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。

 

 

 

推薦文章:
你上傳圖片到 IG 的同時,其實也在幫 FB 訓練人工智慧!


2021最適合工作的科技公司排行榜:NVIDIA第一、Google第三,蘋果連前十名都無?


Facebook 開源 Python 語言的安全與隱私工具 Pysa


人工智慧打造「精準農業」種出完美蔬菜、進行牛臉辨識


比櫃姐更懂你!人工智慧為你打造客製化彩妝!


2020年十大最強PYTHON函式庫,到底多好用?!(一)


人工智慧”虛擬超模”太專業!試衣模特兒飯碗恐不保?!(上)

今天會下雨嗎?人工智慧導入手機,化身氣象觀測站!

今天會下雨嗎?人工智慧導入手機,化身氣象觀測站!
今天會下雨嗎?人工智慧導入手機,化身氣象觀測站!

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⋯⋯

rainy_day-768x476.jpg

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。

 

 

 

 

 

 

推薦文章:
你上傳圖片到 IG 的同時,其實也在幫 FB 訓練人工智慧!


2021最適合工作的科技公司排行榜:NVIDIA第一、Google第三,蘋果連前十名都無?


Facebook 開源 Python 語言的安全與隱私工具 Pysa


人工智慧打造「精準農業」種出完美蔬菜、進行牛臉辨識


比櫃姐更懂你!人工智慧為你打造客製化彩妝!


LINE CLOVA將進軍臺灣!靠人工智慧就能幫你訂位!(上)


人工智慧”MuZero”超強大,下棋.玩遊戲樣樣精!(上)

臉書AR手腕感測器,讓你輕鬆擁有”隔空取物”超能力!(下)

臉書AR手腕感測器,讓你輕鬆擁有"隔空取物"超能力!(下)
臉書AR手腕感測器,讓你輕鬆擁有”隔空取物”超能力!(下)

現在臉書最新的AR手腕感測器,竟然能夠讓人輕鬆擁有”隔空取物”的超能力?!(下)

 

目錄

1. Facebook Reality Labs 再添新產品 ARVR 一把抓

2.   「隔山打牛」般的超能力

3. FB為何使用手腕、而不是語音來做 AR 感測?

4. 手腕感測背後的技術 

 

本文為該系列的下篇,上篇(關於「Facebook Reality Labs 再添新產品 AR、VR 一把抓」)請點此連結

FB為何使用手腕、而不是語音來做 AR 感測?

▲ 比起語音控制,穿戴式 AR 裝備更適合在公共場所使用。圖片來源:[email protected]

 

各種 VR 穿戴式裝備如火如荼的發展中,Facebook 為何會選擇「手腕」這個比較不起眼的地方呢?

 

在探索輸入的各種可能性時,研究團隊注意到了「觸覺感知」的可能性:「人們從出生時的第一次抓握,直到靈巧地操作物體和在鍵盤上打字,手和手指都會有非常強烈的感覺。」

 

Facebook Reality Labs 研究科學總監 Sean Keller 表示。

「我們利用觸覺訊號來了解世界,觸覺可以使我們能夠使用工具,並進行細微精緻的控制。從使用手術刀的外科醫生,到讓雙手飛舞於琴鍵上的鋼琴演奏家,都來自於觸覺感知。」

 

像是AR 感測器中有一項模擬弓箭的動作,就是利用腕部的觸覺,使佩戴者有近似拉開弓的真實感,從而擁有虛擬卻又十分真實的體驗。

▲ AR 感測器中有一項模擬弓箭的動作,就是利用腕部的觸覺,使佩戴者有近似拉開弓的真實感。圖片來源:[email protected]

 

研究人員還表示;「觸覺還能夠傳達不同的情感,這可能是改善社交溝通的一種新的方式。」如:當使用者收到緊急郵件時,感測器會發出比收到普通郵件更顯著的震動;當有來電時,感測器可以通過呈現不同的觸感,讓使用者不用看就能辨識出是誰打電話來。

 

與較常見的語音控制相比,穿戴式設備更適合在公共場所使用。此外,手錶般的設計也適合整天舒適地佩戴,不需要另外費心攜帶,更無需再通過手機即可控制操錯,使用上更加方便靈活。

 

目前團隊已開發兩種原型機,來幫助研究團隊進一步瞭解腕式裝置的觸覺回饋機制。

 

