Google FLoC到底怎麼了?為啥許多瀏覽器都不挺它?(下)

Google FLoC到底怎麼了?為啥許多瀏覽器都不挺它?(下)
Google FLoC到底怎麼了?為啥許多瀏覽器都不挺它?(下)

Google FLoC到底發生什麼事?竟然有許多瀏覽器都不支持它?(下)

 

目錄

1. EFF:Google 的 FLoC 是一個糟糕的主意

1-1 1. 瀏覽器指紋識別

1-2 2. 洩漏用戶資訊,加劇歧視問題

2. 網頁架設工具龍頭 WP 也存疑

3. 瀏覽器同業們也反對 FLoC 恐孤掌難鳴?

 

本文為該系列的下篇,上篇請點此連結

 

網頁架設工具龍頭 WP 也存疑

EFF 發聲後,Wordpress 也站了出來,引用 EFF 的文章並發出公告,並表示:「Google 的 FLoC 技術是一個糟糕的追蹤方法。」並認為,FLoC 除了可能會加深在租屋、聘雇等場合的歧視之外,其未經使用者同意、和追蹤網站共享資料所造成的隱私安全問題,也會讓立法和監管單位難以保護使用者。

 

WordPress 可以說是目前內容管理系統中的第一把交椅,全世界有高達 41%的網站架設、管理系統都是採用 WordPress 架設而成。因此官方團隊一致認為,WordPress 絕對有責任幫助整個社群消除種族主義、LGBTQ + 歧視、性向歧視與精神疾病患者歧視等問題──透過簡單的程式碼。 

 

因此,對於現階段而言,Wordpress 官方表示會「像對待安全問題一樣對待 FLoC」,從核心程式碼預設停用 FLoC。

 

但這項決定並非是完全禁用,如果想在網站中使用 FLoC,依然可以使用官方提供的程式碼,藉以覆蓋掉過濾器。

 

▲  WordPress 官方提供以重新啟用 FLoC 之程式碼。

 

官方在公告中表示,他們也承認這樣的處理方式很不尋常,不過這是為了整體社群利益著想。至於為什麼不讓使用者們等到下一個主要版本發佈後再更新就好?因為 WordPress 的下一個版本 5.8 最快要等到 2021 年 7 月才會發布,但 FLoC 在 4 月就會推出使用了。

 

瀏覽器同業們也反對 FLoC 恐孤掌難鳴?

目前公開明確反對 FLoC 技術的瀏覽器包括 Vivaldi 與 Brave,而 Microsoft Edge 與 Mozilla Firefox 則是表示他們並不會立即採用 FLoC

 

除此之外,目前公開明確反對 FLoC 技術的瀏覽器包括 Vivaldi 與 Brave,而 Microsoft Edge 與 Mozilla Firefox 則是表示他們並不會立即採用 FLoC。

 

美國科技新聞網站 The Verge 於 2021 年 4 月 16 日刊出一篇採訪報導表示,當微軟被問及:「Edge 是否會跟進 Google 倡議的 FLoC 技術?」時,他們並未正面回應,僅僅是表示:「我們不支持蒐集非經使用者同意的使用者身份資料,像是瀏覽器指紋。」

 

再加上微軟日前才發表自家的使用者資料匿名化處理方案,名為「PARAKEET」,因此媒體普遍認為,現階段微軟不會採用 FLoC

 

至於 Mozilla Firefox 則是於報導中告知 The Verge,他們不認為廣告產業會需要數十億使用者資料,才能發送高相關性的廣告,這也是何以 Firefox一天封鎖數十億廣告追蹤器的原因。而對於 Google 倡議的方案,目前也並沒有計畫會實作。

 

那另一主流瀏覽器 Safari 呢?蘋果官方尚未對此有任何表態。只有 Safari 智慧追蹤防護功能團隊成員 John Wilander 被問及 Webkit、Safari 對 FLoC 的態度時,在個人  Twitter 帳號上表示:「蘋果『沒說會實作』,而且蘋果有自己的追蹤防護政策。」

 

而 Brave 與 Vivaldi 皆公開表態不支持 FLoC,並且會於瀏覽器中禁用。Brave 甚至還大力抨擊 FLoC 是「以保護隱私為幌子,卻從根本危害了使用者的隱私」。而訴求隱私的搜尋引擎 DuckDuckGo 則推出 Chrome 擴充套件,讓使用者可以選擇停用 FLoC

 

就現況而言,FLoC 技術似乎面臨獨木難支的局面。Google 已在 3 月底針對 Chrome 89 及特定市場展開 FLoC 的廣告測試,未來 FLoC 是否能像 Google 原先希望的全盤取代 Cookie 技術?我們還是需要繼續看下去。

 

 

 

 

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1. EFF:Google 的 FLoC 是一個糟糕的主意

1-1 1. 瀏覽器指紋識別

1-2 2. 洩漏用戶資訊,加劇歧視問題

2. 網頁架設工具龍頭 WP 也存疑

3. 瀏覽器同業們也反對 FLoC 恐孤掌難鳴?

