最新消息稱，今年 4 月人類與 AI 之間的圍棋大戰將在浙江烏鎮再度上演。屆時，當今中韓圍棋第一人柯潔將與 AlphaGo 進行三番棋大戰，隨後人類頂尖棋手或將組團挑戰 AI。需要指出的是，僅僅一個多月之前，AlphaGo 的升級版 Master 在著名圍棋對弈網站「弈城網」橫空出世，透過下快棋連勝職業高手 60 盤，其中就包括了柯潔。當時雙方的比分是 6 : 0，這也意味著 Master 在快棋領域似乎完勝柯潔。但此次對戰將採取慢棋的形式，用時比 2016 年李世乭和 AlphaGo 的對陣（每方 2 小時）要長，具體用時細節還有待公布。就目前透露出的方案來看，對每一盤棋而言，對弈一方的累積用時可達 9 小時，也就是說一盤棋的用時可以超過一個白天。而且柯潔並非人類的最後防線。在與柯潔對弈之後，AlphaGo 還將接受人類頂尖棋手車輪大戰的挑戰，即中日韓各組一隊來挑戰，賽制類似「廣州世界團體錦標賽」的「相談棋」形式，各隊在集體研討之後落子。目前的參賽隊伍並未全部落實，中國團隊已確定參加，日韓團隊是否接受邀請還需進一步確認。據雷鋒網了解，身為 AlphaGo 的製造者，DeepMind 團隊在 Master 大殺四方後曾表示，未來將開源部分程式，然後終止圍棋項目的開發。因此 4 月的人機大戰或許將成為人類與 AlphaGo 在圍棋領域的最後一戰，人類能否把握住最後的機會捍衛尊嚴，我們拭目以待。（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：Flickr/Jaro Larnos CC BY 2.0）延伸閱讀： Master 就是 AlphaGo 升級版！60 連勝背後看專家怎麼說 人人都能打造自己的 AlphaGo！Google 宣布將 DeepMind 程式碼開放成開源
1 月 30 日，賓州匹茲堡 Rivers 賭場，耗時 20 天的德州撲克人機大戰塵埃落定。卡內基美隆大學（CMU）開發的 AI 程式 Libratus 擊敗人類頂級職業玩家，贏得 20 萬美元獎金。儘管之前 Google DeepMind 的 AlphaGo 在與李世乭的五局圍棋大戰，以及網路上跟頂級圍棋選手的 60 局快棋大戰中出盡了風頭，但德州撲克對 AI 卻是更大的挑戰，因為 AI 只能看到遊戲部分資訊，遊戲並不存在單一最優下法。那麼 CMU 的 Libratus 是如何擊敗人類頂級職業玩家？《Wired》雜誌這篇文章為我們揭密。在幾乎 3 星期時間裡，Dong Kim 都待在匹茲堡一個賭場內跟一台機器玩撲克，但 Kim 不是普通的撲克玩家，跟他對戰的也不是普通機器，這場比賽更不是普通的撲克遊戲。28 歲的 Kim 是全世界最強的撲克玩家之一。那台由卡內基美隆大學兩位電腦科學研究人員開發的機器，是一套在匹茲堡一台超級電腦裡執行的人工智慧系統。在整整 20 天內，他們都在玩無限制德州撲克比賽，這是一種尤其複雜的撲克遊戲形式，其投注策略往往經過很多手。這場比賽剛結束不久。大概賽程過半的時候，Kim 開始覺得 Libratus 好像能看到他的牌。不過他說：「我不是指它作弊，而是說它有那麼強。」實際上強到擊敗 Kim 及其他 3 名頂級人類玩家──這是人工智慧的第一次。在比賽期間，Libratus 的創造者對這套系統的運作方式遮遮掩掩，大家不清楚它如何取得成功，如何以其他機器前所未有的方式模仿人類直覺。但結果證明，Libratus 能達到如此高度是因為它不僅是 AI。Libratus 依靠 3 套不同系統的協作，這提醒我們現代 AI 並不是由一項而是多項技術驅動。這段時間以來深度神經網路抓住大多人的注意，當然這也有很好的理由：它們為一些全球最大型的技術公司從影像辨識到翻譯，乃至搜尋引擎等一切提供了動力。但神經網路的成功也為其他輔助機器模仿甚至超越人類天才的...
