大學藍海:「長輩學生」是寶,快捧好!

■大學太多而學生愈來愈少,台灣多數大學都擔憂焦慮。「拉學生」成為大學教授的正式業務,有些去高中辦說明會,有些招待高中生到校園參觀,在升學放榜時節,還有些大學教授得打電話固樁加促銷,遊說家長與學生要到學校報到。但是無論怎麼搶,其實都是在爭一個註定愈來愈小的餅。爭取中國大陸學生、歐美東南亞外籍生…都困難重重、緩不濟急。
但也許,我們有一張不小的餅就在身旁,而且正在悄悄長大。

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向量式導航和人工網格細胞

■探索新的道路、回到記憶中的地點和尋找捷徑等,這些能力看似簡單,卻難以解釋。一直以來,大腦的空間辨認能力是個謎,沒有數學模型能夠好好地描述,亦沒有人工智慧能在這方面和大腦相比。直到最近,採用深度強化學習的最新人工智慧達到了人類等級的空間辨識和導航能力,它不僅能走迷宮,還會抄近路,這給了大腦科學很大啟發。

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【19-2】基因:從抽象的符號到實體的染色體

■1953年4月25日,科學雜誌界第一把交椅Nature雜誌上,華生、克里克二人發表了DNA的雙股螺旋結構解密,自此開啟了人類科學史上突飛猛進瞭解DNA與基因的嶄新世界。然而,若要提及最早有關基因的研究,可追溯距今約一百五十多年前那家喻戶曉的孟德爾「豌豆實驗」。

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費曼之於固態物理:超導與超流

■在學界內,費曼是出了名的不愛寫文章,當然那個時代學術的市場還不是那麼競爭,加上他在學術的聲望,讓他可以耐心將有趣的工作完成到一定水準再與世人分享。然而,大家如果查閱他的著作年表,會發現他在 1953-1955 年間密集推出了好幾篇文章,同時間他的勁敵 Schwinger 正費心力將量子電動力學雕塑成更優雅工整的形式,費曼卻暫時放下粒子物理,將他路徑積分與費曼圖的技術帶到在凝態物理的超流體氦液問題中。再往下翻閱年表,在 1957 的 Review of Modern Physics ,我們也能找到費曼的一篇「超流性與超導性」,談論那個時代理論物理學家對這兩種物質態的了解。

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【人物專訪】生命科學是永無止境的道路——訪沈哲鯤老師

■談起表觀遺傳與DNA序列間的關係,沈老師滔滔不絕地分享兩者作用的奧妙之處。DNA序列改變固然會影響基因的表現,例如許多癌症細胞在DNA序列皆有所改變,造成蛋白質不產生或表現質量有所差異;然而另一方面,也有一些序列改變後,改變的蛋白並不會直接致癌,而是影響DNA染色體的修飾,造成整個細胞中多個基因的表現質量因而改變,間接的引發了癌症。由以上例子,我們可看到表觀遺傳在DNA序列層次之上,另外一層的調控也是非常重要的。

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【科學史沙龍】費曼遺稿重現江湖

■《費曼遺稿》 (Feynman's Lost Lecture) 是費曼在 1964 年 3 月,對加州理工學院大一的普物學生講授「行星繞日運動」,所留下來的手寫稿、板書照片以及錄音帶,由他的同事古德斯坦夫婦 (Goodstein) 整理成書,在 1996 年出版。我們可以從這份遺稿裡,體會他如何以簡馭繁,用別人沒想過的角度,解決看似複雜的難題。

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【科學史沙龍】費曼的奇想:量子迷宮裡的電子

■費曼跟其他偉大物理學家最大的差異,並不是在於他特別聰明或優秀,而是無論面對什麼樣的科學難題,他總是像個小孩一樣,既好奇又充滿獨特的點子。也就是因為如此特別的思考模式,當理論學家仍在就著雙狹縫實驗結果,爭論電子究竟是波還是粒子時,費曼已經跳過這個非黑即白的常人邏輯,調皮地設想各種可能性了。

