人工智慧&電腦、資料科學

設立政府層級的主管機構，有助於機器人科技融入社會。

為了防止不斷增加的資料塞爆網路，網路需要澈底改變處理資訊的方式。資訊網路技術將可提升網際網路的智慧，增加它的承受量。

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。

如果感測器網絡蒐集的資訊和我們的知覺結合，將如何改變我們觀看、聆聽、思考和生活的方式？

比特幣幣值去年大幅飆漲，有人擔心它隨即會泡沫化。歷史學家回顧史上幾起金融危機以及現行的貨幣制度，談談它的監督機制以及信任問題。

人臉辨識系統無法辨識黑人女性，或將黑人視為潛在罪犯，種種AI表現出針對特定種族或性別的認知偏差，已引發廣泛的關注。即使研究人員已努力設法解決這些潛在的社會歧視問題，但仍有部分弱勢團體往往在這類討論中被忽略，尤其肢體或精神障礙者。

推薦系​​統依據用戶的個人特徵和過去瀏覽行為，投放迎合用戶喜好的個人化廣告與推薦清單，刺激消費、提升業者的銷售額，可說是機器學習技術在商業中最成功且最廣泛的應用。然而，近來也有不少學者開始擔憂，推薦系統的普及所引起的「過濾泡泡」（filter bubble）與「迴聲室」（echo chamber）現象，正對我們的生活產生負面影響。

數十年來我們享有越來越快的電腦運算速度，但現在晶片技術看似已發展到了盡頭，還有哪些技術可以取而代之？

比特幣的價格自發行以來不斷攀升，2017年底報價將近14,000美元。然而其匯率波動十分劇烈，無從預測。這種新興貨幣會讓人大撈一筆，抑或又是蛋塔效應現象？