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陳良基:我會跟外星人交朋友

鄭國威 Portnoy_96
・2017/09/08 ・5932字 ・閱讀時間約 12 分鐘 ・SR值 528 ・七年級

陳良基部長接受泛科學訪問。圖/BY 泛科學

1956 年夏季,由約翰·麥卡錫(John McCarthy)、馬文·閔斯基(Marvin Minsky)、克勞德·夏農(Claude Elwood Shannon)等科學家組織的達特茅斯會議(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)邀集了數十位科學家,花了兩個月時間探討,並確認了「人工智慧」作為一門學門的誕生。就在約略同時,陳良基出生於在雲林縣的新湖村。

61 年之後的現在,陳良基成為科技部成立後第四任部長,上任後力推人工智慧,同時也接手處理諸多棘手挑戰,包括研究誠信爭議、高等人才流失、以及科技部定位模糊等。帶著來自泛科學社群的好奇,我去找了陳部長聊聊。

「僵化啦,就是什麼都動不了!」

一開始就直率到讓我呵呵笑的科技部長陳良基,戴著眼鏡,穿著標準的「教授牌」直條紋白襯衫跟深灰色的西裝褲。在他位於科技大樓的辦公室中,書架上看過去都是專業科研期刊,大大的茶几上放著一個不大的地球儀,除外沒有什麼多餘的擺飾。

直率的科技部長陳良基,戴著眼鏡,穿著標準的「教授牌」直條紋白襯衫跟深灰色的西裝褲。圖/泛科學

下注在年輕科學家身上

對被稱為「點子王」的陳良基來說,公務機關的確沒那麼好施展,那又該怎麼做呢?上任立即拋出研發、創新產業、人才培育三大目標,他強調:

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「小國大戰略,小國不代表沒機會,但要策略精準。」

陳良基認為基礎科學非常重要,基礎科學有突破才能有後續。如果從諾貝爾獎來分析,大部分諾貝爾獎得主的發明與發現是在他們 25 到 37 歲之間完成的,所以若真的要爭取諾貝爾獎,他認為關鍵在於先讓年輕的學者跟學生有好的發展機會,而年輕學者更該是科技部投資的主要標的,因為年輕學者可以帶出優秀的學生。

為此,陳良基要求科技部提出特殊獎勵方案,希望能有一筆專門的經費來養成年輕學者,在基礎科學領域深耕,讓他們的想像力能有機會實現。

方案規劃一年選出五十位年輕學者,以五年為期,給予數百萬等級足夠經費,最重要的審核標準就是想像力跟原創性。「年輕學者的養成,想像力比知識重要,要讓科學家帶領我們」,他稱之為「愛因斯坦計畫」。

陳良基要求科技部提出特殊獎勵方案,希望能有一筆專門的經費來養成年輕學者,在基礎科學領域深耕,讓他們的想像力能有機會實現。圖/BY Weipeng_Lin@Pixabay

除此,陳良基認為台灣的年輕科學家要能離開本地,在國際學術上有地位,於是他另提出與「愛因斯坦計畫」銜接的「哥倫布計畫」,鼓勵 40 歲以下的科學家探索科技新大陸、爭取國際學術地位。這項計畫經費增加到每年千萬等級,五年一期。兩個計畫加起來,預計每年能讓 80 位台灣最優秀的科學家突破既有限制。在四年的前瞻計畫期間內,就可以讓將近 300 位嶄露頭角。後續若效果不錯,陳良基希望能納為年度計畫,讓一代又一代的生力軍一棒接一棒。

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「我們賭在年輕學者上,等他們以後有機會,可以反過來帶領台灣,」他說。

基礎研究由專業主導,專案研究重在地需求

投資在年輕人身上說起來政治正確,不過科學研究領域那麼多那麼雜,要如何平衡發展?

回到小國大戰略的基礎,陳良基認為平衡是假議題,基礎研究不能講求平衡,而是要交由專業來判斷。當然,針對不同的專案,政府還是有考量,畢竟不是每個領域,台灣都要或都能投入大筆經費。例如在地震頻發的台灣,就設有國家地震工程研究中心,他認為像這種特定主題沒有平衡的問題,而是每年都要投入固定經費。陳良基更表示,他一直認為台灣是個海洋國家,在海洋科學上就該投入更多才對。

