虛擬世界感受更真實!元宇宙讓你有觸覺還能感受痛!

虛擬世界感受更真實!元宇宙讓你有觸覺還能感受痛!
虛擬世界感受更真實!元宇宙讓你有觸覺還能感受痛!

虛擬世界元宇宙讓人感受更上一層樓!不僅有觸覺還能有痛覺,這也太厲害?!

 

 

目錄

1. 元宇宙受傷,現實世界也會痛?

2. 祖克柏開發觸覺手套,在元宇宙也能玩疊疊樂

 

看過電影《駭客任務》、《一級玩家》的讀者應該都有印象,電影中的主角們只要在虛擬世界中受傷或死亡,現實肉體也會跟著受創。雖然目前的科技已經慢慢打造出元宇宙的雛型以及相關應用,但是還不能完全做到像電影一般真實。不過日本一家新創,日前推出了一項讓用戶在元宇宙中也能感受到「痛覺」的產品。

 

元宇宙受傷,現實世界也會痛?

日本新創公司 H2L 發明了一種腕帶,讓用戶在虛擬世界中四處走動時,也能真實感受到疼痛和物體重量等感覺。這項產品可以檢測人體肌肉彎曲,讓用戶在虛擬世界中的角色模仿身體運動,並透過電流刺激佩戴者,讓用戶能夠感受物體的存在和重量,甚至能感覺到皮膚被捏住或被鳥啄皮膚。

 

 

公司的聯合創始人兼執行長 Emi Tamaki 認為,痛苦的體驗能將虛擬世界轉變為真實的環境,並增加臨場感和沈浸感。

 

Emi Tamaki 在十幾歲的時候因為心臟病而有過一次瀕死體驗。這樣的經驗讓她產生了一個想法:如果可以複製物理上的體驗並將其與電腦聯繫起來呢?

 

身為一名專注於觸覺技術的研究員,Tamaki 希望到 2029 年能「將人類從身體、時間和空間等限制中完全解放出來。」

 

不過,Tamaki 也相信,這項技術將來能讓世上所有像她這樣患有慢性疾病的人,都能夠隨時隨地自由旅行。

 

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祖克柏開發觸覺手套,在元宇宙也能玩疊疊樂

其實 Tamaki 並不是唯一一個想讓人們在虛擬世界中感受事物的人,Metat創辦人祖克柏也在研究觸覺手套

 

藉由手套可以確定人的手在虛擬場景中的位置,以及如何與虛擬物體接觸。然後手套會模擬壓力、紋理和振動等感覺,得以在虛擬現實中重現物體的感覺。這些技術的概念就是讓用戶能更加沉浸在虛擬現實中。透過觸覺手套,用戶也可以在虛擬世界 metaverse 中直接進行擲骰子、玩積木和國際象棋、握手和碰拳等動作。

 

 

去年 Meta 開啟了元宇宙的序章,並且宣佈人類將很快生活在元宇宙中。雖然這對於一般人來說,聽起十分科幻又具有未來感,但是我們其實早就已經生活在一個數位生態系統中了。現在的我們藉由小小的螢幕,24 小時全年無休都可以收到各種訊息和新聞。未來在元宇宙的世界中穿梭自如,對人類的影響是什麼,大概只有時間能證明一切吧。

 

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本文轉載自科技報橘(原標題:日本新創推元宇宙痛覺模擬器,不只有感覺,連痛覺都完美複製!,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/Steve

 

 

 

 

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OpenAI:共同維持單純生態讓程式社群「產生更高價值」

當被問及這些抱怨時,Greg Brockman回答:「新技術即將到來,確實需要這場辯論,即使會有別於過往社群的意見,我們將接受反饋並以不同的方式做事。」他認為人工智慧社群始終受益於Open AI的工作。「這會對生態系統有很大的價值,歸根結底,這些技術可以重塑我們的經濟,為所有人創造一個更美好的世界。」Brockman解釋道。

 

Codex 也肯定會為 OpenAI 及其投資者創造價值。2015年公司以非營利實驗室的身份起步,為了吸引外部資金,它在 2019 年轉為「利潤上限」 (capped-profit)模式,儘管Codex最初是作為免費API發布的,但 OpenAI 預期未來將會對使用者收費。

 

OpenAI表示它不想使用Codex構建自己的工具,因為它其實更適合改進人工智慧核心模型。Brockman說:「我們意識到如果追求成為任何一項工具,就會切斷任何其他路線。作為一家初創公司,可以選擇最擅長一件事。毫無疑問,此系統正為所有模型製作更好的版本。」

 

從 Codex 展示案例中猜測語言喜好

雖然 Codex 聽起來非常令人興奮,但在真正的工程師掌握之前很難判斷它的全部功能。但即使在不是工程師的情況下,確實看到 Codex 的運行情況,並且對人工智慧有一些想法。

