布萊恩的創業小窩

想看經典老動漫,透過人工智慧推出一款高清神器,不再忍受渣畫質! 目錄 人工智慧修復，再差的畫質都能秒變高清！ 結合 Waiuf2x、RealESRGAN 的 Real-CUGAN，修圖效果青出於藍？ 一、材質紋理 二、線條處理 三、畫質比較 四、淺景深效果 結論： Real-CUGAN 雖非最清晰，但平均表現最佳 童年的懷舊動漫和卡通仍相當經典，許多人仍會在網路上重溫過去的美好時光。但是已經習慣 1080p 或甚至 4k 畫質的現代人，看到以前只有 360p 或甚至更低的影片，感覺總有些不舒服。 近日 GitHub 熱門榜上出現一個專為動漫影像而生的畫質修復模型，竟能夠將動漫一秒變高畫質！一起看看到底是什麼黑科技吧！ 人工智慧修復，再差的畫質都能秒變高清！ 由中國網路影片平台 Bilibili 官方在 Github 上發布的 Real-CUGAN 模型，是結合來自日本的圖片修復降噪神器「Waiuf2x」與騰訊去年推出的一款應用 人工智慧 放大圖片的「RealESRGAN」發展而來。 「Waiuf2x」出自一位日本的電腦技術高手，原理大概是把二次元圖片縮小再和原圖放在一起，藉由演算法讓模型學會如何放大拉伸圖片。而 「RealESRGAN」則是透過模擬影像由高解析度變低的分辨率的過程，讓模型能夠將一張模糊的圖片倒推出原本高畫質的樣貌。 結合 Waiuf2x、RealESRGAN 的 Real-CUGAN，修圖效果青出於藍？ 結合了兩個修圖神器的 Real-CUGAN 模型，效果會更好嗎？ 官方便將原動畫畫面及 Waiuf2x、RealESRGAN、Real-CUGAN 三個模型修復出的畫面結果，分別就紋理、線條、畫質、景深分別做比較如下，每張圖從左至右分別是原動畫畫面、Waiuf2x 版、RealESRGAN 版以及 Real-CUGAN 版，這樣的對比圖可以明顯看出各模型的優缺點： 一、材質紋理 圖中顯示，RealESRGAN （左三）在圈起來的陰影處沒有處理好地板紋理（圖／取自《偵探已死》第一集10分20秒 by TechOrange） 首先是紋理挑戰，對於畫面背景中的材質紋理是否能完整保留，圖中以畫面中地板紋理的呈現來做示範。第一關來說，各家的表現結果其實都差不多...

拓展 Siri 搜尋功能，新增「提醒、干預」 蘋果 表示，他們將對 Siri 功能與搜尋進行更新，以提供有相關困擾的監護人與未成年人使用者協助。 例如：當使用者詢問該如何回報 CSAM 相關問題時， 蘋果 將會結束導向相關機構的聯絡方式，或是提供指引來幫助使用者。 除此之外，若是有使用者像要查詢有關 CSAM 或是敏感、有害的內容，系統也會進行干預，跳出警示告知使用者。 圖片來源：蘋果官網。 難以揮去的隱私疑慮 這些功能，預計今年將會在 iOS 15、iPadOS 15、watchOS 8 和 macOS Monterey 的更新中推出。 在以往，相對於 Android 使用者，蘋果的支持者們最自豪的便是 iOS 的高穩定性與嚴密的隱私保障，而這也是蘋果公司不斷強調的優勢。 不過現在，蘋果這次的做法與過往似乎有了很大的不同。 即使這些措施雖然是為了保護未成年、減少兒童與青少年私密照外流所帶來的傷害，但還是帶來不少隱私與資訊安全的隱憂。 對此，有許多資訊安全專家與機構組織都表示疑慮或反對，認為這項作法「如同在牆上打洞、裝上門後再鎖上。」 雖然有門鎖，但風險依然存在，況且要是鑰匙不慎流出，駭客便會暢行無阻。 除此之外，也有一些人擔心此先例一開， 蘋果 未來可能因為各國家政府的法律規定和要求，調整審查標準、成為監控工具。例如同志相關內容、政治敏感資訊等等，極權國家的使用者更是有此擔心。 隱私保障與資料運用的平衡難題 兒童色情內容經常被視為犯罪的證據，未成年人通常是在被威脅、利誘或哄騙的情況下拍攝這些內容，而流傳於網路上更是二次傷害。 而 蘋果 此舉，或許是希望透過提高取得相關資訊的門檻，減低可能的需求，進而減少類似的兒童性犯罪再度發生。 然而，當檢警要搜查民宅前都須先向法院申請搜索票的法治社會下，蘋果直接以審核使用者彼此之間的私人訊息和個人儲存空間等方式，來試圖達成防治的目的，是否有符合比例原則？個人的隱私考量與社會整體的治安，該如何平衡呢？ 或許是個需要大眾不斷思考與討論的問題。

