布萊恩的創業小窩

你聽說過 AI 會議神器Maxine了嗎?讓我們一起來看看它的實用性~     目錄 無需強大硬體，即可享有高解析．無噪音的視訊會議體驗 AI 捕捉臉部關鍵點，所需頻寬減至原本一成 眼神接觸、臉部對齊……人工智慧提升視訊會議的體驗 臉部眼神校正功能：模擬面對面開會 替身與虛擬背景：人再邋遢、家中再亂都能體面開會！ Jarvis 對話式 AI：即時翻譯、會議記錄 疫情期間，WFH 已成常態，全球有數百萬人使用視訊來開會、學習、娛樂，甚至就診。IT 大廠紛紛發展視訊會議能應用的 人工智慧 技術。 微軟甚至聯合美妝大廠資生堂，共同推出能「立即上妝」的視訊會議 AI 技術呢 ！ 而顯示卡大廠 NVIDIA 去年末推出的雲端視訊串流 AI 平台「Maxine」，能使用 人工智慧 視訊壓縮技術—只要從人臉上「抓到」幾個關鍵點後，就能在另一端依據這些臉部特徵關鍵點 (facial points)，重建人臉動畫。如此一來，就不需串流整個影像的畫素，大幅度降低視訊傳輸所需的頻寬。 以下影片為 NVIDIA Maxine 的各種功能介紹： 無需強大硬體，即可享有高解析．無噪音的視訊會議體驗 NVIDIA Maxine 是雲端原生的視訊串流 AI 平台，其嶄新的 AI 功能可被導入到各式各樣的網路視訊會議中。視訊會議的服務供應商可透過 NVIDIA 的雲端 GPU（沒錯！此款 GPU 真的就在雲端上，因此你無需添購任何專業的設備～）上運行該平台，為用戶提供全新的 AI 功能，包括視線校正（Gaze Correction）、超高解析度、噪音消除和臉部打光等功能。 由於資料是在雲端而不是在本地設備上處理，因此使用者無需任何強大的硬體設備，即可享受高解析度、無背景噪音、自動修正的角度、甚至虛擬背景、替身、即時翻譯等進階功能！ AI 捕捉臉部關鍵點，所需頻寬減至原本一成 以下為 NVIDIA Research AI 視訊壓縮展示影片： NVIDIA 使用的 人工智慧 技術可以分析每個會議參與者的臉部關鍵點（眼、鼻、口等周圍的要點 key points），並在接收器端運用所抓到的臉部要點來重建臉部動畫。如此一來就不需要傳輸完整的畫面，傳輸的資料減少了，所...

陪玩賓果的夥伴又多了 人工智慧 啦!不曉得會是什麼感覺~ 目錄 「人」工智慧：與創造者一模一樣的AI機器人Nadine 人工智慧機器人當主持人 比真人擅長陪玩賓果遊戲 陪伴型 人工智慧 機器人 Nadine 與老人互動融洽｜圖片來源：abc NEWS 賓果是一種常見的團康遊戲，利用有 5×5 方格的紙上進行，依照抽出的號碼做記號，最先集滿五條線的玩家獲勝。由於賓果規則簡單、只需要一個主持人即可舉辦、也有一定互動性，在國外的養老院等場所經常可以看到。 而面對近代社會的少子化、高齡化等現象，安養長照的壓力越發沉重，養老院所也常有人力短缺的問題。為了減輕人力不足上的負擔，許多機構都在研究「陪伴型  AI  機器人」的可能。 來自新加坡南洋理工大學（Nangyang Technological University，NTU）的研究團隊，便發表了有柔軟肌膚、豐富表情的 AI  機器人 「Nadine」，不只與老人互動，還能主持賓果遊戲！以下為 人工智慧 「Nadine」的介紹影片：   「人」工智慧：與創造者一模一樣的AI機器人Nadine   Nadine 是類人 機器人 ，具有自己的個性、情緒和情感。不過，她的名字與外型都來自她的創造者── Nadia Magnenat Thalmann 教授。 Thalmann 教授是一名在虛擬人類、社交機器人等領域都有著許多貢獻的學者，目前也任教於新加坡南洋理工大學。而這台機器人 Nadine 看起來幾乎就是教授的分身一般，看起來栩栩如生，更擅長與人交流互動。 「我們希望了解擬人化機器人能否有辦法透過交談與遊戲，降低老年人的孤獨感。」Thalman 教授表示，這是他們創造出Nadine的初衷。 在與人互動時，Nadine 會依照對方反應給出相對應的回答、變化自己的手勢跟表情，同時也會記住曾經互動過的對象、相關資訊，察覺對話者的情緒並從對話的上下文、當下環境來理解意思，就像是跟真人互動一般。 由於這些優點，Nadine 在許多場合上大放異彩。她曾與許多不同領域、企業的人互動，如瑞士信貸、德意志銀行，還曾和印度總理納倫德拉．莫迪有過交流。 甚至，在接受了新加坡友邦保險的客服培訓後...

