美國科幻經典《星際迷航記》（Star Trek）中的宇宙生物「博格人」（Borg），是半機械、半有機物的生化人，樣貌驚悚，但美國電動車暨能源巨擘特斯拉（Tesla Inc.）執行長馬斯克（Elon Musk）卻直言，為了對抗人工智慧（artificial intelligence，簡稱 AI），人類未來恐怕得朝這個方向邁進。馬斯克向來對 AI 戒慎恐懼，2016 年才聲稱人類恐淪為 AI 的居家寵物，現在他又發表驚人言論，認為人類必須進化成生化人（cyborg），否則無法在滿是 AI 的世界中容身。CNBC、Electrek 等外電 13 日報導，馬斯克 13 日在杜拜舉行的世界政府峰會（World Government Summit）上表示，未來生物智慧和數位智慧很可能會出現更加緊密的結合，關鍵在於頻寬，人腦和自己數位分身的連結速度特別重要，尤其是在輸出方面。這是甚麼意思？馬斯克解釋，電腦每秒可傳輸 1 兆位元的數據，而人類主要的溝通方法卻是在行動裝置上用手指打字，大概每秒只能傳達 10 位元的資訊。在 AI 即將大量繁衍的年代，人類會變得毫無用處，因此跟機械融合，有其必要性。馬斯克進一步表示，人類想和機械智慧共生，在腦中裝入寬頻介面會有所幫助，這也許能解決控制和實用性的問題。馬斯克並警告，AI 日益演化，司機首當其衝，10 年內幾乎所有新車估計都會具備自駕功能，而司機的職位將在 20 年內被全面取代，自此之後，全球恐有 12~15%的人類面臨失業。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：FLICKR/Samferdselsdepartementet CC BY 2.0）
今年 1 月，全球頂級人工智慧專家聚集在加州阿西洛馬，探討人工智慧領域的新進展，以及這項技術將如何影響人類的命運。這是一場祕密會議，因此外界對會議內容了解不多。近日，會議組織者發表了一些相關影片，而與會者也開始討論他們對人工智慧的看法。在會議上，專家討論了超級智慧是否會脫離人類控制。同時，與會人員還制定了一份指導原則。不過，電腦專家們不只關心未來問題，他們還表達對近期問題的擔憂，即人工智慧會如何影響經濟發展。「我不喜歡超級智慧方面的討論，因為它讓我們忽視現實問題。」 艾倫人工智慧研究所 CEO Oren Etzioni 對 Wired 網站說：「我們應該重視更多現實問題，而非想像中的問題。」當川普宣稱要讓製造業重回美國時，人工智慧專家不以為然。他們知道那些工作不可能回來了，且由於人工智慧的發展，其他類別的工作也在加速消失。專家們認為，美國經濟的真正問題不在於移民，也不在於離岸外包、稅收或政策。真正問題在於科技。因為科技正導致中產階級消失。「我並不關心《終結者》是否成真。」 MIT 經濟學家 Andrew McAfee 說：「如果現有趨勢繼續下去，那麼在機器崛起前，人類就已經起義了。」（Source：GeekWire）他說，最近的一些資料顯示，從 1980 年代以來，中產階級的工作就在大幅減少。如今，新工作都是很低階或很高階。隨著人工智慧的發展，更多工作會消失，速度也會超過人們的預期。針對人工智慧的威脅，一些人提出無條件基本收入，即失業者無條件獲得政府提供的工資。電腦科學家擔憂，這反而會讓問題更嚴重，因為人類將會失去工作動力，而且無意創造新工作了。 「無條件基本收入不會給人尊嚴，或者讓他們遠離無聊與惡習。」我們應該如何對抗人工智慧對經濟的衝擊？電腦專家們也沒有明確的答案。「對人工智慧的未來，如果有人宣稱能做出準確預測，那麼他不是在騙你，就是在騙自己。」McAfee 說。不過，科學家們可以肯定的是，阻礙人工智慧發展並非答案，而且也不可能做到。 The AI Threat Isn’t Skynet. It’s the End of the Middle Class （本文由 愛范兒 授權轉載，首圖來源：shutterstock）延伸閱讀： AI 浪潮來襲，該給孩子什麼職涯建議？ AI 工程師也可能失業？AI 也開始自學寫 AI 軟體了 不必 AI 出手，韓國金融業 3 年來銳減 13,000 人 機器人代替人類，日本保險公司因使用 AI 機器人裁員 30%
