人工智慧是否會帶來災難?祖克柏卻持相反意見!

人工智慧是否會帶來災難?祖克柏卻持相反意見!

讓我們生活更便利的人工智慧,真的在未來就會變了調嗎?臉書創辦人祖克柏有不同的看法!

 

特斯拉 CEO 馬斯克在推特中表示AI比北韓更加危險

祖克柏:人工智慧將大幅改善人類生活,反對AI者「不負責任」特斯拉 (Tesla) CEO 伊隆.馬斯克對 AI 人工智慧感到憂慮又恐懼的程度,眾所皆知。馬斯克曾在 2017 年出席「全美州長協會」時再度重申 AI 的潛在威脅,並呼籲政府進行控管、同年八月也在 Twitter 上表示,AI 人工智慧比北韓更加危險、隨文附上內有「機器終將勝出」字樣的照片。而今年 2019 年二月也在 Twitter 上證實因為對自己創立的 AI 研究團隊Open AI 想做事情「不認同」,而退出 Open AI。可見馬斯克對 AI 誠惶誠恐的態度是眾所皆知的。

而 Facebook 創辦人馬克.祖克柏對此相當不以為然,在 2017 年的一次 FB 開直播時談到對 AI 人工智慧的看法時,大大打臉馬斯克的「人工智慧末日論」,說:「我對此有很強烈的意見。我是樂觀派的。」祖克柏不懂為何有人會把 AI 人工智慧視為威脅,嗆聲說:「我真的不了解那些反對者、並試圖激起這些世界末日場景的人。這是非常消極的,而且某種程度上,我真的認為這相當不負責任。」

FB創辦人祖克伯在影片中對特斯拉CEO嗆聲說

祖克柏認為在未來5到10年,AI人工智慧將大幅改善人類的生活品質:「每次我聽到人們說AI 在未來會如何傷害人類時,我就想…科技本來就能被用在好的和壞的事情上,我們必須仔細思考我們如何打造它、正在打造什麼以及這會如何被利用。」對此,馬斯克在 Twitter 上回應:「我已經跟祖克柏說過這些事。他對這議題的理解很有限。」

比爾蓋茲:一開始AI能幫助我們 但十年後恐成威脅

事實上,馬斯克並不孤獨。微軟共同創辦人比爾蓋茲(Bill Gates)同意馬斯克的立場,說:「一開始,機器將能替我們做許多事,但還沒有超級智慧。只要我們管理得當就不會有太多問題…但再過十年,人工智慧會強大到讓我們擔心的地步。我認同馬斯克的立場,也不了解為何有人對此一點也不擔心。」

比爾蓋茲認為,只要身為人類,就該當心未來人工智慧可能對我們生活所造成的威脅。

事實上, AI 人工智慧技術已經於醫療上、動物救助上、養殖魚蝦上有正面的用途,例如:

但若用在這些事情上:如偽造假新聞、合成幾可亂真的假臉等等,則恐怕真的就會變成造成社會動亂的武器,對人類的生活造成威脅,讓如同科幻電影「戰鬥天使:艾利塔」內容中、極端的 M 型化社會成為真實。

Python為最常用於AI人工智慧的程式語言之一,但水能載舟亦能覆舟,學習Python的我們更應該好好注意AI人工智慧的發展~

 

 

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人工智慧寫的文章比人寫的還要好?!記者作家難道要失業了?

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人工智慧寫的文章比人寫的還要好?!記者作家難道要失業了?

人工智慧真的越來越聰明了,除了可以捏造人臉圖片外,現在連文章都可以輕鬆捏造,寫的比人寫的還厲害!

