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全球最年輕的人工智慧專家巴克西,14歲已是IBM榮譽顧問

 

全球最年輕的人工智慧專家巴克西,14歲已是IBM榮譽顧問

全球最年輕的人工智慧專家巴克西,超狂經歷令人驚豔!

全球最年輕人工智慧專家 14 歲的巴克西

他今年 14 歲,是全球最年輕的人工智慧專家。過去 Tanmay Bakshi (以下簡稱巴克西) 已經撰寫過無數個 APP、出版過一本書、主持過 TEDx Talk、在全球包含芬蘭、紐西蘭、丹麥、澳洲等國的 IBM 人工智慧超級電腦 「Watson」高峰會上暢所欲言。

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▲ 現任職 IBM 軟體開發的巴克西,年僅 14 歲,是全球最年輕的人工智慧專家。

 

5 歲開始寫程式、7 歲開 YT 頻道教人寫程式

巴克西 11 歲就已經獲得 IBM 技術高層的注意。但是早在他 5 歲時,就受到身為程式設計師的父親影響,開始對程式語言深深著迷。現年 14 歲的巴克西解受美國新聞頻道 CNBC 的訪問,回憶說:「電腦讓我著迷,因為它真的能『作一些事情』。我想了解它背後的運作,並且學著操作它。」巴克西的父親教他如何撰寫程式,巴克西自己也會主動找書學。

7 歲時,巴克西已在 Youtube 上教大家撰寫程式、網站開發,獲得上千粉絲的迴響,可說是一位小「網紅」。巴克西也不吝惜分享所知,回答來自全球粉絲關於寫程式的種種問題。此時巴克西察覺到,網路上關於撰寫程式與機器學習 (Machine Learning) 的資訊很有限,於是他就以「幫助 10 萬個兒童/初學者學習撰寫程式」為使命,來經營他的 Youtube 頻道。至今,它的 Youtube 頻道早已超過 33 萬訂閱次數。

11 歲找到 bug 獲 IBM 高層注目

隨著時間流逝,巴克西對於撰寫程式的熱情也跟著消退。「當時我覺得,科技實在是非常有限。我總是覺得:當下你輸入某些東西進去,但最後,這些東西都會過氣。」好在 11 歲時,巴克希在他的科技專家生涯中,出現新的轉機:有一次他在上傳 YouTube 影片時,無意間注意到一份關於 IBM 的 AI 超級電腦「華生 (Watson)」 ,使用驚人的問答機制來挑戰 「Jeopardy」益智遊戲節目的紀錄片。這才開啟了巴克西的人工智慧專家之路。

巴克西開始對人工智慧產生濃厚的興趣。巴克西說:「當時的我,只想盡力趕快跟 IBM 的 Watson 搭上線!」於是巴克西在短短的一個禮拜之內,完成了他的第一套 APP,取名為「詢問 Tanmay 」。這套 APP 會協助「華生」針對問題過濾出最佳答案。

不久後,巴克西也察覺到 IBM 的一項從 PDF 轉換成 HTML 的轉檔服務有 bug。於是他便把這個發現公開在程式設計的網站與 Twitter。這些貼文引起 IBM 的技術單位關注,並主動與巴克西聯絡。

巴克西獲得 IBM 技術部門的大量關注,IBM 非常積極地與這位天才聯絡。其中兩位關鍵人物也成為巴克西的導師,並大力支持巴克西與 IBM 合作。很快的,這位科技巨頭 IBM 開始讓巴克西在 IBM 主持的會議上嶄露頭角,擁有許多發言的機會。在一場 IBM 的 Interconnect 會議上,巴克西還在 25000 人面前擔任主講人呢!另一場在印度孟買的 IBM 開發者會議中,巴克西也在一萬人面前演講。

儘管巴克西當時還不是不是 IBM 的員工,但是已經與 IBM 合作多個案子,他的智慧聰明讓 IBM 的高層專家們感到驚艷。值得注意的是,巴克西現在的導師就是 IBM 的人工智慧超級電腦華生 (Watson) 的首席技術長 Rob High 。

與 IBM 的 AI 首席技術長一起主持「AI 世界」

Rob High 稱讚他「吸收新知像海綿一樣快,尤其在學習『深度學習』與『人工智慧』時,更是主動。」Rob 更與巴克西主持了 Facebook 直播會議及其他的演說會。在最近一次的會議直播,是在波士頓的 AI 世界 (AI World)這場會議中,他們討論了社群媒體分析中所應用的人工智慧。