 

 

上次我們已介紹過 Google 將用以取代第三方 Cookie 的新技術「FLoC」,在當時,Google 聲稱被稱為「FLoC」的人工智慧技術「能兼顧實用、使用者隱私與資料安全性三個面向」。

 

但也有反對聲音指出,這會更加鞏固 Google 在網路廣告產業的壟斷地位,而且 FLoC 人工智慧技術也不像官方聲稱的那樣安全無虞,反而因為將使用者「分組」的機制,很可能演變成「超級追蹤器」,並且會加重歧視、偏見等問題。

 

隨著爭議愈演愈烈,多家科技公司與網路同業也選擇站出來公開表態──其中包括全球知名網站建置、內容管理系統「WordPress」也直指:FLoC 存在安全疑慮!

 

EFF:Google 的 FLoC 是一個糟糕的主意

長期致力於保護網路個人自由與隱私的電子前哨基金會(Electronic Frontier Foundation,EFF)就強烈質疑 FLoC 的安全性,並於 2021 年 3 月發表專文進行公開譴責。

 

EFF 指出,FLoC 主要有兩個問題:

1. 瀏覽器指紋識別

瀏覽器指紋(Browser fingerprinting),又稱數位指紋、裝置指紋等,指使用者在使用連網裝置(電腦、手機、平板與智慧家電等)的過程中,被遠端網站收集並累積的個人資訊。現有技術已能跨瀏覽器追蹤使用者,就算不斷切換不同瀏覽器也沒有用。

 

瀏覽器指紋的存在,讓網站能識別出個別裝置,甚至還能識別其使用者的真實身分。況且也有人認為「瀏覽器指紋」是一種比 Cookie 還更具侵入性的追蹤方式。

 

而 FLoC 的分組機制,一方面雖然讓使用者得以隱藏在多人群組中,但也因為 FLoC 已經先對使用者分組,因此如果有追蹤者預先鎖定一個 FLoC 分組,只需要將你與其他幾千人區分開來,而不是幾億人。再透過關聯其他資料,反而更容易建出唯一指紋,辨識出特定的使用者。

 

2. 洩漏用戶資訊,加劇歧視問題

FLoC 群組本身也許不能提供身分辨識,但是網站仍然可以用其他方式識別使用者──像是:很多網站都支援「使用 Google 帳號登入」,如果網站將其與從 FLoC 中取得的資料聯繫起來,就可能會如同「拼圖」一般,拼湊出使用者的真實資料。

 

而追蹤者將可以反向推算出一個群組中的使用者組成──因為群組中的成員會是同個類型的人。例如:一個群組中都是年輕女性;另一群組則是特定黨派的忠實選民;第三個群組是 LGBTQ+ 的支持者等等。

 

 

「如果你瀏覽一個健康與醫療的網站,你可能會信任他提供的資訊,但這不表示他可以取得你的政治立場;如果你因急需租房而在瀏覽租屋平台網站,他也無權知道你最近是否有 Google 過憂鬱症的治療方式。」EFF 表示,這很可能加劇在就業、醫療、住房等各方面的偏見問題。「每個人都有權利,在不同的背景下展示自己的不同面向。」

 

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客服不是人?!人工智慧當客服,企業客戶都滿意!

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沒想到人工智慧還能當客服?而且竟然還能讓企業跟客戶同時都滿意?!

 

目錄

「感知智慧」讓人工智慧能聽會說、能看會認

企業與客戶的需求一次滿足

人工智慧+真人有新可能 讓1+1>2

 

隨著 NLP 技術的進步,像是 AI(人工智慧)聊天機器人等互動服務越來越成熟,許多公司行號也紛紛跟上熱潮,打造出能與消費者或潛在客戶溝通互動的 AI 機器人。

 

除了在社群媒體上的聊天機器人外,一項應用就是電話客服、電話銷售 AI,與傳統人工作業相比,AI 人工智慧不但成本低、效率高,更有可能改變整個產業運作的方式。

電話客服人員示意圖|圖片來源:Photo by Tima Miroshnichenko on Pexels

 

「感知智慧」讓人工智慧能聽會說、能看會認

近年技術不斷進步,讓人工智慧從過去的「認知智慧」更上一層樓,進階到「感知智慧」的領域:人工智慧不僅能「感知」到環境中的各種線索,還能理解其中含意,並且推理出解決辦法,還能進行抽象思考與預測。

 

感知 AI 智慧隨著深度學習技術迅速爆發,其中又以語音、圖像辨識的進展最為快速,讓人工智慧在某些領域上,已經擁有超越人類的能力。

 

例如:包含客服中心、電話行銷在內的客戶關係管理領域(Customer Relationship Management,CRM)。

 

知名 CRM 顧問公司 Salesforce 的執行副總裁兼總經理 Adam Blitzer 曾說:「數字和 AI 技術的結合,正在徹底改變每個銷售人員的工作方式。」;美國諮詢機構 Gartner 在《CRM 市場分析報告》中也提出:「機器學習和人工智慧是 CRM 未來發展方向。」

 

企業與客戶的需求一次滿足

不管是客服還是電銷,現階段面臨的都是人力成本的高漲、工作內容重複性高又繁瑣等問題。

 

因此,透過人工智慧節省成本、增加處理業務的速度、大幅提升資源運用的效率,是企業端最期望的;而同時客戶端的期待也能被滿足──公司能夠 24 小時都以最快速、最簡單的方式給自己回覆,甚至直接解決問題。

 

以電銷而言,只需一鍵輸入,人工智慧即可記下大量的客戶資料,無需人工重覆背誦、操作,還可事先設定不同場合的應對話語,讓人工智慧與客戶對答如流。

 