兒童色情照太氾濫 人工智慧來把關 兒童情色的相關犯罪防治，一直都是社會上一項重要的議題，尤其在歐美國家，政府與民間組織皆十分重視，並投入相當大的資源在預防犯罪上，法規與刑責也更為嚴峻。 然而，縱使有嚴重的刑責，相關新聞依然層出不窮，尤其近年來智慧型手機、網際網路發展迅速，亦衍伸出許多拍攝、散播兒童情色照片的犯罪行為。 例如，在今年的 7 月 29 日，有一名居住在紐澤西州的男子，被警方查獲他的電腦內存有 110 個未成年性愛、裸露相關的影片和圖像。而其住處對面，正是當地的公立學校，令人不寒而慄。 在去年 2 月，也有一名美國空軍上校，遭檢警查獲他利用手機瀏覽未成年色情網站、保存圖片，他也坦承，自己使用 iPhone 手機下載未成年兒童的裸露照片高達 441 張，最後被判處 5 年有期徒刑與 15 年強制管束。 由於此類事件層出不窮，也讓 蘋果 決定調整目前的做法，希望能藉由其影響力，擴大對兒童的保護。 今年 8 月，蘋果在他們的官網上宣布有關保護兒童的新措施、功能，主要可歸納為三大類，分別是：Message 訊息內容偵測、iCloud 檔案掃瞄檢查、拓展 Siri 和搜尋功能的提醒和干預。 一偵測到情色照，AI 立馬傳模糊照給父母 未來， 蘋果 手機內的 Messages app 將會裝上新的工具「Helping with Communication Safety」，當  AI  偵測到使用者收到、發送色情等敏感內容的照片時，警告兒童和他們的監護人。而這些敏感內容的照片與圖像，也將會自動進行模糊處理。 如此一來，若未成年使用者遭遇到惡意騷擾，就能有相關的保護措施。除此之外， 蘋果 也會提供資源與建議，告訴孩子遇到這樣的事情不是你的錯，不想查看或發送也沒關係，並鼓勵他們進一步尋求協助。 但若未成年使用者還是想要查看或是發送敏感內容，此時系統就會發送提醒給家長。 蘋果也特別表示，這項新功能是透過手機設備上的  AI  去分析、辨別圖片內容，並強調 蘋果 公司不會、也無法去查看這些內容。 圖片來源：蘋果官網。 兒童色情照上雲端？人工智慧來守門 雲端硬碟是現今常見的儲存資料方式，將個人照片備份在雲端，也能夠避免因為手機或電腦的損壞或遺失，導致相片和回憶一起不見。 然而，亦有有心人士藉由將違法的兒童色情內容存放在雲端硬碟中，並加以散播傳閱。 為...

