全球首例!人工智慧DABUS為專利發明者(下)

 

 

全球首例!人工智慧DABUS為專利發明者(下)

全球首例人工智慧DABUS為專利發明者,但似乎爭議不斷!!(下)

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南非遭到爭議性的專利審核

在南非專利局受理之前,DABUS 這項專利曾慘遭美國專利商標局、歐洲專利局、英國知識產權局和澳大利亞專利局駁回。美國法官表示「對於 AI 機器在專利法下是否有資格成為創作者,明確的答案就是『不行』」。他認為,由於科技發展日新月異,未來 AI 細緻複雜的程度可能媲美公認的發明人資格,但「這樣的時刻尚未到來。一旦時機來臨,將由國會決定如何擴大專利法的適用範圍。」

令國際社會大吃一驚的是,南非專利局和智慧財產權委員會授予該專利,承認 DABUS 是發明者。該專利於2021年7月的專利期刊上正式發表,包括泰晤士報在內的新聞機構都對此事進行報導。

DABUS 的發明專利在南非的授予受到智慧財產權專家的廣泛反對。批評者認為,這是法律上的錯誤決定,如果南非有一個實質性的檢索和審查制度,DABUS 專利申請就會被拒絕。因為人工智慧缺乏成為發明家的必要法律地位。

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人工智慧發展一日千里,現在還能自主發明物品。但是是否能能成為合法的「發明者」,並申請專利,仍受爭議。

DABUS:「有知覺的」自主學習人工智慧

DABUS 被認為是「有知覺的」 人工智慧應用 ,擁有創造性神經系統,無秩序性地刺激多數神經網絡以產生潛在的想法,從判斷中強化學習,這個過程被稱為「機器學習」(machine learning),而一但系統經歷了「機器學習」,它便能在沒有人類干預的情況下「自主性」地開始進行發明,並推向最富有成效的方向。

這些發明是由「機器學習」構思出來的,根據自己的累積經驗,判斷想法的價值。儘管如此,該系統確實自主選擇性地將眾多元素的組合,強化為更複雜的概念。任何連結的概念都會啟動一系列記憶,被認為等同於人類的主觀感受(即感覺)。透過這種方式,DABUS 在構想中產生欣賞的情感。

AI 人工智慧能夠解決人類無法解決的問題,速度也比人類快得多。多年來,出現了多種創意機器。在 DABUS 之前,Thaler構建了另一個AI,它創造了新穎的樂譜,他發明交叉刷毛牙刷設計,申請專利獲得了授權。證明AI有能力產生符合專利標準的新穎發明。然而,當時 Thaler 將自己列為發明者,而不是AI人工智慧。

DABUS 人工智慧影響了專利制度的改革

Thaler 的法律團隊表示,他們之所以會將「DABUS」列為專利申請中的發明者,是想要測試專利制度的極限,並藉此促進相關改革。

其中,法學專家 Abbott 指出:「授予自然人為發明者的法律是為了給予人們應該有的信任。另一方面,這些法律的制定並不考慮機器發明未來的可能性。因此現在是時候調整,我們必須從鼓勵人們發明東西,轉變成鼓勵人們創造出那些可以發明東西的AI。」

「在發明東西的時候,AI 在某些領域或許比起人類擁有更大的優勢,例如遇到需要使用大量數據,又或是廣泛的電腦計算資源時。」

專利制度對於投資者的影響

ABC 新聞則提到,只要將人工智慧列為發明者,便容易受到各國的專利制度阻止。這一點不確定性,也影響人們對於人工智慧應用與技術領域的投資意願。

「我們想要一個專利制度,它能充分鼓勵人們研發 AI,並讓那些人工智慧發展出具有社會價值的創新發明。」Abbott 說。

 

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非人類的專利發明者-DABUS人工智慧技術

南非專利局和智慧財產權委員會宣布一項名為「DABUS」的人工智慧技術,DABUS 竟然也已經自主完成兩項發明!這兩項分別是:「Neural Flame(一種以新穎且創意的方式閃爍,以吸引注意力的警示燈)」和「Fractal Container(一種便於堆疊與機器手臂操作的碎形幾何的食品容器)」,可說是有資格取得發明專利的 AI。

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DABUS 所發明的碎形幾何食品容器,其形狀有利於堆疊與被機械手臂操作

DABUS 獨立思考能力強!人工智慧定義已超越機器人

「DABUS」為「device for the autonomous bootstrapping of unified sentience」的縮寫,直譯即「統一感知自動引導裝置」,此系統研發者為美國 AI 專家塞勒 (Stephen Thaler),並提出「當人工智慧滿足發明人的標準時,人工智慧發明的專利申請應將人工智慧列為發明人」。DABUS 使用廣泛的人工神經系統創建專利,通過自己累積的學習經驗來構思發明。

DABUS 的出現,打破了過往我們對人工智慧定義只局限於「機器人」。

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過往人們常將人工智慧定義為機器人。

能自主研發的DABUS,是否也能自行申請專利?