人工智慧也不會受到領域、商品的限制,省去不同領域的人員培訓時間及人事成本。另外,在與客戶互動後,可以藉由大量初步互動結果中,篩選出潛在客戶並進行分類。

Photo by rupixen.com on Unsplash

 

人工智慧客服方面,銀行金融業近年也積極導入機器人 AI 客服取代傳統客服。

 

據銀行業者內部統計,在客服電話中,約有七成都是因忘記密碼、帳務查詢等重複性問題。過往各銀行的客服部門必須有大量人力,24 小時輪班處理客戶問題,當碰到人力不足時,往往要不斷等待轉接,不只浪費客戶時間,也讓服務品質打折扣。

 

而導入 AI 客服機器人後,不只這些問題能迎刃而解,還能舉一反三、提供客戶更優質的服務。

 

例如台灣大型商業銀行之一國泰金控,旗下研發了專屬 AI 客服機器人「阿發」。國泰金控數數發中心經理吳沛樵表示:過去「阿發」只能辨識特定的完整句子,但目前已晉升到模擬人腦思維模式,客戶若是語意不清,「阿發」會搜索、結合自身知識與業務範圍,推理出可能的答案,並以多輪對話釐清問題。

 

「阿發」也可以藉由累積資訊不斷學習,逐漸學會辨識用戶口語化的對話,例如當客戶說「賣出基金」,就能解讀出「贖回基金」的意思。

 

人工智慧+真人有新可能 讓1+1>2

Photo by Possessed Photography on Unsplash

 

所以未來都不需要真人銷售客服了嗎?當然也不盡然,因為依然有許多消費者重視人與人之間溝通的真實感受,較想與真人互動。

 

這也促使 AI 機器人與真人的合作。以電銷為例,前期以人工智慧進行廣撒網式的普遍接洽,當有目標客戶展露出興趣後,再於黃金時間內轉接專人洽談,如此一來,能讓專人將寶貴的時間去服務真正想購買的客人。

 

人工智慧的出現或許讓不少人憂心會被取代,但或許人類與 AI 的良好合作,才能夠真正帶來最大化的效益、成為未來世界中的普遍型態。

 

 

 

 

 

 

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導盲犬也可以靠AI?美科學家研發最新AI導盲犬!

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導盲犬也可以靠AI?美科學家研發最新AI導盲犬!

沒想到導盲犬竟然也可以導入AI?!美國科學家研發最新的AI的導盲犬,真的是盲人的福音!

 

目錄

1. 導盲犬供不應求 研究團隊研發AI導盲犬

2. 由「小獵豹」四足機器人所延伸出的機器導盲犬

3. AI真能取代導盲犬?機器無法做到情感連結!

 

過去人工智慧經常用於視障輔助的應用,有幫助助視障朋友「看見」世界的 Google AI 眼鏡「Google EE2」幫助視障人士獨立完成路跑的人工智慧系統「Project Guideline」等,而現在礙於導盲犬供不應求的狀況,因此未來 AI 四足機器人可望被應用來為視障朋友領路。

 

導盲犬供不應求 研究團隊研發AI導盲犬

導盲犬是一種工作犬,工作是代替視障人士的雙眼,為他們領路,也被稱為「盲人的第二雙眼睛」。

 

然而,導盲犬因為訓練不易、耗時且成本十分高昂,使得導盲犬的使用率在各國普遍都不高。以台灣為例,目前全台約有 42 位導盲犬使用者,由台灣導盲犬協會訓練的有 36 隻;但根據內政部登記,全台視障者約 6 萬名,以國際導盲犬聯盟給的理想比例 1:100 來算,台灣至少需要 600 隻導盲犬,才足夠服務全台的視障者。

最常被訓練成為導盲犬的犬種有拉布拉多(左上)、黃金獵犬(右上)及德國牧羊犬(左下)等。右下角圖為柏克萊大學之研究團隊研發出的機器導盲犬雛形。

 

因此,如何免去高額的成本、漫長的適應與學習過程,開發出方便、實用且可大量製造低成本之導盲機器,就成為許多科學家致力研究的主題。

 

而近期,有一組來自美國柏克萊大學的研究團隊,正嘗試研發一款可以替代導盲犬的「四足機器人」,配有雷射測距系統、攝影鏡頭並且導入可學習認路、貼近使用者走路習慣的 AI人工智慧)技術,輔助視障者安全地通過各種障礙及狹窄的空間。

 

由「小獵豹」四足機器人所延伸出的機器導盲犬

目前的足行機器人大致可分成二足、四足、六足與以上,其中四足機器人的優勢在於比兩足機器人高的穩定度、比六足機器人快的行進速度,因此成為許多科學團隊研發的目標,過去亦有許多知名的四足機器人。

 

而柏克萊大學的研究團隊,正是參考了麻省理工學院的 Biomimetic Robotics Lab 研發的豹型四足機器人「Mini Cheetah」,以其做為基礎,讓機器人可以輕鬆單邊行走、倒立行走、輕走,甚至還可以後空翻。

 

而柏克萊大學的所研發出的導盲機器人除了動作靈活外,更是搭載了雷射測距系統(laser-mapping system),用以描繪、測量週遭地形,另外還有可旋轉的攝影鏡頭,用來確認追蹤使用者的行動。

 

