- 向量式導航和人工網格細胞 2018/07/30
向量式導航和人工網格細胞
史丹佛大學應用物理系博士班 陳奕廷探索新的道路、回到記憶中的地點和尋找捷徑等，這些能力看似簡單，卻難以解釋。一直以來，大腦的空間辨認能力是個謎，沒有數學模型能夠好好地描述，亦沒有人工智慧能在這方面和大腦相比。直到最近，採用深度強化學習的最新人工智慧達到了人類等級的空間辨識和導航能力，它不僅能走迷宮，還會抄近路，也對於大腦科學給了一大啟發。不僅僅是人類，大多數的動物都具備「識途」的能力，包含探索新的道路、回到記憶中的地點和尋找捷徑。這種看似簡單的能力，在大腦中的運作原理卻相當複雜。除了難以用生物實驗驗證之外，也很難用理論解釋。 Continue reading →- 人格備份的可能性─Replika聊天機器人 2018/07/27
人格備份的可能性─Replika聊天機器人
台大電機系 陳明佑 編譯Replika是一個由位於舊金山、專攻聊天機器人開發的Luka公司所開發的聊天機器人。在Google應用程式商店中，已累積不少忠實使用者，留下了許多正面評價與迴響。在聊天機器人技術已相對普及的此刻，Replika的出眾之處，在於其並不僅只是一個能與人對話的程式，更被設計成一個善於聆聽，最終成為使用者知心好友的聊天機器人。 Continue reading →- 以意念操控AI：仰賴人腦與電腦雙向學習的腦機介面 2018/07/25
以意念操控AI：仰賴人腦與電腦雙向學習的腦機介面
編譯／吳奕萱腦機介面（Brain-computer interface， BCI）的核心價值：「無需動作的溝通 ( Communication without movement. )」。[1]意即人們透過大腦意志，不須移動身體任何部位，便能與外界溝通，甚至控制周遭的物體。腦機介面為肢體障礙者，提供了「用想的」便可操控的介面，取代鍵盤、滑鼠與說話等，需要實際移動身體的溝通方式。- In-situ AI: 物聯網的分散式霧運算 2018/07/23
In-situ AI: 物聯網的分散式霧運算
台大電機系 吳奕萱 編譯隨著物聯網（Internet of Things, IoT）的普及，我們周遭佈滿各式各樣的感測器與攝影機，帶來生活便利之餘也收集了大量資料，成為電腦探索物理世界的素材。如潮水般湧入的資料，更是深度學習發展的重要基礎。以往這些資料會被傳到雲端，在雲端進行分析處理。然而愈來愈大量的資料，使傳輸耗費的能源急遽增加，其中更伴隨著隱私上的顧慮。此外，傳統在伺服器進行的監督式學習模型，在應付型態各異的原始IoT資料上也顯得笨拙。因此，若能在裝置上進行初步的資料處理，從源頭解決問題，除了能降低傳輸到雲端的資料量，也能更有彈性地處理不同類型的資料。- 從一張2D影像直接建構3D資訊 2018/07/20
從一張2D影像直接建構3D資訊
史丹佛大學應用物理系博士班 陳奕廷面對一張影像，我們「得到」的比起我們實際「看到」的豐富許多。我們的大腦在理解影像時，會將常識應用在其中，解讀影像沒有拍到的部分。例如：進入一個從未看過的房間，看到桌子的三隻腳，我們能推論出被擋住的第四隻腳的形狀和顏色。儘管我們沒有看遍房間的每一個角落，也仍然可以大致上畫出房間的空間形狀，或是想像出從另一個角度看房間會是什麼樣子。這個空間視覺認知能力對人類來說毫不費勁，但對人工系統來說卻相當不容易。直至今日，最先進的視覺辨識系統大多是用大數據訓練的人工智慧，訓練的過程需要大量手工標記的數據。取得這些數據非常昂貴且費時。因此，現有的數據大都只包含空間中的一小部分而已，人工智慧的認知能力被這些數據侷限。在現實應用中，我們需要能完整認知空間的資訊的人工智慧。 Continue reading →- 透過貝葉斯式深度學習建構三維影像模型 2018/07/18
透過貝葉斯式深度學習建構三維影像模型
台大電機系 陳明佑 編譯人工智慧如何感知一物體在立體空間中的形狀？一般來說，當電腦要建立特定物件的3D模型時，會運用多幅不同視角的影像，拼湊出物體的立體形狀。然而，此作法除成本較高、僅適合外型簡單、變化單調的物體外，在現實世界中，也經常面臨視角受限的窘境。除此之外，某些特殊結構，例如一株花葉疊覆的植物，即使在擁有全方位影像的情況下，也未必能模擬出來。於是如何開發出一套能協助AI進行立體影像建立的深度學習演算法，成為許多電腦視覺研究團隊的目標。- AI對世足賽結果的預測 2018/07/16
AI對世足賽結果的預測
台大電機系 陳明佑 編譯撰寫本文之際，世足賽已進入八強賽。許多眾人看好的隊伍，卻出乎意料地在此之前早已淘汰。其中最令人震驚的，莫過於世足賽史上戰績輝煌的德國隊，竟未能進入十六強。尤其與南韓一役，沒人能料到昔日的冠軍隊伍卻淪為喪家之犬。有趣的是，早在本次世足賽前，已經有多個人工智慧，以不同方法對十六強賽到總冠軍賽的結果做出了預測，其中不乏四個月前曾精準預測奧斯卡獎得主的人工智慧。預測結果僅供參考，但背後的原理與演算法，或可作為往後AI發展的借鏡。- 電腦輔助式著裝系統——從實際面解決長存的照護問題 2018/07/13
電腦輔助式著裝系統——從實際面解決長存的照護問題
編譯／葛竑志穿衣服是件再稀鬆平常不過的事情，許多人從小就被教導著自己進食、穿衣、上廁所，這不僅是基本的生活能力，也是區分出公私領域，進而形塑個人自我的過程。但對那些受到重度失智症困擾的人來說，這件事情可能會顯得很有難度。失智症會從大腦功能開始影響記憶及思考——進而阻礙人們的社交能力，就算是最簡單的日常瑣事也會讓患者再三感到挫折。 Continue reading →
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