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人工智慧

新AI職業誕生:人工智慧檢查官

AI大浪潮來襲,Gartner大中華區資深合夥人龔培元(Michael Kung)今(4)日指出,預期2023年將有75%大型組織會雇用「人工智慧檢查官」,針對非法行為、隱私、客戶信任等面向監督,幫企業降低風險。

他指出,人工智慧跟機器學習技術發展,將使人類決策力大提升,未來「超級自動化」及「自主物件」將成為企業轉型利器,但也因為網路串連更緊密,遭受惡意攻擊度也提高,帶來新的企業風險。

靠AI決策,企業人才荒將爆發

Gartner資深研究總監呂俊寬(CK Lu)也分享,2022年將有30%企業靠AI做決策,目前調查,平均一間企業手上有3個AI專案,但預計5年內企業導入的AI專案將倍增至30件,所需要花費時間將數十年,這其中關鍵問題是AI科學家太少,無法應付太多AI場景,所以企業必須讓AI技術不強的員工也加入專案協助。

提到AI前景,呂俊寬表示不得不提到「Shadow AI」這個觀念,這是指企業根本不知道的AI訓練,由員工自行研發,現在企業非常欠缺AI規範,員工自行做的AI訓練是否合規?所取得的數據來源合法嗎?企業掌握度並不高。

為了規範AI模型,部分科技大廠已經建立AI計畫平台,讓數據跟模型都公開透明,類似建立一個AI廚房供各部門使用。

針對AI興起帶來的隱私權跟安全性問題,各國都給予高度重視,新歐盟執行委員會主席馮德萊恩(Ursula von der Leyen)12月上任,也宣示將在就任後的一百天內推出規範人工智慧(AI)及大數據應用的新法,加強管理AI機制。

不過如何監管AI是一個難題,近期社會上出現許多AI演算法大規模失誤造成的人身安全危害事件,比方自駕車撞死人,引起市場廣泛注意。若要保護大眾不被演算法影響,就必須追究演算法失誤的法律責任,而指定相關法規也會延長人工智慧跟機器學習演算法發展週期,企業人力的培訓跟認證將更花時間。

 

AI技術之專利適格性最難克服

針對AI技術申請專利的問題,劉芳認為最重要的是搞清楚外在的表徵及內在的技術點,在搞清楚以後,日後在維權時如果出現問題,會比較容易拿捏。在技術外在表徵部分,通常是輸入海量資訊,然後出來讓人驚艷的結果。至於技術的內在表徵,劉芳將之分為兩部分,分別是軟體和硬體。軟體部分就是模型及模型的訓練,這一定是在後台操作的;而硬體的部分則是晶片結構,其中涉及算法的優化和指令集。這樣的技術在實現方面比較有難度,主要原因是「看不到」。另外一個更重要的問題是人工智慧技術的開發是分階段的,而日後在維權及訴訟上,會面對更大的困難。

企業大量導入AI,「人工智慧檢查官」職位興起

當企業大量引用AI專案,就需要注意 數據偏差 ,因為對AI而言,事物沒有常識與否的問題,一切都是數據導引出來的結果,然後就會毫不思索的執行,所以餵給AI的數據好壞,將為企業帶來正面效益,同時也可能面對負面挑戰。數據偏見將會導引出隱私權跟種族歧視等問題,讓企業不知不覺走向非預期方向。

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人工智慧

醫療大數據讓人工智慧有智慧 , AI將取代專業? 

「科技始終來自人性。」隨著科技發展,人類的生活越來越便利,手機內有人工智慧助手;汽車也有了自動駕駛功能。在醫療領域,也出現許多人工智慧輔助的醫療器材與軟體。到底是科技引領醫療改變,還是醫療帶著科技改變?