日前 ，MIT（麻省理工學院）的研究人員開發了一款專為自動語音辨識設計的低功耗晶片。據悉，他們開發的晶片最高能將語音辨識的功耗降低 99%。不管蘋果的 Siri、Google 的 Google Assistant，還是亞馬遜的 Alexa，智慧語音助理越來越普及，但是，這些虛擬助理都需要依靠語音辨識，而且需要常駐背景保持開啟狀態以隨時偵測語音指令，這必然會減少裝置的續航時間。MIT 的研究人員稱，手機上的語音辨識功能的功率大約在 1 瓦特左右，使用他們開發的晶片能夠將功率降低至 0.2~10 毫瓦。通常情況下，負責語音辨識的晶片會一直在背景執行神經網路來偵測周圍所有的聲音，不管是人聲還是雜訊。MIT 這款晶片增加了一個簡單的「聲音探測」電路，它能夠辨識人類的聲音，而且一旦偵測到人聲後，就會觸發更複雜的語音辨識電路。這種方式就像幫語音辨識晶片加上輔助處理器，大幅降低了功耗。這意味著，未來就算是小型電子裝置也能使用先進的語音辨識系統和 AI 助理。MIT 電氣工程與電腦科學教授 Anantha Chandrakasan 表示，語音匯入將會變成可穿戴裝置以及智慧家居的必備功能，因為這些裝置需要不同於觸控或鍵盤的互動方式。不論 Siri、Google Assitant 還是 Alexa，想要實現語音辨識功能都需要網路在雲端處理。這款低功耗的晶片將是語音辨識功能本土化的關鍵。 New chip from MIT could mean power-efficient AI in all your electronics （本文由 雷鋒網 授權轉載，首圖來源：MIT News）延伸閱讀： 語音助理越來越聰明，但怎麼讓它們聽見汽車駕駛的聲音？ 微軟：我的人工語音辨識技術媲美人類水準，未來將用在 Cortana 上 Gartner：生物辨識將成為與越來越多裝置互動的方式
根據日本《共同社》的報導，目前處於經營重狀態的日本老牌家電與科技大廠夏普（SHARP），在由台灣的鴻海集團入股投資，並進行重整經營這的半年多來，業績有了一定改善。而且，夏普還提出在美國設立大型液晶面板工廠的計畫，準備轉守為攻。不過，由於 2015 財年剛剛才面對巨額虧損，且一度面臨破產，如今夏普才「大病初癒」，就大筆金額投資，也伴隨著巨大的風險。報導指出，為了展開工廠設立計畫，夏普計劃廣泛募集日本國內相關企業進行投資。雖然夏普自身的負擔金額尚不透明，但工廠建設估計需要數千億日圓。儘管從往來的債權銀行手中，夏普獲得了 3,000 億日圓的新授信額度，但對資金籌措來說仍是一大難題。而且，夏普 2009 年由子公司在大阪堺市投資約 4,300 億日圓興建的全世界最先進液晶面板工廠，就是當年造成夏普運營失敗，最後成為引發經營危機的罪魁禍首。報導進一步指出，中國廠商在中央和地方政府豐厚的資金支援下，規劃興建大型液晶面板工廠。競爭對手南韓 LG 電子，也在 OLED 面板的量產方面領先一步，逐步提升市場佔有率。這些情況，雖然有面板供給過剩導致價格崩跌的隱憂，但夏普認為以新興市場國家為中心，從傳統映像管電視轉向液晶電視的更新趨勢發展，以及先進國家也流行更大尺寸的液晶電視情況下，未來將使面板的需求大幅擴大。夏普還認為，包括液晶面板在內的顯示器業務，目前約占夏普總銷售額 4 成，投資該領域對於經營重組是不可或缺的項目。