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Prespective

重點新聞(02月18日-03月03日)

對抗網路惡意言論,Google旗下Jigsaw靠AI檢測

Google旗下科技孵化器公司Jigsaw,開發了一款網路惡意留言偵測工具Perspective,藉由機器學習檢測網路上的騷擾和辱罵內容,可供新聞機構和其他網路平臺快速找出和隔離那些惡意的評論。

雖然留言有助於提高民眾對議題的參與度,但是大量灌水文章或惡意言論防不甚防。常見以關鍵字過濾搭配人工判斷的方式來追蹤和刪除這些留言,這仍是小編或平臺管理員最費時的工作之一。

不只是過濾關鍵字,Perspective可以進一步分辨出網路留言內容的毒性(toxicity)。Jigsaw蒐集了上百萬則各式網路留言,由人工先進行評分,再透過Perspective利用監督式AI技術持續學習,學會如何判別惡意攻擊或是與主題無關留言的能力。

目前維基百科、紐約時報、衛報等網站都導入Perspective,Google希望推廣到更多新聞機構。不過,目前Perspective對中文的支援度並不高。

 

民宿老闆不怕分身乏術,Burner新款聊天機器人Hostbot能幫忙回答房客常見問題

從電話號碼服務力求轉型的Burner,去年推出了打發聊天的機器人Ghostbot引起話題後,最近又發布了另一款聊天機器人Hostbot,這次鎖定短租服務或訂房平臺,如Airbnb、HomeAway、VRBO等旅客訂房平臺的房東需求。房東可以利用這個聊天機器人Hostbot,直接回答房客常見的問題,來縮短等待回覆的時間。

房東得先下載Burner的APP並且取得認證,就可以設定客人常見問題的回覆,下一次客人透過SMS簡訊傳送問題時,Burner的系統會利用自然語言處理,了解客人問的問題,像是Wi-Fi 密碼是什麼,Hostbot就能自動回答,如果遇到Hostbot無法回答的問題,則會直接將訊息傳送給房東來回覆。

Burner同時也釋出 API提供給開發人員使用,也可用來開發其他產業的常見問題客服機器人。 Burner目前支援Android和iOS平臺。

避免急診資源浪費,紐約導入IBM Watson平臺整合急診和照護資訊

紐約照護中心CNYCC最近宣布採用了IBM的Watson健康雲的認知人口健康平臺(PHM),分析來自醫療數據,包含初診治療、急性後期照護、社區照護、電子健康記錄系統等。Watson Health還能分析相似性資料,幫助臨床醫生找出類似病情的病患潛在風險。

CNYCC資訊長Joe Reilly表示,如何將照護機構和急診室服務的資訊,都整合到單一平臺上,這是最大的挑戰,例如要訓練兩大醫療機構雙方,或是得整合病人臨床治療和健康行為的各種考量因素,才能讓所有人都使用這套一致化的溝通網頁。根據IBM預估,將減少25%的非必要急診就醫和再次入院次數,來降低Medicaid(美國聯邦醫療補助計劃)的支出。

 P2P跨國轉帳TransferWise新服務,用臉書Messenger就能轉帳

提供P2P國際轉帳服務的英國FinTech新創TransferWise近日發表了臉書Messenger的機器人服務TransferWise Bot,讓用戶直接用Facebook Messenger轉帳。

TransferWise Bot將TransferWise的服務整合到Facebook Messenger等傳訊程式中,還能整合到銀行或企業的支付系統。使用者於Facebook Messenger使用TransferWise Bot時,該機器人會引導使用者執行轉帳的所有步驟,從登入、貨幣的選擇到轉帳的國別等,還能設定每天的匯率通知。目前支援自美國、英國、加拿大、澳洲及歐洲等地匯款,未來預計擴大到50個國家。

為了減少匯差及跨國轉帳費用,TransferWise轉帳時,會將轉帳款項先匯到TransferWise和匯出方相同國家的銀行帳號,再透過TransferWise於匯出方國家的銀行帳號轉出給受款人,才能只收0.5%或2歐元的手續費。雖然已支援包括中國人民幣轉帳,但還未支援臺灣貨幣。

愛爾蘭新創Voysis推出企業級語音助理DIY服務

愛爾蘭新創Voysis推出了企業級語音助手建置服務,不同於Siri或是Alexa,Voysis還提供了企業產品和品牌相關領域知識的蒐集工具,也釋出API,可將語音助理整合到企業內部網頁或是APP。

以往,零售業想提供語音搜尋功能,讓消費者用自然語言查尋商品位置的系統,需要花不少時間來建立自家產品的相關語音資料。Voysis平臺提供了描述企業產品常用的語彙欄位,如產品名稱、類別、描述、評價等,可加快建立專屬的語音模型。

Voysis目前支持 16 種語言,包括中文、俄語、阿拉伯語和其他歐洲語言。Voysis還計畫將自然語言解析技術運用到電子商務、娛樂、醫療等其他領域。

 

普林斯頓大學和英特爾攜手,即時「看到」大腦正在想什麼

普林斯頓大學和英特爾的研究學者在Nature Neuroscience上發表了一篇論文《Computational approaches to fMRI analysis》,運用機器學習的技術,打造出一套軟體,可以即時分析功能性磁振造影(fMRI,functional magnetic resonance imaging)的影像,等於可以即時用軟體看到大腦正在運作的情況。

普林斯頓前神經科學研究所助理教授J. Benjamin Hutchinson設計了這項實驗,聚焦於研究人類專注於周遭環境或是注意力分散到其他想法時的大腦活動,他要求實驗對象躺在 fMRI 掃描儀中,觀看一張咖啡館裡人群的圖片,Hutchinson在利用軟體即時分辨出實驗對象是否專注於這張圖片。這項研究可以幫助想要更了解大腦的神經科學家,也可以幫助想設計更高效的演算法和快速處理大規模數據集的計算機科學家。

普林斯頓大學也釋出了大腦影像分析工具軟體,即使沒有高性能電腦,或是不諳程式開發的研究員,也都可以用這個工具即時分析fMRI數據。

 

AI趨勢近期新聞

※自駕卡車新創Embark將AI技術推上高速公路,減輕駕駛疲勞

※Google Assistant 語音助理登上Android 的Marshmallow 和 Nougat,但目前不支援中文

※IBM Watson可判別視網膜影像異常,協助醫生提早檢測眼科疾病

※自動駕駛賽車Roborace登場,登上賽道的時間還未定

※翻轉傳統求職模式,印度AI招募平臺Belong獲得第2輪1千萬美元的投資

 


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