繼之前 Nvidia 研發的 AI 可以捏造幾可亂真的人臉圖片後,Tesla 特斯拉的 CEO 馬斯克投資的人工智慧研究團隊「OpenAI」近日也創造了一款可以撰文的文字產生器「GPT-2」,文筆造詣極佳,寫出的文章讓人以為是出自名家手筆。更神奇的是,只要給 GPT-2 少許的文字敘述,它馬上可以接下去,寫出的續集更勝原本的文字敘述!比起 OpenAI,當時寫出哈利波特續集的人工智慧 可是差遠了!(點此看:哈利扯下眼睛丟進森林、妙麗被…AI 寫《哈利波特》續章大獲好評!)令我好奇台灣這麼多人學習的Python也能寫出這麼強大的AI嗎?畢竟Python可是最常用於AI人工智慧的程式語言之一呢!

閱讀超過 800 多萬個網頁,GPT-2 的機器學習可說是非常的紮實。現在只要給一段文字內容 — 無論是短至幾個文字、或是長至幾頁的內容 — 這隻 AI 都可以寫出續集來,且內容流暢、段落分明,且與原本的文字內容、寫作方式契合呼應。

GPT-2 產出的文章品質極佳、幾乎到了無懈可擊的地步,是如此的讓人驚豔。無論是虛構的奇幻、科幻文學內容;或是廣告文案;或是新聞稿的寫作,都難不倒它。

架空奇幻故事、真實新聞內容,GPT-2 通通一把罩

GPT-2 能力強大,可以模擬任何的寫作風格、形式,古典名作、新銳文學,基本上給他看什麼,他就寫出什麼風格的續集。兩個例子如下:

例一、經典文學:一次研究團隊給 GPT-2 看一段喬治·歐威爾 (註:英國左翼作家,新聞記者和社會評論家。代表作有「動物農莊」和「一九八四」等) 的名作「一九八四」中的一段敘述:「四月間,天氣寒冷晴朗,鐘敲了十三下。」

這隻 AI 就接續寫出:「我正開著我的車去西雅圖,做我的新工作。我把油加滿,插上鑰匙,然後發動它。我想像著這將會是怎麼樣的一天。」

 

例二、科普文章:研究團隊們又給 AI 一段看似科普的文字敘述:「…科學家在安地斯山脈中的一個未開發的村莊中,發現到一群獨角獸。讓人驚訝的是這群獨角獸會說英文…」

於是人工智慧接續:「這群科學家就給這群動物命名為 Ovid’s 獨角獸。這群頭上有四個角、銀白色的獨角獸之前從未在科學界被發現過…科學家猜測這群動物的起源,是在人類有文明之前…」等敘述,文字量超過原文的八倍。

給 AI 一篇科普文章風格的其中兩句話,結果 AI 竟然可以寫出對應無違和的續集!

由以上例子可知,GPT-2 的寫作能力極強,且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型,只公開一小部份模型和範例。

 

 

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鋼鐵人馬斯克大嘆忙不過來!最終決定退出人工智慧團隊!

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人工智慧為生活帶來諸多的便利性,但是在研發的過程也是有需多難題跟爭議也是令人頭痛啊!

Python是最常被用於AI人工智慧的程式語言之一,科技帶來便利也可能帶來危害,這些是我們學習Python都應該要知道的。

AI人工智慧研究團隊「 OpenAI 」由特斯拉 (Tesla) 的總裁馬斯克(Elon Musk)與美國著名加速器企業 Y Combinator 總裁 Sam Altman 於 2015 年所創立。但是近日馬斯克卻在推特上證實:由於想要更專注於解決旗下特斯拉和 SpaceX 所面臨的許多工程與製造的難題,加上與 Open AI 團隊意見不同,因此決定退出 Open AI 。

 

特斯拉 CEO 馬斯克在推特中的推文證實已退出自己創辦的「OpenAI」人工智慧研究組織

馬斯克創立的「OpenAI」研究團隊,自 2015 年誕生開始,就在短短的時間內,於人工智慧領域創下許多豐功偉業。例如所開發的 AI 軟體「OpenAI Five」於 Dota2 電競比賽中與頂尖的真人玩家較量,最後人類玩家慘敗、或是最近研發的文字產生 AI「GPT-2」,可以依據我們所提供的片段文字,產生完整的續集文章,無論是在寫作風格與內容邏輯上,都能與原文相呼應、零違和(點此看:只要給幾個字,AI馬上生出完整文章!風格有奇幻科普還有..假新聞?電競血洗真人一級玩家、文字產生AI寫作能力強大…OpenAI在AI領域簍創佳績

