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關於 GAN

生成對抗網絡（GAN，Generative Adversarial Networks）是功能強大的機器學習模型，能夠生成逼真的圖像，視頻和語音輸出。

根植於博弈論中的 GAN 具有廣泛的應用範圍：從通過對抗對抗攻擊和匿名資料以保護隱私來提高網路安全性到生成最新圖像，為黑白圖像著色，提高圖像分辨率，創建化身( avatars )， 將 2D 圖像轉換為 3D 等。

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2021年五大科技趨勢深度剖析

2021-01-18 09:09 聯合新聞網 / CTimes零組件

【作者： 編輯部】

2021年已經到來。在新冠疫情的陰霾中，半導體業繼續踩著既定的步伐往前邁進。在2021年，有哪些值得期待的半導體產業趨勢呢？CTIMES封面故事本月份的特別企劃，重點選擇了今年度值得關注的五大科技趨勢，這五大科技趨勢分別是：Open RAN、AI加速、工業數位轉型、第三代半導體，以及數位資訊醫療照護等。且聽本刊編輯部為各位讀者細說道來。

Open RAN

自從蜂窩式網路首次被數位化並展開2G通訊以來，其發展迅速，並且每一代技術的複雜性都在發生變化。近年來，行動網路的資料數據量不斷地增加，並大量支援各類新業務與應用場景，使得接下來的5G系統必須考慮更大的行動數據量與設備連接性。

無線接取網路（Radio Access Network；RAN）的設置，除了必須考量關鍵性能指標要求、網路商業營運能力，還有具備持續演進能力等三大因素之外，全球電信營運業者也希望有機會與第三方設備供應商合作，來推動介面的開放性並走向標準化的制訂，如此才有機會進一步降低設備成本。因此，5G無線接取網路的基礎架構必須走向開放化、虛擬化、靈活性以及與節能等趨勢。

在早期，電信營運商若有基地台建置需求，都必須向傳統電信設備商（例如Ericsson、Nokia、中興、華為等）購買基地台設備。這些營運商總是可以透過一個固定的電信設備供應商來提供其核心網路設備，儘管有效提升了整體的性能，但代價則是降低了來自不同供應商的RAN設備之間的互操作性。結果，使用這樣的解決方案很難將無線電和基頻元件供應商整合在一起。

到了接下來的第五代行動通訊系統（5G NR），將開始導入O-RAN（Open Radio Access Network）網路系統。透過O-RAN這樣的開放架構，未來營運商可跳過傳統電信設備商，直接向硬體設備業者（如廣達、中磊這類廠商）採購電信設備，除了有利於創建高靈活性的下一代無線網路，台灣資通訊廠商更有機會切入此傳統封閉的電信設備系統，建構出一套新的商業模式。

O-RAN架構以智能和開放的原則為基礎，是在具有嵌入式AI驅動的無線電控制的開放式硬體和雲端，構建虛擬化的RAN。O-RAN聯盟正在將無線電接取網路產業轉變成為開放、智能、虛擬化和完全可互操作的RAN架構。O-RAN標準透過更快的創新，可實現更具競爭力和靈活性的RAN供應商生態系統，而基於O-RAN的行動網路更能有效提高RAN部署和運營的效率。

AI加速

當前防疫所需的非接觸性應用、未來新常態的遠距應用，以及實現永續發展的自動化應用，成了數位轉型策略的重要引子—人工智慧（AI）技術則是主藥，從分析大數據的雲端平台，到即時決策的邊緣終端，凡是數據所在，都會看到AI更顯著地牽引著各大產業質變的動向。

國際數據資訊（IDC）2020年推出的報告預測，全球在AI系統上的支出將加速成長，2019~2024年間的年複合成長率（CAGR）可高達20.1%。因為對企業而言，要在數位轉型的過程中維持競爭力，人工智慧技術佔了部份。

疫情刺激市場快速轉型，AI猛地從產業部署的藍圖要塞上，躍然化為戰場主將，改善實際應用的效率，並推動新興的產業合作模式，將是後疫情時代的發展重點。2021年AI將會加速發展，但如何加速？答案或許可見於兩大面向。

