source：TrendForce）最近幾年開始流行起來的人工智慧，正是我們藉由科技產品收集大量數據後，所逐步開始發展的解決方案之一，以協助人類在面對大量數據時，能快速分析並應用這些資料到日常生活中，而這也正是雲端運算發展的一個重要環節。為了適應這樣的雲端新時代，軟體商與硬體商的分野逐漸模糊，軟硬整合的綜效將成為各家廠商是否能在新時代握有一席之地的關鍵。（首圖來源：shutterstock）
訓練機器人執行新任務的工作多半由專家負責，但 MIT 正試圖改變這個情況。來自美國麻省理工學院電腦科學暨人工智慧實驗室（Computer Science and Artificial Intelligence Lab，CSAIL）的 Claudia Perez-D’Arpino 和 Julie Shah 正在研發一套名為 C-LEARN 的系統，他們的目標是要讓「訓練機器人」這件事變得簡單到幾乎每一個人都能完成這項工作。舉凡人類生活中的例行公事──轉握把、開衣櫃、撿東西等都能輕易教會。這些機器人並非從零開始運作，它們本身就具備一些完成新任務所需的基本功能，而當一項任務指派時，它們所做的就是決定什麼時候需要什麼功能才能完成工作。它們學習的速度基本上不算快：在一對一的情況中，要教會一個機器人相對容易，但當人類要教會大量機器人時，這項工作就會變得相當耗時且繁重。為此，CSAIL 團隊開發了一套系統，讓人類只需針對一個具教學功能的機器人進行訓練，接著剩餘的訓練工作交由這名教學機器人執行即可。後學的機器人甚至不需要和第一個機器人一模一樣，在下方影片中，你可以看到 Optimus 模型將從人類身上學會的技能傳授給較大型的 Atlas 模型。這個系統成功的原因在於結合「示範內容」與「教學機器人既有的知識基礎」，因此教學機器人能十分準確地執行經過示範的任務，接著這樣的訊息經過轉換後便能用來教會其他機器人。但 C-LEARN 系統稱不上完美，人類需要花半個小時才能教會機器人如何撿起一個箱子，諸如躲避碰撞等複雜的任務則尚不在這個系統的能力範圍內。至少就目前來說，這些機器人可以扮演貨櫃的搬運者或用於進行簡單的保養工作。 MIT System Makes It Easy to Teach a Teaching Robot So It Can Teach Other Robots Anyone can teach this MIT robot how to teach other robots...
隨著人工智慧（AI）逐漸發展，霍金（Stephen Hawking）和特斯拉執行長馬斯克（Elon Musk）都發出警告，認為人們將會失去對機器的控制，甚至可能會影響自身的發展，但 Google 的 AI 研究專家認為這是十分荒謬的。CNBC 報導，身為 AI 領域的專家和 Google 的研究主管，Peter Norvig 並不贊同所謂的「殺手機器人」（Killer Robot）理論會出現，他覺得人們應該聚焦在如何避免工作被取代的問題上。Norvig 指出，機器人造成許多工作機會消失的情況，毫無疑問會來到，「目前在一些工作上已經出現許多變化，而這種變化將會一直持續下去。」報導指出，由於工業機器人使用逐漸普遍，製造業中已經出現許多工作機會縮減的情況，但隨著技術發展，工作被取代的情況將會逐漸往上發展，法律、金融、媒體及其他許多工作都可能出現改變或消失。對於機器人將取代工作機會的情況，多數人幾乎已經是達成共識，問題只在「何時」及「規模大小」，Norvig 認為，如果來的時間太快，很有可能會造成社會混亂，必須找到方法協助緩解。但是就像引擎的發明使馬車消失，同時也創造了數百萬全新的工作機會，機器學習的技術也會創造全新的工作。只是 Norvig 也強調，工作機會的消失很容易看見，但即將要出現的工作內容卻很難預測，因為它們還不存在。儘管如此，Norvig 認為正要進入職場的年輕人並不需要為此感到沮喪，或放棄自己的抱負。「試著找到你感興趣、同時能滿足人們需求的事情，注意各種新技術並試著學會使用它們，並且將其應用在你感興趣的領域上。」Norvig 表示，「總有事情需要由人去做。」 Here’s how one of Google’s top scientists thinks people should prepare for machine learning （首圖來源：Flickr/D Coetzee CC BY 2.0）
