臉書最強圖像辨識人工智慧”SEER”,又將如何改變你我生活?

臉書最強圖像辨識人工智慧"SEER",又將如何改變你我生活?
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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人工智慧帶領農牧業更創新-畜牧業篇

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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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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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阿茲海默症能及早預測?!原來人工智慧醫療做到了!

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原來人工智慧醫療真的做到了!連阿茲海默症都能及早預測,及早治療!

 

目錄

1.人工智慧醫療可預防阿茲海默症!日研發預測 AI 準確度85%

2. 富士軟片──底片公司的 AI 智慧醫療轉型之路

 

人工智慧醫療可預防阿茲海默症!日研發預測 AI 準確度85%

根據日本經濟新聞報導,日商富士軟片公司(Fujifilm Holdings Corporation)目前正在和阿茲海默症共同研究資料庫合作,研發能解析認知障礙患者腦部圖像的新研發之人工智慧醫療技術,更進一步應用在檢測出輕度認知障礙、失智症與阿茲海默症的早期患者。

 

富士軟片將以新研發之人工智慧,結合旗下醫療影像診斷技術,從中配合解析人體「腦部圖像」與「基因資訊」,有望辨識出尚在極早期的患者。去年夏季已使用 AI 分析 239 名輕度認知障礙患者,分析結果與實際病情十分符合,準確率高達 85%。

 

富士軟片表示,希望此人工智慧醫療技術未來能協助醫師診斷患者之病況、助於預防相關疾病。

 

失智症於 80 歲以上之老年人盛行率約為 13%,又以阿茲海默症爲最常見的類型。根據長庚醫院失智症科主治醫師黃俞華表示,約有 33% 的輕度認知功能障礙患者會在 5 年內會發展成失智症;遺忘性輕度認知功能障礙更被認為將來極有機會變成阿茲海默症。

 

然而,目前仍未研發出能有效治癒阿茲海默症的藥物,頂多為減緩惡化速度、減輕病情症狀。因此目前普遍的策略是趁早發覺、即早預防。因此若能擁有簡單的、非侵略性的阿茲海默症檢測方式,對於患者、家屬、醫生和研究人員來說,都將是十分可貴的。

 

富士軟片公司表示此 AI 技術預估最快將於 2024 年投入市場使用,未來在取得日本厚生勞動省核准後,使用人工智慧協助診斷相關的疾病。

 

富士軟片──底片公司的 AI 智慧醫療轉型之路

 

富士軟片公司作為一家從夕陽產業轉型成功的公司,從軟片、底片與相機業務轉向藥物、生醫與 AI 智慧醫療技術的過程也讓不少人嘖嘖稱奇。

 

富士軟片的人工智慧轉型之路最早在 2016 年,於公司內部導入人工智慧與大數據分析技術; 2017 年的北美放射學會年會暨展覽會 RSNA 正式宣布醫療用人工智慧的規劃。當時擔任富士軟片在美醫療部門首席營運長的 Johann Fernando 曾表示:「富士的技術會隨著醫療保健業不斷變化的需求而發展,而該產業的下一個里程碑將會是人工智慧。」

 

2018 年,開始京都大學合作研發 AI 技術,用於分析病例數據、分類量化病變。同年 11 月,富士軟片推出醫療 AI 技術子品牌「REiLI」,特別瞄準於將圖像處理技術與人工智慧的結合,讓現今的醫療 AI診斷技術更加精進。到 2019 年,當年的財報指出光靠醫療影像系統和高性能材料的銷售,富士的收入就已達 93.96 億美元。

2020 年 5 月,富士宣布旗下能用於診斷出肺癌的「肺結節檢測 AI」通過日本《藥品和醫療設備法》,獲准在日本發行。2021 年,富士軟片收購日本醫療業巨頭「日立」的醫學影像設備業務,被認為是富士繼續發展 AI 智慧醫療診斷的關鍵一大步。

 

富士軟片集團將人工智慧作為再次轉型的技術核心,得以在面臨窘境前成功翻身、開創另一片天地,在大家都嘖嘖稱奇的同時,或許也能帶給我們許多啟發。

 

 

 

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照片變成動畫,人工智慧讓已逝親人”重生”?!

