人工智慧領域年紀最輕的專家-巴克西

人工智慧領域年紀最輕的專家-巴克西
人工智慧領域年紀最輕的專家-巴克西

年紀雖小卻在人工智慧界掀起轟動,他是人工智慧專家-巴克西!

全球最年輕人工智慧專家 14 歲的巴克西

他今年 才14 歲,是全球最年輕的人工智慧專家。過去 Tanmay Bakshi (以下簡稱巴克西) 已經撰寫過無數個 APP、出版過一本書、主持過 TEDx Talk、在全球包含芬蘭、紐西蘭、丹麥、澳洲等國的 IBM 人工智慧超級電腦 「Watson」高峰會上暢所欲言。

▲ 現任職 IBM 軟體開發的巴克西,年僅 14 歲,是全球最年輕的人工智慧專家。

5 歲開始寫程式、7 歲開 YT 頻道教人寫程式

巴克西 11 歲就已經獲得 IBM 技術高層的注意。但是早在他 5 歲時,就受到身為程式設計師的父親影響,開始對程式語言深深著迷。今年 14 歲的巴克西解受美國新聞頻道 CNBC 的訪問,回憶說:「電腦讓我著迷,因為它真的能『作一些事情』。我想要了解它背後的運作,並且學著操作它。」巴克西的父親教他如何撰寫程式,巴克西自己也會主動找書學。

 

 

7 歲時,巴克西已在 Youtube 上教大家撰寫程式、網站開發,獲得上千粉絲的迴響,可以說是一位小小「網紅」。巴克西也從來不吝惜分享所知,回答來自全球粉絲關於寫程式的種種問題。此時巴克西就已經察覺到,網路上關於撰寫程式與機器學習 (Machine Learning) 的資訊很有限,於是他就以「幫助 10 萬個兒童/初學者學習撰寫程式」為使命,來經營他的 Youtube 頻道。至今,它的 Youtube 頻道早已超過 33 萬訂閱次數。

11 歲找到 bug 獲 IBM 高層注目

隨著時間流逝,巴克西對於撰寫程式的熱情也跟著消退。「當時我覺得,科技實在是非常有限。我總是覺得:當下你輸入某些東西進去,但最後,這些東西都會過氣。」好在 11 歲時,巴克希在他的科技專家生涯中,出現新的轉機:有一次他在上傳 YouTube 影片時,無意間注意到一份關於 IBM 的 AI 超級電腦「華生 (Watson)」 ,使用驚人的問答機制來挑戰 「Jeopardy」益智遊戲節目的紀錄片。這才開啟了巴克西的人工智慧專家之路。

巴克西開始對人工智慧產生濃厚的興趣。巴克西說:「當時的我,只想盡力趕快跟 IBM 的 Watson 搭上線!」於是巴克西在短短的一個禮拜之內,完成了他的第一套 APP,取名為「詢問 Tanmay 」。這套 APP 會協助「華生」針對問題過濾出最佳答案。

不久後,巴克西也發現到 IBM 的一項從 PDF 轉換成 HTML 的轉檔服務有 bug。於是他便把這個發現公開在程式設計的網站與 Twitter。這些貼文引起 IBM 的技術單位關注,並且主動與巴克西聯絡。

巴克西獲得 IBM 技術部門的大量關注,IBM 非常積極地與這位天才聯絡。其中兩位關鍵人物也成為巴克西的導師,並大力支持巴克西與 IBM 合作。很快的,這位科技巨頭 IBM 開始讓巴克西在 IBM 主持的會議上嶄露頭角,擁有許多發言的機會。在一場 IBM 的 Interconnect 會議上,巴克西還在 25000 人面前擔任主講人呢!另一場是在印度孟買的 IBM 開發者會議中,巴克西也在一萬人面前演講。

儘管巴克西當時還不是不是 IBM 的員工,但是已經與 IBM 合作多個案子,他的智慧聰明讓 IBM 的高層專家們感到驚艷。值得注意的是,巴克西現在的導師就是 IBM 的人工智慧超級電腦華生 (Watson) 的首席技術長 Rob High 。

