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AI 的發展歷史與深度學習的崛起

AI 的發展歷史與深度學習的崛起 AI 並不是一個新概念,早在上世紀 50 年代就已經被提出。只是期間經歷了幾次起落,直到最近深度學習的興起才又回到了大眾的視野。 類似的,深度學習也不是一個「新技術」,它底層的技術從人工智慧被提出之初就已經有了,只不過不是叫「深度學習」,而是叫「神經網路」。可以說人工智慧的興衰和神經網路的興衰是直接相關的。 在上世紀 50 年代人工智慧的概念被提出,神經網路的雛形感知機被提出。早在 1966 年,就有人提出了在 3~8 年內人工智慧將達到和人類智慧相似的程度。然而,早期的人工智慧系統具有很大的局限性,比如線性不可分的異或問題就無法通過單個神經元來解決。盲目樂觀也給人工智慧的發展帶來了反作用。政府發現雖然人工智慧說得那麼厲害,但是在十幾年內並沒有帶來翻天覆地的變化,所以大幅削減了研究經費。 在 1980 年左右,多層神經網路和反向傳播演算法的提出讓神經網路和人工智慧的研究又火了一段,然而因為當時計算能力和數據量的限制,也沒能使得人工智慧得到廣泛的應用。 直到最近因為計算能力的提升,GPU 以及大規模分散式集群的出現,深層神經網路,也就是深度學習,突破了很多學術研究的瓶頸,在計算機視覺、語音、自然語言處理等眾多領域都取得了突破性的進展。像無人車、翻譯軟體、智能機器人等各種人工智慧應用逐漸進入成熟階段,再加上 AlphaGo 圍棋機器人的推波助瀾,使得人工智慧又掀起了一個高潮。 哪些職業會被 AI 淘汰?又有哪些新崗位會出現? 人工智慧的興起也帶來了一些擔心,有人覺得自己的工作將會被人工智慧所取代,甚至有人擔心人類將會被機器人滅亡。在芒果台一個非常火的節目明星大偵探中就有一期以人類和機器人之間的矛盾為主題,表達了技術的發展對人類帶來的潛在威脅。 人工智慧技術雖然得到了突破性的進展,但是要達到完全取代人類的地步還為時過早。不過在某些領域,人工智慧的應用已經可以部分取代人類。 最早收到波及的行業就是那些存在大量重複勞動的製造業。目前已經有很多生產流水線已經被機器人取代了,在未來的幾年內,我相信會有更多的簡單重複勞動將被機器取代。 與簡單重複勞動相反,目前人工智慧已經進軍一些度專業知識要求非常高的領域。其中基於醫學圖像的診斷、大型設備、廠房的智能調優、金融領域的職能風控、投顧等問題都能夠通過人工智慧的演算法得到較為滿意的結…