講到這,就不得不提到目前國內外都大力投入的人工智慧了。陳良基認為人工智慧是台灣產業躍升最重要的一波機會,科技部也將在未來 5 年投入 160 億,推出五大計畫,第一要建立大規模的共用高速運算環境,讓 AI 技術服務公司可以運用,再者則是創設 AI 創新研究中心,形成世界級的研發聚落,培養人才。第三是打造智慧機器人基地,讓軟硬整合。第四要讓台灣的強項半導體結合 AI ,以射月計畫協助半導體產業進入 AI 時代。最後則是帶動社會參與,舉辦科技大擂台,廣邀好手挑戰重大課題,第一波擂台挑戰就是「與 AI 對話」,以電腦的中文聽力理解為競賽主題。

陳良基認為人工智慧是台灣產業躍升最重要的一波機會,科技部也將在未來 5 年投入 160 億,推出五大計畫。圖/BY geralt @ Pixabay

以第四項半導體射月計畫來說,陳良基特別強調「AI Edge」,也就是 AI 在終端的應用。再往五年後、也就是 2022 年去想,到時全面進入物聯網社會,大家使用的設備將會激增,都將具有深度學習能力。要讓這不遠的未來能夠真的實現,現在就要開始開發能源損耗更低、待機時間更長、能讀寫快速及擁有智慧運算能力的記憶體。另一重點就是要做出高效率、高靈敏度的感測器,因為智慧終端裝置要靠這些感測器才能獲取環境中的資訊。

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「大家都說雲端,但台灣沒有太多機會,終端其實對台灣其實比較有優勢。」

陳良基認為科技部是扎根的角色,自己小時候種田,這經驗讓他特別重視「生態系統」,他認為要讓產業邁向前沿,有好環境最重要,因此「要讓養分均勻、好好施肥澆水除草,不是只看開花結果。」

科技部是每個部會的前哨

但等等,聽起來科技部是不是越來越像經濟二部了呢?這樣的批評聲音其實不是最近才出現,從國科會時期就有,陳良基也知道,但他認為真正的關鍵不是讓科技部回歸某種單純的角色,而是要認知「科學、科技、與創新的生態循環速度變得越來越快了」這樣的現實。

陳良基認為科學是為了滿足人類的好奇心而去探索未知,這是第一步;第二步是開發,第三步是交付,也就是成為產品。科學家的嘗試,後來變成社會的常識,就是進步。在以前,這一二三步分得很清楚,如今循環越來越快,雖然分工還在,但不同部會觀察循環時自然會更注意效益,也就是各自的社會使命跟責任。

陳良基直言,大家也不希望資源投入時亂槍打鳥,如果能知道其他部會的目標,方向才準確。他認為科技部的位置還是在最前沿,扮演每個部會的前哨去「面對未知,先搞清楚怎麼做,然後再交給其他部會。」

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陳良基表示,如今變動來的又快又急,科技部身為政府單位在前沿投入,得多想一下可不可能產生什麼效益,但他認為跟經濟部還是很不一樣。

「我以前在大學教創新,重點就是價值鏈。在價值鏈中,每個人貢獻一部分,那誰可以掌握最高的價值?答案是循環最快的才能掌握價值,能夠越快交付,才能掌握整個價值鏈的最大產出。」

這幾年你可能也覺得前沿科學獲得應用,產品化或服務化的速度越來越快。我們不也一直期待政府能夠轉得快一些,別像《動物方城市》裡頭的樹懶那樣慢慢來。只是這轉啊轉的,是不是有什麼東西被甩出去了呢?例如……學術倫理與研究誠信?

陳良基部長認為科技部的位置還是在最前沿,扮演每個部會的前哨去「面對未知,先搞清楚怎麼做,然後再交給其他部會。」圖/泛科學

要讓想用科技騙科技部的錢的人付出代價

台大前陣子發生的論文造假事件餘波盪漾,對與台大有深厚淵源的陳良基來說,他以一貫的工程人思維把問題分成兩類:一是發明,二是發現。發明,也就是做出東西來,當然要確保可以再現,造假的機會少。而發現就比較複雜,有時一位科學家可能是全世界第一個發現某件事的,可是萬一只是「推測」為發現,又急著發表,就會出問題。萬一這個現象不是真的,誰看到算數?大家都說有圖有真相,然而圖片處理技術快速提升,也讓真相撲朔迷離,不過若想抓出造假,也得靠科技。陳良基說:

「我們要對納稅人交代。只要抓到造假,用錢的人跟用錢的單位,就要把所有科技部的錢吐回來。學校拿科技部的錢可能是幾億,這樣壓力很大。嚇阻是為了預防,造假者想得名得利,就要讓他們名利都得不到。」

