AI 趨勢新聞精選

【2020/06/23~2020/06/29】

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1, Amazon12億美元收購自動駕駛明星公司Zoox。(機器之心)：指出，Zoox 在創業期間已籌集了近 10 億美元的資金，2018 年估值達到 32 億美金，投資方包括 Grok Ventures、Aid Partners，騰訊與 IDG 也曾參與投資。這是亞馬遜目前對自動駕駛技術的最大投資。

2, AI 怎麼把歐巴馬變白人？大神 LeCun 連發 17 條推文回覆爭議。(MIT)：上周介紹到杜克大學發布 PULSE 演算法，讓模糊照片秒變清晰，結果這個演自法卻引發許多爭議。MIT仔細介紹爭議的來龍去脈，Facebook 首席 AI 科學家 Yann LeCun 看到圖片後回應，「數據有偏見，機器學習系統就會有偏見。」

以歐巴馬照片為例，因為該網絡在 FlickFaceHQ 上進行了預訓練 (pre-training)，裡面大多是白人照片，自然會錯判。大神的回答許多人並不認同，認為那不單單只是「數據」端的問題，而是演算法在一開始建構時，願不願意貼近現實，放進更多的公平性和同理心。

3, 圖靈獎得主 Judea Pearl：從「大數據革命」到「因果革命」 (AI 科技大本營)：Jedea Pearl 日前在北京演講，和大數據革命（涉及機器學習，深度學習機器應用）的不同處在於：它以科學為中心，涉及從數據到政策、可解釋性、機制的泛化，再到社會科學中的基礎概念信用、責備和公平性，甚至哲學中的創造性和自由意志。

4, 網路不夠用怎麼辦？Comcast 用AI解。（Fast Company）：隨著科羅拉多州愈來愈多人購買生長燈合法種植大麻，結果燈光發出的電磁輻射影響到 Comcast 網路服務。他們運用 AI 開發一個名為「Octave」的系統，可以檢測網絡異常並找出解決方法，在疫情開始之前，該系統將整個網絡的下載容量提高了36％。

圖片來源： Comcast
Comcast technology president: Tony Werner

5, 當AI碰上川普，這種變來變去的數據好學嗎？（T客邦）：

科羅拉多大學人工智慧與機器人技術實驗室的AI機器人「Margaret」，已學習超過1100萬字的川普講話、推文、書籍、集會、影片、廣播和電視剪輯，資料甚至可追溯到1976年，川普第一次在紐約時報發表公開信。為了研究川普非正統的講話風格，AI與語言學家、認知專家、理論心理學家和政治學家也開始建立合作關係。

圖片來源 : Twitter / @DeepDrumpf
早在 2016 年，也有 MIT 學生用 AI 模仿川普的社群發文

6, 第一位登上大螢幕表演的AI機器人：Erica！（VOGUE）：科幻電影《b.》製片人之一 Sam Khoze 宣佈名為 Erica 的 AI 機器人（由大阪大學石黑浩教授開發），即將擔任女主角。

影片來源 : IBTimes UK Youtube
2018 年大阪大學首次發表 Erica

《b.》的電影預算為7,000萬美元，講述了一位科學家科學家發現，人類 DNA計劃暗藏危險，決定幫助機械人 Erica 逃跑。你會去看嗎？

Cover Photo Credit：In this file photo taken on 6 June 2019, Aicha Evans who is the CEO of the self-driving technology development company Zoox, talks about autonomous cars during a keynote session at the Amazon Re:MARS conference on robotics and artificial intelligence at the Aria Hotel in Las Vegas, Nevada. Photo: Mark Ralston/ AFP

【2020/06/16~2020/06/22】

1, 李開復：在AI落地應用上，美國正在趕上中國！(TIME)：李開復日前接受TIME訪問，他指出，中國在手機支付、食物外送、用機器人送貨等AI運用走得很快，但現在美國也正迎頭趕上。

他也提到，這波疫情可能會加速AI落地，因為更多的數據餵進AI模型，尤其與「安全」相關的工作，正快速地被機器人取代。

2, Microsoft收購ADRM，增強產業數據模型力。(VB):目前，四處散逸的數據卡住企業邁向數位化轉型，也讓數據無法發揮價值。文中引述官方說法，將透過該計劃把這些模型與Azure的存儲和運算能力相結合，以支持企業整合多個業務部門的資訊流，滙集成「資料湖泊」（data lake）。

3, IEEE公布「電腦影像和圖型識別」年度最佳論文。係由牛津大學所發表的「Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild」。

該論文研究人員在部落格上寫道：我們試圖提出一種新方法，不需用到任何型狀模型（如：原始3D、多視角、2D／3D關鍵點）或監督式學習，從單視圖像（raw single view），學習弱對稱可變形3D對像類別。

圖片來源 : Visual Geometry Group Blog
可以通過網站模擬平面圖之立體效果。

4, 危機成轉機，疫情下助長的台灣3大AI發展趨勢。 (科技報橘)： AppWorks Accelerator 每半年更新一次「2020 H1 台灣 AI 生態系地圖」，在過去半年中，出現數個值得注意的重要趨勢：1,零售業重新佈局邁向全通路經營，推促數位行銷成長；2, 醫療領域導入 AI 應用蓬勃發展；3, AI Startup Friendly 的生態系逐漸成型。