與 IBM 的 AI 首席技術長一起主持「AI 世界」

Rob High 稱讚他「吸收新知像海綿一樣快,尤其在學習『深度學習』與『人工智慧』時,更是主動。」Rob 更與巴克西主持了 Facebook 直播會議及其他的演說會。在最近一次的會議直播,是在波士頓的 AI 世界 (AI World)這場會議中,他們討論了社群媒體分析中所應用的人工智慧。

巴克西非常樂於分享關於人工智慧的資訊。在 2017 年杜拜的知識高峰會演講後,阿拉伯聯合大公國的總理所創辦的基金會,更頒發「知識大使獎」給巴克西。除了在人工智慧領域成就非凡外,巴克希同時也是 IBM Cloud (IBM 雲端平台) 的推廣者與榮譽顧問。

但在世界各地奔波演講,只是巴克西在 人工智慧領域所貢獻的一部分。他的最終目標是想把人工智慧應用在改善他人的生活上。如果你想進一步了解這位早慧又早熟的青少年,可以點此連結進入巴克西個人的 Linkedin 做進一步了解。

 

 

 

 

 

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本系列文章為【為了被 AI 認出,你願意戴上「白面具」嗎?臉部辨識的隱憂】的下篇,上篇請點此

為什麼人工智慧不擅長辨識黑人女性?

▲ 科學期刊《自然》所刊之專文指出,被偏倚資料組訓練出來的演算法,通常僅會將左圖辨識成「新娘」。(圖片來自:Left:iStock/Getty;Right:Prakash Singh/AFP/Getty)

 

那究竟為什麼 AI 不擅長辨識黑人與女性呢?讓我們從波拉維尼的故事說起:

在 MIT 實驗室的某日,波拉維尼用自己的臉部照片測試了微軟、IBM 等公司的臉部辨識 服務,卻發現這些將自己宣稱的多先進的服務,有的將她誤認為男性、有的對她的照片沒有反應,根本辨識不出東西,錯誤率高到令她吃驚。

一直到她戴上白人面具,AI 彷彿恢復正常般,又可以辨識了。難道是因為她的臉部長相太特別、剛好是 AI 辨識不出來的特例?還是……這些辨識服務本身就有漏洞?

於是,波拉維尼決定進行更廣泛的測試。她輸入了超過 1000 張照片,包括不同種族、不同性別。結果發現一個明顯的趨勢:膚色愈白,辨識正確率就越高;另一方面男性的正確率遠比女性高。讓她明白為何臉部辨識幾乎無法認出她——因為她是一位具有「雙重弱勢」黑人女性,她這類人的辨識正確度,遠遠低於白人男性。

真相其實很簡單,歸根究柢就是因為在訓練演算法時,開發團隊並沒有提供多元的種族和性別資料給 AI 所導致。換句話說,AI 在「成長過程」中,認知到的世界就多由白人、男性所構成。

即使並沒有人刻意將人工智慧訓練成這樣,但它可能引發的後續問題,或許比存有種族偏見的街頭警察更加嚴重……

還沒有完善就直接上陣的演算法

這個問題多花點時間就可以修正,只要提供多元組成的資料給 AI 即可,但這些科技公司依然選擇讓不完全的臉部辨識服務上線。

而臉部辨識服務也不是唯一一個,會將存有偏見疑慮的 AI 服務投入實用的案例:

2018 年紐西蘭移民署(Immigration New Zealand)實行一項實驗計畫(pilot programme),藉由國家簽證申請程序蒐集移民的年齡、性別、種族、犯罪紀錄、醫療費用欠繳紀錄等等資料,預測這些居留者如果續留,有無犯罪的可能或是否帶來更多醫療支出。一旦 AI 認為,某些移民有治安或醫療方面的疑慮,他們將無法重新申請簽證,甚至會直接被驅逐出境。

消息一出立刻引發強烈抨擊,不少民眾與人權團體質疑這套演算法帶有偏見、背後隱藏著種族歧視,並且也鬧過荒謬的烏龍──一位印度裔移民的家屬被拒絕居留,只因移民署的 AI 認為他的母親過去曾經患有乳癌,但實際上他母親不曾患過任何關於乳房組織的疾病。

科技巨頭急煞車 將道德倫理納入考量

波拉維尼的研究成果公開後,IBM 於 2018 年投入解決 AI 歧視的問題、2020 年甚至直接宣布「不再開發、提供授權或研究臉部識別技術」;微軟則採納報告以改善誤差,並表示未來開發演算法時會納入道德倫理的考量。

