人工智慧可以從事創作嗎?
「我們說它可以。它的工作是創作,而不是對人類的模仿。它需要將我們帶到一個新的世界,這個世界有各種各樣的形態和生命形式。它想知道人類是否已經適應了它創造的新環境。他想知道人類是否已經找到了新的家園。」
——以上回答由創新工場 AI 文本生成模型自動生成
這段看似頗有思辨意味的對話,不來自哲學家,也不來自我或任何科技大拿,而是由創新工場人工智慧工程院研發的AI文本生成模型自動生成。
▎11位科幻作家參與,首次AI人機共創寫作實驗啟動
10月27日,傳茂文化和創新工場做了一件有趣的事,啟動了首次華語科幻AI人機共創寫作實驗項目「共生紀」。在2020年最後的兩個月時間裡,11位「人類」科幻作家與AI演算法聯手合作,將圍繞環保、性別、文化多樣性、人機關係等主題,協同創作多篇科幻文學故事。碳基的人類智慧與矽基的機器智慧一同解讀人類社會,探索人類未來的不同可能,從科技和人文的雙重維度進行共生時代的文化實錄,開啟一場人機共創寫作的奇妙探險!
「共生紀」實驗邀請了11位中國大陸的新銳科幻作家參與,他們分別是:我在谷歌的老同事陳楸帆(世界華人科幻協會主席、18次星雲獎得主)、小白(知名作家、魯迅文學獎得主)、賈立元(星雲獎得主、清華大學中文系副教授)、分形柳丁(冷湖獎、晨星獎得主)、淩晨(銀河獎得主)、顧適(星雲獎得主)、王元(晉康獎得主)、吳霜(星雲獎得主)、張凡(釣魚城科幻創始人、科幻博士)、王迎(新生代科幻作者)、蘇潔涵(新生代科幻譯者)。
「共生紀」所使用的AI寫作程式源自于創新工場 DeeCamp 2020人工智慧訓練營中的大學生創新項目「AI科幻世界」。這個團隊的大學生來自中科院計算技術研究所、中國科學院大學、華中科技大學、喬治梅森大學等國內外著名大學。他們在一個多月的DeeCamp訓練營期間,自主設計研發了AI寫作程式的主要邏輯,開發出了一款有趣的的智慧寫作工具,並獲得了本屆DeeCamp的創新賽道冠軍。
經陳楸帆等科幻作家嘗試,「AI科幻世界」已經可以輸出語法上非常通順,同時擁有一定文學表現能力的段落。這種人機共同寫作的過程對人類思維有相當的啟發意義,AI程式的輸出也常有驚人之筆,例如具有科幻風格的敘事段落:
「我覺得自己是一隻被人從墳墓裡面拉出來的兔子。一個聲音叫道:你在這裡幹什麼?我抬起頭,看見一個巨大的,渾身透明的身影,正站在我的頭頂上方。我知道這只是幻覺。因為在這個空間裡,不可能有另外一個人。」(由創新工場 AI 文本生成模型自動生成)
或者具有浪漫意味的抒情段落:
「她低著頭,臉上露出幸福的微笑。在夢中,我們互相凝望,雙方都在笑,隨後,她的雙唇輕輕吻我的嘴唇。那一天,我做了一個很長很長的夢,夢裡我和她一起在藍天下散步。風把我們的頭髮吹得很長,我們走過了一座又一座高山,那風景真是美不勝收。」 (由創新工場 AI 文本生成模型自動生成)
創新工場AI工程院執行院長王詠剛認為,AI演算法為我們提供了一面前所未有的,關乎科學邏輯、語言本質、文本規律的鏡子。人機共創這種全新的體驗在前沿科技與文藝創作兩個維度都具有重要的探索和實驗價值。科技思維與文藝思維的碰撞,提供了一種探尋人類智慧與機器智慧之間的邊界與交集,展望人類未來各種可能性的前沿視角。
基於上述考慮,傳茂文化和創新工場決定聯手舉辦「共生紀」專題策劃。知名科幻作家陳楸帆認為,人機共創實驗使用更多的數據、更智慧的演算法,但目標並不是寫出更好的作品,而是打破邊界,展開對話,實現人與機器的動態交互,讓思想碰撞與流動。