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人工智慧把照片變成動畫,竟讓已逝親人”活過來”,還會對你眨眼微微笑?!

目錄

以色列公司開發人工智慧製作動態照片 讓已逝親人「活過來」眨眼微笑

原本是為了開發「反識別」AI 技術

不只真人照片 經典名畫、古人畫像都能動起來

 

以色列公司開發人工智慧製作動態照片 讓已逝親人「活過來」眨眼微笑

你是否曾經想過人工智慧可以為逝去的親人注入新的活力嗎?別擔心,這並不是科幻電影中的可怕情節。

一家提供家族基因溯源、DNA 鑑定與線上族譜建立服務的以色列公司「MyHeritage」,日前公開了瘋迷社群網路的人工智慧應用服務「Deep Nostalgia」,使用者可以透過人工智慧合成技術,讓肖像照片「躍然紙上」,將原先靜止的照片變成動態影片,並添上靈動的表情,包括眨眼、微笑、點頭等等,照片中人物自然的神態彷彿具有生命力。

AI 服務「Deep Nostalgia」運用人工智慧,讓靜態照片變動態。圖片來源:MyHeritage 官方網站。

服務名稱中的「Nostalgia」為中文「留戀、懷舊之情、對往事的懷念」之意。假設使用逝去親人的舊照片,看見他們活動起來、神態自然的樣子,讓人彷彿覺得已故的親人就在眼前,足以抒發緬懷之情。

說到動態相片,有人可能會想到 iPhone 和 iPad 設備上的「Live Photos」功能,可以捕捉按下快門前後數秒,並儲存成包含動態與聲音的「動態相片」。目的在於讓使用者拍照時不會錯失美好的一瞬間;但Deep Nostalgia可以將任何時間、地點、人物的照片變得栩栩如生,就連目前最新的智慧型手機也無法做到的了。

 

原本是為了開發「反識別」AI 技術

Deep Nostalgia 的 AI 技術部分,是由同為以色列公司「D-ID」提供。D-ID 的初衷是為了幫助人們阻擋無所不在的臉部辨識技術、避免洩露真實個資,因而研究人臉識別技術。而後來延伸出其他應用方式,如這次的 Deep Nostalgia,是透過 AI 對照片進行動態處理,將人臉特徵對應到驅動程式上,進而實現「動態人像」。

「透過將照片和真人的臉部特徵相互對應,便能使 2D 的平面人臉生動起來。」 D-ID 官方表示,這項技術可以應用於歷史文物、博物館或教育上,讓歷史人物「復活」。

 

不只真人照片 經典名畫、古人畫像都能動起來

除了真人照片,也有許多人上傳知名歷史人物的肖像畫,即使是油彩繪製而成的古典油畫,透過人工智慧的「巧手」後也能宛若真人一般靈動可愛的動作。

  這也讓許多人聯想到知名奇幻作品《哈利波特》中,在魔法世界中所有照片都是動態的,照片中的人物也可自由移動,讓許多哈利波特粉絲直呼「AI 簡直就跟魔法一樣神奇!」

MyHeritage的人工智慧應用服務,讓歷史人物的肖像畫動起來。圖片來源:MyHeritage 官方網站。

想使用Deep Nostalgia,只需在 MyHeritage 的網站一鍵上傳照片即可,照片轉換過程是完全自動的。不過有幾項限制,第一是若照片中有多位人物,也只能將一位人物的臉部轉化為動態;第二是只能將人物的頭部與頸部轉換為動態。

  MyHeritage現在可以註冊免費會員,但是如果想一次上傳5張以上照片,則需要付費成為訂閱會員了。

 

 

 

 

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人工智慧真的是人類的好幫手!不僅能快速預測疫情走向,結果還超精準?!(下)

 

本篇文章為下篇,想了解 Youyang Gu 這位年輕的人工智慧/機器學習專家的背景,以及他為何要使用人工智慧技術來預測 Covid-19 疫情,請點此連結了解事情始末!

