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[科技] 霍金:人工智能可滅絕人類 Artificial Intelligence AI

【技術跟人走】杜克大學研發的十億像素超級相機如何落入中國手中?
https://hk.finance.yahoo.com/news/%E3%80%90%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B7%9F%E4%BA%BA%E8%B5%B0%E3%80%91%E6%9D%9C%E5%85%8B%E5%A4%A7%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%99%BC%E7%9A%84%E5%8D%81%E5%84%84%E5%83%8F%E7%B4%A0%E8%B6%85%E7%B4%9A%E7%9B%B8%E6%A9%9F-030020586.html

五年前,一批杜克大學(Duke University)的科學家利用美國國防部的贊助開發了一款十億級像素相機,以為美國海軍提供遠程監控。

2016年杜克大學負責上述研究的首席研究員David Brady移居中國開啟他的業務之後,這項從未被美國政府採用的技術現在正被中國警方使用,可以幫助識別近一個足球場那麼遠的距離之外的人員。

在中國更容易獲得啟動資金、製造供應鏈以及該國對高科技相機的需求不斷擴大等因素吸引了David Brady,他最初在美國的初創公司未能贏得財務支持者和客戶。在移居中國的兩年內,他的公司獲得了製造首款商用相機的足夠資金。

這個項目的東移讓人們了解到中國正如何成為人工智能(AI)等創新技術的全球參與者。中國正越來越多地利用其經濟實力獲得海外人才和專業技術。《華爾街日報》(Wall Street Journal)對VentureSource數據的分析顯示,中國投資者牽頭的AI風險融資去年已飆升至25億美元,而五年前基本沒有這方面的投資。中國國家和地方政府也已將資金投入到私募風險投資基金。

美國政府官員對中國試圖到2030年超過美國成為全球AI領導者的野心感到擔憂。特朗普政府上個月承諾增加聯邦支出以保持美國在科技行業的領先地位。依據處理緊急國家安全問題的法律,美國財政部正提議阻止中國公司收購美國先進技術,同時一些國會議員已經呼籲加強對一些美國公司的出口管制,他們稱這些公司的技術可能被中國警方及其他安全部門使用。

涉及AI監控的初創公司正在中國蓬勃興起,每年中國政府向公共安全項目的投入達到300億美元,包括一個旨在覆蓋公共廣場、主要道路口以及火車站的龐大攝錄網絡。為了滿足這一需求,David Brady的安科迪智能技術有限公司(Aqueti China Technology Inc.)開發了配備19個鏡頭的Mantis設備,其處理器可以將圖像集合到一個1億像素的畫面框內,使用者可以對任何特殊的細節進行放大。

這些相機與人臉識別技術相結合,幫助警方進行人員識別,成為政府追蹤犯罪分子以及普通公民的監控網絡的一部分。安科迪的中國合伙人王惠東(William Wang)表示,安科迪的相機目前已經安裝在北京的天安門廣場附近、上海附近的崑山市主要街道上以及其他城鎮。

王惠東幫助安科迪從一名上海政府前官員那裡獲得了約500萬美元早期投資,後者現在營運着一間風投基金。這名投資者表示一直在尋找可以帶回中國的技術。王惠東表示,安科迪在兩次融資中籌集了約2,800萬美元資金,遠超此前在美國籌到的資金規模。安科迪2013年曾嘗試在眾籌網站Kickstarter籌集2.5萬美元,但最終只籌得1,007美元。

為了獲得以上投資,擔任杜克大學崑山校區光電教授的David Brady採取了一條不太尋常的路徑。他沒有創立一家合資企業,而是將其最初的美國業務併入安科迪中,並獲得了使用該相機技術的許可。杜克大學擁有這一相機技術專利。

David Brady表示:「我們還能在什麼地方製造這些相機呢?這自然是一個中國項目。」他透露除了融資,製造這些相機的供應鏈也在中國,即使是在美國籌集到資金,也會花在中國。

杜克大學發言人表示,美國國務院已批准該技術可作為商用技術出口。David Brady表示,杜克大學已告訴他不能向贊助最初原型機的美國國防部防務高等研究計劃署(Defense Advanced Research Projects Agency, 簡稱Darpa)申請任何新資助。

Darpa表示其對該研究的資助已於2015年3月結束,安科迪對該技術的商用開發與其無關。安科迪仍然面臨獲得足夠買家的任務,以便在主要被中國巨頭(很多與政府有聯繫)主導的市場上賺錢。不過安科迪仍在對生產進行投資:該公司在中國有50名員工,並計劃擴大其相機的生產規模。該公司的相機每部售價約1.5萬美元。

仍為安科迪第一大股東的David Brady表示,他對自己助力中國監控系統並無顧慮。批評者稱中國的監控系統會引發侵犯人權的問題。他對此表示:「一個政府並不需要藉助科技來實施壓迫。」
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Google AI預測病人死期95%準確
https://hk.news.appledaily.com/international/daily/article/20180621/20426719

人工智能(AI)威力越來越厲害,Google指他們用AI技術預測入院病人死期,準確率高達95%,比真人醫生還要準。

分析21.6萬份資料
Google屬下「醫學大腦」(Medical Brain)(圖)團隊早前與美國多家大學研究員發表論文,指他們使用模仿人類大腦神經網絡的AI系統,分析21.6萬個入院紀錄資料,去預測入院病人會在留院期間死亡、留院逾一星期或30日內再次入院等,在預測留院期間死亡方面準確率達95%,高於醫生以一般方法預測的86%準確率,預測長期留院和再入院準確率分別為86%和77%。亦高於一般方法的76%和70%。