然在美國市場，夏普已將液晶電視「AQUOS」品牌使用權出售給其他公司，使自身的電視銷售處於艱難局面，夏普與母公司鴻海目前正為買回 AQUOS 品牌展開談判。此外，日前夏普對南韓三星電子的面板銷售也宣告中斷，亟需加緊確保在北美市場的面板銷售對象。在重重問題之下，夏普未來興建大型面板廠後，能否如預期有好的銷量，目前仍未可知。日前公布的夏普 2016 年第 4 季（2016 年 10 月到 12 月）財報中，顯示公司在近 9 季以來首次達到獲利的目標。市場人士分析，這是夏普與鴻海一同推動的物流高效化和採購成本削減後在財報數字上的具體呈現。不過，分析師也警告，夏普要從此轉虧為盈，除了節流，還必須開源。目前夏普的相關業務除了面板，其他項目依然是霧裡看花。夏普雖然提出強化物聯網（IoT）及人工智慧相關業務，但能否將其打造成獲利的業務支柱，目前尚難預料。所以，夏普的財務剛剛獲得轉正的情況下，具體的企業營運體質似乎還沒完全恢復。此時夏普的各項大型投資，市場分析師都認為將伴隨巨大的風險。（首圖來源：Google Map）
做為 2016 年 S&P 500 指數成分股中的「第一明星股」，輝達（Nvidia）在日前交出 2016 年第 4 季創歷史新高紀錄的亮眼財報，之後股票卻接連被投資者拋售，創下近來股價的大跌。事實上，輝達股價從 2 月 7 日至今，股價從最高每股 119.13 美元，下跌至 15 日盤中最低每股 107.25 美元，累計跌幅近 10%。與這形成強烈對比的是，2016 年輝達的股價持續上揚，全年漲幅超過 220%。輝達成立於 1993 年，以製造顯示卡起家，並於 1999 年上市。在 2016 年之前，輝達的股價從未超過 40 美元。2016 年以來，在科技產業的熱門項目中，無論無人駕駛還是微型超級電腦，輝達突然以全新面貌衝了出來，使公司股價節節攀升。多年以來，輝達一直受到兩大晶片廠商英特爾（Intel）及高通（Qualcomm）的圍剿。但是在顯卡業務上，由於英特爾始終未能開發出足以媲美輝達的產品，故輝達在高階電腦市場的寶座至今依舊固若金湯。近年來，輝達爭取到包括 Sliwinska 等眾多投資者的信任，成為炙手可熱的晶片製造商。另外，語音辨識及無人駕駛也都成為公司的主要新技術。雖然達輝日前公布的 2016 年第 4 季財報表現優於預期，且是連續第 2 季營收成長超過 50%。不過由於預期銷售量低於預期，也引發了市場對公司在汽車、數據中心等新領域業務成長的憂慮，達輝財報公佈後，其股價不漲反跌。根據華爾街分析師的分析，儘管輝達再次拿出亮麗的財報，但隨著產業競爭加劇，其獲利情況也逐漸難如預期。而且，輝達正因過去一年漲勢太過劇烈，投資者就有很強的獲利動機，讓輝達的財報一有不如預期的情況，立即成為空頭的狙擊對象。有投資機構表示，過去長期以來都看好輝達。但是，現在市場的風向已經發生改變，因此預計 2017 年輝達的股價將重回每股 90 美元。同時，該投資機構還分析出輝達股東忽視的 6 大問題。這些問題包括，在新市場增長乏成長力道、在資料中心市場面臨新舊競爭對手所發起的挑戰、將知識產權授權給競爭對手、缺乏自己的製造工廠使生產成本居高不下等。這些問題都有可能使輝達 2017 年的業績難以維持過去一年來的優異表現。（首圖來源：Flickr/Masaru Kamikura CC BY 2.0）
