【科學史沙龍】人工智慧怎麼會這麼強? 淺談高效能運算與人工智慧
■電腦科學家一直有個夢想:只要給我無限的運算能力,我就可以打造出無限的人工智慧。在人工智慧蔚為風潮的今天,如何分辨哪些是有機會實現的創新概念,哪些是大吹牛皮的狂想,關鍵就在於如何善用電腦的運算能力。本講次從高效能運算切入,淺談人工智慧的發展前景。
Read more■電腦科學家一直有個夢想:只要給我無限的運算能力,我就可以打造出無限的人工智慧。在人工智慧蔚為風潮的今天,如何分辨哪些是有機會實現的創新概念,哪些是大吹牛皮的狂想,關鍵就在於如何善用電腦的運算能力。本講次從高效能運算切入,淺談人工智慧的發展前景。
Read more人們正在街道上抗議,他們即將展開一場暴動,因為此刻,失業的浪潮已經席捲整座城市。群眾高舉的標語牌,上面寫著機器人滾出我們的家園,路上執行日常工作的機器人癱倒在地,線路已被人狠狠絞斷——這樣的情景至今仍未曾發生,但類似的一幕,已經出現於許多描繪未來世界的經典電影、動漫中,如大友克洋的《大都會》故事裏,政變的導火線之一即是人類勞力被機器人取代所導致的大量失業。於是,我們不難看出這些科幻作品中共同映照出的一種深刻焦慮——萬一機器人奪走人類的工作怎麼辦?社會無法處理科技革新創造出來的失業問題怎麼辦?有趣的是,近期的一場國際研討會上,專家與學者們重新提出了這個問題[1],而且這次,他們要問的是:人工智慧能否取代被一直被認為技術要求極高的半導體產業工作者?
Read more與其說AI是一個新的熱門領域,它更像是一個工具或是基礎建設,讓人們探索傳統科學和工程領域的新面向。另一方面,量子電腦也是一個重要的工具,它能快速解決許多古典電腦無法解的問題,也在網路安全和加密通訊上有重要應用。這幾年,量子電腦和AI快速發展,在科技上都不斷有重大的突破。這兩項看似不同的領域,其實都是一種「計算」科技。兩種計算科技蓬勃發展至今,不禁讓人好奇:如果這兩項科技結合,會是什麼樣子呢?
Read more■人工智慧 (AI) 最近在許多領域中都已超越人類的表現,也為醫療保健帶來希望,AI也許會比現代醫學更能預防、偵測、診斷和治療疾病,有研究預測在2053年AI執行手術的能力將會勝過人類。雖然很多人擔心AI會取代人類的工作,或破壞醫病關係,但只要擁抱數位醫療並互助共存,相信AI可以幫我們減少重複性質高的工作,並運用人類的特質來關懷病患、針對不同病患規畫適合的療程,守護健康,讓醫生在有限的時間中發揮最大的功用。
Read more臺大資工所 許晉華 今年四月,Sony和
Read more很多主人會在自己的寵物身上裝個攝影機,來看看自己家的狗狗貓貓是怎麼度過牠們的一天。你有想過這種影片除了具有窺探寵物隱私的功能(咦?),還能夠做什麼嗎?最近有一篇投稿至ArXiv的文章,表示他們還能夠使用這些影片,在一些情境下模擬機器狗的動作。人們常自然而來地把自己的觀點帶到其他生物身上,私以為狗狗搖尾巴代表開心,貓咪折手手是信任你,在玩弄寵物的時候,有人有想過寵物的感受嗎?這裡不是要談濠梁之辯,但是得去思考一下,傳統上,當我們想要模擬動物的行為時(仿生機器人),都是依據套好的刺激與動作下去建模,如此人工的模型是否會偏離了動物真實的習性?相對的,這篇文章的作者則提供了不同的學習角度,試著為動物的行為模式賦予意義。
Read more■繼AlphaGo打敗世界圍棋棋王、攻克堪稱全人類最後一座智慧的堡壘後,人工智慧(Artificial Intelligence)的演進未曾停歇。研發人員運用類似的神經網路演算法,在各個專業領域殷勤播種,諸多應用旋即遍地開花——像是新藥研製,甚至能自行編寫遊戲程式的人工智慧等等。如今,人工智慧還坐上化學家的寶座,能解開錯綜複雜的有機化學反應、探尋有機分子的合成路徑。但是,它沒有讀過任何有關化學知識的課本,所有規則都是靠自己學習。
Read more機器人打敗了西洋棋和圍棋的世界冠軍、影像辨識超越人類,甚至還能入籍沙烏地阿拉伯。人工智慧再做出什麼舉動好像都不奇怪了。知名的電動車公司董事長甚至在推特上表示:國家級的人工智慧可能會導致第三次世界大戰。除了超越人類表現所導致的假想災難情節外,人工智慧確確實實地製造了許多美好的東西。例如:X 光片肺炎判斷率超越醫生,使更多病人能獲救。本文要介紹的是另一個例子:核融合。
Read more你是否覺得在新聞、臉書、廣告和你的朋友都在討論人工智慧、深度學習和大數據?沒錯!因為它們就是這麼重要!人工智慧除了應用在「傳統人工智慧領域」,他也席捲了直覺上跟人工智慧毫不相干的許多科學領域。包括尋找新的基本粒子、憂鬱程度的預測、從書寫風格判斷個性、古文鑑定、找出自閉症根源、去除天文雜訊和研發製藥,這些都和AI有關。讓我為你一一介紹!
