人工智慧訂位不再是夢?!Line Clova就是辦的到!(下)

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人工智慧訂位不再是夢?!Line Clova就是辦的到!(下)

人工智慧竟然可以幫忙訂餐廳?!聽說就是Line即將引進的新技術可以做到呢!(下)

本系列文章為【Line Clova 登台確定!讓人工智慧幫你接電話、訂餐廳 】的下篇,請點此看上篇閱讀了解 Line Clova 的「CLOVA Chatbot 聊天機器人」、「CLOVA Face 臉部辨識」與「CLOVA OCR 光學字元辨識」等友善人工智慧服務吧!

4. 人工智慧電話接聽服務「LINE AiCall」

▲ LINE AiCall 宣傳影片

 

結合 STT 與 NLU 兩項技術發展出的 LINE AiCall,是目前許多人最期待來台的服務。LINE AiCall 已經在日本餐飲業逐步推廣,從官方宣傳影片中可以看到,人工智慧機器人能用自然語言與客戶互動、對話,代替忙碌餐廳業者處理的訂位問題,例如在熱門時段幫忙「喬」出座位。

LINE 官方表示提到,過去的 STT 技術需建立三種模型──聲學模型(Acoustic model)、語言模型(Language model)、發音模型(Pronunciation model),如今,LINE 只需要建立一個 NEST model 即可進行語音辨識,並表示他們的模型擅長辨識自然隨興的對話,和較長的語句。同時也特別強調,即使是在吵雜環境噪音中(畢竟餐廳店內通常都很吵雜)也能提取語音做辨識。

5. LINE eKYC 數位辨識身份

▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字,還能辨識規格。|圖片來源:LINE 官網

 

將上述的 CLOVA Face 加上 CLOVA OCR 後,就誕生出 LINE eKYC 數位辨識身份(Know Your Customer)的人工智慧服務了。

過去在申辦很多如銀行開戶等服務前,為了預防身份盜竊、金融詐騙或洗錢,都會要求客戶先填寫能確認身分的個資,這個步驟被稱為「Know Your Customer」,簡稱 KYC;從紙本填寫轉化為數位化,就稱為 eKYC。

LINE eKYC 便是以透過線上掃描身分證、健保卡等個人證件來確認身份。除了 CLOVA Face與 OCR 技術以外,LINE 於 2017 年加入了全球最大身份驗證技術聯盟「FIDO」,採用 FIDO生物辨識認證技術,讓 LINE eKYC 服務更臻成熟。

LINE 招募台灣技術人才 期待 2021 年正式落地

LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示,LINE AiCall 目標是在 2021 年找合作試行夥伴,進行開發前期測試應用與台灣在地化;而 CLOVA Chatbot 以及 CLOVA Face 也正式開放給台灣企業夥伴進行合作洽談。

除了招募合作夥伴,一直以來 LINE 不遺餘力地挖掘台灣技術人才。例如從 2018 年開始啟動的「LINE TECH FRESH-技術新星人才計畫」,每年共開出 30 個實習職缺,讓獲選者有機會跟著開發團隊實際參與專案,提供校園開發者有累積實務經驗的機會。

LINE 官方表示,爭取明年讓 LINE CLOVA 的應用融入台灣市場,也將會積極招募台灣本地的人工智慧技術人才,如果想在這波機會加入LINE團隊,現在開始學習還不算太晚哦!

 

 

 

 

 

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LINE CLOVA 確定登台!以後可以讓人工智慧幫你訂餐廳啦

LINE 年度科技盛會「LINE TAIWAN TECHPULSE 2020」日前落幕,大會上不但為台灣開發者帶來 LINE 總部的第一手技術資訊,更宣布將引進在日本推行人工智慧技術「LINE CLOVA」,目標是提供貼近使用者需求的「友善人工智慧」。

未來將在台提供 CLOVA 的相關服務包括:CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR,除此之外人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也即將進軍台灣!

