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⋯⋯

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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。

 

 

 

 

 

 

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所以模特兒要被 AI 取代了嗎?

這樣看起來人工智慧模特兒的好處多多,不僅費用比較低、可控性高,還不需要煩惱真人模特兒日後危害品牌形象的可能,不只能取代真人模特兒,也許連攝影師、化妝師都可以不需要了?

即使虛擬模特兒看似完美無缺,但依然有質疑的聲音。

有意見表示,對 AI 生成的模特兒全都是「完全虛擬」的表示懷疑。AI 模特兒的生成要使用到電腦視覺(Computer vision)和電腦圖學(Computer Graphics)技術相結合,把二維圖片變成三維後進行疊加和渲染,本身就是一個很複雜技術;

再者,如果這些人工智慧系統不是使用最強大的臉部識別功能,那訓練的圖片庫與生成的圖片庫,將會有很多重合。神經網絡非常容易過擬合(overfitting),因此它們可能只是「記住」圖片,而不是「學習」生成出「全新」的圖片。

▲ 目前真人模特兒的走秀仍是人工智慧無法取代的。圖片來源:Raden Prasetya on Unsplash。

 

另一種方向觀點則表示,畢竟模特兒也不單單只是出現在宣傳 DM 上,對時裝界來說非常重要的「時裝秀」,當然也不能缺少模特兒的走秀,並且時裝秀的重點也不在出售與否,只是為了展現服裝設計師們的美學與創造力。

雖然現在的 AI 還不能完全取代真人模特兒,不過也許在未來的某一天,連走秀也可以交給人工智慧也說不定!

 

 

 

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服裝麻豆要失業了?讓你無法分辨的超逼真人工智慧models

][poiuytrewq▲ 時裝模特兒拍照示意圖。來源:Cody Lannom on Unsplash。

 

隨著各大產業經歷數位轉型,人工智慧也在時尚服裝產業掀起變革。

過去在各大服飾品牌都會印刷製作商品型錄,藉以展示出樣裝的款式特色。此類平面型錄的成本高昂,即使漸漸轉變為線上電子型錄,但撇開印刷成本之外,聘請模特兒、定裝、換裝拍攝、選片、修片、排版等過程依然費時又耗力;

另一方面,對現在十分普遍的「網拍電商」而言,為了應對流行的快速變化與多變的風格,需要快速上架大量新款服飾,因此如何在短時間內拍攝大量新款服飾商品宣傳圖,說實在也算是很大的負擔。

不過這個看似難解的問題,在引入人工智慧後,將能迎刃而解!

超逼真「AI 模特兒」 試衣、棚拍、擺 Pose 都難不倒它

現今已有 4 間公司,實際開發出用於時尚產業的 AI 技術:

1. DataGrid(株式会社データグリッド)

▲ DataGrid 技術展示影片。

DataGrid 是位於日本京都的一家科技公司,致力於開發出來高解析度、高品質、高度逼真的模特兒自動生成 AI。

從上方展示影片中可以看到,有不同人種、不同身材也不同風格的模特兒,而他們全都是基於 GAN(Generative Adversarial Network,生成式對抗網絡)深度學習開發而成的人工智慧系統所生成的「虛擬模特兒」。

過去嘗試用 GAN 開發人形的案例多為臉部生成,但如果背影顏色等無關訊息會干擾臉部的生成,一直開發上困難的地方;而 DataGrid 表示,他們的演算法能剔除所有可能混淆生成的訊息,在一個純白色的背景下建構出 AI 模型,亦營造出在攝影棚內拍攝的感覺。

DataGrid 表示,他們所生成的圖像都是完全虛擬的,與現實中的人物無關,亦不會有侵害肖像權的問題。

2. Zalando

Zalando 是歐洲最大的時尚電子商務公司,2020 年度一季的營收就高達 18.5 億歐元(約台幣 635 億元)。

Zalando 是採用 StyleGAN 來生成 AI 模特兒。StyleGAN 是由 Nvidia 於 2018 年 12 月推出的新型生成對抗網絡,除此之外,研究團隊建立了一個有 38 萬張模特兒圖片的數據庫,每張的模特兒都附帶最多六件衣服、鞋子、配件的照片,並從模特兒擺的 pose 上提取出 16 個「關鍵姿勢點」。

