自動化程式充斥在網路上，要分辨是真人或程式以往都要依靠麻煩的 Captcha 工具，有時就算是真人也未必能看清扭曲的文字。Google 最新開發的技術，就避免了這個問題，完全隱藏在後台，不會騷擾真人用戶。早於 2009 年 Google 就收購了 reCaptcha，提供人機分辨工具，最初的版本是大家熟知的扭曲文字辨認，不過隨著自動程式越來越聰明，文字變得愈來愈難辨認，後來應運而生有圖片辨認或其他謎題，不過對用戶而言已經變得愈來愈麻煩。Google 後來在 2013 年推出新版本，使用者只需要按下「我不是機器人」旁邊的勾號就可以，大幅減少輸入文字的麻煩，最近更變成完全隱形。這個技術利用分析用戶在網頁上的瀏覽習慣，例如滑鼠的移動和輸入資料的速度等，來判斷使用者是真人或者程式，藉此做到無需額外確認就能分辨的效果。這個工具背後也是基於機器學習的人工智慧，在大家使用這個工具的同時，其實 Google 同時也從中學習我們的使用習慣，改進其人工智慧。無論如何，對用戶來說，無需輸入麻煩的扭曲文字或分析照片，總算是一個好消息呢。 Google Has Finally Killed the CAPTCHA （本文由 Unwire HK 授權轉載；首圖來源：Flickr/Alan Levine CC BY 2.0）
中國科技部部長萬鋼表示，目前正與相關方面共同起草促進中國人工智慧創新發展的規劃，預估「兩會」之後很快就會推出。中證網引述萬鋼指出，此規劃旨在推動人工智慧在經濟建設、社會民生、環保事業、國家安全等方面應用；同時，基於人工智慧的研究必須是開放的，要有知識交流和共用的平台，建立開放的軟體平台、開源的硬體平台及專業化的眾創空間。上證報引述中國全國人大代表、佳都科技董事長劉偉表示，今年政府工作報告中首次提及人工智慧，顯示國家層級已經很重視此行業，並且將從國策高度去推動產業發展。他認為，現在已進入人工智慧 2.0 時代，一些技術開始成規模地進入商用，目前中國在人工智慧領域已有了很多應用場景，在未來 5-10 年內，人工智慧會像水電煤一樣與日常生活息息相關。同樣也是中國全國人大代表的科大訊飛董事長劉慶峰也表示，未來人工智慧將進入教育、醫療、金融、交通等幾乎所有行業。去年 12 月底，中國國家發展改革委公示了 19 個「互聯網 +」和大數據領域國家工程實驗室擬確定承擔單位名單，在這 19 個國家工程實驗室中，有3個是人工智慧領域的技術應用。劉偉認為，中國在人工智慧領域的科技產業轉化過程比較弱，但是在技術上與國際領先水準保持基本同步。然儘管在人工智慧領域的核心技術及產業創新方面，中國都面臨著良好的發展契機，但劉偉認為，針對人工智慧的發展仍有一些亟待落實的問題。他表示，人工智慧還缺乏國家層面的戰略規劃體系，人工智慧涉及硬體、軟體、晶片、智慧製造等方面的內容，應該在頂層設計上予以重視。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：shutterstock）
可飛天的無人自動駕駛車概念已經不是新聞，而現在概念又再度進化，出現了無人車結合無人機、可無縫轉換陸空兩用的分離式交通工具！歐洲飛機製造大廠空中巴士（Airbus Group）近日在日內瓦車展（Geneva International Motor Show）中，為大家揭曉這款極具創意的新型概念交通工具「Pop.Up」。為了改善城市交通日益加劇的壅塞問題，空中巴士及義大利頂尖汽車設計公司 Italdesign 合作打造了 Pop.Up，兼具無人機和汽車的外型與功能，概念卻又不同於此前所見的載客無人機或是飛天汽車。Pop.Up 為全電動零排放的模組化交通系統，主要由雙人座車艙、空中模組及地面模組等三大結構組成。