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人工智慧 區塊鏈

區塊鏈的本質及人工智能區塊鏈技術

許多專案號稱用區塊鏈,但我詳細看了之後,覺得他們根本就沒有必要使用區塊鏈,通常只是為了引人注意而生搬硬套區塊鏈。我覺得我有必要用一篇短文簡單明瞭地把區塊鏈應用的幾個重點講清楚,提升普通人的常識,減少被唬弄的機率。

我把區塊鏈簡單分為三層:應用層、邏輯層、實現層。這篇文章的目的是讓一般人有能力去判斷區塊鏈應用是否合理,所以我只說明邏輯層的重點,而不涉及實現層。

當一件事情的參與者,彼此互不信任,也不存在可信任的中介機構時,他們之間因為業務往來產生的資料(可以稱為交易紀錄),就不能光由其中一個參與者紀錄,而是要大家都紀錄「完整」的所有交易紀錄。區塊鏈的術語將「所有的交易紀錄」稱為「帳本」(ledger),將每個紀錄帳本的參與者稱為「節點」。

帳本就像一個真正的本子,一頁一頁的,這一頁寫滿就翻到下一頁繼續寫。每一頁都寫著頁碼,以及上一頁的「數位指紋」。區塊鏈的術語將每一頁稱為一個區塊(block)。

一個人對應到一個獨特的指紋,這個指紋可以代表這個人。同樣地,一頁帳本資料(也就是一個區塊)也對應到一個獨特的「數位指紋」,這個數位指紋代表這個區塊。數位指紋是某資料經過某種密碼學算法計算的結果。

區塊鏈帳本是一個一個的區塊所組成,每個區塊內需要紀錄區塊編號(頁碼)、前一區塊的數位指紋、一筆一筆的交易資料、以及其他資訊。這就是區塊鏈名稱的由來:由區塊形成的鏈條,每個區塊紀錄前一個區塊的數位指紋。

帳本每個人都有一份,加上密碼學的保護,你很難去竄改所有人的帳本。帳本複製到每個人的電腦存儲上,加上這一整套邏輯的程式又開放原始碼,機制公開透明。這一切都是為了「信任」:通過一個巧妙的設計,讓彼此不信任的人可以在一起完成可以信任的交易。

以上就是你目前需要知道關於區塊鏈的常識。

人工智能區塊鏈技術

11月初,Rikkeisoft注資Oraichain有限公司,以換取該公司10%的股份,金額未披露。該比例與分配給Oraichain團隊成員的股份相對應,並將遵循相同的行權兌現時間。

為彰顯其長期合作的承諾,Rikkeisoft董事長Ta Son Tung將加入Oraichain董事會,在銷售策略上提供建議,並幫助Oraichain利用日本和美國的人工智能和區塊鏈合作資源。同時加入Oraichain董事會的還有Rikkeisoft首席執行官Phan The Dung,將負責監督Oraichain財務狀況、尋找戰略合作伙伴。

Oraichain將在年底前新增13位開發人員參與項目開發。2021年是Oraichain的關鍵一年,預計還將有10名開發人員加入公司,以進一步加快開發進程。

Rikkeisoft人工智能部門將在Oraichain人工智能平台上開發人工智能API。例如:語音轉文本、文本轉語音、光學字符識別(OCR)等。Rikkeisoft人工智能部門還將為開發者舉辦人工智能競賽,以促進Oraichain人工智能平台的發展,並幫助建立一個真正有競爭力的人工智能API生態系統。Rikkeisoft日本辦事處將幫助Oraichain探索與日本各地人工智能和區塊鏈公司合作的機會。

據報告顯示,截至2024年,全球區塊鏈市場規模預計將以29%的年復合增長率(CAGR)增長至80.7149億美元,人工智能服務需求預計。Oraichain旨在開發產品和服務,以充分釋放人工智能和區塊鏈潛力。

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亞洲動態 人工智慧

天擇集團-由AI人工智能來延展遊戲型態

從出現在背景的跑龍套角色,到成為主導遊戲發展的主角玩家,人工智能下一步的發展又會是什麼呢?

