MAKER EVEN

AI無疑是如今最火的領域!在Google I/O 2018大會上，Google為全世界詮釋了什麼叫做AI產品。尤其是現場演示中，Google Assistant打電話到各種消費場所進行預約，與工作人員進行多輪對話，和我們以往看到的語音助手不同，Assistant的聊天過程完全不尬，讓人難辨真假，甚至還有點萌。   當然，除了AI對話以外，Google I/O 2018大會上Google還拿出了更多已經落地或者計畫要推出的產品，每一種都同樣驚豔。其中。Google的開源計畫--AIY Projects(AIY計畫)受到了在場開發者的關注，其目標是讓每個Maker(創客)都能DIY自己的 AI 人工智慧產品，讓更多人能學習、探索並體驗人工智慧。 Voice Kit使用Google智能助理為您的Raspberry Pi添加語音控制，而Vision Kit則打開圖像識別並向創客們引入了神經網路。它可以檢測千中常見物體，但也可以對您的臉部表情進行檢測，並顯示出您的情緒，比如憤怒、開心等等。 Google的AIY套件對那些想要探索電腦視覺等人工智慧概念的創客群體，做了很多幫助。舊版本的套件，用戶需要自己提供Raspberry Pi和其他必需零部件，所以對新手來說，比較的麻煩。從現在開始，AIY套件將變得更加容易，更適合初學者、學生等等群體：Google發佈了更新的AIY Vision和AIY Voice套件，其中包括您開始使用所需的所有組件內容。 與此同時，Google承諾在您準備DIY時提供更多幫助。一個配套的Android應用程式(AIY app)有助於設置您的AIY套件，並且AIY網站本身已經針對年輕創作者更清晰的指示進行了操作改進。同時Google的AIY網站將更新技術文檔，幫助創客一起創作。   據報道，Google AIY系列開發套件已經抵港銷售了，價格分別是港幣706和港幣392。感興趣的開發者們，可以關注Google AIY系列開發套件的香港線上商城——引力互聯GravitylinkStore:  https://store.gravitylink.com 。

Google在2017年啟動了AIY專案，並推出兩款DIY套件，目的是讓創客們能夠在自己的專案中融入AI。Google注意到，兩款AIY套件的需求持續增長，特別是STEM受眾的需求強勁，家長和教師們都認為這些產品是課堂教學的絕佳輔助工具。 Google也正在採取許多努力讓機器學習能夠更為"平易近人"。 AIY Projects主管Billy Rutledge表示，他們希望幫助教育工作者將AIY加入到STEM的課程計畫中，並透過新版AIY套件的協助，幫助學生應對更多未來挑戰。 同樣的，在我國，人工智慧發展方面人才缺口巨大，而且國內中小學校的STEM科學教育課程也亟待加強。因此，"人工智慧+教育"這一概念，也快速火遍了中小學STEM課堂。 “人工智慧教育需要從青少年階段抓起，要積極培養學生們的科技創新興趣。” 去年夏天，我們的AIY小組就走進了中國·安徽--合肥八中的學子課堂，和小學霸們一起，瞭解Google AIY和學習人工智慧。 AIY Voice Kit是一款人工智慧語音套件產品。用戶可通過AIY Voice Kit，借助Google Assistant SDK和Cloud Speech API，創建虛擬語音助手，為自己的專案添加語音交互功能，比如控制電燈開啟關閉、電器開關等等。 AIY Vision Kit則是一套簡單的電腦視覺系統，可運行多種基於TensorFlow的神經網路模型應用。通過VisionKit，用戶可以將圖像識別和電腦視覺功能添加到基於樹莓派Raspberry Pi Zero WH的專案中，能識別上千種常見對象和麵部表情。比如自帶的JoyDetector，就能使用機器學習來檢測人臉表情，比如微笑、皺眉等等。皺眉時按鈕會變藍色，微笑則變黃色。若人臉的表情很誇張，設備會發出聲音。假如相機看到多張人臉，它將評估每張人臉並計算每張人臉的喜悅分值。 值得注意的是，新版的AIY Vision Kit和Voice Kit，包含了樹莓派Raspberry Pi Zero WH板和預先配置的SD卡，而Vision Kit也引入了樹莓派RaspberryPi Camerav2，為用戶省去了額外購買的過程。 據報導，Google AIY系列開發套件已經抵港銷售了，價格...