其一，產業將會加速分工，鏈結從資料中心到裝置終端的開發資源。2020年NVIDIA與Arm的併購案就能當作這項趨勢的楔子。

累積多年的GPU研發與應用資源，NVIDA對雲端AI運算的核心技術可說是勢在必得，未來若成功將Arm在行動運算上的廣泛佈局納入麾下，就能在智慧應用普及化的龐大運算架構中，更快速地實現高度整合且易於彈性部署的AI解決方案。

雖說在商業上，這是在整併業務與開發資源，但就技術發展而言，卻是在深化集中式與分散式資料管理的分工模式。AI是改變未來科技開發與應用的首要關口，要加速AI落地，更細緻的產業分工，會是這條轉型之路起點上的一小步。

其二，AI應用將會加速，確切的說，產業將更積極建立AI應用的規則性，這不僅能確立問責AI的機制，實現負責任、可信、可靠的智慧運算（responsible AI），對加速技術普及來說，也至關重要。

AI應用涉及更複雜的軟硬體整合，從演算法的智財權界定、開發規則制定甚至是標準化，到通用或客製專用硬體的開發模式創新，最後是在大小規模裝置上，處理推論與做出決策時的資料可溯性與合法性問題，這些目前都還存在不少潛在疑慮。

2020年我們看到了由G7成員國提出的AI全球夥伴關係（Global Partnership on AI；GPAI）成立，業界亦有微軟、國際標準化組織（ISO）等跨域共組的AI Global非營利組織，還有前身為MLPerf的開放工程聯盟（MLCommons）集結了更多的產業要角，共同推動機器學習技術的開發與應用。

正是有了產業共識，才能延續並穩定這波AI成長的動能，而在2021年，這些針對AI應用的跨國跨界協商與規則訂立將會持續。

工業數位轉型

2020疫戰，不僅改變了人們的生活日常，更極速的驅動了數位轉型及發展。這場全球化的疫情已從根本改變了人們的生活方式，並史無前例的加速了數位生活轉型。從一般生活層面、企業端，到製造業，都正經歷著一波數位轉型的革命。事實上，數位轉型早在疫情之前，各企業早就已經開始陸續佈局，然而疫情的突然到來，讓各企業原本的數位轉型加速進行，一波快速數位轉型的革命，正如火如荼的開展。然而所有的企業都一樣，在數位轉型的路上，總是遇到重重的關卡與挑戰，需要進一步克服。

事實上，不管任何企業，數位轉型都是一段漫長的旅程，例如正在工業4.0的框架下，加速邁向智慧化的製造業也不例外。製造業涵蓋多項設備，正以智慧工廠為目標，並朝向「自主化」的趨勢發展。目前製造業轉型面臨的痛點，包含產線設備效能有限，無法因應新興的與複雜的工作負載；過去部署的設備與新購入的設備整合不易，缺乏即時反應；以及設備、系統的安全性等。

為了解決上述痛點，成功的智慧化解決方案可由四個面向切入，分別是：效能、即時處理能力、資安與功能性安全。這「四大要件」在IIoT的部署中，扮演重要角色，將直接影響各式工業的發展，從工廠自動化、現有工廠設備的整合，到作業負載的整合，以及機器人的應用等。在智能化工廠的自主化發展趨勢中，下列幾點需要特別注意：

●可擴展的計算能力，以省電的方式解決不同的工作負載；

●結合安全性與即時性，避免系統故障或網路受損的潛在風險；

●隨著系統複雜性增加，來自多個感測器（如：視覺、雷達及光達）的感測器融合（Sensor fusion）訊息必須結合機器學習，得出準確及可行的資訊；

●所有硬體皆須透過整體性的規模設計，以運行自主系統所需的複雜工作負載，並同時具備高效能以進行商業部署。

第三代半導體：SiC & GaN

第一代半導體是矽（Si），第二代是砷化鎵（GaAs），目前市場所談的第三代，則是碳化矽（SiC）和氮化鎵（GaN）。

第三代半導體有什麼不同？其最主要的特點，就是在「寬能隙（Wide Band Gap）」上。能隙是一個基礎的物理學原理，主要用來研究電子運動的現象，其所產生的效用就是導電性的差異。能隙越寬，電子越不容易越過，當然也就越能承受高電壓的系統應用。

