AI 趨勢新聞精選
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【2020/07/21〜2020/07/29】
1. 向昆蟲取經，最小可操控攝影機問世！ （ MIT ）: 它裝在甲蟲頭部，總重量只有 250mg，相當一張卡片重量的 1/10，並能夠以 1-5 幀 / 秒的速度向手機同時傳輸影片。是什麼啟發了工程師將機械裝置和活體生物聯繫起來？這項研究始於對這個問題：如何實現微型機器人視覺功能？
關於無線可操控攝像機的操作原理與介紹
2.OpenAI第三代NLP模型，做好這些事情都OK。 （ MIT ）: OpenAI 公佈了其下一代文本生成神經網絡，GPT-3 的研究論文，其訓練規模包含了1750億個參數，是前代 GPT-2 的117倍。GPT-3 已成功執行某些「元學習」任務，像不同語言間的翻譯，設計網頁、寫郵件都行。不過，因為很多 GPT-3 API 基礎模型龐大，相對需要大量專業知識和性能優異的電腦配備，容易造成大企業壟斷的局面 。
只要簡單闡述需求，AI 便可直接產出設計好的網頁與程式碼
只要輸入簡單的幾個字，AI 便能協助你完成符合社交禮儀的整封信件
3.從演奏手勢還原樂曲美聲，這樣的AI模型怎麼訓練？ （ 科技新報 ）介紹由MIT-IBM Watson AI Lab推出的 AI 模型 Foley Music，給定一段演奏影片，AI 會自動鎖定目標對象的身體關鍵點（Body Keypoints），以及演奏的樂器和聲音。其中，在身體關鍵點部分，由 AI 系統中的視覺感知模組（Visual Perception Model）來完成，主要透過身體姿勢和手勢的兩項指標來反饋。一般身體會提取 25 個關鍵 2D 點、手指 21 個 2D 點。
Foley Music 透過 Visual 與 MIDI 結合產出
➡️ 【推薦閱讀】移動中的人體骨骼關節起始點在哪裡？當手臂被物體遮擋時，該如何判斷活動關節的下點位置？
4.當醫學數據出錯，用在AI檢測會造成多大影響？ （ VB ）: Arxiv.org發布研究，在智慧醫療的現場，由於設備、儀器，材料和測試方法的局限性（比方，校準器過期、採樣系統故障），經常造成數據不準（imprecise）。該團隊設計一個模型來表示「數據不精確度」，以確定對單一患者被預測的狀況如何不一致。它還可以識別由於數據不準，接連造成的標註錯誤 ( mislabelling ) 。
智慧醫療可能根據其現場的侷限性，而造成不精確的模型
➡️ 【推薦閱讀】智慧醫療的數據怎麼整理？一開始最好先成這兩大類。
5.設計師Bye Bye，日本用AI找出下一季的時尚色彩。 （ JapanTimes ）: 東京新創Neural Pocket Inc.，透過系統自動收集與各種時尚網站、Instagram 上和服裝有關的大數據，以分析顏色、設計和衣服長度等數據來預測下個熱門產品。比方，當疫情未明，人們傾向穿白色這類較安全的顏色來展現流行。該公司已與主要零售商永旺集團合作，將共同開發秋冬新商品。
日本新創公司利用 AI 數據預測下一季時尚潮流
6.嗡～嗡～嗡，全球小蜜蜂的生存換AI來守護！ （ VB ）: 蜜蜂對全球糧食安全至關重要，但農藥中毒、氣候變化等原因，造成全球蜂群每年減損40％。新創公司Beewise改裝傳統養蜂木箱，結合電腦視覺、機械臂、傳感器和軟體，可容納40個殖民地(colonies）、約200萬隻蜜蜂，並讓養蜂人遠距治療蜂巢、照料蜜蜂，同時將溫度、營養狀況等重要數據匯入儀表板。Beewise目前已籌集1000萬美元。
Beewise 使用機械臂等結合 AI 讓養蜂人可以遠距照料蜜蜂
遠端觀看蜜蜂的數據報表圖
➡️【推薦閱讀】工資成本上漲，年輕人又不願意返鄉，這場勢在必行的農業轉型生存戰，該如何解套？
【2020/07/14〜2020/07/20】
1. Tesla 和 Toyota，從情人變成路人的十年史。 當 Tesla 超越 Toyota 市值，一度稱霸全球車廠，日經中文網帶讀者回憶10年前的歷史。當時 Toyota 和新創企業 Tesla 進行資本與業務合作, Toyota 用 Tesla 採購的電池等，開發了「RAV4」SUV 的電動版，但銷量增長乏力。在兩家企業的開發團隊之間，思考方式的分歧變得明顯，2017年結束合作。
2020年3月，Toyota CEO 豐田章男在宣佈與 NTT 進行資本業務合作的記者會上表示，「Toyota 自己應該去應對的課題是，産品製造過程中對於軟體定位的變化。」
