人工智慧貓門問世,不用擔心再被貓主子的"戰利品"嚇到!

自從有了人工智慧貓門誕生,真的不用再擔心被愛貓的戰利品嚇到了!
 

人工智慧 AI 科技用於可愛的喵星人身上已經不是新聞，像是之前百度工程師為了拯救寒冬中的浪浪而開發的人工智慧貓屋，保護浪浪免於凍死與餓死；台灣也有從矽谷回台的工程師開發 AI 貓便盆，都是以保護愛貓為出發點。而這次又有新的人工智慧貓咪產品問世，只是這次的開發動機是：奴才被主子叼回的獵物嚇到，而且開發人員竟然不是工程師！

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  ▲人工智慧貓門可偵測到附近出沒的貓 以及牠們口中是否叼著獵物

寵物貓半夜叼獵物回家 奴才嚇到研發AI產品應對

根據 the Verge報導：亞馬遜的產品經理 Ben Hamm 收養了一隻「甜蜜又致命的貓（sweet, murderous cat）」Metric 之後，半夜經常被吵醒。因為 Metric 這時總是會叼著「戰利品」回到家中。有時是垂死的小動物、有時甚至是屍體。Hamm 真的別無選擇，只能疲憊地將牠們安樂死後，再回去補眠。
Hamm 透過學習程式語言的方式終於解決了這個問題，並且在「點燃西雅圖（Ignite Seattle）」的演講中，幽默地分享這項人工智慧解決方案「貓・老鼠・A.I・我的媽啊！（Cats, Rats, A.I., Oh My!）」

▲貓奴PM分享他如何使用人工智慧 解決愛貓叼獵物回家的問題
首先，Hamm 先把家中的貓門「升級」為「守門員」來把關愛貓是否又帶獵物回家。安裝電子套件 Arduino 來鎖門很容易，但是要如何讓門鎖感應到Metric 的口中是否叼著獵物？

透過機器學習訓練人工智慧分辨貓與獵物

身為亞馬遜的資深產品經理，Hamm 想出了 ML 機器學習的解決方案。Hamm 在貓門上方安裝了自家的 AWS DeepLens。AWS DeepLens可讓程式開發人員在攝影機上執行DL深度學習模型，可以針對看到的內容進行分析和採取行動。

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  ▲人工智慧貓門偵測到叼著獵物的貓咪後，Arduino 系統就會自動將貓門上鎖
Hamm 親自訓練這套 AI 系統，而且使其能偵測愛貓的口中是否叼著獵物。如果有的話，Arduino 則會自動將貓門上鎖 15 分鐘，這段時間足以讓 Metric 考慮是否要放棄口中那不受歡迎的「禮物」，然後「乾乾淨淨」地回來。

 

▲Hamm 使用 23000 張愛貓回家的照片做機器學習>，訓練人工智慧分辨貓與獵物
Hamm 花了好幾個月蒐集 23000 張 Metric 回家時的照片並作標記，包含 Metric 口中有叼著獵物以及沒有叼著獵物的圖片。Hamm 使用線上的 ML 機器學習>服務 Sagemaker 訓練了三個階段的模型：
 

  ▲Hamm 使用線上的 ML 機器學習服務 Sagemaker 做三階段訓練模型，由左到右分別是辨識「這是貓嗎」、「牠要過來嗎？」、「牠口中是否已有食物？」

• 第一階段的模型是辨識「這是貓嗎」？假如答案為「是」，就進入下一階段
• 第二個階段的模型是「這貓是要過來還是過來？」假如答案為「故來」，就進入下一階段
• 第三個階段的模型是「這貓是要回來吃東西，還是嘴裡已有食物？」

以上三段辨識跑完，所花時間竟然不到兩秒。
假如人工智慧偵測到 Metric 口中有小動物，Hamm 就會立即收到這只「連環殺手」的殺生證據，然後致力於野鳥與自然保育的團體 Audubon Society 就會收到來自 Hamm 的捐款（流程如下圖）。
 

  ▲當人工智慧偵測到 Metric 口中有獵物後的處理流程：貓門會先上鎖，接著拍下證據照片，此時自然保育團體也會收到善款
Hamm 說，這套人工智慧系統上線五個星期以內，Matric「未殺生」回家的次數達 180 次，幾乎每次都能順利過關，只有一次不小心被鎖在門外。而 Matric 口中有獵物的次數有 6 次，有5 次AI 都有成功地將這位「貓凶手」隔離在外 15 分鐘。
 

  ▲這套人工智慧偵測的良率高，誤把 Metric 偵測為「有獵物」的而鎖門機率只有 0.5%。而 Metric 6 次帶獵物回家的紀錄中，成功被鎖在門外有 5 次。

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