賽跑破紀錄的不公平優勢！東奧場上的黑科技跑鞋再惹議 此次東京奧運真的也是各國頂尖科技的競技場！除了前面所述的  AI   人工智慧 應用於場內的訓練選手、場外的 無人駕駛 、同步翻譯之外，其實還有許多意想不到的黑科技，應用於選手的服裝、運動鞋上。尤其是各家運動鞋廠牌所開發的先進材質，更是引發了選手間「不公平競爭」的疑慮。 前三名都有穿此款跑鞋！沒穿 Vaporfly 的跑者紛紛抗議 早在 2016 年里約奧運馬拉松，3 名男獎牌得主都穿了 Nike Vaporfly 4%樣版鞋！專家認為 Vaporfly 可提高「跑步效率」(running economy) 到 4%、表現可增強 3%。自 Vaporfly 在 2016 年起推出後，世界前 50 名馬拉松跑者的表現平均改善 2%，歸功於其碳纖維板鞋底。 因此，許多沒有穿著此款鞋的職業選手們向國際田徑總會（IAAF）投訴，以確定它們是否為跑者提供了不公平的優勢。 金牌選手腳上的 F1 跑鞋 EvoSpeed Future Faster+ 而今年方才結束的東京奧運上，Nike 仍以黑科技跑鞋「Air Zoom Maxfly」大出風頭，許多身穿 Air Zoom Maxfly 的選手表現突出，連 400 公尺跨欄金牌、挪威的 Karsten Warholm 都批評奪銀的美國選手 Rai Benjamin 穿 Air Zoom Maxfly 簡直是「在鞋底墊彈簧床」。 但其他品牌跑鞋也都推陳出新，紛紛展現致勝的技術，像是上述的金牌得主 Karsten Warholm 自己也穿黑科技跑鞋：Puma 應用賓士 F1 賽車團隊研發的 EvoSpeed Future Faster+，如下圖影片： https://youtu.be/SQ1WRLLNwiw Ralph Lauren 美國隊的全新穿戴式調溫技術 美國代表隊開幕禮進場服裝為 Ralph Lauren 操刀，加入全新穿戴式調溫技術 RL COOLING，與全球最先進的電腦降溫系統相同的技術。透過精密的裝置監察體溫，使用內建的微型遙控器調節至最佳水平，為穿著者的皮膚散熱，讓他們即使身處酷熱環境，仍可保持長時間涼爽。 OMEGA 為奧運選手提供最完美的計時 像游泳、體操和沙灘排球等項目都 在 使用 Omega 計時器，該計時器結...

AI 即時翻譯提升溝通的精準 VoiceTra：日本政府研發．人工智慧即時翻譯 31 種語言 奧運賽事的 16 天內，東京每天湧入約 920000 名海外遊客。為此，日本政府開發了一款使用 人工智慧 的多國語言即時翻譯 App 「VoiceTra」。 VoiceTra 結合雲端運算系統與 機器學習 改善翻譯品質，可提供 31 種語言的文本翻譯，讓來自不同語系國家的人們能順暢溝通。 Fukidashi：雙螢幕的面對面翻譯對話框 針對面對面的多國語言溝通，Panasonic 推出了造型像漫畫中的對話泡泡、大小如 iPad 的「Fukidashi」平板。 「Fukidashi」可裝在支架上立於桌上，設備的正反面都有螢幕，可讓雙方以不同的語言溝通。例如 A、 B 雙方各以英語與日語交談的狀況下，A 方用英語說了一句話，靠近 B 方那側的螢幕就會顯示日文翻譯， B 方用日文回答後，靠近 A 方的螢幕就會將 B 方所說的話用英文呈現。目前 Fukidashi 支援可日語、英語、韓語和中文四種語言。 除了用於面對面交流的 Fukidashi 外，Panasonic 還推出適用於機場、展場、觀光導覽區的 多國語言翻譯大聲公「Megahonyaku」，可即時將日文翻譯成英文、中文以及韓語，傳遞到各種公共場合。 https://youtu.be/owNl7OeuubE

  本來要在 2020 年舉辦的日本東京奧運，因為 Covid-19 疫情史無前例地推遲至 2021 年舉行，儘管經歷了風風雨雨、充滿不少爭議，但此次舉辦的東京奧運卻也是結合科技實力的一個重要展現：將最新的  AI   人工智慧 技術導入於選手的訓練、提升參賽運動員和觀眾的體驗，以及解決賽程中所面臨的問題等。 Intel 推 3DAT 運動追蹤， AI 加速處理分析動作 晶片龍頭大廠  Intel （英特爾）開發了 3D 運動員追蹤技術（簡稱為 3DAT ，全名為 3D Athlete Tracking），用於追蹤短跑比賽等項目。它以攝影機拍攝選手的體型、動作並上傳到阿里巴巴的雲端上，以姿態估測演算法（pose estimation algorithms）做選手身體動作的生物力學分析後，再將「幾乎同步」的分析資料疊加在即時轉播的影片上。 雲端攝影追蹤 x AI加速處理分析，不需任何穿戴裝置！ DAT 的運用能為參賽選手提供訊息和洞察分析：如運動的姿勢、阻礙他們前進的因素等。此項技術使用4部雲端的攝影機拍攝全身主要關節位置，發送給內建  Intel   人工智慧 加速功能「Deep Learning Boost AI」的處理器進行分析。教練收到分析報告和圖表後，就能更清楚地了解選手弱點、如何更精準的調整運動姿勢、規劃訓練等，來幫助選手充分發揮潛力。 另外，使用 3DAT 追蹤時，選手不需要穿戴任何感應裝置，而影響到訓練過程。 AI 透過 40000 影片分析，造就日本柔道金牌 東京奧運柔道項目中，日本選手高藤直壽在 60 公斤男子柔道項目中奪金，讓拿下銀牌的台灣選手楊勇緯忍不住落淚。原來，高藤奪金的秘密之一，在於背後有著  AI  透過 4 萬支影片的大數據分析！ 在 60 公斤量級金牌戰拿下銀牌，而日本選手金牌得主高藤直壽，和日本隊連續奪得多枚金牌背後的關鍵是什麼呢? 其實，自 2016 年里約奧運後的國際賽事，日本柔道隊都會分析人員到場拍攝與分析超過四千名選手的動作，解析他們的招數、技巧、優劣勢，像是何時進攻、何時該防守、如何抓住對方的道服等，讓教練、選手隨時都能透過影像來確認。 像是近期兩場的世界錦標賽上，日本隊分析後得知：過往柔道得分率最高的「過背摔」和「內股」等主要...

