- 1月 05 週二 202119:06
LINE CLOVA要登台啦.以後就請人工智慧幫你訂餐!(下)
- 1月 04 週一 202118:55
LINE CLOVA要登台啦.以後就請人工智慧幫你訂餐!(上)
即將在台灣登場的LINE CLOVA裡頭包含的人工智慧,今天就來跟你好好介紹!
LINE CLOVA 確定登台！以後可以讓人工智慧幫你訂餐廳啦
LINE 年度科技盛會「LINE TAIWAN TECHPULSE 2020」日前落幕，大會上不但為台灣開發者帶來 LINE 總部的第一手技術資訊，更宣布將引進在日本推行人工智慧技術「LINE CLOVA」，目標是提供貼近使用者需求的「友善人工智慧」。
未來將在台提供 CLOVA 的相關服務包括：CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR，除此之外人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣！
▲ LINE 自日本引進人工智慧技術「LINE CLOVA」相關服務包括：CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR，而人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣！｜圖片來源：LINE官網
近年來 LINE 積極發展人工智慧應用服務，原先於 2019 年的開發者大會將導入 AI 計畫「LINE BRAIN」，而今年宣布將 LINE BRAIN 與自家智慧助理「LINE Clova」合併，發展為 AI 技術品牌「LINE CLOVA」，成為 LINE 旗下人工智慧技術的集大成者。
整併當然不是只有統一名稱，LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示，兩項產品線的合併後最重要的突破就是「商業落地」，未來這些 AI 技術不再只是概念而已，而是會實際應用在產品之中，為台灣的使用者帶來更多生活與工作的便利。
LINE CLOVA 主要涵蓋四大領域的技術： NLU（自然語言理解）、Face（臉部辨識）、OCR（光學字元辨識）、STT（語音辨識）。而統整這些技術、確定將會登台的應用服務分別有：
1. CLOVA Chatbot 聊天機器人
▲ CLOVA Chatbot 能精確地判讀使用者的對話內容與意圖。｜圖片來源：LINE 官網
NLU 技術是一直是 LINE 在人工智慧服務項目發展的核心之一。自 LINE 從 2016 年發表Chatbot 功能以來，已漸漸普及為公眾人物及企業與使用者之間的溝通橋樑。諸如公司行號、社群媒體、公眾人物等皆會開設自己的 LINE Chatbot，作為與客戶、大眾快速溝通的管道。
根據 LINE 官方資料，CLOVA chatbot 所累積的問答資料庫達 100 萬筆，使用超過 1 億人次，累積的使用者對話保守估計約有 17 億之多。如此豐富的資料累積，加上 LINE 在亞洲市場過去的利基，讓 CLOVA Chatbot 特別擅長辨識在全世界語言體系之中相對困難的亞洲語言。
2. CLOVA Face 臉部辨識
▲ CLOVA Face 可以在半小時內完成上千人次的臉部辨識。｜圖片來源：LINE 官網
CLOVA Face 是一套臉部辨識系統，可在平板、手機等裝置上，提供快速準確的人臉辨識。
今年的 LINE TECHPULSE 2020 即是利用 CLOVA Face 作為入場方式。報名參加者可以在活動前上傳自己的照片，即可在報到櫃台使用臉部辨識驗證身份，代替人工核對資料，快速完成報到手續。
根據大會參加者的回饋，入場體驗相當順暢，辨識成功率也相當高，可以感受到 CLOVA Face 已經是成熟的商用產品；事後根據 LINE 官方的統計，CLOVA Face 順利在 30 分鐘內完成上千人次的入場報到手續。
3. CLOVA OCR 光學字元辨識
▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字，還能辨識規格。｜圖片來源：LINE 官網
OCR 技術同樣是 LINE 一直以來研發的核心之一，在現行的 LINE app 上已有將圖片轉換為文字的功能了。
而進一步的 CLOVA OCR 技術，配合資料強化演算提高識別精準度，不再只有針對文字辨識，也推出針對各種需求「特化性能」的不同產品：文字識別精準度較高的 general OCR；可以辨識出特定樣式、規格的 specialized OCR；還有操作介面簡易，並且具備深度學習等AI運算邏輯的 OCR Builder，讓企業可以根據不同需求導入不同應用技術。