▲ 波拉維尼之研究成果

 

2018 年微軟在官方網站上公布人工智慧開發應考量的六大倫理原則:公平性、可信賴性與安全性、隱私與安全、包容性、透明以及課責。並且透露微軟已成立「人工智慧與工程及研究倫理委員會」,負責研究人工智慧產品研發對人類和社會的影響。

IBM 2020 年 4 月新上任的執行長 Arvind Krishna 撰寫一封公開信致函美國國會:「IBM 堅決反對且不會容許任何技術(包括其他業者的人臉辨識技術)用於大規模監控、種族歧視、違反基本人權與自由,或不符合我們價值觀與《信任與透明度準則》的行為。」

反觀亞馬遜,一開始不斷否認自家臉部識別平台 Rekognition 存有缺陷,甚至指波拉維尼的研究為「詆毀」,直到 2020 年年中因非裔男子喬治‧弗洛伊德之死,讓美國種族膚色衝突白熱化,亞馬遜才宣布將暫停讓美國執法部門使用 Rekognition 一年,為了避免更嚴重的爭議。

臉部辨識技術雖然可以為人們的生活增添許多便利的地方,但同時公共安全與個人隱私之間的取捨、種族性別的偏見爭議,都為這個自發展初期即飽受爭議的 AI 技術,更是蒙上一層陰影。

 

 

 

 

 

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為了人工智慧辨識,你願意戴「白面具」嗎?臉部辨識的隱憂

人工智慧臉部辨識技術越來越成熟,能夠辨別出「你是誰」已經是基本款中的基本款了!越來越多 AI 辨識技術宣稱可以「從臉孔辨識出智商、性取向、政治傾向甚至是犯罪可能」。

看上去功能如此強大的 AI,卻遭披露「其實只擅長辨認白人」,讓臉部辨識的隱憂浮出水面。

AI 臉部辨識技術目前已被廣泛使用,也實際應用於執法:根據紀錄,從 2011 年起美國聯邦調查局(FBI)偵辦案件時就開始使用臉部辨識技術,至今累計了超過 39 萬次的臉部辨識搜索紀錄,是近年美國執法部門應用成長速度最快的系統工具。

但隨之而來的是被大力敲響的警鐘:一位麻省理工媒體實驗室的資料科學家喬伊‧波拉維尼(Joy Buolamwini)指出,臉部辨識技術其實十分容易誤認有色人種。

只擅辨識「中年白人男性」的 AI

 

In this Wednesday, Feb. 13, 2019, photo, Massachusetts Institute of Technology facial recognition researcher Joy Buolamwini stands for a portrait at the school, in Cambridge, Mass. Buolamwini’s research has uncovered racial and gender bias in facial analysis tools sold by companies such as Amazon that have a hard time recognizing certain faces, especially darker-skinned women. Buolamwini holds a white mask she had to use so that software could detect her face. (AP Photo/Steven Senne)

▲ (圖片來自:圖片來自:AP Photo/Steven Senne)

 

AI 臉部辨識技術已經成熟了嗎?或許真的該打上個大問號。

來自 MIT 實驗室的迦納裔資料科學家喬伊‧波拉維尼表示,根據她在 2018 到 2019 年間做的兩項研究,證實眾多科技公司開發的 AI人工智慧 目前都無法如辨識白人男性臉孔般、準確的辨識出膚色較深的女性臉孔。

其中,尤其以 IBM 系統失誤率堪稱最高,竟然高達 34 %;而亞馬遜的 Rekognition 會將 19 %的女性誤認為男性,如果分析對象為膚色較深的女性,誤判機會更是高達 31 %,同時該系統在分析膚色較白的人種時,錯誤率幾乎等於零。

波拉維尼發現,這些由科技巨頭如微軟、亞馬遜與 IBM 等公司研發出的臉部辨識 AI 演算法,對於判讀白人、黑人與女性竟然出現了差別待遇:「判讀白人的正確度比較高,判讀黑人與女性的正確性則較低。」

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本系列文章未完,請點此看下一篇

 

 

 

 

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中美貿易戰的關鍵竟是人工智慧!?聽聽他們怎麼說(下)

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人工智慧除了是中美貿易戰的關鍵外,竟然還是戰略要地!?

