機器學習在災害評估中的應用

隨著氣候變遷、各類災害如:洪水、颶風等,對環境、人類生活產生更劇烈的衝擊,SDGs的相關目標如:目標11「促使城市與人類居住具包容、安全、韌性及永續性」也成為巨大挑戰,其中的11.5子項「減少自然災害的不利影響」更是各界災害救援、減災計畫的重要目標。近年來,聯合國世界糧食計劃署 (WFP) 與Google Research合作,將機器學習帶入災害評估場域,你能想像機器學習如何幫助更多受災居民嗎?讓我們一起來看看本期文章!

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費曼如何看待科學的終極發展?

在2024年4月份的TED演講中,Google人工智慧部門執行長Demis Hassabis提出了一個宏大的目標:利用人工智慧建構一個「全知之樹」,掌握世界所有知識,在演講中,TED領導人Chris Anderson詢問Hassabis如果全知之樹被建構出來,最想解決什麼問題?Hassabis回答說他想瞭解時空的極限,即量子力學中的普朗克尺度,這是一個目前科學無法探索的極限,如果人工智慧能突破這一限制,那將是人類透徹宇宙法則的重要時刻。在過去,近代最偉大的物理教師理查德·費曼曾在1961年對科學的盡頭作過預測,費曼預測了物理學在未來千年的兩種可能發展,無論哪一種情況,費曼認為基礎科學的研究壽命是有限的。隨著AI的進步,人類是否能透徹理解宇宙運行法則,還是科學終將面臨盡頭,這些都是值得我們思考的問題。

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用鐵電材料來為AI加速

在迅速發展的科技時代,人工智慧 (AI) 技術已經成為驅動各行各業進步的重要力量,然而,隨著AI應用的擴展和複雜性的增加,在數據傳輸效率和能耗方面的挑戰也同時增長。傳統的馮.諾伊曼 (von Neumann) 架構將計算和存儲分離的設計,數據的頻繁傳輸不僅限制了系統的運行速度,還造成了額外的能量消耗,為了解決這一瓶頸,內存計算 (In-Memory Computing, IMC) 技術應運而生。將計算單元直接集成到記憶體中,顯著提高了系統的效率和能量利用率,而鐵電記憶體是一種能實現IMC的元件,讓我們一起來認識什麼是鐵電記憶體吧!

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用AI進行憂鬱症的「快篩」

在現今社會中,具有憂鬱症或憂鬱傾向的患者數量持續攀升,然而傳統上評斷憂鬱症的方式具有其問題與限制,且須花費臨床醫師大量的時間處理檔案與訪談。為了解決這個問題,Weisenburger等人開發出了新的方法,應用科技來幫助我們解決這個問題。他們訓練了AI聊天模型,讓受試者僅需與機器人完成問答,就可以完成初步的憂鬱症評估,且其預測結果有高達90%的準確度。然而,由於目前此項研究結果仍有其限制,期望日後有更多關於這方面的研究,讓科技能幫助我們解決更多心理健康檢測的困難。

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大眾電影中的AI科學家形象:隱藏的性別差異

每年總是會有科幻大片上映,但…試著回想一下,你能舉出一位電影當中的女性AI科學家角色嗎?是不是很難!男性與女性在AI領域的能力與發展根本不存在先天上的差異,但為何電影當中卻鮮少出現女性AI專家呢?這可能與三個因素有關:反映現實、電影建構的性別刻板印象學科領域,以及導演本身的性別比例失衡。也許你會認為,AI科學家比例失衡沒什麼大不了,但別忘了,AI是透過人類給予的資料進行學習,難道AI創造者們的性別比例失衡,不會影響到AI演算法嗎?

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AI藝術與人類藝術大比拚——為什麼我們更喜歡人類的藝術創作?

當今「生成式AI」帶來了AI狂潮,不論是照片、圖片、音樂、影片、文章等,都可以找到相關的AI工具來幫助我們製作各式各樣形形色色的內容作品。然而,人類的藝術創造是否備受AI的威脅?心理學家們又怎麼看待人類藝術作品及AI藝術作品各自所帶給觀者的美感體驗呢?

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網路上的評價與留言到底準不準?

隨著消費者的消費習慣改變,越來越多人在購買東西之前會到網路上搜尋評價與留言,並根據這些數據決定是否消費。然而,這些網路評價與留言真的準嗎?從這項消費習慣漸漸興起,不少平臺與賣家就會聘請寫手專門撰寫虛假評論,或是放出「黑函」打擊競爭者。我們是否有辦法藉由AI來協助我們偵測出一則評價的真偽呢?

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AI管制的可能模式——內部程序、外部審計、公平交易

AI是複雜的新興科技,未來會受到怎樣的管制難以預知。本文從既有的管制政策出發,提醒讀者可以注意三個主要的政策工具:內部程序、外部審計、公平交易。

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AI人資越來越強?用自然語言處理瞭解工作態度

如果你想要瞭解一個人,你會怎麼做呢?其實最簡單也最好的方式,就是跟他聊聊天,傾聽他所說的話。在當今這個科技越發成熟的時代,自然語言處理技術可以幫我們分析、歸納很多事情,甚至是幫人資、主管判斷底下員工的工作態度!先別急著譴責AI只幫助資方!其實它也可以幫助求職者分析目前市場最需要的關鍵技術,並推薦相關的學習課程,讓你能成為大家搶著要的人才!總而言之,AI與人力資源領域的跨界合作,在未來還有很多很多值得期待的火花。

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考前複習新招?跟Chatbot聊天來提升學業表現

ChatGPT推出之後,整個社會發生了翻天覆地的變化,許許多多的事情透過ChatGPT的協助都能大幅改善效率,甚至連「學習」也不例外!究竟為什麼只是跟聊天機器人聊聊,就能夠幫助我們學習呢?照這樣看來,豈不是連老師都要失業了!?國立臺灣科技大學的研究團隊針對此問題進行了一項實驗,發現這牽涉到了我們對於AI工具的應用初衷以及對AI的社會角色定位。

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人工智慧可以拿來鑑定木材嗎?

木材是受人喜愛的建築或家具材料,市面上流通的商用木材種類繁多,辨識不易。一個鑽研機器學習的研究團隊,近期發表利用木材三個截面的圖像資料,用以訓練機器學習模型辨識系統,能夠區辨剛果77個樹種,且準確率高達95%。雖臺灣國內目前無廣泛使用的木材辨識系統,但有研究團隊朝此方向發展,未來具有相當潛力⋯⋯

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【AI與創造它的科學家們】關於AI我們需要知道的兩三事

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。

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App 診斷兒童呼吸道疾病

電腦不只會選土豆,也能輕易的判斷體檢報告中哪些健康指標超過標準,幫你標上醒目的紅字。人工智慧、機器學習領域現今發展一日千里,繼西洋棋、圍棋打敗人類冠軍之後,醫療臨床診斷也正被積極的開發中,最近在 Respiratory Research 期刊發表了一篇有趣的研究,只要手機安裝應用程式 app,並在機器學習演算法的幫助下,能夠診斷兒童的呼吸道疾病。

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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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