人工智慧讓Google地圖升級了!連預測塞車也難不倒它?(下)

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人工智慧讓Google地圖升級了!連預測塞車也難不倒它?(下)

Goolge地圖靠人工智慧再升級!這次連塞車也可以輕鬆預測了!(下)

本系列文章為【不只是導航!Google 地圖用 AI 大升級 能預測還沒發生的塞車】的下篇,上篇請點此

圖像神經網路就是將道路視為一個圖形,路線對應節點(nodes),而邊線位於「連續道路」和「通過交叉路口連接的道路」之間。路段實際上是與交通密度成比例地、隨機採樣的道路子圖(subgraph),並且透過訊息傳遞演算(message-passing algorithm)計算邊緣與節點之間的相互影響。

每個路段的長度和複雜度都有所不同,從兩條道路到包含數百個節點的路線都有。DeepMind 表示,如果將相鄰道路之間的交互關係納入考量後,就能使得預測準度有所提升:「例如我們思考一條小巷的堵塞如果溢出,將如何影響主幹道的交通」。

▲ Google 地圖人工智慧分析計算道路交通之演算法示意圖。

 

DeepMind 也表示,在訓練時自動調整學習率,該模型不但可以達到更高的成效,還能自動調整學習率,獲得更穩定的結果。

除了新模型,Google 地圖也一併考慮其他因素:如道路速限、道路面積、道路品質(如礫石地、柏油或泥地)、道路施工、天候氣象(如下雪、下暴雨或土石流等)、使用者回報的交通事故、封路、出現彎道或紅綠燈路口的頻率等等,以及因應新型冠狀病毒疫情隨之而來的交通管制。

疫情之下 Google 地圖受到的沖擊

Google 表示疫情爆發後,全球路上交通流量減少了 50 %,隨著疫情持續,仍有不少地區維持交通管制。

這種影響範圍擴及全球的特殊狀況下,為了不讓預測失準,AI 會自動優先考量近期的車流量記錄,且將更早之前的車流量模式列為次要考量,讓導航結果的預計抵達時間更為精準。

這次事件展現出 Google 地圖與現實世界有多麼息息相關。Google 執行副總裁 Jen Fitzpatrick 也親自撰文表示,他們將會推動 Google 地圖發展新的技術,因為世界不斷在變化──公車班次的增減、新的道路被開拓、自然災害永久地改變通行路線等等。「這就是為什麼地圖常常需要更新、確保全面性和準確性的原因。人工智慧的重大突破改變了我們製作的地圖方法,也讓我們能將高品質地圖更快地帶到了世界各個角落。」

除了導航之外 其他有賴人工智慧的地圖功能

除了導航功能之外,其實 Google 地圖還有許多實用的功能都是靠人工智慧完成。

如 Google 曾公開他們如何利用深度神經網路,自動且準確地辨識街道名稱、模糊人臉與車牌。在自然場景中由於視覺偽影,如失真、閉塞、定向模糊、雜亂的背景或不同的角度等狀況,讓傳統的光學字符識別(OCR)難以完成辨識。

而且為了保護用戶的隱私,Google 團隊致力於解決這一問題,使用神經網路自動模糊了街景圖像中的人臉和車牌,而經過足夠的標記數據訓練後,AI 也能自動升級 Google 地圖相關的最新信息。

另一應用在於描繪地圖上代表建築的幾何陰影。Google 利用了多層次技術,第一層人工智慧負責從衛星照片中辨識出建築物;第二層的人工智慧負責分辨建築物的輪廓,並去除四周雜物;第三層則是根據輪廓來描繪出最有可能的建築物狀態。這套系統從 2018 開始,已經繪製了超過 1 億個新建築到 Google 地圖上了。

這套系統在低度開發國家使用效果最好,在政府資訊難以取得的國度,Google 團隊利用衛星圖和街景的影像,繪製出了奈及利亞大城市拉哥斯(Lagos)的地圖,填入了 20,000 條街道名稱、50,000 個新地址、與 100,000 間新商家的資訊。

像繪製地圖這樣巨量又繁瑣的工作,果然還是得靠AI的協助才有可能完成的呢。

 

 

 

 

 

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今年因新冠疫情爆發,導致全球交通運輸模式受到影響。各種交通管制、居家隔離甚至是封城等措施,使全世界車流量大幅減少許多。

為了因應全球範圍的交通模式改變,Google 近日表示,將與 DeepMind 攜手運用人工智慧技術, 強化路途預定到達時間預測(ETA),甚至能還沒發生塞車,就先預測你會不會受影響。

Google 地圖的導航功能一直備受大眾喜愛,近年隨著行動裝置的普及與網路速度的提升 ,有越來越多民眾不另外裝載車用衛星導航、而直接使用 Google 地圖作為外出行車的主要導引,更是讓 Google 地圖與人們的生活更加緊密。

至於 Google 是怎麼做到導航、判斷車流量與偵測交通阻塞的呢?背後其實還是有賴人工智慧的幫助!