▲ 空中巴士 Pop.Up 為陸空兩用分離式交通系統首先，Pop.Up 以單體式（monocoque）碳纖維車艙為核心結構，座艙空間長寬高 2.6 x 1.5 x 1.4 公尺，配置擴增實境（AR）裝置顯示行車狀態；地面模組為四輪底盤，而空中模組則是四軸對轉式八旋翼無人機，兩模組各自具有電池裝置，只要 15 分鐘即可完成充電，並視交通狀況與乘客需求與車艙對接使用，最高時速可達約 100 公里左右。 ▲ Pop.Up 結構包括空中模組、雙人座車艙、地面模組 ▲ Pop.Up 電池裝置位置 Pop.Up 系統做為人工智慧平台，能靈活彈性地管理及提供新型態交通共享服務，其特點不只是將車艙連結陸空兩模組使用，甚至還可能跟其他交通工具無縫整合，例如火車、超高速管道列車（Hyperloop）等。乘客只要透過行動裝置 app 預約行程，Pop.Up 系統便會依據行程細節、交通狀況與乘客偏好，自動建議最合適的搭乘方案，並決定車艙對接模式。未來乘客只要坐在車艙裡，完全不必移動轉換交通工具，就能安全又快速地直達目的地。當乘客抵達目的地後，Pop.Up 模組會自動返回專用充電站，繼續等候下一趟載客行程。 ▲ 透過 app 預約行程並提出相關資料與需求，Pop.Up 會自動訂出最適宜的搭乘方案 空中巴士期望 Pop.Up 能改善城市交通壅塞情況，提供民眾安全便利又有效率的運輸方式，但以現階段來說，Pop.Up 仍是尚未落實的概念設計，空中巴士也未提及預計推出時間。空中巴士城市空中交通部（Urban air mobility）總經理 Mathias Thomsen 表示，若要實現 Pop.Up 這類新型交通工具，除了需要航太與汽車產業共同推動外，也需要當地政府支持，建設永續性與智慧化基礎設施，並建立管控規範架構。Italdesign 執行長...
眼睛只要挪開一秒，你就會錯過這歷史性的一刻：半導體製造商英飛凌（Infineon）推出一台世界上最強大的微型電腦──Sub 1 Reloaded。在德國慕尼黑電子展上，Sub 1 Reloaded 僅用 0.637 秒便復原一個三階魔術方塊，並打破了自己先前創下的 0.887 秒金氏世界紀錄。之前人類的最高紀錄是由一名 14 歲男孩 Feliks Zemdegs 創下的 4.73 秒。要知道，一個普通的三階魔術方塊的組合變化總數約為 4.3×10^19 個，若將這個數量的標準大小魔術方塊鋪滿地球表面，可以累積 275 層，每層厚度約 20 公尺。▲ 一個普通的三階魔術方塊組合數量卻很驚人。為何 Sub1 Reloaded 功能如此強大？是因為其有許多微晶片，這些晶片就像電子版的神經、大腦、肌肉一般組成一個完整的 Sub1 Reloaded 機器人。只要按下按鈕，Sub1 Reloaded 就會自動進入復原魔術方塊狀態。首先，感應器上的百葉窗開啟，電腦透過感應器掃描影像，這樣可偵測魔術方塊如何被打亂。其次，機器人的「大腦」微晶片透過演算法，在不到 0.15 毫秒的時間內得出最快的復原方式。之後，機器人透過半導體微控制器將指令傳送給 6 個機器手臂，並由機器臂快速轉動魔術方塊，完成魔術方塊的復原。為了使轉動時間保持最小，設計 Sub1 Reloaded 的工程師 Albert Breer 特意製造一個「速度立方體」，用以減少移動部件產生的摩擦力。▲ 內建的微控制器使 Sub 1 Reloaded 能做出最少反應。從以上步驟可以看出，最關鍵的環節便是最後一步──利用微控制器指導機器人復原魔術方塊。Sub1 Reloaded 運用英飛凌生產的微控制器。這個微控制器與無人車輔助駕駛系統中的控制器很相似，都能使機器能做出「最少反應」（minimal reaction...
