AI趨勢周報第33期：TensorFlow即時分析音頻，追蹤雨林濫伐新妙招

重點新聞(0323～0329)

 IBM Watson    語音助理  

IBM推出Watson Assistant語音助理，可供企業客製自家語音助理

IBM近日推出Watson Assistant語音助理，可讓企業自行開發專屬的虛擬助理。不同於亞馬遜的Alexa和蘋果的Siri，企業只能將自家服務整併到原廠語音助理中，Watson Assistant反而採取了白標策略（white label），企業也不需套用IBM商標，也不需強迫使用者得說出「Watson Assistant」來喚醒它。企業取得IBM授權申請後，可以使用自己的資料集，來訓練Watson Assistant，並整合到自己的產品中。

例如音響公司哈曼卡頓，就用Watson Assistant打造了馬莎拉蒂概念車中的語音助理。或像慕尼黑機場，將Watson Assistant整合到Pepper機器人中，為旅客帶路。（詳全文）

 TensorFlow   雨林濫伐   

靠TensorFlow實現24小時監聽，追蹤雨林濫伐有新招

Google最近在官網揭露了一起用機器學習搶救雨林的例子。雨林保育團隊Rainforest Connection運用TensorFlow來分辨出盜伐者的活動聲音，幫助亞馬遜雨林中的Tembé部落保護土地。保育團隊會在高盜伐風險的雨林樹上，藏了使用太陽能的改良智慧型手機來收音，再將聲音資料傳到雲端，利用TensorFlow即時分析這些聲音檔，以判定收音點附近是否有鏈鋸、伐木車或其他非法活動。Google指出，透過這套自動化監聽機制，能夠24小時不間斷地即時分析環境聲音，不易有遺漏。（詳全文）

 Google Assistant    語音支付  

靠嘴說就能付款，Google Assistant語音支付指令來了

Google Assistant日前宣布加入新指令，讓Android和iOS使用者可以透過Google Pay應用程式，以語音方式、向家人和朋友付款或請款。使用者得先完成Google Pay帳戶的設定，才能透過語音方式支付或請款。可以使用如「OK Google，付＄20給Simon」或「OK Google，跟Andy要今天的午餐錢＄15」這類的句子來付款或請款。另外也會透過簡訊、電子郵件或Google Pay應用程式的通知，來告知對方付款訊息。這項語音支付服務免費，不過，目前只開放美國地區使用。（詳全文）

 AI     認知神經科學   

認知神經科學家用軟體模擬大腦神經元，讓AI模型學會辨認圖中新物件

第25屆認知神經科學年會（CNS）於3月25日登場，來自MIT的Aude Oliva團隊，展示了一個效法人腦根據上下文線索來辨識圖像的神經網絡模型。Aude Oliva表示，他們利用軟體技術設計出「人工神經元（artificial neurons）」的程式，建立了一個模擬大腦運作的神經網路模型，可以用來辨識出圖像。Aude Oliva用了1千多萬張圖像，才訓練出這個神經網路模型，可以辨識出350個不同的地點，比如廚房、客廳、公園等，也能辨識這些地點中的物件，例如房間中的床。但出乎Aude Oliva意料的是，這套模型竟也學會了「上下文分析」，能辨識出不在他們預料中的物件，如公園中的狗、客廳中的貓等。他指出，這個成果有助於科學家理解人如何在眨眼間辨識物體。（詳全文）

沃爾瑪    盤點機器人  

沃爾瑪開始實測機器人盤點商品，連貼錯標籤都能發現

沃爾瑪最近宣布，在加州4家分店測試商品盤點機器人。沃爾瑪指出，貨架盤點機器人也是實現無人商店的第一步。這些機器人由Bossa Nova Robotics開發，機身大約60公分，但可以伸出一個帶有攝影機鏡頭的訊號發射塔，90秒就能掃完一個貨架，來盤點架上商品的庫存情況，也可以分辦出放錯位置或遺失（庫存有但架上沒有）的商品，甚至可以分辨出價格標示錯誤和貼錯標籤的商品。Bossa Nova Robotics表示，這款機器人和自駕車原理相似，使用LIDAR、光感測器、攝影機和距離感測器，來幫助它們「看清」周遭環境並導航。 （詳全文）

