「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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【AI新浪潮:生成式變革】文化的轉變:創作新時代,是誰在創作?

AI新時代的來臨不只帶給我們便利的生活,也同時在某些領域帶來了衝擊。關於AI繪圖、AI創作的爭議,讓一般民眾與專家學者們皆熱烈討論著。究竟在這個嶄新的創作時代,是「誰」在創作呢?當AI生成圖創作完成後,著作權又該歸屬於誰?在文藝領域方面,我們又該怎麼看待人與AI之間的關係呢?本期的AI沙龍講座,將與大家一起討論AI帶來的文化轉變。

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用機器學習技術開發美國空軍飛行員的決策支援系統

近年來隨著疫情的衝擊,一些航空公司為了因應航班取消所帶來的虧損,進行了相關的人事調整,但隨著疫情的收束,人才需求又成了迫切的議題。隨之而來議題,也讓民間的航空企業和軍方的空軍需求形成了拉鋸關係,如何確保飛行員等相關航空人員的配置,又能因應時代需求,正考驗整體航空事業。

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每個人都可以說上一兩句?跨國民調揭密各國民眾如何看待AI

如果我問你:「你對『AI是什麼』相當瞭解嗎?」你會怎麼回答呢?著名民調公司Ipsos曾分別在2021年與2023年在31國進行這樣的測試,而結果可以說是出乎意料。平均來說,2023年的民調結果有67%的人民認為,自己相當瞭解AI,但這有可能嗎?再從兩次民調結果數據來看,2023年與2021年的數據相比,竟然只提高了3%,要知道,2022年年底,ChatGPT橫空出世,可以說2023年是AI蓬勃發展的一年,僅僅增加3%的民眾瞭解AI顯然說不過去。這樣的數據意味著什麼呢?這是否代表,我們自以為對於AI議題的擔憂,其實很有可能根本並沒有直擊核心呢?

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【AI新浪潮:生成式變革】人機關係的變化:虛擬分身與現實生活的奇幻交會?

科技發展改變了我們和智慧裝置的互動模式,大幅增加人類的螢幕使用時間,未來人類醒著的時間大部分會在線上,和真實世界相處的時間越來越少;世界衛生組織在2020年將網路成癮列為人類共同挑戰,美國醫學會也發現網路成癮會降低白天注意力、惡化人際關係、提高罹患精神疾病的風險。人機介面發展有缺點也有優點,如何善用科技的優點來改善人類福祉、讓生活更加便捷,成為當代重要議題,今天的AI沙龍邀請到人機互動專家,分享該科技在未來正面的優勢和潛力。

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用AI進行憂鬱症的「快篩」

在現今社會中,具有憂鬱症或憂鬱傾向的患者數量持續攀升,然而傳統上評斷憂鬱症的方式具有其問題與限制,且須花費臨床醫師大量的時間處理檔案與訪談。為了解決這個問題,Weisenburger等人開發出了新的方法,應用科技來幫助我們解決這個問題。他們訓練了AI聊天模型,讓受試者僅需與機器人完成問答,就可以完成初步的憂鬱症評估,且其預測結果有高達90%的準確度。然而,由於目前此項研究結果仍有其限制,期望日後有更多關於這方面的研究,讓科技能幫助我們解決更多心理健康檢測的困難。

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【AI新浪潮:生成式變革】科技治理的轉型:人工智慧的機會和挑戰

生成式AI為社會發展帶來新契機的同時,也可能有哪些風險?國際上監管AI的方式,對台灣社會有什麼啟示?成功大學敏求智慧運算學院助理教授李韶曼、臺北醫學大學醫療暨生物科技法律研究所教授李崇僖都認為,生成式AI時代下,價值判斷的能力是人類珍貴之處。

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以機器學習和深度學習偵測網路霸凌

網路和社群媒體的出現,開啟了人類一個新的連結方式和溝通管道,但是隨著社群媒體使用的增加,網路霸凌事件的成長也獲得了很大的關注,尤其是現今社會中也有數起因為網路霸凌而引發的自縊事件,更使得網路霸凌的議題變得更加具有迫切性。

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管制必然阻遏AI創新?對付「脫衣軟體」這樣的害群之馬,反而有助產業發展!

科技是把雙面刃,在帶給我們便捷、多彩的生活的同時,也有可能受到某些有心人士的利用,造成危害。如今的生成式AI越來越厲害,要產生各式圖片變得相當簡單,但…深偽技術也更加猖獗。曾經臺灣網紅的「換臉」事件震驚社會,而今各式「脫衣」網站、應用程式遍地開花。英國智庫成員便提出警告,呼籲政府、企業重視科技被不當濫用的情況,並應該加以管制。或許有些人會認為,「管制」將會阻遏AI創新,然而智庫團隊卻認為,適當的防範害群之馬,才能維持科技在民眾心中的正面形象,如此一來方能維持科技的持續進步。

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