重點新聞(1026～1102)
增強學習 Horizon
臉書開源增強學習平臺Horizon，探索更多應用領域
臉書日前宣布開源公司內部使用的增強學習平臺Horizon，期望能探索更多增強學習的應用場景。該平臺是為大規模部署AI而建置，可讓企業或研究機構執行需數千個CPU或GPU的運算。不過，因為Horizon也使用Apach Spark來進行預處理，並以PyTorch來訓練AI系統，所以也能部署於單臺電腦。臉書許多應用程式都有使用Horizon，比如Messenger虛擬助理M Suggestions系統，可以推薦翻譯、Spotify歌曲、Food Network食譜影片等。此外，臉書也用Horizon來優化360度影片在社群平臺上播放的位元率，以及發送個人化的推播通知。而將Horizon開源，臉書希望推動增強學習和無監督學習的應用領域。（詳全文）
智能插座 Currant Smart Outlet
Currant智能插座以AI分析用電量，提供個人化省電建議
由PayPal前軟體工程總監成立的新創Currant，日前推出智能插座Currant Smart Outlet，能紀錄用電資料、同步更新到手機App，也會根據AI分析來即時顯示用電圖表（日、月、年），並根據用電模式提供個人化的省電建議。此外，這套系統也會學習使用者使用電器的習慣，比如根據使用檯燈的頻率和時間，來建立一個合適的開關時間表。
智慧插座App可自動偵測插座上的電器，使用者也可針對不同插孔，設定電源切換規則，並透過手機遠程監控，也可由Alexa或Google Home助理控制。（詳全文）
馬爾他 國家AI策略
繼區塊鏈之島後，馬爾他政府宣布國家AI策略
馬爾他金融服務暨數位創新經濟部長Silvio Schembri日前在2018年區塊鏈高峰會上，宣布啟動國家AI策略Malta.ai，旨在讓馬爾他成為頂尖的AI國家。他表示，馬爾他先前成為區塊鏈之島，是世界上第一個管理分散式帳本技術（DLT）產品和公司的國家，而馬爾他現在要成為世界前十大AI國，政府也啟動了AI戰略網站和專案，由數位創新局(也就是監管DLT的單位)負責。此外，Malta.ai將與去中心化的AI服務市場SingularityNET合作，並展開首個試點專案，探索給機器人公民身分的可能性。（詳全文）
歐盟 AI測謊機
歐盟擬在邊境檢查站測試AI測謊機
為加強入境旅客的檢驗，歐盟計畫測試、部署包括AI測謊技術在內的通關安全檢查，預計明年8月完成。歐盟先前投入450萬歐元資助名為iBorderCtrl的專案，正開發一套智慧型控管系統。該系統包括二個部份，第一為旅客出發前使用的線上測謊系統，在旅客上傳護照、簽證和財力證明文件的相片後，再利用Webcam對著虛擬的邊防警衛回答問題。過程中系統將透過特殊的測謊技術來分析旅客38種臉部細微表情來判斷是否有說謊。
第二部份則是在邊境進行。在先前測謊中被判定低風險的旅客，會先拿到QR code，屆時只要再經過簡短重新評估即可入境，但被認為有高風險的旅客就需經過更嚴密的詢問。（詳全文）
增強學習 Google
克服增強學習缺陷，Google讓AI擁有好奇心、自我激勵學習
Google Brain、DeepMind和ETHZürich近日發表最新合作成果，以基於情景記憶的模型，提供AI代理人好奇心獎勵，並添加到原始任務的獎勵中，讓AI代理人有動力探索新環境。
研究團隊分別在ViZDoom和DMLab這兩個視覺豐富的3D環境中測試好奇心模型。在這些環境中，代理人的任務是處理各種問題，像是在迷宮中搜尋目標物、收集好物體等。研究團隊表示，他們的方法與先前研究相比，更能學習合理的探索行為，因為基於情景記憶的好奇心模型不會嘗試預測行為的結果，而是尋求在情景記憶中未曾出現的觀察。該好奇心方法，可讓增強學習的應用範圍更廣。（詳全文）
文字分析認知服務 NER
微軟釋出文字分析認知服務的NER功能公開預覽版
微軟日前釋出文字分析認知服務（Text Analytics Cognitive Service）中的命名實體識別功能（Named Entity Recognition，NER）公開預覽版。NER可識別自由形式文字中的實體，比如人、地點、組織等，使用者只要透過簡單的API呼叫，NER就能以機器學習模型在任何文字檔案中，查詢和分類20多種實體。而微軟的文字分析認知服務，提供了關鍵片語提取、情感分析和語言偵測等功能，讓企業能以各種角度理解這些文字，而命名實體識別功能則增加了另一種處理文字的方法。（詳全文）
Google 聽聲辨位
Google靠AI聽聲辨位，降低座頭鯨因船隻碰撞致死風險
Google與美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的太平洋群島漁業科學中心合作，開發一系列演算法來辨識座頭鯨的聲音，來了解這些鯨魚現身的時間和位置，並規畫海洋保護區。NOAA使用高頻音訊記錄軟體套件（HARP），在太平洋12個地點錄製水下聲音，最早始於2005年，但要人工聽完錄音需耗費19年。
為解決問題，Google和太平洋群島漁業科學中心合作，開發演算法來辨識鯨魚的叫聲。Google以NOAA現有標記過的聲音資料集來訓練座頭鯨分類器，並將水下聲音以視覺頻譜表示。現在系統已能根據錄音中的座頭鯨聲音，在地圖上標記出現的時間地點。（詳全文）
人臉辨識 性別多元
人臉辨識軟體掃描全球業盛會，發現69％的講者為男性
科技軟體公司Bizzabo日前揭露一項《會議性別多元報告》，指出研究人員藉人臉辨識軟體，分析了全球23國近5年來的科技大會講者性別多元狀況，結果發現6萬多位的講者中，有69％為男性。就國家來說，女性講者比例最高的為肯亞、墨西哥和美國，分別是42％、39％和35％，而希臘（15％）、比利時(13％)和波蘭（10％）則是最低。就產業面來說，教育(44％)、行銷＆廣告（39％）、人力資源（39％）的女性講者，比例最高。而IT（20％）、創投和私募基金（18％）、電信（16％）則為最低。（詳全文）
圖片來源／Google、DOI/Kevin Abela.
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資料來源：iThome整理，2018年11月
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