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主頁 通訊刊物 無障礙數碼科技通訊 第128期 第一部份 (2017年9月版)

通訊刊物

第128期 第一部份 (2017年9月版)

 

香港失明人協進會
無障礙數碼科技通訊 第一百二十八期
Accessible Digital Technology Newsletter (AD Tech) Issue no.128
2017年9月

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本會提供多項專為視障人士而設立的資訊科技服務,歡迎大家使用︰

聲聞通:以電話語音報讀方式,提供本港九家報章的即日新聞 (只限本會會員)。
電話號碼: (852)3464 5050

資訊科技諮詢電話—透過電話直接解答在電腦應用上遇到疑難的查詢。
電話號碼: (852)2709 5559

網頁無障礙設計主題網站: 提供無障礙網頁設計的指引,技巧和常遇問題等,供業界及市民參考。
http://wafa.hkbu.org.hk

NVDA讀屏軟件下載及教學筆記
http://www.hkbu.org.hk/b5_services4_2.php

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編者的話

透過高科技術,協助弱勢族群有更美好的生活,對於政府、企業謍運者以及大眾而言,應是一個不可推卻的社會責任。香港這個都會,政府在許多年前曾經自許宏願要超倫敦、趕紐約。多年下來高科技應用服務處處可見,然而,縱使近年來成立了創新科技的專責部門,推動的還是招商引戶,符合視障者的無障礙設施及服務,依然落後於各地的大城小市。比如香港鐵路在今年九月,在一個多層架構的轉車站——金鐘,花了數千萬,研發並佈設了近千個藍牙信標的室內定位導航系統。可惜這個結合智能手機應用程式的系統,未有加入無障礙元素,視障人士未能因而受惠。反觀世界各地,一些城市在數年前已經構建了類似的系統,方便視障群體的出行。

今期甲部的視障輔助技術發展為大家彙編了多則相關的報導。乙部的特稿,更是本刊編輯組顏東鋒就編寫程式的力作,技術含量很高;其他環節,還有不少緊貼科技脈博的報導,不容錯過。


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本期內容
甲部
視障輔助技術發展
1. 為視障者提供在線收集住房貼士、播客資訊的指南
2. 在科技的幫助下,這些盲人們第一次觀看了日食
3. 台灣中興大學微光之星作品「大台中智慧城市火車站盲人友善環境微光報位系統之佈建與應用」獲獎
4. 幫盲人「聽見」光明,視氪量產視覺輔助眼鏡,獲近千萬元天使輪融資
5. 韓國三星開發 VR 應用程式和眼鏡幫助盲人看電視

乙部
專題特寫
機器學習真有趣之簡易入門

丙部
數碼科技剪報
1. 蘋果iPhone 8、8 Plus、X三機登場
2. Samsung 想在 2018 年推出可摺式 Galaxy Note
3. iOS 和 Android 版 YouTube 可以選擇播放速度了
4. Pebble 創始人用 PodCase 給 AirPods 在 iPhone 背後安個家
5. 桌面版 Google Drive 退役,由新工具代替
6. 全新 Apple Watch 3 2017 推出:雙核心 + 獨立 SIM 咭電話功能

丁部
數碼世界消息
1. Dropbox為兩步驗證推出流動推送提示功能
2. 谷哥語音辨識技術新支援三十種語言
3. 供NVDA使用的插件DictationBridge RC版現可供下載
4. 網絡安全公司指機器人很容易被黑客入侵
5. 機器外骨骼協助腦麻痺兒童行走
6. 鎂電池的技術突破 有可能打造不會爆炸的電池

戊部
讀者園地
在 iOS 系統中利用VoiceOver搜尋當前網頁的內容

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甲部
視障輔助技術發展

1. 為視障者提供在線收集住房貼士、播客資訊的指南

英國一個收集了現有資源、諮詢建議和播客資訊,以協助面臨一系列不同處境的失明人士在線住房指南已經發佈推出。

這個免費指南由英國失明人士慈善機構 Thomas Pocklington Trust 所創建,目的旨在為視障人士在尋找新居所時或曾經遇上與住房相關問題而提供的綜合入門網站。網站會根據用戶不同的情況與有關信息相連結—例如尋求獨立生活的信息者;家居需要維修者,以及面臨無家可歸或被業主迫遷的人士。

資訊涵蓋範圍廣泛,包括租賃和購買住房建議;提供家居服務的資源;地方當局的支援渠道等。

該指南的聯合發起人欣慕珍·畢特 (Imogen Blood)告訴專訪記者,失明人士經常會面對一些與住房相關的問題。她說:「尋找住房和搬遷的過程可能會給失明人士帶來一些實質的挑戰:從租賃合約的無障礙版本,以至猜想你將會如何鍛煉你的導盲犬等等。同時,您或許還不大清楚一大堆圍繞住房的問題,比如應該是以視力殘障者資格來取得社會經濟住房,還是使用傷殘福利津貼來支付按揭貸款。」

