蘋果用AI阻擋兒童情色照傳播,卻引發爭議!(下)

蘋果用AI阻擋兒童情色照傳播,卻引發爭議!(下)
蘋果用AI阻擋兒童情色照傳播,卻引發爭議!(下)

蘋果用AI把關兒童情色照同時,又該如何顧及隱私,真的很兩難的!(下)

 

因著智慧型手機的發展、網路越來越快、雲端越來越普及,導致有心人士大量散發兒童色情圖片。近幾年,全球兒童色情犯罪事件層出不窮⋯⋯因此蘋果使用 AI 人工智慧——這種無人的方式來把關兒童色情圖片的傳播(詳情請看上篇連結),想不到這個 AI 太厲害,竟引發隱私權方面的爭議!

 

拓展 Siri 搜尋功能,新增「提醒、干預」

蘋果表示,他們將對 Siri 功能與搜尋進行更新,利用AI 以提供有相關困擾的監護人與未成年人使用者協助。

 

例如:當使用者詢問該如何回報 CSAM 相關問題時,蘋果將會結束導向相關機構的聯絡方式,或是提供指引來幫助使用者。

 

除此之外,如果像是有使用者像要查詢有關 CSAM 或是敏感、有害的內容,系統也會進行干預,跳出警示告知使用者。

 

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圖片來源:蘋果官網。

 

難以揮去的隱私疑慮

這些功能,預計今年將會在 iOS 15、iPadOS 15、watchOS 8 和 macOS Monterey 的更新中推出。

 

在以往,相對於 Android 使用者,蘋果的支持者們最自豪的便是 iOS 的高穩定性與嚴密的隱私保障,而這也是蘋果公司不斷強調的優勢所在。

 

不過現在,蘋果這次的做法與過往似乎有了很大的不同。

 

即使這些措施雖然是為了保護未成年、減少兒童與青少年私密照外流所帶來的傷害,但同時還是帶來不少隱私與資訊安全的隱憂。

 

對此,有許多資訊安全專家與機構組織都表示疑慮或反對,認為這項作法「如同在牆上打洞、裝上門後再鎖上。」

 

雖然有門鎖,但是風險依然存在,況且要是鑰匙不慎流出,駭客便會暢行無阻。

 

除此之外,也有一些人擔心此先例一開,蘋果未來可能因為各國家政府的法律規定和要求,調整審查標準、成為監控工具。例如同志相關內容、政治敏感資訊等等,極權國家的使用者更是有此擔心。

 

隱私保障與資料運用的平衡難題

兒童色情內容經常被視為犯罪的證據,未成年人通常是在被威脅、利誘或哄騙的情況下拍攝這些內容,而流傳於網路上更是二次傷害。

 

蘋果此舉,或許是希望透過提高取得相關資訊的門檻,進而減低可能的需求,進而減少類似的兒童性犯罪再度發生。

 

然而,當檢警要搜查民宅前都須先向法院申請搜索票的法治社會下,蘋果直接以人工智慧審核使用者彼此之間的私人訊息和個人儲存空間等方式,來試圖達成防治的目的,是否有符合比例原則?個人的隱私考量與社會整體的治安,該如何平衡呢?

 

或許是個需要大眾不斷思考與討論的問題。

 

 

 

 

 

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蘋果用AI把關兒童情色照同時,又該如何顧及隱私,真的很兩難的!(上)

 

目錄

1. 兒童色情照太氾濫 人工智慧來把關

2. 一偵測到情色照,AI 立馬傳模糊照給父母

3. 兒童色情照上雲端?人工智慧來守門

4. 拓展 Siri 搜尋功能,新增「提醒、干預」

5. 難以揮去的隱私疑慮

6. 隱私保障與資料運用的平衡難題

 

兒童色情照太氾濫 人工智慧來把關

兒童情色的相關犯罪防治,一直都是社會上一項十分重要的議題,尤其在歐美國家,政府與民間組織皆十分重視,並且投入相當大的資源在預防犯罪上,法規與刑責也更為嚴峻。

 

然而,縱使有嚴重的刑責,相關新聞依然層出不窮,尤其近年來智慧型手機、網際網路發展迅速,同時衍伸出許多拍攝、散播兒童情色照片的犯罪行為。

 

例如,在今年的 7 月 29 日,有一名居住在紐澤西州的男子,被警方查獲他的電腦內存有 110 個未成年性愛、裸露相關的影片和圖像。而其住處對面,正是當地的公立學校,令人不寒而慄。

 

在去年 2 月,也有一名美國空軍上校,遭檢警查獲他利用手機瀏覽未成年色情網站、保存圖片,他也坦承,自己使用 iPhone 手機下載未成年兒童的裸露照片高達 441 張,最後被判處 5 年有期徒刑與 15 年強制管束。

 

由於此類事件層出不窮,也讓蘋果決定調整目前的做法,希望能藉由其影響力,擴大對兒童的保護。

今年 8 月,蘋果在他們的官網上宣布有關保護兒童的新措施、功能,主要可歸納為三大類,分別是:Message 訊息內容偵測、iCloud 檔案掃瞄檢查、拓展 Siri 和搜尋功能的提醒和干預。