2020今年最新的研究告訴我們,AI能夠僅僅從玩遊戲的過程分析學習,就能重製遊戲外觀和對應的內部規則,而完全不用遊戲引擎的基礎架構,就能生成出一個功能完整的電玩遊戲。近年積極投入AI研究的輝達團隊NVIDIA Research透過五萬局的《小精靈》遊戲,訓練出AI界的遊戲設計師NVIDIA GameGAN。

過去我們有RPG闖關遊戲,像是經典的神奇寶貝GameBoy年代,當時人人一手掌上型遊戲機,以至於闖關的遊戲形式也常常被使用於團康活動來帶動活絡的氣氛,可見這樣的遊戲機制已經是有效的通用語彙,利用明確的點到點,每個關卡出現角色或怪物的橋段,來推動遊戲的進程。

隨著製作技術的演進,遊戲可容納越加龐大的故事內容和互動機制,有了如開放世界(Open World)這樣突破遊戲架構的形式,如俠盜列車手《GTA》,沒有了特定的線路去依循,玩家得以自行開拓遊戲世界中的種種情節,開發出獨一無二的線路,讓探索也成為了主要的遊戲目的之一。遊戲體驗越趨近於真實,玩家彷彿越能在遊戲中獲得超乎個人生活經驗以及現實種種限制的逾越和自由感受。

除了透過闖關、打鬥、賽車競速等等給予玩家快感的玩法,遊戲的故事性也更加被看重,劇本開發成為眾多電玩遊戲的基礎,許多角色扮演的電玩往往有個完善故事體系支撐,借取了電影小說中敘事發展的未知及代入感,讓玩家充份探索虛構世界,而且有別於前者觀眾的被動性,玩家成了故事的主人翁,能夠自行選擇敘事的發展,如樹狀圖般的延展故事線,出現了電玩遊戲獨有的互動敘事,被視為此類型傑作的底特律:變人《Detroit: Become Human》即是一例,精緻的劇情設計和切中時機的人物意向選擇,讓玩家深陷角色的心理狀態而對人物們產生情感投射。

電玩遊戲的製作往往需要遊戲引擎作基礎,如我們之前專題Unreal Engine就是其一,然而GameGAN神奇的程度,就像每天看著數學家寫滿數學方程式天書的黑板,竟然看著看著就了悟其背後公式邏輯和定理的小鬼頭,並還能夠有樣學樣,從無到有給出相同的解法流程。

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亞洲動態 人工智慧

天擇集團-台灣人工智慧晶片聯盟及新竹縣國際AI智慧園區啟動

由國內半導體及供應鏈組成的「台灣人工智慧晶片聯盟」成立短短一年,已號召逾百大廠商加入,不止吸引國際大廠來臺投資,也協助臺灣IC設計業者研發全球首顆AI人工智慧光學指紋辨識晶片。聯盟的豐碩成果,在9月的年度會員大會中一一展現,由產官學攜手促成AI產業化,讓臺灣再旺30年。

產業發展對國家的影響深遠。國際貨幣基金組織(IMF)預估,疫情衝擊下,2020年全球GDP恐將萎縮4.9%。不過台經院統計,臺灣今年GDP可望維持正成長,除了疫情控制得宜外,受惠數位經濟與遠距工作需求增溫、臺灣半導體技術獨步全球,國際半導體產業協會(SEMI)估計,臺灣今年半導體產值將年增16.7%,總產值上看3兆元,超越韓國,成為全球第二大。

AI人工智慧預計是下一個10年最重要的技術,半導體則是所有數位終端應用不可或缺的核心,臺灣在半導體產業具有絕對優勢,兩者結合,有助打造臺灣未來的「殺手級」競爭力,在產業、科技及整體國力上維持領先。有鑑於此,行政院科技會報辦公室及經濟部全力推動成立「台灣人工智慧晶片聯盟(AI on Chip Taiwan Alliance;AITA,諧音「愛台聯盟」),集結產官學力量,由聯盟提供平台及資源,協助產業鏈發展AI晶片、相關應用、乃至整體生態系。