在其中一個病例,AI系統在分析逾17.5萬項資料後,指一名患轉移性乳癌女病人,留院期間死亡或然率是20%,醫院採取常用的「早期預警計分法」,則計出她有9%機會死,結果她在兩周內離世。研究員指AI預測準確度較優勝,是因為醫生一般只會用病歷中有限資料作預測,AI則會將醫院所蒐集得的所有病人資料一併考慮。
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AI威脅逼近!銀行潛在裁員力度遠超金融風暴時
http://money18.on.cc/finnews/news_breaking_content.html?section=exp&article_id=bkn-20180612192206445-0612_00842_001

外電報道,花旗集團的機構客戶業務行政總裁福雷斯(Jamie Forese)表示,佔花旗投行員工總數近五分之二的營運崗位「最適合由電腦來處理」。他預計未來5年內,其2萬名技術與運營人員中,最多將有一半被裁員。

福雷斯的講法是呼應了德意志銀行前陀手John Cryan的說法,他稱德銀最多可能會有一半的員工被技術取代。

市場預料,人工智能(AI)發展,更多的銀行崗位被機器取代,整個行業的潛在裁員力度將遠甚於2007年至2017年。根據英國《金融時報》的研究,在那十年間,全球前十大投行中的八家總計裁員近6萬人。

銀行崗位「智能化」的呼聲並為一家之言,巴克萊投行部負責人思羅斯比稱,未來投行將僱傭更少的員工賺更多的錢,機器將接手「價值較低的任務」。高盛同時指出這一進程不會很快終結。

人工智慧應用開始搶走銀行人員飯碗
https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?CnlID=9&cat=310&cat1=&cat2=&id=533654&packageid=12960&ct=2
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MIT研發念力控制機械人 讀心知是否做錯任務
http://hk.on.cc/int/bkn/cnt/news/20180622/bknint-20180622210327492-0622_17011_001.html

判讀腦病掃描影像 國產AI戰勝25位名醫
https://hk.news.yahoo.com/%E5%88%A4%E8%AE%80%E8%85%A6%E7%97%85%E6%8E%83%E6%8F%8F%E5%BD%B1%E5%83%8F-%E5%9C%8B%E7%94%A2ai%E6%88%B0%E5%8B%9D25%E4%BD%8D%E5%90%8D%E9%86%AB-225031648.html

全球首場判讀腦病掃描影像的「人機大戰」日前落幕,人工智能(AI)以逾8成的正確率完勝25位全球腦神經科名醫。專家認為,AI暫無法取代醫生工作,但可協助醫生提高工作效率。

由中國國家神經系統疾病臨床醫學研究中心等研發的醫療AI「BioMind天醫智」,日前在北京對戰25名來自全球的神經系統名醫。

「人機大戰」分為A、B兩組進行︰A組共225道題,對顱內腫瘤的磁力共振掃描(MRI)影像和電腦斷層掃描(CT)影像進行判讀,參賽的15名醫生用了30分鐘完成答題,正確率為66%。而「天醫智」僅用15分鐘完成答題,正確率高達87%。

B組是針對腦血管病的CT影像、MRI影像進行判讀,並預測血腫情況。「天醫智」與10名醫生,需要在30分鐘內完成30道題,AI再度以83%的正確率勝過人類醫生的63%。

正確率逾8成

北京天壇醫院神經影像學中心主任高培毅指,目前天壇醫院的醫生「看片」診斷時間達18個小時,而「天醫智」僅需不到10分鐘,「希望未來AI能把醫生解放出來,讓醫生有更多時間做研究,也令患者節省看病成本」。

哈佛醫學院神經外科兼放射學教授亞歷珊德拉·戈爾比認為,AI的定位是輔助作用,醫生可參考AI的判讀結果,避免可能發生的誤差。而隨着診斷效率的提升,人類醫生在人文關懷方面的優勢會愈來愈顯著,因此AI是無法取代人類醫生的。

[ 本帖最後由 EL34 於 2018-7-4 21:59 編輯 ]
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華監控延伸至牆外 盡掃全球8000網站
http://orientaldaily.on.cc/cnt/china_world/20180705/00178_005.html

中國網絡監控實力進一步提升,據境外媒體報道,內地政府已應用新推出的檢測軟件,將網絡監控從本土防火牆翻到牆外,並可滲透到世界各大網站。該軟件不僅在內地建立一萬八千個輿情監控據點,還可監測港澳台等境外八千多個涉敏感資訊的網站。

據報道,中科點擊(北京)科技有限公司研發的「軍犬網絡輿情監控系統」,可監測新聞、論壇、博客、微博、圖片、視頻、QQ群、搜索及文檔等。

軍犬可採53語言資訊

系統還可採集中、英、法、西班牙文、以及維吾爾語、蒙古語、藏語等總共五十三種語言的輿論資訊。

據該公司介紹,軍犬網絡輿情監控系統可助用家從海量互聯網數據中,滿足網絡輿情監測工作所需,現時已為二百六十八個政府客戶、五十一間企業客戶進行網絡輿情監控。

旅居德國的蒙古族維權領袖席海明表示,這反映出當局對民眾的監控已擴大至海外,消息令人擔憂。
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China is determined to steal A.I. crown from US and nothing, not even a trade war, will stop it
https://www.cnbc.com/2018/05/04/china-aims-to-steal-us-a-i-crown-and-not-even-trade-war-will-stop-it.html

China's 2030 plan envisions building a $1 trillion A.I. industry.
Investors poured $4.5 billion into more than 200 Chinese A.I. companies between 2012 and 2017.
The biggest A.I. venture deal ever was completed last month when Alibaba led a $600 million deal for China-based facial-recognition start-up SenseTime.