巴克西非常樂於分享關於人工智慧的資訊。在 2017 年杜拜的知識高峰會演講後,阿拉伯聯合大公國的總理所創辦的基金會,更頒發「知識大使獎」給巴克西。除了在人工智慧領域成就非凡外,巴克希同時也是 IBM Cloud (IBM 雲端平台) 的推廣者與榮譽顧問。

但在世界各地奔波演講,只是巴克西在 人工智慧領域所貢獻的一部分。他的最終目標是想把人工智慧應用在改善他人的生活上。想進一步了解這位早慧又早熟的青少年,可以點此連結進入巴克西個人的 Linkedin 進一步了解。



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為什麼人工智慧不擅長辨識黑人女性?

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▲ 科學期刊《自然》所刊之專文指出,被偏倚資料組訓練出來的演算法,通常僅會將左圖辨識成「新娘」。(圖片來自:Left:iStock/Getty;Right:Prakash Singh/AFP/Getty)

那究竟為什麼人工智慧不擅長辨識黑人與女性呢?讓我們從波拉維尼的故事說起:

在 MIT 實驗室的某日,波拉維尼用自己的臉部照片測試了微軟、IBM 等公司的臉部辨識 服務,卻發現這些將自己宣稱的多先進的服務,有的將她誤認為男性、有的對她的照片沒有反應,根本辨識不出東西,錯誤率高得令她吃驚。

一直到她戴上白人面具,AI 彷彿恢復正常般,又可以辨識了。難道是她的臉部長相太特別、剛好是 AI 辨識不出來的特例?還是……這些辨識服務本身就有漏洞?

於是,波拉維尼決定進行更廣泛的測試。她輸入了超過 1000 張照片,包括不同種族、不同性別。結果發現一個明顯的趨勢:膚色愈白,辨識正確率就越高;另一方面男性的正確率遠比女性高。讓她明白為何臉部辨識幾乎無法認出她——因為她是一位具有「雙重弱勢」黑人女性,她這類人的辨識正確度,遠遠低於白人男性。

真相其實很簡單,歸根究柢就是因為在訓練演算法時,開發團隊沒有提供多元的種族和性別資料給 AI 所導致。換句話說,AI 在「成長過程」中,認知到的世界就多由白人、男性所構成。

即使並沒有人刻意將人工智慧訓練成這樣,但它可能引發的後續問題,或許比存有種族偏見的街頭警察更加嚴重……

還沒有完善就直接上陣的演算法

這個問題多花點時間就可以修正,只要提供多元組成的資料給 AI 即可,但這些科技公司依然選擇讓不完全的臉部辨識服務上線。

而臉部辨識服務也不是唯一一個,將存有偏見疑慮的 AI 服務投入實用的案例:

2018 年紐西蘭移民署(Immigration New Zealand)實行一項實驗計畫(pilot programme),藉由國家簽證申請程序蒐集移民的年齡、性別、種族、犯罪紀錄、醫療費用欠繳紀錄等等資料,預測這些居留者如果續留,有無犯罪的可能或是否帶來更多醫療支出。一旦 AI 認為,某些移民有治安或醫療方面的疑慮,他們將無法重新申請簽證,甚至會直接被驅逐出境。

消息一出立刻引發強烈抨擊,不少民眾與人權團體質疑這套演算法帶有偏見、背後隱藏著種族歧視,並且也鬧過荒謬的烏龍──一位印度裔移民的家屬被拒絕居留,只因移民署的 AI 認為他的母親過去曾經患有乳癌,但實際上他母親不曾患過任何關於乳房組織的疾病。

科技巨頭急煞車 將道德倫理納入考量

波拉維尼的研究成果公開後,IBM 於 2018 年投入解決 AI 歧視的問題、2020 年甚至直接宣布「不再開發、提供授權或研究臉部識別技術」;微軟則採納報告以改善誤差,並表示未來開發演算法時會納入道德倫理的考量。

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▲ 波拉維尼之研究成果

2018 年微軟在官方網站上公布人工智慧開發應考量的六大倫理原則:公平性、可信賴性與安全性、隱私與安全、包容性、透明以及課責。並透露微軟已成立「人工智慧與工程及研究倫理委員會」,負責研究人工智慧產品研發對人類和社會的影響。