Recently, it was reported that the Google AIY Kits will be launched in Hong Kong.   Obviously , AIY Kits will help makers in Hong Kong jump on the AI bandwagon. Artificial Intelligence allows computers to perform increasingly complex tasks like understanding speech or identifying what’s in an image. AIY stands for “Do-it-yourself Artificial Intelligence”. In 2017, Google launched AIY projects to give makers the power to build AI into their projects with two do-it-yourself kits. With AIY Projects, Makers can use artificial intelligence to make human-to-machine interaction more like human-to-human interactions. The Voice Kit lets you build a voice-controlled speaker, while the Vision Kit lets you build a camera that learns to recognize people and objects. To make setup easier, both kits have been redesigned to work with the new Raspberry Pi Zero WH, which comes included in the box, and pre-provisioned SD card. Now users no longer need to download the software i...

AI無疑是如今最火的領域。2017年，Google正式發布其新的開源計劃--AIY Projects(AIY計劃)，目標是讓每個 Maker(創客) 都能 DIY 自己的 AI 人工智慧產品，讓更多人能學習、探索并體驗人工智慧。其中，Voice Kit 是語音識別開發工具，它允許用戶使用 Google Assistant??SDK 將Raspberry Pi轉變為語音控制助手。Vision Kit 是圖像識別開發工具，由TensorFlow 機器學習型號提供支持，支持離線識別。近日有消息稱：AIY 系列套件已經在港率先開售。 小身材，大作為，讓人工智慧為人人可用 1、AIY Voice Kit 語音套件 AIY Voice Kit 作為一款語音工具，可以連接云服務，如 Google Assistant SDK 或者 Cloud Speech API 均可，也可以使用自身系統，其自身采用的系統很簡單，為全球流行的樹莓派(Raspberry Pi)。用戶可在此基礎上創建虛擬語音助手、為自己的項目添加語音交互功能。Voice Kit 的組成，主要有聲音捕捉、回放附件，非常易用的連接器、子板、揚聲器、微伺服系統等等。 Voice Kit的主要功能及作用： ·可取代物理鍵和顯示屏; ·可取代智能手機APP以控制連接的設備; ·可以為助理機器人增加語音識別的功能。 2、AIY Vision Kit 視覺套件 AIY Vision Kit 的主要組件是 Raspberry Pi 的 Vision Bonnet 配件板。這個組件的低功耗視覺處理單元能在設備上運行神經網絡模型。附帶的軟件運行三個基于TensorFlow的神經網絡。 其中一個基于MobileNets 平臺，能夠識別超過千種日常物品。第二個可以在圖像中發現面部和表情。最后一個是專門用于辨別貓，狗和人的神經網絡。 Google 還為 AIY Vision Kit 創建了工具，允許用戶使用 TensorFlow 訓練新模型。該套件支持 Python API 以進行基本更改，例如更改按鈕 LED 的顏色，調整揚聲器音量等。 北美一上架就售空！Google AIY到底有多神奇?！ AIY Voice Kit 套件可借助 Google Assistant SDK 和 ...