該指南的其中一部分,重點介紹可以幫助獨立生活的技術,如智能手機應用程式。有關此主題的更多信息可以在2016年7月號的e-Access Bulletin 中的Thomas Pocklington Trust 的"輔助和包容性家居技術指南」中找到:http://eab.li/7b

畢特表示,她為替失明人士尋找有用的在線住房信息之困難而深感震驚;是以她希望能將相關的信息匯集在一起。「創建一個數碼化刊物,可以吸引更多人。」畢特說:「在線指南會盡可能廣泛地將這些信息,提供給通常不會接觸某些服務範疇的人。」

指南還包含 Thomas Pocklington Trust 所記錄的音頻播客鏈接,供用戶串流收聽或下載;播客功能可以讓失明人士談論那些影響他們住房的問題。

在談到這些播客的內容時,畢特說:「當我們制定這個指南時,它引起了我們的興趣。不少談論者可以彼此從聽到的故事中獲益良多。」她繼續說道:「我遇過不少視力有障礙的人士,他們能一如健視的朋輩般在私人的租賃業務中打轉;但也遇到一些對於獨立生活信心非常低的年輕人。他們似乎真心真意地因為聽到與一個伴侶一起住在自己的地方而感到鼓舞,甚至是跟一個視力障礙者的選擇。」

Thomas Pocklington Trust 網站上,提供給視障者有關住房的在線指南,網址為:http://eab.li/7c住房指南作者的專訪,可以在 RNIB Connect Radio 上串流聽取或下載:http://eab.li/7t


2. 在科技的幫助下,這些盲人們第一次觀看了日食

美國盲人出版社(American Printing House for theBlind, 簡稱 APH)成立於1858年,佔地面積約2萬6千平方米,坐落於美國肯塔基州的路易士維爾市。它是一家非營利組織,自成立以來一直為推動盲人的教育而不斷努力。此前,美國盲人印刷社(APH)為盲人或視力障礙者設計並製作了大量教育用書和其他教輔材料。

而如今隨著科技的迅速發展,印刷社的研究部門也展開了對新科技的研發。他們最新研究出的一個名為Graphiti的概念性科技,讓許多盲人或視力障礙者在美國本周的日全食中,「觀看」了整個日食過程。這也是歷史上,第一次有盲人或視力障礙者能夠參與到日食的觀看中。

Graphiti 到底是什麼黑科技?
Graphiti 是一款由 OrbitResearch 公司為美國盲人印刷社(APH)研發的工具。從技術層面來說,Graphiti 是一個動態的多層觸覺觸控屏。從表面上來看,Graphiti 是一個黑色的平板電腦,底部有兩排整齊的按鈕。不過,與你家裡的 iPad不同,Graphiti 的螢幕由40乘60 可移動的針腳組成。有點像小時候玩過的彩燈盒玩具。跟彩燈盒相比,Graphiti 螢幕上的針腳要小得多。因為越小觸感就會越細膩,越能夠還原和傳達不同的觸覺資訊,比如圖標或是照片,甚至是動態的日食圖像。而且,由於針腳的高度可以變化,Graphiti 還能夠還原並模擬出地圖上的地形圖像,甚至還能體現出圖片的陰影部分和圖片濾鏡。

Graphiti 的可能性
雖然目前 Graphiti 仍然還是一個概念性的技術,但是由它引導出的其他科技上的設計思路已經讓 APH 看到了許多未來的希望。對於盲人或是視力障礙的孩子們而言,在接受教育時,最大的挑戰就是:如何實時接收教師給出的圖形資訊。普通人在上課時能夠下意識地用肉眼捕捉到這些關鍵資訊,但是對盲人或是視力障礙的孩子們而言,這是一個亟待解決的問題。

為了測試 Graphiti 的可能性,本周,APH 邀請了 30 名盲人或視力障礙者一同觀看了整個日食的過程。攝影師每個 30 秒拍攝一次日食的圖像,並實時與Graphiti 共用這些檔案,螢幕自動刷新,因此螢幕的觸覺資訊也不斷更新。對於盲人或視力障礙者而言,這可能是一個劃時代的新發明。他們可以在 Graphiti 上進行互動,放大圖像或是旋轉圖像、打字、書寫等,就像普通的觸屏手機一樣。在今天,還沒有其他能夠和 Graphiti 相提並論的同類型發明。多年以來,人們一直嘗試用各種手段,從各個角度解決問題。但是目前,只有 Graphiti 能夠用不同的針腳高度體現出圖片中濾鏡和陰影。