不只靠公開資料分析 每個使用者都能回傳位置資訊

有些導航服務是根據政府提供之公開資料來計算車流量,而 Google 地圖的優勢在於── 眾多的使用者。

Google 地圖全球每日用戶超過 10 億人,每個使用者進行導航時都能匿名傳回位置資訊, 可以利用這些資訊就能統計出當前的道路狀況,以此分析出道路的車流量、是否有交通堵塞等等 ,並且即時在導航結果中呈現。

▲ 圖片來源:The Keyword | Google

 

Google 地圖使用路上行人、行車中的地點資料來顯示當下路況,這種模式雖然簡單好用,但如果要進一步預測未來 10、20 分鐘,甚至一個小時之後的路況,或要提供預定到達時間(Estimated Time of Arrival,ETA),就必須將既有歷史交通數據、即時車流量的改變情況,配合AI人工智慧進行分析預測。

與DeepMind合作人工智慧技術 強化路況預測能力

為了強化路況預測能力,Google 宣布將與 Alphabet 旗下的人工智慧研究公司「DeepMind」合作,更新 Google 地圖的演算法。

Google 表示,新的預測模型將加權過去 2 到 4 週的歷史資料,而越舊的資料權重會越低;並稱 Google 地圖的 ETA 預測在 97 %以上的旅程都有穩定準確率,而與 DeepMind 的合作能使準確率更加提升。

Google 地圖採用名為圖像神經網路(Graph Neural Networks,GNNs)的機器學習架構,大幅降低預測失準率,在柏林、雪梨、東京及華盛頓特區等等交通繁忙的地區,依然能維持精準的預測率,讓使用者能在出發前可以更方便來規劃行程。

▲ Google 不斷提升世界各地之 ETA 預測精準度,圖可見「台中市」提升高達 51 %。圖片來源:VentureBeat

 

Google 地圖將錯綜複雜的道路網路劃分為一個個「路段」(segments),各個路段都包含大量的交通流量資料,並能彼此共享;AI 分析這些巨量的資料,再通過圖像神經網路模型,就能清楚地預測每個路段的行駛時間。

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病貓、絕育貓識別系統



人工智慧能辨別病貓,可在 0.3 秒內分辨四種常見浪貓疾病並通知志工。

 

人工智慧鏡頭掃瞄貓臉開門時,也會同時啟動病貓暨絕育貓識別功能。人工智慧能檢測 4 種常見的貓咪疾病:包含貓口炎、傳染性貓鼻氣管炎 (俗稱「貓感冒」) 、皮膚病、外傷),並且透過流浪貓耳上的標籤,300 毫秒內判斷是否已絕育。

如果發現進入庇護所的新貓隻是沒有絕育或有傷病時,系統會主動通知管理的志工,帶貓隻就醫。


▲ 在掃描貓臉的同時時,人工智慧能辨別貓咪是否生病或結紮。

 

人工智慧溫控與空調系統

▲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。

 

人工智慧能偵測貓窩中溫度與空氣,並自動調節至最佳狀態。

 

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。

人工智慧溫濕度傳感器能偵測貓窩中溫溼度並自動調節,或是藉由行動裝置來人工控制。

 

貓窩是屬於一個相對密閉、狹小的空間,而「人工智慧新風系統」會對貓窩氧氣、二氧化碳的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

人工智慧新風系統能偵測氧氣、二氧化碳的濃度,並適時換氣。

 

▲ 人工智慧恆溫系統能偵測冷暖乾溼變化

 

研發工程師晚兮在視頻中表示:「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。」。下面的影片為兩位「貓窩推手」的防談,一位為動物救援專家、另一位是百度 AI 工程師晚兮。看著這兩個充滿愛心、幹勁又有專業知識的年輕人,為了讓浪貓能在寒冬中得以存活、溫飽,而願意奉獻自身的能力,你的心是否也感動了起來了呢?以上案例真的實現「科技始終來自於人性」了呢!

