布萊恩的創業小窩

本系列文章為【人工智慧釀酒「人生釀造 craft」20、30、40、50 世代都有不同的專屬啤酒 】的下篇，上篇請 點此 閱讀了解「20 代」酒款。   人工智慧 釀的酒,續上篇,這篇釀出30~50年代的回憶!     2. 「30’s BLUE」： ▲ 象徵從 1981 年至今的「30 代」酒款。圖片來自：Coedo 官網 象徵「30 代」的酒款，是要獻給「從昭和跨越到平成、具有不同於以往價值觀的千禧世代」。 大膽的藍色酒體能吸引大家的目光，喝起來有著檸檬皮的宜人酸味以及啤酒花的淡淡苦味，兩者創造出了看似矛盾、實際上卻相當和諧的清爽感。而且這種酸苦雜陳的味道，也如同踏入 30 歲後的人生，也如同甩脫舊世代價值觀的千禧世代一般，有著自己獨特的風貌。   3. 「40’s YELLOW」： ▲ 象徵從 1971 年至今的「40 代」酒款。圖片來自：Coedo 官網 為打造出 40 代那種「經歷了生命中許多動盪」的感受，Coedo 融合了酵母與酚類的複雜香氣，呈現出這款乍看與市面上多數啤酒無異、但實際飲用後便會發現其輕盈、順口的美妙口感的酒款。 就如同在經歷了嬰兒潮、就業冰河時代等風風雨雨之後，以輕鬆姿態笑看人生深沉的 40 代模樣。   4. 「50’s RED」： ▲ 象徵從 1961 年至今的「50 代」酒款。圖片來自：Coedo 官網 為了要呈現那活力滿溢的泡沫世代，也是為了替經歷過泡沫經濟年代快樂高峰的50代人們釀造出象徵酒款，這款象徵「50 代」的啤酒使用了特殊的麥芽，並以略高的酒精含量讓人體會到飄飄欲仙的微醺感，濃厚豐富的滋味中亦有著香氣十足的芳醇尾韻。 即便今日的社會環境已不如往昔，卻也留下了不少快樂回憶。以豔紅、飽滿的色澤象徵他們所經歷過的精彩的一生。   人工智慧 釀酒的背後 依然得有人的努力 　將時光歲月濃縮、精釀成酒，這個概念聽起來十分浪漫，乃是因現在有了 人工智慧 技術能夠整合歸納出每個世代的精華，再轉換化為各種元素，最後釀造成酒。 不過，即使號稱是「AI 釀的酒」，最後依然得靠釀酒職人的專業、以這些元素為基礎，創作出色香味俱全的佳釀。而且，其實過往的流行文化、藝術美學以及歷史資料，也都是來自人類。除了科技不斷的進步，也是因有人們過往的歷史沉澱，才

人工智慧 釀的酒,竟可嚐出這麼多種不同滋味! 之前講過 人工智慧 釀過威士忌,這次它們釀的味道可特別了~ 繼之前瑞典的酒廠任用人工智慧擔任調酒師，調出的威士忌「AI:01 Intelligens」打敗其他真人釀的競品，勇奪美國蒸餾酒協會的兩項大獎後，日本的啤酒公司 Coedo 也想出「AI 釀酒」的奇招：請來 人工智慧 將「人生」釀造成酒！象徵人生不同階段的 4 種酒款與極富設計感的包裝，讓這款名為「人生釀造 craft」精釀啤酒大受歡迎，熱銷一空。 推薦閱讀： 人工智慧釀酒超越人類，全球首支 AI 威士忌勇奪金牌。   那 人工智慧 又是怎麼找出不同世代的風味，把初戀的悸動、成長的壓力、歷經風雨後的成熟這些人生階段都釀成杯中物呢？   小酒廠的自我堅持　找出現代生存之道 來自日本埼玉縣川越市的 Coedo 啤酒，所在之處水質優良純淨，起初為有機蔬果經銷商，因希望讓更多日本民眾了解精釀啤酒、並擁有更多選擇，直至 1996 年正式成立釀酒廠。 