As U.S. and Chinese officials engage in highly anticipated trade talks, officials from China have asserted that it will not discuss two of the biggest trade demands from the United States. One is about the U.S. trade deficit; the other is an issue that could become the greatest technology war in history: China's push into artificial intelligence.

The United States has good reason to be concerned about China's hard stance. While the ongoing trade war is grabbing all the headlines, it's the tussle for dominance in the A.I. space that could shape the economic fortunes of the two world powers. Overshadowed by the dazzling A.I. advances made by the United States so far, China has been silently but resolutely building an ecosystem that is feeding and fueling its ambition to become a world leader in A.I. by 2030.

Home to tech behemoths like Google, Microsoft, IBM and Apple, the United States is where the bulk of A.I. innovation has taken place. However, there are growing indications that China, with its own army of tech heavy hitters such as Alibaba, Tencent, and Baidu, is moving rapidly to close the gap. For one, the Asian economic giant has all the ingredients it needs to upstage Silicon Valley: generous government coffers, large population, a thriving research community and a society eager for technological change. Its investment in A.I., chips and electrics cars combined has been estimated at $300 billion.

In line with its 2030 vision, the government of Tianjin, a city a couple of hours from Beijing, plans to build a $5 billion fund to support the A.I. development. Money being no object, China is also building a giant $2.1 billion technology park to facilitate A.I. innovation. In a red-hot market for tech, China's A.I. start-ups can raise funds with relative ease. Investors poured $4.5 billion into more than 200 Chinese A.I. companies between 2012 and 2017, according to a white paper produced by Kai-Fu Lee, a former Google and Microsoft executive who now leads a venture-capital firm, Sinovation Ventures.

China's goal is to foster a $1 trillion A.I. industry by 2030. Last month Chinese A.I. start-up SenseTime raised $600 million in a deal led by Alibaba, reported as the largest-ever in the A.I. space. The deal gave SenseTime an implied valuation in some reports of more than $3 billion, or even as high as $4.5 billion.

"SenseTime is the perfect case study in the difference between Chinese and Western technological development," wrote Nicholas Colas, co-founder of DataTrek Research, in a recent report. "Artificial intelligence, and especially the A.I. that powers visual analytics, is a critical technology for a raft of new products. The Western companies have their own advantages, to be sure. But the Chinese model of government sponsorship and private capital is coming on very strong. SenseTime may be the hit investment of the moment coming out of this approach, but it certainly won't be the last."

US research sector could struggle
By contrast, the U.S. research sector could be struggling for funding and policy support under the Trump administration. The American Association for the Advancement of Science said the White House planned to slash science and technology research funding by 15 percent in 2018. Worse, with the recent immigration clampdown, the United States may soon be struggling to attract and retain highly skilled tech experts from around the world that it needs to keep Silicon Valley at the cutting edge of A.I. research and innovation.

There are indications America's grasp of A.I. primacy may already be slipping. According to the White House's National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan in A.I. research, China had already surpassed the United States, at least in terms of journal articles that mention "deep learning" or "deep neural network," as far back as 2016.

"Sadly, when it comes to science and innovation, the U.S. is moving in reverse by cutting funding for research, denying climate change and cutting investments in education," said Vivek Wadhwa, a distinguished fellow and adjunct professor at Carnegie Mellon University's College of Engineering and author of The Driver in the Driverless Car: How Our Technology Choices Will Create the Future.

U.S. leaders do not appear to be aware of A.I. developments, said Joshua Gans, business professor at the University of Toronto and co-author of Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. "President Obama discussed it [AI] on numerous occasions," he said. "[Research funding cuts] is obviously bad news in terms of its ability to nurture scientific leadership. It is shortsighted and will harm the U.S. in the medium-long term."

China's timeline for global A.I. supremacy by 2030 may appear a tad overambitious, but opinions are divided as to whether it's achievable.

Wadhwa, for one, feels China has many obstacles. "Governments can't make innovation by throwing money at it — this only leads to more corruption and bureaucracy," he said. "Innovation comes from people who have diverse ideas, take risks and challenge authority."

Wadhwa's reservation contrasts with the conviction of William Weightman, a Fulbright Fellow researching intellectual property law in China. "While 12 years seems like a short amount of time to achieve such an ambitious target, it's not outside China's scope," said Weightman. "The world should not underestimate China's ability to mobilize a vast amount of resources to accomplish its goals."

He used the example of the first high-speed rail line connecting Beijing and Tianjin, which was completed just in time for the 2008 Beijing Olympics. "Between the vast amount of state resources and the determination of the central leadership, China has a solid foundation on which to build an innovative A.I. sector," Weightman said.

China's potential advantages are many
China's demographics give it an unmatched advantage. The Asian giant has large consumer data (which fuels A.I.), scant regulation restricting the use of it, a supportive government both in terms of policy and funding, a population not overly concerned about privacy and a vigorous tech start-up culture that now boasts one-third of the world's unicorns — start-ups valued at $1 billion or more.

Wadhwa conceded China clearly had an advantage in data, the key to training today's A.I., but said its importance may be overstated. "There will be a new generation of technologies that don't require as much data," he said. "New A.I. techniques which [will] work much differently than today's."

It may also turn out that other things are more important than data, like a culture of innovation and scientific research. And while there is uncertainty around government support for scientific research, "the U.S. still has the most vibrant innovative economy," Gans said. "It also has leadership in science on this front, and if it can nurture that, it can compete."

