日本網站 iPhone Mania 25 日轉述 GSMArena 的報導指出，根據來自南韓的消息顯示，三星電子 2017 年將同步推出 2 種不同尺寸的 Galaxy S8 機種，其中一款將同於現行的 S7；搭載約 5 吋螢幕，另一款將是搭載 6 吋 AMOLED 螢幕的 S8 Plus。報導指出，S8 Plus 規格將大致上同於 S8，而會推出 S8 Plus 的背景就是 Galaxy Note 7 發生大規模召回事件、停產停售。三星截至目前為止都是在上半年和下半年分別推出 Note 系列（5.7吋）和 S / S Edge 系列（5 吋 / 5.5 吋），不過因 Note 7 停產停售，故三星想藉由推出 S8 Plus 來填補 Note 7 缺口，但不同於 Note 7...
隨著科技進步，人工智慧（Artificial Intelligence,AI）愈發受到重視，不只 Google、Facebook、Amazon 等網路巨頭爭相投入，英特爾、AMD、nVIDIA 過往在 PC 市場的戰局也逐漸轉至人工智慧領域，各家除了在處理器、顯卡加速升級以更符 AI 運算，英特爾更是對此展開一連串的收購，從認知運算公司 Saffron、機器學習新創 Nervana 到電腦視覺晶片公司 Movidius，英特爾想做些什麼？現今多數發展人工智慧企業多以 GPU 來進行深度學習的訓練與辨識，AMD、nVIDIA 基於此推出一系列產品，nVIDIA 甚至推出以 GPU 為主的深度學習專用超級電腦 DGX-1，在人工智慧推廣，英特爾顯然比對手 AMD、nVIDIA 低調得多。對手來勢洶洶，始終靜默的英特爾終於在 11 月中公布了最新的人工智慧策略，預告未來將推出一系列 AI 解決方案，11 月 17 日、30 日英特爾分別在美國舊金山、中國北京舉行人工智慧論壇（AI Day）佈道，表達英特爾要從晶片硬體、運算軟體到架構掀起一連串 AI 革命的決心。英特爾 CEO 科再奇（Brian Krzanich）稱人工智慧為人類歷史重要的新轉折點，並強調英特爾是唯一有能力加速推廣 AI 的公司，而英特爾正投注大量的資源在人工智慧，以促進商業與社會的發展。科再奇甚至指出，所有的收購都是為了使人工智慧遍及英特爾的產品。重押 AI 的野心盡在言辭。由 Nervana 串起的 AI 產品組合在英特爾人工智慧的發展上，Nervana 成為首先被關注的焦點，Nervana 為今年 8 月所買下的機器學習新創公司，以此為新產品名稱，包含 Xeon（中國譯為至強）、Xeon Phi（中國譯為至強融核）英特爾現有 CPU 產品都被納入其中。 （Source：英特爾中國）英特爾旗下 Xeon...
「我認為未來 10 年出現最多獨角獸的領域，肯定是人工智慧領域。」創新工場創始人李開復在 36 氪主辦的 WISE·2016 獨角獸峰會上如此說道。在他看來，未來世界上 50% 的工作都會被人工智慧所取代，比如翻譯、保全。人工智慧如今已經可以在人臉辨識上比人精確 20 倍，因為他們已經經過了上億張臉的訓練。他舉例說，AlphaGo 戰勝了李世乭、人臉辨識和語音辨識的準確率也超越了人類，這些都是人工智慧發展歷程的里程碑，在博弈、感知方面，人工智慧的能力已經超過人類，甚至已經有了應用。不過在決策方面還需要時間。這些似乎都在宣示，人工智慧的黃金時代已經到來。李開復之所以講黃金時代，是因為他認為人工智慧創業也是需要講時機的，他就非常生不逢時，在 30 年前就非常苦逼地在研究人工智慧，然而當時的技術不夠成熟、機器不夠快，他們只能寫寫論文。但現在有了一個非常重要的技術突破：深度學習。何為深度學習，李開復非常直白地科普了一下：你扔給它一大堆數據，然後問它問題，就會告訴你答案。