Read more■我們應該都能同意,如果任何一個國家的立法者對人工智慧沒有充分的認識就貿然制定政策,一定會引發許多災難和不必要的紛擾,或許你能在科技影集《黑鏡》裡找到一些例子。借鏡國外,英國巴斯大學(University of Bath)的學者近期就發表了一份報告,答覆英國上議院希望了解人工智慧現時境況的請求。底下就讓我帶大家來回顧這份報告吧!
Read more機器人總是給人冰冷堅硬的印象──鋼甲取代血肉,面對外在的刺激感應,機器人絲毫怎麼不靈光。如今,利用日益純熟的3D列印技術,機器人的肌膚也能被靈活地「印」出來,賦予了它更多元、更貼近人體的感知系統。以後跟機器人握手,或許它就能感受到我們的「力道」與「溫暖」,並自然而敏銳地回禮,讓握手的節奏不再那麼生疏僵硬。
Read more■探索新的道路、回到記憶中的地點和尋找捷徑等,這些能力看似簡單,卻難以解釋。一直以來,大腦的空間辨認能力是個謎,沒有數學模型能夠好好地描述,亦沒有人工智慧能在這方面和大腦相比。直到最近,採用深度強化學習的最新人工智慧達到了人類等級的空間辨識和導航能力,它不僅能走迷宮,還會抄近路,這給了大腦科學很大啟發。
Read more機器聽懂使用者的需求,再給予合理的答覆,這聽起來早已是Siri、Alxea這類語音助理能輕鬆做到的事情。只要結合前端的語音處理、後端的機器學習架構(像是Seq2Seq),似乎只要給極大量的資料,讓模型持續接受訓練,機器便有望能越來越像人一樣進行正常溝通。但很多時候,情況並不是這麼地理想。如同片面之詞對人而言可能有不同解讀,對機器來說也是一樣的道理。要如何能幫助機器理解人類的語意,便成了一些資料科學家著眼之處,這裡要介紹的與神經網路架構無關,而是站在訊息模型的角度,嘗試找出有效溝通的方法。
Read more由於神經網路的出現,自動翻譯技術已變得越來越準確,這都是建立在大量平行文本的基礎上,讓機器可以模擬出人類的語言模式。也就是說,一個好的翻譯模型往往歸功於人們整理出的翻譯資料。這是不是代表兩個語言之間若沒有大量的雙語文本,機器就沒辦法學好翻譯呢?「想像今天給你一大堆中文和阿拉伯文的書,其中沒有任何內容是重複的,你能知道如何去翻譯這兩種語言嗎?」巴斯克大學(UPV)的Mikel Artetxe接著說:「這聽起來是不太可能的,但我們的模型就是做到了。」
Read more人工智慧 (AI) 最近在許多領域中都已超越人類的表現,也為醫療保健帶來希望,AI也許會比現代醫學更能預防、偵測、診斷和治療疾病,有研究預測在2053年AI執行手術的能力將會勝過人類。雖然很多人擔心AI會取代人類的工作,或破壞醫病關係,但只要擁抱數位醫療並互助共存,相信AI可以幫我們減少重複性質高的工作,並運用人類的特質來關懷病患、針對不同病患規畫適合的療程,守護健康,讓醫生在有限的時間中發揮最大的功用。
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