其中官方也特別表示，Specialized OCR 將會「在地化」，開發台灣使用者需求度最高的辨識格式，例如：火車車票、發票、身分證和健保卡等等，落實為民眾帶來便利的初衷。
Line Clova 的服務還有可幫你訂餐廳的人工智慧電話接聽服務「LINE AiCall」與「LINE eKYC 數位辨識身份」喔！請點此接續看下去！
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- 1月 03 週日 202118:53
賈伯斯與多拉A夢都愛用的圓角矩形(上）
「圓角矩形」是近年盡人皆知的 UI 設計優勢，自 iPhone 4 發售至今日，到處都可以看到這個乍看簡單、但其實富有深意的幾何圖形。 然而圓角矩形何以能擄獲 Steve Jobs 以至於世人芳心呢？箇中緣由，其實也藏在哆啦 A 夢身上！ 「圓角矩形」在現代 UI 中代表簡約、清爽與和平易近人。這些印象是因幾何圖形能帶給人們的心理暗示，任何圖形設計元素如形狀、線條、顏色、紋理和圖案，都能淺移默化地影響人們的感官認知，從而讓平面圖形附上不同的喻意。 乍聽之下有點形而上學，但其實我們從童年開始就不斷在接收幾何圖形的心理暗示了——許多卡通動畫中的角色，也都被賦予了「幾何暗示」！
- 12月 31 週四 202019:49
有了人工智慧面試官,就能讓你擺脫人類面試官的偏見嗎?(下)
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疫情之下人工智慧面試官正好成為救星啦!讓我們一起看看它的表現如何~
求職環境的歧視現況 突現 AI 機器人的價值
如其他先進國家一樣，瑞典人口近年新增不少外來移民。瑞典人的失業率約為 4 %，與之相比，外來移民的失業率卻高達 15 %以上；同時根據近期民調，有 73 %的瑞典求職者認為在就業市場中，會因為年齡、種族、性別、外貌、體重、健康以及殘障狀況而受到歧視。
一名在瑞典的保加利亞求職者表示：這是因為瑞典文化喜歡規避風險。她認為，在瑞典使用像 Tengai 這樣的面試機器人是件好事，因為機器人可不會因為求職者的口音或出生地而產生成見。
根據《BBC News》的報導，從事醫療保健招聘工作的艾利森，報名參加了 Furhat Robotics 招聘試驗的志願者，她體驗了招聘者和求職者兩種角色。
起初，艾利森對與 Tengai 這個機器人互動還有所懷疑和保留，但隨著面試過程逐漸進展，他們談論的話題也更加深入。慢慢地，艾利森已經忘記了自己其實是在跟機器人互動。
▲ 許多參與了 Tengai 測試的志願者給出了良好的評價。圖片來源：Furhat Robotic 官網
艾利森對 Tengai 的評價十分良好。除了艾利森之外，Furhat Robotics 還招募了各種各樣的志願者─不同性別、不同職業、不同背景─進行多次面試，避免 Tengai 在訓練時沾染上人類的一些「偏見」。
如此經過幾個月的試驗後，Tengai 準備真槍實彈地派上用場，Furhat Robotics 原先預備在 2020 年初上市，便遭遇了新冠肺炎疫情的爆發。
正好派上用場 瑞典自治市於疫情時啟用 AI 面試官
瑞典斯德哥爾摩的一個自治市烏普蘭斯布羅市（Upplands-Bro）在疫情大流行期間，宣布採用人工智慧「Tengai」作為市政府的面試官，成為世界上第一個使用 Tengai 的組織。
報導表示，烏普蘭斯布羅市當局啟用人工智慧機器人，是為了能在安全的環境下招募新成員。這個位於首都郊外的市政府面臨著艱困的招聘挑戰，特別是在照護相關的職位。
「由於全球疫情危機，我們需要確保能安全地招募到有能力的人員，特別是在老年護理方面。」烏普蘭斯布羅市政人力資源副主管 Havva Ilhan 表示。「相信採用 Tengai 機器人，我們可以成功的戰勝這次挑戰。我很高興得知，將有一個機器人可以幫助我們快速地展開面試。」
市府將使用經心理學家核可的最新版本 Tengai。並於 2020 年 5 月投入使用。
Tengai 的首席執行官 Elin Öberg Mårtenzon 對此表示：「因 Tengai 提供的面試服務是完全自動化的，這符合政府的人事部門在效率和客觀性方面的高期望。」「很高興看到公部門的對此關注，烏普蘭斯布羅市政府確實是一個十分創新的客戶。」
其實已經有許多大企業已預定要將人工智慧面試機器人投入實用，疫情的影響只是加快了它們到來的腳步，更可能加速這類型求才方式的普及。
未來面試 AI 取才很可能成為相當重要的管道，趁這時先搶占先機、先努力讓自己熟稔人工智慧 的運作，就算是未來需要跟機器人求職，也能坦然面對！
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千萬別以為你能在人工智慧面試機器人面前還能耍小聰明!時代變啦!
