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目前超夯的 AI 前瞻技術「深度學習」,用手機就可以跟數位替身對話——《 AI 大局》

PanSci_96
・2020/12/24 ・1577字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 565 ・九年級

編按:深度學習是目前AI發展的核心技術,特別是在影像辨識和自然語言的處理,最能發揮優勢,本篇文章將介紹最具代表性的深度學習技術和最新的應用案例。

CNN(卷積神經網路)的架構

CNN 原本的設計是用來模仿人類視覺功能,因此影像辨識是其主要的應用,
最近已經逐漸擴大應用範圍,訊號和自然語言處理也開始使用 CNN 了。

卷積神經網路 (Convolutional Neural Network,CNN) 是一種神經
網路模型,常用來處理規則排列的影像資料。CNN 這個名稱是從處理時使
用名為卷積 (convolution) 的數學運算而來。
下圖是 CNN 神經網路的基本架構,從圖中可以看到在輸入層和輸出層
之間,多了卷積層和池化層,兩者可以視為是一種過濾器。

CNN(卷積神經網路)的基本架構。圖/旗標

RNN(循環神經網路)的架構

RNN 與 CNN 都是最具代表性的深度學習模型。RNN 很擅長自然語言處理這類時間序列的資料,近來也常用於物聯網與機器異常檢測的應用。

RNN(Recurrent Neural Network,循環神經網路)是可以處理不定長度資料的神經網路。下圖說明了 RNN 的基礎結構。從圖中可以看出 RNN與 CNN 最大的不同在於,RNN 具有回饋 (Feedback) 機制,也就是在隱藏層中輸入前一次的輸出值 h。

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RNN 的架構。圖/旗標

生成模型與 GAN(對抗式生成網路)——生成影像資料的技術

深度學習不僅可以辨識影像和聲音,也可以用來產生新資料。近年來,用神經
網路來生成文章、影像等技術不斷提升,相關的商業應用正不斷擴大發展中。

機器學習的分類模型有識別模型 (Discriminative Model) 和生成模型 (Generative Model) 兩種。常見的識別模型能預測輸入資料屬於各類別的機率,例如用 CNN 識別影像,並得到像狗 80 %、貓 20 %的機率輸出。

生成模型也會輸出屬於各類別的機率,但會先從大量的訓練資料中,推導出各類別適合的機率分佈,然後在預測新資料時,即可依新資料的分佈結果計算其機率。這裡所謂的機率分佈就如下圖所示,假設資料有 ○ 和 × 兩個類別,依照各類別樣本分佈的情形,就可推測出其機率分佈的範圍,也就是圖中橢圓的部份,而越靠近橢圓中心的資料,有較高的機率屬於該類別。

生成模型與機率分佈。圖/旗標

結合數位替身與 AI 生物辨識的行動銀行

美國的軟體公司 Sensory 多年來持續開發有關語音辨識的嵌入式裝置技術,該公司是使用名為 Virtual Teller 的 AI,開發了適用在行動銀行的解決方案。透過 Virtual Teller,使用者可以如同在櫃檯與服務人員溝通一般,虛擬人員對話同時進行交易。身份認證方面,則使用了語音辨識和人臉辨識的 AI 生物辨識技術以提高安全性。

此外,進行認證的 AI 內建於智慧型手機的應用程式中,因此取得的生物資訊不會上傳到網路。為了與智慧型手機的「數位替身」順暢對話,也搭載了語音辨識和語音合成功能,以提高互動效果。Sensory 透過將 AI 建置於手機軟體中,實現了高安全性且易於使用的使用者介面。

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AI內建於手機,可讓用戶與「數位替身」對話。圖/FINOVATE
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PanSci_96
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人體吸收新突破:SEDDS 的魔力
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/03 ・1194字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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本文由 紐崔萊 委託,泛科學企劃執行。 

營養品的吸收率如何?

藥物和營養補充品,似乎每天都在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。但你有沒有想過,這些關鍵分子,可能無法全部被人體吸收?那該怎麼辦呢?答案或許就在於吸收率!讓我們一起來揭開這個謎團吧!

你吃下去的營養品,可以有效地被吸收嗎?圖/envato

當我們吞下一顆膠囊時,這個小小的丸子就開始了一場奇妙的旅程。從口進入消化道,與胃液混合,然後被推送到小腸,最後透過腸道被吸收進入血液。這個過程看似簡單,但其實充滿了挑戰。

首先,我們要面對的挑戰是藥物的溶解度。有些成分很難在水中溶解,這意味著它們在進入人體後可能無法被有效吸收。特別是對於脂溶性成分,它們需要透過油脂的介入才能被吸收,而這個過程相對複雜,吸收率也較低。

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你有聽過「藥物遞送系統」嗎?