China still trails the United States in areas such as A.I. research talent and algorithm development, according to Weightman.
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【科技戰】華為全方位AI大計曝光 命名「達文西計劃」
https://hk.finance.appledaily.com/finance/realtime/article/20180713/58436733

《The Information》引述消息人士透露,華為最高管理層與員工討論如何將AI融入於所有華為的產品,由基站、雲端資料中心以至手機等等,計劃取名"Project Da Vinci",部分高層稱之為「D計劃」。

達文西計劃的存在從來未被報道過,但可能對於華為產品將來帶來重大影響,其中包括發展華為最新AI晶片,再以程式透過聲音及影像去確認雲端上的資料,不過,這計劃亦可能觸動美國政府的神經。

有分析認為,華為透過「D計劃」,試圖擺脫對於處理器公司Nvidia的倚賴。

日本研發AI診斷早期胃癌
http://orientaldaily.on.cc/cnt/china_world/20180723/00180_037.html


早期胃癌缺乏病徵,且容易與炎症混淆,即使是專科醫生也難以分辨。不過,日本有研究團隊上周六宣布,成功以人工智能(AI)透過內窺鏡圖像,判斷出早期胃癌,準確度可媲美資深醫生。

理化學研究所與國立癌症研究中心的團隊,準備了由內窺鏡拍攝的一百張早期胃癌圖像,及一百張正常胃圖像,作為數據供人工智能「深度學習」。深度學習一般需數十萬以至數百萬張照片作為學習數據,但收集早期胃癌照片較為困難,故團隊將已收集的二百張照片,分割至三十六萬張,提高人工智能的精確度。

AI經學習後,可正確發現百分之八十的胃癌;正確判斷正常組織的概率則為百分之九十五,時間為○點○○四秒。團隊期望為醫生引進人工智能軟件,協助他們及早診斷早期胃癌。

[ 本帖最後由 KT88 於 2018-7-22 22:08 編輯 ]
KT88

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唔好入錯行 AI搶飯碗 呢啲行業最高危|人工智能
https://hk.news.yahoo.com/%E5%94%94%E5%A5%BD%E5%85%A5%E9%8C%AF%E8%A1%8C-ai%E6%90%B6%E9%A3%AF%E7%A2%97-%E5%91%A2%E5%95%B2%E8%A1%8C%E6%A5%AD%E6%9C%80%E9%AB%98%E5%8D%B1-%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD-073523270.html

【人工智能】隨著科技發展,人工智能(AI)技術亦進步神速,使生活更方便、解決社會上的問題,更衍生數以萬億港元計的商機。故科技企業爭發展相關技術,務求穩佔先機。 今期「封面故事」走訪多位專家,包括中環資產投資行政總裁及投資總監譚新強、紅杉資本中國基金專家合夥人車品覺、安聯投資董事及科技行業高級分析師Stephen Jue、易方資本高級分析師關博文,向讀者剖析AI技術的最新發展及相關投資機遇。此外,同場加映中國平安(02318)旗下的平安科技行政總裁陳立明的訪問,由他親自解構平保的AI發展策略,投資者不容錯過。

內地AI發展 超英趕美
數近年最為炙手可熱的關鍵字離不開AI。隨環球科技發展一日千里,市場對AI及機器人應用更是有增無減。究竟AI潛在商機有多大?會否威脅人類飯碗?下文將會從多角度探討。

AI一詞最早在1956年舉行的達特茅斯會議(Dartmouth Conference)上提出,為電腦模仿人類學習研究而正式命名。 顧名思義,AI是人類製造出來所表現的智能。重點是機器處理數據、進行學習,最終作出推薦及預測。根據內地知名創業投資者李開復對AI的定義為,對環境感知做出合理行動,並獲得最大利益的電腦程式。無論如何,人工智能有三項必要條件就是數據、處理數據的運算法及運算能力,這三項條件缺一不可。

這十年間,AI技術應用的發展不斷推進(見右頁表),相信未來 AI將會進一步深入生活,跟食衣住行息息相關。 著名諮詢公司PwC估計,到2030年,AI可推動全球GDP增長14%。安聯投資相信未來10到15年, AI市場規模有機會超過15萬億美元(約117萬億元)。

去年AI程式AlphaGo將圍棋高手殺個片甲不留,踏入2018年AI運算法又有什麼新發展? 紅杉資本車品覺表示,目前較多人提到的是生成對抗網絡(GAN), 為用於無監督式機器學習的人工智能算法, 並在零和遊戲框架中相互競爭的兩個神經網絡系統。 所謂無監督式學習,就是毋須用人力輸入標籤讓機器學習。反之,科研人員要教導機器辨認圖像,須事先為每款圖像輸入相關標籤就屬監督式學習。

車品覺續說,「這兩種神經網絡持續對抗的話,會發現原來很多東西可進步得很快,並可以應用到不同範疇。」 中環資產投資譚新強表示,「如從運算法出發, 現時最多人提到的是貝葉斯網絡(Bayesian network), 即是利用條件概率(conditional probability)的統計方法去學習,這樣可用較少的數據,惟可以讓電腦學習得較快及較好。」

事實上,AI的運算法五花八門。 譚新強形容,AI應用在不同的運算法就如不同門派,各有不同好處。「大部人傾向利用機器去學習DNN(deep neural network;深層神經網絡), 即是利用GPU(圖象處理器)及大量數據去學習,如應用於駕駛、捉棋、辨認面孔,甚至是投資交易,或者醫學診斷等。」

內地AI技術劍指美國
不少人認為中、美貿易戰的觸發點,是因為美國憂慮內地在科技發展直追美國。近日內地手機公司華為推出達文西計劃,研究開發用於數據中心的AI晶片,可見內地企業在科技領域上搶佔市場的野心。