都能自主發明東西了,那 DABUS 是否能以「人工智慧」的身份自行申請專利?很可惜,DABUS 無法自行申請專利,因此得到英國薩里大學(University of Surrey)和國際律師團隊的協助完成。律師團隊認為,發明這兩項專利技術的都是 DABUS,而 Thaler 本人並未具備任何與容器或警示燈相關的專業知識,因此也不該由 Thaler 擔任發明人。

參與「人工發明者專案」(Artificial Inventor Project)的專利律師 Ryan Abbott 則說,AI 系統的確不會憑空出現,一定是透過大量的資料和程式碼的訓練,但這並不見得可讓 AI 系統所發明的東西都能追本溯源到人類,假設IBM 的 Watson 系統在解決問題的過程中,使用了一個可申請專利的技術,那麼可能會牽涉到數百或數千名工程師。

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心理治療師會被人工智慧取代嗎?安啦!

看到這裡,不禁會讓人擔心:連心理治療都要被人工智慧取代了嗎?別擔心!網路上已有一些使用過 Woebot 的試用者,使用心得大致如下:

一、人工智慧還是不了解你!狀況外的 Woebot

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很多時候,使用者只能從 Woebot 列出的選項按鈕中,選一個與自己的答案最契合的。

以 人工智慧Woebot 目前自然語言處理能力,還是比不上真人的心理師。Woebot 的回應,會讓使用者明顯的感受到自己面對的是機器人。很多時候,使用者只能從 Woebot 列出的選項按鈕中,選一個與自己的答案最契合的,就算是「聊」到最後進入到用文字輸入的階段,也感覺它的回應是「自己說自己的」。

二、隱私變成大數據的隱憂

做心理治療時,因為需要當事人的自我揭露,所以這一塊領域的從業者,保密原則是非常重要的。然而透過 AI 聊天機器人時,使用者所傳的每個文字內容都儲存在網路的數據庫中,誰有權使用這些資料、這些人是否能盡到保密原則等,都是未知數。

AI即時諮商:彌補心理治療資源不足,連專家都看好

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根據 NAMI 美國精神健康聯盟調查:平均每五人就有一人患有精神疾病

儘管如此,但是人工智慧還是能彌補現有心理治療資源的不足。根據 NAMI 美國精神健康聯盟調查:平均每五人就有一人患有精神疾病(數據如上圖圖表)。但心理治療花費高,加上部分患者不會主動尋求治療,因此有超過三分之二的病人尚無接受任何治療,此時 Woebot 就可派上用場了!

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吳恩達在 Twitter 上發文,公開自己加入 Woebot 的團隊呢

Woebot 並非為了取代傳統心理諮商而生,但可讓即時需要的患者,多一項立即可用的醫療資源,在某些狀況下(如夜深人靜時患者需要幫助,但是生命線卻無法撥通)甚至可以救人一命!難怪連 Andrew Ng (中文名字為吳恩達,是前 Google Brain 電腦科學家、也是人工智慧領域的權威)都在 Medium 上宣布加入 Woebot 的團隊呢!

 

 

 

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想不開嗎?人工智慧「Woebot」心理治療App隨時待命!

一名男子剛跟自己即將分手的女友吵完架,在察覺到自己即將情緒失控的同時,即時拿出手機,對著AI聊天機器人 App「Woebot」打出了「I just want to kill myself(我不想活了)」。沒想到,Woebot 竟秒回覆「You can call 911(你可以打911)」。這樣「跳痛」的反應,讓這名男子覺得好笑,瞬間怒氣全消!他回應 Woebot「我在中國呢!」

這個非典型的人工智慧聊天機器人 App 叫做「Woebot」,由史丹佛大學的臨床心理學家 Alison Darcy 於 2017 年首創。其原理是利用認知行為療法(CBT)來輔助治療使用著的心理症狀。只要你心情不好時,就開啟 App、跟他對話即可。

