【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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人工智慧驅動了數位醫療

人工智慧 (AI) 最近在許多領域中都已超越人類的表現,也為醫療保健帶來希望,AI也許會比現代醫學更能預防、偵測、診斷和治療疾病,有研究預測在2053年AI執行手術的能力將會勝過人類。雖然很多人擔心AI會取代人類的工作,或破壞醫病關係,但只要擁抱數位醫療並互助共存,相信AI可以幫我們減少重複性質高的工作,並運用人類的特質來關懷病患、針對不同病患規畫適合的療程,守護健康,讓醫生在有限的時間中發揮最大的功用。

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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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AlphaGo:從棋盤到電網

2016年,AlphaGo 在「人機對弈」中以 4:1 打敗棋王李世乭(Lee Sedol),躋身圍棋世界排名第四,更在隔年以 3:0 勝過世界排名第一的柯潔,向人類社會投下極大的震撼彈。接下來,他的「智慧」將更進一步,探索人類工商活動中的「棋局」。

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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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AI變身化學家——解開有機合成路徑

繼AlphaGo打敗世界圍棋棋王、攻克堪稱全人類最後一座智慧的堡壘後,人工智慧(Artificial Intelligence)的演進未曾停歇。研發人員運用類似的神經網路演算法,在各個專業領域殷勤播種,諸多應用旋即遍地開花——像是新藥研製,甚至能自行編寫遊戲程式的人工智慧等等。如今,人工智慧還坐上化學家的寶座,能解開錯綜複雜的有機化學反應、探尋有機分子的合成路徑。但是,它沒有讀過任何有關化學知識的課本,所有規則都是靠自己學習。

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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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你說你長不長耳朵呀?

■二十多年前,有一隻背上長了人耳朵的老鼠,躍上了 BBC 製作「組織工程學」的專欄,在當時引起了軒然大波。這麼多年過去了,再生醫學領域裡的進展讓人既刮目相看,也領頸期盼組織工程學能夠實現的願景:是不是有一天,器官移植裡的供需真能不再被器官匱乏所困坐愁城呢?

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從神經元開始的人工智慧

■當今許多器官的機械功能都能被人造取代。在小說中,各個器官組合成科學怪人,但在現實中,僅僅拼裝這些人造器官並不會變成人造人。神經元將資訊從各個器官彙整到中樞處理,這樣的「意識」或是「智慧」才是人的核心。本文從神經元開始,介紹基於神經元的人工智慧。

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機器人能作畫和演奏嗎?

如果問哪些能力是人類最可貴的,相信許多的人都會回答「創造能力」。透過聲音和色彩,人類能創造出引發共鳴的音樂和繪畫;透過文字,人類能創造出感動好幾個世代的文學作品。就像是小說中科學怪人也能學習語言和感情等抽象表達,透過人工神經網路,現在機器人能夠學習畫畫和音樂!

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AI在中國的蓬勃發展

2017年中國國務院發布的《新一代人工智慧發展規劃》,聲稱2030年中國將會是世界AI的發展中心,明顯流露出中國政府對於發展AI的野心,且預估到那時中國的AI產業將會值1500億美元。在業界,中國政府最近扶植幾家新創公司,例如Sence Time和Face++,都是發展臉部辨識的科技,皆獲得超過10億美元的投資。且在北京市門頭溝斥資21億美元打造AI工業園區,可以容納400家公司,期望進駐的公司可以發展雲端計算、大數據、生物識別跟深度學習。

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【科學史沙龍】拿著天線收看宇宙劇場

■規模宏偉的電波望遠鏡,是電波天文學家觀測宇宙,不可或缺的利器。電波望遠鏡為什麼總是要做成龐然大物?為什麼有些是網狀結構,有些是扎扎實實的金屬表面?排成佔地寬廣的陣列,又是所為何來?本講次為聽眾解說電波望遠鏡的運作原理。

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