烏俄戰爭仍不停!人工智慧技術大力協助烏克蘭!

烏俄戰爭仍不停!人工智慧技術大力協助烏克蘭!
烏俄戰爭仍不停!人工智慧技術大力協助烏克蘭!

人工智慧技術與應用真的範圍很廣,沒想到還能在烏俄戰爭協助烏克蘭?!

 

目錄

1. 成功協助烏克蘭政府識別罹難者的臉部辨識系統

2. 備受爭議的人工智慧公司 Clearview

3. 臉部辨識功能的其他應用

4. 臉部辨識系統的風險和隱憂

 

成功協助烏克蘭政府識別罹難者的臉部辨識系統

2022 年 3 月,人工智慧公司 Clearview 宣布將提供自家的 AI 人工智慧臉部辨識系統給烏克蘭國防部,協助烏克蘭政府從全國的戰爭殘骸中,準確辨識出罹難者與生還者。

 

舉例來說,BBC 記者在烏克蘭東部的戰爭中拍攝到一具擁有頭部外傷、左肩紋身,卻幾近赤裸且無任何身分證明的男性遺骸,由於烏克蘭當局無法就遺骸本身判定其身份,因此決定採用人工智慧技術進行臉部辨識,後來成功確認該名男子的真實身份。

 

然而,對烏俄戰爭做出了正面貢獻的人工智慧公司 Clearview,長久以來卻爭議不斷。 

 

備受爭議的人工智慧公司 Clearview

Clearview 可能是世界上最著名、最具爭議的臉部辨識系統了,這項 AI 技術透過 Facebook 和 Twitter 等社群平台上搜集了數十億張照片學習,以此做為基礎,創造了一個極為龐大的「臉部辨識」數據庫。

 

Clearview 的執行長兼創辦人 Hoan Ton-That 表示:「這個臉部辨識數據庫有點像 Google,但不是在搜尋欄位輸入詞彙或句子,而是輸入一張人臉照片,就像『臉部辨識搜尋引擎』一樣。」

 

一直以來,Clearview 面臨了許多法律挑戰。Facebook、Youtube、Google 和 Twitter 已經向 Clearview 寄送了終止警告信,要求 Clearview 必須停止使用這些平台上的圖片。英國資訊專員辦公室(ICO)則因為 Clearview 未經告知就使用他人的照片,已經對它們處以罰款。然而烏克蘭政府公開於戰爭中使用 Clearview 的服務,再次引發人們質疑並議論這種備受爭議的人工智慧應用與技術。

 

臉部辨識功能的其他應用

雖然存在爭議,但美國的執法部門早已廣泛使用 Clearview,Ton-That 表示,烏俄戰爭前其實就已經有 3,200 個政府機構曾經試用甚至購買了人工智慧臉部辨識技術。而在烏俄戰爭開打後,看到了戰爭、戰亂的影像紀錄之後,Ton-That 認為,這項技術將能在戰場發揮作用,所以才有了文章開頭的那個情境,這項技術也因此受到烏克蘭政府的重用。

 

不過,使用臉部辨識技術來識別罹難者,其實並不是什麼新鮮事,Clearview 也並非唯一擁有這項人工智慧技術的公司。2019 年,一家位於荷蘭,專門從事事實查核和開源情報的調查性新聞組織 Bellingcat 就曾使用臉部辨識技術,來識別出一名俄羅斯男性私人僱傭兵,該名僱傭兵在敘利亞拍攝了一段以酷刑折磨囚犯並將其殘忍殺害的影片,在影片公諸於世後引發譁然。

 

由此可知,這並非臉部辨識技術參與的第一場戰爭,然而,這項技術在烏克蘭的應用範圍無疑比以往的任何一次還要更廣泛。

 

Bellingcat 的研究主管 Aric Toler 更表示,另一個臉部辨識平台 FindClone 對辨識陣亡的俄羅斯士兵特別有幫助,即使是找出沒有社群帳號的人也不是問題。

FindClone 甚至可以交叉比對同個區域裡親朋好友帳號發出的照片,找到這些沒有使用社群平台的人。這意味著只要有臉部辨識系統的人工智慧技術,即使是在不曾註冊任何網路身份的軍事安全人員,仍然有可能被這項技術準確追蹤。

 

臉部辨識系統的風險和隱憂

然而,有反對者指出臉部辨識系統的隱憂——尤其在戰爭期間,任何一個錯誤的辨識結果,都極有可能帶來潛在的災難。

 

Clearview 已經證實 Clearview 的臉部辨識技術不僅只是用來辨識罹難者,甚至還用來在烏克蘭的哨站辨識敵軍。一封來自烏克蘭不具名官員的電子郵件中甚至表示,已經使用這項技術來執行超過一千次臉部辨識任務,這樣的結果讓許多相關專家感到擔憂,位於美國的安全和監視行業研究小組 IPVM 也是其中之一。

 

IPVM 的臉部辨識系統專家 Conor Healy 擔心,烏克蘭政府不僅會將臉部辨識系統用於烏俄戰爭,甚至在戰後仍會持續使用這項技術。隱私問題仍然是臉部辨識技術的最大隱憂。

 

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馬上掌握!2022年人工智慧關鍵七大突破!

