AI人物誌

寫給中學生看的AI課：AI生態系需要文理兼備的人才

2022 年 06 月 28 日2022 年 06 月 28 日 CASE PRESS

隨著資訊科學的蓬勃發展，AI已經成為生活中各個領域不可或缺的名詞，從自駕汽車到到銀髮族長期照護，甚至是演奏貝多芬的音樂，都可以見到AI的影子。面對此一浪潮，教育部除了制定108課綱，希冀加強學生的素養，也推出許多AI學習平台和AI競賽，提供社會大眾充實AI知識的管道。此次演講邀請到國立中央大學資訊工程學系蔡宗翰教授，分享現代人培養AI素養的方式，在日常生活中如何參與AI的發展，並介紹AI目前已被應用於生活中哪些場域⋯⋯

AI人物誌 AI與創造它的科學家人工智慧&電腦、資料科學本月精選

【AI與創造它的科學家們】艾西莫夫——機器人科幻迷絕對不能錯過的名字

2022 年 06 月 09 日2022 年 06 月 15 日 CASE PRESS

從古至今，人們對機器人始終有著無限的憧憬，無數的科幻小說編寫者人們對機器人的想像，而在眾多科幻小說中，始終有一條很重要的線串連其中，這條線就是被譽為二十世紀三大科幻小說家之一的艾西莫夫。艾西莫夫創立了機器人三大法則，訂下人和機器人的第一份契約；他創造機器人學，開啟了後人研究研究機器人的先河；他同時還是生化領域的大學教授，可說是一位集文學、工程和生物學於一身的天才。本次演講邀請到陽明交通大學電機工程學系楊谷洋教授，分享深深烙印在機器人科幻迷心中的名字——艾西莫夫的故事，以及當代機器人的發展⋯⋯

AI人物誌 AI與創造它的科學家人工智慧&電腦、資料科學

【AI與創造它的科學家們】關於AI我們需要知道的兩三事

2022 年 05 月 24 日2022 年 05 月 18 日 CASE PRESS AI, 人工智慧, 科學史

從遠古到當代，人們對「人造智慧體」的嚮往，在中西方的神話和寓言中展露無遺，卻一直到二戰結束後，在眾多科學家的努力下，人工智慧（AI）相關理論才漸漸有了雛形。冷戰期間，美國基於對俄語即時翻譯的需要，使機器翻譯成為美國國防部的重點研究項目，從此開啟近代人工智慧發展的序幕，但發展過程並沒有科學家最初想像的順利，而是經歷了許多高低起伏，科學家們再也在每一次的瓶頸中不斷改良，讓人工智慧的演算法日趨精確。本次演講邀請到清華大學資訊工程學系陳宜欣副教授，為我們介紹人工智慧的發展史與創造人工智慧的科學家們，揭開人工智慧發展在二戰後所經歷的興盛與寒冬，也帶領我們思考人工智慧背後蘊藏的珍貴人文價值。

AI人物誌第26期：人工智慧大未來

【人物專訪】您好，AI法官？──專訪黃詩淳教授

2021 年 11 月 18 日2021 年 11 月 24 日 CASE PRESS

你是否想像過自己像鐵面無私的包拯公，或明辨是非的所羅門王，為難解的訴訟糾紛伸張正義？那你能想像人工智慧幫助法官審判法律案件嗎？甚至人工智慧可能做出比法官更好的判決？這次我們訪問到台大法律系的黃詩淳教授，請她帶我們一窺AI和法律相遇後究竟會冒出怎樣的火花。

AI人物誌第26期：人工智慧大未來

【人物專訪】柔軟的地方──專訪溫在弘教授

2021 年 10 月 28 日2021 年 11 月 04 日 CASE PRESS

「我一直覺得我們是格格不入的一群，無法一刀切下人文或自然科學的邊界，可能有一些天分讀理工，又想要一條和人文社會科學連結的路，在這種事情上搖擺，卻也有不同的視野。」說起地理學，溫在弘笑道：「大學地理系關注的和外界對地理學的印象差很多，當時高中不知道，後來才發現地理系做的事是我很喜歡的。」

AI人物誌第26期：人工智慧大未來

【人物專訪】當公式成為現在進行式──訪林風教授

2021 年 10 月 19 日2021 年 10 月 13 日 CASE PRESS 數據分析, 林風

林風2001年於交通大學博士班畢業，現為國立臺灣大學特聘教授，他描述，原先存在於紙筆之間機率理論、數學模型，經過推導運算之後產生的模型，小如個人口袋裡的個人通訊設備，大至行動網路的系統行為，均可由經由這些模型來評估其效能。可以應用到平時生活當中的各個層面，他深受吸引，而投入研究領域當中。也從此看待平日事務的眼光有了不同。

AI人物誌人工智慧&電腦、資料科學第26期：人工智慧大未來

【人物專訪】生活是音樂，音樂是生活──訪張智星教授

2021 年 09 月 30 日2021 年 10 月 21 日 CASE PRESS

張智星大學時就讀台大電機系，後赴美留學，畢業於加州大學柏克萊分校，專精於研究音樂的分析與檢索、機器學習應用，以及控制系統等領域。張智星受訪時說，用數學的語言解鎖音樂，可以發現許多一般人觀察不到的細節，也是做研究的一大樂趣，保持好奇心面對研究議題，也保持好奇心面對日常，是生活的理想樣貌。他更勉勵學生，外在的潮流、趨勢往往是一時的，重要的是向內找到自己真正的興趣所在。在選定方向後用心鑽研，才容易走得深，走得遠。