自 2001 年起，《麻省理工科技評論》每年都會評選出當年的“十大突破性技術”（10 Break through Technologies），這份在全球科技領域舉足輕重的榜單曾精准預測了腦機介面、智能手錶、癌症基因療法、深度學習等諸多熱門技術的崛起。 今年也是該雜誌創刊 120 周年，《麻省理工科技評論》在幾天前發佈了 2019 年“全球十大突破性技術”，入選的10項技術包括：靈巧機器人、核能新浪潮、早產預測、腸道顯微膠囊、定制癌症疫苗、人造肉漢堡、捕獲二氧化碳、可穿戴心電儀、無下水道衛生間、可流利對話的人工智慧助手。 從榜單可以看出，今年入選的 10 項技術裏，有3項涉及到的是人工智慧和可穿戴技術。 今年《麻省理工科技評論》邀請了比爾·蓋茨作為客座評選人。比爾·蓋茨全程參與了評選工作，並為本屆榜單作序。他說道，本屆榜單的入選技術也多是以“人類福祉”為最終目標。 今天我們來重點關注下榜單裏的人工智慧技術。 01、靈巧機器人 意義：機器正在通過自我學習學會應對這個現實世界。如果機器人能學會應對混亂的現實世界，那麼它們就可以勝任更多的任務。 主要研究者：OpenAI（人工智慧非營利組織）、卡內基梅隆大學、密歇根大學、加州大學伯克利分校 成熟期：3-5 年 位於三藩市的非盈利組織 OpenAI 就推出了這樣一套 AI 系統 Dactyl，並已成功操控一個機器手讓其靈活地翻轉一塊積木。這套神經網路軟體能夠通過強化學習，讓機器人在模擬的環境中學會抓取並轉動積木後，再讓機器手進行實際操作。 現階段，我們還要取得更多的突破才能讓機器人變得更加靈活。但如果研究人員能夠很好地利用這種學習方法，未來的機器人將有望能夠學會組裝電子產品、將餐具擺入洗碗機裏、甚至是能夠將臥床的人從床上扶起。 02、可穿戴心電儀 意義：隨著監管機構的批准和相關技術的進步，人們可以輕鬆通過可穿戴設備持續監測自己的心臟健康。可檢測心電圖的智能手錶可以預警如心房顫動等潛在的危及生命的心臟疾病。 主要研究者：蘋果、AliveCor、Withings 成熟期：現在 矽谷初創公司 Alive Cor 推出了一款與蘋果手錶相容的腕帶，該腕帶可以檢測出心房顫動，這是導致血栓和中風的常見原因。去年，蘋果發佈了帶有心電圖(ECG)功能的 Apple Watch，並且該功能已經通過 FDA 認證。隨後，健康設備公司  W...

Google 在美國時間 3 月 6 日公布推出名為 Coral (beta) 的平台，讓大家可以建構具備本地 AI 的物聯網終端裝置，並同時發表了五款硬裝置。 所謂「本地 AI （ local AI ）」或稱為「 On-device AI 」，是指不經過雲端，而是在本地端裝置（邊緣裝置）上進行 AI 處理， Coral 平台就提供了完整的本地 AI 工具，讓開發人將意念從原型化為產品。它包括硬件元件、軟件工具和內容，讓開發人創建、訓練和執行本地邊緣裝置神經網絡。Coral 平台還同時支援 Google 今日推出正式版的人工智能框架 TensorFlow Lite 。 備有 Edge TPU 機械學習加速的 Coral Dev Board Google 同時公布了五款 Corel 平台裝置，分別是單板電腦「 Coral Dev Board 」、支援 Raspberry Pi 或 Debian Linux 電腦的 USB 加速器、對應 Dev Board 的 500 萬像素鏡頭模組、 Dev Board 的系統模組（ SoM ），和輕易將機械學習加速器 Edge TPU 與現有電腦系統整合的 PCI-E 加速器。 支援 Raspberry Pi 或 Debian Linux 電腦的 USB 加速器，同樣內裝 Edge TPU 。 裝有 Edge TPU 的系統模組 其中， Coral Dev Board 就像一塊專為本地 AI 優化的 Raspberry Pi ，附有一片可置換、備有 Edge TPU 機械學習加速器的 SoM 系統模組，它使用名為 Mendel Linux 的 OS ，支援 TensorFlow Lite 框架。編程語言方面，現在只支援 Python ，但將來就會加入 C++ 支援。售價為 $149.99 美元（約為港幣 $1,177 ）。 Edge TPU 模組規格 底板規格 日前， Gravitylink 商城宣布成為 Google AIY 系列產品的香港獨家授權經銷商，在他們網站也見到有關 Edge TPU 產品即將上市的宣傳，相信不久香港也能買到 Coral 平台產品吧？ 日前宣布成為 Google AIY 系列產品的香港...

