重点新闻(0527~0609)

iOS 11登场：Siri更聪明，还能用Apple Pay P2P付款

苹果WWDC于近日登场，公布下一代手机操作系统iOS 11，新版iOS做了多项强化，加入机器学习及AI功能，让内建的语音助理Siri变得更聪明，Siri加入新的男、女声选择、更为自然，而且还能依照不同地区及用户调整其发音、用字、速度和重音等。

此外，还加入了装置上学习(on-device learning)功能，可根据Safari及App使用情境提供主题建议，例如Siri从用户以Safari连网时学习到用户有兴趣的主题，便会在Mail、iMessage或其他App上时提供输入建议。iOS 11内的CoreML开发框架可结合苹果专用芯片及软、硬件，使所有运算都在装置上执行，以支援开发更聪明、能运算及学习用户行为的App。

继店内购物后，现在Apple Pay也加入如同微信的P2P个人转账功能。iOS 11新增的Apple Pay Cash账户，让使用者透过iMessage或是声控Siri直接转账给具有Apple Pay及Apple Pay Cash账户的友人。这项功能也支援店内或网络消费。Apple Pay的P2P支付与Apple Pay Cash将在秋天于美国推出，适用于iPhone SE、 iPhone 6以后、iPad Pro、第5代iPad、iPad Air 2、iPad mini 3与Apple Watch。

图片来源：Apple

虚拟伙伴陪伴孩童成长，还能收集对话辨识情绪

AI Buddy计划是由阿根廷一家协助儿童创伤的非营利机构Vidax Center发起，一开始的发想来自于战争，孩童的家人若远在外地战争，谁能够陪伴孩子？AI Buddy计划将家人在社群媒体上的影音和简讯等内容都加入至虚拟伙伴，让虚拟伙伴能够模仿家人的声音，创造一个新的虚拟家庭成员。

AI Buddy计划创造了一个专属孩童的虚拟伙伴，并设计成玩具娃娃，能够陪伴孩童玩游戏、念床边故事、协助完成作业，甚至可以透过与孩童聊天，收集孩童情绪和健康的资讯，情绪辨识的功能是透过自然语言处理的技术，了解孩童的近况，并将这些收集到的资讯，与孩童的家人分享，因此，若孩童有忧郁倾向，家人就能即时发现，虚拟伙伴大约可以询问150个问题，像是你今天还好吗，但若孩童的家人不幸在战争中身亡，虚拟伙伴则会转为以聆听为主。

该虚拟伙伴目前整合到各个平台，包括手机和平板的App，甚至是VR设备等，不过，此计划目前还是预览版，预计在一年内触及更多使用者，释出测试版，同时，AI Buddy也将继续建立完整的问句数据库。

图片来源：AI Buddy

Google Sheets探索机床器学习应用再升级，输入分析需求就能帮你自动绘图

Google近日宣布Google试算表（Sheets）的探索（Explore）功能更进阶，透过机器学习的应用，能让使用者用自然语言的方式表达分析需求，探索功能就能借由使用者描述的关键字，自动找到相对应的字段，再自动产生图表。举例来说，使用者可以输入“这个周末的销售业绩”，Google试算表就能自动产生图表，不需要使用者手动调整资料格式和输入复杂的公式，不过，目前这项服务只支援英文。

其实，这次Google试算表新增Q/A的方式产生图表，是原本Explore功能的延伸，Explore原本已经可以自动推荐使用者图表，让使用者分析资讯时更加方便，但是这次，Explore将机器学习技术的应用更进一步，可以透过自然语言询问，就能自动绘制图表。

另外，Google试算表也有几项功能的更新，包含自订键盘快捷键、调整打印的选项、改善图表界面和新增处理数据的公式。其中图表界面的改善不但可以让使用者选择图表颜色、新增额外的趋势线（Trendline），还能制作3D的图表，且在iPhone和iPad都能使用此功能。

图片来源：Google

微软开源认知工具包释出2.0正式版，新增支援热门类神经网络套件Keras

微软近日宣布推出认知工具包（Cognitive Toolkit） 2.0正式版，并将此工具包开源释出，这项企业级的Cognitive Toolkit 2.0包含之前测试版的数百个新功能，使得深度学习的过程更简便，并支援开源的类神经网络套件Keras和Java语言，微软企图将此工具包完美地整合到AI的生态系中。

微软这次推出的正式版本，开始支援开源的类神经网络套件Keras，Keras是大多数开发人员在深度学习的应用上都会使用的套件，开发人员可以用Keras撰写程式码，并能享有认知工具包提供的高效率与速度，不需要改写任何程式。另外，Cognitive Toolkit也会借由支援Nvidia深度学习最新版本的SDK和最新的GPU架构Volta，来加速资料训练的能，不只如此，Cognitive Toolkit也还支援Java，提供开发人员建立评估模型，就连像是智能手机资源有限的装置上，也能透过此新工具来运行影像辨识，执行即时的训练模型。

图片来源：微软

Gmail强化邮件安全，以机器学习封锁垃圾及网钓邮件

Google宣布强化一系列个人及企业Gmail安全措施，其中包含使用机器学习侦测网钓邮件。这项新措施可能是Google因应5月初爆发冒充Google Docs网钓邮件而做的功能强化，许多用户接获“友人”邀请共同编辑的邮件同意授权存取，让攻击者得以存取Gmail及Google Docs中的资料。

Google新增的安全措施，是用运用机器学习技术来侦测并封锁网钓邮件，Google新发展的侦测模型将结合Google 安全上网（Safe Browsing）机器学习技术，以及其他像是URL信誉与相似性分析，以便针对钓鱼和恶意软件连结产生新的URL点击警告，甚至比人为过滤更能快速演进。

为防止企业资料外泄，G Suite中的Gmail也增加了不预期的外部信件回复只要Gmail侦测到员工对公司外人士发出信件，就会接获警告。另外，Gmail也结合新的启发式算法分析邮件附件及寄件者特征，以防止勒索软件和多态恶意软件借由邮件散布。

图片来源：Google

微软亚洲研究院院长洪小文：AI应用可先从重复性高的工作切入，要像人脑运作还有很大落差

“AI与人刚好互补！”微软亚洲研究院院长洪小文表示，AI硬记的能力很强，刚好是人类比较弱的地方，而人类拥有感知能力、创造力和意识，正是AI没有的能力，他认为有许多问题是需要AI加上HI（Human Intelligence）协同合作，而目前AI最擅长的则是处理重复性高的工作，且必须在没有外来因素影响的封闭式环境下，若是不常遇到的问题，由于收集的数据不足，无法训练模型，且投入成本过高也不适合采用。

不过他也坦言，AI目前的技术离人脑的运作模式还有一大段落差，他认为，由于大家对人脑的运作了解还太少，且人类脑部许多复杂的运作是无从解释的，AI要达到模仿人脑短期之内是不太可能。

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资料来源：iThome整理，2017年6月。