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2022年4月4日 星期一

人工智慧玩轉算法交易替你找出投資潛力股!

 專為投資而打造的人工智慧為你找出潛力股!

專為投資而打造的人工智慧為你找出潛力股!
 

隨著科技的進步,人工智慧可以做到的事也越來越多。只要有充分的數據,再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

責任編輯/Ruthy

 

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2022年2月28日 星期一

人工智慧軍事武器造成的威脅是?

人工智慧軍事武器對人類造成了哪些威脅?

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冷戰連帶牽動了現代科技的發展,對人類歷史與其他國家之間的關係也有很大的影響。而如今過去了 70 年,現在的科技水平與當年相比又提升了不少,各國也開始將人工智慧等新科技運用在軍事武器上。

近幾年有越來越多將人工智慧 AI 結合軍武的相關報導,以下整理了三篇近年報導 過的殺人機器。

自主殺人無人機 Kargu

Kargu-2 是一架裝有敵方辨識系統和炸藥的無人飛行機,藉由圖片和臉部辨識來鎖定目標,並透過撞擊目標並引爆炸藥來達到攻擊的效果,而這一過程完全不需要人類操作員下達指令

聯合國今年 3 月指出,土耳其的武器製造商 STM 推出了軍用的自動殺人無人機,並且將其應用在利比亞的內戰之中。

雖然並沒有報告顯示,這樣的殺人機器人究竟能造成多嚴重的傷亡,但是若將來人工智慧技術更為成熟,並且能夠以低成本大量生產這樣的武器,將會是一個巨大的威脅

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AI 技術遙控機關槍

伊朗的核子科學家法克里薩德(Mohsen Fakhrizadeh)被譽為伊朗「核武計畫之父」,卻慘遭射殺。自 2007 年以來,以色列已暗殺了五名伊朗核子科學家,而這些科學家大多在 Fakhrizadeh 手下進行一項核彈製造的秘密計劃。

當天下午的報導指出,一群刺客在路邊等 Fakhrizadeh 開車經過,並有五、六名槍手從附近的車上跳下來掃射;但伊朗的新聞報導卻稱,所謂的刺客是一個殺手機器人,而整個行動是通過遙控進行的。

此一案件可以說是這類機器人與 AI 、攝影機結合的首次使用。這類「遙控機關槍」用於遠程定點的攻擊,透過遠距操作,每分鐘可以發射 600 發子彈,現在也成為了高科技武器之一。

推薦閱讀:AI 增添步槍精準度,以色列戰隊藉助人工智慧取勝

人工智慧專家抵制殺人兵器

2018 年時,南韓科學技術研究院(KAIST)與軍火商韓華系統(Hanwha Systems)合作,共 30 多國、50 多位 AI 專家擔心將會產生最強「AI 殺人兵器」,因此發起連署抵制。

外媒指出,KAIST 和軍火商韓華成立研究中心是為了「開發應用在軍事武器的 AI 技術,以便『在無人控制』的情況下搜索並消除目標」,如智慧飛機訓練系統、海底無人潛水艇與追蹤識別系統人工智慧指揮控管系統。

雖並無相關資料說明「殺人兵器」攻擊模式會有那些形式,但可以確定的是,領域內的專家學者都相當擔憂以及反對這樣的科技產物。

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各國對「殺人機器」使用未達成共識

12 月 13 日到 17 日,聯合國召開了《特定常規武器條約》(CCW)審查會議,但參加會議的 120 個國家,最後對於致命全自動武器系統(LAWS)仍未能達成共識或訂定規範,只能在未來持續討論。

自從聯合國指出自動殺人無人機 Kargu 出現在利比亞內戰後,對於這類「殺人機器」的監管就變得更加緊迫,各國也開始相當關心這類科技的應用。雖然聯合國的會議在多國的強力呼籲下,仍未能針對 LAWS 進行相關的規範,但是這些「殺人機器」在未來可能會帶來的問題,仍需要討論以及解決。


原文來自科技報橘(原標題:AI 殺人機器人、自動攻擊無人機,這些嗜血科技人類真的需要嗎?),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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2022年2月22日 星期二

人工智慧與機器人一小時高速製作披薩!

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民以食為天。人工智慧運用在飲食上一直不斷突破發展!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」還推出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,由人工智慧 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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2022年2月20日 星期日

人工智慧一分鐘即可診斷糖尿病!

 人工智慧驗糖尿病免扎針還迅速!給它一分鐘就好!

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

使用 人工智慧 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,人工智慧 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。

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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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2022年2月14日 星期一

人工智慧無違和自由切換各語言為電影配音!

 人工智慧化身配音員替電影配音,無違和自由切換各語言!

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Netflix 的多國語言配音惹議,遭批「失去電影原味」

《魷魚遊戲》從開播第一個月就登上 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 人工智慧 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。

人工智慧 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。

推薦閱讀:砸重金請大咖卻拍出雷片!好萊塢開始用人工智慧拍電影?


本文轉載自科技報橘(原標題:以色列新創 Deepdub 用 AI 自動配音!簡單轉換各國語言,看劇再也不會因為配音出戲了),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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2021年11月5日 星期五

Google新技術FLoC四大爭議的新解方(下)

 GoogleFLoC爆出的四大爭議提出了解決之道!我們來看看吧!

Google對FLoC爆出的四大爭議提出了解決之道!我們來看看吧!

 

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 旗下產品不再仰賴 Cookie來紀錄分析個人使用行為。相較於識別「個人」行為的 Cookie, FLoC 是根據使用網站的瀏覽行為,把行為類似的使用者分成多個群組,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?),但也引來不小的爭議 (參見:「恐怕會助長歧視」WordPress 與多家瀏覽器對 Google FLoC 喊停!)。所以 Google 隱私沙盒團隊資深軟體工程師 Josh Karlin 日前就對這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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2021年10月12日 星期二

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OpenAI:共同維持單純生態讓程式社群「產生更高價值」

當被問到這些抱怨的時候,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一直都受益於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 亦肯定會為 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。

OpenAII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」。

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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