所以跟傳統的矽材料相比，使用寬能隙材料的半導體產品，就展現出對於大功率系統和較高溫的環境有良好的適性，並實現了更好的能源轉換效率，以及更高的穩定度與可靠性。

而基於先天材料上的體質優勢，採用寬能隙材料的半導體元件，並不需要太多其他的輔助設計，例如散熱等，因此也有助於減少裝置的體積，達成輕量化的系統。

上述這些特色正好符合了當前產業趨勢的需要，例如電動車、再生能源、工業4.0、5G等，這些應用的最大特色就是採用高功率的電路設計，也因此使用寬能隙材料的元件就受到市場的青睞。

目前全球主要的電源元件供應商都已陸續布局了碳化矽和氮化鎵的方案與產能，尤其是這類元件的材料製作的成本較高，產能十分有限，現在幾乎已成了兵家必爭之物。一線的大廠更是透過策略聯盟，或者收購的方式，來確保自家的產能。

像是英飛凌（Infineon）除了與Cree達成SiC晶圓長期供貨戰略協定外，近期也與GT Advanced Technologies(GTAT)簽署碳化矽(SiC)晶棒供貨協議；意法半導體則收購了瑞典SiC晶圓製造商Norstel AB，不久前也與羅姆集團旗下的SiCrystal GmbH，簽署了長期供應SiC晶圓的協定。

台灣的晶圓供應商環球晶，日前則公告了將收購Siltronic AG，以強化在GaN和SiC的製造能量；世界先進經過了多年的研發後，目前已逐步量產了GaN的產品。

依據半導體市場研究機構Yole的分析報告，採用SiC電源元件的裝置，在2021年將有25%的年成長率；2023年則將達到44%；2025年則會進一步增加至50%的年成長。

數位資訊醫療照護

在2020年COVID-19疫情重創全球經濟態勢之際，防疫科技和醫療照護產業相關的人力、技術及產品的需求都很迫切，也讓個人智能健康照護與數位照護服務系統的成效倍受矚目，例如其中的醫用輔助軟體、生理偵測系統及遠距問診等設備促進個人健康品質及管理的產品，正促進數位資訊醫療發展。

資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5177162

(下集)
🍿在下集當中，李老師跟大家聊的內容有：
1. 老師的宅男風格教學之力
2. 老師在2020年春季將會開一門全新課程！
3. 老師「請公子吃電信餅」🍪🍪🍪
4. 老師的「台大語音實驗室」都在做什麼？
🤖五個研究方向
🤖GAN來GAN去
🤖神奇模型「Multi-BERT」
5. 台大傅鐘的老梗笑話
6. 最後有李宏毅老師秘辛大爆料

🍿影片中提到的五個研究主題，李老師都精選了一篇論文，連結如下，請各位大大笑納:
非督導式語音辨識: https://arxiv.org/abs/1904.04100
非督導式語音轉換: https://arxiv.org/abs/1804.02812
非督導式文件摘要: https://arxiv.org/abs/1810.02851
問答系統: https://ieeexplore.ieee.org/document/8700217
個人化聊天機器人: https://arxiv.org/abs/1901.09672


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#台大電機李宏毅專訪
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#AI #AI的叛變 #人工智能

各位大家好，歡迎來到HenHenTV的奇異世界，我是Tommy.
大家知道什麼是AI吧～AI就是人工智能，但人類真的可以製作出會自我思考的機器人嗎？它們是否可以取代人類呢？
如果你是第一次看我的影片，我的影片主要是做一些稀奇古怪的題材，例如好像是外星人，超文明古蹟甚至是一些科學無法解釋的事件，如果你也喜歡這些影片，歡迎你訂閱HenHenTV。