其中一個原型機主要利用「波紋帶」(Bellowband)技術,在柔軟輕巧的腕帶上安裝 8 個類似「充氣風箱」的氣動波紋管,波紋管內的空氣可以膨脹或放氣,藉由壓力差呈現出有趣的振動觸覺回饋。

 

另一款原型機名為 Tasbi(Tactile and Squeeze Bracelet Interface,觸覺與擠壓手環介面),由 6 個振動觸覺執行器和 1 個手腕擠壓裝置所構成。研究室運用此兩種原型機與不同的虛擬模式互動,測試要為虛擬按鈕設置何種硬度,或是移動虛擬物件時要反饋怎麼樣的觸感。

 

手腕感測背後的技術 

這些功能,都是透過肌電圖 (Electromyography,簡稱EMG) 的相關研究實現的。肌電圖是偵測及記錄肌肉產生的肌肉動作電位的技術,可以偵測肌肉在靜止狀態、輕度收縮及強力收縮等整個運動神經系統的活動訊號。

 

研究團隊表示,透過手腕發出的運動神經訊號可以說是非常清晰的,即使是幾毫米差距的「彈指之間」,EMG 偵測出從脊髓通過手腕流向手部的運動神經電訊號,再依靠後續技術轉化為數位指令,讓使用者能控制裝置的各種功能。

▲ AR 感測器透過運動神經訊號來達到控制的目的。圖片來源:[email protected]

 

不過,Facebook 官方也表示此功能仍然存在許多技術挑戰,包括機器學習應用,人機互動技術,使用者介面設計等等考驗。

 

https://www.tedu.tw/blog/category/tech-news/facebook

該 VR 手腕感測器預計要與 Facebook 同樣正在開發的 AR 眼鏡配合使用,然而官方未有透露上市時間。或許,等有朝一日這兩項產品普及後,我們的生活將發生天翻地覆的變化。

 

 

 

 

 

 

推薦文章:
全台第一個人工智慧門診在榮總 找肺結核快狠準


人工智慧「聽咳嗽聲」就能驗出新冠「無症狀」患者!成功率 98.5%


【人工智慧預防糖尿病患失明】台大打造人工智慧醫療,診斷視網膜病變準確度達95%


人工智慧從基因預測你的潛在疾病!微軟聯合 PTT 之父打造 AI 基因分析平台


SEO即將變得更複雜?!原因竟出在谷歌新推出的功能?


人工智慧”虛擬超模”超專業!試衣襬POSE樣樣行!(上)


休息是為了走更遠的路!連人工智慧都知道?!(上)

臉書AR手腕感測器,讓你輕鬆擁有”隔空取物”超能力!(上)

臉書AR手腕感測器,讓你輕鬆擁有"隔空取物"超能力!(上)
臉書AR手腕感測器,讓你輕鬆擁有”隔空取物”超能力!(上)

現在臉書最新的AR手腕感測器,竟然能夠讓人輕鬆擁有”隔空取物”的超能力?!(上)

 

目錄

1. Facebook Reality Labs 再添新產品 ARVR 一把抓

2.   「隔山打牛」般的超能力

3. FB為何使用手腕、而不是語音來做 AR 感測?

4. 手腕感測背後的技術 

社群平台 Facebook 近日分享旗下研究中心最新研究,公開了一款最新的腕帶式的 AR 感測器,讓使用者只需要靠手腕感知,就可以實現如隔空操控介面、高速打字、透過觸覺反饋得知來電者等等讓生活更加便利的功能。

 

Facebook  PO 出展示影片,其中酷炫的功能與操作方式也讓許多人聯想到像是「隔空取物」般的超能力!

 

Facebook Reality Labs 再添新產品 ARVR 一把抓

Facebook 近年來致力發展 AR/VR 的研究與應用,2020 8 月更是把內部各個與 VRAR 有關的研究團隊全都納入 Facebook Reality Labs,並從原本的研究中心,擴大成為容納相關軟體及硬體研發的實驗室。

 

Facebook 表示,將持續為人們打造各種工具,協助人們工作、互動、生活及玩樂,包含 Oculus VR 頭戴式裝置、Portal 智慧視訊裝置以及 Spark AR 平台等。而近日則公開「最新力作」──腕帶式 AR 感測器。

手腕 AR 感測器展示畫面。圖片來源:[email protected]

