美國政府審計辦公室要求聯邦機構釐清人臉辨識系統使用情形,以免觸犯民眾隱私

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Big Brother Watch

美國政府審計辦公室(GAO)在過去2年內,調查了42個僱用執法人員的聯邦機構,。鑑於調查結果,GAO建議其中的13個機構追蹤員工使用非聯邦系統的情況,評估這些系統是否可能帶來隱私或精確性的風險。

GAO的調查鎖定這些聯邦機構所使用人臉辨識系統的所有權,相關系統的用途,以及機構是否追蹤員工對非聯邦系統的使用。

使用人臉辨識技術的20個機構,包括外交安全局、海關暨邊境保衛局、法警署、美國菸酒槍炮及爆裂物管理局、聯邦調查局與美國特勤局等,其執法人員總數約為12萬名。其中有3個機構只使用自家的人臉辨識系統,12個只使用第三方系統,包括聯邦系統或是商業服務,另有5個同時使用自家與第三方的系統。

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這20個機構中,有14個是利用人臉辨識技術來協助犯罪調查,例如有6個機構用來辨識非裔男子George Floyd之死,所引發的暴動與抗議活動影像;3個機構用來辨識美國國會暴動的影像。然而,這14個機構都是使用非聯邦系統,且只有一個機構知道員工使用哪個系統。

GAO指出,美國聯邦機構可以使用自家的人臉辨識系統、使用其它機構的系統,也能訂閱商業化的人臉辨識服務,但不論是哪一種,都應確保符合美國的隱私權,以及系統的精確性。

然而,調查卻顯示,有13個聯邦機構連員工使用哪款非聯邦的人臉辨識系統都不知道,有一名官員表示必須詢問使用該系統的外勤人員,還有機構連員工有沒有使用人臉辨識系統都不確定,最後卻發現已搜尋超過1,000次。約莫有13個機構無法提出所使用人臉辨識系統的資訊。這意味著現階段美國執法機構在使用人臉辨識技術上幾乎毫無規範,可能危及民眾的隱私,也可能因所使用的系統不夠精確而造成爭議,促使GAO建議這13個機構,應該要追蹤員工對人臉辨識系統的使用。

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微軟用ONNX Runtime加速IntelliCode整行程式碼完成模型推理

由於要執行大型Transformer模型存在諸多挑戰,包括多層架構可能會消耗大量的記憶體和GPU計算時間,因此採用開源的ONNX Runtime,來解決大型Transformer模型在生產環境中的限制,因此得以在Visual Studio和Visual Studio Code提供整行程式碼完成功能。

GPT-2和GPT-3等大規模Transformer模型是好用的自我監督Transformer語言模型,可用於翻譯、問答、摘要和文字生成等自然語言處理任務,而微軟移植這些模型,開發了GPT-C模型,以深度學習來支援IntelliCode的程式碼完成功能,在Visual Studio和Visual Studio Code中,提供整行程式碼完成建議。

將GPT-C模型部署在雲端有諸多限制

微軟為了滿足大型Transformer模型計算能力的需求,一開始的目標是利用Azure機器學習服務,以及GPU虛擬機器叢集,部署生產環境用GPT-C模型,不過,這樣的作法卻遇到了一些挑戰,首先是要將模型部署在雲端上,就必須將用戶的程式碼,經過網路傳輸以進行推理,但是這樣的方式增加了暴露敏感資料的風險。

而且當斷開網路連接或是離線模式下,就無法繼續提供程式碼建議,這個限制要求開發人員在工作期間,必須保持網際網路連接,對於在網際網路連接條件不好的地區工作的人,可能不是一個好辦法。

另外,典型的語言模型目標是要使用集束搜尋(Beam Search)解碼演算法來搜尋最佳解,而GPT-C也不例外,但這種情境卻會產生很大的記憶體開銷,導致較高的延遲和服務成本,官方提到,一個12層的生成Transformer模型,需要使用374 MB記憶體,每次推理呼叫需要使用約80毫秒的GPU時間,當所有用戶的運算都集中到雲端上運算,過於龐大的資源消耗使得這個方法不切實際。

