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AI 趨勢專家 #李開復 認為，「20年後的今天，這種 #沉浸式的技術 挑戰將獲得解套！」
在《#一級玩家》影片中，主角頭戴著VR眼鏡、身穿各種提供肢體感官的配備，暢遊在虛擬世界當中，遊戲中所營造出來的逼真動人的內容，離不開電腦視覺和自然語言處理等AI演算法，其中更重要的是模擬的XR技術（VR、AR、MR技術的複合體）。

創新工場的董事長兼執行長李開復就預測，2024年電腦視覺技術將能夠把現實真實場景中的物件一一分解，幫助MR理解真實環境的所有物體，而後遵循自然規律在場景中添加任何虛擬物件。目前MR技術仍處於起步階段，但20年後的今天，這種沉浸式的技術挑戰將獲得解套！ 詳見《數位時代》採訪報導 https://bookzone.pros.is/3mjdlt

▶延伸閱讀：《AI 2041》由 AI 趨勢專家李開復架構了10幅AI「技術藍圖」，攜手全球華語科幻星雲獎得主 #陳楸帆，打造10段結合科學與科幻的創作，帶你走入20年後被AI技術深刻改變的未來世界！
誠品 https://eslite.me/3lamdt
天下文化 https://bookzone.pros.is/3jqwnp

#天下文化 #AI2041 #人工智慧 #科幻 #科學 #未來世界
照片來源：電影《一級玩家》劇照

DeepMind AI 修練成精了，已經學會「發脾氣」？

作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 08 月 12 日 8:00 |

DeepMind 又在「捏小人」了！這群小人是英國人工智慧實驗室 DeepMind 生產的 AI，不過只能在遊戲裡看到。但你可能不知道的是，DeepMind 還訓練過 AI 下象棋、玩足球、比電競，甚至提出人工生命言論。

最近這群AI，竟然能直接跳過數據訓練，在開放式任務環境自我進化。

之前Alpha Go和Alpha Star能力再強，也只能在各自擅長遊戲放大招，超出範圍立刻停擺。現在這批小人卻能在不同遊戲游刃有餘完成任務，展現超強的泛用能力。難道人工智慧治好泛用「頑疾」了？

在搶奪高地金字塔的任務，兩個不同顏色的小人能力值相當，都沒有跳躍能力，開始發脾氣亂扔東西，混亂中竟把其中一塊板子「扔」成樓梯，長驅直入，任務完成！

多次實驗發現，小人可複製方法，難道這群AI有記憶了？不僅如此，小人還學會「相對運動」──我上不去，你下來──借助板子直接把目標拉下來！甚至為了贏得比賽，多個小人學會配合，團體合作能力一直上升。

這種用虛擬遊戲自我進化的AI，僅需人為搭建任務環境，設計大量任務目標，利用加強深度學習，一步步打通關，最終成為十八般武藝精通的AI。

沒有樣本，沒有經驗，這些AI究竟如何進化，零樣本學習是否意味這些AI具備基本的「自學意識」？

社會達爾文主義訓練場

比起之前的足球場，這批AI的訓練場更像遊戲「社會」，有無數個遊戲房，每房間遊戲照競爭性、平衡性、可選性、探索難度分類。不管哪種任務，這批AI都只能從最簡單開始，一步步解鎖更複雜的遊戲，整個遊戲更像虛擬社會。

無需大數據集訓的AI，每玩一次遊戲就成長一次，與各種環境互動和「獎勵」下成長為更通用的AI，更像人工「生命」。

能讓AI自我進化的關鍵在於正確設計初始智慧和進化規則。一開始都非常簡單，所有複雜結構都是進化而來。就像嬰兒不會做大人的事，任務核心是不要超出AI自身的改進能力。

據DeepMind說法，每個AI會在4千間遊戲房玩約70萬個遊戲，並在340萬個任務經歷2千億次訓練步驟。1億次步驟約耗時30分鐘。照這訓練法，41天就能訓練出一群「成年」AI。

但AI還是不會思考

DeepMind表示「單AI可開發智慧成多目標，不僅一個目標」。AI公司Pathmind 的CEO Chris Nicholson也說「它學到的技能可舉一反三。例AI學習抓取和操縱物體，就能完成敲鎚子或鋪床任務。DeepMind正用程式設計為AI在這世界設定目標，這些AI正在學習如何掌握。」

但南加州大學計算機科學副教授Sathyanaraya Raghavachary表示，這些AI並不能定義為「生命」，尤其關於AI擁有身體感覺、時間意識及理解目標幾個結論。「即使人類也沒有完全意識到身體這件事，更不用說人工智慧了。」

他表示，活躍的身體對大腦不可或缺，大腦要放在合適的身體意識和空間位置內進化。如果AI能理解任務，何必需要2千億次模擬訓練達到最佳結果？總體而言，虛擬環境訓練的AI只是和以往AI「大同小異」。