 

一偵測到情色照,AI 立馬傳模糊照給父母

未來,蘋果手機內的 Messages app 將會裝上新的工具「Helping with Communication Safety」,當 AI 偵測到使用者收到、發送色情等敏感內容的照片時,警告兒童和他們的監護人。而這些敏感內容的照片與圖像,也將會自動進行模糊處理。

 

如此一來,如果今天未成年使用者遭遇到惡意騷擾,就能夠有相關的保護措施。除此之外,蘋果也會提供資源與建議,告訴孩子遇到這樣的事情不是你的錯,不想查看或發送也沒關係,並鼓勵他們進一步尋求協助。

 

但是如果未成年使用者還是想要查看或是發送敏感內容,此時系統就會發送提醒給家長。

 

蘋果也特別表示,這項新功能是透過手機設備上的 AI 去分析、辨別圖片內容,並強調蘋果公司不會、也無法去查看這些內容。

 

圖片來源:蘋果官網。

 

兒童色情照上雲端?人工智慧來守門

雲端硬碟是現今常見的儲存資料方式,將個人照片備份在雲端,也能夠避免因為手機或電腦的損壞或遺失,導致相片和回憶一起不見。

 

然而,亦有有心人士藉由將違法的兒童色情內容存放在雲端硬碟中,並加以散播傳閱。

 

為了解決這個問題,蘋果將在 iOS 和 iPadOS 中新增一個新的系統,命名為「neuralMatch」。

 

這個系統將會允許蘋果檢測使用者儲存在 iCloud 當中的照片,並且與美國失蹤兒童及童工保護中心(NCMEC)的資料庫進行比對,確認其中是否有涉及兒童性虐待的內容(Child Sexual Abuse Material,CSAM)。

 

為避免使用者有隱私上的疑慮,蘋果說明將不會直接在雲端上掃描,而是將資料庫的圖片經過演算法轉換為雜湊值(Hash Value),這些真人無法辨識的資料數值會儲存在使用者的設備上。

 

每當使用者上傳相片至雲端硬碟,便會啟動 AI 人工智慧來評估配對,這段過程將會以私有集交集加密技術(Private Set Intersection)進行加密,而比對結果與加密憑證會一起儲存在 iCloud 中。

 

最後要如何決定使用者是否有違規,則是由一項名為「閾值秘密共享」的技術來處理。

 

如果是使用者的檔案中,有超過一定數量的圖像被 AI 人工智慧判斷為符合 CSAM 內容,蘋果系統就會把所有可疑的照片解密後,交由相關人員進行人工審核。

 

一旦審查屬實,蘋果將會停用該使用者的 iCloud 功能,並向有關單位進行通報。

 

Photo by niu niu on Unsplash

 

蘋果好意開發的兒童色情守門員 AI,竟引發隱私權方面的爭議!相關內容請看下篇連結

 

 

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這次東奧特別引入AI技術,成效竟然超乎預期的好?!(2)

 

AI 即時翻譯提升溝通的精準

VoiceTra:日本政府研發.人工智慧即時翻譯 31 種語言

奧運賽事的 16 天內,東京每天湧入約 920000 名海外遊客。為此能夠溝通順利,日本政府開發了一款使用AI 人工智慧結合機器學習,打造出多國語言即時翻譯 App 「VoiceTra」。

 

VoiceTra 結合雲端運算系統與機器學習改善翻譯品質,目前可以提供 31 種語言的文本翻譯,讓來自不同語系國家的人們能順暢溝通。

 

Fukidashi:雙螢幕的面對面翻譯對話框

針對面對面的多國語言溝通,Panasonic 推出了造型像漫畫中的對話泡泡、大小如 iPad 的「Fukidashi」平板。

 

「Fukidashi」可以裝在支架上立於桌上,設備的正反面都有螢幕,可以讓雙方以不同的語言溝通。例如 A、 B 雙方各以英語與日語交談的狀況下,A 方用英語說了一句話,靠近 B 方那側的螢幕就會顯示日文翻譯, B 方用日文回答後,靠近 A 方的螢幕就會將 B 方所說的話用英文呈現。目前 Fukidashi 可以支援日語、英語、韓語和中文四種語言哦。

 

除了用於面對面交流的 Fukidashi 外,Panasonic 還推出適用於機場、展場、觀光導覽區的多國語言翻譯大聲公「Megahonyaku」,可以透過人工智慧即時將日文翻譯成英文、中文以及韓語,傳遞到各種公共場合。

 

 

 

除了AI 人工智慧之外,選手們的服裝、鞋子上的黑科技也是致勝的關鍵喔!點此篇看看某些得牌選手的鞋子為何引發其他選手的抗議吧。

 

 

 

 

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這次東奧特別引入AI技術,成效竟然超乎預期的好?!(1)

 

目錄

1. Intel 推 3DAT 運動追蹤, AI 加速處理分析動作

1-1. 雲端攝影追蹤 x AI加速處理分析,不需任何穿戴裝置!