特斯拉CEO馬斯克創立的AI研究團隊所研發的 5 個 AI 於電競上血洗 5 個真人職業級玩家。

可但這款文字產生 AI「GPT-2」也被質疑會淪為捏造假新聞的武器,因此爭議重重。今年二月16日,推特的創始投資人之一的 George Zachary 在推特上表達他對「馬斯克金援的 AI 公司」的 GPT-2 文字器感到憂慮,PO 文形容它「太危險而不能發表」。馬斯克對此回應:「沒有參與 OpenAI 已超過一年」,引來其他人的關注。

SpaceX、特斯拉的難題讓馬斯克忙不過來 只好「好聚好散」

「馬斯克除了證實自己已經超過一年沒有參與 OpenAI 之外,也在推特說:「我需要專注在解決 SpaceX 和特斯拉 (尤其是特斯拉) 所面臨到的許多工程與製造上的難題,另外特斯拉也正在和 OpenAI 競爭同一批 (招募的) 人才;對於一些 OpemAI 想做的事情,我也不認同。總而言之,最後還是好聚好散。」

其實特馬斯克對 AI 技術持保留的態度已不是新聞,早在 2017 年出席「全美州長協會」時,馬斯克就一再重申 AI 的潛在威脅,並呼籲政府進行控管 AI 人工智慧的研發。童年 8月11日推文更表示,AI 人工智慧比北韓更加危險、隨文附上內有「機器終將勝出」字樣的照片。

 

特斯拉 CEO 馬斯克在推特中表示AI比北韓更加危險

 

 

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AI人工智慧訓練竟然這麼簡單又方便?!你在上傳照片的同時就已經開啟訓練模式!

身為 AI 人工智慧的領導廠商之一,FB 有大量讓 AI 做機器學習的資料庫。這些訓練 AI 的「教材」包含數十億的 IG 相片 ── 沒錯,也包含你在 IG 上傳的照片。

2012 年,Facebook 花 10 億美元收購當時擁有 3 千萬使用者的 Instagram。6 年後的今天,現在的 IG 平均每月都有超過 8 億的活躍使用者。

目前有超過 35 億張用戶貼在 IG 上的圖片,被 FB 拿來做 人工智慧 學習「如何自行分類圖片」的演算法教材。這個演算法也牽涉到超過 17000 個被拿來標註照片的 Hashtag (主題標籤)。

 

Facebook : 我們破天荒用 35 億張圖片來訓練AI

 

Facebook 的首席技術長 Mike 日前在F8上表示:FB 使用 35 億張已被標註過的圖片來訓練AI ── 在不浪費人力的狀況下。

Facebook 的首席技術長 Mike Schroepfer 日前在一年一度的 F8 2018 Facebook 開發者大會上表示:

「會限制電腦視覺領域以及 AI 人工智慧領域發展的主要因素,是因為我們幾乎都倚賴人力標註、人為操作而得來的資料庫(來訓練)

但要是人們不標註圖片上的指定事物,則就算是最先進的電腦,也無法在運作的時候,辨別這些事物。因為它從未在訓練時看過這些東西。因此我們創造了突破性的技術 ── 大規模地取用「可公開的」並已經有 Hashtag 標註的照片。目前已有 35 億張圖片來用做訓練 ── 在這組公開的圖片庫中,完全沒有任何的人力行為。

海量圖片.高準確度,打破 IBM 的紀錄

這組圖片庫規模龐大,超過了 Google 訓練 AI 演算法的圖片庫,高達十倍以上。Facebook 的工程師總監 Srinivas Narayanan 說:「我們已經創造了全球最棒的電腦視覺系統,它的準確率在 ImageNet 上達到 84.5%。」(註: ImageNet 是一套廣泛被用於「基準化分析法」的資料庫)

值得一提的是,2017 年八月美國 AI 人工智慧為主的媒體「AI News」報導 IBM 的人工智慧 ,其電腦視覺辨識準確度高達 33.8%。且訓練的圖片也只有 750 萬張,遠低於這是 Facebook 所創造的紀錄 – 35 億張圖片、84.5% 的準確度。

 

 

 

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善用好Schema標記可以讓SEO優化更容易!以下簡易例子就是來讓大家好辦事的啦!