目錄

  1. 郭台銘:中美貿易戰背後是AI的戰爭
  2. 林百里:未來 30 年AI 財賺不完
  3. 華為任正非把AI對美武器

面對中美貿易戰,華為任正非:AI人工智慧才是戰略要地

面對中美貿易戰,華為任正非:人工智慧才是華為發展的戰略要地

 

美根據新浪科技報導,中國華為創辦人任正非表示:過去被他們過度重視的 5G 雖然提供高頻寬、低時延,支撐的是 AI 人工智慧,因此人工智慧才是華為發展的戰略要地。

任正非指出:AI 人工智慧提供改變資訊社會格局的機會,但需要運算速度超快的超級電腦、超大容量的資料儲存和超速聯接的支撐,才能實現。美國雖然有前兩者,但是沒有超速聯接,因為美國光纖網不充分,也不用最先進的 5G,其實在 AI 人工智慧上可能就會落後一步。

任正非亦強調,華為有信心全面補好「爛飛機」上的「洞」,承受美國的打擊,且經歷全球最強大的國家機器瘋狂打壓,還沒有死「活下去就是勝利」。雖然改變不了外界環境,但華為可以改變適應外部環境的勝利方式;所以,要靈活機動地改變研發方式,使華為公司能夠適應未來條件並且能生存下來;任正非信心滿滿,說相信華為一定會勝利的。

華為於 7 月底舉行「千瘡百孔的爛伊爾 2 飛機」戰旗交接儀式(編按:伊爾 IL-2 是第二次世界大戰時的蘇聯對地攻擊機,不但是著名的坦克殺手,且被打得千瘡百孔還在飛行,有「黑死神」之稱)任正非在儀式上表示,華為終端業務「油箱」被打爆(晶片是發動機,生態是油箱),還來不及建立起生態,將可能會遭遇艱難的「長征」。8 月 9 日,華為在全球開發者大會上向全球發表了自己的作業系統鴻蒙(Harmony OS),這是全世界第一個基於微核心的全場景分散式作業系統。

無論這場中美貿易戰是誰勝出,都會讓 AI 人工智慧領域的發展一飛沖天。對我們來說,最實際的方式還是如同廣達董事長林百里所說的:學好 AI 人工智慧、隨時做好準備,才能面對未來以人工智慧為主流的職場。【延伸閱讀:掌握Python=掌握AI人工智慧的未來?

 

美國圍剿華為 任正非自信「千瘡百孔不會死」

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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中美貿易戰的關鍵竟是人工智慧!?聽聽他們怎麼說(中)

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人工智慧成為中美貿易戰中的關鍵!人工智慧的商機連廣達董事長都大嘆”賺不完”!

目錄

  1. 郭台銘:中美貿易戰背後是AI的戰爭
  2. 林百里:未來 30 年AI 財賺不完
  3. 華為任正非把AI對美武器

廣達董事長林百里:未來 30 年「AI 財」賺不完

 

林百里暢談 AI 人工智慧的發展,引用政壇名言「訂單進來貨出去」

 

中美貿易戰再度炒熱全球 AI 人工智慧話題,法人指出:貿易戰的本質就是科技戰爭,目標在爭奪人工智慧主導權… 廣達董事長林百里更預言:未來幾十年都是 AI人工智慧的時代。每一個人都應該要好好的學習 AI 人工智慧,而且廣達員工「沒 AI,就不要做了」,還要教下一代關於 AI 人工智慧的知識跟觀念。因為他們的時代一定是以 AI 人工智慧產業為主流。未來 30 年「AI 財」賺不完。

林百里表示,廣達在全球筆電、雲端與人工智慧(AI)都站上第一名,AI 商機龐大,像是智慧城市的案子,花30年也做不完,廣達電腦 2019 年目標就是全力拚 AI 人工智慧。