而另一家諮詢機構賽迪顧問預計至2018年內地AI市場規模有望升至380億元人民幣。截至2017年, 內地AI人才數量達18,232人,佔世界總量8.9%,僅次於美國的13.9%。而以AI企業的分布情況去看,美國擁有全球AI企業數量的41%,內地擁有全球AI企業數量的22%,位列世界第二,高於英國11%及加拿大8%。

安聯Stephen Jue表示,雖然目前美國在AI人才發展方面具顯著優勢,但以內地在AI方面持續推進, 相信要把兩者距離縮小難度不大。

Stephen Jue進一步舉例說,「內地研究利用人工智能系統去診斷腦腫瘤,其準確性相比15個高級醫生組成的隊伍更高;另外,百度(美股編號:BIDU)宣布與金龍客車(600686)合作生產L4級自動駕駛汽車;內地宣布在北京建立人工智能開發園區,投資額達21億美元,加快在AI方面的發展。」

AI協助人類為主
然而,掌握AI技術的人才終歸屬少數,不少人擔心AI有一天能夠超越人類,甚至有可能完全取代人類。已故著名物理學家斯蒂芬霍金(Stephen Hawking)曾預言:「人工智慧一旦脫離束縛,人類將不可能與之競爭。」

易方關博文認為,AI的確有可能取代人類,某些行業或將引發失業潮和業務轉型,如零售、醫療等領域。看到零售巨頭亞馬遜(Amazon;美股編號:AMZN)和阿里巴巴集團(美股編號:BABA)開設無人商店便可得知一二。

全球最大的電子設備代工製造商鴻海集團早在2011年宣布使用機械人生產,減少6萬名流水線工人;世界著名運動服裝品牌Adidas在德國及美國開設完全智能化的機械人工廠;美國最大的銀行摩根大通(JP Morgan)推出COIN人工智能系統,數秒即可完成員工36萬小時才完成的工作量。

根據一國兩制研究中心和牛津大學合作對香港就業市場受智能化衝擊的研究發現,未來10至20年間,本地將有約100萬的就業人口有7成機會將被智能化技術取代。 根據研究,較受影響的行業包括會計、核數師、法務助理、秘書、速遞員等。

但是,關博文覺得研究AI目的是為幫助人類,而不是要取代人類, 正如機械人管家、自動無人駕駛汽車的出現,均是為人類帶來便利。人類與機械結合,將比單純聘請人類或單純使用機器人更具效率。

事實上,國際研究暨顧問機構Gartner指出,2020年,雖然有180萬個職位被AI取代,不過同時AI也將創造230萬個工作機會;預計到2021年,人工智慧結合人腦的工作型態將產生2.9兆美元的商機。

AI入侵汽車、傳媒領域
上文提及AI衍生數以萬億港元的商機,故科技巨頭銳意在汽車、互聯網、能源等範疇引入相關技術以掌握相關機遇。

人工智能其中一個主要戰場是智能汽車,新功能包括自動駕駛、自動變速,及自動識別道路等。中國互聯網巨頭百度在7月4日的AI開發者大會上,直播與金龍客車合作的無人駕駛客車阿波龍(Apolong)的下線儀式。首批100 輛阿波龍客車已完成組裝,將被送往北京、雄安、深圳、福建、湖北及日本東京等地展開商業化營運。

百度創辦人暨首席執行官李彥宏曾言,數據比運算法更重要,開放比封閉更能打造生態系統及搜集數據。生態越大,數據越多,運算法升級越快,故百度朝開放平台方向發展。百度方面透露,其平台阿波羅(Apollo)的生態合作夥伴數量目前已達116家,是全球規模最大的自動駕駛生態體系。當中不乏名字響噹噹的大型車廠,如本田、現代汽車也合作夥伙之一。

百度智能車開放系統
由此看來,百度有意將阿波羅打造成汽車界的安卓(Android), 而與百度合作的比亞迪(01211)也宣布開放其硬件平台,向開發者開放共計341個傳感器和66項硬件控制權。比亞迪董事長兼總裁王傳福表示,開放是汽車行業大趨勢,未來汽車的競爭不僅是硬件上的競爭,也是軟件上的對決,又以「長腿的大手機」來形容未來汽車。

除百度及比亞迪外,歐洲傳統車廠亦不惜工本投資由AI驅動的自動駕駛系統。上週二(7月10日)平治汽車集團全球總裁、戴姆勒(Daimler AG)董事會主席Dieter Zetsche出席科技峰會RISE時表示,平治已在自己的設施內測試自動駕駛系統,最近在美國加州進行了一次大型的實地測試。他又透露,平治是首家獲准在北京道路上測試自動駕駛汽車的公司,指內地是平治最大的市場,此次測試非常寶貴。

除了智能車外,AI也逐漸改變傳媒生態。內地搜索引擎公司搜狗(美股編號:SOGO)首席執行官王小川在RISE會上展示虛擬主播,像真度高。 搜狗使用中央電視台主播姚雪松的1.5小時語音視頻數據,結合語音、圖像等多模態信息進行聯合建模訓練,即席輸入一段大會文字稿,便快速生成與真人無異的播報效果。

虛擬主播得以實現意味住AI具備更豐富的表達方式,可從文字表達走向語音、視頻等表達。虛擬主播技術的應用場景非常廣泛,可用於教育、醫療、客户服務等多個行業,節省大量人力成本。

虛擬主播技驚四座
如果用於設有屏幕的智能音箱,虛擬主播就可以發展成為虛擬私人助理。項目技術負責人表示,搜狗將繼續增強虛擬主播的真實感,並在其情感表達上作更深入研究,目前虛擬主播的表情仍略顯生硬。