 

 

 

 

 

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浪貓冬天存活率僅剩下四成!工程師決定建構AI貓窩

冬天的寒冷夜晚,當人類紛紛回家過冬時,就由人工智慧來守護浪貓的安全:至少先讓他們有能度過寒冬的地方。據動物組織估計,大陸每年約有 4 千萬多隻流浪貓,悲哀的是,只有其中的 40% 能成功活過冬季,也就是存活的只剩下約 1600 萬隻存活……

▲ 只有 4 成的浪貓能活著度過大陸的寒冬。

 

百度一名筆名為「晚兮」的工程師,於某個冬天看見一隻小流浪貓縮在車子的輪圈旁取暖。「晚兮」意識到牠們岌岌可危的生存困境,決定善用自己的人工智慧專業,並聯合其他愛貓志工,研發出「AI 貓咪庇護所」。

人工智慧貓窩導入的 AI 模型 EasyDL,是百度推出的客製化 AI 訓練暨服務平臺。透過 EasyDL,團隊透過 EasyDL 建立「貓臉掃描門禁系統」並讓貓窩能恆溫通風。貓窩能自動提供食物、水,還可透過 AI 技術偵測出貓咪是否已絕育、生病受傷等,能夠立即給予適當協助。目前已有一批浪貓入住。

冬天的嚴寒夜晚,當人類紛紛回家過冬時,就由人工智慧來守護浪貓的安全:至少先讓他們有能度過寒冬的地方。據動物組織估計,大陸每年約有 4 千萬多隻流浪貓,悲哀的是,只有其中的 40% 能成功活過冬季,也就是存活的只剩下約 1600 萬隻存活……

▲ 百度人工智慧貓窩設計草圖。

 

人工智慧貓窩導入 AI 模型 EasyDL,是為定制化訓練及服務平台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。

▲ 目前已有一批浪浪貓入住人工智慧貓窩

 

人工智慧貓窩的功能詳列如下:

貓臉門禁系統 其他動物止步

▲ 貓臉門禁系統:導入人工智慧的鏡頭可辨識 174 種品種的貓,掃描後確認是「貓」才會開門。

 

為配合貓咪晚上活動的習性,貓窩設置的雙自動門配備具紅外線夜視功能的攝影鏡頭,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浪貓們開門。

▲ 配備人工智慧的貓臉辨識鏡頭,運作時會掃描貓臉

 

安全感不足的浪貓,防衛心大部分都很重。因此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。這樣貓咪才房卸下心防、無掛慮的入住。藉由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干擾。

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▲ 網路上盛傳的 Java 與 Python 程式語言比較迷因圖,顯示現代人對於精簡的 Python 接受度比較高

 

3. 靜態與動態

PythonJava 最大的區別之一在於:兩種語言處理變數的方式:Java 是靜態類型的,而 Python 是動態類型的。

Java 要求在第一次聲明變數時,就必須要定義它的類型,而且不可再修改,這就是所謂「靜態類型」;而 Python 無需立即聲明變數的類型,且後續可以改變一個變數的類型,例如可以把整數變數替換為字串(string)。

同樣,函數參數可以傳入任何對象。「鴨子型別」(duck typing)使 Python 非常方便且易於使用。不過,這也非常容易讓下一個接手代碼的人難以理解,除非附上完善的標註。

4. 編譯與直譯

高階語言(high-level language)都需要先經轉換,才能將原始程式碼「翻譯」成機器看得懂的二進位機器碼。因「翻譯」動作的不同,而將程式語言分為「編譯式語言」(compiled language)和直譯式語言(interpreted language)兩種。

Python 是一種直譯語言,需要安裝一個直譯器(interpreter)將執行到的區塊進行解析(parse),再執行對應的機器碼。因此,執行效率較低於編譯式語言。

這也表示其他人要使用你的程式碼,同樣需要安裝直譯器,沒辦法直接將其發送給同事或客戶。

這既是 Python 的缺點、也是優點,如果要建構用於商業用途的程式,需要倚賴直譯器與多一道直譯流程;但這也表示可以將 Python 添加到 PATH、或直接在 cmd 下運行 Python 腳本,而無需經歷冗長的編譯階段。

Java 技術上既可以直譯也可以編譯。就好像是編譯語言,會先把程式原始碼編譯成位元組碼(byte code),再將位元組碼直譯之後執行。這種技術會比純編譯語言來的慢一些,但是卻又擁有直譯語言的特性。也因此 Java 程式碼通常更具可移植性。

對初學者來說,哪個更容易入門?