之前提過:前端工程師善用 Schema 語意標記,能幫忙 Google 搜尋引擎爬蟲更快速地理解網頁的內容,以提升網頁的 SEO。這一篇,我們就來列舉一些 Schema 語意標記的範例,幫助所有 SEO 優化師們、或是需要做SEO優化 的前端工程師們更快上手!

以下的 Schema 語意標記,雖是取自某些特定網站的範例,但是同樣的方法,也適用於各種網站:

適用於介紹公司/組織的 Schema Markup

這類的 Schema Markup 除了可以幫助 Google 爬蟲可以透過你的網站而抓取貴公司/組織的資訊外,還可以增加在 Google 搜尋結果頁面顯示貴公司的「Google知識圖譜 (Knowledge Graph)」的機率喔!

什麼是知識圖譜?

如下圖的例子所示,當我們在 Google 輸入關鍵字「Adobe」時, Google 右側會出現簡介,包含「Adobe」的標誌、URL、客服專線、總部位置與社群網站的連結。
這是因為 Adobe 的官網有做公司/組織類的結構化資料標記,有助於 Google 搜尋引擎抓取,而在使用者在搜尋相關關鍵字時,資訊會在搜尋結果頁右方顯示其資訊卡。

當我們在搜尋引擎輸入關鍵字後,有時知識圖譜會出現在搜尋結果頁的右方,非常醒目。

以下為此範例的業主「Adobe」在網頁的 HTML 原始碼中,所置入的原始碼:

<script type="application/ld+json">
{
    <!--↓↓↓宣告要使用 schema.org 的 Organization(公司/組織)類來呈現資料↓↓↓-->
    "@context": "https://schema.org",
    "@type": "Organization",
    <!--↓↓↓標記公司網址↓↓↓-->
    "url": "https://www.adobe.com",
    <!--↓↓↓標記公司名稱↓↓↓-->
    "name": "Adobe",
    <!--↓↓↓標記公司登記名稱↓↓↓-->
    "legalName": "Adobe Systems Incorporated",
    <!--↓↓↓標記公司其他的名稱↓↓↓-->
    "alternateName": "Adobe.com",
    <!--↓↓↓標記公司的LOGO↓↓↓-->
    "logo": "https://www.adobe.com/favicon.ico",
    <!--↓↓↓標記公司的其他官方網站或社群,如FB、推特、IG、linkdin等等↓↓↓-->
    "sameAs": [
        "https://www.facebook.com/Adobe/",
"https://twitter.com/Adobe/",
"https://www.linkedin.com/company/adobe/",
"https://www.instagram.com/adobe/"
    ],
    <!--↓↓↓標記公司的聯絡資訊,如電話、連絡類型等等↓↓↓-->
    "contactPoint": [
        {
            "@type": "ContactPoint",
             <!--↓↓↓標記公司的聯絡電話↓↓↓-->
            "telephone": "+1-800-833-6687",
            <!--↓↓↓標記公司的聯絡類型為「客戶服務」↓↓↓-->
            "contactType": "customer service",
            <!--↓↓↓標記公司的聯絡選項為「免付費」↓↓↓-->
            "contactOption": "TollFree",
            <!--↓↓↓標記公司的聯絡地區為「美國」↓↓↓-->
            "areaServed": "US",
            <!--↓↓↓標記公司的服務語言為「美式英文」↓↓↓-->
            "availableLanguage": "US"
        }
    ]
}
</script>

網站連結專用之 Schema Markup

如果你的網站中有「站內搜尋」的功能,你可以針對它做標記,使搜尋框出現在搜尋結果頁中,如下圖所示:

