AI並不神秘,不過就是要問一個好問題

類神經網路是機器的大腦,架構好類神經網路,提供資料訓練它,就可以讓機器去學習,最後機器學會了做一件事情,例如下棋,似乎就產生了「智慧」,我們稱為人工智慧。這中間的運作原理是什麼呢?政治大學應用數學系教授蔡炎龍說:「人工智慧就是學一個『函數』。」

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可愛到捨不得吃!如何面對美味肉食引發的「認知失調」?

■「解離」是避免內心出現「認知失調(cognitive dissonance)」一個強而有力的做法。認知失調理論假設人類具有強烈的「認知一致性(cognitive consistency)」的需求,人們希望自己的態度、信仰、行為都能保持統一。所以當我們的行為明顯和內心的態度不一致的時候,我們會採用一些「替代方案」來自圓其說。因此,儘管我們內心認為應該要愛護動物,不該傷害其他物種,但為了「吃肉」這個行為,不同的人可能採取了不同的藉口來填補認知失調,有些人用營養的觀點,有些人持演化論的立場,有些人則是試著減少自己關心動物的道德意識,有些人用「解離」忽略了肉食其實來自於動物身上的事實。

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不用看字典,機器也能學語言

■由於神經網路的出現,自動翻譯技術已變得越來越準確,這都是建立在大量平行文本的基礎上,讓機器可以模擬出人類的語言模式。也就是說,一個好的翻譯模型往往歸功於人們整理出的翻譯資料。這是不是代表兩個語言之間若沒有大量的雙語文本,機器就沒辦法學好翻譯呢?
「想像今天給你一大堆中文和阿拉伯文的書,其中沒有任何內容是重複的,你能知道如何去翻譯這兩種語言嗎?」巴斯克大學(UPV)的Mikel Artetxe接著說:「這聽起來是不太可能的,但我們的模型就是做到了。」

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測試波函數的意義與玻色版本的 Moore-Read 波函數

■要不要拿測試波函數來當科普題材一直筆者自己很掙扎的問題。在真正的物理研究中它們隨處可見,尤其在人們解析手法受限的強關聯問題中,如霍爾效應的物理。但另一方面它們卻也是極端技術性的,如果我不寫下任何方程式,我甚至很難跟大家說明定性上會發生什麼事,遑論是定量的結果。
但我覺得 Laughlin 波函數跟 Moore-Read 波函數這類的測試波函數,或許值得做一次嘗試性的討論。

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賦予AI人類直覺

那種能實際理解人類語言與邏輯,並依據已知背景知識作出推論的人工智能,早已為多數電腦科學家所拋棄。取而代之的,是由大量資料所訓練出的機器學習AI。這些AI缺乏將所習得規則套用在其他情境的缺點,使得一批認知發展學家重新思考人工智能的未來發展方向。

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AI化身電競選手,展現團隊合作默契

今年(2018)八月,繼AlphaGo與世界棋王的精彩對弈後,AI又再次向人類下戰帖。只是,這一次,不再是一對一的對決,而是團隊競賽。由非營利組織OpenAI打造的OpenAI FIVE團隊,迎戰五位頂尖人類電玩高手,在Dota2(一款多人線上策略遊戲)國際邀請賽上展開對決。較量的,不僅是高超的遊戲技巧,更是團隊合作精神。

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鐵的誘惑:切根蟲偏愛吞食玉米的鐵兵器

■在自然界裡,植物與昆蟲持續地進行軍備競賽,植物發展出各種抵禦昆蟲侵襲的方式,昆蟲亦會不斷地改變生理機制來突破植物的防線。譬如,玉米會將次級代謝產物釋放到土壤中,與鐵結合形成複合物以促進植株生長,並可以用於擊退許多企圖危害植株的昆蟲。然而,西方玉米切根蟲(western corn rootworm Diabrotica virgifera virgifera)是世界上主要危害玉米的害蟲,最近發表在《科學》雜誌上的研究證實,切根蟲的幼蟲不僅會被這些含鐵的複合物吸引,並從中提取鐵元素做為自身的營養所用。