新竹縣國際AI智慧園區

新竹縣政府盤點區內產業用地供給能量,遠不及於廠商使用需求,為提供優質合宜的產業發展環境,使產業用地釋出跟得上產業結構更新的腳步,於竹北市莊敬段747與750號地號的土地(面積12.61公頃),依據「產業創新條例」等相關規定申請設置產業園區,以推動創新實驗場域,再創新竹經濟奇蹟為目標,設置「新竹縣國際AI智慧園區」,以建構AI創新技術研發基地,吸引國際企業與青年創業進駐,提升新竹縣技術研發品質與累積技術研發能量。

為加速智慧化園區的設置,新竹縣搭乘經濟部工業局前瞻「開發在地型產業園區計畫」補助特快車,挹注「新竹縣國際AI智慧園區」的園區申請設置及開發工程費用4億元,中央地方攜手合作,引導地方政府執行中央政策,協助地方打造健全的產業投資環境,以加速新竹縣整體產業發展,帶動智能產業起步,共同擘劃新竹縣未來30年的榮景。

新竹縣政府已於109年9月30日公告「國際AI智慧園區」的產業專用區土地設定地上權受理申請,產業專用區總面積60,558平方公尺,劃分為5坵塊,以設定地上權20年的方式,提供AI相關產業的廠商申請興建廠房、辦公室等建築,預見園區未來成為人工智慧技術、大數據資料庫等智慧應用產業基地。

此外,園區內第二種產業專用區將開創兼具智慧研發與設計示範、產學合作與技術交流、友善環境與產業群聚的產業新創基地,吸引國際企業與青年創業進駐;同步打造一座約2,320平方公尺的地標性願景館,導入AI設施體驗、智慧展示區、國際會議廳、行政管理中心及創新育成與智慧研發空間,成為扶持AI自主研發技術的基石。

聯盟打群架 建立AI晶片產業優質環境

AITA聯盟日前召開會員大會,不僅有包括廣達、日月光、鈺創、神盾等從上游到終端的重量級廠商參與,行政院副院長沈榮津、經濟部長王美花、科技部長吳政忠、行政院科技會報辦公室執行秘書蔡志宏、工研院董事長李世光均出席共襄盛舉,展現官民攜手的決心。

沈榮津表示,今年疫情對全球景氣造成很大的衝擊,臺灣半導體是全球少數仍維持競爭力的產業,臺灣業者是全球大廠信任的合作夥伴,樂見聯盟集結力量,制定AI軟硬體介面標準、投入技術研發與供應鏈串接,促成AI產業化、產業AI化,讓臺灣再旺20到30年。

王美花也指出,邁向智慧國家一直是政府的施政目標。去年7月AITA聯盟成立,「以打群架決心」一起為臺灣建立AI晶片產業優質環境而努力。目前會員廠商已超過百家,透過聯盟業者間水平與垂直分工的整合,以及吸引新思科技(Synopsys)等國際EDA軟體大廠加碼投資臺灣,與臺灣產業軟硬互補,發展更多創新應用產品。

李世光則表示,疫情衝擊導致遠距溝通及虛擬經濟興起,也讓AI科技的價值倍增,但其中龐大的需求並非單一企業就能滿足,透過AITA聯盟串連上中下游,工研院將持續以科技助攻,為臺灣在AI新藍海共創榮景。

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人工智慧

天擇集團-人工智慧看臉辨識疼痛 急診導入人工智慧

「台灣醫療科技展」即日起至12月6日在南港展覽館登場,國泰綜合醫院展出「敗血症智慧決策作業系統」、「糖尿病患冠心病風險檢測套組」等7項特色醫療。其中敗血症智慧決策作業系統可以針對敗血症提出預警,降低急診敗血症病患的死亡率。

「你現在有多痛?」疼痛非常主觀,要問得清楚,恐怕得花好幾分鐘。但在壅塞的急診現場,疼痛指數攸關檢傷分類,非評估不可,但醫護人員沒那麼多時間猶豫。

台大醫院急診部與台灣大學資工系特聘教授傅立城合作,發展出人工智慧的電子化檢傷系統,以人臉辨識判斷疼痛指數,最快兩年後就能幫助急診達成兩分鐘內精準檢傷,也有助解決病人壅塞問題。

