馬上掌握!2022年人工智慧關鍵七大突破!

馬上掌握!2022年人工智慧關鍵七大突破!
馬上掌握!2022年人工智慧關鍵七大突破!

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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▲ AI 甩尾讓美國 Formula Drift 世界甩尾冠軍 Fredric Aasbo 感嘆:要失業了(圖片取自網路)

就連 2015 年美國 Formula Drift 職業飄移錦標賽的世界甩尾冠軍 Fredric Aasbo,也對 MARTY 的高難度甩尾印象深刻,說:「在這種操控上,機器人可能會比我們人類做的更好」,甚至半開玩笑道:「我要失去我的工作了!」

自駕車做得比真人車手更好?全因有 AI 加持

MARTY 穿梭於跑道中的模樣,也許會讓某些人想起有「甩尾天王」、「飄移大師」、「磚叔」等稱號的 Ken Block,其實團隊確實是想向 Ken Block 的 Gymkhana 系列影片致敬,也將用來測試的這條賽道命名為 MARTYkhana。

▲ Ken Block 於天門山的甩尾影片

然而,即便是已經親自出演十多部 Gymkhana 影片的 Ken Block 本人,對賽道和車體掌握的精確程度,可能也無法和自動駕駛車 MARTY 相比。

但此絕非質疑 Ken Block 的技術,只因自駕車 MARTY 有 AI 加持:

真人車手是需用肉眼去看速表,傾聽引擎催動、輪胎摩擦的聲音,用身體去感受離心力,再把這些資訊匯集到大腦整合,最後再做出反應;但對於 AI 甩尾而言這似乎不成問題,因智慧車載系統可以整合從感測器中讀取的精確數據,如車速、各輪的當前扭矩數值、前輪的轉向角度,以及車輛的前進方向和車身之間的偏航角度等等。

除此之外,AI 還能衍伸出車輛自動輔助駕駛系統、駕駛人瞌睡警示、防撞預警、車載自我診斷系統(OBD)、胎壓檢測裝置(TPMS)、車道偏離警示系統(LWDS)、前方碰撞預警系統(FCWS)及後方碰撞預警系統等 AI 人工智慧車(Smart Car)等等相關應用。

並非為了比快 而是要讓自駕車更加安全

史丹佛大學團隊總結 MARTY 的測試經驗與結果,發表了一篇論文〈朝著超越穩定極限的自動駕駛控制邁進:沿著一般道路漂移〉,敘述團隊進行這項研究的目的,其實是為了讓自駕汽車更加安全,更適合實際上路。

MARTY 的技術假設能夠成熟,代表著自動駕駛可以在極端狀態下控制車輛,離自駕車商業化又邁進了一步。即使職業車手會因 AI 而自開玩笑「擔心失業」,換個角度想,反之創造 AI 的話想必就不會失業了吧。

 

 

 

 

 

 

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▲ 如此極致精準的甩尾角度,你能猜出是來自哪一個賽車手嗎?

影片中一台銀白色的舊式跑車,以極致精準的角度,迅速穿越了一個又一個橘色三角錐組成的羊腸小徑。輪胎因急速馳騁於路面產生劇烈摩擦,導致瀰漫出濃烈白煙的幾乎要掩蓋視線⋯⋯而這台車通過這條既狹窄又彎曲的彎道時,竟然完全沒有擦撞到任何一個三角錐!

這麼無懈可擊的甩尾技術,究竟是來自美國的「甩尾大師」Ken Block 、日本的「甩尾王」土屋圭市,還是電影《玩命關頭》下一集的特效?

都不是!這個完美的甩尾,竟然是來自美國的世界名校史丹佛大學!

史丹佛大學「回到未來」 搶先研發出甩尾自駕車

「讓 AI 甩尾」的野心來自 2015 年美國史丹佛大學動力設計實驗室,教授 Chirs Gerdes 帶領、該校機械工程學博士 Jonathan Goh 主導開發的一項專案,將這輛外型搶眼的跑車改裝成人工智慧主導自動駕駛車輛。

有趣的是他們選中了現實中已停產許久,卻因經典科幻電影《回到未來》而讓不少影迷惦記的「DeLorean 鷗翼雙門跑車 DMC-12」來改裝成電動車,並裝上人工智慧自動駕駛系統,也因此吸引了不少目光,使專案備受注目。

 

▲ 使丹佛大學將電影《回到未來》中出現的跑車 DMC-12 改裝成 AI 自駕車

即使許多人因 DeLorean DMC-12 燒胎AI甩尾「重出江湖」而大感興奮,但團隊的研究目的可是非常嚴肅的,這項專案旨在研究自駕車能否比擬人類駕駛的敏捷性與精確度,在遭遇突發狀況時可否化險為夷、轉危為安。

而之所以選擇甩尾,Jonathan Goh 表示:「透過甩尾,我們讓自動駕駛進入到最為極端的環境當中。如果我們能夠在最不穩定的場景中實現自動駕駛,其他的一切都迎刃而解了。」

▲ 開發團隊的教授與成員解釋,如何讓自駕車和專業車手一樣甩尾

選定 DMC-12 作為實現這個重要目標的載體之後,團隊為它取名 Multiple Actuator Research Testbed for Yaw control (偏航控制多執行器研究試驗),簡稱 MARTY。

緊接著就是讓這台車煥然一新──動力與驅動系統被換成由電動汽車公司 Renovo 提供的電動馬達與電池組,轉向、制動也都被電子系統取代;再來就是將它改造成適合甩尾的車輛,原本的懸吊系統支撐性不夠,無法在甩尾中保持良好動態,於是團隊針對這部分重新設計,並加裝防滾籠(Roll Cage)來強化車體剛性,確保發生碰撞時的安全保護。

而自動駕駛系統則是採用雙 GPS 高精地圖,將駕駛路徑的誤差控制在僅僅 1 英吋內。AI 控制的剎車與轉向系統極其精確,以實現更精準的甩尾控制。

這一切讓 MARTY 實現了高難度的甩尾技能!

▲ MARTY 精彩的繞 8 甩尾影片

團隊選在北加州賽車勝地 Thunderhill Raceway Park 賽道進行試跑,從影片中可以看見,團隊以三角錐鋪設出 1 公里的障礙跑道,而 MARTY 最終以時速 50km/h、正負 40 度的角度不斷側滑,完美通過甩尾考驗。

而這個成果也隨即傳遍了賽車界,美國甩尾界名門 Papadakis Racing 車隊隊長 Stephan Papadakis 表示:車輛動力的總成設計和安裝,以及自動駕駛系統的程式設計令他印象非常深刻,特別是 MARTY 穿過同個彎形採用的姿態,都始終準確無誤。

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