 

根據官方介紹,這款 AR 感測器可以讓佩戴者透過手腕上的運動神經信號來控制,不管是坐著或站著、站立或是行走、手中提著東西或放在口袋,都可以透過腕帶進行控制。

 

「隔山打牛」般的超能力

這款 AR 感測器其中一項令人注目的功能是,只需要憑空動動手指,不需鍵盤也不需手機,就能夠進行超高速打字輸入。

只要帶著感測器,不需要鍵盤就能隨時隨地打字。圖片來源:[email protected]

 

這項功能讓人們可以在桌上或膝蓋上透過感應快速打字,很可能實現比現今任何一種輸入方式都更快的打字速度。

 

與傳統的物理鍵盤相比,這種「虛擬鍵盤」不僅能不地點拘束、隨時隨地使用,而且隨著使用時間增加,還能學習與記憶不同使用者的打字習慣,越來越貼合使用者的偏好,讓打字速度可以「快上加快」。

 

除了虛擬鍵盤,研究團隊也考量到了「虛擬滑鼠」:「我們相信,可穿戴的腕帶設備提供了一個隨時可用的輸入選擇,但它本身並不是一個完整的解決方案。」Facebook Reality Labs 研究科學主管 Hrvoje Benko 表示。

 

因此,感測器還有另一項操作方式:隔空操控。

 

使用者無需移動視線瀏覽使用者介面,系統會結合情境感知 AI,可以在不同環境中預測使用者的需求,主動提供符合需求的介面,而使用者只需做出些微手勢,就可以進行控制。

 

舉例來說,你常常於清晨時穿著運動鞋準備出門,並在出了家門口後開始撥放音樂。那麼如果你再穿上運動鞋出門,感測器認為你很有可能想要收聽音樂,就會出現「是否播放音樂?」的提問,這時只要用稍微揮下手,就可以開始撥放音樂了。

 

單靠簡單的手勢,使用者根本無需停止正在做的事,或是分神從口袋拿出手機,省時又省力。

 

本文為該系列的上篇,下篇(關於「FB為何使用手腕、而不是語音來做 AR 感測?」 以及「AR 手腕感測背後的技術」 )請點此連結

 

 

 

 

推薦文章:
全台第一個人工智慧門診在榮總 找肺結核快狠準


人工智慧「聽咳嗽聲」就能驗出新冠「無症狀」患者!成功率 98.5%


【人工智慧預防糖尿病患失明】台大打造人工智慧醫療,診斷視網膜病變準確度達95%


人工智慧從基因預測你的潛在疾病!微軟聯合 PTT 之父打造 AI 基因分析平台


谷歌對Search Console做了什麼?SEO成效竟變好?


難分軒輊?!自駕的第一把交椅將落誰手?(上)


3款人工智慧”彩妝達人”,在家輕鬆打造好氣色!

Google導入人工智慧,個資隱私全都罩!(下)

Google導入人工智慧,個資隱私全都罩!(下)
Google導入人工智慧,個資隱私全都罩!(下)

Google靠人工智慧新科技,保障每個使用者的隱私!(下)

目錄

1. Google棄Cookie改用機器學習追蹤!人工智慧能保護隱私嗎?

2. Cookie是什麼?

3. 機器學習或成壓垮「餅乾」的一大把稻草

4. 即使棄用Cookie Google還是能用FLoC賣廣告

5. Google不只將人工智慧用在投放廣告上

6. 機器學習取代「餅乾」的隱憂

 

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

即使棄用Cookie Google還是能用FLoC賣廣告

所以 FLoC 要如何替廣告主鎖定特定客群、投放廣告呢?

透過機器學習 FLoC,Chrome 仍然可以追蹤用戶在網路上的瀏覽習慣,當使用者造訪不同網站時,瀏覽器將會根據使用者習慣與偏好將他們分組(cohort),放入「受眾群體」或稱「同類群組」中。廣告主再將他們的廣告直接投放給特定的群組。

與 Cookie 的個別追蹤不同,FLoC 採群體追蹤,「把一棵樹隱藏在一片森林中」,廣告商不會知道群組內的特定個別使用者是誰,因此 Google 將其稱為一項「隱私至上」、「興趣為主」的廣告透放技術。