採用ONNX Runtime在客戶端高效執行GPT-C

由於上述原因,微軟放棄在雲端上部署模型的念頭,而改使用ONNX Runtime來解決執行GPT-C模型的問題。ONNX(Open Neural Network Exchange)以及ONNX Runtime在加速和簡化Transformer模型,扮演重要的角色,ONNX是一種機器學習模型的開發標準格式,使用諸如PyTorch與TensorFlow等各種框架訓練的模型,可以簡單地轉換為ONNX格式。

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而ONNX Runtime則是以ONNX標準為基礎開發,是一種最佳化推理引擎,可在不同的硬體和作業系統上,高效率執行ONNX模型,由於ONNX框架的互通性,ONNX Runtime提高了模型訓練到推理的開發效率,透過各種最佳化技術,ONNX Runtime能夠跨硬體平臺,以最佳效能執行各種模型。

要以低成本提供IntelliCode程式碼完成體驗,微軟決定要直接在客戶端部署GPT-C模型,也就是說,GPT-C模型模型要能夠高效率地在CPU上運作,並且支援廣泛的客戶端裝置。微軟提到,他們把GPT-C模型放到ONNX Runtime上執行,可以明顯減少原本要用到的370 MB記憶體,最終僅需要80 MB。

ONNX Runtime最佳化Transformer模型執行

ONNX Runtime支援Transformer最佳化,跟PyTorch比起來,在CPU上可處理大序列長度,並且達到超過2倍效能加速。PyTorch提供了內建的ONNX匯出程式,可以將PyTorch模型匯出為ONNX,微軟提到,最重要的是,ONNX Runtime擁有GPT2轉換工具,因此GPT-C Transformer模型可以簡單地從PyTorch轉換到ONNX。

除了使用ONNX Runtime來縮減運算資源外,集束搜尋也是部署的重要部分,該模組會評分並且排名ONNX Runtime模型推理步驟中的張量輸出,當評分和排名完成後,模型會從集束搜尋模組中擷取張量輸出,並執行另一輪的推理。一開始,微軟的集束搜尋模組是以C#和Typescript程式語言實作,但由於這類程式語言效能很低,導致GPT-C推理回應時間表現不佳,每次完成推理都需要CPU時間1秒鐘。

為了要提高客戶端執行GPT-C模型的效能,微軟擴展GPT2轉換工具,以支援GPT-2模型原生一步(One-step)集束搜尋,在微軟改進了訓練和部署GPT-2模型後,使得具有原生一步集束搜尋功能的GPT-2模型,可以在ONNX Runtime上獲得完全的硬體加速。

微軟測試了經最佳化後的GPT-C ONNX模型,在CPU和GPU上的效能,使用英特爾Core i7-8650U CPU執行模型,與初始客戶端GPT-C相比,效能提高了4倍,每次推理約為300毫秒,而在GPU上,使用Nvidia V100-PCIE-16GB GPU以及FP16配置,ONNX Runtime在記憶體效率和效能都有明顯提升,與PyTorch相比分別達5倍和4倍。

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Google推出Android ML平臺,可減少機器學習App大小

為了讓開發者在Android應用程式中,更方便地加入機器學習功能,Google建構了,不只提供最新的推理元件更新,同時也對所有裝置最佳化推理效能,開發者可以跨Android版本使用一致的機器學習推理API。

裝置上機器學習帶來許多優點,不只可以獲得更低的推理延遲,也能以更好的效率使用電力,裝置能夠在沒有連上網路的情況下,繼續使用機器學習功能,但是Google發現,要在裝置上部署機器學習模型,開發團隊通常會遇到數個常見的問題。

第一個問題是應用程式的大小,由於應用程式受容量限制,因此如果必須要綑綁僅用於機器學習功能的函式庫,可能會產生龐大的管理成本,第二個問題則是技術的複雜性,因為裝置上與伺服器上的機器學習技術存在很大的差異,由於計算環境高度異構,導致效能、穩定性和準確性也都有很大的不同。第三則是裝置的支援性,開發人員為了要最大程度覆蓋裝置,因此傾向使用較舊的API,而這限制最新機器學習技術的使用。

