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AI遇見，未來預見👁🗨
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近年，AI智能領域在高度的進化下，🤖機器也能與人交談與互動！
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從👶新生兒的生理狀態監測，到銀髮族🧓日常照護，甚至無須透過穿戴裝置，就能感測到被照護者的飲食習慣、睡眠品質😴與喜怒哀樂等的情緒，在銀髮族最重要的安全照護上，還有跌倒偵測與即時通報功能，而且它不只會照顧人，玩樂這塊也很在行，無聊時想唱個歌🎤，用台語跟它點播嘛ㄟ通喔~
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👀 想知道更多的AI智能領域與應用嗎？
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📣 10/14起「TIE-解密科技寶藏」線上展即將登場，密切鎖定喔!
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#TIE #解密科技寶藏 #科技專案 #感測技術 #人臉辨識 #深度學習技術 #關鍵語詞偵測 #生理資訊監測
小米秋季新品發佈會，正式發佈高階旗艦系列新品小米MIX 4，搭載全新CUP全面屏技術，讓螢幕既能無任何孔洞完美顯示，但這款似曾相似的仿生四足機器人比較吸引我注意。
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CyberDog彙集小米11年的技術沉澱，是工程師文化和創新精神的深度凝結，也是小米對於未來科技生活的再次探索。CyberDog搭載小米自主研發高性能伺服馬達，具備強大運算能力與強勁動力，內建超感視覺探知系統和AI語音互動系統，支援多種仿生動作與姿態，是一個來自未來的「科技夥伴」。
小米承諾將仿生四足機器人研發成果向全球深度開源，限量開放1,000個工程探索版與擁有極致探索精神的米粉、極客發燒友合作共創，透過技術探索讓CyberDog實現更多「超能力」。CyberDog工程探索版定價人民幣$9,999元。
強勁性能，高精度環境感知
CyberDog內建小米自研高性能伺服馬達，提供32N·m最大輸出扭矩、220rpm最大轉速以及3.2m/s最大速度，能保證高扭矩的同時兼具高速性能，做到靈動回應。強大的性能支援讓CyberDog能夠輕鬆完成各類高速運動及後空翻等高難度動作。
如果將馬達比喻成心臟，那麼邊緣AI超級電腦就是CyberDog的大腦。大腦內建了NVIDIA JETSON XAVIERNX平台，內建384個CUDA® Cores、48個Tensor Cores、6個Carmel ARM CPU和兩個深度學習加速引擎，可處理來自多個感測器的大量資料。
感測器決定了CyberDog感知能力的上限。CyberDog內建高精度環境感知系統，可還原更真實的生物反應。她全身擁有11個高精度感測器時刻待命，可主動探測外部細微變化。其中包括觸摸感測器、鏡頭、超音波感測器、GPS模組等，基於此可衍生更符合生物直覺的交互功能，以及環境感知、分析能力。
超感視覺，智慧互動陪伴
小米將手機影像的技術延伸至仿生機器人領域，讓CyberDog實現空間感知能力。CyberDog支援超感視覺探知系統，通過AI互動相機、雙目超廣角魚眼相機、intel® RealSense™ D450深度鏡頭打造硬體基礎，透過電腦視覺，檢測辨識使用者相關資訊，為使用者提供更智慧化的視覺使用體驗。
CyberDog內建超感視覺探知系統，可實現自主辨識跟隨、SLAM建圖和導航避障功能。技術層面，小米透過人形檢測技術和行人重辨識技術保障了跟隨功能的穩定，使用人臉辨識技術讓CyberDog具有寵物化特徵，滿足跟隨主人的場景需求，最終讓她能在室外空曠平整的環境中跟隨主人。借助多個感測器的協作，感知目前環境，透過演算法建立導航地圖，並自動規劃到下一目標點的最優路線。在導航及跟隨過程中均能達到自主規避障礙物。
使用者可透過語音、遙控器、手機多種方式操控CyberDog，以「鐵蛋鐵蛋」喚醒詞向CyberDog下達指令。目前小米智慧語音已應用於8大互動場景，導入超過72個品類，3000餘款裝置。現在，這項技術將運用有溫度的溝通，喚醒未來智慧活新方式。
深度開源，共創無限可能
作為開源產品，CyberDog具備豐富的外部設備擴充能力，她擁有3個Type-C和1個HDMI介面，可以外接探照燈、全景相機、運動相機、雷射雷達等多種擴充設備，開創更多應用場景。另外CyberDog整機支援生活防水，可應對多種複雜使用環境。
小米致力於打造一個仿生四足機器人開發平台，透過程式碼開源和開源社區的方式，改善機器人開發環境，推動機器人行業發展。小米將仿生四足機器人研發成果向全球深度開源，開放1,000台工程探索版，與擁有極致探索精神的米粉、極客發燒友共創。小米社區的「CyberDog圈子」將打造良好的共創環境，為極客用戶們提供交流競賽的平台。小米還將設立小米機器人實驗室，邀請更多工程師一起探索更酷、更好玩的未來。