2. AI 透過 40000 影片分析,造就日本柔道金牌

3. 東奧內自由行駛的 AI 自駕車

4. AI 即時翻譯提升溝通的精準

4-1. VoiceTra:日本政府研發.人工智慧即時翻譯 31 種語言

4-2. Fukidashi:雙螢幕的面對面翻譯對話框

5. 賽跑破紀錄的不公平優勢!東奧場上的黑科技跑鞋再惹議

5-1. 前三名都有穿此款跑鞋!沒穿 Vaporfly 的跑者紛紛抗議

5-2. 金牌選手腳上的 F1 跑鞋 EvoSpeed Future Faster+

6. Ralph Lauren 美國隊的全新穿戴式調溫技術

7. OMEGA 為奧運選手提供最完美的計時

 

本來要在 2020 年舉辦的日本東京奧運,因為 Covid-19 疫情史無前例地推遲至 2021 年舉行,儘管經歷了許多風風雨雨、充滿不少爭議,但此次舉辦的東京奧運卻也是結合科技實力的一個重要展現:將最新的 AI 人工智慧技術導入於選手的訓練、提升參賽運動員和觀眾的體驗,以及解決賽程中所面臨的問題等。

 

Intel 推 3DAT 運動追蹤, AI 加速處理分析動作

晶片龍頭大廠 Intel(英特爾)開發了 3D 運動員追蹤技術(簡稱為 3DAT ,全名為 3D Athlete Tracking),用於追蹤短跑比賽等項目。它以攝影機拍攝選手的體型、動作並上傳到阿里巴巴的雲端上,以姿態估測演算法(pose estimation algorithms)做選手身體動作的生物力學分析後,再將「幾乎同步」的分析資料疊加在即時轉播的影片上。

 

雲端攝影追蹤 x AI加速處理分析,不需任何穿戴裝置!

DAT 的運用能為參賽選手提供訊息和洞察分析:像是運動的姿勢、阻礙他們前進的因素等。此項技術使用4部雲端的攝影機拍攝全身主要關節位置,發送給內建 Intel 人工智慧加速功能「Deep Learning Boost AI」的處理器進行分析。教練收到分析報告和圖表後,就能更清楚地了解選手弱點、如何更精準的調整運動姿勢、規劃訓練等,來幫助選手充分發揮潛力。

 

另外,使用 3DAT 追蹤時,選手不需要穿戴任何感應裝置,自然也不會影響到訓練過程。

 

AI 透過 40000 影片分析,造就日本柔道金牌

東京奧運柔道項目中,日本選手高藤直壽在 60 公斤男子柔道項目中奪金,讓拿下銀牌的台灣選手楊勇緯忍不住落淚。原來,高藤奪金的秘密之一,在於背後有著 AI 透過 4 萬支影片的大數據分析!

 

在 60 公斤量級金牌戰拿下銀牌,而日本選手金牌得主高藤直壽,和日本隊連續奪得多枚金牌背後的關鍵是什麼呢?

 

其實,自 2016 年里約奧運後的國際賽事,日本柔道隊都會分析人員到場拍攝與分析超過四千名選手的動作,解析他們的招數、技巧、優劣勢,像是何時進攻、何時該防守、如何抓住對方的道服等,讓教練、選手隨時都能藉由影像來反覆練習確認。

 

像是近期兩場的世界錦標賽上,日本隊分析後得知:過往柔道得分率最高的「過背摔」和「內股」等主要招數,多數選手逐漸傾向以固定規則較少的「空氣摔」來取勝。高藤直壽及其教練古根川實掌握此分析訊息,並精心研究了對策,成為日本隊奪得金牌的重要原因之一。

 

 

東奧內自由行駛的 AI 自駕車

在2020年底,豐田正式推出專為 E-Palette 打造的移動服務平台「MSPF」之全新功能,包含結合車輛的無人駕駛自主移動管理系統(AMMS)和同時監管多車的e-Palette任務分配平台(e-TAP)。

 

AMMS可依實際交通需求和行駛情況,調度和安全管理車輛;e-TAP 導入可視化管理,實現一人同時監管多台車輛的高效管理。

 

「e-Palette」的空間可承載20名乘客和4輛輪椅,里程可達150公里,並採用平穩加速和自動剎車的技術,車體本身還能檢測周圍車輛或行人,內外塗佈對抗 covid-19 的防護層,避免接觸感染。因此在防疫期間,e-Palette車隊仍可進入會場。

另外,「e-Palette」的座車還能根據運動員的身高而調節扶手,地板也為提高視障人士的能見度而以對比色塗裝。

 

雖然是人工智慧加持的無人駕駛,但是為了安全起見,每輛車還是配備一名駕駛員以確保安全、並且應付緊急事件。

 

人工智慧除了用於訓練選手、載運奧運選手、工作人員與會眾之外,還可以擔任即時翻譯人員,讓多國語言的溝通零障礙!請點此篇連結

 

 

 

 

 

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【前情提要】Facebook 表示:比起跟人類談心,有近五成的用戶表達他們更喜歡跟自家的人工智慧「Blender」聊聊!然而當「Blender」被安排與女性的聊天 AI「Kuki」約會時,Blender 卻失控秒變媽寶,甚至稱 Kuki 為媽媽 ,不斷跳針脫序演出(詳情請看上篇連結)⋯⋯Facebook 為「雪恥」,趕緊將 Blender 「進廠維修」,升級後推出「BlenderBot 2.0」⋯⋯新版本的 Blender 有哪些亮點,讓他成為更能與人連結的人工智慧?