陳楸帆表示:「AI人機共創不僅僅是文字型創作,接下來會是圖像、音樂等更多可感可觸的藝術形式,帶來全感官、沉浸式、多維度的創作體驗。我們想通過一個實驗,一場遊戲,一次觀念上的冒險,以想像力為信仰,以對話為方法,打破所有的邊界與原有的知識分類,持續追尋生命、宇宙、美的意義。」
「共生紀」自即日啟動後,將持續至12月份,在「共生紀」官網、知乎、微博等平台同步進行。知乎將搭建「共生紀」專題頁面,舉辦「人機共創,誰更科幻」的盲猜活動;微博將每週發佈AI人機協作作品,邀請網友競猜作者姓名;在最後舉行的渺小藍點「微博之夜」上,科普大V將受邀與AI共創科幻故事。
▎人機共創揭示預訓練模型的商業價值
據王詠剛介紹,AI人機共創寫作實驗不僅揭示了前沿AI科技的科研價值、人文價值,AI寫作程式內部使用的核心模型還具有極為重要的產品和商業價值。
該模型是由創新工場AI工程院的科研團隊自主研發的,基於預訓練技術的超大規模中文生成模型,模型規模與OpenAI的GPT-2 Large相當。香港中文大學(深圳)數據科學學院副教授,創新工場大灣區研究院首席科學家宋彥博士主持了這項科研專案。
這是創新工場AI工程院自2016年成立後,在探索前沿技術商業化過程中取得的階段性突破之一。四年來,創新工場AI工程院以「科研+工程實驗室」模式,探索並研發以機器學習為核心的前沿人工智慧技術,並同各行業領域相結合,為產業場景提供一流的產品和解決方案,實現人工智慧科研成果向產業實踐的高效轉化。
在王詠剛看來,超大規模預訓練模型具有類似作業系統或開發平臺的特點,開發者將在未來創造出更多的可能性,衍生出許多今天還難以預見的產品類型與商業模式。
例如,超大規模預訓練模型技術有可能成為下一代問答式搜尋引擎及廣告推薦系統的核心技術,大幅改進現今問答式搜索的系統性能,回答相當一部分原本通過超大規模知識圖譜才能回答的知識性問題,甚至可以部分替代傳統的基於倒排索引的搜尋引擎,針對使用者查詢給出最匹配的資訊、網頁或廣告內容。
超大規模預訓練模型技術也可以在金融、法律、財務、人力資源、零售、製造等專業行業領域內,提供遠超以往系統性能的智慧信息解析和提取、智慧數據整合、自動機器翻譯、智慧文本檢查和審核、輔助決策、風險預警、自動客服機器人等功能模組,將企業中重要業務流程的效率和水準提升到一個新的水準。
在醫療和健康領域,超大規模預訓練模型技術也將發揮巨大效用。無論是醫療數據的格式化、病歷的解讀與分析自動化、醫療領域科研文獻的檢索與利用,還是直接面向使用者的自動問診系統,抑或是自動的醫療報告生成等,都有可能利用類似技術實現產品和商業落地的新突破。
在教育領域中,超大規模預訓練模型技術可扮演多種關鍵角色。比如自動講解知識體系、回答學生問題的虛擬老師,自動陪同學生在課後練習、提高的虛擬陪練,自動針對每個學生的能力特點制定個性化課程內容的個性化課程平台等等。
而在機器人和自動駕駛領域中,超大規模預訓練模型技術可大幅改進人機交互介面,提高人類指揮、控制自動化系統的效率,改進機器人或自動駕駛系統的語音交互能力,還有希望大幅提高機器人和自動駕駛系統對周圍環境的感知能力。
共生紀微官網 https://deecamp.com/gongshengji
One more thing,目前共生紀的AI程序只針對參與的專業作家封閉測試,在接下來的一個半月,敬請期待精彩的人機共創作品陸續出爐!