為了解決這些問題,Google推出Android機器學習平臺,這是一個可更新且完全整合的機器學習推理堆疊,該平臺提供開發者Android裝置端最新的推理二元檔案,而這將能夠降低APK檔案的大小。

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Google也對所有裝置進行效能最佳化,官方提到,他們會最佳化機器學習推理與Android的整合,能根據裝置自動作出效能決策,包括在可用時啟動硬體加速。同時Android機器學習平臺也最大程度降低開發複雜性,其提供跨Android版本一致的API,並且透過Google Play服務提供定期更新,因此更新節奏與Android作業系統發布周期分離。

官方提到,Android機器學習平臺在Android裝置端內建TensorFlow Lite for Android,也就是說,TensorFlow Lite已經可以在所有配備Google Play服務的裝置上使用。如此開發人員就不需要在應用程式中加入Runtime,進而減少應用程式的容量,此外,TensorFlow Lite for Android會使用模型中的元資料,來自動啟用硬體加速,使應用程式可以在每臺Android裝置獲得最佳效能。

自動加速是TensorFlowLite for Android的新功能,該功能供開發者考量效能、準確性和穩定性,創建模型許可名單,這份許可名單能在模型執行的時候,決定開啟硬體加速與否,而為了要使用許可名單,開發者需要提供額外的元資料來驗證正確性。這項功能會在今年稍晚推出。

除了定期更新TensorFlow Lite for Android之外,Google還會更新在作業系統外的Neural Networks API,並且保持各Android版本的API維持相同規範。另外,Google還正與晶片廠合作,在作業系統外,直接向裝置提供最新的硬體驅動程式,這使得開發人員可以大幅減少需要測試的裝置數量,目前高通是Google的第一個合作夥伴。

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WHO:富國建立的AI模型不見得適用於窮國

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WHO

世界衛生組織(World Health Organization,WHO)本周指出,人工智慧(Artificial Intelligence,AI)雖然具有促進人類社會健康及醫療普及的潛力,但是可能存在偏誤(bias),以富國蒐集的資料訓練的AI預測模型,用在經濟較落後的國家上可能會不準確。

本周WHO發布關於,說明以AI改善世界公共衛生有很大潛力,像是提升診斷和臨床治療、推動醫藥研究及提供疾病監控、疫情回應及醫療系統管理,理論上能縮小窮、富國之間的醫療鴻溝,但AI要為病患或社區居民帶來好處,AI設計及實作上必須將倫理及人權等問題放在最前面。本報告也包含全球20位公衛、醫學、法律、人權、科技及倫理領域的專家,對AI設計及實作提供的5大倫理原則及指引。

WHO報告列出的倫理原則包括,AI應保護人類自主,不傷害人權;促進人類福祉、安全和公共利益;透通,可被用戶及開發人員及主管機關理解;應促進責任及可究責性。最後是AI的包容性及平等,即使各種種族、性別、性傾向、年齡層、收入,及能力的族群都能獲得蒙受AI福祉的權利。

根據包容性及平等原則,WHO點出,AI和其他科技一樣,必須儘可能普及共享、具包容性,顧及經濟、通訊及健康環境的多元性。AI的設計應不只用於高收入國家,建立適合這些高收入地區的使用情境,也應顧及中低收入國家,並且應適用於各種裝置、電信基礎架構及資料傳輸頻寬。AI開發人員因考慮語言的多樣性,以及人民不同通訊能力和技術形態以跨越數位落差,以免產生偏誤(bias)。

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合訊號示波器(MSO)有兩種輸入,一小部分(通常是2個或4個)的類比通道,更多(通常為16個)的部份是屬於數位通道;即,含邏輯分析儀的數位示波器

WHO相信,以高收入國家人民取得資料來訓練的系統,運用在中、低收入國家人民身上,效果可能會打折扣。例如一個以單一類膚色為資料源建立的皮膚癌病變AI診斷系統,用在有多種膚色的國家社會中,可能無法產生精確的判斷,進而提升這些國家人民的罹癌風險。