IBM 2020 年 4 月新上任的執行長 Arvind Krishna 撰寫一封公開信致函美國國會:「IBM 堅決反對且不會容許任何技術(包括其他業者的人臉辨識技術)用於大規模監控、種族歧視、違反基本人權與自由,或不符合我們價值觀與《信任與透明度準則》的行為。」

反觀亞馬遜,一開始不斷否認自家臉部識別平台 Rekognition 存有缺陷,甚至指波拉維尼的研究為「詆毀」,直到 2020 年年中因非裔男子喬治‧弗洛伊德之死,讓美國種族膚色衝突白熱化,亞馬遜才宣布將暫停讓美國執法部門使用 Rekognition 一年,以避免更嚴重的爭議。

臉部辨識技術雖然為人們的生活增添許多便利,但同時公共安全與個人隱私之間的取捨、種族性別的偏見爭議,都為這個自發展初期即飽受爭議的 AI 技術,更蒙上一層陰影。

 

 

 

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為了人工智慧辨識,你願意戴「白面具」嗎?臉部辨識的隱憂

人工智慧臉部辨識技術越加成熟,能辨別出「你是誰」已經是基本款中的基本款了!越來越多 AI 辨識技術宣稱可以「從臉孔辨識出智商、性取向、政治傾向甚至是犯罪可能」。

看上去功能如此強大的 AI,卻遭披露「其實只擅長辨認白人」,讓臉部辨識的隱憂浮出水面。

AI 臉部辨識技術已被廣泛使用,也實際應用於執法:根據紀錄,從 2011 年起美國聯邦調查局(FBI)偵辦案件時就開始使用臉部辨識技術,至今累計了超過 39 萬次的臉部辨識搜索紀錄,是近年美國執法部門應用成長速度最快的系統工具。

但隨之而來的是被大力敲響的警鐘:一位麻省理工媒體實驗室的資料科學家喬伊‧波拉維尼(Joy Buolamwini)指出,臉部辨識技術其實十分容易誤認有色人種。

只擅辨識「中年白人男性」的 AI

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▲ (圖片來自:圖片來自:AP Photo/Steven Senne)

人工智慧臉部辨識技術已經成熟了嗎?或許真的該打上個大問號。

來自 MIT 實驗室的迦納裔資料科學家喬伊‧波拉維尼表示,根據她於 2018 到 2019 年間做的兩項研究,證實眾多科技公司開發的 人工智慧都無法如辨識白人男性臉孔般、準確的辨識出膚色較深的女性臉孔。

其中,尤以 IBM 系統失誤率最高,竟高達 34 %;而亞馬遜的 Rekognition 會將 19 %的女性誤認為男性,若分析對象為膚色較深的女性,誤判機會更是高達 31 %,同時該系統在分析膚色較白的人種時,錯誤率幾乎為零。

波拉維尼發現,這些由科技巨頭如微軟、亞馬遜與 IBM 等公司研發出的臉部辨識 AI 演算法,對於判讀白人、黑人與女性竟然出現了差別待遇:「判讀白人的正確度比較高,判讀黑人與女性的正確性則較低。」

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美根據新浪科技報導,中國華為創辦人任正非表示:過去被他們過度重視的 5G 雖然提供高頻寬、低時延,支撐的是 AI 人工智慧,因此人工智慧才是華為發展的戰略要地。
任正非指出:AI 人工智慧雖然能提供改變資訊社會格局的機會,但仍然需要運算速度超快的超級電腦、超大容量的資料儲存和超速聯接的支撐,才有辦法能實現。美國隨然有前兩者,但是沒有超速聯接,因為美國光纖網不充分,也不用最先進的 5G,其在 AI 人工智慧上可能就會落後一步。
任正非亦強調,華為有信心全面補好「爛飛機」上的「洞」,承受美國的打擊,且經歷全球最強大的國家機器瘋狂打壓,還沒有死「活下去就是勝利」。雖然改變不了外界環境,但華為可以改變適應外部環境的勝利方式;所以,要靈活機動地改變研發方式,使華為公司適應未來條件並能生存下來;任正非信心滿滿,說相信華為一定會勝利。
華為於 7 月底舉行「千瘡百孔的爛伊爾 2 飛機」戰旗交接儀式(編按:伊爾 IL-2 是第二次世界大戰時的蘇聯對地攻擊機,不但是著名的坦克殺手,且被打得千瘡百孔還在飛行,有「黑死神」之稱)任正非在儀式上表示,華為終端業務「油箱」被打爆(晶片是發動機,生態是油箱),還來不及建立起生態,將可能會遭遇艱難的「長征」。8 月 9 日,華為在全球開發者大會上向全球發表了自己的作業系統鴻蒙(Harmony OS),這是全世界第一個基於微核心的全場景分散式作業系統。
無論這場美中貿易戰是誰勝出,都會讓 AI 人工智慧領域的發展一飛沖天。對我們來說,最實際的方式還是如同廣達董事長林百里所說的:學好 AI 人工智慧、隨時做好準備,才能因應未來以人工智慧為主流的職場。【延伸閱讀:掌握Python=掌握AI人工智慧的未來?