研究團隊表示,機器導盲犬的巨大優勢在於,只要使用者設定好目的地,機器犬就能夠擬定出簡單的路線,並在前進的過程中不斷調整修正,不只能避開突如其來的障礙物與適應各種路況,AI 還能夠逐漸貼合使用者的走路習慣,這是真實的導盲犬做不到的。

 

除此之外,機器導盲犬也能配戴牽引帶,就如真實的導盲犬以牽繩來引導使用者般,只是牽引帶的部分能根據各種狀況自動伸縮調整,更好地在繁忙的路途上指引使用者。

 

擔任本研究計畫主任的 Zhongyu Li 表示:「我們希望將來當硬體成本降低到可負擔的程度時,就可以實現大規模量產,來幫助更多有需要的人們。」並表示,此項計畫的終極目標就是能夠量產機器導盲犬。

 

目前研究團隊已將階段性的研究成果整理成論文《機器導盲犬:用牽引帶引導的混合物理交互來引導人類》(Robotic Guide Dog: Leading a Human with Leash-Guided Hybrid Physical Interaction),並發表在論文預印本的網站arXiv上。

 

AI真能取代導盲犬?機器無法做到情感連結!

若機器導盲犬未來真的研發完成、也順利邁入商業量產階段,將可以節省下訓練真實導盲犬的時間和成本,但無論如何,AI 機器犬可能還是難以像導盲犬一樣與主人之間建立起深深的羈絆。

 

英國導盲犬基金會的發言人 Tim Stafford 表示:「導盲犬的主人往往熱衷談論狗兒對他們帶來的影響,不管是生活或情感方面。他們不只將狗狗們當成導盲犬,同時也是家庭中的一份子。」

 

這種人與狗之間深刻的連結,或許就是機器一直都無法輕易取代的吧!

 

 

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1. 年過 50 歲的日本副社長自學 Python!寫出的 AI 還被雀巢採用

2. 一間市場研究x包裝設計公司,為什麼要自己研發 AI?

3. 從完全不會到寫出程式 副社長一年花 1000 小時學習 AI

4. 與東大實驗室合作 研發出包裝喜好預測評估 AI

5. 被雀巢選中來決定新商品的包裝

6. 從 0 經驗的大叔,變成改變整個市場型態的推手

 

年過 50 歲的日本副社長自學 Python!寫出的 AI 還被雀巢採用

你是否也有個轉職夢,想學 Python、當工程師或設計 AI 軟體,卻因為擔心自己的背景、年齡、經歷而不敢往前?

 

那這位已經日本的 50 歲「文科」副社長坂元英樹,從完全的外行人到研發出改變產業的 人工智慧 應用的故事,絕對能激勵你!

 

一間市場研究x包裝設計公司,為什麼要自己研發 AI?

故事要從坂元英樹所任職的公司「Plug」(株式会社プラグ)說起。

 

Plug 是由一間從事市場研究的公司、和一間從事包裝設計的公司於2014年合併而來,當時只是員工數約 30 人的小公司,至今已經大約有 70 名員工。Plug 主要提供的服務為:透過市場調查來了解消費者對商品包裝的喜愛度、偏好度與購買相關度等資訊。

▲ Plug 是一間提供市場行銷調查和包裝設計開發業務的日本公司。

 

過去傳統做法是:當廠商需要決定最終要選擇 A 設計或 B 設計,Plug 便會開始調查數百個消費者的意見和想法,統計出哪個設計方案會讓消費者更有購買慾。

 

換句話說,大多數產品包裝都是由客觀的數據資料決定的。這表示 Plug 要做的是把「包裝美觀好看」這種主觀因素,轉化成「因為它在市場上會更受歡迎」這種可以明確量化的客觀因素。

▲ 市場調查重要的地方在於把市場接受度量化成具體數字。圖為日經雜誌(日経クロストレンド)委託 Plug 調查各品牌即食沖泡湯包的包裝設計、在市場上的喜愛排行。圖片來源:Plug 官方網站。

 

但在各種新興技術蓬勃發展的現代,有什麼更快、更好、更準確的方法,可以數字化出「包裝設計」有多少市場接受度呢?這個問題成為 Plug 急需解決的商業挑戰。

 

 AI 正可以完美的解決這個問題,也是成為 Plug 副社長坂元英樹開始學習 Python 踏上 AI 之路的契機。

 

從完全不會到寫出程式 副社長一年花 1000 小時學習 AI

看到這裡,有人肯定會提出疑問:「就算公司需要 AI 技術,那為何不找外包公司就好了呢?身為管理職的副社長有需要自己跳下去學嗎?」

 

這個問題,坂元英樹接受日本自媒體「ITmedia NEWS」採訪時是這麼回答的:「委外的化一方面耗費成本,而且 know-how 會外流。」並表示:「實際上,我們在開發之初就試圖將其外包,但是坂元和同事因為遇到種種問題,最終轉向了內部生產。」

 

但是如果要由公司自己開發,研發人員又要從哪來呢?