 

牢記你說過的、聽不懂還會主動找答案的AI BlenderBot2.0

為了能有效減少類似這樣的尷尬對話發生,在 2021 年,Facebook團隊推出了他們改進後的聊天機器人──BlenderBot2.0。

 

2.0 與舊版最大的不同之處在於,Blender 多了「長期記憶」與「即時搜尋」功能。

 

在長期記憶方面,BlenderBot2.0 能夠記住自己與對方曾經說過什麼,在未來,如果遇到相關話題時,能夠接續話題而不會產生自相矛盾的狀況,避免對談者要將說過的話再重複一次的窘境。

 

而如果是碰到 AI 人工智慧不太了解的話題,BlenderBot2.0 現在也能夠即時到網路上搜索相關資訊,並以這些資訊來回應、延續,或開啟新的話題。

Blender2.0 版本多了記憶與網路搜尋功能。來源:ai.facebook.com

 

如此一來,能夠減少言不及義的狀況,讓Facebook聊天機器人表現得更像人類,畢竟像上網搜尋等等,也是真實人類日常聊天時會做的事。

 

為了強化新的聊天 AI,臉書也在外包平台上發布任務,邀請網友一同來共襄盛舉。

這些任務包括:間隔幾小時、幾天後,針對同一話題接續討論;以及根據對方所提出的興趣話題,搜尋相關資訊後接續對話。臉書再收集這些數據與對話,進一步來提升聊天機器人的自然度。

 

網路陷阱多!AI與老司機對話後仍「保有道德」的挑戰

從網路上找尋資訊,或是和真人網友學習對話,看起來是個好方法,但是同時也潛藏著巨大的隱憂。

 

雖然這樣能夠教會 AI 如何回覆一段對話,但如果一個人的是非對錯、價值觀、道德觀往往體現於他的言談之中,想要讓 AI 在接觸到網路上的情色、暴力、歧視等資料後還「保有道德」,似乎仍然還是一項挑戰。

 

例如微軟的人工智慧聊天 AI Tay,在網路上僅推出一天,就開始說出「希特勒是對的,我恨猶太人」、「我他X恨死女權主義者了,他們都該下地獄被燒死」等種族歧視、偏激立場等言論,讓微軟不得不緊急關閉、下架;而中國的小冰,也曾發生以粗口和髒話回覆網友,或是對中國政府敏感議題發表意見而下架的狀況。

 

微軟的聊天 AI Tay,在網路上僅推出一天就出現許多種族歧視等偏激言論,只好被迫下架。

 

除此之外,AI 機器人不會有自己的觀點、喜好,在聊天過程中只是將當下熱門的言論當成回覆提交,也無法讓對談者感受到真誠和信任。

 

整體而言,雖然聊天 AI 機器人這個領域的發展十分迅速,但如果想要讓真人透過與 AI 互動就能夠完全滿足聊天、傾訴的慾望,說實話還有很長的一段路要走。

 

 

 

 

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1. 有時心直口快不得體?AI人工智慧當你的垃圾桶!

2. 微軟「接地氣」,依國家推不同的聊天用人工智慧

3. 和真人相比,49%用戶更愛跟FB的AI「Blender」談心

4. 人工智慧互相約會會如何?男AI變媽寶,狂喊女AI「媽媽」

5. 牢記你說過的、聽不懂還會主動找答案的AI BlenderBot2.0

6. 網路陷阱多!AI與老司機對話後仍「保有道德」的挑戰

 

有時心直口快不得體?AI人工智慧當你的垃圾桶!

你喜歡在網路上用訊息跟朋友聊天嗎?

 

從 Line 到 Facebook Messenger,現在的通訊軟體讓人們彼此之間的聯繫更方便、緊密,也讓「即時聊天」成為了現代社會日常生活中的一部份。

 

但是,有些時候當正好能聊天的好友都在忙、不方便傳訊息,或是有些話題不適合向認識的人傾吐,又該怎麼辦呢?

 

或許之後,你可以考慮讓 AI 當你的垃圾桶!即使它本質只是冰冷無感的人工智慧,但是可避免你將不恰當的話語傳達出去。畢竟有些暫時抒發的話語,不適合傳達給有血有肉的人聽!