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#亞當老師開課囉
亞當老師第一期《60天健康蛻變工作坊》簡介
※課程目標:
解讀自己身體的密碼,找出適合自己的健康飲食法,改變讓你生病的生活習慣,60天學會健康生活一輩子。
※適合對象:
『我用盡方法都瘦不下來』
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詳細內容介紹:
※六次課程內容:上課時間為當日上午9:30-12:30,共三小時
每堂課會有亞當老師課前影片(僅限學員收看),大家可以依自己時間在家觀看,上課時討論學習。
一、 自我健康檢視PART 1(10/05):
課前影片:如何正確解讀檢驗報告PART1
請自備最近一次檢驗報告(3月個最好),一起學習解讀身體密碼。
二、自我健康檢視PART 2(10/12):
課前影片:如何正確解讀檢驗報告PART2
練習檢視整理自己身體的現況報告並找尋原因
三、個人化飲食設計PART 1(10/19):
課前影片:什麼是適合人類的健康飲食法?
設計出自己的專屬菜單與飲食計畫表
四、個人化飲食設計PART 2(11/02):
課前影片:認識食物與營養以及健康食物的定義
執行障礙之討論與解決方式
五、各種生活習慣檢視與改進方案制訂(11/09)
課前影片:各種影響健康的生活習慣大解密
包含睡眠、壓力、運動、情緒管理……等等
六、成果驗收與檢討 (11/16)
課前影片:執行過程常見失敗的原因與迷思
※每次工作坊結束,亞當老師會舉辦一場免費公益健康講座回饋社會,優先提供給學員的家人跟朋友,並開放給所有關心健康的朋友,一起學習如何遠離疾病、翻轉健康,找回身體的自主權!
※LINE群組實作方式:
一、每日上傳飲食記錄與生活記錄(按照講義格式),老師會給予個人建議。
二、執行中有疑惑可隨時詢問,學員之間也可以分享和討論。
三、每週回傳身體變化記錄。(按照講義格式)
亞當老師與您酮享健康!
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工業物聯網進入AI時代
啟動智慧思維
[作者 王明德] 2018年05月02日 星期三
智慧化是近年來製造業最重要的趨勢,歷經過去幾年的市場教育,這兩年市場詢問度已開始提高,而從2016年開始,IT產業掀起AI熱潮,AI與物聯網的整合將成為未來各垂直領域的主流系統,在製造業中,AI也將成為工業物聯網的核心運算架構之一。
自從德國率先喊出工業4.0後,相關科技也同步的突飛猛進,包括工業物聯網、大數據分析、機器人等技術發展至今,已漸漸打造出新型態的智慧工廠與全新的工業化標準。
尤其近幾年來,人工智慧(AI)浪潮襲來,更賦予工業4.0有了全新的發展面向,明確分野「自動化」及「智動化」的差異,包括「機器視覺」、「深度學習」等利用演算法分析為主的人工智慧技術,已成為工業4.0未來發展的全新趨勢,不僅讓自動化與機器人的技術更為精準、製造業也開始進入如「無人工廠」等全新的科技領域。
AI打開製造智慧化大門
在製造業領域,經濟部近年來積極強化智慧製造的布局,從之前的生產力4.0到現在的智慧機械,都投入大量預算與資源,經濟部認為台灣製造業具深厚基礎,亦累積大量數據資料與製造管理技術、能量,發展智慧製造系統,可整合終端物聯網、通訊網路、雲端平台到大數據分析,後續更可導入人工智慧,運用於電子資訊、金屬機電及民生化工等產業,協助升級轉型。
經濟部部長沈榮津之前就指出,台灣若能躋身人工智慧晶片自主國,以台灣優勢領域為主軸,如車用電子、醫療電子、智慧製造等,發展利基型智慧系統整合晶片,晶片及半導體產值可望快速增長,從現在的2.5兆元,成長到2025年的4兆元。