AI輔助駕駛    情緒分析  

降低車禍風險，新創用AI偵測駕駛人情緒與分心程度

一家分析人類情感的AI新創Affectiva，最近推出可偵測駕駛人情緒的服務。Affectiva與汽車設備製造商合作，結合傳統RGB鏡頭和近紅外線鏡頭，來偵測駕駛人每分鐘眨眼的次數、臉部表情，再透過深度神經網路擷取臉部特徵，和預先訓練的駕駛情緒機器學習模型比對，來分辨駕駛者是否處於疲勞、打呵欠等特徵，來判斷駕駛人適不適合開車。若駕駛人處於憤怒的情緒，系統會建議沿途先停止駕駛，虛擬助手甚至會播放輕快音樂；若駕駛處於疲勞狀態，也可以轉為自動駕駛。（詳全文）

MIT    機器魚  

研究海洋生物有新幫手！MIT打造出更仿真的機器魚

麻省理工學院電腦科學與AI實驗室（CSAIL）團隊最近打造了取名為SoFi的機器魚，猶如真實魚類在海中游泳。在斐濟Rainbow Reef的潛水測試中，SoFi可以潛入50英尺深的海底珊瑚礁，最常游動40分鐘，並透過魚眼鏡頭拍照和錄影。團隊透過防水的控制器，再加上自行開發的特製聲學通訊系統，來改變SoFi移動的速度和方向，SoFi靠著仿魚尾巴的構造，在海洋中可以直線游動、轉身，甚至能在海中向上浮或向下潛。SoFi的後半部是用矽橡膠和軟性塑膠所製成，頭部則是用3D列印製造。（詳全文）

Chatbot     Dialogflow   

設計Chatbot更容易，Google新推視覺化的對話流程設計工具

Google的Chatbot引擎Dialogflow近日在分析平臺中，推出對話分析流程圖Session Flow的功能。Dialogflow曾在9個月前推出分析控制臺Analytics dashboard，讓企業監控Chatbot的狀況，近日則是將這樣的分析結果，加入互動式視覺化的設計，將大多數用戶與企業所有平臺上Chatbot的對話過程，以流程圖的方式呈現。

這項功能可以讓企業得到改善使用者體驗的答案，像是最常見和最不常見的對話流程、用戶離開對話的時間點和原因、用戶在對話中的意圖是如何轉換等，這些關鍵的問題都有助於企業修改Chatbot的對話設計。（詳全文）

臉書     AI伺服器    

臉書自家AI伺服器再升級！

臉書近日發布了Big Basin v2，GPU效能比前一代Big Basin提升了66％。臉書表示，機器學習是臉書平臺多項服務的關鍵技術，包括自然語言翻譯、圖像分類、語音辨識、圖像和人臉辨識等，都需要大量的執行機器學習的模型，而運行機器學習模型的需求也日益增長。

近年來臉書在自家資料中心，投資機器學習的相關硬體，從2013年開始為AI研究部署HP SL2705 G8系統，後續分別推出Big Sur和Big Basin，最近則是將AI伺服器再升級，推出能處理更複雜機器學習模型的Big Basin v2。（詳全文）

Watson    iOS  

IBM和Apple聯手，將Watson企業級AI帶進iOS

IBM近日與Apple連手合作開發AI解決方案Watson Services for Core ML，可用IBM Watson先建立和訓練機器學習模型，再發布為可在Apple Core ML上執行的模型，以整合到iOS裝置（如iPhone、iPad）的App，來打造機器學習應用。簡單來說，就是可以將Watson機器學習的能力，放到iOS App執行。

目前可產生Core ML模型的Watson服務是視覺辨識（Visual Recognition）服務，也可客製打造專用的模型，並享有持續訓練的機制。視覺辨識內建預先訓練好的模型，可以快速且正確地辨識圖像中的物件、景色、臉部、顏色、食物等各種內容。（詳全文）

圖片來源／Google、Walmart、MIT

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資料來源：iThome整理，2018年3月