傳統的神經元網絡 (neural networks) 人工智能機械學習模型，數據工程師必須預備大量合適及準確的數據套件，供系統自行分析及反覆學習。不過，並非所有情況下都可以使用這種機械學習方式，例如要訓練深海機械人，就要採用另一種稱之為強化學習網絡 (reinforcement learning network) 的訓練模式，而且訓練效果更超過預期，水中暢泳竟然較海洋生物更慳力。 這項強化學習網絡訓練計劃由多間大學如加州大學、哈佛大學的研究團隊組成，成立的目的，旨在希望透過新的機械學習方式，去訓練深海機械人能夠用更少組件、以及在水底下以更慳電的方式前進到目的地。研究員解釋，因為深海機械人會潛入 2,000 呎以下水深探索海底世界，操作員基本上無法控制它們，更別說要將附近海域的水流數據傳送給它們，所以深海機械人只能靠自己，以身處環境有限的數據判斷前進方法及如何以最有效率的方式到達目的地。研究另一個原因是深海機械人必須長時期在海中航行，同樣需要使用最少的電子零件，因此編寫的軟件不能過於複雜及容量要細。考慮過種種因素後，研究員便決定採用只須以自身收集到的數據進行訓練的強化學習網絡模式，而且更指出一旦成功訓練深海機械人可以僅靠有限數據達到以上目標，它亦可應用於其他星球的海域深索上。 在計劃開始後，研究員製造了一隻只得手掌大小的潛水機械人，它的微電子控制元件是於 Amazon 以 30 美元購得，大小只得 2.4×0.7 吋，便可配備研究員撰寫的程式碼、水平儀及體感儀，而且非常慳電。通過強化學習網絡訓練了一段時間後，研究員發現機械人已懂得如何利用水流，例如水流遇到障礙物時產生的逆向漩渦，更有效率地移動到目的地，這種做法就有如麻鷹懂得利用熱氣流翱翔一樣，但出來的結果更超出研究員的預期，因為機械人竟能比真實的海洋生物游得更慳力更有效率。 研究成果令人振奮，但研究員指出強化學習網絡訓練模型仍處於起步階段，離投入實戰用途還有一段距離，例如除了深海水流外，如何利用海潮漲退及近岸的亂流移動也是重點研究之一。而研究員更謙虛地說，正在學習的不僅僅是機械人，人類也能透過機械人學懂穿越海流的新方式。 資料來源：https://bit.ly/3H8v89T

上周四隸屬 Check Point 的 Avanan 發表的一份報告提到，有研究人員發現，威脅參與者在 Adob​​e Cloud 中創建帳戶，並向 Office 365 和 Gmail 用戶，發送看似正常的圖檔和 PDF 檔，其惡意連結亦同樣看似來自正常的雲端帳戶，但事實上卻是將受害者引導至竊取其憑證的連結。 Adobe Creative Cloud 包含多種創作或檔案分享的應用程式，例如…

日常生活中應用到 AI 愈見普及，甚至可能取代人類，完成某部分的工序。University of Warwick 及 University of Sussex 的學者最近發表了一項新研究，指在大多數情況下， AI 人工智能在「搶人類飯碗」一事上未見有明顯趨勢。 研究訪問了約 750 間支持人工智能的企業，該報告指出，只有不到四分之一的公司認為，引入人工智能導致淨失業值。相約人數的受訪者表示，人工智能實際上創造了額外的工作崗位，而超過一半的人表示，引入 AI 總體上沒有變化。 然而，與任何其他科技相比，人工智能對工作數量有顯著影響。人工智能的引入被指與創造就業機會相關的可能性達 28.4%，與就業機會減少有關的可能性則 26.6%。…

不少香港企業也有在使用的監視產品品牌海康威視 (Hikvision)，最近被網絡安全服務供應商 Fortinet 發現存在一項安全漏洞，毋須用家任何參與，黑客便可透過發送惡意指令遙距入侵產品，最終被注入 Mirai 變種 Moobot 惡意軟件，企業用家必須盡快堵塞漏洞。 惡意木馬軟件 Mirai 可說是 DDoS 攻擊的頭號指揮官，不單曾在 2016 年引爆多宗嚴重攻擊事故，多年來更一直變種避開網絡安全工具的攔截。近年更主力針對各種 IoT (物聯網)產品如監視鏡頭、Wi-Fi router、智能家居產品等。而這次被 Fortinet 發現的…

