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在 amazon智慧音箱alexa產品中有80篇Facebook貼文，粉絲數超過103萬的網紅天下讀者俱樂部，也在其Facebook貼文中提到， #貝佐斯 把網路書店變成「什麼都賣」的亞馬遜商業帝國、研發 Kindle 電子閱讀器顛覆紙本出版業、開設 Amazon Go 全自動化購物超市、打造服務全球大小公司的 AWS 雲端運算平台，還推出尊榮會員、一鍵購買、智慧語音助理 Alexa、智慧音箱 Echo。到底，這些獨特且原創的想法如何誕生？ ...
同時也有3部Youtube影片，追蹤數超過2,030的網紅數位時代Official，也在其Youtube影片中提到，公司簡介 智聯科技專注於人工智慧（AI）在醫療影像的運用以及物聯網（IoT）數據分析。推出的第一項產品——LuluPet AI智慧貓砂盆，其內建AI排泄物影像辨識，可以透過貓糞便影像、重量變化和排泄物行為，蒐集與分析健康數據，提供飼主即時異常警訊並且連結智慧音箱，隨時告訴您貓的最新資訊。 Lulu...
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amazon智慧音箱alexa 在 數位時代Official Youtube 的最佳解答
2021-09-02 16:41:45公司簡介
智聯科技專注於人工智慧（AI）在醫療影像的運用以及物聯網（IoT）數據分析。推出的第一項產品——LuluPet AI智慧貓砂盆，其內建AI排泄物影像辨識，可以透過貓糞便影像、重量變化和排泄物行為，蒐集與分析健康數據，提供飼主即時異常警訊並且連結智慧音箱，隨時告訴您貓的最新資訊。
LuluPet focuses on AI in medical imaging and IoT data analytics. The first product - LuluPet AI Smart Cat Litter Box can monitor and analyze the cat’s health data through cat’s stool images, weight change, and excretory behaviors, notifying the owner of any abnormal activities; also LuluPet can be your smart home partner that connects with your smart speaker like Google Home/ Amazon Alexa telling how’s your cat today.
公司網站
https://www.lulupet.com.tw/![post-title]()
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amazon智慧音箱alexa 在 Wilson說給你聽 Youtube 的精選貼文
2019-02-14 22:52:24#alexa #音響 #smarthome
華碩Lyra voice 智能音響WiFi Mesh路由器 - Wilson說給你聽
Wilson今天要介紹華碩新設計的智慧音箱路由器 Lyra voice
Lyra Voice 有三合一的功能
1. 無線路由器整合華碩AiMesh功能
2. 無線中繼器 可以連線到你家中現有的無線網路
3. 藍芽喇叭
這台Lyra voice 是整合Amazon Alexa的語音系統 可以變成家中的智慧家庭的控制中心 並且因為有很好的設計以及音響效果 很適合放在家中客廳播音樂使用喔!