▲ LINE 自日本引進人工智慧技術「LINE CLOVA」相關服務包括:CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR,而人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣!|圖片來源:LINE官網

 

近年來 LINE 積極發展人工智慧應用服務,原先於 2019 年的開發者大會將導入 AI 計畫「LINE BRAIN」,而今年宣布將 LINE BRAIN 與自家智慧助理「LINE Clova」合併,發展為 AI 技術品牌「LINE CLOVA」,成為 LINE 旗下人工智慧技術的集大成者。

整併當然不是只有統一名稱,LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示,兩項產品線的合併後最重要的突破就是「商業落地」,未來這些 AI 技術不再只是概念而已,而是會實際應用在產品之中,為台灣的使用者帶來更多生活與工作的便利。

LINE CLOVA 主要涵蓋四大領域的技術: NLU(自然語言理解)、Face(臉部辨識)、OCR(光學字元辨識)、STT(語音辨識)。而統整這些技術、確定將會登台的應用服務分別有:

1. CLOVA Chatbot 聊天機器人

▲ CLOVA Chatbot 能精確地判讀使用者的對話內容與意圖。|圖片來源:LINE 官網

 

NLU 技術是一直是 LINE 在人工智慧服務項目發展的核心之一。自 LINE 從 2016 年發表Chatbot 功能以來,已逐漸普及為公眾人物及企業與使用者之間的溝通橋樑。像是公司行號、社群媒體、公眾人物等皆會開設自己的 LINE Chatbot,作為與客戶、大眾快速溝通的管道。

根據 LINE 官方資料,CLOVA chatbot 所累積的問答資料庫達 100 萬筆,使用超過 1 億人次,累積的使用者對話保守估計約有 17 億之多。如此豐富的資料累積,加上 LINE 在亞洲市場過去的利基,讓 CLOVA Chatbot 特別擅長辨識在全世界語言體系之中相對困難的亞洲語言。

2. CLOVA Face 臉部辨識

▲ CLOVA Face 可以在半小時內完成上千人次的臉部辨識。|圖片來源:LINE 官網

 

CLOVA Face 是一套臉部辨識系統,可以運用在平板、手機等裝置上,提供快速準確的人臉辨識。

今年的 LINE TECHPULSE 2020 即是利用 CLOVA Face 作為入場方式。報名參加者可以在活動前先上傳自己的照片,即可在報到櫃台使用臉部辨識驗證身份,不僅能代替人工核對資料,還可快速完成報到手續。

根據大會參加者的回饋,入場體驗相當順暢,辨識成功率也相當高,可以感受到 CLOVA Face 已經是成熟的商用產品;事後根據 LINE 官方的統計,CLOVA Face 順利在 30 分鐘內完成上千人次的入場報到手續。

3. CLOVA OCR 光學字元辨識

▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字,還能辨識規格。|圖片來源:LINE 官網

 

OCR 技術同樣是 LINE 一直以來研發的核心之一,在現行的 LINE app 上已經有將圖片轉換為文字的功能性了。

而進一步的 CLOVA OCR 技術,配合資料強化演算提高識別精準度,不再只有針對文字辨識,同時也推出針對各種需求「特化性能」的不同產品:文字識別精準度較高的 general OCR;可以辨識出特定樣式、規格的 specialized OCR;還有操作介面簡易,並且具備深度學習等AI運算邏輯的 OCR Builder,讓企業可以根據不同需求導入不同應用技術。

其中官方也特別表示,Specialized OCR 將會「在地化」,開發台灣使用者需求度最高的辨識格式,例如:火車車票、發票、身分證和健保卡等等,落實為民眾帶來便利的初衷。

 

 

 

 

 

 

 

 

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本系列文章為【AI工作久了也會累!科學家證實人工智慧也需要睡眠 】的下篇,請點此看上篇閱讀了解 Tengai 的身世吧!

休息是為了走更長遠的路

AI 人工智慧要睡覺聽起來很新奇,但其實傳統電腦也是需要「休眠」的,不同的是一般電腦的休眠是暫停運算,即是「關機」。

不過也許很多人沒辦法接受 AI 需要休息,畢竟機器最大的好處之一就是可以 24 小時不間斷的工作。誰可以想像自己的烤麵包機會需要小睡片刻呢?!

