今年程式語言排行知多少?聽說Python奪冠有望了?!

今年程式語言排行知多少?聽說Python奪冠有望了?!
今年程式語言排行知多少?聽說Python奪冠有望了?!

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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Google FLoC到底怎麼了?為啥許多瀏覽器都不挺它?(下)

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Google FLoC到底怎麼了?為啥許多瀏覽器都不挺它?(下)

Google FLoC到底發生什麼事?竟然有許多瀏覽器都不支持它?(下)

 

目錄

1. EFF:Google 的 FLoC 是一個糟糕的主意

1-1 1. 瀏覽器指紋識別

1-2 2. 洩漏用戶資訊,加劇歧視問題

2. 網頁架設工具龍頭 WP 也存疑

3. 瀏覽器同業們也反對 FLoC 恐孤掌難鳴?

 

本文為該系列的下篇,上篇請點此連結

 

網頁架設工具龍頭 WP 也存疑

EFF 發聲後,Wordpress 也站了出來,引用 EFF 的文章並發出公告,並表示:「Google 的 FLoC 技術是一個糟糕的追蹤方法。」並認為,FLoC 除了可能會加深在租屋、聘雇等場合的歧視之外,其未經使用者同意、和追蹤網站共享資料所造成的隱私安全問題,也會讓立法和監管單位難以保護使用者。

 

WordPress 可以說是目前內容管理系統中的第一把交椅,全世界有高達 41%的網站架設、管理系統都是採用 WordPress 架設而成。因此官方團隊一致認為,WordPress 絕對有責任幫助整個社群消除種族主義、LGBTQ + 歧視、性向歧視與精神疾病患者歧視等問題──透過簡單的程式碼。 

 

因此,對於現階段而言,Wordpress 官方表示會「像對待安全問題一樣對待 FLoC」,從核心程式碼預設停用 FLoC。

 

但這項決定並非是完全禁用,如果想在網站中使用 FLoC,依然可以使用官方提供的程式碼,藉以覆蓋掉過濾器。

 

▲  WordPress 官方提供以重新啟用 FLoC 之程式碼。

 

官方在公告中表示,他們也承認這樣的處理方式很不尋常,不過這是為了整體社群利益著想。至於為什麼不讓使用者們等到下一個主要版本發佈後再更新就好?因為 WordPress 的下一個版本 5.8 最快要等到 2021 年 7 月才會發布,但 FLoC 在 4 月就會推出使用了。

 

瀏覽器同業們也反對 FLoC 恐孤掌難鳴?

目前公開明確反對 FLoC 技術的瀏覽器包括 Vivaldi 與 Brave,而 Microsoft Edge 與 Mozilla Firefox 則是表示他們並不會立即採用 FLoC

 

除此之外,目前公開明確反對 FLoC 技術的瀏覽器包括 Vivaldi 與 Brave,而 Microsoft Edge 與 Mozilla Firefox 則是表示他們並不會立即採用 FLoC。

 

美國科技新聞網站 The Verge 於 2021 年 4 月 16 日刊出一篇採訪報導表示,當微軟被問及:「Edge 是否會跟進 Google 倡議的 FLoC 技術?」時,他們並未正面回應,僅僅是表示:「我們不支持蒐集非經使用者同意的使用者身份資料,像是瀏覽器指紋。」

 

再加上微軟日前才發表自家的使用者資料匿名化處理方案,名為「PARAKEET」,因此媒體普遍認為,現階段微軟不會採用 FLoC

 

至於 Mozilla Firefox 則是於報導中告知 The Verge,他們不認為廣告產業會需要數十億使用者資料,才能發送高相關性的廣告,這也是何以 Firefox一天封鎖數十億廣告追蹤器的原因。而對於 Google 倡議的方案,目前也並沒有計畫會實作。

 

那另一主流瀏覽器 Safari 呢?蘋果官方尚未對此有任何表態。只有 Safari 智慧追蹤防護功能團隊成員 John Wilander 被問及 Webkit、Safari 對 FLoC 的態度時,在個人  Twitter 帳號上表示:「蘋果『沒說會實作』,而且蘋果有自己的追蹤防護政策。」

 

而 Brave 與 Vivaldi 皆公開表態不支持 FLoC,並且會於瀏覽器中禁用。Brave 甚至還大力抨擊 FLoC 是「以保護隱私為幌子,卻從根本危害了使用者的隱私」。而訴求隱私的搜尋引擎 DuckDuckGo 則推出 Chrome 擴充套件,讓使用者可以選擇停用 FLoC