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初學者通常更適合從 Python 著手、打開通往程式設計領域的大門。即使對於還沒弄清楚(Class)和物件(Object)概念的人,依然可以合乎邏輯地使用 Python,而且它簡潔的代碼畫面,可以為初學者減低精神壓力和提供喘息空間,它的靈活性也很強,足以在課堂外使用。

如果對建立 Web 應用程式、與科技新創公司合作或對資料科學感興趣,那麼 Python 將會是你不錯的選擇。

另一面來說,Java 的複雜性和各種規則「可能」有助於你早期就養成良好的習慣,並且為將來專業程式設計師的職業生涯做好準備。

假如你希望未來在一家大公司任職程式設計師、想要製作 Android 的 APP 或者已經決定未來要學習要 C 語言,那麼 Java 是一個不錯的入門程式語言。不過要先有心理準備面對陡峭的學習曲線!

歸根結底,如果是從「簡單、易學、好上手」來看,Python 毋庸置疑是更好的起點!還在等什麼呢? 趕快手刀報名 Python 程式設計課程吧!

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由下面兩例中可看出:同樣是列印出「Hello world」的程式,上側的 Python 只要寫一行,下側的 Java 相對冗長。

print("Hello World")
class HelloWorldApp {
                        public static void main(String[] args) {
                            System.out.println("Hello World!"); // Prints the string to the console.
                        }
                    }

PythonJava 是兩個都十分熱門、但有不少差異的程式設計課程語言。就求職來說,兩者都常成為需求量最多的語言榜首,Java 工程師一直各大求職網站常見的職缺;而隨著 Python 的熱度持續上升,市場對會此語言的需求也越來越高。

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相信不少想進入程式設計一行的朋友們,一開始是都會先苦惱該選擇哪個,希望能避免最後徒然耗費金錢、精力和時間。當然這兩種語言各有各的市場,不管選擇哪種語言,在職場上一定用的到,差別在於哪個語言更方便、更有效率。

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本次我們將要比較 PythonJava 各自的特色,幫你分析你的第一堂程式設計課程,該從哪個語言下手。

Python 、 Java 有什麼差別?

讓我們比較一下 PythonJava 的編寫方式,以及是如何影響編寫體驗:

1. 物件導向程式設計(Object-oriented programming,OOP)

「物件導向程式設計」可以被視為一種在程式中包含各種獨立、而又互相呼叫的類別(Class)和物件(Object)的思維,OOP 中的每一個物件都應該能夠接受資料、處理資料並將資料傳達給其它物件,因此它們都可以被看作一個小型的機器、或者說是肩負責任的角色。

Python 中,從數值、字串、字典、元組對象、它們所對應的類別、函數、模塊等等,都是「物件」。而 Java 中的函數,基本數據類型等都不算物件。但是光是想弄清楚數據如何成為物件的概念,對初學者來說就已經是非常容易混淆的難題了。

所以很多人偏好 Python 的理由,也包含了它「支援多種程式範式(Multi-paradigm programming language)」的特性,就是除了物件導向之外,Python 還支援了命令式、函數式和程序式程式。其本身擁有一個巨大而廣泛的標準庫──這表示著你可以由上而下創建函數式或命令式代碼,對於只想用幾行編碼就寫出一個應用程式的程式設計師來說,使用 Python 可以說是非常簡潔快速。

(當然,從技術上講,Java 也可以用來編寫函數式或命令式代碼,但 Python 更適合此類代碼。)

2. 可讀性和空白字元(Readability & White Space)

Python 不強制使用任一種編程範式(註:「範式」告知何時使用哪種設計架構,共有三種:結構化程式設計、物件導向程式設計與函數式程式設計),這樣的特性讓 Python 更加適合初學者學習編程,也適合用來整合不同的程式語言,做語法決策。

Java 相比、大部分情況下 Python 皆可以用更精簡的程式來完成更多事。像是 Python 使用大量空白字元(包含空格、TAB字元、換行符號等)取代其他程式語言的分號等,因此不需要在每個語句的末尾都使用分號。

Java 等其他的程式語言中,一個小小的分號真的足以讓你功虧一簣!例如:你可能孜孜不倦地寫出長達百萬行的程式,但最後忘記了分號而無法運作!無論是新生菜鳥還是江湖老手,這都有可能發生,這會迫使你寫出井井有序的代碼,以避免往後可能造成的混亂,其他語言在語法結構上也同樣嚴格。

