AI趋势周报第43期：MIT先教虚拟助手做家事，未来盼用YouTube影片教机器人新技能

重点新闻(0601～0607)

  MIT   虚拟助理   

MIT教虚拟助理做家事，盼用真实影片教机器人解任务

来自MIT电脑科学暨人工智能实验室（CSAIL）和多伦多大学的电脑科学家，日前开发一套家庭环境模拟系统VirtualHome，能模拟各种家事场景，然后教虚拟助理完成这些家事，比如摆桌和泡咖啡等。以“开电视后在沙发上看电视”来说，研究人员先搜集各种家事说明，然后翻译为程式码，如此的程式包括：走向电视、开电视、走向沙发、坐在沙发上、看电视。研究员建立这些程式后，便将程式送到VirtualHome的3D模拟器，转为一段影片，让虚拟助理执行程式定义的任务。研究人员表示，他们的成果不只是教虚拟助理做家事，还包括建立了一个大型家事数据库。他们希望，未来能藉YouTube等真实影片，来教导机器人完成一项任务。（详全文）

 苹果     iOS 12   

苹果WWDC秀iOS 12，不只推AR共享体验，还新增防上瘾功能

苹果于6月4日举办全球开发者大会（WWDC），展示新操作系统iOS 12，增添了AR共享体验、Memoji和相机特效、FaceTime多人视讯、Siri捷径、For You相簿页面、防上瘾（Screen Time）等功能，同时也改善了隐私安全和其他App功能，比如将Siri翻译扩展至40多组语言，而iPhone和 Apple Watch的Wallet也开始支援学生证。

在AR共享体验方面，ARKit 2工具让开发人员可打造新颖的AR应用程序，也能专注于特定地点、物体侦测和影像追踪，进而让使用者共享AR体验，比如2人用iPad玩桌上积木射击游戏。而防上瘾功能，则会产生每日和每周报告，告知使用者当天或当周花了多少时间在哪些应用程序，以及接收到多少通知等，家长也可透过iCloud家庭共享功能，从自己的iOS装置来限制小孩的使用时间。（详全文）

  AWS    SageMaker  

AWS的ML工具SageMaker终于支援东京机房

Amazon近日在官方部落格宣布，自家机器学习云服务AWS SageMaker不只开始支援Amazon东京机房，还新添了几项新功能，比如支援AWS通用语言CloudFormation和开源神经网络框架Chainer。SageMaker是一套机器学习工具，目的为简化开发人员在建立、训练和部署机器学习模型的过程，内建几种常见的ML算法，而且已先经过最佳化。SageMaker支援的框架则有TensorFlow、Apache MXNet和Chainer，使用者也可以把自己惯用的框架导入SageMaker。另外，SageMaker也内建A/B测试功能，可协助测试模型。（详全文）

  军事AI   Google  

员工抗议有效！ Google明年将不续约五角大厦Maven计划

根据美媒Gizmodo报导，Google云端CEO Diane Greene在6月1日的会议中表示，Google与美国国防部签订的Maven计划，在2019年到期后，将不再续签。到目前为止，Maven计划已让Google备受批评，因为这项计划要求Google提供AI技术支援，借由提高图像分析的准确度，让美军无人机能更精准辨识目标，进而进行精准攻击。虽然Google表示，自己只提供开源框架TensorFlow API，但Google内部已有数千名员工连署，要求公司停止与五角大厦的合作，其中已有数十名员工因此离职抗议。（详全文）

对抗学习     脸部识别  

多伦多大学用对抗学习打造“隐私滤镜”