AI.解決社會問題 NHK獨步全球首開發

AI.解決社會問題 NHK獨步全球首開發 2017/07/24 19:29 Play Video 人類社會有什麼問題,又要如何解決?現在AI人工智慧或許能提供部分解答,日本NHK電視台開發了新型態AI,幫忙為社會問題找解藥,AI在對日本人的行動模式和價值觀進行深度學習後分析,AI不會用人類慣用的邏輯思考,也不在乎數據名字或代表的意義,這樣的AI為日本未來分析出的關鍵就是40多歲的獨居率比例越高,日本貧困率少子化趨勢更明顯,將影響未來國家社會發展。 跟機器人說話聊天,汽車自動駕駛AI下棋程式,現在AI人工智慧還有新功能或許能為人類社會面臨的少子、高齡化、國家負債、貧富差距等問題找出對策,日本NHK電視台開發出全球第一個社會課題解決型AI,要為現代社會開藥方。 東京大學教授坂田一郎:「文化經濟社會看起來有相關的不全盤去看、去追究原因,就不會有好的解決方法,要靠人類的力量一個一個抽絲剝繭實際上幾乎不可能,但AI就可以。」 首先對AI輸入5千種,共700萬筆資料,包括人口增減高齡化率、豆芽菜價格、賓館數量等,跟生活相關的各種數據,然後反覆進行50兆次的運算,紅色代表增加的事物,藍色則代表減少, 現代人生活不可或缺的超商,根據AI運算不知道為什麼超商數量增加,自殺人數也連帶跟著增加。 超商店長山本憲司:「看到跟自殺者等很多事物連結在一起,可以了解到超商真的對很多人產生社會影響。」 像這樣社會課題解決型AI為日本社會提出五大建言,包括如果想要健康就減少醫院病床數,要阻止少子化與其結婚不如買車等天馬行空的結論,不過其中最叫人震撼的恐怕是40歲獨居將毀滅日本,根據AI分析,40到50歲的獨居率越高餓死的人數和空屋數也會跟著增加。 40多歲獨居人士,除了享受生活的單身貴族外,也有為了三餐溫飽煩惱的人,這名在東京超市兼職的40多歲男子,平日收入不多扣掉生活費後家計相當吃緊。 40多歲獨居男子:「半價的時候買起來然後冷凍保存。」 每天光是填飽肚子就很傷腦筋,根本無暇也無力考慮結婚。 40多歲獨居男子:「結婚已經變成遙遠的夢,已經不把結婚列為選項之一。」 AI分析發現40歲的獨居人士正是地方行政機關的盲點,這批中年人多不需申請醫療照護也沒有要上學的小孩跟行政單位幾乎沒有接觸。 東京荒川區職員:「因為沒有跟行政單位合作,因此感覺是相對缺乏支援的世代。」 但其實…

15歲就拿下《星海爭霸》西班牙冠軍 如今他用神經網絡「訓練」Google翻譯

在Google雇用的眾多科學家中,Oriol Vinyals看起來雖不特別起眼,但Gmail的自動回覆功能,正是出自他手,而最近,他還忙著透過神經網絡,「訓練」Google翻譯;鮮為人知的是,這名優秀的科學家,15歲時,就拿下《星海爭霸》西班牙冠軍,也開啟了他日後的人工智慧研究之路。 ▲Oriol Vinyals談論深度學習的影片。(影片/取自YouTube,若遭移除請見諒) AlphaGo打敗中國棋王柯潔,除了DeepMind公司是關鍵外,旗下許多優秀的員工也是重要關鍵之一,其中最知名的莫過於Oriol Vinyals,他所發表有關《神經情景控制》論文相當重要。值得一提的是,2016年時,他曾被「麻省理工學院技術評論」,評為35歲以下的35名創新者之一。 2▲2016年時,他曾被「麻省理工學院技術評論」,評為35歲以下的35名創新者之一。(圖/翻攝自官網) Oriol Vinyals是Google的研究科學家,之前在Google Brain團隊工作,後來加入Google DeepMind團隊,畢生致力於深度學習技術以及機器學習的研究。 ▲Oriol Vinyals談論機器學習的演講影片。(影片/取自YouTube,若遭移除請見諒) Oriol Vinyals出生於西班牙的巴塞隆納,2007年完成了數學和通訊工程的雙學位的學習。早在那時就興起了想去美國研究人工智慧的念頭。他在卡內基梅隆大學待了9個月,在那完成了學位論文後,就去加州大學聖地牙哥分校獲得了碩士學位,之後在2009年到柏克萊攻讀電子工程與計算機科學博士學位。 博士期間,他曾進入Google實習,那時遇到了深度學習領域的知名專家Geoffrey Hinton並和他一起工作,他加速了對深度學習的興趣。因為在微軟和Google獲得了很棒的實習經驗,從那時起,他就決定要在業界工作。 2013年,他在Google正式工作。一開始將研究興趣集中在語言識別和優化上(強調自然語言處理和理解),這導致了日後開始用「深度學習」解決這些問題和另一些相關問題,這其中就包括最近的『通過數據產生學習算法』的問題。 Oriol Vinyals在加州大學柏克萊分校學習時,協助發明了一個能夠自主進行《星海爭霸》對戰遊戲的人工智慧程式,並以遊戲中的蟲族「主宰」(Overmind)命名,這代表了「機器學習」(Machi…

