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這家員工齊出走,靠人工智慧找潛力飆股

這家員工齊出走,靠人工智慧找潛力飆股

DeepMind員工總辭!!透過靠人工智慧找潛力飆股,打造AI操盤手.

目錄

隨著科技的進步,人工智慧能做到的事情也變得越來越多。只要擁有足夠的數據,透過機器學習和演算法,AI 就能夠在短時間內做到許多事情。近年來,許多投資公司也藉由 AI 來建議投資人最適合的投資組合或是直接作為「AI 操盤手」。

DeepMind 前員工打造專為投資的人工智慧

根據外媒《CNBC》報導指出,三名 DeepMind 的前員工正在訓練一台機器,希望能透過 AI 在股票以及加密貨幣上漲之前,就能搶先發現這些潛力股

這三名員工 Martin Schmid、Rudolf Kadlec 和 Matej Moravcik 都曾在 IBM 工作,並於 2017 年開發了一款名為 DeepStack 的人工智慧 ,成為第一個能夠在無限注德州撲克中擊敗職業玩家的人工智慧。

而他們想將其中的部分概念應用於金融市場,於是他們離開了Alphabet 旗下的人工智慧實驗室 DeepMind,隨後成立了 EquiLibre Technologies。

人工智慧不打牌改操盤

雖然他們不是第一個嘗試用 AI 人工智慧 找到股市必勝法則的人,但他們採取的方法與競爭對手略有不同。傳統的選股人工智慧會根據歷史趨勢「猜測」市場接下來會發生什麼;但 Equilibre 團隊以極其複雜的演算法而聞名,因此無需大量資訊也可成功解決問題。

他們將博弈理論與人工直覺相結合,以獲得優於其他基於電腦或人工交易的操作優勢。Schmid 表示,與其讓人工智慧玩撲克,不如讓它玩算法交易(algorithmic trading)。他也補充說明,公司也正在對於加密貨幣進行研究和開發。

他們使用一種稱為強化學習(Reinforcement learning)的技術來訓練人工智慧系統來買賣股票並獲利。Schmid 表示,他並不擔心監管機構會限制這項技術,因為其他公司也早已經在做類似的事情。「我們只想做比現有演算法更好的演算法。」

EquiLibre Technologies 目前已經獲得了許多投資者的資助,Schmid 表示,公司目前已經籌集了捷克有史以來規模最大的種子輪融資,但拒絕透露確切數字。


本文轉載自科技報橘(原標題:DeepMind 員工為打造「AI 操盤手」齊出走!目標讓 AI 能找出潛力飆股、加密貨幣),僅反映專家作者意見,不代表本站立場。首圖為示意圖,與本文無關,來源:Unsplash

 

 

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必勝客人工智慧一個小時做好50個披薩!無人餐廳普及化真的可行嗎?

目錄

民以食為天。人工智慧應用在飲食上的發展一直持續突破!先前有 AI 釀造的威士忌,打敗多種真人釀的酒並勇奪金牌、還有超越真人廚師的 AI 研發食譜,現在位於以色列的科技公司「Hyper Food Robotics」還打造了全自動機器人餐廳,所有的機器人都在人工智慧攝影機的把關之下,迅速做出一片片披薩,堪稱是全自動的必勝客!

全自動機器人廚房的推手「Hyper Food Robotics」,其 CEO Udi Shamai 竟也是以色列區必勝客的老闆!以下影片是國際新聞媒體 i24NEWS 訪問 Udi Shamai 的內容:

人工智慧把關下,機器人一小時完成 50 片披薩!

這間披薩餐廳廚房長 12 公尺,與一般的廚房一樣配有烤箱、冰箱等,但是這間廚房內完全不需要員工,且每小時可以製作出 50 個披薩!