人工智慧的睡眠並不是沒有活動,而是進入另一種活動,這點很像人類在睡覺時,其實大腦並沒有停止運轉一樣的意思。

瑞士蘇黎世大學神經科學中心研究發現,在身體睡眠的時候大腦會重整神經的記憶,將白天記憶的事情重新整理、分門別類,並把不重要的記憶模糊化、騰出空間來存放重要的記憶。

因此有研究明確指出,睡眠充足的人,大腦神經會運作更快、更有效率,或許 AI 也一樣。隨著這些擬似神經網路越接近真實生物的神經系統,未來的機器需要跟我們一樣按時睡覺可能也不足為奇。

另一方面,這些先進的 AI 系統也能幫助我們更加了解生物大腦的睡眠特徵和活動型態──也許在未來,你那需要小睡的烤麵包機,會一邊為你烤出酥脆的吐司、一邊會為你的大腦運作提供嶄新的見解!

▲ 美國美國承擔核子武器設計工作的兩個國家實驗室之一「洛斯阿拉莫斯國家實驗室」的研究人員發現,人工智慧需要「睡眠」才能像人一樣有效地工作。

 

 

 

 

 

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跟人類一樣!AI 人工智慧工作久了也會「愛睏」

近年來,越來越多人意識到「睡眠」對身心健康的重要性,良好充足的睡眠是可以讓疲累的身體、大腦獲得休息,如同「充電」一般,讓你有精神和體力繼續第二天的工作與學習。

但最讓人想不到的是,最近美國科學家發現沒有身體、沒有大腦的 AI 人工智慧,竟然也需要「睡覺」!

模擬人類大腦 讓 AI 進行無監督式學習

過去負責「曼哈頓計劃」的洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory)是全球最大的科研機構之一,近期實驗室科學家們正在研究模擬大腦內部神經元系統的人工智慧,讓神經網路進行無監督的自行學習。

無監督學習指的是不先給 AI 訓練範例,直接讓其自動對輸入的資料進行分類。

舉例來說,就像是將許多不同動物的照片交給一個孩童,要求他將相似的動物分類在一起,但這個孩子不認識這些動物,他得靠自己找出貓咪、狗狗或兔子的特徵,區分出不同,再進行分類。這就是在沒有先例的情況下執行分類工作。

▲ Photo by Alexander Possingham/Unsplash

 

你或許會想「這有什麼難的?」確實對人的大腦來說很簡單,但大部分情況要人工智慧學會如何分辨一張照片上的動物是什麼,必須要先有大量的動物圖片,並且每一張都要先明確註明這是貓、這是狗,讓 AI 藉此來學習、分類。

但是要幫所有資料都標記上註明,可以說是一件非常費時費力的龐大工作,所以科學家才嘗試開發模擬人類大腦的神經網路系統。

「睏」到無法繼續學習的 AI

但是研究人員發現這個模擬大腦的 AI 有個很「人性化」的地方──它也需要睡覺!

團隊表示,神經網路在持續學習一段時間後變得十分不穩定,即使是熟悉機器學習與深度學習的研究人員們也從未遇到這種狀況。研究人員用了各種方法試圖恢復其穩定性,最後發現,如果AI 經歷一段類似人類深度睡眠時所產生的腦波──慢波睡眠(Slow-wave sleep)狀態,就能夠恢復「恢復精神」,回到正常的穩定性,就像讓 AI 睡覺一樣。

▲ Photo by Moritz Kindler/Unsplash

 

結果表明,在人工智慧系統和自然觀察智慧(Naturalist Intelligence)系統中,進入慢波睡眠狀態確實可以確保神經網路的穩定。

不過大部分的 AI 其實並沒有這個問題,只有模擬生物神經系統的人工智慧才會出現這種「需要睡覺」的狀況,過一段時間就需要休息,才能恢復穩定繼續學習。

 

原來不只有人工智慧要睡覺,傳統電腦其實也需要睡眠!請點此接續看下去!

 

 

 

 

 

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人臉貓臉辨識不夠看!人工智慧現在還能辨識熊臉?!

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人工智慧能夠辨識人臉跟貓臉不稀奇了!現在竟連熊臉也能辨識出來?!