台大醫院急診部主任黃建華表示,急診的檢傷分類除了看心跳、血壓、體溫,也要看疼痛,如果疼痛超過八分就要自動升一級。因為疼痛有兩大意義,首先是病人很希望趕快改善不舒服,另一個代表身體疾病可能比較嚴重,醫護人員除了幫忙提高病人的舒適度,也要快速瞭解他病況的危急性。

根據衛生福利部統計,國內約有200多萬名糖尿病友,且預估未來還會以每年2.5萬名的幅度持續增加。考量心血管疾病是糖尿病患最主要的併發症及造成死亡的原因,國泰綜合醫院和基因檢測公司展開產學合作,開發用於評估糖尿病患者的冠心病風險檢測套組,只要抽血5cc就能預估糖尿病友罹患冠狀動脈疾病的風險。

內科部主任林慶齡指出,目前許多研究已證實如LDLR、PCSK9等基因,都和心血管疾病風險息息相關。透過預測套檢分析44種與心血管疾病風險相關基因及配合心臟影像學檢查,可依罹病風險高低與影像分析區分病人,提供不同照護模式。研究指出,若經評估為高風險族群,未來罹患冠狀動脈疾病較低風險族群高出3、4倍,但這些風險可配合醫療與良好的作息改善。

另外,因應罹癌患者對免疫細胞療法的需求,國泰綜合醫院目前已獲衛福部許可,提供肝癌、肺癌第4期實體癌的治療服務。血液腫瘤科主任宋詠娟指出,醫院目前提供的免疫細胞療法,是一種將自體免疫細胞於體外環境活化後回輸體內攻擊癌細胞的新式療法,可提供病人放療、化療之外的另一個抗癌選擇。

黃建華表示,台大醫院「智慧急診」的願景除了疼痛評估,還有加速診斷、加速影像檢驗判讀、加速了解病人病況是否建議出院、緊急事件準確預測,希望可以改善急診流程,都能夠縮短時間而且判斷更正確,推動智慧急診的方向。

黃建華表示,目前全世界還沒有一個國家真正將人工智慧系統應用於急診,但是大家都在競爭。台灣人臉辨識的應用還很新,一定會更加注意人權和隱私的問題。這項技術將在2020年台灣醫療科技展進行展示,是台大醫院今年展出的重點項目之一。

黃建華表示,檢傷分類要「快速」是一個重點,最慢三到五分鐘要完成,但是用人工方式確認疼痛很花時間。雖然有標準評估方法,但因為疼痛主觀、評估者的訓練程度不同等因素,都會影響檢傷分類的速度和準確度。

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人工智慧

天擇集團-日本這家公司用比特幣付薪水,如何讓員工認識虛擬貨幣?

虛擬貨幣的應用越來越多元,除了許多商家已經開始接受比特幣付款,甚至日本網路公司GMO網路集團也在本月宣布,從明年開始將開放員工選擇接收比特幣薪水,「這是了解虛擬貨幣的第一步。」GMO發言人說。

幣科技(CoolBitX)創辦人歐仕邁指出,加密貨幣產業還有幾個核心問題需要被解決,包括資安、信心、與良好使用者經驗,目前庫幣研發的「Sygna Bridge」系統已獲認可,預計四年內有望成為虛擬貨幣界的「SWIFT」系統,確保交易安全。

歐仕邁今天出席源鉑資本2019年秋冬策略展望會時指出,過去金融市場秩序,都是建立在完整的法規下,投資受到保障,投資人才會有信心把資金投入產業,但過去虛擬貨幣交易所,如果發生什麼問題,民眾難有方法取得保障,最近聯合國的旗下國際防制洗錢金融行動工作組織(FATF),有意讓全球金融法規達到一致標準,對業者而言,不管是股市業者、銀行業者、或是虛擬貨幣交易業者,都要合規合法。

而庫幣科技推出的「Sygna」符合 FATF所公布的針對加密貨幣產業的正式建議,在進行虛擬貨幣轉帳時,要跟交易對象,互換最終受益人的資料,這當中技術有些挑戰,包括要能夠提供全球虛擬資產服務供應商(VASP),快速安全交換合規資料訊息。

