AI 人工智能被視為協助人類解決問題的救星，特別是一些重複性工作，AI 的介入的確可減少人類做無謂的事，將專注力集中在重要的工作上。不過，近年對於 AI 偏見 (AI Bias) 的爭論愈來愈多，甚至有一半以上的企業表示對 AI 偏見帶來的風險有深切憂慮，有八成受訪者更希望政府能立法監管…… 早前數據分析公司 DataRobot 為了探討 AI 偏見情況對各行各業帶來的影響，便與世界經濟論壇合作，向全球 350 多間企業或機構派發問卷。經統計後，主辦方除了有上述發現，更有三分之一的受訪者表示 AI 偏見已實際上對業務帶來負面影響，當中有 62%…

由最近數年間走向普及的 5G 、雲計算與物聯網科技 ，整個資訊科技架構都必須要持續提升，包括伺服器在內的 IT 基礎建設，才能夠持續為客戶推陳出新，引入各式各樣的新服務。 無論是擁抱雲端，自建平台或採用混合式架構，企業都需要可靠的解決方案作為後盾。而作為中國市場其中一個主要伺服器方案供應商之一，超聚變數字技術有限公司 (xFusion Digital Technologies Co., Ltd.)（以下稱 “xFusion”）在去年 12 月起，已經全面進軍包括香港在內的全球市場，首要目標更是持續擴張亞太區的伺服器產品業務。 提供廣闊伺服器產品選項 xFusion 亞太地區部總經理張超（Hakim）指出，伺服器市場預期在未來一段時間繼續百花齊放，他提及雲端運算不只是「一朵雲」，當中涉及「運算」、「儲存」與「網絡」三大部分，就算 5G 與新標準的 Wi-Fi…

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

AI 的理解能力愈來愈高，好似 Nvidia 的人工智能研究項目 GauGAN，前年示範時已可以將小學生塗鴉神奇地轉化為實物風景相。來到今年的 GauGAN2 就更得人驚，只要輸入描述文字例如「ocean waves hittingrocks on the beach」，期間 GauGAN 就會跟隨所輸入的字眼，由生成一張純海浪相片，逐漸變成石灘浪潮相，認真驚人！ GauGAN 是 Nvidia 一款專門研究將人工智能神經元網絡應用於繪畫、生成圖像的計劃，通過向人工智能系統提供大量圖像數據資料進行機械訓練，令系統建立起不同的關聯資料庫。以兩年前研究隊伍示範的 GauGAN 影片為例，只要研究員在電子畫板上繪畫出各種風景圖案，例如用綠色畫出一片草地、藍色畫出天空，GauGAN…

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%。…

流程自動化是企業的重點關注項目，是數碼年代的大趨勢，而機器人流程自動化（RPA）是協助企業實現這一目標的關鍵技術。在很多諮詢公司的報告中，RPA 與人工智能（AI）、機器學習（ML）和商業智慧（BI）的應用一起被列為頂級戰略。通過將人工流程數碼化，大量的資料將在RPA環境中產生。商業智慧是另一個神奇的平台，它能夠從宏觀到微觀的角度對不同方面的觀眾進行視覺化。 隨著工作流程的複雜性和人力成本的增加，RPA 是改造勞動力、提高工作能力和運營效率的最佳解決方案。帶有 BI 的先進解決方案可以為公司帶來洞察力，推動戰略決策。利用 RPA 和 BI 實現自動化的首要用例包括貿易促銷、銷售分析、退貨處理、訂單狀態跟蹤等。 在這個研討會上，你將學會如何： 區分 RPA 中的有照和無照流程在 RPA 平台上建立第一個機器流程從網站上自動獲取資料自動化試算表的操作使用 BI 進行銷售分析與零售業領導者建立網路

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…

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…

人工智能技術提高攔截釣魚電郵的準確度，於是網絡罪犯又變陣，反利用人工智能盲點避開攔截。最新方式是利用算術符號取代知名品牌logo上的文字，例如美國電訊商 Verizon，就俾罪犯用平方根符號代替V字，驟眼睇好似 logo 原貌得來又有些微差別，令電郵呃到人又呃到人工智能，高招！ 網絡安全業界均肯定人工智能技術，必然有助提升惡意行為的攔截率，因為它具備機器學習功能，而且又能快速從不同渠道搜集網絡威脅資訊及趨勢，因此無論在調查及處理速度、標準化上，都較人類優勝。不過，始終人工智能的演算法都會依循一定規條，因此只要掌握它的規則，便有辦法找到入侵盲點。以這次打著 Verizon 旗號的釣魚電郵為例，一般人工智能技術都會著重檢查電郵內的品牌標誌是否偽造、內含的跳轉連結是否已被確認用於惡意行為等。網絡罪犯就利用這個規則，以平方根取代品牌的 V 字，令人工智能不會認為它是偽造的 Verizon 標誌，成功通過第一關。 不過，網絡罪犯當然不會單靠這招通關，這次發現的釣魚電郵攻擊還有其他招數。當收件者信以為真，點擊電郵內的語音留言 button，就會將收件者帶到一個虛假的 Verizon 網站。由於這次的目標是要令收件者以為正在瀏覽官方網站，所以網站的圖文排版都抄襲得一模一樣，專家指罪犯偷用了官方網站的 HTML 及 CSS 素材，因此才能令收件者信以為真。網絡罪犯亦特別利用新的 domain…

「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…