2020年慈濟人醫年會,廖威博與台下慈濟人醫會醫療工作者分享:「醫療大數據 人工智慧有智慧」。慈濟醫療法人廖威博顧問說,其實是相輔相成的,醫療有需求,科技就會跟著研發。2020年10月2日是國際人醫年會第二天,廖威博顧問分享現在最熱門的「大數據」如何與醫療結合。

生活中常聽到人工智慧(Artificial intelligence, AI),應用在醫療上便成為醫療人工智慧,到底什麼是醫療人工智慧?廖威博解釋,包含臨床決策輔助系統(Clinical decision support system, CDSS)、知識庫(Knowledge base)、推理引擎(Inference engine)、專家系統(Expert system)、機器學習(Machine learning)都屬於醫療人工智慧的應用。

從美、中、日、韓到東南亞,Deep01合作夥伴遍及全球

「美國FDA的肯定讓我們在醫界的聲望增加很多,甚至包含日本、中國、東南亞各地很多人前來洽詢,台灣本地當然更多。」周仁海坦言,FDA雖為法規認證,但事實上也代表對公司技術實力的肯定。

目前,此套產品於國內市場鎖定兩種不同的應用場景,其一為中小型醫院的急診室,用以協助急診科醫師輔助判讀,加速後續醫療決策;而大醫院方面,系統將作為傷檢分類工具,同樣提供相關醫護人員輔助判斷,針對有恙患者加速診療,降低誤診或時間浪費的風險。

共同創辦人周仁海認為,從高中時代累積至今的人脈資源、不與人交惡的個性是Deep01能快速打入台灣教學醫院、獲得數據及臨床驗證的前提,而相對豐富的工作經驗,也協助他在跨領域溝通上無須耗費更高的時間成本。於北京創辦顧問公司的烏仕明也指出:「要用簡單的方式去闡述複雜技術,並說服它如何應用於產業是相當困難的,我的工作是轉換語言、進行溝通。」

公司在半年內,獲得許多海外機構主動詢問代理權。東北亞方面,即將與日本前5大商社簽定MOU,加速進入日本市場。東南亞方面,已與新加坡代理商簽下MOU,準備前進新加坡,馬來西亞,泰國3國;中國方面,也與兩家醫療儀器設備商簽下MOU,並與其中一家進一步洽談其他方面的合作。

而就在去年,美國最大放射科醫學會RSNA、以及120家AI影像公司,也紛紛表示對Deep01的產品感興趣,同時也與全美最大的華人醫療集團AHMC建立合作,未來更有望與國際醫材大廠訂定協議,全球布局已然成形。

周仁海說道:「台灣是醫療、IT強國,我們的大方向希望透過兩者做出具有影響力的事情。」就有如「Deep01」的命名初衷,希望深度挖掘二進位(0與1)世界裡極有價值的一塊,透過深度學習應用在醫療領域,Deep01希望以腦部影像的重大疾病為出發,專攻急診,站穩垂直領域之後,再向前邁出下一步。

人工智慧很常應用的地方就是醫療影像判讀,因為速度快,且精準度高。利用GPU(graphic processing unit)去處理大量的像素(pixel)。然而,廖威博說,若投入資源研發醫療影像判讀,只能判斷影像,若是可以把人工智慧應用在整合各種醫學檢驗報告與影像資料來協助病情判斷,可以發揮更大的功能。慈濟醫療志業與華碩合作開發的人工智慧早期肺癌偵測系統,採用最新的AI演算法,能將醫師原本需要花十分鐘仔細判讀的時間,降低至一分鐘內。

人工智慧的另一個好處,是可以橫向連結。建立數據庫之後,提供醫生電子病歷智慧搜尋服務,讓他們可以抽絲剝繭,找出某些疾病與其他病徵之間是否有關聯。慈濟醫院也利用人工智慧模型整合HIS系統,包括護理站的電子白板、每日查房的紀錄,達到訊息同步,協助醫護人員注意再住院風險高的病患等。