 

綜合考量之後,坂元決定從最常被用於開發 AI 的程式語言──Python 開始學習。他笑稱:「這是我這輩子第一次接觸程式語言,當時的我甚至都不知道 for 語法是什麼。」

 

坂元踏出的第一步,就是報名了一間程式語言學校,並且設定好在家學習的目標:一年學習 1000 個小時。「如果我在工作日學習 2 個小時、週末學習 5 個小時,那麼一週就學習了 20 個小時,持續這樣做一年,我就能夠學習 1000 個小時了。」坂元英樹這樣表示。

▲ Plug 副社長坂元英樹。圖片來源:Plug官方網站。

 

他花兩個月時間掌握了 Python 的基本知識後,又報名了另一間專門教機器學習的學校。 坂元:「我過去從事過市場行銷調查員,對統計學有基本的知識,所以比較容易理解機器學習的概念,只是我一開始不知道如何用 code 來表達它。」

 

到此,這個還沒有雛型的「計畫」都還是在工作之餘進行的,雖然研發 AI 技術對公司來說舉足輕重,但還不確定能否將其轉變為正式的專案。

 

「當時的我下班後還是每週花 20 個小時在寫 AI 上,我的家人們因此說:『你滿腦子都是 AI!』」坂元笑稱:「也讓我覺得,或許比起管理職,當個 AI 工程師或許更像是我的天職。」

 

時間來到坂元投入開發的五個月後,事情終於有了進展。他們開發了一個概念驗證(PoC)模型,原本該模型顯示設計的實際評價和人工智慧評價的相關性很低,只有 0.3 的低關聯度;但經過進一步的討論、研究後,終於把相關性提高到 0.5。

 

「這時我們才真正確信,這個計畫可以成為公司內部的正式專案。」

 

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與東大實驗室合作 研發出包裝喜好預測評估 AI

為了讓專案可以更好的步上軌道,坂元向隸屬於東京大學的山崎實驗室「求助」──他每 1.5 個月會與實驗室的副教授山崎俊彥開 1 次會。

 

坂元表示:「見面的時候山崎教授不只會教我編碼方面的知識,還會提出『有這樣、那樣的演算法,你為什麼不嘗試看看呢?』回去後我會用 Google 搜索相關知識,於下一次開會時報告結果。」坂元微笑道:「教授把我當成他的學生一般照顧,感覺就像我在 50 歲時考上了東大一樣。」

 

在山崎教授的建議下,阪元的開發方向確定為「包裝設計喜好度評估預測 AI 服務」。

 

2020 年 6 月,坂元與東京大學山崎實驗室共同在當年的日本人工智慧學會上發表論文:《使用深度學習預測包裝設計的受青睞程度》(深層学習を用いたパッケージデザインの好意度予測)。

 

隨後,幾乎是由阪元個人所研發的「包裝設計評估 AI」終於開發完成。

 

這款 AI 人工智慧可以將包裝設計的好感度以 5 分制評分,還可以直觀地看到消費者在包裝上著重於什麽地方、包裝設計方面的哪個部分會連結到喜好度等細節,整個分析過程竟然只需要幾分鐘的時間。

▲ AI 可以在幾分鐘內為你的包裝設計評分。

 

至於預測值的準確率,比較「問卷調查結果實測值」與「AI 計算的預測值」兩者之後,得到的結果,誤差值低於 5 %的結果高達七成以上,相關係數為 0.514。不同商品類別的準確率亦有些許落差,如啤酒、調味料、保養品等類別可得到很高準確率,甚至達實用階段。

 

被雀巢選中來決定新商品的包裝

2020 年 7 月 ,知名速溶咖啡公司雀巢宣布他們的新系列商品「雀巢咖啡黃金組合-大人的獎賞」(ネスカフェゴールドブレンド 大人のご褒美)的包裝,是採用 Plug 公司的「包裝設計評估 AI」所輔助完成的。

▲ 雀巢採用包裝評估 AI之產品。AI 以熱點圖的形式表達消費者最關注的地方。

 

雀巢表示,這次的新商品從口味、命名到包裝都十分精心考量,想帶給消費者豐富、優雅的印象,因而採用了最新的 AI 技術,來幫助他們確立出合適的包裝。

 

而坂元英樹所開發的 AI 技術也正式成為商業應用服務,只要在官方網站上傳包裝設計的圖片,任何人都能進行測試,並且十張照片以內是免費的,目前已有超過兩百間公司登錄開始使用。

 

從 0 經驗的大叔,變成改變整個市場型態的推手

完全無經驗、已經年過半百的坂元英樹,從 0 開始學習 Python、自己寫程式,到邁入實用階段,最後,他或許會大幅改變行銷活動中費時的市場調查作業。

 

AI 服務的成本比一般的消費者問卷調查便宜許多,此外,以往的問卷調查大約都需要花上一個月才能得到結果,而這項最新的服務只需耗時幾分鐘。既省錢又省時,不只市場調查型態,就連產品開發流程也可能徹底翻轉。

 

而坂元英樹的故事,或許也能給所有想踏入 AI 領域或者想學習Python的初心者們一劑強心針。

 

 

 

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臉書最強圖像辨識人工智慧”SEER”,又將如何改變你我生活?

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臉書最強圖像辨識人工智慧”SEER”,又將如何改變你我生活?

臉書利用十億張照片訓練人工智慧”SEER”,你我生活將會起什麼變化?

 

目錄

1. FB出動IG十億張照片,訓練最強圖像識別AI「SEER」

2. 何謂 AI 的自監督式學習是什麼?