Graphiti 何時進入市場
儘管 Graphiti 是一款意義重大的革命性發明,但是從概念的提出到真正的市場零售,它還有很長的一段時間要走。目前 Graphiti 的成本,單單只是一個 Graphiti 平板就需要4千至5千美元,這還不包括連接的電腦、相關軟體和其他附件;而如果加上這些附件,成本會達到8千多美元。

價格昂貴只是第一個問題,而第二個問題就是人們對於 Graphiti 接受度的提升。不過研發者們相信,隨著 AR 技術和遊戲行業的不斷發展,Graphiti 本身的科技水準會進一步提高,同時人們對這樣的發明也會更容易理解。

Graphiti 的更多應用
對於未來的 Graphiti,APH 已經有了一些想法,比如將 Graphiti 作為可實時更新盲文教科書,在連接多個設備後,像 GoogleEarth 一樣將整個世界,展現在盲人和視力障礙者的面前。APH 的工作人員最後這樣說:「儘管我們是一家非盈利公司,但是我們希望能向其他盈利公司展現我們的新發明,並讓他們看見這些新技術的可行性。畢竟,如果我們這樣的小公司都能做出這樣的新技術,他們肯定也能做成,而且還可能將這樣的技術發展到一個更高的水準。我們也希望,大公司們能夠參與到 Graphiti 或相關科技的研發中,為盲人和視力障礙者們帶來更多的生活便利。」

來源:2017-08-25 由 WTT資訊 發表於 科技
https://kknews.cc/tech/ogbqxe6.html


3. 台灣中興大學微光之星作品「大台中智慧城市火車站盲人友善環境微光報位系統之佈建與應用」獲獎

台中市政府今年爭取到亞太網路資訊中心年會(APNIC)在台中舉行,市府經發局首先推動「智慧城市週」活動為年會暖身,並舉辦智慧城市創意設計競賽。9月7日決賽結果出爐,中興大學「微光之星」與 SPACE 微程式資訊公司分別獲得實踐組與創意組金獎。

副市長張光瑤出席頒獎,肯定青年學子與青創家讓智慧城市夢想成真,期待智慧產品量產輸出國際,讓世界看到台灣的創意。

本次創意設計競賽共吸引來自全台各地85組青年學子與創業隊伍參與,經過激烈初選,遴選出20組優秀新創團隊進入今日決賽,現場並採簡報方式進行,邀請相關領域學者專家擔任評審,競爭相當激烈。

最終結果揭曉,「創意組」金獎由比賽團隊 SPACE 微程式資訊公司的作品 「Visible City看得見的城市」奪下;「實踐組」金獎則由中興大學微光之星的作品「大台中智慧城市火車站盲人友善環境微光報位系統之佈建與應用」拿下。微光之星作品以大台中火車站為微光報位系統的實踐場域,透過手機語音報位,讓盲人可清楚知道自己的所在位置,往目標地點前進;並且注重人文藝術導覽與報位系統輔助的加值服務,改善盲人生活。

來源:2017年9月7日 中時電子報
http://www.chinatimes.com/realtimenews/20170907004918-260405

編者按:以下是這個系統兩年前發佈時的報導:• 台灣首條智慧街道成形!結合語音報位導航服務 讓視障者通行無阻發表日期:2015.10.20在萬物皆可物聯的時代,透過高科技的技術,協助弱勢族群有更美好的生活,對於政府及社會大眾而言,應是一個不可推卻的社會責任。在台灣,領有視障手冊者近6萬人,但實際視障人口有將近19萬人,在都會區裡,處處可見高科技應用服務,然而符合視障者的無障礙設施及服務卻顯不足,故打造一個智慧型街道,讓他們可以放心在路上大步向前走,成為政府推動友善城市的當務之急。

為推動台灣智慧街道的應用服務,在經濟部工業局的指導與支持下,資策會產業推動與服務處以設計思考(Design Thinking)理念,與「台灣數位有聲書推展學會」合作,結合業者通過 Apple 認證之 iBeacon 微定位技術,及以 Apple iOS VoiceOver 系統所開發公益用途之視障者語音報位服務——「友善城市科技微光服務」,讓視障人士透過科技輔具,能順利的在路上行走,猶如利用科技帶來的微光引導。政府期待能以此為起點,複製成功模式至其他領域,並進一步擴大更多智慧街道、友善城市的應用。