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廣達董事長林百里:未來 30 年「AI 財」賺不完

林百里暢談 AI 人工智慧的發展,引用政壇名言「訂單進來貨出去」

美中貿易戰再度炒熱全球 AI 人工智慧話題,法人指出:貿易戰的本質幾乎可以確定就是科技戰,其目標在於爭奪人工智慧主導權... 廣達董事長林百里更預言:未來幾十年都是 AI 人工智慧的時代。每一個人都應該要好好的學習 AI 人工智慧,而且廣達員工「沒 AI,就不要做了」,還要教下一代關於 AI 人工智慧的知識、觀念。因為他們的時代更是以 AI 人工智慧產業為主流。未來 30 年「AI 財」賺不完。
林百里表示,廣達在全球筆電、雲端與 人工智慧(AI)都站上第一名,AI 商機龐大,像是智慧城市的案子,30年也做不完,廣達電腦 2019 年目標就是全力拚 AI 人工智慧。
AI 時代的商業模式非常不同,要有很強的研發,很長的應用與建置時間,並且需要很多專業知識才能做,因此,廣達由硬體公司轉型成軟體公司,再進一步成為解決方案的提供者 - 提供 AI 工具的公司,這是非常大的跳躍過程。廣達過去是做 ODM,但現在賣出去的 AI 產品,會有維修與保養等問題,因此,廣達做自有品牌來負責維修,且只做商業對商業(B2B)的品牌,廣達不做消費性品牌,因爲會花去一大筆廣告宣傳的費用。
他說,現在很多企業顧問公司協助企業轉型,都會找廣達,因為廣達可以為這些顧問公司提供很多 AI 人工智慧工具。他已經去美國、日本與歐洲學習,每個國家的國情與環境不同,但都需要 AI 人工智慧。


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鴻海創辦人郭台銘:中美貿易戰背後是AI的戰爭

郭台銘今年五月應邀赴台灣區電機電子工業同業公會以「美中貿易對電機電子產業全球供應鏈的機遇與挑戰」為題發表演講,指出川普今年初簽署的行政命令為「維護美國在 AI 人工智慧領導地位」。從其內容可以看出: 中美貿易戰 背後其實是 5G 與 AI 的戰爭。
針對台灣在中美貿易戰扮演的角色,郭台銘就表示:台灣科技業具有優勢,是人工智慧最好的試驗場域。因為台灣有優質的中小產業,速度快、彈性高,具有 domain knowledge(領域知識),且台灣幅員小,可以快速配合開發新產品,無論是電動車、手提裝置,都是台灣未來的機會。【延伸閱讀:不想輸給中國!川普簽署行政命令以加速美國AI發展
郭台銘指出,工業製造供應鏈將被迫重新劃分,「大」不再是唯一勝算,產業布局分工要隨時做結構性調整,跟過去的10年、20年一次比起來,未來可能3年就必須要調整一次,而且必要洞察未來,「這時候政府就該站出來」。
郭台銘並提出「台灣經濟發展國家隊」藍圖,包括東進、西和、南拓、北接等4大方向;其中首要任務就是「東進」與美國洽談自由貿易協定(FTA),彌補美國的製造業缺口;「西和」則是讓台商融入中國大陸市場產業轉型,創造雙贏。「南拓」則以東南亞、印度、西亞為目標,也希望以FTA開拓台灣「後廠」,成為帶動亞洲經濟成長的樞紐;「北接」則希望與日本合作,由台灣作為中介,協助日本技術開拓大陸市場。
對於台灣發展 AI 人工智慧,郭台銘還提到台灣面臨的目指五缺:缺電、缺水、缺土地、缺人才、缺工人,現在還缺未來轉型的投資,所以應該是「六缺」,且廠商還面臨兩岸關係、法規、租稅環境及一例一休等問題。對此,另一個產業大老林百里則說:企業發展發展人工智慧,缺的還是人才、各領域的新知識,以及新的客戶。

台灣第一本AI高中教科書 郭台銘打造並免費贈送
郭台銘表示,為了讓下一代不要輸在起跑點,因此自掏腰包出版「人工智慧導論」




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反網路霸凌!知名社群平台使用人工智慧抑止惡意圖文

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知名社群平台Instagram為了杜絕望路霸凌,近日已開始使用人工智慧打擊惡意圖文!簡直是網路救星!