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還不知道2022年人工智慧關鍵七大突破嗎?看完本篇你就馬上掌握啦!

 

目錄

1. 一、如虎添翼的勞動力

2. 二、更大、更好的語言模型

3. 三、利用人工智慧來強化網路安全

4. 四、人工智慧在元宇宙的貢獻

5. 五、No Code / Low Code 的人工智慧應用

6. 六、自駕車

7. 七、創作藝術作品

 

擅長書寫人工智慧、大數據、區塊鏈、物聯網等新興技術的國際暢銷書作家貝爾納·馬爾(Bernard Marr)投稿至美國知名商業雜誌《富比世》(Forbes)企業技術專欄的其中一篇文章值得我們關注。

 

根據 Google 首席執行長桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)的說法,AI 人工智慧對於人類的未來發展影響將更甚於火或電力——依據人工智慧目前對醫療、航太和因應氣候問題的貢獻,顯然人工智慧具有令人期待的潛力。

 

貝爾納認為人工智慧應用勢不可擋,在 2022 年時,相關技術將會有嶄新的發展和突破,以下是他列出的七項人工智慧發展關鍵領域:

 

一、如虎添翼的勞動力

有一派人總是擔憂機器人將取代並淘汰人類勞工,但如果是人工智慧技術可以幫助我們將工作做得又快又好呢?

 

隨著科技進步,各種人工智慧相關工具已經是許多人不可或缺的好幫手了。舉例來說,在行銷方面,AI 工具可以幫助行銷人更快辨識出潛在客戶與其價值;在工程方面,AI 模型能夠有效預測並維護機器或系統運行;以法律等知識相關行業來說,AI 工具可以更有效地協助檢索特定資訊,免去搜索海量資料的繁瑣。

 

由此可見,人工智慧工具絕對可以幫助人們更有效率地完成工作,至 2022 年,我們將會發現這已經是我們日常生活中的一部分。

 

二、更大、更好的語言模型

Open AI 在 2020 年發表了語言模型 GPT-3,由大約 1,750 億條參數組成,可以說是有史以來最先進也最龐大的語言模型,而 Open AI 正在開發的繼任者 GPT-4,據稱擁有高達 100 萬億個參數,相當於 GPT-3 的 500 倍。

 

理論上,GPT-4 的參數條目更接近人類大腦所擁有的神經元數量,未來的語言模型將更有機會讓人工智慧系統和人類自然對話,甚至有可能創造新的語言。

 

三、利用人工智慧來強化網路安全

世界經濟論壇在 2021 年時發表一個論點:網路犯罪對於現代社會,可能比恐怖主義更危險。

 

隨著機器滲入人們的日常,駭客攻擊和網路犯罪不可避免地成為一大問題,因為每一台連網設備,都有可能是駭客入侵的節點。隨著連網設備複雜化,偵測並保護脆弱的節點就變得更加困難。不過,藉由人工智慧分析網路流量並學習識別惡意的程式碼,將會有效保護人們免於遭受網路攻擊。我們將有機會在 2022 年時,看到人工智慧技術在網路安全領域的關鍵應用。

 

四、人工智慧在元宇宙的貢獻

元宇宙是一個以數字構成的虛擬世界,使用者可以在這個世界裡與其他人一起工作、交流和娛樂,就像網際網路一樣,不過元宇宙更強調使用者能創造「身歷其境」的體驗。自從馬克祖克柏公開表示將進軍元宇宙並把 Facebook 更名為 Meta 開始,元宇宙即成熱門話題。

 

 

 

人工智慧無疑是成就元宇宙的關鍵。它能創造更符合使用者使用情境的虛擬場景,讓人們更能習慣於虛擬世界的生活,甚至習慣於和人工智慧共同工作,甚至一同娛樂。

 

五、No Code / Low Code 的人工智慧應用

許多企業採用人工智慧工具卻效率有限,很大一個原因是缺乏專業的人工智慧工程師,而 No code / Low code 解決方案將有效克服這個問題。

 

No code / Low code 解決方案旨在提供簡潔易懂的介面和操作方式,來取代原本複雜的流程,比如透過自然語言處理(NLP)和語言模型等技術,讓人們能使用簡單的語音或書面指令來控制繁雜的人工智慧系統。

 

六、自駕車

人工智慧是自駕車、船和飛機的「大腦」,這些擁有自駕系統的交通工具將在未來十年徹底改變人類的交通和旅行方式。

 

 

 

自駕車龍頭——特斯拉表示,到 2022 年,自駕車將能夠擁有更穩定完備的自動駕駛能力,其競爭對手如 Google 旗下的 Waymo、蘋果、通用汽車和福特也將於 2022 年宣布他們的重大進展。由 IBM 和 ProMare 合作設計的自駕船也有望啟航。

 

七、創作藝術作品

2022 年,隨著 GPT-4 和其他新模型的問世,我們將更能期待人工智慧機器人創作出更精細、更「自然」的作品,例如撰寫文章並下標甚至設計 Logo。

創造力被視為相當「人性化」的技能,當機器人也能創作藝術作品,意味著人工智慧的思維,將更加貼近人類而非只是冰冷的機器。

 

 

 

 

 

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最夯程式語言Python和Java,誰略勝一籌?差別又在哪?