資策會資訊長戴豪君表示,二十一世紀的科技發展強調「以人為本」,資訊科技發展的首要目標在於滿足人的需求。以蘋果公司為例,iPhone 手機以 VoiceOver 輔助軟體結合語音導航及定位功能提供盲人行動應用,在今年(2015年)6月18日獲頒美國盲人基金會「海倫凱勒獎」,足見國際上科技化輔具的市場發展趨勢。

經濟部工業局主管表示,透過本次的場域合作模式,看到結合台灣資訊業者實力,共同打造友善城市環境、優化公共服務的可行性。值得一提的是,借助語音「報位」與「導航」功能,更可提升視障者出行的安全性與自主性,進一步發展人性科技相關服務;將科技技術應用於解決人類問題,即是發揮其最大的效益。

台灣第一個戶外視障者的友善街道已然成形,智慧街道應用服務已與萬華區裏辦公室、臺北市西門國小、台大醫院北護分院,以及7-ELEVEN、NET服飾、全家便利商店、康是美、世運食品、台灣彩券、天強建設等單位合作,透過室內型及戶外防水型「服務定位器」的佈建,提供從康定路至西門捷運站1號出口(成都路)沿線的語音報位服務,並已透過實地測試與調整語音報位內容,精確提供行走資訊,從而發展為一體式無障礙服務,未來,若能將此成功模式複製、擴大至其他地區,台灣將離一個完整的友善城市不遠矣。

http://www.seinsights.asia/article/3290/3270/3640

•在美國,這類發展亦在兩年前推出

IBM也開發室內導航系統定位信標+App撰文: BioMeder 2015-10-29室內GPS導航?你用過 GPS 導航嗎?隨著幾乎人手一支的智慧手機和網路地圖的發展,GPS 已經漸漸取代過去我們必須努力認路和看地圖的模式,很多時候我們什麼都不用知道,只要出發前設定目的地,跟隨導航的指示,就能簡單地到達目的地。但這種僅依靠 GPS 導航的方式,對視障朋友而言,在建築物內可能因衛星訊號過於微弱,可說是幾乎不可行。此外,GPS 也無法讓視障者立刻察覺有人迎面而來,很多時候還是要視障者自己依據當時的狀況來反應。

定位信標發射器去年美國微軟公司與英國導盲犬協會、未來城市創意設計組織,合作專案設計了一個佈滿「定位信標」(beacon)發射器的實際地理環境,協助視障朋友在城市內更自在地行走;同樣從前年開始,美國蘋果公司、百貨業、美國運動聯盟、台灣一些新創公司,也相繼應用蘋果公司的「iBeacon」定位技術,在自家門市的室內進行廣告或優惠折扣推播服務,當消費者接近目標商店,就會自動傳送促銷折扣到消費者手機。近年來各個資訊和科技巨擘,都紛紛投入生醫領域的科技產品,近日美國 IBM 公司也和美國賓州的「卡內基美隆大學」(Carnegie Mellon University)共同發表了一款可在蘋果公司的 iOS 系統上執行的 App(NavCog),利用現有的感測器和認知技術來幫助視障者在該大學的校園內活動,藉由耳機傳遞聲音或手機振動,指引視障者行走。

視障專用系統App他們在校園的許多走道上先安裝藍芽「定位信標」(beacon),而手機上也有感測器,App 即能分析這兩種訊號,像是有人接近視障者,可以分析這人的表情判斷給視障者知道;另外,視障者到超市買東西,只要拿起包裝用手機一照,就有語音說出這是什麼產品。

快來看看這款App的科技效果,不過現在只能在該校園使用。是否有更好的方式,達成真正的全面無障礙環境呢?https://biomeder.com/ibm-gps-navcog/參看 youtube英語相關視頻介紹: Cognitive Assistant for the Visually Impairedhttps://www.youtube.com/watch?v=w17iS0AJHjU

• 去年尾,安徽的安慶市也推出了相類似的視障者無障礙信標導航系統:

安慶在全國率先實施科技助盲無障礙生活「大燈泡計劃」2016年12月12日,記者從市殘聯獲悉,目前安慶市在全國率先實施科技助盲無障礙生活「大燈泡計畫」,填補了藍牙信標技術實際應用的國內空白,建設了國內首個資訊無障礙商業街、首個資訊無障礙校園。500名盲人在特定區域無需明眼人牽引,就能暢行無阻、獨立辦事。

據瞭解,「大燈泡計劃」通過引進藍牙信標技術,輔助定位獲取資訊,將具有輔助定位和收發資訊功能的藍牙信標與具有藍牙接收和語音提示功能的蘋果手機有機結合,開闢了盲人精准定位和獲取資訊的新管道。

