機器學習

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山火燒不盡,AI 有助及時撲滅?

秋季將至,又是山高物燥之時。氣候轉變之下,全球山火的範圍更大,火勢更猛。光在今夏,從夏威夷到地中海,就有大量人命被火神奪走,財物損失不勝其數。消防員、公營機構以至各國政府急找「救兵」,希望借助人工智慧(AI)來防患未然。無論是科技業龍頭微軟,抑或德國的新創企業,它們都各有法寶。

用人工智能,加速合成抗體

抗體是人體免疫系統的第一道防線,這些形狀特殊的蛋白質鏈,能黏附於受細菌和病毒入侵的細胞,有助免疫系統識別及清除之。1980 年代以來,藥廠一直生產合成抗體以治療癌症、器官移植排斥等;研發期間要對數百萬種潛在抗體的氨基酸組合作篩選及測試。近年英國生物製藥公司 LabGenius 就運用算法提升研發效率,為合成抗體帶來革命。

機器學習,解構聲音識別的生物學

「幾乎每個人也會在生命中的某個階段失去部分聽力,不論是受老化或噪音影響。故了解聲音識別的生物學和尋找改善方法,尤為重要。」美國匹茲堡大學的神經科學家就開發機器學習模型,運用算法模擬獼猴和豚鼠等社交動物的大腦,了解牠們如何識別溝通時的各類聲音。

荷蘭鹿特丹市:揭示演算法的決策漏洞

荷蘭鹿特丹市每年為約 3 萬名公民提供生活津貼,當中成千上萬的個案涉嫌騙取福利。2017 年,該市政府運用機器學習來分析案例數據,從而根據申領者的年齡、性別和語言能力等評估其欺詐風險;2021 年經荷蘭審計法院下令停用。非牟利跨國偵查報道組織 Lighthouse Reports 與美國媒體 Wired,從官方取得該算法的學習數據和模型,重構測試版本,揭示當中存在種族和性別歧視,以及一些結構漏洞。

編碼爭議:一場可能改寫 AI 版權規則的集體訴訟

微軟、其子公司 GitHub 和業務夥伴 OpenAI,近來捲入一項集體訴訟動議;GitHub 於 2021 年推出的人工智能編碼助手 Copilot,被指從網上公共資料庫取用大量受版權保護的代碼來培訓 AI 系統,因並未標明創建者而涉嫌違反版權法,成為美國首宗挑戰 AI 系統訓練和輸出的集體訴訟案,目前尚待法院審理。

人要持續學習,人工智能也要?

每當人類接觸新事物,就會結合以往所學,精進技能和擴闊知識。但人工智能欠缺這種不斷學習的能力,只能根據特定目標,於訓練階段學習;在執行任務或完成後,均無法接收其他新知識 —— 換言之,每次學習新事物,都要重頭開始。為此,美國羅徹斯特大學電腦科學家 Christopher Kanan 正在研究讓人工智能不會遺忘、持續學習的演算法。

A.I. 有沒有常識?

讀到像「芝士漢堡刺傷」這樣的新聞標題,大概沒人會以為芝士漢堡是傷者或兇器,甚或猜想是漢堡包之間起爭執吧?但對人工智能來說,儘管它們在下棋或檢測腫瘤等方面的能力已超越人類,要以常理解讀此標題,反而會被考起。因當中涉及常識的掌握和運用,正是它們的弱項。

一個 APP 如何救海龜?

玳瑁眼鏡及飾物近年深受年青人喜愛,這種獨特花紋源自同名的海龜龜殼。玳瑁有塑膠般耐用可塑的特性,兼具半透明琥珀色及棕色紋理,幾個世紀以來都被用於製作珠寶、梳子到餐具等各種用品,玳瑁亦因此被大量獵殺至瀕臨絕種。最近就有保護組織為免更多海龜受害,開發出以照片辨識玳瑁製品真偽的應用程式「SEE Shell」,並收集數據以打擊仍然持續的非法貿易。

劍獅子丸:佛工智能 —— 效率與四無量心

由價值編程至自我價值建構,從佛學角度是思考如何在當中培植或培育仁慈。但仁善跟效率不同,並不能簡單轉化為行動原則,再且對於看重本意的佛家而言,跟從已定的編程原則,與自我生成的仁善,絕非一樣。前者只反映了工程師的本願,後者才是人工智能的自發所得,那才是人工智能的業。

多哥政府如何利用 AI,發放現金援助?

現屆香港政府的任期即將屆滿,提到財政司司長陳茂波,相信很多人會想起申請繁複、彈性欠奉、拆分多輪發放的消費劵。在地球另一面,世界上其中一個最貧窮的國家多哥,就嘗試利用人工智能技術,為最有需要的群眾發放現金援助。

AI 轉身變:生產鏈技術如何解決公共衛生問題?

每套健全的公共衛生制度,皆由成千上萬的拼圖組裝而成,從檢測到會診,中間經歷無數程序,每一步驟都要做好管理。對於一些資源緊拙但疫病為患的政府而言,要維持醫療系統是特別艱鉅的任務。「麻省理工科技評論」就報道,在跨國機構協助下,一些發展中國家開始用人工智能支援的生產鏈管理程式,決定新診所選址、分配人手和裝備,令人民更容易得到醫療服務。

人類與人工智能,誰更能在金融市場賺大錢?

君子愛財,取之有道,人人都希望可以財源廣進,過衣食無憂的生活。要賺大錢,其中一個方法就是投資,鬥智鬥力也要碰運氣。可是在未來,或者會演變到不用人腦就可以投資獲利,劍橋大學金融科技學家 Wojtek Buczynski 為首的研究團隊,去年就在期刊發表文章,比較人工智能和人類,誰在投資市場表現更佳。

實測 AI 記者:電腦代勞,更快更好?

報新聞講求快而準,還需要中立持平。但人有七情六慾,身心更有極限。若以電腦代勞,質素會否更好?日本一名科技記者早前進行實驗,把自己過去所寫的大量報道,輸入載有文章生成程式的人工智能系統,讓其從中學習,看它能否以網上的龐大文章庫為基礎,如真人般寫出報道。