 

就現況而言,FLoC 技術似乎面臨獨木難支的局面。Google 已在 3 月底針對 Chrome 89 及特定市場展開 FLoC 的廣告測試,未來 FLoC 是否能像 Google 原先希望的全盤取代 Cookie 技術?我們還是需要繼續看下去。

 

 

 

 

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1. EFF:Google 的 FLoC 是一個糟糕的主意

1-1 1. 瀏覽器指紋識別

1-2 2. 洩漏用戶資訊,加劇歧視問題

2. 網頁架設工具龍頭 WP 也存疑

3. 瀏覽器同業們也反對 FLoC 恐孤掌難鳴?

 

 

上次我們已介紹過 Google 將用以取代第三方 Cookie 的新技術「FLoC」,在當時,Google 聲稱被稱為「FLoC」的人工智慧技術「能兼顧實用、使用者隱私與資料安全性三個面向」。

 

但也有反對聲音指出,這會更加鞏固 Google 在網路廣告產業的壟斷地位,而且 FLoC 人工智慧技術也不像官方聲稱的那樣安全無虞,反而因為將使用者「分組」的機制,很可能演變成「超級追蹤器」,並且會加重歧視、偏見等問題。

 

隨著爭議愈演愈烈,多家科技公司與網路同業也選擇站出來公開表態──其中包括全球知名網站建置、內容管理系統「WordPress」也直指:FLoC 存在安全疑慮!

 

EFF:Google 的 FLoC 是一個糟糕的主意

長期致力於保護網路個人自由與隱私的電子前哨基金會(Electronic Frontier Foundation,EFF)就強烈質疑 FLoC 的安全性,並於 2021 年 3 月發表專文進行公開譴責。

 

EFF 指出,FLoC 主要有兩個問題:

1. 瀏覽器指紋識別

瀏覽器指紋(Browser fingerprinting),又稱數位指紋、裝置指紋等,指使用者在使用連網裝置(電腦、手機、平板與智慧家電等)的過程中,被遠端網站收集並累積的個人資訊。現有技術已能跨瀏覽器追蹤使用者,就算不斷切換不同瀏覽器也沒有用。

 

瀏覽器指紋的存在,讓網站能識別出個別裝置,甚至還能識別其使用者的真實身分。況且也有人認為「瀏覽器指紋」是一種比 Cookie 還更具侵入性的追蹤方式。

 

而 FLoC 的分組機制,一方面雖然讓使用者得以隱藏在多人群組中,但也因為 FLoC 已經先對使用者分組,因此如果有追蹤者預先鎖定一個 FLoC 分組,只需要將你與其他幾千人區分開來,而不是幾億人。再透過關聯其他資料,反而更容易建出唯一指紋,辨識出特定的使用者。

 

2. 洩漏用戶資訊,加劇歧視問題

FLoC 群組本身也許不能提供身分辨識,但是網站仍然可以用其他方式識別使用者──像是:很多網站都支援「使用 Google 帳號登入」,如果網站將其與從 FLoC 中取得的資料聯繫起來,就可能會如同「拼圖」一般,拼湊出使用者的真實資料。

 

而追蹤者將可以反向推算出一個群組中的使用者組成──因為群組中的成員會是同個類型的人。例如:一個群組中都是年輕女性;另一群組則是特定黨派的忠實選民;第三個群組是 LGBTQ+ 的支持者等等。

 

 

「如果你瀏覽一個健康與醫療的網站,你可能會信任他提供的資訊,但這不表示他可以取得你的政治立場;如果你因急需租房而在瀏覽租屋平台網站,他也無權知道你最近是否有 Google 過憂鬱症的治療方式。」EFF 表示,這很可能加劇在就業、醫療、住房等各方面的偏見問題。「每個人都有權利,在不同的背景下展示自己的不同面向。」

 

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今天會下雨嗎?人工智慧導入手機,化身氣象觀測站!

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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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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。

推薦閱讀:被愛貓叼回獵物嚇到!亞馬遜PM開發AI貓門阻貓帶止獵物

以領養代替購買,以絕育代替撲殺:

全國推廣動物認領養平台(領養動物請點我)

台灣認養地圖(領養動物請點我)

動物認領養 – 全國動物收容系統(領養動物請點我)

 

 

 

 

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