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面對現在最夯程式語言Python跟Java,是不是猶豫該學哪個呢?相信了解差別後你會有答案唷!

 

 

目錄

1. 動態類型 vs. 靜態類型

2. Python語法中一切皆為物件

3. 括號和縮排

4. 軟體可移植性

5. Python 的 GIL

6. 應用領域

7. 哪一個更好上手?

 

Python 和 Java 可以說是兩種現今最熱門、卻又最不同的程式語言。對現在的科技業來說,兩者都是十分有用工具,而且瀏覽各大求職網站,Java 工程師近十年來一直是科技業炙手可熱的職缺。然而新興的 Python 語言,職場上對於會 Python 語言的工程師的需求也越來越高。假設現在你想轉職工程師,卻又不知該學哪種程式語言的話,可以參考本篇文章。

 

動態類型 vs. 靜態類型

Java 和 Python 最大的區別之一,就是兩種語言處理變數的方式。Java 強迫你在第一次聲明變數時,就必須要定義它的類型,而且不能再修改,這就是「靜態類型」。而 Python 不需要在一開始就聲明變數的類型,後續還可以改變一個變數的類型,例如可以把整數變數替換為字符串(string)。

 

Python語法中一切皆為物件

在 Python 中,無論是數值(整數、浮點型)、字符串、字典、元組對象、還是他們所對應的類型,以及函數、模塊等,都是物件,他們的祖先是PyObject。而 Java 中的函數,基本數據類型等都不算物件。

 

括號和縮排

Python 與眾多程式語言的不同之處,在於它使用縮排區分程式區塊(block)。而 Java 與其他大部分的程式語言都是使用大括號定義函數和類定義的開頭和結尾。使用縮排的好處在於程是碼會比較易讀,而且不會有缺括號導致錯誤的可能。

 

軟體可移植性

Java 的可移植性 (可攜性) 更強,可以用於開發平台獨立的應用。這是 Java 相較於 Python 的優勢之一,任何可以運用 Java 虛擬機器 (JVM) 的電腦或者行動裝置都可執行 Java 的應用。相較於 Java,執行 Python 的程式就比較麻煩,都需要一個編譯器來將 Python 代碼轉化為你的作業系統可理解的代碼。因為大部分的設備有安裝了 Java 虛擬機器 (JVM) ,所以 Java 工程師可以自信的說他們的開發出來的 Java 應用,幾乎對所有的用戶都可用。

 

Python 的 GIL

Python 的 GIL (全局解釋器鎖) 一直被不少開發者所詬病。Python 的多執行緒在多 CPU 條件下,並不能一併運行,而必須要在每個執行緒運行時,先需要獲得解釋器的訪問權限,才可以運行。在一個執行緒運行時,其他的執行緒只能處於等待的過程。不過這方面的問題可使用多工處理機制來彌補。而 Java 支援真正的多執行緒,控制資源的的共享很到位。

 

應用領域

Java 主要用於商業邏輯強的領域,如電子商城系統、金融、保險等傳統資料庫事務領域,通過類似 ssh 框架事務代碼,對商業資料庫,如 Oracle、DB2、SQL 伺服器等支援較到位。Python 主要用於大數據分析、金融分析、信息分析、圖像演算法、數學計算、統計分析、算法建模、伺服器運算、自動化操作、開發速度快,適合需要快速靈活開發的產業。

 

哪一個更好上手?

一開始也許是 Python 較好上手。因為 Python 的語法設計很直覺,讓新手們可以快速上手、寫各種應用程式。但是入門簡單,並不代表會一直簡單下去。要學會巧妙運用 Python,還需要學習各種 Python 的函式庫。Python 的強大在於函式庫,因為 Python 的函式庫可以用 Python、C 語言、C++等程式語言設計,再提供給 Python 使用,所以不管是 GPU 運行、神經網絡、智能算法、數據分析、圖像處理、科學計算等,各式各樣的函式庫都在等著你來學習。

 Java 就沒有那麼多函式庫,無論是入門還是進階,學習的難易度相較於 Python 都較平均。

 

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真的沒想過人工智慧也能在投資領域發光發熱耶!不僅會操盤還會找出潛力飆股呢!