不求複雜繁複,只要能做出精準預測的就是好模型

 

「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。

談到是如何建構預測模型時,Youyang Gu 表示他最一開始先考慮了Covid-19確診人數、住院人數等等許多因素之間的相互關係。但接著,他發現各州和聯邦政府的官方報告資料居然並不一致,其中較可信的資料是每日死亡人數。「其他機構的模型採用了很多種資料,但我決定用過去的死亡人數,來預測未來的死亡人數。」

這讓 Youyang Gu 的預測模型與其他預測系統相比之下十分單純,他表示這個決定是有原因的:「我把『死亡人數』作為唯一的輸入資料,有助於讓機器學習在雜訊中過濾出有用、可靠的資訊。」他表示,如果輸入的資料與事實不符,那麼資料越多,輸出的預測結果當然就越差。

從 2020 年 4 月開始,Youyang Gu 投入了幾千小時在這個工作中,人工智慧接連精準的預測結果也逐漸吸引到許多目光,其中不乏領域專家與權威人士。

準到美國疾管中心也採用

「covid19-projections.com」網站預測結果示意圖。

最早注意到 Youyang Gu 的專家是華盛頓大學生物學教授 Carl Bergstrom,他在個人 Twitter 上分享了 Youyang Gu 的模型。

接著,全球最大資料科學社群平台 Kaggle 與人工智慧教學網站 fast.ai 的創始人、在資料科學領域享有盛名的 Jeremy Howard 表示:「我看了 Youyang Gu 的網站和資料後覺得太神奇了。他是唯一一個真正去查看資料、並且做得最正確的人,這也是他為什麽他會成功的原因。他是目前為止唯一認真做這件事的人。」

最後,美國疾病管制與預防中心也也在其網站上發布了 Youyang Gu 的預測資料!這之後,他的網站達到了空前的瀏覽數,每天都有數百萬人的人造訪,來看他的預測。

疫情之下的另一種可能

儘管獲得了許多掌聲與讚美,但去年 11 月時,Youyang Gu 毅然決然決定要結束他現階段的任務。

但他不是要完全結束他用心經營的計畫,而是打算休息一段時間,邁向另一個新的階段。接下來,他打算將目標放在預測「美國有多少人口確診」、「疫苗推出的速度有多快」、「美國何時能達到群體免疫」等等。他預測今年 6 月,約有 61% 的美國人口會獲得一定程度的免疫力——無論是來自疫苗還是因為曾經感染。

Youyang Gu 表示,他過去一直希望他的工作能對社會產生巨大貢獻,並且能避開政治、偏見以及大型組織有時候不得已的負擔。他也表示,在疫情爆發的這個特殊情況下,有很多缺點可以透過和他一樣背景的人來改善。

Youyang Gu 的故事,打破了很多人對工程師或理工背景專業人士的既定印象,很多人沒有想到在對抗 COVID-19 疫情的全民戰爭中,還有這種善用人工智慧技術的方式貢獻一份力,成為了另類的抗疫英雄。

 

 

 

 

 

 

 

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用人工智慧預測疫情神準 華裔工程師獲美媒肯定

疫情大流行至今已經過了一年多,許多人都迫切的想知道,究竟要到何時疫情才能趨緩?什麼時候才能真正恢復正常生活呢?