試想，晶片比全球最好的實驗室更厲害，可迅速拿出疾病的準確診斷？微型攝影機能從分子層面上檢驗藥片的真假？系統可以從語言中檢查出此人患有心理疾病？ IBM 認為，這 3 件事都可以在幾年之內做到，因為他們有大利器：人工智慧 + 新型硬體。IBM 研究室已經開始著手把這 3 項研究變成成熟的醫療工具，將公司現存的機器學習和人工智慧系統與晶片、毫米波相控陣感測器等結合。AI + 超音波系統，「看」到疾病和危害（Source：topnewspress）首先要提到的「超音波系統」，是一種廣範圍的電磁波譜成像技術，不僅可以獲取人眼可見光形成的圖像，還能模擬超出此範圍的電磁波圖像。使用高性能相機和其他感測器，臨床醫生就能發現用藥是否適合患者。「用這種超音波技術，人們就像長了第三隻眼，能發現我們日常所忽略的線索。」IBM 技術總監 Rashik Parmar 說。儘管實現超音波的硬體已經出現，但要讓其進入市場，還需做更多的工作。能夠進行廣泛光譜成像的儀器不是什麼新鮮事物，但區別就是 IBM 要將其簡化、小型化，並降低其製造成本，還要用認知演算法來進行破譯和可視化，讓這項技術真正發揮其作用。Parmar 還補充，IBM 現在有很多「花俏」的發明，但都能很快讓它們變為可用性而在醫療應用上，簡單例子就是用超音波設備迅速看牙，或者為標準醫療射線檢查提供更豐富的訊息。可能在 IBM 計劃的 5 年之內，這種機器會變成你身邊的藥理學、毒物學專家，最終，這種超音波會整合到手機中，在吃飯或服藥之前可以先掃描一下，看是否有有害物質或致敏源等。AI + 晶片實驗室，精細疾病早診相似的，IBM 也有可能會在幾年內推出一種新的人工智慧分析技術：晶片實驗室。這種設備也就錢包大小，用一滴血或任意體液就能分析出細菌、病毒或預示某種疾病的蛋白質。▲ 晶片實驗室。（Source：IBM Research）Parmar 表示，IBM 從 6、7 年前就開始探索「奈米纖維」這種概念了，那時是要做一種可以模擬氣味的工具。如果將奈米纖維與其他種類的感測器相結合，就能用奈米結構來檢驗體液，包括唾液、血液、液體活檢的樣品，從中分析潛在的疾病。再結合數位化製造和 3D 列印等技術，IBM 就能把感測器放入定制化探針，幫助有效分析。相比需要等待數週的血檢，晶片實驗室不用花時間把病毒培養至能夠監測到的量，而是直接透過感測器來追蹤最細微的生物標記。這項技術最厲害之處，可能在人們出現症狀之前就了解自己的患病可能。舉阿茲海默症的例子，在出現明顯症狀之前很長一段時間，患者的神經狀態已經產生顯著改變。如果定期抽血檢查，可以在阿茲海默症早期就找到生物標記，迅速根據個人情況制定治療方法。雖然這種能從一滴血分析疾病的技術，對人工智慧是個巨大挑戰，但真正考驗 IBM 公司把此種產品推向市場的，還是在於技術難度超高的晶片。「晶片的最小測量級別為 20 奈米，它能讓你從一個相當細微的角度來觀察病毒等物質，但要看到這個精細程度，在材料的製作上要花費巨大心血。」AI + 文字資訊，形成精神疾病模型精神疾病，是一個需要人工智慧技術仔細咀嚼大量數據，再化做有效醫學見解的領域。在接下來兩年內，IBM 會製造出能從人講話中診斷精神疾病的機器學習系統原型。在精神疾病診斷中，患者的談話一直是醫生用以判斷病情的重要因素。語速、音量、用語特點，都可以用於判斷精神疾病。現在 IBM 把這個分析工作交給人工智慧，從患者與醫生的交流，或人們自己在社群網站上寫的話，都可以是分析材料。IBM 能做到這一點，前提是他們已花費數年時間來研究精神、心理障礙與語言之間的關聯，建立起一套測量系統。「我們目前提了日程的研究，是要弄清這件事：對特定個體來說，某段話中的某些用語，能否幫助我們理解這個人的心理狀態？」技術總監 Parmar 說。IBM 早已嘗試過建立醫療模型：Watson 最早的商業化嘗試，認為電腦系統，就是癌症護理醫師的助手。今天，公司還與醫療行業有不少合作，例如，IBM 透露 Jupiter 醫療中心（木星醫療中心）這家佛羅里達的地方醫療中心，就會引進 IBM Watson 的腫瘤輔助診療技術。另外還與紀念斯隆凱特琳癌症中心（MSK）合作癌症治療培訓計畫。除了精神分裂症、雙向情感障礙、憂鬱症等，IBM...
