AI趨勢周報第39期：Google新AI小遊戲，展示TensorFlow.js威力

重點新聞(0504～0510)

 Google     TensorFlow.js   

Google推出新AI小遊戲，展示TensorFlow.js威力

Google最近推出一款表情符號搜尋的遊戲Emoji Scavenger Hunt，除了秀機器學習有趣的一面，也展示TensorFlow.js可以在手機瀏覽器運行的威力。這款遊戲由TensorFlow.js打造，是Google AI實驗的其中一項。要玩Emoji Scavenger Hunt，使用者必須在有限時間內，透過手機鏡頭、在真實世界中尋找與表情符號相對應的物件，像是鞋子或手錶等。Emoji Scavenger Hunt可以直接在手機瀏覽器運行，不會存取後端伺服器、也不會蒐集或儲存手機的照片。此外，Google也把開源碼放在GitHub上，讓有興趣的開發人員可以一窺究竟。（詳全文）

 泛自閉症    EEG  

用演算法預測嬰孩自閉症，最早可在3個月大就測出

美國波士頓大學和波士頓兒童醫院近日發布一項研究成果，指出透過嬰孩腦電波圖（EEG）和他們開發的演算法，可以準確預測嬰孩是否會發展泛自閉症（ASD）。研究人員分析了188名3至36個月大嬰孩的EEG，其中99名為ASD高風險群，另89名為低風險群（也就是對照組），而研究人員每隔幾個月就會再記錄一次EEG，並擷取腦波訊號的非線性特徵，用於統計學習的模型中。參與這項研究的舊金山大學醫學訊息暨臨床心理學副教授William Bosl，也是這套演算法的開發者，表示該演算法在預測9個月大的嬰兒時，準確度接近100％。（詳全文）

 MIT   自駕車   

MIT自駕車不需要3D地圖，也會認路

MIT電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）日前開發一款地圖導航系統MapLite，讓自駕車不需要3D地圖、也能行駛在陌生的道路上。MIT CSAIL主任Daniela Rus表示，目前自駕車都在大都市測試，主因是大都市已有完善的3D地圖，清楚標示每個巷道、道路標誌和彎道等。但她認為，自駕車不應該只在大都市行駛。MIT開發的MapLite，使用了Google地圖的GPS資料來定位，並結合LiDAR等感測器訊號，來觀察路況和計算車子與路緣的距離，規畫行駛路線。另外還有一套通用的參數模型，可以決定在路口時，車子該做什麼。研究團隊表示，透過MapLite，他們已經成功在麻州鄉間道路讓自駕車試行。（詳全文）

 眼球運動   性格分析  

研究人員記錄眼球運動，訓練ML模型來預測性格

來自德國和澳洲幾間大學的研究員，最近發表一項研究報告，透過受試者日常行為的眼球運動紀錄和性格問卷，訓練出一套機器學習模型，用來預測一個人的性格。這個研究讓受試者戴著追蹤眼球運動的眼鏡，到戶外買東西。回來後，研究員讓受試者填寫性格問卷，並依此對照他們的眼球運動，建立一套機器學習模型，找出眼球運動和性格的關聯性。他們發現，性格類似的人，眼球運動的模式也相仿。報告顯示，這套模型在預測親和性、責任感、外向性和好奇心方面，準確度特別高。雖然這項研究還在起步階段，相關人員希望未來可以蒐集更多資料，讓這套模型有更大規模的應用。（詳全文）

Amazon    3D掃描  

Amazon正組織3D人體掃描團隊

Amazon最近在組織3D人體掃描團隊，想建立人體統計3D模型，再由深度學習演算法和其他方式，來對應各人的影像和影片，以精準掌握身體尺寸，讓消費者可以在線上買到最合適的衣服，以避免不必要的退換貨。Amazon最近邀請多名志願者每個月到紐約辦公室兩次，進行為期20周的身體量測，志願者也可因此獲得高達＄250美元的Amazon禮物卡。（詳全文）