3. 奠基在 10 億張圖上的自監督 AI

4. FB 最強圖像辨識 AI 「SEER」 的潛力

 

FB出動IG十億張照片,訓練最強圖像識別AI「SEER」

近年來自監督式學習(self-supervised learning)的研究與發展十分蓬勃,像是 Google Brain 在 2020 年公開的「SimCLR」就被認為是個重要的里程碑。

 

但是坐擁著全球最大影像資料庫之一 Instagram 的 Facebook 也不惶多讓,藉由 Instagram 上超過 10 億張的公開照片,訓練出最新的自監督式學習模型「SEER」(SElf-supERvised),並宣稱 SEER 是目前在圖像識別測試之中,表現最優秀的人工智慧 

 

何謂 AI 的自監督式學習是什麼?

機器學習中最廣泛使用的監督式學習(supervised learning),是由人給定標記好的資料,讓 AI 學習正確答案並作為推論根據。但是,這種方法十分依賴於人工事先標記,不僅要耗費大量時間、人力與資源,AI 也只能針對已標記的特徵來學習、完成特定範圍內的任務,如:語音轉文字、分類圖像、物件辨識等。

 

為了突破這些限制,自監督學習(Self-supervised Learning,SSL)就應運而生了。

 

自監督學習是觀察現有訓練資料中的任何部份來學習,透過預測來認識世界,而無需仰賴人工事先給定的標籤。

 

換而言之,自監督學習所訓練的 AI 模型,能藉由觀察過去與現在的訓練資料,來預測未來會發生的事。如 SEER 可以透過觀察未標記、未分類的 Instagram 照片,就辨識出照片中的物品或人物。

 

這讓許多人相信,人工智慧技術若要開創新局面,利用自監督式學習是最好的方式。Facebook AI 研究團隊也認為,AI 的未來在於不需依靠人類事先準備好的「教材」來學習如何識別物件,而是能夠直接從任何形式──如文字、圖片、聲音、影像等──的數據資料中學習。

 

奠基在 10 億張圖上的自監督 AI

SEER 模型結構是基於 Facebook AI Research 實驗室於2020年所提出的「RegNet」模型,與在線自監督學習演算法「SwAV」,來分析總量達 10 億張的隨機圖片。

SEER 模型結構是基於 Facebook AI Research 實驗室於2020年所提出的「RegNet」模型,與在線自監督學習演算法「SwAV」,來分析總量達 10 億張的隨機圖片。|圖片來源:Facebook AI Blog

 

SwAV 能利用聚類分析(Cluster analysis)來快速分組具有相似視覺概念的圖片,再透過同組中圖片的相似性增進學習效能,讓訓練時間大幅減少。不過,要執行這樣的運算,SwAV 需要一個運行效率很高、又不會損失精確性的模型架構。

 

而能夠擴展到數十億、甚至數萬億個參數的 RegNet,正好完全符合這些需求。

Facebook AI Research 團隊對比了 SEER 與其他自監督式學習演算法在 ImageNet 上的預訓練結果,表示SEER 的表現是最佳的|圖片來源:Facebook AI Blog

 

而團隊也對比了 SEER 與其他自監督式學習演算法在 ImageNet 上的預訓練結果,表示SEER 的表現是最佳的。

 

FB 最強圖像辨識 AI 「SEER」 的潛力

儘管 SEER 目前還只能算是一個研究項目,但  Facebook 官方表示其發展潛力相當廣泛,包括用於自動生成文字說明、對賣家於 FB  Marketplace 上傳的商品圖片增加建議標題及類別、防止違反社群規則的內容在 FB 平台傳播等等。甚至若其動態影像預測的研究成熟後,可以用在預測自駕車周遭車輛的行駛軌跡,為自駕車技術增添一大助力。

 

並且,SEER 的成果也展現出,自監督式學習可以成為更加有效、準確且適應性強的電腦視覺模型。也許未來,自監督式學習能帶給 AI 領域更多爆炸性的突破跟發展。

 

 

 

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今天會下雨嗎?人工智慧導入手機,化身氣象觀測站!

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人工智慧竟然讓手機可以成為氣象觀測站?!到底是怎麼做到的?!

目錄

1. 人工智慧、IoT導入,手機就是精準氣象台!

2. 「鬼門關前走一遭」促使退役空軍打造超精準預測

3. 透過人工智慧,人人都能用手機監測天氣

4. 精準度高出同業6成被納入軍用,未來可望發射衛星⋯⋯

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人工智慧、IoT導入,手機就是精準氣象台!

你是否感覺氣象預報好像不太準?

 

過去科學家透過蒐集各種氣象資料,分析氣壓、鋒面等天氣系統,建立出能夠運算大氣中空氣流動的數學模型,試圖掌握、預測天地間的風雲變化。然而氣象觀測的些微誤差會造成氣象預測的不確定性,而且隨著時間演進,預測的差異也會越大。

 

為了改善這些問題,美國一家智慧氣象科技公司「Tomorrow.io」採用人工智慧、大數據與物聯網 IoT 技術,讓每一隻手機都能變身成氣象觀測站,希望能夠提供比傳統氣象機構更為準確的預報。

 

「鬼門關前走一遭」促使退役空軍打造超精準預測

雖然現今社會已經不需完全看天吃飯、被氣候左右命脈,但天氣的變化依然會對現代人的生活造成劇烈的影響。

 

美國氣象科技公司 Tomorrow.io 打造「精準氣象預報」的初衷,就是來自於三位共同創辦人 Shimon Elkabetz、Rei Goffer 與 Itai Zlotnik 於故鄉以色列服役時,因為天氣造成的瀕死經歷。