不過，這樣的決策只能在特別垂直的領域做得好，而且並非什麼領域都適合人工智慧，那什麼情況適合發展人工智慧？李開復認為，發展人工智慧必須滿足以下條件： 擁有大量資料，Google 搜尋引擎擁有的大量資料就可以變成一個大腦，它的資料可以用於各個項目，百度大腦也與之類似。 有頂尖的科學家，如今類似的人才薪資已經被炒到了天價。 要有清晰的領域界限，必須要專注在垂直領域，難以跨界。 要有自動的標註數據、要有反饋，比如在百度每一個成功的點擊，在滴滴的每一次成功的叫車，都是一個關於成功的反饋，而失敗的點擊和叫車，都是一次反饋。 要有非常多的計算量。 他同時表示，機器的錯誤率低、成本低，所有非常有應用潛力，如前所及，在某些領域已經開始應用人工智慧，但除了擁有大量資料的網路公司，人工智慧還有影響非常多的傳統領域。李開復列舉了幾十個擁有創業機會的領域，比如精準廣告推送。其中，他認為，最先被商業化的，應該是目前擁有數據最大的領域；金融、保險、券商、智慧投顧、AI 量化基金；而對人類有最大貢獻的，肯定是醫療；最後，最大的領域則是無人駕駛，他想像，未來，人們出去叫車可以隨叫隨到，空氣污染得以改善。對於要做人工智慧創業的企業，李開復有幾個建議，首先必須要有特別大的資料，最好閉環的、只有你自己有的；繼而要有計算能力；要有人工智慧專家；最後，他強調，必須要把年輕人訓練起來。他認為，人工智慧跟資安等領域不同，要培訓 10 年才能鍛造一位工程師，即便是應屆畢業生，被訓練 6 個月之後都可以成為人工智慧的工程師。因此，他相信未來人工智慧最領先的國家，是技術最領先的，也是年輕人最勤奮向上的。中國在人工智慧方面有極大潛力。中國在數學、理工方面有深厚的底子，人工智慧領域的論文大部分出自中國人之手；中國本身的市場就非常廣闊，傳統企業的技術非常落後，同時無論是創業公司還是大公司都在尋找人工智慧工程師；而美國的工程師很難本土化到中國。正是因為了解年輕人在這個領域的重要，創新工場除了投資大數據、感知、感測器和機器人領域之外，還在做年輕人工智慧工程師的孵化，找到全球知名的科學家帶他們一起工作，為他們提供大量的資料和機器給他們訓練模型。以下為李開復演講全文：謝謝大家！今天，似乎成城的安排是個接力賽，從 40 後到 50 後，我則是 60 後代表講者。今天既然是獨角獸論壇，我希望談一下我對未來獨角獸的看法。我覺得，未來 10 年，出現最多的獨角獸公司，肯定是人工智慧公司。另外我認為，在座的每一位獨角獸，或希望做獨角獸的公司，在你們公司發展中，必須了解人工智慧。這就和 20 年前的網路、10 年前的行動網路，是一樣的，做為先知者是有優勢的。今天我想談一下：人工智慧。在未來 10 年，世界上 50% 的工作，都會被人工智慧所取代。尤其是，這裡列出的一些：助理、翻譯、資安，這些工作真的都會被取代。今天的人臉辨識，在有些場景上，已經可以做到比人 20 倍更精確的辨識人臉。那麼保全還需要再辨認臉嗎？海巡、櫃檯這些工作都可以被機器取代了。這只是一個例子，當然我們看到 AlphaGo 為什麼這麼厲害？是因為，它自己與自己下了很多棋。人臉辨識為什麼這麼厲害？因為，它們看了上億張臉，然後從中學習。機器學習，在任何狹窄的領域，看到大量的數據，是人腦完全不能夠和它競爭的。所以，這已經不是機器取代人類的問題，而是在一些人類只需要 5 秒鐘思考的問題中，有大量資料的問題裡面，有狹窄領域的問題裡面，人絕對不會是機器的對手。而且，一個一個領域，都會被機器超越，不只是取代。看過去的發展，從 AlphaGo 的下棋，到感知、認知，到做決策，甚至到反饋，這 4 件事情在過去 5 年，有非常非常大的進步。這裡有很多例子，由於時間今天就不多說了。我們可以看到，博弈有 AlphaGo，感知有微軟小冰，決策這裡有個例子是 Google...