在沒有絕對可信預測機制的當前,一位沒有醫學背景的 27 歲資料科學家「Youyang Gu」僅憑一己之力,做出了精準度遠超過專業機構的預測模型,更讓美國知名新聞機構彭博社(Bloomberg Businessweek)稱他為「COVID-19 資料的超級巨星」。

美媒《彭博商業周刊》譽27歲的Youyang Gu為「COVID-19 資料的超級巨星」

在介紹這位年少有為的 Youyang Gu 之前,先讓我們話說從頭、把時間倒回 2020 年年初。

英美兩大專業機構 預測新冠疫情失準

當時新冠疫情已然爆發,在各國之間大流行,每個人都想知道冠狀病毒接下來造成的影響會有多大。當時多數人都將期望放在兩家專業機構建立的預測系統:一是倫敦帝國理工學院(Imperial College London),二是位於西雅圖的健康指標與評估研究所(IHME)。

但這兩家備受期待的機構,卻產生了截然不同的預測結果。倫敦帝國理工學院警告說:「到夏季時,美國的死亡病例可能會達到 200 萬人」;相較之下,IHME 的預測則保守許多:他們估計到 8 月時,美國死亡人數約為 6 萬人。

但後來事實證明,兩者都離實際數字頗有差距──8 月初時,美國的死亡人數約為 16 萬人。

一般民眾可能感嘆個兩句「結果居然這麼差這麼多!」就置之腦後了,但對於有專業數據分析背景的 Youyang Gu 來說,這件事成為他展開未知旅途的契機。

以機器學習來理解資料

在看到專業機構的結果後,Youyang Gu 毅然決然地選擇自己打造出一個使用人工智慧來預測Covid-19疫情死亡人數的模型。2020 年 4 月中旬, Youyang Gu 僅僅耗費了一週的時間,就建構出預測模型,還架好了可以展示預測結果的網站,取名為「covid19-projections.com」。

預測Covid-19結果的網站:covid19-projections.com

即使他並沒有任何醫療或公共衛生的專業背景,但他認為用演算法進行的資料預測分析──正也是他的專業──可以在此時大展身手。「我就是單純地認為,數學和統計知識可以應用到生活中的任何方面,那當然也可以用在預測疫情。」Youyang Gu 表示。

Youyang Gu 大學和碩士皆畢業於 MIT,擁有電腦科學與數學雙學士學位、電腦科學的碩士學位,畢業後則進入遠近馳名的 MIT 電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL),在 NLP 小組中進行了一年的研究,並在 NLP 領域的頂尖會議「EMNLP」上發表論文。從此他開始接觸大數據,也開始累積建立統計模型、預測數據的能力。

隨後他離開校園,進入金融行業,為銀行的高頻交易(英語:high-frequency trading,HFT,指利用電腦以快於毫秒的速度快速押注買賣股票、期貨等,從那些人們無法利用、極為短暫的市場變化中尋求獲利的自動交易系統。)系統編寫演算法,而金融交易資料講求的精準與量化,使 Youyang Gu 建造模型的能力與對資料處理的理解又更上層樓。離開金融產業後,他進入了體育界,繼續進行大數據領域的研究,這讓他除了懂得更加精準地建模,也累積了能應對全新領域的跨學科經驗。

Youyang Gu 表示,他的專長是「使用機器學習來理解數據,將資訊與雜訊分離,並且做出準確的預測」。

準到怕!人工智慧預測死亡人數幾乎命中

▲ Youyang Gu 親自講解自己一手打造的 Covid-19 預測網站

重點來了,那 Youyang Gu 使用機器學習技術的預測結果如何呢?

在模型建立完成後,他預測了 5 月 9 日美國將有 8 萬人死亡──而當天的實際死亡人數總計為 79,926 人!這個極微小的誤差,與 IHME 預測的「2020 整年的死亡人數不超過 8 萬」相比,真可以說是神準至極了。

接著,他預測在 5 月 18 日死亡人數會達到 9 萬,而到5 月 27 日,人數將達到 10 萬。後來比對當天的實際人數,都相差不太大、十分精準。除了數據資料外,Youyang Gu 也把許多現實狀況納入考量,例如當時有許多州從封鎖狀態轉為開放,於是預測到將出現第二波大規模的感染和死亡案例。

 

Youyang Gu 是用了什麼特殊的方式,讓疫情預測如此神準?請見下篇!連結點此

 

 

 

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聽說靠這三款人工智慧”彩妝達人”,打造好氣色就可以好簡單?!