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人工智慧

人工智能破解生物學最大謎團之一: 蛋白質

半個世紀以來,預測一種蛋白質如何折疊成其特有的三維形狀一直困惑著科學家,也是生物學的重大挑戰之一。

但專家們宣佈,這個生物界最大謎團之一現在基本上已經被人工智能AI破解。

總部在倫敦的英國人工智能公司DeepMind(深度思考)稱,他們「基本上解開了這一難題」。

更好地理解和預測蛋白質形狀對未來新藥的開發起到關鍵作用。谷歌旗下的DeepMind所取得的科技進步預期有望加速對包括新冠在內等一系列疾病的研究。

無論是酵素、抗體或是化學傳訊素費洛蒙,都與蛋白質的作用有關,因此這也對於未來科學家研究病毒、新冠病毒或是癌症細胞表面的受體,都有助加速研究、了解。研究團隊中的馬里蘭大學教授姆特(John Moult)也說,小小的病毒就可以讓人類健康造成災難性影響,因此人類更需要了解這些蛋白質如何運作。

此計畫的相關研究成果與資料都是以公開資料庫進行,目前進行的AI系統Casp-14的準確率很高,有2/3的實驗樣本準確率與實驗室相當,其他雖然也很高但有調整空間,他們雖然還要持續用比較複雜的蛋白質分子進行AI的優化,但對於未來的發展充滿著期待。

用途和意義

明確蛋白質的三維結構對開發新藥以及了解包括癌症、失智症以及傳染性疾病至關重要。

以新冠為例,科學家一直在試圖研究新冠病毒表面的刺突蛋白是如何與人類細胞中的受體相互作用的。

倫敦大學學院的馬丁教授告訴BBC記者,了解蛋白質序列如何折疊成三維形狀其實是生物學最基本的問題之一。他解釋說,蛋白質的功能完全取決於它的三維結構形狀,而蛋白質功能則關係著我們健康與疾病的一切。

因此,了解了蛋白質的三維結構有助於人們設計新藥、防治疾病,無論是遺傳疾病還是感染疾病。

生物學最大謎團之一

歐洲生物信息研究所桑頓教授(Prof Dame Janet Thornton)表示,蛋白質折疊成獨一無二的美麗三維結構堪稱是生物學上最大的謎團之一。

她解釋說,如果能更好地了解和預測蛋白質結構就意味著人類將能更好地了解生命、進化以及疾病和健康等問題。

接下來,更多的科學家希望能檢測這些數據以確定AI方法到底有多凖確、多細緻。

目前,人類對蛋白質的知識仍存在缺口,包括多種蛋白質是如何組合到一起的,以及蛋白質如何與其他分子,例如脫氧核糖核酸(DNA)和核糖核酸(RNA)相互互動。

克雷什塔夫維奇博士表示,現在基本上解決了單一蛋白質的結構問題。它為未來找到蛋白質復合體結構形狀的新方法打開了一道大門。正是這些眾多蛋白質復合體的共同作用才形成了生命的主要機制以及其他功能。

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市場分析

業者:博弈不該再妖魔化!全球市場將破5000億美元

「博奕產業除了傳統賭場外,未來線上遊戲、app軟體、AR/VR技術應用是未來發展的重點,許多國家逐漸將線上博奕合法化,玩家可以透過互聯網隨時隨地體驗博弈娛樂。研究報導指出,未來5年全球博弈市場收入將突破5,250億美元,每年成長幅度超過4%。」這是台灣區電機電子工業同業公會徵召廠商參加2019年美國全球國際博彩展覽會(G2E)時,一段有關博弈產業的「市場介紹」內容。

日本

日本橫濱市市長林文子先前一直表示,申建計畫是「白紙一張」,但22日在市府舉行記者會表示,「在預計將面臨嚴峻財政狀況的情況下,認為實現飛躍需要IR」,力爭建在橫濱港山下埠頭建設包含賭場的綜合度假區(IR)

橫濱市將在9月開始的市議會例會提出補充預算案,列入2.6億日元作為賭場的申建調查費用。如果獲得批准,除進行有關IR設施的調查分析外,還將實施賭博依賴症的實際情況調查。

美國賭場業者「拉斯維加斯金沙集團」(Las Vegas Sands Corp)已迅速宣布對投資橫濱有興趣,雖然大阪對發展賭博業表現出有強烈的企圖,但一些博彩公司更偏好投資東京或其附近。