圖片來源:Google Ads & Commerce Blog

至於群體追蹤如何才有效,就必須仰賴 FLoC 把用戶分類的精準度。對使用者來說,同一個群組中的使用者越多、隱私性就越高,儘管對廣告商來說,要投放個人化廣告的成效就會越差。

Google 聲稱,與原本的廣告技術相比,FLoC 現階段約具有 Cookie 追蹤 95% 的成效,同時 Google 也表示廣告商擁有和使用 Cookie 追蹤相同的投資報酬率。

 

Google不只將人工智慧用在投放廣告上

聯盟式學習不是一個全新的技術,他最早開始是在 2017 年在 Google AI Blog 中提出。除了應用在智慧型手機上、讓使用者獲得更優秀的手機客製化操作體驗外,注重病患個資隱私安全的醫療產業也能見到聯盟式學習的應用。

因為病人的資料隱私在醫療產業中極度重要,聯盟式學習可以使病人的影像照片、病歷等私人資料不需要被傳輸、轉移至其他醫療機構,就能參與人工智慧的運算。除了 Google,NVIDIA 近年來也投注了大量心力在醫療產業的聯盟式學習技術之中。

一方面保護個資,另一方面讓人工智慧的研究可以應用到實務的診斷上,藉此達到不錯的效果。

 

機器學習取代「餅乾」的隱憂

這樣聽起來 FLoC 似乎是取代 Cookie 的最佳方式,不僅能保護使用者隱私、還能讓廣告商繼續向特定族群投放廣告。但就目前而言,FLoC 技術尚未獲得一致認可。

有一派聲音擔心認為「將使用者分組」可能會加重偏見與歧視問題,也容易引發有心人士針對特定群組進行網路攻擊。

像是廣告技術公司 Criteo 的資深機器學習工程師 Basile Leparmentier 就表示:Google 提出的 FLoC 群集演算法是由他們自己開發處理,且對所有網路使用者通用的,因此,Google 有權在任何需要的時候修改演算法。更奇怪的是,如果其他瀏覽器開發商想要採用 FLoC 群集演算法,它們也能自行更改分組供自己使用。

亦有聲音擔心此舉是變相進一步鞏固 Google 的廣告科技龍頭的地位。以「維護用戶隱私」而聞名的搜尋引擎「DuckDuckGo」公關副總裁 Kamyl Bazbaz 表示:FLoC 是透過用戶的瀏覽歷史記錄,將用戶分類給基於相同興趣群組,而這樣分類機制最後會形成類似「超級追蹤器」的結果,這比許多網站都已使用的 Google Analytics 更為恐怖。

Google 最快會在 2021 年 3 月正式導入 FLoC 到 Chrome 上測試,而 FLoC 的實際運作的成效與後續產生的效應,或許一切都還要靜觀其變,才能知道未來走向會如何。

 

 

 

 

推薦閱讀:
零基礎考取 GoogleAds 認證只要 14 小時!5 種 GoogleAds 廣告攻略


網站核心指標5月將成SEO排名因素!LCP,FID,CLS詳解與優化方式


27歲MIT工程師用人工智慧,預測新冠疫情比專業準


2021最適合工作的IT公司top10:NVIDIA第一、Google第三,蘋果竟連前10名都沒有?


最新人工智慧”MuZero”誕生!除了下棋還能會玩遊戲!(上)


未來不用在驚惶!選對PYTHON課程讓你當上竹科工程師!


程式設計師專屬交友app,今年脫單不是夢!!(上)

Google導入人工智慧,個資隱私全都罩!(上)

Google導入人工智慧,個資隱私全都罩!(上)
Google導入人工智慧,個資隱私全都罩!(上)

Google靠人工智慧新科技,保障每個使用者的隱私!(上)

 

目錄

1. Google棄Cookie改用機器學習追蹤!人工智慧能保護隱私嗎?

2. Cookie是什麼?

3. 機器學習或成壓垮「餅乾」的一大把稻草

4. 即使棄用Cookie Google還是能用FLoC賣廣告

5. Google不只將人工智慧用在投放廣告上

6. 機器學習取代「餅乾」的隱憂

 

Google棄Cookie改用機器學習追蹤!人工智慧能保護隱私嗎?

