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(中央社記者唐雅陵聖保羅28日專電)巴西諺語說:「夫妻吵架,沒人可摻和」,今天凌晨1架從巴西聖保羅飛往美國紐約的美國航空公司班機,因機上1對情侶起爭執,迫使機長臨時決定在巴西利亞降落。

「環球報」(O Globo)報導,今天凌晨2時許,美國航空班機機長通知巴西利亞機場塔台,表示機上情況混亂,必須降落。

聯邦警察報告指出,當時女乘客「極端具攻擊性」,未遵守空服人員的輔導留在自己的座位上,即使在聖保羅機場起飛時也一樣。

聯警還指出,機長因女乘客不斷對空服人員謾罵而決定降落,以維護機上秩序。

根據報導,這兩名起爭執引起騷動的乘客像什麼事都沒發生似的下機,完全沒有覺得不好意思。1051229

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(中央社記者胡玉立多倫多21日專電)「嘿,Siri,我的頭髮看起來如何?」拜加拿大多倫多大學電機系兩位研究人員之賜,也許再過不久,你的智慧型手機就可以針對前述問題,為你提供一針見血的回答。

而這項新科技,有朝一日或許可以運用在醫學等更重要的用途上,像是以視覺偵測皮膚癌或發展更安全的自動駕駛汽車。

阿拉比(Parham Aarabi) 和高文芝(Wenzhi Guo,音譯)兩位多倫多大學研究員,最近公開了一套全新的機械學習算法─讓電腦直接透過「人類指令」,而不只是透過「既有範例」來學習。運用這套新算法的執行成效,比以往訓練人工神經網絡的舊方法高出160%。

讓人驚訝的是,接受這套新算法訓練的電腦辨識照片頭髮的可信度,比接受訓練前的可信度,高出9%。顯示人工智慧又向前跨出了一步。

多倫多大學機械新聞(UofT Engineering News)在16日公布的這項消息,今天登上了加拿大廣播公司(CBC)科技新聞版面。

阿拉比說,辨別頭髮,或許不是今日世界最重要的問題,但卻是可以精確量化的事。這樣淺顯的例子讓大家可以清楚了解到,這項新機械學習算法是有用的。

過去,要是單從照片來辨識人類的頭髮,電腦的表現往往比不上人類。阿拉比表示,這套新算法讓電腦接受人類指令,學習如何針對困難的分界線,正確分類、區別出頭髮髮色、質地、髮流方向等。

以前,人類教導電腦的方法,主要是提供特定資料、要求人工神經網路依據樣本做出決定;像是將成千上萬張和天空有關的照片給電腦看,藉以訓練神經網路,分辨照片裡的天空。

但這項新的機械學習算法,讓電腦可以直接聽從人類訓練者給予的指令;像是「天空的藍色可以有很多不同層次」或「圖片上方的像素,比圖片下方的像素,更像天空」等。

阿拉比相信,結合人類經驗和機械學習,將有助於其他領域的發展。例如,目前皮膚科醫師運用視覺的幫助,辨別可能造成皮膚癌的痣;道路駕駛人則是仰賴交通規則,確保行車安全。而兩者都缺乏較大的數據資料。這種新的探索式訓練學習法,讓人工神經網絡在面對不明或沒有標示的資訊時,仍能獲得有效訓練,做出正確判斷。

阿拉比和高文芝目前在一家軟體公司ModiFace工作,這項研究是他們工作內容的延伸。這家公司研發的ModiFace手機應用程式,可以讓使用者看到不同品牌的美粧產品或髮型顏色,使用在自己臉上的樣子。

阿拉比和高文芝的研究,已在電機電子工程師學會(IEEE)網站上公布,也將刊登在下一期的神經網絡學習系統公報期刊上。1051122

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