藍色巨人 IBM 目前正在進行一項計畫，那就是打算讓自家的人工智慧明星 Watson 接受新的挑戰──幫助納稅人降低稅負，獲得更多退稅。日前，IBM 宣布，將和 H&R Block 稅務諮詢公司合作，協助 7 萬稅務專業人員在報稅季裡填寫 1,100 萬人的稅務資料。H&R Block 的執行長 Bill Cobb 表示，Watson 的工作目標是協助稅務專業人員，説明他們可以協助提高客戶退稅金額、減少稅務負擔的機會。Bill Cobb 認為，75% 的美國人申請稅收能有機會退稅，而 H&R Block 公司員工退稅的比率更高達 85%。在美國，個人稅務的申報情況複雜。一般來說，報稅分兩部分，一部分是結算自己的收入所得（一般是分為薪資收入和投資收入），一部分是算出各種可以免稅或抵稅的額度。兩者之間的差距，就是用於計算個人所得稅的收入，最後看自己適用累進稅率的哪個層級。在這過程中，具體細節有繁雜的變化，包括不同收入的稅率不同，免稅或抵稅在聯邦稅和地方稅的計算上不同。而家庭可以一起為單位報稅，也可以分開報稅。不同的方式也有不同的減免辦法等，再加上免稅額度本身也有多種計算方式，使得納稅期間繳稅人會非常麻煩。正是因為美國稅法不是一般的複雜，也有不少可免稅的項目。所以，最後結算下來採用不同的報稅方式，可能就有很大區別。因此，每年美國的報稅季都是會計師業務最忙的時候。這樣的情況正好給了 IBM Watson 大顯身手的機會。它的核心技能是能夠用自然語言處理消化、分類大量文本，工作大量而持續。就在 IBM Watson 正式工作前，就已經先學習稅法的各項條款和稅務的資料。包括 7.4 萬份聯邦稅率檔案，以及人類會計師 60 年來總結成千上萬的報稅文件等。同時，IBM Watson 還學習了各種各樣可能會收到的報稅諮詢。隨著時間進展和更多資料輸入，IBM Watson 的建議變得越來越好，可以針對不同的職業、家庭經濟情況和個人情況給建議。除了協助專業稅務人士，IBM Watson 的另一個任務是增加該公司客戶的參與性和互動性。未來，客戶可以在單獨的螢幕上獲得建議，並提出問題，就像現在 Watson 協助 H&R Block 的員工。事實上，利用 Watson 的超強能力，不但強化了 IBM 自身的人工智慧戰略，讓 IBM 的技術深入更多的領域，且還透過與合作夥伴的合作，讓 Watson 直接接觸更多消費者。過去，IBM...
Google 表示，僅僅在發表第一年裡，TensorFlow 就幫助研究人員、工程師、藝術家、學生及其他工業人員取得巨大研究進展。這包括機器翻譯、早期皮膚癌偵測、防止糖尿病失明併發症等諸多領域。如今，TensorFlow 被用在逾 6,000 個開源資源程式庫，Google 研究人員對此感到十分欣喜。15 晚上 Google 在山景城舉辦了第一屆 TensorFlow 開發者高峰會，會上發表了 TensorFlow 1.0 正式版。一起來看看它有哪些新特徴：更快它運算更快──TensorFlow 1.0 有十分驚人的速度。快到什麼程度呢？據 Google 表示，在使用 8 個 GPU 的情況下，TensorFlow 1.0 在 Inception v3 的測試中速度提升 7.3 倍。在 64 個分散式 GPU 集群上執行，Inception v3 的跑分增加 58 倍。不僅如此，XLA（Accelerated Linear Algebra，加速線性代數）還為未來進一步的效能提升打下了基礎。TensorFlow 的官方網站 tensorflow.org 也上線了官方使用指南和祕訣，以幫助開發者調整模型參數，達到最大的訓練速度。另外，雷鋒網獲知，Google 將發表針對幾大主流模型的實做指導（更新版本），教學如何最大化利用 TensorFlow 1.0，相信不久之後就可以看到。更靈活它更加靈活──TensorFlow 1.0 加入新的進階別 API，還有 tf.layers、tf.metrics、tf.losses 模組。非常關鍵的是，Google 宣布 TensorFlow 1.0 內建新的...