【前情提要】 Facebook 表示：比起跟人類談心，有近五成的用戶表達他們更喜歡跟自家的人工智慧「Blender」聊聊！然而當「Blender」被安排與女性的聊天 AI「Kuki」約會時，Blender 卻失控秒變媽寶，甚至稱 Kuki 為媽媽 ，不斷跳針脫序演出（詳情請看 上篇 ）⋯⋯Facebook 為「雪恥」，趕緊將 Blender 「進廠維修」，升級後推出「BlenderBot 2.0」⋯⋯新版本的 Blender 有哪些亮點，讓他成為更能與人連結的人工智慧？ 牢記你說過的、聽不懂還會主動找答案的AI BlenderBot2.0 為了減少類似這樣的尷尬對話發生，在 2021 年， 臉書 團隊推出了他們改進後的聊天 機器人 ──BlenderBot2.0。 2.0 與舊版最大的不同之處在於，Blender 多了「長期記憶」與「即時搜尋」功能。 在長期記憶方面，BlenderBot2.0 能夠記住自己與對方曾經說過什麼，在未來，若遇到相關話題時，能夠接續話題而不會產生自相矛盾的狀況，避免對談者要將說過的話再重複一次的窘境。 而若是碰到  AI  不太了解的話題，BlenderBot2.0 現在也能夠即時到網路上搜索相關資訊，並以這些資訊來回應、延續，或開啟新的話題。 Blender2.0 版本多了記憶與網路搜尋功能。來源：ai.facebook.com 如此一來，能夠減少言不及義的狀況，讓聊天 機器人 表現得更像人類，畢竟像上網搜尋等等，也是真實人類日常聊天時會做的事。 為了強化新的聊天  AI ，臉書也在外包平台上發布任務，邀請網友一同來共襄盛舉。 這些任務包括：間隔幾小時、幾天後，針對同一話題接續討論；以及根據對方所提出的興趣話題，搜尋相關資訊後接續對話。臉書再收集這些數據與對話，進一步來提升聊天機器人的自然度。 網路陷阱多！AI與老司機對話後仍「保有道德」的挑戰 從網路上找尋資訊，或是和真人網友學習對話，看起來是個好方法，但同時也潛藏著巨大的隱憂。 雖然這樣能夠教會  AI  如何回覆一段對話，但如一個人的是非對錯、價值觀、道德觀往往體現於他的言談之中，想要讓 AI 在接觸到網路上的情色、暴力、歧視等資料後還「保有道德」，似乎還是一項挑戰。 例如微軟的聊天 AI Tay，在網路上僅推出一天，就開始說出「希特...

