從牛頓的時代背景探索第二運動定律

牛頓的萬有引力定律及三條運動定律,都和「力」關係密切。因此,如果我們要討論牛頓創立的古典力學,應該先釐清,在牛頓之前,「力」的觀念是什麼?到了牛頓的時代,「力」的定義又是什麼?如果不明白「力」的定義,我們還是可以機械式的把牛頓力學「應用」到各類問題上,但是很難「認識」牛頓力學的根源。

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「抱歉,我說錯話了!」AI正努力向人類學習對話

■舉微軟的對話系統為例,當機器接收到了一則訊息,它將會產生數千個可能的回應,並根據各個句子接近人類對話的相似度做排序,再從中選擇最接近正確的回答。在一次的Demo中,使用者問了機器「誰是Adele?」,系統羅列出了許多可能的回應,前五個最適合的句子依序是「她是歌手」、「我不知道她是誰」、「她就是歌手」、「Lana Del Rey(拉娜德雷,同為美國著名歌手)」以及「我不知道她是誰,但她是歌手」。我們大概可以看出機器對於世界應有相當的了解,而能認識到這邊講的Adele正是美國那位名為Adele的歌手。

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生命會為自己找到出路(一):再生與基因竊取

以人類而言,身體的自我復原能力是十分有限的,例如:傷口癒合、部分肝臟的再生、斷肢接回等,但僅止於此而已。面對超出自我復原以外的,大多以器官(組織)移植為最主要的解決途徑;然而,一來並非所有器官或組織都適合移植,再者,器官組織來源的不足也始終是一大問題。

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再現性危機:人工智慧的下一場冰河期?

■你或許聽過,人工智慧的發展曾經歷兩次嚴冬。如今,人工智慧研究似乎已進入穩健且快速成長的階段,以致我們每隔幾個月就能在新聞媒體上看到重大突破。例如2016年橫空出世,陸續擊敗不只一位國際級頂尖棋手的圍棋程式Alpha Go、2017年登場的寫詩機器人微軟小冰(甚至出版了個人詩集!),乃至於後來誕生的Alpha Go終極版本--不需預先寫入任何圍棋相關知識的Alpha Go Zero。
然而,你是否知道,當今看似疾速發展的人工智慧研究,其實隱伏著不小的危機?

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DNA結構65週年回顧

■在當時,由於還有不少人質疑DNA是否為遺傳物質,因此雖然華生與克里克兩人都認為他們已然破解了生命的奧秘,但這篇文章一開始並未受到廣泛的注意。克里克甚至曾寫,許多生化學家的反應「介於冷淡與無言的敵視之間」,而遺傳學家則完全忽視這一項發現。這篇論文在出版的半年間逐漸引起大眾與科學界的注意,兩人也由默默無聞而聲名鵲起,終於在1962年與威爾金斯同獲諾貝爾生理醫學獎;六十五年後的現在,大家都理解這一篇論文的重要性。

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【科學史沙龍】富貴險中求:糖尿病藥物的演化與社會

■人們對於用藥治病,通常有一種「神奇子彈」的想像,覺得只要遵照用藥說明,治療就萬無一失。然而現代生活、醫療知識與疾病認知之間,實際上存在的是一種既不穩定,也不絕對的交錯關係。本講次以口服糖尿病藥物為主軸,探討目前用來降血糖的主流藥物,如何從天然植物納入現代製藥體制,並在有臨床風險的狀況下,逐漸成為「有風險,但可接受」的常用藥物。

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【科學史沙龍】富貴病的起源

■演化醫學最早可追溯到 1940 年代,抗生素剛問世不久,就開始出現抗藥性的問題,學界因此開始以演化論的角度,來理解醫學問題。富貴病可說是抗生素的產物,本講次從演化醫學的角度,探討富貴病的成因與發展。

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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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面對如同黑盒子的神經網路,AI科學家如何解釋內在機制?

■位在加州的Uber總部,Yosinski像許多AI科學家一樣,想辦法要把深度學習(Deep Learning)應用在他們的自駕系統上。將大量已標記的影像,像是斑馬線、消防車、安全帶等拿來訓練出一個能夠辨識物體的模型之後,他在想這樣的模型是否也能夠認出鏡頭前的自己?Yosinski將攝影機轉向自己一看,令人意外的是,某幾個神經網路(Neural network)的節點(Neuron)上還真能看到自己臉的輪廓。

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【科學史沙龍】二十世紀原子論天光既白

■道耳頓的原子論以原子量為序排列,化學界爭論了將近一個世紀之後,才發現原子裡頭真正的「上帝數字」,是代表原子核裡頭質子數目的原子序。本講次簡述自道耳頓提出原子論之後,化學界如何以此為基礎,逐步揭開原子奧祕的過程。

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【科學史沙龍】化學家的分子聖杯之旅

■在自然科學發展的歷史中,化學是發展最晚的一門科學,教科書上從拉瓦節、道耳頓,一路說到亞佛加厥,看似理所當然,實則倍極艱辛。本講次回顧這段化學家的分子聖杯之旅,從「心誠則靈」走到「眼見為憑」的漫漫長路。

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