2020 年初新冠疫情全球大爆發，各國先後收緊出入境及社交隔離措施，其中一個重大影響，便是導致物流業陷於癱瘓，製造業難以買入原材料應付訂單，但另一方面疫情下網上購物爆炸性增長，求過於供亦令整個供應鏈 (supply chain) 崩潰。不過，業界一項調查發現，利用 AI 預測產品需求的企業，誤差率較其他企業低 33%，代表企業可更準確將生產及庫存控制得更有效率，逆境中保存實力。 歐洲一間供應鏈管理公司 E2open 最近發表一份疫情期間供應鏈對生產貨品的預測表現調查報告，以顯示製造業如何受到疫情的影響，以及 AI 技術協助製造業修正需求預測的表現。發言人指出，疫情初期實施的社交隔離政策，令傳統零售業受到重大打擊，作為供應鏈源頭的生產商便囤積了大量貨品；但在去年四月後，市民陸續養成網上購物習慣，需求一下子大幅上升，再加上物流業仍陷入癱瘓狀態，導致製造業的服務承諾達成率由原來的 99% 大跌至 83%，即使在去年六月至十二月疫情相對穩定期間，仍只能回復至 86% 服務達成率。 E2open 的調查報告又指出，企業為了過度疫境，營運目標紛紛從創新增長轉變為效率增長，即不再冒險開發新產品，而是極盡所能滿足現有訂單以獲得較穩定的收入。不過，能否成功改變為效率增長模式，完全取決於對各種貨品的需求預測，而在這方面，業界整體的預測準確度均較疫情爆發前下跌…

企業經常面對各式各樣的網絡攻擊，因此對能快速回應，同時能應用在 hybrid 工作環境、保護「天上地下」雲端及 on premises的伺服器及系統的解決方案，自然是企業趨之若鶩渴望部署的「守護神」。由英國劍橋數學家創立、擁有領先全球 AI Learning 技術的網絡安全公司 Darktrace，提供精準 AI 分析，為每個客戶作獨立行為分析，持續學習使用行為，以數學計算揪出異常行為，幾秒內快速回應惡意攻擊，甚至能以單一平台，多防線保護企業客戶在雲上、SaaS 應用程式、end-point 裝置、on premise 等的資料的安全，為企業佈下全方位 AI 防護網。 可部署在不同裝置及環境 勒索軟件是其中一種最普遍的網絡攻擊手法，特徵是攻擊快速，能在數秒間將受害企業的資料加密，未作回應已整個伺服器遭黑客鎖上，令企業頭痛非常。Darktrace Country Manager (North Asia) Cyrus Tang 指，其他廠商的產品或只能提醒面臨攻擊，但該公司的 Autonomous Response Module 能偵測及自動嚮應作防禦，應對事故。即使是較複雜、針對跨國企業及跨平台的供應鏈攻擊，Darktrace 的 AI 防禦技術都能提供保護，部署在天上地下的平台。 另一個企業經常面對的攻擊是釣魚電郵，Cyrus 指現時全世界有 94% 的網絡攻擊來自釣魚電郵，而當中最可怕的是偽冒身份的電郵，黑客也會運用 AI 學習企業員工或客戶電郵來往的模式。他舉例指，有客人曾收要求改繳費戶口號碼，但由於過往溝通沒有提及銀行帳戶的行為，因此 Darktrace 的 AI 成功揪出異常之處。 能離線使用 隔離數據不經網絡 以前應對攻擊企業或會採用 Rule-based / Signature-based 解決方案，以攻擊的特徵作記認，依賴前人中招才有記錄並作偵測，但隨著攻擊變種加快，這些傳統技術便不足以應付。Cyrus 指 Darktrace 的 AI 技術，能有效偵測出第一次出現的Zero Day攻擊，攔截異常行為。不過 Cyrus 亦強調，Rule-based…