下方影片為 Woebot 的 CEO 兼創始者 Alison Darcy 在 SuperBot 2018 上講述 Woebot 的發展史以及見解:

讓心理師 AI與你談心!一問一答的「認知行為療法」

淺談「認知行為療法(CBT)」—當代主流的心理治療方法之一

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認知行為療法的說明圖

認知行為療法(Cognitive Behavioral Therapy,CBT)」的理論是基於我們的思想、感受、行為、生理會受到外在環境影響。因此讓人們覺得困擾的不一定是「事情本身」,主要是「對事請產生的想法」。例如你今天跟某人約會,他遲到了,你可能就對他的觀感就不佳;但是,若你的想法是「他可能遇到塞車,真是辛苦了」就不會有不滿的感受產生。

CBT 的目標,就是藉由改變想法,來幫助當事人處理現階段的情緒狀況。典型的 CBT 療法中,治療師除了需要分析、評估案主現階段的想法、情緒、行為如何互相影響之外,也需要與案主共同努力,例如要求案主在日常生活中練習某些技巧、做情緒紀錄等。CBT 目前是主流的心理治療方式之一,執行起來也比精神分析、存在主義等治療方式等更目標導向。

人工智慧如何配合「認知行為療法」?

Woebot 主要透過 AI 與使用者對話之間,辨識使用者所傳遞的內容,並駁斥消極的、非理性的扭曲認知。例如當你傳:「我真的很沒用!」,Woebot 就會反駁這個病態想法,並讓使用者了解這是自我挫敗(self-defeating)行為,會妨礙後天的發展。開發者 Darcy 將這款 AI 的角色設定為兼具同理心與幽默感的機器人,希望透過這款人設引導人們遠離負面情緒。

Darcy 曾找 70 名患有憂鬱症、焦慮症的學生做實驗,並分成兩組:實驗組與 Woebot 聊天;對照組則是讀心理衛生所治療憂鬱症的電子書。兩個星期後,Woebot 組的學生症狀明顯減輕,雖然實驗結果比預期的好,不過 Darcy 也坦言尚未與傳統的心理諮商師治療進行比較。

 

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特斯拉研發人工智慧晶片D1,超越以往自駕的晶片運算

 

特斯拉研發人工智慧晶片D1,超越以往自駕的晶片運算

特斯拉研發史上最高效能人工智慧晶片D1,超越以往,有夠狂!

目錄

電動車大廠特斯拉(Tesla)於上個月舉行的 AI 日(Tesla AI Day)上,發布 2 項重要產品:一是機器人「Tesla Bot」、另一個是由特斯拉自動駕駛硬體高級總監 Ganesh Venkataramanan 宣布自行研發的 AI 晶片「Dojo D1」,用來訓練資料中心,是特斯拉 Dojo 超級電腦晶片的一部分。

Dojo D1 晶片的研發讓特斯拉不僅是一間汽車公司、人工智慧的業者,還是一家晶片供應商!Tesla 和 Intel、Nvidia、Graphcore 等科技大廠,同為 AI 訓練模型的晶片供應者。

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電動車大廠特斯拉(Tesla)於上個月的 AI 日(Tesla AI Day)上發布自行研發的 AI 晶片「Dojo D1」,用來訓練資料中心,是特斯拉 Dojo 超級電腦晶片的一部分。

Dojo 計畫負責人 Ganesh 說 「D1 晶片——從架構到封裝——完全是由特斯拉團隊所設計。其晶片就像 GPU,但是又有『CPU 等級』的靈活度,上下載頻寬還是網路晶片的兩倍⋯⋯」因此 D1 晶片已經超越了單純的 CPU 與GPU,而直接被稱為「Pure Learning Machine」(純學習機器)。

訓練人工智慧模型,需要大量的運算能力,而 D1 晶片的效能,對 AI 模型的訓練來說,是是綽綽有餘的。如車內攝影機所蒐集的各種影像,Dojo 晶片將協助自駕 AI 處理、應對處理路上的狀況。

特斯拉 CEO 馬斯克表示:特斯拉將在 2022 年投入 Dojo 的營運,目標為實現真正的 100% 全自動駕駛。特斯拉稱 D1 晶片的頻寬是當前網絡中使用的晶片的兩倍。通過設計這樣一款高性能晶片,該公司希望保持低延遲和最大頻寬。