目錄

1. DeepMind 前員工打造專為投資的人工智慧

2. 人工智慧不打牌改操盤

 

隨著科技的進步,人工智慧能夠做到的事情也開始變得越來越多。只要擁有足夠的數據,透過機器學習和演算法,AI 就能夠在短時間內做到許多事情。近年來,許多投資公司也是藉由 AI 來建議投資人最適合的投資組合或是直接作為「AI 操盤手」。

 

DeepMind 前員工打造專為投資的人工智慧

根據外媒《CNBC》報導指出,三名 DeepMind 的前員工正在訓練一台機器,希望能透過 AI 在股票以及加密貨幣上漲之前,就能夠進一步搶先發現這些潛力股。

 

這三名員工 Martin Schmid、Rudolf Kadlec 和 Matej Moravcik 都曾在 IBM 工作,並於 2017 年開發了一款名為 DeepStack 的人工智慧 ,成為第一個能夠在無限投注德州撲克中擊敗職業玩家的人工智慧。

 

而他們想將其中的部分概念應用於金融市場,於是他們離開了Alphabet 旗下的人工智慧實驗室 DeepMind,隨後成立了 EquiLibre Technologies。

 

人工智慧不打牌改操盤

雖然他們並不是第一個嘗試用 AI 人工智慧 找到股市必勝法則的人,但是他們採取的方法與競爭對手略有不同。傳統的選股人工智慧會根據歷史趨勢「猜測」市場接下來會發生什麼;但是 Equilibre 團隊以極其複雜的演算法而聞名,因此不需要大量資訊也能夠成功解決問題。

 

他們將博弈理論與人工直覺相結合,以獲得優於其他基於電腦或人工交易的操作優勢。Schmid 表示,與其讓人工智慧玩撲克,還不如讓它玩算法交易(algorithmic trading)。他也補充說明,公司也正在對於加密貨幣進行研究和開發。

 

他們使用一種稱為強化學習(Reinforcement learning)的技術來訓練人工智慧系統來買賣股票並獲利。Schmid 表示,他並不擔心監管機構會限制這項技術,因為其他公司也早已經在做類似的事情。「我們只想做比現在有演算法更好的演算法。」

 

EquiLibre Technologies 目前已經獲得了許多投資者的資助,Schmid 表示,公司目前已經籌集了捷克有史以來規模最大的種子輪融資,但拒絕透露確切數字。

 


本文轉載自科技報橘(原標題:DeepMind 員工為打造「AI 操盤手」齊出走!目標讓 AI 能找出潛力飆股、加密貨幣),僅反映專家作者意見,不代表本站立場。首圖為示意圖,與本文無關,來源:Unsplash

責任編輯/Ruthy

 

 

 

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到底人工智慧做了什麼,竟讓旅館遭客訴?旅館還因此大裁AI員工?!

 

 

目錄

1. 人工智慧服務較佳?日觀光旅館AI飽受客訴

2. 「兩年就淘汰⋯⋯」省人事成本雇AI 卻適得其反

2-1. 人工智慧 check-in?真人出來收爛尾

2-2. AI 運行李不但慢,且碰撞頻繁、故障率高

 

人工智慧服務較佳?日觀光旅館AI飽受客訴

根據 2019 年一月華爾街日報的報導,日本知名飯店「豪斯登堡機器人飯店 (Henn-na Hotel)」有將近半數的「員工」被炒魷魚。有趣的是,這些員工都是 AI 機器人

 

根據華爾街日報報導:一名旅客反應他在豪斯登堡飯店的一夜並沒睡好。因為每隔幾個小時,房間裡的洋娃娃機器人「Churi」就會問說:「對不起,我沒聽明白。您可以重復一遍您的請求嗎?」。原來,旅客睡覺時的鼾聲觸發了 Churi 的反應,他也不知該如何關掉機器人。

 

同款機器人也因為類似的緣故,惹火了另一位客人。他決定打電話客訴「 Churi 」,卻發現房間裡根本沒有電話。因為飯店本身就將 Churi 設定成助手,需要應付旅客所有的要求。最後,旅客只好用自己的手機給打電話跟飯店投訴。

 

 

「兩年就淘汰⋯⋯」省人事成本雇AI 卻適得其反

豪斯登堡機器人飯店 (Henn-na Hotel)」是一家以 「AI 機器人服務」為噱頭的實驗性旅館,設立於 2015 年。從訂房、櫃檯人員、客房服務、提行李服務道娛樂服務都由人工智慧一手包辦。因為其 CEO 澤田秀雄的初衷,是為了打造全求營運成本最低的旅館,所以才會僱用人工智慧以省下雇用真人的費用。

 

然而大環境物價上漲造成旅社的營運成本直線上升。科技產品汰舊換新的速度本身就非常迅速,飯店於 2015 年所購得的機器人,在當時堪稱是最先進的 AI。但後續如 AlexaSiri 與 Google 語音助理等更新一代的人工智慧推陳出新,讓飯店內這些 AI 機器人 2 年之內瞬間變成「老古董」,因「太慢」、「沒用」而被嫌棄,無法接軌市場所需。

 

人工智慧 check-in?真人出來收爛尾

以恐龍造型的 AI Check-in 機器人來說,雖然臨櫃是這隻「恐龍」幫你 check-in, 但是大部分工作都還是真人協助完成。因為這些 AI 機器人沒有 update,並不知道旅館周圍的活動、觀光地點、火車、公車時間等旅遊相關資訊,難怪會輸給 Alexa 等最先進的語音助理,更別說是輸給真人了。

 

AI 運行李不但慢,且碰撞頻繁、故障率高

而運送行李的 AI 機器人更是可悲,在房間數破百的觀光旅館中,它最多只能送 24 間房;而且還無法應付行李互相碰撞、或者是掉下來等意外,遇潮濕寒冷的天氣甚至還會直接故障呢!