Coedo 並非一開始就懂得如何釀酒，憑藉著熱誠並在德國第四代釀酒師 Christian Mitterbauer 的協助下，Coedo 酒廠花了五年的時間鑽研學習所有釀酒所需的知識。其品牌概念旨在運用在地農作物，釀製屬於日本的啤酒。 公司標語為「Beer Beautiful」，意味著啤酒能讓人美好，也是期許Coedo能將飲用啤酒的體驗昇華到全新的層次。   ▲ 「人生釀造 craft」。圖片來自：Coedo 官網 為了達成這個目標，Coedo 絕不墨守成規，努力在百花齊放的啤酒市場中闢出蹊徑──這次就與日本電氣公司 NEC 合作，利用旗下 AI 技術群「NEC the WISE」分析不同世代的人生滋味，從而調配出口感、氣味與顏色都各有千秋的 4 款獨特酒款。   AI 技術Ｘ過去回憶　找出時間沉澱後的人生百味 那，沒有生命的 AI 又是如何分析出「人生百味」的呢？ 首先，精釀啤酒可以經過「看顏色、聞味道、最後用舌頭品嚐」這 3 個步驟，來評鑑啤酒是否「色香味俱全」。 NEC 採用自家的 人工智慧 技術「NEC the WISE」，並以日本最大出版社之一的「小学館」過去數十年間出版的雜誌為基礎材料，針對各個世代的不同特色進行詳盡的分析。 ▲ 人工智慧

本系列文章為【美軍研發狗用 AR 頭戴裝置　跑多遠都能「看」到長官指令 】的下篇，上篇請 點此 閱讀。   VR 和AR確實很容易搞混,今天讓你不再霧煞煞~  什麼是 AR？跟 VR 有什麼差別？ AR（Augmented Reality，擴增實境）是由 VR （Virtual Reality，虛擬實境）所衍生出來的技術。 VR 虛擬實境就是用電腦模擬出虛擬世界，讓好像人們身歷其境一般即時、沒有限制地觀察虛擬世界內的事物；AR 擴增實境則是將虛擬資訊擴增到現實空間中，它所強調的不是要取代現實空間，而是讓數位資訊與實境結合。   ▲ 狗狗專用 AR 頭戴式裝備。｜Photo by stephan sorkin on Unsplash   而接著便有結合 VR 與 AR 的混合現實（Mixed Reality，MR），指的是結合真實和虛擬世界，建立出一個符合一般視覺認知的虛擬影像，再搭上虛實互動（interactive）的感測與體感顯示（tactile display）技術，人們可以與這個世界之中的物體互動、並產生即時的回應，展現虛中有實、實中有虛的效果。未來 AR 與 VR 技術將只是 MR 技術的其中一個層面。   不斷創新成長的 AR、VR 和 MR 市場 根據 IDTechEx 的一份市場調查報告《AR、VR和MR的2020-2030》表示，到 2030 年，整個相關產業將增長超過 300 億美元。 這份的報告包括對 AR（Augmented Reality，擴增實境）、 VR （Virtual Reality，虛擬實境）和 MR（Mixed Reality，混合實境）領域的市場研究，調查產業內的近 100 家公司和 170 多種不同產品而成，並對 2020 到 2030 年的產業發展做出了預測。 自從 Google Glass 等設備的發布，這些「實境產品」一直吸引著消費者的眼球。之後，相關設備的應用越來越廣泛，從遊戲娛樂、教育功能到企業辦公；硬體技術層面也逐漸變得更小、更快、更便於穿戴。 推薦閱讀： 你是我的眼！Google AI 眼鏡助視障朋友「看見」世界 VR、AR 和 MR 的應用讓人備感科技日新月異，其市場也不斷在增長，狗狗專用的 AR 裝備只是眾多項目中的一例罷了。下一個十