矽谷工程師用人工智慧開發「熊臉辨識」技術 準確率高達 80% 以上

全身毛茸茸的棕熊可愛的外表讓不少人十分喜愛,更有一對矽谷的人工智慧工程師夫婦因為非常喜歡棕熊,結果開發出熊專用的臉部辨識技術!

人臉辨識早已不是新鮮事、五官立體的貓也有「貓臉辨識」AI,但滿臉毛毛的熊臉,AI 能怎麼辨識出來呢?

▲ 百度開發的貓臉辨識門禁系統。

 

▲ 在矽谷任職的一對工程師夫妻開發出熊臉辨識 AI,來協助動物保育。(source:BearID 官網)

 

在美國矽谷擔任 AI 軟體工程師的埃德‧米勒(Ed Miller)和瑪麗‧阮(Mary Nguyen)是一對夫妻,像很多網友一樣,閒暇時喜歡看位於阿拉斯加的卡特邁國家公園(Katmai National Park)於 YouTube 上的直播,直播內容是國家公園內棕熊們的自然生態──從此這對夫妻就迷上這種可愛的生物。

巧的是,卡特邁國家公園正在尋找能夠用人工智慧技術來協助動物保育的專業人員;同時,夫妻倆人也有意尋找一個項目,來磨練他們的機器學習專業技術。

「機器學習真的非常擅長識別人臉,那如果是用在棕熊身上呢?」米勒表示。臉部辨識 AI 可以區分出不同熊的臉嗎?

以狗臉辨識為基礎 訓練出「BearID」 AI

▲ 在矽谷任職的一對工程師夫妻開發出熊臉辨識 AI,來協助動物保育。(source:BearID 官網)

除了米勒夫婦外,住在加拿大英屬哥倫比亞的 Melanie Clapham 博士也正在思考同樣的問題。

Clapham 是加拿大維多利亞大學的博士後研究員,與雨林保護基金會(Raincoast Conservation Foundation)的保育員 Chris Darimont 一起,探索如何將人臉識別技術應用在保育熊類上。但是他們的專長是生物學,而不是人工智慧

雙方在媒合技術人員與保育者的網站 Wildlabs.net 上一拍即合,展開密切的合作,眾人各自發揮自己的所長,自願利用業餘時間、耗費數年的時間耕耘這個充滿理想的項目。最終,他們在《生態與進化》(Ecology and Evolution)期刊上發表了成果──熊臉辨識系統「Bear ID」。

最一開始,他們採用可以識別出狗狗臉部的 AI 為基礎,用了超過 4000 張的棕熊照片讓AI模型訓練。每張照片都手動勾勒出每隻熊的眼睛、鼻子和耳朵,方便訓練 AI 如何找到這些特徵。

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▲ 讓 AI 辨識熊臉很有趣?瑪麗‧阮表示,勾畫熊臉的工作其實相當乏味。(source:BearID 官網)

經過訓練後,深度學習演算法就可以找到獨特的界標來區分每隻熊──也就是說,AI 能想出自己的方式來區​​分不同的熊。「棕熊的個體辨識難度較高,因為他們身上並沒有人類指紋的特徵,也沒有如斑馬、長頸鹿的獨特斑紋。」Clapham 博士表示。

找到熊臉後,AI 接著會將臉部調整以便提取、編號和分類臉部特徵。

最終,AI 模型不但可以自動判別出攝影機、相機陷阱等鏡頭捕捉到的是哪一隻棕熊,甚至準確率高達 84%。到目前為止,Bear ID 已經持續追蹤了 132 隻棕熊。

「現在的 BearID 只是個開始。」Clapham 博士表示。這套人工智慧系統能替保育工作者們追蹤世界各地熊隻的分布、健康與族群狀況,更有機會可以拓展應用到其他生物的保育。

「我們所希望的是,如果人們某天在某個地方上傳了動物照片,該系統不僅可以分析出照片中的物種,還可以告訴人們,這個動物的名字、性別和年齡等詳細資訊。」

 

 

 

 

 

 

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Google 目前正在測試一種人工智慧系統,希望可以幫助盲人和視力障礙人士獨立參加路跑。

