| NASA | AI | 人類 | 無人機競賽

AI挑戰無人機障礙賽,人類奪下初勝

NASA噴氣推進實驗室與Google合作,結合攝影機與Google的3D環境偵測技術Tango,打造3架由AI操控的無人機,今年10月邀請無人機飛行好手Ken Loo一同較勁,最終Loo以每圈平均11.1秒打敗AI無人機的13.9秒。

2017-11-27

| AI | 2018趨勢

AI 2018大趨勢

每年到了十、十一月之際,各家調查研究機構陸續針對明年即將發生的IT趨勢,提出預測。一如眾人所料,共同看重的部份,不外乎人工智慧(AI)、區塊鏈(Blockchain)、物聯網(IoT)、資訊安全。

2017-11-25

| 特斯拉 | Elon Musk | AI

特斯拉執行長Elon Musk:確保AI不做亂的機率只有5到10%

特斯拉執行長Elon Musk在近期公開談話中表示他對AI的發展感到擔憂,他認為確保AI安全的努力成功率只有5到10%,且過去他點名致力發展AI的臉書、Google可能因為擁有大量的資訊而成為強權,AI未來發展可能不受約束。

2017-11-24

| 英國 | 政府 | 預算 | AI | 無人駕駛車

英國擬砸7,500萬英鎊投資AI,盼2030年帶動GDP成長10%

英國釋出2017年秋季預算報告,計畫將以AI和無人駕駛車來提升產業生產力,其中,在AI領域準備投資7,500萬英鎊,並預計在2021年將讓無人駕駛車全面上路。

2017-11-24

| AI | 人工智慧

【專家看臺灣AI機會:Google臺灣董事總經理簡立峰】臺灣AI硬體有優勢,更要瞄準跨領域AI應用

一來可善用臺灣硬體優勢來發展跨領域的AI應用,也可以發揮臺灣硬體優勢,將AI技術IC化,尤其跨領用應用一定要異業整合,還要世代整合,將新舊產業整合、實體與數位產業整合,或讓傳統產業網路化、數位化

2017-11-24

| IT周報 | AI | AlphaGo | NLU | Chatbot | google | TensorFlow Lite | 臺灣人工智慧學校

AI趨勢雙周報第21期:臺灣人工智慧專門學校明年一月開課,找來第一線研究者當老師

中研院近日宣布將成立臺灣人工智慧學校,11月10日就開放報名,預計明年一月開課;臉書Messenger平臺最近釋出重大改版,Chatbot終於能看懂中文了;Google近日釋出了TensorFlow Lite的開發人員預覽版,專為行動裝置與嵌入式裝置所打造,要讓行動裝置也能用AI技術

2017-11-24

| 華為 | Mate 10 | AI | 手機

華為發表Mate 10旗艦手機,搭載AI行動晶片

Mate 10與Mate 10 Pro搭載了AI行動晶片Kirin 970,其中內建了NPU神經網路處理器,結合EMUI 8.0,當使用手機拍照時,可透過機器學習辨識13種拍照主體、場景,並加快了微軟翻譯的即時性。

2017-11-23

| AI | 畫作鑑定

辨別畫作真偽不靠藝術鑑定專家,科學家用AI來辨別

這套AI系統蒐集了畢卡索在內12位知名畫家共300幅作品、8萬個筆觸,以進行訓練、最佳化及驗證,結果發現對畢卡索作品的辨別準確度達到近8成,對馬蒂斯也有77%。

2017-11-23

| Amazon | AI | Rekognition

Amazon AI雲端服務Rekognition添生力軍,強化圖像辨識功能

Rekognition新增三項功能,其中Text in image可辨識圖像中的文字,即時的臉部辨識功能,並可以在團體合照中辨識每個人的臉部,分析其性別、年齡等人口特徵。

2017-11-23

| AI | 微軟 | 微軟亞洲研究院

微軟亞洲研究院院長洪小文:AI發展進入第四階段,不只感知還能有創造力,創作寫歌作畫都行

微軟亞洲研究院院長洪小文認為,企業發展AI應用有4大應用,不過,即使AI現在開始具備創造力能夠作詞作曲,還是需要與人類協同合作,一起創造價值 

2017-11-23

| AlphaGo | AI

【AlphaGo首席工程師黃士傑揭露AI無敵新關鍵】不靠海量資料,自我學習就有效:增強式學習開啟AI新方向

不同於前一代需要仰賴大量棋譜,新一代AlphaGo Zero只靠增強式學習技術來進行自我對弈,40天下了2,900萬盤棋,就成了有史以來AlphaGo棋力最強的版本。增強式學習揭開了AI的另一個發展方向,不靠海量資料,也能很有效

2017-11-23

| AI | 人工智慧

【AI專家實戰經驗:HTC健康醫療事業部總經理張智威】用遷移學習輔助醫療診斷辨識,小數據也能訓練出精準ML模型

儘管手上只有1千張真實的耳道病變照片,但HTC想辦法,上網找到大量相似但往往與中耳炎無關的影像,就算是柳丁切面圖也能成為機器學習的訓練素材,讓判讀準確率,從75%提高到超過9成

2017-11-23