 

截至目前,這家酒店已經有 243 個機器人「退役」了,因為許多機器人在工作中都會幫倒忙。母公司的總裁表示,Churi 也在被淘汰的機器人之列。

 

人工智慧的技術固然是日新月異,但是在它們的智慧與臨場反應趕不上人類工作所需的複雜度。身為人類的我們,不妨多多充實自身的 AI 技能,讓人工智慧更能貼近人類的需求。

 

 

 

 

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人工智慧醫療,診斷糖友視網膜病變準確度高,有效降低失明風險!

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人工智慧醫療真的應用範圍非常廣!這次竟能診斷出糖友視網膜病變外,還能有效下降低失明風險呢!

 

 

目錄

1. 高血糖易引起視網膜病變 糖友失明風險高

2. 準確度與眼科醫師相同 AI 幫助降低失明風險

3. 三方跨界合作 造就台灣智慧醫療里程碑

4. 醫療產業轉型 人工智慧醫療商機不斷

 

隨著醫療科技的進步與人工智慧的崛起,相關產業也正面臨轉型、步入「智慧醫療」時代,吸引許多新興技術投入。科技大廠宏碁日前便宣布與台大醫院、醫藥公司台灣諾華合作,打造「AI 眼科輔助診斷軟體」,運用人工智慧診斷糖尿病引起的視網膜病變、預防患者的失明風險。

 

該 AI 診斷軟體也榮獲衛福部食品藥物管理署認證,取得全台首張由食藥署核發的眼科智慧醫療器材許可證。

 

高血糖易引起視網膜病變 糖友失明風險高

也許會讓許多人感到意外,但是「糖尿病引起的視網膜病變」是目前使成年人失明的主要原因之一,糖尿病患者失明率比一般人高出 25 倍之多。

 

因長期的高血糖容易引起視網膜血管病變,有一專有名詞為「糖尿病視網膜病變」(diabetic retinopathy);並且因許多糖尿病患者大多著重在血糖控制,容易忽略身體其他狀況,往往在視力出現明顯問題後才求診,但此時視網膜卻早已病變或玻璃體出血。

 

糖尿病視網膜病變屬於微血管的病變,病變的產生與糖尿病的時間有很重大的相關性,患病的時間愈久,視網膜病變的機會大、也愈嚴重。良好的血糖控制,可以延後視網膜產生病變或惡化的時間,但依然不能完全避免其風險。最重要的是要能早期發現、早期治療,就有很大的機會避免視力受損。

 

根據國家衛生研究院「2019 台灣糖尿病年鑑」統計,全台灣的糖尿病患者超過 220 萬人次,為了讓廣大的糖友都能篩檢、及早治療,知名科技大廠宏碁與台大醫院聯手,開發出人工智慧眼科輔助診斷軟體。

 

準確度與眼科醫師相同 AI 幫助降低失明風險

Photo by Kalea Jerielle on Unsplash

 

台大醫院眼科部主治醫師謝易庭指出,糖尿病患者患病 10 年後,視網膜病變發病率上升至 60%,20 年內病變發病率更攀升至 90%。罹患糖尿病的時間越久發生視網膜病變的風險愈高。

 

然而根據 2019 年國內糖尿病病患接受眼底檢查的人數統計,只有 45.54 %的糖友接受篩檢,屬於低篩檢率。除了因病患檢測所需花費的時間成本較高、醫療資源可近性不足之外,也因為視網膜專科醫師人力不足以負荷逐年增加的病患人數。

 

為了解決這種人力、物力都有所不足的情況,宏碁應用先進的人工智慧技術與豐富的實務經驗,結合臺大醫院的醫療專業,以及台灣諾華在臨床試驗設計上的顧問諮詢,打造出可有效輔助醫師,篩檢出潛在的視網膜病變患者的 AI 輔助診斷軟體。

 

這套 AI 診斷軟體,也取得台灣首張由衛福部食品藥物管理署(TFDA)核發的眼科智慧醫材許可,認證為第二級醫療器材軟體。根據臨床試驗結果,人工智慧的準確度達 95%以上,已經接近視網膜科醫師判讀的準確度。

 

三方跨界合作 造就台灣智慧醫療里程碑

這次的人工智慧診斷軟體的開發得益於跨界合作。

 

宏碁使用深度學習技術訓練 AI 模型,透過蒐集國外 EyePACS 平台臨床、國內臺大醫院臨床共數萬名糖尿病視網膜病變患者的「眼底資料」──彩色眼底檢查影像及診斷結果等資料數據,來訓練 AI。之後結合硬體整合成邊緣裝置(edge device),使 AI 無須網路即可進行篩檢判讀,在速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。

 

訓練好的 AI,則與醫療製藥公司「台灣諾華」共同設計、委由臺大醫院執行臨床試驗,並在試驗結果上取得敏銳度達 95%的佳績,已接近視網膜專科醫師的判讀準確度。

 

另外,在開發與試驗期間,食藥署提供專案輔導長達一年,提供專業法規意見、深入溝通並嚴格審查,最後才交出這張台灣第一張醫療器材軟體認證,顯示出政府對於台灣醫療環境及智慧醫材的重視。這次的認證更是打破傳統模式,從台灣本土出發,就地取材。

