SONY新創人工智慧部門,研發超越廚師的美食 AI

 

SONY新創人工智慧部門,研發超越廚師的美食 AI

Sony將推出人工智慧美食旗艦計畫,幫廚師優化食譜,讓餐點更完美!

Sony AI 將推出美食旗艦計畫 讓人工智慧協助廚師優化食譜

 

 

▲ Sony AI 美食旗艦計畫的影片,中間穿插機器人模擬真人動作的片段

 

 

今年 (2020 年) 四月,Sony 推出了「Sony AI」部門,聚焦在遊戲、影像、感應等方面的人工智慧技術研發,並且在日本、美國、歐洲都設立辦公處。該組織在日本,美國和歐洲設有辦事處,並與 Sony 其他的業務部門合作。 最近,Sony AI 在美食旗艦計畫 (Gastronomy Flagship Project) 中推出了第一個項目,旨在讓人工智慧來提升全球廚師的「創造力和技巧」。

 

▲ Sony AI 將推出美食旗艦計畫 讓人工智慧協助廚師優化食譜

 

 

Sony 於 2018 年 4 月開始投資有烹飪應用程式的 AI,該公司的美國部門-美國 Sony 公司與卡內基·梅隆大學(Carnegie Mellon University)簽署了一項協議,致力於人工智慧和機器人技術研究。當時 Sony 表示:一開始會把研發重點放在優化食物的準備、烹飪與配送,因為機器人處理「複雜而多樣化的食物準備程序」所需的技術,往後可應用於更廣泛的行業領域。根據麥肯錫公司的分析,餐飲服務從業人員所執行的工作中,有自動化潛力的有 73%。

美食旗艦計畫包含了用於創建食譜的 AI 應用程式、可以幫助廚師烹飪的機器人、還有一個「社群共同創造」的計畫,將作為前兩項工作的基礎。

Sony AI 表示:為了要創建這個應用程式,將使用一系列的資料(包含配方與成分的資訊,如口味、香氣、風味、分子結構與營養等)來訓練他們獨家的 AI 演算法,能幫助「世界的頂級廚師」做調配、設計食譜與創建菜單。他們指出:對於人工智慧來說,創建食譜的挑戰性高,因為除了成分的無限排列組合之外,也要考量到地區、氣候、季節以及食物偏好等限制因素。「藉著這個應用程式,(我的目標)不僅僅是協助做菜,也包含對人類健康、環境永續的貢獻。」Sony AI 聲明。

從備料到上菜 人工智慧一手包辦!

 

 

▲ Sony 官方的概念影片:讓人工智慧包辦從備料、烹飪到上菜的一條龍
服務會如何?

 

 

對於這個即將問世的烹調機器人,Sony 表示:它將藉由感應及機器學習的方式,協助從備料到上菜的整個烹飪過程。他們的目標是複製廚師的烹調手法,在某些情況下,AI 甚至能以自身的高精準度與效率,來超越現有廚師的技術。除此之外,還有開發可遠端操作的 AI 機器人,為偏遠地區的人提供餐點。

Sony AI 將透過在機器學習研究上「走在最前端」的大學、研究所、企業的合作夥伴關係,來支持這項計劃;另外還與食品相關領域的專家與創作者進行廣泛接觸、溝通,包含米其林三星餐廳 Azurmendi 的廚師長、François Chartier(侍酒師、廚師、作者以及香氛專家)等人,目的是應用這些知識、學問到人工智慧應用程式與機器人的開發中。

廚房中的人工智慧,台灣、瑞典早有先例

Sony 此次的 AI 美食旗艦計畫已經不是第一個將人工智慧帶到廚房裡的例子。過去台灣就有研發出能複製得獎咖啡師手法的 AI「iDrip」、還有第一次釀酒就奪兩大獎的瑞典人工智慧威士忌「AI:01 Intelligens」以及能分年齡 20、30、40、50 歲打造客製化啤酒的 AI 酒款「人生釀造 craft」!有興趣的讀者們不方點擊以下的連閱讀吧!

