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。

Read more

生活中離不開的資料科學

你常常點食物、生鮮外送嗎?網路普及之後,越來越多便捷的服務充斥在我們生活當中。除了許多人的「衣食父母」外送服務外,像是出行時的招車服務、做生意的接單系統等,這些系統的運作全仰賴資料科學在背後進行運算,才能最即時地將你所需的服務送到你手上。以外送服務為例,其實從你下單、店家接單到商品送達你的手上,這中間的每一個步驟其實都有經過縝密的設計,像是店家準備食物的時間、外送員跑單的時間等等,皆是經由資料科學複雜的運算,才能達到最好的服務品質喔!

Read more

大數據背後的祕密——資料科學

當你在滑手機、按讚梗圖、分享搞笑影片時,是否曾想過這些動態消息的文章順序是如何決定的?社群媒體公司要透過怎麼樣的行銷內容來吸引使用者?     網路影片爆紅的祕方是什麼?這些問題的關鍵答案,是數據科學。數據科學是一門結合機器學習、資料統計與科學研究方法,來理解、分析龐大數據的學問。在龐大的資訊海中,數據科學能夠幫助我們揭開隱含在其中的寶貴訊息,以回答上述的那些問題。

Read more

醫療資訊管理以及巨量健康資料分析應用

最近流行的精準醫療其實講的大部分是所謂的個人化醫療。每個人生來就不同,後天環境也不同,所以接受到的醫療照護也需要針對個人的特質來修改。雖然精準醫療比個人化醫療範圍大,但是,我們可以把個人化醫療看作是精準醫學的醫療實踐。我們利用資訊管理及巨量健康資料應用技術建立智慧醫療系統,輔助醫師可以針對每一個病人提供客製化醫療服務,徐建業指出,從醫療資訊發展的歷程來看,首先是先將紙本健康資訊數位化並整合,之後要將健康數據標準化並且可以在不同的醫院資間互相交換,最後一步就資料的分析然後建立智慧醫療系統化進行實務上的應用。

Read more

機器學習的魔力

人們對於人工智慧總抱持著一種既期待又怕受傷害的微妙心態,深怕某天AI會將人類遠遠拋在腦後。這份可能性在近十年間愈來愈煞有介事。AI究竟是透過什麼機制,逐漸超越它的創造者──人類?2011年,IBM研發的AI系統「華生」(Watson)參加電視智力競賽節目「危險邊緣」(Jeopardy!),打破節目最高獎金得主以及連勝紀錄保持人;2012年,AI在ImageNet圖像辨識挑戰賽中,表現首度超越人類;2016年,谷歌開發的AlphaGo打敗南韓籍圍棋世界冠軍,更一躍成為全球頭條,轟動一時。種種輝煌紀錄的背後,所倚靠的正是「機器學習」(Machine Learning)。

Read more

以人性關懷為本的智慧城市之物聯網、大數據和人工智慧

大數據、物聯網、人工智慧等科技的出現,為我們描繪了更便利的智慧城市,但是科技也可能會讓人與人之間的相處趨於冷漠,似乎也不符合我們對於智慧城市的想像。因此,臺北大學資訊工程學系特聘教授、大數據與智慧城市研究中心主任陳裕賢提出:「用人性關懷的角度來引導,讓智慧城市的發展更具有人性。」

Read more

【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。」

Read more

【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。

Read more