植物白天如何感溫?

因為不會動,植物需要比動物更靈敏地感知環境的變化。過去的許多研究都發現,包括光線、水分、礦物質,植物都可以在感知後短時間內進行因應。對於溫度變化的感應,則直到最近這幾年才比較清楚植物如何感應溫度並作出變化。2016年底,有兩個實驗室同時提出植物的熱傳感器(theromsensor)就是光敏素B(phytochrome B):原來光敏素有兩種構型:其一為具有活性、主要吸收紅外光的Pfr構型,另一則是不具有活性、主要吸收紅光的Pr構型。Pfr構型吸收了紅外光會轉變為Pr構型,而Pr構型吸收了紅光便可轉變為Pfr構型。除了紅光與紅外光可以轉變光敏素的構型以外,Pfr構型還可以慢慢地轉變回Pr構型—這個過程稱為黑暗回復(dark reversion)。

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勇敢做自己,愛情更加甜蜜蜜

當你喜歡的人向你搭話,你會假裝很冷淡的虛應故事還是馬上很有熱情的和他對談呢?當你的約會對象講起了你覺得很無聊的話題,你選擇假裝很有興趣的聽下去,還是坦白的告訴他,你覺得很無趣呢?到底應該要「做自己」比較好,還是應該要「欲擒故縱(play hard to get)」,才能讓自己成為真正的約會高手呢?

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向昆蟲取藥:從螞蟻身上的微生物找到新型抗生素

過去的文獻曾報導螞蟻會分泌抗菌物質來抑制病菌的生長,最近一項較大規模的試驗證實了這個假說,美國亞利桑那州立大學的研究人員採集了美國境內20個螞蟻物種的不同規模大小的群落,萃取螞蟻身上的化合物,檢驗是否具有抑制表皮葡萄球菌(Staphylococcus epidermidis)的活性。他們發現大約有60%的螞蟻群落會產生抗菌物質做為抑制病菌傳播的免疫能力。因此,從這些螞蟻身上找到的抗菌物質成為我們找尋新型抗生素藥物的希望。

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【人物專訪】半世紀的化學路:永保熱忱、跨界發展──專訪牟中原

我適合做學術研究嗎?如果我想從事學術研究,應該具備什麼樣的特質呢?若你正在思慮這個問題,牟教授想告訴你:第一,你必須鑽研在一個問題上,長期努力,具備堅持、好問的精神;第二,你必須持續進修自學,因為光靠學校習得的知識,無法讓你因應快速變遷的社會。作為一位研究者,在學科專門化的今日宜選定研究方向,持續朝之邁進,鑽研該學科知識,從研究積累出學術的養分,讓自己成為專家。

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心智的具現化:人工智慧於心理學領域的應用

心理學家一直想了解人類心智如何表徵外在世界,又這些表徵經過哪些心智歷程使個體能產生適切的行為反應?這叫好像工程師在開發人工智慧系統時,構思這些系統該如何轉碼輸入的刺激(好比心智表徵),以何種演算法進行運算(好比心智歷程),以及產生出何種反應。基於兩者的相似性,建立電腦模型是心理學家解開心智奧秘的途徑之一。

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從機器人到心理學再到人工智慧—專訪楊立行

隨著人工智慧(Artificial Intelligence,AI)的發展,當代心理學也被捲入了這場漩渦之中。然而,數學模型是否能完全表現出人類的真實心智?心理學家在利用人工智慧的時候,如何連結到心理學的意涵,而不是單純利用大數據的預測而已?這些問題,楊立行老師都將在AI嘉年華的短講中,一一解答。

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讓你不迷路的萬能地圖

道路著色的問題,是圖論中非常有名的問題之一。由節點和連接節點的邊所構成的圖形,可以衍伸成現實世界中遇到的系統。比如街道的交叉口可以看做是節點,而街道看成是邊。網際網路的世界裡,節點就是路由器,邊是路由器之間的連結。以航空網路來說,節點就是機場,而邊是機場到機場之間的航程。令人好奇的是,每個點和邊構成的圖形都存在像這樣理想的「萬能地圖」嗎?

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AI也能分辨敵友?

一萬兩千年前農業革命,隨著大規模合作發展出的大型社會網絡,人類逐漸演化出能在有限且短暫的互動中,辨認潛藏夥伴與敵人的認知能力。MIT認知科學與布朗大學資工系的四位教授,發展出一套基於隨機博弈與強化學習的演算法,在所設計的社交關係觀察實驗中,表現出與人類不相上下的社交觀察能力。在競爭與合作並存的環境中,最大的挑戰便是如何區分敵我,找出適合發展長期合作關係的對象。這樣的社交評估能力,是基於心智理論(Theory of Mind,ToM),一種能夠理解自己以及揣摩周圍人類心理的能力。如何讓機器具有類似的社會觀察能力,辨認、判斷各種潛在的合作關係,到採取實際行動,牽涉以下三種觀念,缺一不可,在此一一簡單介紹。

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大腦如何區辨自我與他人的社會動作

在日常生活的社交互動中,我們嘗試去預測他人社交行動背後的意圖,那些社交行動包含了表情、語音、手勢、肢體動作等,能夠從這些蛛絲馬跡去判斷自己以及他人下一步的行動,這是一個很重要的「心智化(mentalize)」能力。然而這一整個認知機制對於目前的神經科學領域而言,並不是一個容易解決的問題。

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迎接物聯網時代,讓環境中的微震動來充電!

手機快要沒電的時候是不是會感到一絲焦慮,如果又剛好身邊沒帶行動電源或者找不到插座會不會覺得渾身不對勁呢?現在每個人身上帶的、家裡用的,需要用到電池的聯網裝置數量或許還算少,然而在可預見的未來,無論是交通工具、機台、感測器、消費性電子產品都將使用到IOT技術,其中有很多都是無線連接的所以必須要裝有電池,這麼大量的裝置如果全部都依照我們現有這種用完電拿去充電或者換電池的方式,那麼光是電量的管理,比如什麼時間什麼裝置要拿去充電,充電時家裡的插座夠不夠用等等問題,肯定得讓人大傷腦筋。

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人工智慧的過去與未來

《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)從開放論文資料庫「arXiv」(音同archive)下載了共16,625篇與AI相關的研究論文,由這些論文的摘要以及關鍵字,分析AI領域的發展趨勢與變化。儘管僅能追溯到1993年(人工智慧的研究則於1940、50年代便已開始),但綜觀其中100個最熱門關鍵字的變化,卻發現當下炙手可熱的「深度學習」竟已逐漸退燒。

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