為順利推行該計畫,我市建設聯網應用系統,助力智慧安慶建設。按照不同年齡盲人的生活需求,確定市區為「大燈泡計畫」實施區域、21歲以下盲人為受益對象。根據「商業街區盲健共用、特教學校盲生專用」原則,首期在人民路步行街、市特教學校佈設藍牙信標,適時再向旅遊景點、交通站點推廣。

經公開招標,我市一家公司成為該計畫「安慶專案」系統提供商和設備安裝商。該公司經實地測繪、製作電子地圖、資料編輯,研發了國內首個基於藍牙信標技術、相容互通、資料共用的「大燈泡系統V1.0」,獲得國家版權局頒發的《電腦軟體著作權登記證書》。

按照要求,該公司在步行街商鋪、通道等位置佈設800個藍牙信標,建設盲人、明眼人共用的國內首個資訊無障礙商業街;在市特教學校教室、寢室、按摩室、商店、餐廳、電線杆、樹幹等位置佈設150個藍牙信標,建設國內首個資訊無障礙校園。

同時,還搭建了資訊平臺,讓伺服器將步行街430家商戶和市特教學校接入「大燈泡系統V1.0」,即時接收步行街商戶發送的商品資訊和該校教務處發送的盲生上課地點、科目、時間等資訊。

此外,市殘聯還在本市特教學校、基層社區遴選500名21歲以下盲人,向每人轉贈一部蘋果手機,並招募志願者,分期對他們實施手機操作、行走定位、辨識物品培訓。

盲人不僅用手機收聽報時、流覽新聞、虛擬社交、線上購物,而且接入「大燈泡系統V1.0」,將步行街聯網商鋪、市特教學校聯網教室等作為目的地加入收藏夾,獲得了在藍牙信標佈設區域「蘋果手機在手、出行購物無憂」的無障礙體驗。

來源:2016年12月13日 安慶新聞網 http://www.aqnews.com.cn/

編者按:今年9月初,香港地鐵發佈了手機應用程式 MTR Mobile 新增了幾項功能,其中的一項便是利用遍佈在站內近千個藍牙信標(Beacon),構建車站室內信標定位導航系統,在多層結構的金鐘港鐵站內進行實測,提供站內導航和訊息推送服務。可惜這並非專為視障人士而設的無障礙設施,也沒有在應用程式加入無障礙元素。但無獨有偶,近年來各地一些城市比如三藩市國際機場的2號客運大樓,早在 2014年應用電子信標、藍牙系統組成室內定位網絡,旅客應用智能手機便可獲得機場推送的資訊來定位導航;視障人士在智能手機輔助語音的協助下,也能共用相同的服務。

期望日後港鐵會像本港其他公共交通工具比如九龍巴士的應用程式一樣,在他們的應用程式內提供訊息無障礙功能。


4. 幫盲人「聽見」光明,視氪量產視覺輔助眼鏡,獲近千萬元天使輪融資

中國視力障礙人數有7551萬,其中盲人達到1400萬。盲人缺少感知外界的手段,出行往往有不少障礙。我們此前報道的視氪科技,一直希望研發一款高性價比的盲人視覺輔助眼鏡,幫盲人有效避障,回歸普通人生活。

經過5年多的研發,視氪已經完成了這款眼鏡的研發,並針對1000多盲人進行了測試,進入小批量量產階段,預計今年6月將正式推出第一版消費者版本的產品。

視氪推出的第一款眼鏡,外觀類似墨鏡,重量在50克左右,設備續航約8小時,可外接移動電源,目前主要針對盲人出行痛點,主要功能點是障礙物檢測、通路檢測、台階檢測、窪坑檢測、樓梯檢測和上下坡檢測,檢測精度達到3cm,同時提供精準定位導航功能。未來會通過軟件更新的形式,增加人臉、紅綠燈、斑馬線識別等功能。

從技術層面上講,要幫盲人「 看到 」環境資訊,分為三個過程:資訊獲取、資訊處理以及聲音編碼映射。這其中,技術的難點自然在於地面檢測、障礙物檢測等環境信息檢測。這款眼鏡通過雙目攝像頭獲取周圍環境的立體信息,對獲取到的立體資訊進行處理,然後進行特殊的三維立體語音編碼,再將聲音(音樂)信息傳遞給盲人,盲人通過不斷的學習和體驗,會根據接收到的聲音來判斷周圍環境信息,從而達到能夠「聽」出世界的感覺。

相比於2016年時的報道,這款眼鏡產品無論在產品設計和功能實現方面都發生了不少變化。比如,視覺資訊獲取由雙目攝像頭加毫米波雷達的方案,變為了雙目攝像頭方案,主要適用相對靜態或者移動較慢的環境。