在現今，商業或社交網站都存在著大量的“深度學習”算法。在過去的十年中，這些強大的人工智慧（AI）工具已經越來越成功地應用于圖像分析，語音識別，翻譯和許多其他任務。實際上，這些算法的計算和功率要求構成了現在數據中心的主要需求，而且仍在增長。 研發設計人員經常將大部分高度并行計算卸載到商業硬件上，尤其是最初為快速圖像渲染而開發的圖形處理單元（GPU）。這些芯片特別適合于計算密集型“訓練”階段，該階段使用許多經過驗證的示例來調整系統參數。 “推理”階段，其中部署深度學習來處理新穎的輸入，需要更大的存儲器訪問和快速響應，但是歷史上也已經用GPU實現。 然而，為了應對快速增長的需求，公司正在競相開發更直接賦予深度學習能力的硬件，最迫切需要進行推理以及培訓。大多數工作都集中在“加速器”上，這些加速器與GPU一樣，在通用處理器的松散方向下快速執行其專門任務，盡管也正在探索完整的專用系統。本文所聯系的大多數公司都沒有回應或拒絕在這個快速發展和競爭激烈的領域討論他們的計劃。 深度神經網絡 自20世紀80年代以來使用的神經網絡受到人腦大腦簡化模型的啟發。 深度學習技術使神經網絡具有更高級別的復雜性，通過計算能力的大幅增加以及在特定域中訓練系統所需的大型驗證示例數據庫的可用性，其成功實現了它們。 “深層”神經網絡將神經元排列成層（多達數十層），逐步“推斷”輸入數據的更抽象表示，最終導致其結果; 例如，翻譯的文本，或識別圖像是否包含行人。 當網絡最終用于推理時，權重通常在系統暴露于新輸入時保持固定。 層中的每個神經元執行獨立計算（將其每個輸入乘以相關權重，添加乘積，并進行非線性計算以確定輸出）。 伊利諾伊大學厄巴納 - 香檳分校的計算機科學家克里斯托弗弗萊徹表示，大部分計算都可以作為矩陣乘法，這可以讓許多步驟同時完成，并且“看起來像我們一直在解決的問題 在很長一段時間內在GPU和高性能計算上。“ 定制化硬件 在推理過程中，與離線培訓不同，無論是在自動駕駛汽車還是在Web應用程序中，快速響應都至關重要。 “延遲是云提供商最重要的事情，”弗萊徹指出。相比之下，他說，傳統的“GPU是專為那些不關心延遲的人而設計的，但是有很多工作，只要他們獲得全部吞吐量，一切都會好起來的。” 認識到響應時間的重要性以及預測神經網絡應用不斷增加的功率需求，云計算巨頭谷歌...