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Search Console更新!Google:讓SEO完整掌握檢索狀況

日前,Google 宣布在 Google Search Console 中啟用新版的檢索統計資料報告。身為 SEO 的你趕緊點此進來看看你的 Google Search Console 是否換然一新了?但是請記得:因為 Google 還在更新的過程中,所以報告難免會出一點小瑕疵。

Google 稱此次的報告更新,對網站開發者、網站管理者以及 SEO 來說,會更容易掌握 Google 檢索的狀況。更新的項目如下:

  • 依據回應、已檢索的檔案類型、檢索的目的及 Googlebot 類型而分組的檢索要求分析
  • 主機狀態的詳細資訊
  • 列表說明 Google 曾發出檢索要求的 URL
  • 「主機狀態」不只列出主網域的資訊,還個別列出所有子網域的摘要

新版的的檢索統計報告

顯示一段時間的或依天數的檢索要求總數、總下載資料大小以及平均回應時間,如下圖所示:

 

GSC檢索統計資料

 

▲ GSC 中啟用新版的檢索統計資料

 

 

Google 還將其分解成「分組的檢索數據」。該報告分別依照「回應」、「抓取的 URL 檔案類型」、「索引要求的目的」以及「依 Googlebot 類型」的檢索要求分析。

 

新版GSC將檢索要求分析細分為四大類

 

▲ 新版 GSC 將檢索要求分析細分為四大類)

 

 

新版的主機狀態信息

在這份報告中,主機的狀況、出了哪些問題也一覽無遺,Google 會告訴你它在進入你的網站時所遇到的問題。Google 說:「報告中的主機狀態詳細信息,可讓你檢查過去 90 天內,你的網站對 Google 的整體可用性」。

 

新版 GSC 的主機狀態可以顯示詳細資料

 

▲ 新版 GSC 的主機狀態可依「robots.txt 擷取」、「DNS 解析」、「伺服器類別」三類別顯示詳細資料,如有錯誤的話也可以分析錯誤信息與錯誤發生時間(如下圖)。

 

伺服器類別錯誤示意圖
▲ 伺服器類別錯誤示意圖。

 

 

 

另外,對於含有兩個以上的子網域 (例如 news.example.com 和 weather.example.com) 的網站,報告中也一次列出所有子網域的資料。

 

新版 GSC 一次列出所有子網域的資料

 

▲ 新版 GSC 可以一次列出所有子網域的個別狀態資料

 

 

Google 多年來一直保持支援檢索統計報告的功能,現在新版 Google Search Console 的問世,改善後的報表更是帶來了可操作且有用的數據,SEO 可直接參考報表來 debug 網頁被檢所得問題。要了解更多信息,請參閱Google 官方發佈的文檔

 

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Sistrix統計歷年辭典類與百科全書網站波動

 

▲ 由圖中可以看出:自 12 月 5 日起,百科全書與辭典型的網站名網站都開始直線下滑。(source:翻拍自 Sistrix)

 

 

 

根據 SEO 顧問公司 Sistrix 公布的資料顯示,自 12 月 5 日起,百科全書與辭典型的網站名網站都開始直線下滑。該公司卻表示對這樣的結果「不意外」,因為早在上一次的更新時,新的「網頁品質評估員指南(Search Quality Raters guidelines)」就特別針對這類型網站,新增評分規則:

「當要為字典和百科全書結果分配「滿足需求(Needs Met)」的程度來評分時,必須特別留意用戶的搜尋意圖。與其他的搜尋結果一樣,字典和百科全書的有用性,取決於查詢與用戶的搜尋動機。雖然字典和百科全書的搜尋結果可能與許多搜尋字詞相關,但是對於評分區中大多數的人來說,他們已理解此字詞的意義,所以這類結果是沒有幫助的。」

「當搜尋此關鍵字的用戶動機可能是『什麼』或『這是什麼意思』時,字典和百科全書的搜尋結果就保留「高度滿足需求」的評級,此結果對搜尋這類資訊的用戶很有幫助。」

例如:假如搜尋關鍵字為「obsequious (奉承阿諛)」時,因該關鍵字為中學英文課本內的單字以及大學入學考試的常考字彙,所以字典類的搜尋結果對於此關鍵字的「滿足需求(Needs Met)」值是高的;又如搜尋關鍵字為「rainbow(彩虹)」時,因為大多數人可能已知道「rainbow」是什麼意思,所以可能只是想搜尋名稱為「rainbow」的品牌、商店或是樂團名稱。因此字典或百科全書類的搜尋結果,對於此關鍵字的「滿足需求(Needs Met)」值就很低。