MIT 校友新創鋁水電池遇水發電 水中無人機續航力大增 10 倍 原文網址: https://www.dronesplayer.com/66081/mit-校友新創鋁水電池遇水發電-水中無人機續航力大/

金屬生銹後儲存大量能量,新創科企 Open Water Power 於是發明了鋁水電池,利用鋁合金與海水的化學反應產生電力,專供水中無人機使用,號稱比傳統鋰離子電池提供的續航力多 10 倍! 鋁合金遇水發電 水中無人機多數採用鋰離子電池,然而 Open Water Power 認為這並非最佳選擇,因為電池能量大但密度有限,而水中無人機潛降或浮升時耗用頗多電力,又要以昂貴金屬壓力容器裝嵌,應轉用更加安全、便宜、耐用的能源方案。 Open Water Power 創辦人之一 Ian Salmon McKay 形容,鋁水電池是透過「飲用」海水來產生電力,簡而言之,當海水流進電池的鋁合金部件時,將分離成氫氧離子和氫氣;其中氫氧離子與鋁陽極互動,形成氫氧化鋁,並釋放電子;電子重返鋁合金部件時,就會把能量傳送到電路,繼而為水中無人機供電。 MIT Open Water Power 鋁水電池 Open Water Power 鋁水電池透過「飲用」海水來產生電力。 美軍有意採用 鋁水電池遇水即可發電,水中無人機一旦採用,便可直接由岸邊出發,毋需船隻或潛水艇運送,節省成本。Open Water Power 稱,鋁水電池的電力足夠覆蓋數百哩範圍,可以勘察墨西哥灣水域的所有喉管。此外,鋁合金成本低廉,即使遭海水腐蝕受損亦可隨意替換;生電過程中排出的氫氧化鋁和氫氣均是無害廢物,不會污染環境。 水中無人機潛得更深,續航時間延長,應用方式自然更多,探索沉船殘骸、測繪海床、科學研究、勘探石油、其他軍事任務均可應付自如。美國海軍正與 Open Water Power 合作,擬在偵察敵軍潛水艇用的聲感測器中採用鋁水電池。水中自動系統公司 Riptide Autonomous Solutions 亦將會試用鋁水電池,預計可覆蓋達 1,000 哩範圍。Open Water Power 於 2013 年在麻省理工學院(MIT)發跡,現已為 L3 Technologies 收購,並將會加入 L3 的感應器系統業務。 原文網址: https://www.dronesplayer.com/66081/mit-校友新創鋁水電池遇水發電-水中無人機續航力大/

用於穿戴裝置!日本研發超級薄太陽電池、僅包鮮膜1/3

日經新聞25日報導,日本理化學研究所(理研)的福田憲二郎研究員等人已研發出超薄型、耐用的太陽能電池產品,其厚度僅3μm、僅有一般家用保鮮膜的約1/3,可捲在手腕或是安裝在衣服上、能持續使用4-5年時間。 該款超級薄太陽能電池可應用於健康管理用穿戴裝置的電源等用途,目標在2-3年後實用化,且也考慮安裝在侯鳥身上、進行生態調查等用途。 理研所研發出的有機薄膜太陽能電池的基板採用了具優異防水性的「聚對二甲苯薄膜(Parylene film)」,即便電池整個變形、發電相關部位也不會損壞。 現行有機太陽能電池的基板一般皆採用聚醯亞胺(polyimide)等材質,厚度為數十μm。

