2018年7月31日 星期二

[KaaS] OpenAI 造出一款機器手臂,50 小時就能累積 100 年的訓練量

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由伊隆‧馬斯克(Elon Musk)創辦的非營利性人工智慧組織 OpenAI,向外界展示了一項新的研究成果:讓機械手像人手抓取和操縱物體。雖然這種仿真造型的手掌已見過很多,但讓「手指」能和人類手一樣靈活可動,對機器結構來說不是一件簡單的事。


下面的動圖能看到,這套名為 Dactyl 的機器手臂系統能按照指令要求,輕鬆完成轉動立方體的動作,且這種包含各種技巧的指尖操作,顯然比過去看到的機器人行走跳躍複雜得多。
Dactyl 之所以能高效運作,和 OpenAI 使用的強化學習演算法有關。就像剛出生的小孩,AI 或機器人剛造出來的時候什麼都不懂,如果你希望它能完全理解某項複雜任務的流程,肯定需要反覆訓練。
尤其是對真實存在的物理機器人來說,研究人員往往要耗費大量現實時間指導其練習。
但 OpenAI 現在的做法,是完全在虛擬環境訓練 AI 機器人,然後再把 AI 應用在實體機器人身上。他們還在訓練過程增加大量動態隨機事件,讓 AI 自己領悟完成任務的訣竅。
以這次的機器手掌為例,他們會在一個控制網路教導機器手臂最基礎的翻轉指令,以及利用鏡頭,在視覺網路預估立方體的位置和方向;然後開始改變周圍環境的燈光和噪聲,還有立方體的顏色、重量、紋理和摩擦力等;甚至是改變重力環境因素。
之所以加入隨機化變量,是為了讓 AI 更能應付各種意外情況:「比如說不同的重力環境下,Dactyl 就會領悟這對立方體操控造成哪些影響。不然現實世界中,一旦我們改變手臂的高度,重力環境發生改變,立方體可能就會滑落。」
另外,由於不用模仿人類的行為,所以 OpenAI 的訓練方式也可允許 AI 充分思考人類沒有想過的方式,說不定能獲得意想不到的成果。
這種虛擬環境的訓練模式還有一個好處,就是不耗費現實世界的時間。目前 Dactyl 已積累約 100 年的訓練經驗,嘗試用無數種方法來控制立方體轉動,但實際上這個過程只​​相當於現實世界的 50 個小時而已。
在虛擬世界裡完成訓練後,AI 就可應用這些經驗分析現實世界的動態因素,並調整行為完成任務了。如今 Dactyl 已可連續完成 50 次立方體旋轉操作,且不會出錯。
值得一提的是,這種超高效訓練模式不僅能運用在物理機器人,也同樣可用於其他虛擬 AI 模型。去年 7 月,OpenAI 開發的 Open AI Five 在虛擬世界經歷上萬個小時的學習,實際上只花費了幾天時間,然後便在 Dota2 遊戲擊敗了職業選手 Dendi
雖然只是一次 Solo 對決而非 5v5,但依舊讓我們看到人工智慧在電競這種複雜領域的有效性,包括我們熟知的「圍棋殺手」 AlphaGo,也是 DeepMind 公司使用深度強化學習訓練出來的 AI 模型。
據說強化學習的靈感最早來自人類長期觀察自然界動物學習過程,之所以近幾年才開始嘗試,也是受益於神經網路技術進步,以及 OpenAI 本身的規模優勢。一旦強化學習的基準更多樣複雜,自然也得付出不小的運算成本。
按照 OpenAI 的數據,Dactyl 的訓練設備動用約 6,144 顆 CPU,以及 8 顆 Nvidia 的 V100 GPU,這種規模的基礎硬體只有很少數研究機構才能用得起。
總地來說,OpenAI 提出的「將模擬環境的成果應用到現實世界」會是開發通用機器人的有效解決方案之一,但也有機器人專家認為,這種程度的實驗結果只局限在某特定任務,能否真正解決現實世界的難題,仍然是未知數。
(本文由 愛范兒 授權轉載;圖片來源:OpenAI
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心得討論: 除了運算量快速累積外,資料的儲存與傳送也都是未來很快就會遇到的門檻,我可以想著如何去解決這些問題。

[KaaS] 避免地緣政治干擾,台達電藉子公司收購泰國廠商 DET 股權

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電源供應器大廠台達電,31 日晚間召開重大訊息說明會,宣布通過公司董事會決議,台達電將以其子公司 Delta […]
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[KaaS] 傳騰訊將與三星結盟,合作投資 AI 裝置及遊戲開發

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為了在 Google 、Apple 等大廠正激烈競爭的人工智慧(AI)裝置市場中佔有一席之地,外媒報導指出,韓 […]
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2018年7月30日 星期一

[KaaS] 當對岸高中就開始學 AI,台灣需要什麼樣的 AI 教育?