 

Photo by Online Marketing on Unsplash

 

在成果效益上,這套人工智慧診斷軟體可以有效輔助醫師找出潛在的糖尿病視網膜病變患者,及早發現並進行治療,協助控制病情,更降低病人等候報告的時間。

 

而宏碁也已與台灣諾華簽訂合作備忘錄,未來將運用人工智慧技術、共同攜手耕耘智慧醫療領域,整合雙方專業人才與軟硬體技術,朝提升醫療效率、精準率的目標邁進。宏碁表示,將會瞄準黃斑部退化、糖尿病視網膜病變及心血管疾病等領域,打造合適的 AI 輔助工具,讓台灣醫療產業升級轉型。

 

醫療產業轉型 人工智慧醫療商機不斷

全球醫療照護產業正在面臨轉型,如何將醫療場域數位化、智慧化都將是一大挑戰;如何透過科技技術,將傳統醫療「疾病發展後治療」的思維轉換成「注重預防、防治結合」,也是未來須面對的難題。

 

要攻克這些問題,需要創新、洞察與有效的行動方案,才能創造出「高效互通的資料」與「開放和安全的平台」,最後打造出「以消費者為導向的醫療照護」環境。

 

台灣的全民健保制度不但保費低、給付多、管理成本低,大幅減輕民眾看病求醫的障礙,讓台灣累積起了大量健保數據資料,這一優勢加上台灣高度發展的資通訊高科技產業,更是擁有發展 AI 智慧醫療產業的優勢。相信若個資規範、各種資料使用有完整的定義與管制後,將能帶動各項研究更快速、促進台灣智慧醫療照護產業的蓬勃發展。

 

 

 

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人工智慧無極限!就算無聲也能召喚語音助理!

人工智慧無極限!就算無聲也能召喚語音助理!
人工智慧無極限!就算無聲也能召喚語音助理!

人工智慧真的太先進了,竟然連無聲也可以召喚語音助理幫助你解決問題!



目錄

1. 圖書館內喊「嗨 SIRI」 太尷尬?讓無聲人工智慧語音助理幫助你

2. 拯救你的無聲尷尬!透過下巴動作就能辨識的語音助理項鍊 SpeeChin

3. 已可辨識中英文!移動偵測問題仍待解決

 

圖書館內喊「嗨 SIRI」 太尷尬?讓無聲人工智慧語音助理幫助你

 

 

直接開口詢問、指示 SIRI,進而解決自己本身需求,已經是 3C 智慧產品廣泛使用的日常風景。然而,如果是在安靜的環境中呢?想像一下,如果你在靜謐的圖書館或是針落有聲的會議室裡,開口詢問:「嘿 Siri,明天天氣如何?」似乎就有點尷尬。

 

當你急需向你的人工智慧助理下指令,卻遇到上述情況,需要保持安靜、無法說話又該怎麼辦?

 

拯救你的無聲尷尬!透過下巴動作就能辨識的語音助理項鍊 SpeeChin

不用擔心!為了拯救你的無聲尷尬,康乃爾大學資訊科學助理教授 Cheng Zhang 和博士生  Ruidong Zhang,發明了一款項鍊型的人工智慧語音助理「SpeeChin」。這款項鍊配備了紅外線鏡頭、微處理器、電池和藍牙模組,項鍊外盒配有可提高穩定性的機翼造型平衡器,亦於項鍊盒底部配置了一枚硬幣以平衡配重。

 

SpeeChin 特性如同一般項鍊,使用銀鍊掛在脖子上,其紅外線鏡頭裝置於 3D 列印的項鍊盒上方,使鏡頭穩定指向佩戴者的下巴。SpeeChin 能夠基於下巴運動軌跡,捕捉「頸部和臉部皮膚變形圖像」,進而辨識無聲語言。目前的實驗結果顯示,SpeeChin 已能辨識簡單的英文和中文單詞。

 

已可辨識中英文!移動偵測問題仍待解決

在最初的實驗裡,研究人員測量了 10 名英文使用者及 10 名中文使用者,共 20 位參與者的下巴基線,接著使用差分圖像訓練 SpeeChin 辨識簡單指令,應用機器學習演算法將辨識結果傳到配對的智慧型手機,就像用另一種方式溝通的 Siri。隱私問題也不必擔憂,SpeeChin 只會對準佩戴者的下巴,不會拍到使用者的臉。

 

實驗方式為:10 位英文使用者無聲說出 54 條指令,包括數字、互動、呼叫語音助理、標點和導航,10 位中文參與者的 44 條指令也一樣。最後實驗結果顯示,SpeeChin 的英文/中文命令辨識能力平均準確率分別為 90.5% 和 91.6%。

 

此外,研究人員還要求其中 6 名參與者在行走時默念 10 個中文和英文片語,然而因為參與者頭部以不可預測的方式移動,所以最後成功率比較低。顯示移動偵測的準確度仍然是尚待解決的問題。

 

為什麼無聲語音辨識要做成項鍊的形式呢?研究人員認為:項鍊是人們習慣的裝飾品,至於耳掛式設備則會可能會有不太舒服的佩戴體驗。雖然人們可能會想「我的手機就是語音辨識設備了啊」,但是難免還是會遇到無法出聲的人或場合,此時無聲語音辨識的研究或許就能派上用場。

 

 

 

 

 

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人工智慧掌握核融合關鍵,有望發展為再生能源!

