【自動化】無針注射 加拿大團隊研發全自動注射機械人

【自動化】無針注射 加拿大團隊研發全自動注射機械人

不少人都會對打針感到恐懼,然而肌肉注射只能透過打針進行,並沒有其他取代方案。早前加拿大滑鐵盧大學團隊所研發的自動機械人便成功讓肌肉注射從此不再需要打針。 由滑鐵盧大學成立的 Cobionix,其自動注射機械人利用公司的 Cobi 平台,進行毋須針筒的肌肉注射,原理是利用高壓將液體打進體內,注射點直徑僅約為一條頭髮般。Cobionix 注射機械人的另一個好處是可以完全自動化,注射過程中毋須醫療人員參與。 開發團隊指,若把 Cobionix 應用於疫苗注射上,人們只需對著機械人的鏡頭出示證明文件和核對身份,機械人的 3D 感應器便會判斷注射者的位置,配備光學雷達的機械臂會構建身體的 3D 數碼圖像,再透過人工智能判斷最佳注射位置,才進行高壓肌肉注射。 然而,團隊認為 Cobionix 至少還需要兩年時間才能正式推出市面,因此不太可能在短期內對疫情間所造成的強大需求提供支援。 Source:slashgear

【掌上電腦】NVIDIA推出全球最小AI超級電腦 實現更高效邊緣運算

【掌上電腦】NVIDIA推出全球最小AI超級電腦 實現更高效邊緣運算

為了實現更強大的邊緣運算,滿足機械人、自主機器以及醫療器材等應用,NVIDIA 宣布推出全球體積最小、效能更好而且更節能的 AI 超級電腦「NVIDIA Jetson AGX Orin」。 NVIDIA 嵌入式和邊緣運算部門副總裁暨總經理 Deepu Talla 表示,隨著機械人技術和嵌入式運算遂漸改變製造、醫療、零售、運輸、智慧城市和其它重要的經濟領域,運算的需求亦與日俱增。為此,NVIDIA 推出的 Jetson AGX Orin,讓 85 萬名 Jetson 開發人員與超過 6,000 家企業能藉此創造、部署過去看似不可能做到的自主機器和 AI 應用程式。 Jetson AGX Orin 採用 NVIDIA Ampere 架構,使其效能為前一代產品(Jetson AGX Xavier)的六倍,每秒可進行 200 兆次的運算,相當於配備 GPU 伺服器的運算能力,但尺寸只有手掌般大。 同時,Jetson AGX Orin 可加速整個 NVIDIA AI 軟件堆疊的運行速度。使用者可以透過 NVIDIA CUDA-X 加速運算堆疊、NVIDIA JetPack 軟件開發套件和最新的 NVIDIA 工具來開發及最佳化應用程式,包括雲端原生開發工作流程。NVIDIA NGC 項目中預先完成訓練的模型已經過最佳化調整,能夠透過 NVIDIA TAO […]

【以真亂假】清華大學虛擬學生「華智冰」被揭取材自網上影片

【以真亂假】清華大學虛擬學生「華智冰」被揭取材自網上影片

清華大學早前推出了中國首個原創虛擬學生「華智冰」,「就讀」於該校計算機系知識工程實驗室。上月研究團隊釋出了一段華智冰在自彈自唱的影片,表情動作十分真實。然而,有網民發現,該影片與一名影片分享網站 bilibili 創作者的自彈自唱影片非常相似,質疑華智冰是「造假」,只是將真人拍攝的影片以 AI 換臉。 研究團隊曾表示,華智冰自彈自唱影片中的歌聲、人類生物學特徵、人類面部形像等都是由人工智能技術生成。華智冰的「導師」清華計算機系副主任唐杰亦透露,華智冰已具備寫詩繪畫等 9 種能力,又學會 4 種舞姿,正快速成長。唐杰稱,華智冰的智能模型是「悟道 2.0」,是中國首個、全球最大的萬億級模型。 然而有內地網民發現,華智冰自彈自唱的影片與 bilibili 創作者「魚子醬醬」早前發布的「女孩天台深情彈唱《男孩》」影片極其相似,甚至連唱的歌也是同一首。 研究團隊最新回應承認,華智冰自彈自唱影片中的「肢體視頻模板」的確是來自「魚子醬醬」,表示她是研究團隊的成員之一。研究團隊強調,影片中所使用的技術,並非僅僅是 AI 換臉,「新的產品化技術實現了完全虛擬生成不存在的面部及聲音技術,從而實現精度更高的視覺化交互內容」。研究團隊稱此技術從根源上避免使用任何真實人類面部,有效阻斷以往技術無法避免的隱私侵權問題,是私隱層面上的巨大進步。 在華智冰自彈自唱影片發布時,研究團隊就有表明其面部特徵,包括人臉、表情、口型等,甚至連歌聲都是由人工智能生成並進行融合。但人物肢體、動作,包括手持吉他彈唱,則是來自「魚子醬醬」的影片。「魚子醬醬」後來亦主動表示,對其影片的使用均是經過授權許可。 綜合報道

