AI 趨勢專家 #李開復 認為,「20年後的今天,這種 #沉浸式的技術 挑戰將獲得解套!」
在《#一級玩家》影片中,主角頭戴著VR眼鏡、身穿各種提供肢體感官的配備,暢遊在虛擬世界當中,遊戲中所營造出來的逼真動人的內容,離不開電腦視覺和自然語言處理等AI演算法,其中更重要的是模擬的XR技術(VR、AR、MR技術的複合體)。
創新工場的董事長兼執行長李開復就預測,2024年電腦視覺技術將能夠把現實真實場景中的物件一一分解,幫助MR理解真實環境的所有物體,而後遵循自然規律在場景中添加任何虛擬物件。目前MR技術仍處於起步階段,但20年後的今天,這種沉浸式的技術挑戰將獲得解套! 詳見《數位時代》採訪報導 https://bookzone.pros.is/3mjdlt
▶延伸閱讀:《AI 2041》由 AI 趨勢專家李開復架構了10幅AI「技術藍圖」,攜手全球華語科幻星雲獎得主 #陳楸帆,打造10段結合科學與科幻的創作,帶你走入20年後被AI技術深刻改變的未來世界!
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照片來源:電影《一級玩家》劇照
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅范琪斐,也在其Youtube影片中提到,人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。 其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。 當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一...
ai模擬照片 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
DeepMind AI 修練成精了,已經學會「發脾氣」?
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 08 月 12 日 8:00 |
DeepMind 又在「捏小人」了!這群小人是英國人工智慧實驗室 DeepMind 生產的 AI,不過只能在遊戲裡看到。但你可能不知道的是,DeepMind 還訓練過 AI 下象棋、玩足球、比電競,甚至提出人工生命言論。
最近這群AI,竟然能直接跳過數據訓練,在開放式任務環境自我進化。
之前Alpha Go和Alpha Star能力再強,也只能在各自擅長遊戲放大招,超出範圍立刻停擺。現在這批小人卻能在不同遊戲游刃有餘完成任務,展現超強的泛用能力。難道人工智慧治好泛用「頑疾」了?
在搶奪高地金字塔的任務,兩個不同顏色的小人能力值相當,都沒有跳躍能力,開始發脾氣亂扔東西,混亂中竟把其中一塊板子「扔」成樓梯,長驅直入,任務完成!
多次實驗發現,小人可複製方法,難道這群AI有記憶了?不僅如此,小人還學會「相對運動」──我上不去,你下來──借助板子直接把目標拉下來!甚至為了贏得比賽,多個小人學會配合,團體合作能力一直上升。
這種用虛擬遊戲自我進化的AI,僅需人為搭建任務環境,設計大量任務目標,利用加強深度學習,一步步打通關,最終成為十八般武藝精通的AI。
沒有樣本,沒有經驗,這些AI究竟如何進化,零樣本學習是否意味這些AI具備基本的「自學意識」?
社會達爾文主義訓練場
比起之前的足球場,這批AI的訓練場更像遊戲「社會」,有無數個遊戲房,每房間遊戲照競爭性、平衡性、可選性、探索難度分類。不管哪種任務,這批AI都只能從最簡單開始,一步步解鎖更複雜的遊戲,整個遊戲更像虛擬社會。
無需大數據集訓的AI,每玩一次遊戲就成長一次,與各種環境互動和「獎勵」下成長為更通用的AI,更像人工「生命」。
能讓AI自我進化的關鍵在於正確設計初始智慧和進化規則。一開始都非常簡單,所有複雜結構都是進化而來。就像嬰兒不會做大人的事,任務核心是不要超出AI自身的改進能力。
據DeepMind說法,每個AI會在4千間遊戲房玩約70萬個遊戲,並在340萬個任務經歷2千億次訓練步驟。1億次步驟約耗時30分鐘。照這訓練法,41天就能訓練出一群「成年」AI。
但AI還是不會思考
DeepMind表示「單AI可開發智慧成多目標,不僅一個目標」。AI公司Pathmind 的CEO Chris Nicholson也說「它學到的技能可舉一反三。例AI學習抓取和操縱物體,就能完成敲鎚子或鋪床任務。DeepMind正用程式設計為AI在這世界設定目標,這些AI正在學習如何掌握。」
但南加州大學計算機科學副教授Sathyanaraya Raghavachary表示,這些AI並不能定義為「生命」,尤其關於AI擁有身體感覺、時間意識及理解目標幾個結論。「即使人類也沒有完全意識到身體這件事,更不用說人工智慧了。」
他表示,活躍的身體對大腦不可或缺,大腦要放在合適的身體意識和空間位置內進化。如果AI能理解任務,何必需要2千億次模擬訓練達到最佳結果?總體而言,虛擬環境訓練的AI只是和以往AI「大同小異」。