Dojo D1:超越以往自駕的晶片運算

D1 號稱由 500 億個電晶體構成,超越 AMD 的 EPYC Rome(395.4 億個電晶體),並略少於擁有多達 540 億個電晶體的 Nvidia GA100 Ampere SoC。D1 的大小約 645mm²,每 mm² 的整合高達 7750 萬個電晶體的有效電晶體密度,功率密度高於 Nvidia 的 A100 GPU 並略低於 Apple 的 M1 晶片。

一塊 D1 晶片由 354 個訓練節點組成,每個訓練節點內部都起碼有以下部分:

  1. 64 位元 4 路多線程的CPU
  2. 1.25MB SRAM 緩存
  3. 低延遲數據交換結構;
  4. SIMD 單指令多數據流的浮點/整數單元

D1 晶片訓練節點的一大特點,就在於「低延遲數據交換結構」:有一個叫做「 NOC Router」的結構,這是訓練節點之間交換數據的工具——特斯拉近乎苛求地給每一個小節點,都設計了上下左右各 64bit 的通道。

D1 晶片是 AI 訓練晶片,當然也有高效能的運算能力:單片 FP32 的運算能力高達每秒 22.6 兆次的浮點運算(單位為TOPs)、BF16 運算能力更是達到 262 TOPs——每秒 262 兆次。特斯拉展示:單顆 D1 晶片,其神經網路運算能力已超越一張顯示卡,也就是說性能比 Nvidia 的 GPU 或 Google 的 TPU 更強。

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Tesla 一手打造的 D1 晶片是 AI 訓練晶片,有高效能的運算能力:單片 FP32 的運算能力高達每秒 22.6 兆次的浮點運算(單位為TOPs)、BF16 運算能力更是達到 262 TOPs——每秒 262 兆次。特斯拉展示:單顆 D1 晶片,其神經網路運算能力已超越一張顯示卡,也就是說性能比 Nvidia 的 GPU 或 Google 的 TPU 更強。

目前將每 25 個 D1 晶片組合成一個 Training Tile(訓練磚),而每個 Training Tile 的每秒浮點運算次數又為驚人的九千兆次(9 PFlots) ,每 12 個 Training Tile 又組成一個伺服器機櫃,每秒浮點運算次數總共為十億八千兆(108 PFlops);最後再將幾個伺服器機櫃搭配成擁有超高效運算能力的 Dojo 超級電腦,且擁有 50 多萬個訓練節點,超過 17 公里的內部電路連接,完整滿足其 AI 人工智慧的訓練需求。

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Tesla 將每 25 個 D1 晶片組合成一個 Training Tile(訓練磚),每個 Training Tile 的每秒浮點運算次數又為驚人的九千兆次(9 PFlots)。

D1 將採用 7 奈米製程生產,可能將由台積電代工;但是三星也為特斯拉製造 HW3 晶片,所以由他們代工 D1 的可能性也很高。

 


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四、跳脫平面單一感的 3D 圖像(3D Imagery)

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3D 圖形也是2021年ui/ux設計趨勢之一

3D 圖形仍是潮流不減,尤其是當 UI/UX 設計師創建更容易和快速。Oganes 說道在今年最喜歡的 3D 趨勢之一,是將現實生活中的人類描繪成藝術卡通人物。它創造一種美學上令人愉悅的設計,與我們每天在屏幕上看到的逼真圖像不同。我們公司經常將 3D 元素添加到 2D 照片中,以創建比平面照片更多細節的深度。

五、語音介面設計(Voice User Interfaces, VUI)

科技蓬勃發展的正在改變世界,使用者與電腦的對話,不再只是滑鼠鍵盤的輸入,如同:Apple的Siri,通過語音與系統進行互動的方式。探討以下目前語音介面設計趨勢迅速發展的要點:

  • 說話是自然的,打字是多條件的輸入。
  • 傳播技術勢不可擋。比如:無論您是想打開車庫門、進行預約、訂購外賣甚至啟動汽車,一切皆可通過您的聲音來實現。
  • 對於殘障人士來說更實用。有視覺障礙的人可通過語音,使用他們的設備和應用程式,無須擔心使用介面視覺上的不便利。

 

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美國最具指標性的財經商業雜誌「《富比士》(Forbes)」,近期竟跨領域地提出 2021 年UI/UX 設計的5大趨勢!