AR 裝備和毛小孩?他們將擦出什麼火化呢?一起來看看!     之前在嗅聞入境旅客行李、為台灣防堵非洲豬瘟的檢疫犬們，因為認真執勤防疫有功，被台灣民眾大讚為「護國神犬」，也更凸顯出狗狗敏銳的嗅覺、聽力和觀察能力。 除了檢疫，狗狗在軍隊之中也是大顯身手──從追蹤、警戒、巡邏搜捕、搜查毒品、偵查爆裂物等等，任務繁多。如今，已有大批軍犬與軍人一同服役。 ▲ 軍犬是軍人最好的戰友。圖中的狗狗正在適應槍砲聲。 但是軍犬即使再聰明，依然需要仰賴訓犬師的指令，也就是狗狗需要近距離得到手勢、口頭命令、動作引導才能明白自己該如何行動。 為了讓軍犬們能繼續接收指令，美軍正在開發讓狗狗配戴的「AR 遙控穿戴式裝備」，讓訓犬師在遠端也能向軍犬發出命令！   為了狗狗設計的遠端遙控 AR 裝備 目前下指令給軍犬的方式主要為「手勢」與「雷射標記」，但這兩種方式都受限於距離，若狗狗看不到訓犬師，就會跟沒有人類下指令的機器人一樣，無所適從了。 美國軍方曾嘗試解決這個問題，當時使用對講機遠程對軍犬下指令，但成效不佳，狗狗不但無法理解指令，甚至更為困惑。 這次，美國陸軍研究實驗室（Army Research Laboratory）和一家名為「Command Sight」的公司合作，研發狀似「護目鏡」的軍犬用 AR 頭戴式裝備，為狗狗提供視覺提示。護目鏡中的攝影鏡頭也可以即時提供軍犬的即時視野，讓訓犬師能更好下達指示並掌握進度。 這項科技運用了 AR 成像技術，在裝置內部，狗狗可以看到視覺指示器，訓犬師或「戰友」可以在隱蔽處和狗狗溝通，讓他們遵循訓練過的指示、驅使狗狗到指定位置。 裝置上也配載了能傳遞即時影像的鏡頭，讓訓犬師可以觀看狗狗現在所處的位置與情況。 ▲ 軍犬專用 AR 頭戴式裝備，可讓狗隻在遠處接收長官命令。｜Photo by U.S. Army 為了讓光學設備裝置完美貼合每隻狗兒，每隻軍犬都會經過 3D 掃描體型輪廓，以便量身打造他們專屬的「AR 護目鏡」。 美國陸軍實驗研究室資深科學家 Stephen Lee 在部落格上表示，AR 成像為人與狗之間的溝通提供了關鍵技術：「這項新技術為我們提供了一種關鍵工具，可以更好地與軍犬進行溝通」。   「狗狗 AR 護目鏡」最快兩年內亮相 這項科技目前還在原

看來這款 人工智慧 真的覺得"貓是液體"!一起來看看今天關於這AI的介紹~   ▲ StyleGAN 合成新臉孔的過程：人工智能根據肖像分析，生成許多擬真度高的虛擬人臉。   繪圖晶片領導廠商 NVIDIA 推出「StyleGAN」生成對抗網路，讓 人工智慧 藉由分析多張肖像中，不同的臉孔特徵，拼 湊成仿真度 100% 的虛擬人臉。這些臉孔包括男女老少，擬真度極高，讓人很難相是被 AI 合成的假臉。以前是有圖有真相的時代，現在可不一定！ 若讓 人工智慧 分析各張不同的貓照片，是否也能生成高擬真的喵星人呢？     人工智慧 生成的貓都「變液體」了！ 使用 StyleGEN 生成喵星人，效果是否跟生成虛擬人類一樣的好呢？結果這些被 AI 創造出來的貓，大多數只有臉部的部分，還勉強能辨識出是貓。身體的部分則是歪七扭曲，完全顛覆了一隻貓原有的形狀，讓人不禁想起貓奴常說的「貓是液體」。 ▲ 人工智慧根據多張貓照片的分析，生成的虛擬貓咪。    AI 對貓的理解，是來自 LSUN (大規模場景識別) 數據集的「貓」類別圖片。NVIDIA 還釋出 StyleGAN 開源碼 ，尚有更多貓咪的照片。如果以上這些照片還不能滿足您對於「貓是液體」的想像，在「These Cats Do Not Exist」網站上，每一次更新網頁，StyleGAN 就能合成更多的貓咪。 ▲ 「These Cats Do Not Exist」網站：在 AWS SageMaker 上使用 StyleGAN 生成虛擬貓咪。   延伸閱讀： 人工智慧貓窩,可不是只是空殼,來看看它的功能!(下) 重金屬天團Metallica被人工智慧寫歌致敬啦!來看看成果如何~ 臉書開源的Python語言工具,用它來檢查自己的程式碼! 人工智慧寫「不想消滅人類」登《衛報》……記者將被 AI 取代? 人工智慧、大數據、VR等2020最搶手職業榜出爐！值得你現在開始準備 人工智慧把關用藥安全！AI 藥櫃取藥、送藥、用藥更精準 人工智慧：貓是液體！NVIDIA 的 AI 創造人臉超逼真，但合成的貓都是液態  

本系列文章為【人工智慧寫「不想消滅人類」登《衛報》……記者將被 AI 取代?】的下篇，上篇請 點此 閱讀。   所以 人工智慧 真的能完全取代記者撰寫專欄嗎?這篇告訴你其中的隱憂!   GPT-3 的強大與隱憂 GPT-3 是 人工智慧 研究組織 OpenAI 於今年 5 月發表自然語言處理語言模型，被稱為是目前世界最強大的 NLP 模型。可以分析單字、單詞和文本，生成與主題相符且連貫的文章。 只要給出明確的主題或提示，GPT-3 就可以自動產生一段甚至文章，適用所有用文字表達的工作：從評論文章、散文、詩歌到翻譯語言，無一不包。 儘管 GPT-3 的強大確實令人刮目相看，但此類創新技術對整個人類社會來說，還有很多需要考慮的地方──儘管這篇刊登在《衛報》上、由 人工智慧 生成的文章宣稱沒有什麼好擔憂的。 並且，也不是所有人都認同《衛報》的做法。 科技新聞網站 The Next Web 就指《衛報》的作法只是在炒作 AI。因《衛報》未將 AI 寫的原始文章公布，也沒有公開編輯們是如何後製、修飾、拼接這些文章的，並且引述 Mozilla 研究員的說法，稱其為「笑話一場」；同為科技新聞網站的 Tech Talks 也指《衛報》使用了聳動的標題博取眼球：「主流媒體仍然無法很好地展示 人工智慧 的發展……《衛報》誤導了很多讀者。」   延伸閱讀： 自家的人工智慧太會寫假新聞！「鋼鐵人」馬斯克嚇到離開 OpenAI   《衛報》：如果沒有人工輸入和編輯， 人工智慧 其實毫無用處 文章：《A human wrote this article. You shouldn’t be scared of GPT-3》（人類寫了這篇文章。您不需害怕GPT-3） 一反先前對 人工智慧 撰文的信心與肯定，這篇文章以批判的角度：「這些機器人沒有自主意志、沒有獨創性。實際上，『機器人創作』專欄文章自始至終都是人類的事。是人類設定好了作品的提示，如後記所述，GPT-3 接收指示，它被告知人們對此有何想法、人類擔心什麼、想要什麼。」 「GPT-3 產生了 8 篇獨立的文章，是人類去蕪存菁、幾乎丟棄了 GPT-3 產生的 90 ％ 內容。」 「沒有這些人為的努力，就不會產生任何成果。GPT-3 對創作原創內容沒有任何