▲ Zalando 數據庫示意圖,紅點即是「關鍵姿勢點」。圖片來源:Zalando 官網。

 

除了開發人工智慧模特兒,而作為銷售商務公司的 Zalando 正在研究將其與 Deepfake 技術結合使用,嘗試讓消費者的臉孔可以合成到虛擬模特兒身上,進一步加強個人化的虛擬時尚購物體驗。

3. Artificial Talent

▲ Artificial Talent AI 模特兒示意圖。圖片來源:Artificial Talent 官網。

 

Artificial Talent 位於美國芝加哥,他們將 3D 渲染技術結合人工智慧應用,用數千個真實的頭部、臉部數據訓練,開發出臉部生成引擎「Adonis」。

Adonis 的特色是可以大規模生成的逼真的 AI 模特兒,同時亦可以完全客製化。客戶可以選購已有的 AI 模特兒,也可以指定客戶自己的品牌模特兒,連同服飾一起寄給 Artificial Talent 進行拍攝及 3D 建模。

針對以此技術生成的 AI 模特兒,Artificial Talent 特別表示,即使是在已告知受訪者「兩張照片中有一張是 AI 模特兒」的前提下,仍有 95% 的測試者無法分辨出哪一張是真人、哪一張是人工智慧生成的。

這表示 Artificial Talent 可以用更少的成本,獲得同樣、甚至更好的結果。

4. Lalaland.ai

Lalaland 是位於荷蘭的新創公司,以提供服飾銷售商 AI 模特兒等服務為主要業務。

▲ Lalaland AI 模特兒示意圖。圖片來源:Lalaland 官網。

 

Lalaland 主打是快速便捷的製作流程。客戶只要經由:

▲ Lalaland 鼓勵客戶進行 A/B 測試已找出最佳模特兒。圖片來源:Lalaland 官網。

 

 

  1. 上傳合規(如標準 PDP 色度)的人體模型圖像
  2. 從 Lalaland 的多樣化──包含各種年齡、種族、高矮胖瘦等──資料庫中挑選出設定,與上傳的人體模型融合,設定姿勢、服飾與配件,塑造出與品牌形象相符的模特兒。
  3. 進行細微的個性化調整,完成之後就可供下載並發佈到客戶的網站上。
  4. 回到步驟 (2) 重新調整模型。Lalaland 支持客戶進行 A/B 測試,以此來找出怎麼樣的模特兒可以吸引更多目光。

Lalaland 表示,這是傳統模式做不到的事。傳統無法跟人工智慧一樣,可以隨時依照市場喜好改變品牌模特兒的膚色或身高,AI 也不用因為改變形象就要重新拍一組定裝照。

根據 Lalaland 統計的數據,將宣傳模特兒換成 AI 後,不僅可以節省 70% 的攝影費用、而且成圖時間更能加快 230%、點擊率亦增加 140%,最重要的是能進而提升轉換率,使營收足足增長 15%!

所以模特兒要被 AI 取代了嗎?點此接續看下去!

 

 

 

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本系列文章為【外貌影響面試?放心!新世代人工智慧Tengai面試不再以貌取人 】的下篇,請點此看上篇閱讀了解 Tengai 的身世吧!

求職環境的歧視現況 突現 AI 機器人的價值

就像其他先進國家一樣,瑞典人口近年新增不少外來移民。瑞典人的失業率約為 4 %,與之相比,外來移民的失業率卻高達 15 %以上;同時根據近期民調,有 73 %的瑞典求職者認為在就業市場中,會因為年齡、種族、性別、外貌、體重、健康以及殘障狀況而受到歧視。

一名在瑞典的保加利亞求職者表示:這是因為瑞典文化喜歡規避風險。她認為,在瑞典使用像 Tengai 這樣的面試機器人可以說是件好事,因為機器人並不會因為求職者的口音或出生地而產生成見。

根據《BBC News》的報導,從事醫療保健招聘工作的艾利森,報名參加了 Furhat Robotics 招聘試驗的志願者,她體驗了招聘者和求職者兩種角色。

起初,艾利森對與 Tengai 這個機器人互動還有所懷疑和保留,但隨著面試過程逐漸進展,他們談論的話題也更加深入。慢慢地,艾利森已經忘記了自己其實是在跟機器人互動。

