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人工智慧讓學音樂變簡單!那音樂AI會取代音樂家嗎?

研之有物│中央研究院_96
・2017/08/05 ・4785字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 517 ・六年級

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「自動音樂採譜研究」的重要性

相傳莫札特十四歲時聽到複雜的教堂樂曲,便能默記全曲並寫成樂譜。在這個充滿神秘色彩的故事中,除了隱含人們對音樂「天份」這道門檻的敬畏以外,自動採譜也成為 AI 人工智慧研究者所挑戰的重要夢想。
中研院資訊科學研究所的蘇黎,專攻音樂資訊檢索(Music Information Retrieval,MIR) ,以「多重音高偵測技術」為基礎,發展出自動採譜的人工智慧,以更輕鬆簡單的方式來協助我們學音樂、理解音樂和製作音樂。

自動採譜的功能與發展,讓人人都能開外掛擁有莫札特的絕對音感與解譜能力,可以馬上就編譯樂譜。圖/iStock

目前市場上已經有許多人工智慧在音樂上的應用,例如人們用 Soundhound 音樂識別軟體來搜尋當下聽到的歌,或試聽線上串流平台推薦的歌曲,或透過軟體快速找到自己想要聽的歌。這方面的發展已接近成熟,但主要都是針對「聆聽」的行為。

若想透過人工智慧進一步了解音樂的深層意涵,例如作曲家的創作思維,演奏家的詮釋技法,乃至於樂評家的觀點,那麼,一個擁有像莫札特般卓越音樂聽力,可以協助自動採譜,並將聽見的音樂變成容易親近演奏的完整樂譜的人工智慧,會是關鍵性的一步。

人類如何認識音樂?音高 94 關鍵!

試著哼唱莫札特的〈小星星〉,想起小學教室裡的風琴伴奏,而那架風琴的 Do 還老是走音。在這樣簡單的歌曲裡頭,事實上已經包含了許多複雜的資訊,如速度、節奏、音高、和弦、器樂及人聲的音色等多樣要素,別忘了還有走音的 Do 這個偏差因子。

因此,人工智慧對大編制樂曲如交響樂的自動採譜,必須面對大量且交疊的資訊,難度仍然很高。所以要把聽到的樂曲轉成可以看到的譜,還是要找出其中特徵最穩定,也能決定旋律的關鍵—「音高」。

「音高」為樂曲所有要素中最基本的特徵,樂譜上的資訊,大多與音高有關。

說起音樂訊號的本質,蘇黎認為音高是音樂訊號中的最基本的資訊之一,而音高偵測正是音樂訊號處理的基本技術。

舉個大家都有的生活經驗:當朋友打電話來,有時我們會覺得對方的聲音好像不太一樣。這是因為線路與裝置在訊號傳輸過程中改變了朋友說話的音色,讓我們的聽覺受到混淆。但對方聲音在電話裡的語調,也就是音高,不論是上揚還是下降,並不容易受影響。

因此,我們即使因為雜訊而不認得對方的聲音,但往往還能聽懂對方講話的內容。也因為音高擁有這樣的基本特性,所以如何辨識音高可以說是分析聲音資訊的一項基本技術。

從最常使用記載樂曲的五線譜來看,接起每一個音高才會組成一段旋律,若依照標準樂譜所演奏的樂曲中,音高該上揚,還是下降,是不會被演奏者影響及改變。 圖/iStock

此外,音高資訊並不僅包含絕對音高,還包含音與音相對的關係,甚至是那轉音之時,各種詮釋的可能。

就如同有人唱著〈小星星〉的曲調,即使沒一個音在音準上,我們仍然聽得出這是〈小星星〉的曲調。這是因為我們認得旋律軌跡(melody contour)的樣態,也就是「曲調的起伏」。只要曲調起伏的趨勢與原曲相似,我們就能如 Soundhound 音樂識別軟體一樣聽得出來。

用「多重音高偵測」,記錄人耳辨識困難的合音

音高資訊除了表現於旋律以外,更是伴奏、和聲與對位結構中的基本資訊,也就是「和弦辨識(chord recognition)」與「多重音高偵測(multi-pitch estimation, MPE)」技術。

近年來多重音高偵測技術的發展重點,大多仍集中於西方古典音樂,因為此類音樂的資料庫相對完整,每種樂器的聲響型態較容易標準化,在分析樂曲時就相當便利。但因為西方古典音樂大多有完整樂譜,往往是最不需要這項技術輔助研究的。相反的,大量在缺乏譜例記載的傳唱民謠,需大量人力從事轉譜工作以方便判讀分析,多重音高偵測技術在此時便派上用場,並且能給予譜例之外更多的資訊。