5, Qualcomm 發布全球第一個5G加AI的機器人設計平台。(聯合報)：去年以採用Snapdragon 845 處理器的 Robotics RB3 Platform 進軍機器人應用市場後，Qualcomm宣布推出全新結合 5G 連網功能的 Robotics RB5 Platform，並且說明此設計平台已經累積超過20家合作夥伴使用，將可應用在各類消費市場、企業應用，以及國防與工業用途，同時也會有超過30家供應鏈投入相關軟硬體開發。

影片來源 : The Robot Report Youtube

6,從此告別「畫質悲劇」，杜克大學讓照片秒變清晰。(CSDN)：杜克大學的研究人員提出一種AI算法，稱之為 PULSE（Photo Upsampling via Latent Space Exploration，通過潛在空間探索的照片上採樣）。僅在幾秒鐘內，就可以把16 x16像素的低分辨率的小圖，放大64倍，變成 1024 x 1024像素的高分辨率圖像。

首圖來源： TechCrunch

【2020/06/09~2020/06/15】

１, IBM告別人臉辨識業務，那亞馬遜 (Amazon) 和微軟 (Microsoft) 呢？（VB 的深度報導）：全球反種族岐視抗議，延燒科技產業，特別是在AI人臉辨識的應用上。目前Amazon 和 Microsoft 唯二主要還活動在該領域的科技巨頭，他們將相關技術賣給公部門和執法機構。

(圖說：Amazon 已為情感檢測技術申請專利，讓 Alexa 能夠識別用戶的情緒。)

然而，一些研究人員已提出擔憂：如果企業為了操縱消費者而濫用情感人工智能，那就可能會適得其反，進一步破壞人們對科技的信任。

演算法公平聯盟 (AJL)創辦人 Joy Buolamwini 在演講中表示:

科技正在加速執法濫用的能力，人們不該任由這些公司與警方合作，造成更多傷害。」

２, 台灣第 1 個 5G 智慧工廠，這 3 家企業聯手打造。（中時）：台灣微軟與台達電、遠傳共同宣布打造台灣第一個 5G 智慧工廠。

5年前，台達電投入智慧工廠開發，即使中國人工成本年年上升，中國廠的直接加工成本都下滑，顯示智慧工廠已出現成效。AGV與AOI目前優先在台灣試用，待成熟後將移植至中國廠區使用，並且製作成完整解決方案對外銷售。

➡️ 延伸閱讀：【瑕疵檢測】P C B 如何快速導入 AI，若水用 3 招解決AOI高誤判率。

３, 當AI只有「智慧」，沒有「同理心」，好嗎？（FT）：隨著電腦承擔更多「前台」職責（例如數字助理和駕駛機器人），這引發了更重大的擔憂。

電腦日益在很多不同的環境與隨機的人類直接互動。這種需求促使「情感人工智能 / Emotional AI」快速興起。這種人工智能旨在通過改善電腦與人類的互動方式，建立對電腦工作方式的信任。

４, 美國AI領域的秘密武器：中國人才。（紐時）：隨著中美關係已冷卻到數十年來的最低點，川普政府正在採取行動，限制中國獲得美國的先進研究成果。這讓處於尖端人工智能熱門領域的許多公司和科學家感到擔憂，因為很多來自美國的開創性工作都是華人的智慧推動的。

5, 在台灣，哪 3 種AI技術發展是主流？（經濟報）：MIC 調查台灣產業 AI 與 AI 產業企業與新創，發現目前技術發展前三名為：

「數據推理推論」
「電腦視覺 Computer Vision」
「語音與自然語言處理 Natural Language Processing」

投入領域差別也顯示在企業 AI 應用領域趨勢，其中發展「跨領域應用」仍為主軸，驅動AI 落地到各行各業產生效益。此外，醫療健康、行銷與媒體，也成為各企業應用 AI 的新興重點領域。

(圖說：自 2016 年 AlphaGo 事件以後，排序第三的發展技術轉變為語音及自然語言處理，而非2016年以前成立企業的資料擷取、標記或維運平台。 )

6, 5G準備上路，6G會是誰的天下？（日經中文網）：6G 被認為將在 2027 年前後實現商用化，為在此之前實施標準制定。6G 所需的基地台數量被認為將超過世界總人口，圍繞基地台等設備和專利的競爭成為焦點。6G 的基地台將具備伺服器的功能，能高速處理數據。即使是沒有人的地點，也能實現高速通信，大數據的收集也變得容易。企業只要有這種「智慧基地台」就將獲得優勢。