還記得 Google 旗下 DeepMind 的圍棋 AI 程式 AlphaGo 嗎？現在 DeepMind 宣布，將把 AlphaGo 背後的程式碼開源，上傳到 GitHub。把程式碼放到 GitHub 上，能夠讓研究人員來看看，其他開發者是否有辦法複製這樣的AI能力，甚至在一樣的 AI 測試上，打敗 DeepMind 的現有紀錄。增加 AI 能力的開放性，換句話說，也是希望促進此技術的進步。所有開發者都能夠到 GitHub 上下載程式碼，並加以修改、訓練成自己的 AI。程式碼 DeepMind Labs 預計這周就會上傳到 GitHub 上。OpenAI 宣布電腦訓練場「Universe」開源同一時間，艾隆·馬斯克（Elon Musk）參與成立的 AI 研究機構 OpenAI 也宣布，將旗下的電腦訓練場「Universe」開放成為開源資源。根據 OpenAI 聲明，Universe 是一個用來測量、訓練 AI 一般智力的軟體平台，「Universe 能夠讓一個 AI 智慧主體，像人類一樣來使用電腦。」Universe 預計釋出一千種不同的訓練環境，對此，OpenAI 公開邀請遊戲開發者，將 OpenAI 納入他們的遊戲當中，來測試這些人工智慧技術的表現，微軟、EA、NVIDIA 都是合作夥伴。 Google DeepMind Makes AI Training Platform...
一向有強烈保密文化的蘋果，似乎要開始做出改變了。今年 10 月剛加入蘋果，擔任首席資料科學家的 Russ Salakhutdinov，日前在一場會議中宣佈蘋果旗下的 AI 學者，將有權利自由發表他們的研究成果，同時也可以繼續與學術機構合作。Salakhutdinov 是來自卡內基美隆大學的學者。由於蘋果的軟體高階副總 Craig Federighi 在今年 8 月間的一次專訪坦承蘋果並沒有獨立的機器學習團隊，因此 Salakhutdinov 的加入，被外界視為是蘋果建立獨立部門的開始。早在 2015 年，多倫多大學的專家便指出，受限保密文化、缺乏分享，將會讓蘋果的 AI 發展變慢。對許多學者來說，如果加入蘋果意味著他們必須持守自己的研究成果，不能發表期刊，差不多也就代表他們的學術生涯告終，對於任何學者來說，這都是無法接受與想像的事。這樣的結果也讓大學的頂尖研究人才寧可選擇 Google，而不是封閉的蘋果。「機器學習」這門專業的特色也不適合保密。在技術上，機器學習需要持續且大量的社群與資料累積，來改進 AI 的判斷模式，此外作為一項涉及科技變革與人類未來的技術，AI 實際上更像是一種科學技術突破，而不是蘋果原先擅長的軟硬結合與工業設計。這些情況，都讓「機器學習」不太可能是蘋果私下打造出來的東西。今年 8 月間，蘋果 CEO Tim Cook 也指出了 AI 將是蘋果未來的核心技術，儘管在差不多的時間點，Cook 也對 AR 表達了同樣的看法。到目前為止，蘋果的 AI 與機器學習實際上也已經在 iPhone 上運作，主要透過儲存在手機端的資訊來進行運算，像是 iOS 9 首次推出的「Siri App 建議」，但因為顧及隱私承諾，資料來源偏少之餘，採用的機器學習方法也比較保守。不過 Cook 也表示，蘋果將在日本橫濱落成的研究中心，將會深度聚焦於機器學習，同時技術方向也會與 Siri 完全不同。 Apple AI researchers gagged no more, now allowed to publish...
賓拉登被襲擊、波士頓馬拉松爆炸、飛機迫降哈德遜河，社群媒體報導這些新聞事件的速度比主流媒體還快，根據路透社 (Reuters) 內部研究，有 20% 的新聞都是先在 Twitter 上出現，但是今年美國總統選舉期間證實，假新聞的傳播速度也與真的新聞一樣快。Popular Science 報導，路透社為了解決真假訊息辨識的問題，他們使用新的新聞追蹤系統叫做 News Tracer，針對每天 5 億則 Twitter 訊息進行演算，從假新聞、不合理的新聞、廣告、雜音中找到真的新聞事件，有了演算法輔助，記者可以從社群媒體眾多訊息中脫身，把時間用來挖掘故事。哥倫比亞新聞學評論 (Columbia Journalism Review) 於 2014 年報導過這個系統，一開始 News Tracer 用來識別主題相似的推文，政治歸政治、體育歸體育等等，後來該系統可使用語言處理技術，根據每個集群產製一致的新聞總結。報導指出，News Tracer 與其他監控工具不同之處在於其模仿的是記者的思考方式，程式人員在這套演算法中植入 40 個評量指標，諸如原始貼文者的地點與身分、新聞的傳播方式等，建立一個新聞可信度評分，該系統還會針對記者確定可靠的新聞進行來源交叉檢查，並識別其他潛在的消息來源。News Tracer 還可辨別趨勢話題標籤和真實新聞的差異。但是 News Tracer 的綜合數據較能辨識實際的事件，如意外、抗議、炸彈等，而不是從某人口中傳出的謠言，然謠言往往能主導網路輿論。不過人工智慧對新聞產業的貢獻只是剛剛開始，Facebook 在各界要求過濾假新聞的聲浪下，透過公關活動展示其在人工智慧方面的努力。法國報紙 Le Monde 也公布幫助讀者辨識網路假新聞的網路工具，可根據新聞可信度標示不同顏色。Facebook 強大的人工智慧或許可以過濾假新聞，但是 Mark Zuckerberg 在 11 月中旬發布的一篇文章中指出，確定真相是複雜的工作，甚至主流媒體也無法獲得 100% 的事實，不過 Zuckerberg 還是提出 7 點計畫，幫助用戶過濾明顯的假新聞。Facebook 與路透的任務不同，Facebook 是社群網路新聞聚合器，路透是新聞產製者，但兩者都有知會大眾的責任，過去 2 年路透社使用 News Tracer...