時代改變

相關業者指出,三、五年前的電子競技產業,就像如今的博弈產業。當初,年輕人打電玩就被認為是不學好、鬼混、沒前途,進出網咖就被視為「壞孩子」,如今,遊戲產業夯、產值大,成了最熱門的新興產業,不僅電競選手不再面臨親朋好友的白眼,電競產業也因為貼近年輕人,連各級政府、政治人物態度,都從當初的視若毒蠍,到如今180度大轉變,全力協助推動比賽和展覽,尤其是跨國際的活動,更讓政府趨之若鶩,畢竟透過線上遊戲競賽,電競產業與全世界連結,自然可以把餅做大,產值也就一路坐直升機般向上衝。

「電玩壞孩子」變成「電競好青年」,其實「玩遊戲」的本質並沒有改變,真正改變的是人的觀念。同樣的,台灣社會和政府,目前仍然以傳統「賭博」的觀念在看待「博弈產業」,所有從事這個產業的人就是從事賭博行業,反而忽略了產業的價值和帶動的周邊經濟效益。改變要從「觀念」開始,政府是時候好好思考如何不再將「博弈」妖魔化,規範出一個能夠與世界接軌,同時又能夠發展台灣專業特長,從而創造經濟價值的「博弈產業」。

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人工智慧

透過攝影機畫面自動檢測社交距離,「人工智慧」將超越人類?

在對抗新冠狀病毒的鬥爭中,保持社會距離是一個減緩疾病的傳播非常有效的措施。雖然數以百萬計的人們都老老實實呆在家裡幫助減少傳播,但製造業和製藥業的許多員工仍然不得不每天上班,以確保滿足基本生活需求。

為了幫助確保這些人在工作場所保持社會距離,吳恩達在 Landing AI 的團隊剛剛發佈了一個人工智能社會距離檢測工具,可以通過分析來自攝像機的實時視頻流來檢測人們是否保持安全距離。

這個工具能實現什麼呢?比如在一家生產防護設備的工廠,技術人員可以將這種軟體蒐集到他們的安全攝像系統中,用簡單的校准步驟監視工作環境。

探測器可以用紅色框框顯示距離低於最小可接受距離的人,並在兩者之間劃一條線來強調這一點,該系統還可以發出警報,提醒人們在違反協議時保持安全距離。

實現這一效果主要包括三個主要步驟:校准、檢測和測量。

DeepMind致力打造人工智慧 2014年首度擊敗圍棋冠軍

DeepMind是一家英國的人工智慧公司,建立於2010年,最初名稱是「DeepMind Technologies Limited」,在2014年被Google收購。DeepMind在2014年開始開發人工智慧圍棋軟體AlphaGo,到了2015年10月,分散式版AlphaGo分先以5:0擊敗了歐洲圍棋冠軍華裔法籍職業棋士樊麾二段,這是電腦圍棋程式第一次在十九路棋盤且分先的情況下擊敗職業圍棋棋手。2019年1月25日,DeepMind人工智慧AlphaStar在戰略型電腦遊戲《星海爭霸II》中,以懸殊的「10:1」戰勝人類職業玩家。

Google DeepMind執行長Demis Hassabis曾表示,深度AI如果能直接使用在其他各種不同領域,除了未來能玩不同的遊戲外,例如自動駕駛、投資顧問、音樂評論、甚至司法判決等等目前需要人腦才能處理的工作,基本上也可以直接使用相同的神經網路去學而習得與人類相同的思考力。

憂心人工智慧豢養人類 特斯拉執行長:人類恐變家貓

馬斯克近日接受《紐約時報》專訪時表示,「我們目前正朝著一個人工智慧將比人類更聰明的方向發展,相信在不到5年內,人工智慧就會超越我們,但這並不代表5年後人類社會的一切都會崩壞,只是代表事情將變得不穩定或怪異」。馬斯克在2015年與合夥人共同創建工智慧研究組織「OpenAI」,用以確保人工智慧造福全人類為理念。他在2016年時變提出警告,隨著人工智慧的崛起,人類可能變成一隻「家貓(house cat)」,因此他呼籲必須對下一代人工智慧技術進行更嚴格的監管。

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市場分析

澳門賭場千部機台竟來自台灣!?博弈服務產業鏈另類之光

東方人愛賭,從東南亞發達的賭業可見一斑,台灣賭客每年前往賭場的人數不計其數,澳門賭場因鄰近台灣,更是不少台灣賭客會前往的賭場之一,但你知道嗎?在賭場中有不少機器,都來自台灣!

