植物合成化合物來召喚細菌

萜類與酚醛類同屬於植物的次級代謝物(secondary product)。不同的植物產生種類繁多且各異的次級代謝物,這些次級代謝物雖然與生長發育沒有直接的關係,但卻也間接地影響了植物的生活品質:許多植物的次級代謝物都被發現,它們可協助植物防禦外來入侵者。

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如何辨識文章是由機器或人類所寫?

2019年2月,OpenAI開發出幾可亂真的文本生成器GPT-2,因擔心有心人士濫用,延後公布完整原始碼;然而解鈴還需繫鈴人, MIT-IBM Watson人工智慧實驗室與哈佛自然語言實驗室(Harvard NLP)合作開發出一套工具GLTR(Giant Language model Test Room),能準確分析文章是否由機器生成或由人類所撰寫。以下簡單介紹GLTR的分析方法與運作。

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正確或錯誤的「大學多元化」– 加州高教系統的啟示(二)

學校怎麼錄取學生?什麼樣的學生沒有資格留在學校,什麼樣的學生不能得到畢業資格?這些問題決定了學生在高中階段如何準備,在大學階段會如何安排時間與心力。加州高教體系對學生資格的方式,和台灣普通大學相似,在部分機制與實況上稍有不同 — 而這些不同,可能作為我們調整改變的參考。

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能抑制癌症的青花菜

十字花科蔬菜像是青花菜,總是能在健康食物排行榜中名列前茅,除了富含維生素、β 胡蘿蔔素之外,對抗癌症是最常被提及的功效。近期發表在重量級期刊 Science 的研究發現,青花菜產生的天然分子,能夠通過再活化 (reactivation) 癌細胞中異常之抑癌基因的功能,達到抑制腫瘤生長的效果。

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真假之間:GPT-2的危險成就

2019年2月,知名研究團隊OpenAI發表了簡稱為GPT-2的文本生成模型。研究團隊使用達40 GB的資料量,結果好到讓研究人員為避免惡意濫用,決定暫緩開放原始碼。2019年5月初,兩個簡化後的模型在千呼萬喚中釋出,參數量分別為1.17億與3.45億個,雖與15億參數的原始版本相比,小巫見大巫,卻也顯示出僅是增加資料量與模型複雜度,電腦便可寫出令人難辨真偽的文字內容,輕易淪為假新聞的量產工具。

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「教學型大學」指的究竟是什麼?– 加州高教系統的啟示(一)

多年來,教育部將高教體系分類為:「研究型大學」以及「教學型大學」。文書上說盡表面話,聲稱兩者會受到一樣的重視,但各大學心裡都是這樣想的:「教學型」意味著比較差、地位比較低、比較難升等、經費比較少。於是大部分國立大學 (甚至部分私立),都不斷往「研究型大學」鑽營。那些號稱「教學型大學」也不見得在教學上普遍認真與用心。

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「傳音入密」不再是空想功夫──解碼腦波訊號

知名金庸武俠小說《天龍八部》中,虛竹得到段延慶以「傳音入密」之術,得知珍瓏棋局的走法,即使自己全然不懂棋,也被當成天才棋藝神僧。若將場景轉移到現代腦科學工程現場,使用「腦對腦介面(brain to brain interfaces)」,讓我們不用開口、不用身體任何指示動作、不用先練好上乘內功,也可以「傳音入密」,指導遠方的某個人玩俄羅斯方塊。

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虛實聯網 延伸你的感官

當你口渴、舉步維艱地走在偌大的機場時,手中的保溫瓶卻又空空如也。此刻,你用手機對準保溫瓶,手機螢幕就會顯示機場的透視立體圖,此圖中標示著你與各處飲水機的位置。只要在手機上選定欲前往的目標,手機就會顯示箭頭指引你走向飲水機。這並不是科幻小說的情節,而是我們即將身處的「物聯網」(internet of things)未來。

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複合式量子機器學習

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。

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