【未完成的樂章】AI接力譜貝多芬遺作 完成《第十號交響曲》

【未完成的樂章】AI接力譜貝多芬遺作 完成《第十號交響曲》

數百年來,音樂大師貝多芬(Ludwig von Beethoven)未完成的《第十號交響曲》一直都是音樂界的一大遺憾。2021 年 10 月,由 AI 模仿貝多芬風格來創作的《第十號交響曲》,有望讓樂迷窺見《第十號交響曲》的全貌。 1817年,英國皇家愛樂協會(Royal Philharmonic Society)委託貝多芬創作了兩首交響曲,其中一首是《第九號交響曲》(Symphony No.9 in D minor, Op.125),成為了貝多芬的代表作,另一首為《第十號交響曲》(Beethoven Symphony No.10),然而隨著貝多芬於 1827 年離世,這首未完成的作品只剩下寥寥幾個音符,以及貝多芬對作品的一些想法。 2019 年,致力推廣音樂科技的奧地利組織 Karajan Institute 負責人 Matthias Röder 找來了多位音樂家以及 AI 專家,打算以 AI 模仿貝多芬的風格,替他完成《第十號交響曲》。Matthias Röder 表示,這是第一次嘗試以 AI 完成這麼長的樂曲。 現時,這首作品已經完成,也將準備舉辦全球首演,讓人們聽聽這首或許是最接近貝多芬本人創作的《第十號交響曲》。 其實,一直以來不少音樂學家都曾嘗試創作這首未完成的樂曲,Barry Cooper 便是其中之一。早在 1988 年, Barry Cooper 便曾蒐集手邊資料,創作出他眼中「最接近貝多芬版」的《第十號交響曲》第一樂章。然而,他的嘗試並沒有獲得稱讚,反而招致很多的批評。另一位音樂學家 Robert Winter 表示,若然以貝多芬作品的標準檢視 Barry Cooper 的作品,「我認為兩者差距之大,顯示 Barry Cooper 的『認知及創作』只會造誤導,無法啟發他人。」 由此可見,想要替貝多芬完成《第十號交響曲》的夢想並不容易。 […]

【朝鮮出品】北韓開發AI翻譯系統 稱準確度達專家水平

【朝鮮出品】北韓開發AI翻譯系統 稱準確度達專家水平

北韓自去年起便在多間大學增設人工智能(AI)相關科系,希望在科技領域上急起直追。其中金日成綜合大學 AI 技術研究所最新研發出 AI 機器翻譯系統「龍馬」,聲稱可實現 7 種語言的互相翻譯,並大幅提升翻譯速度及準確性。 北韓的新人工智能翻譯系統「龍馬」聲稱能夠在英文、中文、日文、俄文、德文、法文、西班牙文 7 種語言互相翻譯,當中英、中、日三種語言的翻譯表現最好,朝媒表示可以達到專家水平,又指其翻譯速度以往翻譯程式的 3 倍。 報道指,北韓除了積極發展 AI 外,也開始將各式尖端科技應用到現實生活中,例如將配備語音、圖像識別功能的教育機械人和虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)等技術設備投入到小學校園教學中。 此外,人工智慧技術研究所還對朝鮮語語音識別程式「龍南山」進行了更新,大大提高了其準確度,並將其應用範疇由社會科學領域擴展至自然科學領域。 綜合報道

【金睛火眼】運動場上的「鷹眼」是如何運作的?

【金睛火眼】運動場上的「鷹眼」是如何運作的?

2020 東京奧運正進行得如火如荼,7 月 31 日男雙羽球金牌戰試出現了戲劇化的一刻:中國選手對台灣選手李洋打出的一球提出挑戰,從「鷹眼系統」的重播畫面中,我們才知道那一球剛好壓在線上。 鷹眼系統廣泛出現在多項賽事上,觀眾對這項技術十分熟悉,面對不能單憑肉眼分辦的情況時,它更輔作裁判作出關鍵判決。究竟鷹眼系統是如何運作的呢? 鷹眼系統(Hawk-Eye)由英國人 Paul Hawkins 發明。鷹眼系統首次應用於 2001 年板球賽事,透過六部高速攝影機,記錄球的飛行軌跡,並建立 3D 模型,模擬球的落點,誤差值為 3.6 毫米。 經過 5 年嘗試與進化,鷹眼系統將攝影機數量增加到 8 至 10 台,每秒可拍攝 340 張畫面,現場共有 3 至 4 部電腦負責運算並建立模擬畫面,為了轉播與現場判斷需求,增加現場大螢幕重播,成為了現時的鷹眼系統,並在 2006 年美國網球公開賽正式獲得認可,協助判決。 鷹眼系統呈現的畫面,其實並不是真正的「影像重播」,而是電腦模擬的效果。因此,鷹眼系統並非完美無缺,而且應用在羽毛球賽中亦面對一定的困難。 鷹眼系統雖然可以應用於各種球類比賽,但羽毛球並非球體,而且重量僅約 5 公克,飛行過程亦會受旋轉、羽毛破損、冷氣風向所影響。由於鷹眼系統是透過捕捉飛行軌跡去計算落點的,因此模擬難度比起其他球類相對高出許多。 鷹眼系統也能協助選手訓練時獲得更多數據判讀,提升自我表現。這個結合光學攝影、電腦視覺和人工智能的系統引起了許多企業競爭。鷹眼系統於 2011 年由 Sony 併購, 而 Cyclops、FoxTenn 等公司也紛紛提出相似效果的技術。 綜合報道