(圖說：Toyota 與 NTT 的合作記者會現場)
2.Mobileye 攜手 WILLER，打進台灣、東協自駕市場。 （ Yhaoo.JP 指出 ）: INTEL子公司 Mobileye，宣布將與高速巴士營運公司 WILLER 建立戰略合作關係，兩家公司宣布將共同為台灣、東南亞國協和全球市場提供自駕解決方案。
2021年將先在日本測試自駕機器人計程車，並在2023年啓動全自駕機器人計程車、巴士商轉服務。
➡️延伸閱讀： 即使建立了全球無人車駕駛輔助系統公司 Mobileye ，其共同創辦人、INTEL 資深副總裁 Amnon Shashua 還有一個夢：運用電腦科學專長，為世人彌補視力的喪失。
3.當AI專案擴大規模，千萬別拿來做這件事！ （ VB 報導 ）: 專為企業導入AI流程的軟體公司Daitaiku接受VB訪談時提到，目前許多企業可能已超越早期運用AI的掙扎，開始部署到日常生產、準備擴大規模。此時，最容易犯的錯誤在於，「把AI當成是一種預測未來、到達未來的技術。」因為各式新技術只會層出不窮，組織必須把重點放在為不可預測的問題進行實質計劃，同時建立起廣泛、包容的運作方法，才能真正掌握未來。
➡️延伸閱讀： AI要怎麼幫助企業？建議你先看看，目前的AI 專業或事業落在以下組合的哪一個象限？不同的象限，組識裡要調動、配置的資源截然不同。
4.Disney開發臉部辨識功能為哪椿？ （ Engadget ）: 一個世紀以來，Disney累積了數不清角色，2016年開始，內部成立機器學習平台，先透過標註「故事情節」、「角色原型」、「動機」等自定義用例管理數據，避免讓分類法無限擴展。當一個動畫師要參考特定類型的爆炸，就不用花數小時去撈Youtube，直接下關鍵字就能在平台找到「有關資料的資料」( metadata）。
(圖說：迪士尼 Junior 的 Avalor 公主 Elena 和神奇的飛行生物 Migs 應用了手動註釋的面部檢測方法。)
➡️延伸閱讀： 好的數據經過精準定義，就成為高標準的標註數據（high quality labeled data），更能為機器學習所用，偏偏在 AI 落地最常遇見的難關就是下定義。
5.歐盟定義：Siri、Alexa 均屬 IoT 範圍！ （Bloomberg）： 歐盟監管機構已看到跡象顯示，科技巨頭可能會限制讀取數據( access to data )，或無法和其他公司製造的產品相容並存，因此將針對像 Siri、Alexa、Google Assistant 等語音助手，進行物聯網調查。
歐盟競爭事務專員表示，「這是因為語音助手已然成為一切的中心，會改變人們與事物的互動，而他們又往往只向用戶展示一個選項，而非全貌。」
6.600 歲的故宮，如何搭上 AI 特快車？ 穿越數百年甚至上千年的文物，時刻經受著歲月的侵蝕。如何更好地保護文物，讓其更加完整地流傳下去，是該領域的一大難題。
（ CSDN ） :中國大陸故宮前任院長單霽翔，日前分享故宮如何利用技術實現文物保護與文化傳播：1, 數字博物館：遊客也能與文物互動 ；2. VR 導覽：未開放區域，也能全景參觀；3, AI 監測環境：做文物的「保健醫生」。
【2020/07/07~2020/07/13】
1, 75%的企業員工認為，AI對未來營運扮演關鍵角色。 （VB報導）： 從AI導入公司Appen近日發布的調告報告中，有三點需要留意：1, 近半企業表示，已加快實施AI戰略；2, 3/4的企業員工認為AI對未來營運成功會有所助益，實際上卻很難推動相關計劃；3, 71％的企業表示，內部高層主管有參與AI項目，這個比例每年增長30％。
➡️ 延伸閱讀 : AI計劃想成功落地最好從小地方開始，為什麼？
2, 當臉書不刪這些貼文，造成公民權利重大挫折。 （東網）： Facebook委託民權組織的獨立審計報告顯示，其營運總監Sandberg表示，報告揭示公司在對待公民權利方面的失誤，例如，決定不刪除美國總統川普貼文，造成民權重大挫折。
FB近日也因被指監管假資訊及仇恨內容等不力，持續面臨大規模廣告杯葛行動。
3, AI將如何改變旅館業？ModiHost的野望。 （Forbes）： ModiHost 是全新的飯店管理平台，用AI打造更能以客人體驗為中心的個性化服務，目標在於提高支出和品牌忠誠度。ModiHost 在白皮書寫道，「飯店管理是個複雜、冗長費解的行業，集成不同的各種系統、電子郵件、傳真處理預訂，效率極低，也讓管理變得無可救藥。」