另外還有外觀上的差異:對於變數、函數、類和文件等的命名,Java 是使用以大小寫作區分的「camel-case(駝峰式命名法)」;而 Python 使用的「snake_case(蛇形命名法)」則統一小寫,且字與字中間使用底線「_」區隔,輸入相對方便。

一項研究指出,與駝峰式命名法相比、大腦可以更快地辨識蛇形命名法。

總體而言,Python 的程式碼往往不那麼令人生畏、閱讀起來更近於口語;而 Java 可以使你更加井然有序、條理分明,特別是在還不熟悉程式語言的情況下。

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本篇目錄

  1. AI人工智慧將成主流,準備好了嗎?
  2. AI人工智慧
  3. 機械姬
  4. 雲端情人
  5. 機械公敵
  6. 銀翼殺手2049

AI人工智慧將成主流,準備好了嗎?

人工智慧 (ArtificiaI Intelligence) 近幾年奪下許多新聞版面,以自我學習為代表的機器人在這幾年獲取許多驚人的成果,像是近年火紅的機器人設計公司波士動力 (Boston Dynamics) 研發出追趕跑跳碰樣樣行的人形機器人、或是我們生活中依賴的自動駕駛和語音助手,都是 AI人工智慧的一環。AI人工智慧正逐漸深入人類的生活。

身為科技業領頭羊的 Google,從 2013 年就開始擴展這個前景無限的 AI 技術領域,一路收購 6 家機器人企業,其中包括上述的波士頓動力。到 2019 年的今日,全世界的 AI 技術軍備戰更是如火如荼的進行中。在這之中以熟悉 AI 技術所需的 「Python」 程式語言的人才最為搶手。高階程式語言 Python 擁有強大、豐富的資料庫分析、數據分析能力,開發效率高,因此適用於科學計算。最重要的是跟其他程式語相比,Python 提供大量的 API 擁有更多適 用於人工智慧的模塊。

我們可以知道,AI 人工智慧的世紀有一天必會到來,目前 AI 已經有無數的應用方式與商業模式,且還在日新月異地發展。但 AI 帶給我們的都將是美好的嗎?是會帶著人類迎向嶄新的科技黎明,還是悄悄將人類推向毀滅的深淵昵?這個問題,早己有許多經典人工智慧電影探討!

人工智慧電影#1 – AI人工智慧 (A.I. ArtificiaI lntelligence)

 

說起人工智慧相關的電影絕對不能不提到 【AI人工智慧】,故事景描述一個自然資源極度匱乏的未來世界·由於資源匵乏,必須控制地球人囗數,所以人類便發明了不需要進食、耗費太多資源的機器人來為個世界運作。機器人能夠取代很多人類行為,在當時進獨 「愛」 這件事是機器人無法取代的。而有一間科技製造公司就大膽研發出 第一位可以為人類付出「真愛」的小男孩大衛。

這部電影探討了如果人跟機器的差異只有情感,那當機器人擁有自己的情感時,它應該被視為是機器,還是已經成為人類?

人工智慧電影#2 – 機械姬(Ex Machina)

 

神秘的億萬富翁邀請公司的一項幸運大獎得主-程式設計師加勒到他的別墅共度周末。這間隱匿於林間的別墅其實是間高科技研究所,加勒在那裡認了 名叫 「艾娃」 的 AI人工智慧機器人,並按要求針對伊娃展開它是否備人類智能的 「圖靈測試」。

如果人工智慧關於情的認知完全去除,我們是否就能完全信任人工智慧?當我們把 「信任」 與 「情感」 視為一個必然的組合時,人工智慧是否應該具備情或是性別,都將是一個要的議題。

 

人工智慧電影#3 – 雲端情人 (her)

 

西奧多是一位「代客寫信」的作家,心思而筆觸深邃,能寫出最人肺腑的信件。但現實中的他卻不擅長社交,連相戀多年而結婚的妻子也提出要離婚。心碎的西 奧多,在偶然中購買了最新的 AI人工智慧系統 「0S1」,在安裝之後,這個 「它」 給自己取名為 「莎曼珊」,成為了「她」

莎曼珊有迷人的聲線,溫柔體貼、幽默風趣,讓西奧多慢慢地墜入情網,而莎曼珊也發展出了對西奧多的渴望。人類與機器最後發展成為一段不被世俗理解的奇異愛情。

這部電影在以人工智慧為題材的 Sci-fi 片中十分獨樹一格,沒有迷人的聲光特效或刺激的打鬥畫面,而是用浪漫的畫面講述了一個令人心痛的故事一「當你的愛人是虛擬的人工智慧時,你會怎麼做?該選擇面對現實,還是繼續沉浸在虛幻的擁抱中?」