▲ 許多參與了 Tengai 測試的志願者給出了良好的評價。圖片來源:Furhat Robotic 官網

艾利森對 Tengai 的評價十分良好。除了艾利森之外,Furhat Robotics 還招募了各種各樣的志願者─不同性別、不同職業、不同背景─進行多次面試,避免 Tengai 在訓練時會沾染上人類的一些「偏見」。

如此經過幾個月的試驗後,Tengai 準備真槍實彈地派上用場,Furhat Robotics 原先預備在 2020 年初上市,便遭遇了新冠肺炎疫情的爆發。

正好派上用場 瑞典自治市於疫情時啟用 AI 面試官

瑞典斯德哥爾摩的一個自治市烏普蘭斯布羅市(Upplands-Bro)在疫情大流行期間,宣布採用人工智慧「Tengai」作為市政府的面試官,成為世界上第一個使用 Tengai 的組織。

報導表示,烏普蘭斯布羅市當局啟用人工智慧機器人,是為了能夠在安全的環境下招募新成員。這個位於首都郊外的市政府面臨著艱困的招聘挑戰,特別是在照護相關的職位。

「由於全球疫情危機,我們需要確保能安全地招募到有能力的人員,特別是在老年護理方面。」烏普蘭斯布羅市政人力資源副主管 Havva Ilhan 表示。「相信採用 Tengai 機器人,我們絕對可以成功的戰勝這次挑戰。我很高興得知,將有一個機器人可以幫助我們快速地展開面試。」

市府將使用經心理學家核可的最新版本 Tengai。並於 2020 年 5 月投入使用。

Tengai 的首席執行官 Elin Öberg Mårtenzon 對此表示:「因為 Tengai 提供的面試服務是完全自動化的,這符合政府的人事部門在效率和客觀性方面的高期望。」「很高興看到公部門的對此關注,烏普蘭斯布羅市政府確實是一個十分創新的客戶。」

其實已經有許多大企業已預定要將人工智慧面試機器人投入實用,疫情的影響只是加快了它們到來的腳步,更可能加速這類型求才方式的普及。

未來面試 AI 取才很可能成為相當重要的管道,可以趁這個時先搶占先機、先努力讓自己熟稔人工智慧 的運作,就算是未來需要向機器人求職,也能坦然面對!

 

 

 

 

 

 

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面試想取巧過關?人工智慧:母湯!

「面試」是大部分人在生命中必經的關卡,關於面試技巧的教材多如繁星,內容不外乎是「面試怎麼穿著打扮」、「怎麼給面試官留下最佳印象」等等。也有不少教材是「教你觀察面試官喜好」,先了解面試官的喜好,就能對症下藥、投其所好。

但,未來可能無法再依靠這招完勝面試了!為了避免面試官是因為喜好、偏見甚至歧視等個人原因而無法做出公平判斷,瑞典一家新創公司開發出最「鐵面無私」的面試官── AI (人工智慧)面試機器人 Tengai。

「鐵面無私辨忠奸」 避免歧視風險的人工智慧面試官

Furhat Robotics 是位於瑞典斯德哥爾摩的一家新創公司,他們與瑞典最大招聘公司之一 TNG 合作,於 2019 年推出了全球第一個人工智慧面試機器人「Tengai」。

Tengai 的外觀是人類的頭部,高約 41 公分,放置於桌上時,正好能跟大部分的求職者對上視線。Tengai 可以模仿細微的人類表情,透過鏡頭和麥克風與求職者互動。Tengai 臉部的顯示螢幕會根據說話內容同步對應嘴型,分析求職者所說的話,再適當地給予回應,不會讓求職者感到延遲或奇怪。

面試一開始時,Tengai 會輕輕眨眼、露出微笑,跟求職者說:「你曾被機器人面試過嗎?」

▲ 面試機器人 Tengai。圖片來源:Furhat Robotic 官網

Furhat Robotics 與 TNG 聯手打造面試機器人,目的是為了消除面試官於面試過程的潛意識中的偏見──諸如性別、種族、長相、穿著、口音等等。

TNG 的首席創新官艾琳表示:「只要 7 秒,面試官對求職者的第一印象就會定型;而大約 5 到 15 分鐘面試官可以做出要不要錄用的決定。啟用機器人,是希望能避免因偏見對一個人的能力做出假設。」