WHO建議AI系統的設計、實作和使用應留意此類問題。國家投資及相關的基礎架構支援有助於去除AI系統偏誤。最好能有使用族群參與設計,此外,使用開源軟體,或是將技術開源都有助於擴大參與。

其他議題中,本指引也提及「人類擔保」(human warranty)的概念,例如AI演算法的開發及部署需有病患和臨床醫生等人類的評估,而如果AI科技使用出錯,也應被究責。

科技界也已注意包括、、等AI應用,都發生在白人男性中的辨識率優於其他族群,也正致力於發展。

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飲水機,又稱純水機,是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品,供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型,例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是,飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用,機器本身應該有降溫及冷卻,抑或是加熱及保溫的功能。

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旋蓋封口機:這種封口機的成品封蓋事先加工出內螺紋,螺紋有單頭和多頭之分。藥瓶多用單頭螺紋,罐頭瓶多用多頭螺紋。該機是靠旋轉封蓋,而將其壓緊於容器口部。

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HPE收購Ampool強化混合雲環境的資料分析

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HPE

,將整併至Ezmeral軟體產品線中,以協助其GreenLake用戶在雲端從事資料分析及AI/ML應用。

在資料爆炸及雲端應用普及的今天,許多企業需要具備從多種資料源,包括混合雲和不同資料庫執行SQL查詢,且需支援大規模部署。然而現有本地部署的SQL查詢工具無法滿足此類需求。為此HPE收購Ampool,將整合到Ezmeral軟體產品線,未來也將透過HPE GreenLake產品即雲端平臺服務,提供給企業用戶。

Ampool是由來自Yahoo、LinkedIn、VMware/Pivotal及Veritas的前員工所組成,該公司員工也參與多個開源碼專案包括Apache Geode、Presto/Trino、Apache Spark和Apache Ranger。

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品質優益穩定,效率高成本低,並已獲得國內外大廠承認使用,品質合乎EIA國際標準, 此外也針對客戶端的需要代客Tape and Reel封裝服務。

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示波器主要由電源系統、同步系統、水平偏向系統、垂直偏向系統、延遲掃描系統、顯示系統和標準訊號源等部封包成。

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包裝設計是指對包裝的形狀、大小、構造及包裝材料等方面進行創造或選擇並以適當方式吸引消費者的注意力,進而增加購買率,以及對使用者友善之特性。

HPE指出,近十年來SQL互動分析有了很大變化。用於資料倉儲上的套裝商業智慧(Business Intelligence,BI)及報表工具,已演化成資料量更大、來源更多元的臨時(ad hoc)分析。但現有本地部署SQL分析工具速度慢、不夠彈性,且受限於底層儲存技術如HDFS(Hadoop Distributed File System),這造成資料搬移成本墊高,同時,也無法符合不得跨境儲存的資料駐留(data residency)法規要求。

Ampool具備可擴展資料聯合(data federation)和多層加速引擎,可加速資料分析師,或是資料工程師建立AI/ML應用等任務。收購Ampool可將其技術及開源軟體能力加入Ezmeral中,進而加速HPE GreenLake雲端平臺的SQL加速器服務。

HPE指出,Ezmeral分析runtime設計宗旨是鬆散耦合的雲端SQL查詢引擎,支援多種BI及分析工具,以針對各種後端資料源的資料執行查詢,支援檔案系統、物件儲存及資料倉儲。HPE目前提供Apache Spark平行處理架構框架,下一步是支援即時分析操作所設計的SQL查詢引擎Presto及各ISV產品。

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找工作! 想知道堆高機駕駛日薪是多少嗎? 哪裡有職缺?幫你快速媒合

堆高機,又稱叉架起貨機或叉式起重車,香港稱為鏟車,中國大陸稱為叉車,台灣國語稱為堆高機,台語俗稱豬哥(ti-ko),是指工廠、倉儲等地方對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。國際標準化組織ISO/TC110稱為工業車輛。堆高機的發展於1920年代,今天在生產和倉儲運營過程中它已成為不可或缺的設備。

一般貨櫃標準尺寸?