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當台灣還在大喊缺乏 AI 人才,對岸動作更快,今年 4 月,上海發表了全球第一本 AI 中學教科書 《人工智慧 […]
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[KaaS] IBM Watson 做出錯誤治療癌症建議,遭醫生批評

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人工智慧技術的實際應用場景,醫療通常認為是重要領域;這也是 IBM 致力將旗下超級電腦 Watson 用於癌症 […]
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2018年7月29日 星期日

[KaaS] 為推廣 Alexa 普及化拚了,亞馬遜重返手機市場有譜

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亞馬遜上週公布財報時表示,希望消費者能隨時隨地使用人工智慧語音助理 Alexa 的服務,麥格理資本(Macqu […]
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2018年7月27日 星期五

[KaaS] 糗了!Amazon 的人臉辨識將黑人議員辨識為罪犯

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人臉辨識在追捕犯人,或是協尋失蹤人口是相當好用的工具,但可能侵犯人權和過度介入人民生活卻是隱憂。如今又爆出訓練 […]
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[KaaS] 波士頓動力 SpotMini,一年後料年產 1,000 隻

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機器人崛起已非空談,消息顯示,軟銀(Softbank)旗下的波士頓動力(Boston Dynamics),預定 […]
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2018年7月26日 星期四

[KaaS] 微軟研發 AI 新技術,阻止電腦在用戶使用時更新

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相信不少 Windows 10 用戶都曾有此經驗:電腦使用時自動更新並重開機。微軟表示現在使用 AI,建立新程 […]
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[KaaS] 賴揆拍板 108 年科技預算 1,163 億元,成長 5.2%

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行政院發言人 Kolas 表示,行政院長賴清德 26 日拍板 108 年度科技預算為新台幣 1,163 億元, […]
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[KaaS] 科技預算加碼,科技部:更能發展 AI 新產業

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行政院拍板 108 年度科技預算為新台幣 1,163 億元,比 107 年成長成長 5.12%,科技部政務次長 […]
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[KaaS] 頂級 AI 設備貴鬆鬆,台灣企業儘管買不起卻在 AI 意識領先全球

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儲存設備商在 AI 的時代處境尷尬,儘管不是主角,AI 運算下還是有儲存資料需求,還有輔助的空間。其中 Pur […]
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[KaaS] 中華電信與研華、中磊等夥伴合作,目標 2020 年 5G 預商用

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中華電信 7 月 2 日宣布將與研華、中磊、台北市政府等夥伴合作推動智慧路燈與物聯網、5G 網路設備的結合,並 […]
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[KaaS] Appier 延攬亞洲頂尖專家,加速 AI 規模化布局

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在全球積極發展人工智慧(AI)產業化之際,如何讓 AI 技術接軌市場需求並應用落地,是產學界極欲解答的共同課題 […]
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2018年7月25日 星期三

[KaaS] Google 最新力作 AI 客服商用化,李飛飛籲人類別擔心失業

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許多人都對今年 5 月的 Google I/O,展現打電話神技的 AI 技術「Duplex」印象深刻,本週 Cloud Next 雲端大會,Google 首席 AI 科學家李飛飛介紹了「AI 客服」(Google Contact Center AI),這跟「Duplex」有什麼不同呢?再一次面對人類工作可能被取代的提問,李飛飛告訴大家「別擔心」,因為 AI 的出現是來幫助人類更有效率。


跟 Duplex 不同,AI 客服要從旁協助人類

被視為 Google 雲端 AI 掌門人的李飛飛,今年 1 月向全世界介紹了 Cloud AutoML,當時除了視為里程碑,更是突破性發展。會這麼說,是因為就算完全不懂任何機器學習技術,也能訓練一個機器學習模型,除了是好用的商用開發工具,李飛飛更將 Cloud AutoML 稱為「AI 民主化的一步」。
客服工作不僅繁雜、重複性高,還必須 24 小時待命,這類的工作特性,也導致客服員工離職率相當高。「AI 客服」有兩大功用,幫人類客服接聽電話、幫人類客服更有效率地接聽電話,被視為新世代的客服工具。這次推出的「AI 客服」,技術是建立在對話式 API Dialogflow 基礎上,利用 Cloud AutoML 打造企業專屬的虛擬客服回應系統。
▲ 「AI 客服」有兩大功用,幫人類客服接聽電話、幫人類客服更有效率地接聽電話。(Source:Google
不過這項功能乍看之下跟 Duplex 非常類似,Google 發言人表示,AI 客服跟 Duplex 僅共用底層一些技術,但兩者的產品目標截然不同。舉一個日常生活情境就可理解:當我們打電話給銀行客服時,通常是錄好的語音接聽,接著會告訴顧客「查詢帳單請按 1、申辦服務請按 2」,Google 的構想就是這類傳統語音客服的進階版。當用戶致電客服時,會優先由 AI 客服處理,能完成基本的招呼、回答基礎問題等,遇到無法處理的問題時,才會將電話轉接人類客服。
▲ 當電話轉接給人類後,AI 也會持續從資料庫中搜尋有用的資訊,並在電腦螢幕提供資訊及建議的處理方式,從旁協助人類客服。(Source:Google
過程中 AI 透過自然語言與用戶對談,AI 能從該名顧客的資料推敲致電客服的意圖,能以較高的機率對準潛在需解決的問題;當電話轉接給人類後,AI 也會持續從資料庫搜尋有用的資訊,並在電腦螢幕提供資訊及建議的處理方式,從旁協助人類客服。李飛飛現場展示機器如何理解自然語言,以極快的速度回應問題,藉由「AI 客服」導入,能紓解人力不足的狀況、提升客服品質、降低企業成本。