以布農族的祈禱小米豐收歌 Pasibutbut ,也就是著名的「八部合音」(註一)為例。為什麼稱之八部,據說是因為「泛音唱法」(註二),即一個人可以同時唱出兩個音高的聲音,除了唱出基音以外,還增強某一個高階泛音的能量。

但現今所看到音樂學家所整理的譜例,大多仍是記為四部,這是因為演唱的編制確實只有四個聲部:最高音、次高音、中音和低音。至於泛音唱法之下多出的聲部,有些人聽得出來,有些人則感知不到;且不同的錄音版本差很大,很難明確指出是哪八個聲部,各自音高為何。

布農族 Pasibutbut 八部合音的時頻圖:橫軸代表時間,縱軸代表聲音的頻率,發亮的能量條則是聲音。資料來源/蘇黎。聲音/臺灣音樂資訊交流平台

蘇黎透過訊號的時頻圖(spectrogram)資料佐證,可以清楚看見泛音唱法的特徵:每一個聲部都在偶數的倍頻上產生更多能量。經過多重音高偵測(即 CFP transcription result),去掉多倍頻的泛音,除了基音外,也很容易看見第一泛音(基音的二倍頻)的位置上有能量存在,顯示了新的音高成份,演算法呈現的結果證實了泛音唱法的存在。

藉由計算瞬時頻率的技術,也就是「多重音高偵測」,便能把每一個聲部的音高軌跡精準算出,將能協助民族音樂的採譜工作。

音樂視覺化!將視覺和聽覺同步表現

蘇黎團隊目前所研究的「多重音高偵測技術」,以適用於各種音樂訊號為目的,其能有效刻劃出每一種聲響結構,並且將聲響即時轉化成樂譜。

多重音高偵測技術不僅可以應用於民族音樂學等領域的採譜處理問題,它的即時處理以及視覺化能力,也能在教育、娛樂等應用領域中有龐大潛力,將複雜的演奏即時轉為視覺表現。

使用多重音高偵測技術,鋼琴每彈下一個音,電腦會自動定位音高,在螢幕上再度轉化成鋼琴鍵,圖中的橫軸則為時間軸,清楚地看出該時間點演奏者按下哪一個鋼琴鍵,演奏完畢便完成曲譜的轉譯。資料來源/《日新‧樂譯》跨界科技音樂會 DEMO 宣傳影片。製作/ 魏一傑、吳曉筑

在聆聽音樂的同時建立視覺與聽覺的關聯,以增強對音樂元素如音高、和弦的認知,是豐盛音樂表演 (enriched music performance)所努力的方向。

為了推廣這個概念,蘇黎與沛思文教基金會將於 2017 年 11 月合作推出《日新‧樂譯》跨界科技音樂會(註三),將現場演奏即時轉譯成樂譜動畫,用科技的語言,述說音樂的故事,透過多媒體動畫影像,讓大家聽得到也看得到音樂的演出。

除了紀錄樂譜,還能做什麼應用呢?

「多重音高偵測技術」對於輔助學習的應用,也不僅限於音樂元素的偵測與視覺化。

音樂人工智慧的研究範疇,除了理解音樂天才如何聽音樂以外,還有音樂演奏家如何「詮釋」音樂。圖/Clem Onojeghuo

精確的多重音高偵測技術為了滿足這個目標,往往需要更精確的頻率與能量偵測演算法,精確描述演奏者在演奏時的音量有多大、抖音怎麼使用、如何控制音長等等。

蘇黎與成大蘇文鈺老師、中研院楊奕軒老師合作的工作中,專注探討小提琴演奏者的詮釋,就像同樣的小星星會有很多不同的詮釋版本,可以彈得恬靜、彈得莊嚴、彈得詼諧、彈得有精神,種種不同的表情術語和詮釋方式,都可以從精確的音高偵測演算法中看出端倪。

更進一步地說,未來我們或許能建立一個檢定的標準:當彈奏者把自己的演奏記錄下來,並輸入音樂人工智慧時,就可以和標準演奏做出比對,看看自己演奏得好不好。或是藉由音樂人工智慧的示範演出,讓初學者可以不斷聆聽各種詮釋方式,再去揣摩自己喜歡的演奏表情。這一些都是未來可以從「多重音高偵測技術」中,延伸開發的音樂人工智慧。

