兩項 AI 研究突破，卻讓微軟遭質疑：幫助中國政府侵害基本人權 2019年04月12日ppt

兩項 AI 研究突破，卻讓微軟遭質疑：幫助中國政府侵害基本人權

2019年04月12日

https://technews.tw/2019/04/12/microsoft-works-with-chinese-military-university-on-ai/

透過分析人臉，來重現地圖的詳細環境細節，相關專家表示，這個 AI 應用明顯就是用在街道監控相機鏡頭與影像分析，透過鏡頭來管控人民行為。

透過機器閱讀，讓電腦更了解網路大量文字訊息。中國軍事科技專家艾爾莎‧卡尼亞（Elsa Kania）則對外媒《金融時報》表示，這個技術對中國政府而言，可用來管控人民網路言論，以及快速過濾敏感網路發言。

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人類複雜的小情緒，人工智慧分得清嗎？ -2019-04-08ppt

人類複雜的小情緒，人工智慧分得清嗎？
北京新浪網 (2019-04-08 08:40)
https://yangwc.blogspot.com/2019/04/2019-04-08-ppt.html
　Google開發的AlphaGo因戰勝眾多圍棋高手而名聲大噪，
升級版AlphaGo Zero更是在不看任何棋譜、
自我對弈40天后就超越了所有舊版本。
如此「聰明」的AI在面對人類複雜多變的情緒時，是否也能準確辨認呢？

　　20世紀90年代初期，情緒科學中的主流觀點認為
存在六種基本情緒：
恐懼，傷心，憤怒，開心，驚訝和厭惡。
自體心理學專業的博士生莉莎·巴雷特（Lisa Barrett）
她終於發現艾克曼的模型是錯的——
根本就不存在所謂的六種「基本情緒」，人類的情緒要遠遠複雜得多。

為了解決這個問題，巴雷特與另一位心理學家詹姆斯·羅素共同建立了「心理學情緒建造」模型。這一模型的理論是基於情緒的產生機制：大腦先提取包括感受、外部世界的狀況、家庭和文化的影響等等眾多因素，經過進一步加工，最終「建造」出情緒。這使得與情緒相關的表情、聲音和行為不僅僅會隨著文化不同而改變，甚至在人與人之間都存在著微小的差異。
情緒歷史學家托馬斯·迪克森（Thomas Dixon）對此表示很樂觀，他認為對於AI來講，情緒產生的機制可能類似於對大腦提取的眾多因素進行加權計算。因此只要想辦法弄清不同文化、不同個體各因素的權重係數，「情緒公式」也就迎刃而解了。
　
然而，情緒並非僅是簡單的靜態加成運算。人類大腦對於他人情緒的識別是通過觀察他人的身體動作和面部表情，並結合當時的場景來完成的。這就引入了「情境」這個動態因素。　　
AI需要的不是把這些信息簡單地儲存下來，而是將所有這些融入理解的情境當中，通過動態整合做出準確的判斷。　　
　
精準的機器 vs模糊的大腦
　大腦可以處理許多矛盾數據來讓我們搞定新的情境，但對於AI的邏輯就完全行不通了。
　　人的記憶並不是一種單純的記錄儀器，而是一個「動態分類」系統，然而目前還沒有任何研發團隊將動態分類應用於AI的開發當中。當人們給AI植入記憶資料庫時，無形之中也對它產生了限制，使它在辨識情緒時帶有一定的偏見。
　　退一萬步說，即便哪天AI真的可以通過動態分類系統識別情緒，它也只是一台冰冷的機器，無法與人類共情。因此，我們建造一個情感AI的最後一步就是引入感受。只有當我們真的感知這個世界，才可能理解周圍事物存在的價值。
如果沒有嗅覺和味覺，我們可能很久前就死於誤食腐敗食物；

如果沒有慾望，我們就不會與另一半墜入愛河、繁衍生息；
沒有驚慌，我們在看到尖牙利爪的老虎時也不會逃跑求生。
我們的內部感受紛繁眾多，在心理學中稱之為情感（affects）。
情感並不是情緒，它是身體對於愉快或不愉快的感覺的評價，因此情感不能脫離實體而存在。
特斯拉CEO伊隆·馬斯克曾表示
「應該有一些國家甚至國際層級的監管，來確保我們不做任何傻事。我覺得有了AI我們就在召喚惡魔。」
而世界著名的物理學家史蒂芬·霍金給出了更加悲觀的態度：
「人工智慧的完全開發可能導致人類的滅絕。」
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5G傳輸超速度 潛藏巨大商機-2019年04月07日-ppt