Hyper Robotics 在廚房中能夠完全獨立作業,在沒有人類的幫助下完成備料、烹飪和清潔等廚房內的日常工作。Hyper Robotics 聯合創辦人兼執行長 Udi Shamai 表示,生產一個這樣的廚房需要一個月的時間,而公司的目標是每個月製造十間。

這樣的廚房可以放在任何地方,就像一台巨大的自動販賣機,且每個廚房裡都設有自動冰櫃、烤箱和清潔系統。冷凍食品存放在廚房的冰櫃,由機器人取出、解凍並為顧客烹飪。

機器人會將冷凍的披薩麵糰取出,並依次加上醬料、起司和各種配料。放入烤箱烤至金黃後,最後再由自動切割機將披薩切片裝進盒中。

Udi Shamai 也表示,這間廚房不僅能防彈,昆蟲也進不來。另外,這間廚房每 40 分鐘系統就會噴灑臭氧水清潔廚房,連細菌也都沒有機會存活,而這也是建造廚房最具有挑戰性的部分。

應用 AI 攝影、金屬探測器來「監控」機器人

人工智慧攝影機將廚房製作的每一份食物的照片都記錄下來,以檢查機器人是否正確取出麵糰並放上配料。對於無人廚房來說,由於沒有「人」見證這個過程,因此攝影機的設置也就變得更重要了。

當披薩完成所有流程並抵達裝箱區域時,會先經過一個金屬探測器,掃描披薩上是否有任何「不應該出現在披薩上」的成分,最後再交給顧客。

Udi Shamai 表示,Hyper Robotics 六月也將在美國推出另一間自動化的無人廚房,這間廚房將能夠製作八種不同的配菜,包括雞翅、沙拉和起司條等。這也代表一些廚房內部可能會有不同的配置。

目前一週只有三天能買到機器人做的披薩,因為現在仍在開發初期,需要工程師團隊和一群人在周圍看著機器工作,不過 Udi Shamai 預計未來價格還會降低。

Udi Shamai 認為未來食品價格會下降很多,特別是披薩,他認為價格可能會下降 25%。在一些商店租金較低的地區,消費者可能甚至可以看到更好的價格。

無人餐廳普及化,還有哪些技術問題待突破?

如果機器出現故障,這個廚房仍然可以運行,因為幾乎所有設備都有兩台以上的機器人;但是如果廚房突然停電,那麼就完全沒有其他辦法了。

而在這間披薩廚房裡,切披薩的機器只有一台,所以如果這台機器壞了,那就真的會是個大問題,因為派人來解決問題可能會需要花一兩個小時。

不過即使在普通的商店中,也有很多事情可能發生,因此 Udi Shamai 認為這並不會是個問題。

很多人都想改變目前的餐廳模式,但 Udi Shamai 指出這件事並不容易。許多工作上仍然需要人類輔助進行,但機器人會發出巨大的聲響和噪音,因此人們也不會想在機器人旁邊工作,這時就必須倚賴人工智能的應用與技術。至於未來是否能完全做到「無人餐廳」,就拭目以待吧!

 

 

 

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糖友救星!加拿大人工智慧新創免扎針血糖

 

糖友救星!加拿大人工智慧新創免扎針血糖

加拿大人工智慧新創免扎針血糖儀,使用簡單易上手.糖友救星!

加拿大人工智慧新創公司——Scanbo,致力於用現成的數據分析和診斷工具,來取代傳統的侵入性血糖的測量法。

使用 Scanbo 血糖測量儀很簡單,只需打開設備電源,將兩隻手指放在設備上,60 秒內就能生成結果,Scanbo 使用可充電電池,預計電池壽命為 3 年。

台灣糖尿病患者每年以 16 萬名的速度增加

台灣有將近 220 萬名糖尿病患者,每年以 16 萬名的速度增加,且國內確診糖尿病的年輕族群有增加的趨勢,糖友也得定期追蹤,避免併發症狀威脅生命。

糖尿病糖友檢測血糖最常見的方法是「扎手指」,透過細針穿透指尖(或其他部位)取得微血管的血液,然後用血糖儀來量測當下的血糖值,但有些病人會怕血、怕痛,導致許多患者會因排斥「扎手指」而忽略定期檢查造成健康風險。