CEO 於紅雷告訴36氪,這些變化主要是根據全國各地1000多位盲人進行產品試用反饋做出的改變,更能滿足視障人群的真實需求。在公司及產品曝光後,共有一萬多名盲人加入到了視氪的微信、QQ群,團隊預測這基本已經佔到了中國視障網民的5%。4月開始,公司也會選取10名盲人進行為期一月的深度產品試用。

這款還在小批量試產中的眼鏡,大約有500-1000台左右,目前已經通過視氪自己的社群基本完成了預售。產品的售價在5000人民幣左右,低於國外類似產品約1萬美元左右的價格。團隊在國內也做過調研,結果顯示盲人能夠接受的價格在1萬元以內。新一代的產品也已經在規劃當中,軟件、硬體都會進行迭代,預計12月份會正式推出,售價暫還不能確定。未來,視氪將會與政府、慈善機構以及盲人團體展開廣泛合作,打造盲人社區,實現軟硬體營收。

相比於此前,只有美國、以色列、英國的幾家公司在做類似的產品,這條細分賽道上也湧現出了不少新玩家,比如我們此前報道的NextVPU。這方面於紅雷並不太擔心,一是因為在過去五年內,團隊進行了大量的技術研發,已經有五十多項發明專利;二是目前市面上的團隊進展都沒有視氪快,留下了相對充分的時間視窗;三是視氪的一個戰略投資方是中國視障產品的重要銷售管道。

目前視氪團隊有18人,創始人於紅雷畢業於浙江大學,核心成員來自於清華大學、浙江大學和上海交通大學,並擁有微軟、Google、美國國家儀器和富士康的工作經驗。技術帶頭人是浙江大學光電系汪凱巍教授,依託浙江大學光學儀器國家重點實驗室,帶領5名博士和12名碩士專註於盲人視覺輔助領域前沿技術的研究和驗證。

團隊在2016年也完成了天使融資,融資金額近千萬,由元禾原點、華睿資本、錦聚資本和六和橋資本投資。https://www.hksilicon.com/articles/1302653

這項數碼視障輔助器材的發展,本刊於去年及數月前已經有同一主題相關的前期報導,詳情請參閱:香港失明人協進會- 無障礙數碼科技通訊第117期(2016年9月版)http://www.hkbu.org.hk/b5_publications4_detail.php?id=130 及:香港失明人協進會 - 無障礙數碼科技通訊第125期(2017年6月版)http://www.hkbu.org.hk/b5_services5_detail.php?id=148#3


5. 韓國三星開發 VR 應用程式和眼鏡幫助盲人看電視

去年(2016),三星電子的一名工程師趙重勛(Cho Jung-hoon)注意到了一項奇怪的統計數值。一項政府調查發現,有 92% 視力受損的人群認為看電視是他們最喜歡的娛樂方式。

「當時,我以為這個文章有錯誤,後來我發現其實是我缺乏關於視力損傷的基本知識。」這位 44 歲的工程師在首爾市中心的三星電子新聞發布室中對媒體說道。世界衛生組織2010年的報告顯示,只有 14% 的視力受損人群是完全失明的,而剩下的86% 的人群對識別光線、黑暗和模糊的影像的能力各有不同。這給了趙重勛啟發,他要開發一個幫助低視力人群的設備。

他向 C-Lab 提交了一份計劃,C-Lab 是三星電子的內部孵化器,過去一年來,一直支持員工的風險投資項目。通過內部篩選和全公司投票,C-Lab 去年選中了趙重勛的想法。

趙重勛在三星工作了九年時間,他組建一個團隊叫做 Gear View and Read,他們推出了一款名為 Reluminus 的手機應用,這款應用可以對用戶周圍環境拍照並進行優化,以供視力受損人群使用。它需要用戶使用智能手機並同時佩戴虛擬現實頭盔,不過三星表示,這個十萬韓元(約合人民幣586元)的頭盔比那些輕易就超過一百萬韓元(約合人民幣5860元)的同等頭盔要便宜很多。

趙重勛表示:「在研究中我們團隊發現許多視力受損人群因為光學設備的高昂價格而不願購買,既然他們中超過70%的人都使用智能手機,如果能在智能手機上添加軟體幫他們看得更清晰的話,一定會很有用。」

在讓視力受損人群進行試驗后,趙重勛團隊開發了濾鏡,可以為一些特殊障礙人士進行圖像優化,例如在圖片外緣或中心進行模糊處理。他們也為光線厭倦人士添加了色彩濾鏡。

趙重勛開展研究的 Hanbit 盲人學校的金昌宏(Kim Chan-hong)老師表示:「視力損傷分為很多不同的癥狀,Reluminus 的好處就在於它可以根據個體情況而定製。」

