無人駕駛汽車科技的實驗持續進行，不過大多應用於迴避障礙物及自動導航方面。美國麻省理工大學 (MIT) 一項人工智能研究就專門針對改善自動駕駛系統對交通燈的反應，結果不單改善交通順暢度，更可增加能源效益及減少廢氣排放，一舉兩得。 主持這次研究的研究員指出，雖然美國及世界其他地方已批准無人駕駛車上路，不過對於人類來說，無人駕駛汽車未能為人類帶來改善，因為乘客依舊受困於交通燈，因此團隊就希望能夠改善它們對交通訊號的反應，提升交通流暢度。研究採用深度強化學習 (deep reinforcement learning) 模式，即交由人工智能以試誤 (trial and error) 方式，通過不同的抉擇覓求最佳的演算法。 研究團隊首先模擬出一個十字路口場景，然後只提供機器學習無法自行掌握的知識，之後便交由人工智能計算不同狀況的反應。當人工智能的神經元網絡 (neural network) 找出通往改良交通狀況的方法或捷徑，研究團隊便會予以獎勵，相反如人工智能的演算法導致車輛在交通燈前完全停止則給予懲罰。而在人工智能學習的過程中，系統會從一隊車隊中收集到的互動數據，估算交通燈的變化，從而控制無人駕駛汽車的行駛速度，盡量增加綠燈時通過的車輛數目，同時避免汽車因紅燈而需要完全停止。 研究結果顯示，經最佳演算法下控制的無人駕駛汽車，其通過交通燈的流暢度大增，而即使受控制的汽車減低至 75%，其餘為人類操控車輛，交通流暢度仍能獲得顯著的改善。由於所有汽車均能減少非必要的加速或停車空轉，因此研究還可有效改善能源消耗及廢氣排放。不過，現時研究正在起步階段，而且只能應付一個十字路口位，要全面實行還須更多研究，但相信在智慧城市的帶動下，無人駕駛汽車將能更容易採集交通數據，應用團隊研究成果的可能性將相當高。 資料來源：https://bit.ly/3NqCJmD 相關文章：【上帝視角】樹木觸電引發山火…

疫情影響，企業加速 Digitization，AI 在當中有著重要角色。如果你有資源但不知應如何分配，可留意以下 3 個範疇。 (1)AI 實踐 AI 發展成熟，任何行業都可透過它大幅增值，加上 COVID-19 推波助瀾，Boston Consulting Group 報告指出，超過 80% 企業打算加快 Digitization，但只有 30% 能夠達到成效指標。首先，McKinsey 2020…

愈嚟愈多 CCTV 引入智能辨識技術，而且辨識率高，速度又快，令唔少人都擔心自己嘅個人私隱存在風險。的而且確，生物特徵唔係話改就改，如果採集嘅機構外洩咗你嘅私隱，一旦落入罪犯手上，就有可能用嚟進入一啲你用生物特徵做驗證嘅帳戶，包括你部手機、銀行戶口等等，最慘係除非你整容、更換指紋，否則你係改唔到外洩咗嘅生物特徵，所以千祈唔好以為唔關你事。 既然有人唔想俾 CCTV 認出，自然有人諗辦法破解。來自美國東北大學、麻省理工同埋 IBM 嘅研究員，就合作研究咗一款專門用嚟對付智能辨識技術嘅 T 恤出嚟，呢件 T 恤嘅特別之處，唔係有連身面罩俾你遮樣，而係透過衫上嘅萬花筒 pattern，干擾辨識系統嘅神經網絡（Neural Network），令到系統將你判斷為「非人」或其他物件，咁就唔會被記錄在案，難以被事後搜索返出嚟。 今次團隊用嚟研究嘅神經網絡，主要係專門用嚟做智能辨識訓練嘅 YOLOv2 及 Faster R-CNN，而團隊就要搵出有乜嘢「圖案」可以用嚟干擾辨識。相比起干擾靜態圖像辨識技術，團隊話今次難度高好多，因為 CCTV…

Deepfake 換臉技術嘅專家估計，距離完美造假換臉影片出現嘅時間只得返半年至一年，點解？因為佢睇完內地開發嘅 ZAO app 之後，覺得有修正嘅空間囉。 南加州大學 Computer Science 系副教授 Hao Li 一向係 deepfake 技術嘅專家，最近就為 MIT 科技會議炮製咗示範片段，俾 MIT Technology Review 總編 Gideon Lichfield，喺台上展示即時換臉技術嘅發展去到邊個階段。Lichfield…

前日，同個老闆飲完，自己去咗瑞安中心一樓嘆咖啡，之後有 D 急，要搵廁所，望住 D 廁所箭咀一路行，推開道門看看，左邊，係女廁，右邊，係一間食肆嘅廚房入口。在這麼一刻，我感到進入了 Nirvana 的境界。但由於仍然很急，我只得回到我的 Dusty City。 上回講到 Smart City。這個話題可以講幾年。上文講到，透過把 Smart City 作系統架構分析，就可以做個 Mapping，將不同的 IT Security 策略以及技術，配對在 Smart…