AI趋势周报第75期：教育部5月要完成中小学AI课程教材和教案，明年正式纳入基础教育课程规划
重点新闻(0207～0214)
教育部 中小学 AI课程
教育部：今年5月完成AI课程教材筹备，为2020年中小学教育铺路
教育部将于2020年正式把AI课程纳入中小学基础教育规划，今年先进行前置筹备，预计5月完成小学和国中、高中的AI课程教材与教案示范案例，由台湾老师亲自设计。教育部表示，AI课程教学将以课程模组方式进行，老师可从12年国教课纲中的“资讯科技”以弹性时数授课。教育部资讯及科技教育司副司长刘文惠指出，课程内容聚焦于AI科普，包括背景知识和基础概念介绍，并鼓励学生动手实作。她也提到，中小学AI教材编写完成后，其数位教材与相关资源将开放于网络上，供老师下载，也可能以手册或书籍方式发行，今年新学期就可使用。此外，授课老师也须学习AI知识，在这方面，成大也联手台南一中，培训首批AI教育种子教师。（详全文）
Adobe 影像辨识 人口贩卖
打击人口贩卖！美研究员打造大型旅馆影像资料集
来自美国Adobe、乔治华盛顿大学和天普大学的研究员，近日建立一套大型旅馆影像资料集，要来帮助警察定位人口贩卖受害者的所在旅馆。他们在论文中指出，人口贩卖者多于旅馆内拍摄受害者照片、用来发送线上应召广告，为帮助警察找到受害者，研究员首先建立旅馆影像资料集Hotel-50k，集结世界各地5万家旅馆、共100多万张影像，来源包括Expedia等旅游网站，以及TraffickCam，也就是想帮助受害民众所拍摄的旅馆快照。
这些影像标注了旅馆名称、地点、是否为连锁旅馆，在5万个旅馆类别中，近1万4千个对映到TraffickCam的影像，这对训练深度卷积神经网络（DCNN）很重要，因为TraffickCam的影像较接近线上广告影像。研究员以2套神经网络来测试资料集，并表示准确率近乎80％。（详全文）
资策会 知识图谱 Chatbot
“知识图谱”工具助企业打造理解度更高的AI助理
资策会日前揭露一款知识图谱工具，透过抽取资料关键字、标注字与字的关联，自动建立人、事、物的关系图，有助于企业打造能理解复杂问题的AI Chatbot。资策会数位服务创新研究所组长陈棅易表示，一般AI助理多透过串接API，根据固定格式来设计回复样板，但针对更复杂的问题，如防癌保单条款、法律咨询等领域，就需要透过AI来理解文件、网站和社群网络等非结构化资料，来建立知识图谱。
而知识图谱的应用，服创所举例，系统借由分析社群资料，能判断南投与乌龙茶为产地关系，而50岚与乌龙茶则为产品关系，当消费者询问Chatbot 50岚乌龙茶产地为何，系统便从知识图谱中推论出南投。服创所表示，未来期望结合外部社群资料和开放知识图谱，让Chabot应用更广泛。（详全文）
政治 贪污 Zero Trust
中国反贪AI系统“零信任”喊卡
中国政府与中国科学院日前研发一套反贪AI系统“零信任”（Zero Trust），透过比对150多个中央和地方的机密数据库，来监控、评估和干预政府官员的作为。研究人员指出，这个做法能描绘出每个官员复杂的社交网络，进而分析他们的行为，尤其是疑似贿赂的转账交易、基础建设、土地取得等。它也能即时侦测官员是否收到大笔不明汇款，或是官员与其亲友名下多买了辆新车、投标政府标案。一旦侦测出，系统便会计算官员贪污的可能性，只要分数超过预设值，监察单位就会收到通知。
零信任已在30个县市进行试验，只占中国行政区的1％，多集中于贫穷或偏远地区，但多个县市官员抵制、不愿提供个资，因而中止使用零信任系统。（详全文）
Google NLU 语音侦测
Google为减少语音转字幕App的移动网络流量，在装置上部署语音侦测模型