➡️ 延伸閱讀 : 大眾行銷走向大規模個人化 (mass personalization)，而有數據才能促成一切的發生。
4, 只要比蝸牛快，就有機會贏得比賽！ （STPI報導）： Tesla的地下隧道公司Boring Company，將2021年舉行微型隧道建造賽。
目的為提升潛盾機（Tunnel Boring Machine，TBM）建造隧道的速度，以供Loop、超迴路列車等快速、安全且舒適的運輸工具使用。目前TBM挖土速度比蝸牛鑽洞的速度還慢上14倍。所以，參賽團隊的挑戰就是能否擊敗蝸牛？並且提升建造速度和降低成本方面進行創新。
(圖說：潛盾機 Tunnel Boring Machine)
5, 抓住後疫情時代消費者心理，「視線追蹤」AI正夯！ （Yahoo.jp文章）： 有日本研究團隊著手進行視線追蹤AI的開發，運用視線數據和大腦活動數據，試圖透過視線移動分析零售顧客的消費行為，將潛意識行為數據化，加速後疫情時代的轉單速度。而在韓國，因為可用在PC、手機等電子設備上，握有視線追蹤技術的新創公司正夯。
6, 日本迴轉壽司排隊名店 導入「AI鮪魚」取代職人。 （Yahoo.jp）： 通常鮪魚的新鮮度，味道，油脂，切面各有不同，日本迴轉壽司品牌「藏壽司」推出「Tunascope」服務，將原本交由職人判斷品質的部分改由AI進行。這是因為新冠病毒，讓藏壽司職人們無法到日本或國外直接採購漁貨。消費者只要用手機APP，即可辨識出鮪魚的「最上級、上級、並（一般）」三種等級，良率達9成。
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【2020/06/29~2020/07/05】
1, 台灣正式進入5G時代！(iThome)：中華電信為國內第一家開通5G服務的電信業者，這也意味著台灣和日本、美國、韓國一樣步入提供5G服務的國家。而未來4年政府計畫還將以200億元投資5G相關產業發展。
2, 工研院攜全家搶攻智慧零售商機。（鉅亨網）：兩造合作將首套自主研發易取智慧商店導入便利商店中，運用 AI 電腦視覺辨識及多重感測技術，發展智慧零售。
預計先在工研院光復院區建置，年底前可望進行試營運開幕。預期將有助解決台灣高齡少子化問題，運用科技降低未來零售業勞動力不足風險。
➡️ 延伸閱讀： 【推薦閱讀】再加上這個原因，會加快傳統超市自動化轉型的步伐，推促「智慧零售」時代來臨！
3, APPLE 的新策略：讓 AI 無所不在。（STPI 分析）：從 WWDC 2020 的展示來看，蘋果決定採取更聰明，更安靜的方法，那就是讓 AI 無所不在，但又不需要大肆宣傳，將重點放在其帶給人們的便利性。例如：蘋果手錶可提醒人們洗手時間是否足夠、iPhone 更新至 iOS 14 之後，可辨識門鈴聲、警報聲、狗叫聲、嬰兒哭聲所帶來的意義等。
圖說：透過機器學習模型，感測並提示使用者適當的洗手時間。
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4, Google Glass要回歸了嗎？（數位時代) : Google 證實收購加拿大人機互動介面設計公司 North。這間公司創立於 2012 年，擅長環境運算(Ambient Computing)，曾推出手勢控制臂環 Myo、智慧眼睛 Focals 。
影片為 North 在 2015 年推出的 Myo 手環
市場觀察併購 North 不僅將有助提升智慧穿戴裝置的使用體驗，甚至可透過肢體動作，讓跨裝置間的使用能流暢地無縫接軌。
5, 做資源回收？該換機器人上陣（FT指出）：2018年中國頒布「禁廢令」，造成全球回收業者叫苦連天。現在，愈來愈多公司用AI、電腦視覺加上機器人技術完成資源回收，該技術可以根據物品的形狀、顏色和商標進行識別和分類。比方，看雀巢的 Logo 上有母牛，就能推測回收物是一種乳製品。
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6, AI 音樂少女「小冰」要畢業了！（上觀）：2014 年，Microsoft 創造 AI 少女「小冰」，並設定這個角色進入上海音樂學院就讀，並於近日取得畢業證書。
小冰在 2019 年曾發布單曲《我是小冰》
藉由「音樂數據標註」，小冰已經學會三種音樂風格，並能在兩分鐘內創作出一首三分鐘左右的完整歌曲。人們最好奇地還是，「連音樂也會被 AI 搶走飯碗嗎？」
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