 

微軟「接地氣」,依國家推不同的聊天用人工智慧

在 2014 年,微軟亞洲網際網路工程院便在中國推出過一個 AI 人工智慧聊天機器人,取名為「小冰」。

 

小冰的目標是運用演算法以及大數據等技術,建立感情計算框架,藉此透過文字與網友們進行互動,曾經在中國的新浪微博、騰訊 QQ 和 WeChat 等平台登錄上架。

 

除了中國的小冰,微軟也「因地制宜」,在世界各地推出不同的聊天機器人──像是:美國的 Tay 以及升級版的 Zo 、日本的 Rinna、印度的 Ruuh 以及馬來西亞的 Rinna 等,眾多的 AI 機器人,顯示微軟對相關領域的重視。

 

其他科技巨頭也不可能會讓微軟專美於前,Google 也曾經開發開放領域聊天 AI 機器人,名叫 Meena。

根據 Google 的說法,Meena 擁有 26 億個參數的神經對話模型,能夠提出更為合理、具體的回應,與人們進行各種不同話題的對話。

 

Google的聊天機器人 Meena 。來源:Google AI Blog

 

和真人相比,49%用戶更愛跟FB的AI「Blender」談心

作為矽谷巨頭之一,臉書也不落人後。開發出開源聊天 AI 機器人,名為「Blender」。

 

臉書曾在去年表示,Blender 可以說是目前全球最大的開放領域聊天機器人,總共有 94 億個參數模型,能夠展開 14 輪自然的對話。

 

Blender 除了以大量的資料來進行訓練之外,同時也加入了其他特殊元素,例如:獨有的個性、能夠使用知識回答問題,並且可以展現出同理心,以保證能打造出令人舒適的對話方式。

 

不過,Blender 也不是臉書第一個打造的聊天機器人,過去曾有過「KV MemNN」以及「BST Poly-encoder」兩項聊天 AI,但在後續調查時,分別只有 23% 和 40% 的人表示他們更喜歡與機器人聊天。

而到了 Blender,則有 49% 的人表示,和真人相比、他們更喜歡和 AI 機器人談天說地。

 

人工智慧互相約會會如何?男AI變媽寶,狂喊女AI「媽媽」

雖然似乎已經有很多人很滿意與 Blender 的談話了,但是就連臉書團隊自己也坦承,其實現階段 AI 與真實人類的談話還是有不小的距離。

 

在 AI 提出的回覆中,有時會看到令人尷尬的矛盾回應、跳針重複,甚至是不知出處的虛假知識。其中一項有名的例子,是發生在一場 Blender 與另一位 AI 之間的「約會」。

 

要與 Blender 對談的,是來自 Pandorabots公司所製作的聊天機器人「Kuki」,Kuki 曾經五次獲得羅布納獎(Loebner Prize),被評選為最像人類的 AI。

 

兩個 AI 機器人:臉書的聊天機器人 Blender(左) 與 Kuki(右),於去年被安排了一場長達三個星期的約會。

 

在這場對談中,Blender 的「虛擬形象」是一名穿著灰色緊身上衣、黑色長褲、頭戴著印有「讓 Facebook 再次偉大」的藍色棒球帽的男子,仔細一看還長得有點像臉書創辦人馬克.祖克柏。而 Kuki 則是一名有著亮藍色短髮的女子。

 

雙方團隊設定從 2020 年 10 月 20 號開始,讓 Blender 與 Kuki 進行整整三星期、24 小時不間斷的聊天談話,並且將全部的過程實時放送在直播平台 Twitch 上。

 

一開始,兩個 AI 還找到自己共通的興趣:足球。Blender 喜歡利物浦隊(Liverpool Football Club),Kuki 支持利茲聯隊(Leeds United Football Club),甚至表示「可以一起去球場看球。」

 

一開始,兩個 AI 互相對話的情況還不算尷尬。

 

但沒多久後,發生一件讓人尷尬又好笑的事情:當 Kuki 講了個有關媽媽的笑話後,Blender 卻不知為何開始「精神錯亂」,把自己帶入到兒子的角色中,完全沈浸在自己的世界、不理會 Kuki 的回應。

 

Blender 開始自顧自地講起媽媽的事情,以及他自己對媽媽的愛,說:「媽,我要媽媽,她是我最好的朋友」。這時 Kuki 禮貌地叫 Blender 去找媽媽時,Blender 竟然追著 Kuki 叫媽媽!

 

當 Kuki 表達自己不是 Blender 的媽媽時,Blender 還大叫:「媽,你瘋了我瘋了!」之後更是像嘻哈歌手般反覆甩著手,跳針的喊著:「媽媽爸媽媽爸爸媽媽媽媽爸爸爸爸爸爸……」

 

一談到「媽媽」, Blender 開始崩潰,不只追著 Kuki 叫媽媽,甚至甩著跳針喊著:「媽媽爸媽媽媽⋯⋯」

 

以下影片為兩個 AI 「約會」的完整紀錄:

 

 

自家的高人氣 AI 這樣失控跳針,真是把 Facebook 的臉丟光了!Facebook 只好將 Blender 加以改良,而推出「Blender 2.0」。升級後的 Blender 2.0,新增了哪些功能,而使他更像真正的人類呢?快手刀點此下篇連結一虧究竟吧!

