【直擊LINE東京開發者大會】LINE AI 有哪些黑科技?

現場甚至展示了一段 AI 辨識韓國女團影片的技術,透過臉部、骨架和動作模式,可以清楚區分出每個成員並自動剪出特寫畫面,辨別力甚至比人類還準確。運用這套技術剪出來的影片也廣受該團體的粉絲喜愛,分別發佈成員的特寫能打中不同喜好,讓粉絲觀看意願大增。
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LINE 2018 開發者大會上週落幕,開頭技術長朴懿彬就上台發表演講,並定調 AI 和區塊鏈將是本次大會的兩大重點。

講到 AI,眾人目光自然轉向今年在日本推出的 LINE 智慧喇叭 Wave,以及造型可愛的 Freind 以及 Friend Mini,內建智慧語音助理 Clova。再仔細拆解,Clova 用到的是語音辨識、自然語言處理,以及語音合成三項技術,現場更展示了使用 4 小時訓練 Clova,就能獲得一位能用使用者聲音並且語調相當自然的語音助理,LINE 希望未來訓練時間能縮短到數分鐘甚至即時完成。

不過 LINE 技術長朴懿彬表示,其實 LINE 已經聯手母集團韓國最大搜尋引擎 Naver,藉由 20 年的資料累積訓練,在許多服務都導入 AI,讓體驗更好,比如 LINE TODAY 推薦的新聞就愈來愈客製化。

LINE 也強調,除了 AI 助理產品 Clova,LINE 在深度學習、電腦視覺等基礎功上都下足工夫,現場也展示了用於貼文推薦的 Smart Channels,AI 相關技術也用在廣告、購物推薦,還示範用圖片辨識「以圖找圖」地推薦相似商品。

▲利用電腦視覺追蹤韓團每位成員,並自動特寫

電腦視覺方面,像聊天室可以使用的臉部 AR ,可以先辨識表情再轉換成對應熊大等虛擬角色的表情,而非只是把圖案貼在使用者臉上。講者甚至還讓大家看了「Photo2Art」,把真人影片即時轉換成漫畫風格的短片。

大量的使用者數據也讓 Clova 的 AI 準確度快速增進,現場甚至展示了一段 AI 辨識韓國女團影片的技術,透過臉部、骨架和動作模式,可以清楚區分出每個成員並自動剪出特寫畫面,辨別力甚至比人類還準確。運用這套技術剪出來的影片也廣受該團體的粉絲喜愛,分別發佈成員的特寫能打中不同喜好,讓粉絲觀看意願大增。

▲LINE 電腦版可以直接辨識截圖內的文字並翻譯(日文)

OCR 文字辨識已經可以用在 LINE 電腦版截圖功能,只要圈選螢幕畫面就能辨識出其中的文字,甚至進行翻譯,可惜這部分目前還是以日文較為準確。

至於目前的聊天機器人大多還是腳本式,功能非常基本,但接下來 LINE 打算結合自然語言理解(NLU)技術,讓機器人能真的「聽懂」,進而做出更真實的回答,這部分未來也會開放 API。而聊天機器人與 Clova 都相當仰賴廣大開發者一同建立生態系,因此未來也會整合語音介面。

LINE 同時在開發者大會上宣佈上述提到的機器學習、深度學習、自然語言理解等技術,皆會陸續開放 API 給開發者使用,除此之外也有提供 AI 相關的訓練工具,歡迎大家到 Clova AI 的官方頁面上查看更多相關資訊。

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Akamai 服務上新,於邊緣處推動快速創新

Akamai EdgeWorkers 為開發團隊提供豐富功能和工具來創建新的微服務,利用 Akamai 提供的 25 萬台分佈式服務器組成的網絡,在邊緣執行安全而快速的計算,並在邊緣暫存內容,以實現快速交付。
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在雲計算技術還沒有大規模普及前,絕大部分企業和組織都需要自建數據中心,或通過託管的方式來部署自己的硬體基礎架構,並在此基礎上為員工和客戶提供服務。取決於業務或其他方面的諸多要求,此時需要部署的數據中心可能有很多個,並廣泛分佈在不同地區,藉此為客戶提供流暢的體驗,並透過多個數據中心保障連續性。在發展的過程中,隨著「雲端」的出現,讓各個組織的計算開始集中。

而當在線直播、無人駕駛、智能家電、物聯網等應用開始陸續深入我們的工作和生活,情況又不同了。以往透過雲平台集中運行和服務的模式,因為距離導致的網絡延遲已經對用戶的使用體驗產生極大影響。為了提供更敏捷、靈活、快速、可靠的體驗,企業需要從最貼近用戶的地方提供服務。因此,邊緣計算就成為最有效的解決方法。

透過將數據的收集、分析和處理等工作,由「雲中心」重新分散到最接近用戶的邊緣位置,企業可以就近為用戶提供服務,通過延遲更低的響應打造更出色的用戶體驗。

「無服務器」的出現,帶來計算方式的革新

以前,當組織需要上線一套業務系統時,首先需要採購並部署相應的服務器硬體,並且要負擔服務器日常運維過程中的管理、維護、補丁安裝、配置等繁瑣任務。

上雲前,組織需要在自己的數據中心,以硬體服務器的方式執行這一系列工作;上雲後雖然簡單許多,但依然需要面對雲服務商提供的虛擬服務器,從本質上來看相關負擔仍相當繁重。

無服務器(Serverless)技術的出現,讓組織可以在不需要考慮服務器的情況下,構建並運行由微服務構成的創新式應用程式與和服務。藉此不僅可以省略基礎架構管理任務,還能為幾乎任何類型的應用程式或後端服務構建無服務器應用程序,更方便、靈活地構建出具備極高可用性的應用。

Akamai EdgeWorkers :為創新賦能

Akamai EdgeWorkers 為開發團隊提供豐富功能和工具來創建新的微服務,利用Akamai 超過 25 萬台分佈式服務器組成的網絡,在邊緣執行安全而快速的計算,並在邊緣暫存內容,以實現快速交付。

當開發團隊在邊緣開啟代碼時,他們會將數據、見解和邏輯推送到更靠近最終用戶的位置。Akamai 的高性能、可擴展式實施模型,可確保數據和計算不會被延遲問題困擾,進而避免對數字化體驗產生負面影響。

在該服務幫助下,開發者可直接在 Akamai 的全球分佈式平台上快速、迭代地創建和部署新服務,以解決問題和自定義交付。

長期以來,Akamai 在邊緣計算的創新和成功實施皆具有優勢。自 1998 年起,便開始為 Akamai 內容交付網絡(CDN)的客戶推出自定義交付邏輯,其他里程碑還包括 2001 年的 Edge Site Includes 、2002 年的 Edge Java 以及 2014 年的 cloudlet 應用程式。

目前, Akamai 在全球擁有超過 4100 個入網點,為 EdgeWorkers 用戶提供出色的邊緣基礎架構規模和範圍,開發人員可以在靠近最終用戶和他們的數字化接觸點的地方部署代碼,以實現盡可能低的延遲。EdgeWorkers 同樣獨立於雲,客戶可以選擇利用 CDN 供應商或雲供應商平台上的無服務器計算功能。在 Akamai 幫助下,客戶可以在整個混合雲或多雲環境中部署單一的無服務器計算平台。

更多相關資訊:https://www.akamai.com/solutions/edge

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