 

OpenAI 的 Brockman 和 Codex 負責人 Wojciech Zaremba 線上展示使用 Codex 創建網站遊戲,Brockman 在 Google 圖片上找到一個人的剪影,告訴 Codex 在貼上 URL 前「從頁面添加這個人的圖像」,剪影隨後出現在視窗上,然後 Brockman 修改它的大小,說道:「讓這個人變大了一點」、「現在可以用左右箭頭鍵控制它」。

OpenAI 的 Brockman 使用 Codex 創建網站遊戲 ,使用口語來「使喚」Codex 寫出相應代碼。

 

人工智慧藝術與科學般的對 Codex 下達指令

這一切都非常順利。人影開始在視窗上晃來晃去,但很快就遇到一個問題:它一直在視窗外消失。為了阻止這情況,Brockman額外下達指令:「不斷檢查這個人是否離開頁面,如果是就把它放回頁面上。」這阻止它移出視線,但很好奇指令需要多麼精確。我建議可以嘗試不同的方法:「確保此人無法退出頁面。」這這也有效,由於 Brockman 和 Zaremba 無法解釋的原因,它還改變圖形的寬度,將其壓扁在視窗上。

 

雖然此人工智慧應用實例很好的展現出來,同時也說明程式有一定的侷限性。OpenAI 並沒有聲稱它一定完全能夠讀懂人的大腦、完美的執行每個指令。相反地,它需要深思熟慮以及更多的反覆嘗試。Codex不會在一夜之間將不會撰寫程式碼的人變成專家工程師,但它肯定比任何其他程式語言更容易明白與學習。

 

 

 

 

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目錄

1. 人工智慧發展太快!Codex可將英文翻譯成程式碼

2. Codex:能將人話翻成Python等10多種程式碼的人工智慧應用

3. 程式設計中「最乏味」的關鍵步驟,人工智慧一把罩!

4. Codex 恐延續 Copilot 的代碼版權爭議

5. OpenAI:共同維持單純生態讓程式社群「產生更高價值」

6. 從 Codex 展示案例中猜測語言喜好

7. 人工智慧藝術與科學般的對 Codex 下達指令

 

人工智慧發展太快!Codex可將英文翻譯成程式碼

還在苦惱不會寫Python、Java這些程式碼,落後於其他人嗎?現在隨著人工智慧技術越來越強,未來程式設計不再是需要編寫複雜的代碼,甚至只要會說英文就能 coding!

 

馬斯克創辦、致力於人工智慧的研發公司 OpenAI 日前發佈一款新的機器學習系統「Codex」,可以將英語直譯成程式語言。期望這樣的人工智慧應用,能讓程式設計變得更簡單便利,為的是讓更多人能共同參與。

 

Codex:能將人話翻成Python等10多種程式碼的人工智慧應用

OpenAI 的 CTO 兼聯合創辦人 Greg Brockman 和 Codex 負責人 Wojciech Zaremba 線上展示 Codex 的各式用途,揭開它神秘的面紗:簡約的介面、能夠將自然語言翻譯成 Python、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift 和 Shell 等 10 多種主流程式語言的能力。

 

Codex 就像是一位資料科學家,可以將資料下載、歸納後予以分析、製作圖表。還可以把人話翻譯成電腦程式碼,實現多種程式語言之間的互譯,更進一步建構出基礎的網站和遊戲。

 

舉例來說:使用者在指令欄中,使用英文「寫」出一個上方有大標、側邊有導覽列的網頁後,Codex 便會將此指令翻譯為完整的程式碼。雖然此系統並非萬無一失,操作執行時仍需要耐心,但已證明可為不同領域帶來更佳效率與價值。

 

程式設計中「最乏味」的關鍵步驟,人工智慧一把罩!

OpenAI 的 CTO 兼聯合創始人 Greg Brockman 說他們將 Codex 這項人工智慧定義為「增加工程師的人數」。他說:「編寫程式語言有兩個部分:首先,你必須認真思考、理解一個問題;之後將這些需要執行的片段——無論是函數還是API——轉譯成現有程式語言。」而後者的「轉譯」步驟是最乏味、但也是最關鍵的,這時就只能請出人工智能「Codex」為工程師消除繁重的工作。

 

Codex 恐延續 Copilot 的代碼版權爭議

OpenAI 使用早期版本的 Codex 為 GitHub 構建了一個名為 Copilot 的工具,這是一個微軟的原始碼儲存庫(因為微軟本身就是 OpenAI 的密切合作夥伴)。

 

Copilot 類似 Gmail 中輸入內容時修正拼字和文法錯誤的工具,藉此能夠提供開發者整行或整個函式的程式碼編寫、修正建議。不過 OpenAI 的新版 Codex 更加先進靈活,除了 coding 外,甚至還可以自行創建程式碼。

