普拉西多．多明哥自傳-1
每一個成名的歌唱家皆有可觀之處，多明哥當然也是值得敘述的對象，只是在可拿取的傳記中似乎不足對他做全面性的了解，因而上網看了相關報導，沒想到除了維基百科的基本介紹，更大的標題是說他在晚期服務洛杉磯等2大美國歌劇院的性醜聞，在寫與不寫之間我默想很久，我的確討厭擅權侵犯女性的人，但就他個人的音樂成就卻也是上世紀至今不能不說的人物，於是我選擇在他的音樂之路花心思。
普拉西多．多明哥，他的父親是北非阿拉貢血統，曾是小提琴手出身，也是一位不錯的男中音，有著男高音的潛能，多明哥有一段對父親聲音描述「他對於漸弱與圓滑的處理很棒，特別喜歡模仿著名的男高音弗列塔唱出那種永不疲勞的由強音延續到氣若游絲的弱音」，同時他聽父親的錄音專輯的音色竟和他自己如此相近；多明哥母親是法國南部西班牙北部的巴斯克血統，外祖父是教會的管風琴手，平常喜歡彈鋼琴總譜自娛，有人對巴斯克人評語：「三個巴斯克人，就是歌唱協會，不學就能唱的合唱團員」他的母親正是那種有好聽力的歌唱血統，受過聲樂訓練，也曾在巴塞隆納利切歐歌劇院登台演唱過西班牙歌劇，40歲時還辦過歌劇選曲演唱會，唱「托斯卡」、「杜蘭朵」和「鄉村騎士」詠嘆調，由多明哥伴奏。兩夫妻是因為後來接觸了西班牙傳統查處威拉劇（類似輕歌劇）相識而相戀結婚，多明哥天生帶著父母的音樂遺傳因子，在劇團中耳濡目染，加上積極的學習態度，並受墨西哥音樂學院完整的音樂教育，開啟他在歌唱與指揮和伴奏極佳的視野。

王淑汝老師文

失獨媽媽求助阿里：將逝去女兒做成AI，3個月後重現女兒聲音

大數據文摘大數據文摘 發表於 2020年1月25日 11:30

愛人離世，你會把他的記憶交給AI嗎？」去年9月，阿里巴巴人工智慧實驗室真的接到了這樣一個請求。

請求幫助的是一位上海媽媽，她的女兒因患T淋巴母細胞性淋巴瘤離世，年僅14歲。

懷抱著太多孩子生前未能實現的遺憾，這位媽媽決定將女兒做成「AI」，用另一種方式緬懷她。去年9月，她嘗試在微博向阿里巴巴人工智慧實驗室發出了這條消息。

「可以把我故去的女兒做成和我互動的軟體嗎？」

沒想到，這條求助很快有了回應。

三個月的時間讓失獨媽媽重新聽見女兒

考慮許久，阿里巴巴人工智慧實驗室負責人、語音助手首席科學家聶再清接受了這位媽媽的求助。

單從技術角度考慮，在足夠的語音資料和演算法的加持下，透過目前的語音合成技術，「複製」一個虛擬人的難度並不大。

聶再清稱，目前的技術條件下，透過個性化語音合成技術以及對話技術，需要大概十分鐘、特別幹淨的音訊資料，就能夠讓機器進行學習。

但對阿里人工智慧團隊而言，幫這位媽媽重現女兒的音容，面對的不只是技術難點。

首先，最大的技術問題是可用語音資料不足。要實現語音合成必須為演算法提供大量可供訓練的素材，但女兒生前留下的語音素材並不多，而且能提供的多是用智慧型手機錄下的影片，大多環境嘈雜。據阿里團隊稱，所有的片段加在一起，能夠用作訓練的語音素材，只有短短的兩三分鐘。

這就讓訓練難度變得極大。因此，聶再清告訴求助者，憑藉現有的技術很難達到她心中理想的效果，而這也就意味著，無論技術團隊如何攻堅，AI終究不是「真實」的女兒。

其次，除了語音合成，聶再清團隊也坦誠向她表達了對「AI女兒」認知上的擔憂。當媽媽問出一個問題，「AI女兒」是否能夠以女兒的認知水準和價值觀來回答，在這方面，技術難度較大。