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人工智慧可能改寫電影史嗎?史上第一批純由文字產生的短片

■單純由文字生成電影是可能的嗎?數個月前美國杜克大學的研究團隊在AAAI發表了一個新的機器學習架構[i]:混合生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)與變分自編碼器(Variational Autoencoder, VAE)兩種技術,能夠從文字描述中生成全新的短片。

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【人物專訪】尋寶,揭開生命的面紗────訪阮麗蓉老師

■「生命」到底是什麼?它是如何誕生又是如何運作的?這些關於「生命本質」的問題困惑了從古至今無數的智者和學者,但也同時圍繞著人們,推動著文明的發展,像一條鋪展開來的紅地毯,如此的引人注目又默默的引領著人們向未知的方向前行。而阮麗蓉老師也正是被這條紅地毯吸引的其中一員。

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路徑積分與費曼圖(下)

■在前文中筆者指出,路徑積分在發明之際主要是作為另一種計算給定物理過程所對應躍遷振幅的方法,費曼圖是物理過程的圖像表示,當畫出一個費曼圖,原則上我們能夠將它拆解成一些小過程,而每個小過程可由費曼規則對應到某個數學式,也就是我們所求的答案。
在費曼的工作之前,儘管人們已經知道了在量子場論中進行這種計算的方法,但當時,這幾乎是只有最頂尖的理論物理學家才能進行的計算,而今任何一個研究所水平的物理本科生幾乎都能進行最簡單的微擾理論計算。

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AI偵探能打擊幫派──也將引爆道德危機?

■黑道份子燒殺擄掠、處處行兇,是警方從古自今的難解之題。如何辨認行兇案件是否與某個集團有所關聯? 該罪犯會不會再次冷血報復? 今天,這些問題正被一個嶄新的演算法一網打盡,它可以全自動化地利用更少的特徵,將行凶者分門別類,甚至預測犯罪,猶如科幻電影《關鍵報告》的情節滲入現實當中。然而,這把利劍的另一鋒刃也尖銳地刺向許多道德議題:壞人反向操作新技術預測警方的逮捕行動、每位無辜的人都要承擔著被誤判的風險……

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我猜牛頓是這樣得到第三運動定律

■牛頓的萬有引力定律是建立在一個「質點模型」上的。太陽和地球都各佔有很大的空間,如何決定太陽與地球的距離 R?太陽和地球雖然很大,可是和 R 比起來,卻是微不足道。因此,牛頓把太陽和地球看成兩個質點,在太陽裡面取一點(S 點),這就是太陽的位置,它的總質量 M被壓縮在 S 點,在地球裡面取一點(E 點),這就是地球的位置,它的總質量 m 被壓縮在 E 點。S 點和 E 點的距離是 R。我們可以做一個想像,用很多假想的平面把太陽分成很多塊:A、B、C、D…等等,每一塊對地球都有引力,是組成太陽的總引力的一個分力。

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高教入學機制系列(三):升大學機制的中心思想:「同學,我們不在乎你」

■要看出一個國家的大學是什麼樣的格局,對學生和對社會抱持什麼樣的使命感,你不必看它的校舍,不必看它的論文數,只要看它怎麼招生。
仔細分析歐美大學錄取學生的機制,和國內大學錄取學生的機制相比較,很難不感慨:從各種方面看來,國內大學處處透露了一個潛台詞:「同學,你對我們來說一點也不重要,我們不在乎你。」

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路徑積分與費曼圖(上)

■筆者相信在 CASE 的多年耕耘下,讀者們對於路徑積分或多或少都有所耳聞。科普界亦已有許多談論路徑積分的文章,絕大多數都會以光子或電子的雙狹縫干涉實驗為物理動機進行說明,以一個科學工作者的角度來看,這的確不失為好的介紹方式——首先提出實驗可想見實現的物理情境,接著嘗試利用物理直覺猜測可能的結果,再以意料之外的真實現象誘使讀者思考,最後說明迄今人類對於此問題的理解,並抽象化成為整個量子理論的指導原則。

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