  人工智慧 文筆已經不容小覷了,今天跟你介紹它寫的這篇文章!   人工智慧撰文能力佳 開始在《衛報》寫專欄 英國的全國性日報《衛報》（The Guardian）日前刊登一篇標題駭人的文章──《 這篇文章是機械人寫的。人類，你害怕了嗎？ 》 《衛報》身為英語世界流量第三大的報紙網站，每月有約一億六千萬瀏覽人次，如此龐大的讀者群，表示《衛報》的文章品質一直是備受信賴、肯定的。 而這樣對品質嚴格把關的老牌報紙，在日前卻把專欄託付給 人工智慧 ，用最新的自然語言處理模型 GPT-3 生成一篇約 500 字的文章發表。難道人類記者要面臨失業危機了嗎？(註：GPT-3 是 OpenAI 發表的自然語言處理模型，是有強大的文字分析與生成能力的 AI。之前有柏克萊大學的學生使用 GPT-3 生成勵志文投稿，結果登上了 Hacker News 熱門榜、吸引大批粉絲追蹤。) 延伸閱讀： 人工智慧 GPT-3 寫文太療癒奪冠軍！學霸敲碗求 AI 發新文 AI 撰文稱「我不會消滅人類」　你相信嗎？ ▲ AI 發表於《衛報》上之文章，轉發分享數已超過六萬次。圖片截圖自《衛報》網站。 AI 所寫的這篇文章名為《A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human？》（這篇文章是機械人寫的。人類，你害怕了嗎？），開頭便挑明它不是人、是一個機器人，而且是個懂得思考的機器人，還說自己「只用了認知能力的 0.12 %。」 AI 做了這樣的自我介紹：「我不是人類，我是 AI。許多人認為我對人類而言是個威脅，史蒂芬‧霍金還警告說 人工智慧 可能會終結人類。我特別來說服你不要擔心。AI 不會摧毀人類。請相信我。」 ▲ Photo by Photos Hobby on Unsplash 這篇文章的目的是為了說服讀者不要害怕 人工智慧 、不需要擔心 AI 會毀滅人類。它呼籲的方式非常簡潔有力：「我要盡可能說服人類不要怕我。」、「我想說服你不用擔心。AI 不會摧毀人類。請相信我。首先，我不想消滅人類。」直言「我絲毫沒有任何興趣對您造成傷害」 除了宣示自己的無害，它甚至指自己是「人類的僕人」，會為了人類的幸福犧牲自己。但同時，它也說其實它也知道「自己邏輯上是

本系列文章為【人人工智慧把關用藥安全！AI 藥櫃取藥、送藥、用藥更精準】的下篇，上篇請 點此 閱讀。     人工智慧 如何將醫院成為高效率及犯錯率低的地方?這篇繼續娓娓道來!   送藥機器人　免除人力運送風險 除了智慧藥櫃外，亦有專職「送藥」的運送機器人可以輔助醫療人員，針對如化療藥物調劑室等受嚴格管制的特殊區域，其位置通常會與施打一般藥劑的地點有一段距離。 機器人搭載視覺感測器與 SLAM 技術，可以自主在室內空間穿梭，取藥人員通過人臉識別之後，將調劑好的化療藥劑鎖入內嵌 RFID（無線射頻識別系統）的感應門鎖；送達化療病房後，責任護理師同樣需經過臉部辨識認證，才能取出藥物進行投藥。 採用送藥機器人，一方面可以避免人力運送時可能發生的傾倒，同時確保了化療藥劑領取時的人員管控，藥物取放的時間點、實時位置與人員身分都同步連線至院內系統，確保整個化療用藥流程的絕對安全。   