AI人物誌人工智慧&電腦、資料科學第26期：人工智慧大未來

【人物專訪】試試又何妨？──訪郭陳澔教授

2021 年 09 月 23 日2021 年 10 月 21 日 CASE PRESS

「有機會不要浪費。」從地震起家的郭陳澔，現在任職於中央大學地球科學系，並曾獲得頒給年輕傑出學者的吳大猷先生紀念獎。這樣的歷程看似一帆風順，但談到與地震的不解之緣，其實來自一連串因緣際會與跨領域試誤的過程。

AI人物誌人工智慧&電腦、資料科學第26期：人工智慧大未來

【人物專訪】感性AI的先行者——專訪表演科學家朱靜美教授

2021 年 09 月 08 日2021 年 10 月 21 日 CASE PRESS

在AI左腦的運算能力早已飆升至人類無法企及的高速運算能力的同時，科學家們也開始思考：要怎麼讓冷冰冰的程式語言展現出AI右腦的溫暖「人味」，甚至更具有人類美妙的想像力與創造力呢？致力於賦予AI「右腦」智能的臺大朱靜美教授近二十年來一直致力於賦予AI察言觀色與表情達意等右腦能力的開發，除了系統化地建構全球少有的各式情感大數據資料庫之外，朱教授更針對華人特有的情緒表達方式，建立了人臉情緒、語音情緒、情緒動作等三大大數據資料庫。

AI人物誌 AI科技史 AI與創造它的科學家人工智慧&電腦、資料科學編輯精選

AI與創造它的科學家 Stories of AI and the Scientists who Made It

2021 年 09 月 03 日2023 年 05 月 24 日 CTKao AI寒冬, AlphaGo, Deep Blue, 人工智慧, 吳恩達, 喬姆斯基, 圖靈, 夏農, 李飛飛, 楊立昆, 艾西莫夫, 辛頓, 霍普菲爾, 麥卡錫

這是AI與創造它的科學家們，一同經歷的生命故事。

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吳恩達 Andrew Ng（1976-）

2021 年 08 月 27 日2021 年 10 月 04 日 CTKao Coursera, 中國百度, 線上學習, 非監督式學習

除了是知名線上教育平台Coursera的共同創辦人，吳恩達更曾先後任職於中美兩國最大的科技公司──Google與百度。在Google時期，吳恩達團隊最著名的研究之一，莫過於以非監督式學習方法，訓練出對人臉、人體以及貓臉特別敏銳的深度學習模型。之後為中國百度延攬，擔任研發部門主管，帶動了人才與資金的流入，為中國的AI研究注入一股活水。2017年離開百度後，吳恩達致力於打破AI專屬於高科技公司的既定印象，創立自己的顧問公司與創投基金輔導企業轉型。

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李飛飛 Fei-Fei Li（1976-）

2021 年 08 月 27 日2021 年 10 月 04 日 CTKao AI武器化, ImageNet, MAVEN, 人本主義, 電腦視覺

為解決電腦視覺專案常遭遇樣本數不足的問題，李飛飛透過亞馬遜的外包平台，招募廣大網友為照片標上正確的註解，集結成名為「ImageNet」的大型圖像資料庫。並將ImageNet開放給各路團隊，以該資料庫訓練或測試模型，相互競爭，一度成為AI界的年度盛事。李飛飛同時也十分關注AI的研究與應用倫理議題，例如：AI軍武化、研究團隊多缺乏女性或少數族群的科學家、假消息的氾濫等。2020年出任Twitter的獨立董事，但因為中國移民的身分而備受質疑。

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傑佛瑞．辛頓 Geoffrey Hinton（1947-）

2021 年 08 月 26 日2021 年 10 月 04 日 CTKao 反向傳播, 涂林獎, 深度學習

雖然是英國人，Hinton日後的發展重心卻放在北美，更讓加拿大一躍成為AI的研發重鎮。Hinton極力推廣反向傳播演算法，將已然失去市場信心的「（多層）人工神經網路」重新包裝為「深度學習」，並與學生大力向學界以及大眾推銷這款新瓶舊酒。2012年，Hinton的學生Alex Krizhevsky，以AlexNet贏得當年ImageNet大規模視覺識別挑戰賽冠軍。2018年，Hinton與曾追隨自己的博士後研究員LeCun，以及好友Yoshua Bengio（1964-），因對深度學習的貢獻，三人共同獲頒杜林獎。

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楊立昆 Yann LeCun（1960-）

2021 年 08 月 26 日2021 年 10 月 04 日 CTKao 卷積神經網路, 手寫數字, 涂林獎, 電腦視覺

與Hinton最初是在一次會議上相遇，發現彼此有著相同的研究主題，於是離開法國遠赴加拿大成為Hinton的博士後研究生。他開發的手寫數字辨識模型LeNet，不但是電腦視覺常見的卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）原型，更是首次將反向傳播演算法付諸實踐（於是證實Hinton的想法是可行的）。目前任教於紐約大學，同時是Facebook的首席AI科學家。在2016年的一場會議中，以一個「蛋糕的比喻」強調無監督式學習的重要性，卻意外在學術圈引起軒然大波。

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約翰．霍普菲爾 John Hopfield（1933-）

2021 年 08 月 25 日2021 年 10 月 04 日 CTKao 動態校對, 異位調控, 聯想式記憶, 血紅蛋白

雙親皆為物理學家，Hopfield理所當然地成為一名固態物理學家。但不甘於被舒適圈所侷限的他，不斷向外尋找「那個值得解決的問題」。於是先後跨足分子生物學，以及當時新興的神經科學及AI研究，並在各個領域都有不容忽視的發現或研究成果，例如血紅蛋白的別構調控、tRNA參與蛋白質合成的校正機制。而後提出的「霍普菲爾網路」，不但為生物的聯想式記憶（associative memory）提供了簡單的數學模型，也為當時幾近被廢棄的人工神經網路，重新燃起一絲希望。