#Q博展知識
資訊安全是目前各國爭相競技的一個產業，隨著生活科技化，愈來愈多資訊流通在網路上，引起駭客的覬覦。
究竟資訊要怎麼樣保護才會安全呢？資安防護又是怎麼演進的呢，就讓Q博一一為大家介紹！
【藏頭文跟資訊安全也有關係？】
💾資安發展史👁🗨
1️⃣在還沒有電腦以前，就已經有密碼學，當時是為了保護資料。如圖像隱碼術，可以把訊息藏在圖或文章裡，藏頭文就是其中一種。
2️⃣計算科學出現以後，密碼學這個字第一次就出現在圖靈的文章裡，開啟了近代密碼學的研究。
3️⃣布盧姆將計算複雜度應用在密碼學上，複雜度越高，解碼就越難。
4️⃣姚期智院士研究亂數的產生，用不確定性來保護資訊。
5️⃣李維斯特、薩莫爾和阿德曼提出了RSA加密演算法，RSA至今仍被廣泛應用。
6️⃣米立卡和戈德瓦塞爾提出了零資訊安全證明理論，即一個人無須揭露機密，也可以證明自己確實知道這個秘密
7️⃣迪菲和赫爾曼是公開金鑰密碼系統的先驅者。
科技始終從善意出發，以便讓人生活更方便，但資安剛好相反，因為要防範惡意。因此吳宗成指出，資安人應該「要有攻擊者的思維，要有保護者的善心」，才能做好資安工作。https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=jvj
【資安風險與創新】
防毒軟體在研發時，其實能夠真正辨識出是不是威脅的比例非常小，因此防毒軟體會被設計成看到黑影就開槍，只要軟體偵測到它不認識的檔案就會直接警告使用者，這樣能夠避免被使用者追訴責任。但是這樣就產生令人難以置信的誤判率，這個問題該怎麼解決呢？
傳統的維持資安的方法是利用黑名單等方法，他的好處是反應成本低，但是能夠防護的層次也很低，只要沒有在黑名單的檔案就會被放行。近代的防毒軟體改善了這個問題，只要偵測到覺得有威脅的檔案就會警告使用者，但是這也延伸出大量的誤判事件，讓資安人員疲於奔命的確認事件的真實性。近期利用AI，藉由偵測檔案出現的情境，判斷出威脅的嚴重性，來達到低反應成本與高防護層次的效果，打個比方，一把菜刀出現在廚房裡是很正常的事情，但是一把菜刀出現在火車上就是一件威脅度較高的事件。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=cZj
【臉部辨識與資訊安全】
蘋果人臉辨識技術Face ID的隱私條款被懷疑有漏洞，使任何第三方程式開發者都可以使用你的臉部資訊，使大家對臉部辨識的資訊安全產生疑慮。
為了解決資訊爆炸帶來的資安問題。多倫多大學（University of Toronto）的研究團隊就因應人臉辨識資訊盜用問題，用AI深度學習的「對抗訓練（adversarial training）」技術研發專門反制資安漏洞的科技。該團隊開發出新的『反辨識』演算法，研究出如何只改一點點、不讓原圖改變太多就能讓不法辨識系統失效的方法。世界資訊龍頭更要領頭對自己的研究發表與應用性產品提出資安評估，隨同其應用一同發布，並督促法律與教育跟進新科技步伐。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=gHC
人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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站在海關的自動查驗閘道，面對相機，一秒後閘道迅速開啟；拿起手機，相機瞬間辨識解鎖，進入主螢幕，這樣的使用體驗我們早已不陌生。
不過說到臉孔辨識，更好玩的或許是能夠辨識出年齡、在臉上加上可愛狗耳朵、狗鼻子或貓熊黑眼圈、或是讓我們看見變老之後會長成什麼樣的那些 App。自從機器辨識人臉的準確率因深度學習而在近幾年突飛猛進，甚至超越人類所能，各種延伸出的應用也越來越多元跟普及……只不過，就像每一樣人類的發明，當精靈從神燈裡被釋放，起初設想不到，或是不願設想的事情，總是隨之而來。
將近兩個月以來，香港「反送中」示威與抗爭持續升高，而這些抗議群眾如何反警方的監控科技，也成為焦點。他們除了戴上口罩、面罩，還使用在野外看星星時會用到的指星筆雷射光對準警方的蒐證攝影機，為的就是避免事後被人臉辨識軟體查出身份。同時，在同樣備受外界關注的新疆，在市區無處不在的海康威視監控系統，則是「再教育營」以外，另一個讓聽到相關消息的人毛骨悚然的存在。
相較於其他生物特徵識別技術，像是指紋、虹膜、聲紋等等，臉孔辨識在於「自然」，以及「不容易被察覺」這兩點上佔有優勢，但這優勢是對辨識者來說的，對於被辨識者，這樣的優勢就成了擋也擋不住的破口。
Jul 24, 2019 - 光引進深度學習技術還不夠，中華電信研究院還要建立臺灣自己的人臉資料庫，打造出在地人臉也能認的一套臉部辨識引擎，提高人臉辨識力. ... <看更多>
人臉辨識 深度學習 在 Python Ai介紹與深度學習人臉辨識訓練班 的美食出口停車場
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