隨著 Covid-19 疫情如火如荼蔓延,全球眾多國家推行居家防疫,增加了女性到商場試妝、購買的困難度。一些彩妝大廠進而導入人工智慧,利用遠端試妝、下單,甚至是虛擬彩妝或居家客製化保養品為解決方案。

膚質差難上妝?人工智慧 PERSO 替你客製化保養品與彩妝

▲ L’oreal 推出的「Perso」裝置可藉由人工智慧技術分析肌膚狀態後,客製化專屬的保養彩妝品。

照著美妝 KOL 網紅、youtuber 的建議,卻畫出悲劇底妝? 萊雅 L’oreal 推出的「Perso」裝置可以藉由人工智慧技術分析你的肌膚狀態後,讓裝置內存的保養品、三款粉盒,自動調配出合適的保養品以及調製出合適色調的粉底。

「Perso」曾於 CES 2020 展示過,使用者能透過手機的藍芽連接該裝置,並使用 APP 操作。
「Perso」的人工智慧除了可以依照使用者的皮膚狀況調配出保養品、粉底外,也能讓你於手機上的圖片選取唇色,讓「Perso」使用內置的唇膏混合出圖片中唇膏的顏色。

人工智慧x臉部辨識:遠端開會隨時自帶彩妝好氣色

▲ 透過資生堂與微軟聯手推出的「Tele Beauty」裝置,就算是素顏也能自帶精緻妝容參加線上會議。

因應尚未歇息的新冠肺炎疫情,全球已有許多公司正進行遠端工作方式,藉此預防新冠病毒的接觸傳染。

即便是在家工作,在視訊上還是要保持乾淨體面的面貌示人,才能顯現出工作的專業。因此日本微軟與資生堂攜手合作「Tele Beauty」人工智慧應用功能,透過臉部辨識技術,使用者使用商用版 Skype 開會時,能自帶被修飾過的好氣色、甚至是職場上的精緻妝容。

透過「Tele Beauty」的人工智慧,女性工作者在線上開會時,隨時都能保持服貼的精緻妝容、而男性透過此 AI 功能,則能保持好氣色。

口紅顏色不跳 tone!可藉整體造型遠端挑口紅的香奈兒 App

香奈兒(Chanel)推出 Lipscanner App,讓消費者可藉由相機拍攝衣物、包包顏色,為消費者在同品牌眾多口紅色系中挑選合適顏色、也能虛擬試妝,方便消費者遠端挑選適合的口紅並線上下單。

照目前局勢看來,疫情可能還會持續一段時間。Covid-19 同時也影響了人際互動、工作、生活,消費模式也由實體轉為線上,連過去必須親自試用的彩妝產品也不例外。未來,將會有更多的廠商導入人工智慧、臉部辨識、甚至是 AR/VR 等科技,讓消費者能透過線上挑選、試用、購買等。

 

 

 

 

 

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到底誰才能是自駕行業第一把交椅?Waymo槓上特斯拉又擦出什麼火花?!(下)

本篇文章為自動駕駛巨頭相互 diss?Waymo 槓上特斯拉 嗆「根本不是對手」的下篇,想回顧 Waymo 對特斯拉嗆聲的精彩內容,請點以上連結了解事情始末!

馬斯克本人推文反擊 Waymo 和特斯拉隔空叫陣


▲ 馬斯克推文反擊 Waymo,說特斯拉的人工智慧硬體比 Waymo 優。截圖自推特(twitter)頁面。

而 Waymo 執行長採訪的新聞一刊出,特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)使用自己的推特帳號公開反擊:「讓我驚訝的是,特斯拉的 AI(人工智慧)硬體和軟體都比 Waymo 更好。」(To my surprise, Tesla has better AI hardware & software than Waymo (money))

馬斯克對自家的技術一向不吝於展露自信,過去也在接受矽谷技術新聞網站「Recode」的採訪時發下豪語:「雖然聽起來有些過於自信,但我想不到哪家廠商能在自動駕駛超過特斯拉。」