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人工智慧掌握核融合關鍵,有望發展為再生能源!

人工智慧現在還能夠掌握核融合關鍵,而且還有機會發展成再生能源!

 

 

目錄

1. 人工智慧公司DeepMind:找到控制「核融合」關鍵

2. 核能研究大躍進,DeepMind 新AI演算法功不可沒

3. 應用「隨處可見」氫離子獲取核融合 有望發展成未來可再生能源主力

 

人工智慧公司DeepMind:找到控制「核融合」關鍵

Google 旗下的人工智慧公司 DeepMind 日前在國際知名科學期刊《Nature》上發表論文,其中重點說明了 DeepMind 的研究人員應用了強化學習和模擬環境學習架構,和瑞士洛桑聯邦理工學院電漿中心合作,在電漿中心的核融合設備:環磁機(Tokamak)中成功找到控制核融合的關鍵。

 

核能研究大躍進,DeepMind 新AI演算法功不可沒

環磁機是瑞士電漿中心研發的小型核融合實驗場域,環磁機內部為真空環境,酷似甜甜圈的外殼則是包覆著電磁線圈,用來將熱度高於太陽核心的氫電漿限制在環磁機之中。

 

電漿中心主任法索利(Ambrogio Fasoli)指出,控制系統正確數值的冗長運算才是控制核融合反應的關鍵,因此為了能夠實驗各種核融合電漿類型,以達到在成功取得能源同時保持設備安全不受毀損的目的,電漿中心與在人工智慧領域頗有一席之地的 DeepMind 合作,開發了一連串強化學習系統,讓機器學習演算法自動控制線圈,同時還能穩定環磁機內的電漿,達成成功的核融合反應。

 

 

 

目前的核融合實驗,不管在硬體、時間和軟體上都十分受限,因此 DeepMind 改由從模擬環境中找尋突破口。接續模擬環境的成功,強化學習系統不僅可以準確控制環磁機內的每個線圈,演算法還更能夠操控形成不同形狀電漿,而科學家們正致力於在其中找到能源利用最大化的可能性。

 

應用「隨處可見」氫離子獲取核融合 有望發展成未來可再生能源主力

數十年來,科學家為了解決全球的能源問題,希望能夠找到符合人類所需且乾淨的可再生能源。而藉由融合隨處可見的氫離子,來獲取巨大能量的核融合反應,是目前的最佳選項。

 

DeepMind 研發的 AI 演算法不但使核能研究躍進了大大的一步,對於解決全球能源危機的願景更有實質上的助益,這項技術更是實實在在地縮短了核融合研究的漫漫長路。未來,隨著核融合實驗規模變得越來越大,DeepMind 的技術將愈顯關鍵。法索利表示:「人工智慧使人類能夠在安全的情況下無限接近極限,我們將可以從前無法觸及的領域,藉此探索更多、更多的可能性。」

 

 

 

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軍用殺人兵器竟都跟人工智慧有關,這真的是人類想要的嗎?

軍用殺人兵器竟都跟人工智慧有關,這真的是人類想要的嗎?
軍用殺人兵器竟都跟人工智慧有關,這真的是人類想要的嗎?

現在很多軍事用殺人兵器都跟人工智慧相關,但是這些人類真的想要的嗎?

 

 

目錄

1. 自主殺人無人機 Kargu

2. AI 技術遙控機關槍

3. 人工智慧專家抵制殺人兵器

4. 各國對「殺人機器」使用未達成共識

 

冷戰帶動現代科技發展,對於人類的歷史和各國之間的關係也有很大的影響。而如今過去了 70 年,現在的科技水平與當年相比又提升了不少,各國也開始將人工智慧等新科技運用在軍事武器上。

 

近幾年有越來越多將 AI 結合軍武的相關報導,以下整理了三篇近年報導過的殺人機器。

 

自主殺人無人機 Kargu

 

Kargu-2 是一架裝有敵方辨識系統和炸藥的無人飛行機,它可以藉由圖片和臉部辨識來鎖定目標,並且透過撞擊目標並引爆炸藥來達到攻擊的效果,而這一過程完全不需要人類操作員下達指令。

 

聯合國今年 3 月指出,土耳其的武器製造商 STM 推出了軍用的自動殺人無人機,並且將其應用在利比亞的內戰之中。

 

雖然並沒有報告顯示,這樣的殺人機器人究竟會造成多嚴重的傷亡,但是如果將來人工智慧技術更為成熟,並且能夠以低成本大量生產這樣的武器,將會是一個巨大的威脅。

 

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AI 技術遙控機關槍

 