李飛飛:AI 是幫助人類,不會有失業問題

5 月的 I/O 大會,執行長桑德爾‧皮蔡(Sundar Pichai)展示 Duplex 打電話的神技時嚇壞了所有人,許多人擔心這項新科技會讓人混淆真人與機器的界線,同時客服工作也可能消失。
不過李飛飛可不這麼認為,「AI 客服是我們展示 AI 導入各產業的途徑,目的在提升人們的工作效率,」她認為:「我們要創造的科技不只功能強大,同時可靠。」就以現階段「AI 客服」鎖定的應用場景,確實如李飛飛所說,能協助人類員工提升工作效率,「 因此推動 AI 技術成長,非但不會造成失業等問題,還能創造更多發展機會。 」她更強調 AI 是 Google 事業的核心與使命,希望未來能在無人車、零售業、廣告搜尋,都看到 AI 百花齊放的應用。
沒有人比李飛飛更清楚 AI 技術的敏感性,Google 先前宣布與美國國防部合作開發軍用無人機計畫  Project Maven,透過 AI 技術提升圖像分析準確性,讓無人機的攻擊能力提升。將 AI 用於軍事用途的想法,遭到許多 Google 內部員工反彈,於是 Google 雲端服務部門執行長 Diane Greene 在 6 月告訴所有員工,未來將不會與國防部簽訂新的合約。
根據 Google 流出的內部討論信,李飛飛曾多次提議將 Project Maven 合約內容對外公開,替這個極為敏感的合作案設立停損點,這也暗示了她某種程度參與了這項計畫,跟她先前倡導 AI「不為惡」(Don’t be evil)的理想似乎有一點落差。
雖然現在「AI 客服」的功能確實如李飛飛所說可幫助人類提升工作效率,不過 AI 若真有一天能力與人類並駕齊驅甚至更好,那麼 AI 打電話這件事就不只是客服工作消失這麼簡單,恐怕還需要對新技術背後的隱憂,提出更多辯論及配套措施。
(本文由 數位時代 授權轉載;首圖來源:達志影像)

延伸閱讀:

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心得討論:李飛飛的專業領域是電腦視覺和認知神經科學。現職為Google雲端人工智慧暨機器學習首席科學家,Google人工智慧中國中心的負責人之一,對於AI的見解十分精闢,非常值得參考。

[KaaS] 李飛飛親自宣布:Google 第三代 Cloud TPU 要來了

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月 24 日,Google Cloud Next ’18 大會在美國舊金山舉行;這是繼 Google Cloud Next 在 2017 年改為現在名稱之後,第二次舉行針對 Google Cloud 開發者的大會。Google Cloud CEO Diane Greene 於開場演講時表示,此次大會超過 2 萬人參加,可說是規模最大的 Google 活動了。


上午 點,以 Building a Cloud for Everyone 為主題,大會 Keynote 正式開始。

兩大主旨:AI 與安全

首先登台的,正是 Google Cloud CEO Diane Greene
歡迎開發者、並對 Google Cloud 優勢簡單介紹之後,Diane Greene 重點談到本次 Google Cloud Next 的兩大核心主題:AI 和安全。因為安全是首要擔憂,而 AI 是首要機會。
針對安全,Diane Greene 表示,Google Cloud 將安全注入執行每個層面;今年 3 月 Google Cloud 已發表 20 個新安全更新,本週也將迎接 10 個新安全產品和服務。市場調研機構 Forrester 也把 Google Cloud 公有雲領域的安全性列為第一。
相較安全來說,Google AI 是更大的話題。Diane Greene 強調稱 AI 已融入 Google 做的每件事情,並提到 Google 在開源、AutoML 方面的成績,以及合作夥伴和開發者對 Google 的重要性。
接著,Diane Greene 宣布與 National Institutes of Health 達成合作關係,雙方將在生物醫藥的資料抓取和分析方面合作,以加速發現疾病的治療方案。
值得一提的是,Diane Greene 演講結束之後,Google CEO Sundar Pichai 也意外亮相,簡介了 Google 的使命。