內容導向網站,SEO排名波動幅度大

Searchmetrics 的 Marcus Tober 就表示此核心演算法更新「仍在進行當中」,但是與 E-A-T 和典型「內容導向」領域(如音樂、健康、金融、新聞、電子商務)的網站,SEO 排名已受到影響。而有少數排名因此竄升或下降的網站,也是過去五月核心更新後的贏家與輸家——如 Spotify 與 Twitch 都因五月的更新而蒙受重大損失;此次演算法更新後也沒有復甦的跡象。這可能是因 Google 為了測試結果而謹慎地多次發布更新;或是在聖誕季時更新造成的的影響可能比較小。一兩週後,才可能見真章。

Searchmetrics 將一些數據公佈在官網上,包含了五月與此次的核心更新對各網站所造成的影響比重,如下圖:

 

 

Searchmetrics 12月與5月的比較

 

▲ 由圖中可以看出:曾經在5月核心更新而受到負面影響的網站,在此次的更新中排名「復甦」。(source:Searchmetrics)

 

 

 

Searchmetrics 也公布了此次演算法更新的贏家與輸家,贏家包含音樂網站 songmeanings.com、zoominfo.com、女性時尚傳媒 elle.com、名言佳句網站 azquotes.com 等;輸家有華盛頓農業局網站 wsfb.com、巧克力資訊網 chocolate.com、lyriccenter.org 等。

給12月核心更新 SEO輸家的建議

對於因核心演算法更新,對 SEO 排名有負面影響的網站,Google 過去曾給予了建議。其實要恢復排名,沒有標準的具體措施。實際上,排名受到負面影響可能不代表你的網頁有任何問題。但是,Google 也提供了一個問題列表,以確認你的網站是否受到核心更新的衝擊。解決表上的問題, Google 確實說你可以在下一次的核心更新「前」看到一些恢復,但是最大變化將是在下一次核心演算法更新「後」。

 

 

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SEO大事:Google 2020年12月搜尋引擎核心演算法正式更新

2020 年 12 月 3 日對 SEO 們來說可說是重要的日子:因為 Google 開始更新 2020 年 12 月的核心演算法。根據以往,每一次的演算法更新,都在隔天就幾乎有感。但是根據 Google 所說,演算法都需要好幾週才能完全更新。根據國外知名 SEO 網站 Search Engine Land 的文章所述,這次的核心演算法更新將會是大規模的變動,變化幅度甚至超過數個月前——也就是 2020 年 5 月的核心演算法更新。

根據 Search Engine Land 所述,數家追蹤 Google 搜尋結果的 SEO 公司也都認為:這是一次重大的更新,幾乎各行各業都能感受到。

這次的核心演算法更新在 12 月 3 日星期四、美國東部時間下午 1:00 開始。如同其他的核心演算法更新,這次也是全面性的更新,並不受到區域、語言與網站類別的限制。這是 Google 慣例的每隔幾個月就會發布的「廣泛核心更新」,且距離上次的核心更新以來最長的時間——將近七個月,而典型的間隔時間是三個月。

過去的 SEO 演算法更新

最近的一次演算法更新是今年五月,也是一場規模廣大的更新,花了兩個禮拜才完成。在此之前,今年七月與 2019 年九月也各有一次核心更新。對 SEO 來說,去年九月的那次更新比以往的影響力更「無感」。隨然之後 11 月還有一次更新,但是僅針對區域排名。

2020 年 12 月的 SEO 演算法更新

這一次「變很大」——根據幾家 SEO 公司提供的數據,都顯示這次更新的規模是重大的。隨著時間的推移來看波動,目前此更新似乎趨緩,而其中最大的變化是在 12 月 4 日,星期五。

更新的時機

此次的更新在西方國家的聖誕祭連假兩週前釋出。雖然 Google 聲稱此更新是在感恩節假期、黑色星期五與網路星期一之後才推出,但是對於主要藉著聖誕連假前增加業績的商家來說,這次更新對他們的收入會有災難性的影響。

此次演算法更新造成哪些影響?數據來說話

超越以往雙倍的排名波動!12月核心更新變狠大

RankRanger 聲稱這次 2020 年 12 月的更新是一個「重大更新」,在某些方面,12 月的更新造成的變動比 5 月的更新還要大,尤其是前三名的結果。下圖是 12 月(橘色)與 5 月(藍色)更新的比較:

 

 

Google核心演算法造成的排名變化-2020年5月與12月的比較-前3,5,10名

 

▲ 此次 Google 核心更新造成的波動,前三名的排名結果可說是大洗牌。(source:RankRanger)

 

 

 

由下圖中我們看到:經由 RankRanger 追蹤到的 Google 前 20 名中,12 月的更新波動幅度與 5 月的相比,波動幅度翻了一倍以上。

 