此圖為小星星的第一個 Do 音在不同音樂情緒的表現。每一個彈奏風格的聲音變化,都可以被明確記錄下來,抓到彈奏要點。資料來源/Analysis of expressive musical terms in violin using score-informed and expression-based audio features 。圖/張凱鈞、張語辰

果可以辨識演奏的詮釋方式,則有機會透過音樂人工智慧,從仰慕的音樂高手的精湛演奏中,學習樂器的彈奏技巧。

精確的音高偵測技術不僅可以用來分析古典音樂中的表情術語,另一個有趣的應用是分析搖滾樂中,吉他 solo 複雜的演奏技巧。

帥氣熱血的吉他 solo 往往結合各式不同的演奏技巧,如推弦,滑音、悶音、捶勾弦等等,這是吉他新手在學習抓譜時最困擾的地方。「多重音高偵測技術」有助於辦識出吉他的演奏技巧,把這一些技巧轉變成可閱讀的技巧符號,並記載在樂譜上,讓我們可以更容易去理解彈奏方式,進而模仿演奏者的演奏變化,達成自己想要的音樂學習目標,也是種未來可能發展出的音樂學習系統。

吉他 solo 的時頻圖:可清楚看到推弦、勾弦等不同演奏技巧的音頻變化,並進一步將明星吉他手的「個人演奏風格」變成樂譜,供粉絲或學生「臨摹」學習。資料來源/Electric guitar playing technique detection in real-world recording based on F0 sequence pattern recognition.

音樂人工智慧會取代音樂家嗎?

當 AlphaGo 問世改寫了圍棋的新面貌,一一擊敗了世界頂尖的圍棋好手,有人感到恐懼、有人感到興奮,無非都是因為人工智慧科技所帶來的改變,但換一個角度想,這不正是把漫畫「棋靈王」的故事搬到現實世界嗎?

當 AlphaGo 變成每個人的藤原佐為,我們就可以像進藤光一樣,即使沒有從小就接觸圍棋,也可以學習到好的圍棋思維。根據類似的道理,我們可以說, 音樂人工智慧科技的進步,其目的並不在於取代音樂家的工作。相反的,我們能看到在不久的將來,這些科技將會被用來增進人類學習音樂的效率,而擴大音樂的學習與消費市場。

正如工業革命讓古鋼琴現代化並大量製造,而孕育浪漫樂派蕭邦、舒曼等作曲家不朽的鋼琴獨奏作品;當代音樂人工智慧的成熟發展將開展另一場革命,不僅讓學習音樂變得更輕鬆有趣,也提供音樂家前所未有的音樂創作思維。

蘇黎不僅是個資訊科學家,也是一個音樂愛好者。深度研究「多重音高偵測技術」,逐步發展出可以正確轉譯樂譜的音樂人工智慧,一方面希望讓專業的音樂創作人擁有更好的創作環境,不用在記載與解析樂譜上耗費太多心力,創作者可以運用更充足的時間來創作嶄新的音樂風格。

另一方面則期望,讓每個想學習音樂的人,可以搭載猶如莫札特的音樂耳。每個人都好像擁有一個虛擬音樂老師,以更輕鬆、簡單的方式,認識音樂的組成結構,降低學習成本,加快學習音樂的速度。讓想學音樂的心,不會隨著年齡增長而有所阻礙,讓全年齡層的人們都有興趣把音樂成為生活的一部分。

如何打破「會音樂」與「不會音樂」的高牆,利用科技創造更好的音樂學習介面,讓音樂欣賞與彈奏更好上手,便是蘇黎致力研究的目標。圖/張語辰

延伸閱讀

  • 採訪編輯|張凱鈞
  • 美術編輯|張語辰

CC 4.0

本著作由研之有物製作,以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/11/01 ・2113字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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若風力、太陽能變成主要能源,如何不被無風陰天弄得全國大停電?──《牛津通識課|再生能源:尋找未來新動能》
日出出版
・2022/07/20 ・3299字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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電網:將電力輸送到各地的網路系統

在十九世紀,電力是在靠近電力需求的地方生產的,但到了二十世紀,規模經濟催生出集中式發電廠、長距離傳輸線和地方的變電站。現在,世界上大多數國家的電力都是透過電網來提供。

