讀書寫作: 1月 2018

1/25/2018

Netflix 調漲服務價格

何佩珊，為什麼漲價後用戶數成長反而創新高？Netflix 認為真正的關鍵只有一件事，數位時代，2018.01.24

2011 年 Netflix 調漲服務價格曾引發一場大災難，但去（2017）年 10 月的無預警漲價卻似乎看不到任何負面影響，甚至在該季度還寫下淨增 836 萬戶的歷史新高，就連用戶基期已經相當高的美國市場，Netflix 也交出單季淨增 200 萬用戶的成績單。為什麼同樣是漲價，兩次的結果卻大不相同？...

但要說 Netflix 去年第四季為什麼能在服務價格調漲約一成的情況下，不但沒有受到負面衝擊，反而還加速用戶數成長，海斯汀認為真正關鍵的原因是：「讓大製作更強大。」以《光靈》和《怪奇物語》這兩個熱門的 Netflix 原創大作來看，他們發現當愈來愈多用戶談論這兩個作品，隨著身邊朋友討論的聲量愈大，就更能拉動其中還不是 Netflix 用戶的人去訂閱 Netflix。在他看來，這才是推動用戶數持續增長最關鍵的加速器。

海斯汀認為，去年第四季的結果證明Netflix的內容已經成功讓用戶將 Netflix 視為首要娛樂，同時這個現象也代表消費者對價格的容忍度會隨著內容的品質而提高。Netflix 內容長泰德．薩蘭多斯 (Ted Sarandos) 認為，使用者在評估 Netflix 的服務價值時，衡量標準其實是他們花了多少時間觀看 Netflix，以及他們有多愛這段時間。

China wants to make the chips that will add AI to any gadget

Yiting Sun, China wants to make the chips that will add AI to any gadget, MIT Technology Review, January 24, 2018.

In an office at Tsinghua University in Beijing, a computer chip is crunching data from a nearby camera, looking for faces stored in a database. Seconds later, the same chip, called Thinker, is handling voice commands in Chinese. Thinker is designed to support neural networks. But what’s special is how little energy it uses—just eight AA batteries are enough to power it for a year.

Thinker can dynamically tailor its computing and memory requirements to meet the needs of the software being run. This is important since many real-world AI applications—recognizing objects in images or understanding human speech—require a combination of different kinds of neural networks with different numbers of layers.

In December 2017, a paper describing Thinker’s design was published in the IEEE Journal of Solid-State Circuits, a top journal in computer hardware design. For the Chinese research community, it was a crowning achievement.

The chip is just one example of an important trend sweeping China’s tech sector. The country’s semiconductor industry sees a unique opportunity to establish itself amid the current wave of enthusiasm for hardware optimized for AI. Computer chips are key to the success of AI, so China needs to develop its own hardware industry to become a real force in the technology (see “China’s AI Awakening”).

“Compared to how China responded to previous revolutions in information technology, the speed at which China is following the current [AI] trend is the fastest,” says Shouyi Yin, vice director of Tsinghua University’s Institute of Microelectronics and the lead author of the Thinker paper, referring to the effort to design neural-network processors in China....

For now, Chinese chip researchers have many problems to solve: how to commercialize their chip designs, how to scale up, and how to navigate a world of computing being transformed by AI. What’s not lacking, though, is ambition. “As chip researchers, we all have dreams,” says Yinhe Han of ICT. “We’ll see how far we can leap.”

Free daily newsletter on AI by MIT Technology Review

The Algorithm - News and views on the latest in artificial intelligence, MIT Technology Review.

1/22/2018

台積電的供應鏈管理

林苑卿，讓客戶離不開台積電的管理鐵律逼著供應商一起進步　排除所有影響出貨的因素，財訊雙週刊，第 503 期，2016/05/31

談到台積電對供應鏈廠商嚴格的管理，提供台積電晶圓測試板的中華精測總經理黃水可說，台積電的競爭力指標是品質、價格、交期、服務，當然，不只是對客戶，台積電對供應商的要求，也是同樣標準。

因為，若供應商的產品品質與支援，無法讓台積電的客戶產品準時量產，將會對台積電營收與獲利造成衝擊。

所以，所有和客戶出貨有關的大小事，台積電全都會攬下來管理，包括封測、矽智財 (IP) 等供應商的管理。事實上，這些供應商的主要客戶並非台積電，而是台積電的客戶，如蘋果、高通、聯發科等。...