研究計畫「Project Guideline」,旨在讓盲人與視障人士擁有更多獨立性,讓他們不需要透過其他人或導盲犬輔助即可獨自完成路跑。

▲ 幫助視障人士獨立完成路跑的人工智慧系統「Project Guideline」介紹影片

Google 開發的「Project Guideline」APP 使用人工智慧模型辨識路上的指引線,並且推斷跑者是否在指引線上。那到底要如何使用此系統呢?首先跑者需要將手機接在 Google 設計的腰帶、綁在腰上,並且配戴骨傳導耳機。 APP「Project Guideline 」開啟後,就可以透過手機內建相機追蹤跑道上的指引線,以判斷跑者的位置,如果跑者偏移了指引線,APP 會將提示音發送到骨傳導耳機。當越偏離指引線的左側時,發送到左耳的提示音就會越來越大;反之亦然。而且最特別的是,此 APP 可以在沒有網路的狀況下運作。

▲ Google 用來訓練「指引線」模型的影像(source:Google)

Google 藉由 Thomas Panek (導盲犬訓練非營利組織「Guiding Eyes for the Blind」的 CEO、也是熱愛跑步的人)的協助而開發此系統。Google 正在尋求與其他組織合作,在一些社區中建立有指引線的跑道。

近年來, Google 推出許多輔助視障人士的工具,像是 Google 地圖的語音行走指示,以幫助他們獨立行走、Chrome 的人工智慧能辨識影像並提供說明、Lookout APP 能辨識路上的障礙物並提供語音幫助,還有利用人工智慧幫助視障朋友「看見」世界的 Google AI 眼鏡「EE2」

▲ Envision 與 Google 合作的 AI 人工智慧眼鏡,導入 AI 人工智慧技術,能使盲人和視障人士輕鬆辨識身邊事物

 

 

 

 

 

 

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沒想到人工智慧竟然可以利用線條輪廓生成超擬真風景圖!真是太強大了啦!

 

 

Nvidia 可以說是非常擅長將人工智慧技術用於創造擬真的圖像,像是之前的 StyleGEN 就可以合成幾可亂真的虛擬人臉(雖然合成貓咪有點失敗)。去年他們又出了一款 AI 工具「GauGAN」將可以信手捻來的線搞草圖,化為擬真的風景圖。

該軟體使用一種被稱為「生成對抗網絡(GAN)」的人工智慧模型,提供一種被 Nvidia 稱為「智能畫筆(smart paint brush)」的工具。 這意味著用戶只需要繪製基本的線條輪廓,軟體就可以自動以自然紋理(例如草,雲,森林或岩石)填充,最後一個擬真的自然風景就這樣呼之欲出了!

雖然 Nvidia 的「GauGAN」並非是此類 AI 軟體的創舉,但是生成的效果讓人讚為觀止——該人工智慧軟體可以讓用戶以極其直觀的方式,生成幾可亂真的景觀。例如,當用戶隨性繪製一棵樹,然後在其下繪製水池時,AI 模型還可將樹的倒影添加到水池中呢!

儘管 Nvidia 提供的 demo 目前看起來很強大,但是 GauGAN 仍有限制。因為生成草地、水等自然物質所涉及的視覺模式是非結構化的。相比之下,生成建築物和家具的圖片可以說是復雜得多,而且結果也差強人意——那是因為這些物體涉及到人類敏銳的邏輯和結構。正如之前我們所看到的 Nvidia 人工智慧生成人臉,雖然 GAN 可說是表現的有模有樣,但這也是拜大量的額外工作所賜。

而 Nvidia 也尚未透露是否有任何讓該軟件商品化的計畫,但暗示這樣的工具在不久的將來,是可以有效地幫助「建築師、城市規劃師、園藝設計師和遊戲開發商的從業人員」。

NVIDIA 應用深度學習研究部門副總裁 Bryan Catanzaro 表示:「使用簡單的草圖來集思廣益做設計,是要容易得多了!並且該技術能將草圖轉換為高擬真的圖像。」

 

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AI 檢測咳嗽時異音 找出 COVID-19 無症狀感染者

