【一周AI大事】OpenAI第三代NLP模型問世/IBM與MIT利用AI造福樂器麻瓜/AI竟能預判時尚潮流,日本做到了

圖片來源 : OpenAI

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?

影片來源 : Allen School Youtube
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 。

圖片來源 : Themesberg Youtube
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
圖片來源 : MIT Technology
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。

( 圖片來源 : DataScienceNigeria Twitter )
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 ) 。

( 圖片來源 : IoT@Intel )
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。

( 圖片來源 : UTEC 官網 )
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。

( 圖片來源 : Edge Impusle Twitter )
Beewise 使用機械臂等結合 AI 讓養蜂人可以遠距照料蜜蜂
( 圖片來源 : Beewise 官網 )
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。

圖片來源 : Mashable

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。」

圖片來源 : Toyota Twitter

(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。

( 圖片來源 : Mobileye Youtube )
( 圖片來源 : Mobileye Youtube )

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。

圖片來源 : Intelligent Transport

➡️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。

圖片來源 : VentureBeat

➡️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)。

圖片來源 : PyTorch Medium

(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。

圖片來源 : European Commission

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。」

圖片來源 : Offshore Protection Twitter

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」。

圖片來源 : Global Times Twitter

【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%。

圖片來源 : Appen Twitter

➡️ 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。

圖片來源 : Sandberg Twitter

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。

貼文來源 : Twitter

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。」

影片來源 : ModiHost Youtube

➡️ 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。

圖片來源 : TRIBUNE

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。

圖片來源 : Boring Company Twitter

(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。

影片來源 : NEC(日本電気株式会社) Youtube

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。

圖片來源 : disruptive.asia

➡️ 延伸閱讀 : 追根究底,才能找到 AI 自動化的應用場景


【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。

圖片來源:工研院

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。

圖片來源:Apple WWDC 2020

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。

➡️ 延伸閱讀【推薦閱讀】讀懂狗叫聲,掌握大商機。看這家公司如何結合動物學家、獸醫,做出世界第1個狗保姆服務。


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 。

Myo – Real Life Applications of the Myo Armband

Take control of video and music playback, fly drones, deliver presentations, play games, and much more. Myo is a gesture control armband that works out of the box with things you already have like your Mac, Windows PC, iOS, and Android devices. Get yours today: http://bit.ly/1Py2Zs0.

North Formerly Thalmic Labsさんの投稿 2015年8月19日水曜日
圖片來源:North Formerly Thalmic Labs

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?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。

圖片來源 : freepik

➡️ 延伸閱讀【推薦閱讀】看最會勸敗的IKEA,怎麼設計AI升級退貨處理機制,用數據再次鍊金,減少碳足跡?


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。

影片來源 : 星期五 Youtube

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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