誰說只有人才能搞發明?人工智慧也能辦到還獲得發明專利!(下)

誰說只有人才能搞發明?人工智慧也能辦到還獲得發明專利!(下)
誰說只有人才能搞發明?人工智慧也能辦到還獲得發明專利!(下)

真的不能小看人工智慧!能夠自己發明東西還獲得發明專利,真的很不簡單耶!(下)

 

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南非遭到爭議性的專利審核

在南非專利局受理之前,DABUS 這項專利曾經慘遭美國專利商標局、歐洲專利局、英國知識產權局和澳大利亞專利局駁回。美國法官表示「對於 AI 機器在專利法下是否有資格成為創作者,明確的答案就是『不行』」。他認為,由於科技發展日新月異,未來 AI 細緻複雜的程度可能媲美公認的發明人資格,但是「這樣的時刻尚未到來。一旦時機來臨,將由國會決定如何擴大專利法的適用範圍。」

 

令國際社會大吃一驚的是,南非專利局和智慧財產權委員會授予該專利,承認 DABUS 是發明者。該專利於2021年7月的專利期刊上正式發表,包括泰晤士報在內的新聞機構都對此事進行報導。

 

DABUS 的發明專利在南非的授予受到智慧財產權專家的廣泛反對。批評者認為,這是法律上的錯誤決定,如果南非有一個實質性的檢索和審查制度,DABUS 專利申請就會被拒絕。因為人工智慧缺乏成為發明家的必要法律地位。

 

人工智慧應用在生活許多地方,發展也一日千里,現在還能自主發明物品。但是是否能能成為合法的「發明者」,並申請專利,仍受爭議。

 

DABUS:「有知覺的」自主學習人工智慧

DABUS 被認為是「有知覺的」人工智慧應用,擁有創造性神經系統,無秩序性地刺激多數神經網絡以產生潛在的想法,並且從判斷中強化學習,這個過程被稱為「機器學習」(machine learning),而且一但系統經歷了「機器學習」,它就能夠在沒有人類干預的情況下「自主性」地開始進行發明,並推向最富有成效的方向。

 

這些發明是由「機器學習」構思出來的,根據自己的累積經驗,判斷想法的價值。儘管如此,該系統確實自主選擇性地將眾多元素的組合,強化為更複雜的概念。任何連結的概念都會啟動一系列記憶,被認為等同於人類的主觀感受(即感覺)。透過這種方式,DABUS 在構想中產生欣賞的情感。

 

AI 人工智慧能夠解決許多人類無法解決的問題,速度也比人類快得許多。多年來,出現了多種創意機器。在 DABUS 之前,Thaler構建了另一個AI,它創造了新穎的樂譜,他發明交叉刷毛牙刷設計,申請專利獲得了授權。證明AI是有足夠能力可以產生符合專利標準的新穎發明。然而,當時 Thaler 將自己列為發明者,而不是AI人工智慧。

 

DABUS 人工智慧影響了專利制度的改革

Thaler 的法律團隊表示,他們之所以會將「DABUS」列為專利申請中的發明者,是想要測試專利制度的極限,並藉此促進相關改革。

 

其中,法學專家 Abbott 指出:「授予自然人為發明者的法律是為了給予人們應該有的信任。另一方面,這些法律的制定並不考慮機器發明未來的可能性。因此現在是時候調整,我們必須從鼓勵人們發明東西,轉變成鼓勵人們創造出那些可以發明東西的AI。」

 

「在發明東西的時候,AI 在某些領域或許比起人類擁有更大的優勢,例如遇到需要使用大量數據,又或是廣泛的電腦計算資源時。」

 

專利制度對於投資者的影響

ABC 新聞則提到,只要將人工智慧列為發明者,便容易受到各國的專利制度阻止。這一點不確定性,也影響人們對於人工智慧應用與技術領域的投資意願。

「我們想要一個專利制度,它能充分鼓勵人們研發 AI,並讓那些人工智慧發展出具有社會價值的創新發明。」Abbott 說。

 

 

 

 

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目錄

全球第一取得設計專利的人工智慧! DABUS 的 AI 系統設計者非人哉

非人類的專利發明者-DABUS人工智慧技術

DABUS 獨立思考能力強!人工智慧定義已超越機器人

能自主研發的DABUS,是否也能自行申請專利?