就目前發展來看,智慧製造有三大趨勢,首先是生產網路,這部分主要是應用製造運行管理系統(Manufacturing Operations Management, MOM),協助生產價值鏈中的供應商獲得並交換即時生產資訊,供應商所提供的全部零組件都可在正確的時間以正確的順序到達生產線,第二個趨勢是虛擬模擬與真實物理系統的完美融合,在生產製造過程中的每一步都將在虛擬世界被設計、模擬及優化,為真實的物理世界包括物料、產品、工廠等建立起一個高度模擬的數位雙生(Digital Twin,Twin Model),第三個趨勢則是網宇實體系統(Cyber-Physical System,CPS),在此系統中,產品資訊都將被輸入到產品零組件本身,它們會根據自身生產需求,直接與生產系統和設備溝通,發出下一道生產工序指令,指揮設備自行組織生產,這種自主生產模式能夠滿足每位用戶的客製化需求。
以大數據建立運算模式
上述的三大趨勢,未來都會與AI有一定程度的整合,例如在產線監控、機器人、無人搬運車等,都將有AI運算功能設計,主因在於大量客製化的趨勢,工廠需要面對的產品類型、產線調動等各種生產情境的難度也會大增,雖然透過感測器及大數據分析,管理者已經可以掌握更多用來幫助決策的資訊,但也因為資訊量大量增加,增加管理者的資訊分析壓力,加上市場變化愈來愈快速,人類的分析速度恐怕已經愈來愈難跟上提供速度愈來愈快的前端資料,自然也就更難讓製造現場的機台能夠迅速反應客戶需求,AI應用於製造業,將可讓系統從大數據分析找出規律性建立模式,進而學習避免前面發生的錯誤,甚至做到提前預測,應用於製造領域,不僅可以縮短停機時間,更可適時做出產線調整,減少呆料及廢料的發生頻率。
對工業物聯網來說,取得數據和分析數據是核心任務,而來自感測器的數據點經過多個階段才能轉化為可操作的見解,工業物聯網平台包括可擴展的資料處理流程,能夠處理需要立即關注的即時資料,以及僅在一段時間內有意義的資料,當檢測到壓力和溫度閾值的異常組合之後,物聯網平台關閉液化石油氣灌裝機可能已經太晚了,應該在毫秒之內檢測到異常,然後依規則觸發立即反應。
就目前發展來看,AI有幾種演算法,例如熱點路徑分析的核心是負責檢測異常的規則引擎,物聯網平台嵌入複雜的規則引擎,可以從感測器數據流動態評估複雜的模式,由了解模式和數據格式的領域專家來定義規則引擎的基準閾值和路由邏輯,這種邏輯作為規則引擎在編排訊息流中的關鍵輸入,在資料點移動到數據處理流程下一個階段之前,為每個資料點定義嵌套的陳述式條件,規則引擎已經成為物聯網平台的核心,而機器學習的關鍵領域之一是從現有數據集中找到模式,將類似的數據點分組,並預測未來數據點的價值。
機器學習有關的高階演算法可用於分類和預測分析,由於這些演算法可以從現有數據中學習,且大多數物聯網數據都是基於時間序列,因此這些演算法可以根據歷史數據預測感測器的未來值,這些多種機器學習演算法的組合,將可替代工業物聯網平台中的傳統規則引擎,雖然領域專家仍然需要根據條件定義採取行動,但這些智慧演算法提供更高的準確性和精準度。
AI + HI大幅提升效益
工業物聯網中的機器學習最大應用之一是設備的預測性維護,透過關聯性和分析模式變化來預測設備故障,並報告如設備的剩餘使用壽命等關鍵指標,預測維護未來也可應用在航空航太、製造、汽車、運輸、物流和供應鏈等領域,例如預測模型安排至汽車服務中心,在航空業中,預測維護方案的目標是根據維護歷史和飛行路線訊息等相關數據來預測航班延遲或取消的可能性。
觀察物聯網的發展態勢,目前工業物聯網是所有垂直應用中,發展最快的類別之一,AI在工業物聯網主要是協助操作者與管理者,篩選從大量設備擷取出的數據,並做出判斷,但是目前的AI並無法做出具有邏輯性的決策,因此在製造領域,AI必須與人類智慧結合,才會是系統的最佳效益。
附圖:圖1 : 自動化是現在工業的技術根基,AI導入將全面提升自動化系統的效益。(Source: BSOCH)
圖2 : 連網是工業物聯網架構的基礎,未來AI將會分析設備設網所取得的大量數據,作出具智慧的判斷與建議。(Source: Process on line)
圖3 : 在工業領域,AI與HI必須協力合作,方能創造系統最大價值。(Source:Universal Robot)
資料來源:https://smartauto.ctimes.com.tw/DispArt-tw.asp…
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