【AI世代】保險新創Lemonade 以AI技術簡化程序俘虜年輕人

【AI世代】保險新創Lemonade 以AI技術簡化程序俘虜年輕人

對許多年輕人而言,買保險過程不僅冗長繁瑣,而且需要與保險業務員面談。不過,近年科技日新月異,美國新創保險公司Lemonade利用AI技術與機械學習的技術售賣保險,獲得巨大成功。 Lemonade顛覆了傳統保險業的遊戲規則,改用AI機械人賣保單,初期的產品為房屋保險和寵物健康保險,可在3分鐘內用App快速完成理賠程序,而新科技成功擄獲了千禧世代年輕人的心。 2017年至2020年期間,Lemonade保費已急速成長3倍達到7600萬美元,主要客戶為從未接觸過保險業務的年輕族群,其中70%保戶年齡低於35 歲,90%更是首次投保客戶。 Lemonade本來由律師Daniel Schreiber和程式設計師Shai Wininger共同創辦。Schreiber多年來接觸不少高科技網路和客戶的案件,並發現保險業的潛在市場十分大,但由於近百年來都停滯不前,於是決定革新保險業。 公司取名「檸檬汽水」(Lemonade),希望買保險可以像是買檸檬汽水一樣平易近人,並透過AI機械人讓投保過程化繁為簡,一切都能夠在線上完成。 Lemonade在收費前便通知客戶,每一份保費公司只留下固定的20%,而剩餘的費用將用作未來的賠償,如果保費用完後還有剩餘,他們會把錢捐給指定的非營利慈善機構,回饋給社會大眾。 Lemonade自定位為「替 21 世紀年輕人打造的保險」(Insurance Built For the 21st Century),而且他們的口號寫著:「忘記你對保險的一切認知」(Forget Everything You Know About Insurance),顯見他們顛覆傳統產業的決心。 Lemonade與別不同的特色在於,他們放棄招攬保險推銷員,反而運用AI技術來訓練虛擬保險業務機器人 Maya和Jim,兩位線上業務員分別處理保單銷售和客戶理賠程序,大幅縮短了過去曠日費時的投保和理賠過程。 傳統人工投保的繁瑣過程逐漸被AI技術取代,作為保險業者中AI應用的先行者,Lemonade 的未來發展備受期待。此外,最近他們亦準備進軍潛在規模達 3000億美元的美國汽車保險市場。 Source:themotleyfool,lemonade

【人工智能】美國男子利用AI「復活」已故未婚妻

【人工智能】美國男子利用AI「復活」已故未婚妻

隨著人工智能的技術不斷發展,近日有人利用人工智能「復活」了他已故的未婚妻,猶如電影情節一般,不過研發團隊OpenAI則警告切勿錯誤使用人工智能的技術。 根據外媒報導,Joshua Barbeau的未婚妻去世後,透過人工智能「復活」了他已故的未婚妻。他透過一款使用人工智能技術創建的超現實聊天機械人,名爲Project December的軟件,以重現與已故未婚妻的對話。用戶只需於插入舊訊息並提供背景資料後,機械人即可準確地模仿對方。 Project December是由人工智能公司OpenAI所開發的語言模型GPT-3所支援的。通過使用大量人造文本數據集,GPT-3可模仿人類寫作,自動生成所有内容,從學術論文至前戀人信件的訊息。儘管如此,OpenAI長期以來一直警告,此技術或可能被「惡意」使用。 Source:businessinsider