污水處理新技術!研究發現尿液燃料電池發電時可同時消滅病菌

據了解今次這個由西英格蘭大學團隊進行的研究項目,獲得了 Bill and Melinda Gates 基金會的資助,其主要目的是研發各種新技術去改善發展中國家的環境。據團隊主管 Ioannis Ieropoulos 表示在研究中他們首次發現 MFC 有能力可以摧毀病原體,亦即表明透過這種技術將可以建立一個更穩定的生物系統,既可以用來處理污水,同時又能發電及阻止病原體通過污水處理網,可說是一石二鳥。 在新研究之中,團隊發現在 MFC 利用尿液進行發電時,過程中可有效減少沙門氏菌的水平。雖則他們暫時只能將病原體數量減少三分之二,並未能百分百完全清除,但今後他們將會繼續改良並努力實現這個目標,同時亦會研究消滅包括病毒在內的其他病原體的可能性。此外據美國國家環境保護局公開的資料顯示,目前美國飲用水及污水處理系統所使用的能源大約佔全國 3% 至 4%,導致每年排放出超過 4,500 噸溫室氣體,由於 MFC 既可以發電又可處理病菌,如這種新技術可以普及應用,將肯定可帶來環保效益。 來源:University of the West of England

德國孩子上完 3000小時幼兒園後,已經會訂計畫、修理玩具...而我們 卻只會吃點心?

看看德國的孩子在幼兒園學什麼,然後再看看我們的孩子學什麼。你會發現有差多遠…! 近年來,越來越多的小朋友在上幼兒園時, 就學拼音、學英語、學數學、 學詩歌、學朗誦、學繪畫、學舞蹈…… 三四歲的時候就被迫放棄了玩具、遊戲, 拿起了對他們來說艱深難懂的課本。 對於一個德國孩子而言, 他們要在幼兒園裡度過將近4000個小時。 在這期間,德國孩子都學到了些什麼呢? 3年中,孩子們參觀了警察局, 學習了如何報警,如何處理遇到壞人的情形, 瞭解警察是用來做什麼的。 孩子們參觀了消防警察局, 跟消防警察們一起學習滅火知識、躲避火災的常識; 參觀了郵局, 看看一封信是如何從家裡到達郵局,又被投遞出去的; 參觀了市政府,認識市長, 看看這個為他們服務的市長是什麼樣子的。 他們去自由市場,拿著錢, 學習怎樣買東西,區別自由市場跟商店的不同。 他們去花圃,參觀花圃的種植,學習分辨花草植物。 他們去看馬戲、兒童歌劇和魔術。 他們參觀圖書館,學會了如何借書、還書。 他們去坐有軌電車,學會記住回家的路線。 他們每週都跟老師去超市買東西,學習付錢,選擇貨物。 櫻桃收穫的時節,孩子們跟老師去採摘櫻桃。 南瓜收穫的時節,孩子們跟老師一起做南瓜湯。 聖誕節,這是最激動的日子, 他們焦急地等待聖誕老人的來臨以及那份神秘的禮物。 聖馬丁節,要跟老師一起糊紙燈, 遊街來紀念這位騎士聖人…… 3年過去了,孩子學會了自己修理玩具, 自己管理時間,自己約會,自己制訂計畫, 自己搭配衣服,自己整理東西,自己找警察, 一個6歲的孩子,生活能力很強。 德國幼兒教育強調兩個方面: 一是事實與環境教育。 這是一種喚起幼兒環境保護的初步意識的教育, 通過觀察周圍環境,訪問不同的機構, 增強幼兒對周圍環境的興趣,直觀體驗自然過程。 通過各種方式讓幼兒接觸自然, 是促進兒童成為環境保護主人的前提條件。 比如讓幼兒認識能量與水的意義, 避免製造多餘垃圾的意義, 或讓孩子們直接參與分揀垃圾等。 二是實際生活與家政教育。 就是通過設計有意義的情境,給孩子以體會, 形成集體生活中必須具備的技能。 如穿衣,熟悉使用各種玩具, 認識每年的重要事件, 掌握家務勞動…