約翰.霍普菲爾 John Hopfield(1933-)

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。

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諾姆.杭士基 Noam Chomsky(1928-)

身為語言學大家的Chomsky,始終對AI抱持著負面態度,卻在不經意間影響了AI的早期發展:一是他的語法理論,間接促成了當時在IBM做研究的John Backus(1924─2007)開發出第一套高階程式語言FORTRAN。McCarthy便是在FORTRAN的基礎上,於隔年開發出LISP;二則是他曾經(不情願地)參與的「機器翻譯」計劃。該計劃的失敗(並非Chomsky從中作梗)是造成第一次AI寒冬的眾多原因之一。年已九旬的他,從不吝於表達自己在政治上的看法,大力抨擊美國的對外政策。

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約翰.麥卡錫 John McCarthy(1927-2011)

McCarthy對於近代AI研究有著舉足輕重的地位。1956年,他與好友Marvin Minsky(1927-2016)希望藉由一場工作坊聚集當時相關領域的專家,達到腦力激盪的效果。即使最終成效不佳,但當初為了申請經費在計畫書上所定下的「人工智慧」一詞卻成了這門研究科目的名稱。1958年,他開發出LISP,成為早期AI專案常使用的程式語言。另一方面,早期AI著重於人類知識的符號化與形式化,McCarthy在非單調邏輯的研究成果,讓他成為其中的領頭羊。

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克勞德.向農 Claude Shannon (1916-2001)

Shannon或許是少見的天才型人物。碩士時,他結合布林運算與二元運算,以開關及電路配置實現邏輯匣,堪稱人類科技史上最重要的碩士論文之一。而後他提出「資訊理論」,不但牽起生物神經電訊號與數位訊號之間的聯想,更是當今資訊時代的基石:「位元」作為資訊的最小單位、資料的儲存與除錯、訊息的傳輸,都可追溯到Shannon的理論。無奈他天生內向、不喜張揚的性格,晚年更因罹患阿茲海默症而深居簡出,成了你我最熟悉的陌生人。

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【人物專訪】科技與社會的交織——專訪林文源教授

掌握AI技術的人畢竟是少數,如果AI最後演變成只為少數人效力的「私有財」,那將發生什麼問題呢?他舉了一個例子,雖然我們需要花錢購買電腦設備和網際網路,但我們可以免費在網路上輸入網址抵達任何一個網頁,如果今天這件事情變得必須付費,那麼目前網路世界的資訊數量、多元性與可近性都會大打折扣,很多資訊就會變得不透明或是不平等。所以公共化背後的意義就是共享與共好,要促進大家的參與和包容多元價值,也保障科技發展帶來的可能性盡可能為大眾所分享。

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艾倫.杜林 Alan Turing(1912-1954)

Turing在其短暫的一生中有過許多重大的發現與發明,但與AI關聯最密的,莫過於「杜林機」與「杜林測試」。杜林機不是一台「真實」的機器,而是一個抽象的模型,將人類的思維過程轉化為一連串簡單的操作步驟,於是可在電腦上重現,這是早期AI的設計理念。杜林測試,則是用來判斷前項任務成功與否,也就是一台機器是否具有思維能力的一項測驗。即使後續越來越多人指出杜林測試的局限與不足,但對於許多AI開發者而言,仍是他們念茲在茲的目標。

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艾薩克.艾西莫夫 Isaac Asimov(1920-1992)

著作等身的多產作家,除了如《基地》系列、《機器人》系列等深植人心的科幻作品外,同時也是一位科普作家,也曾在大學中任教。「機器人學三大定律」最初出現在Asimov 1942年的短篇小說《轉圈圈》(Runaround)中,用以規範通用AI的行為,也是機器倫理的濫觴。三定律看似周全,實際上存在內在矛盾與例外,因而常見於其他科幻作品,作為故事發展的開端或主軸。然而一套倫理學竟然在被規範者出現之前就被廣泛討論,反映了大眾對於「人造智慧體」的猜忌與不安。

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發現疫情問題,我用AI解決它──專訪杜奕瑾

走進「台灣人工智慧實驗室」會議室,就看見牆上掛著兩幅由AI人工智慧聽著音樂所畫出來的畫作,絢麗而奔放的抽象派藝術風格,搭配實驗室創辦人杜奕瑾溫文儒雅的談吐,一時之間很難想像,他是那位傳說中全台最大BBS站台PTT(批踢踢實業坊)的「創世神」。說起PTT,杜奕瑾老師總是有聊不完的回憶。25年前,他在學校宿舍裡透過一台個人電腦和開放原始碼軟體架設了PTT站台,那時的他只是個台大資工系的大二學生。從創立PTT及參與網路社群營運,到赴美進入微軟,再回台創辦AI實驗室,會選擇走上科技這條路,跟他從小的家庭成長過程有很大關係。

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從語言看人性 活用AI的實踐家——專訪古倫維

從大學、碩士到博士都待在資工領域的她,其實在大學時就曾興起轉系的念頭。由於從小邏輯能力就相當地好,即使上了資工系在數理方面的成績依舊優秀,但在大學前根本沒用過幾次電腦,缺乏經驗的她一開始便落後同儕,對於資訊類科目感到十分挫折。

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自然語言處理的靈活應用家——專訪馬偉雲

聊天機器人,肯定是大家都不陌生的詞彙。你使用過嗎?不論用來訂房訂車票或是了解資訊,都是蠻好的幫手。然而,你有想過除了收集資訊外,聊天機器人也可以和你「正常聊天」,就像人與人的聊天互動,說南道北,分享生活趣事也可以彼此安慰。若有這樣的聊天機器人,我們就不會常常感到寂寞了吧?但,這真的可以實現嗎?讓我們來探索聊天機器人背後的重要機制—自然語言處理(Natural Language Processing)及該領域的翹楚—─馬偉雲老師。

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「問題與答案」的人生曲線——專訪黃從仁

黃從仁老師推開了科教中心沉重的大門,踏著輕鬆、愉悅的步伐走進了大廳,他自信的笑容藏不住他的率真。但我在這個當下,還不夠敏銳去察覺到這笑容背後,已經開始在回答我想問的答案。來跟老師見面之前,我閱讀呂方雯寫手專訪老師的專文,十分喜歡他描繪出老師的人生輪廓,不僅是透過遊戲的意象來生趣的捕捉老師的特質,同時也讓我注意到黃從仁老師的路程,比起一般的學者多了些許多的徘徊、曲折之處。於是,我想更深入的了解老師走在這條路的心路里程。

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醫療資訊管理以及巨量健康資料分析應用

最近流行的精準醫療其實講的大部分是所謂的個人化醫療。每個人生來就不同,後天環境也不同,所以接受到的醫療照護也需要針對個人的特質來修改。雖然精準醫療比個人化醫療範圍大,但是,我們可以把個人化醫療看作是精準醫學的醫療實踐。我們利用資訊管理及巨量健康資料應用技術建立智慧醫療系統,輔助醫師可以針對每一個病人提供客製化醫療服務,徐建業指出,從醫療資訊發展的歷程來看,首先是先將紙本健康資訊數位化並整合,之後要將健康數據標準化並且可以在不同的醫院資間互相交換,最後一步就資料的分析然後建立智慧醫療系統化進行實務上的應用。

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