一手聯盟日本軟銀、中國阿里巴巴，另一手撒網投資，去年購併夏普、今年進攻東芝，更是為了鴻海轉型科技服務公司鋪墊──受高人指點的郭台銘，早已悄悄布局人工智慧物聯網（AIoT）。「早安 Sonia，記得早上喝杯咖啡醒醒腦喔。」萌樣的 Pepper 對剛進公司的她說。這裡是沛博科技的總部，也是鴻海集團人工智慧（AI）的祕密基地。走進基地，只見各個 Pepper 或舞動、或說話、或轉頭，工程師們正為 Pepper 開發測試新軟體。從美國蘋果的 Siri、IBM 的 Watson 到 Google 的無人車，正步步向電影科幻故事裡人工智慧機器人實現夢想中。AI 正翻轉世界，從工廠、客廳到各行各業。掌握人腦科技，就掌握未來科技與經濟命脈。但台灣企業強於硬體，AI 則以軟體思維開展，台灣起步慢且弱，各企業著墨甚少，鴻海集團已算領先，正兵分兩路布局 AI──一是結合國際盟友，組成鴻海機器人大聯盟，打國際盃；二是積極布局人工智慧物聯網（AIoT）。Pepper 是日、台、中混血兒，由台灣鴻海夏普集團總裁郭台銘、日本軟銀總裁孫正義、中國阿里巴巴創辦人馬雲組成國際聯盟，打造全球第一台情感型機器人。軟銀負責軟硬體設計、鴻海負責硬體製造、阿里巴巴負責中國市場。不只是硬體商機，「我們要成為機器人界的 iPhone。」沛博科技商務暨應用開發部總監林秀明表示，策劃萌樣 Pepper 目標在應用軟體，要軟硬通吃，因為沒有人工智慧的機器人，只是玩具。▲ Pepper 必須仰賴後續 App 開發來變聰明。右為沛博科技商務暨應用開發部總監林秀明。從玩具變完人，Pepper 靠 App「長智慧」郭台銘認為，目前只能算是 AI 實現的初步。「期待如同電影上看到的機器人，會跟你聊天、會幫你買東西、幫你做事的機器人，確實還有一大段很大距離。」林秀明在白板上畫出預期與實際的差距。他正帶領團隊積極研發應用軟體（App），希望大家能共同開發，以大量 App 來補強這段智慧距離，以加速 AI 應用，實現人類的期待。至於擔不擔心聰明的機器人會取代與掌握人類，他認為，目前的距離仍遙遠。Pepper 的軟體由軟銀機器人控股公司開發，並與微軟與 IBM 合作完成。沛博則在其底層軟體上開發應用軟體，同時協助開發者完成 App，創造商機，目的使 Pepper 可因應不同客戶需求，開發不同的 App，就如每人的智慧型手機上的 App 不同。軟銀 2016 年 5 月推出 Android 版 Pepper，讓開發者可以 Pepper 平台開發系統，還能使用現有 Android 商城的 App，讓 Pepper...
從到各種軟體背後的大數據分析，到已經走進人們日常使用設備中的人工智慧助理 Siri、Google Assistant 和 Alexa，再到初登棋壇就完勝著名棋手李世乭的 Alphago，人工智慧似乎已經無處不在。各大科技巨擘在人工智慧領域的動作越來越多。來自國外媒體 TechCrunch 的消息稱，蘋果以接近 2 億美元的價格收購一家專門從事人工智慧研究的公司──Lattice Data。不過 Lattice Data 在人工智慧領域所做的事情可能和人們印象中不太一樣。Lattice Data 主要利用 AI 的推理機制來使非結構化的數據「Dark Data」，轉化為結構化（和更多可用）的訊息。「Dark Data」指的是一種非結構化，未標記和未開發的數據，可在資料儲存庫中找到，但並未被分析或處理，實質上和我們常說的「大數據」一樣，但價值很多時候都被企業和開發者忽略了。 ▲ Dark Data 還有很大的挖掘空間。（Source：odintext）在所有被創建的數據中，有 70%~80% 的數據都是非結構化的「Dark Data」，也就是說，這些數據如果不經過處理和重構，是難以被利用的，而這樣龐大的數據如不能轉化為可用的訊息，就會全部被丟棄。此外，該公司另一項技術類似 Google 的「知識圖譜」，這項技術可使人工智慧助理理解人物、地點和事物之間的關系，進而回答各種問題。 ▲ 三星的人工智慧助理 Bixby。據 9to5mac 報導，在被蘋果收購前，Lattice Data 也在和其他公司洽談如何使自家的人工智慧助手更加智慧，這些公司包括亞馬遜、三星，而這兩家公司都有自己的人工智慧助手，Alexa 和 Bixby。 ▲ 蘋果的人工智慧助理 Siri。那蘋果收購這家公司又是出於什麼考慮呢？到目前為止，雖然並沒有更多信息顯示蘋果和 Lattice Data 會以何種方式合作，但蘋果今年很有可能推出一款 Siri 智慧音響，或許蘋果收購 Lattice Data 就是想讓 Siri 在數據分析、整合和有效利用的能力上優於其他競爭者。（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：Lattice...