而在疫情爆發後,研究團隊開始將此技術運用在新冠病毒的篩檢上。團隊一共收集了多達7萬個聲音樣本,用來訓練即將迎戰新敵人的人工智慧模型,每個樣本皆包含數次咳嗽的聲音,其中有2500個樣本來自於確診者。蘇比拉納表示:「在醫療領域,這是到目前為止最大的咳嗽數據庫了」。

接著團隊在 1,000 個樣本上測試此 AI 模型,其中樣本有一半為健康者的咳嗽聲,另一半為確診肺炎者的咳嗽聲。在測試中,人工智慧準確地辨識出 98.5% 的確診患者,且辨識出 100% 的無症狀感染者,展現令人歎為觀止的準確性。

▲就算是新冠患者未表現出圖中的症狀,人工智慧演算法仍可從咳嗽聲辨識無症狀感染者。 (示意圖,與本事件無關/Photo by UN Response to COVID-19 on Unsplash)

 

論文共同作者之一的蘇比拉納表示:「即使患者看似毫無症狀,一旦染上 COVID-19,其產生聲音的方式也會發生變化。」但他同時也強調,雖然該 AI 能夠檢測出不健康的咳嗽聲,但依然需要謹慎使用,因為該工具是以「篩選條件」的方式找到相符的疾病,因此也可能出現偶然地完全符合篩選條件,卻不是 COVID-19 的狀況,不管是個人或醫療人員都必須謹慎判斷。

團隊盼推出檢測 APP 民眾在家也可免費自我篩檢

▲團隊盼能開發出應用此 AI 的免費應用程式。 (Photo by Brian McGowan on Unsplash)

 

目前團隊正在與多家醫療機構合作,以便建立起更多元的數據庫,使預測更為精準。

除此之外,研究團隊也正嘗試開發出應用此 AI 的免費應用程式,如果獲得 FDA(美國食品和藥物管理局,Food and Drug Administration)的許可,接下來團隊將會與私人企業合作,開發手機 APP。該 APP 將可能成為一個免費、便捷、居家性的病毒預先篩檢工具,特別是能夠識別出無症狀感染者。使用者可以將咳嗽聲以手機錄製後,上傳提供 AI 分析,就能得知是否有被感染的可能性,再進行正式的新型冠狀病毒篩檢。

蘇比拉納表示:「如果每個人在去教室,工廠或餐廳之前都使用該診斷工具,則該組診斷工具的有效實施絕對可以減少大流行的傳播。」

長期關注人工智慧相關議題的作家和演講家卡倫姆‧柴斯(Calum Chace)表示,這個能通過咳嗽聲音辨認新冠病毒疾病的演算法是「AI 人工智慧的經典範例」,他過去也曾就 AI 對人類帶來的衝擊提出警告,但這一次柴斯表示:「這是運用 AI 幫助人類的一個好例子,單就這件事來看,我看不出 AI 會帶來什麼危險。」

也許,AI 將能成為阻止疫情擴散的最大助力之一。

 

 

 

 

 

 

 

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人工智慧現在可從人的咳嗽聲中,就可以認出對方是否為新冠肺炎患者──就算是無症狀患者,也能輕易被辨識出。在目前全球疫情仍未趨緩之際,AI 可說是為新冠病毒的檢測帶來新希望!

美國麻省理工學院(MIT)實驗室日前發表一篇論文,表示他們開發出的最新 AI 演算法,只要聽到人的「咳嗽聲」,就能知道這個人有沒有感染新型冠狀病毒。重要的是──這個方法對檢測出無症狀患者特別有用。

▲ MIT 新開發的人工智慧演算法,光聽咳嗽聲就能辨識新冠患者──包含無症狀患者。(示意圖,與本事件無關/Photo by UN Response to COVID-19 on Unsplash)

 

新冠疫情依然在全球多國延燒,目前有越來越多證據顯示,在新冠病毒感染者中「無症感染者」佔了相當大的比例。這些沒有發燒、咳嗽、四肢無力等明顯特徵的無症狀感染者,因接受檢測的機會遠遠小於有症狀的感染者、難以及早接受治療,因此是十分有可能持續傳染給他人,成為疫情防堵的最大威脅。