近日，DeepMind 正與英國國家電網公司討論，利用 AI 平衡英國電力供需問題。英國國家電網擁有將電力輸往英國各地的基礎設施，以確保任何時候有足夠電力滿足英國各地需求。不過近些年平衡電網供需有些棘手，其主要因客觀因素：如風能和太陽能等可再生能源已經成為英國能源架構中重要的組成部分。鑑於能源種類變多，如何使可再生能源的規格和適當排程，成了英國電網需要解決的問題。基於此，DeepMind 認為，機器學習可以更準確地預測需求型態，有效平衡英國國家電力系統中的供需矛盾。DeepMind 發言人提到，預測性機器學習在輔助電力系統減少對環境的影響上有巨大潛力。一個真正令人感興趣的前景是，DeepMind 是否可利用機器學習技術預測電力需求和供應的高峰，進而幫助英國國家電網公司最大限度利用可再生能源。DeepMind CEO 哈薩比斯說：「目前，我們正在與英國國家電網公司以及其他大型電力供應商進行初步探討，以便幫助解決這些機構面臨的種種問題。無需投入新的基礎設施，只要透過最佳化，就可幫助英國節省 10% 的電力使用量，這一成效將非常令人興奮。」之前也曾報導，去年 7 月 DeepMind 就有成功電力節能應用的案例，其利用機器學習將Google 資料中心的用電量減少了 15%。DeepMind 的智慧演算法能更有效預測 Google 資料中心的冷卻系統和控制裝置的負載，進而將冷卻電量減少 40%。DeepMind 人工智慧軟體控制資料中心內大約 120 個裝置參數變量，包括風扇、空調系統、甚至窗戶等。雖然 DeepMind 人工智慧系統僅幫助資料中心降低了十幾個百分點的耗電量，但由於總量巨大，一定程度上也節約了很多成本。根據 2014 年資料，Google 公司的總耗電量達 4,402,836 百萬瓦小時，相當於 366,903 個美國家庭平均年用電量總和，而其中最大的耗電源就是資料中心──用於支援全球網頁及行動應用服務。分析師估計，未來幾年這可能會為 Google 節省數億美元。這裡需要指出，Google 並不是擁有 DeepMind 後才想用人工智慧節能，而是 2014 年就將機器學習技術用在一資料中心上，當時使用神經網路預測能耗隨時間的變化，更有效地安排裝置使用情況。哈薩比斯稱，「因為效果非常好，所以將這技術的應用擴大至整個 Google，但我們希望看到它能用於英國國家電網這樣的規模上。我們認為，能用於資料中心的技術沒有理由無法用在國家電網上。」（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：DeepMind）延伸閱讀： Google 名利雙收，用 DeepMind 的技術減少電費
當你開車在馬路上堵得寸步難行時，是不是常看到旁邊摩托車呼嘯而過，留給你遠去的背影？雖然這時你會恨得牙癢癢，但「兩個輪子」摩托車的安全係數也總是讓人揪心：要是真的和四輪汽車撞上了，摩托車還是會瞬間倒地，到時候受傷的還是你。但現在，來自舊金山的初創公司 Lit Motors 開發了一輛永遠撞不倒的摩托車 C-1，大大提高了安全係數，讓你既能享受穿梭在水洩不通的馬路上的快感，同時又能保證駕駛安全。據官網介紹，Lit Motors C-1 採用全封閉系統，可以容納兩人乘坐，整車僅重 360 公斤，車寬才 1 公尺左右。「不倒翁」Lit Motors C-1 的祕密武器就是「陀螺」：它利用每秒轉速高達 12,000 轉的陀螺，讓車身無論靜止還是碰撞時都能穩穩地保持平衡。那麼到底多大的衝擊力才會讓 Lit Motors C-1 敗下陣來？只有在一隻小象完全壓住 C1 的時候，它才會倒……▲ Lit Motors C-1 在遭到撞擊時會自動保持平衡。不僅平衡感超強，Lit Motors C-1 還採用特斯拉的電池，不僅綠色環保且馬力強勁：C1 從 0 加速到 100 公里只需 6 秒，最高時速可達 200 公里。此外，用 220V 的電壓充電只需 4 小時就可以充滿，滿電的情況下可行駛 320 公里。Lit Motors C-1 全車使用智慧控制系統，你可以透過語音操作所有動作，無論音樂播放、溫度控制或路線規劃，都可以直接讓系統幫你安排。▲ Lit Motors C-1 全車使用智慧控制系統。名叫 Lit Motors 的新創公司是由美國人...