【人工智能】美國大學團隊研發擁有想像力的AI系統

【人工智能】美國大學團隊研發擁有想像力的AI系統

雖然人工智能在某些領域已發展超乎人類的能力,例如計算、下棋、邏輯推理等,但仍然有許多部分仍無法與人腦相比。近期美國南加州大學研究團隊發佈一項研究,展示一個可自由發揮想像力的AI系統,使機械學習獲得全新突破。 在人的大腦中,可根據過往經驗、人、事物等各項特質,憑空想像出不同的場景、動作與畫面,但對於沒有想象力的機械而言是一項非常艱巨的任務。有見及此,南加州大學(University of Southern California)團隊在今年度的「國際機器學習展示會議中,發表了AI想像力系統。 研究團隊中的博士生Yunhao Ge表示:「人類的大腦可以輕易地解構過往學習到的人和事物,並且根據不同的特徵,例如形狀、姿態、位置和顏色等,重新合成為一幅在現實中不存在的新圖像。」而團隊透過人工神經網絡技術,設計出一個可以發揮想像能力的AI系統。 目前AI系統的技術,如果要自動產生某種圖像,例如人臉,系統需要先設計出一套演算法,並提供一定數量的人像,然後讓機械透過演算法學習人臉的各項特徵,最後才能夠自行創造虛擬人像。不過單憑現有技術,系統雖然可以產生無數的虛擬人像,但無法產生其他事物,亦無法讓虛擬人物身在不同情境中。 研究團隊利用了機械學習中「脫鉤」(Disentanglement)的概念,這項概念運用Deepfake技術,可將不同人事物的外形、動作和情境分開學習,並用演算法重新創造出一組虛擬的人事物,並且可進行不同的動態。 團隊捨棄了傳統演算法所使用的單張圖片學習方式,一次用一組毫無關聯性的圖片,讓AI運用脫鉤概念進行特徵分析,從而讓AI系統獲得想像的能力,團隊稱為為「可控脫鉤圖像學習」(Controllable Disentanglement Representation Learning)。 領導團隊的Laurant Itti博士表示:「透過我們的演算法,AI能夠隨意地把變形金剛裡面的大黃蜂、柯博文與時代廣場結合起來,產生出一張漆著大黃蜂顏色的柯博文卡車在時代廣場旁行駛的圖片。」 團隊指出,這項技術對於醫藥領域擁有相當大的潛力,透過AI的脫鉤聯想能力,機械能夠同時分析成千上萬種不同藥物或生化物質的特性,並透過分析與重組,合成出新的藥物配方,未來可大大減少研發新藥物的時間,推進醫學界的發展。 Source:azorobotics

【人工智能】科學家培訓AI成為辯論員

【人工智能】科學家培訓AI成為辯論員

科幻電影的AI機器人經常呈現古靈精怪的一面,但現時的AI技術遠遠不及電影所描述的。近日美國南加州大學發表的一份研究,展示了團隊訓練AI與人類進行辯論的成果。 南加大「創意科技中心」研究團隊,在本月「北美計算語言學協會」年度會議展示了AI系統「CaSiNo」(Camp Site Negotiations)的辯論訓練成果。實驗以情境式對話為AI的訓練教材,以露營活動為對話主題,透過實際露營活動,將所有出現的對話情境,包括討論、資源分配、意見反駁、修正、妥協和合作等內容,集合成大量數據資料讓AI學習。 彙整對話內容後,團隊歸納出九種辯論策略,而AI經深度學習後自行配搭不同策略組合。不過團隊亦指出,露營場景設定下,合作策略的成效遠高於個人策略,因此AI經過學習後,與人類討論露營資源分配時會傾向共同合作。 團隊主任Kushal Chawla博士表示:「我們的研究與其他團隊獨特之處在於,其他AI對話的研究更多是固定內容、選單式方式進行。」CaSiNo的優勢在於,透過大量對話學習,而日後AI將可真正應用於人類對話、甚至辯論。 Kushal Chawla博士指出,團隊日後將展開非合作場景的對話訓練,例如說服對方接受自己意見的劇本。團隊亦需要研究如何讓AI學習在資源分配上無法達成協議下,說服對方接受較少資源的各種對話策略。 隨著AI透過訓練和學習,籍此獲分析和辯論能力,不久後人們或許開始煩惱,該如何跟AI機械人進行辯論比賽。 Source:azorobotics

【人工智能】跨國零售平台Walmart以AI 為顧客尋找最佳代替品

  【人工智能】跨國零售平台Walmart以AI 為顧客尋找最佳代替品

疫情期間改變了顧客的購物模式,愈來愈多人選擇於網購平台購買日常用品。網購平台訂單急增,導致熱賣產品迅速售罄,零售企業Walmart為針對商品供不應求的問題,使用了AI人工智能來幫助消費者尋找最佳代替品。 Walmart指,顧客在面對商品售罄時往往表現得不知所措,因而會花費跟多時間尋找代替商品。不過網購平台上的商品五花八門,讓人眼花繚亂,故Walmart引入創新技術幫助顧客解決問題。 Walmart聲稱,人工智能將收集大量數據,包括商品的尺寸、類型、品牌和價格等。此外,Walmart亦綜合有關顧客的偏好、當前庫存等資料以尋找所有商品的最佳替代品。當顧客挑選的商品售罄時,平台便會主動向他們推薦另一款同類型的商品。 他們希望引入人工智能後,可以減輕員工的工作負擔,日後無須花時間猜測顧客的心意,並且準確地向他們推薦令其滿意的商品,繼而更快速地準備訂單。 Source:techcrunch