史上最難的"惡"羅斯方塊毫無疑問是出自 AI 之手~快來瞧瞧~ 目錄 經典遊戲再進化！AI 打造史上最難「惡」羅斯方塊 被人工智慧壓著打的人類玩家…… 玩家呼籲「用 AI 反制 AI！」 即使被 AI 虐　還是樂此不疲   經典遊戲再進化！AI 打造史上最難「惡」羅斯方塊 俄羅斯方塊（Tetris）可說是最長壽、最受歡迎的電子遊戲之一，從 1980 年代問世至今，在不同國家、各種年齡的玩家之間一直十分風靡，也開創了「落下型益智遊戲」這一類別。 為什麼這款遊戲能夠如此家喻戶曉、歷久不衰呢？因為它規則簡單好懂，只要將隨機出現的不同形狀方塊由下而上堆疊，當橫排的格子被填滿時就能消除並得分，但要是疊起的方塊碰到頂部、無法再擺放新的方塊時就 Game Over 了。 不過，即使容易入門，想要玩得出色卻也不容易，在邏輯計算、反應力缺一不可，讓許多人著迷於挑戰「世界紀錄」等級的高分。還有人透過 人工智慧 ，設計出一款世界最難的俄羅斯方塊，向全世界的玩家發出挑戰！ Photo by qntm on Twitter 被人工智慧壓著打的人類玩家…… 這款公認最難的俄羅斯方塊名為「Hatetris」，也就是讓人討厭的俄羅斯方塊（Hate + Tetris）。打造出它的工程師「qntm」曾經表示：「這是根據科幻小說《無聲狂嘯》中的邪惡  AI  所打造出的俄羅斯方塊。」 顧名思義，Hatetris 在遊玩的過程中絕對能讓你倍感痛苦，因為它會透過 AI，計算出讓你最難消除的落下組合！ 在俄羅斯方塊中，玩家最難駕馭的方塊形狀就是 S 型、Z 型兩種，而 Hatetris 便是一開始就掉落大量的 S、Z 方塊，讓玩家無法將底部鋪平，而這還只是一開始的下馬威而已。 Hatetris遊玩畫面。 若只是一直出現 S 型或 Z 型，玩家依然能穩定地消去一行行。但是 Hatetris 是不會讓玩家好過的，因此接下來， AI  就會看看哪個形狀的方塊能讓狀況變得最糟，來決定接下來要掉出什麼方塊。 什麼叫做「最糟」呢？AI 的邏輯其實不難理解，其演算法會比較不同形狀的方塊落下後，哪一個能讓玩家的堆疊變得最高，如果結果是差不多就優先選擇 S 型。 這...