電網,就是用來傳輸電力的網路,像是電廠、變電廠、配電系統等等,都是電網的一環。圖/Pixabay

這套系統是為了滿足供電需求──最低需求稱為基本負載(baseload)──所設計的,由最便宜的發電機來滿足。

直到最近,發電方式通常是以燃煤為主(也有國家是以核電或水力發電為主),而且大部分的時間都在運作。會搭配其他發電廠(通常是循環燃氣渦輪發電機)來支援,以滿足每天的負載量變化,也會有可快速運作的小型燃氣渦輪或柴油發電機來應對激增的需求或是發電廠停擺等故障問題。

發電廠和變電站間的輸配電系統很重要,這可確保即使有單一線路或發電廠出現問題,仍舊能夠維持電力供應。電網有辦法將電力輸送到偏遠社區,也能獲得偏遠地區的發電。

再生能源進場後,該如何和傳統電廠互相配合?

現在,太陽光電場和風場在許多電網上提供的電力占比日益升高,這正在改變對發電廠的要求。在一般情況下,一天之中混合使用再生能源和傳統發電廠的發電方式最為經濟,而不是完全使用大型的傳統發電機。

風場和太陽光電場容易受到天氣的影響,現階段該如何讓再生能源電場與一般傳統電廠配合,也是能源議題中的一大考驗。圖/Pixabay

除了提供潔淨的電力外,風場和太陽光電場的營運成本最低──這稱為邊際成本(marginal costs)──因為它們沒有燃料成本,並且會首先調用。

為了讓風場和太陽光電場達到最大使用效能,最好是搭配能夠因應電力供需變化而快速反應的其他發電廠;而且理想上,這些電廠的運作也應該符合經濟效應,運作時消耗的用電量僅占其最大負載量的一小部分。

一般來說,燃煤電廠和核電廠的數量並不會有快速的增減,而燃氣和再生能源電廠則是更好的選項。根據地點的不同,水力發電、生質能、地熱和聚光太陽能(搭配蓄熱儲能)都可以擔任靈活發電的功能。

化石燃料發電廠可以儲存燃料並因應需求來提供電力。風場和太陽光電場與這些可以隨時供電──稱為可調度或固定供應──的發電廠不同,這兩者的運作都取決於天氣這項變數。

運用 AI 技術,擺脫「天氣」這個天生弱點!

儘管有時會出現風力弱和陰天的日子,然而,與一些人想像的剛好相反,擁有大量風力發電和太陽光電的電網其實能夠在需要時提供電力。

透過人工智慧(artificial intelligence,AI)來獲取良好的天氣預報,太陽光電場和風場的輸出變化通常是可以預期的,因此可得到最佳結果。

透過人工智慧的協助,可以更有效的運用電力。圖Envato Elements

當再生能源供應達到總電力需求的 30% 時,這些變化可以輕易透過裝配在電網上的快速反應發電廠來填補,以滿足供電需求的變化。

當一處 1000 兆瓦的大型發電廠意外跳電(可能是設備故障或過載),處理起來可能遠比風力發電或太陽光電的電力突然下降更具挑戰性。備用儲電站必須迅速上線,而風場和太陽光電場若是尚未達到滿載,還可以在有風和晴天的天氣迅速提高其發電量,提供額外的寶貴備用電。

再生能源成為主要來源後,怎麼讓電供保持穩定?

為了提供潔淨、安全和價格低廉的電力,並且在本世紀中葉大幅減少碳排放,避免氣候變遷演變到危及生靈的程度,全球的供電必須以再生能源為主。透過增加再生能源的輸出、地理分布以及與其他電網的連結,再生能源的供電占比將可望提高到電網的 50% 左右。

在一定程度上,增加這類綠電的發電能力可以彌補天氣條件惡劣的情況,而連接大範圍的太陽光電場和風場則可以提供更平穩可靠的電力。

在歐洲,丹麥已經與挪威、瑞典或德國等國進行電力交易,以此來平衡電力供需:在他們自己的風力發電量高時出口電力,而在發電量低時則進口電力。

然而,建立洲際再生電網並非易事。過去曾經有一項 DESERTEC(沙漠科技基金會)的提案,計畫要將北非的太陽能傳送到歐洲,但由於政治不穩定,再加上不同地區和國家對規畫中的電網各有所圖,產生相互衝突的反對意見,因此難以具體實現提案。

增加太陽能板的面積、建立跨國、洲際再生電網,都是維持電力供應穩定的做法。圖/Pixabay

此外,由於太陽能板的成本急劇下降,因此日照多的優勢變得不那麼重要,因為可以靠增加太陽能板的大小來彌補日照少的缺憾,這比支付長距離傳輸費用更為經濟。能夠在地方發電也等於是提供了一份供電的安全保障,不必依賴化石燃料進口。然而,廣泛架設的電網確實對於供需平衡有極大的幫助。

若是能配合供電來調整電力需求,就可降低對儲能廠的需求──這稱為「需量反應(demand response)」──或許可成為一個更便宜的選項,因為那些用來支援電力尖峰的快速反應發電廠的運作成本最高。

智慧電網:更聰明、更彈性的調整電力供應!