歐仕邁說,目前「Sygna」已獲亞洲十家指標性加密貨幣交易所共同簽署合作意向書(MOU),包括台灣、日本、韓國等知名交易所。預計明年可成為亞洲加密貨幣合規解決方案領頭羊,並期望四年內可成為全球加密貨幣產業的交易結清平台。

進軍虛擬貨幣,還要打造「新世代礦場」

事實上,GMO網路集團從今年五月開始就積極投入比特幣交易業務,目前旗下擁有交易平台「GMO Coin」,開放用戶在手機與電腦上進行虛擬貨幣交易。

目前,GMO Coin交易包括比特幣、比特幣現金、以太幣、萊特幣等虛擬貨幣種類,也計畫在2018上半年開啟「比特幣挖礦(Bitcoin mining)」業務,打算在北歐經營一個利用風力、地熱、水力等再生能源、半導體晶片技術驅動的「新世代比特幣礦場」,聲稱可以用更低的耗能、更高端的技術提升挖礦效率。

實際使用,才能提高理解

總部位於日本東京的網路公司「GMO網路集團(GMO Internet Group)」,主要經營線上廣告、金融理財業務,今年五月也開始進軍虛擬貨幣領域,目前旗下擁有一個比特幣交易平台「GMO Coin」。

「如果員工想要,可以開始用比特幣接收薪水。」GMO網路集團本月宣布從明年二月開始,將開始用比特幣支付日本員工部分薪水。比特幣支付薪水的比例可以從最少一萬日圓,到最多10萬日圓(約2.7萬新台幣)。「 我們希望透過實際使用虛擬貨幣,來提高對虛擬貨幣的理解程度。 」GMO發言人談到,加密貨幣將演變成未來「新全球性貨幣」,是GMO集團所相信的未來,因此從內部員工開始推廣比特幣使用將是重要的一步。

員工仍可以選擇接收日圓薪資,但GMO為了鼓勵員工接觸虛擬貨幣,會向選擇比特幣薪水的員工額外提供10%的薪資獎勵。目前,4千名日本GMO的員工都擁有這項選擇權。

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人工智慧

天擇集團-太聰明的人工智能未來可能會摧毀人類

從英國著名理論物理學家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)到特斯拉創始人伊隆·馬斯克( Elon Musk)等世界頂尖人工智能(AI)專家,都曾表示過AI對人類生存的威脅。

人性化人工智能

將人類智慧和AI智慧結合在一起,也有助於賦予人工智能技術更多的人性元素,更好地指導其決策。

總部位於倫敦的初創企業Factmata建立了一個人工智能審核系統,該公司招募了2000多名專家,其中包括記者和研究人員,專門分析互聯網上的某些信息,比如偏見、言論的可信度或仇恨言論等。然後,他們利用這一分析來訓練一個自然語言處理智能系統,用來自動掃描網頁中有問題的內容。

其首席執行官德茹夫‧古拉特(Dhruv Ghulati)說,「一旦你有了經過訓練的算法,就可以用於分析互聯網上的數百萬條內容。你可以放大這些專家對互聯網言論的批判性評估。」

雖然人工智能通常是在一次性過程中接受專家標記的數據訓練,但Factmata的專家不斷更新訓練數據,以確保人工智能算法能夠跟上不斷變化的政治和媒體環境。他們還讓公眾對人工智能的輸出作出反饋,古拉特說這能確保人工智能不脫離現實,也不會存在固有偏見。

然而,將我們自己和我們的智力決策與人工智能混合在一起並非沒有風險。伍萊說,我們給機器提供的信息越多,人工智能和集體智能之間的協同作用效果也越好,但我們也就會面臨我們究竟願意放棄多少個人隱私的艱難選擇。

但她說,考慮到氣候變化和流行病大爆發等全球性的多方面複雜挑戰,有效利用我們人類的群體智慧已攸關人類的存亡。

已經有一些例子說明以人工智能來增進人類的群體智慧這種方法是如何應對這類全球性危機。卡耐基梅隆大學的研究人員目前正在使用人工智能學習算法,將自願症狀調查、醫生報告、實驗室統計數據和谷歌搜索趨勢等結合一體,實時預測新冠肺炎流行趨勢。再例如,監察全球種族滅絶和反人類罪風險的美國NGO「早期預警」(Early Warning Project),結合網絡的眾包預測、專家評估和機器學習算法,來確認最有可能發生這類暴行的國家,從而提前發出警示。