 

Google核心演算法造成的排名變化-2020年5月與12月的比較

 

▲ 由圖中可以看出此次 Google 核心更新造成的平均排名變化,已雙倍超越 5 月更新所造成的影響。(source:RankRanger)

 

 

 

如果您查看整個行業的數據,您會看到相當均勻的波動,其中旅遊業的前三名和前五名的波動水平略低。

 

 

整個行業的數據

 

▲ 以行業別來分的話,零售業的影響最大,金融業次之,健康產業與旅遊業則分別為第三、第四。(source:RankRanger)

 

 

 

寵物、不動產、旅行、書籍類關鍵字,SEO 波動變化大

 

 

SEMrush公布的因12月核心更新而變動的搜尋類別

 

▲ SEMRush 顯示此次更新造成的波動變化,左邊為桌機、右邊為行動裝置 (source:翻拍自 SEMRush)

 

 

 

SEO 優化軟題大廠 SEMRush 顯示此次更新造成的變化(將該類別 12 月 4 日的波動指數與平時的平均波動指數相比得出的差距),桌機搜尋結果中,變化最明顯的類別有不動產、旅行、健康、書籍與文學等;行動裝置搜尋結果變化最明顯的則為不動產、旅行、書籍與文學、寵物與動物。SEMRush 的感應追蹤工具測出的波動指數,在 12 月 4 日高達 9.4,與 5 月的核心的分數相同。

 

 

SEMRush歷年波動指數

 

▲ SEMRush 的感應追蹤工具在 12 月 4 日波動指數為 9.4。(source:翻拍自 SEMRush)

 

 

 

SEMRush 也列出此次更新的贏家與輸家:較知名的贏家包含 linkedin.com、電商 ebay.com、影片服務 vimeo.com、雅虎 yahoo.com 等,而在輸家則包含圖庫服務的 gettyimages.com 網站、電商阿里巴巴 aliexpress.com、流行語字典 urbandictionary.com 等。

Python。請點此接續看下去!

 

 

 

 

愛熊工程師開發人工智慧熊臉辨識,保育棕熊

 

矽谷工程師開發人工智愛熊工程師開發人工智慧熊臉辨識,保育棕熊慧熊臉辨識,找出保育棕熊

矽谷愛熊工程師夫妻聯手開發人工智慧熊臉辨識,可望幫助保育棕熊!

矽谷工程師用人工智慧開發「熊臉辨識」技術 準確率高達 80% 以上

全身毛茸茸的棕熊可愛的外表讓不少人十分喜愛,更有一對矽谷的人工智慧工程師夫婦喜歡棕熊到開發出熊專用的臉部辨識技術!

人臉辨識早已不是新鮮事、五官立體的貓也有「貓臉辨識」AI,但滿臉毛毛的熊臉,AI 能怎麼辨識出來呢?

 

人工智慧貓臉辨識門禁系統

 

▲ 百度開發的貓臉辨識門禁系統。

 

 

 

人工智慧熊臉辨識系統「BearID」 AI

 

▲ 在矽谷任職的一對工程師夫妻開發出熊臉辨識 AI,來協助動物保育。(source:BearID 官網)

 

在美國矽谷擔任 AI 軟體工程師的埃德‧米勒(Ed Miller)和瑪麗‧阮(Mary Nguyen)是一對夫妻,像很多網友一樣,閒暇時喜歡看位於阿拉斯加的卡特邁國家公園(Katmai National Park)於 YouTube 上的直播,直播內容是國家公園內棕熊們的自然生態──從此這對夫妻就迷上這種可愛的生物。

巧的是,卡特邁國家公園正在尋找能夠用人工智慧技術來協助動物保育的專業人員;同時,夫妻倆人也有意尋找一個項目,來磨練他們的機器學習專業技術。

「機器學習真的非常擅長識別人臉,如果是用在棕熊身上呢?」米勒表示。臉部辨識 AI 可以區分出不同熊的臉嗎?