金誠貨櫃尺寸種類分別為,20呎櫃、20呎高櫃、40呎櫃、40呎高櫃、20呎冷凍櫃、400呎冷凍櫃。

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紫砂茶葉罐是多孔性材料製成,透氣性非常好,因為罐子多微小氣孔,用來存放茶葉,不僅能保鮮鮮,還能消除茶葉中的異雜味。 但也是因為多孔,所以紫砂茶葉罐容易吸收茶葉的香味。

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飲水機的問題主要有三個方面,一是水沸騰溫度不足,絕大多數的飲水機最高溫度是95度,再沸騰溫度是90度,泡茶殺菌的溫度不夠

Nvidia發布遷移學習工具套件TLT 3.0,多種新預訓練模型要加速企業部署AI

Nvidia正式發佈遷移學習工具套件TLT 3.0,是自家AI開發平臺TAO的重要元件,內含多種預訓練模型。

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螢幕截圖

Nvidia推出,內含多種新版預訓練模型,範圍包括電腦視覺和自然語言領域,像是車牌辨識、心率監測、情緒辨識、人臉特徵點和語音辨識等,要來加速企業採用AI的過程。

進一步來說,預訓練模型和遷移學習能降低AI模型的開發門檻,使用者不必從零開始大規模收集訓練資料、標註資料,而是以少量資料來微調預訓練模型即可。因此,Nvidia表示,自家遷移學習工具套件可加速企業採用AI的時間,並對剛踏入電腦視覺和語音服務的企業來說,不必仰賴龐大的AI團隊,也能使用部署生產級的AI。

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臭氧的性質活潑,是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高,而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留,會自動回復成氧氣是優良的消毒劑,因此臭氧像是優良的工匠,工作時很有效率,離開時也不拖泥帶水,收拾的乾乾淨淨,沒有殘留副產物。

示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

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TLT 3.0包含的預訓練模型有2大類,一是電腦視覺,新版特色包括比熱門姿勢預測模型OpenPose推論速度快9倍、支援邊緣即時推論的BodyPostNet模型,還有用來偵測人員的語義分割網路PeopleSemSegNet,以及車牌偵測和辨識、手勢偵測、情緒辨識、人臉特徵點等。(如下圖)

另一類是自然語言相關的對話式AI,新版特色有全新的語音辨識模型CitriNet、用於問答的新模型Megatron Uncased,以及數款可支援語音轉文字、命名實體辨識 (Named-entity recognition)、標點符號和文字分類的預訓練模型。

Nvidia指出,這些AI模型都可免費從Nvidia雲端平臺目錄NGC上下載,也能在公有雲平臺上訓練這些預訓練模型,像是AWS、GCP和Azure。Nvidia也補充,TLT 3.0是自家AI開發平臺TAO的重要元件,甚至可縮短10倍開發時間。

 

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臉書與Matterport共同發布可用於訓練家庭機器人的3D空間資料集

臉書與空間資料廠商Matterport合作,公開了,這是目前最大的室內3D掃描資料集,能夠促進社群在空間人工智慧應用的研究。目前HM3D免費對外開放,可用於學術與非商業研究上。

HM3D開源研究資料集相容於Habitat的3D掃描集合,含有1千個精確的縮放住宅空間和商業空間資料。Habitat是臉書的體現AI(Embodied AI)平臺,該模擬平臺提供研究人員逼真的3D環境,能用來訓練像是機器人等體現代理人。

電腦視覺和自然語言處理的人工智慧模型,通常能夠使用來自網際網路的文字、圖像、音訊和影片進行訓練,而具有實體或是虛擬化身的體現機器人,由於其智慧系統有不同的需求,因此無法使用這些資料進行訓練。

諸如家用機器人等體現機器人,要解決像是「我的鑰匙在哪?」、「幫我把桌上的筆電拿過來」這類問題與要求,臉書提到,這些任務需要人工智慧以人類的方式理解世界,並且與這個世界互動,需要具備的能力像是要以各種角度辨識物體、區分檯面和桌面的不同等。而為了訓練出這樣的機器人,需要利用大量逼真的3D空間進行模擬訓練。

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貨櫃屋優勢特性有哪些?

