本期周報重點:
★Line母公司Naver發布一套GPT-3等級的韓文超大自然語言模型HyperCLOVA,用2,040億個參數訓練而成,要強化自家AI系列產品
★Nvidia瞄準大規模、多團隊的開發需求,推出AI協作開發平臺Base Command
★Databricks新AutoML工具提供每個模型的Python筆記本,要打破AI黑盒子
#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/144846
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過5,870的網紅珊蒂微AI,也在其Youtube影片中提到,「人工智慧」並非遙不可及,但如果你現在還離它有點遠,那就先從「已經在接觸AI的人」的生活日常認識起吧! 專訪「台灣人工智慧學校」 (簡稱AIA) 第一期技術班的班代表 陳宇春!(下集) 1:48 DARPA XAI Program:https://www.darpa.mil/program/ex...
「ai黑盒子」的推薦目錄:
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- 關於ai黑盒子 在 打開AI黑盒子台大找到AI決策關鍵並公開給各界使用【央廣新聞】 的評價
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ai黑盒子 在 國立臺灣大學 National Taiwan University Facebook 的最讚貼文
【口罩阻礙人臉辨識 臺大AI新技術有解】
開學以來,你我外表最大的不同就是當起「蒙面客」,戴口罩的好處是力行防疫,還可趁機偷懶不用刮鬍子、化妝也只需畫眼妝就好…不過,麻煩之處就是使用手機時,人臉辨識解鎖無法運作,得重複摘下戴上口罩…
還好,這樣的窘境未來可能有解了。臺大資訊工程學系教授徐宏民( Winston Hsu ),率領其在臺大AI中心(轄下的團隊,發表「可解釋性人工智慧( Explainable AI ,XAI)模組xCos」,除了具備高辨識率的人臉辨識能力外,還可有條理的解釋AI產出結果的原因。這項技術不僅可協助業者開發AI辨識技術,更可協助開發人員探究及檢視系統的運作機制,進而理解AI決策建議背後的理由,提升人類對於AI的信任度。
徐教授解釋,例如AI僅告知發電廠未來1小時是否要增加發電量,但XAI可以補充說明是因為預測氣候的改變或今日有特殊節慶等;AI可以說出X光片是否有肺炎徵兆,但XAI可更進一步解釋判斷的依據以及指出病徵的位置,這些XAI的應用,都可強化人民對AI的信任,更可協助系統開發人員進一步檢視AI判斷是否合理,便以改善與強化AI模型,進而促進國內外AI技術與相關產業進展。
徐教授團隊自2011年便開發出第一套行動裝置上的人臉搜尋系統,之後不斷自我挑戰包括跨年紀的臉部辨識能力、偽裝人臉辨識等。2018年在全球三大電腦視覺頂尖會議之一的CVPR偽裝人臉辨識競賽( Disguised Faces in the Wild )奪下全球冠軍,為辨識率唯一超過9成的團隊。
徐教授表示,產學合作的過程中,除了貢獻研究者對未來技術的洞察力之外,研究者也時常從合作過程中去挖掘出未來的需要。他希望將其理念拓展至其他AI深度學習相關應用中,同時也正將XAI技術擴展到其他領域關鍵性的AI決策系統,像是醫療與能源方面。
團隊已將此技術以Open Source方式供產學研單位使用:https://github.com/ntubiolin/xcos
延伸閱讀
iThome「AI為何這樣辨識人臉?臺大徐宏民團隊首創可解釋AI新技術,正嘗試擴大應用到金融和醫療AI」:
https://www.ithome.com.tw/news/137541?fbclid=IwAR24ljMhAu5tn4-4Drl1Q6-gFXLl-I7gqzlgZe_1KIQdymiHqL_mxY68ZeQ
自由時報「不解人工智慧決策理由 台大團隊AI研究取得新進展」:
https://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/3161898
科技部新聞資料「打破AI黑盒子-可解釋性的人臉辨識模組」:
https://www.most.gov.tw/folksonomy/detail/906337b9-1d19-4e06-ad71-322b12531971
#解決問題
#大學社會責任
#USR
#臺大資訊工程學系
#徐宏民
#終於不用再一直穿脫口罩用手機
ai黑盒子 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
打開 AI 黑盒子,台大找到 AI 決策關鍵並開源各界使用
作者 中央廣播電台 | 發布日期 2020 年 05 月 11 日 16:02
科技部 11 日舉辦記者會,邀請台灣大學 AI 中心分享「可解釋性人工智慧」,除了具備高辨識率的人臉辨識能力,還可以有條理的解釋 AI 產出結果的原因,有效提升人類使用 AI 的信任度。
近年來 AI 臉部辨識已進步到深度學習等類神經網路,由電腦自己訂規則,憑著數以千計的條件,產出高精準度的答案,不但可辨認出真假金正恩,還可以在低解析度或刻意喬裝的情況下辨識,甚至超越人類辨識能力。
台大資工系教授徐宏民指出,過去人們不了解 AI 做決策的過程及原因,讓人駐足不前,因此,台大人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心(台大 AI 中心)在科技部支持下,打造出「可解釋性人工智慧」(Explainable AI,XAI),猶如打開「AI 黑盒子」,確認 AI 決策的合理性。「我們能解釋過去跟現在小豬哪邊不一樣,像是髮型不太一樣,下巴變得比較尖,能解釋這裡不太一樣,但鼻子、眼睛周遭還是非常像,所以專注這裡,最後判斷這是小豬。」
科技部長陳良基也指出,科技部去年 9 月公布人工智慧科研發展指引,強調 AI 的「透明性與可追溯性」及「可解釋性」,期盼讓普世大眾對 AI 感到信賴與安心。「這非常重要,AI 不應該是黑盒子,必須告訴我,現在幫我決定能不能進門、能不能得到補助,不能算完卻不能解釋,必須解釋清楚。」
徐宏民也提到,為加速技術擴散與落地應用,此 AI 模組 xCos 可與其他臉部辨識系統相互搭配,並將這項技術開源供國內外產學研單位使用,希望將相關理念拓展至其他深度學習相關應用。
資料來源:https://technews.tw/2020/05/11/xcos-an-explainable-cosine-metric-for-face-verification-task/?fbclid=IwAR3H40BjkgNplbxd66lG5afqqUqxRM_I5Kml2uTEpyt0Q2dKdd2wvRwYvSM
ai黑盒子 在 珊蒂微AI Youtube 的最佳貼文
「人工智慧」並非遙不可及,但如果你現在還離它有點遠,那就先從「已經在接觸AI的人」的生活日常認識起吧!
專訪「台灣人工智慧學校」 (簡稱AIA) 第一期技術班的班代表 陳宇春!(下集)
1:48 DARPA XAI Program:https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence
2:29 「為什麼AI需要被解釋」的四個理由:https://medium.com/trustableai/%E5%AE%83%E6%98%AF%E6%80%8E%E9%BA%BC%E7%9F%A5%E9%81%93%E7%9A%84-%E8%A7%A3%E9%87%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%B8%E7%BF%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B-f18f57d18d4f
3:02 「L.I.M.E.」:https://medium.com/@kstseng/lime-local-interpretable-model-agnostic-explanation-%E6%8A%80%E8%A1%93%E4%BB%8B%E7%B4%B9-a67b6c34c3f8
3:21 「Neuron Deletion」:https://www.leiphone.com/news/201803/PJH0q2tj8d3jvVIk.html
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