人工智慧AI

量子計算和機器學習是當今最具有潛力的運算科技。這兩項科技將能從新定義什麼問題是能解的、什麼問題是不能解的。機器學習是當代人工智慧的核心，已經在賽局、醫療、科學、自動機器等領域有許多突破。量子計算發展速度雖然稍慢，但它能僅僅使用幾個運算指令就解決古典電腦需要花費指數時間的問題。如果將兩者結合，究竟會產生怎麼樣的科技呢？本文介紹一項結合古典機器學習和量子計算的最新研究。

■2018年，「misinformation」獲選為一線上字典網站的年度代表字，這個單字有個很相似的親戚「disinformation」，乍看之下讓人有些傻傻分不清楚，很容易混淆。
從字義上來看，「disinformation」指的是「被故意散播容易誤導、或是含有特定偏見價值觀的資訊」，簡單來說就是所謂的惡意訊息，是個蠻嚴肅的字。相較起來，「misinformation」的意思就寬鬆許多，指的是「被散播的虛假訊息，無論傳播者是否有特定意圖」，或許可以把這個詞翻譯成所謂的「流言」。

■今年四月，Sony和卡內基美隆大學 (CMU) 達成協議，宣布雙方將會在AI及機器人領域方面展開合作研究計畫，一般而言，企業以提供資金的方式來贊助學術研究，是非常稀鬆平常的事，然而，此次的合作發表卻不同凡響，正因其研究的核心主題為「食物」。

■穿衣服是件再稀鬆平常不過的事情，許多人從小就被教導著自己進食、穿衣、上廁所，這不僅是基本的生活能力，也是區分出公私領域，進而形塑個人自我的過程。但對那些受到重度失智症困擾的人來說，這件事情可能會顯得很有難度。失智症會從大腦功能開始影響記憶及思考——進而阻礙人們的社交能力，就算是最簡單的日常瑣事也會讓患者再三感到挫折。

■AI應用於藥物開發必須面臨種種考驗，其中之一為化學大數據的取得，由於深度學習的表現取決於訓練資料數量的多寡，是否能獲取大量資料事關重大，但這在化學領域中仍相當困難；另外，化學家也必須開發一些方法以確保AI所「發現」的分子是確實能被合成的。

■當電網變得非常聰明，能夠根據蒐集到的資訊即時應變時，駭客也從中發現了他們的商機。以往電網由人力監控，因為人類會以較宏觀的角度進行診斷，所以異常的訊息往往不會直接反映在決策上。然而當電網由人工智慧所操控時，對資訊的敏感度也隨之提升，只要在不知不覺中夾帶錯誤的訊息，就可以左右他們的決策，進而讓局勢往駭客們的意向發展。那麼如何避免這些智慧電網「聰明反被聰明誤」呢？就要讓他們變得更聰明，懂得分辨誰在欺騙他們。