推薦閱讀:台大打造人工智慧醫療,診斷視網膜病變準確度達95%

Scanbo 血糖測量機結合了心電測量和 PPG 技術

來自加拿大的人工智慧新創 Scanbo,於 2017 年由有 IT 以及創業背景的 Ashishsh Raichura 所創立。

Scanbo 血糖測量機結合了心電測量和光體積變化描記圖法(英語:Photoplethysmography, PPG) 技術,糖友只要經過 60 秒的測量,血糖數據會輸入到演算法的模型中,再借助卷積神經網路(Convolutional Neural Networks,CNN)和深度神經網絡( Deep Neural Network;DNN)對其展開分析。

Scanbo 表示,該儀器也可以應用在血壓的測量上。目前公司正與三星、LG 接洽尋求合作,並致力拿到北美市場監管部門、美國 FDA 的批准,希望未來能將產品商業化,並在未來 5 年內創造一個蓬勃發展的市場。

 原文來自科技報橘(原標題:糖尿病友福音!加拿大新創 Scanbo 血糖測量儀不用扎針,1 分鐘即測出數據),僅反映專家作者意見,不代表本站立場。本文轉載自達內教育科技報之版本

 

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以色列Deepdub 新創公司推人工智慧多國語言電影配音,保留演員原本聲音無違和.

目錄

一間位於以色列特拉維夫的 Deepdub 新創公司,應用人工智慧技術,發展出自動化的配音 AI:能以保留演員原本聲音為前提,將電影配音自動轉成他國語言,以用於對各國影視的需求。

目前 Deepdub 已籌集了 5.5 億新台幣的 A 輪融資,該輪融資包括了 HBO Max 首席內容執行長 Kevin Reilly 和 Fox Television Studios 前總裁等娛樂業資深人士。

Netflix 的多國語言配音惹議,遭批「失去電影原味」

《魷魚遊戲》自開播首月即成為 Netflix 收視率最高的連續劇,讓 Netflix 大增 438 萬名用戶;開播後 28 天,就有超過 1.1 億用戶收看,是為 Netflix 史上最熱門影集。Netflix 的全球化佈局,證明各國影劇都有潛力在全球市場賣座。

而許多世界馳名的影劇都會放送各國配音的版本,這也卻引來不少影迷批評「失去原味」,無法做到毫無違和感的情況。

推薦閱讀:還在與他人共享 Netflix 帳號嗎?小心被人工智慧抓到!

Deepdub 用人工智慧「保留演員原本聲音」配音

以色列新創公司 Deepdub 創立於 2019 年,旨在要以先進的人工智能,為創作者提供最佳的傳播平台為目標;致力於提供觀眾絕佳的娛樂體驗、並縮小語言障礙和文化差距。

為了解決問題,Deepdub 除了參與實際配音的過程外,還支援了翻譯、改編和混音等任務。它提供了一連串完整的專業 AI 應用與技術,以幫助配音工作的監督,並根據需求隨時進行更正。

只需演員 3 分鐘音檔,即可架構出模型

在傳統的配音過程可能需要 15 到 20 週才能將 2 小時的電影轉換為另一種語言,但透過 Deepdub,只需要約 4 週的時間就能完成相同的工作;且它只需要學習演員幾分鐘的聲音,就能做出聽起來與原始版本如出一徹的配音版本。

Deepdub 會運用2到3分鐘的原始演員的語音資料建立一個模型,將原始聲音的特徵轉化為主要目標語言,Deepdub 表示,人工智慧聲音的轉化還可以包含大喊大叫等複雜的聲音特性。