Google 近日於在官方部落格中刊出一篇文章,表示旗下服務將會逐步汰除第三方「Cookie」技術。即將取而代之的是,Google 預計於 2021 年啟用被稱為「FLoC」的人工智慧技術。

文章內表示,此舉是因為使用者們不斷增加的隱私要求,以及迅速變化的政策監管機制,使得開發自家的 Cookie 平台不再值得長期投資的選擇。

Cookie 技術目前普遍應用於數位廣告,是當代數位網路必備的追蹤工具,但是 Google 旗下的 Chrome 瀏覽器有極重的市場占比,因此其淘汰 Cookie 的決定將對網路及數位廣告生態,造成巨大的影響。

 

Cookie是什麼?

圖片來自:internetcookies.org

 

你是否感到疑惑,為何我在電商平台搜尋「逗貓棒」、「貓砂」,接下來社群網站就出現一排寵物用品的廣告? 或是當再次打開訂房網站,發現網站保留了你前一次逛的飯店紀錄?這些都是「Cookie」的功用。

多數網站為了識別使用者,會產生一個小型文字檔案,記錄用戶的來源、身分、點閱足跡等資料,日後同一使用者再次造訪時,可以保持登入狀態、記住偏好設定和提供所在地相關內容等等,藉此提供更流暢、更方便的使用體驗,這個檔案就被稱為「Cookie」。

Cookie 可以分成「第一方 Cookie」以及「第三方 Cookie」兩種。第一方 Cookie 是由使用者存取網站隸屬的網域所發行,用於記錄限定於該網站的瀏覽紀錄等資訊;第三方 Cookie 則會跨網域獲取使用者的瀏覽紀錄等資訊,用來推送該使用者可能會關注的廣告。目前全球千千萬萬的大小型企業透過 Google 投放廣告,取得龐大的使用者數據,就是透過 Cookie 蒐集。

而「第三方 Cookie」常常造成網路隱私的爭議。許多證據都指出,Cookie 會在使用者不知情的情況下遭第三者利用,使用者不知不覺間被出售了個人資訊與網路足跡,隱私受到侵害。

接連爆出的隱私爭議,讓身為網路廣告巨頭的 Google 早就有移除第三方 Cookie 的想法。

2019年,Google 提出 Privacy Sandbox(隱私沙盒)實驗計畫,目的是在保護用戶隱私的前提下,持續為廣告商和企業提供個性化的網路廣告。這次的最新聲明則表示:確認不會研發這類用於標示用戶身份的工具,也不會在包括 Chrome 在內的所有自家產品提供類似服務 。

 

機器學習或成壓垮「餅乾」的一大把稻草

根據調查統計機構 Netmarketshare 最新調查表示,全球瀏覽器占比第一依舊是 Google Chrome,握有 69.18% 的市占率。而掌握快7成客戶的 Chrome 將淘汰第三方 Cookie,廣告業者未來如何因應呢?其實,Google 只是換一種方式繼續下廣告而已。

Google 將以人工智慧技術「FLoC」取代 Cookie。FLoC(Federated Learning of Cohorts)是一個基於聯盟式學習(Federated Learning)的架構,與傳統的機器學習不同,聯盟式學習的概念為:資料不需要離開設備,可以各自在自己的設備訓練,並透過通過加密機制,在雲端上建立一個共有的模型進行更新。

Google 介紹聯盟式學習(Federated Learning)之示意圖。

聯盟式學習的概念可分為四個步驟:

1. 每個機器學習設備各自使用自己收集的資料來訓練模型,不會和其他的設備共享、流通。結果會先經過加密,再上傳到中心模型。

2. 中心模型整合、更新各個設備上傳的結果。

3. 將中心模型更新後的結果回傳給各個設備。

4. 各設備更新各自的模型。

因此,FLoC 能在隱私性、實用性與資料安全性三個面向做到完美兼顧。

 

本文為該系列的上篇,下篇(關於 Google 如何將 FLoC 用於 GoogleAds 以及…..、造成那些隱私的隱憂?)請點此連結

 

 

 

 

 

推薦文章:
零基礎考取 GoogleAds 認證只要 14 小時!5 種 GoogleAds 廣告攻略


網站核心指標5月將成SEO排名因素!LCP,FID,CLS詳解與優化方式


27歲MIT工程師用人工智慧,預測新冠疫情比專業準


2021最適合工作的IT公司top10:NVIDIA第一、Google第三,蘋果竟連前10名都沒有?


思念去逝親人?人工智慧竟能”復活”他們與你聊天?!