不過是什麼讓 IG 硬起來,導入 AI 人工智慧來打擊網路霸凌言論?其實理由是因為 Instagram 這個平台的初衷原本是倡導素人攝影用,但是用戶自有想法,加上族群以滲透性強大的學生居多,讓 IG 被濫用為校園流言與霸凌的集散地。使用 IG 霸凌的方法包含開假帳號張貼對方的醜照、散播惡意圖文與謠言等。

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因此 IG 被質疑助長青少年自殺,像是 2018 年,馬來西亞一名 16 歲少女 Davia Emilia 自殺,原因竟是她生前於 Instagram 發起一項投票活動,詢問網友:「這很重要,請幫我選擇死亡還是活下去。」結果,有 69% 的網友投票要她去尋死。少女不久後選擇從3樓跳樓自殺,在當日晚上8時才被人發現。報導稱,少女曾患抑鬱症,生前在臉書貼文表示「我想離開這令人疲累的生活」(WANNA QUIT F**KING LIFE I’ M TIRED),可能因病症發作自殺。

同年在日本熊本,一名女高中生的照片被人盜用開設假帳號,還發了邀請給這名女生的親友們,之後再利用這個假帳號貼上一些猥褻的圖片以及文字,偶爾還會從她本人的 IG 偷圖片以及文字,貼在假帳號上。女高中生雖然屢次向 IG 提出檢舉,但是只要一個假帳號被關掉,就會出現另外一個假帳號。女孩在身心俱疲以及常被人誤會的情況下,選擇用自殺來解決問題。

還有更多大大小小的網路霸凌事件層出不窮,美國 Pew 研究中心去年調查,72% 的美國青少年擁有 Instagram 帳號,其中 59% 曾遭受網路霸凌。為了防止霸凌事件再發生,IG 從去年開始,乾脆導入 AI 人工智慧技術,能自動偵測惡意圖文,並將相關貼文轉送到 IG 官方團隊進行人工審核。

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IG 的 AI 會自動偵測疑似霸凌的言論,並在用戶發文前會先再三確認
IG 今年更推出新功能,假如 AI 認定你輸入的內容具有言語暴力的疑慮,系統就會在你發文前詢問「你確定想張貼這則貼文嗎?」,以避免用戶因一時衝動而散發霸凌言論,傷及他人。

讓用戶自己隱藏,讓他的言論消失在你的親友圈中!

雖然 IG 的 AI人工智慧能自動偵測霸凌言論,但是 人工智慧 也是要經過一番「機器學習」的訓練過程才會知道哪些字跟惡意霸凌有關,所以難免有漏網之魚。因次 Instagram 推出的另一項功能,便是讓用戶可自行隱藏掉特定人的言論,且不會被那個人發現。

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IG 可讓用戶在霸凌者不知的狀況下,自行隱藏來自霸凌者的所有言論,讓霸凌言論只被霸凌者自己看到
不同於封鎖用戶功能,被隱藏掉的那位特定人士依舊能在你的貼文上留言、進行其他活動等等,但其他人不會看見這位被限制的用戶所留下的內容,只有他自己能看見他留下的言論。另外,這位被限制的用戶也無法看見你的即時動態,更不能知道你是否讀過他的私訊、言論等等。

Instagram負責人亞當.莫賽里(Adam Mosseri)在今年 4 月底舉辦的 F8 開發者大會上,就表示目前他們的焦點在於解決霸凌問題上。如今推出的新功能,可說是兌現了當初的承諾。杜絕霸凌是條漫長的過程,這次推出的新功能,不過是這條漫漫長路上的兩小步,未來他們也將繼續投入解決霸凌問題,並會有更多後續更新。


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人工智慧天才工程師竟被愛迪生迫害 (1)最接近神的男人:特斯拉

人工智慧天才工程師竟被愛迪生迫害 (2)愛迪生不認帳

人工智慧天才工程師竟被愛迪生迫害(3)愛迪生用AC虐殺貓殺狗

這年頭想當高薪的科技新貴就一定要知道Python到底是甚麼!!