儘管沒有直接承諾，但 Google 的產品總監 Gummi Hafsteinsson 在 MWC 展指出，Google 的目標一向就是盡可能讓所有人使用他們的產品。Google Assistant 實際上就是與 Alexa 或 Siri 類似的產品，但最大的差異除了語音辨識能力，也包含能夠識別前後文的脈絡。比如當用戶詢問它「美國總統是誰」，下一題再問出「他幾歲」時，Google Assistant 就可以了解第二題的「他」指的是總統，不像 Alexa 或 Siri 必須分兩次問。最初，Google Assistant 是隨附在 Google 的新通訊軟體 Allo 裡，然後再推展到新的 Google Home、Google Pixel，並會在今年起支援更多 Android 手機。不過，這項功能目前仍不支援中文，此外，如果選用英文來溝通，它的表現才會比較傑出。實際上除了 Google Assistant，微軟的 Cortana 也已經在 iOS 登場，不過因為不支援繁體中文，所以沒有在台灣 App Store 上架。此外，由於功能與 Siri 高度重疊，平時也比較不受注目。至於蘋果自己的 Siri 由於語音辨識與處理問題的能力始終平庸，市場也經常有消息表明蘋果打算重新強化它。在於劍橋開設獨立的 Siri 研發中心後，有消息指明，蘋果將會在今年 6 月的 iOS 11 推出新版的 Siri。 Google director hints at...
金融業應用人工智慧（AI）技術強化競爭力與企業績效，已成為當前重要趨勢。美國金融巨擘摩根大通（JPMorgan Chase & Co.）半年多前推出合約分析智慧軟體「COIN」，可代替律師及信貸人員審查合約文件，將原本每年所耗費的處理工時約 36 萬小時，縮至短短幾秒鐘內就能完成。面對自動化浪潮所帶來的全新挑戰，摩根大通投入大筆資金設置技術研發中心，積極研究大數據、機器人技術及雲端建設，期望藉此開發出新的獲利來源，以及降低成本與風險的辦法。摩根大通所設計的智慧軟體「COIN」（Contract Intelligence），可快速分析審查合約文件，有別於以往每年由律師及信貸人員處理所花的 36 萬個小時，COIN 快到只消幾秒就能完成，不僅效率高，也能大幅降低出錯率，加上不需要休息也不會抱怨，對企業而言投資報酬率高。摩根大通今年投注在技術研發上的總預算，約占預計營收 9%，比同行平均研發預算高出一倍。摩根大通營運長 Matt Zames 認為，公司雖然安然度過金融風暴，但要繼續維持既有優勢，還是得積極追求創新技術。過去兩年，摩根大通為技術開發及行銷砸下超過 10 億美元資金，投資回報也相當可觀。Zames 期望將自動化及淘汰舊技術所省下的開支，繼續投入在創新開發上。COIN 計畫推出後，已經大幅降低貸款服務常出現的人為錯誤，摩根大通打算將 COIN 應用在其他較繁複的法律文件上，如信用違約交換（Credit Default Swap）、託管協議（custody agreement），未來甚至可用於解釋條款與分析企業溝通等方面。此外，摩根大通也運用自行開發的機器人處理一些較簡單的 IT 事務，例如幫員工開系統權限、重設密碼等需求。Zames 預估，今年機器人將處理約 170 萬件業務需求，相當於 140 名人員的工作量。在機器人與 AI 技術不斷進步下，儘管有愈來愈多人擔心自己的工作會遭到取代，仍有不少金融專業人士持正面態度，認為新技術將對工作效益有所改善。具有機器學習能力的 AI 機器人，能夠自行學習不斷進步，未來也將不再只能取代人們體力，還能取代腦力工作，持續在各行各業中發揮影響力。 JPMorgan Software Does in Second What Took Lawyers 360,000 Hours （首圖來源：達志影像）延伸閱讀： AI 工程師也可能失業？AI 也開始自學寫 AI 軟體了 繼 AI 大軍恐搶公務員飯碗後，律師工作也不保？ 比爾蓋茲：若勞工繳稅，政府也必須對機器人課稅