搜狗發展AI技術多年,其語音識別準確率已超98%;日均語音輸入調用次數峰值達4億次;唇語識別在垂直應用領域中的準確率超90%。搜狗以語言為核心,已逐步建立起獨有的人工智能數據和技術壁壘。

AI的威力不止於此,更可以用於開發遊戲。例如Google開發由AI驅動的影像識別繪圖遊戲《猜畫小歌》,登陸騰訊控股(00700)旗下產品微信小程序。 此外,AI技術可用於改善環境。微軟公司(美股編號:MSFT)總裁Brad Smith在 RISE以「人工智慧與世界」為題發表演講,他指人工智慧可以解決世界上一些迫在眉睫的問題,如在生物多樣性、節約水源、農業生產、氣候變化等重要領域發揮作用,幫助改善地球環境。週一(16日)微軟宣布與國家地理聯合成立總額達100萬美元的資助基金「AI地球創新資助計劃」,用於資助應用AI技術研究重大環境問題的科研項目。

安聯投資Stephen Jue指,許多公司正在利用人工智能,通過合併實時運營和環境數據來預測中止點,從而確定鑽探位置和改善鑽井過程。 人工智能亦被用於作更好需求預測及平衡風能、太陽能等間歇性可再生能源的電力,使電網更加智能和高效。 農業方面亦有利用AI技術改善生產效率,如無人機幫助農民檢驗他們的土壤,拍攝的圖像顯示特定土壤的肥力以及作物需要多少水份。

人工智能也被用於預測各種環境變化和雜草或疾病的存在來提高作物產量。

平保投資千億拓科技
上文提到,內地在AI技術發展方面進步神速,本刊成功邀得中國平安(02318)全資子公司平安科技行政總裁陳立明接受訪問,跟讀者分享平安科技在AI方面的發展進程。

平安科技是中國平安的全資子公司,聚焦於醫療、金融、智慧城市三大領域,而AI為核心技術之一。目前公司可提供一系列的AI解決方案,包括預測AI、認知AI和決策AI等。

為了擴展數據來源,平安科技一直致力進駐多個領域。「從金融到醫療、汽車、房地產、智慧城市等領域不斷擴展,目前已形成五大生態圈,意味集團的數據源同樣不斷擴張。」

陳立明說。 值得一提的是,平安科技在人像識別技術方面,準確率為99.8%, 此乃目前世界領先水平。 陳立明進一步解釋公司在面部識別方面達到高水平的原因。「平安科技的用戶規模夠大,當中來自零售、金融的用戶達1.73億加上來自互聯網的用戶達4.59億,不僅是互聯網上的長期用戶,更是一個具深度成熟度和具黏性的高淨值用戶群。」

三大領域不斷擴張
他續指出,「平安科技還可採用靈活的商業模式和商業價值組合。例如,當公司為社區、公園和各種企業進行安全應用時,可向客戶提供意外保險和財產保險等金融服務。平安科技不會強調單一技術或產品,反而是取決於金融與技術方面的優勢,來解決客戶的問題。這種組合策略是屬多維度的,其他人難以模仿及覆製。」
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陳立明更針對集團在醫療、金融、智慧城市三大領域的布局,作出詳細的說明。「首先,平安正在擴展其醫療技術生態系統,與省級醫療機構合作,獲得更多醫療數據。在這些龐大的十億級數據庫,最終可為特定業務提供更準確的AI模型,進一步提升創新業務上的價值。」

他更指出,平安的醫療技術跟省市醫療機構和醫療管理部門合作。「例如我們與貴州省龍里縣人民醫院合作,將醫院AI閱讀技術應用於肺結節的篩查。而此技術已被應用於約1,200張患者的X光片已有3個月,目前已有大約100人發現患有肺結節。」

在醫療技術方面,平安正推進「兩平台」、「四引擎」的醫療技術的發展。這「兩平台」指的是「醫療大數據平台」及「醫療知識製圖平台」。「四引擎」則指疾病預測、圖像分析、診斷和治療建議,以及對醫學的自然語言理解。

他舉例子說:「平安目前使用的智能醫療技術允許機器讀取圖像,找到可能的病變並對其進行分類。診斷和治療建議也是基於知識地圖和大數據分析,該機器將在此過程中繼續學習和發展,這與醫生的臨床經驗相近。」

技術提升為業務增值
金融領域方面,平安相對全球金融機構,科研投入一向較大。陳立明續指,平安的投資在全球處於領先地位。「在過去10年中,平安的技術研發投入已超過500億元人民幣。在未來十年,平安計劃再投資1,000億元人民幣約1,200億港元進行研發。」

事實上,平安在人才儲備及技術應用上均存有優勢。平安擁有超過23,000名從事研發工程的工程師。平安更與麻省理工學院、中國科學院自動化研究所等國內知名院校合作,共同開發新技術。

至於智慧城市方面,平安科技和平安財產保險推出的汽車保險理賠軟件智能閃存補償,可實現用戶自行完成的車輛損壞圖片拍攝,自動判斷車輛在後台的丟失部分,共快速給出丟失的部分作出維修意見。與此同時,當地維修店會提供配件和工時報價,以實現自動索賠損失。

此產品增強了汽車保險索賠的及時性,節省了固定損壞費用和人員派遣費用,更進一步控制了索賠風險。它是唯一一款已投入內地汽車保險市場真實生產環境的全智能人工智能損失和風險控制產品。 僅在2017年,智能閃光補償使平安財險受益超過80億元人民幣,審計人員減少了30%,實現了自動會計案例99.7%,並將損失率提高了4,000倍。