面試想取巧過關？人工智慧：母湯！
「面試」是大部分人在生命中必經的關卡，關於面試技巧的教材多如繁星，內容不外乎是「面試怎麼穿著打扮」、「怎麼給面試官留下最佳印象」等等。也有不少教材是「教你觀察面試官喜好」，先了解面試官的喜好，就能對症下藥、投其所好。
但，未來可能無法再依靠這招完勝面試了！為了避免面試官因為喜好、偏見甚至歧視等個人原因而無法做出公平判斷，瑞典一家新創公司開發出最「鐵面無私」的面試官── AI （人工智慧）面試機器人 Tengai。
「鐵面無私辨忠奸」 避免歧視風險的人工智慧面試官
Furhat Robotics 是位於瑞典斯德哥爾摩的一家新創公司，他們與瑞典最大招聘公司之一 TNG 合作，於 2019 年推出了全球第一個人工智慧面試機器人「Tengai」。
Tengai 的外觀是人類的頭部，高約 41 公分，放置於桌上時，正好能跟大部分的求職者對上視線。Tengai 可以模仿細微的人類表情，透過鏡頭和麥克風與求職者互動。Tengai 臉部的顯示螢幕會根據說話內容同步對應嘴型，分析求職者所說的話，再適當地給予回應，不會讓求職者感到延遲或奇怪。
面試一開始時，Tengai 會輕輕眨眼、露出微笑，跟求職者說：「你曾被機器人面試過嗎？」
▲ 面試機器人 Tengai。圖片來源：Furhat Robotic 官網
Furhat Robotics 與 TNG 聯手打造面試機器人，目的是消除面試官於面試過程的潛意識中的偏見──諸如性別、種族、長相、穿著、口音等等。
TNG 的首席創新官艾琳表示：「只要 7 秒，面試官對求職者的第一印象就會定型；而大約 5 到 15 分鐘面試官可以做出要不要錄用的決定。啟用機器人，是希望能避免因偏見對一個人的能力做出假設。」
艾琳接著舉例：「如果我擔任面試官，在面試開始前我問一個應試者：『你打高爾夫球嗎？』如果他說：『是的，我喜歡打高爾夫球』，我可能就會對他產生好印象，因為我也喜歡打高爾夫球。」
▲ 面試機器人 Tengai。圖片來源：Furhat Robotic 官網
面試官可能會為志趣相投的應徵者加分，但機器人可不會跟求職者閒聊。Tengai 會以更固定的順序提出問題，無論面對什麼對象、得到什麼回應，都會保持相同的態度回應，艾琳認為，這些都有助於為求職者創造更公平客觀的面試環境。
不過 Tengai 並不能全權決定要錄取誰，在面試結束後，Tengai 會把面試者的回答轉為文字，以供人類主管、人力資源參考，再確定哪些人進入下一輪面試。
既然人類被認為無法避免偏見，那機器人的表現如何呢？請點此接續看下去！
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- 12月 29 週二 202019:32
專屬工程師的交友APP,肯定是用程式語言專業幫你找對象~(下)
本系列文章為【秀程式設計也能交女友！工程師專屬交友App：VSinder 】的下篇，請點此看上篇閱讀了解 VSinder 是如何誕生的、能支援哪些程式語言吧！
雖然可用你的程式設計技能在這APP就是你的特點,但真的能輕易找到對的那個人嗎?