有時心直口快不得體？AI人工智慧當你的垃圾桶！ 你喜歡在網路上用訊息跟朋友聊天嗎？ 從 Line 到  Facebook  Messenger，現在的通訊軟體讓人們彼此之間的聯繫更方便、緊密，也讓「即時聊天」成為了現代社會日常生活中的一部份。 但是，有些時候當正好能聊天的好友都在忙、不方便傳訊息，或是有些話題不適合向認識的人傾吐，又該怎麼辦呢？ 或許之後，你可以考慮讓  AI  當你的垃圾桶！即使它本質只是冰冷無感的 人工智慧 ，但是可避免你將不恰當的話語傳達出去。畢竟有些暫時抒發的話語，不適合傳達給有血有肉的人聽！ 微軟「接地氣」，依國家推不同的聊天用人工智慧 在 2014 年，微軟亞洲網際網路工程院便在中國推出過一個  AI   人工智慧 聊天 機器人 ，取名為「小冰」。 小冰的目標是運用演算法以及大數據等技術，建立感情計算框架，藉此透過文字與網友們進行互動，曾在中國的新浪微博、騰訊 QQ 和 WeChat 等平台登錄上架。 除了中國的小冰，微軟也「因地制宜」，在世界各地推出不同的聊天機器人──如：美國的 Tay 以及升級版的 Zo 、日本的 Rinna、印度的 Ruuh 以及馬來西亞的 Rinna 等，眾多的  AI  機器人，顯示微軟對相關領域的重視。 其他科技巨頭也不會讓微軟專美於前，Google 也曾開發開放領域聊天 AI 機器人，名為 Meena。 根據 Google 的說法，Meena 擁有 26 億個參數的神經對話模型，能夠提出更為合理、具體的回應，與人們進行各種不同話題的對話。 Google的聊天機器人 Meena 。來源：Google AI Blog 和真人相比，49%用戶更愛跟FB的AI「Blender」談心 作為矽谷巨頭之一， 臉書 也不落人後。開發出開源聊天  AI   機器人 ，名為「Blender」。 臉書曾在去年表示，Blender 是目前全球最大的開放領域聊天機器人，總共有 94 億個參數模型，能夠展開 14 輪自然的對話。 Blender 除了以大量的資料來進行訓練之外，也加入了其他特殊元素，例如：獨有的個性、能夠使用知識回答問題，並且可以展現出同理心，以保證能打造出令人舒適的對話方式。 不過，Blender 也不是臉書第一個打造的...

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...

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...

  沒想到 人工智慧 也能幫你看皮膚科了~雖然只是初步診斷,相信未來技術會更完善!   目錄 求診不易？先讓 AI 幫你初步診斷 「只是幫手，不具療效！」 Google  I/O 2021 開發者大會在日前落幕，大會上除了揭露了眾所矚目的 Android 12 作業系統、Google Maps的擴增實境（AR）新功能、 人工智慧 語言模型「LaMDA」之外，還有一項 AI「皮膚輔助診斷」工具登場，只需透過手機拍攝皮膚照片，再回答相關問題，AI 便能辨別皮膚狀況、並協助使用者查詢可能的疾病。 拿出手機拍張照，就可以讓 AI 辨識皮膚問題。圖片來源：Google 官方部落格。 求診不易？先讓 AI 幫你初步診斷 相信大家多少都曾有過皮膚相關的問題，全球現今約有 20 多億人飽受皮膚相關疾病的困擾。然而因為各種因素，如：地區偏遠、醫療資源不足或昂貴、患部在隱私處等，使得很多患者沒辦法就醫或即時得到醫療協助，使得病情變得更為嚴重。 這樣的情形也引起了  Google  的注意。官方表示，關於「皮膚、指甲、頭髮」的相關問題搜尋每年將近一百億次，並且大部分人注意到自己皮膚的異常狀況時，第一步往往是拿出手機、打開 Google 搜尋。 然而，僅僅是用關鍵字來描述皮膚症狀難以準確判別、找到正確的病因，甚至誤會為其他病症，造成不必要的恐慌或錯誤的治療。 因此，Google 推出「皮膚輔助診斷」AI 工具，希望能改善這些困擾。這個工具預計以網頁的方式呈現，使用者進入後，只要用手機鏡頭拍攝患部不同角度的三張照片，接著回答膚質狀況、出現問題的時間以及其他症狀， 人工智慧 便會比對資料庫、進行分析，再提供可能的疾病列表，與皮膚科醫師提供的資訊和常見問答，使用者就可以利用這些結果做更進一步的查詢。   「只是幫手，不具療效！」 Google  表示，該 AI 模型是使用已知的 288 種皮膚疾病為依據，並利用超過 65,000 張去識別化圖像進行訓練，同時結合經專業醫師診斷的病例數據，再根據使用者的年齡、性別、種族及皮膚類型來進行分析、與數千個健康皮膚案例作比對。 此項工具預計在 2021 年內推出測試版，據 Go...