▲ 特斯拉執行長馬斯克一向熱愛使用社群媒體發表看法。圖片來源:美聯社(ASSOCIATED PRESS)

除此之外,懷抱「讓大眾都能負擔得起一台特斯拉」的馬斯克也針對 Waymo 的高昂成本嗆聲。

Waymo 執行長曾說過,若將 Chrysler Pacifica Van 或 Jaguar I-Pace 配備上 Waymo 系統,價格大概落在 18 萬美元(約新台幣 500 萬元)左右,約等於一台賓士 S 級轎車;而近期正式開賣的 Tesla Model Y 一台起價為 49990 美元(約新台幣 130 萬元)起,相較之下的確是更親近消費者。

特斯拉 VS Waymo 誰才是自動駕駛行業的第一把交椅?

說了這麼多,那特斯拉與 Waymo 到底誰更勝一籌呢?


▲ Waymo One 與 Waymo Via 是 Waymo 的主要業務之一。圖片來源:Waymo 官網。

Waymo 其實在自動駕駛領域起步較早,誕生於 2009 年,至今已深耕 10 多個年頭。從2018 年開始 Waymo 自駕計程車服務也正式在美國鳳凰城上線,並成為加州 60 多家拿下自動駕駛測試牌照的公司中、第一個可以撤除安全駕駛員的公司。

除此之外,Waymo 還有強大的模擬器,能在虛擬世界訓練自動駕駛系統,挑戰各種複雜的情況。據了解,Waymo 的模擬器每天就能累積 1,000 萬英里的測試里程,測試總里程超過 70 億英里。

到目前為止,Waymo 車隊的自動駕駛里程已超過 1,000 萬英里,測試總里程超過 70 億英里。其光學雷達的 360 度感知技術可檢測多達 300 碼外的行人,生成周圍環境精確的 3D 地圖,辨識人類、分類物體並預測下一步動作。

▲ 乘坐 Waymo 自駕車示範影片

當然,Waymo 也並不是十全十美。其自駕系統曾被指出有「優柔寡斷」的「個性」,尤其是在車輛換道時不夠立即果斷,容易造成事故發生。

目前,Waymo 提供的兩項服務:全自動駕駛叫車服務(Waymo One)與貨物運送(Waymo Via),在市場上還沒有強而有力的競爭對手。


▲ 特斯拉自駕示意圖。Photo by David von Diemar on Unsplash

特斯拉最初版的駕駛輔助系統 Autopilot 誕生於 2014 年,當時還是與以色列自駕技術公司 Mobileye 合作、採用其提供的系統,2 年後才換用自行研發的產品。透過不斷的加強、升級,進入「Hardware 2.0」版本後,馬斯克當時宣稱已支援全自動駕駛。

 

與其他廠商相比,特斯拉有一大優勢,就是販售的車型都是聯網車型,因此特斯拉能用這幾十萬台車採集的數據來訓練 Autopilot 系統,並找出自動駕駛的「門道」,隨後再透過推送提升龐大車隊的自動駕駛能力,光憑這部分而言,可能是靠購置他牌車輛再改裝的 Waymo 無法匹敵的。

不過,其實在 2018 年時特斯拉官網就悄悄撤下「全自動駕駛」(full self-driving)選項,只剩下「增強自動駕駛輔助」選擇;馬斯克也在 Twitter 上澄清:「全自動駕駛」引起太多困擾,因此才下架。全自動駕駛功能準備好之前,不會再出現選單中。這也表示,即使 Autopilot 的功能確實很強大,但距離全自動駕駛的願景依然十分遙遠。

所以現在要論誰輸誰贏呢?假設是以真正的「全自動駕駛」而言,兩家都離實現目標有段距離,美國國家公路交通安全管理局也表示:「至今為止市面上還沒有出現車輛是能夠完全自動駕駛的」;如果是以市場占有率而言,現階段的市場仍未成熟,誰能拿下這塊大餅?或許在這一時半刻還無法見真章!

 

 

 

 

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