台灣博弈尚未合法,博弈產業卻蓬勃發展,創造產值讓人無法想像。泰偉是博弈設備與遊戲業者,過去以博奕遊戲系統為主要產品,近年來泰偉積極轉型,攻入網路博奕遊戲市場,並已成為公司營收的主要來源。

泰偉電子股份有限公司董事長楊南平表示,博弈服務產業拿到資本市場EPS都很高,全球博弈產業蓬勃,網路博弈大餅之大,這是台灣的機會,相關行業在台灣至少幾百家,只要謹守不要「營運」(不直接面對賭客),在台灣都屬合法。

外界總以為,台灣博弈服務產業為敏感行業,楊南平卻不這麼認為,還強調「政府從未打壓、也未給壓力」。他說,台灣有10幾間上市櫃公司都在做這塊,且都是經嚴格審核才上市,或許社會對該產業有誤解,認為是博弈,不過,他們都是處理「前端」部分,沒有違法。

「不要冠了博弈兩字,就覺得特別,我們和一般產業一樣,是做軟體的,只是看你用在博弈產業,還是商業、遊戲等其他產業罷了,也沒有什麼博弈股,就是文創股,這個產業有幾千億效益存在!」

楊南平指出,泰偉過去主要做實體設備,因疫情、網路時代影響,近年來轉型主攻網路,他們的客戶跨足中游(系統商)、下游(經營商),他們也賣了很多設備到賭場(經營商),如澳門賭場有好幾千機台都是他們提供的。

「不要聽到博弈就是有罪!」楊南平呼籲,外界不該帶有色眼光看待博弈服務產業,反而阻礙產業發展,扼殺許多公司,他笑說,他的員工一開始進公司時,也抱持懷疑,在聽聞解釋後,才恍然大悟,了解這項產業並未涉及賭博。

發展賭博性娛樂事業之經濟及社會層面影響

目前亞太地區因觀光賭場而聞名的城市包含:韓國華克山莊(Walker Hill)、馬來西亞的雲頂高原(Genting Highlands)、澳門威尼斯人賭場(The Venetian)、新加坡聖淘沙(The Sentosa)等,對於當地的經濟及社會層面帶來不同影響。

就以經濟層面的正面影響來說,發展賭博性娛樂事業可協助當地增加政府稅收、改善當地產業型態、提供更多就業機會、促進外人投資、賺取外匯等;負面的經濟影響則包含導致單一性的產業結構發展、造成通貨膨脹等。至於社會層面的影響,雖然賭博性娛樂事業可提供社會福利發展的財源而強化公共服務,但另一方面恐造成賭風猖獗及社會治安敗壞的問題,效益及損害之間時常難以權衡。

賭博性娛樂事業的高附加價值

賭博性娛樂事業從單純的賭博遊戲機制,蛻變成結合「賭場」、「遊憩」(Recreation)、「觀光」(Tourism)、「休閒」(Leisure)、「購物」(Shopping)、「遊樂場」(Playground)等,極具吸引力且高利潤的觀光產業。

城市可以用複合模式連結飯店業、旅遊業、餐飲業、科技業、百貨業、運動休閒、會展經濟等,發展龐大的賭博性娛樂商機。若能有適切的市場供需評估、法規限制的鬆綁、良善的政策規劃以及管理機制,賭博性娛樂事業可強化地方財政所需,同時又能抑制及消滅非法的賭博行為。

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市場分析

澳門「賭博性娛樂事業」的啟示:台灣人對設置觀光賭場有共識嗎?