而近日,麻省理工學院(MIT)實驗室公開表示,他們利用 AI 成功開發出一種冠狀病毒檢測的新方法。

該方法的關鍵是分析人的「咳嗽聲」。MIT 研究人員在電氣電子工程學會(IEEE)的《醫療生物工程》(Engineering in Medicine and Biology)期刊上發表一篇論文,文中表示他們發現無症狀感染者發出的咳嗽聲、與身體健康的一般人有所不同,或可幫助協助辨識出感染病毒的患者,使預篩變得更加容易。雖然人耳無法辨認這種細微的差異,但人工智慧 AI 可以。

在此篇論文中,研究人員明確表示,他們已經開發出一種能辨識新冠肺炎患者咳嗽聲的 AI。

「聽聲」看診 人工智慧靠聲音辨識多種疾病

其實在疫情開始流行之前,研究團隊已著手開發能分析咳嗽異聲的 AI。當時的目標是一望能診斷出肺炎、哮喘和阿茲海默症等疾病。

麻省理工學院自動識別實驗室的研究科學家、同時也是此次論文共同作者之一的布萊恩‧蘇比拉納(Brian Subirana)已證明咳嗽異聲可以幫助預測阿茲海默症。由於新冠肺炎與阿茲海默症有某些相同的症狀,因此團隊便思考是否能將此技術應用至疫情檢測上。蘇比拉納表示:「感染新冠病毒疾病之後,就算是沒有出現任何症狀,你發出聲音的方式也會變得不一樣了。」

▲新冠患者就算是無症狀,發出的咳嗽聲也會與一般人不同。人類無法辨識其不同之處,但人工智慧可以。(示意圖,與本事件無關/Image by Mary Theresa McLean from Pixabay)

 

研究團隊訓練了稱為「ResNet-50」的神經網絡,用 1000 多個小時的語音資料集訓練,以辨識區分不同強度的聲音。有研究成果表示,聲似「mmmm」的發音可以顯示出一個人聲帶肌肉的狀況,AI 可以根據其中細微的不同,進而判斷出是否有呼吸道症狀。

之後,團隊訓練了第二個 AI 模型,用來區分言語中明顯的情緒狀態。因罹患疾病、神經系統較脆弱的人,表現出沮喪、憂鬱比表達快樂的頻率更高。研究人員是透過蒐集演員表演的資料集來開發出「語音情緒分類器」的模型,讓 AI 得以辨識如平靜、快樂和悲傷等從聲音流露出的情緒。

接著,研究團隊訓練了第三個 AI 模型,專門辨別肺部和呼吸功能的變化。

最後,該團隊將這三個模型結合在一起,並多編寫一種檢測肌肉退化的演算法。團隊試用這組結好的 AI 模型,辨識包括阿茲海默症患者在內的人聲錄音。他們發現,與舊有的 AI 相比,新 AI 可以更好地識別出患有阿茲海默症的聲音樣本。

結論表明,聲帶減弱、語言情緒、肺活量、呼吸功能以及肌肉退化這四個面向是診斷的要點,同時也可以用來檢驗是否罹患 COVID-19。

別急著跳出!下一篇文章即將介紹人工智慧如何從咳嗽辨識無症狀患者。請點此接續看下去!

 

 

 

 

 

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不只最快,還要最精準!

2019 年年初,廖弘源與王建堯團隊首先研發出局部殘差網路 PRNet(partial residual networks, PRNet),將資訊「分流」,減少無謂的計算量,使運算速度增加兩倍。「一開始做出 PRNet,我還是覺得效果不夠好。雖然減少計算量,大幅加快了計算的速度,但是正確率和原本相比並沒有什麼提升。」廖弘源自信的說:「我覺得這樣沒什麼意思,因為我們的目標,是能夠做出全世界最好的物件偵測技術!」

2019 年 11 月,他們在 PRNet 的基礎上,緊接著研發出跨階段局部網路 CSPNet(cross stage partial network, CSPNet),利用分割–分流–合併的路徑,成功達到了大幅減少計算量、卻能增加學習多元性的目標。

