圖片來源 : WONGCW 網誌
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【一周AI大事】Amazon 砸 12 億買無人車公司/AI 人像應用把歐巴馬變白人?/用 AI 建立川普語言模型?

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。

圖片來源:ZOOX

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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。」

圖片來源:Twitter / @Chicken3gg

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。

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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。

圖片來源:UCLA
圖靈獎得主 Judea Pearl

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

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5, 當AI碰上川普,這種變來變去的數據好學嗎?(T客邦):

 圖片來源 : Gerd Altmann from Pixabay

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。

圖片來源:TIME 100 TALKS

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。

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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)。

圖片來源 : Microsoft
ADRM 的 75 種行業垂直架構之一。

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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」。

圖片來源:synced

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。

圖片來源:PULSE 研究論文

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。

圖片來源 : TED

(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。

圖片來源:台達電

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。

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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。

圖片來源:Macro Polo in 紐時中文網

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。

圖片來源:DeepMind Youtube

(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。

圖片來源 : freepik

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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。

圖片來源:freepik

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!」

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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。

( 圖片來源:FOSUN )
C2M 商業模式示意

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。

圖片來源 : freepik

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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。

圖片來源:Amazon 研究團隊

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。

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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。

圖片來源:Tesla

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。

圖片來源:YATZU!

(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。

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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。」

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。

圖片來源:pixabay

5, 醫生最擔心的事:用AI檢測某些族群為什麼更不準? ( Stat ):事情發生在美國退伍軍人事務醫院,院方發現用AI檢測腎臟疾病的結果,會因「性別」而有所偏差( skewed by sex )。

圖片來源:Stat

這是因為用數據訓練演算法(由 DeepMind 構建)時,女性數據只佔 6%,實際測試時表現更差。這讓不少專家擔心,當數據沒有兼顧多元、公平性,其所訓練出來的模型,造成的問題恐怕更加普遍、暗中為害( insidious )。

圖片來源 : Unsplash

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