Ticwatch 2 是全球最大集資平台 Kickstarter 上集資金額第三高的智慧手錶，締造超過 6,700 萬、10,000 名贊助者的亮眼成績（僅次於 Pebble 1、2）！設計團隊來自前 Google、IBM、微軟等知名公司，主打多重觸控互動、精準語音辨識、GPS 定位與心率偵測、手錶語音通話與流暢支援 Android 與 iOS 等完整功能，最吸引人的是，最低定價只要 6,000 元台幣有找，和 Apple Watch 相比不到一半價格，更因此獲得多家國際知名媒體盛讚！如今暢銷世界的 Ticwatch 2 特別推出「台灣限定版」，獨家為台灣消費者打造全球唯一的繁體中文 + 英文雙語系統，更客製化串接在地常用 App，台灣限定版本將發售 4 種款式：躍動黑、晶透白、經典棕與黑曜鋼，於 12 月 7 日晚上 9 點開始預購！用從未想像過的價格，重新定義智慧手錶的體驗Ticwatch 2 的純圓螢幕主打極簡設計風格，搭載 1.4 吋 OLED 的大比例高清螢幕。功能上，透過 Wi-Fi、GPS 模組、藍牙喇叭、動態心率感應器等多種模組，讓智慧手錶也能通訊、擁有更準確及時的數據追蹤，與更全面的觸控感應和精準語音辨識；Ticwatch 2 以極好入手的價格，實現了突破性的智慧手錶功能。 前 Google 團隊打造精準語音辨識，「Ok,Tico」立刻喚醒隨身語音助理 內建喇叭、麥克風，手錶就能輕鬆免持通話 首創 Tickle 側邊觸控，顛覆錶盤操作方式 Android / iOS...
日本汽車大廠本田（Honda）近日宣布，即將在下個月美國消費性電子展（CES 2017）中展出的最新電動概念車「NeuV」，將搭載軟銀（SoftBank）旗下雲端 AI 技術研發公司 cocoro SB 株式會社所打造的「情感引擎」，可望改變人與車之間冰冷的相處形態，增添更多情感交流與互動。對汽車產業發展來說，人工智慧（AI）、機器人科技與大數據分析等，已逐漸成為改善行動體驗所不可或缺的重要技術。本田在今年 7 月宣布，其子公司本田技術研究所（Honda R&D Co., Ltd.）將與軟銀合作，針對 cocoro SB 所研發的情感引擎（emotion engine）共同研究有關應用。本田也在同年 9 月於東京赤坂設置本田創新研究室「Honda R&D Innovation Lab Tokyo」，進一步研發 AI 技術並強化其開放式創新發展。提到 cocoro SB 就不得不提人形機器人 Pepper，因為 Pepper 的情感引擎正是採用 cocoro SB 的 AI 雲端運算技術，在搭配攝影設備及多種感測器之下，能夠感知人類情緒與外在環境，從而建立自我情感並做出反應。▲ Pepper 所採用的情感生成技術（圖片來源：SoftBank/ cocoro SB 株式会社）本田 NeuV 概念車也採類似概念，透過系統收集而來的訊息判斷駕駛人的情緒，並學習做出適當反應加以交流對話，目標成為駕駛人的行動好夥伴，改變原本人與機器間的關係，同時也將為人們生活創造全新價值。至於 NeuV 設計概念與技術細節，預計在下個月的 CES 展中會有進一步說明。（首圖來源：Honda）資料來源： Honda to Showcase “Cooperative Mobility Ecosystem" at 2017 Consumer...