伍萊說:「我們可以讓一些非常聰明的人單獨研究問題的不同方面,但是如果我們不協力合作,沒有集思廣益,就很難取得任何進展。我認為,關鍵之處是要讓人工智能幫助這些單打獨斗的工作實現集群化,這樣才能解決需要全球集體行動以面對的問題。」

超級智能

英國劍橋大學存在風險研究中心( the Centre for the Study of Existential Risk, at Cambridge University)表示,當前大多數AI系統都是相對「狹窄」的應用程序,專門用於解決某一領域中的特定問題。

但1997年,超級電腦深藍(Deep Blue) 打敗了國際象棋世界衛冕冠軍加裏•卡斯帕羅夫(Garry Kasparov),成為人工智能史上里程碑。

雖然深藍擊敗了世界象棋衛冕冠軍,但深藍卻可能連一場簡單的跳棋遊戲都贏不了。因為深藍的設計者是專門讓它下象棋的。

但這才僅僅是開始,隨著人工智能的發展和進步,阿爾法圍棋的最新版AlphaGo Zero在經過短短3天跟自己練習之後,已經達到了超人水平。

AlphaGo Zero通過深度學習,已經不太需要太多的人工程序。 它成為圍棋、國際象棋以及將棋(又稱日本將棋)的高手。

這裏,最讓人感到震驚的是,AlphaGo Zero完全是自學成才。

劍橋大學存在風險研究中心表示,隨著人工智能逐漸強大,它可能會成為超級智能。它會在許多,或是幾乎所有領域都超越人類。

如何收回控制權

羅素說,賦予人工智能更明確的目標並不是解決這一難題的方法,因為人類自己都無法確定這些目標是什麼。

羅素表示,人們應該徹底改變建立人工智能系統的整體基礎,例如,不再給機器人一個固定目標,而是讓人工智能系統必須明白,它不知道目標是什麼。

一旦人工智能系統以這種方式運作的話,它就會聽從於人類的指揮。在執行任務之前,它會尋求人類的許可,因為它不確定這是不是你想要的。

羅素教授表示,最至關重要的是,它們(AI)會樂意接受被隨時關閉的選擇,因為它們也希望避免做那些你不喜歡的事情。

超強能力

羅素教授在接受BBC的採訪時表示,假設我們發明了一個可以用於控制氣候變化的強大人工智能系統,並且能將大氣中的二氧化碳水平恢復到工業革命前的水平。

該人工智能系統經過分析後認為,最容易的方式就是消滅人類,因為人類活動是產生二氧化碳的最主要來源。

當然人類可能會對機器人說,你做什麼都可以但就是不能把人類全滅絶。人工智能系統然後可能會說服人類少生孩子,直到最後沒有人生孩子,人類慢慢滅絶為止。

這個例子是想強調與人工智能有關的風險,這些風險都是人類在創造人工智能前並沒有想明白的。

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人工智慧

天擇集團-自駕車中的AI應用,台積電為蘋果研發自駕晶片的傳言四起

監測車輛狀況

最具前景的維護類型是預測性維護。其定義如下:「預測性維護利用監測和預測模型來確定機器狀況,並預測可能發生的故障以及何時發生。」它嘗試預測未來的問題,而不是已然存在的問題。從這方面來看,預測性維護可以節省大量的時間和金錢。包括監督學習和無監督學習都可用於預測性維護。其演算法能夠根據機載和機外數據來做出預測性維護的決策。用於該任務的機器學習演算法屬於分類演算法,例如邏輯迴歸、支援向量機以及隨機森林演算法等。

收集車險資料

來自車輛的數據記錄可以包含有關駕駛員行為的資訊,而且這些數據可以用來分析交通事故,也可用於處理車險理賠。所有這些都有助於降低汽車保險的保費,因為具有更加確定的安全性與保證。對於全自動駕駛車輛來說,賠償責任將從乘客(不再是駕駛人)轉移到製造商。而對半自動駕駛車輛來說,駕駛人仍可能承擔一部份責任。