Python和Java不知道要選哪個嗎? 看這篇就對了!!

愛因斯坦也得過這種病? 專屬成功人士的疾病Python學員們知道嗎?


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AI人工智慧發展有三階段,現在已經到哪?你知道嗎?

AI人工智慧發展有三階段,現在已經到哪?你知道嗎?


AI人工智慧發展有三階段,你知有聽說過嗎?

人工智慧(AI)和機器學習(ML)無疑已經是 IT 科技業的未來趨勢。雖然關於開發 AI 的安全性一直備受爭議,但是開發人員仍繼續埋頭開發人工智能的技術與能力。現在,人工智慧已不再只是科幻的一部分,它儼然已成我們生活中不可或缺的一部分。 今天因為各種資料數據一直不斷大幅增加,已超越人類可以承受的量與密度, 所以 AI 被廣泛用於大數據的處理與分析。
.你愛用IG嗎?其實你正在幫FB的AI做機器學習
.幫百度AI做機器學習的老師們薪水多少? 答案讓你跌破眼鏡
例如 AI人工智慧被應用於資料分析、建構預測模型,幫助人們建立強而有力的策略、找出有效的解決方案。FinTech(金融科技)就是應用 AI 在投資平台中進行市調,並預測在何處投入資金以獲取更大的利潤。旅遊行業也使用人工智慧,提供客製化建議或是啟動聊天機器人,並增強整體用戶體驗。以上例子證明了,AI 人工智慧和 ML 機器學習可藉著處理、分析大量的資料,來提供更好、更客製化與精準的用戶體驗。
.2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜

AI人工智慧與機器學習的發展三階段

今天,隨著數據的量和複雜性大幅增加,AI 人工智慧與 ML 機器學習被用於處理和分析這些大數據。儘管人類的大腦擁有分析大數據的能力,但它吸收的量會受到當下的個人狀況 (如體力、情緒等) 所限制。人工智慧不受此限制,所以能提供的更精準的預測、洞察來提高業務效率、降低生產成本並提高生產率。難怪許多行業都採用 AI 和機器學習來提高性能並推動產品開發。

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德勤分析高級顧問 Thomas H. Davenport 在其新書「人工智慧優勢」中提出了公司智慧化轉型三階段理論,以幫助企業更好地發揮AI潛能。 (圖片出處:https://twitter.com/Fisher85M)

如上圖,德勤(Deloitte,國際四大會計事務所之一)高級分析顧問 Thomas H. Davenport 在其新書「人工智慧優勢」中提出了:幫助企業更好發揮 AI 潛能的「公司智慧化轉型三階段」理論:
其中第一階段為輔助智慧 (Assisted Intelligence,如上圖最左邊那一行),AI 用以處理大數據、雲端運算,人們依據這些數據制定決策;套用在運輸系統時 車輛啟用定速巡航後,駕駛就不需再踩油門,車輛既可按照一定的速度前進,若有需要駕駛也可以做小幅度的調整;運用在醫療時,可監測生命跡象以及監測可追蹤
第二階段為增強智能 (Augmented Intelligence,如上圖中間那一行),在企業現有信息管理系統之上進行機器學習,增強人類的分析能力。目前一些以 AI人工智慧為主的公司處於這一階段。例如用於汽車業時,其 LDWS 車道偏離警示系統的感測元件則是使用這一階段的技術:它可偵測到車輛偏離車道,而駕駛者 未打方向燈時,系統會發出警示訊號、振動方向盤等提醒駕駛者返回車道。用於醫療,則可以預知到藥品不良反應,幫助預防狀況發生。
第三階段:自主智能 (Autonomous Intelligence,如上圖最左右邊那一行)。作業流程完全自動化,完全由 AI 來制定決策並執行。例如自動駕駛、或是保險業也使用 AI 來判斷、處理保險索賠。未來幾年,會有越來越多的公司向自主智能階段發展。
根據德勤的研究如下表,為了提高生產力,導入 AI 已是各大企業科技轉型的最新趨勢。他們的預測也證明了這一點:在未來 一年內,會有更多的公司在產品和生產流程中應用人工智慧,來以提高效率與策略目標。簡而言之,人工智能有助於事半功倍。