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v=5/2 量子霍爾態之謎(下)

■在前兩篇文章中我們首先複習了量子霍爾效應,指出v=5/2的特別之處,並且對於v=5/2 的其中一個強力候選波函數 —— Pf 態進行了一些定性上的介紹。我們也指出,Pf 態所內建有趣的數學性質,也間接反饋到實驗的研究,強化了人們對真實系統v=5/2量子霍爾態的興趣。
在本文中,我們將討論現今與 Pf 分庭抗禮的候選人(們)。

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來自機器人的同儕壓力

隨著機器人逐漸融入我們的生活,人機之間的界線也逐漸模糊。某些機器人甚至已被應用於自閉症治療,教導患病兒童如何辨識人類表情、學習融入群體。只是當這些機器人,無論外觀或行為模式越來越像人類的同時,真實人類的社交行為,尤其心智尚在發展中的孩童,會有怎樣的變化與影響,自然成為許多認知心理學家感興趣的議題。

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沈君山解說黑體輻射(三)

■我之前介紹了「黑體輻射」此一物理名詞的兩種解釋:一是出現在高中物理課本中的標準定義:一個具有固定溫度的黑體所放射出的電磁輻射;另一則是沈君山教授在〈3K黑體輻射〉一文中的說明:黑體輻射是一群處於熱平衡狀態的光子。由於電磁輻射即是光子,所以這兩種解釋的差異便在於前一種描述似乎把重點放在「黑體」,而後一種描述卻是在強調「熱平衡」,甚至於沈君山在解說中完全沒有提及黑體到底是什麼東西。這些差異到底是怎麼回事?如果黑體對於黑體輻射的意義而言,並非不可或缺,何以傳統的定義都還是要從黑體說起?

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沈君山解說黑體輻射(二)

■沈君山在40多年前寫了〈3K黑體輻射〉,其中完全沒有說明何謂「黑體」,也就是他根本不提黑體輻射這名詞的來由,而將重心全然放在黑體輻射究竟是什麼。他在簡短的第一節「總說」之後,就這麼開始第二節「黑體輻射」:「要了解3K黑體輻射,先得明瞭黑體輻射一詞的物理意義。這個名詞讀者們也許早已耳熟能詳,大一的教科書裡用數學方程式把它定義得很嚴密,我在這兒再用通俗的話解釋一遍,希望能給讀者們一個比較直覺的概念。」

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沈君山解說黑體輻射(一)

■黑體輻射這個物理名詞是英文”blackbody radiation” 的翻譯;顧名思義,它所指的就是黑體所放出的電磁輻射(波)。學習過高中物理的學生都知道黑體輻射在物理史上大名鼎鼎,因為19世紀末、20世紀初,德國物理學家普朗克(Max Planck)正是為了精準描述黑體輻射,被迫提出違背古典物理的概念,才引發量子物理革命。因此,黑體輻射是學生在量子物理第一課就會碰上的辭彙。不過儘管黑體輻射有顯赫名聲,對於外行人來說,這似乎是個不通的概念:所謂的黑體應該就是黑色不發光的物體,既然不發光,怎麼會有輻射可言呢?

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不知為不知的智慧

訓練電腦視覺時,由於無法完全複製真實世界,由相片、電腦生成影像、真實或模擬影片彙總而成的訓練資料集,便成為AI唯一的教材。藉由人工繪製框界標記影像中的物體種類,AI得以亦步亦趨地學習辨別眼前的物件。雖可在簡化的虛擬情境中很快取得出色表現,然而隨著環境愈加複雜,這樣的做法不免疲態漸露。舉例來說:真實相片中的人像,經常因為角度問題,無法看到完整的手腳輪廓。此外,人工定義的邊框雖然作為標準答案,卻也往往相當模糊。這些問題看似輕鬆,但背後全都指向一個最基本的問題:人工智能應當如何應對真實世界中不可避免的混亂與不確定性?

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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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