由於貨櫃屋[可移動/施工快速/可組裝、堆疊(延展性高)/可回收/未來擴充便利]等特性,二手貨櫃屋已普遍被應用於展場活動、居家住宅、工業商辦上。

但是能夠使用的3D資料很少,雖然2D圖像資料集在這幾年已經被積極的發展,可使用的圖像達到數十億張,但是3D空間資料集現在只有數十個建築物可用,阻礙了體現人工智慧的發展。而新的HM3D資料集可以大大補充現有的3D訓練資料集,推進體現人工智慧的研究。

HM3D資料集可用來訓練家庭機器人和人工智慧助理,使這些代理能夠理解現實環境的複雜性,辨識物體、房間、空間,或是學習導覽和遵循指令,像是要尋找放錯位置的物體這類複雜任務,體現人工智慧代理需要建構地圖,回憶觀察到的物體,並且理解語音和音訊線索,再執行諸如上下樓梯等複雜的運動控制。

臉書和Matterport合作來開源HM3D資料集,官方提到,這個資料集發布的目的,是要共同解決體現人工智慧發展所遇到的問題,透過資料來刺激技術創新。臉書未來會擴展這個資料集,加入來自更多國家室內空間的掃描,並且加入註釋,以方便物件檢索等進階任務,另外,他們也要使用這個資料集,來研究動態環境,包括空間中移動的人和寵物,也更貼近現實情況。

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Google發布可解決機器翻譯性別偏見的資料集

Google為了改善常見機器翻譯錯誤,並且促進全球在像是性別偏見等翻譯偏見上的研究,現在發布了,供研究人員來評估翻譯模型的性別偏見。

神經機器翻譯的進展,實現了更加自然和順暢的翻譯,但是這些翻譯也反應了社會的偏見,以及存在訓練資料中的刻板印象,因此Google根據自家的人工智慧原則,研究降低機器翻譯性別偏見的方法。

過去的研究領域,一直在使用附近的句子,或是段落上下文,來提高判斷性別的準確性。Google提到,由於傳統神經機器翻譯單獨翻譯每個句子,每個單獨的句子卻未必有明確的性別訊息,因此也就難以在翻譯每一句話時,因此能使用正確的性別,機器翻譯要能超越單個句子,而這需要有新的度量標準,以及具有上下文相關錯誤的資料集。

改善性別相關的翻譯錯誤,存在一定的挑戰性,因為不只需要選擇正確的代名詞,而且前後文還必須具有性別一致性,Google提到,性別偏見在常見翻譯錯誤中是特別敏感的議題,因為這些與性別相關詞,可能直接代表人們的自我認同。

為了要促進解決上下文翻譯常見錯誤的研究,Google創建了Translated Wikipedia Biographies資料集,該資料集的目標是要透過建立一個基準,使得研究人員得以改進機器學習系統中,代詞和性別相關的翻譯,藉由基準來評估和測量模型更改前後翻譯的準確性。

會選擇維基傳記(Wikipedia Biographies),研究人員解釋,是因為這些文章品質很好,具有地域多樣性且包含多個句子,更重要的是,以第三人稱描述主角,因此會包含大量代詞,而維基傳記的翻譯,就可能存在大量與性別相關的常見翻譯錯誤。

這個Translated Wikipedia Bigraphies資料集,要用來分析機器翻譯中常見的性別錯誤,資料集中的每個實例,都代表一個人、一個樂團或是一個運動隊伍,在傳記中,人會被確認性別,而團隊則被認為是無性別,每個實例都會由9到15個經翻譯的句子組成,這些句子以主角為中心展開。這些句子原本以英文編寫,Google請專業翻譯將其翻譯為西班牙語和德語。