➡️ 延伸閱讀： 面對數據海洋，勇敢理解、勇敢參與，才能找到新大陸

首圖來源： Global News

【2020/06/01~2020/06/08】

1, 新加坡即將發布穿戴式裝置，希望每個人都戴上（Engadget）：
新加坡外交部長維安（Vivian Balakrishnan）宣布，不依賴電話、追蹤 APP “Trace Together “，新加坡要發追蹤用的穿戴裝置給每位國人。有人擔心，會有個資外漏、不當運用，以及充電問題。官方已表示，該裝置不用 Apple 和 Google 系統，不會有上述問題。

2, 保持社交距離的日常，南韓推調酒機器人（路透社）：
6英呎高的調酒機器人Cabo手上搖的不只是一杯Whisky，也正撼動當地長久以的咖啡廳和酒吧文化。

影片來源 : Reuters Youtube

Coffee Bar K經理表示，「調酒機器人可以提供一致的飲料品質，這是調酒師做不到的。」有位21歲大學生頗感失落，「這樣以後我就不能跟調酒師聊天了！」

➡️ 延伸閱讀：【智慧零售】肺炎疫情衝擊全球超市，不數位轉型，就關門大吉

3, 面對美中貿易和新冠肺炎，中國社交電商龍頭拼多多用AI回防（MIT）：
在所謂的 “C2M”（consumer-to-manufacturer）商模下，拼多多現在大舉引用數據和AI演算法的力量，幫忙中國內地製造者預測消費者偏好。

教導製造者們如何設計包裝、定價，做好線上銷售，終極目標瞄準建立更多中國的本土品牌。

➡️ 延伸閱讀：【管理優化】Shazam！用二十年最終翻轉 Apple Music 的數據策略

4, 網購也可以試穿！Amazon推AI幫忙挑衣服 (VB)：
Amazon 發表以影像為基礎的虛擬試穿系統＂Outfit-VITO＂（這套系統可用 GAN 訓練），有點像紙娃娃的概念，可把各種衣服照片套在消費者的照片上。

在這之前，Amazon透過人們下關鍵字、搜圖來微調，或者搭配消費者過去曾買過的商品進行推薦。

5, 邊緣AI晶片大成長，2024年出貨量複合成長率至少20%！（EET TAIWAN）：
從長遠來看，邊緣AI晶片對企業應用的影響，比一般消費者還大，將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由 AI 晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場，衝擊現有企業，同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。

( 圖片來源： **TechInsights / AnandTech** )
**蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積用於機器學習。**

➡️ 延伸閱讀：【數據處理策略】智慧農業上看185億美元，AI數據成數位轉型關鍵！

6, 人造的AI，誇大進步假象。（科技新報）：
過去10年，AI 在促進複雜搜尋、臉部辨識、攝影、語言翻譯和語音辨識有等比級數成長。MIT研究團隊卻發現，只要稍加調校長期建立的舊 AI 演算法，舊程序便能高效運作，甚至可達與備受吹捧的「全新優化」程序並駕齊驅的程度。某些情況下，新 AI 模型的表現甚至還不如舊演算法。

( 圖片來源： X. LIU/SCIENCE )
直到2019年為止，發現最高分數實際上是在 **2009 年的設定**。

【2020/05/25~2020/06/01】

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1, 電動車市場，2021大爆發！（中時）：引用Cairn能源研究顧問公司報告，明年全球電動車銷售將首度突破300萬台銷售量，主要需求來自歐洲，因為歐盟致力降低排碳量，使各國政府祭出更多電動車補助方案。而除了中國及歐洲之外，美國電動車銷售也將在明年有所成長。

2, 歐盟籌組協作式智慧運輸系統小組（C-ITS），牽動車廠與 ICT 大廠策略布局。(科技新報引用拓璞產業文章)：過往歐盟曾陸續頒布 C-ITS 的安全策略、治理框架，乃至安全憑證管理系統（EU CCMS）等，考量 CCAM 發展日新月異，進一步提高安全性訴求也使 C-ITS 小組應運而生。

(圖說：C-ITS 允許用路人與交通管理員分享資訊，減少事故發生)

其未來職責將包括確認及更新 EU CCMS 的功能、技術、安全性和法律規範，同時監控影響 C-ITS 危安事件，以及 EU 後續預計推行的 C-ITS 認證相關事宜等。

➡️ 延伸閱讀：【AI數據處理的策略思考】掌握3大數據特色發展智慧交通更順暢

3, Apple又出手買新貨：AI新創公司Inductive。(財經新報)：前陣子才剛收購Next VR，Apple又買下擅長用AI自動辨識、更正資料錯誤的 Inductive。財經新報指出，「這項工作屬於資料科學的範疇，也是蘋果實施更廣泛機器學習策略的關鍵要素。」

在 BNN 的報導影片中提到，Apple 買下各大機器學習新創公司的目的，是為了要優化 Siri 所蒐集到的大量數據。

4, Facebook不說的事：用演算法故意分化群眾。 ( The Verge )：在 WSJ 近期報告指出，「該公司非常清楚其產品，尤其是推薦引擎引發分岐和兩極化。」而其目的在於透過演算法，利用人腦對於「分裂」（divisiveness）的吸引力，故意提供更多相關內容，好增加用戶關注，拉長花在平台上的時間。