 

Codex 建立在 OpenAI 的語言生成,延伸 GPT-3 的模型,訓練資料包含自然語言,以及數十億的開放原始碼。GPT-3 本身就擁有閱讀、生成人類自然語言的能力,而 Codex 更是進一步地優化 GPT-3 原有的能力,甚至可從網路上抓取開放原始碼儲存庫並且進行培訓。

 

這樣的人工智慧應用與技術,卻有從工程師們的成果中謀利之嫌,已經讓 OpenAI 飽受爭議。例如過去的 Copilot 工具最受質疑的地方,就是對原代碼的版權侵犯問題。

 

有開發者表示:「我不同意 GitHub 在未經授權和未經許可的情況下,使用受版權保護的程式碼作爲機器學習產品『Copilot』的訓練資料庫 。Copilot 在未聲明原始碼所有權的狀況下,將這些受版權保護的原始碼放入用戶的軟體中⋯⋯這是對版權擁有者們的作品的的未經授權、未經許可的不當使用。」而 Python Flask 框架的創辦者 Armin Ronacher 更是因為 Copilot 的緣故而退出 GitHub。

 

同樣批評可能也將會針對 Codex,儘管 OpenAI 表示有受法律合理的保護使用。

 

 

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心理治療師會被人工智慧取代嗎?安啦!

看到這裡,不禁會讓人擔心:連心理治療都要被人工智慧取代了嗎?別擔心!網路上已經有一些使用過 Woebot 的試用者,使用心得大致如下:

 

一、人工智慧還是不了解你!狀況外的 Woebot

很多時候,使用者只能從 Woebot 列出的選項按鈕中,選一個與自己的答案最契合的。

 

以 Woebot 目前自然語言處理能力,人工智慧還是比不上真人的心理師。Woebot 的回應,會讓使用者明顯的感受到自己面對的是機器人。很多時候,使用者只能從 Woebot 列出的選項按鈕中,選一個與自己的答案最契合的,就算是「聊」到最後進入到用文字輸入的階段,也感覺它的回應是「自己說自己的」。

 

二、隱私變成大數據的隱憂

做心理治療時,因為需要當事人的自我揭露,所以這一塊領域的從業者,保密原則可以說是非常重要的。然而透過 AI 聊天機器人時,使用者所傳的每個文字內容都儲存在網路的數據庫中,誰有權使用這些資料、這些人是否能盡到保密原則等,都是未知數。

 

AI即時諮商:彌補心理治療資源不足,連專家都看好

根據 NAMI 美國精神健康聯盟調查:平均每五人就有一人患有精神疾病

 

儘管如此,但是AI人工智慧還是能彌補現有心理治療資源的不足。根據 NAMI 美國精神健康聯盟調查:平均每五人就有一人患有精神疾病(數據如上圖圖表)。但是心理治療花費高,加上大部分患者不會主動尋求治療,因此有超過三分之二的病人仍然沒接受過任何治療,此時 Woebot 就可派上用場了!

 

吳恩達在 Twitter 上發文,公開自己加入 Woebot 的團隊呢

 

Woebot 並非為了取代傳統心理諮商而生,但可以讓即時需要的患者,多一項立即可用的醫療資源,在某些狀況下(如夜深人靜時患者需要幫助,但是生命線卻無法撥通)甚至可以救人一命!難怪連 Andrew Ng (中文名字為吳恩達,是前 Google Brain 電腦科學家、也是人工智慧領域的權威)都在 Medium 上宣布加入 Woebot 的團隊呢!

 

 

 

 

 

 

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目錄

1. 想不開嗎?人工智慧「Woebot」心理治療App隨時待命!

2. 讓心理師 AI 與你談心!一問一答的「認知行為療法」

2-1. 淺談「認知行為療法(CBT)」—當代主流的心理治療方法之一

2-2. 人工智慧如何配合「認知行為療法」?

3. 心理治療師會被人工智慧取代嗎?安啦!

3-1. 一、人工智慧還是不了解你!狀況外的 Woebot

3-2. 二、隱私變成大數據的隱憂

4. AI即時諮商:彌補心理治療資源不足,連專家都看好

 

想不開嗎?人工智慧「Woebot」心理治療App隨時待命!