南非遭到爭議性的專利審核

DABUS:「有知覺的」自主學習人工智慧

DABUS 人工智慧影響了專利制度的改革

專利制度對於投資者的影響

 

全球第一取得設計專利的人工智慧! DABUS 的 AI 系統設計者非人哉

人工智慧應用於諸多領域,而且發展速度真的遠遠超越我們想像,竟然連 AI 都能成為研發新產品的主力!各國的人工智慧應用與發展的專利申請數不斷提升,但人工智慧本身竟能成為合法的「發明者」?

 

 

非人類的專利發明者-DABUS人工智慧技術

南非專利局和智慧財產權委員會宣布一項名為「DABUS」的人工智慧應用技術,DABUS 竟然也已經自主完成兩項發明!這兩項分別是:「Neural Flame(一種以新穎且創意的方式閃爍,以吸引注意力的警示燈)」和「Fractal Container(一種便於堆疊與機器手臂操作的碎形幾何的食品容器)」,可以說是有資格取得發明專利的 AI。

 

DABUS 所發明的碎形幾何食品容器,其形狀有利於堆疊與被機械手臂操作

 

DABUS 獨立思考能力強!人工智慧定義已超越機器人

「DABUS」為「device for the autonomous bootstrapping of unified sentience」的縮寫,直譯即「統一感知自動引導裝置」,此系統研發者為美國 AI 專家塞勒 (Stephen Thaler),並提出「當人工智慧滿足發明人的標準時,人工智慧發明的專利申請應將人工智慧列為發明人」。DABUS 使用廣泛的人工神經系統創建專利,透過自己累積的學習經驗來構思發明。

 

DABUS 的出現,打破了過往我們對人工智慧定義只局限於「機器人」。

 

過往人們常將人工智慧定義為機器人。

 

能自主研發的DABUS,是否也能自行申請專利?

都能自主發明東西了,那 DABUS 是否能以「人工智慧」的身份自行申請專利?很可惜的是,DABUS 無法自行申請專利,因此得到英國薩里大學(University of Surrey)和國際律師團隊的協助完成。律師團隊認為,發明這兩項專利技術的都是 DABUS,而 Thaler 本人並未具備任何與容器或警示燈相關的專業知識,因此也不該由 Thaler 擔任發明人。

 

參與「人工發明者專案」(Artificial Inventor Project)的專利律師 Ryan Abbott 則說,AI 系統的確不會憑空出現,一定是經過大量的資料和程式碼的訓練,但是這並不見得可以讓 AI 系統所發明的東西都能追本溯源到人類,假設IBM 的 Watson 系統在解決問題的過程中,使用了一個可申請專利的技術,那麼可能會牽涉到數百或數千名工程師。

 

 

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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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特斯拉自研發超高效能晶片D1,訓練人工智慧效率光速快!

你能想像訓練人工智慧的超高效能晶片D1,竟是出自特斯拉自行研發的嗎?