Google推出Android语音转字幕应用程序Live Transcribe，以帮助听障人士与外界沟通，也公开了设计细节。这个应用程序使用Google云端自动语音辨识（ASR）技术，且为避免消耗过多资料流量，Google在行动装置上执行类神经网络语音侦测器、使用大规模声音资料集AudioSet，能侦测语音，并自动管理到云端自动语音辨识引擎的网络连结，在长时间使用下，能减少资料用量。此外，为避免使用环境太过吵杂、影响语音转录结果，Google在使用者体验讯号，加入了即时噪音程度的图形指示，为用户提供语音品质的即时回馈，以进一步调整手机摆放位置。（详全文）
IBM 癫痫 智慧医疗
IBM用AI自动分类癫痫发作类型，协助医师评估患者用药和治疗方法
IBM研究团队近日发表一篇用机器学习自动分类癫痫发作类型的论文，透过AI辨别癫痫患者的脑电波影像，来分类癫痫发作类型。目前临床上没有较准确的癫痫发作分类及量化标准，为解决这个问题，研究团队采用美国天普大学释出的癫痫疾病公开脑电图数据集TUH EEG Seizure Corpus，作为训练资料集，其中有8个癫痫类别共2,012个癫痫发作案例，但研究团队省去案例较少的1类，建立辨识7种癫痫类型的模型。
研究团队尝试了多种机器学习算法，结果发现k-NN算法效果最佳，准确度为90.7％。IBM研究团队表示，该癫痫发作分类的研究成果，将能改善患者的长期照护、即时用药调整和远距离监控病情等。（详全文）
Nvidia 机器人 物流
AI化身爆米花外送员，Nvidia教导机器人如何在复杂的室内环境将货物正确送达
Nvidia近日在美国加州圣塔克拉拉园区的办公大楼中，多了一位专门送爆米花的机器人Carter，身上配有员工证，可自由进出办公场所。员工只要在Slack平台下订单，Carter就会带着装满爆米花的纸袋，送到员工的小隔间，展示了室内物流机器人的能力。
Carter机器人建立于Segway的机器人移动平台，透过光学雷达和立体相机来认识周遭环境，而机器人大脑则是用自家AI芯片Jetson AGX Xavier。为了让Carter机器人能在复杂环境中自由行走且不迷路，研究团队建立了含有超过900导航点的地图，涵盖每个办公的小隔间和会议室。（详全文）
Pin 电脑视觉 Faster R-CNN
看图也能马上买，Pinterest用AI自动为图片中商品新增购买连结标签
图片分享社群平台Pinterest最近透过电脑视觉和机器学习等技术，为平台上图片中的商品自动新增购买连结标签（Pin）。Pin过程分为3个步骤：资料收集、机器学习建模和服务（serving）。在机器学习建模中，Pinterest训练3个模型，第一个是以Faster R-CNN算法建立的侦测模型，来抓取出图片中的物体并将其标示出商品类别，另一套则是物体向量表示法模型，来有效找出相似商品。第三个模型则是透过用户提供的资料，重新评分视觉相似候选品的模型，用来优化产品。Pinterest指出，此次自动化更新能向用户展示更多相似商品和图片，也能更轻松在平台上购买商品。（详全文）
百度 流浪猫 EasyDL
百度大脑工程师打造AI流浪猫窝
日前，一名百度大脑工程师晚兮与爱猫人士共同建立AI流浪猫窝，透过影像辨识技术设置门禁系统，流浪猫刷脸即可进出恒温27度的猫窝。这套门禁系统于百度自家的深度学习EasyDL平台建立，可分辨174种猫咪，另配合红外线摄影机，就算是黑夜也能辨识猫种。此外，猫窝入口的影像辨识系统，还可从流浪猫是否剪耳，来判断是否结扎；在疾病辨识方面，则包括了猫口炎、传染性猫鼻气管炎、皮肤病和外伤等，如侦测出，系统会通知志愿照顾流浪猫的成员。另一方面，该流浪猫窝中还配有新风系统，透过不同感测器来即时掌控窝内温湿度、氧气和二氧化碳浓度，保持空气清新。（详全文）
图片来源／Abby Stylianou et al.、百度公众号
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资料来源：iThome整理，2019年2月