 

一名男子剛跟自己即將分手的女友吵完架,在觀察到自己即將情緒失控的同時,即時拿出手機,對著聊天人工智慧機器人 App「Woebot」打出了「I just want to kill myself(我不想活了)」。沒想到,Woebot 竟秒回覆「You can call 911(你可以打911)」。這樣「跳痛」的反應,讓這名男子覺得好笑,瞬間怒氣全消!他回應 Woebot「我在中國呢!」

 

這個非典型的聊天人工智慧機器人 App 叫做「Woebot」,是由史丹佛大學的臨床心理學家 Alison Darcy 於 2017 年首創。其創造原理是利用認知行為療法(CBT)來輔助治療使用著的心理症狀。只要你心情不好時,就開啟 App、跟他對話即可。

 

下方影片為 Woebot 的 CEO 兼創始者 Alison Darcy 在 SuperBot 2018 上講述 Woebot 的發展史以及見解:

 

讓心理師 AI 與你談心!一問一答的「認知行為療法」

淺談「認知行為療法(CBT)」—當代主流的心理治療方法之一

認知行為療法的說明圖

 

認知行為療法(Cognitive Behavioral Therapy,CBT)」的理論是基於我們的思想、感受、行為、生理會受到外在環境影響。因此讓人們覺得困擾的不一定是「事情本身」,主要是「對事請產生的想法」。例如你今天跟某人約會,他遲到了,你可能就對他的觀感就不佳;但是,如果你的想法是「他可能遇到塞車,真是辛苦了」就不會有不滿的感受產生。

 

CBT 的目標,就是藉由改變想法,來協助當事人處理現階段的情緒狀況。典型的 CBT 療法中,治療師除了需要分析、評估案主現階段的想法、情緒、行為如何互相影響之外,也需要與案主共同努力,例如要求案主在日常生活中練習某些技巧、做情緒紀錄等。CBT 目前是主流的心理治療方式之一,執行起來也比精神分析、存在主義等治療方式等更目標導向。

 

人工智慧如何配合「認知行為療法」?

Woebot 主要是希望藉由 AI 與使用者對話之間,來辨識使用者所傳遞的內容,並且駁斥消極的、非理性的扭曲認知。比如說,當你傳:「我真的很沒用!」,Woebot 就會反駁這個病態想法,並且讓使用者了解這是自我挫敗(self-defeating)行為,會妨礙後天的發展。開發者 Darcy 將這款 AI 的角色設定為兼具同理心與幽默感的機器人,並且希望透過這款人設引導人們遠離負面情緒。

 

Darcy 曾經找了 70 名患有憂鬱症、焦慮症的學生做實驗,並分成兩組:實驗組與 Woebot 聊天;對照組則是讀心理衛生所治療憂鬱症的電子書。兩個星期後,Woebot 組的學生症狀明顯減輕,雖然實驗結果比預期的好,不過 Darcy 也坦言尚未與傳統的心理諮商師治療進行比較。

 

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人工智慧技術大突破!冬奧將引AI裁判為選手評分?!

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你能想像比賽中的裁判是人工智慧嗎?未來冬奧即將引進AI裁判為選手評分呢!

 

目錄

1. AI 當裁判 小冰來判斷

2. 不只是當裁判,也能是你的教練

 

因為疫情影響而在多次延期後的 2020 東京奧運,終於在 2021 年 7 月 23 日盛大開幕、舉行賽事,吸引了世界各地不同國家的觀眾聚在螢幕前,各為自己心儀的選手們加油打氣,也為疫情警戒下的生活注入了熱血與活力。

 

Photo by Vytautas Dranginis on Unsplash

 

在觀看比賽時,除了精彩的比賽過程之外,裁判對選手的評分往往也是眾所注目的焦點。在現今,有許多項目都會藉由電腦系統來輔助裁判進行評分,確認細節或是落點等等,更有可能成為左右勝負的關鍵。

 

其根本原因,便是由於人的注意力、反應力都有極限,更有可能會因為自身的情感、經驗而無自覺地做出不精準的判斷。

 

然而系統判斷還是有其限制,像是體操等項目有許多複雜的動作,評分需要從動作完成度、動作銜接性與流暢度等方面評斷,不像球的落點是否出界那樣易懂明瞭。因此,前身為對話式人工智慧機器人的 AI 系統「小冰」,就宣布要學習如何替複雜動作評分!

 

AI 當裁判 小冰來判斷

小冰原先是微軟亞洲網際網路工程院於 2014 年在中國推出的人工智慧聊天機器人,之後逐步形成完整的人工智慧框架,在 2020 年更是從微軟獨立、分拆為「小冰公司」。

 

日前,小冰公司宣布將要與中國國家體育總局冬運中心合作,發展出能裁判出自由式滑雪空中技巧、並給出分數的 AI 系統。

 

官方表示,小冰 AI 將會綜合分析運動員的動作、姿勢、身體重心、在空中移動的曲線與落地姿勢等資訊,並學習人類教練、裁判的評價與給分後,達成能獨立給分的目標。

 

AI 小冰分析動作示意圖。圖片來源:小冰公司。

 