自從 Google 的人工智慧 AlphaGO 成為圍棋界的百勝將軍開始，AI（Artificial Intelligence，人工智慧）這兩個英文字，剎那間成為科技業最熱門的關鍵字之一。而就在 2017 年初，早在 AI 領域打下深厚底子的 IBM Watson，除了打進一些數據服務公司、科技公司外，甚至進軍醫療領域，能夠依照病患資料判定青光眼，準確率高達 95%。我們現在已經邁入 AI 與機器人逐漸取代人類工作的年代，在不知不覺間，AI 的相關技術已經開始滲透每個人的生活角落，從 Google 與 Facebook 依照興趣投放的廣告、可以幫你找資料設定行事曆的語音助理 Siri，背後都含有 AI 的概念與技術。未來的生活無論是投資、交通、醫療、學習、生產，將無處不是 AI 的蹤影，這個技術也將徹底改變人們的生活模式。是什麼讓 AI 從「科幻」變「科技」？AI 其實是個龐大而複雜的概念，但大都奠基於一項基礎的關鍵技術，這個技術叫做「機器學習 」（Machine Learning）。機器學習技術，就是讓機械擁有自主學習的能力，說起來很簡單，但在 1950 年代技術萌芽期間，演算法和硬體條件都不夠成熟，是直到近年來日益優異的演算法，與強勁的硬體運算能力，才讓機器學習的能力有突破性進展，而其中進展最快速的一項關鍵技術，就是大家最耳熟能詳的──「深度學習」。我們來看看這個數據：2015 年機器學習的周邊市場規模約 3.6 億美元，至 2020 年預估將突破 29 億美元，並在 AI 整體市場的 50 億美元中佔了約 6 成比重，可以說機器學習的技術突破，就是 AI 市場發展的原動力。既然機器學習重要，那麼它究竟是什麼？為何能進展神速？「大數據」提高了深度學習精準度演算法及硬體條件的大幅躍進提供了機器學習發展的優良條件，再加上數位化聯網的蓬勃下帶來的「大數據」，引爆了科技大廠爭相投入深度學習技術的浪潮。目前不管是 NVIDIA 這類的晶片商，或擅長演算法的 Google、Facebook 等軟體商，最常提到從事的機器學習的主流技術，就是深度學習。舉個例子描述深度學習如何進行。想像一下，要讓一台搭載深度學習能力的車輛進行自動駕駛，面對陌生的路線、隨時有行人衝出馬路的危險路況，機器怎麼判斷？透過深度學習，你可先一次提供機器海量的數據資訊，包含路標、號誌、路樹、行人、等，讓它學會辨識環境中的物體為何，學會了，便有助於它在行進過程中快速而精準地避開障礙、找出最佳路徑，並順利抵達目的地。只要數據越豐富完整，機器就越能夠提高一切辨識的精準度，以加強判斷能力。這麼說來，要能讓 AI 靠「深度學習」發展思考能力，很大程度是依賴大數據所賜，不過，這時候我們就會面臨一個問題：沒有大數據，深度學習就毫無用武之地了嗎？「小數據」的機器學習方案也蓄勢待發大數據帶給深度學習強而有力的判斷能力，但其實機器若要做到「學習」這件事，深度學習並不是唯一方法。回到自動駕駛的例子，倘若這次我們先不將海量的數據提供給機器，而是只告訴他「目的地」、「禁止碰撞」兩項指令，然後任憑他不斷的 Trial &...