伊朗的核子科學家法克里薩德(Mohsen Fakhrizadeh)被譽為伊朗「核武計畫之父」,卻慘遭射殺。自 2007 年以來,以色列已經暗殺了五名伊朗核子科學家,而這些科學家大多在 Fakhrizadeh 手下進行一項核彈製造的秘密計劃。

 

當天下午的報導指出,一群刺客在路邊等 Fakhrizadeh 開車經過,並有五、六名槍手從附近的車上跳下來掃射;但伊朗的新聞報導卻稱,所謂的刺客是一個殺手機器人,而整個行動完全是透過遙控進行的。

 

此一案件可以說是這類機器人與 AI 、攝影機結合的首次使用。這類「遙控機關槍」用於遠程定點的攻擊,透過遠距操作,每分鐘可以發射 600 發子彈,現在也成為了高科技武器之一。

 

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人工智慧專家抵制殺人兵器

2018 年時,南韓科學技術研究院(KAIST)與軍火商韓華系統(Hanwha Systems)合作,共 30 多國、50 多位 AI 人工智慧專家擔心將會產生最強「AI 殺人兵器」,因此發起連署抵制。

 

外媒指出,KAIST 和軍火商韓華成立研究中心是為了「開發應用在軍事武器的 AI 技術,以便『在無人控制』的情況下搜索並消除目標」,像是智慧飛機訓練系統、海底無人潛水艇與追蹤識別系統等人工智慧指揮控管系統。

 

雖然並無相關資料說明「殺人兵器」攻擊模式會有那些形式,但可以確定的是,領域內的專家學者都相當擔憂以及反對這樣的科技產物。

 

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各國對「殺人機器」使用未達成共識

12 月 13 日到 17 日,聯合國召開了《特定常規武器條約》(CCW)審查會議,但是參加會議的 120 個國家,最後對於致命全自動武器系統(LAWS)仍未能達成共識或訂定規範,只能在未來持續討論。

 

自從聯合國指出自動殺人無人機 Kargu 出現在利比亞內戰後,對於這類「殺人機器」的監管就變得更加緊迫,各國也開始相當關心這類科技的應用。雖然聯合國的會議在多國的強力呼籲下,仍未能針對 LAWS 進行相關的規範,但是這些「殺人機器」在未來有極大的可能會帶來的問題,仍需要討論以及解決。

 


原文來自科技報橘(原標題:AI 殺人機器人、自動攻擊無人機,這些嗜血科技人類真的需要嗎?),僅反映專家作者意見,不代表本站立場。首圖為示意圖,與本文無關,來源:Unsplash

 

本文轉載自達內教育科技報之版本‧

 

 

 

 

 

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人工智慧創新測量機,免扎手即可測血糖!

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人工智慧這次結合血糖測量儀,竟然不用扎手就可以測出血糖了,這也太方便!

 

透過加拿大人工智慧新創 Scaobo 所研發的 血糖測量儀,糖尿病友不需扎針就可以檢測

 

目錄

1. 台灣糖尿病患者每年以 16 萬名的速度增加

2. Scanbo 血糖測量機結合了心電測量和 PPG 技術

 

加拿大人工智慧新創公司——Scanbo,正致力於用現成的數據分析和診斷工具,來取代傳統的侵入性血糖的測量方式。

 

使用 Scanbo 血糖測量儀很簡單,只需要打開設備電源,將兩隻手指放在設備上,60 秒內就快速能生成結果,Scanbo 使用可以充電電池,預計電池壽命為 3 年。

 

台灣糖尿病患者每年以 16 萬名的速度增加

台灣有將近 220 萬名糖尿病患者,每年以 16 萬名的速度增加,且國內確診糖尿病的年輕族群有增加的趨勢,糖友也得定期追蹤,避免併發症狀威脅生命。

 

糖尿病糖友檢測血糖最常見的方法是「扎手指」,藉由細針穿透指尖(或其他部位)取得微血管的血液,然後用血糖儀來量測當下的血糖值,但有些病人會怕血、怕痛,導致許多患者會因排斥「扎手指」而忽略定期檢查造成健康風險。

 

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Scanbo 血糖測量機結合了心電測量和 PPG 技術

來自加拿大的人工智慧新創 Scanbo,於 2017 年由有 IT 以及創業背景的 Ashishsh Raichura 所創立。

 

Scanbo 血糖測量機結合了心電測量和光體積變化描記圖法(英語:Photoplethysmography, PPG) 技術,糖友只要經過 60 秒的測量,血糖數據會輸入到演算法的模型中,再借助卷積神經網路(Convolutional Neural Networks,CNN)和深度神經網絡( Deep Neural Network;DNN)對其展開分析。

 

Scanbo 表示,該儀器同時也可以應用在血壓的測量上。目前公司正與三星、LG 接洽尋求合作,並且致力拿到北美市場監管部門、美國 FDA 的批准,希望在未來能夠將產品商業化,並且在未來 5 年內創造一個蓬勃發展的市場。

 


原文來自科技報橘(原標題:糖尿病友福音!加拿大新創 Scanbo 血糖測量儀不用扎針,1 分鐘即測出數據),僅反映專家作者意見,不代表本站立場。

本文轉載自達內教育科技報之版本。

 

 

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