艾琳接著舉例:「如果我擔任面試官,在面試開始前我問一個應試者:『你打高爾夫球嗎?』如果他說:『是的,我喜歡打高爾夫球』,我可能就會對他產生好印象,因為我也喜歡打高爾夫球。」

▲ 面試機器人 Tengai。圖片來源:Furhat Robotic 官網

面試官可能會因為志趣相投,而給應徵者加分,但機器人可不會跟求職者閒聊。Tengai 會以更固定的順序提出問題,不管是面對什麼對象、得到什麼回應,都會保持相同的態度回應,艾琳認為,這些絕對能夠有助於求職者,創造更公平且客觀的面試環境。

不過 Tengai 並不能全權決定要錄取誰,在面試結束後,Tengai 會把面試者的回答轉為文字,以供人類主管、人力資源參考,再確定哪些人可以進入下一輪面試。

 

既然人類被認為無法避免偏見,那機器人的表現如何呢?

點此接續看下去!

 

 

 

 

 

 

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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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想要喵星人名字與眾不同?就交給人工智慧吧!

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就讓人工智慧幫喵星人取一個專屬名字吧!絕對是”笑”果十足!

AI 人工智慧替貓客製化命名,每一個都獨一無二:有的可愛、有的酷、有的有黑色幽默、有的歪樓了⋯⋯


人工智慧為收容所的貓所起的名字獨一無二,由左至右、由上至下分別為「鬍鬚伊德」、「閃亮鈕扣」、「驚惡先生」、「造星者」、「布丁狗」、「閃亮湯姆」、「這傢伙」與「Beep Boop」。

 

流浪貓「閃亮鈕扣(Sparky Buttons)」被發現時,左眼雖已受到感染。但是當牠擁抱、玩耍時,仍就活力十足;而另一隻貓「驚惡先生(Mr.Sinister)」,雖然名字很魔性,但是牠也是一隻貨真價實的塞奶貓呢!他們與「閃亮湯姆(Tom Glitter)」、「布丁狗(Pompompur)」、「Whiskeridoo」都是待領養的小貓咪。牠們特殊有創意的名字是來自 AI 人工智慧的客製化命名!

美國費城的莫里斯動物收容所(Morris Animal Refuge)為了幫這些等待奴才的喵星人們命名,與知名人工智慧科學家 Janelle Shane 合作,訓練了一組人工神經網路(英語:Artificial Neural Network,ANN)來替貓咪命名。而這些來自 AI 人工智慧的名字,有的很萌、有的卻很詭異甚至有點可怕。

一開始,Janelle 輸入 8000 個貓咪的名字,讓人工智慧學習替貓命名。但是這個 AI 似乎有點迷糊,給出了像是 Hurler 或是 Retchion 這樣的名字。於是 Janelle 就借助另一個擁有更多語彙庫的 AI,使用一長串的貓名來訓練它。這次總算是成功了。

這套人工神經網路給出了像是「小念頭(Notion)」、「小鏡片(Monocle)」等等可愛的名字。有時 AI 會歪樓,給出像是「Scat Cat Butthole(便便貓菊花?)」、「Fudge Putty (一款髮泥的名稱)」以及「BUTT(屁屁)」;有時會有一些像是「Warning Signs(警告標誌)」、「Bones of the Master(主人的骨頭)」以及「Kill All Humans(殺光人類)」等等的黑色幽默。你可以點這裡看到所有由這套人工智慧起的貓名字。

Janelle Shane 在人工智慧領域,早已是使用 AI 做趣味命名的達人。在幫這群等待家的喵星人命名前,她曾經訓練 AI 替一系列傳統手工餅乾命名,甚至還替經典 RPG 遊戲「龍與地下城」的怪物命名呢!(詳細請看:半途而廢、興奮劑⋯⋯AI人工智慧替甜點命名歪樓)

 

先前,這間動物收容所就使用人工智慧,曾替待領養的天竺鼠命名的成功案例。現在院方則希望能夠藉由 AI 的創意命名,幫助這些喵星人們快快找到屬於他們溫暖的家!

也許是 AI 創意起名奏效,消息一放出來,「驚惡先生(Mr.Sinister)」馬上就找到奴才!希望其他的貓主子也都能找到愛他們的家人。

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人工智慧真的太有創意,連傳統甜點正名都可以這麼意想不到?!

