重點新聞(1109～1115)
微軟 AI服務
為讓企業更容易使用AI，微軟釋出一系列AI服務預覽版
為幫助企業更輕易部署和使用AI，微軟日前宣布釋出Azure Cognitive Services Container預覽版，不論資料儲存於何處，使用者都可透過容器來使用Azure認知服務，比如臉部辨識、OCR或文字分析，且不須將資料傳至雲端。也就是說，使用者在自家地端部署的認知服務容器版，並不會將影像辨識或文字分析等資料傳給微軟。而微軟容器化的認知服務，還包括各種相關API，比如可辨識圖片文字的OCR API，以及可偵測語言、抽取關鍵字並分析文字情緒的API。這些容器化的認知服務已釋出預覽版。
此外，微軟也將Azure認知服務容器版導入商業分析服務Power BI，可從各種影像、文字或社群媒體等抽取關鍵資訊，進行物件辨識、文字和情緒辨識。Power BI新增的AI功能，還包括分析績效的Key Driver Analysis和簡化整合的Azure機器學習模型，這些功能也已釋出預覽版。（詳全文）
福斯汽車 Siri
福斯汽車可用Siri了！
福斯汽車日前釋出VW Car-Net App最新版本，讓使用者可透過蘋果語音助理Siri來下指令。也就是說，只要透過iOS 12版的iPhone或iPad登入VW Car-Net App，車主就可透過Siri來解鎖或鎖上車門、檢查里程數、油錶或電量，也可以按喇叭和閃燈。舉例來說，車主只要說出「嗨Siri，幫我的車門解鎖」就行了。此外，VW Car-Net App也允許使用者添加個人化的語音指令到Siri中，以用於充電、除霜和溫控，使用者甚至可以添加「我的車在哪裡」指令。（詳全文）
AI辨識 帕金森氏症
牛津大學用AI識別快速動眼睡眠障礙，來預測帕金森氏症
牛津大學研究員近日開發一款AI框架，可以自動檢測快速動眼睡眠行為障礙(RBD)，以預測受試者發展帕金森氏症的可能性。RBD可做為判斷罹患帕金森氏症的早期預測因素，而研究員在建立資料集時，採用了蒙特利睡眠研究檔案中53名病人的紀錄，以隨機森林分類器和腦波圖、眼電圖和肌電圖中的156個特徵，來分類不同的睡眠階段。為偵測RBD，研究人員結合了現有的肌肉萎縮量化技術，和標記出睡眠結構與肌電圖指數的特徵，來訓練分類器。研究人員發現，結合睡眠結構和睡眠分期的方法，比現有方法更有效檢測RBD（準確率為92％）。而這次研究成果，也發表於Arxiv.org。（詳全文）
OpenAI Spinning Up
OpenAI手把手增強學習從頭教，釋出教育資源Spinning Up
OpenAI現於Deep RL中發布增強學習教育資源Spinning Up，可供任何人學習、熟練實作，其中包括增強學習的術語、各種演算法和基本理論的介紹，還介紹了研究增強學習的方法，以及一系列按主題編排的重要論文清單。
此外，Spinning Up還有一個經仔細整理的程式碼儲存庫，有許多獨立的演算法實作，比如Vanilla Policy Gradient（VPG）、Trust Region Policy Optimization（TRPO）和Proximal Policy Optimization（PPO）等各種演算法，以及一些練習，供學員學以致用。OpenAI表示，Spinning Up中的範例程式碼都是為新手設計的，結構簡單易於學習，也減少使用模組化，力求程式碼邏輯清晰，並有詳細的程式碼註解，幫助學習者了解程式碼功能。（詳全文）
AI Hub Kubeflow Pipelines
Google釋出AI Hub和Kubeflow Pipelines幫助企業重用AI資源降低部署門檻
Google發布新AI服務及元件，使用者能透過AI Hub，簡化探索、分享以及重用AI資源，Google也更新了Kubeflow Pipelines，幫助打包機器學習應用，方便在組織中發布並快速重複進行實驗。進一步來說，Google AI Hub是一站式隨插即用機器學習服務，包括工作管線、Jupyter Notebooks以及TensorFlow模組等。透過AI Hub，企業可利用Google Cloud AI、Google Research以及其他Google開發的機器學習資源，而AI Hub還提供企業私有的安全中心，能上傳組織共享的機器學習資源。
至於Kubeflow Pipelines，則方便企業建構和打包這些資源。Kubeflow Pipelines可幫助企業利用TensorFlow Extended（TFX）開源函式庫，解決機器學習用於生產的問題。使用者現已能於GitHub上使用Kubeflow Pipelines。（詳全文）
Google 紐時
Google以AI協助紐時數位化逾500萬張歷史照片
紐約時報（The New York Times）最近宣布，將藉Google Cloud的AI技術，將該報從1851年創刊以來所拍攝的500至700萬張照片數位化，把這些龐大的舊照片從不見天日的地下室移至雲端，讓它們能夠再利用。紐時目前正數位化所有館藏，將掃描過的高解析度影像存放於Google Cloud Storage上，再透過 Cloud Pub/Sub、Google Kubernetes Engine、Cloud SQL等雲端技術來處理與儲存這些影像，最後再利用Cloud Vision API以辨識及分析影像中的文字、手寫內容或其它細節，還可藉Cloud Natural Language API來分類資料，比如將提到賓州、邁阿密車站的資料分類至「旅遊」中「公車與鐵路」的子類別。（詳全文）
機器學習 訊息內容偵測
臉書以機器學習偵測恐怖主義訊息，檢舉貼文反應時間少一半
臉書以機器學習技術打造一系統，來過濾可能支持ISIS和蓋達組織的貼文。系統在評估文章之後，會給一個恐怖分數，以判斷是否違反反恐政策，而這能用來幫助審核小組，優先關注分數最高的貼文，能更快處理可疑貼文。而在某些情況下，當系統出現極高分，也就是可信度高於人類判斷時，就會立即自動刪除貼文。不過，在多數情況下，系統仍需仰賴專業審核人員來評估貼文內容。臉書也公開資料，顯示今年第二季時，系統對新上傳恐怖內容的反應時間為中位數14小時，但第三季系統的反應時間，則不到2分鐘。（詳全文）
Alexa PC
Amazon語言助理Alexa登上PC
Amazon近日釋出PC版Alexa供用戶下載，讓Windows PC用戶也可以使用Amazon的AI助理，使AI語音助理Alexa登上PC。不過這款App只支援Windows 10，用戶可透過PC內建的麥克風和喇叭來啟動並聲控Alexa，執行原本須透過Amazon Echo執行的指令，比如報氣象、回答問題、播放音樂、調整室內燈光等上千項Alexa技能。其他版Windows PC則必須手動控制Alexa。截至目前為止，宏碁、華碩、HP、Dell和聯想電腦都已內建Alexa。（詳全文）
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圖片來源／微軟、福斯汽車、OpenAI、紐時
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資料來源：iThome整理，2018年11月
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