一年一度的蘋果開發者大會（WWDC）將在 6 月 5~9 日舉行，除了可能發表 10.5 吋 iPad Pro 外，搭載 Siri 語音助理的智慧揚聲器也有望首度亮相。凱基投顧分析師郭明錤（Ming-Chi Kuo）最新報告指出， 根據 10.5 吋 iPad Pro 量產時程推估，iPad Pro 在 WWDC 發表的機率超過七成。（macrumors.com）郭明錤預期 10.5 吋 iPad Pro 尺寸規格與 9.7 吋 iPad Pro 相仿，只是縮小邊寬，以塞進更大螢幕。如果沒有意外，10.5 吋 iPad Pro 可能在本季底進入量產，2017 會計年度出貨量預估介於 500~600 萬台。除此之外，郭明錤估計 Siri 智慧揚聲器在 WWDC 上發表的機率超過五成，且與亞馬遜最新款 Echo 類似，可能搭載觸控螢幕。郭明錤預測 Siri 智慧揚聲器要等到年底才會開賣，只是選在 WWDC 提前發表，週期性出貨量預估超過 1 千萬台。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：Flickr/Niels Epting...
路透社報導，為了追求更高效率及更低成本，美國老牌銀行紐約梅隆（BNY Mellon）在過去 15 個月期間，「聘用」了超過 220 名機器人團隊來協助處理事務，銀行估計每年可省下約 30 萬美元（約台幣 903 萬元）。這間成立 223 年的銀行表示，機器人團隊的主要任務是取代重複性高的操作事務，並減少員工在處理數據及付款處理的時間，並同時減少人工出錯的可能。從銀行前台的客戶服務到辦公室內的操作，梅隆銀行使用包含人工智慧（AI）和自動化設備來節省繁雜和手動流程的時間，高級執行副總 Doug Shulman 強調，梅隆銀行希望透過機器人團隊的協助，讓員工能省去繁瑣的事務，真正專注在不同的活動上。不僅如此，Shulman 也非常認同機器人團隊的工作績效，認為機器人團隊提供更好的客戶體驗，同時也降低銀行的生產成本。以企業財報稽核為例，過去以人力稽核約需要 6~10 個工作日，才能從多個 IT 系統的大量數據中篩選完畢，但若以機器人進行稽核，工作日大幅縮短至 24 小時內即可完成。根據諮商公司 Accenture 的最新調查，在受訪將近 600 名銀行業者中，有將近四分之三認為，AI 將會是未來 3 年銀行與客戶互動的主要方式。儘管如此，許多銀行使用的系統已存在了數十年，版本可能不適用 AI 處理事務，銀行仍面臨更新老舊系統的重大挑戰。 BNY Mellon advances artificial intelligence tech across operations （首圖來源：Flickr/daveynin CC BY 2.0）
微軟 Build 2017 大會剛塵埃落定， Google I/O 2017 就馬不停蹄地來了。今年 Google I/O 大會將在當地時間 5 月 17~19 日舉行，地點在美國加州山景城的海岸線圓形劇場（Shoreline Amphitheater）。▲ Google I/O 2016。這個一年一度的開發者盛會，Google 往往會在 I/O 大會上發表一些重磅軟硬體產品，比如說去年的 Android N 系統、Google Home 智慧揚聲器等；今年自然也不會例外。因此，結合 Google I/O 2016 大會的情況和 Google 最新的發展策略，我們不妨預測一下 Google I/O 2017 可能出現的亮點。Android O 作業系統毫無疑問，Google 會在此次 I/O 大會揭露更多下世代 Android O 作業系統的資訊。不過今年 3 月 21 日，Google 已提前放出 Android O 的開發者預覽版；與上代相比，Android O 新增了畫中畫、通知頻道（Notification...