【人工智慧】Elon Musk計劃舉辦AI日 推全新超級電腦

【人工智慧】Elon Musk計劃舉辦AI日 推全新超級電腦

電動車製造商特斯拉的執行長Elon Musk最近在Twitter上發貼文表示,他考慮在一個月後舉辦「人工智慧日」,屆時將介紹特斯拉AI軟硬體的進展狀況和相關培訓,籍此招攬更多AI人才。此外,外界亦有傳特斯拉準備推出全新超級電腦,演算力達全球頭五,可見Elon Musk對於發展全自動駕駛AI的野心。 據悉Elon Musk舉辦AI日除了想擴大招募人才,同時希望發展真正的「全自動駕駛」(Full Self-Driving)。過去特斯拉不斷對外誇大其輔助駕駛系統是「全自動駕駛」,但實際上無法實現完整的自動駕駛功能。 Elon Musk最近推出了一款演算力直逼全球五強的 超級電腦 ,該電腦演算力總計高達 1.8 EFLOPS浮點運算次數,即每秒可計算1.8 x 1018次,或許他今次能夠籍著超級電腦的技術實現全自動駕駛的願望。 特斯拉AI總監 Andrej Karpathy解釋,為了從全球各地特斯拉車主蒐集到的自駕大數據,因此建立了全新的超級電腦來訓練「全自動駕駛」和Autopilot AI所需要的神經網路。 Elon Musk的最終目標是要追求 「全自動駕駛」,因此需要強大的超級電腦才能夠將數據轉化成自動駕駛系統,讓全自動輔助駕駛系統升級成更安全且更精確的系統。 期待著Elon Musk在一個月後舉辦的AI日,以及有關超級電腦「Dojo」的資訊,日後可讓特斯拉配備全自動駕駛的車款擁有更強大的雲端人工智慧算力支撐。 Source:electrek,tesmanian

【人工智能】中國首個虛擬學生獲清華大學取錄

隨著科技的演進,AI人工智能似乎無處不在,而北京清華大學則宣布招收中國首名虛擬學生華智冰,引發網民迴響。 華智冰沒有參加過任何升學考試,更沒有拿過任何競賽名次,卻被北京清華大學計算機科學與技術系知識工程實驗室錄取,而這位超人類剛誕生便懂得繪畫、作詩 ,智商遠遠超過正常人類水平。 華智冰是來自智源研究院、智譜AI和小冰的三個人工智慧團隊。然而她與一般的虛擬人截然不同,她所擁有的核心是智譜AI的數據和知識的雙輪驅動引擎所組成。此外,華智冰擁有小冰公司20年所累積的技術包括演算器視覺、自然語言處理、演算法語音、人工智慧創造的情感交互框架、檢索模型、生成模型、共感模型等。 Source:綜合報導

【人工智慧】大學生研發AI工具 可在社交媒體中識別諷刺言論

中佛羅里達大學(University of Central Florida)研究人員開發了一種全新 AI 人工智慧工具,能夠偵測社群媒體中的諷刺言論,籍此讓公司收納客戶回饋以及對公司的改善建議。 工具主要利用情緒分析(Sentiment Analysis),讓工具識別帶有正面、負面及中性情緒的文字,而人工智慧則負責處理邏輯分析和回應。 由於文字中的諷刺語句成為情緒分析精準度主要障礙,因此團隊於電腦模型輸入大量資料集,籍此讓模型學會偵測暗示諷刺的模式,並識別句子中的特定暗示字詞,讓工具擁有較高的準確性。 大學AI 與大數據計畫主任Ivan Garibay表示:「在文字中出現諷刺無異是情緒分析表現上的主要障礙,想在對話中識別出諷刺並非總是容易的。我們藉由多頭自注意力和門控遞歸單元開發了一種可解釋深度學習(Interpretable Deep Learning)模型。多頭自注意力模組有助於從輸入中識別出關鍵的諷刺暗示字詞,而遞歸單元則學習這些暗示字詞之間的長期依存關係,以便更好地對輸入文字進行分類。」 一同參與今次研究的電腦科學博士生 Ramya Akula 指出:「在面對面的交談中,可以透過談話者的臉部表情、手勢和語氣毫不費力地識別出諷刺,在文字交流中偵測諷刺並不是一件容易的事,因為這些線索都不容易取得。尤其是隨著網絡使用量的激增,社群平台裡線上交流中的嘲諷偵測會變得更具挑戰性。」 Source:unite.ai