從理論到現實的路還很長

狹義人工智慧是「複製人類行為的元素」，在計算機內執行某種任務，如分類圖像、定位照片物件、定義對象邊界等。這些系統旨在執行特定任務，而不具解決問題的一般能力。

相比之下，Deepmind使用的「通用人工智慧」有時也稱為人類等級人工智慧，因可理解上下文、潛台詞和社會線索，甚至認為可能完全超過人類。

但正如行為主義和認知主義的對抗，AI是否有解決問題的能力，並不能只考慮統計結果。善於「事後解釋」任何行為，實驗室之外還是無法「預測」哪些行動即將發生。

資料來源：https://technews.tw/2021/08/12/is-deepminds-new-reinforcement-learning-system-a-step-toward-general-ai/?fbclid=IwAR0xofCay9Ydy83BfQ_7lyEtfGvJroFfCznxiTxYIHP6HUFWpELClQPFs28

科技日新月異🌛，真係估唔到連戴眼鏡都可以好 high tech🤓。前幾日我就去咗《Eye Tech • High Tech 體驗活動》，見識一下創新嘅眼鏡同驗眼科技。

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大家有興趣的話，不妨過去睇下👀、體驗下呀，仲有機會拎到禮物㗎🎁！

MUST Eyewear
Solos Smartglasses
目匠 Lumic

《Eye Tech • High Tech 體驗活動》
日期🗓：6/8 - 13/8
時間⏰：11:00am-9:00pm
地點📍： 荃灣海之戀G樓中庭位置
「Eye Tech‧High Tech Pop Up Store」

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人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。

其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。

當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。

也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。

雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。

不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。

像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。

Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。

人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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昨晚的S10如先前資料顯示，確實以3鏡頭出現，在原本的兩顆鏡頭之外，又多了一顆廣達123度的超廣角鏡頭。

攝影方面幾個重點特色如下
1.S10e鏡頭配置為後2+前1，S10則是後3+前1設計(後鏡頭比S10e多了超廣角鏡頭)，S10+則是後3+前2(後鏡頭比S10e多超廣角鏡頭，前鏡頭則是多了景深鏡頭)
2.世界首款可以錄製HDR10+影片的手機
3.主鏡頭延續雙光圈特色
4.AI辨識場景來到30組。開啟「拍攝建議」構圖時會出現指示，對好畫面標示後就會自動拍攝，對於拍攝成功率會有所提升
5.在Line、Snapchat、Snow這些APP開放了API，在這些APP拍照可以獲得跟原廠相機一樣的畫質。也提供專用的Instagram模式，更方便的發送照片、影片
6.前鏡頭S10系列三支手機都支援景深模擬，其中S10+有第二顆景深偵測鏡頭，可以讓模擬的成品更自然更好
7.這一次S10並沒有出現先前傳言的Bright Night功能

文章懶人包版：https://www.cool3c.com/article/141127

使用了十多天，很容易上手，相機功能強大
尤其是夜間攝影，可輕鬆取景拍攝

有空拍的朋友也可注意它的螢幕亮度
很適合空拍監看

#LGG7PluseThinQ
#AI相機
#超亮相機
#Boombox
#IP68防水

特色：

外觀
1. 延續 LG 手機都配有廣角鏡的設計
2. IP68 防水防塵設計
3. 通過 MIL-STD 810G 美國軍規測試
相機
1. 19種 AI Cam 功能，能自動辨識環境/被攝物，提供最適合的場景模式，拍出更美的照片
2. 標準鏡+廣角鏡的設計延續 LG 的傳統
3. 標準鏡 F1.6/廣角鏡 F1.9 大光圈設計
4. Q Lens 設計，能將被辨認的東西，上網搜尋出來
5. Super Bright Camera 在昏暗燈光下能提高四倍亮度，拍出清晰的照片
6. 不論前後鏡頭，都能用肖像模式拍出景深效果的照片
畫面
1. 超高亮度畫面，可達 1000 nit，在太陽下也能輕鬆瀏覽手機畫面
2. 螢幕比例 19.5:9 目前最長比例的螢幕
聲音
1. 內建 Hi-Fi Quad DAC 耳擴晶片
2. 首款支援 DTS:X 手機，配上耳機可模擬出 7.1 聲道的效果
3. 率先搭載 Boombox Speaker 將G7 機身裡多餘的 8cc 空間當作共鳴箱，創造更明顯的低音效果(放在不同材質也會有不同的聲音表現
4. Q Voice 能在距離手機五米的距離，辨識語音指令
其它
1. 支援藍牙5.0
2. USB type-c 2.0
3. 3.5mm 耳機孔
4. 支援 Quick Charge 3.0 的快充技術

規格：
Android 8.0 系統
Snapdragon 845 處理器
6GB RAM
128GB ROM
支援 microSD 或雙卡雙待
6.1吋 3120 X 1440 19.5:9比例
後置1600萬像素，分別配以 f/1.7光圈 71° 標準鏡 以及 f/1.9 光圈 107°超廣角鏡
前置800萬像素 f/1.9 光圈 80° 廣角鏡
3000 mAh
153.2 x 71.9 x 7.9 mm
162g


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