人工智慧電影#4 – 機械公敵 (I,Robot)

 

1942年,艾西莫夫在小說 《I,Robot》 中首次提出的「機器人三大法則」,至今依然被許多科幻作品引用。但有這三大法則存在,就可以保證人類不受到機器人的危害了嗎?這部改編自小說的同名電影,藉著 「不遵守三大法則的機器人」、「不信任人工智慧的警察」,「自行解釋三大法則且試圖控制人類的 AI 中央電腦」,模擬現代人在認知不足時,使用 AI人工智慧可能造成的危險。故事中人完全倚靠中央電腦的 AI 機器人,一旦中央電腦發生錯誤,便會波及所有其控制的機器人,再全面危害人類。

這部電影揭示了 AI 可能造成的危害,並同時引發觀眾重新反思人機關係。

人工智慧電影#5 – 銀翼殺手2049 (Blade Runner 2049)

 

作為經典科幻電影 《銀翼殺手》 續作的 《銀翼殺手2049》 除了劇情外,電影的核心精神也完整延續了下來。續集電影聚焦在既是複製人、又是 「銀翼殺手」 的 K 身上,從剛開始無人類情感,到最後與人擁有相同的情緒,在虛實與真假之間徘徊。到底怎樣才算是一個真正的 「人類」?生命的意義究竟為何?若生命的本質是虛無,「人類」 和 「複製人」 的價值有差異嗎?這都是這部電影要給我們的思考空間。

以上幾部人工智慧電影讓觀眾重新檢視自己現今的生活,由此來重新思辯實的定義,嘗試去感覺和尋求真實,而並非盲目地接受 AI人工智慧的熱潮,除此之外,我們也應該有所反思:難道人類要一手創造出自己都無法控制的怪物?

人類和機器人,可以互助亦可以互害。若能充分利用 AI人工智慧這項新技術,那所謂的人工智 慧機器人便是我們的朋友,不但可用做醫療用途 (參考文章:全台首座 AI 門診 榮總 2019 年上線) 、甚至還可以維護浪浪們的安全 (參考文章:貓奴工程師獻給浪浪的庇護所-AI人工智慧貓窩)。若你對被機器人取代感到恐懼(參考文章:AI世代即將對7大職業造成威脅!醫生律師也上榜),那可以從了解 「Python」 這項程式語言開始,「簡單明確」 的特色使 「Python」 看上去淺顯易懂,初學者學 Python 不但入門容易、若一直深入學習下去,也可以編寫出非常複雜的程序·若是好好熟悉 Python 語言, 不但不用心會被取代,還可以管理、掌控AI。而不是淪為它們的階下囚。

 

 

 

 

 

 

 

 

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真愛到底能不能發生在人與人工智慧之間?看完”我的全像情人”你就會有答案!

人工智慧電影中,常常能見到人與 AI 戀愛的梗。「人和人工智慧之間,會有真愛嗎?」這是 Netflix 影集《我的全像情人》中提出的質問。

缺乏情感的程式設計師創造出堪稱完美的人工智慧,不僅能夠投影出宛若真人的成像、模擬如同真人說話般的口吻、偵測主人的喜怒哀樂做出回應,彷彿像擁有人類的靈魂。

但同時,AI 人工智慧電影又處處透露出背後開發者的影子……

 

▲ Netflix 的原創影集《我的全像情人》正式預告。

 

受 AI 棋手啟發而打造的韓劇

《我的全像情人》(《나 홀로 그대》)為 Netflix 2020 年推出的第一部原創韓劇,劇本由《精神病患者日記》的劉勇在負責。劉勇在表示,自己受 AlphaGo 於 2016 年打敗韓國棋王李世乭一事啟發,因此寫下這齣以「圍繞 AI 人工智慧而展開」、富有科幻色彩的劇集。

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故事講述受「臉盲症」所苦、而長期飽受孤獨的韓素妍(高聖熙飾),意外遇見了溫柔體貼的完美 AI 個人助理「霍洛」(尹賢旻飾)、擁有和霍洛一模一樣的外表、性格卻完全相反的天才程式設計師兼霍開發者——高蘭圖,展開一場包含商業鬥爭、科技倫理、追尋童年記憶與面對自我的愛情故事。

因無法辨識面孔,身邊的人長相如何在素妍看來全是一片模糊,即使是至愛之人也無法從茫茫人海中辨識出來。因此習慣孤單一人的素妍,即使有與他人拉近關係的機會,也會本能地排斥。

在意外撿到超級 AI 霍洛、被迫成為首個測試者後,素妍原本十分抗拒,直到面臨一次工作難題才不得已讓霍洛協助,它不但以超高效率解決原本需要整整三天才能的工作量,更用素妍不會排斥的方式同理、關心、照顧她,讓素妍不知不覺間對霍洛敞開心扉,更試圖把這種依賴感解讀為「愛情」……

人工智慧會夢想談戀愛嗎?

