2019年7月24日 星期三

比爾蓋茲:AI機器人將接手重複性工作 但不解Google、Uber為何押注自駕車 2019年07月19日 ppt


蓋茲指出,一些基礎科技,
如語音辨識、
電腦視覺(Computer Vision)、
機器人手臂等,都已足夠先進以負荷它們的任務。
但其他技術仍需要數年時間才得以完善,如擁有人類手部靈巧度的機械手臂等。
原文網址: 比爾蓋茲:AI機器人將接手重複性工作 但不解GoogleUber為何押注自駕車
20190719
https://www.ettoday.net/news/20190719/1494019.htm#ixzz5ua9ex3jw 
標籤: AI,人工智慧,人工智能

2019年7月20日 星期六

超強加州大學 AI 人工智慧,只要一秒就能解開魔術方塊-2019年7月19日 PPT




超強加州大學 AI 人工智慧,只要一秒就能解開魔術方塊
2019719
DeepCubeA 是深度強化學習演算法的 AI 人工智慧系統,
研究人員放任 DeepCubeA 從零開始學習解魔術方塊,
但沒想到 DeepCubeA 竟然能在沒有任何指導之下,
靠自學解開魔術方塊,平均只要 1.2 就能完成,
而且解決問題方式和人類想的完全不同。



標籤:AI,人工智慧,人工智能

2019年7月4日 星期四

蒙面都認到!中國 AI 企業發布首個步態識別系統-20190703-ppt



蒙面都認到!中國 AI 企業發布首個步態識別系統-20190703
          近日建制派再度倡議立「反蒙面法」,其實隨著科技不斷進步,即使目標人物蒙面,也有可能憑 AI 人工智能,靠走路姿態便能識別出來。
          由中科院自動化所孵化的人工智能(AI)企業銀河水滴,昨天發布號稱全球首個步態識別互聯系統「水滴慧眼」
          步態識別便是一種新的生物認證技術,可透過人物的走路方式作出身份辨識
          銀河水滴創辨人兼 CEO 黃永禎表示,
          步態識別擁有遠距離全視角等諸多獨特優勢。
          相比臉部辨識,步態識別技術更為複雜,
          步態識別需要基於三維的影片進行訓練,人臉識別則只需要二維圖像即可。
         該公司指「水滴慧眼」集合
         地圖追踪、
         地圖布控、
         視頻檢索、
         實時布控、
         步態抓拍
         步態提取
         步態比對
         步態採集等 8 大功能,可以同時支持上萬攝錄機,
         支持海量歷史視頻與實時視頻瞬間檢索與定位。此外,系統還支援
         事前預警、事中報警和事後追蹤,以及地圖布控及地圖軌跡追蹤。
           






標籤: AI,人工智慧,人工智能

2019年6月23日 星期日

區塊鏈如何阻止科技巨獸為AI寫規則?-2019/06/22 ppt







區塊鏈如何阻止科技巨獸為AI寫規則?
2019/06/22
科技逐漸影響了我們的生活習慣,不管是食衣住行,各方面都有顯著的改變。
淘寶取代必須親自去實體店購物的習慣、
Uber省略了以前在街上用手攔計程車的動作、
UberEAT取代上餐館用餐、
民眾開啟YouTube的次數勝過看電視所佔的比重、
Airbnb取代原來依賴旅行社敲定住宿相關事宜、
Google取代我們尋找知識的管道。

大多數人早上起床第一件事,就是打開社交軟體,如LINE
我們經常在社交活動中看到人們低頭用手機上。
2019,超過2.3億人每天都在使用Facebook

我們創造了一個令社會撕裂的東西,那就是一個短暫刺激多巴胺的按讚機制。完全不涉及任何討論、合作,充斥著錯誤訊息和虛假的東西。
──Chamath Palihapitiya

亞馬遜訓練其AI演算法根據其購買瀏覽歷史記錄,提出購買建議以增加銷售額。
Uber使用AI模型估算到達時間,並根據當前的交通狀況計算出乘車費用
Google調整其AI演算法以確定頁面排名,並透過其廣告系統賺錢。

人工智慧──操縱人類的注意力和情感
社交平台微小的調整AI模型,可以對我們的情緒產生巨大的影響。
然而,更值得我們深入討論的是,這論文中進行的實驗是在用戶不知情或未經同意的情況下,篡改了接收到的貼文,這意味著你可能無形間也變成Facebook的白老鼠,只是你不知道。
在演算法黑盒子裡面,社會偏見變得不可見和不負責任。當僅為盈利而設計時,演算法必然偏離公共利益
信息不對稱、議價能力和外部性遍及這個市場,人工智慧與人類未來的發展息息相關,其巨大的潛力意味著雙面刃的特性:既可以增加社會的不平等,也可能使我們迎向更方便美好的未來。

