LLM vs 搜尋引擎:認知負荷與學習深度

大型語言模型 (LLM) 的出現方便了我們的生活,查找資料的方式從最傳統的上圖書館翻紙本資料,到上網搜尋關鍵字,又演進到了現在只要開口詢問智慧管家、大型語言模型,它們就能快速將答案呈現給我們。雖然這幫我們省下了許多時間,但這件事在學習成果上面是否會有影響呢?這影響是好是壞呢?德國慕尼黑大學Stadler等人的研究團隊為了探討這個問題,便設計了一個相關實驗,觀察大學生們分別使用搜尋引擎和LLM來解決問題後,學習成果的表現究竟如何。

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為語言障礙者重啟溝通的OTTAA專案

你平常都用什麼方式和他人溝通呢?你知道語言障礙者是如何和他人溝通的嗎?如果加上「科技」元素,你還知道哪些溝通方式呢?你想到的選項,也許都和今天的主題有關。溝通的順暢與否,影響了語言障礙者受教育的品質和社交互動狀態,因此突顯出「科技」角色的重要。本篇文章將帶你瞭解運用人工智慧技術的OTTAA專案如何幫助語言障礙人士和他人溝通、溝通相關的概念、輔助科技的發展和建議、輔助科技和永續的關聯。

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AI能療癒你的心嗎?ChatGPT與心理健康

現代人生活壓力大,且隨著健康衛生觀念的改變,除了感冒頭痛等生理健康要顧之外,心理健康也是現代人很注重的層面。然而,過去已有研究指出(Lacko, 2018),只有少數的心理疾病患者能接觸到醫療資源,甚至也反映了因為社經地位或教育程度而使得心理健康治療資源的分配不均議題。不過,AI時代來臨,可以靠聊天型的AI機器人ChatGPT來幫忙解決這個難題嗎?

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機器學習在災害評估中的應用

隨著氣候變遷、各類災害如:洪水、颶風等,對環境、人類生活產生更劇烈的衝擊,SDGs的相關目標如:目標11「促使城市與人類居住具包容、安全、韌性及永續性」也成為巨大挑戰,其中的11.5子項「減少自然災害的不利影響」更是各界災害救援、減災計畫的重要目標。近年來,聯合國世界糧食計劃署 (WFP) 與Google Research合作,將機器學習帶入災害評估場域,你能想像機器學習如何幫助更多受災居民嗎?讓我們一起來看看本期文章!

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下一代怎麼看AI:青少年對於人工智慧的倫理反思

AI時代來臨,現代的兒童及青少年出生於智慧型手機問世之後的時代,在他們成長的過程裡,也伴隨著AI一起成長。然而,AI作為一個新興技術,仍然有其不穩定的地方。諸如AI模型從大量訓練資料所產生的種族歧視或性別歧視現象、或是有心人士使用AI工具操控政治輿論等等。對於下一代如何使用並看待AI,讓教育界及學術界等各界的學者都十分關心。

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應用AI在工作上?工作不安全感與心理健康的影響

在這個AI快速發展的時代,你是否會焦慮有一天自己的工作會被AI而取代呢?AI正在持續且快速的改變傳統的工作模式,然而,若能駕馭AI,對於工作上的不安全感應該也能有效降低。心理學家們面對這樣快速變遷的時代,也展開了相關研究,以了解工作焦慮、心理安全以及AI之間的關係。

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超越人類認知謬誤的LLM

你有沒有想過,當別人向你提問時,你回答問題的思考邏輯是什麼呢?這個看似很奇怪的問題,其實是非常重要的事情,因為它可能是造成我們思維與人工智慧思維有所區別的最大原因。從經典的心理學實驗「琳達問題」,認知心理家發現人們在思考時,容易因為捷思法,透過自己的經驗反射性判斷出答案,而非經過複雜縝密的思考。讓人意外的是,這樣的問題在LLM當中也同樣會發生,但差別在於LLM如果透過提示與修正提問方式之後,回答準確度會有上升的趨勢,但在人類身上並沒有這樣的效果。如此看來,機器的發展和人類大腦的發展,似乎並不是依循著相同的發展路線而前進,這又是另一個值得玩味的議題。

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選擇性信任?孩子們更相信可靠的機器人而不是人類

孩子們天生就會向其他成人學習,而他們不只是會學習他們所感覺到「正確」的事情,也會根據周遭環境的「社交線索 (social cues)」來學習。所以在學習的時候,並不是「照單全收」,當現實產生衝突或矛盾的時候,他們會選擇相信誰呢?若是「機器人」介入了育兒情境之中,孩子們會相信科技?還是真實人類呢?