【虛擬演員】以AI演員代替真人? 好萊塢電影業數碼轉型

擔當Marvel系列電影的特效製作公司數字王國(Digital Domain Holdings Limited)行政總裁兼執行董事謝安使好萊塢電影業轉型,利用 AI技術製造替身演員取代真人,以減少演員感染的風險。 在2020年疫情的衝擊下,電影產業受到嚴重打擊,有不少大製作需要克服難關在這段期間開拍。然而有許多各國的大明星需要遠度重洋拍片,中間感染的風險不容忽視,倘若有演員不幸感染,將會令拍攝檔期延後。如果這些電影演員為了防止對戲時造成太多接觸感染,全程堅持戴口罩,到底如何讓畫面上的口罩消失呢? 謝安指出:「不管是神奇地在畫面上消除口罩,還是代替整個人,AI 替身演員,都能完美達成這看似不可能的任務。」 目前的做法是邀請素人演員表演肢體動作,再後期製作貼上明星的臉。研發部副主管 Lex 透露,這張模仿明星神韻維妙維肖的「臉」,是使用一種類神經網絡的深層學習模型,所訓練出來的,明星本人完全沒有參與。至於戴口罩的問題則比較單純,透過後期加上演員的聲音,讓 AI 去聽聲模仿說話的嘴型,再把兩邊融合即可。 數字王國團隊強調, AI 只是忠實地模仿明星,若然獲頒獎項,演技上的智慧財產權應歸屬於原本的演員,現階段仍有待 2022 年的奧斯卡評審決定。 在疫情的衝擊下,好萊塢電影片商往 AI 轉型的新發展將不斷加速,尤其近年機械技術發展相當先進下,這些 AI 的替身可解決大明星檔期太密、受傷,無法如期開拍續集等問題,未來更有可能推出虛擬明星,與真人明星角逐演技獎。 Source:globenewswire

【人工智能】AI機械咖啡師 一日1000杯手沖咖啡

機械人已逐漸進軍零售業,如智慧巡貨機械人、貨架掃描式庫存機械人等,但你曾聽過咖啡機械人嗎?中國人工智能公司獵戶星空(OrionStar)研發了這款「智咖大師」機械人,可更應用於各種類型的店鋪,讓零售流程變得更敏捷。 「智咖大師」外形設計十分吸引,而且安全可靠。它 通過了 3000 小時AI學習、30000 小時雙臂調教、百萬數據級視覺訓練,實現復位誤差可精確到 0.1 mm 和頂尖大師手法提煉功能、因此咖啡品質和口感與咖啡店的大師不相伯仲。此外,「智咖大師」佔地面積僅有 3 平方公尺,即使小店都能夠應付得到;機械人通電即可全天候工作,工作效率是3倍以上,而一部「智咖大師」單日即可完成 1000杯咖啡。 獵戶星空的「智咖大師」目前已發布6 個多月時間,而落地客戶過百間。與一般的咖啡機器人不同的地方,「智咖大師」服務場景十分多元化,其中包括 5G 展廳、智慧化咖啡廳、智慧園區、智慧銀行、智慧交通、商業地產、商場零售等。 獵戶星空的「智咖大師」只是整個機械臂協作機器人的規劃中的一個突破點。公司最終希望打造協作型機械臂生態,取代人類重複性體力勞動的工作,解放工作人口,並提高效率。「智咖大師」不僅可製作手沖咖啡,未來更可會人類生活帶來創新的改變。 Source:zdnet

【止蝕離場】虧損6年 LG正式宣布退出手機市場

據報道,南韓電子品牌 LG 電子於 4 月 5 正式宣布將結束其智能手機業務,將資源專注於利潤更高的家電和電視業務上。 資料顯示,自 2015 年第二季以來,LG 的行動相關業務一直處於虧損狀態。2020年,LG 的累計運營虧損更達到近 5 兆韓元(44 億美元)。 LG曾被視為韓國公司三星(Samsung)的競爭對手,然而無論是高單價還是低價位的手機市場,LG都欠缺競爭力。 據悉 LG 曾與德國福斯汽車和越南最大民營企業集團 Vingroup 針對智能手機業務出售事宜進行談判,但雙方在為技術專利權估價方面有很大的分歧,令談判失敗。  LG 表示,結束手機業務後將把資源集中在持續增長的領域,例如電動車零組件、聯網設備、智慧家居、機器人、 AI 以及 B2B 的企業解決方案、平台與服務等,也會把這 20 年以來的手機發展經驗轉化到 6G 相關技術應用,並將核心技術應用在其他領域。 LG 預計將於 7 月 31 日完成有關清盤,並表示當前的手機庫存仍將持續銷售,亦會在一段時間內維持售後服務與軟體更新,包括部分手機的系統更新計畫。  Source:CNBC

