AI 部落

自從社會有了機器，人類做事更有效率，同時也更害怕機器有一天會取代自己。日本東京一家實驗性概念旅館「変なホテル（Hen-na Hotel）」在 2015 年開張的時候，因工作人員大部分都是機器人出名。但從近期的消息看來，似乎連機器人都無法逃離被辭退的命運。 使用機器人成本不降反升 這家旅館主打的其中一個特色，就是其主要的服務人員都是「機器人」，從接待、到行李搬運、再到房間內的服務，都由機器人來負責。然而，近期傳出 Hen-na 因不適用而「解僱」了過 半數的  243 位機器人員工，一開始，CEO 澤田秀雄的初衷是打造全世界營運成本最低的旅遊住宿。然 Henn-na 的住宿費用逐年升高，一刀揭露了飯店本身的營運成本正在直線上升，直到最後大裁員的消息傳出。 舉例來說，放置於客人房間內的房務機器人 Churi-chan 就時常回答不出房客的問題來，而且容易在半夜聽到打呼聲就莫名地自行啟動； 櫃檯人形機器人不知道旅館周圍的活動、觀光地點、火車、公車時間等旅遊相關資訊，最後接待還是讓給人類去做。 而送行李機器人的性能更是可悲，在超過 100 個房間的飯店裡只能送 24 間房，碰到下雨、下雪還會故障，而且送行李經過彼此相撞、推擠次數不在話下， 娛樂機器人的維護成本太高，也經常壞掉等等。 科技變化太快，舊機器人跟不上時代 當然，會變成這樣也不完全是機器人們的錯 -- 社長澤田秀雄解釋一部份的原因是這些年間機器人進步的太過迅速，在 2015 年的時候還是最尖端科技的機器人，到了 2019 年就不怎麼能接受了，特別是像 Alexa / Google Assistant / Siri 這種智慧助理開始大行其道後，人們對於助理應該能要做到的事，以及反應的正確性都有了遠比以前高的期待。 再加上旅館中很多的職位其實根本是不用機器人的，多了除了添亂之外沒有別的幫助，特別是在日本這種重視服務品質的地方，在新鮮感退去之後，很難說招不招攬得到回頭客。 總而言之，人類似乎還沒有這麼快就能全面被機器人所取代，特別是在服務的場合，還是人類更能讀懂人類的需要吧？ (取自： Engadget 、 科技報橘 ) 再附上一段 2018 蔡阿嘎去這間機器人旅館的影片。

人工智慧的發展腳步在這幾年突飛猛進，在許多的領域上都可以發現 AI 的廣大作用。 手機暗處拍照的困境：又黑又多雜訊，打不贏超貴相機 。 一份 2018 年 5 月在 IEEE CVPR 2018 發表的論文研究成果， 來自伊利諾大學香檳分校的陳晨（Chen Chen）與 Intel 實驗室合作， 透過了機器學習解決了 手機相機，因為低光源等問題而拍出的爛照片 ，讓 AI 將照片的低光源高雜訊，轉換為高光源低雜訊的高畫質照片。 許多人都會問，那為什麼不開閃光就好？但實情是，在一些拍照的環境中，確實不太能允許使用額外的照明光線，比如說夜景的拍攝等。想要在這種環境下拍出好照片，現今大多還是只能仰賴高階的相機才有辦法拍出勉強堪用的照片，而這些相機所費不貲，又不如手機那般便利輕巧。 機器學習立大功：一秒內讓爛照片瞬間變回高清 透過事前建立了同一個場景中，高光源與低光源兩種照片的資料庫，建構 FCN 模型訓練出的資料庫，AI 成功的讓低照度的 RAW 檔相片還原成高亮度照片（從影片約 45 秒左右開始），可以想見的是，未來的智慧型手機若是都能內建相關的 AI 功能，將可以讓手機拍出來的照片畫質直逼專業相機，而攝影師們也可以不必再擔心，低光源照出的照片後製不出好畫面。 Google公開如何用機器學習克服低光照環境的關鍵  近期也有手機廠商，推出了有夜拍功能的手機， Google近日 在自家部落格中，揭露了突破夜拍挑戰的背後技術。 看詳情技術細節 請點此>>> (取自： 科技報橘 、 iThome )

為了保護珍貴的野生動物免被盜獵者殺害，不少保護計劃都應用上高科技來協助，可是不少的方案只能在盜獵者已經進入射程，甚至行動之後才能發現。 利用 AI 保護動物不被濫殺 非牟利組織 Resolve 利用 Intel 的電腦視覺處理器 Movidius Myriad 2 來提升 TrailGuard 相機的能力，透過 AI 來實時辨識動物、人類和車輛，讓巡邏人員可以更及時阻止盜獵者。 應用 Movidius Myriad 2 後的 TrailGuard 同時提升了效能和效率，因為它有更強的動態偵測，不會像傳統的活動感應器般會時常出現誤判，這同時也節省能源。 持久的續航力，減少更換電池的麻煩 TrailGuard 同樣透過偵測活動來喚醒相機，但卻只會在有人類進入鏡頭才會傳送警報-- Resolve 表示在待機狀況時的 TrailGuard 接近零耗電，續航力可達一年半之久，這更避免了職員去換電池時產生的危機，同時 TrailGuard 的體積也只有鉛筆般，減少被盜獵者發現的機會。 TrailGuard 將會很快正式投入使用，Resolve 正與國家地理學會和 Leonardo DiCaprio 基金會合作，目標在 2019 年裝置到 100 個非洲的保護區，首先會在 Serengeti 和 Garamba 試行，其後會擴展至東南亞和南非。 (取自： Engadget )