由於冬季運動以及冬季奧運比賽的特性,選手服裝與背景接近、環境組成複雜、高強光等等場地問題,對於 AI 判讀選手動作的精確度也都是挑戰。

 

在收集相關數據時,為了避免相關設備對於比賽造成干擾,小冰團隊只能將攝影機架設在裁判的位置旁,以在訓練時獲得的大量數據為基礎,再根據現場狀況、競賽項目、選手骨架等資料,進行後續的模型修正。

 

如果這些挑戰都一一克服後,小冰 AI 系統將有機會在 2022 北京冬季奧運會上閃亮登場、投入使用,並且這將會是第一款能做出與專業裁判一樣、完整且獨立評價的 AI。

 

雖然所給出的分數只是提供人類裁判參考,就好像助理一般的角色,但是依然會為運動界與AI領域帶來不小的震撼!

 

不只是當裁判,也能是你的教練

這些從專業運動員的各項表現所收集來的數據,除了用於,小冰 AI 也提供了其他功能,主要有提高運動認知、改善不良運動姿態、客製化私人教練和個人化用戶檔案等等。

 

比起人類教練,小冰能提供運動員更為系統化、數據化的資訊與建議,例如重心變化、跳躍高度、曲線比較等,讓選手可以依照數字做出更細微的調整。

 

未來,小冰團隊也計畫將領域拓展至一般大眾,以專業理論為基礎結合職業運動員數據,提供所有使用者個人化的指導,提高運動效果並減少運動傷害。

 

有這樣的全年無休、風雨無阻教練,不運動的藉口就又少了一個啊!

 

 

 

 

 

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真的非常感謝Google推出的新功能,能夠快速清除記錄功能,保障你我隱私!

 

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1. 捍衛隱私,Google 新增快速清除記錄功能

2. 該如何設定?

3. 針對隱私議題的各項新功能

捍衛隱私,Google 新增快速清除記錄功能

你有定期清除自己的瀏覽紀錄、Cookies 等網路足跡隱私的習慣嗎?

 

在這個人人有智慧型手機的時代,遇到事情大家的習慣往往是先使用搜尋來查找,個人的搜尋紀錄也是一項重要的隱私,因此許多人都十分在意自己的搜尋紀錄在不知情的情況下被看到、利用。

 

在過去,Google 就有提供使用者設定「固定期間清除瀏覽器搜尋紀錄」的選項,讓使用者可以選擇3個月、18 個月到 36 個月等不同間隔時長,來自動刪除過去的「機密資料」。

 

而為了因應使用者的需求,日前Google結合AI,釋出一項新的功能,讓使用者能夠快速刪除 15 分鐘內的搜尋紀錄!

 

該如何設定?

 Google 官方部落格「The Keyword」中,Google 表示這項功能的目的為了保障使用者的隱私性與資訊安全,並且提供更為彈性而且便利的選項。

 

想要體驗這項新功能的使用者,只需要點擊你的 Google 帳戶個人頭像,便會出現功能選單,在選單中的「搜尋紀錄」選項下方,便可以看到新推出的「刪除最近 15 分鐘」(Delete last 15 min)的選項。

 

圖片來源:Google

 

如此一來,如果是剛剛搜尋了一些較敏感、私人的關鍵字,或是擔心不小心讓人看到自己的搜尋紀錄,就可以善用這項功能、妥善保護自己的隱私。除了關鍵字之外,也可以刪除地點紀錄、App、語音和 YouTube 的使用資料等等。

 

如果是不小心超過 15 分鐘的時間呢?使用者還是可以藉由 Google 的個人帳號頁面中的功能,定期清除你在網路上的各式活動和應用程式紀錄。

 

不過,這項功能目前只有僅有在 iOS 系統上開放,Android 版暫且無法使用──這也讓許多人覺得十分耐人尋味,因為近期以來 Google 與蘋果的「使用者隱私保障」之爭浮上檯面、越演越烈,雙方已經你來我往了好幾回合,也有不少媒體認為這是新功能搶先登陸在 iOS 系統上的原因。

 

對此 Google 則表示,Android 版將會在年底前更新這項功能,相信很快就能讓大部分的使用者都能使用到。

 

針對隱私議題的各項新功能

除了刪除 15 分鐘搜尋紀錄這項功能外,今年 Google 也推出或宣佈將會更新多項關於增強使用者隱私的新功能。

 

官方表示將會以隱私為主要導向,來設計與推出新產品或功能(Privacy by Design),並賦予使用者對個人數據的更多權力。

 

當中包含:能用密碼鎖定來保護相片的資料夾、Google 地圖中的位置紀錄提醒,以及增強的密碼管理器,讓使用者能夠跨裝置管理、偵測密碼有無洩漏並協助修改等功能。

 