以狗臉辨識為基礎 訓練出「BearID」 AI

 

人工智慧熊臉辨識系統「BearID」 AI

 

▲ 在矽谷任職的一對工程師夫妻開發出熊臉辨識 AI,來協助動物保育。(source:BearID 官網)

 

 

除了米勒夫婦外,住在加拿大英屬哥倫比亞的 Melanie Clapham 博士也正在思考同樣的問題。

Clapham 是加拿大維多利亞大學的博士後研究員,與雨林保護基金會(Raincoast Conservation Foundation)的保育員 Chris Darimont 一起,探索如何將人臉識別技術應用在保育熊類上。但是他們的專長是生物學,而不是人工智慧

雙方在媒合技術人員與保育者的網站 Wildlabs.net 上一拍即合,展開密切的合作,眾人各自發揮自己的所長,自願利用業餘時間、耗費數年的時間耕耘這個充滿理想的項目。最終,他們在《生態與進化》(Ecology and Evolution)期刊上發表了成果──熊臉辨識系統「Bear ID」。

最一開始,他們採用可以識別出狗狗臉部的 AI 為基礎,用了超過 4000 張的棕熊照片讓AI模型訓練。每張照片都手動勾勒出每隻熊的眼睛、鼻子和耳朵,方便訓練 AI 如何找到這些特徵。

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人工智慧辨識人臉、貓臉不稀奇!矽谷工程師開發熊臉辨識AI保育棕熊

 

▲ 讓 AI 辨識熊臉很有趣?瑪麗‧阮表示,勾畫熊臉的工作其實相當乏味。(source:BearID 官網)

 

 

經過訓練後,深度學習演算法就能找到獨特的界標來區分每隻熊──也就是說,AI 能想出自己的方式來區​​分不同的熊。「棕熊的個體辨識難度較高,因為他們身上沒有人類指紋的特徵,也沒有如斑馬、長頸鹿的獨特斑紋。」Clapham 博士表示。

找到熊臉後,AI 接著會將臉部調整以便提取、編號和分類臉部特徵。

最終,AI 模型可以自動判別出攝影機、相機陷阱等鏡頭捕捉到的是哪一隻棕熊,而且準確率高達 84%。到目前為止,Bear ID 已經持續追蹤了 132 隻棕熊。

「現在的 BearID 只是個開始。」Clapham 博士表示。這套人工智慧系統能替保育工作者們追蹤世界各地熊隻的分布、健康與族群狀況,更有機會可以拓展應用到其他生物的保育。

「我們所希望的是,人們某天在某個地方上傳了動物照片,該系統不僅可以分析出照片中的物種,還可以告訴人們,這個動物的名字、性別和年齡等詳細資訊。」

 

 

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對於「語音輸入法」大家想必都不陌生,現在的手機通常都會內建語音輸入,方便在無法使用雙手打字時有另一輸入文字的方式。

即使市面上已有許多語音轉文本技術,但能「輸入程式碼」的語音輸入法,過去卻還沒有人成功研發出系統化的應用程式。直到日前,有位資深美國工程師 Matt Wiethoff 成功用人工智慧(AI) 開發出一款可以「邊說邊寫程式」的工具!

▲ 使用語音輸入程式碼的 AI 工具「Serenade」介紹影片

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▲ 長期寫程式容易手酸,美國工程師開發能輔助語音 coding 的人工智慧(source:Danial RiCaRoS on Unsplash/示意圖本文無關)

 

 

對工程師們來說可謂是「雙手萬能」,彈指之間能編寫出千變萬化、各有所能的程式軟體;但相對而言,若突然某日不便使用、甚至無法使用雙手該怎麼呢?

知名美國知識問答網站 Quora 的開發人員 Matt Wiethoff 就是雙手遭遇變故。他的手部因嚴重「重複性壓力傷害」所苦──這類傷害多因在日常工作中不間斷地反覆運動固定的部位所導致,嚴重的話可能對身體部位造成永久性損傷。

Matt 因此無法再使用雙手敲打鍵盤,但身為一個工程師,無法 coding 怎麼行?在職業生涯可能畫下句點的壓力之下,Matt 卻沒有灰心喪志,宛如勵志電影般,在人生遭遇重大打擊時不但沒有被搏倒,反另外開闢出一條蹊徑:開發不需雙手可以寫程式的工具。

Matt 和 Tommy MacWilliam 共同創立了新創公司 Serenade,用人工智慧開發出一款可以將語音轉化為程式碼、用口頭發聲就能寫程式的工具。

支援 JavaPython 等多語言 Serenade 獲 210 萬美元投資

 

Serenade 操作示意圖

 

▲ Serenade 操作示意圖(source:Serenade 官網)

 

 

