人工智慧AI & 資訊

在無邊際的網路世界裡，我們每一個人是如何成為整個網路系統中的一個小運算單位的？我們在數位世界留下的足跡對於遠在他方的網路使用者帶來什麼影響？自己在網路世界瀏覽的時候又如何受其他網路上的陌生人影響呢？

每天在瀏覽器輸入關鍵字時，搜尋引擎都會自動幫我們補齊後綴詞彙或是給我們相關搜尋建議，這些搜尋建議實際上帶給我們哪些正面的幫助？又同時帶來了哪些隱憂？

近年來經常聽到的臉孔辨識、表情辨識、圖像辨識背後所仰賴的就是機器學習技術，讓電腦像小孩一樣學習辨識生活中各種不同的事物。在韓劇《我的新創時代》(Start-up) 中，男主角南道山帶領的團隊在做的就是讓電腦學會辨識生活周遭的物體，當它把攝影機拍向房間，電腦就可以判斷出畫面中出現的是泡麵、衛生紙、還是人臉。這個電腦視覺(computer vision)技術被應用在各種不同的自動化服務裡，像是如何讓自駕車判斷其他車輛以及斑馬線、讓電腦自動辨識手寫文件上的內容、協助盲眼朋友辨識環境、上傳照片的時候直接標出人臉的範圍並給你幾個可以參考的tag或是告訴你照片中的人是男生還是女生，年齡幾歲。要讓電腦具備這些辨識能力，需要有什麼資料才能做到呢？

回想一下自己在課堂團體討論或是跟別人合作的時候，有沒有聽過合作者說過類似的話：「我覺得這部分應該要明確強調有什麼例子，但有可能是我太挑剔了」、「我知道該怎麼寫，我絕對不會寫出像這樣的東西來」當聽到這些內容的時候，你覺得誰聽起來比較有能力？不同表達方式會影響我們判斷對方的專業能力嗎？一起來看看這些細微的人際溝通如何影響工程領域的性別分佈與合作氛圍。

當《雲端情人》的作業系統情人真的被實現後，我們真的願意對它吐露心聲嗎？聊天機器人除了要智慧到一定的程度，能夠與我們進行來回多輪的對話之外，還需要需要具備什麼條件才會讓人願意與它敞開心胸深談？這篇將從人機互動的角度出發，一窺聊天機器人是如何讓人想對它分享想法與感受。

我們未來能不能通過智慧系統的判斷拿到offer、通過考試、通過信用評等，都會有演算法的介入。當越來越多事情交由演算法決定後，你會不會好奇這些決定我們得到多少機會的演算法到底「公不公平」？一起來看看人機互動研究者們如何透過線上實驗發現：當演算法結果對個人有利時，即便我們明知這是一個帶有偏見的演算法，也會認為它是公平的？！既然如此，數位素養能夠改變我們對公平的感受嗎？

白蛇傳的故事，由唐末開始醞釀。經由溯源故事元素，可推測故事的形成在977年雷峰塔落成開始，1120年雷峰塔倒塌後故事元素基本到齊，地點則是在鎮江杭州口岸一帶。然而溯源耗時耗力，若使用命名實體辨識技術將可協助找出故事中的元素；文本向量化則可找出給定段落與其他文本的相似之處。

拜占庭將軍問題（The Byzantine Generals Problem）是一個分散式對等網路通信容錯問題，如今被廣泛應用於區塊鏈等領域。然而，為何取名叫拜占庭將軍？為什麼不是英國將軍或中國將軍？讓深入研究拜占庭歷史的資工學者蔡宗翰教授為您分析。

以斯帖記（Book of Esther），是大家很熟的一段舊約聖經故事。描寫了猶太人末底改（Mordecai）的姪女，猶太族少女以斯帖，由於獲得神的選定成為波斯帝國王后。在亞哈隨魯王（King Ahasuerus）受奸臣哈曼蠱惑想要除去所有猶太人時，冒著違反宮中規定被處死的風險，主動求見國王，揭穿奸臣陰謀，挽救了同族人的性命。以斯帖記讀起來並不像經文，反而像段歷史故事。以斯帖記 6:1中，《亞哈隨魯王睡不著覺，於是請人將編年史拿來念給他聽。》這一句話，其實就含有很多耐人尋味的地方，值得我們細細思考。