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德勤提出企業導入 AI 的五大優點,分別是:增強現有產品、優化內部運作、更好地決策、優化外部決策、自由職業者更有活力。 (圖片出處:https://medium.com/)

根據上表所列出各項導入 AI 的優點,越來越多的公司渴望使用它。然而 AI人工智慧是把雙面刃 — 用於最佳化分析過程,它不是最容易開發的技術。由於需要分析大量數據,AI 產品必需要在短時間內有效率地處理高負荷的流程。為了要將其效用有效發揮,就必須要選擇適當的程式語言進行開發,語法不能太複雜,才能夠處理複雜的過程、並且支援性高。

 

最適合 AI人工智慧與機器學習的程式語言 — Python

隨著各行各業越來越廣泛地應用 AI 人工智慧與機器學習,大公司開始在其相關領域進行投資,使得 AI 人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI 人工智慧與機器學習的御用程式語言。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI 人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:
  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎



參考連結:

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#1-取之不盡的大量的現成函式庫

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#2-低門檻

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#3-靈活度高

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#4-平台獨立性

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#5-可讀性

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#6-良好的視覺化選項

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#7-具影響力的網路社群支持

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#8-越來越受歡迎

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學Python發大財的8大理由(3)視覺化.社群多


學Python發大財的8大理由(3)視覺化.社群多

Python超級熱門的程式語言,你是否聽說過呢?必學八大理由,帶你了解!(下篇)

目前各行各業應用人工智慧 機器學習 幾乎已是不可逆的潮流了,為了因應這股趨勢,許多大公司已經開始在其相關領域進行投資,使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容:2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:


  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

 

原因六、良好的視覺化選項

之前我們已經提到 Python 提供了各種各樣的函式庫,其中一些是很好用的「可視化工具」。然而,對於 AI 開發人員來說,重點是要強調在人工智慧、深度學習和機器學習的領域中,能夠以人類可讀的形式來展現資料。
像 Matplotlib 這樣的函式庫允許數據工程師構建直方圖等圖表,讓數據可視化、更易於理解閱讀。還有其他不同的應用程式介面,更簡化了可視化的過程,使創建圖表更簡易。
Matplotlib的例子如下所示 (資料來源:維基百科)

曲線圖


0627-1.png

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(0,10,100)
>>> b = np.exp(-a)
>>> plt.plot(a,b)
>>> plt.show()

 

直方圖


Python-Matplotlib-直方圖

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import normal,rand
>>> x = normal(size=200)
>>> plt.hist(x,bins=30)
>>> plt.show()

 

散點圖


0627-3.png

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import rand
>>> a = rand(100)
>>> b = rand(100)
>>> plt.scatter(a,b)
>>> plt.show()

 

3D 圖


0627-4.png

>>> from matplotlib import cm
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.gca(projection='3d')
>>> X = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)
>>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
>>> Z = np.sin(R)
>>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm)
>>> plt.show()

 

原因七、具影響力的網路社群支持

Python 語言有多熱門? 看看如 Django Girls、台灣 Python 社群 Python Taiwan、 PyLadies 等來自各國以 Python 為主的社群紛紛建立,還定期召開「PyCon」、「SciPy」等會議就知道了!台灣自 2012 年還定期舉辦「PyCon TW」呢! Python是一種完全免費的開源程式語言,無論是初學者還是專業的 Python 都可以享用這一些開放資源。許多 Python 相關的檔案、函式庫等都可以於網路上、社群與論壇中獲得,Python 工程師、AI人工智慧與機器學習開發人員可以討論、解決問題並互相幫助。

原因八、越來越受歡迎

由於上面討論的優點,PythonAI人工智慧、大數據分析工程師中越來越受歡迎。根據 StackOverflow 的說法,預計 Python 的熱潮到 2020 年還持續著。
Python 提供了許多應用於 AI人工智慧和機器學習的功能,也是這些領域的最佳程式語言。除此之外,像是旅遊業、Fintech 金融科技、物流業與醫療業等各個行業也都使用 Python 進行預測和機器學習。


參考連結:

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#1-取之不盡的大量的現成函式庫

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#2-低門檻

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#3-靈活度高

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#4-平台獨立性

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#5-可讀性

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#6-良好的視覺化選項

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#7-具影響力的網路社群支持

入行AI人工智慧必學Python的8大理由#8-越來越受歡迎

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