優步（Uber）、Lyft 大舉入侵，傳統的紐約市計程車市佔率節節敗退，如今 Uber 在紐約市有 5 萬駕駛，Lyft 也有 3 萬駕駛（許多駕駛同時與 Uber 和 Lyft 合作），紐約市傳統計程車 13,587 輛，在兩大叫車服務夾殺下，似乎前途茫茫，不過為傳統計程車打造計程錶等車上電子設備的惠爾訊（VeriFone）伸出援手，在紐約市與以色列交通演算法服務新創公司 StreetSmart 合作，提供傳統計程車司機對抗兩大叫車服務的利器。惠爾訊是傳統 POS 大廠，製造各種電子支付軟硬體，在計程車方面，包括計程錶、刷卡機，以及車上電視等裝置，在紐約市計程車市佔率高達 6 成，惠爾訊自然不會坐視紐約市傳統計程車客戶遭到新興叫車服務蠶食鯨吞，為此出手助傳統計程車司機一臂之力。惠爾訊並非如今才行動，而是早就開始致力幫助傳統計程車對抗 Uber、Lyft 等叫車服務。2015 年，惠爾訊為此買下新創企業 Curb，提供傳統計程車可用手機 App 叫車，以與 Uber 手機 App 的便利性抗衡，但是惠爾訊認為，光是推出與 Uber、Lyft 一樣的手機叫車服務，不足以對抗 Uber、Lyft 的威脅，應該要發揚傳統計程車相較於 Uber、Lyft 最大的優勢，就是乘客可以路邊攔車，路邊攔車也仍然是目前傳統計程車最大的收入來源。惠爾訊認為，傳統計程車最需要的，是減少空車時間，降低空車行駛成本，以及讓路邊攔車的客人更快能攔到車，讓乘客覺得攔車更方便，更願意攔車。要做到這點，就必須與 StreetSmart 這樣的服務合作。StreetSmart 是成立於以色列台拉維夫的新創事業，其 App 會收集計程車乘客上下車的歷史資料，分析出熱門的搭車與下車地點，並搭配道路交通狀況資訊，以及大眾運輸的班表，經由演算法，計算出計程車司機走哪條路線最有機會載到客人，甚至能預計載到下個客人會花多少時間。惠爾訊與 StreetSmart 合作後，會將 StreetSmart 直接安裝於計程車上的車上電子資訊主系統，因此司機不需要自行下載 StreetSmart App 到手機。突破載客慣性路線對計程車司機來說，StreetSmart 使用方式相當「傻瓜」，只要載完客人後按下螢幕圖示按鈕，表示現在空車，StreetSmart 就會自動顯示建議路線，讓司機有最快機會找到下一個攔車客人，一旦載客，就按下螢幕圖示按鈕表示已載客。司機常會不自覺的有慣性路線，因而錯過很多不在慣用路線上的攔車客；在 StreetSmart 建議下，司機可打破平時的畫地自限，開到平時很少經過的地方載到潛在客人。StreetSmart 不會像其他叫車服務或車用 GPS...
中國圍棋名將柯潔將與 Google 公司超級電腦 AlphaGo 展開「人機大戰」。這場世紀對決，中國圍棋好手古力不看好柯潔，認為他贏一盤的機率只有 10%。棋聖聶衛平也預估結果將是 0:3，柯潔全輸。去年 3 月南韓高手李世乭第一盤敗給 AlphaGo 時，柯潔透過新浪微博大言不慚地說，就算 AlphaGo 戰勝李世乭，但「贏不了我」。這番話引起媒體與網友關注。10 月之後，柯潔在圍棋網路平台中敗給 AlphaGo 升級版「Master」。月底的對戰是柯潔與 AlphaGo 首次面對面對決。對於柯潔能否擊敗 AlphaGo，外界並不看好。中國圍棋世界冠軍古力接受華商網訪問時表示，Master 已經 60 連勝，這還不是 AlphaGo 的最強型態，柯潔要贏很困難，得看他的發揮。評估勝算，他認為三盤賽事中，柯潔贏一盤的可能只有 10%。不過古力也說，柯潔近來棋風變化很大，希望能有很好的發揮。柯潔已經經歷過大風大浪，「就是放下包袱好好去下。輸贏無所謂，只要發揮自己的水平就行了」。北京新浪專訪有「棋聖」之稱的圍棋大師聶衛平，談到這場人機大戰時，聶衛平說，「如果柯潔能贏一盤，那就燒香了」，雖然他期望柯潔能贏一盤，給職業圍棋手爭點面子，但他預測結果將是一面倒的 0:3。年初也和 AlphaGo 有過網路對戰的聶衛平說，和 AlphaGo 的差距是全面的，只要 AlphaGo 自己不出問題，可以說是沒機會贏。柯潔預計在本月 23~27 日於烏鎮與 AlphaGo 首度正式面對面對弈，進行 3 盤棋戰。（首圖來源：DeepMind）延伸閱讀： AlphaGo 已經很厲害了，和柯潔對戰還有意義嗎？ 人機再度大對決，AlphaGo 將於 5 月對弈世界冠軍柯潔