【人物專訪】我們一直都在學習——專訪林守德

■出於對「人工智慧」的好奇,林守德老師一頭栽進了AI的世界。初接觸這個領域時,學的還是圖靈(Alan Turing)以符號邏輯為主的那套,隨著技術進步,近二十年來的人工智慧領域已經轉向大數據與機器學習的方向。老師認為科學的價值在於「探索真理」,儘管市面上已經有許多AI套件,讓使用者不必知道背後的含義也可以使用。然而就算是被許多人拿來賺大錢的應用科學,老師認為身為一名學術研究者,探索這些技術成功的原因還是他非常注重的部分。他也強調,做研究需要紮實的基礎,對「歷史」也要有足夠的認知與了解。

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無尾熊的育兒、馭食、與禦毒術,你知多少?

■無尾熊像其他有袋類動物一樣,剛生出來的小無尾熊寶寶還沒有完全發育,大概只有大紅豆那麼大,不足半公斤也沒有免疫系統。因此,當無尾熊寶寶賴在媽媽育兒袋裡六、七個月時,完全得依賴母乳提供免疫保護。無尾熊另一個讓人耳熟能詳的特點,就是他們對尤加利樹樹葉的執著。但,尤加利樹樹葉既苦又有毒;無尾熊到底如何能一直吃一直吃,還是能好好的沒啥事呢?

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機器學習進軍藥物開發

■AI應用於藥物開發必須面臨種種考驗,其中之一為化學大數據的取得,由於深度學習的表現取決於訓練資料數量的多寡,是否能獲取大量資料事關重大,但這在化學領域中仍相當困難;另外,化學家也必須開發一些方法以確保AI所「發現」的分子是確實能被合成的。

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還以為自學是「自己學」或「爸媽教」嗎?體制外教育正在超進化

■在 1990 年代前,「自學」一詞總是用在那些家貧失學,卻無師自通某個技藝才幹的人。現在老一代的長輩,可能還是這樣看待「自學」這個概念。
1994 年之後,社會各方湧現第一波體制外教育的行動。許多發起動機是信仰和理念,例如強調古代經典(四書五經)薰陶,有些強調基督教信仰。森林小學、人文中小學、慈心華德福,無論出於本土,或是從外國引入,都是從理念出發,打造一整套不同於一般體制的教育內容、方法。

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洋蔥?剝開紅蔥頭層層的秘密

■想必各位都知道這種常常於肉燥或乾麵上提味的紅蔥頭吧?關於紅蔥頭的介紹,我們先簡單地從分類上開始說起:紅蔥頭在分類上屬於石蒜科蔥屬的植物,多數石蒜科植物的共通特徵是有如鱗皮般的膨大地下莖,例如大蒜、洋蔥。此外,石蒜科植物最出名的還有它們特殊構造的花朵。實際上所謂的石蒜指的就是在日本的墓園常見的紅色花朵曼珠沙華,或者說它另一個較通俗的名稱,彼岸花。

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小麥的基因地圖

■最近一期的《科學》雜誌上,由歐洲與美洲許多研究團隊共同完成了一個「不可能的任務」:定序並分析麵包小麥的轉錄體(transcriptome)。為什麼說是不可能的任務呢?因為他們選取了(1)不同發育時間的15種組織;(2)沒有環境壓力下的四種組織;(3)在生物壓力與非生物壓力下培育的幼苗,來定序並分析它們的轉錄體。除此之外,科學家們還詳細比較來自三種植物的六套染色體上同源基因們的表現方式。這麼龐大而複雜的任務,若非傾眾人之力只怕也不能完成。

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探索基礎科學系列講座第20期「智慧新世界:圖靈所沒有預料到的人工智慧」

人工智慧(Artificial Intelligence, AI)一詞首度於1955年被提出,在21世紀的今天已普遍被認為是影響未來人類社會發展的關鍵技術。
人工智慧之父圖靈(Alan Turing)認為人工智慧可藉由模仿人類智慧,從符號邏輯的推導與知識結合達成,但這個方向的人工智慧並沒有獲得巨大的成功。而進化至今的人工智慧,是建構在以巨量資料和統計為基礎的機器學習與深度學習之上,21世紀的人工智慧早已聰明地滲透在你我生活中。
本期探索講座將從機器學習、資料探勘、自然語言處理及電腦視覺重點切入,並重磅推出「AI嘉年華」,深入淺出人工智慧的基礎理論、方法、技術與應用,且看人工智慧將如何翻轉我們的社會。

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 v=5/2 量子霍爾態之謎(上)

■v=5/2到底發生了什麼事?這是研究霍爾效應的學者們近年來最關切的問題之一。
筆者曾用了三四篇文章來討論霍爾效應。從經典的整數量子霍爾效應(IQHE)、分數量子霍爾效應(FQHE)、複合費米子(Composite Fermion)到最近重新掀起討論的 v=1/2費米液體態(Fermi Liquid)。在本文中筆者想延伸這些故事,討論另一個實驗上被觀測到的著名的偶數分母的量子霍爾態—— v=5/2,以及它所牽涉的謎團。

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【物理史中的八月】1620 年 8 月:克卜勒(Johannes Kepler)的母親因施行巫術入獄

■1615年,一位德國雷昂伯格(Leonberg)的地方行政官艾因霍恩展開一連串的女巫審判,這是當時橫掃歐洲獵女巫風潮的一個行動,此風潮奪走了數千位有巫師嫌疑的性命。一共有15位當地的女士在艾因霍恩的監控下被控告施行巫術,其中8位被處死。在此風潮被逮捕之中有一位是歷史上最偉大天文學家克卜勒的母親。

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從一張2D影像直接建構3D資訊

■面對一張影像,我們「得到」的比起我們實際「看到」的豐富許多。我們的大腦在理解影像時,會將常識應用在其中,解讀影像沒有包含的部分。例如:看到桌子的三隻腳,我們能推論出被擋住的第四隻腳的形狀和顏色。要訓練人工系統達到相同的空間認知能力,需要大量手工標記的數據。對此,DeepMind公司近日發展一種人工智慧,能蒐集數據並訓練自己,突破數據不足的限制。對於一張2D影像,它能建構出3D的空間資訊,並且對從未看過的場景做出正確的預測。

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