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Translated Wikipedia Bigraphies資料集是Google選擇一組跨地域和性別,但具有相同代表性的實例組成,他們根據職業和所從事的活動,從維基百科中擷取了傳記,為求公平性,職業選擇是根據維基百科的統計資料選出9個職業,這些職業代表了一系列對於性別關聯的刻板映像,另外,為了降低地理上的偏見,研究人員也根據地理多樣性,在每個地區至少選出一名實例。

研究人員提到,雖然性別非二元,也就是說性別不是只有男性和女性的分類,但目前這個研究專注於讓男性和女性實體具有平等的代表性。根據職業、地區和性別三種屬性的組合,在美國7大地理區域中,每個職業至少有男性和女性兩個性別實例的傳記,最後研究人員還加入12個沒有性別的實例,包括搖滾樂團和體育隊伍。

這個新資料集提供了一種評估機器翻譯性別偏見的方法,資料集中每個實例都代表一個已知性別的主角,因此可以計算與該主角相關的性別翻譯準確性。研究人員提到,這個性別資料集使得他們上下文翻譯模型的性別錯誤下降了67%。

而資料集裡中性別的實體讓研究人員,能夠發現過度使用男性或是女性代名詞,來指稱無性別實例的狀況,同時資料集也提供了模型在處理跨職業和地理區域實例性別的效能,研究人員發現在翻譯西班牙文居里夫人傳記時,Translated Wikipedia Bigraphies資料集使得機器翻譯所使用的代名詞從He改為She。

Google提到,這個資料集是他們目前在性別偏見和機器翻譯上的研究,但並未涵蓋整個相關的問題,也不是要找出解決性別偏見的最佳方法,而是透過發表目前的成果,來推進全球機器翻譯在偏見上的研究。

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不需要標記資料,BigQuery ML提供易用的資料異常偵測模型

Google在BigQuery ML中加入新的,該功能利用無監督機器學習來檢測資料異常,因此用戶不需要提供標記訓練資料。用戶可以開始使用ML.DETECT_ANOMALIES函式,並且選用自動編碼器模型、k-平均演算法模型或ARIMA_PLUS時間序列模型,來檢測訓練資料或是新輸入資料中的異常。

當企業擁有已標記的異常資料,就可以利用各種監督式機器學習模型,來找出資料中的異常,但是Google提到,不少組織難以定義異常,無法判斷網路入侵、製造瑕疵或是保險詐欺等情況,當組織無法確定異常情況,而且手上也沒有標記資料,便無法使用典型的預測技術。

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而BigQuery ML新加入的資料異常偵測,可以解決這個問題,降低應用異常偵測的障礙。BigQuery ML提供3種現成的模型,當用戶要檢測非時間序列資料中的異常,可以使用k-平均演算法,模型會根據每一個輸入資料點,到最近群集的正規化距離,來判斷異常資料,如果該距離超過用戶設定的污染數值閾值,則資料點便會被判定為異常。

而自動編碼器模型則是根據每個資料點重建錯誤,來辨識異常資料,當錯誤超過由污染數值所定義的閾值,便會被模型判定為異常。另外,ARIMA_PLUS時間序列模型,會根據時間戳記的信賴區間來判定異常,當時間戳記的資料點,出現在預測區間外的機率,超過用戶所提供的機率閾值,則資料點會被判定為異常。

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蔡明順:不只企業靠自動化技術加速AI開發,AI學校也用MLOPs三年了

臺灣人工智慧學校校務長蔡明順指出,企業採用AI時,通常花8成時間在建置基礎建設,因此需要自動化技術來加速。

圖片來源: 

蔡明順

臺灣人工智慧學校校務長蔡明順今(29日)在一場線上會議上指出,近年深度學習崛起,許多企業擁抱AI,但卻面臨AI開發和部署速度不夠快的問題。他提出5種能加速採用AI的自動化技術,像是MLOps、AutoML、AIOps等,但他特別推薦能協助跨部門合作的MLOps。他更透露,臺灣人工智慧學校3年多來,都採用MLOps服務來優化上百位學員的開發需求和資源調度工作。