以下為此範例的業主「Apple」在網頁的 HTML 原始碼中,所置入的原始碼:

<script type="application/ld+json">
{
    <!--↓↓↓宣告要使用 schema.org 的 WebSite (網站)類來呈現資料↓↓↓-->
    "@context": "https://schema.org",
    "@type": "WebSite",
    <!--↓↓↓藍色字體可替換為貴公司網址↓↓↓-->
    "url": "https://www.apple.com",
    <!--↓↓↓藍色字體可替換為貴公司名稱↓↓↓-->
    "name": "Apple",
    "potentialAction": {
			"@type": "SearchAction", 			
			<!--↓↓↓藍色字體部分為公司站內搜尋頁面,而{search_term_string}的意思為搜尋字串↓↓↓-->
			"target": "https://www.apple.com/us/search?q={search_term_string}",
			"query-input": "required name=search_term_string" } 	
}
</script>

若貴公司的網站沒有站內搜尋,則可以以 Google 搜尋引擎的方式取代之如下:

<script type="application/ld+json">
{
    <!--↓↓↓宣告要使用 schema.org 的 WebSite (網站)類來呈現資料↓↓↓-->
    "@context": "https://schema.org",
    "@type": "WebSite",
    <!--↓↓↓藍色字體可替換為貴公司網址↓↓↓-->
    "url": "貴公司的網址",
    <!--↓↓↓藍色字體可替換為貴公司名稱↓↓↓-->
    "name": "貴公司名稱",
    "potentialAction": {
			"@type": "SearchAction", 			
			<!--↓↓↓藍色字體部分為公司站內搜尋頁面,而{search_term_string}的意思為搜尋字串↓↓↓-->
			"target": "https://www.google.com/search?q={search_term_string}+site:貴公司的網址",
			"query-input": "required name=search_term_string" } 	
}
</script>

 

 

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達內教育集團成立於 2002 年 9 月,並於 2014 年 4 月成功在美國納斯達克上市,是目前全中國最領先的職業培訓機構。達內教育評價有「中國矽谷」之稱,高科技企業雲集的北京中關村為基地,目前已在 70 個城市成立了超過 300 家學習中心。達內教育集團憑藉自身實力:堅強的研發能力、紮實的教學內容、以及與各大科技公司接軌的就業服務體系,讓達內教育評價先後獲得行業協會、主流媒體、著名廠商認可,自成立後十多年間,陸續共獲得 300 多個獎項。

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百度品牌數字資產榜的檢核標準,一方面來自百度的萬億大數據,其數據包含搜尋引擎的使用者搜尋行為、數百萬的行業關鍵字詞收錄量以及大量的信息庫存;另一方面來自百度科學的模型構建,品牌數字資產榜在大數據的基礎上,通過智能算法、高速計算,建立起全面、客觀的指標體系,通過三個維度、六個詳細指標,以綜合指標的形式,量化評估數位時代下的品牌資產。

 

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AI人工智慧時代,物聯網及大數據還有跟VR/AR這些也是排行前面的熱門職缺,但企業願給高薪卻還是徵不到人?!

十年前雲端科技浪潮剛興起時,眾多新的領域與職缺也應運而生。下一個十年,又有新的科技催生新的科技人才職缺。根據 104 人力銀行分析 2019 年最夯的議題與職缺,前五名依序為AI人工智慧、長照/銀髮、物聯網大數據,以及 VR/AR/MR (虛擬實境/擴增實境)。

新科技催生新職缺 相關人才身價

這些前五名最被看好的領域,其中的 AI人工智慧物聯網大數據、 VR/AR/MR 都跟新興科技有關。而這些領域的職缺:如 AI人工智慧的 Python 工程師、物聯網所需的 Web 前端工程師後端工程師Java大數據分析師、 VR開發工程師等職缺數更是暴增四倍,相關人才行情水仗船高。