 

他們三人在軍中時都曾經遭遇過突如其來的濃霧或大雨,不僅會影響能見度,甚至可能會危及性命。Shimon Elkabetz 曾在以色列空軍服役,一次飛行任務因為氣象預測沒能提前預警,讓他飛進能見度極低的雲層之中,飛機差點就失去控制。安全返航後,他心想:「真該有人來改進現在這種粗糙的天氣預報。」因此,他們開始思考能更準確地預測天氣的方法。

 

透過人工智慧,人人都能用手機監測天氣

經過了許多相關研究後,他們認為,如果要改善天氣預報的準確度,必須要讓現今的觀測儀器及方法有所突破。

 

目前大多數的氣象觀測儀器,如地面觀測站、高空觀測站、氣象雷達、氣象衛星及海上浮標等,目前全球約有 22,100 個氣象觀測據點,都是 50 多年前推出的。

 

那麼要如何才能大量新建、擴充觀測據點,又不需另外付出巨額費用呢?

 

三人想到了人手一隻、數以億計的手機、筆記型電腦等物聯網(IoT)裝置,為何不利用它們(人工智慧)來監測天氣模式的可能性。

 

例如:手機訊號品質會受到空氣中的溫度、濕度的變化而受到影響,如下雨的時候訊號會特別差,Tomorrow.io 便與電信公司合作,偵測手機基地台與用戶手機之間連接的訊號品質,除了能藉此推算出該區域的天氣,藉由 AI 分析這些訊號及天氣變化的資料後,即可用於預測天候,甚至可以預測哪些地方會出現降雨、歷時多久和雨量大小等資訊。

 

除此之外,也能利用路邊道路監視器畫面的明亮程度判斷雲層厚度;具有車聯網功能的車輛亦能藉由駕駛打開雨刷或霧燈、回傳當地正在下雪或下雨的訊號。

▲ Tomorrow.io 官方介紹影片。

 

精準度高出同業6成被納入軍用,未來可望發射衛星⋯⋯

這些新穎的預測方式成效十分良好,Tomorrow.io 稱他們的服務能精準到區分不同條街道天氣的細微差異、以分鐘為單位更新預報,並且比同領域的競爭對手準確度高出 60%。使用者遍布政府機關及民間企業,例如美國空軍、數間航空公司、Google、Uber、Intel、Amazon 雲端服務及 Fox 體育台等等。

 

但是他們並不滿足於此,團隊正準備發射一組配備小型雷達的天氣衛星,以增進他們的監測及預測天氣能力。Tomorrow.io 表示:「這是氣象產業歷史上的頭一遭,氣象雷達的覆蓋範圍將遍布全世界。」

 

Tomorrow.io 在 2021 年 4 月宣布他們在 D 輪融資中獲得了 7700 萬美元,並表示將利用這筆資金加速其 SaaS(Software as a Service,軟體即服務)的開發,並將繼續專注於增進 AI 與機器學習技術。

 

 

 

 

 

 

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利用人工智慧,竟帶領農牧業更創新?!連牛臉辨識都能輕鬆建立?!

本文為該系列的下篇,上篇(關於 Google 棄 Cookie 改用機器學習追蹤的新聞,Cookie 的解釋以及 AI 如何保護隱私)請點此連結

 

照顧動物有新招 連接衛星的智慧名牌、牛臉 AI 辨識

圖片來源:Ceres Tag 官網。

除了農業,全球的畜牧產業也都進入智慧化,目前也有眾多科技公司開始研發畜產監控技術。位於澳洲昆士蘭的 Ceres Tag,就是專門製作給動物配戴的「智慧名牌」、方便追蹤管理的公司。

 

昆士蘭州的總面積達 170 萬平方公里,其中超過 80% 都用作為放牧地,如何讓牧場人員能夠即時管理、照護廣闊牧場上成群的動物,像是牛隻走失、生病或母牛生產等,就成了極需解決的問題。

Ceres Tag 研發出能讓牛、羊、豬等動物別在耳上的電子標籤,被稱為「電子耳標」,只要透過太陽能就能運作,並與衛星連結,將牛隻的即時狀況回傳給牧場人員。

 

包括監測追蹤動物的移動、即時健康資訊、體重變化、動物隻數等,甚至能遠端監測牛隻反芻的程度,搭載的 GPS 技術也能告訴牧場人員每隻動物所處的位置,亦能確保牠們的夜間安全。

 

而所有通過衛星接受的資料數據,都會儲存在雲端數據平台中,Ceres Tag 也提供進一步分析數據資料的服務,提供牧場人員參考。

 

除了讓牛隻配戴智慧名牌,中國一家科技公司 Beijing Unitrace Tech 也透過建立「牛臉辨識系統」,藉此協助畜牧業者即時追蹤家畜狀況。

圖片來源:華盛頓郵報。
Beijing Unitrace Tech 藉由每隻牛臉部輪廓和斑紋形狀的不同,建立出牛隻專屬的人工智慧辨識系統,並與飼主裝在飼料槽或擠奶站的監視器連線,就能即時獲得家畜的健康、體重、妊娠等不同狀況。

 