Google 影片SEO還有哪些規則需要遵守?快繼續看下去!   目錄 允許 Google 擷取影片內容檔案 6. 以支援的檔案格式提供 7. 避免阻擋搜尋機器人 8. 確認頻寬 9. 建立固定 URL 啟用 Google 特定的影片搜尋功能 10. 影片預覽 11. 重要時刻 12.  直播標記 被判定成敏感內容怎麼辦？！ 13. 移除影片的搜尋結果： 14. 依使用者的位置不同，顯示不同的影片搜尋結果： 15. 若有成人內容，最好針對安全搜尋進行設定： 上篇 介紹了幾項影片搜尋  SEO  的方法，這次我們將繼續介紹如何讓影片搜尋最佳化！   允許 Google 擷取影片內容檔案 允許 Google 擷取影片檔案本身十分重要，因為若沒有事先設定好，即使將影片編入索引中，還是無法讓「影片預覽」或「重要時刻」等功能顯示在搜尋結果中。想要允許 Google 擷取影片可以參考以下作法： 6. 以支援的檔案格式提供 例如：MOV、MP4、MPEG、WMV……等等。 7. 避免阻擋搜尋機器人 避免使用 noindex 標記或  robots.txt  檔案等方式封鎖影片內容網址或網域，這會讓 Google 無法擷取影片的檔案。 8. 確認頻寬 確認所選擇的網站主機代管​以及實際處理影片的伺服器擁有實際的頻寬，才不會在  Google  嘗試讀取影片時超過負荷。 9. 建立固定 URL 為影片與縮圖建立穩定的網址，免得因為網址過期、更動或失連而導致無法順利查找。   啟用 Google 特定的影片搜尋功能 上一篇我們提過幾個名詞，如「影片預覽」、「重要時刻」等，這些都是 Google 為搜尋使用者提供的「摘要」，能讓人對影片有個基本認識、預先了解是否有自己想要的資訊等，和沒有摘要的影片比起來，這樣更能夠讓人想點開影片。 這些功能各有什麼效果呢？要如何才能有效顯示？ 10. 影片預覽 為了讓使用者對影片有初步了解，Google 會...

Google影片的 SEO 又改變遊戲規則了嗎?上下篇都不能錯過呀~   目錄 協助 Google 找到您的影片 1. 公開影片： 2. 為影片加上適當的 HTML 標籤： 3. 提交影片 Sitemap： 我是採用第三方內嵌播放器，怎麼辦？ 確保影片能編入索引 4. 提供高畫質的縮圖： 5. 提供結構化資料：   SEO （Search Engine Optimization），意指根據搜尋引擎的規則運作、無須付費買廣告就能自然排序在搜尋結果最前位，增加能見度的方法。當使用者主動搜尋關鍵字，通常也就代表著感興趣，而人們往往只點擊前幾項搜尋結果，因此搜尋結果第一名可以說是兵家必爭之地 每日，都有上億的網友搜尋各種與新聞、美食、娛樂等等主題的相關內容，且越來越多人喜歡透過影片來接收資訊。 比起一篇文章，影片給人的感覺更有溫度、娛樂性更高、接收訊息的門檻也更低，因此除了網站排名之外，「影片」類  SEO  的重要性可說是與日俱增。 如果希望你的影片獲得更多的聲量與關注，就需時時掌握如  Google  等主要搜尋引擎的脈動，若搜尋引擎的演算法則有更新，就會使原本的搜尋結果排名發生變化，對流量的影響不容忽視。掌握 Google 搜尋排序背後的「潛規則」，才能讓影片被演算法則所青睞！ Google 的新影片  SEO  多了哪些重點呢？我們將分成上下篇，為大家詳細介紹。 協助 Google 找到您的影片 首先最重要的就是影片本身要讓使用者好找，也要讓  Google  好找！ 1. 公開影片： 確保影片位於公開的網頁，而且使用者不需要經過複雜的操作，即可載入影片，這樣除了方便 Google 找到之外，也能讓使用者更簡單的觀看影片。 2. 為影片加上適當的 HTML 標籤： 一份 HTML 文件中會有許多標籤 （tag），不同的標籤表示不同語意（semantic）內容的區塊， 如果加入如 <video>、<embed>、<iframe> 或 <object...