人工智慧下棋不稀奇?最新版”MUZERO”還會打遊戲?!(上)


日文系也能無痛轉行工程師?!原來選對Python課程是訣竅!

照片變成動畫,人工智慧讓已逝親人”重生”?!

照片變成動畫,人工智慧讓已逝親人"重生"?!
照片變成動畫,人工智慧讓已逝親人”重生”?!

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。

 

 

 

 

推薦閱讀:
SEO快訊-Google放寬Search Console網站使用體驗核心指標的標準


SEO快訊-Google 搜尋可能會更少顯示「精選摘要」


SEM快訊-Google Ads將於四月停用展示型購物廣告


Google 推出搜尋結果新功能!SEO可能會變更複雜⋯⋯


連模特兒飯碗都要搶?!人工智慧”虛擬超模”試衣超專業!(上)


科技時代,連另一半都可以人工智慧幫你做決定?!


人工智慧新開發,把你”說”的程式碼輕鬆寫下來!

掌握疫情走向就靠人工智慧!不僅快還準到爆?!(下)

掌握疫情走向就靠人工智慧!不僅快還準到爆?!(下)
掌握疫情走向就靠人工智慧!不僅快還準到爆?!(下)

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。

 

 

 

 

 

 

 

推薦文章:
【機器學習懶人包】 10種演算法圖解-從監督式到非監督式學習


人工智慧、機器人、Python、大數據⋯⋯到底有什麼關係?


人工智慧「聽咳嗽聲」就能驗出新冠「無症狀」患者!成功率 98.5%


疫情下的人工智慧-社交距離後,機器人如何維繫我們的心理連結?


最新人工智慧”MuZero”誕生!除了下棋還能會玩遊戲!(上)


人工智慧創新食譜!滿足每位吃貨的心!


Waymo槓上特斯拉,搶爭自駕行業第一把交椅!!(上)

掌握疫情走向就靠人工智慧!不僅快還準到爆?!(上)

掌握疫情走向就靠人工智慧!不僅快還準到爆?!(上)
掌握疫情走向就靠人工智慧!不僅快還準到爆?!(上)

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?!(上)

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

 

 

 

推薦文章:
【機器學習懶人包】 10種演算法圖解-從監督式到非監督式學習


人工智慧、機器人、Python、大數據⋯⋯到底有什麼關係?


人工智慧「聽咳嗽聲」就能驗出新冠「無症狀」患者!成功率 98.5%


疫情下的人工智慧-社交距離後,機器人如何維繫我們的心理連結?


耍心機面試無效?!人工智慧面試官讓求職更公平!(上)


人工智慧創新食譜!滿足每位吃貨的心!


眼光高挑不到另一半?別怕,人工智慧幫你挑結婚對象!

前十大最值得去的IT公司!FaceBook搶下第五名!(下)

前十大最值得去的IT公司!FaceBook搶下第五名!(下)
前十大最值得去的IT公司!FaceBook搶下第五名!(下)

我們耳熟能詳的FaceBook,成為大家最想去的IT公司之一!那還有哪些公司是進入前十名的呢?(下)

 

本篇文章為2021最適合工作的IT公司top10:NVIDIA第一、Google第三,蘋果竟連前10名都沒有?的下篇,想回顧前四名 NVIDIA、Google、Microsoft 與 HubSpot 這些公司為何成為美國科技人最想去的公司,請點擊上述連結看精采介紹!

第 5 名:Facebook

Facebook 拿下高分的原因之一同樣與疫情應對有關。在 2020 年 5 月,馬克·祖克柏宣佈 Facebook 在未來 5-10 年有 50% 的員工會實現永久遠程辦公。員工從漫長的通勤時間抽身,可以在任何地方上班,遠距工作也能讓人才招募不再受限,全國甚至全球的人才都可以隨時應徵。

一名在 Facebook 負責用戶隱私項目的專案經理表示:「薪資、福利和工作與生活之間的平衡非常棒!有很多機會可以從事富有意義的項目。在經歷了 COVID-19 的衝擊後,管理高層向遠距工作的員工提供了大力的支持。」