雖然時髦，無處不在的商業流行語是加密貨幣和區塊鏈，但被稱為第四次工業革命的真正強大因素是人工智慧。 無論是被譽為提高商業效率的靈丹妙藥還是人們對人類消亡的恐懼，人工智慧都在我們身上，并將以我們只能開始想象的方式影響整個企業和社會。 系好安全帶。 這是競技場中的一些影響者所說的2019年。 首先，Linux基金會研究主任Ibrahim Haddad表示，有兩個關鍵領域需要關注。 “2019年將成為開源AI的一年，”Haddad預測道。 “我們已經看到公司開始開源他們的內部人工智慧項目和堆棧，我希望在未來一年內看到這種加速。” 他表示，此舉的原因在于它可以增加創新，加快產品上市速度并降低成本。 “構建平臺的成本很高，組織正在意識到模型，培訓數據和應用程序的真正價值。我們將看到圍繞一系列關鍵項目的協調，為AI，機器創建一個全面的開源堆棧 學習和深度學習。“ 此外，Haddad表示基金會正在看到有關數據許可和人工智慧的更多標準化。 “我們希望以策劃和創建更多開源數據的目標出現新的努力，”Haddad說，這一發展將開啟有關隱私的關鍵問題的討論。 需要開發工具和策略來保護隱私并“匿名”發現的數據。 “但與此同時，仍然有必要找到跟蹤數據來源和消除偏見的方法，以便尋找這一領域的活動溫床，”Haddad指出。 毫無疑問，中國在人工智慧方面已經取得了巨大進步。 “如果我們坐在自動駕駛汽車中，我們必須確保我們信任駕駛汽車的人工智慧系統。當人工智慧應用即將成熟時，人工智慧的信任變得越來越緊迫。同樣認證管理人們的人工頭像將是他們愿意與他們建立交易之前與其他人工智慧化身表現出信任的關鍵。“ “我們相信，世界上每個人都將很快擁有一個PAI，一個智能的化身，看起來，說話，行為與人類對應，并通過互動自我發展。” “最近幾年，人工智慧模型在新聞翻譯中突破了理解和生成語言的界限，”Tetreault解釋道。 他預計自然語言處理（NLP）/通信里程碑將在2019年迅速加速。 說到人臉檢測，谷歌曾經在2017年發布了一款AI硬件紙盒套件，也是旗下AI開源項目(AIY Projects)的作品。Vision Kit 是一套簡單的計算機視覺系統，它可以檢測幾千種常見物體，但也可以對人類的臉部表情進行檢測，并顯示出情緒，比如微笑、皺眉、憤怒、開心等等。 “我希望我...

如今圍繞人工智慧的大肆宣傳，很難知道事情的實際位置。 幸運的是，AI研究人員今天發布的一份報告，整理了一系列有助于捕捉AI熱潮狀態的數據。 1、人工智慧以令人眼花繚亂的速度商業化 涌入AI創業公司的資金數額非常可觀。 AI啟動的數量（頂部）顯示在左側，與右側的啟動總數相比較。 人工智慧投資（如下）顯示在左側，與右側的總投資進行比較。 這說明了在不同行業中使用機器學習的巨大機會，也說明了被炒作和過熱的市場。 2、AI發展的重點是中國和美國，還有歐洲 中國人工智慧不斷增強以及與美國的競爭越來越激烈。 數據顯示，歐洲也是人工智慧活動的重要中心。 但似乎有三個主要的權力中心正在興起。 3、AI領域的男性人數仍遠遠多于女性 許多研究人員指出，人工智慧研究中女性和種族少數群體的數量不足。 新報告提供了一些數據來支持這一點，顯示人工智慧相關工作申請人中的女性人數短缺（上圖）和人工智慧教學中的人口比例（下圖）。 4、現有AI技術正在快速提高 該報告包括若干技術進步的衡量標準，包括圖像中物體識別的準確性，根據人類平均表現（上圖）測量，以及新聞文章機器翻譯的準確性，使用人類評委指定的分數（下圖）進行測量。 這并不意味著該領域越來越接近開發人類級人工智慧，但它們顯示了近年來關鍵技術的磨練方式。 比如計算機視覺功能的發展用例，谷歌曾經在2017年發布了一款AI硬件紙盒套件（也是旗下AI開源項目(AIY Projects)的作品）。其中，Vision Kit 就是一套簡單的計算機視覺系統，它可以檢測幾千種常見物體，但也可以對人類的臉部表情進行檢測，并顯示出情緒，比如微笑、皺眉、憤怒、開心等等。 5、人工智成為一個戰略政策問題 美國國會（上圖）和英國議會（下圖）中的人工智慧和機器學習的提及在過去幾年中爆炸式增長。 這反映出人們越來越意識到該技術的經濟和戰略重要性。