使用智慧電網可以讓電網營運商和用戶間進行雙向溝通,調整電力負載量,使其與供電端相等,這樣就能確定出需要從電網中取用的的需求量,或是添加量。

出現短時間停電或減少電力供應時,許多運作仍有可能繼續維持,好比那些具有熱慣性的操作──像是保持鐵或瀝青、熔融物或超市冰箱冷藏食物的溫度;或是建築物的溫度調節──或是在將零件組裝成產品前,先製造出充足的零件備量。

智慧電網最重要的就是雙向的溝通來進行調整。圖/Envato Elements

同樣地,可以透過啟動電爐、大型電解槽或海水淡化廠(以幫助應對氣候變遷造成的乾旱)來增加需求量。在數位化科技的推動下,我們正處於智慧電網革命的開端,這將會對電力負載量造成重大變化,將會讓邁向再生能源的這段過渡期更為容易,並且為客戶帶來更低的成本。

另外,可以用價格差異來鼓勵客戶改變他們的電力需求。在義大利,有推行一個簡單的計畫,是以固定費用(取決於所使用的最大功率)和每度電的價格來回收發電廠的資本和配電成本以及發電成本。

以限制電力需求的方式(讓消費端的電價變得更便宜),白天必須間隔使用電熱水壺、洗衣機和烤箱等電器;如果一次全部使用,就會跳電。

這樣便可降低發電成本中最高的尖峰用電。而在離峰期(例如夜間)提供便宜電價也是一種方式。不過要達到有效調整,需要同時使用智慧電網和智慧電錶。這樣用戶端可以看到他們的消費細節,並選擇僅在低電價或優惠價格時段才使用某些電器設備。

儲能設備對於提高再生能源的發電占比非常有幫助。以太陽光電場和風場這樣的組合來供應夜間用電,往往會有白天過度生產,導致電價下跌的情況。若是沒有儲能設備,必須盡可能出口過剩電力,或是以減少供電來降低損失。短期儲能可以將部分電力從下午轉移到晚上,因此小容量即可以滿足日常需求。

隨著電池成本的急劇下降,這種儲能的可用性變得越來越高,而且也開始取代那些用來補強綠電不足時的快速反應化石燃料電廠。

——本文摘自《【牛津通識課02】再生能源:尋找未來新動能》,2022 年 6 月,日出出版,未經同意請勿轉載。

日出出版
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英國「學童」取代「病理學家」?!辨識癌細胞的人工智慧
胡中行_96
・2022/05/30 ・2391字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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18 世紀工業革命,人力從家庭進入工廠,連孩子們也無法倖免。為了保障童工的權利,1819 年英國制定了《工廠法》(Factory Act),規範合法工作年齡和時數。[1]現在 COVID-19 又把部份勞工趕回去,在家工作的現象,竟讓英國企業動了「善用」童工的念頭……。

學童成為人工智慧幕後推手

橡樹國家學院(the Oak National Academy)宣傳圖片。圖/橡樹國家學院

2020 年英國政府因應 COVID-19 疫情,成立了「橡樹國家學院」(the Oak National Academy)網路平台,提供線上教學課程。這招多少能挽救受學校停課影響的教學品質,但解決不了封城或隔離期間課後活動的匱乏,無聊到快抓狂的孩子,差點逼瘋在家工作的家長。此時,數位病理科技集團 PathLAKE 橫空出世,為家長分憂,「順便」利用學童來發展人工智慧。[2]

  • 人工智慧(artificial intelligence)的「機器學習」(machine learning),大略分為三種:
  1. 監督式機器學習(supervised machine learning):把標註好的資訊,餵給機器。由於標註的步驟是人類執行的,機器在學習的過程中,會逐漸朝人類設定的目標,愈加精準。[3]
  2. 非監督式機器學習(unsupervised machine learning):要求程式從未標註的資料中,找出現象或模式。在人類沒有插手的狀況下,有時會得到出乎意料的結果。[3]
  3. 增強式機器學習(reinforcement machine learning):設下獎勵機制,讓機器從嘗試中學習。例如:告訴自駕車它在行駛中,做對了哪個決定。[3]