AI 時代的商業模式是非常不同的,需要有很強的研發,很長的應用與建置時間,並且需要更多專業知識才能做,因此,廣達由硬體公司轉型成軟體公司,再進一步成為解決方案的提供者 – 提供 AI 工具的公司,這是非常大的跳躍過程。廣達過去是做 ODM,但現在賣出去的 AI 產品,會有維修與保養等問題,因此,廣達做自有品牌來負責維修,且只做商業對商業(B2B)的品牌,廣達不做消費性品牌,因爲會花去一大筆廣告宣傳的費用。

他說,現在很多企業顧問公司協助企業轉型,都會找廣達,因為廣達可以為這些顧問公司提供很多 AI 人工智慧工具。他已經去美國、日本與歐洲學習,每個國家的國情與環境不同,但共通點就是都需要 AI 人工智慧。

 

 

 

 

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人工智慧時代來臨,連中美貿易之戰都和它脫離不了關係!

目錄

  1. 郭台銘:中美貿易戰背後是AI的戰爭
  2. 林百里:未來 30 年AI 財賺不完
  3. 華為任正非把AI對美武器
 

鴻海創辦人郭台銘:中美貿易戰背後是AI的戰爭

郭台銘在今年五月應邀赴台灣區電機電子工業同業公會,以「美中貿易對電機電子產業全球供應鏈的機遇與挑戰」為題發表演講,指出川普今年初簽署的行政命令為「維護美國在 AI 人工智慧領導地位」。從其內容可以看出:中美貿易戰背後其實是 5G 與 AI 的戰爭。

對於台灣在中美貿易戰扮演的角色,郭台銘就表示:台灣科技業是具有優勢的,而且還是人工智慧最好的試驗場域。因為台灣有優質的中小產業,速度快、彈性高,具有 domain knowledge(領域知識),且台灣幅員小,可以快速配合開發新產品,不論是電動車、手提裝置,都是台灣未來的機會。【延伸閱讀:不想輸給中國!川普簽署行政命令以加速美國AI發展

郭台銘指出,工業製造供應鏈將被迫重新劃分,「大」不再是唯一勝算,產業布局分工要隨時做結構性調整,比起過去的10年、20年一次,未來可能3年就要調整一次,而且要洞察未來,「這時候政府就該站出來」。

郭台銘並提出「台灣經濟發展國家隊」藍圖,包括東進、西和、南拓、北接等4大方向;其中首要任務就是「東進」與美國洽談自由貿易協定(FTA),藉此去彌補美國的製造業缺口;「西和」則是讓台商融入中國大陸市場產業轉型,創造雙贏的局面。「南拓」則以東南亞、印度、西亞為目標,也希望以FTA開拓台灣「後廠」,成為帶動亞洲經濟成長的樞紐;「北接」則希望與日本合作,由台灣作為中介,協助日本技術開拓大陸市場。

對於台灣發展 AI 人工智慧,郭台銘還提到台灣面臨的目指五缺:缺電、缺水、缺土地、缺人才、缺工人,現在還缺未來轉型的投資,所以應該是「六缺」,且廠商還面臨兩岸關係、法規、租稅環境及一例一休等問題。對此,另一個產業大老林百里則說:企業發展發展人工智慧,缺的還是人才、各領域的新知識,以及新的客戶。

郭台銘表示,為了讓下一代不要輸在起跑點,因此自掏腰包出版「人工智慧導論」

 

 

 

 

 

 

 

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IG用人工智慧偵測惡意圖文,就要讓網路霸凌喊卡!

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自從人工智慧導入IG後,網路霸凌要完全杜絕,絕對是指日可待了!

是什麼讓 IG 毛起來,導入 AI 人工智慧來打擊網路霸凌言論?其實 Instagram 創立初衷原本是倡導素人攝影用,但是用戶自有想法,加上族群以滲透性強大的學生居多,卻也讓 IG 被濫用為校園流言與霸凌的集散地。使用 IG 霸凌的方法包含開假帳號張貼對方的醜照、散播惡意圖文與謠言等。

因此 IG 被質疑助長青少年自殺,像是 2018 年,馬來西亞一名 16 歲少女 Davia Emilia 自殺,原因竟是她生前於 Instagram 發起一項投票活動,詢問網友:「這很重要,請幫我選擇死亡還是活下去。」結果,有 69% 的網友投票要她去尋死。少女不久後選擇從3樓跳樓自殺,在當日晚上8時才被人發現。報導稱,少女曾患抑鬱症,生前在臉書貼文表示「我想離開這令人疲累的生活」(WANNA QUIT F**KING LIFE I’ M TIRED),可能因病症發作自殺。