各國政府為了防止新冠疫情爆發，或多或少都實施了各種社交限聚令，網民為了安撫自己的寂寞的心，導致網上約會 app 的使用量大增。不過，並非所有人都懂得網上調情之道，有學者就嘗試引入人工智能演算法，測試 AI 是否有能力代替人類，運用語言令對方心如鹿撞。 網上情緣詐騙的成功率，直接取決於騙徒是否擁有高超的社交工程（Social Engineering）技巧。而在相關領域之中，尼日利亞的騙徒一向被公認為詐騙之霸，特別是他們深諳調情之道，令塵世間不少男男女女墮入陷阱，損失大量金錢。美國一個科學家 Janelle Shane 忽發奇想，希望測試人工智能的調情潛力，於是就以四個版本的 GPT-3 人工智能技術包括 DaVinci、Curie、Babbage 及 Ada，測試它們在各自的演算法下，是否能創造出令人心動的深情說話。研究員指出，揀選 GPT-3 的原因，在於它早已被應用於網站設計、寫文等用途上，而其人工智能技術的學習能力來自模仿人類的神經網絡 (neural network)，它可以在分析各種語言範例後，自動撰寫出與人類相似的句子，雖然它本身並無法理解句子的含義。 為了令…

「跌倒」是導致長者受傷和死亡的重要原因之一，本港 65 歲及以上的社區長者，每年約五人便有一人跌倒，當中更有四分之三長者因此骨折及傷及頭部。傳統的跌倒預防測試，是使用問卷調查及肉眼觀察，前者易因患者的主觀回答導致誤判，後者的精準度存疑。本地初創公司步固（Booguu）因此研發了一套智能防跌系統 Aspire，結合人工智能（AI）及大數據科技，提供準確可靠的評估方法和指數，辨別長者及中老年人的跌倒風險。 AI收集百分之一秒身體數據　雲端運算分析步姿 Aspire 使用一個輕便的裝置，讓受試者在約 5 分鐘內，完成三組測試動作，包括行走、睜眼及閉眼分別站立 30 秒，及於 15 秒內反覆坐下起立 5 次，AI 在綜合各種因素後，再使用雲端（cloud）計算，最後得出智能評估報告。 步固行政總裁 Gary Jin 表示，很多老人沒有明顯的跌倒症狀，甚至在行山時健步如飛，自己也不察覺有跌倒風險，但…

65 個採用 Realtek 開發者套件嘅 IoT (物聯網) 產品生產商今次大件事，由於套件存在漏洞，可讓黑客通過網頁版管理介面遙距入侵產品，所以超過 200 款產品都有問題，受影響品牌包括 Asus、Belkin、D-Link、Netgear、ZTE 等等…..用家快啲檢查下有無更新檔喇！ 不少 IoT 產品都有採用 Realtek 的開發產組件 (SDK)，但有 IoT 安全研究員就發現，它的網頁版管理介面存在漏洞，由於可令大量面向互聯網的無線產品如家用 router、隨身…

成日聽到評論話某個人好有創造力，其實要衡量創造力好主觀，點先可以標準化地進行評估？有研究員就開發了一個四分鐘測試，利用人工智能的深度學習 (Deep Learning) 能力，計算參加者在兩項遊戲中的表現，而衡量標準就是基於人類的擴散性思考 (Divergent thinking) 方法。 擴散性思考能力，是一種以問題為中心，透過多方向思考討論各種處理問題的方法，從中得到創意概念。因此，擴散性思考屬於非線性思維，而且透過多方向思考，有可能在討論過程中發現不同解決方案的關聯性，比起傳統的線性聯想模式更有機會想出新點子。思考過程可以幻想為衛星城市發展模式，都市化由中心出發擴散至週邊地區，而衛星都市之間又有可能存在連繫。 由於在擴散性思考中，問題與答案未必一定存在相關性，就如人類大腦的大型神經網絡運作情況一樣，無時無刻都存在各種概念，所以研究人員在開發這個創意評估遊戲時，便利用了相關的數據樣本去評估參加者的創意。研究員首先將數據樣本訓練人工智能，經深度學習後調查出更準確的演算法。研究人員特別指出，交由人工智能分析的原因有兩方點，第一是數據量非常龐大，單靠人力將花費很多時間，其次人類對事物存在偏見，而且思維亦受過往經歷所局限，難以客觀地整理出結果。 而由 McGill University、Harvard University 及 University of Melbourne 科學家創建的 Divergent Association…