關於觀光賭場

「觀光賭場」(Casino)係指經過政府特許後,供人賭博的賭場,英國牛津字典解釋為「在一棟房屋或建築物內,為來客提供娛樂性節目、餐飲服務、休閒運動設施及賭博場地」。Casino 在全球掀起了一波熱潮,形成一種「賭博性娛樂事業」的產業型態,尤其在亞太地區的消費市場逐漸成熟之際,新型觀光型賭場陸續在澳門、新加坡、馬來西亞、韓國、澳洲等地區興起,不僅成功吸引大批的旅客前往,製造龐大的消費市場、周邊經濟效益,賺取龐大利潤,也帶動當地政府之稅收,推動各式政策時將更有資源。

賭博除罪化、合法化、產業化儼然成為趨勢。自古以來,人類的嗜賭天性造就賭博性娛樂事業的發展。著名心理學家 Jean Shinoda Bolen 曾表示,「人的心理有兩項基本特性:一為對刺激和興奮的需要;另一則是對不確定性的憎惡。因為對於規律的生活感到無聊,配合個人心理上的錯覺及自我欺騙,便企圖以賭博來阻止其不確定性及不安全感。」

英國在二次戰後逐步鬆綁賭博產業的管制,為全世界首先設置觀光賭場的國家,但嚴格限定國民進入賭場──因 19 世紀以來英國的地下賭風從未因立法禁止而減少,倒不如將其立法規範在可管制的範圍內。荷蘭隨後亦將賭博合法化,其立法目的乃「僅提供現存賭博之需要,而非創造需求」。

敏感的真人視訊直播 竟是合法?

女荷官站在桌前,一一發牌,提供真人視訊博弈遊戲,看似敏感的畫面,卻是泰偉近日主推的產品,楊南平指出,這項產品已經過相關單位審核通過,經濟部也有公文,公司甚至早有申請專利,「過去都與經濟部、警政署、法務部相關人員討論過,只單純提供內容,沒有牽扯B2C運營是都可以的」

楊南平解釋,真人視訊直播是一個實體遊戲牌局,他們提供視訊源,玩家要不要玩、要押哪注,他們不會干涉,「我們提供遊戲、只把結果做出來,提供給中游、提供運營商,運營商要去娛樂、賭的也可以,都與我們無關」。

「我們不知道玩家在哪,不知道人在哪裡,只提供遊戲介面、視訊元素,看起來很敏感,很多人說這個為什麼不能做,但,為什麼不能做,這又不犯法!」楊南平笑說,24小時的真人視訊直播,所牽扯技術、人力超乎想像,包含技術、機台、攝影技術、收音、荷官、洗牌員、監控員、伺服器機組等。

以撲克牌解釋,公司把撲克牌做出來,買的人要去賭、如何運用,與該公司無關,若當地國家賭博是合法那就是合法,若是非法那就是非法。為了避免爭議與誤會,楊南平說,雖然該項產品合法,但在台灣無法看到該產品,已將IP鎖起來,法律沒有規定,就是自我約束。

開發中國家振興經濟、發展觀光的重要政策工具

二次戰後歐洲地區藉由發展觀光來促使經濟復甦,透過倡導旅遊、消費來發展觀光產業,以便增加公共收入;這造成了一股跨國風潮,各種類型的觀光賭場如雨後春筍生起,包含英國、法國、德國、西班牙、葡萄牙、希臘、羅馬尼亞等國家的觀光賭場急速擴張,歐盟成立後亦設立相關委員會來督導歐盟各會員國之賭博性娛樂事業。

爾後,亞洲地區如澳門、馬來西亞、越南、斯里蘭卡、澳洲等,亦有積極發展。賭博性娛樂事業更是常常受到開發中國家的青睞,作為振興經濟、發展觀光、打造國家及城市形象的手段,亦可作為區域及城市發展的政策工具。

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區塊鏈

看區塊鏈如何翻轉產業的商業模式,數位轉型正夯!

區塊鏈可以作為除了金融應用外的基礎建設,這幾年下來可以說已經無庸置疑,不過由於現實世界的歷史包袱過多,這狀況會讓區塊鏈在真實世界的導入碰到許多阻礙。

在現代出門開車用車已經是個不需要解釋的行為,我們試著回到一百多年前,在那個世界還是以馬車為主的時代,如何讓大家體會到汽車可能帶來的好處,尤其在汽車當時的造價和導入成本是高的,從歷史角度推演的好處是,你就是未來人,你早就知道答案,汽車成了現在交通的主流,但這一切是如何發生才是先行者,創新者所關注的。

區塊鏈的狀況就如同當時,透過其技術特性我們推演區塊鏈勢必會成為物聯網的一種基礎建設,這個預測筆者自己在2016年與夥伴一起看到,到了2020年已經有諸多國際研究機構的報告證實了這件事情。下一個挑戰就是,物聯網太大,具體的導入和應用又是什麼呢?

現在實現區塊鏈技術的代表例子是加密貨幣。對於加密貨幣的可行性,到目前為止還是有許多正反意見相互衝突著。實際上,單憑加密貨幣很難判斷世界各國對區塊鏈的態度。

不過,有預測指出在 2030 年時,應用在整個工業的區塊鏈技術其附加價值可達 3.1 兆美元,可見產業界會很快速地接受這個技術,所以我們有必要密切關注那些大力投資的國家與城市的動向。現在,全球正如何運用這項新技術?接下來要介紹使用區塊鏈技術、最引人注目的五國。

1. 馬爾他2. 瑞士3. 愛沙尼亞4. 中國5. 新加坡

區塊鏈的導入與應用

為何有好幾個汽車品牌都有參與一些區塊鏈研究以及導入規劃,當時看到卻沒多加注意,直到2019年因為團隊方向的調整,我們再次針對汽車產業對於區塊鏈關注的現象做了一些研究和調查,進而發現到他們所關注的其實是基於汽車所帶來的各種mobility服務的可能性(MaaS),甚至是更大的關於智慧城市的議題,其中因為未來電動車所帶來的劇變而導致能源或者電網這類題目成了這些汽車業者所關注的領域。

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區塊鏈

用虛擬貨幣交易藝術品!這才是抗通膨的絕招

比特幣突破19,000(美元,下同),相當於落於57萬台幣上下,創三年以來新高。花旗銀行亦在近期報告指出,比特幣每顆價格有望在明年突破30萬,相當是1667%的漲幅;德意志銀行分析師Reid亦表示,市場上有越來越多人以比特幣取代黃金,躲避美元貶值以及通膨風險;美國銀行投資策略長Hartnett指,若2021年民眾開始接種疫苗、國境解封、經濟進入復甦期,而商品、服務、勞工的供給卻無法跟上需求,使得債務過多美元貶值,將導致通膨,那麼在今年比特幣站上2萬、黃金一度突破2千,美元指數跌破90點,則預告市場波動與殖利率即將走高,比特幣是抗通膨的避險資產。

如果虛擬貨幣價格繼續上升,他不排除新一代顯示卡也成為搶購目標。NVIDIA及AMD兩大顯示卡巨頭推出新一代顯示卡,個別型號更一直出現一卡難求的情況。內媒發現除了新一代顯示卡性能超卓,擁有高性價比而遭用家搶購,另一原因是與虛擬貨幣價格狂升有關。

內媒記者到深圳華強北了解,有店主透露,另一款的虛擬貨幣「以太坊」(簡稱ETH)今年12月進行Ethereum2.0升級改造,需要「礦工」引入更強大的挖礦硬件,原來的顯卡不能用了,這讓NVIDIA最新的RTX 30系列顯卡成為首選。ETH自年初以來升價超過300%,也帶旺礦機市場。

另一種保存資產的方式是藝術品,在黑市用比特幣交易藝術品是常有的事。近期使用區塊鏈另一種貨幣格式 — 非同質化代幣,簡稱 NFT (non-fungible token)來代表數位資產的風潮正蠢蠢欲動。NFT約有 70% 的應用是在虛擬寶物和數位藝術品。數位藝術品顧名思義,藝術家以電腦來做原生創作,作品本身就是數位格式的記錄,並非把傳統的作品轉成數位照片。

全球第二大市值以太幣所掛鉤的以太坊,是擁有全球最多區塊鏈技術開發者的平台,近來捲起一波數位藝術品的交易潮流。藝術家透過將藝術品轉化成 NFT 格式,透過以太幣交易予買家,每筆交易均會永久保留、不可逆、公開透明記錄於以太坊區塊鏈上,用戶或鑑定專家即可輕易了解該藝術品的購買所有人、發行方及創作者。位於台灣的 Lootex 公司便是最具代表的 NFT 交易平台,提供創作者平台上架、媒合、交易各類型的虛擬寶物和數位收藏品至世界各地的買家。

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人工智慧

大數據和人工智慧危害網路安全的未來?

隨著物聯網設備的發展,各種裝置都可以連上網絡,使得阻斷服務攻擊 (DDoS)、勒索病毒、惡意軟體、網路釣魚等網路安全威脅日益新增。此外,網路攻擊變得更加複雜,新型惡意軟件的變種更是層出不窮。網路安全廠商 Watchguard 在2020年第一季發表的網路安全報告就指出,許多惡意軟件都是經過加密的,使其難以檢測及防禦。

然而,這可以借助大數據和人工智慧 (AI) 的科技來解决上述的問題。人工智慧可協助分析從各種設備收集到的大量數據,以實現實时威脅偵測,並可檢測更複雜的安全性漏洞,以强化對潜在威脅的防禦。以 DDoS 攻擊為例,可以事先在網絡上布建攻擊偵測器來收集網路流量等數據,通過人工智慧分析出特定的威脅模式,就能在 DDoS 發動攻擊前偵測到异常,以立即封鎖可疑的威脅。

 

了解人工智慧、機器學習、演算法、及大數據各自出現在上述案例的何處

1. 演算法:整套的計算流程可稱作蒙地卡羅求面積的演算法。

2. 機器學習:可以發現電腦學會用蒙地卡羅求面積,並且不再受限既定的幾何圖形,進步到可以計算任意圖形。

3. 大數據:可以發現當丟丟看的次數過少時,機率會不夠精準,而丟的越多次,機率就會越正確。同時也可發現只有電腦可以執行多次的快速運算,在數量及速度都遠勝於人類。

4. 人工智慧:我們讓電腦學會一個人類做不到的求面積方式,不正代表電腦有其特殊的智慧。

【為什麼早期不用蒙地卡羅法】

理由很簡單,早期沒有運算能力夠強的電腦來執行大量的反覆丟看看的運算,而現在可以,我們讓電腦學會計算任何圖形面積的方式,這就是機器學習,不就代表電腦可以獲得智慧,而且比人類更有效的計算出面積,幫助人類節省時間。

為什麼要特別討論蒙地卡羅法?因為現有的積分技巧都是建立在可以把曲線化為函數,再去進行積分運算,或進行數值分析(切長條)。而蒙地卡羅法的好處就是將要討論的圖案拿來直接做丟丟看的機率計算,就可以得到面積,所以蒙地卡羅法才如此重要。

類似的概念早在阿基米德時期就已經存在,就是排水法,我們不用把完整的物體切片算體積,只要計算水位上升多少就可以知道體積。也就是不用管原本的形態,直接找到接近的答案。換言之這也就是現在的黑盒子模式(Black box)。

以往網路安全較為著重被動安全,而通過大數據和人工智慧科技可以化被動為主動,預測攻擊者即將發動的威脅,並事先採取主動措施,封锁攻擊的發生,或減緩攻擊發生造成的風險。

當然,日常上網時的網路安全措施也非常重要。除了安裝殺毒軟體之外,上網時使用 VPN 可以保護裝置中的數據和上網活動不被有心人士存取,能進一步保護隱私和安全。

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