從目前的人工智慧研究數據可以看出,短期內發展依舊傾向於權力和金錢的集中,這意味著人工智慧的發展將會更加壟斷,甚至可能為下一代的孩子帶來學習及認知上的阻礙。

因此,只有對商業模式根本上的改變,才能夠降低AI資本與權力過度集中的問題風險。
為了避免生活在資訊不對稱的世界,AI需要比現在更容易被使用、更可靠、更直觀的方式,而區塊鏈可能就是那個答案

區塊鏈與代幣經濟
區塊鏈的分佈記事帳本特性,可以支持沒有第三方機構的介入下直接進行交易。它讓我們可以除去第三方機構的成本直接與對方互動,因為資訊的透明公開,以一個更安全分散的方式接受公眾的管理

區塊鏈技術還融合了一套新的商業模式──代幣經濟,代幣經濟是區塊鏈可以實現去中心化的主要原因之一。
代幣經濟是一套獨特的商業模式,設計起源於創造一種能觸發良好行為,並遏止不良行為的激勵形式,激勵機制讓更多人願意參與進來

結語
像許多科技技術一樣,AI演算法是一把雙面刃。
問題是,科技巨頭是否真的能遵照不做惡的原則來制定所有規則?
不要忘記Facebook允許其數據科學家在沒有取得同意的情況下,操縱用戶體驗和收集數據
區塊鏈技術賦予用戶權力,有機會對技術未來走向擁有發言權
區塊鏈的分散性質為人工智慧演算法的民主化提供了潛在的解決方案,致力於確保人工智慧是公平和有益的組織必須得到更多的關注。
培養人工智慧技術和相關數據開放的世界是當務之急,透過分散和民主,儘可能地創建給下一代平等的機會。
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2019年6月22日 星期六

基於人工智慧之語音溝通輔具-2019-06-20ppt





基於人工智慧之語音溝通輔具
2019-06-20 |

聽覺而言,長年的聽損會造成年長者與他人產生隔閡,造成生活上的不便,失智風險亦隨之上升。
學齡兒童的聽損,導致學業成績落後及與其同儕互動不良,對於兒童學習及社交能力發展具負面影響。
就口語及發音而言,發聲構造異常或受損是言語清晰度降低(構音異常)最常見的成因。構音異常影響語者與他人的溝通效能及其自身生活品質。
由於環境噪音(特別是與人類語音特性相近的噪音)通常難以準確估測;因此,要能夠有效消除雜訊是語音訊號處理相當棘手也是多年懸而未決的問題。
好消息是,近年來人工智慧(特別是深度學習理論)的進步對解決這個問題帶來了曙光。
基於深度學習理論,學者們提出了多項新穎的語音訊號處理演算法應用於消除加乘式噪音摺機式噪音 (空間混響)、以及收音設備及通道不匹配問題,進而還原出高品質的語音訊號,讓聽者聽得更懂、聽得更舒服。
目前筆者實驗室努力的方向為:
1.        開發以任務導向的語音訊號處理技術:
2.        語音訊號處理模型壓縮技術:
Computation-Performance Optimization CPO 壓縮技術,主要的設計概念是基於最後的效能動態消除深度學習模型的參數。
另一種技術為Parameter Quantization PQ,此技術是基於Quantization演算法減少參數的精度,藉以壓縮深度學習模型,同時加速線上運算效能。
3.        結合多模態之語音訊號處理技術:

人與人的溝通包含口語與非口語的部分,發話端傳遞口語訊息時,收話端的聽者除了專注於聲音本身外,也接收相關的視覺訊息來協助了解語音的內容。

近年人工智慧技術大幅進步,各種新穎的技術大量應用在提高機器影像辨識器語音辨識器、下棋及電玩、對話及問答系統上,確實讓很多任務的效能可以超越人類的能力。
然而筆者認為,相對於追求開發超越人類的機器,我們或許可以運用人工智慧來發展輔具,提供給需要幫助的障礙者,這樣的研究或許能讓人工智慧的進步對人類社會更有實質上的助益,也讓科學研究更有溫度。
標籤: AI,人工智慧,人工智能

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