Asus Lyra Voice
https://www.asus.com/us/Networking/Lyra-Voice/![post-title]()
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amazon智慧音箱alexa 在 Tech Dog Youtube 的最佳解答
2018-03-30 13:41:06GGMM 挾帶著 Amazon Alexa 語音助手，推出最具便攜性、續航長達 14 小時的 E2 無線喇叭。
本次商品贊助：
智瑞科技 http://bit.ly/GGMME2B
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這款小小的音箱徹底發揮了無線的便捷與輕巧，足以擔綱居家旅行的派對需求。連結上 Spotify 、 Tidal 、豆瓣音樂等諸多音樂來源，各種音樂想聽就聽！
按壓一下語音按鍵，搭配上千個 Alexa Skill 技能，也讓這個小玩意兒相當聰明。
我們的粉絲專頁： https://www.facebook.com/3cdog/![post-title]()
amazon智慧音箱alexa 在 天下讀者俱樂部 Facebook 的最佳解答
#貝佐斯 把網路書店變成「什麼都賣」的亞馬遜商業帝國、研發 Kindle 電子閱讀器顛覆紙本出版業、開設 Amazon Go 全自動化購物超市、打造服務全球大小公司的 AWS 雲端運算平台，還推出尊榮會員、一鍵購買、智慧語音助理 Alexa、智慧音箱 Echo。到底，這些獨特且原創的想法如何誕生？
📖 《創造與漫想》亞馬遜股東信的五個心得和收穫》
https://readingoutpost.com/invent-and-wander/
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amazon智慧音箱alexa 在 Facebook 的最讚貼文
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《創造與漫想》我讀亞馬遜股東信的五個心得和收穫
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貝佐斯把網路書店變成「什麼都賣」的亞馬遜商業帝國、研發 Kindle 電子閱讀器顛覆紙本出版業、開設 Amazon Go 全自動化購物超市、打造服務全球大小公司的 AWS 雲端運算平台，還推出尊榮會員、一鍵購買、智慧語音助理 Alexa、智慧音箱 Echo。到底，這些獨特且原創的想法如何誕生？
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《創造與漫想》的作者是亞馬遜公司的創辦人傑夫．貝佐斯（Jeff Bezos）本人，這本書的前半部，收錄了 1997~2020 他在CEO任內親手寫給亞馬遜股東的24封股東信全文。後半部是貝佐斯的23篇演講稿、採訪稿，讓我們進一步認識他對商業、科技、人文的洞察。
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雖然市面上已經有許多探討亞馬遜成功的書籍，那這本書有什麼不同？我認為是這樣的：其他書籍多以旁人的角度觀察和解析這家公司，但是這本書完整收錄貝佐斯本人的親筆信件和演講內容，讓我們可以從他「本人」的視角，看著亞馬遜從1997年名不經傳的網路書店，逐漸成長到2020年後龐大的商業帝國。透過貝佐斯的一字一句，讓我們得以窺見這趟旅途當中，他經營的理念、堅持的原則和思考的脈絡。
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amazon智慧音箱alexa 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
AI 如何為公司創造更多價值？專家：2 個缺陷，要先由人類來修補
2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴
美國人工智慧國家安全委員會（NSCAI）今年 4 月建議，國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域，並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面，微軟（Microsoft）4 月宣布，將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊（Nuance Communications）；後者是雲端與 AI 軟體的先驅。
從企業到國家，都愈來愈重視人工智慧，知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過，目前 AI 發展到底處於什麼階段？我們又該如何應用？
美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授張凱崴形容，目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事，像是疫情來襲，電腦可以從大數據中篩選條件，自動搜尋、判讀潛在病例，幫助醫生大幅減少檢查時間，但 AI 也並非萬能，要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性，獲得 2021 年的史隆研究獎（Sloan Research Fellowships）。
AI 局限1. 資料寬廣度不足時，就會複製人類偏見
張凱崴認為，電腦在學習的時候，是依賴「彙整數據資料」來判斷，並沒有真正思考，如果資料來源太狹隘、不夠多元，資料寬廣度不足，電腦判斷就會出現偏差，「你跟電腦講清楚 input（輸入）、output（輸出），提供足夠的數據資料，它可以對應、學得很好，但還有很多面向 AI 做不到。」
舉例來說，亞馬遜（Amazon）2014 年推出智慧音箱（Amazon Echo），使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而，有些人口音較罕見，或是用字較特殊，智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案，就可能失靈，這是當前 AI 的其中一大問題。
張凱崴進一步解釋，AI 另一項挑戰是，它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」（無法出現）之間的區別，只是從資料統計出要學的東西，無法像人類一樣進行邏輯思辨。