104 人資學院資深副總經理花梓馨分析:無論是 AI人工智慧,還是 IoT 物聯網、或是大數據分析、 或是 AR/VR/MR ,這些新興的科技領域都是彼此有連帶關係的。花梓馨說:AR (擴增實境) / VR (虛擬實境) 屬於前端的應用,使用完後端的資料與數據要怎麼再運用,就必須要有大數據的分析師,進而到更高一個層次,利用 AI人工智慧去協助機器處理更多的資料與數據,一切都越來越息息相關。

花梓馨認為這些新興科技領域如此熱門的原因,是因為大家都在找尋下一個生態鏈。他以蘋果手機 iPhone 為例,每一個新推出的功能、服務,都需要多項技術的結合應用。加上過去台灣在 IT 產業多是以代工製造為主,像是晶片製造、無限通訊設備 OEM/ODM 等,屬於基礎建設。當大家都想分食這塊大餅、競爭激烈的情況下,產業就會試圖尋求轉型至新興科技領域。

市場需求高,人才供給卻根本不夠用

花梓馨指出,台灣在 IT 基礎建設相關產業的人才供需已達到平衡,但在這些新科技的產生後,職缺需求量變多、但人才供給卻還是差不多的情況下,供需就失衡了;若是往上看高端產業,專業的工程師、大數據分析師本來就很缺,且入行門檻本身就比更高,所以在一家公司裡面,要組成一個團隊、部門更是不容易。

為何鬧人才荒? 學校所學無法接軌業界

在只有 2358 多萬人口的台灣,卻有 160 餘所大專院校,密度之高堪稱全球之冠。這些大專院校每年培育大量的電腦工程相關科系的學生,人才供給端看似綽綽有餘。但這些高等教育出來的學生,質量上則和業界需要的人才有頗大落差,這些本科系畢業生們不見得理解業界所需知識,造成企業端用人和學校人才培育無法銜接,所以造成供需失衡的狀況。

其實對企業來說,能立即上手、解決企業實際問題才是最重要的。但這些碩、博士生在校時多以分工合作的模式完成關提,缺乏獨當一面的經驗;加上學術界教學多以理論、或是考證照為主,學生缺乏實務經驗,所以任職後無法馬上上手,導致企業還要花上很長一段時間培育這些畢業生。

為了因應台灣產學無法接軌的問題,坊間有電腦課程由百度、IBM、Adobe  等業界的 IT 主管或資深工程師等菁英們直接授課,將業界真正需要的技能傳授給學員,以幫助想進入這些領域、卻不知從何下手的學生、社會人士或待業者們,能有密集且系統化的學習方式,通過測試後方能順利踏進前景夯的產業: AI人工智慧物聯網大數據、 VR/AR/MR。

 

 

 

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人工智慧真的無所不能,竟能合成人臉,還能合成喵星人?只不過這長相也太….?

 

▲ StyleGAN 合成新臉孔的過程:人工智能根據肖像分析,生成許多擬真度高的虛擬人臉。

繪圖晶片領導廠商 NVIDIA 最近推出「StyleGAN」生成對抗網路,讓人工智慧藉由分析多張肖像中,不同的臉孔特徵,拼湊成仿真度 100% 的虛擬人臉。這些臉孔包括男女老少,擬真度可以說是非常高,真的很難讓人相信是被 AI 合成的假臉。以前是有圖有真相的時代,現在可不一定!

如果讓人工智慧分析各張不同的貓照片,是否也能生成高擬真的喵星人呢?

人工智慧生成的貓都「變液體」了!

使用 StyleGEN 生成喵星人,效果是否跟生成虛擬人類一樣的好呢?結果這些被 AI 人工智慧創造出來的貓,大部分的只有臉部的部分,還算勉強能辨識出是貓。身體的部分則是歪七扭曲,完完全全顛覆了一隻貓原有的形狀,讓人不禁想起貓奴常說的「貓是液體」。

▲ 人工智慧根據多張貓照片的分析,生成的虛擬貓咪。

 

AI 對貓的理解,是來自 LSUN (大規模場景識別) 數據集的「貓」類別圖片。NVIDIA 還釋出StyleGAN 開源碼 ,尚有更多貓咪的照片。如果以上這些照片還不能滿足您對於「貓是液體」的想像,在「These Cats Do Not Exist」網站上,每一次更新網頁,StyleGAN 就能合成更多的貓咪。

▲ 「These Cats Do Not Exist」網站:在 AWS SageMaker 上使用 StyleGAN 生成虛擬貓咪。

 

 

 

 

 

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寒冬送暖,AI人工智慧貓窩給浪浪一個溫暖的家!