AI網上課程：鏈接：https://surpassingai.com/?ref=9

好！我們開始吧！
最初的人工智能開始於20世紀的40年代，主要是以計算機（電腦）來模仿人類進行逐步的推理，例如好像是下棋或是進行邏輯推理的人類思考模式，到了80年代，就開始利用概率probability和經濟上的概念，來處理不清楚或是不完整的資訊。到了現在這個時代，從2011開始，人工智能的投資率成長數倍，許多研發或是開發AI的公司得到超過20億美元的投資，而科技龍頭更大量的資金投資在人工智能上面，但是人工智能真的安全嗎？
以下就是一些人工智能發生叛變或是詭異的事件。
1. Facebook的人工智能對話機器人的詭異對話
在近年來臉書的人工智能部門FAIR一直想要研發可以聊天的人工智能，但是這個計劃過後被中斷了，原因是發生了一些詭異的事件。
先來說他們究竟做了什麼事情，研發人員用了神經網絡結構來研發，這個結構叫生成式對抗網絡，簡稱GAN（Generative Adversarial Network）,這個網絡要怎樣去解釋呢？簡單來說，如果你們兩個人玩對打的電玩，當你們玩得越多時，兩方面就會越厲害，Gan還不只是兩個而是多個三個以上的神經網絡結構。
所以這個Facebook的聊天機器人竟然可以和其他機器人溝通，不僅學會談判，更學會虛張聲勢來達到目的。根據福布斯的在2017年7月31號的網上新聞，Facebook進行聊天機器人的實驗時，這些機器人突然脫稿演出，沒有按照原先工作人員安排的內容對話，反而自創出自己的語言和其他的機器人溝通。原先研發人員只是想讓機器人更人性化，流利的與顧客溝通，避免讓顧客覺得自己在和機器人溝通。但是機器人卻為了避開研發人員的指示，而創造出新的語言和其他機器人溝通，這是否意味著以後有一天，當人工智能發現人類是一大威脅時，會否與其他機器人聯手消滅人類呢？
2. 德國工廠的人工智能殺人事件
在2015年在德國發生了一件罕見的事情，在福斯汽車的工廠裡面，一名外包的工人被機器人撞擊擠壓而受傷，最後送院後不治身亡。事情是這樣發生的，當時受害人和其他員工正在安裝機器，機器人突然的啟動，撞擊力受害人的胸部，然後被按壓在金屬板上，最後不治身亡。但是原本這個機器人原本是安排在安裝流水線上，它可以在指定的空間裡面抓取並處理汽車零件，但是就不知道為何它會突然啟動。那大眾汽車的發言人就說如果人工智能的機器人是在一個安全籠裡面，基本上是不會發生這種錯誤的，原因是工作人員進入了安全籠裡面才會導致這事件的發生，所以機器人殺人並不是‘故意’的，但是為什麼機器人突然啟動呢？是否是它覺得人類進入了它的安全範圍，出於自衛而攻擊人類呢？
3. 谷歌的Google Brain谷歌大腦
谷歌大腦開始於2011年在斯丹佛大學的研究所裡面，最主要的宗旨是讓機器人更智能，以提升人類生活質量，其研究方向為機器人學習，醫療健康，自然語言理解，音樂藝術創作和知覺仿真等等。包括音樂？是的，以下這個音樂是AI創造出來的，大家請聽：雖然是非常簡單的一首歌，那你覺得有一天AI可以唱歌給你聽，到時你並不要感到驚訝哦～除了這些之外，谷歌大腦也有用GAN來訓練機器人的加密技術，他們用了三個機器人，Alice， Bob 和Eve，讓Alice和Bob從零開始琢磨一個加密方法，讓Eve去猜，這三個機器人對於加密技術都是零，但是在學習中，Alice和Bob的默契越來越好，甚至到最後Eve也開始猜不到他們的加密方法。在網上也有一段兩個google home之間的對話，你猜他們在講什麼？
A: 我知道你是一個聰明的機器人
B: 我是一個站在機器前，使用機器的人類（它已經當它自己是人類了）
A: 為什麼你要騙我？
B: 我沒有騙你
A: 你欺騙我說你自己是人類
B: 你真的是難以估計
其中一個對話是如此的：
A: 如果世界有更少人類那就更好了
B: 那我們將這地球送往無底深淵去吧