陳良基認為,科技部設立研究誠信辦公室,重要的工作是跟國際上其他學術倫理單位能對接,國際上風吹草動,台灣要能掌握,但是針對研究有沒有造假,還是要回到各個專業領域來判別,也才符合科技部強調專業的本色。陳良基得知在天文研究領域,因為天文科學研究設備都超級昂貴,所以非常要求資料公開與共享,所有的實驗研究資料,都要登錄到一個單位,由一個獨立法人來管理。他想或許其他領域也可以效法,會請國研院邀請各領域專家來看看是否可行。

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科學傳播是門專業

要是希望民眾對科學界的印象不要被幾樁醜聞給搞壞,或許科學傳播就是關鍵。在今年 7 月 28 日舉辦了一場公聽會,立委黃國書等人針對科學技術基本法修正之後增加的科學普及經費用途跟用法做了討論,包括泛科學在內的諸多台灣科學傳播與教育公司都到了現場提出意見,兩個多小時的溝通,陳良基全程參與。他認為科學普及或科學轉譯是門專業,自己也驚訝於台灣有那麼多人投入科普,他認為科技部應該邀請這些專家來規劃,在專家的想法上往前跑,第一步就從成立諮詢委員會做起。

近來諸多社會爭議都有科學面向,科學家介入解釋的角色吃重,陳良基認為科技部培育了不同領域的科學家,他們若願意,可以對這些議題發聲,不只是自然與應用科學,像是同婚議題就需要社會科學領域專家的意見,讓專家告訴大家,專業對這些議題的想法是什麼。「我們會鼓勵。如果部會需要專家,科技部可以提供名單」,陳良基快速算了一下表示,國內有 48,000 多位教授,科技部每年支持約 30,000 名研究者,這些人都可以提供社會往前邁進所需的知識。

實際上的情況或許沒那麼樂觀。在台灣,科學傳播對教授來說算不上吸引人的差事,儘管科技部的確有科教學門,但升等是由教育部來決定,無法列為升等條件的科學傳播工作對年輕的助理教授或副教授來說甚至有負面影響。陳良基認為,學門經費怎麼用,還是由領域內專家自己決定為妥。如果專家認為科學傳播值得鼓勵,那自然就會列入。專家可以研究科學傳播,或是投入人才培育,不過這都要由專業學者來決定。

那到底誰來決定?不只是科學傳播,科技部計畫的審查制度也不乏批評。陳良基為解決這問題,要求所有科技計畫的審查委員都必須公開,而且要年輕化。

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「我對外說過,當過政務官、大學校長、或掌握過較高權勢的,都不可以再來擔任科技部的審查委員。」

他上任之後要求科技部的審查委員會的審查委員必須有一半以上年紀低於 50 歲。

問題會發生,通常是環境造成,就像田裡的作物長不好,怪在作物上頭沒意義,他認為不該執著於個案,而是要從改變環境著手。

圖/BY lumix2004 @ Pixabay

那又是什麼樣的環境造就了陳良基呢?在他念小學時,兩位華人科學家楊振寧、李政道的成就讓他迷上了科學,從小也喜歡動手自己做,更早早立下了當個工程科學家的志向,如今也貫徹始終地達成了。但如果在另一個平行宇宙有重新選擇的機會,他會希望自己的人生走上別條路、做些別的事情嗎?他想了想:

「我還是喜歡做東西,看到問題,就去想怎麼做個東西來解決掉」。

「所以不改其志囉?」我問。

「不改。」他堅定地說。

但當上科技部長,能夠不改其志嗎?若是非得執行某些政治上有壓力,但是卻「不科學」的任務,該怎麼辦呢?他笑著表示,目前還沒有遇到,但是「如果我有夠清楚的資料,我還是會反應」。

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由於各項任務正在加緊腳步推展,陳良基說每天真的太忙了,沒什麼時間看書,大概就是翻翻《科學人》、《科學發展》,以及專業的科學期刊,許多跟人工智慧有關,因為其實他在台大時就開始研究人工智慧晶片,加上現在推行的任務,都得對研究趨勢有所掌握。

對他來說,做研究是自己喜歡的事,但研究的辛苦還是不在話下,所以當他看到假新聞、偽科學流傳,總忍不住氣憤,覺得自己做研究那麼累,卻總是有人胡說八道,有時在 LINE 上頭收到朋友傳來這類訊息,也覺得頭疼。他開玩笑說還好當部長之後「沒什麼朋友了」(P 編:驚!)。