第 6 名:LinkedIn

LinkedIn 是一款商業型社交服務網站,使用者在完成註冊後可以自動產生電子名片,是專門為商業人士設立的社群網路服務,擁有超過 4 億的使用者。

一位在 LinkedIn 工作超過 5 年高級軟體工程師這樣寫道:「LinkedIn 就像一個完美的小泡泡,每個人都非常友善,文化也很棒!公司特別關心員工的健康,尤其是在受到 COVID-19 影響後。在這邊工作的優點很驚人:工程師有權獨立做出重要決定。LinkedIn 已經相當成熟,因此可以在大型項目中學到很多東西。」

第 7 名:DocuSign

DocuSign 是一個雲端電子簽名平台,供企業用戶建置多重安全管理機制,保障簽核機密、,加速文件簽核流程,還可以更快速執行合約。DocuSign 是少數在 COVID-19 影響下反而逆市大升的公司,因疫情危機迫使許多企業加快採用電子簽名和雲端協議管理,讓 DocuSign 第一季的收入增長 39%、訂單增長 59%。

「我在這裡工作了一年多,對公司印象深刻。DocuSign 的銷售文化十分具有競爭力,我所有的同事與主管都展露出他們是真心關懷我的成功。 公司在 COVID-19 期間也應對得很好,努力確保員工在家中工作時也能獲得成功。

第 8 名:KnowBe4

KnowBe4 是一家資訊安全培訓公司,提供企業培訓員工安全意識、模擬網路釣魚和其他安全威脅等服務。KnowBe4 創始人兼 CEO Stu Sjouwerman 曾表示:「網路釣魚、勒索病毒和其他形式的資安問題威脅著大眾的同時,也正表示資安培訓的市場快速增長。」

一名 KnowBe4 員工在評論標題打上「我永遠的工作!」,內文寫道:「KnowBe4 在疫情危機初期提供了我在家工作的機會。他們的入職過程和員工訓練非常出色,KnowBe4 提供了比我待過的任何公司都更加出色的培訓,即使它是完全線上進行的也是如此。我們的 CEO Stu Sjouwerman 確實具備成為該領域最佳領導者的條件。非常感謝這次機會!」

第 9 名:Salesforce

Salesforce 是一個提供個人化需求進行客戶關係管理(CRM)的公司,其雲端型 CRM 軟體適用於銷售、服務、行銷及眾多用途。Salesforce 占據了 CRM 20% 的市場,世界 500 強公司中有 83% 使用 Salesforce 的軟體。

「高薪水高福利,能擁有最聰明的同事,在 COVID-19 的應對上也很出色。」、「如果你有能力售出大量產品,那你就能賺進大把鈔票。有高品質的醫療保健制度,和慷慨的員工股票購買(ESPP)計劃。」「擁有漂亮的辦公室和友好的同事。通過內部招聘會可以有很多機會在公司內部流動。」

第 10 名:RingCentral

RingCentral 是整合雲端通信產業中的老牌標竿企業,提供「統一通信」(Unified communications)服務,讓企業將所有的通訊工具與手段,都整合在同一套雲端系統內。

RingCentral 過去三年間的營收每年穩定成長 33–34%,尤其是在疫情爆發後,來自世界各地業務需求像是雪片般飛來,但 RingCentral 選擇第一時間關閉辦公室,讓所有員工進行遠端辦公,成為少數在疫情衝擊下「逆風高飛」的公司。

「我在 RingCentral 待了一年多,從第一天起,我的工作(無論大小)都能得到讚賞與鼓勵。團隊文化也不同於我以前經歷過的任何公司,他們是真心希望員工成長茁壯並感到幸福!」、「即使在疫情大流行的困境中,也能讓員工持續保有積極良好的工作環境與學習機會!」

以上就是 2021 年最想去的 IT 公司前 10 名,這次評比最高的公司包括幾項共通點:疫情期間的應對、彈性工作環境、工作與生活的平衡、資深領導的透明度、良好的健康福利、聰明且合作的同事、清楚的企業方向、升職機會等。

 

 

 

 

 

 

推薦文章:
Google 推出搜尋結果新功能!SEO可能會變更複雜⋯⋯


進可攻·退可守的一技之長-Python課程結業後成功轉職工程師


大一生把Python程式碼可視化: Ryven讓debug變簡單!


人工智慧讓已故親人「復活」與你聊天互動


耍心機面試無效?!人工智慧面試官讓求職更公平!(上)


人工智慧創新食譜!滿足每位吃貨的心!


人工智慧新開發,把你”說”的程式碼輕鬆寫下來!