AI 的運作方式，第一步是輸入資料，第二步是分析，但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字，會去看四周有什麼字詞，來學習總統這個詞，由於許多總統都是男性，電腦就會「覺得」總統是男性。
這也是為什麼，如果讓 AI 學習，在它的認知裡，女性「不可能」當美國總統（因為沒有資料紀錄）。「你可以跟人類說，任何職業、性別都是平等的，但對電腦來講，這很困難，」張凱崴說明，一旦資料的寬廣度受限，電腦就容易產生偏見。
就像在自然語言處理（Natural Language Processing，讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號）領域，張凱崴說明，AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」，才能運算下去。但如果資料受限，使用男性的「他」，電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長；但換成女性的「她」，由於數據不足，電腦就會混亂，出現系統性誤差。
他再舉一例，美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統（GPT，Generative Pre-training），推出到 GPT3 版本，屬於書寫類 AI，電腦能夠揣測人們說完上一句話，下一句可能會講的句子，自動完成後半段。
好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」，系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」，因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示，GPT2（前一代版本）系統也從資料中學習到許多偏見，像是如果句子前半談論白人男性，系統傾向產生正面評價；如果句子前半是黑人女性，系統竟會產生負面句子。對企業來說，許多組織接觸 AI，想讓它們取代部分工作，首先需要留意資料的廣度、多元性，才能減少電腦犯錯的機會。
AI 局限2. 即便條件相同，也無法每次都做出正確判斷
「其實，現在的 AI 就像一台原型飛機，還缺乏穩定性。」張凱崴說，現行的 AI 就好比萊特兄弟（Wright brothers）剛發明飛機，看似可以做很多有趣的事，但「可以飛」跟「飛得很好」，有一大段落差。
紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片，AI 掃描後，確認是不是本人，但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小，一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」，因此照片無效。
張凱崴說，在這個例子中，凸顯出 AI 的穩定性不足，「系統沒有考慮到不同人種的差異，很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性，指的是 AI 沒辦法在相同條件下，每次都做出正確決策，這也是使用 AI 時，須留意的第二個挑戰。
他再舉例，許多模型可以準確分析，一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示，有時只要將影評中一些字換成同義詞，例如把電影（movie）換成影片（film），或改寫句子，即使意思並未改變，系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。
在設計這些程式時，人們必須注意到 AI 可能有局限，設定的資料範圍要更完整，考慮這些因素，就能減少偏見、落差，進而加強穩定性。
餵指令給 AI 要多元化，嘗試「換句話說」、刻意混淆
經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識，但只要掌握觀念，再透過 AI 領域專才協助，也能優化系統。張凱崴指出，最直接的方法是，設計 AI 模型時，要把來源群組不同的資料分門別類測試，在測試階段讓群體多元化，並確保不同特色的使用者，用起來都沒有問題。
舉例來說，一套 A 系統擁有來自各地的使用者，如果設計者是台北人，設計系統的思維容易以台北生活為主，很可能因為當地習慣不同，導致花蓮使用者操作不順。
另一個方法，則是用不同的「語意」，去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如，有一套餐廳評鑑的 AI 系統，只要蒐集、整理使用者意見，就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性？張凱崴建議，可以利用「抽換詞面」的方法。
比如，把詞彙換成同義字，再看 AI 是否能運算出相同結果，「你可能會發現，原本評比結果是食物很美味，但如果美味換成比較困難的詞，AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時，可以將詞彙隨機抽換成同義詞，增加 AI 的詞彙量。
第三種方式更進階：改變句型、重寫句子。張凱崴指出，同樣一句話，如果換成不同說法，電腦可能判讀錯誤，將「因為發生 A 事件，所以導致 B 事件」，改寫成「B 事件發生了，是因為 A 事件的緣故」，明明兩句話意思一樣，但 AI 很可能因為穩定性不足，搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性，可以使用自動改寫的方式，增加資料的多樣性。
張凱崴表示，經過這些測試，讓 AI 接受更多元化的訓練，得到更廣的學習範圍，往後碰到同義詞、相似資訊，才能有效判讀。
張凱崴總結，AI 還在快速發展，或許可以創造更多工作機會、新的職位，但現行階段，它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子，使用它就一定有更好結果，人們還是要保持高度耐心，先認識它的缺陷，才能在技術更迭下，發揮出最好的結果。
張凱崴
台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學（UIUC）電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授，研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎（Sloan Research Fellowship），研究團隊開發的運算方法，使人類語言處理的程序更有效率、更多元，同時兼具公平性。
附圖：優化AI系統的3方法
資料來源：https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis