ＡＩ會否取代人類

上星期參與大學舉辦的人工智能（AI）論壇《ＡＩ會否取代人類》，結論是不會，因為它不具備思考功能，輸入數據不是無限，必須有人類輔助，充其量只是ＡＩ與人類共事。但外國研究朝向不同方向：

預測死亡時間

人工智能（AI）將會連人類的死亡時間都能準確預測！雖然聽起上來有如科幻電影，但現實中有美國大學的確研究出全新的AI技術，可以準確預測病人的死亡時間，準確率更高達9成。

據英國《每日郵報》報道，美國的史丹福大學的研究人員開發出了一種AI技術，主要運用醫療大數據來訓練AI的深度神經網路，從而建立一套演算法。其中，使用醫療大數據覆蓋了史丹福醫院和當地兒童醫院，接收的大約200萬名成人和兒童患者的電子健康檔案資料。

早一年知死期 助選臨終安排

研究人員表示，AI技術經過訓練後，可以提前3至12個月預測病人的生命結束時間。如果按照傳統方法，醫生會在3個月內預測，而留給病人和家屬的臨終關懷服務的時間將會很緊迫。

雖然預測死亡時間，聽起來很殘忍和可怕，但這技術能夠讓病人擁有更好的臨終安排。因為如果病人知道大約何時會去世，親人家屬會盡力滿足其願望，讓他與這個世界好好地告別。研究人員解釋，開發此技術是因為很多病人臨死前的生活與其想要的往往有很大落差。

澳洲類似技術 睇相計死亡率

除史丹福的研究團隊外，澳洲阿德萊德大學的研究人員其實早在去年已經研發出一套AI辨識系統，可從照片判斷病人的存活時間。該系統藉由分析電腦斷層掃描影像，判斷出48名病患是否會在5年內死亡，其準確度高達69%，與人類診斷專家的預測相近。

AI系統會在電腦斷層掃描影像中尋找肺氣腫、心臟擴大、或血凝塊等迹象，學者們利用機械學習，訓練AI分析1.6萬張以上各器官中致病因素的圖像。負責計劃的Luke Oakden-Rayner博士表示，讓AI判斷病人的壽命，有助於醫生針對個別病患進行治療。

繙譯服務

日企新系統 1分鐘譯10頁文件

日本企業NTT（日本電信電話株式會社）旗下之NTT Communications今年3月推出全新繙譯服務。不論是商務文件、財務報表、簡報等都能在AI系統協助下，用原檔直接進行高準確度繙譯，10頁power point簡報只需1分鐘就可以完成繙譯。

據《日經新聞》報道，該服務名為「COTOHA translator」，搭載了新世代「神經機械繙譯技術」，學習近1億個例句。一份10頁的文件，只要1分鐘就完成，效率比人力快75至200倍；甚至日譯英、英譯日雙向繙譯都無難度。

NTT的優勢在於長年蓄積了日文的詞彙和例句。例如能夠將日文中「ご無沙汰しております」（中文︰好久不見，別來無恙），繙譯成最貼切和實際的英文用法「It's been a long time」。

AI如火可殺人 人類終能控制

早前在美國MSNBC與網媒Recode合作舉辦的一個科技節目中，Google CEO Sundar Pichai指，AI技術是人類史上最重要的東西之一，它或許比人類生活必需品的電力與火更加重要。

Pichai用火來比喻現今使用的AI，火可以殺人，但最終人類學會了控制火改善生活。而AI發展將有益人類發展，甚至協助癌症治療等，具有龐大潛力。至於被問及未來會否取代放射性治療師、律師、會計師的工作時，Pichai表示，人類當然會感到憂慮，但從歷史角度看，對科技躊躇不前的人往往會失去機會，因此接受科技變化將會非常重要。

「閱讀」腦電波的技術

團隊發現人類看見或想像相同物件時，腦電波活動存在一定規律。

日本有科學家正研發以人工智能（AI）「閱讀」腦電波的技術，重塑人類看到或想像中的影像，未來或可紀錄記憶和夢境、與植物人溝通，及看穿人類思想，但亦有意見擔心恐被用作窺探私隱及逼供工具。

該項發明由京都大學神谷實驗室的團隊製作，由腦情報學系教授神谷之康領導，雖然研究仍只是起步階度，但團隊確實開發出讓AI「讀心」的新技術。

簡單來說，一旦人類大腦被掃描，AI可「解讀」腦電波訊息並重建資訊，進而產生一個相應但較為模糊的圖片，這種從人類大腦活動中可視化感知過程的技術，團隊將其稱名為「深度圖像重建」（Deep image reconstruction）。

觀察大腦活動 重建影像

神谷之康介紹，團隊早於2005年開始「讀心」研究如何透過觀察大腦活動，來重建人們所看到影像的方法，但過去研究只假設一張圖片是由像素（pixels）或簡單形狀組成，但現時他們發現人腦處理視覺信息的方式是分層次提取不同等級特徵，他們因此調整，以讓AI更好偵測理解大腦所見到的物體。

團隊分別針對自然景象、人造幾何形狀和字母進行了測試，測試者在觀看圖片或回想圖片時，使用功能性磁振造影掃描器對他們的腦電波進行掃描，根據腦血管中血液流動變化檢測電波，AI會先載入隨機圖片，並從「解碼」過程讀取的特徵逐漸改變像素值，藉此生成不同圖像。除運用深度學習的圖像生成技術，團隊還用了深度生成網路（Deep Generator Network，DGN），令圖片看起來更自然，生物特徵如顏色及形狀大致相近，但質素因人而異。

技術仍在提升準確性，雖然現時並不能真正「讀心」，但它確實知道當你在想甚麽簡單圖像，隨着不斷改良，技術潛在應用價值巨大，或許純粹透過意念和想像溝通的科技有望實現。

fb研新裝置 心中所想變文字

facebook證實正開發將腦電波解譯為文字的「讀心術」，讓使用者把他們的心思轉換為文字直接輸入電腦。

fb教主朱克伯格計劃以光學成像技術研發穿戴感應器，可以每秒檢測腦電波數百次，將腦中信號即時解碼為語言文字，每分鐘鍵入100個英文字母，比一般人用手機打字快上5倍。

不過外界質疑這科技可能引發道德問題，fb指新技術只會分析「已送到大腦語言中樞、準備說出來的話」，公司亦將成立「道德法規責任委員會」作預防。

隨口講 AI幫你畫出來

微軟最近公開旗下一項最新AI技術成果，可單純透過文字敘述就能從無到有地「畫」出圖像內容。

例如當用家提出，「具有黑色雙翅與短喙的黃鳥（yellow bird with black wings and a short beak）」，電腦系統便藉由AI理解語意，進而從一個個畫素建構出符合文字描繪的影像內容，該技術在文字描述中尋找關鍵字詞，然後再用作創作高質素的圖像，微軟指新技術有效將效果提升3倍。

若能讓電腦更容易人類話語內容，意味此類應用可套用在自動駕駛技術，例如讓自駕車能容易分析路況，進一步協助使用者避免意外發生。

假相假影片

人工智能（AI）發展迅速，Photoshop假相年代已演變成假影片年代，效果逼真難辨真偽。有AI程式把著名女星頭部「移花接木」至色情影片；亦可製作對嘴形的「演講」影片，日後壞分子要誣衊任何一位名人、說出甚麼內容都可以。

早前有程式員上載一段「色情影片」，女主角酷似《神奇女俠》以色列女星姬嘉鐸（Gal Gadot），動作表情自然。他解釋先在Google、YouTube收集明星不同角度拍攝的相片及影片，把素材輸入至TensorFlow開放源碼的AI機械學習工具，讓它學習明星臉部特徵，然後創造一張近似姬嘉鐸的臉孔，再修改影片每一格畫面，複製到原本色情片女主角身上。他亦以美國天后Taylor Swift、《權力遊戲》青春女星Maisie Williams、「黑寡婦」女演員施嘉莉祖安遜等影像製作同類影片，並表示︰「只要有數百張人臉相，我就可製造數百萬張假相訓練AI。」

移花接木換樣 明星變色情女星

影片令不少人憂慮壞分子會藉此製造假影片，向受害者作出報復或勒索，專家警告，製作假影片已變得愈來愈易，且難辨真偽，只需購買特定軟件就可以做到，技術並不高深。任何人只要曾發表夠多的自拍照或影片，都有可能成假影片的受害者。

這種移花接木的AI技術被稱為「生成對抗網絡」（Generative Adversarial Network，GAN），具有極強的模仿能力，目的是欺騙鑑別系統，GAN經學習後，既可製造清晰度和細緻程度極為逼真的人像，又能欺騙人眼的判斷力。

另一深度學習技術「CycleGAN」則可實時為一位大叔YouTuber「換臉」，模擬出少女YouTuber的動作表情，即使反過來，由少女「變身」大叔也沒問題。

美國華盛頓大學亦研究出AI系統，學習大量美國前總統奧巴馬的受訪影片，分析掌握他說各個生字的嘴形變化，再製出相應嘴形的假影片，效果完美無瑕。若有壞分子想誣衊某名人說出仇恨言論，可先以程式把原聲檔轉成近似該名人的聲音，再以該AI系統即可製造幾可亂真的假影片。

實時感應器 助冬奧選手爭標

南韓平昌冬季奧運會下月舉行，三星除贊助活動，亦為兩位荷蘭短道速滑選手，度身製造智能運動衣Smart Suit，以提高訓練效率。

Smart Suit在身體下肢的5個位置配置5個感應器，連接教練的手機，顯示實時動作姿勢的數據。教練可利用數據，即時提出改善，如注意到運動員姿勢不標準，可傳遞訊號予選手配戴的手環，透過震動提示選手糾正姿勢，亦可按需要調整訓練內容。

日醫院機械人 代護士當夜更

醫護人員短缺，影響醫療質素。日本名古屋大學附屬醫院下月開始在夜更時使用機械人工作，計畫為期1年，冀紓緩護士工作。

4名機械人的主要工作是運送藥物、樣本等醫療相關物品，最多可負重約30公斤，護士及藥劑師均可透過平板電腦，直接召喚機械人。它們擁有360度視角，不僅能在人群中工作，還能在被擋住前路時避開。機械人備有一個屏幕可顯示櫃裏存放的物品，讓醫護人員適時補充。機械人在電源不足時會自行返回工作站休息充電。
以上都是最新外國對AI的研究，部份已經在應用中，ＡＩ會否取代人類，我們拭目以待！