串流平台毋需再投資於「製作新的原創內容」以迎合各國

Deepdub 目前正與許多好萊塢工作室合作,隨著串流媒體的競爭日益激烈,對配音內容的需求也不斷增長,能夠輕鬆地轉換影劇語言,完全幫助了串流平台幫助自家產品的發展延伸性,而無需再投資於製作新的原創內容,簡單覆蓋全球受眾

公司表示,對觀眾來說,在可以以母語配音來收看他們最喜歡的電影和影劇且不會失去任何體驗的條件下,絕對能增加在觀看影視時所能得到的滿足感。

 

 

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FLoC爆4大爭議,Google提解方滅火(下)

 

FLoC爆4大爭議,Google提解方滅火(下)

FLoC爆4大爭議,Google提解方滅火,趕快來看看(下)

本文為下篇,上篇請看此連結

FloC將使用者分群,取代 Cookie個人識別

FLoC 將讓 Google 旗下產品不再倚賴 Cookie來紀錄分析個人使用行為。相較於識別「個人」行為的 Cookie, FLoC 是依據使用的網站瀏覽行為,將行為相似的人們分成多個群組,每個群組擁有一組 ID,廣告主再針對同一群組顯示相關的廣告。

FLoC 的作法雖然可讓人們隱身在興趣相投的群組中,而且所有瀏覽歷史紀錄以及其他數據都將保留在本地。不過還是受到各界不同的質疑意見。Google 隱私沙盒的核心工程師 Josh Karlin 就將 FLoC 發佈至今所受到的爭議歸納成以下四點,並加以答覆:

爭議一、網站會被自動加入FLoC的廣告投放實驗中

Josh Karlin 回應:現在已不會自動將網站加入 FLoC 的廣告投放實驗中,而是由網站選擇是否透過 API 加入。

爭議二、群組代號太抽象,無論是使用者與技術專家都不易理解

Josh Karlin 回應:為了讓用戶、技術專家更好理解群組概念,他將改以基於領域的主題名稱(Topic)取代原本的群組代號(Cohort)。例如:原本的群組代號為數字「21849」被「美麗與健康」這樣的興趣分類取代。

這些方式讓瀏覽網頁的使用者,清楚的理解自己怎麼被敘述,並透過明確的主題內檢視是否涉及敏感的資訊。

爭議三、FLoC 的群組容易被數位指紋技術(註:fingerprinting,數位指紋提取,用以收集使用者手機、電腦型號等訊息)追蹤;

Josh Karlin 回應:說透過上述的主題標籤分類方式,預計可將原本的上萬個代號群組,減少至數百種的主題標籤群組,進一步降低群組被用於指紋追蹤的可能性

爭議四、敏感性資訊仍有被洩露的疑慮。

Josh Karlin 回應:「這些主題名稱將由人為策劃,以確保它們不含敏感性資訊」。就長遠看來,分類方法最好由外界建置與維護。

Google還在考慮,未來新增讓用戶選擇不要加入特定主題的功能。

結論: Google 正在嘗試以主題取代群組分類的方法,減少外界對 FLoC 的質疑。相關更多信息,請參閱:

 

 

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Google將棄Cookie廣告追蹤 新技術FLoC爭議多

Google 聲明即將在 2022 年終止 Chrome 瀏覽器支援 Cookie,並且以自家開發的廣告追蹤新技術「FLoC」取代(詳請可參考本文:Google 為保護隱私,棄 Cookie 卻改用人工智慧?),不過也引發了不小爭議 (參見:「恐怕會助長歧視」WordPress 與多家瀏覽器對 Google FLoC 喊停!)。因此 Google 隱私沙盒團隊資深軟體工程師 Josh Karlin 日前就針對四大爭議提出了初步的因應解方。

再了解這四大爭議之前,我們先來了解Cookie 的取代技術「FLoC 」吧!

隱私權至上,廣告精準投放利器 Cookie 惹議!