然而,平安科技在科研方面做出了巨大努力。近十年來,平安投入500億元人民幣用於科技研發。未來,平安每年將投入其總收入的1%作科技研發。 隨技術提升,為平保帶來了顯著的生產力。陳立明稱,「如平保在智能閃光補償的發展中,應用了圖像識別技術。最初的功能是識別和識別外觀部件的損壞,但是當業務方發現異物可被檢測為損壞時,技術團隊開始作深度研究。在使用它的過程中,發現聲紋識別技術可用於確定報告者的身份信息。因此,各種應用領域的技術集成度可根據需要而進行調整,提高其應用性。」

還有平安普惠使用人臉識別技術使用央行的信用信息,準確率更達到99.8%。「3分鐘內,可判斷貸款人的貸款額度和還款能力,大大減少人工審批時間和用戶等待時間。」他說。 目前,平安普惠一個月貸款總額為300億元人民幣,平均每日貸款10億元人民幣。集團借助智能風險控制平台,有效減少信用損失,令新增銷售額增長達2.5倍,逾期減少66%,信貸損失減少60%。

近日舉行的2018軟銀全球大會, 軟銀集團董事長兼總裁孫正義在會上誇讚平安,指「平安好醫生(01833)AI醫療科技是全球最先進」。平安好醫生董事長兼行政總裁王濤則回應,平安好醫生憑其獨有「AI醫生+全職醫學團隊+外部醫療資源」模式,通過智能語音、語義等技術賦能的「AI醫生」,將醫生接診效率提升5倍以上。 去年平安好醫生的日均諮詢量達37萬次。而平安好醫生能夠為用戶提供7天24小時全天候圖文及視頻線上諮詢,據調查顯示,目前平安好醫生線上醫療諮詢服務滿意度達97%。

AI神器GPU難被取代
AI在運輸、傳媒、能源、農產等應用日益廣泛,硬件市場頓成兵家必爭之地,下文將詳述AI晶片的發展趨勢及潛在商機。

AI晶片從功能上可分為兩個環節,一為訓練(Training),二為實際應用層面的推理(Inference)。訓練環節通常需要輸入大量數據,訓練出一個複雜的深度神經網絡模型。由於訓練過程涉及海量數據和複雜的深度神經網絡結構,運算量巨大,對於處理器的計算能力、精準度、可擴展性等性能要求很高。

NVIDIA壟斷AI晶片市場
實際應用層面方面,則利用訓練好的模型,使用新的數據去「推理」出各種結論,如視頻監控設備通過後台的深度神經網絡模型,判斷個別人士面孔是否屬於黑名單。雖然推理的計算量較訓練少很多,但仍然涉及大量的運算。 目前用於深度學習(Deep Learning)的晶片分別為GPU、專用集成電路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)及現場可編程邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Array,FPGA)。

譚新強指,目前全球大多研發AI的公司或政府機構都處於AI訓練階段,因為某些軟、硬件標準原因,美國半導體公司NVIDIA(美股編號:NVDA)壟斷市場。如果捨棄NVIDIA而採用另一公司AMD的晶片,效果將會事倍功半。故NVIDIA在數據中心及機器學習的市場佔有率持續上升,接近90%。譚新強稱,與內地的AI公司如曠視科技、商湯科技及其他美國公司討論過,認為在可見的將來,這趨勢不會有大改變。

現時在訓練環節,普遍採用NVIDIA提供的GPU來完成。雖然Google有自主研發ASIC晶片,名為張量處理器(Tensor Processing Unit,TPU),是一款專門為加速深層神經網絡運算能力而研發的晶片,但研發目的主要為自用,而非出售,加上ASIC的專用晶片與GPU的通用晶片本質有別,故短期內NVIDIA在訓練範疇的領導地位難被挑戰。

譚新強認為,未來的趨勢是FPGA,該方法可以用軟件重新編程一粒晶片的線路圖,相較於ASIC,FPGA開發成本較低,且在不停改進。不過,FPGA的速度及能量消耗方面都不及ASIC佳,靈活度也遜於GPU及中央處理器(Central Processing Unit,CPU)。 安聯投資Stephen Jue指,目前AI芯片市場主要由GPU主導,用於數據中心內的深度學習和AI訓練。與傳統的CPU相比,GPU在並行處理方面更強大、更好。 隨著AI訓練完成早期採用階段,下一階段將涉及AI推理及應用,新型晶片需將涉及數以十億計的設備。在未來幾年,其他類型處理器所扮演的角色將日益擴大,包括ASIC、FPGA和其他新興解決方案。這些下一代晶片將針對特定應用進行優化,並使用更低的功耗,以便在設備上賦予AI功能。

未來市場規模大5倍
Stephen估計,AI推理及應用的下一階段應該有助於擴大整體市場,並且可能是AI訓練規模的3至5倍。但鑑於AI應用仍處初始階段, 而雲端和企業數據中心對AI訓練的需求不斷上升,Stephen認為,在可預見的未來GPU仍然佔AI晶片市場的最大部分。

內地方面,積極發展智能車的百度也有參與AI晶片研發,百度李彥宏本月初在AI開發者大會上發布中國第一款雲端AI全功能晶片崑崙。由百度自主研發,經歷20多次更新換代,未來將應用於智能汽車、智能設備、語音圖像等場景。

9個月實戰 AI基金鍊贏大市
市場對AI概念的關注熱度與日俱增,如看好AI產業的發展又不熟悉具有AI概念的個股,投資者可直接買入投資各類AI股票的交易所買賣基金(ETF)。此外,原來全球首隻由AI程式揀股的ETF、AI Powered Equity(美股編號:AIEQ)在過去9個月竟然跑贏標普500指數。由此可見,AI威力可見一斑。