上傳最得意的程式設計，吸引志同道合的另一半！
基本資料都選填好後，接著就是重頭戲了──上傳一段你最滿意、最自豪的程式設計！
▲ VSinder，重要的不是外貌，而是你寫的 code｜Source：Ben Awad 影片截圖
在 Code Pics 一欄可以上傳你最得意的作品，畢竟就算使用同一種程式語言，能力也有高下之分，coding 能力才是工程師真正的臉面啊！
曬出自己最棒的一面，同時也能吸引到彼此欣賞的人，透過左右滑動來開啟一段與另一位工程師的緣分，聽起來也是十分浪漫呢。
如果有想要深入對談的對象，可以按下「愛心」，並期待對方也按下愛心；按「X」就會換下一位，也有檢舉不當濫用的選項——其實介面和 Tinder 的設計沒有太大的區別，只是用能直接了解一個人「內在美」的程式設計碼取代了修圖後的美照。如此一來，想必更能讓你找到適合的那個人，畢竟美麗的皮囊千篇一律、有趣的靈魂萬中挑一啊！
3天下載次數破萬 程式設計交友正夯
VSinder 一上線，就快速贏得程式設計師們的熱烈回應，在 GitHub 上有超過 1500 個收藏，3 天的下載量就快要一萬次。
這個平台的發想其實相當有新意，讓擁有共同專業的人們相互認識，雙方有足以開啟話題的相似之處。有共同的專業，也代表有類似的生活型態，聊天就不怕冷場了！
伴侶可以了解自己的專業，甚至能相互勉勵、彼此學習，一起攜手進步，也是相當美好的事情。當然後續可以相伴多遠、走多久就是各自的緣分了，不過有這樣的一個平台，還是讓許多程式設計師感到驚喜。
這款新奇的交友軟體，使用過的網友留下評論道：「這個 app 不僅可以過濾出有共同點的人，還能以幽默的方式表達自己的怪癖和智慧，太棒了！」、「雖然沒有找到另一半，但我在這個app上渡過了快樂的時光。幹得好」、「希望能找到我未來的妻子」。
但也有網友大喊：「這個平台上都是男的啊！」
▲ 雖然 VSinder 大受好評，但仍有網友抱怨上面的用戶都是男性
有一則評論表示，他滑了半個小時，都沒有遇到一個單身女工程師……。只能說，雖然 VSinder 提出了一個新興的想法，也付諸實踐，努力讓工程師們可以彼此相遇，但這個產業相距頗大的性別比例，也是一個 app 無法改變的啊！
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- 12月 24 週四 202021:58
人工智慧有可能將破解"蛋白質折疊"這大謎團!(下)
至於人工智慧AlphaFold到底有沒有望突破現代醫學瓶頸,繼續看下去!
人工智慧 AlphaFold 有望突破現有生物．醫學瓶頸
《MIT 科技評論》報導表示，DeepMind 未來希望能將 AlphaFold 投入疾病研究，如瘧疾、嗜睡病、利什曼病等，這些寄生蟲引發的疾病都牽涉到許多未知的蛋白質結構；亦有傳統方法難以辨別的蛋白質，用 AlphaFold 預測可能會特別有效，例如因不容易結晶而很難透過實驗來判斷的膜蛋白。
▲ DeepMind 的科學家與工程師的幕後故事，談論他們如何創建出 AlphaFold。
蛋白質可以成為催發化學反應的酵素、抗擊疾病的抗體或是胰島素等等，美國馬里蘭大學生物科學與生物技術研究所的約翰‧莫爾特博士（John Moult）表示：「蛋白質分子哪怕是微小的重新組合排列，都會對人們的健康產生災難性的影響。因此，要了解疾病和找到新治療手段就要研究蛋白質。」
若 AlphaFold 的預測精準度未來可以再升級，除了可以突破現階段的醫療瓶頸，也能讓人類更能應對新病毒、新疾病，亦能加快新藥開發時程。
AlphaFold 的不足與未來展望
AlphaFold 的確可以協助預測蛋白質折疊的結構，但想準確預測，仍然有諸多限制。
中央研究院生物醫學科學研究所研究員黃明經表示，人工智慧預測的是最終蛋白質摺疊的結果，和自然界蛋白質折疊的軌跡有差異。換句話說，AlphaFold 並不是因為理解過程而解碼這個問題，是靠電腦分析大量資料的技術；AlphaFold 雖然可以預測單一蛋白質結構，但仍無法精準預測較複雜的蛋白質複合體。
故即使 AlphaFold 在 CASP14 中表現驚人，但競賽中仍有約 1/3 的蛋白質是 AlphaFold 尚無法精準預測的。
得知蛋白質的結構只是第一步，目前人工智慧還未能準確地預測蛋白質摺疊後的功能，亦無法完全取代傳統的實驗方法，但可以協助科學家在複雜的實驗數據中縮小找尋結構的範圍，幫助解出困難的結構；AI 也可以學習到更多的結構、得到更準確的預測，所以 AI 和傳統方法是相輔相成的。
未來，有更多重要的問題等著人工智慧與人類一起攜手突破。
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- 12月 23 週三 202021:54
人工智慧有可能將破解"蛋白質折疊"這大謎團!(上)
蛋白質折疊遇到人工智慧有可能被破解嗎?