除此之外,Google 也調整了針對使用者使用習慣所進行的 AI 學習策略,改以聯邦學習(Federated Learning)建立模型。這個作法,不需要再收集大量個人資料至資料中心,成為現在個資隱私瓶頸的解套方法。

 

減少將個別使用者的個資提供給廣告業者的同時,同時也表示將對現有的廣告產業生態產生巨大的影響。

 

各科技巨頭對使用者隱私的維護、隱私功能的加強會到什麼程度、持續多久,還需要使用者們的持續關注。

 

 

 

 

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1. 以露營為背景 透過 AI 實現「人機協商」

2. 發展可能無限的談判 AI

 

一談到 AI 人工智慧,你腦海中想像的是怎麼樣的情境呢?大多數人印象中的 AI,通常是會遵照人們下達的指令執行任務、讓人類的工作與生活更加便利。然而在未來,我們也很有可能會看到 AI 對我們說:「不!」的情況呢。

 

在今年的計算語言學協會(NAACL 2021)北美分會年會上,一位來自美國南加州大學博士生 Kushal Chawla 與他的團隊就發表了能夠與人類談判、辯論的人工智慧系統「CaSiNo」。

「CaSiNo」研究計畫主持人Kushal Chawla。圖片來源:南加大(USC)學校網站。

 

以露營為背景 透過 AI 實現「人機協商」

這項計畫的主持人 Kushal Chawla  專精於自然語言處理(NLP)與人機互動(HCI),對於如何應用NLP來實現人與機器間的溝通更是感興趣。

 

Chawla 表示,現今對話式 AI 已被廣泛地運用,而且他們希望能推動實用性高的「談判 AI」,因此團隊打造出了「CaSiNo」──一個包含一千條以上英語談判語料庫的 AI

 

「CaSiNo」這個名字的起源來自於 Camp Site Negotiations ,中文為營地談判,顧名思義這項計畫以露營地當作背景情境,參與者能與人工智慧在這樣的設定下互動,彼此協商如何分配有限的資源如:食物、飲用水、柴火等等,最後才能夠順利地完成露營。

露營地示意圖(Image credit: Mike-Erskine on Wunderstock)

 

Chawla 表示,這樣的設計是為了能夠讓談判時使用到的詞句更為豐富化、多樣化,同時還能確保 AI 處於一個易於測試、處理的封閉環境中。

 

而與過往類似的研究不同,CaSiNo 傾向直接使用語言來與參與者進行交流,而非透過互動介面。

 

雖然透過選單、按鍵等功能來溝通的互動介面,在建立與應用上更為簡單,但是 Chawla 認為,如此一來便無法掌握到談判中出現的情緒,同時也限制了交流。

 

在溝通協調的過程中,AI 會嘗試使用各種層面的策略,試圖與對方討論資源分配的問題,並且提出自己意見,甚至會表達反對、修正或是做出妥協讓步。

CaSiNo 與參與者的對話互動。來源:aclanthology

 

在經過一千多次的談判對話後,研究團隊歸納出九種 AI 在當中所使用的談判策略,進而發現,其中「合作策略」帶來的效果較其他種方式更好,而這也讓 AI 在學習後,會更喜歡與人類建立起合作關係。

 

發展可能無限的談判 AI

Chawla 以及他的團隊已經將目前為止 CaSiNo 的研究整理成冊,並且刊登在論文預印本網站 arXiv.org 上。

 

但是他們也並不打算止步於此,CaSiNo 目前的成果還侷限在部分情境、雙方有著露營這樣共同目標的環境下,在這之後,研究團隊希望朝向非協作型對話,讓人工智慧與對談者有著不一致的目標、不易合作,訓練其說服對方退讓的各種策略。

 

除此之外,也希望能夠擴展更多的情境,達成在現實環境中、語言形式自由的狀況下有良好的談判結果,並且持續增強 AI 判讀對話過程中產出的情緒的能力。

 

其實談判、協商、辯論等技能是現代社會一項重要的工具,但是同時又困難不易掌握。而就算是談判專家,在高張力情境中需要即時做出決定,勢必得承受龐大的壓力,也很容易因此判斷失誤,產生不可抹滅的代價。

 

像是 CaSiNo 這樣的自動協商 AI,在不同領域都有著一定的需求:像是訓練商業協商人才、協助律師擬定答辯策略、警匪對峙狀況下的談判顧問等等,也可以應用在不同情境下的模擬訓練,以及開發新的談判技巧。

 

或許,在未來你的小孩不想寫作業的時候,也能夠出動你的個人 AI 顧問,協助你跟他談判!

 

 

 

 

 

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未來永遠不設限!選對Python課程讓你薪水翻倍漲!

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想學Python進入工程師的行列卻仍猶豫不決嗎?零基礎的”他”因為選擇對了,成功讓自己薪水翻倍成長!