該團隊下個任務就是要開發有相同功能的眼鏡。有人向團隊反饋說,在室外佩戴虛擬現實頭盔並不舒適。通常情況下,三星會將 C-Lab 風險投資項目吸收成為公司部門或孵化成另一家公司,但這次三星電子打破常規地決定再支持該團隊一年時間,進行眼鏡項目的開發。

三星創意創新中心副主管李傑一(Lee Jai-il)表示:「三星電子的力量在於它有很好的組織架構、很強的領導力以及它很善於做出選擇並專註於這些選擇,但是我們認為,這對於應對快速變化的未來尚不足夠,所以我們決定發展一些更有創意的小型機構。」

有某個商業想法的員工可以申請這個為期一年的項目,期間他們可以單單從事於該項目的工作。這些員工通常會領導一個三到七人不等的團隊。這個過程和創業公司很像,先做快速決定並在收到公司反饋和指導會議後進行修改。2015年以來有180個團隊通過了 C-Lab 的申請,其中 46% 的項目被吸收成為公司下屬部門,18% 的項目則孵化成了其他公司,剩下的由於成績平平而中途退出了該項目。李傑一表示:「我們的心態是瞄準 90% 的失敗率,目的在於鼓勵員工設立一個困難的目標,一個10個人中9個人都會中途放棄的目標。」

來源:中國新聞網
https://www.xcnnews.com/kj/440575.html


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乙部
專題特寫
機器學習真有趣之簡易入門

原文:
https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-80ea3ec3c471

你有否聽過別人談論人工智能和機器學習,但卻一頭霧水?即使讀過一些維基百科條目,你可能又會感到挫折而直接放棄,希望有人會給你更顯淺的解釋。為了令更多人都看懂,本文做了很多概括,好讓有志於認識機器學習的讀者們認識這個熾熱的科技話題。甚麼是機器學習?機器學習的目的是要創建一種通用算法(generic algorithm),這個算法可以告訴你某組數據的有趣結論,而你又不必為解決特定的問題而去編寫程式碼。例如有一種算法叫分類算法(classification algorithm),它可以把數據分類成不同的組別。你無需改動任何編碼,同一個分類算法即可以用來分辨不同的手寫數字,或是用來分辨垃圾電郵。當中不同之處,就是給予算法不同的訓練數據,它就會作出不同的分類邏輯。這種分類算法是一個黑盒,它可以為不同的分類問題上重複使用。而機器學習就是包含了多個通用算法的涵蓋性術語。

兩種機器學習算法:監督式學習(supervised training)和非監督式學習(unsupervised training)。
1. 監督式學習:假設你是一個地產代理人,由於業務不斷擴充,你就得聘請更多員工為你打拼。由於你經驗老到,你一眼就可以估算出房子價值,但初入行的新人對物業估值還是一知半解。因此,你打算編寫一個物業估價程式,它會根據房子的面積、地斷,以及過去成交價等數據去計算價值,這樣,你的新員工就可以用程式為物業估價。你把過去三個月,你所負責區域的物業成交記錄寫下來,數據包括房間數目、房子面積、地段,最重要的當然是成交價啦。我們會利用這些資料作為訓練數據,然後編寫程式,把學習到的數據來估算其他房子的價格。因為你知道每個房子的價格,換句話說,你已經知道了問題的答案,並可以反向地找回問題的邏輯。比如說,你已經知道了數學試題的答案,但數式中的運算符號都被刷去了。電腦會為你計算出數式的關係。一但你知道了解決這類特定問題所需要的數學方法後,你就可以解決其他同類問題了。這就是監督式學習。
2. 非監督式學習:要是你不知道最後各房子的成交價,而你只有物業面積、房間數目和地段等資料,你仍然可以推算出房子的價值。比如說,有人給了你一列數字,而他對數字的意義又不是太清楚,但你卻能夠從中找到一些規律或分類等邏輯。這就是非監督式學習。可是,有了這些數據又可以做甚麼呢?首先,你可以獲得一個算法,用來自動劃分不同的物業市場。你會發現,大學校網的買家會喜歡一些戶型較少,但房間較多的物業;但郊區的買家則會偏好一些面積較大,擁有三個房間以上的物業。你也可以從數據中知道豪宅地段應該如何部署,從而令你獲得更多佣金。接下來,本文會把焦點著重於監督式學習,這並不是意味著非監督式學習沒有用處。事實上,隨著運算法的改良,非監督式學習將會顯得越來越重要,因為即使不需要把數據和正確答案聯繫在一起,它也可以被使用。然而,物業估值是否真的可以被視為學習呢?