 

Vehicle Automobile Car Road Tesla Auto White Car

 

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Dojo D1:超越以往自駕的晶片運算

 

電動車大廠特斯拉(Tesla)於上個月舉行的 AI 日(Tesla AI Day)上,發布 2 項重要產品:一是機器人「Tesla Bot」、另一個是由特斯拉自動駕駛硬體高級總監 Ganesh Venkataramanan 宣布自行研發的 AI 晶片「Dojo D1」,用來訓練資料中心,是特斯拉 Dojo 超級電腦晶片的一部分。

 

Dojo D1 晶片的研發讓特斯拉不僅是一間汽車公司、人工智慧的業者,還是一家晶片供應商!Tesla 和 Intel、Nvidia、Graphcore 等科技大廠,同為 AI 訓練模型的晶片供應者。

 

電動車大廠特斯拉(Tesla)於上個月的 AI 日(Tesla AI Day)上發布自行研發的 AI 晶片「Dojo D1」,可以用來訓練資料中心,是特斯拉 Dojo 超級電腦晶片的一部分。

 

Dojo 計畫負責人 Ganesh 說 「D1 晶片——從架構到封裝——完全是由特斯拉團隊所設計。其晶片就像 GPU,但是又有『CPU 等級』的靈活度,上下載頻寬還是網路晶片的兩倍⋯⋯」因此 D1 晶片已經超越了單純的 CPU 與GPU,而直接被稱為「Pure Learning Machine」(純學習機器)。

 

訓練人工智慧模型,需要大量的運算能力,而 D1 晶片的效能,對 AI 模型的訓練來說,可以說是是綽綽有餘的。像是車內攝影機所蒐集的各種影像,Dojo 晶片未來將協助自駕 AI 處理、應對處理路上的狀況。

 

特斯拉 CEO 馬斯克表示:特斯拉將在 2022 年投入 Dojo 的營運,目標是能夠實現真正的 100% 全自動駕駛。特斯拉稱 D1 晶片的頻寬是當前網絡中使用的晶片的兩倍。通過設計這樣一款高性能晶片,該公司希望保持低延遲和最大頻寬。

 

Dojo D1:超越以往自駕的晶片運算

D1 號稱由 500 億個電晶體構成,超越 AMD 的 EPYC Rome(395.4 億個電晶體),並略少於擁有多達 540 億個電晶體的 Nvidia GA100 Ampere SoC。D1 的大小約 645mm²,每 mm² 的整合高達 7750 萬個電晶體的有效電晶體密度,功率密度高於 Nvidia 的 A100 GPU 並略低於 Apple 的 M1 晶片。

 

一塊 D1 晶片由 354 個訓練節點組成,每個訓練節點內部都起碼有以下部分:

1. 64 位元 4 路多線程的CPU

2. 1.25MB SRAM 緩存

3. 低延遲數據交換結構;

4. SIMD 單指令多數據流的浮點/整數單元

 

D1 晶片訓練節點的一大特點,就在於「低延遲數據交換結構」:有一個叫做「 NOC Router」的結構,這是訓練節點之間交換數據的工具——特斯拉近乎苛求地給每一個小節點,都設計了上下左右各 64bit 的通道。

 

D1 晶片是 AI 訓練晶片,當然也有高效能的運算能力:單片 FP32 的運算能力高達每秒 22.6 兆次的浮點運算(單位為TOPs)、BF16 運算能力更是達到 262 TOPs——每秒 262 兆次。特斯拉展示:單顆 D1 晶片,其神經網路運算能力已超越一張顯示卡,也就是說性能比 Nvidia 的 GPU 或 Google 的 TPU 更強。

 

 

Tesla 一手打造的 D1 晶片是 AI 訓練晶片,有高效能的運算能力:單片 FP32 的運算能力高達每秒 22.6 兆次的浮點運算(單位為TOPs)、BF16 運算能力更是達到 262 TOPs——每秒 262 兆次。特斯拉展示:單顆 D1 晶片,其神經網路運算能力已超越一張顯示卡,也就是說性能比 Nvidia 的 GPU 或 Google 的 TPU 更強。

 

目前將每 25 個 D1 晶片組合成一個 Training Tile(訓練磚),而每個 Training Tile 的每秒浮點運算次數又為驚人的九千兆次(9 PFlots) ,每 12 個 Training Tile 又組成一個伺服器機櫃,每秒浮點運算次數總共為十億八千兆(108 PFlops);最後再將幾個伺服器機櫃搭配成擁有超高效運算能力的 Dojo 超級電腦,且擁有 50 多萬個訓練節點,超過 17 公里的內部電路連接,完整滿足其 AI 人工智慧的訓練需求。