從 PRNet 與 CSPNet,我們一步步把物件偵測的計算量減低,但是學習卻能更多元,因此也得到更好的精確度。


▲ 以上為 CSPNet 簡化結構的一部分,三色箭頭代表人工智慧機器學習過程中,後面的資料如何反饋往前傳。這個設計的重點在於資訊的分流與多了過渡層 (Transtion),讓反饋的學習資訊在分流後產生差異,提高每一網路層參數的利用率,目標是讓機器學到更多樣的東西,提高判斷的精確度。在另一方面,因為資料分流的關係,有部分直接往後傳,不經過分析計算,使整個計算量變少,運算速度也因此加快。(圖:研之有物、Source:王建堯)

 

「我們發表 CSPNet 之後,吸引 YOLO 技術的維護者博科夫斯基(Alexey Bochkovskiy)的注意。」廖弘源說。他們很快與博科夫斯基(Alexey Bochkovskiy)展開合作,將 CSPNet 用於開發新一代的 YOLO,並於今年 4 月發表了 YOLOv4 ,成為當前全世界最快、最準的物件偵測技術,引爆全球的 AI 社群。廖弘源笑說:「我們 4 月發表的論文,短短不到三個月,閱讀次數就超過了 1400 次,比我以往發表的任何論文都還多。」其中的關鍵技術正是 CSPNet。

此外,因為 人工智慧YOLOv4 的技術是開放的,各式各樣的應用也如雨後春筍般快速出現。舉例來說,YOLOv4 可即時偵測人們的社交距離,或是快速判斷路上的行人有沒有戴口罩。

▲ 計算社交距離

YOLOv4 甚至能辨識並捕捉滑雪運動中的人,廖弘源進一步解釋:「滑雪的人姿勢以及運動軌跡都不斷變換,甚至可能拋物線飛起,偵測難度相當高,但 YOLOv4 都能追蹤得非常精準。」

▲ 捕捉滑雪運動的人

帶學生的第一要求:把科學帶進來!

中研院資訊所所長廖弘源長期研究多媒體視訊處理,從雞尾酒浮水印到人臉資料庫、數位化影片修補等,再到這次的 YOLOv4 物件偵測技術,研究成果卓越。而每一項成果的後面,都是廖弘源帶領資訊所前後屆學生一起努力的成果。

想在廖弘源的實驗室工作,並不是一件輕鬆的事。他說:「做研究,不該只想著工程問題,應該本著科學家的精神,從中找出最具科學價值的關鍵下手。」許多學生一到廖弘源的實驗室,必須將過去狹隘、僵化的工程解題模式砍掉重練,重新以科學的角度看待問題。例如:本次 YOLOv4 的成功關鍵,即在於一開始問了個好問題,找到最值得改善的環節。

不論面對的是何種問題,我的第一個要求,就是把科學帶進來。

儘管治學十分嚴格,個性海派的廖弘源和學生也有著亦師亦友的關係。他喜歡和學生一起找出好的研究議題後,一起埋首投入研究工作的熱血感,也喜歡在研究遭遇瓶頸時,與學生一起「大吃一頓解憂愁」。如今,他的學生遍布國際級知名公司與研究單位,持續不斷發揮「廖式思考」的深刻影響力,開發更多如 YOLOv4 般頂尖的科研成果。

雖然團隊屢屢創造具商機的研究成果,但廖弘源對於獎項或是申請專利等,卻是看得很淡。「我的目的本來就不是賺錢,」廖弘源說:「我只希望我們對世界的好奇與探索,能夠真正轉化為對人類的貢獻。」

 


▲ 中研院記者會合影。由左到右,義隆電子葉儀皓董事長、中研院周美吟副院長、中研院資訊所廖弘源特聘研究員、中研院資訊所王建堯博士後研究員、科技部前瞻司楊琇雅司長、台大人工智慧研究中心陳信希主任、杜維洲執行長。(圖:研之有物、Source:中研院秘書處)

 

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(作者:郭雅欣、黃曉君;本文由 研之有物 以創用 CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。)

 

 

 

 

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