人類的大腦通常都可以在沒有明確的指令下學習和應付多種情況。假如你是一名擁有資深經驗的地產代理,你對房子的合適定價、最佳銷售方式,以及不同戶型的潛在買家等都會有本能的感覺。強人工智能(Strong AI)的研究目標就是要把這種本能以電腦複製出來。可是,目前的機器學習算法還未夠強大,它們只能夠專注於特定的問題上。也許,學習一詞在這情況下應該定義為:在少量數據樣本的基礎上找出一個公式算法來解決特定問題。

好了,就讓我們來寫一下編碼吧﹗假如你不知道甚麼是機器學習,你可能會定義不同的規律來估算房子的價格。請看看以下的虛擬程式碼。

def 估算售價(房間數目, 面積, 地段)
價格 = 0

# 在這一區域,房子的平均尺價為 $200
平均尺價 = 200
if 地段="半山區"
平均尺價 = 400
else if 地段 = 郊區"
平均尺價 = 100
end if

# 現在估算基礎價格
價格 = 平均價格 * 面積

# 現在根據房間數目再調整售價
if 房間數目 == 0
$ 開放式公寓價格一般較便宜
價格 = 價格 - 20000
else
# 房間數目越多,價格通常越高
價格 = 價格 + (房間數目 * 1000)
end if

return 價格

好了,即使這個程式看來似模似樣,但它並不完美,因為隨著價格的轉變,你便需要修改程式,或加入更多規則去重新計算售價。如果能讓電腦找出實現上述函數功能的方法,豈不是更好呢!只要程式能估算出正確售價,我們又何需理會它的函數功能是甚麼呢。試想,房子價格就是一碗湯,而房間數目、面積和地段就是它的材料。如果你可以知道每個材料如何影響價格,你最終可能會找到一個最好的成份比例,繼而計算出最佳售價。如下列編碼:

def 估算售價(房間數目, 面積, 地段)
價格 = 0

# 加一點點房間數目
價格 = 價格 + (房間數目 * 0.843219)

# 加一些面積
價格 = 價格 + (面積 * 1231.5682)

# 再加一點點地段
價格 = 價格 + (地段 * 2.3242964)

# 最後隨意加多一點材料
價格 = 價格 + 201.2343276

return 價格

以上的奇怪數字就是我們的權重(weight)。假如我們能夠找出一個完美的權重數值,我們就可以估算出所有房子的售價了。那麼,我們可以如何找出權重數值呢?第一步:把所有權重都設為 1。第二步:把你知道的成交記錄導入函數進行運算,測量估算價值與真正售價的差異。

假設你有500個交易記錄,例如第一套房的真正售價為250000元,而函數計算的估值為170000元,它們相差了80000元,再計算它的平方。然後把全部500套房的差異平方值計算總和,最後除以500,計算它的平均值。我們把這個數值稱為函數的成本(cost of function)。如果你可以調整權重,把成本變為0,你的函數就會完美了。這意味著,函數所估算的價值與真正成交就沒有差異了,這亦是我們的目標。第三步:通過嘗試所有有可能的權重值組合,不斷重複第二步。那一個權重組合的成本值最接近0,你就選用那個組合。當你找到了合適的權重值組合,你就解決了問題﹗好吧,你當然不能嘗試所有權重值組合,因為它是無窮無盡的,到世界末日你也不可能試盡所有組合。

為了避免這種情況,數學家們創建了很多聰明的辦法來找出權重值,其中一種稱為批量梯度下降法(batch gradient descent)。我們會寫出一條等式去表達上述提及的第二步,亦即成本函數。如果我們為等式中所有房間數目和面積的所有可能權重值以圖形表示,成本函數就像一個碗。縱軸代表成本。成本最低點就是偏離真正售價最少的地方。我們只要不斷微調權重,成本值就會一直向著最低點走下坡。假如你懂得一點微積分的話,你便可容易地找出線的斜度,不消幾回,你應可很容易便找到合適的權重值。這種運算法我們稱為多元線性回歸(multivariate linear regression)。你在創建一條能夠切合所有房屋數據點的線性表達方程式,當有一個籨未見過的房子出現時,你就可以用這條等式找出相對價格。雖然等式看似很強大,但它卻未必適合所有情況,原因是房價定必不會是一條簡單的直線吧。幸運的是,現今還有很多能夠處理非線性的機器學習算法,例如神經網絡(neural network)等。事實上,以上內容純粹為了解釋機器學習的原理,在實際操作時,你大可運用現有的機器學習程式庫來達致相同效果。儘管基本概念非常簡單,要靈活運用機器學習以得到有用結果還需要一些技巧和經驗的。如讀者們有興趣進一步認識及研究人工智能和機器學習,本欄日後將會再深入探討。

 

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