台積電封測下游矽品的歐洲業務／北美客服處資深處長鄭陽智舉例，晶圓凸塊的週期時間一般是六天，為了縮短客戶的上市時間，台積電就會在初期量產時，要求縮短成3天。常常要供應商和台積電一起完成這樣艱鉅的任務，為的就是要能滿足客戶在量與週期上的要求。

因此，趕進度的時候，供應商幾乎天天都要和台積電開會，甚至有時候異常狀況多，怕趕不上出貨時間，連星期六、日都要去台積電新竹總部和負責的人員開會。甚至星期日晚上11點，接到台積電窗口的電話來確認進度，也不誇張。

為了讓客戶產品可以準時出貨，台積電對供應商的要求永遠都比客戶還要龜毛。「我們現在和台積電合作的案子，未來將用在蘋果的手機上。比方說今年蘋果產品要用的方案，台積電就會在兩年前驗證過，蘋果則是在一年前驗證過......」蘋果供應鏈廠商透露，台積電永遠會比客戶更提早確認產品出貨流程是否零失誤。

台積電供應鏈廠商高層分析，台積電可以告訴客戶，「到我這，我已經確認過所有供應商品質了，所以我們整體良率可以很高，你去別的地方可能良率降5％，來我這邊即使價格貴3％，你還是賺2％。」台積電透過這樣的供應鏈管理，確保客戶產品的品質、良率、測試穩定，甚至出貨之後被退貨的機率大幅降低，將晶片毛利再往上提升。

1/18/2018

Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents

David L. Poole and Alan K. Mackworth, Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, Cambridge University Press, 2nd edition, 2017.

免費的 AI 好書和 python code

阿里巴巴和微軟的 AI 軟體超越人類閱讀能力

高敬原，超越人類閱讀能力，阿里巴巴、微軟AI創紀錄，搶攻客服導覽工作，數位時代，2018.01.16

阿里巴巴與微軟的AI機器學習模型，參與被認為最具權威性的史丹佛大學閱讀理解測驗，在分析500多篇維基百科文章、通過題目庫10萬條問題的隨機測驗後，最後出爐的成績都紛紛超越人類過去的紀錄。

由史丹佛大學研究人員所開發的史丹佛大學閱讀理解測試 (Stanford Question Answering Dataset，簡稱 SQuAD)，被業界認為是最具權威與公信力的機器閱讀理解測驗，包括Google、IBM、Facebook、卡內基美隆大學等企業機構都曾參與。...

SQuAD比賽由一個10萬條問題組成的機器閱讀理解題目庫組成，這些題目以500篇維基百科文章為基礎，主要用來測試機器是否能透過自然語言處理模仿人類對單字、句子的理解，在消化大量資訊後，精準地回答出問題。

AI在閱讀完題目庫中的一篇短文後，需要回答關於文章的幾個問題。例如，讓AI閱讀影集《異世奇人》資料，然後問「博士的飛船叫什麼名字？」；或是閱讀成吉思汗的歷史後，問「成吉思汗是哪年去世的？」

阿里巴巴研究團隊提出的「基於分層融合注意力機制」的深度神經網絡模型，是這項技術的重大突破，這款模型可以模擬人類在閱讀理解時的行為，包括串聯不同篇章的內容、帶著問題反覆閱讀文章、在閱讀時標註避免遺忘資訊等。

1/15/2018

大數據的傲慢與偏見 (Weapons of Math Destruction)

Daniel Kahneman on AI

James Pethokoukis, Nobel laureate Daniel Kahneman on AI: ‘It’s very difficult to imagine that with sufficient data there will remain things that only humans can do’, January 11, 2018, AEIdeas.

You should replace humans by algorithms whenever possible, and this is really happening. Even when the algorithms don’t do very well, humans do so poorly and are so noisy that just by removing the noise you can do better than people. And the other is that when you can’t do it you try to have humans simulate the algorithm. And that idea, by enforcing regularity and processes and discipline on judgment and on choice, you improve and you reduce the noise and you improve performance because noise is so poisonous.