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貓奴們用AI人工智慧,創造一個專屬於浪浪的家,讓牠們能夠平安度過寒冬!

百度一名工程師推出AI流浪貓庇護所,裡面除了提供貓玩具、水與食物外,還有AI自動恆溫系統(image source:technode.com)

 

AI人工智慧貓窩的草圖(image source:technode.com)

 

上週Python課程的老師說~據動物組織估計,大陸每年約有4000多萬隻流浪貓,但能成功度過冬季冰雪、而倖存到翌年春天的流浪貓,只有其中的40%,也就是4000多萬隻當中只剩下約 1600 萬隻存活。 2400 多隻喵星人撐不過嚴寒。

近日超級寒流襲擊北半球,北京也下雪急凍。一名擁有「貓奴」身分的百度工程師「晚兮」日前發現 1 隻小流浪貓縮在車子的輪圈旁取暖時,意識到牠們的生存困境。啟發了「晚兮」聯合其他愛貓志工創建了「 AI 人工智慧貓咪庇護所」的想法。

 

百度工程師創造的AI人工智慧貓窩擁有貓臉辨識功能,可掃描貓臉以避免其他動物進入 (image source:botnik.org)

 

這個「AI人工智慧貓窩」應用了「晚兮」自身服役的公司-百度的 AI 模型定制化訓練及服務平台 EasyDL,建立了可掃描貓臉而開門、恆溫通風的 AI 人工智慧貓窩,可提供浪貓所需的食物、水,還可透過 AI人工智慧的技術偵測出貓咪是否絕育或生病、受傷,以便即時給予協助。目前已有一批浪浪貓入住。

貓臉門禁系統 汪星人及其他動物不得入住

AI人工智慧貓窩配備貓臉辨識攝影機,會自動掃描動物的面部,確認是貓,門禁系統才會開啟。 (image source:botnik.org)

 

為配合貓咪晚上活動的習性,AI 智慧貓窩設置雙重自動門,在門口配備具紅外線夜視功能的攝影鏡頭,偵測流浪貓的動靜,一旦有貓靠近,第一道門先開啟,所以就算伸手不見五指的晚上,門禁系統也能也能照常為流浪貓們開門。

為照顧到安全感不足的流浪貓的敏感情緒,在貓咪進入第一道門後,第二道門就會自動開啟,直到貓咪完全進入室內,第二道門才會關上。讓貓咪能心無掛慮的入住。透過百度大腦開放的動物識別技術,貓臉門禁系統可識別 174 種不同種類的貓,有效阻止流浪狗及其他動物進入,保護流浪貓不受其他動物侵擾。

 

AI人工智慧「病貓識別系統」與「絕育(結紮貓)識別系統」

「AI病貓識別系統」是利用百度「EasyDL」訓練定製化的「病貓識別模型」,可在 0.3 秒內分辨貓口炎、貓鼻氣管炎、貓皮膚病與貓咪是否有外傷等4種常見流浪貓疾病。

 

「絕育(結紮貓)識別系統」是利用百度「EasyDL」,基於流浪貓耳朵圖片訓練「絕育識別模型」,可在 0.3 秒內辨識貓咪是否結紮。

鏡頭掃瞄貓臉開門的同時,也會啟動 AI 系統:檢測 4 種常見的貓咪疾病(口炎、俗稱「貓感冒」的傳染性貓鼻氣管炎、皮膚病、外傷),也可透過流浪貓耳朵上的標籤,300毫秒內判斷這隻貓是否已經絕育;如果發現進入庇護所的新貓咪沒有絕育或有傷病時,系統會主動通知管理的志工帶這隻流浪貓看獸醫。