PathLAKE 集團想做的是病理圖像的「監督式機器學習」。然而,標註資料的工作耗時費力,近年選擇從事病理科工作的醫師比例又大不如前。於是,「童工」就成為填補業界人力空缺的另類解方。

PathLAKE 的策略,大致上是這樣的:首先,昭告天下說這裡有個線上課外活動,即將開放給學童參加。拐來一票願意簽署同意書的家長後,先教他們的小孩癌細胞長怎樣。等小鬼頭們學得差不多,便可以玩遊戲闖關,藉此驗收他們的學習成果。依循此模式,將來或許就能聘僱為數龐大的「童工」,來標註病理圖像,然後再以此數據資料訓練人工智慧機器。[2]

「打敗病理學家」細胞形態辨識競賽

PathLAKE 集團舉辦的活動分二個梯次,每次都招募 3 個不同年齡層的學童:4 到 11 歲、11 至 16 歲以及 16 到 18 歲。他們透過網路學習基礎的「細胞形態學」(cell morphology),以辨識乳癌細胞染色影像的 4 種類型:陽性癌細胞(positive tumour cell)、陰性癌細胞(negative tumour cell)、陽性非癌細胞(positive non-tumour cell),還有陰性非癌細胞(negative non-tumour cell)。課程結束,便參與競賽。[2]

競賽題目示意圖。圖/參考資料 2

以下是二個梯次競賽部份的內容與差異:[2]

  • 測試版競賽(Pilot competition): 
  1. 關卡:遊戲總共有三關,關卡名稱「微辣」(Mild)、「中辣」(Hot)、「大辣」(Spicy),聽起來頗像麻辣鍋的辣度分級……,每一關分別有 20、30 和 50 張影像,要參賽者辨識。
  2. 成績:報名並完成線上課程的 28 名學童中,僅有 5 人參加競賽。其中只有 1 人成功地從「微辣」晉級到「中辣」,而「特辣」根本沒人玩。教學和遊戲的難度,明顯須要調整。
  • 主要競賽「打敗病理學家」("Beat the Pathologists"):

有了上一梯次的經驗,PathLAKE 團隊修改設計,於 2020 年 10 月的「牛津科學節」(the Oxford Science Festival)推出「打敗病理學家」活動。

  1. 關卡:這回有「微辣」(Mild)、「中辣」(Hot)、「大辣」(Spicy)以及「特辣」(Supercharger),共 4 個關卡,邀請參賽者分別得挑戰 20、40、60 和 80 張影像。
  2. 成績:總計 98 位學童登記報名中,有 95 人參與競賽。其中 91 人通過「微辣」考驗,經過層層過關斬將,最終 22 人成功解鎖(含 15 人晉級)「特辣」關卡。

成效與願景

皇家病理學家協會(the Royal College of Pathologists)在 2020 年「國家病理週」(National Pathology Week)期間,宣傳 PathLAKE 的活動。PathLAKE 集團本身也萬分滿意其成效,在 2022 年 5 月 12 日的《科學報告》(Scientific Reports)期刊中,表示「學童有精確標註細胞的高度潛力……,期望此類的競賽不光使他們對病理學和人工智慧產生興趣,還能促進病理學家與電腦科學家的合作」,並預告他們之後會推出一個標註「腺體結構」(glandular structures)的新活動。[2]

當然,看完「資方」的心得與願景,也該來瞭解一下「勞方」的處境。在英國文豪狄更斯(Charles Dickens)小說《孤雛淚》(Oliver Twist)描述的 19 世紀維多利亞時代,兒童被家長或監護人逼迫去工作,工時冗長且勞動環境惡劣。[4]

將近二個世紀的時間過去後,COVID-19 疫情期間的英國學童,是否受到相對優渥的待遇?

19 世紀礦坑童工。圖/National Museum Wales

從 PathLAKE 團隊的片面描述,我們可以得知:除了病理知識外,每位活動成員均得到參與證書一份,前三名則另有獎項。

參考資料

  1. Impact of government acts improving working conditions(BBC)
  2. Lessons from a breast cell annotation competition series for school pupils(Scientific Reports, 2022)
  3. Machine learning, explained(MIT Sloan School of Management, 2021)
  4. Children in Dickens’s Novels(International Journal on Studies in English Language and Literature, 2014)
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。