要證明這一類的情況將越來越依賴於車輛AI系統所擷取到的智慧數據。來自所有感測器的數據會產生巨量的資訊,隨時保存所有數據可能不切實際,但是保存相關數據的快照,似乎是獲得證據的折衷方法,這些證據可用於特定交通事件的事後分析。這種方法類似於黑盒子保存數據的方法,可以在發生碰撞事故後根據其中的數據進行分析。

感測器數據處理

自動駕駛車輛在運行期間,無數的感測器為車輛的中央電腦提供了數據,包括道路資訊、道路上出現的其他車輛資訊,以及如同人類感知般地偵測到任何障礙物的資訊。有些感測器甚至可以提供比普通人更好的感知能力,但要做到這一點就需要智慧演算法,用於理解即時產生的數據串流。

智慧演算法的主要任務之一是檢測並辨識車輛前方和周圍的物體。人工神經網路(ANN)是用於該任務的典型演算法,也稱為深度學習,因為神經網路包含許多層級,而每個層級又包含許多節點。圖2顯示了這種深度神經網路,不過在實際的神經網路中,其節點數和層數可能更多。

為了分類物體,視訊輸入分析採用機器學習演算法以及最可行的神經網路。由於我們有多個不同類型的感測器,因而必須為每個感測器配備專用的硬體/軟體模組。這種方法允許平行處理數據,因此可以更快做出決策。每個感測器單元都可以利用不同的AI演算法,然後將其結果傳達給其它單元或中央處理電腦。

路徑規劃

路徑規劃對於最佳化車輛行駛軌跡並產生更好的交通模式非常重要。它有助於降低延遲並避免道路擁堵。對於AI演算法來說,規劃也是一項非常適合它的任務。因為這是一項動態任務,可以考慮到很多因素,並在執行路徑時解決最佳化問題。路徑規劃的定義如下:「路徑規劃讓自動駕駛車輛能夠找到從A點到B點之間最安全、最便捷、最經濟的路線,它利用以往的駕駛經驗協助AI系統在未來作出更準確的決策。」

路徑執行

路徑規劃好之後,車輛就可以透過檢測物體、行人、自行車和交通號誌來掌握道路狀況,透過導航到達目的地。目標檢測演算法是AI社群的主要關注點,因為它能夠實現仿人類行為。而當道路情況不同或天氣條件變化時,挑戰就來了。許多測試車輛發生事故都是由於模擬環境與現實環境的條件不同,而AI軟體若接收到未知數據,很可能會做出無法預測的反應。

蘋果旗下的泰坦計劃(Project Titan)被認為專注於開發促進自駕車技術,但據其他報導指出,蘋果也可能開發自己的車。

《電子時報》9 日報導,蘋果正與台積電合作開發自駕晶片技術。兩家公司計畫在美國建立工廠以生產「蘋果汽車」晶片,目前正與車用電子供應鏈的上下游供應商協商。《電子時報》補充指出,「蘋果汽車類似特斯拉自駕系統」,但並沒有進一步詳述這意味什麼。

《電子時報》的蘋果資訊有好壞參半的紀錄。儘管供應鏈報導通常站得住腳,但報導蘋果未來計畫時遭遇許多失誤。因此應對此報導抱持懷疑與保留態度。

蘋果分析師郭明錤先前預測,蘋果將從台積電採購自駕車晶片。郭認為,「蘋果汽車」可能會在 2023~2025 年首次亮相。此外,台積電仍在考慮在亞利桑那州建造晶片製造廠。《電子時報》有可能會將這些報告與蘋果自駕車的傳聞混為一談。

有關泰坦計畫的傳言多年來沒停過,儘管面臨發展方向改變和裁員等問題與困擾,但自駕系統開發似乎仍在繼續。8 日報導指出,蘋果已將自家自駕車團隊移轉至 AI 人工智慧與機器學習負責人部門。報導並指出,蘋果仍在決定到底是要推出自家汽車,還是為其他汽車製造商設計自駕系統,抑或發表與第三方汽車相容的售後套件。

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