從理論到現實的路還很長
狹義人工智慧是「複製人類行為的元素」,在計算機內執行某種任務,如分類圖像、定位照片物件、定義對象邊界等。這些系統旨在執行特定任務,而不具解決問題的一般能力。
相比之下,Deepmind使用的「通用人工智慧」有時也稱為人類等級人工智慧,因可理解上下文、潛台詞和社會線索,甚至認為可能完全超過人類。
但正如行為主義和認知主義的對抗,AI是否有解決問題的能力,並不能只考慮統計結果。善於「事後解釋」任何行為,實驗室之外還是無法「預測」哪些行動即將發生。
資料來源:https://technews.tw/2021/08/12/is-deepminds-new-reinforcement-learning-system-a-step-toward-general-ai/?fbclid=IwAR0xofCay9Ydy83BfQ_7lyEtfGvJroFfCznxiTxYIHP6HUFWpELClQPFs28
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ai模擬照片 在 范琪斐 Youtube 的精選貼文
人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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ai模擬照片 在 癮科技 COOL3C Youtube 的精選貼文
昨晚的S10如先前資料顯示,確實以3鏡頭出現,在原本的兩顆鏡頭之外,又多了一顆廣達123度的超廣角鏡頭。
攝影方面幾個重點特色如下
1.S10e鏡頭配置為後2+前1,S10則是後3+前1設計(後鏡頭比S10e多了超廣角鏡頭),S10+則是後3+前2(後鏡頭比S10e多超廣角鏡頭,前鏡頭則是多了景深鏡頭)
2.世界首款可以錄製HDR10+影片的手機
3.主鏡頭延續雙光圈特色
4.AI辨識場景來到30組。開啟「拍攝建議」構圖時會出現指示,對好畫面標示後就會自動拍攝,對於拍攝成功率會有所提升
5.在Line、Snapchat、Snow這些APP開放了API,在這些APP拍照可以獲得跟原廠相機一樣的畫質。也提供專用的Instagram模式,更方便的發送照片、影片
6.前鏡頭S10系列三支手機都支援景深模擬,其中S10+有第二顆景深偵測鏡頭,可以讓模擬的成品更自然更好
7.這一次S10並沒有出現先前傳言的Bright Night功能
文章懶人包版:https://www.cool3c.com/article/141127
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ai模擬照片 在 I'm 鹹魚爸 Youtube 的最佳解答
使用了十多天,很容易上手,相機功能強大
尤其是夜間攝影,可輕鬆取景拍攝
有空拍的朋友也可注意它的螢幕亮度
很適合空拍監看
#LGG7PluseThinQ
#AI相機
#超亮相機
#Boombox
#IP68防水
特色:
外觀
1. 延續 LG 手機都配有廣角鏡的設計
2. IP68 防水防塵設計
3. 通過 MIL-STD 810G 美國軍規測試
相機
1. 19種 AI Cam 功能,能自動辨識環境/被攝物,提供最適合的場景模式,拍出更美的照片
2. 標準鏡+廣角鏡的設計延續 LG 的傳統
3. 標準鏡 F1.6/廣角鏡 F1.9 大光圈設計
4. Q Lens 設計,能將被辨認的東西,上網搜尋出來
5. Super Bright Camera 在昏暗燈光下能提高四倍亮度,拍出清晰的照片
6. 不論前後鏡頭,都能用肖像模式拍出景深效果的照片
畫面
1. 超高亮度畫面,可達 1000 nit,在太陽下也能輕鬆瀏覽手機畫面
2. 螢幕比例 19.5:9 目前最長比例的螢幕
聲音
1. 內建 Hi-Fi Quad DAC 耳擴晶片
2. 首款支援 DTS:X 手機,配上耳機可模擬出 7.1 聲道的效果
3. 率先搭載 Boombox Speaker 將G7 機身裡多餘的 8cc 空間當作共鳴箱,創造更明顯的低音效果(放在不同材質也會有不同的聲音表現
4. Q Voice 能在距離手機五米的距離,辨識語音指令
其它
1. 支援藍牙5.0
2. USB type-c 2.0
3. 3.5mm 耳機孔
4. 支援 Quick Charge 3.0 的快充技術
規格:
Android 8.0 系統
Snapdragon 845 處理器
6GB RAM
128GB ROM
支援 microSD 或雙卡雙待
6.1吋 3120 X 1440 19.5:9比例
後置1600萬像素,分別配以 f/1.7光圈 71° 標準鏡 以及 f/1.9 光圈 107°超廣角鏡
前置800萬像素 f/1.9 光圈 80° 廣角鏡
3000 mAh
153.2 x 71.9 x 7.9 mm
162g
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