為了解決這個問題,科學家們開發了許多藥物遞送系統,其中最引人注目的就是自乳化藥物遞送系統(Self-Emulsifying Drug Delivery Systems,簡稱 SEDDS),也被稱作吸收提升科技。這項科技的核心概念是利用遞送系統中的油脂、界面活性劑和輔助界面活性劑,讓藥物與營養補充品一進到腸道,就形成微細的乳糜微粒,從而提高藥物的吸收率。

自乳化藥物遞送系統,也被稱作吸收提升科技。 圖/envato

還有一點,這些經過 SEDDS 科技處理過的脂溶性藥物,在腸道中形成乳糜微粒之後,會經由腸道的淋巴系統吸收,因此可以繞過肝臟的首渡效應,減少損耗,同時保留了更多的藥物活性。這使得原本難以吸收的藥物,如用於愛滋病或新冠病毒療程的抗反轉錄病毒藥利托那韋(Ritonavir),以及緩解心絞痛的硝苯地平(Nifedipine),能夠更有效地發揮作用。

除了在藥物治療中的應用,SEDDS 科技還廣泛運用於營養補充品領域。許多脂溶性營養素,如維生素 A、D、E、K 和魚油中的 EPA、DHA,都可以通過 SEDDS 科技提高其吸收效率,從而更好地滿足人體的營養需求。

隨著科技的進步,藥品能打破過往的限制,發揮更大的療效,也就相當於有更高的 CP 值。SEDDS 科技的出現,便是增加藥物和營養補充品吸收率的解決方案之一。未來,隨著科學科技的不斷進步,相信會有更多藥物遞送系統 DDS(Drug Delivery System)問世,為人類健康帶來更多的好處。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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電子信箱串連 Line 通知?再也不怕漏收重要信件!信件自動化篩選、通知,詳細教學!
泛科學院_96
・2024/05/19 ・4129字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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上次 notion + zapier 做完後,開會總算沒挨罵了,自動化服務真的讚!

而這次介紹 MAKE 串 LINE 做重要信件通知,也源自於我遇到的問題。

如果你不想聽故事,可以往下看教學。

Line Notify

首先,我們會用到 line notify 的服務,要先到官網登入申請。

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登入後如果完全沒用過,會直接進到登錄服務畫面。

這邊除了 email 以外可以隨便填,email 之後要收確認信用的,請用你常用的 email。 然後提醒一下,網址跟 callback URL 不要用 google 之類常見的網址,會沒辦法通過,請隨便打一串看起來正常的網址。

設定完成後按登錄。

這時回去剛剛填的 email 收通知信,開通剛設定好的 line notify。

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大功告成,這時點右上角的「管理登入服務」,就會看到剛剛設定好的 line notify,這樣 line 的部分就設定好了,可以去 make 做自動化串連。

Make

接著登入 make,如果是第一次使用,他會問你很多廢話。

不用管他隨邊點,直到你看到這個畫面。

點右上角 creat a new senario。

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一進去會看到的這個圓圈,這個圓圈跟之前 Zapier 說的 trigger 是一樣的東西,可以手動自己設定流程 flow。

但我們還是叫 AI 幫我們啦,點右下角的 AI Assistant,對話框選選 creat or edit a senario。

輸入「if my gmail get a new email, then send LINE notification」

然後得到畫面上的 flow,左邊是 Gmail watch email,右邊是 line send a notification。

如果你用中文輸入類似的內容,常會跑出很複雜的 flow,這種 flow 裡面有很多有趣的功能。

但這集用不到,我們還是先回到正確的 flow 上。

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點開 gmail,連上要整理的信箱。

連接完成後進入設定,先點選藍色的 click here to choose folder。

這邊會出現你在 gmail 裡做的標籤分類,由於我完全沒有按照規則整理,就直接選 inbox,對所有郵件進行分析。

filter type 用 simple filter。

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下面的 Criteria 選 all emails 就好了,我們後面會再用 filter 細分。

然後這個,選 no。

選擇 yes 會把偵測過的 email 變成已讀,我不想這樣。

然後這邊是每次執行 flow 時,會抓取多少筆最新的 email 到 line 上發布通知。

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免費的 make 是 15 分鐘執行一次 flow,請自己評估每 15 分鐘會收到多少封有用的信件,設定太多你的 LINE 通知會炸裂。

我自己測試後,設定為 5 就差不多了。

設定好點下 OK,會跳出從哪封 email 開始抓資料,用 from now on 就好,之後的新郵件就會自動讀取了。

按下OK,接下來就可以來設定 filter 啦。

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點連接線旁邊的板手會跳出選單,選第一個 set up a filter。