目前資本市場對AI的投資熱度很高,市場上AI概念ETF五花八門。 在去年不少美國上市的AI概念ETF,走勢相當出眾,年內升幅達40%不等。

網羅科技、晶片、機械人股份
顧名思義AI概念的ETF,就是投資涉及與AI相關的公司。這些公司必須是專注於AI相關的技術發展,並藉此開發新的AI應用產品或服務。

此外,個別公司將研發開支25%開拓AI技術,如亞馬遜、Tesla(美股編號:TSLA)等,都具有AI概念。

其他科技公司相當關注AI技術的發展,如「BAT」百度(美股編號:BIDU)、騰訊控股(00700)及阿里巴巴集團(美股編號:BABA)及京東集團(美股編號︰JD)等。他們雖是科技公司,但涉及的業務非常廣闊,會直接投資研發AI,更會延伸至雲運算服務及消費支付等業務。除了科技股,晶片類、機械人類的股份亦是AI概念公司之一。

而在美國上市成交較為活躍的AI概念ETF,主要有ROBO Global Robotics and Automation Index ETF(美股編號︰ROBO)及Global XRobotics & Artificial Intelligence ETF(美股編號︰BOTZ)。

前者管理資產達19億美元,去年ETF升幅更達43%。ROBO主要投資全球重要的機器人與自動化設備公司,當中以美國公司最多。值得留意的是,ROBO的持股組合中,台灣公司佔了7%,包括上銀千技(台股編號:2049)、研華科技(台股編號:2395)和東元電機(台股編號:1504)等。

後者於2016年9月推出,短短兩年時間,規模已達14.4億美元,去年此ETF單位價格升幅近六成。BOTZ的持股中,以日本公司佔比最多,幾乎佔近50%。而其前三大的分布產業分別為工業、資訊科技和醫療,如日本的安川電機(日股編號:6506)、發那科(Fanuc;日股編號:6954),以及美國的Intuitive Surgical(美股編號:ISRG)及NVIDIA等。

另外,市場上還有一些利用AI技術去管理的ETF。即是以AI技術全權或協助基金經理選股,過程中將透過AI技術去模仿華爾街分析師,優化選股模式。 此類ETF屬主動型ETF,透過AI技術的幫助, 令投資更事半功倍。 去年10月中面世的AI Powered Equity ,由當時至本週四(19日)止的回報高達15.6%。相反,同期標普500指數回報率僅9.5%。換言之,電腦操盤的表現戰勝大市。
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陳漢偉:防AI「學壞」 企業須諗計
http://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/finance/20180729/bkn-20180729233022750-0729_00842_001.html

香港電腦學會人工智能專家小組召集人陳漢偉在東方產經專欄「名家筆陣」中表示,一提到人工智能(AI),很多人腦海裏還是會浮現電影裏的十項全能機器人,但其實從聊天機器人小黃雞到Siri,再到網購平台的首頁推薦,都屬於AI的範圍。

AI起源於上世紀50年代,是電腦科學的分支之一,主要研究並開發包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等領域,應用於模擬、延伸和擴展人類智能的新興技術科學。AI能運用強大的運算能力,對大量資料進行更高效的整理和運算,快速完成人類需要長時間才能完成的工作。

AI面世60多年來一直很「低調」,近兩年卻一下子火紅起來;而急速發展的一大契機,是無論軟件和硬件都便宜了很多,加上雲端科技一日千里,令最短時間內,搜集全世界的海量數據,再無難度可言。

AI最轟動一時的例子,就是AlphaGo擊敗職業棋手。2018年3月,CaptHandlebar在推特上發了一段視訊,內容是亞馬遜語音助手Alexa原來能發出詭異的笑聲,但原因不明。2018年3月20日,Uber公司在美國亞利桑那州坦佩市進行自動駕駛車輛路測,無人駕駛SUV撞死一位女途人。以上種種都令人開始思考AI的安全問題。

其中,最教大家忐忑的,是像AlphaGo的AI,隨着科技發展,會不會具備獨立思維?或者作出各種極端行為?還有AI技術成熟後,是否擁有「價值判斷」和「道德思考」?

試想像,你坐在一輛由具備道德感的AI操控的無人駕駛汽車時,萬一遇上交通意外,在千分之一秒間,它會不會因為判斷若撞向路人,會引致更多人傷亡,而選擇讓車子衝進河或撞向樹,結果令你犧牲性命?這個假設叫人心裏發毛,但倒是一語道破AI可以進化到甚麼境界。

而除了道德問題,AI竟然也會有歧視和偏見,就更值得令人關注。這當然是它從人類學來的,因為它是在學習人的決定─而人不免會有偏見。

簡單而言,現今AI有兩種,一種是預先寫好的程式,已經設有既定邏輯,由人去控制;另一種是由它自己去學習邏輯。而現時對數據科學家最大的挑戰之一,就是要用非常大量的時間和精力,去確保數據沒有錯誤和偏頗,以免AI「學壞」。故AI另一令人期待的突破點,是可解釋人工智能(Explainable Artificial Intelligence, EAI)。

如今AI已經朝着「機器學習」的方向發展,不再是簡單通過人工賦予幾個指令或者規則,來進行輸入和輸出,依賴背後浩瀚的數據庫,能夠自行在大量資料中,分析出特徵並作出反應,使它們從感覺上更像人類在思考。

問題是當我們讓AI自己學習時,它學到甚麼,其實我們也不清楚,所以我們需要研究AI思考的邏輯是否正確,要能夠了解它們得出某結論的步驟,因此EAI很重要。而因為AI現時有很多不同的程式與演算法,所以最直接的方法,就是採用幾個不同的程式或演算法,對比答案結果的可信性。
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