《富比士》所屬之「富比士機構委員會(Forbes Agency Council)」的其中一個成員、也是「數位比佛利行銷策略公司(Digital Beverly Marketing Solutions)」的CEO Oganes Vagramovich Barsegyan就提出了5個今年掀起熱潮的 UI/UX 設計趨勢。

電商取代實體商店成主流 UI設計重要性堪比店面裝潢

全球發生在線上的交易活動早在激增中,加上新冠(COVID-19)疫情讓民眾在家中使用手機、iPad、電腦等進入電商消費的模式,已取代以往的實體門市。消費者們已融入數位服務的生活,習慣、行為已有大大的改變。

如今網站上的UI(使用者介面)設計,就相當於實體店面的裝潢,且比以往更加重視美感。UI介面設計的變化以下五個 UI/UX 設計趨勢觀點:

一、玻璃擬態(Glassmorphism)的 UI 設計

UI/UX 普遍正朝著極簡主義美學,玻璃擬態長期保持領先的流行趨勢,從配圖到整個操作流程的介面、按鈕使用同一種色系,以不同層次結構和深度的呈現,顯得不會單調枯燥。網站避免繁雜的資訊或低解析度照片,保持觀看者能清楚閱讀,增加停留在網站上的時間。

如以下影片所示,玻璃擬態主要基於背景模糊與磨砂的效果,營造出漂浮在空間中的穿透、朦朧感。比如:蘋果與高盛銀行共同發行信用卡「Apple Card」 科技、時尚的設計,出於玻璃擬態的概念,視覺宛如漂浮在半空中的透明卡片,隨著消費類別改變不同柔和的顏色。

二、耳目一新的大膽字體(Big Loud Typography)

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大字體是 2021年 的五大 UI/UX 設計趨勢之一

重複無奇的排版文字會產生視覺疲乏,需要產生亮點為觀看者帶來視覺刺激。敢於大膽破格的用字,凸顯出設計師是否有獨特的思維,更容易受到關注。不同的字體造型,產生不同的情緒與印象,即使是誇張或用於開箱文的標題,搭配合適的UI/UX設計,令人感到新穎不失傳統的美感。

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大膽字體能吸引網站訪客,但也可以不譁眾取寵的方式呈現。

大膽的字體風格是吸引網站訪客的必要條件,視覺上不是要呈現對人大吼大叫般的緊張感,比較像是微妙的語氣說道「看這裡」。此外,可嘗試在同標題中組合不同的字體,兼具可讀性與可視性的特點。

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三、有別於傳統的抽象幾何(Abstract-geometric)

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抽象幾何圖案是 2021年 ui/ux 設計趨勢之一

具有線條、形狀和角度的抽象藝術歷久不衰,現今煥然一新仍是受到關注,歸功於形狀和顏色兩者結合在一起表達想法,並以自由流動、非線性的方式表達創作。

許多企業喜歡抽象和幾何藝術,因為化繁為簡,具有簡練、醒目、形式感強的UI/UX視覺特點。增加鮮明高對比的顏色,創建富有表現力的外觀,而不會分散用戶的注意力。獨特創新的融合於畫面並不拘一格,體現出商業中的樂趣。

比如:試著使用抽象幾何地圖的設計,取代網站上的傳統地圖,觀看者肯定會記住您的位置。

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目錄

5. 按鈕在版面上的順序位置

循序漸進的按鈕順序如同使用者和系統之間的對話,在 UI 設計的過程中,不斷反問自己或換位思考,使用者點選按鈕的步驟,會希望達成什麼目的,並進行相對應的設計。比如:上一頁/下一頁的按鈕,左右方向的箭頭按鈕是常見呈現方式。

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6. 避免過多的按鈕分散注意力

為了增進 UX 使用者體驗,會在同個頁面上增加各式各樣的按鈕,一不小心數量會比預期來得多,便會產生分流降低點擊率。比如:如果主要目的是想讓使用者點選頁面下載按鈕,使用者可能因為點選其他連結而離開頁面。盡量將用於引導的選單與分類選項的按鈕樣式區隔開,確保使用者點選到目標按鈕。

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7. 加入音效或動畫產生互動

藉由人的五官體驗,在按鈕的設計上傳達聲音與動態效果加深使用者的體驗,試著營造出如同按鈕圖示呈現的舒適情境,當使用者點選時,產生音頻或視頻響應式的回饋。如果使用者未接收到任何回饋時,通常會認為系統沒有接收到指令,而不斷的重複點選,便會導致多次不必要的操作。

方便點選的按鈕還有許多值得探討的 UI 設計技巧,以上所述的7個基本要點常用也是最容易忽略的一部分。優化按鈕設計的各種細節,探索各個細節對目標的點選,更能達成自己所理想的轉換成效。

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