另外，市面現有的語音助手，例如siri和天貓精靈，當輸入的語言超過AI的理解範圍時，它的設定是去網路檢索一個最接近的回答進行反饋，這就存在很大的不可控性。比如上個月，亞馬遜的語音助手Alexa就因為從維基百科中提取到了一些惡意文本，勸主人「自殺」，對英國一位29歲的醫生丹妮說出了「用尖刀刺入心臟」這樣可怕的話。

為這位媽媽做出的「AI女兒」，也因此會存在回應的隨機性，這很有可能在某些情況下冒犯到她和她的家人。

瞭解了可能面對的風險後，這位媽媽和她的丈夫還是堅持了最初的想法，她表示不在乎虛擬女兒偶爾的「冒犯」，這是成長期孩子最正常的表現。之後，他們配合技術團隊列出了女兒生前感興趣的話題，希望在這些話題下進行訓練，確保在某種程度上，虛擬女兒的回答是可控的。

除了技術難點，阿里的工程師也就此與羅漢堂專家，以及外部的心理學家在技術之外的可能性上展開了探討。三個月後，他們終於輸出了一份小成果，幫助這位媽媽合成了一段女兒長達20秒的語音，存在了天貓精靈裡。

這段語音復原了女兒寫的一篇作文，記錄了她和媽媽一起去爬山的故事。

儘管最終做出的音訊樣本與設想還有一些差距，但媽媽表示，聲音開頭的語氣，和女兒幾乎一模一樣。

關於具體的研發過程、演算法實現等，我們嘗試採訪阿里巴巴相關負責人。但阿里表示，現階段仍不希望在過多的聚焦在技術細節上，他們也擔憂在相關倫理探討更清晰前，這一舉動會被模仿。

美國記者自學程式碼，讓去世的父親在手機中復活
想要用人工智慧留住逝去的親人，這位上海失獨媽媽並不是第一例。

2016年，一位美國記者James Vlahos的父親查出肺癌晚期，悲痛的他想要盡可能留住自己與父親的記憶。

James突然冒出了一個瘋狂的想法：與其將這些訊息存在紙上，不如利用AI讓它們活過來，他決定開發Dadbot——擁有父親記憶的聊天機器人。

James首先說服了自己的家人與父親本人，老爺子對此意外的沒有任何牴觸，同時還覺得很酷。於是James讓父親在生前最後幾個月講述其生平故事。

接下來他開始攻克技術難關，自學程式碼，利用AI公司Pull String的開源軟體進行開發。其中包括140多個相關的問題詞條，並用多達9萬個詞的語音資料庫訓練AI。

最終，趕在父親離世前，他完成了一個為父親量身定製的人工智慧程式，當他和家人想父親時，就打開這個程式聊幾句，這給他和他的家人莫大安慰。

在James心中，這還差的很遠，他要的不是智慧型的語音助手，而是那種與父親交流時的熟悉感。但顯然，9萬字的生平記錄也無法填充一個真實的靈魂，於是他不得不為父親重新製作了一塊更大的「記憶拼圖」。

新的問題框架更為龐大詳細，這些問題涵蓋了父親的父母，他的童年時光，學生時期，與母親的甜蜜邂逅，職業的選擇等。另外聊天機器人的訓練極為枯燥，據James介紹，他只能頻繁的與其交流，讓Dadbot能夠理解每句話的含義。同時要尋找BUG，很多詞彙機器人並不理解，需要他手動調整。為此他經常拉著全家人和Dadbot聊天，全方位的「轟炸」這位AI老爸。

這段時期對於James來說也非常難熬。他不確定自己是否扭曲了對父親的感情，也很猶豫Dadbot設定應該無限趨於真實的父親，亦或是僅僅作為一個回憶道具。

Dadbot在成長的同時，父親的生命也在流逝。好在皇天不負有心人，隨著技術提升與不斷的調整測試，Dadbot最終在父親臨終前擁有了一定的智慧表現，聊天不再是一問一答的獨白，更像是有思維的對話。