5G傳輸超速度 潛藏巨大商機
2019年04月07日
https://yangwc.blogspot.com/2019/04/5g-20190407-ppt.html
相對現在較為普遍的4G，5G科技在速度上比4G快10到20倍，傳送資訊量更遠超4G技術，每平方千米的範圍內可連結100萬支手機或電腦終端。在未來5G時代，人們不用Wifi就可以快速在手機上玩遊戲、看視頻。
5G在基礎設施建設上的應用，主要是AI來代替人類做監視的工作。舉例說，在一個施工大樓，有1000個攝像頭在記錄工人施工。龐大數量的攝像頭由誰來監控？5G時代使人工智能在分析影像上得以實現。屆時，大量的視頻數據將由AI進行實時分析，並根據分析結果做出相應提示。這一技術還可以用在健保領域。例如需要照看的老人，在房間內放置攝像裝備，無需人工監控，利用AI分析和5G傳送技術，可以在危險發生時觸發警報。
人們就算戴著這類眼鏡也不會被察覺。就像電影中描述的那樣，眼鏡可以隨時顯示出人們想要的信息，對人或事物隨時分析。張璐說，「就像把Google Glass 放在了隱形眼鏡中。」她說，未來的科技將以人為中心服務人類，而不是取代人類。
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預防AI侵害人權 華頓教授籲美國制定新權利法案-2019年04月06日-ppt

預防AI侵害人權 華頓教授籲美國制定新權利法案
記者湯淑君／即時報導 2019年04月06日
https://yangwc.blogspot.com/2019/04/ai-20190406-ppt.html


人工智慧（AI）技術愈來愈發達，衍生出一些問題。例如，應徵工作的人那麼多，哪些人可取得面試機會？誰申請貸款可獲核准？約會應用程式（App）從眾人中該挑選誰出來配對？這些決定若一律交給不完美、甚至有「偏見」的程式碼來決定，如何防範不會有偏差？該由誰來檢查演算法運作正不正確，權力會不會過大並且遭到濫用？
鑒於此，霍薩納格認為，一如「權利法案」限制聯邦政府權力，美國現在需要制定新的「權利法案」，對機器智慧的權力設限，從而保障人類的權利。

霍薩納格指出，這些權利中最重要的，是要了解演算法如何做決定。
霍薩納格表示，演算法出錯導致的後果也比較嚴重：醫生誤診可能影響數千名病患，但醫療演算法出錯卻可能危害數百萬人。因此，必須有能力審核這些演算法是怎麼做決定，必須能建立某種演算法「黑盒子」，這對防止各種狀況發生都很重要，無論是防範演算法交易導致閃電崩盤，還是自駕車和飛機肇禍或墜毀。

霍薩納格並指出，當今AI權力掌握在大企業手中，不能指望蘋果、Google等科技公司能夠自律。他表示，「太大的權力集中於掌握AI技術的一小撮公司」，是很危險的是；但另一方面，過度介入監管，卻又會冒著窒礙創新的風險。如何在兩者之間取得平衡，將是政府面臨的重大考驗。

他認為，現在唯一的希望，是決策者和一般大眾都務必要對演算法有更深入的了解。

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澳10年內650萬工作或被自動化取代 失業率可能突升2.5%

  

 諮詢公司McKinsey Australia週一發布的報告對未來10年中，人工智能和自動化對澳洲經濟和人們收入的影

響做了深入調查。

 隨著人工智能的發現，自動化將更多地融入就業領域，工作所需要的技能將發生改變，

 例如，人們將花費多出60%以上的時間使用智能技術。該報告估計，到2030年，澳洲350萬到500萬全職工

作會因為人工智能和自動化的發展而受到影響，其中180萬人到500萬人需要改換職業。

 一些需要與人互動和工作內容可變性大的職業，例如護士、看護和銷售的就業需求會出現

增長，而另一些工作，例如放射治療師、技工和法律研究助理等職位的需求會減少。

 預計

 教育行業將有16%的工作受影響，

 交通行業的比例可能也高達有33%。

 市中心人口密集地的工作預計會有21%的工作受衝擊，礦業預計為30%。

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