【擴增實境】進化版Google Maps 將推出室內「實景」導航功能

美國跨國科企Google週二(30日)宣布Google Maps將推出幾項新功能,包括以虛擬實景在室內導航、提供當地天氣與空氣品質資訊、導航時提供最低碳足跡的環保路線選項等。 Google透過利用擴增實境的技術開發出一項新功能,以協助用戶導航。新推出的「實景」功能可協助使用者找到附近室內設施,例如電梯、售票處、自動提款機、登機口、月台等,畫面帶有現實箭頭和其他數字指引器以引導正確方向。故此,用戶日後可在商場、機場和火車站使用這項功能查看商店所在樓層及前往路線。 Google表示,計劃在芝加哥、長島、洛杉磯、紐瓦克、舊金山、聖荷西和西雅圖的商場內推出,而用戶可在Android和iOS平台的Gooogle Maps使用室內「實景」功能。未來幾個月內也會在東京和蘇黎世的特定機場、商場和運輸中轉站中推出此功能。 在天氣資訊與空氣品質方面,Google已與天氣資訊公司或部門合作,例如The Weather Company、AirNow.gov、中央污染控制局等。用戶可於Google Maps內建新的氣象圖層,查看目前和預測的溫度、天氣狀況和空氣品質。 至於導航路徑規劃上,Google透過借助美國能源部國家可再生能源實驗室的分析,計劃打造新的路線模型,並打算設定最低碳足跡的環保路線為預設行駛路線。 Source:cnbc

【模型探索】Google推出自動尋找AI模型的AI

谷歌宣布發布Model Search「模型探索」,其是一個開放源代碼平台,旨在幫助研究人員高效,自動地開發機器學習模型。 Google表示「模型探索」與領域無關,能夠找到適合數據集和問題的模型架構,同時最大程度地減少編碼時間和計算資源。 AI模型的成功通常取決於其在各種工作負載下的性能。但是,設計一個好模型通常極具挑戰性,AutoML算法便應運而生,可以幫助研究人員無需手動實驗就能找到合適的模型。但是,這些算法經常需要大量計算,並且需要數千種模型進行訓練。 基於Google TensorFlow機器學習框架的Model Search可以在單台機器上運行,也可以在多台機器上運行。模型搜索由多個訓練者,一個搜索算法,一個轉移學習算法以及一個儲存評估模型的數據庫組成。 「模型探索」以自適應和異步的方式運行AI模型的訓練和評估實驗,以使所有訓練者共享從他們的實驗中獲得的知識,同時獨立進行每個實驗。在每個週期的開始,搜索算法都會查找所有已完成的試驗,並決定下一步要嘗試什麼,然後在此之前對找到的最佳架構之一進行「變異」,然後將結果模型分配給培訓師。 為了進一步提高效率和準確性,模型搜索在實驗過程中採用了轉移學習。例如,它使用知識提煉和權重共享,從先前訓練過的模型中引導出模型中的某些變量。這樣可以加快培訓速度,並通過擴展機會發現更多,表面上更好的體系結構。 運行「模型探索」後,用戶可以比較在搜索過程中找到的許多模型。此外,他們可以創建自己的搜索空間,以自定義模型中的架構元素。 Google表示,在一項內部實驗中,模型探索以最小的迭代改進了生產模型,特別是在關鍵字查找和語言識別方面。 它還設法在經過大量研究的CIFAR-10開源成像數據集上找到適合圖像分類的體系結構。 Google研究工程師Hanna Mazzawi和研究科學家Xavi Gonzalvo在博客中寫道:「我們希望模型探索代碼將為研究人員提供一個靈活的,與領域無關的框架,以進行機器學習模型發現。通過基於給定領域的先前知識,我們相信該框架具有強大的功能,可以在提供由標準構件組成的搜索空間時,針對經過深思熟慮的問題構建具有最新性能的模型。」

【死者甦生】Microsoft成功申請專利 離世的人能在AI機械人身上重生

生老病死是人生中必經的階段,但我們依然難免為已離世的親人或朋友感到非常掛念。有時候,很多說話未曾講出口,大家便已天隔一方,令人抱憾終生。最近Microsoft就一項與死者虛擬聊天的技術成功申請專利,假如技術能夠面世,相信能幫助到不少人舒緩失去至親時的傷痛和遺憾。 這項名為「創立特定對象的聊天機械人」(Creating a conversational chatbot of a specific person)的技術,由Dustin Abramson和Joseph Johnson, Jr.研發,近日在美國專利商標局正式註冊。據外媒消息指,AI系統會從目標人物在社交媒體上的相片、語音、帖文和文字訊息等學習,從而朔造出虛擬人物的個性和說話方式,甚至可利用圖片和影片製造出模型,增加溝通的真實感。 即使專利技術獲批,但Microsoft似乎未有就後續發展做好準備,Microsoft AI工程總經理Tim O’Brien在Twitter上表示,現時未有任何計劃。其實,Microsoft早在2017年已申請專利,但直至近日才獲批,估計是與Microsoft建議使用聊天機械人用作互動式的生活紀念有關。 雖然技術成為網上熱話,但有不少人都質疑它是否能帶來安慰的效果。其實,現時已出現擁有相同目的的技術,例如是為已故歌手Whitney Houston製作的全息圖,令她的舉止可以栩栩如生地投射到熒幕上。亦有科技公司Replika發明聊天機械人,讓用家可以「永遠」與死者交談。可是,這些技術似乎也未足以填補親人內心的傷痛。 在英國電視劇《黑鏡》中,也曾出現過類似的發明幻想,但對方卻是一個真實的「複製人」。以現時的AI技術來看,聊天機械人學習的能力最終也必定不會令我們失望,我們或許能夠從虛擬的對話中得到慰藉,但它又是否會令人沉淪在虛擬世界之中?當技術被廣泛使用,這是否意味著我們每一個人的靈魂也能夠「永續」,而【我們】是否將以其他形式繼續存在呢?