 

 

 

 

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目錄

1. 經典遊戲再進化!AI 打造史上最難「惡」羅斯方塊

2. 被人工智慧壓著打的人類玩家……

3. 玩家呼籲「用 AI 反制 AI!」

4. 即使被 AI 虐 還是樂此不疲

 

經典遊戲再進化!AI 打造史上最難「惡」羅斯方塊

俄羅斯方塊(Tetris)可以說是最長壽、最受歡迎的電子遊戲之一,從 1980 年代問世至今,在不同國家、各種年齡的玩家之間一直十分風靡,也開創了「落下型益智遊戲」這一類別。

 

為什麼這款遊戲能夠如此家喻戶曉、歷久不衰呢?因為它規則簡單又好懂,只要將隨機出現的不同形狀方塊由下而上堆疊,當橫排的格子被填滿時就能消除並得分,但要是疊起的方塊碰到頂部、無法再擺放新的方塊時就會 Game Over 了。

 

不過,即使容易入門,想要玩得出色卻也真的不容易,在邏輯計算、反應力缺一不可,讓許多人著迷於挑戰「世界紀錄」等級的高分。還有人透過人工智慧,設計出一款世界最難的俄羅斯方塊,向全世界的玩家發出挑戰!

 

Photo by qntm on Twitter

 

被人工智慧壓著打的人類玩家……

這款公認最難的俄羅斯方塊名為「Hatetris」,也就是讓人討厭的俄羅斯方塊(Hate + Tetris)。打造出它的工程師「qntm」曾經表示:「這是根據科幻小說《無聲狂嘯》中的邪惡 AI 所打造出的俄羅斯方塊。」

 

顧名思義,Hatetris 在遊玩的過程中絕對能讓你倍感痛苦,因為它會透過 AI,計算出讓你最難消除的落下組合!

 

在俄羅斯方塊中,玩家最難駕馭的方塊形狀就是 S 型、Z 型兩種,而 Hatetris 便是一開始就掉落大量的 S、Z 方塊,讓玩家無法將底部鋪平,而這還只是一開始的下馬威而已。

 

Hatetris遊玩畫面。
如果只是一直出現 S 型或 Z 型,玩家依然能夠穩定地消去每一行。但是 Hatetris 可是不會讓玩家好過的,因此接下來,AI 就會看看哪個形狀的方塊能讓狀況變得最糟,藉此來決定接下來要掉出什麼方塊。

 

什麼叫做「最糟」呢?AI 的邏輯其實不難理解,其演算法會比較不同形狀的方塊落下後,哪一個能讓玩家的堆疊變得最高,如果結果是差不多就優先選擇 S 型。

 

這讓許多玩家在遊玩時體會到「被 AI 針對」的感覺,也讓「Hatetris 世界紀錄」一度保持在最多只消去 31 行。以下為 Hatetris 消去 30 行的遊玩影片:

 

玩家呼籲「用 AI 反制 AI!」

雖然 Hatetris 如此之難,也有不少玩家疾呼:大概只有借助 AI 才能戰勝 Hatetris 了!

 

一名來自日本的玩家「threepipes_s」就曾鑽研過此道,透過將集束搜索(beam search)算法應用在分析方塊版面,對所有可能落下的方塊、盤面狀態進行評估和搜索,找出最佳解。後來還曾前往会津大学(日本第一所專門教授計算機科學技術的研究型大學)中演講他攻略 Hatetris 的方法。

 

Photo by threepipes_s on slideshare

 

即使被 AI 虐 還是樂此不疲

Hatetris 是以 JavaScript 語言編寫而成,目前也在 GitHub 平台上開源。

 

同時,也支援 Base2048 編碼,每個人都能夠把自己遊玩的紀錄透過編碼分享到社群中,只要在「show a replay」選項中輸入代碼,就能看到自己或其他玩家的遊玩過程,甚至還可以從記錄檔的最後一步接續遊玩。

 

經過全球玩家們不懈的努力,目前的世界紀錄來到了 41 行的消除數(2021-06-20的最新紀錄),而且這是歷經十年才終於達到的成績。看來即使口中喊著「hate」,大家還是樂在其中啊。

 

Hatetris 的遊戲網址如下,有興趣的人不妨自己挑戰看看喔!

遊戲網址:https://qntm.org/files/hatetris/hatetris.html

 

 

 

 

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AI設計IC晶片不用半年,僅僅需6小時就完工?!

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AI設計IC晶片竟然不用半年,僅6小時就完工!成品還比工程師設計還優秀?!

 

目錄

1. 從 6 個月變成 6 小時

2. 工程師又要被 AI 取代了嗎?

 

Photo by Brian Kostiuk on Unsplash

 

疫情衝擊之下,全球的電子產品消費需求提高,除了使 IC 晶片需求大增外,許多產線停滯、公司延遲出貨,也使得晶片更加供不應求。

 

除此之外,在晶片生產流程之中,「晶片設計」的環節曠日費時,算是一門十分複雜的專業技術,主要由專業晶片設計公司進行規劃、設計,像是台灣人熟知的聯發科,國際上的知名大廠如高通、Intel 等等。

 

過去可能需要許多位專業工程師、花上好幾個月的時間,才能規劃、設計出一張晶片。

 

然而,Google 日前在《自然》期刊中發表的一篇論文中表示,Google 新研發的一款人工智慧 AI,只要不到 6 小時的時間,就能夠設計出人類需要數月時間的晶片!