 

 

Tesla 將每 25 個 D1 晶片組合成一個 Training Tile(訓練磚),每個 Training Tile 的每秒浮點運算次數又為驚人的九千兆次(9 PFlots)。

 

D1 將採用 7 奈米製程生產,可能將由台積電代工;但是三星也為特斯拉製造 HW3 晶片,所以由他們代工 D1 的可能性也很高。

 

 

 

 

 

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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!

 

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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!

 

目錄

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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線上會議神隊友!AI讓你開會隨時都有好形象!(下)

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AI真的超厲害,只需形象照就能打造完美替身,線上開會再也不用煩惱呢!(下)

 

本文為該系列的下篇,上篇(Vid2Vid Cameo 的完美功能)請點此連結

 

Vid2Vid Cameo:完美結合 2D 照片與 3D 動態

Vid2Vid Cameo 是 NVIDIA Maxine AI 視訊串流平台背後、以生成對抗網絡(Generative Adversarial Network,GAN)為基礎的人工智慧深度學習模型之一。

 

根據相關論文的解釋,該模型在 NVIDIA DGX 系統上使用 18 萬高品質的對話頭像資料集來進行訓練,學習辨識20 個關鍵點(用來建模「臉部表情」與「頭部運動」所必備的關鍵點),以便在沒有人類加以標註的情況下,可以針對臉部動作建立模型。關鍵點中,包含針對眼睛、嘴巴、鼻子等特徵位置進行編碼。

 

下圖展示了 20 個關鍵點當中,前 5 個關鍵點的計算流程,給來源圖像及預測模型來規範關鍵點。

 

NVIDIA 的研究人員表示:從用戶的參考圖片中抓取這些關鍵點,用戶的參考圖片可以事先發給其他的視訊與會者,或是從過往的視訊會議中擷取並重複使用。如此一來,視訊會議平台只需傳送用戶臉部特徵的動作數據,而且不需要在每一個與會者間傳送龐大的即時視訊資料。對接收者來說,GAN 模型使用這些資料,在接收端合成一個模擬參考圖片外觀的視訊畫面。

 

整體來說,NVIDIA 去年推出的「會議神器」Maxine 平台就使用 AI 驅動來實現高解析度、背景噪音消除、眼神校正等功能,讓你不需升級電腦效能也能輕鬆擁有高品質的視訊會議。近期新推出的 Maxine 平台的深度學習模型 Vid2Vid Cameo 更是能夠讓你體面開會,AI 技術完美掩蓋鏡頭前的蓬頭亂髮!Vid2Vid Cameo 目前已可在 NVIDIA AI Playground 上測試使用,其開發套件也將在不久後推出,讓開發人員可以運用優化後的人工智慧訓練模型,為視訊、直播串流強化效果。

 

 

 

 

 

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AI真的超厲害,只需形象照就能打造完美替身,線上開會再也不用煩惱呢!(上)

 

目錄

1. 視訊會議邋遢怎辦?AI 讓正式照片中的你「動起來」當替身!

2. Vid2Vid Cameo:AI 讓人像照跟著你擠眉弄眼!

2-1.  真人視角調整方向

2-2. 虛擬角色逼真動態

2-3. AI演算法節省頻寬,保留絕佳視訊通話品質

3. Vid2Vid Cameo:完美結合 2D 照片與 3D 動態

視訊會議邋遢怎辦?AI 讓正式照片中的你「動起來」當替身!