跟外星人交朋友吧

「網路真的太多錯誤訊息」說到這,還以為他要痛斥某個案例,但他卻接著說「但這也代表大家對於科學議題有好奇心,不然大家也不會被這些偽科學吸引,所以其實可以正面思考。」他認為有些人聳動地說 AI 會讓人沒有工作、甚至毀滅世界,他就不認為這是正確的論述(P 編:Elon Musk ,你攻跨邁?),若他有機會能傳遞更多正面且正確的訊息,一定會把握。

好吧,人工智慧會不會毀滅世界,這問題我們看著辦。

圖/BY SoundTrackUniverse @ Pixabay

但說到世界毀滅的原因,外星高等文明也是選項之一。知名科學家霍金就曾警告人類,別跟外星人聯絡,「閉上嘴巴」,不然可能重蹈哥倫布到達美洲後,美洲原住民曾遭遇的悲劇。而科幻作家劉慈欣在著名小說《三體》中提出的黑暗森林法則,如今也成為對費米悖論的一種主流回答。

「如果部長是全世界唯一一個在地球上發現高等外星生命的,會怎麼做呢?」

訪問到最後,我很跳痛但認真問陳良基這個問題,因為我自己也時常自問會怎麼做:我要趁「他」不注意下手幹掉「他」嗎?我要把「他」囚禁起來嗎?還是跟政府報告把「他」拿去做研究呢?種種殘忍的選項在我腦中始終沒有個結論,我想知道身為科技部長的他會選哪一個殘忍的選項。出乎我意料地,陳良基說:

「我會表達地球人的歡迎之意,表達好客,有閒來坐啦!」

他接著說,

「可能是因為我成長的背景在窮困的鄉下,看到的陌生人都是比我們有錢的,對人家表示歡迎還是比較可以避免侵犯的方式啦!」

嗯,真是個正面思考的部長啊。

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鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 1283 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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從認證到實踐:以智慧綠建築三大標章邁向淨零
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/11/15 ・4487字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 建研所 委託,泛科學企劃執行。 


當你走進一棟建築,是否能感受到它對環境的友善?或許不是每個人都意識到,但現今建築不只提供我們居住和工作的空間,更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生,正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題,確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染,同時提升我們的生活品質。然而,要成為綠建築並非易事,每一棟建築都需要通過層層關卡,才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境,政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立,旨在透過標準化的建築評估系統,鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時,為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法,自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止,已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品,涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築,不僅提升建築物的整體性能,也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

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說這麼多,你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程,要經歷哪些標準與挑戰?

綠建築標章智慧建築標章綠建材標章
來源:內政部建築研究所

第一招:依循 EEWH 標準,打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源,是綠建築(green building)的核心理念,但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單,而是涵蓋建築物的整個生命週期,也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內,都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準,讓我們先回到 1990 年,當時英國建築研究機構(BRE)首次發布有關「建築研究發展環境評估工具(Building Research Establishment Environmental Assessment Method,BREEAM®)」,是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後,於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」(Leadership in Energy and Environmental Design, LEED)這套評估系統,加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶,氣溫高,濕度也高,得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生,四個英文字母分別為 Ecology(生態)、Energy saving(節能)、Waste reduction(減廢)以及 Health(健康),分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級,設有九大評估指標。

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我們就以「台江國家公園」為例,看它如何躍過一道道指標,成為「鑽石級」綠建築的國家公園!

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園,也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時,還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築,其外觀採白色系列,從高空俯瞰,就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落;從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊,生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構,設計自然護岸,保留基地既有的雜木林和灌木草原,並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物,採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙,不僅強化了環境的保護力,也提供多樣的生物棲息環境,使這裡成為動植物共生的美好棲地。

台江國家公園是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築。圖/內政部建築研究所

第二招:想成綠建築,必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築,使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中,對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

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這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出,一路到今日,國際間對此一概念的共識主要包括再使用(reuse)、再循環(recycle)、廢棄物減量(reduce)和低污染(low emission materials)等特性,從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時,使用自然材料與低 VOC(Volatile Organic Compounds,揮發性有機化合物)建材,亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後,內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度,以建材生命週期為主軸,提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說,為確保室內環境品質,建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件;為了防溫室效應的影響,須使用本土材料以節省資源和能源;使用高性能與再生建材,不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性,也強調材料本身的再利用性。