根據《日本產經新聞》的報導指出，日本經濟產業省將使用人工智慧（AI）來縮短化學物質的安全審查時間。例如，在魚身上實施的化學物質累積程度試驗，未來將被人工智慧的實驗所取代，轉為利用電腦進行虛擬試驗。這樣的結果，預期在電子零組件和燃料電池等領域上，可以縮短化學物質從開發到商品化的時間，並降低成本，使其進一步提高企業的競爭力。針對該項計畫，日本經濟產業省將從 2019 年度開始分階段導入。報導中進一步指出，企業在使用新的化學物質時，必須根據《化學物質審查規製法》實施確認安全性的試驗。然後要再向經濟產業省提交安全性的試驗數據和審查申請。現階段，日本化學物質的申報件數每年在 500 到 600 件左右。當前的試驗因為費時費力，例如透過向魚餵食化學物質來調查累積程度，或者確認化學物質在污泥中分解速度等試驗，都需要耗時約 1 年。而且，如果包括相關手續在內，達成從實驗到產品化的過程可能需要長達 3 年左右時間。而為了縮短這樣的流程，日本經濟產業省與大學等相關機構開發了利用人工智慧和大數據的分析方法，來節省進行試驗與審查的時間。據了解，對於日本經濟產業省與其他相關單位的作法，是將結構相似的物質，以參考過去的數據的方式來預測毒性。未來，在動物試驗和對生態系統影響的試驗也將由人工智慧代替。經濟產業省預計，未來每年將有 200 件左右的物質試驗能夠利用人工智慧來達成。目前，化學物質除了用於化妝品和建材，還廣泛用於燃料電池零組件、電子零組件以及汽車電子等許多領域。在企業之間，已出現了更容易達成產品化的海外轉移研發和生產基地的案例。因此，日本經濟產業省將在確保安全性的同時，也透過人工智慧來提高試驗效率，方便企業在日本國內建構易於開發與商品化的制度，以持續維持企業競爭力。（首圖來源：shutterstock）
三星電子曾於去年 11 月宣布，次代旗艦智慧手機 Galaxy S8 將搭載活用 AI 人工智慧的助理服務。據悉三星 AI 助理稱為「Bixby Assistant」，且其能力將比 Google AI 助理「Google Assistant」更強大，初期就將支援最高 8 種語言。日本媒體 CNET Japan 8 日轉述 SamMobile 的報導指出，預計將搭載在三星 S8 上的 AI 助理「Bixby Assistant」能力將比競爭對手更強大，初期就將支援 7~8 種語言，多於 Google 的「Google Assistant」。根據 Google 網站顯示，Google 委由宏達電代工的智慧手機 Pixel 內建的 Google 助理（Google Assistant）目前僅支援英文和德文兩種語言。據報導，發表自家 AI 助理對三星以及今後的 Galaxy 系列智慧手機來說非常重要，而三星 Bixby 若能比 Google 助理、蘋果 Siri、亞馬遜 Alexa（首款搭載 Alexa 的智慧手機預計在 2 月登場）更優秀，有望幫三星吸引更多消費者青睞。報導並指出，三星預計將在 3 月...
要把馬賽克處理的照片還原是不可能的事，不過 Google Brain 最近研究以人工智慧提升低畫質圖片的品質，而且已初步見成效。他們是怎樣做到呢？原來是靠人工智慧的兩個「神經網路」。第一個神經網路稱為「Conditioning Network」，會把相似的高畫質圖片降低解析度，並與低畫質的圖片對比，進而得出大約的輪廓。第二個神經網路則為 「Prior Network」，利用早已記憶的高畫質照片，為低畫質圖片加入細節。例如它偵測到眼珠時，便會填入相應的畫素，使它看起來像眼珠。兩個網路一同運作便能產生圖像。 換句話說，這個人工智慧並非還原照片，而是透過「腦補」填入合適的畫素。上圖便是 Google Brain 的研究成果，左邊是 8×8 解析度的圖片，右邊是原圖，中間便是人工智慧提升照片畫素的成果，解析度為 32×32。透過這項「解碼」技術，警方可藉此提升嫌犯照片的畫質，雖然無法百分百顯示嫌犯容貌，但對他們的鑑識工作仍有一定幫助。不過除此之外，大家還想到什麼用途呢？ Google Brain super-resolution image tech makes “zoom, enhance!” real （本文由 Unwire Pro 授權轉載；圖片來源：Google Brain）
人工智慧（AI）晶片巨擘 NVIDIA Corporation 於 9 日美國股市收盤後發布 2017 會計年度第四季（截至 2017 年 1 月 29 日為止）財報：營收年增 55%（季增 8%）至 21.7 億美元，創歷史新高，非依照美國一般公認會計原則（non-GAAP）每股稀釋盈餘年增 117%（季增20%）至 1.13 美元，non-GAAP 毛利率年增 300 個基點（季增 100 個基點）至 60.2%。根據 Thomson Reuters 的統計，分析師原先預期 NVIDIA 第四季營收、non-GAAP 每股盈餘各為 21.1 億美元、0.83 美元。（Source：NVIDIA）Reuters 報導，NVIDIA 第四季汽車業務營收年增 37.6% 至 1.28 億美元，低於 FactSet StreetAccount 調查的 1.353 億美元預估值。NVIDIA 預估本季營收將達 19.0 億美元（加減2%）；non-GAAP 毛利率預估約 59.7%（加減 50 個基點）。根據 Thomson...