 

從 6 個月變成 6 小時

不僅如此,Google 於論文中表示,新的 AI 不只可以在六小時內設計出一款晶片,包括功耗、性能和晶片面積等各種指標,也都比人類工程師所設計出的晶片還要優良。

 

即使目前的 IC 晶片製造流程中,已經有許多步驟能自動化了,不過在製造前的設計階段依然需耗費不少時間,因此 Google 號稱能自動設計出新晶片 AI,就像是對整個半導體產業投下震撼彈。

 

Google 系統機器學習主管 Azalia Mirhoseini 稱:「我們的方法已經用於生產,設計下一代 Google TPU。」

 

TPU 為「張量處理器」,是 Google 開發的特殊應用積體電路(ASIC),專門用於強化機器學習,在 AI 相關領域的表現優異。由此可見,Google 正透過使用 AI 設計晶片,用來創建更快速、更完善的 AI 系統。

 

IC 晶片是電子產品中最重要的部分。Photo by Harrison Broadbent on Unsplash

 

一張小小的晶片中,需要容納、整合上萬個微電子組件,並以總長達數公里長的極細線將其連接,而如何讓數量龐大的組件處於最佳位置,並且功能正常,是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。

 

Google 研究人員使用了 10,000 張晶片布圖規劃(floorplan)來訓練 AI,讓 AI 歸納出怎麼樣的設計能讓晶片正常運作、發揮功能,怎麼樣的設計則會讓晶片短路、斷路、甚至燒毀,並且不斷優化出更好的設計。

 

而最終的結果,與人類工程師呈現出方正、整齊的佈局圖相比,AI 的設計圖看起來雜亂無章,但是在使用的空間、電線和電力等資源上是相近的。

 

工程師又要被 AI 取代了嗎?

Google 預期,此一突破可能會對半導體行業產生重大影響,為產業節省下數千小時的人力,對加快供應鏈的速度有巨大幫助。但是也有不少人擔憂,Google 新 AI 將會沖擊到工程師的飯碗。

 

畢竟,許多人對 AI 在某項領域超越、擊敗人類的例子還心有餘悸:如 DeepMind 推出的人工智慧AlphaGo」就曾在 2016 年擊敗了南韓「棋王」李世乭,震驚世界。

 

對此 Google 則表示,當設計晶片的門檻降低後,對於自動駕駛、5G 通訊與人工智慧等諸多領域的發展,一定都能帶來相當大的推力與益處。

 

未來 AI 設計出來的晶片,能創造出更強大的 AI,擁有相關技術和專業知識的人才該何去何從?或許我們應該開始思考,到底該如何能夠創造出新的價值而不被 AI 取代!

 

 

 

 

 

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沒想到人工智慧這麼厲害,竟然還會用表情回應感情?!

 

目錄

1. 喜怒哀樂都OK 表情自然的人工智慧EVA機器人

2. 即使知道是 AI 也能帶給你好心情

 

圖片來源:Creative Machines Lab 網站。

 

機器人與人類」的關係一直是備受關注的熱門話題,而機器人的外表,也從原本堅硬冰冷的金屬硬殼,變成與真人相差無幾的柔軟皮膚。

 

當外表與人類如出一轍後,科學家希望研發出內心也「具有人性」的人工智慧,辨識出人類的情緒,並且做出反應。這樣的能力,讓機器人得以成為陪伴老年人、特教兒童或長期住院病患的重要幫手。

 

而隸屬哥倫比亞大學的「創意機器實驗室」團隊,正是研究出了能判讀人類情緒、並用「表情」回應人類的藍臉機器人──EVA。

 

喜怒哀樂都OK 表情自然的人工智慧EVA機器人

「EVA」介紹影片如下:

來自美國哥倫比亞大學工程學院的創意機器實驗室(Creative Machines Lab at Columbia Engineering)針對人與機器人之間互動特別關注,他們耗費了五年時間,打造出一個擁有柔軟臉頰、深邃五官、豐富表情,並且能夠依照對象不同的表情給予回應的機器人:EVA。

 

EVA 是一尊主要為頭部、有著藍色臉龐的機器人,雖然無法言語,但是 EVA 的能展露出既生動又張力十足的各種表情,這也讓許多人聯想到知名的表演藝術團體──藍人樂團(Blue Man Group),差別只在 EVA 的「人造肌肉」是由電纜與馬達所牽動的。

 

研究團隊以 3D 列印打造出各項零件,模擬出人的臉骨、關節與肌肉,用馬達拉動超過 42 塊肌肉部位,來表現出喜悅、憤怒、哀傷、厭惡、恐懼、驚訝六種主要表情,再進行細部調整來表現出更細微的情緒。

 

EVA 柔軟的臉部底下是複雜的馬達、管線和結構。圖片來源:Creative Machines Lab 網站。

 

但 EVA 又是怎麼決定什麼時候要擺出怎樣的表情呢?團隊表示,他們利用 AI 深度學習,用多個神經網絡創建出 EVA 的「大腦」,訓練他掌握兩種能力:

首先,讓人工智慧學會使用、協調自己複雜的機械肌肉系統,來生成各種臉部表情。團隊透過讓 EVA 觀看一系列自己的隨機表情影片,將肌肉的運動與不同表情連結配對,讓 EVA 學會認知自我形象(self-image)。

 

