AI 趨勢新聞精選
【2021/11/18〜2021/11/24】
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日本將手語直接翻譯成日語 預計 2024年普及化
數位時代重點摘錄：
日本政府將研發新AI技術以改善與聾啞人士的溝通。日本電氣大學與軟銀公司聯合，通過人工智慧AI技術，能將手語直接翻譯成日語，並預計在2024年實現普及。
聾啞人士在鏡頭前透過手語進行溝通，然後系統用圖像識別技術，分析手指和手臂等身體幾個部位的骨骼運動，將手勢翻譯成日文，顯示在工作人員的電腦螢幕上，隨後口頭回覆會以文字的形式將出現在聽障人士面前的螢幕上，使得交流更加順暢。
一位參與開發該系統的軟銀工程師表示，要建立一個將符號準確翻譯成日文的模型，需要大量的手語數據。因此，為了提高系統的準確性，公司認為有必要推出一個網站和手機應用程式來請求公眾合作，呼籲更多人發送手語圖像來充實語料庫。
Line用小樣本學習，發展企業級的NLP服務
iThome重點摘錄：
在2021年開發者大會上，Line揭露了一款超大語言模型HyperCLOVA，宣布要以這個模型，發展一系列企業級的自然語言處理（NLP）服務，包括用來快速打造NLP應用程式的Studio，以及用來處理NLP訓練資料的Explorer，甚至還有一套AI Filter來過濾模型輸入和輸出值，替企業把關產出品質。
要訓練如此龐大的HyperCLOVA，得先建立一套語料庫。Line NLP團隊經理Toshinori Sato點出，Line收集語料有3個原則，第一是不從Line任何對話服務中取得資料（包括Line社群功能OpenChat），再來是確保語料多樣性，最後是建立語料庫子集，如此才能將語料庫用於Line以外的服務。這3個原則，也凸顯Line要以HyperCLOVA發展AI產品的決心。
為保有通用力，設計HyperCLOVA時，Line就決定要讓它可透過小樣本來學習（Few-shot learning），甚至是單樣本（One-shot）和零樣本（Zero-shot）。意思是，在小樣本的情境中，開發者只需給定一個任務描述和少數示例，HyperCLOVA就能以這些樣本來學習解題。這麼做，HyperCLOVA可根據簡短的描述或少量樣本來解決各種任務，更貼近一般企業的需求。
推薦閱讀：什麼情況適用小數據學習(Few shot learning)？
全球智慧座艙，成長快速、產值驚人
鏡周刊重點摘錄：
根據IHS Markit的研究報告顯示，被視為自駕車能否上路關鍵之一的智慧座艙在全球新車的滲透率持續提升。
全球智慧座艙產值將從2022年的438億美元，大幅成長至2030年的681億美元；其中，全球最大的汽車市場—中國將扮演重要的推手。
面對成長快速、產值驚人的智慧座艙市場，擁有系統整合能力的鴻海、和碩等電子代工製造大廠，當然不會作壁上觀。而除了整套的智慧座艙系統，從面板的友達、工業電腦的凌華、記憶體的旺宏及華邦、AR HUD的大眾電腦，甚至是防毒軟體的趨勢科技，台廠爭相在智慧座艙相關零組件領域插旗。
物聯網加速成長中，這領域未來成長最快
STPI重點摘錄：
根據麥肯錫全球研究院最新報告指出，物聯網可以釋放的潛在經濟價值巨大且不斷成長中。到2030年，其預估物聯網可以在全球創造5.5兆至12.6兆美元的價值，其中，包括消費者和物聯網產品和服務客戶所獲得的價值。
如果以B2B與B2C來區分，B2B應用是創造大部分物聯網價值的地方。預計到2030年，大約有65%的物聯網價值潛力來自於B2B。可是B2C應用的價值也正在快速成長中，因為家庭採用物聯網解決方案的速度快於預期。
如果以使用案例集群來區分，到2030年，營運優化和人力生產力集群可能佔物聯網經濟價值56%左右；健康和基於條件的維護則分別佔據15%和12%。
不需寫任何一行程式，也能夠機器學習
Digitimes重點摘錄：
2021台灣醫療科技展即將展開，陽明交大腦科學研究所所長暨數位醫學暨智慧醫療推動中心主任楊智傑表示，2021年的醫療展，陽明交大有三大主題，包括雲端醫療、科技防疫團隊、模擬病房。
在健康醫療數據持續增加的今日，大數據與機器學習等醫療人工智慧的發展已經勢不可擋，也因此針對醫療資訊系統(HIS)的面向上，陽明交大攜手中華電信，合作「不需寫任何一行程式，也能夠機器學習」的「自動化機器學習系統」，目前正落地部署於臨床端運用。
希望藉由全新雲端版的HIS，串連臨床大數據、疾病間的關係分析，讓醫師在門診系統當中，輸入主診斷後，可以帶入其他可能的診斷，提升門診全方面的的判斷。楊智傑強調，模組化的功能選擇方式，以及私有雲端的網路版，都讓過往單機版HIS更新有了全新曙光。