日前一場與外媒的專訪中，Bill Gates 談到了機器人與人類勞工競爭工作的問題，並建議政府應該考慮「機器人稅」。作為推動人工智慧研究最劇的微軟公司創辦人，同時也是全球首富，Gates 通常被視為這種趨勢的發動者之一。不過在與《Quartz》的專訪中，Gates 倒是認為政府應該向徵用機器人、從而取代人類勞工的企業課稅，與歐盟並不同調。日前，歐洲議會否決了機器人規範中、關於機器人稅的條例，原因是擔心這樣的負擔，會阻礙機器人產業的初期發展。專訪中，Gates 認為這樣的稅源，可以獲得額外的資金來處理老人長照，以及孩童的教育經費，尤其應該拿來補助照護員與教師，讓學校能開更小型的班，或者讓長照業有更好的服務。有趣的是，Gates 似乎並不認為應該把這筆新增稅源，拿來當作失業者的補助。他傾向把機器人當作一種勞動力解放，可以讓人類去做其他更好的事，但沒有觸及「無條件收入」這個議題。Gates 亦表示，倉儲管理、清潔與運輸，將會是未來 20 年最快達成由機器人取代人力的工作──而這類工作在許多國家，都含有接納邊緣勞動力的性質，因此，Gates 覺得，人們應該開始注意這種趨勢，不能讓科技進展、以及科技創新對勞工的取代同步發生。而比起管制這些創新，機器人稅可能是更好的解決方式。不過這麼做難道不會引起企業不滿嗎？Gates 倒是認為，向機器人（背後的公司）抽稅，其實與向一般勞工抽稅，是完全一樣的事；再說，即使抽了稅，企業經由避稅、以及從自動化裡獲得的利潤，恐怕還是遠超過這些新支出。「It’s OK.」他說。Gates 最後也總結了自己的看法，認為政府應該出面處理這種涉及正義與不平等的事。這不是市場解決得了的。他同時也重申，他心目中的機器人稅，基本目的是為了資助多出來的勞動力，去幫助低生產力較低的勞工，因此教育與照護，是他覺得這筆稅源比較適當的去處。 The robot that takes your job should pay taxes, says Bill Gates （首圖來源：YouTube）
科技不斷進步，不只傳統製造業工作岌岌可危，就連學有專精的律師都可能面臨失業危機！人工智慧（AI）突飛猛進，能夠草擬契約，瀏覽文件搜尋可用證據，還能進行企業合併前的盡職調查（due diligence），或許會讓律師飯碗不保。CNBC 17 日報導，LawGeex 是審核法律文件的 AI 平台，該公司執行長 Noory Bechor 是律師出身，他說以往曾替許多公司撰寫合同，工作就像做苦工、內容相當機械化，他因此認為不少工作內容應該自動化。他說，LawGeex 可以草擬全新合約，並和資料庫中的類似文件比對，並會從每次審核的合約中學習，不斷進步。另外，大型律師事務所 Reed Smith 最近也試用了另一 AI 系統「RAVN ACE」，用 AI 審核數百頁文件。Reed Smith 知識長 Lucy Dillon 說，事務所用已經結案的案子測試，比較 AI 和人工審查的差距，發現 AI 表現不錯，抓到不少人工疏忽的細節，準確性相當高，而且速度極快。差距大概是幾分鐘和幾天之多。AI 越來越聰明，2016 年 Deloitte Insight 報告預測，未來 10 年法律業將出現巨大變革，長期而言將近 40% 的作業都會自動化。2013 年牛津大學報告也說，低階法律人員最可能工作不保。但是支持者力挺 AI，認為新科技會壓低成本，讓更多人能負擔法律服務，雇員將不減反增。相關人士說，大多數民眾無法支付律師費用，AI 能夠降低成本。新科技出現時，人們都有相同疑慮，電腦就是一例，但是實際並非如此。英國電訊報報導，根據公共服務智庫《Reform》最新發表的報告，公家機關可望成為下一個優步（Uber），預估到 2030 年英國中央政府 13.7 萬名行政公務員的工作都可由人工智慧聊天機器人來取代，預估一年可省下 26 億英鎊公帑。這份報告並且預估，30% 的護士工作可以被自動化，部分專科的醫師工作也有三成可被人工智慧所取代。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載，首圖來源：Flickr/Sarah-Rose CC BY 2.0）延伸閱讀： 律師要失業了？人工智慧首次進入律所任職 人工智慧新應用，IBM Watson 協助美國民眾報稅時提高退稅金額 白宮報告：AI...