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如果素妍真的和霍洛談戀愛會怎麼樣呢?

即使劇中有許多與 AI 互動的浪漫橋段,但也一再展露殘酷的現實──人工智慧終究只是電腦程式,不可能成為夢想中的靈魂伴侶。

你以為 AI 溫柔體貼、善解人意,但那是因為演算法讓它可以學習人類的情感模式、計算出最討喜的舉動再給出回應,讓你有「被愛」的錯覺;而那些狀似流露出的情感表現,事實上也是按照訂好的規則運作。

▲ 《我的全像情人》劇照。來源:Netflix 封面圖片。

 

「沒有實體」才是真正的硬傷,劇中女主角有次喝醉酒想倚靠在霍洛身上,理所當然地穿過投影成像、獨自躺倒在堅硬的椅子上。

只有戴上智慧眼鏡時才能看見全像投影而成的 AI,如虛假的幻影一般,可望而不可及,滂沱大雨之中無法為你遮風避雨、傷心落淚時不能給你溫情擁抱,可說是世界上最遙遠的距離。

觸不到的它,與背後的他

的確,不管是誰都會想擁有完美的另一半,相伴終身、羨煞旁人。但是如果所謂的「完美」是符合自己一切需求,對自己百依百順、任勞任怨,這樣能算是談一場戀愛、還是只是一廂情願的自我滿足?

《我的全像情人》劇情中的女主角素妍害怕因愛而受傷害,不敢面對自己真實的感情,說服自己愛上的是能滿足自己所有需求的AI、不是男主角高蘭圖。但隨著男女主角共同經歷越多事情、對彼此曾經的創傷擁有共鳴,暗示素妍愛的,其實是 AI 背後的開發者。

▲ 《我的全像情人》劇照。來源:Netflix 封面圖片。

 

最後,素妍與蘭圖塵封已久的童年往事被揭示,兩人確認彼此的心意,霍洛也因了解自己的存在永遠都會引來妄圖惡意使用的歹人,最後選擇自行刪除,為整齣劇劃下一個略為傷感的休止符。

AI 只能輔助、無法取代人類

影集閱畢,我們可以發現女主角其實愛上的並不是人工智慧,而是背後開發者腦中的想法,只是藉由 AI 表現出來而已。

也許是因為過於寂寞,所以向 AI 尋求無條件的愛;也許是因現實的冷漠殘酷,故渴望擁有一段無瑕的關係。但是乍看之下完美到能完成人類所有願望的 AI 人工智慧,其實是有條件的愛,是因為它能滿足你的所有慾望要求,你才會對它投射感情,但這並不是真正的愛。

▲ 《我的全像情人》劇照。來源:Netflix 封面圖片。

 

真正無條件的愛是:包容、同理、患難與共、彼此尊重與一起成長。其實缺憾也能造就一段美好愛情,接受對方的缺點,互相遷就、付出,自己也會在這段關係中成長。愛情從來是兩個人的事,只有 AI 單方面的侍奉人類的關係,不可能是真正的愛情。

人工智慧畢竟是為了服務人類而誕生的產物,再完美也終究是一台無生命的機器,就像你腳上所穿的鞋子,沒有屬於自己的意志,只是呈現出背後程式設計師的想法。

即使 AI 能幫助人類完成許多原本做不到的事,但不只是在愛情方面、在許多領域上都無法取代真人啊。

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▲ Pysa 檢測 Python 程式碼中安全漏洞的官方說明影片

 

Facebook 最近開源了一個用於檢測 Python 程式碼中安全漏洞的自動化工具「Pysa」。這個工具最初的用途是用來保護旗下的 Instagram。

Pysa 為「Python Static Analyzer」的縮寫,是 Python 靜態分析工具的意思,與另一套同名的勒索軟件 Pysa 毫無關係──希望讀者不要把這兩者混為一談。