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「人工化學智慧」應用大語言模型 (LLM) 的化學分析工具

大語言模型 (LLM) 的出現,讓人們看到了人工智慧所能展現的高度自主性,LLM能完成不少跨領域的任務,並且展現很不錯的自然語言處理能力。不過,面對一些看似簡單的數學計算或是化學式轉換的任務時,大語言模型卻會出現誤差。為了解決這個限制,並且發揮LLM的效用,必須整合其他工具,讓LLM變得具有計算及分析能力。

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費曼如何看待科學的終極發展?

在2024年4月份的TED演講中,Google人工智慧部門執行長Demis Hassabis提出了一個宏大的目標:利用人工智慧建構一個「全知之樹」,掌握世界所有知識,在演講中,TED領導人Chris Anderson詢問Hassabis如果全知之樹被建構出來,最想解決什麼問題?Hassabis回答說他想瞭解時空的極限,即量子力學中的普朗克尺度,這是一個目前科學無法探索的極限,如果人工智慧能突破這一限制,那將是人類透徹宇宙法則的重要時刻。在過去,近代最偉大的物理教師理查德·費曼曾在1961年對科學的盡頭作過預測,費曼預測了物理學在未來千年的兩種可能發展,無論哪一種情況,費曼認為基礎科學的研究壽命是有限的。隨著AI的進步,人類是否能透徹理解宇宙運行法則,還是科學終將面臨盡頭,這些都是值得我們思考的問題。

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應用在教育科技上的「程序探勘」技術

目前線上學習因為COVID-19疫情的關係而加速發展,現今的學生們也幾乎都有線上學習的經驗。而實體與線上併用的學習策略,又稱為「混成式學習 (Hybrid learning)」策略,結合了面對面的教學,並且使用了線上教學工具作為輔助。而學生們在網路上對於課堂的參與度、專注度、積極度,究竟該怎麼追蹤呢?

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The Indispensable Role of Data Science in Our Lives

Do you often order food or grocery delivery? With the widespread availability of the internet, more and more convenient services are filling our lives. Beyond the essential delivery services many rely on, there are also ride-hailing apps, business order systems, and more. These systems all depend on data science working behind the scenes to ensure you receive the services you need as quickly as possible. Take food delivery, for example. Every step, from placing your order to the restaurant accepting it and the delivery reaching your door, is meticulously planned. The preparation time at the restaurant and the delivery person's route are all calculated using complex data science algorithms to provide the best service quality!

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生活中離不開的資料科學

你常常點食物、生鮮外送嗎?網路普及之後,越來越多便捷的服務充斥在我們生活當中。除了許多人的「衣食父母」外送服務外,像是出行時的招車服務、做生意的接單系統等,這些系統的運作全仰賴資料科學在背後進行運算,才能最即時地將你所需的服務送到你手上。以外送服務為例,其實從你下單、店家接單到商品送達你的手上,這中間的每一個步驟其實都有經過縝密的設計,像是店家準備食物的時間、外送員跑單的時間等等,皆是經由資料科學複雜的運算,才能達到最好的服務品質喔!

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用鐵電材料來為AI加速

在迅速發展的科技時代,人工智慧 (AI) 技術已經成為驅動各行各業進步的重要力量,然而,隨著AI應用的擴展和複雜性的增加,在數據傳輸效率和能耗方面的挑戰也同時增長。傳統的馮.諾伊曼 (von Neumann) 架構將計算和存儲分離的設計,數據的頻繁傳輸不僅限制了系統的運行速度,還造成了額外的能量消耗,為了解決這一瓶頸,內存計算 (In-Memory Computing, IMC) 技術應運而生。將計算單元直接集成到記憶體中,顯著提高了系統的效率和能量利用率,而鐵電記憶體是一種能實現IMC的元件,讓我們一起來認識什麼是鐵電記憶體吧!

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AI老師改作文——學習英語及自動寫作評量系統

「寫作」對於許多人來說,想必是學習語言當中最難突破的項目。除了寫作本身學習門檻較高之外,也有部分原因在於難以自主練習,畢竟自己完成練習寫作後,作品一般難有人給予評點與教導。但或許AI老師可以解決這個問題!Wilson等人便針對學生們使用MI Write練習寫作之後的成果,進行數據分析與比較,以確認以AI練習寫作,是否真的能幫助寫作能力的進步。

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