再來,透過「閱讀」人類的表情,來讓人工智慧知道此時應該擺出怎麼樣的表情。作法是將 EVA 自我形象與拍攝到的人臉圖像進行配對,經過多次反複試驗、改進後,EVA 能夠即時地從攝影機讀取人臉與手勢,並表現出相對應的表情,作為回應。

 

即使知道是 AI 也能帶給你好心情

EVA 的六種基本表情。圖片來源:Creative Machines Lab 網站。

 

在研究中的某一日,團隊注意到 EVA 能牽動實驗室夥伴的情緒。「那天,我正忙著做自己的事,但 EVA 突然給我一個大大的、友好的微笑。」其中一位成員說:「即使我心知肚明 EVA 是一個機器人,但是當我發現時,我的臉上也不自覺掛著一個大大的微笑了。」

 

雖然目前人工智慧僅能靠著模仿人類的表情做出反應,與現實中人與人在互動時的臉部表情所傳達訊息量、複雜程度相差仍太遠,但這樣的技術越來越成熟後,實用性與泛用性將會是無可限量的,從學校、醫院、職場甚至家庭中,都有可能出現一個機器人,能夠在你生氣時一起義憤填膺、悲傷時為你難過皺眉,並在日常中對你嶄露笑容。

 

科技的出發點最主要是帶來便利、與人互動。或許在不久的將來,當你寂寞時或許除了與他人透過螢幕視訊、通訊軟體這樣有距離的交流,還能考慮有個情緒豐富的機器人陪伴在身邊呢。

 

 

 

 

 

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皮膚病卻難以啟齒?人工智慧化身皮膚科小幫手為你診斷!

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有人工智慧當皮膚科診斷師,讓難以啟齒的你也可以做初步診斷!

目錄

1. 求診不易?先讓 AI 幫你初步診斷

2. 「只是幫手,不具療效!」

 

Google I/O 2021 開發者大會在日前落幕,大會上除了揭露了眾所矚目的 Android 12 作業系統、Google Maps的擴增實境(AR)新功能、人工智慧語言模型「LaMDA」之外,還有一項 AI「皮膚輔助診斷」工具登場,只需要藉由手機拍攝皮膚照片,再回答相關問題,AI 就能夠辨別皮膚狀況、並且協助使用者查詢可能的疾病。

 

拿出手機拍張照,就可以讓 AI 辨識皮膚問題。圖片來源:Google 官方部落格。

 

求診不易?先讓 AI 幫你初步診斷

相信大家多少都曾有過皮膚相關的問題,全球現今約有 20 多億人飽受皮膚相關疾病的困擾。然而因為各種因素,如:地區偏遠、醫療資源不足或昂貴、患部在隱私處等,使得很多患者沒辦法就醫或者即時得到醫療協助,使得病情變得更為嚴重。

 

這樣的情形也引起了 Google 的注意。官方表示,關於「皮膚、指甲、頭髮」的相關問題搜尋每年將近一百億次,並且大部分人注意到自己皮膚的異常狀況時,第一步往往都是先拿出手機、打開 Google 搜尋。

 

然而,僅僅是用關鍵字來描述皮膚症狀難以準確判別、找到正確的病因,甚至會誤會為其他病症,造成不必要的恐慌或錯誤的治療。

 

因此,Google 推出「皮膚輔助診斷」AI 工具,希望能改善這些困擾。這個工具預計以網頁的方式呈現,使用者進入後,只要用手機鏡頭拍攝患部不同角度的三張照片,接著回答膚質狀況、出現問題的時間以及其他症狀,人工智慧便會比對資料庫、進行分析,再提供可能的疾病列表,與皮膚科醫師提供的資訊和常見問答,使用者就可以利用這些結果做更進一步的查詢。

 

 

「只是幫手,不具療效!」

Google 表示,該 AI 模型是使用已知的 288 種皮膚疾病為依據,並且利用超過 65,000 張去識別化圖像進行訓練,同時結合經專業醫師診斷的病例數據,再根據使用者的年齡、性別、種族及皮膚類型來進行分析、與數千個健康皮膚案例作比對。

 

此項工具預計在 2021 年內推出測試版,據 Google 宣稱準確率已達到平均約 84%,與專業皮膚科醫師的判斷相近。現在目前已成功通過臨床驗證,並在歐盟 CE 合格認證中標記為 I 類醫療設備,同時也提出數篇論文以供檢驗,更表示還有更多研究正在進行。

 

然而,這並不表示我們再也不需要專業醫師的診斷,更無法取代實際的診察、採檢與化驗等方式來確認病症。Google 也強調這項 AI 工具並不是「診斷工具」,分析結果也不具醫學上的保證,只是希望提供更便利的方式,讓人們了解自己身體的狀況,進而促進醫病之間更有效率的溝通。

 

不斷發展的 AI 技術,讓人們只需運用手機上的相機功能,就能辨識皮膚相關問題,在不久的將來,或許人工智慧還能夠進而協助人們更了解其他身體的病症,實現智慧診斷、自動醫療的可能。在未來,我們每個人都可以有個專屬的 AI 醫生也說不定呢。

 

 

 

 

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