 

出社會工作七年,換了三、四份工作後,林炳丞透過在職進修 Python 當上軟體工程師

 

目錄

1. 在職進修成為軟體工程師 突破薪資天花板

2. 時刻提醒進修初衷 就能堅持下去

 

出社會工作六、七年,在各行各業遊走,換了三、四份工作,忽然有一天發現軟體工程師才是極具發展潛力、心所嚮往的職務,完全零基礎的情況下,有可能轉職成功嗎?目前任職 PCHome 的林炳丞就是透過在職進修 Python 線上課程,為自己的職涯另闢新道路。

 

原本在醫療科技公司擔任品保人員的林炳丞,曾經做過作業員、船務報關人員,與公司工程師閒聊時,發現軟體工程師的薪資幅度非常廣,而自己所任職的品保領域,即使再做十年、二十年,月薪可能依然只有三、四萬元。他意識到如果自己再不改變,也許一輩子都無法突破薪資天花板。於是,2019 年成為林炳丞人生中重要的轉捩點,他決定放手一搏,從零開始學起,直到當上軟體工程師為止。

 

在職進修成為軟體工程師 突破薪資天花板

設下軟體工程師的轉職目標之後,林炳丞開始尋找學習資源,最後選擇達內教育的 Python 線上課程,原因在於它適用於零基礎學員、課程規畫完善,包含網頁製作、數據分析、AI 人工智慧等符合就業市場需求的課程應有盡有,並且協助就業銜接。

 

為了能夠順利進修,他毅然回到自家經營的公司幫忙汽車耗材買賣,並展開為期一年的在職進修生活,周間白天工作、晚上七時到十時進行線上課程;而周末六、日早上也不間斷,有時甚至是全天課程。

 

看似完全沒有休閒娛樂的在職進修生活,林炳丞是如何堅持下去?他笑著說當初在做這個決定之前,已做好心理建設,認為自己已經沒有任何退路;而就現實面來說,十萬元學費也是一個很有用的提醒,心裡隨時有個聲音在告訴自己,絕對不能浪費這筆錢。

 

在職進修一年之後,林炳丞如願進入以物聯網系統概念發展智能農業的金子進科技擔任軟體工程師,負責網頁前端、後端的維護與更新,薪資較先前的品保人員提升將近三成。他分享,由於選的線上課程很符合職場需要的技能,加上進修過程中不斷累積實作專案,學習程式的實際應用,即使是自己第一份軟體工程師的工作,銜接上還是相當順利。

 

一年後他發現自己更嚮往數據分析與AI的領域,今(2021)年五月順利進入 PChome 擔任大數據工程師。

 

他在 PChome 的工作職務,主要是優化搜尋功能,以及建立應用程式介面(Application Programming Interface, 簡稱 API)方便同事抓取數據或資料加以運用。成功轉職軟體工程師,再跳槽成為大數據工程師,讓林炳丞的薪資三級跳,與轉職前的品保人員相較,薪資幅度足足成長將近五成。

 

成為工程師之後,他也發現英文的重要性,不僅撰寫程式需要英文,有時跟團隊溝通也需要英文。為此,他利用一個月的時間,透過線上英文課程、每日一集美劇密集加強聽力,接下來也將持續學習英文,並報考 TOEIC 檢視自己的英文能力,希望有朝一日能進入外商公司,與外國工程師一起切磋、學習軟體工程師的技能。

透過達內教育的 Python 線上課程,林炳丞順利轉職成為軟體工程師!

 

透過在職進修,讓林炳丞順利轉職成為軟體工程師,更進一步往數據分析領域發展。

 

時刻提醒進修初衷 就能堅持下去

利用一年在職進修的時間便成功轉職、達成目標,是許多上班族的夢想,但總是心有餘而力不足。對此,林炳丞認為只要心態正確、做好心理建設,知道自己為什麼要改變?為什麼要進修?當過程中遇到阻礙、卡關,隨時提醒自己進修的初衷,就能堅持下去,這也是支持他度過一年在職進修、未曾放棄的最大動力。

 

進修過程其實也不是一路順遂,實作遇到困難也很常發生。林炳丞分享,當他卡關了,第一步會先上網找資料,看看是否有人也曾遇到相同問題、是否有解決方案,如果找不到答案,再試著詢問軟體工程師朋友,或是尋求老師跟助教協助。他認為主動找解答是在職進修過程中不可或缺的能力。

對於未來想在職進修或是也想轉職成為軟體工程師的人,林炳丞強調只要先想清楚自己為什麼要這麼做,心態對了,就能秉持這個想法走下去。其次,有效率找到正確的學習資源也是十分重要的。

 