同年在日本熊本,一名女高中生的照片被人盜用開設假帳號,還發了邀請給這名女生的親友們,之後再利用這個假帳號貼上一些猥褻的圖片以及文字,偶爾還會從她本人的 IG 偷圖片以及文字,貼在假帳號上。女高中生雖然屢次向 IG 提出檢舉,但是只要一個假帳號被關掉,就會出現另外一個假帳號。女孩在身心俱疲以及常被人誤會的情況下,選擇用自殺來解決問題。

還有更多大大小小的網路霸凌事件層出不窮,美國 Pew 研究中心去年調查,72% 的美國青少年擁有 Instagram 帳號,其中 59% 曾遭受網路霸凌。為了防止霸凌事件再發生,IG 從去年開始,乾脆導入 AI 人工智慧技術,能自動偵測惡意圖文,並將相關貼文轉送到 IG 官方團隊進行人工審核。

IG 的 AI 會自動偵測疑似霸凌的言論,並在用戶發文前會先再三確認

 

IG 今年更推出新功能,假設 AI 認定你輸入的內容具有言語暴力的疑慮,系統就會在你發文前詢問「你確定想張貼這則貼文嗎?」,以避免用戶因一時衝動而散發霸凌言論,傷及他人。

讓用戶自己隱藏,讓他的言論消失在你的親友圈中!

雖然 IG 的 AI人工智慧能自動偵測霸凌言論,但是 人工智慧 也是要經過一番「機器學習」的訓練過程才能夠分辨哪些字跟惡意霸凌有關,所以難免有漏網之魚。因次 Instagram 推出的另一項功能,便是讓用戶可自行隱藏掉對特定人的言論,且不會被那個人發現。

IG 可讓用戶在霸凌者不知的狀況下,自行隱藏來自霸凌者的所有言論,讓霸凌言論只被霸凌者自己看到

 

不同於封鎖用戶功能,被隱藏掉的那位特定人士依舊能在你的貼文上留言、進行其他活動等等,但其他人不會看見這位被限制的用戶所留下的內容,只有他自己能看見他留下的言論。另外,這位被限制的用戶也無法看見你的即時動態,更不能知道你是否讀過他的私訊、言論等等。

Instagram負責人亞當.莫賽里(Adam Mosseri)在今年 4 月底舉辦的 F8 開發者大會上,就表示目前他們的焦點在於解決霸凌問題上。如今推出的新功能,可說是兌現了當初的承諾。杜絕霸凌是條漫長的過程,這次推出的新功能,不過是這條漫漫長路上的兩小步,未來他們也將持續投入解決霸凌問題,並會有更多後續更新。

 

 

 

 

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選對很重要!人工智慧程式語言首選Python的8大理由(下)

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為什麼學程式語言第一個想到就是Python?看完本篇你就了解其中的原因了!

近幾年來,隨著各行各業越來越廣泛地應用人工智慧與機器學習,大公司也開始在其相關領域進行投資,使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容:2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。但為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

原因六、良好的視覺化選項

之前我們已經提到 Python 提供了各種各樣的函式庫,其中一些是很好用的「可視化工具」。然而,對於 AI 開發人員來說,重點是要強調在人工智慧、深度學習和機器學習的領域中,能夠以人類可讀的形式來展現資料。

像是 Matplotlib 這樣的函式庫允許數據工程師構建直方圖等圖表,讓數據可視化、更易於理解閱讀。還有其他不同的應用程式介面,更簡化了可視化的過程,使創建圖表更簡易。

Matplotlib的例子如下所示 (資料來源:維基百科)

曲線圖

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(0,10,100)
>>> b = np.exp(-a)
>>> plt.plot(a,b)
>>> plt.show()

直方圖

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import normal,rand
>>> x = normal(size=200)
>>> plt.hist(x,bins=30)
>>> plt.show()

散點圖

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import rand
>>> a = rand(100)
>>> b = rand(100)
>>> plt.scatter(a,b)
>>> plt.show()