Google   Kubeflow 0.1  

機器學習工具包Kubeflow 0.1版來了

Google自家推出的Kubernetes機器學習工具包Kubeflow，近日終於釋出0.1版。Kubeflow專案共仰賴三個核心功能，包括支援開源專案JupyterHub、TensorFlow訓練控制元件（TensorFlow Training Controller），以及TensorFlow Serving容器，讓企業可以將訓練完畢的TensorFlow模型，搬遷至Kubernetes環境中執行。而新釋出的0.1版，還有許多新功能，像是實驗性地支援深度學習框架Caffe2，或是改善TensorFlow的訓練效能、利用身份驗證功能增進安全性，和加強複雜資料流管理等。（詳全文）

臉書   惡意貼文辨識  

臉書靠AI辨識惡意貼文特徵，更快找出不當內容

臉書最近在2018年F8開發者大會上，介紹了平臺如何透過AI技術，在用戶通報惡意內容前，就能主動更快速找出不當的內容，且能夠找出更多的不當貼文。臉書透過分析過去特定惡意內容的案例行為模式，來訓練辨識模型主動找到其他類似的問題。在仇恨言論的部分，臉書也已主動檢測貼文是否違法臉書政策，再由審查團隊檢驗，以防誤判。臉書目前也嘗試提升跨語言辨識模型的正確率，研究嵌入多種語言的技術Multi-lingual embeddings，或許能夠解決語言的挑戰。（詳全文）

臉書    ELF OpenGo   

仿效AlphaGo Zero，臉書也推出圍棋AI程式ELF OpenGo

臉書AI研究院，日前免費開源釋出電腦圍棋AI模型ELF OpenGo，成功複製了DeepMind的自我學習電腦圍棋AI模型AlphaGo Zero，建立在臉書現有專為強化學習研究設計的可擴展、輕量級框架（ELF）。臉書AI研究院表示，受到DeepMind的啟發，今年開始啟動複製AlphaGo Zero的計畫，透過臉書研究院的ELF框架來進行強化學習的研究，目標是要創造一個開源的電腦圍棋AI程式，能夠在與人類棋手下棋的過程自學，也期望透過開源釋出模型，激勵更多開發人員思考電腦圍棋程式的新應用和研究方向。（詳全文）

Lobe     深度學習  

Lobe引導式介面，讓使用者輕鬆訓練深度學習模型

Lobe是一款深度學習模型訓練工具，引導式的介面讓開發者不需要撰寫任何程式碼，就能訓練聲音或圖像辨識的深度學習模型，並將這些功能加到自己的應用程式中。整個過程分為3個部分，建立模型、訓練模型，最後移植到應用程式中。開發者可以將訓練資料拖拉進Lobe工具視窗中，Lobe便能自動建立客製化深度學習模型，並開始訓練，待模型訓練結束，就能輸出使用在應用程式上。（詳全文）

 微軟Outlook    智慧功能   

微軟Outlook新增帳單繳費提醒等多項智慧功能

微軟近日宣布Outlook改版，在日曆和郵件中都推出多項新功能，而在iOS和Android版本也新增了同步草稿匣、快速回覆、辨識重要聯絡人等功能。在日曆功能中，微軟透過機器學習模型，除了新增提醒帳單繳費的服務，還可以綜合用戶所在的位置、參與會議的人員、一天的會議等，來為用戶提供個人化的會議地點建議，甚至能追蹤受邀人是否出席會議，而且不只有主辦人，其他受邀人也能查看大家的出席意願。（詳全文）

圖片來源／Google、MIT、Facebook

 AI趨勢近期新聞 

1. 中信銀聯手工研院，以AI打造智能審查服務

2. 微軟展示可辨識人臉、即時聽寫的AI會議系統

3. 微軟預覽即時AI專案Project Brainwave

資料來源：iThome整理，2018年5月