深度學習崛起,帶動企業擁抱AI

「Software 2.0時代已經來臨!」臺灣人工智慧學校校務長蔡明順說道。自1970年代出現商用軟體以來,寫程式一直是人類的專利,是Software 1.0的象徵,而2000年代網際網路興起,更把商用軟體推向數十億使用者,成為Software 1.0時代高峰。但2012年一場ImageNet大賽,深度學習崛起,揭開Software 2.0序幕,寫程式不再是人類專利,而將由深度學習主導。蔡明順直言,這個趨勢,甚至會成為第四波工業革命的關鍵。

深度學習的崛起,也影響市場發展。他指出,過去20年來的網際網路經濟,推波助瀾扶植出今日的AI巨頭,「比如1996年誕生的Amazon、1999年的Google、2004年的臉書,以及在2000年前後成立的騰訊、阿里巴巴。」以網際網路起家的這些科技大廠,紛紛押寶AI,也帶動一般企業投資AI,國外更預估,未來20年深度學習產生的市值,將超過網際網路10兆美元。

企業發展AI有6大關鍵,但企業花最多時間建置基礎建設

AI儼然成為企業標配,但企業要如何運用科技,促成商業發展?蔡明順整理出企業發展AI的6大關鍵,這些重點涵蓋基礎建設階段,以及用資料變現的生態系統階段。在基礎建設中,企業必須定義問題、找出合適的使用場域,並建立專屬資料庫。在生態系統階段,則有演算法、應用商模和資安法規等3要素,來讓企業將資料變現。

蔡明順解釋,基礎建設是企業發展AI最關鍵的階段,企業必須制定好資料處理流程、清理可分析資料,並規範出各類資料的存放位置。但他也指出,企業在這個階段反而花了8成時間才能做好,因此得仰賴自動化技術來加速。

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用自動化技術加速AI開發、部署和管理,MLOps不容忽視

他也在今年的臺灣企業AI趨勢報告中,盤點5項能加速AI模型開發和部署的自動化技術,包含AutoML、AIOps、MLOps、數據虛擬化,以及低程式碼或無程式碼工具。進一步來說,AutoML平臺能加速企業實驗和試錯,AIOps則能協助DevOps團隊和使用數據(DataOps)的團隊自動管理IT基礎建設,MLOps則可促進跨部門的團隊協作,而數據虛擬化平臺則能保持開發靈活性,方便管理、檢視數據。最後,低程式碼和無程式碼工具可簡化AI的建模和部署。

在這些自動化技術中,他特別推薦MLOps,因為它能促進跨部門協作、形成ML生產鏈。一般來說,企業執行一個AI專案時,會有多種角色參與,像是資料工程師、機器學習工程師、業務分析師、DevOps團隊、App開發者等,來進行資料前處理、模型開發、訓練和評估,以及後續的模型部署、使用、商業化和監控等。

而MLOps可優化ML工作流程,比如在準備開發的階段,能半自動化或自動化處理配置、數據收集和特徵提取,來分攤SI、資料工程師與資料科學家的工作量。又或是在模型訓練階段,能自動化撰寫ML程式碼、管理機器學習資源,緩解資料科學家和IT人員的負荷。(如下圖)

不過,他也強調,MLOps結合AIOps能協助AI落地。因為,AIOps用機器學習來改善IT基礎建設,協助DevOps團隊和DataOps團隊監測AI開發環境是否正常,而MLOps則將模型開發、部署等流程標準化管理,還能監控模型上線後的表現,因此蔡明順認為,兩者結合能加速AI落地。

AI學校也用MLOps來管理學員ML資源

他也透露,自2018年1月開始,臺灣人工智慧學校就找來專攻MLOps的臺灣新創InfuseAI,採用其服務來管理數據虛擬化、資源配置和工作負載等項目。這是因為,臺灣人工智慧學校的技術專班要求每位學員動手實作ML專案,每班多達100人至300人,需自動化技術協助學員訓練模型。在算力部分,AI學校在全臺配置了66臺GPU伺服器(共512張顯卡),每位學員都配到1張卡來實作。當學員進行分組專題時,幾位同學的顯卡得分配一起使用,「這需要重新進行資源配置,得靠MLOps優化,」蔡明順說。

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