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引領產業前瞻技術研發 倡議 AI 安全與可信任

如同史丹佛大學發佈最新的 2023《THE AI INDEX REPORT》 中指出,自從 2014 年之後,人工智慧重要技術進展已經由學術界主導轉移到產業界,如微軟、Google 或 Facebook 等科技公司引領風騷。鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽說,身為台灣製造業龍頭,「鴻海有決心也有信心,要在 AI領域中帶領最前瞻的研究。」

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VISIONS

人工智慧為一迅速變化及擴展之研究領域,並伴隨著無所不在的應用與發展。而本所在AI領域上具有引領性創新能力、解決關鍵性技術難題能力、以及符合鴻海集團產品應用和未來發展需求。目前著眼於電腦視覺、場景理解的研究與開發等技術,並應用在新能源車、數位健康與機器人等領域。

TEAM member

team

栗永徽

人工智慧研究所所長

專業領域
機器學習、深度學習
計算機視覺
人臉辨識、虹膜辨識

team

詹念怡

人工智慧研究所研究員

專業領域
機器學習
大數據

team

楊凱霖

人工智慧研究所研究員

專業領域
深度學習
計算機視覺

team

黃啟恩

人工智慧研究所研究員

專業領域
深度學習
計算機視覺-超解析度影像生成

team

Dr. Muhammad Saqlain Aslam(薩克蘭)

人工智慧研究所研究員

專業領域
深度學習
生物特徵識別
計算機視覺

team

林沂蓉

人工智慧研究所研究員

專業領域
深度學習
計算機視覺

team

廖宜斌

人工智慧研究所研究員

專業領域
語音及自然語言處理

team

劉慎軒

人工智慧研究所研究員

專業領域
深度學習
計算機視覺

Research Outcome

Tech Blog

引領產業前瞻技術研發 倡議 AI 安全與可信任

如同史丹佛大學發佈最新的 2023《THE AI INDEX REPORT》 中指出,自從 2014 年之後,人工智慧重要技術進展已經由學術界主導轉移到產業界,如微軟、Google 或 Facebook 等科技公司引領風騷。鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽說,身為台灣製造業龍頭,「鴻海有決心也有信心,要在 AI領域中帶領最前瞻的研究。」

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李宏毅談通用基礎模型:看似荒謬的跨域實驗也有新成果

除了文字之外,語音基礎模型是另一個令人關注的進展。語音相關的任務極為繁多,除了語音辨識外,還有語者辨識、情緒辨識、語音增強、語音問答等各式各樣的任務,細數起來有上百個,而世界上有七千多種語言,如果要為每一種語言的每一個任務都蒐集大量標註資料是不可能的。於是在語音AI領域掀起了自督導式學習(Self-supervised Learning)浪潮以解決巨量資料標註的問題。

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大型語言模型越來越強,安全與偏見問題更需關注

OpenAI去年底推出的ChatGPT後,因為模型驚人的表現引起大眾的關注,日前又再推出GPT-4 語言模型,最大特色是除了文字對話還能輸入圖片讓AI解讀,且解答能力和正確率更是大幅超越以往。面對大型語言模型的到來,中央研究院資訊科學所研究員、國立陽明交通大學教授古倫維提醒,除了應用與技術外,更需要注意模型訓練的資訊來源、安全與偏見問題。

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大型基礎模型衝擊 電腦視覺將出現第三次變革

透過人工智慧技術創造的美女網紅,帳號上線5天後,立刻吸引超過1.8萬名的紛絲。在生成式AI技術日漸成熟下,預期這種由AI生成的網紅將掀起另一波熱潮。而在這波生成式AI熱潮之下,大型基礎模型也成為各國與大企業競相投入的戰場。台灣大學資訊工程學系教授鄭文皇認為,隨著大規模基礎模型的發展,可預見將對電腦視覺帶來突破性第三次變革。

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Event

【Hybrid event】NExT Forum:多模態基礎模型

鴻海研究院2023年第一場NExT Forum,邀請加拿大Dr. Irina Rish, MILA、台灣微軟、台智雲等國內外專家學者與企業,共談多模態基礎模型為台灣AI產業帶來的挑戰與機會,並提出整合台灣AI量能的務實模型建構方法,推進台灣AI邁向世界之巔!

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