3D 圖

>>> from matplotlib import cm
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.gca(projection='3d')
>>> X = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)
>>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
>>> Z = np.sin(R)
>>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm)
>>> plt.show()

原因七、具影響力的網路社群支持

Python 語言到底有多熱門? 看看如 Django Girls、台灣 Python 社群 Python Taiwan、 PyLadies 等來自各國以 Python 為主的社群紛紛建立,還定期召開「PyCon」、「SciPy」等會議就知道了!台灣自 2012 年還定期舉辦「PyCon TW」呢! Python是一種完全免費的開源程式語言,無論是初學者還是專業的 Python 都可以享用這一些開放資源。許多 Python 相關的檔案、函式庫等都可以從網路上、社群與論壇中獲得,Python 工程師、AI人工智慧與機器學習開發人員可以討論、解決問題並互相幫助。

原因八、越來越受歡迎

根據上面討論的優點,Python 在 AI人工智慧、大數據分析工程師中越來越受歡迎。根據 StackOverflow 的說法,預計 Python 的熱潮到 2020 年還持續著。

因為Python 提供了許多應用於 AI人工智慧和機器學習的功能,這也是這些領域的最佳程式語言。除此之外,像是旅遊業、Fintech 金融科技、物流業與醫療業等各個行業也都使用 Python 進行預測和機器學習。

 

 

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選對很重要!人工智慧程式語言首選Python的8大理由(中)

選對很重要!程式語言選Python的8大理由(中)
選對很重要!程式語言選Python的8大理由(中)

Python可是現在最夯的程式語言,但到底是因為什麼原因讓它這麼紅呢?!

近幾年來,各行各業越來越廣泛地應用人工智慧與機器學習,大公司也開始在其相關領域進行投資,使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容:2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

 

原因三、Python 靈活度高

Python 是屬於靈活的程式語言,它提供了「 OOP ( 物件導向程式設計 )」 以及「scripting ( 腳本 )」兩種選項。不須重新編譯源始碼,開發工程師就可用它來做任意修改,並且快速看到結果。程式工程師也可結合 Python 和其他語言來撰寫程式。開發工程師可選擇他們習慣的程式語言風格,甚至可混搭,用最有效的方式來解決不同的問題。以下為常見的程式語言風格:

指令式程式語言風格(Imperative Programming)

為主流的程式語言風格,許多程式語言如 C#、Visual Basic、C++ 與 Java 都支援。此風格是按部就班寫出電腦必須要採取的流程 ( 下指令給電腦 ),讓電腦按著指令達成目標。

功能性程式設計風格(Functional Programming)

又被稱為「宣告式程式設計」,與上述的指令式程式設計相對立。它先描述目標的功能,讓電腦明白目標,而非流程。宣告式程式設計告訴電腦需要計算「什麼」而不是「如何」去計算,從而避免隨之而來的副作用。而指令式程式設計則需要用演算法來明確的指出每一步該怎麼做。

物件導向程式設計風格(The object-oriented style)

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成,相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格,因為它無法完全執行封裝,但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。/p>

程序式程式設計(The procedural style)

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成,相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格,因為它無法完全執行封裝,但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。

Python 的高靈活度,讓程式設計師能在用最習慣的方式撰寫,在舒適的狀態下掌握狀況,大大降低 bug。

原因四、Python 的平台獨立性

Python 不僅僅用起來舒服、好上手、功能多樣,還可以在任何平台上運行,包括 Windows、MacOS、Linux、Unix 和其他 21 個平台。當程式開發工程師將程式從一個平台轉移到另一個平台時,也只需要做小小規模的更改、修改少許的程式代碼即可。工程師可使用像 PyInstaller 這樣的封包來修改代碼,以便在不同的平台上運行。

靠這樣就能夠有效的節省在各種平台測試的時間和金錢,使整個流程更加簡單方便。

原因五、Python 的可讀性

Python 非常易於閱讀,因此每個 Python 開發人員都可以理解他們的同行代碼並更改、複製或共享它,而不容易產生混淆、錯誤或衝突。因此 AI人工智慧與 ML 機器學習的專業人員之間更有效的交流算法、想法和工具。

還有像 IPython 這樣的工具,它是一個互動式直譯器,提供互動式的被開發、執行、除錯和監控等額外功能,能加速工作流程。

 

 

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