在 16 日美國舉辦的零售聯盟大會 Big Show 上，科技大廠 Intel 的 CEO 布萊恩‧科再奇也登上舞台，但零售跟 Intel 的關係是什麼？在科技的時代，零售業從店頭到物流再到庫存倉庫都仰賴科技，至於要仰賴什麼解決方案，科再奇則端出 Inter 針對零售業應用的物聯網平台「Responsive Retail Platform」（響應式零售平台，RRP），同時也宣布 5 年投資 1 億美元於零售業科技的計畫。科再奇強調，資料、智慧化、聯網解決方案正在改變零售業。於是Intel 推出能夠結合零售業硬體、軟體、API 以及感測器的標準化解決方案，即響應式零售平台，它能整合零售端的資訊，創造一個聰明、響應式、相互連接且安全的商店。根據 Intel 的說法，響應式零售平台內包含整合基於 Intel 的零售端感測器，閘道器（Gateway），和開源的雲端資料分析服務。其中感測器相當多種，含 RFID Reader（無線射頻辨識系統）和天線等，以及可擴充的套件，能夠整合整合其他第三方的感射器，感測器可以用來蒐集零售各個場域的環境資訊，像是存貨數量、來客量；閘道器負責跟各個感測器互通，蒐集、處理感應器獲得的資料，再透過 3G 或 LTE 網路模組上傳到雲端，由於處理的資料量大，這個閘道器運行在 Core i7 處理器，不過當感測器更多時，會改運行在 Xeon 處理器以獲得更加效率。Intel 行銷總監 Ryan parker 提到，這是市場上少見的「多贏」方案，他對 Intel、感測器廠商、獨立軟體商來說都是好的，因為大家都可藉由響應式零售平台接觸到市場，而零售店家也有很大的選擇彈性。科再奇同時也宣布 Intel 會在未來 5 年內投資 1 億美元於零售業，這些投資要讓 Intel 整合更多層面的 IOT 應用，以及其他像是 VR、機器人等科技至零售業，涵蓋結帳至庫存等各個環節。「有了像機器人、人工智慧等科技，就能將生產線、店家各個環節的員工解放出來，讓員工能更專注於服務客戶和改善商店表現。」科再奇說。 資料來源： Intel launches...
人工智慧（AI）應用的範圍越來越廣泛，現在更導入醫學領域要幫助醫生做出更精準的診斷！科學家開發出了一套 AI，分析血液樣本及心臟影像來找出器官衰竭跡象，藉此預測心臟疾病患者死亡風險來找出最有效率的治療方法，該團隊計劃在更多醫療機構擴大測試，要在將來讓更多病患受惠。技術首先應用於「肺動脈高壓」，讓醫生判斷更精準來自英國醫學研究委員會的團隊，在放射學期刊中發表了這項最新的醫療科技軟體。研究團隊一共掃瞄了 256 名病患的心臟，透過核磁共振影像（MRI）結合 3D 軟體，替每名病患建置了虛擬的心臟影像再結合血液檢測資料，AI 就可以快速得出病患心臟的特徵。該團隊首先將此技術應用在肺動脈高壓（Pulmonary arterial hypertension）治療，這種疾病會因為肺血管結構的改變，使得通往肺部的血流受到高度的阻力，引起肺內循環壓力升高，因此造成心臟所受到的壓力增加，在英國有超過 7 千人深受此疾病所擾，約三分之一的患者在診斷後 5 年內就會死亡。現行肺動脈高壓的治療方式包括藥物、血管注射、肺移植等，但關鍵是醫生必須清楚知道病患還剩下多少時間，才能選對治療方式，因此透過 AI 預測患者心臟狀態，醫生就能更準確做出判斷。研究委員會的 Tim Dawes 醫生表示：「電腦可以快速從心臟成像、血液測試還有其他資料來分析數據內容，過程通通不受人類干預 。」我們的目標是，透過更好的預測結果，找出最佳治療方案讓讓病患可以活得更久。──Tim Dawes 醫生機器學習導入醫療，將讓更多病患受惠率先應用這套科技的肺動脈高壓，如果沒有及時對症下藥會導致心臟功能衰竭。AI 會測量每次心臟跳動，在體內 3 萬個不同位置所造成的變化，再將這些資料與病患過去 8 年的健康紀錄結合在一起，AI 就可以透過學習分辨病患的風險高低、找出異常及預測病患何時可能會死亡。AI 最多可以預測病患未來 5 年的資料，準確率達到 80% 而醫生只有 60%。據 BBC 報導，此計畫其中一名研究員 Declan O’Regan 醫生就說：「AI 確實可以幫助醫生的每個判斷更加準確，但軟體還需要幾十個不同的測試，才能達到每名病患都非常準確的結果，一切順利後我們就可以得知這些治療讓哪個病患受益最多。」除了肺動脈高壓，研究團隊未來還要把這項科技應用在像是心肌梗塞等其他心臟疾病來幫助更多人。英國心臟協會的 Mike Knapton 醫生說：「在臨床上使用電腦軟體可以讓醫生在情況惡化前做出正確的治療 ，這件事情是相當讓人感到興奮的。」團隊將會在不同醫院做更多測試，才會將這項技術做更廣泛的推廣。 Artificial intelligence predicts when heart will fail...