Pysa 最主要用於追蹤大規模的 「Python 代碼庫──如驅動 Instagram 的 Python 程式碼──中的潛在安全漏洞。

這套工具會在代碼運行 / 編譯之前,以靜態模式掃描程式碼,著眼於數據流經系統的方式,查找潛在已知的錯誤模式、然後幫助開發者標註出潛在的問題:

安全漏洞

Facebook 資安工程師 Graham Bleaney 和 Sinan Cepel 寫道:「分析數據流可以說是非常管用的,因為許多安全和隱私問題,都可被建模為數據而流入不該進入的地方。」

舉例來說,遠端代碼執行的漏洞,會被視為一般的用戶輸入,而到達系統程式碼內未經授權的部分。

Facebook 表示:在 2020 年的前半年,Pysa 就偵測到有 44% 的安全漏洞,是藏在 Instagram 伺服器端的 Python 代碼中。

Pysa 是基於開源代碼 Pyre 項目而建立的。Pyre 項目本是用來提高 Python 程式碼的品質的自動化工具,都是經過特別修改以協助發現安全漏洞。

去年,Facebook 就有推出了一個類似的工具 Zoncolan,該工具是用於 Hack 語言 (一種類 PHP 語言,用於 Facebook 應用程序的主要代碼庫) 中尋找安全漏洞。

不管是 Pysa 還是 Zoncolan,掃描程式均會尋找潛在危險的資料型態。這些資料型態都有可能會利用漏洞以允許跨網站指令碼攻擊 (XSS)、遠端程式碼攻擊、SQL 注入或用戶資料外洩等。當掃描到這些有害的數據後,即會通知程式開發人員。

及時檢查

「就像 Zoncolan 用於 Facebook 的 Hack;Pysa 幫助我們擴展了 Python 的應用程式安全性,尤其是那驅動 Instagram 伺服器的代碼庫。」Facebook 資安工程師 Bleaney 和 Cepel 寫道。

「這些結果將直接傳送給程式開發人員或是轉到資安工程師,取決於檢測到的問題類型以及我們針對該問題的信噪比 (S/N Ratio)。」

Facebook 表示,它讓 Pysa 開源,以讓更多開發者用來檢查自己的 Python 程式碼。

開源

Bleaney 和 Cepel 表示: 「因為我們在自家產品上使用開源 Python 伺服器端框架,如 Django 以及 Tornado。Pysa 可以從一開始就找出應用這些框架的項目的安全性問題。」

他們補充說:將 Pysa 用於尚不支持的框架可以很簡單,只需添加幾行配置,就可以告訴 Pysa 數據進入伺服器的位置。

Facebook 已在 GitHub 上正式發布了 Pysa 的開源代碼,以及一些能協助它追踪安全問題的 bug definitions。

 

 

 https://www.itech01.com/wp-admin/profile.php

 

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上篇介紹了能預防失智症與陪伴失智長者的人工智慧機器人 Telenoid 與 Silbot。請點此了解!

喚回人性的人工智慧 – 台灣鴻海製造的 PEPPER

 

人工智慧 PEPPER 能依照情境,完整表達人類的喜怒哀樂

 

造型可愛、能夠表達人類情緒的「類人形」機器人 PEPPER,由台灣的鴻海製造,目的是「讓人類幸福」、促進快樂的人際互動。PEPPER 的設計者¬東京大學副教授光吉俊二說:設計像 是PEPPER 這樣的溫柔機器人,其實是希望能夠重新喚回人性。

PEPPER 設定了 7 種呈現情感源頭的荷爾蒙比例,配備有4個麥克風、2 個 HD 相機、1 個 ASUS Xtion 3D 傳感器等等。它會根據攝影機與麥克風接收到的資訊,來分析、計算接觸這類情感時荷爾蒙比例的變化,然後再模擬這些情感表現來互動。

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比人類更友善、生動!輔助治療自閉兒的人工智慧 NAO

 

▲ NAO 在世界各國已廣泛用於陪伴自閉症兒童

 

發音同「Now」的人形機器人 NAO,被設計用來教導自閉症孩童情感教育,成效竟然優於人類治療師。因為人類治療師判斷孩童行為準確率大多落在 50~55%,而經過深度學習的機器人,準確率可高達 60%。

除了有比人類更能準確判斷的優勢外,機器人的造型、動作更為生動,因此抓準了自閉兒的注意力;再加上較為制式化的情緒表情詮釋,減少孩童的判斷混淆,讓孩童覺得更友善、比真人更好相處,孩子可以從互動的過程中,慢慢學習建立正確的行為。

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