AI人工智慧替傳統手工餅乾正名,結果出爐卻令人笑到噴飯! 包含夢幻老鼠、興奮劑、半途而廢⋯⋯看來人工智慧是可以說是真的沒有味覺。

人工智慧替傳統手工餅乾重新命名,其中左下角的巧克力餅乾就被命名為「Apricot Dream Moles(杏果夢幻鼠)」、右上數來第二個粉紅色被命名為「Merry Hunga Poppers(快活的 Hunga 興奮劑)」。

 

當你輸入 1228 種傳統餅乾食譜到人工神經網路時,並且請人工智慧重新給予更好的名稱時,到底會發生什麼事?

人工智慧科學家 Janelle Shane 就做了這樣的實驗。她訓練了一套機器學習系統,來替這些傳統手工餅乾以更新奇的名稱來正名。

「我用了一個叫『textgenrnn』的 AI 人工神經網路,它會盡可能模仿您給它的任何類型的文字」Shane 在她的個人網站上解釋:「問題就出在於它根本不知道這些文字代表什麼意思——它只會挑選似乎相似的字母組合」

這款人工智慧學習了 Janelle 輸入的食譜,並且替這些餅乾重新命名,結果產生了一系列聽起來稀奇古怪的名稱,非常適合參加《大英烤焗大賽(The Great British Bake Off)》。

Shane 表示這就是「人類的餅乾,聽在人工神經網路(人工智慧)的耳裡像什麼」。這些新的餅乾名稱包含「Merry Hunga Poppers(快活的 Hunga 興奮劑)」、「Quitterbread Bars(半途而廢的人的麵包條)」、「(Lord’s Honey Fight)閣下的蜂蜜大戰」以及「Apricot Dream Moles(杏果夢幻鼠)」。

Nextpit.com 選出了其中的幾款餅乾,詢問讀者「哪種人工智慧創造的餅乾,聽起來最好吃」並且開放投票。冠軍是「Quitterbread Bars(半途而廢的麵包條)」,其他有獲得票數的有「(Lord’s Honey Fight)閣下的蜂蜜大戰」、「(Brown Cheesy Cookies)褐色乳酪餅」等。

其實 Janelle Shane 在 AI 命名的領域,早已小有名氣。過去她曾訓練人工智慧替經典 RPG 遊戲「龍與地下城」的怪物命名,最近還替收容所中等待家的小奶貓起個性化的名字,看是否能更吸引收養者的注意。而沒有味覺的人工智慧,替喵星人「客製化」的名字可是獨一無二的,有些還有點黑色幽默呢!果然這方法奏效,認養消息一公佈,馬上有一隻名為「驚惡先生(Mr.Sinister)」的貓咪被認養!(詳細請看:AI人工智慧替貓取名!每個都是客製化的酷名)

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比人快 3,000 倍!Google AI 省時省力拚保育

過去假設以人力一張張辨識照片影像的話,每個小時最極限最多也只能處理 1,000 張照片。但如果用 Google Wildlife Insights AI,影像辨識分析的速度可達3,000 倍以上,等於每小時能處理多達 3 千 6 百萬張照片。

▲Google AI 可辨識出照片中的物種或空景。

當然,目前尚不能精準辨識出地球上所有物種,但其中 614 種物種如美洲豹、非洲象與羚羊等,Google AI 有最多達 98.6% 的準確度。而且最重要的是,若是沒拍到動物的空景,AI 可以快速地辨識出並且剔除,就已省下一大筆人工篩選時間了。

此外,AI 在辨識的同時也能統計相同區域中出沒的動物,計算出物種分布密度,提出一份較為精準的數據給予大眾使用。識別、分析和共享野生動物的數據,以近乎即時的方式揭示野生生物的現況。

只聞其聲不見其「魚」 Google AI 用音頻追蹤鯨魚

除了在陸地上跑跳的動物外,海中優游的座頭鯨也是 Google 關心的對象。

座頭鯨以其躍出水面姿勢、長長的胸鰭與富有深意的叫聲而聞名,被稱為「大海的歌唱家」。然而,隨著遠洋漁業的發展,座頭鯨曾一度被列為瀕危物種。根據《自然》雜誌發表的一篇報告指出,商業性捕魚已使近 90% 的大型掠食性魚類消失,其中就包括座頭鯨。

