重點新聞(0527~0609)

iOS 11登場：Siri更聰明，還能用Apple Pay P2P付款

蘋果WWDC於近日登場，公佈下一代手機作業系統iOS 11，新版iOS做了多項強化，加入機器學習及AI功能，讓內建的語音助理Siri變得更聰明，Siri加入新的男、女聲選擇、更為自然，而且還能依照不同地區及用戶調整其發音、用字、速度和重音等。

此外，還加入了裝置上學習(on-device learning)功能，可根據Safari及App使用情境提供主題建議，例如Siri從用戶以Safari連網時學習到用戶有興趣的主題，便會在Mail、iMessage或其他App上時提供輸入建議。iOS 11內的CoreML開發框架可結合蘋果專用晶片及軟、硬體，使所有運算都在裝置上執行，以支援開發更聰明、能運算及學習用戶行為的App。

繼店內購物後，現在Apple Pay也加入如同微信的P2P個人轉帳功能。iOS 11新增的Apple Pay Cash帳戶，讓使用者透過iMessage或是聲控Siri直接轉帳給具有Apple Pay及Apple Pay Cash帳戶的友人。這項功能也支援店內或網路消費。Apple Pay的P2P支付與Apple Pay Cash將在秋天於美國推出，適用於iPhone SE、 iPhone 6以後、iPad Pro、第5代iPad、iPad Air 2、iPad mini 3與Apple Watch。

圖片來源：Apple

虛擬夥伴陪伴孩童成長，還能收集對話辨識情緒

AI Buddy計畫是由阿根廷一家協助兒童創傷的非營利機構Vidax Center發起，一開始的發想來自於戰爭，孩童的家人若遠在外地戰爭，誰能夠陪伴孩子？AI Buddy計畫將家人在社群媒體上的影音和簡訊等內容都加入至虛擬夥伴，讓虛擬夥伴能夠模仿家人的聲音，創造一個新的虛擬家庭成員。

AI Buddy計畫創造了一個專屬孩童的虛擬夥伴，並設計成玩具娃娃，能夠陪伴孩童玩遊戲、念床邊故事、協助完成作業，甚至可以透過與孩童聊天，收集孩童情緒和健康的資訊，情緒辨識的功能是透過自然語言處理的技術，了解孩童的近況，並將這些收集到的資訊，與孩童的家人分享，因此，若孩童有憂鬱傾向，家人就能即時發現，虛擬夥伴大約可以詢問150個問題，像是你今天還好嗎，但若孩童的家人不幸在戰爭中身亡，虛擬夥伴則會轉為以聆聽為主。

該虛擬夥伴目前整合到各個平臺，包括手機和平板的App，甚至是VR設備等，不過，此計畫目前還是預覽版，預計在一年內觸及更多使用者，釋出測試版，同時，AI Buddy也將繼續建立完整的問句資料庫。

圖片來源：AI Buddy

Google Sheets探索工具機器學習應用再升級，輸入分析需求就能幫你自動繪圖

Google近日宣布Google試算表（Sheets）的探索（Explore）功能更進階，透過機器學習的應用，能讓使用者用自然語言的方式表達分析需求，探索功能就能藉由使用者描述的關鍵字，自動找到相對應的欄位，再自動產生圖表。舉例來說，使用者可以輸入「這個周末的銷售業績」，Google試算表就能自動產生圖表，不需要使用者手動調整資料格式和輸入複雜的公式，不過，目前這項服務只支援英文。

其實，這次Google試算表新增Q/A的方式產生圖表，是原本Explore功能的延伸，Explore原本已經可以自動推薦使用者圖表，讓使用者分析資訊時更加方便，但是這次，Explore將機器學習技術的應用更進一步，可以透過自然語言詢問，就能自動繪製圖表。

另外，Google試算表也有幾項功能的更新，包含自訂鍵盤快捷鍵、調整列印的選項、改善圖表介面和新增處理數據的公式。其中圖表介面的改善不但可以讓使用者選擇圖表顏色、新增額外的趨勢線（Trendline），還能製作3D的圖表，且在iPhone和iPad都能使用此功能。

圖片來源：Google

微軟開源認知工具包釋出2.0正式版，新增支援熱門類神經網路套件Keras

微軟近日宣布推出認知工具包（Cognitive Toolkit） 2.0正式版，並將此工具包開源釋出，這項企業級的Cognitive Toolkit 2.0包含之前測試版的數百個新功能，使得深度學習的過程更簡便，並支援開源的類神經網路套件Keras和Java語言，微軟企圖將此工具包完美地整合到AI的生態系中。

微軟這次推出的正式版本，開始支援開源的類神經網路套件Keras，Keras是大多數開發人員在深度學習的應用上都會使用的套件，開發人員可以用Keras撰寫程式碼，並能享有認知工具包提供的高效率與速度，不需要改寫任何程式。另外，Cognitive Toolkit也會藉由支援Nvidia深度學習最新版本的SDK和最新的GPU架構Volta，來加速資料訓練的能，不只如此，Cognitive Toolkit也還支援Java，提供開發人員建立評估模型，就連像是智慧型手機資源有限的裝置上，也能透過此新工具來運行影像辨識，執行即時的訓練模型。

圖片來源：微軟

Gmail強化郵件安全，以機器學習封鎖垃圾及網釣郵件

Google宣佈強化一系列個人及企業Gmail安全措施，其中包含使用機器學習偵測網釣郵件。這項新措施可能是Google因應5月初爆發冒充Google Docs網釣郵件而做的功能強化，許多用戶接獲「友人」邀請共同編輯的郵件同意授權存取，讓攻擊者得以存取Gmail及Google Docs中的資料。

Google新增的安全措施，是用運用機器學習技術來偵測並封鎖網釣郵件，Google新發展的偵測模型將結合Google 安全上網（Safe Browsing）機器學習技術，以及其他像是URL信譽與相似性分析，以便針對釣魚和惡意軟體連結產生新的URL點擊警告，甚至比人為過濾更能快速演進。

為防止企業資料外洩，G Suite中的Gmail也增加了不預期的外部信件回覆只要Gmail偵測到員工對公司外人士發出信件，就會接獲警告。另外，Gmail也結合新的啟發式演算法分析郵件附件及寄件者特徵，以防止勒索軟體和多態惡意軟體藉由郵件散佈。

圖片來源：Google

微軟亞洲研究院院長洪小文：AI應用可先從重複性高的工作切入，要像人腦運作還有很大落差

「AI與人剛好互補！」微軟亞洲研究院院長洪小文表示，AI硬記的能力很強，剛好是人類比較弱的地方，而人類擁有感知能力、創造力和意識，正是AI沒有的能力，他認為有許多問題是需要AI加上HI（Human Intelligence）協同合作，而目前AI最擅長的則是處理重複性高的工作，且必須在沒有外來因素影響的封閉式環境下，若是不常遇到的問題，由於收集的數據不足，無法訓練模型，且投入成本過高也不適合採用。

不過他也坦言，AI目前的技術離人腦的運作模式還有一大段落差，他認為，由於大家對人腦的運作了解還太少，且人類腦部許多複雜的運作是無從解釋的，AI要達到模仿人腦短期之內是不太可能。

AI趨勢近期新聞

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資料來源：iThome整理，2017年6月。