無論我們瀏覽什麼樣的網站,上面的廣告都跟曾經看過的產品/服務吻合!這一切都要歸功於瀏覽器所支援的第三方Cookie。Cookie 是經由造訪過的網站所建立的檔案,可儲存個人的網站瀏覽行為。廣告業者可藉由 Cookie 所記錄的個人瀏覽足跡,精準投放「客製化的」廣告、並且檢視廣告成效,是撐起龐大數位廣告生態圈的關鍵之一。

隨著使用者隱私意識提高,Cookie 不斷備受爭議,目前已有多個瀏覽器響應阻擋第三方 cookie 的政策。但少了第三方的追蹤,將對數位廣告界帶來重大的變化。因此 Google 在 2019 年開始針對網頁隱私問題進行許多方式的改善,並發起隱私沙盒(Privacy Sandbox)計畫號召各界提案,希望能在保護使用者隱私為前提下,同時滿足廣告投放需求。

其中的第一個提案,就是Google力推的 FLoC 群組聯合學習技術(Federated Learning of Cohorts)。

下篇請看此連結

 

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OpenAI:共同維持單純生態讓程式社群「產生更高價值」

當被問及這些抱怨時,Greg Brockman回答:「新技術即將到來,確實需要這場辯論,即使會有別於過往社群的意見,我們將接受反饋並以不同的方式做事。」他認為人工智慧社群始終受益於Open AI的工作。「這會對生態系統有很大的價值,歸根結底,這些技術可以重塑我們的經濟,為所有人創造一個更美好的世界。」Brockman解釋道。

Codex 也肯定會為 OpenAI 及其投資者創造價值。2015年公司以非營利實驗室的身份起步,為了吸引外部資金,它在 2019 年轉為「利潤上限」 (capped-profit)模式,儘管Codex最初是作為免費API發布的,但 OpenAI 預期未來將對使用者收費。

OpenAI表示它不想使用Codex構建自己的工具,因為它更適合改進人工智慧核心模型。Brockman說:「我們意識到如果追求成為任何一項工具,就會切斷任何其他路線。作為一家初創公司,可選擇最擅長一件事。毫無疑問,此系統正為所有模型製作更好的版本。」

從 Codex 展示案例中猜測語言喜好

雖然 Codex 聽起來非常令人興奮,但在真正的工程師掌握之前很難判斷它的全部功能。但即使在不是工程師的情況下,確實看到 Codex 的運行情況,並且對人工智慧有一些想法。

OpenAI 的 Brockman 和 Codex 負責人 Wojciech Zaremba 線上展示使用 Codex 創建網站遊戲,Brockman 在 Google 圖片上找到一個人的剪影,告訴 Codex 在貼上 URL 前「從頁面添加這個人的圖像」,剪影隨後出現在視窗上,然後 Brockman 修改它的大小,說道:「讓這個人變大了一點」、「現在可以用左右箭頭鍵控制它」。

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OpenAI 的 Brockman 使用 Codex 創建網站遊戲 ,使用口語來「使喚」Codex 寫出相應代碼。

人工智慧藝術與科學般的對 Codex 下達指令

這一切都非常順利。人影開始在視窗上晃來晃去,但很快就遇到一個問題:它一直在視窗外消失。為了阻止這情況,Brockman額外下達指令:「不斷檢查這個人是否離開頁面,如果是就把它放回頁面上。」這阻止它移出視線,但很好奇指令需要多麼精確。我建議嘗試不同的方法:「確保此人無法退出頁面。」這這也有效,由於 Brockman 和 Zaremba 無法解釋的原因,它還改變圖形的寬度,將其壓扁在視窗上。

雖然此人工智慧應用實例很好的展現出來,同時也說明程式的侷限性。OpenAI 沒有聲稱它依定完全可讀懂人的大腦、完美的執行每個指令。相反,它需要深思熟慮和反覆的嘗試。Codex不會在一夜之間將不會撰寫程式碼的人變成專家工程師,但它肯定比任何其他程式語言更容易明白與學習。

 

 

 

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人工智慧發展太快!Codex可將英文翻譯成程式碼

你還在苦於不會寫程式碼,落後於其他人嗎?隨著人工智慧技術越來越強,未來程式設計不再是需要編寫複雜的代碼,甚至會說英文就能 coding!