在人工智慧和新汽車時代，本田公司（Honda）也正希望從硬體公司完成向軟體公司的過渡。本田的目標很明確，希望重啟日本汽車廠商的創新精神，在產品上不斷推陳出新。近日，位於日本東京的本田技術創新研究所（Honda Innovation Lab Tokyo）宣布：為應對當下的技術變革，將在東京成立新的研發中心「R&D Center X」──提升自身軟體技術，以此推動未來汽車工業的發展。據雷鋒網了解，新的技術研發中心將於今年 4 月在東京啟用，主要探索前線技術，包括機器人技術、智慧行動系統、能源管理、人工智慧等領域的研究與開發。本田技術研究所社長、本田汽車進階常務董事 Yoshiyuki Matsumoto 表示，「R&D Center X」將於明年展示關於機器人方面的第一個技術成果， 2020 年將公布與自動駕駛技術相關的最新進展。他還表示「R&D Center X」不會為了研究而研究。因此本田對於這一研發中心的期望是：向矽谷的初創公司學習，重視與外部公司的合作，培養快速決策能力。「人工智慧研究第一人」加入▲ Edward Feigenbaum 博士。值得一提的是，本田聘請了人工智慧研究第一人、史丹佛大學名譽教授 Edward Feigenbaum 博士為顧問加入研發中心。Feigenbaum 表示，本田必須和其他日本公司一樣，順應潮流，做出改變，並把更多精力放在軟體上。「軟體能帶來巨大的附加價值，但被日本忽視了。看看這些財富在哪裡：主要來自軟體而不是硬體。硬體是商品，軟體則是利潤的主要來源。」他認為，本田等其他車企所面臨的挑戰，類似柯達相機對抗數位相機、Sony 隨身聽對抗蘋果 iPod。這些案例表明，最出色的硬體設計還不足以取得成功。目前為了發展自動駕駛、進階安全系統，全球各大汽車製造商都在爭奪軟體和人工智慧方面的專家。「R&D Center X」也是在這背景下提出的。在日本，本田的競爭對手：豐田和日產也積極在這領域擴張。豐田已在美國的豐田研究所（TRI）投入 10 億美元，主要為機器人和汽車開發人工智慧技術；日產也推出一種「無縫自動出行」（Seamless Autonomous Mobility）技術，透過人與機器的協作，幫助自動駕駛汽車在不可預測的情況下做決策。身為日本第三大車企，人工智慧和自動駕駛對本田的意義尤為深遠。而在全球多個工業領域內，人工智慧、大資料等技術正在快速發展。因此，本田計劃基於「AI×Date×Honda」的理念，打造可以藉助人工智慧與人類互動的產品與服務。據雷鋒網了解，本田將與人的互動與合作分為 3 個階段： 第一階段，理解人的感情並產生同感。 第二階段，為人提供支援，並與人類一起成長。 第三階段，為在以人為主導的前提下，進一步延伸人類的潛能。 為了實現上述目標，本田計劃透過開放式創新，陸續與外部公司建立戰略合作關係。（本文由 雷鋒網 授權轉載，首圖來源：Honda）延伸閱讀： 結合軟銀旗下公司 AI 技術，Honda NeuV 概念車能感知駕駛人情緒 【CES 2017】本田 Honda 新科技，自平衡摩托車讓你放開雙手騎車