COVID-19 疫情從去年開始持續影響我們的工作與生活,視訊會議讓我們的房間取代了原本的會議室,大家也希望自己能在鏡頭前體面的呈現。繪圖晶片大廠 NVIDIA 於去年 10 月在 GPU 技術大會(GTC)上發表了全新雲端的視訊串流平台「Maxine」,整合各種人工智慧輔助功能,能即時美化鏡頭前「太過真實」的畫面、或優化不佳的音訊。

 

大家都希望在每次的視訊會議中,都可以保持個人最佳狀態。但是辦公室移到家裡後,難免會因為剛睡醒、或是小孩、寵物吵鬧等,導致自己蓬頭亂髮,無法在會議平台中顯現出體面的打扮。針對此問題,NVIDIA 研究團隊在 2021 年的 CVPR 會議發表論文中,提出全新的解決方案——Vid2Vid Cameo,如以下影片所示:

 

 

Vid2Vid Cameo:AI 讓人像照跟著你擠眉弄眼!

這個區塊包含未預期或無效的內容。解析轉換成 HTML「Vid2Vid Cameo」是新的深度學習模型,利用生成對抗網路 (GAN) ,只需一張使用者的臉部照片以及一段視訊串流內容,就能利用這兩種素材建立出可動的、用於視訊的擬真對話頭像。這意味著我們只需在會議前上傳一張體面、正式的個人照片,平台系統就會自動抓取照片中的幾個關鍵點,開會時AI 模型再抓取個人在鏡頭前的即時動作,再將這些動作直接套用在先前上傳的靜態圖片上。

 

如此一來,鏡頭前的你不管是多麼蓬頭垢面,在視訊中都可以如同照片中的你一樣衣冠楚楚的參與會議!也藉著Vid2Vid Cameo 的 AI 把你的臉部動作與即時動作轉移到照片上,你就像是如同照片中體面地參加會議!

 

Vid2Vid Cameo 的功能如下:

真人視角調整方向

透過 Vid2Vid Cameo,使用者能自由調整所生成的人臉視角

 

透過 Vid2Vid Cameo,使用者能自由調整所生成的人臉視角,人臉的角度可選側面(上圖左)或正面(上圖右)、或是透過調整攝影機的的角度高低來顯示對話時的頭像視角。

 

虛擬角色逼真動態

透過 Vid2Vid Cameo,使用者能將將自己與卡通人物即時合成

 

在視訊通話越來越普遍的當下,親和力高的卡通人物有助於緩解網絡社交的壓力。Vid2Vid Cameo 亦可將卡通形象與真人進行即時合成。

 

AI演算法節省頻寬,保留絕佳視訊通話品質

透過 Vid2Vid Cameo 的新 AI 演算法 ,視訊會議只需傳送用戶的臉部關鍵點的動作資料,接著在所有與會者的視訊中即時模擬出立體頭像即可,而不需像以往的視訊會議中,每個與會者之間都要互相發送龐大的即時視訊串流內容。

 

這樣的人工智慧技術可將視訓通話的流量需求減少十倍,讓通話品質更流暢、同時也不影響視訊畫質。

 

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人工智慧新技術!客觀判別憂鬱症!

人工智慧新技術!客觀判別憂鬱症!
人工智慧新技術!客觀判別憂鬱症!

人工智慧新技術能夠判別憂鬱症,而且準確度竟跟真人醫生一樣?!

 

憂鬱症是現代不可忽視的疾病之一。Photo by Hello I’m Nik on Unsplash

 

目錄

1. 疫情下憂鬱症增30%!日研發AI快速找出潛在患者

2. 心理要怎麼「健康檢查」?