馬斯克創辦、致力於人工智慧的研發公司 OpenAI 日前發佈一款新的機器學習系統「Codex」,可將英語直譯成程式語言。期望這樣的人工智慧應用,能讓程式設計變得更簡單便利,讓更多人能共同參與。

Codex:能將人話翻成Python等10多種程式碼的人工智慧應用

OpenAI 的 CTO 兼聯合創辦人 Greg Brockman 和 Codex 負責人 Wojciech Zaremba 線上展示 Codex 的各式用途,揭開它神秘的面紗:簡約的介面、能將自然語言翻譯成 Python、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift 和 Shell 等 10 多種主流程式語言的能力。

Codex 就像是一位資料科學家,可將資料下載、歸納後予以分析、製作圖表。還可以把人話翻譯成電腦程式碼,實現多種程式語言之間的互譯,更進一步建構出基礎的網站和遊戲。

舉例來說:使用者在指令欄中,使用英文「寫」出一個上方有大標、側邊有導覽列的網頁後,Codex 便會將此指令翻譯為完整的程式碼。雖然此系統並非萬無一失,操作執行時仍需要耐心,但已證明可為不同領域帶來更佳效率與價值。

程式設計中「最乏味」的關鍵步驟,人工智慧一把罩!

OpenAI 的 CTO 兼聯合創始人 Greg Brockman 說他們將 Codex 這項人工智慧定義為「增加工程師的人數」。他說:「編寫程式語言有兩個部分:首先,你必須認真思考、理解一個問題;之後將這些需要執行的片段——無論是函數還是API——轉譯成現有程式語言。」而後者的「轉譯」步驟是最乏味、但也是最關鍵的,這時就只能請出人工智能「Codex」為工程師消除繁重的工作。

Codex 恐延續 Copilot 的代碼版權爭議

OpenAI 使用早期版本的 Codex 為 GitHub 構建了一個名為 Copilot 的工具,這是一個微軟的原始碼儲存庫(因為微軟本身就是 OpenAI 的密切合作夥伴)。Copilot 類似 Gmail 中輸入內容時修正拼字和文法錯誤的工具,能夠提供開發者整行或整個函式的程式碼編寫、修正建議。不過 OpenAI 的新版 Codex 更加先進靈活,除了 coding 外,甚至可以自行創建程式碼。

Codex 建立在 OpenAI 的語言生成,延伸 GPT-3 的模型,訓練資料包含自然語言,以及數十億的開放原始碼。GPT-3 本身就擁有閱讀、生成人類自然語言的能力,而 Codex 更是近一步地優化 GPT-3 原有的能力,甚至可從網路上抓取開放原始碼儲存庫並且進行培訓。

這樣的人工智慧應用與技術,卻有從工程師們的成果中謀利之嫌,讓 OpenAI 飽受爭議。例如過去的 Copilot 工具最受質疑的地方,就是對原代碼的版權侵犯問題。

有開發者表示:「我不同意 GitHub 在未經授權和未經許可的情況下,使用受版權保護的程式碼作爲機器學習產品『Copilot』的訓練資料庫 。Copilot 在未聲明原始碼所有權的狀況下,將這些受版權保護的原始碼放入用戶的軟體中⋯⋯這是對版權擁有者們的作品的的未經授權、未經許可的不當使用。」而 Python Flask 框架的創辦者 Armin Ronacher 更是因為 Copilot 的緣故而退出 GitHub。

同樣批評可能也將會針對 Codex,儘管 OpenAI 表示受到法律合理的保護使用。

 

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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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