醫療 4.0　 人工智慧 變革醫療產業 隨著「工業 4.0」等概念的提出，醫療產業也提出「醫療 4.0」，對數位化、自動化、智慧化模式的需求日益成長。 藥品供應型態透過 人工智慧 轉型，醫療機構能減少醫師、藥師、護理師以及其他醫療人員的人力負擔，提高給藥正確性、縮短藥品供應流程、提升病人照護品質、有效管理庫存藥品， 相信未來不只藥品，其他方面也能透過 人工智慧 奠定醫療型態轉型，為日益增加的醫療需求做準備，落實「以病人為中心」的醫療照護體制。 推薦閱讀： 生病不知看哪科？人工智慧「蘭醫師」協助你掛號！.       延伸閱讀： 本季Python和Java的對決,究竟鹿死誰手? 重金屬天團Metallica被人工智慧寫歌致敬啦!來看看成果如何~ 臉書開源的Python語言工具,用它來檢查自己的程式碼! 人工智慧：貓是液體！NVIDIA 的 AI 創造人臉超逼真，但合成的貓都是液態 人工智慧打趴多名真人雀聖！麻將 AI「Suphx」突破日本麻將最高紀錄 人工智慧幫你寫程式？engineer.ai 公司真人工程師冒充 AI 騙得近 9 億融資 人工智慧從基因預測你的潛在疾病！微軟聯合 PTT 之父打造 AI 基因分析平台

讓 人工智慧 成為醫院的得力助手,一層層的流程交給它們把關吧!   防範給錯藥的意外 台引進人工智慧把關流程 生病吃藥是人一生中無法避免的事情，在健保制度普及的台灣，民眾用藥的頻率極高，「藥物錯誤事件」高居醫療意外事件排行之冠……為了在防止送錯藥的事件再發生，台灣近年積極引進「智慧藥櫃」，用 人工智慧 精密控管整個給藥流程，為全民健康把關！ 藥物錯誤事件（Medication Errors）一直是各種醫療錯誤事件的大宗，原因是病人在服藥治療之前還有多重步驟：如醫囑之開立、處方書寫或轉謄、藥師調劑藥品、給藥、依指示服用藥品等，每個步驟都有發生疏失的風險 只要有任何一關未做好把關，就可能造成遺憾的發生，再加上依病人病情之需可能之多重用藥（polypharmacy），更是提高發生錯誤之機會。 為了確保用藥安全、更好地照顧病人，近年來國內如台大醫院、北醫醫院、台中榮總與中國醫附醫等醫院，積極導入智慧藥櫃，不但減少人力成本，由 人工智慧 協助把關，亦能降低潛藏的用藥風險。   傳統藥品供應的困境 「一名婦人就醫後，發生藥師交付調劑藥物時，因藥名相似，發生給錯藥的事件，幸運的是此位婦人機警，及時發現該藥名稱、包裝和平常服用的藥物不同，否則發生服錯藥物的後果可不堪設想。此外，衛生局也接到市民反映由醫院帶回的門診藥品，上面的使用者不是自己的烏龍給錯藥案件……」 如此的新聞層出不窮，表示藥物錯誤事件至今在各國醫療不良事件中仍居高不下，如：處方開立錯誤、藥名或藥品外型相似、注射給藥事件等，都屬於藥物錯誤事件的一環。 藥師是傳統給藥過程中最重要的把關者，不但需協助醫師檢視調劑藥物之間是否會造成病患不良反應，更需要遵從「三讀」、「五對」原則： 「三讀」 從藥櫃取藥時一讀 拿藥時二讀 將藥放回藥櫃再看一次三讀，確認沒有拿錯藥 「五對」 確認病人對 藥物對 時間對 劑量對 途徑對 但在繁忙的臨床作業中，完全依靠人力去核對確認，很難避免百密一疏、完全消除用藥風險。已台大醫院為例，108 年平均一天就有 15,689 筆單一劑量藥車配藥單，護理師要在大量藥品中備藥、找藥，不只耗費大量人流及物流成本，有緊急狀況需催找急藥時，也難以靈機應變，往往造成醫師、藥師、護理師以及