来自多伦多大学电子电脑工程学院的教授Parham Aarabi和研究生Avishek Bose近日发表了一个“隐私滤镜”算法（Privacy Filter），采用深度学习中的对抗学习方法，训练两套神经网络，第一套用来识别人脸，第二套则用来破坏第一套的人脸识别任务。Avishek Bose解释，第二套神经网络具有破坏性，会“攻击”第一套在寻找的脸部特征。他说：“假设第一套神经网络靠眼角特征来辨识某人身份，那第二套神经网络就会稍微调整眼角特征，让它变得不容易辨识。”因此，“隐私滤镜”可以干扰社群媒体的脸部识别算法，让照片无法被识别，进而保护个人相片和隐私。该研究团队希望，未来能以网络或App形式对外发布这个隐私滤镜工具。 （详全文）

AWS    Neptune  

AWS图学数据库服务Neptune正式上线

AWS的图学数据库Amazon Neptune，最近终于正式上线，适用于美国北维州、俄亥俄州、奥勒冈州和欧洲爱尔兰等地。这款图学数据库除了能让使用者建立复杂的互动图形App，还支援图学查询语言，比如Apache TinkerPop的Gremlin，以及SPARQL。AWS表示，Neptune的核心是高效能图学数据库引擎，可以在几毫秒间、处理数十亿笔资料间的关系，也可支援Property Graph、RDF等资料模型。而这次的发布，也加强该工具与AWS环境的整合，像是支援AWS CloudFormation和AWS命令程式列界面，也可搭配身份存取管理（IAM），大量载入AWS S3的资料。此外，AWS Neptune现在也可以支援Apache TinkerPop 3.3.2版本。（详全文）

国网   AI云端平台 

国网中心打造国家级AI云端平台

国家实验研究院高速网络与计算中心（国网中心）将在今年建置AI云端平台，年底完成系统测试，明年第一季可望开放外界使用。日前国网中心启用了新一代超级电脑“台湾杉”，接下来将以10亿元打造计算效能比“台湾杉”更大的AI云端平台。该平台以TWGC（Taiwan GPU Cloud）称呼，将分三期建置，今年先完成初期建置，预计在8月完成机房的基础配置，9月完成AI计算主机的硬件建置，10月完成软件布建，12月完成系统测试。国网中心表示，未来随着AI计算服务开放，也会推出机器学习模型市集。（详全文）

Nvidia     HGX-2   

Nvidia发表AI与HPC专用的统一运算架构HGX-2

Nvidia新推出第一个专用于AI和高效能运算的统一架构HGX-2，提供多重精度计算，可满足不同运算需求。Nvidia创办人黄仁勋在GPU技术大会（GPU Technology Conference）提到，当计算需求暴增时，CPU扩展的能力显得薄弱。而HGX-2搭载Tensor Core GPU，可为企业提供能强大的运算能力，该公司也表示，将其用于ResNet-50训练基准，每秒能训练15万5千张图片，其运算能力相当于一台拥有300颗CPU的服务器。不过，该系统售价不低，第一个使用HGX-2架构的AI超级电脑DGX-2将在第三季发售，要价接近40万美元。（详全文）

智慧物流      语音助手  

菜鸟推出物流语音助手，连方言都听得懂

阿里巴巴旗下的菜鸟物流，透过人工智能技术，可以在同一时间拨打数通电话，协助快递员在送货前、先跟收货人确认收货。此外，菜鸟物流的语音助手还能听懂方言，也可以辨识收包裹的地点，并即时反馈，可以提高快递效率。另外，菜鸟物流日前在2018全球智慧物流峰会上，也展示了语音助手与真人的对话，除了能通知收货、询问送货地址外，还能回答的问题包裹类型。不只这样，当对话的真人停顿一段时间时，语音助手还会询问：“喂，还在吗，给你放在门口可以吗？”（详全文）

图片来源／Apple、Avishek Bose、MIT

 AI趋势近期新闻 

1. Nvidia宣布与科技部合作，将更多AI技术引进台湾

2. PayPal买下AI零售预测新创Jetlore

3. 国研院芯片中心联手半导体设计商Synopsys，推动AI研发深耕架构

资料来源：iThome整理，2018年6月