如果說 2016 年上半年 VR 還可以算得上一項備受追捧的新興技術，在 2016 年的下半年，VR 退燒後無人駕駛徹底紅了。年初的特斯拉駕駛輔助致死事故將普通人的關注度吸引到自動駕駛這裡，越來越多的傳統車廠、製造商和新造車運動中的網路公司紛紛公布自家在自動駕駛領域的進展。但究竟是什麼是自動駕駛？自動駕駛是透過怎樣的原理和技術實現的？為什麼說自動駕駛要全面使用，人們所要發展的不只是單獨的無人車技術？下面這些文字試圖用最簡單的方式來解答這些問題。什麼是自動駕駛？人們對於自動駕駛最早的誤解，其實源於一些媒體的誤讀。很多媒體把 Autopilot 這一詞簡單簡單拆解為「自動」和「飛行員」兩個詞彙，並將中文意思曲解為自動駕駛。▲ 需要人類做出關鍵決策的特斯拉駕駛輔助系統。然而其實 Autopilot 這個詞源於飛機、火車、輪船領域的輔助駕駛系統。維基百科也給這個詞做了明確的定義：An autopilot is a system used to control the trajectory of a vehicle without constant ‘hands-on’ control by a human operator being required. 駕駛輔助是一個用來控制載具軌道而無需人工一直干預的系統。這句話裡面的關鍵詞其實是「constant」持續的。也就是說，Autopilot 所代表的駕駛輔助系統是不需要人類持續干預的，但是仍然需要人類做出某些干預，比如關鍵性的決策等，機器只是在一旁輔助。▲ 不需要人類駕駛員做出決策的 Uber 全自動駕駛車。而關於我們大眾所認可的自動駕駛，或者說全自動駕駛，在維基百科中同樣也有相關的定義。我們所認可的無人駕駛車，準確的說應該叫做「Autonomous car」。而這一概念的定義是：An autonomous car (driverless car, self-driving car, robotic car) is a vehicle that is capable of...
各家科技公司積極投入人工智慧領域（Artificial Intelligence, AI），想要在新的領域取得成績。而在世界經濟壇上也有科技場合談 AI 對人類造成的衝擊。IBM CEO Ginni Rometty 在大會上呼籲人工智慧的發展要更加透明，並且 AI 角色應是輔助人類，而非取代人類。Rometty 在今年瑞士達佛斯舉行世界經驗論壇大會上，與其他參與人工智慧論壇的參與者討論，提醒發展人工智慧是要輔佐人類，協助人類完成更先進的事情，而非取而代之。AI 的影響將不分藍領、白領，而是全面性改變工作這件事情。Rometty 在預先準備的簡介說：「通常被稱為人工智慧，這項新時代的技術和認知系統，將會幫助我們全面改變工作和生活的所有層面，尤其可能劇烈改變，讓工作和生活變得更好。就像所有改變全世界的技術，人工智慧會有很重大的影響，許多新產生的問題目前仍無法解答，要解答也需要時間、研究和開放的討論態度。目的：Rometty 表示要讓人信任人工智慧是很重要的事情。以 IBM 來說，AI 是拿來輔助人類，而不是取代人類。以 IBM 的事業或是客戶來說，不是人與機器對比，而是共生的關係，IBM 的目的是 AI 服務人類。透明化：你必須很清楚知道你怎麼訓練 AI，用什麼材料訓練 AI。人類自始至終要控制整個系統，這些系統不會有自我意識。技能：AI 平台必須由業界人士參與設計，像是醫師、老師或是作家。而公司也必須開始訓練員工如何使用這些工具。IBM 的 Watson 是最為知名的 IBM AI 產品，Rometty 表示 Watson 找來最好的癌症腫瘤專家，來協助訓練 Watson 的醫療判斷。如今 Watson 在印度、中國、泰國、芬蘭和荷蘭已可在醫療現場輔助醫生。除了 IBM 的 Rometty 之外，其他參與論壇討論的人有微軟 CEO Satya Nadella、Vista Equity Partners CEO Robert F. Smith、MIT Media Lab 總監...