 

溫濕度調控

AI人工智慧貓窩內裝有溫濕度傳感器,並可藉由行動裝置來控制。當貓窩內溫濕平衡出現異常時,AI智能恆溫系統會自動調節至平衡。

 

新風調節系統

貓窩是一個相對密閉、狹小的空間,而這個智能新風系統會對貓窩氧氣、二氧化碳等濃度進行實時監測和分析,並適時給貓窩換氣,以保持貓窩室內的空氣清新。

恆溫系統

流浪貓在寒冷的冬天,會因為碗裡的水結凍而無法喝水。因此整個貓窩的溫度,均保持在27度左右,為貓咪體感溫度的最佳狀態。


就像晚兮在視頻中說的那樣,「熱愛的事情不應該只是隨便說說,能用我寫的代碼為我身邊的人和事物帶來一些改變,這已經足夠讓人興奮了。」看著兩個充滿愛心又那麼有能力的年輕人,一個為動物救援專家、另一為本文的主角-百度AI工程師晚兮,為了照顧流浪喵星人、讓牠們在寒冬中得以存活、溫飽,而將自身的能力奉獻出來。這真的實現了「科技始終來自於人性!」,學習Python課程的你,是否也感動了起來了呢?

 

 

 

 

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一談到未來的產業主流-AI人工智慧,到目前為止都是美國與中國兩大國為主要獨領風騷的地位。而中國發展 AI 人工智慧的速度可說是突飛猛進,連 Google 創辦人之一的 Eric Schmidt 都曾說過:「2030年,中國將主宰世界AI。」不單單許多的矽谷 AI 人才都紛紛被百度、阿里、騰訊、聯想等中國科技巨頭挖角,各國也紛紛加強Python課程的訓練,台灣也開始更重視Python課程人才的培養。中國國務院更要求在中小學階段設置AI 人工智慧相關課程、逐步推廣編程(寫程式)教育、建設 AI人工智慧學科,培養 AI 人才,將 AI 人工智慧的教育徹底向下紮根。

在地球另一端中國的競爭者,美國也深怕中國迎頭趕上。2019年 2 月 11 日,美國總統川普(Donald Trump)簽署了行政命令:發布「美國 AI 倡議(American AI Initiative)」,要求聯邦政府應以研發 AI 人工智慧的技術為優先,以此維持美國在AI領域的領導地位。

該倡議的五大原則,主要包含:發展 AI 技術標準、訓練 AI 技術的開發與應用人才、推動民眾對 AI 技術的信賴、美國政府有在不同的領域及產業推動 AI 技術的責任、建立國際上的 AI 聯盟與合作。

其重點包含:釋出聯邦政府的資料及運算資源給予 AI的研究人員,以支持他們長期研究、將聯邦政府的資源運用在 AI 技術的發展,以確保下一個 AI 界的大躍進是發生在美國、要求主管機關建立 AI 人工智慧開發準則、協助美國民眾增加 AI 人工智慧的相關技能、保護美國人民居於的 AI 產業的優勢等等。

根據中國官方新聞網「中國網」在 2018 年 7 月的調查,全球擁有最多 AI 企業的國家是美國,其國境內 AI 企業數量超過兩千家,第二名的即是中國的1,011家,其它位於前十名的排名依序為英國 392 家、加拿大 285 家、印度 152 家、以色列 121 家、法國 120 家、德國 111 家、瑞典 55 家、西班牙 53 家。

雖然目前美國的 AI 技術及發展仍舊被視為全球的領頭羊,但是前兩年已有不少相關學者及官員向川普提出建言,要求川普制定國家級的 AI 戰略,而 MIT Technology Review 則批評,此一倡議雖然抱負遠大,細節卻含糊不清,也未包含 AI 研究所需的龐大基金,能否貫徹該倡議的最大考驗將是政府的執行力。

 

 

 

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