當前技術的迅速發展讓這種「複製」技術的門檻迅速降低，也許很快，不止技術機構，很多非專業人員通透過自學也能夠完成。

去年熱播日劇《輪到你了》中，男主角就透過大量的照片和聊天記錄，復原了去世的女主，在手機裡創造了一隻「菜奈AI」。TA能夠用女主角的聲音和語氣與人對話，成為了男主案件調查過程中的最大安慰。受其啟發，有不少網友也分享了如何透過風格遷移等方式，讓機器模仿自己的話語，製作一個AI版自己。

日前，78歲的美國間諜小說家、好萊塢編劇安德魯‧卡普蘭已同意成為「AndyBot」——一個數位人，他將在雲端上永生數百年，甚至數千年。如果一切按照計畫進行，未來幾代人將能夠使用行動設備或智慧型語音運算平台與他互動，即使在他的肉身去世很久之後，仍能得到他一生經驗的寶貴建議。

但是，這樣的舉動是否存在倫理問題和法律風險？其所屬權如何定義？針對逝者的留存數據歸誰所有的問題，我們也諮詢了相關專家，其表示「逝者虛擬化」仍然是一個非常新的技術領域，和目前法律界已有相對成熟共識的「複製人」以及「AI人格」議題都不太一致，當前法律界還沒有一個定論。

如果用AI「還原」已逝親人正成為一種作用於失獨家庭的新可能，那麼需要首先確定的是，如何讓它成為輔助療愈的手段，而不是讓失去親人的人沉溺在被技術還原的陪伴中，影響真正意義上的康復。

在開頭提到的辯題中，六位辯手用了近兩個小時的時間，去探討「還原」已逝親人是會治癒我們，還是會令我們跌入思念的深淵。當前技術條件下，儘管被「復活」的AI目前只能完成一些微弱的功能，距離科幻片中的場景還有很大距離，但依然值得更廣泛的討論。

和所有的技術一樣，AI最終仍要作用於人。如何在智慧和人性中實現平衡，是一道永恆的命題。

而面對這一問題，這位想要復活女兒的媽媽早已有了自己的判斷。

「儘管技術的完善需要時間，但已經給人帶來了希望，這是最重要的。」

資料來源：https://www.techbang.com/posts/75800-unenabled-mother-turns-to-ali-for-help-make-her-lost-daughter-a-di-re-create-daughters-voice-3-months-later?fbclid=IwAR0bOmsiTPUGbIwg4XVbgjvdXnipLtOMqX6I3mXjX-sxh5-r4_PlbZAxO28

[AI洞見]AI產業化還是產業AI化？我對於AI應用的看法

by
周存貹 2018.01.12

有一部電影的名言， 「生命總會找到出路」，可是事實上，地球從有生命以來，99%的物種都消失了，現今的AI新創公司很多有可能會消失，就像2000年的網路泡沫。所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用？

AI的研究已有50多年，近年在大量資料與機器運算關鍵技術突破等因素下，AI在應用上有極大的進展，其中最熱門的應用有無人車、AI醫療、AI金融與AI農業。

AI的突破，最有名戰役堪屬AlphaZero，下棋下到天下無敵，事實上，AI也可以用來玩video遊戲呢! （筆者30年前用一台PC接攝影機對著另一台PC控制它的鍵盤，玩Tetris，也算做過AI吧?!）。

AI的應用包羅萬象，例如：科學家用AI找其他太陽系行星，警察用來判斷嫌疑犯有沒有說謊，用臉部辯識為門禁把關，作家用AI幫忙寫哈利波特續集大綱，AI還可以寫現代詩集，作曲，編電影短片的劇本，維基百科用AI輔助編輯，AI報導體育新聞，AI作即時翻譯。

對於一般人的日常生活，AI也有許多用途，例如: 購物網站很久以前就用AI推薦產品了 （最新的AI還可以對於同一個推薦商品，依據不同的客戶，用不同的推薦圖案），客服機器人（Chatbot），求職網站使用AI做職業配對，會計師事務所用AI大量閱讀合約，節省稽核人員的時間。在選舉期間，AI也被運用來預測某一地區政黨投票的傾向，AI的應用真是到了演化史上「寒武紀大爆發」的年代。
活下來的AI公司

有一部電影的名言， 「生命總會找到出路」，可是事實上，地球從有生命以來，99%的物種都消失了，現今的AI新創公司很多有可能會消失，就像2000年的網路泡沫。

可是，就如同地球上的生物，絕種的雖然很多，存活下來的物種卻是越來越聰明，其中最聰明的物種──人類──主宰了整個地球，由此讓我們聯想會不會將來AI存活下來的新創公司，將主宰了整個產業？