該公司的第一款商業化產品「Serenade Pro」已經發表,現在已經可以從官網將 Serenade 下載到電腦,插入程式碼編輯器(如 VS code、sublime text、IntelliJ等等),使用者就可以用「說」的方式來寫程式,AI 會分析你說的話,並將其轉換為語法正確的程式碼。Serenade 可以支援 JavaPythonJavaScript、TypeScript、HTML 和 CSS 等多種語言。

語音轉文字(Speech To Text)技術是以 AI 將語音內容轉換為相對應的文字,透過聲音特徵比對、足夠的語料收集,來建立龐大的語料庫,系統接收語音後立即比對語料庫,並將語音內容轉換為可能的文字。現在的 STT 語音辨識技術已尚稱成熟,但專為輸入、編寫程式碼而設計的商業化 STT 工具,在 Serenade 發表之前都還沒有。

日前,Serenade 獲得由 Amplify Partners、Neo 領投的 210 萬美元種子輪投資。

編寫程式或將因 AI 進入「聽寫時代」

或許有人會認為 Serenade 的市場很狹窄、僅供雙手不便的人使用,可是 Matt 不這麼認為。

他們認為,現在的 Serenade 只是個起點,最終將擴展到讓所有人都會使用:雙手不便的人、想讓手腕休息的人、通勤趕工的人、躺在床上突然得到靈感的人,都會使用 Serenade。「這就是 coding 的未來,這就是我們的願景。」共同創辦人 Tommy 表示。

Matt 相信,借助人工智慧,寫程式將變得比以往更快、更輕鬆,也會更有生產力,或許有朝一日,語音輸入程式碼會成為每位工程師的必備工具。

 

 

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參加Python課程,文科生可能比數理生來的得心應手(下)

 

 

參加Python課程,文科生可能比數理生來的得心應手(下)

 

參加Python 課程,文科生可能比數理生更優秀,打破你的刻板印象(下)

語言能力的好壞影響 Python 的學習速度 差異達20%

人們學習 Python 的速度,語言能力的影響比例約有 20%,而數學能力的影響卻只有 2%,且和他們對於 Python 課程內容的掌握度沒有相關。可見語言力比數學力對於程式語言的學習,影響更大

另一個支持語言能力比數學能力更能影響 coding 的佐證,是來自腦波圖(EEG)的數據。腦波圖是透過頭蓋骨上所紀錄到的電波活動,來檢測大腦活動的方法。受試者們在開始線上 Python 課程前,都在放鬆的狀況下進行了腦波測試。因為靜止時的腦波具有不同模式,其中之一就是 β 波。而根據過去研究顯示—:靜止時的 β 波與外語能力相關。

 

EEG腦波測試示意圖

 

▲ 受試者在接受線上 Python 課程之前,都在放鬆的狀態下進行 EEG 腦波測試。(source:Wikimedia Commons/本圖為示意圖與當事人無關)

 

 

研究證實:語言天才更適合學習 Python 程式語言

在這次的研究中,發現高水平的 β 波與更快的學習效率、更多的程式設計能力相關。儘管這項發現賦予「語言的學習能力與學習 coding 的能力相關」更有力的證據,但對於 β 振盪與學習成果的關係尚未明朗,因此還需要更多的研究證明。

儘管如此,但是總結上述結果:語言能力的好壞深深影響程式語言 (或至少是學習 Python) 的學習吸收程度。相反地
數學能力卻無法準確的預測受試者的學習吸收度與效率。這項研究顛覆了普羅大眾對於學習程式語言的觀點!在過去,程式語言經常被認為是偏重數學的領域。在傳統教育體制中,程式語言課程常被歸類為理科生的專利。

女性擁有更好的語言能力!史上第一位女工程師是女性

 

 

▲ 史上第一位工程師 Ada Lovelace 是一位不折不扣的女性。(source:Wikimedia Commons)

 

 

對於程式設計的相關職位,人們總是有許多刻板印象:女性、文科生們常被認為不符合「軟體工程師」的條件。但是平均來說,女性擁有更好的語言能力,而根據上述《Nature》旗下自然科學期刊《Scientific Reports》的研究報告:語言能力越好的人,越適合學習寫程式。一言以蔽之,天生就是語言天才的女性應該會更適合 coding 才對。翻閱程式語言的歷史:世界第一個電腦程式設計師 Ada Lovelace 就是不折不扣的女性

推薦閱讀:

總而言之,想踏入軟體工程師領域、卻又一直認為自己是數學苦手的文科生們──尤其是女性,現在沒有藉口卻步了!研究已經證實出來:語言能力越強的人,比數學天才們更適合 Python 課程


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