【AI嘉年華】與數據拔河:AI的應許和限制

■深度學習於1985年被開發,但直到2014年才起飛。張教授2007年起在google進行數據導向大規模機器學習開發時,被當時的同仁合理質疑。因為較複雜的算法譬如SVM或深度學習太過耗時,跟不上搜索引擎和廣告推薦系統的即時需求。在2012年AlexNet利用ImageNet數據取得革命性的圖片辨識的準確率後,學界業界同時驚艷,也才願意投資大規模運算GPU平台,接受了數據導向大規模機器學習的典範。而在2016年AlphaGo又告訴了全世界:如果你的算法能自行生產出無限多且多元的數據,那你便能造就IQ等同於300的機器。但這波的AI革命其實只推進了深度學習,而發展的面向也只限於模擬人腦的知覺(perception)功能。至於如何使用人腦知覺之外的能力,譬如知識,記憶,計畫,邏輯思考,以便從小數據演繹出等同於無限多且多元大數據的能力,還沒有跟上。所以今年四月AI界的巨擘Michael Jordan甚至宣稱:「AI革命尚未到來。」

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【AI嘉年華】AI於各種社群網路中的巧妙應用

■全球資訊網(WWW)的誕生,讓我們與世界更緊密的連結在一起。無論是平時生活中的臉書社群,電影界演員之間的合作關係、或者是專家學者們在學術論文的引用,如果我們把每一個人都設定成點(Node),人與人之間的各種關係視為邊(Edge),那麼真實世界的網路經過視覺化呈現後,就會宛如人類大腦裡神經元,神經元彼此之間連結時所構成的圖像,看似一團混亂的網絡,實際上存在著某種規律與秩序。

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輕量加密、同態加密與區塊鏈:新世代密碼學的三大聖杯

■密碼學是安全通訊的基礎。密鑰是加解密訊息的重要依據。對於密鑰持有者以外的人而言,唯有暴力破解或竊取密鑰一途。前者需要龐大運算資源,可能一輩子都徒勞無功,後者相對而言容易許多。1970年代, Whitfield Diffie提出一個嶄新的密鑰分享協定,解決了如何安全傳遞密鑰的難題,奠定現代安全通訊的基礎,也因此獲得圖靈獎殊榮。然而隨著AI與物聯網的興起,密碼學也因此遭遇新的難題,本文將聚焦於其中三項前景看好的潛在解決方案。

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【人物專訪】AI社會,務實面對——專訪陳銘憲

■所謂的大數據研究,旨在透過大量的運算分析,從人類長期累積的應用資料與行為模式所呈現的數據中,發掘具價值的資訊,提供合理的預測以及個人化、智慧化的服務。此外,配合機器學習(Machine learning)及加強式學習(Reinforcement learning)的技術,更賦予了人工智慧自我更新的功能。然而,大數據分析一方面提供了更多的個人化與智慧化服務,大幅改善人類的生活品質,在另一方面,卻也引起了個人隱私是否可能遭受侵犯的疑慮。

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AI偵探能打擊幫派──也將引爆道德危機?

■黑道份子燒殺擄掠、處處行兇,是警方從古自今的難解之題。如何辨認行兇案件是否與某個集團有所關聯? 該罪犯會不會再次冷血報復? 今天,這些問題正被一個嶄新的演算法一網打盡,它可以全自動化地利用更少的特徵,將行凶者分門別類,甚至預測犯罪,猶如科幻電影《關鍵報告》的情節滲入現實當中。然而,這把利劍的另一鋒刃也尖銳地刺向許多道德議題:壞人反向操作新技術預測警方的逮捕行動、每位無辜的人都要承擔著被誤判的風險……

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科學家必看!AI正在改變科學研究的方式

■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!

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