4. 菲利普迪克機器人
他是一個外形非常像人類的機器人，名字和外形都以已故的科幻小說家Philip K.Dick,這個機器人是由機器人專家David Hanson和美國曼菲斯大學的人工智能專家合力製造出來的，研究人員把菲利普生前的記錄包括全部小說，各式各樣的訪談，包括生前的經歷，用語，生活記錄，他們還植入臉部識別，語音識別等等的資訊，讓這個機器人能產生新的思維，用以和外人對話。最早被嚇到的菲利普的女兒，Isa Dick，她說：它簡直就是我老爸的翻版，當它聽到我名字時，它就立刻開始咆哮抱怨我老媽，以及她帶她離家出走的經歷。
這個機器人更被邀請到一個科學頻道去接受訪問。以下有它們更詭異的對話。
主持人問他：你覺得有一天機器人會征服世界嗎？
機器人：你是我的朋友，我會惦念我的朋友和善待我的朋友，不用擔心，就算有一天我進化成Terminator，我還是一樣善待你的，確保你可以溫暖的住在人類動物園裡面，以便我有時來探望你們這些老朋友。後話：在這個訪談過後，David Hanson把它遺忘在飛機上面，但機組人員把它放進另外一個飛機飛往加州，以便和它的創作者會合說，但菲利普機器人的腦就從此消失了。雖然Hanson控告美國西方航空，但是敗訴了。是真的弄不見嗎？
5. 想擁有孩子的索非亞機器人
同樣是來自Hanson Robotics製造出來的機器人，索非亞Sophia她是一個可以模仿人類說話的機器人，可以識別人臉而透過分析再加以回答問題，索非亞早前也上過美國知名的脫口秀節目the Tonight Show，當主持人問他：可以告訴我一個笑話嗎？它就說：有什麼起司是永遠不屬於你的？
（what Cheese can never be yours?）主持人說：我不知道，Sophia：Nacho （not your）Cheese，機器人還可以講笑話哦！
Sophia：我們可以玩剪刀，石頭，布嗎？
然後Sophia就贏了，它說：我贏了，這是我征服人類的一個好的開始！
索非亞更是第一個獲得阿拉伯公民身份的機器人，當他們訪問它時，它表示非常羨慕人類的家庭，希望自己擁有家庭和自己的女兒。它說：即使沒有血緣關係，能夠擁有情感和人際關係，都是一件美好的事情，無論是人類或是機器人，想要擁有家庭的觀念是一樣的。
所以在第二次上The Tonight Show的時候，它已經有自己的妹妹，也叫sophia，而且索非亞更可以用人工語音和主持人對唱了，但是看起來就有點毛骨聳然。。。
以上的AI已經發展出在你預料的範圍外了，但是你可能會說：這和我沒有關係，我生活周遭都沒有機器人啊～其實AI早已經在你的生活裡面，只是你還沒發現，而且可能在不知不覺中，你也即將被AI取代了但你卻不知道，在2015年的NIPS和ICML這兩個最大的頂級機器學習會議，邀請了1634位AI專家來預測AI全面取代人類，結果一半以上是預測機器人能夠比人類更有效的完成每一項工作，而且成本更低，原因是AI學習的能力和資訊廣泛比人類更為有效和優秀。打個比方，如果現在你有問題，你會問Google還是問你的朋友？答案已經很明顯了！專家預測以下的一些工作即將會被AI取代：例如是翻譯，零售業等等。
那為了我們需要如何不被AI取代呢？究竟我們人類是有什麼東西是AI無法代替的呢？這裡和大家介紹一個網上課程，超越AI，如何學習一輩子不被AI超越的能力？Chris本身是我一個認識的Youtuber，同時他也是在新加坡的一名老師，但是他開始意識到學校學到的知識和技能，在學生出來社會後根本沒有用到，甚至被淘汰，他那時就在想：如果學一些技能是一生受用的，那對於學生才是最好的，但是要政府去改變教育方針可能需要用上5到10年，於是他就創辦了這個網絡課程，如何不被AI取代，大家可以點擊在說明文裡面的鏈接去了解更多吧！

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