3. 和真人醫生表現的一樣出色

4. 及早發現,及早治療

 

傳統的憂鬱檢測量表包含了自我覺察的題目像是情緒、感受等,會因每個人不同標準等因素而失真。因此日本就有研究團隊利用人工智慧技術,研發能客觀偵測憂鬱症的 AI。

 

疫情下憂鬱症增30%!日研發AI快速找出潛在患者

隨著疫情爆發、擴及全球,世界各地人們的生活、工作、家庭等方面都有著劇烈的轉變,對疾病的恐懼與居家防疫帶來的孤獨,讓不少人備感焦慮、憂鬱,更出現其他心理壓力過大的狀況。

 

美國疾病管制與預防中心(CDC) 經調查近萬名的成年人發現,疫情之下有超過 40% 的民眾出現心理、行為健康問題,30% 的人出現憂鬱症的相關症狀、更有 26.3% 的人有疫情有關的創傷和壓力。

 

憂鬱症的盛行率在全球都有逐年升高的趨勢,然而,由於其本身的疾病特徵,讓許多人即使已經罹病卻仍未有病識感,以致於延誤了治療時機。因此,如何快速且有效地找出潛在患者,便成為一件非常迫在眉睫的事情。

 

在日本,就有研究團隊嘗試將這項重任交付給 AI 來達成──筑波大學道喜將太郎教授,就帶領團隊研發能出偵測憂鬱症傾向的 AI 系統。

 

心理要怎麼「健康檢查」?

因為心理疾病較難有明顯的外觀可以供辨識,有許多醫療機構會提供憂鬱症健康檢測量表,協助民眾先瞭解自己的身心狀況。

 

傳統的憂鬱檢測量表,通常包含了自我覺察類型的題目,像是情緒狀況、壓力感受等。然而,這類主觀感受問題常因每個人不同標準、擔心周遭眼光與評價等因素而失真,無法準確反映實際情況。

 

而隸屬於筑波大學醫學醫療系的道喜教授,認為 AI 系統也許能做到在沒有這些數據的情況下,評估受試者的心理健康。

 

道喜教授表示:「我們想看看 AI 是否可以做到只從社會人口統計學、生活方式和睡眠因素等客觀條件檢測出人們的心理困擾,而無關於人們對自己情緒的主觀認定。」

 

為了實踐這個想法,研究人員完成了一項關於社會人口統計學的調查,擬定出不同於傳統的新測量標準──包括年齡、婚姻狀態、家庭社經情況等變項,以及生活習慣和睡眠狀況等。

 

接著,團隊開發了一個 AI 模型,並讓人工智慧學習這套新測量模式,並且招募志願者提供更多資料讓 AI 對其的心理狀態進行評估。 

道喜將太郎教授。圖片來源:ResearchGate

 

和真人醫生表現的一樣出色

最後,團隊總共蒐集了 7251 名參與者的資料,除了由 AI 模型評估外,也請 6 名精神科醫師進行分析,再將兩邊的結果交互比對。

 

令人驚訝的是,AI 人工智慧與專家團隊的評估結果非常接近,在心理困擾嚴重者的評估上,AI 甚至比人類醫師更為準確。

 

「結果令人驚訝,」道喜教授表示:「我們發現,即使沒有關於情緒的資料,AI 也能夠做出和專家團隊同樣的評估。」

 

道喜教授亦表示,有 AI 評估系統的幫助,未來在進行相關疾病的判別時,能夠避免較不準確的主觀情緒資料,同時也減少了因刻板印象或社會眼光帶來的額外壓力。

 

同時,這也有助於快速、大規模地找出有憂鬱傾向或相關困擾的人,減輕專業醫療人力的需求,更能夠降低社會經濟的負擔。

 

及早發現,及早治療

研究團隊接下來的目標,是提升 AI 判斷系統的準確率,以及在不同國家的文化脈絡、經濟環境等因素下的表現,發展出一套適用多國的心理檢測系統。

 

憂鬱症等疾患在現代社會並不算罕見,其成因包含了生理和心理因素。若評估後發現自己可能有憂鬱症傾向或相關心理困擾,也不用太過緊張。

 

而不需要面對真人的「AI 醫師」,或許也能減低許多人對於就醫的恐懼,讓更多人可以透過早期發現,接受適當的療程,有效地改善相關症狀,重拾健康。

 

 

 

 

 

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