- 不知為不知的智慧 2018/09/17
不知為不知的智慧
編譯／臺大資工所 許晉華訓練電腦視覺時，由於無法完全複製真實世界，由相片、電腦生成影像、真實或模擬影片彙總而成的訓練資料集，便成為AI唯一的教材。藉由人工繪製框界標記影像中的物體種類，AI得以亦步亦趨地學習辨別眼前的物件。雖可在簡化的虛擬情境中很快取得出色表現，然而隨著環境愈加複雜，這樣的做法不免疲態漸露。舉例來說：真實相片中的人像，經常因為角度問題，無法看到完整的手腳輪廓。此外，人工定義的邊框雖然作為標準答案，卻也往往相當模糊。這些問題看似輕鬆，但背後全都指向一個最基本的問題：人工智能應當如何應對真實世界中不可避免的混亂與不確定性？ Continue reading →- 傾聽其他AI的心聲 2018/09/12
傾聽其他AI的心聲
編譯／臺大資工系 黃柏瑋在與Siri或Google Assistant對話時，是否經常因為答非所問而燃起無名火呢？究竟人機之間，為何始終無法像人與人之間的互動，流暢而自然呢？部分原因，在於AI無法理解他者。是否能準確接收指令，並精確做出反應或提供相應的服務，並非一味精進演算法、擴大資料庫與加強訓練可以單方面解決的。一個真正的智能系統，必須能夠意識到周遭環境中其他智能體的存在，甚至理解其思維，並做出預測。至少在人工智能的相關領域研究中，「反求諸己」這項處世之道，或許不是放諸四海皆準的鐵則。 Continue reading →- 我的口音，機器人聽得懂嗎？ 2018/09/10
我的口音，機器人聽得懂嗎
編譯／臺大電機系 吳奕萱同樣說英語，Alexa對於操著不同口音的使用者，會有著相同的待遇嗎？研究人員實際進行了測試，結果顯示：Alexa與臺灣許多英語學習者一樣，面臨著口音辨識的挑戰。當聽到比較少接觸，例如印度或其他與美式發音差異較大的英語口音時，很有可能判讀錯誤或是呈現聽不懂的尷尬狀態。為今之計，除了持續擴大語音資料庫，容納更多非母語英語使用者的樣本外，是否還有其他方式可以避免呢？- AI如何影響銷售行為 2018/09/05
AI如何影響銷售行為
編譯／葛竑志AI正觀察著每一個人在網路上的一舉一動，也包括正在看這篇文章的你。在Netflix上搜尋影片時，你可曾注意到不同帳號的推薦片單不盡相同？當你在Amazon上瀏覽商品時，是否注意到頁面上總會出現相似的推薦商品，或適時提供一些讓人心動的折扣活動？你可能也有找景點與飯店的經驗，是不是也意外地發現在那陣子跳出來的廣告，都與搜索過的景點相似呢？這些都拜大數據與AI之賜。當消費者的生活因為貼心與精緻的服務而更加智慧化的同時，業者的利益也隨之最大化。
- 運用酵母菌窺見人工智慧的黑盒子 2018/09/03
運用酵母菌窺見人工智慧的黑盒子
編譯／中研院資科所博士後研究員 黃佳欣現今許多人工智慧系統所應用的深度神經網路（Deep neural network, DNN）還是有些神秘，機器內部的運作往往就像是個黑盒子。一篇發表在 Nature Methods 期刊上的研究論文，來自加州大學聖地亞哥分校的團隊開發出一套「可視化神經網路」（visible neural network, VNN）模型，他們把酵母菌的基因等分子階層網路映射到深度神經網路的基本架構，讓研究人員能夠觀察人工智慧系統的運作情況，並透過機器洞察細胞的內部運作，由此產生的技術期待未來可以尋求新的抗癌藥物或是應用在個人化治療。Continue reading →- AI 攜手 BI：雙智慧重新定義人與機器分工 (2/2) 2018/08/31
AI 攜手 BI：雙智慧重新定義人與機器分工 (2/2)
撰文／ 許炳堅 （長庚大學電子工程學系講座教授）
轉載自 《台大校訊》第1322期「縱橫數位時代系列」有別於多數媒體引述已故理論物理學家霍金 ( Stephen Hawking ) 與特斯拉執行長馬斯克 ( Elon Musk ) 看法的報導，一個失去控制且能徹底顛覆人類主導權的強人工智能 ( strong AI )，或稱通用人工智能 ( Artificial General Intelligence，AGI )，在諸多概念性問題仍有待解決，且相應支援技術依然付之闕如的情形下，至今不過是理論上的假設性問題。相較之下，隨著自動化的普及與AI應用愈趨多元，產業結構與勞力市場需求的改變，反而是眼下人類社會更應正視的問題，且亟需一個建設性的解決方案，甚至於徹底改革。而在此之前，我們必須釐清：哪些職缺或產業終將為AI所取代？而人們又應何去何從？- AI 攜手 BI：雙智慧重新定義人與機器分工 (1/2) 2018/08/29
AI 攜手 BI：雙智慧重新定義人與機器分工 (1/2)
撰文／ 許炳堅 （長庚大學電子工程學系講座教授）
轉載自 《台大校訊》第1322期「縱橫數位時代系列」有別於多數媒體引述已故理論物理學家霍金 ( Stephen Hawking ) 與特斯拉執行長馬斯克 ( Elon Musk ) 看法的報導，一個失去控制且能徹底顛覆人類主導權的強人工智能 ( strong AI )，或稱通用人工智能 ( Artificial General Intelligence，AGI )，在諸多概念性問題仍有待解決，且相應支援技術依然付之闕如的情形下，至今不過是理論上的假設性問題。相較之下，隨著自動化的普及與AI應用愈趨多元，產業結構與勞力市場需求的改變，反而是眼下人類社會更應正視的問題，且亟需一個建設性的解決方案，甚至於徹底改革。而在此之前，我們必須釐清：哪些職缺或產業終將為AI所取代？而人們又應何去何從？- 提升到類量子的高階人工智慧 2018/08/28
提升到類量子的高階人工智慧
長庚大學電子工程學系 許炳堅 講座教授│轉載自 《台大校訊》第1335期「縱橫數位時代系列」隨著科技的發展，新的理論與技術也不斷推陳出新，取代既有的認知與操作模式，難免有長江後浪推前浪之歎。即使是新興的人工智慧領域，亦不能倖免。在這篇文章中，由傳統以電子電腦為基底的AI開始，而後近年來向「類量子運算」的過渡，以期有朝一日能實現實質意義上的量子運算，許炳堅教授串起人工智能的過往與未來，娓娓道來AI的發展脈絡。
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