進入 filter 設定畫面,上面的 label 是幫這個 filter 上標籤,填你喜歡的就好。

然後點 condition 下面的輸入框,選 subject 標題跟 text content 內文。

然後在 text operator 這裡,選擇 contains。

contains 是在特定字串中如果包含某個關鍵字,就可以通過。

這邊說的特定字串,就是上面欄位設定的標題跟內文。

接下來,在下面空格打上關鍵字,就完成啦。

如果有多個關鍵字要篩選,點選 add OR rule 設定其他關鍵字,不能多個關鍵字打在一起。

按下OK,你會看到板手變成一個漏斗,這樣 filter 就設定完成。

接著點開 line,他會要你輸入 notify API。

回到 line notify 的「管理登入服務」頁面,點擊剛剛設定好的服務,進入服務細節的頁面,複製上面的 client ID。

回到 Make 複製貼上按SAVE。

接著會進到這個頁面,這邊是設定你要在哪個聊天室發送通知,你可以設定在工作群組發送,我這邊先設定我自己就好。

然後進入 line 推播訊息的設定頁面。

message 這欄可以打成這樣,這樣就不會丟一個不知道在做什麼訊息,你也可以發揮創意寫一些幹話進去,增添趣味。

下面的設定用不到,我們直接按OK就完成了。

接下來就要測試啦,我先分別寄三封信件到公用信箱中,分別是:

  1. 標題有關鍵字
  2. 內文有關鍵字
  3. 沒有關鍵字

寄完後,按下 run once。

成功的話就會在 line 上收到通知,果然,沒有把不含關鍵字的信件傳到 line 上,測試成功。

現在把下面的 scheduling 打開,就完成所有設定了。

以後再也不用擔心自己漏接公用信箱的重要信件啦!

結論

最後分享一下實做心得:

比起 zapier 跟 ifttt,make 用起來更有寫程式的感覺,對完全沒有程式背景的人,Zapier 跟 ifttt 會比較好上手,但在免費版的情況下,make 能做到比 zapier 更複雜的自動化功能。

像前面有出現過的複雜流程圖,就可以用 router 做出複數條件判斷的流程,例如前面抓gmail的流程,加上 router 後就不只能傳送提醒到line,還能自動回復罐頭訊息給符合條件的郵件,這如果要在zapier做,就要做兩個流程才能達成了。

另外如果你的公司信箱不是使用Gmail,前面的模組可以從Gmail改成Email,Connection type選用Microsoft系列。

理論上只要這邊按 save,就可以選擇你要串連的microsoft帳號。我串完之後還是抓不到信件,但 make 跟 microsoft 帳戶上,都顯示授權成功,如果有人知道這是什麼問題,請一定要留言告訴我⋯⋯

這次的分享就到這邊,如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,可以直接留言 ,或給加入 Discord 跟我們一起討問喔。

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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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想要擁有一台 AI PC,有必要嗎?NPU 是什麼?超詳盡 AI PC 選購指南來啦!
泛科學院_96
・2024/05/18 ・1080字 ・閱讀時間約 2 分鐘

2023 年 3 月 intel 跟微軟共同發布了 AI PC 定義。

定義需要用 intel 的 Core Ultra 處理器,要有微軟系統內建 的Copilot AI,鍵盤上還需要有一個實體 copilot 按鍵,才算是一台 AI PC。

這個 AJ 看到後,發現案情並不單純,定義 AI PC 這件事情,遠比你想得還要重要!

所以今天呢,我們就來回答三個問題:

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  1. AI PC 是什麼?
  2. AI PC 強在哪?
  3. 有哪些公司跟 AI PC 有關?

最後再跟大家分享是否要買 AI PC 的建議。

好啦,本集我們整理了整個 AI PC 的脈絡,我把懶人包放在這裡,有需要的可以暫停看一下。

最後來給買 AI PC 的建議吧,如果你主要用桌上型電腦,4090 獨立顯卡直接給他買下去,因為桌上型的處理器至少到目前為止,都還沒看到內建 NPU 的規劃,所以所有的平行運算都還是靠顯示卡 GPU 來處理。

筆記型電腦方面,各家網購平台都已經推出 AI 筆電專區,最低三萬元左右就可以買到最新的 AI PC。

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或許你還沒體驗到 AI 工具帶來的工作流程改變,不過潮流已經出現,據說到 2025 年,將出貨超過一億台AI PC,各家軟硬體廠商在這個全新的賽道上,只會不斷推出各種基於 AI PC 架構的應用與服務,畢竟,你如果不做,你的競爭對手可是不會等你。

有點離題了,在可遇見的未來,我們勢必會發現自己的電腦擁有更多基於 AI 技術的功能,

也許,你可以再等一會,等桌上型電腦也內建 NPU 之後,再來買真正的 AI 「PC」,不過要問我的話,如果是購買筆電的需求,選擇適合 Intel Evo 認證的筆電是值得推薦的選擇。

最後,你覺得 AI PC 會如微軟和 intel 預想的發展下去嗎?

  1. 會,終究要讓自己電腦分擔伺服器工作。
  2. 不會,AI PC 就只是宣傳話術。
  3. 我是果粉我驕傲,AI PC 如浮雲。

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