這是有可能的，但是機率很低，因為像Google跟Facebook這類的Internet巨人一定不會讓這種事情發生，不但如此，他們正在大量網羅世界上頂尖的AI工程師，讓自己再次走在新科技的浪頭上。

現在AI的新創，跟2000年的新創所面臨的產業與環境的挑戰確有其相似與相異之處，相同的是沒有獲利但是估值很高，但不同的是當今的產業巨人，已經在做很多AI新創公司的事情（甚至我們可以說是模仿）。可以確定的是，當年的Internet幾乎影響了所有產業，現今的AI應該也很有可能。
+AI比較可以找到「獲利」的應用

所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用？很簡單，可以獲利的應用，可以「持續」獲利的應用，就能存活下來。

本夢比是一時的，夢醒了，還是要付帳單啊？目前號稱AI的新創公司大部分都還在燒錢的階段，沒人知道何時會獲利，甚至開始獲利以後，可以維持多久的獲利？

這種以AI新創為主，找到應用然後公司開始成長，我們稱之為AI+，也就是AI產業化，相對應的就是+AI，也就是「產業AI化」，筆者認為+AI是比較可以找到「獲利」的應用。

譬如筆者所在的公司趨勢科技，全球最大的資安公司之一，就很快的把AI的想法跟技術，應用到公司的產品跟經營。我們利用機器學習來找垃圾郵件，辨別惡意檔案，網路異常流量分析，甚至，我們用機器學習來加強我們對客服的經驗，預測客戶流失的機率等等，這種+AI的模式 （把新科技導入公司），對於台灣產業是比較可行的方式。

把機器學習導入公司某個產品或營運，不用開工廠做生產線，即使失敗了影響也不大，就算剛開始的成果不如預期，加入更多的數據，仍有很高的機會把成果提升。這種開發成本不高，成果可以持續改善的專案，對於台灣的企業應該是最佳的AI應用方式。

至於怎麼樣可以在公司內部找到可以AI化的產品或應用呢？

建議先參考別人已經在做的事情，譬如客戶流失預測、產品推薦預測、銷售目標預測、產品瑕疵預測、線上客服經驗提升，若是想做一點跟別人不一樣的，可以看看公司內部的營運有沒有已經有很多數位化的歷史資料，簡單用一下公有雲上的機器學習模型做個簡單的預測，配合原來流程，再與既有資料相互驗證，就知道有沒有幫助了。

由於很多資料科學家跟工程師正努力把機器學習門檻降低，在加上Internet上面也有很多範例，一般企業應該是有機會獲得AI的能力做到+AI的。
我們就不要做AI+了？

AI+需要投入大量的技術研發，加上何時獲利的未知，所以是不是我們就不要做AI+了？

筆者認為要做可以，但是要挑著做；譬如無人車，投入成本高，法律規範多，回收期未定，國外大公司以經建立技術門檻，很難跟他們競爭。又譬如臉部辨識 （或影像辨識），國際上很多這樣的比賽，中國隊伍總是有著非常亮眼的成績，在加上他們資料量大，辨識率一定比別人好。

「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是台灣最有機會的領域

筆者認為 「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是我們台灣最有機會進入的產業領域，因為我們有全世界最好的健保系統，有大量的資料，一個等者科學家去挖掘的大金礦，一旦有成果，對大眾健康，社會成本等等，有著巨大而正面的影響。

至於「AI金融產品預測」，很多資料也都公開，即使沒公開的也買得到，如果我們可以做出「金融商品神預測」，那得到的利潤將將是十分可觀的。這兩個方向有幾個共通點: 市場超大，可以容納較多廠商；利潤超大，可以持續進步跟擴張；賣到全世界，不用擔心台灣市場太小；投入成本相對小，我們可以跟目前的產業巨人競爭。
結語

過去台灣有很多優秀的AI人才被國外其他公司重用，如果台灣本身就可以有產業讓他們在地發光發熱多好！ 期許不管是AI+或者+AI，台灣能夠在這次AI的浪潮上，再攀高峰，再造奇蹟。

資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/47704/ai+-ai-bubble