AI 已經開始練習如何設計IC晶片了,人類又要被超越了嗎?   目錄 從 6 個月變成 6 小時 工程師又要被 AI 取代了嗎？ Photo by Brian Kostiuk on Unsplash 疫情衝擊之下，全球的電子產品消費需求提高，除了使 IC 晶片需求大增外，許多產線停滯、公司延遲出貨，也使得晶片更加供不應求。 除此之外，在晶片生產流程之中，「晶片設計」的環節曠日費時，是一門複雜的專業技術，主要由專業晶片設計公司進行規劃、設計，如台灣人熟知的聯發科，國際上的知名大廠如高通、Intel 等等。 過去可能需要許多位專業工程師、花上好幾個月的時間，才能規劃、設計出一張晶片。 然而， Google  日前在《自然》期刊中發表的一篇論文中表示，Google 新研發的一款 人工智慧  AI，只要不到 6 小時的時間，就能設計出人類需要數月時間的晶片！   從 6 個月變成 6 小時 不僅如此，Google 於論文中表示，新的  AI  不只可以在六小時內設計出一款晶片，包括功耗、性能和晶片面積等各種指標，也都優於人類工程師所設計出的晶片。 即使目前的 IC 晶片製造流程中，已經有許多步驟能自動化了，不過在製造前的設計階段依然需耗費不少時間，因此 Google 號稱能自動設計出新晶片 AI，就如對整個半導體產業投下震撼彈。 Google  系統 機器學習 主管 Azalia Mirhoseini 稱：「我們的方法已經用於生產，設計下一代 Google TPU。」 TPU 為「張量處理器」，是 Google 開發的特殊應用積體電路（ASIC），專門用於強化機器學習，在 AI 相關領域的表現優異。由此可見，Google 正透過使用  AI  設計晶片，用來創建更快速、更完善的 AI 系統。 IC 晶片是電子產品中最重要的部分。Photo by Harrison Broadbent on Unsplash 一張小小的晶片中，需要容納、整合上萬個微電子組件，並以總長達數公里長的極細線將其連接，而如何讓數量龐大的組件處於最佳位置，並且功能正常，是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。 Goo...

人工智慧 可不再只是面無表情,你該看看現在它們的豐富表情! 目錄 喜怒哀樂都OK　表情自然的人工智慧EVA機器人 即使知道是 AI　也能帶給你好心情 圖片來源：Creative Machines Lab 網站。 「 機器人 與人類」的關係一直是備受關注的熱門話題，而機器人的外表，也從堅硬冰冷的金屬硬殼，變成與真人相差無幾的柔軟皮膚。 當外表與人類如出一轍後，科學家希望研發出內心也「具有人性」的 人工智慧 ，辨識出人類的情緒，並且做出反應。這樣的能力，讓機器人得以成為陪伴老年人、特教兒童或長期住院病患的重要幫手。 而隸屬哥倫比亞大學的「創意機器實驗室」團隊，正是研究出了能判讀人類情緒、並用「表情」回應人類的藍臉機器人──EVA。 喜怒哀樂都OK　表情自然的 人工智慧 EVA機器人 「EVA」介紹影片如下：   來自美國哥倫比亞大學工程學院的創意機器實驗室（Creative Machines Lab at Columbia Engineering）針對人與機器人之間互動特別關注，他們耗費了五年時間，打造出一個擁有柔軟臉頰、深邃五官、豐富表情，並能依對象不同的表情給予回應的 機器人 ：EVA。 EVA 是一尊主要為頭部、有著藍色臉龐的機器人，雖然無法言語，但 EVA 的能展露出既生動又張力十足的各種表情，這也讓許多人聯想到知名的表演藝術團體──藍人樂團（Blue Man Group），差別只在 EVA 的「人造肌肉」是由電纜與馬達所牽動的。 研究團隊以 3D 列印打造出各項零件，模擬出人的臉骨、關節與肌肉，用馬達拉動超過 42 塊肌肉部位，來表現出喜悅、憤怒、哀傷、厭惡、恐懼、驚訝六種主要表情，再進行細部調整來表現出更細微的情緒。 EVA 柔軟的臉部底下是複雜的馬達、管線和結構。圖片來源：Creative Machines Lab 網站。 但 EVA 又是怎麼決定什麼時候要擺出怎樣的表情呢？團隊表示，他們採用  AI   深度學習 ，以多個神經網絡創建出 EVA 的「大腦」，訓練他掌握兩種能力： 首先，讓 人工智慧 學會使用、協調自己複雜的機械肌肉系統，來生成各種臉部表情。團隊透過讓 EVA 觀看一系列自己的隨機表情影片，將肌...