有兩家你一定要關心的快速成長中國新創，非今日頭條和滴滴莫屬。今日頭條可以說是全世界最大的新聞媒體資訊 App，擁有 7,400 萬日活躍用戶、1.38 億月活躍用戶，而且它保持獨立經營，直接與中國網路巨頭 BAT 競爭，而未被購併。但它不認為自己是媒體，自詡是科技公司，用人工智慧機器學習做出個人化推薦，號稱比你更懂你想看的內容是什麼，也的確在中國捲起一陣旋風。創辦人張一鳴才 33 歲，跟 Facebook 創辦人祖克柏年紀相仿，也同樣做資訊聚合，所以被中國媒體喻為「中國的祖克柏」！4 年來成長飛快剛上任的今日頭條國際業務營運總裁 Josh Liu，在 Infinity Venture Summit 公開演講，他說，「這是訊息找人的時代！已經不再是人找訊息了。」假設有 1 千萬人口，每個人接觸的訊息源就超過 1 萬，利用手機的碎片化時間，也讓訊息的個人化推薦成為剛需。Josh Liu 分享今日頭條最新的數據，每天使用者使用今日頭條 App 達 76 分鐘，黏著度非常高。此外，每天有 13 億篇文章被閱讀、15 億影音被觀看、30 萬頭條號作者每天在平台上發布 15 萬篇文章及影音、1 萬個媒體合作夥伴提供好的合作內容。▲ 今日頭條日活躍用戶數達 7,400 萬，黏著度很高。他說，頭條是得到知識和資訊的地方，新聞只佔 5 至 10%。「人們在找頭條不只是來看新聞，也會看其他類型的資訊和影音！」▲ 今日頭條里程碑，2014 年已經變現，兩年來都沒有新的募資。個人化推薦怎麼做？今日頭條沒有任何主編在選取新聞，他們用「主編的群體智慧」，將各大媒體的頭條、重要及熱門新聞也加進演算法指標中，若是各大媒體主編都認為重要的新聞，自然會被今日頭條的使用者看見。對他們來說，機器恐怕比人還重要，而為了要做到個人化推薦，今日頭條的確做得很極致。目前總員工 2,500 名，工程師有 1,500 個，其中 800 名工程師聚焦在演算法、資料分析，相當驚人！▲ 今日頭條個人化推薦的數據。個人化推薦來自幾百個使用者不同的面向和使用者會感興趣的圖像模型，這背後奠基於資料。今日頭條即時更新使用者圖像，每天約更新 300 次程式碼。要運作這麼龐大的資料，今日頭條一共擁有 2 萬台伺服器，用公有雲和自己的建造的伺服器混合使用，每天有 14 億 request（程式的請求）。每天要處理的資料更高達 4.7PB，光使用者圖像資料就有...
2007 年 11 月，在收購 Android 系統兩年多之後，Google 宣布面向硬體製造商、軟體開發商和電信營運商等開放這一系統，並在隨後公布了 Android 的原始碼；從此，一個以 Android 為操作系統主體的行動網路逐步在全世界伸展開來。9 年後，想要憑藉智慧音箱來佔領人們家庭生活空間的亞馬遜，也想透過一步步的開放策略，把自家的人工智慧助手 Alexa 打造成「智慧音箱界的 Android」。Alexa 開放的前奏2014 年 11 月，亞馬遜發表了 Echo 智慧音箱；由於內建了 Alexa 人工智慧語音助手，Echo 一開始就能夠完成設置鬧鈴、播放音樂、查詢資訊等一些基礎性的語音互動功能。然而在當初的官方介紹影片中，亞馬遜並沒有對 Echo 的智慧家居屬性有絲毫的強調。不久之後，亞馬遜從一些 Echo 的內測用戶中得到反饋，他們希望在亞馬遜 Echo 中加入控制開關的功能。於是亞馬遜決定涉足智慧家居；2015 年 4 月，亞馬遜對 Alexa 進行了升級，新增了對 Belkin Wemo 無線開關和飛利浦 Hue 燈具的控制。這一智慧家居功能的實現，實際上可以看做是亞馬遜開放 Alexa 的前奏。後來，在 Alexa 開放之後，亞馬遜還針對智慧家居專門推出了一個名為 Smart Home Skill （智慧家庭技能）的API（應用程式接口）。 ▲ 透過 Alexa 來控製家用電器的流程圖。ASK 和 AVS2015 年...