Cloud Services Platform

等 Sundar Pichai 演講結束,接著登台的是 Google Cloud 高階副總裁 Urs Hölzle。針對 Cloud 用戶,Urs Hölzle 分享了 Cloud Services Platform:綜合性雲端服務平台,能幫助用戶在 Google Cloud 平台(GCP)提升速度和穩定性、安全性和管理能力。
基於 Cloud Services Platform,本次大會發表如下內容:
  • Istio 相關Istio 是 Google Cloud 去年推出的開源服務網格,提供統一的連線、安全、管理和監控微服務。此次大會宣布,Istio 快速升級到 1.0 版,並能很快用於產品部署。與此同時,基於 Kubernetes EngineManaged Istio 工具的 Alpha 測試版也會隨後發表。
  • GKE On-Prem:全稱為 Google Kubernetes Engine On-PremiseKubernetes 由 Google Cloud 在 4 年前發表,目前已成為私有雲、公有雲和混合雲環境大規模部署容器化應用的事實標準。Google Cloud 會中發表了 GKE On-Prem,將很快進入 Alpha 測試階段,能為用戶提供跨越 GCP 的 Kubernetes 預安裝更新及一系列能力。
  • GKE Policy Management:能讓管理員規範 Kubernetes,馬上進入 Alpha 測試階段。
  • Stackdriver Service Monitoring:為管理員提供一系列更直覺的檢視。
  • 與 Serverless Computing 相關的新工具GKE serverless add-on、Knative、Cloud Bulid

G Suite

介紹完 Cloud Services Platform 後,Google Cloud 副總裁 Prabhakar Raghavan 介紹 G Suite 辦公軟體的更新。他表示,目前已經有超過 400 萬付費企業使用 G Suite,包括 WhirlpoolNielsen 和博通等公司;同時 G Suite 團隊也在去年增加了近 300 項功能。
G Suite 更新如下:
  • Security center investigation tool。今年稍早,G Suite 新增了安全中心功能;這次增加的 investigation tool 讓管理員清楚看到是否有資料洩露、斷開 Drive 檔案、病毒郵件等,更快速直覺清除威脅,無需進行 logs 分析。目前功能已在 G Suite 企業用戶的 EAPEarly Adopter Program)上線。
  • Data Regions。讓用戶清楚直覺地選擇不同區域儲存、分發資料。該功能已提供給所有 G Suite 企業用戶。
  • Hangout Chat 智慧回覆。之前在 Gmail,現移植到 G Suite。未來幾週就會現身 G Suite
  • 智慧回覆。同樣是 Gmail 的功能;未來幾週會現身 G Suite
  • Grammar Suggestions in Google Docs。簡單來說,就是為 Google Docs 內容提供文法建議,這用到機器學習,已在 EAP 計畫上線。
  • Voice commands in Hangouts Meet hardware。去年秋天 G Suite 公布了 Hangouts Meet Hardware,現在增加支援 Google Assistant,透過語音指令就可在會議室工作。今年稍晚推出。

第三代 Cloud TPU 來了

本次大會的壓軸環節,登台的是 Google AI 首席科學家李飛飛。她演講談到,AI 意味著賦能,而 Google 希望實現 AI 民主化,從每人到每家公司──AutoML 毫無疑問在這個過程扮演重大角色。
基於這理念,在之前 AutoML Vision 和 Cloud AutoML 基礎上,李飛飛公布了 Auto ML 的兩個重大進展:
  • AutoML Natural Language
  • AutoML Translation
一個基於自然語言,一個基於翻譯;目的都是為了讓用戶更便於使用機器學習,大幅降低門檻。
除了 AutoML,李飛飛宣布,Google 第三代 Cloud TPU 已進入 Alpha 測試階段,但更多技術細節並沒有公布。李飛飛也發表了一系列關於核心機器學習 API 的更新,包括 Cloud Vision APICloud Text-to-SpeechCloud Speech-to-Text 等。
最後,李飛飛還發表了如下內容:
  • Dialogflow Enterprise Edition。進入 Beta 測試階段;
  • Contact Center AI。可在用戶服務領域提高效率,目前進入 Alpha 測試階段。
大會 Keynote 結束之後,還有為期兩天半的論壇。
(本文由 雷鋒網 授權轉載;圖片來源:Google

延伸閱讀:

心得討論:此次 Google Cloud 大會,Google 將大量 AI 技術具體應用到雲端服務產品,同時也極力強調安全性。