創辦人趙金石在接受美國《華盛頓郵報》採訪時表示:「我們可以知道特定的牛隻喝了多少水、吃多少東西,以及一天有多少時間進食。」他解釋,當家畜從戶外圈養處走進擠奶站的通道時,人工智慧系統能偵測出家畜不適的徵兆,或不尋常的行為模式,飼主就能立即進行處理。

 

「這系統非常厲害,能夠讓工作變得輕鬆許多,我能隨時掌握牠們的體重。」中國河北省一處農田管理人何葉告訴《華盛頓郵報》,若所養的牛隻出現病症或其他問題,他的手機也會立刻收到通知。

 

AI 或成農牧業轉型關鍵

俗話說「民以食為天」,其實不只上述案例,世界各國為了解決糧食問題都在關注農牧產業的轉型,與智慧農牧業的應用。

 

智慧農業應用的範圍十分廣泛,舉凡日照、溫度和濕度等的遠端數據監控,農作物的生長監測、採摘機器人,甚至到病蟲害防治以及 3D 植被檢測等,都算在裡面範疇。

 

不過,不管是哪種應用方式,相關數據收集、分析與 AI 技術十分重要,在產、官、學、研各界都努力培育與投入各類 AI 人才的現況下,相信在未來能藉由科技的力量,不再「粒粒皆辛苦」了。

 

 

 

 

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人工智慧帶領農牧業更創新-智慧農業篇

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利用人工智慧,竟帶領農牧業更創新?!連完美農園都能輕鬆建立?!

 

目錄

1. 電腦不只會撿土豆?人工智慧打造「精準農業」種出完美蔬菜、進行牛臉辨識…

2. 糧食短缺+疫情衝擊 智慧型農業市場規模將達 112 億美元

3. 由人工智慧監控的完美農園

4. 照顧動物有新招 連接衛星的智慧名牌、牛臉 AI 辨識

5. AI 或成農牧業轉型關鍵

 

電腦不只會撿土豆?人工智慧打造「精準農業」種出完美蔬菜、進行牛臉辨識…

人工智慧能做到的事情到底有多少?近年來,世界各地的農牧畜產業也吹起「AI 風」,將 IoT 物聯網技術、ICT 資通訊技術與 AI 人工智慧技術等導入農、牧場經營產業,不但能降低經營成本、增加收益,還有助於減輕對環境造成的衝擊。

 

最重要的是,還能針對不同作物給予最適合的種植決策與處理,種出最青翠可口的蔬菜;畜養的牛羊豬等動物,也能透過高科技裝備得到最完善、人道的照顧。

 

而這種將高科技技術應用在農業上的形式,被稱為「精準農業」(precision farming)。

圖片來源:BoomGrow Farms 官網

 

糧食短缺+疫情衝擊 智慧型農業市場規模將達 112 億美元

根據全球性市場調查公司 Marketsand Markets 調查,2017 年至 2022 年智慧型農業市場的複合年成長率可達到 13.23%,市場規模達到 112 億 3000 萬美元。而且在這次產業調查中,近8成業者表示前景樂觀。

 

市場需求大幅成長的原因,一方面是全球人口不斷的增長,糧食需求也面臨倍增的壓力;另一方面也因為 2020 年的疫情衝擊,將原本食物供應鏈的脆弱之處展露無疑。

 

而在智慧農業市場之中,「精準農業」可以說是其中規模最大的類型,也帶動相關技術的發展,如:農機具設備自動化、農作物遙感監測與建立農作決策 AI 系統(監控環境溫、濕度、水足跡、疾病蟲害等)等,發展出各種新模式。

 

人工智慧監控的完美農園

為了讓有限的可種植土地發揮最大效益,美國農業新創公司 Plenty 開發了高聳的「垂直農場」。

 

Plenty 官方表示,他們的理念是「花更少成本得到更多的食物」。與傳統農場相比,Plenty 使用的土地面積減少了 99%。

圖片來源:Plenty 官網

除了將種植方式垂直化,Plenty 亦利用數據分析技術尋找出適宜作物生長的環境,並輔以機器學習調整人造光線、溫度、濕度等,為植物創造最理想的環境,減低天然氣候與災害的影響。

 

除此之外,Plenty 也表示他們所有的作物都不會使用漂白劑、殺蟲劑,也不使用轉基因技術,為大眾提供最天然的蔬菜。

 

而在地球另一端的馬來西亞,也有一家農業科技新創公司 BoomGrow Farms,運用人工智慧技術打造完美溫室。

圖片來源:BoomGrow Farms 官網。

 

BoomGrow Farms 的研發團隊匯聚了永續發展研究博士、農藝師、軟體工程師及建築工程師,成立的初衷在於「對自己吃的食物建立起信任」。

 

BoomGrow Farms 將「農場」設計成模塊化的系統貨架,可以根據不同的需求靈活地擴大、縮小規模。

 

這些一個個「農場」都直接連接 5G,並且利用機器學習感知技術模擬理想生長環境,實時偵測作物的任何狀態──從葉片的顏色變化,到蔬菜內含多少硝酸鹽成分,通通都不放過。與傳統農業相比,BoomGrow Farms 的農作物週期更快速、也更頻繁,同時還能收集到更多的資料數據。

 

目前 BoomGrow Farms 一年的蔬菜產量超過 5 萬公斤,而一個堆疊 5 層、33 平方公尺的垂直農場年產量,大約能等同 4000 平方公尺傳統室外農場的年產量。

 

 

 

 

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