他認為現在進修的方式相當多樣,資源很多,例如資策會或補習班都有業界最新的資訊,可以省下很多自己摸索、找學習素材的時間。最重要的是選擇能夠快速銜接職場需求管道和課程,持續下去,就能無縫接軌,利用在職進修達成轉職的目標。(原文出處:English Career

 

林炳丞的進修課程三大法則:
1. 做好心理建設,想清楚自己為什麼要進修,千萬不要忘記初衷。
2. 有效率找到正確的學習資源,省去自己摸索的時間。
3. 遇到困難,要積極主動找解答,慢慢建立成就感。

 


About 林炳丞
出生:1989年
現職:PChome 大數據工程師
經歷:金子進科技軟體工程師、醫療科技公司品保人員
學歷:真理大學工業管理與經營資訊學系

 

 

 

 

 

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今年程式語言排行知多少?聽說Python奪冠有望了?!

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聽說Python在今年的程式語言排行有機會擠下Java與C奪冠,真的假的啊?

 

目錄

1. Python奪第三!分數卻與第一名史無前例地相近

2. 人工智慧、新冠藥物⋯Python應用廣有望奪冠

3. 前七名上榜語言與去年同期相同

 

自從 2001 年起,創建滿 20 週年的程式語言排行榜「TIOBE Index」都會公布當月的程式語言排行。第一次出現在 TIOBE 榜上的前三名為:Java、C 以及 C++。這幾年來,穩居在榜上前三名的常客為 Java、C 和 Python,與 20 年前異常地相似。

 

2021 年 7 月程式語言排行榜 TIOBE 所列出的前 10 名熱門語言中,可看出 C 語言與 Java 分數已明顯下降,Python 的分數則上升 1.86%。

 

Python奪第三!分數卻與第一名史無前例地相近

而最新一期(2021 年七月)的結果也不意外,JavaC 和 Python 穩居前三名。但是,長期居冠的 C 語言和第二名的 Java 分數都明顯下降、 Python 的分數卻竄升,使得前三名的分數差異史無前例的靠近,第一名和第三名的分數只相差了 0.67%!這就代表著接下來的幾個月,榜上的前三名將有史無前例的結果。

 

人工智慧、新冠藥物⋯Python應用廣有望奪冠

近幾年,人工智慧(Artificial Intelligence)與資料挖掘(Data Mining)都在蓬勃發展中,剛好 Python 又是這兩大領域的領導語言,這優勢可讓 Python 在接下來幾個月隨時都可能成為第一。除了上述兩大領域,Python 的應用領域也包含網頁前後段、嵌入式系統等;去年更因為 Covid-19 的爆發,研究人員積極使用 ​Python 進行統計分析,尋找對抗病毒的藥物,讓 Python 的分數有前所未有的竄升。

 

Covid-19 除了帶動 Python 的熱門度外,用於醫療軟體開發的 C 和 C++ 也受到影響。C 語言擠下了近年來居冠的 Java 成第一名。

 

總體而言,位居榜首的 C 語言分數為 11.62%,自去年 7 月以來下降了 4.83%。緊接在後的 Java 得分為 11.17%,較去年下降了 3.93%。排名第三的 Python 得分 10.95%,較去年增加了 1.86%,也是榜上前 20 名中增幅最大的程式語言。

 

前七名上榜語言與去年同期相同

有趣的是,本次榜上前七名的程式語言都與去年同期(2020 年七月)相同:C++ 與 C# 分別以 8.01% 與 4.83% 位居第四、第五、Visual Basic 以 4.50% 的分數排名第六,JavaScript (2.71%) 排名第七。而第八名的 PHP 相較去年變化不太大,只升了一個名次;組合語言 ASM 則在一年間升了四個名次,進 Top10 榜到第九名;SQL  也在一年內加入 Top10,位居第十。

 

2021 年 7 月程式語言排行榜 TIOBE 所列出的 11-20 名熱門語言

 

TIOBE Index 的其他變動,還有位居第 11 名的 Visual Basic,自去年七月以來以來上升到9 名;在此一年間,第 12 名的 R 語言下滑了 4 名、位居第 14 的 Fortran 則飆升到了 36 個名次、第 15 名的 Groovy 竄升九個名次、第 16 名的 Swift 則滑落六個名次、Perl 與 MATLAB 則不約而同地在一年內滑落四個名次,分別居於第 18、19。

 

TIOBE 使用許多指標來決定每月一度的排名,指標包含了 Bing、亞馬遜、YouTube、維基百科、Google、Yahoo 和百度上的搜尋結果。讀者們想要進一步查詢完整指標的話,就親自到 TIOBE 官網上看看相關資訊吧!


延伸閱讀:使用 Java、Python 等 22 種語言寫出「Hello World」會如何?

 

 

 

 

 

 

 

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