為了能夠保育面臨絕種危機的座頭鯨,第一步是要確認他們出現的位置和時間。Google 在東京舉行的「Solve with AI」論壇上,公開了 Google 與美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)合作訓練神經網路模型的 AI,可自動偵測辨識座頭鯨的聲音,並進一步定位其所在地。

▲Google 與 NOAA 建立了網站「鯨魚之歌」,分享了數千小時的鯨魚歌聲。

要從這些錄音中辨識出座頭鯨的聲音並不簡單,水下錄音機會錄下各式各樣的聲音,而雨聲或是船隻的噪音,也常會混淆判斷。並且座頭鯨的叫聲特別難分辨,不如藍鯨、長鬚鯨等其他鯨類會發出固定的叫聲,座頭鯨的叫聲複雜且多變,更是加深辦識難度。

NOAA 過去已錄製了超過 17 萬小時的水下錄音,「若要人手處理,需要24 小時不眠不休地聆聽 19 年,要人手分析簡直是天方夜譚。」

Google AI 將這些水下聲音轉視覺化,以頻譜表示,不斷標記頻譜資料訓練,就能讓 人工智慧 更精準的標記出錄音中的座頭鯨聲音。現在 AI 已經可以根據錄音中的座頭鯨聲音,在地圖上標記出他們出現的時間地點,甚至得知牠們的遷徙途徑,用於保育和研究。

這些生活在地球已有 5000 萬年的大型哺乳動物,能否能夠繼續優游海洋,也許命運就交託在人工智慧手中。

 

 

 

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人工智慧 AI 或許是應對氣候變化,除了個人力行友善地球的生活方式之外,另一個生態保育的關鍵技術呢!

如今,氣候變遷是人類面臨的最大挑戰之一,全球變暖、冰川消融、物種滅絕、海平面上升到極端天氣事件頻發等等,能挽回的時間越來越緊迫。也許我們可以借助於效率比人類快 3000 倍的 AI 人工智慧⋯⋯

「現代問題需要現代手段」

《自然氣候變遷》(Nature Climate Change)期刊研究生物多樣性資料庫中的 48,786 個動植物物種,並同時進行電腦氣候變遷模擬,而結果表明:如果無法有效減少溫室氣體排放,到時全世界 57% 的植物和 34% 的動物將會失去超過一半的家園。

這將對上萬種物種產生毀滅性的影響,常見、珍稀和瀕危物種都難逃一劫。而許多動物保育或環保團體正在抓緊時間,記錄下野生動物的姿態、習性乃至等聲音等資料。

但,先不管人工採集資料所需耗費的成本,以人力一項項辨識分析巨量的資料往往是事倍功半、耗時過久,此時 AI 的優勢變展現出來:經訓練的 AI 辨識資料的時間比人類少了 1/3000!等於人類辨識完一張相片的時間,AI 已經辨識完 3000 張了。

動植物資料庫最強救星 AI 輕鬆處理百萬張照片

在物種生態研究領域中「相機陷阱」(Camera Traps)是一種採集原始照片常用的方式。將鏡頭長期放置在大自然,再利用紅外線感應並自動拍攝的,時常被應用在觀察野生動物與尋找稀有物種上。

隨著相機畫質不斷提高,相機陷阱的運用也愈來愈盛行。然而,即使是被動拍攝,一年拍攝的照片也多達數百萬張,其中可能只拍到動物閃身而過、或是拍到空蕩蕩的背景,但也很可能能夠捕捉到珍貴的一幕。

為了處理這些人力無法負擔的百萬張照片,Google 成立了「Wildlife Insights」平台,並訓練了專責辨識照片的 AI。根據介紹,Google 用了 870 萬張動物圖像去訓練 AI,這比全世界博物館中的動物標本總和都還多。

任何人只要將相片上傳到此平台,AI 就會自動分析識別照片中有沒有拍到動物、是什麼動物。

▲相機陷阱如同人類在大自然中的眼睛,而 AI 則是過濾出有用資料的關鍵。

同時 Wildlife Insights 平台也匯總了來自世界各地的照片,統整出全球各地野生動物分布的即時數據並無償公開。目的是希望能結合生態保育、AI 尖端技術與大數據分析技術,不管是動保團體、生態動植物科學家或是一般民眾都共享這些自然生物的資料,在保育全球野生動植物種群的目標上功不可沒。

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