【晶片世代】追擊新經濟,潛力佈局 – AI、晶片| Master of Trading 易大師

Master of Trading 易大師 電腦擅長加減乘除,但不能擅長於一些人覺得輕鬆簡單的事情:語言、視覺、情感、推理和學習等。 人工智能(Artificial Intelligence, AI) ,包括最常見的深度學習(Deep Learning)和機器學習(Machine Learning) 則可能是這問題的答案。IDC預計,到2023年,人工智能系統的總支出將達到979億美元,複合年增長率為28.4%。 公司如何使用機器學習? 機器學習涉及利用大量數據訓練模型,然後使用該模型推斷從未見過的新數據。 最簡單的示例是圖像檢測:把大量已事先標記的圖像送入系統訓練,系統會「學習」如何在圖像中檢測。 一般來說,學習的數據越多,系統將變得越精確。 公司通過兩種主要方式使用人工智能: 使用AI改良公司的運作模式。應用包括Robotics,自動駕駛汽車和智能語音助手等。 Google 也使用AI為Gmail用戶過濾垃圾郵件,亞馬遜使用AI向客戶推薦產品,Netflix則使用AI引導內容創作和建議。 一些公司通過出售技術所需的硬件,軟件,服務或專業知識直接從AI中獲利。 IBM (NYSE:IBM) 跨行業人類智能商業服務 Micron Technology (NASDAQ:MU) 數據中心和自動駕駛汽車的晶片 Amazon (NASDAQ:AMZN) 語音,雲計算和電商 NVIDIA (NASDAQ:NVDA) 晶片和自動駕駛汽車 應用例子 C3.ai (NYSE:AI) C3.ai是一家企業人工智能軟件公司,為企業提供SaaS服務。C3 AI應用包括庫存,原材料,加工和成品水平、供應鏈風險管理、客戶流失管理、生產計劃解決方案和能源管理解決方案等。 該公司還為各種市場提供集成企業AI應用程序,包括石油和天然氣,化工,公用事業,製造,零售,銀行,金融服務,情報,航空航天和國防,醫療保健,電信,製藥,智慧城市,交通運輸等。它與Baker Hughes在石油和天然氣市場領域建立了戰略夥伴關係,合作公司還有金融服務市場的FIS,美國國防和情報界的雷神公司以及客戶關係管理領域的Microsoft和Adobe等。 長遠來遠,公司的生意有很大的潛力,但現階段股價已較招股價大幅上升,同時公司還未盈利,可待價以入。 International Business Machines (NYSE:IBM) 成立一個多世紀的公司。這技術巨頭已經成為大型企業客戶軟硬件和服務提供商。IBM的AI戰略是應用技術增強人類智能,從而提高效率或降低成本。在醫療保健行業中,IBM的AI技術被用於創建個性化的護理計劃,加速將新藥推向市場的過程以及提高護理質量。通過對Promontory Financial Group的收購,IBM正在使用AI幫助在金融服務行業的客戶完成艱鉅的合規服務。 IBM正在與海洋研究組織ProMare合作開發「 AI船長」,使船舶在大西洋上自航。根據IDC的數據,該公司在2018年通過AI創造了超過25億美元的收入,是業內最大的市佔者。 Micron Technology (NASDAQ:MU) 製造記憶體晶片,包括固態驅動器中DRAM和NAND快閃記憶體。該公司生產的大多數產品都是大宗商品,以供求定價。在半導體行業的循環中,若晶片供過於求會大幅壓低價格。在2021年,隨著汽車行業復甦帶來的諸多推動因素,包括智能電話,5G,雲計算和圖形等,價格似乎正在上升週期。 長遠來說,對記憶體晶片的需求只會增長,在AI行業尤其如此。無人駕駛汽車就是一個很好的例子。Micron 估計感應器和相機每秒正產生大約1 GB的大量數據。早在2018年,該公司就預測全自動駕駛汽車將需要74 GB DRAM和1 TB […]