因開發出橫掃棋壇的圍棋 AI「AlphaGo」而廣為世人所知的人工智慧實驗室 DeepMind 又傳出捷報──這次他們開發出名叫「AlphaFold」的 AI，解決了困擾生物學界超過 50 年的「蛋白質折疊」難題，以往要精確得知一個蛋白質的完整結構，需要數月、數年甚至數十年的實驗研究，而人工智慧只要花費幾小時就能完成。
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且由於蛋白質的結構影響它的 功能，許多疾病又和蛋白質的功能有關，若能解決這個難題，就表示醫療領域可以再進一大步，未來人類將能更了解包括新型冠狀肺炎等疾病，亦能加速新藥物的開發。
蛋白質折疊：生物學最大謎團之一
胺基酸是構成蛋白質的基本單位，蛋白質是由一條氨基酸鏈摺疊成特定三維結構所構成，而蛋白質的功能就取決於這個三維結構，甚至被稱為「理解生命的密碼」。這半個世紀以來，科學家一直試圖掌握不同蛋白質的形狀，以期深入理解它們的作用及引起疾病的方式。然而因為氨基酸鏈摺疊的可能性太多，「蛋白質摺疊」（Protein folding）難題便成為生物學最重大的挑戰之一。
▲ DeepMind 上傳說明影片，解釋何謂「蛋白質折疊」。
自 1972 年，諾貝爾化學獎得主克里斯蒂安．安芬森（Christian Anfinsen）就表示：若要從胺基酸序列預測蛋白質架構，折疊的可能方式會多到無法估計；生物學家塞瑞斯．列文塔爾（Cyrus Levinthal）具體指出，蛋白質折疊有「10 的 300 次方」種可能方式，想靠人工計算來暴力破解，花費時間可能比宇宙存在的時間都長。
這也是為什麼 DeepMind 開發出可以預測蛋白質最終結構的 AlphaFold，會讓全世界震驚於 AI 的突破。
能預測蛋白質結構的 AI 系統「AlphaFold」
DeepMind 表示，AlphaFold 可以藉由胺基酸序列，快速且準確預測蛋白質的三維立體結構。
AlphaFold 的神經網路上添加了注意力機制（Attention Mechanism），並且用資料庫中 17 萬種已知蛋白質結構、6 千萬筆胺基酸序列來訓練，它分析目前已知蛋白質形狀後，就能預測其他蛋白質的形狀，前後只需要花費幾小時、甚至幾分鐘內的時間。
▲ AlphaFold 主要神經網絡模型架構。 圖片來源：DeepMind 官網。
DeepMind 團隊表示，可以將蛋白質折疊看作一個「空間圖」（spatial graph），節點表示殘基（residue），邊緣將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互至關重要。
團隊使用深度學習的端對端（End-to-End）進行訓練，以理解空間圖的結構，並使用進化相關序列、多重序列比對（MSA）和氨基酸殘基的表示等方法來細空間圖。
已於 CASP 大賽中二次奪冠的 AlphaFold
從 1994 年起，John Moult 教授和 Krzysztof Fidelis 教授創立了蛋白質結構預測關鍵評估實驗（Critical Assessment of Structure Prediction，CASP）。CASP 的競賽模式為：主辦單位會選擇近期才經過實驗確認的蛋白質結構，讓參賽團隊測試自己的蛋白質結構預測方法，最後將預測結果與實驗數據進行比對。
因為嚴苛的評比規則，CASP 一直被稱為預測技術評估的「黃金標準」，CASP 也是期望能透過兩年一次的競賽，來廣邀各方投入相關研究，但都沒有找到成效顯著的方法。
直到 AlphaFold 於 2018 的 CASP13 亮相，首次參加國際比賽就已達到有史以來最高精準度，而且第二名的準確率與 AlphaFold 相差甚遠；並且，在近日舉辦的 CASP14 中，AlphaFold 更上一層樓，中位分數為 92.4（滿分100分），而在 AlphaFold 之前的參賽者，中位分數從未超過50。
「這是該研究領域激動人心的一刻。」DeepMind 聯合創始人兼執行長傑米斯‧哈薩比斯（Demis Hassabis）表示。「人工智慧今天已經足夠成熟強大，足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」
同時他也表示，DeepMind 可能要等到明年才能公開詳細實驗內容，團隊也正在準備相關論文，以適時提交給同行進行評審。
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