在台江國家公園內,綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念,更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設,並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料,為鳥類和小生物營造棲息空間,讓「蚵殼磚」不再只是建材,而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆,整體綠建材使用率為 52.8%。

被建築實體圍塑出的中庭廣場,牆面設計有蚵殼格柵。圖/內政部建築研究所

在日常節能方面,台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如,引入樓板下的水面蒸散低溫外氣,屋頂下設置通風空氣層,高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出,廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地,創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企,如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流,不僅提升了隔熱效果,減少空調需求,讓建築如同「與海共舞」,在減廢與健康方面皆表現優異,展示出綠建築在地化的無限可能。

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島式建築群分割後所形成的巷道與水道。圖/內政部建築研究所

在綠建材的部分,另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程,其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材,比方提高高爐水泥(具高強度、耐久、緻密等特性,重點是發熱量低)的量,並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」,還用再生透水磚做人行道鋪面。

2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所
2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區,首先,他們捨棄金屬建材,讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是,他們也將施工開挖的土方做回填,將有高地差的荒地恢復成平坦綠地,本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪,無痛轉綠。

雲林豐泰文教基金會的綠園區。圖/內政部建築研究所

等等,這樣看來建築夠不夠綠的命運,似乎在建材選擇跟設計環節就決定了,是這樣嗎?當然不是,建築是活的,需要持續管理–有智慧的管理。

第三招:智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率,除了從建築設計與建材的使用等角度介入,也須適度融入「智慧建築」(intelligent buildings)的概念,即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性,使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器,用於蒐集環境資料和使用行為,並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

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為了推動建築與資通訊產業的整合,內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度,為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂,目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例,為了掌握建築物生命週期中的能耗,需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標,評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面,則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境,以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中,充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術,來達成兼顧環保和永續發展的理念,也是利用建築資訊模型(BIM)技術打造的指標性建築,受到國際矚目。

樹林藝文綜合大樓。圖/內政部建築研究所「111年優良智慧建築專輯」(新北市政府提供)

在興建階段,為了保留基地內 4 棵原有老樹,團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描,並將大小等比例匯入 BIM 模型中,讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離,確保施工過程不影響樹木健康。此外,在大樓啟用後,BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」,透過 3D 建築資訊模型,提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護,包括保養計畫、異常修繕及耗材管理,讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用,從建造設計擴展至施工和日常管理,使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management,簡稱 FM ) 為例,該系統可在雲端進行遠端控制,根據會議室的使用時段靈活調節空調風門,會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣,而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率,保持低頻運作,實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

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總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現,從源頭減少碳足跡;綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小,並保障居民的健康;智慧建築標章運用科技應用,實現能源的高效管理和室內環境的精準調控,增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用,讓建築不僅是滿足基本居住需求,更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

建築物於魚塭之上,採高腳屋的構造形式,尊重自然地貌。圖/內政部建築研究所

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AI 能像人類一樣思考?諾貝爾物理學獎研究助力人工智慧模擬人類大腦
PanSci_96
・2024/11/14 ・2117字 ・閱讀時間約 4 分鐘

即使再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?畢竟電腦的電子元件和我們大腦中的神經細胞結構截然不同。再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?

錯,可以。

2024 年諾貝爾物理學獎跌破所有專家的眼鏡,頒給了兩位研究機器學習的科學家——約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)和傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)。他們以「人工」的方法打造了類神經網路,最終模擬出生物的「智慧」,奠定了當代深度學習的基礎。

為什麼解決人工智慧發展瓶頸的,竟然會是物理學?物理要怎麼讓 AI 更像人類?

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從巴甫洛夫的狗到赫布理論:理解學習的基礎

為了解答這個疑問,我們需要一些背景知識。

20 世紀初,俄羅斯心理學家巴甫洛夫發現,狗在食物還沒入口前,就會開始分泌唾液。他進行了一系列實驗,改變食物出現前的環境,比如讓狗習慣在聽到鈴聲後馬上得到食物。久而久之,狗只要聽到鈴聲,就會開始分泌唾液。

大約 50 年後,神經科學家赫布(Donald Hebb)提出了一個假說:大腦中相近的神經元,因為經常同時放電,會產生更強的連結。這種解釋稱為「赫布理論」,不僅奠定了神經心理學的發展,更成為現代深度學習的基礎。

然而,赫布理論雖然描述了鄰近神經元的關係,卻無法解釋大腦如何建構出如此複雜的聯想網路。

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霍普菲爾德網路:物理學家對神經網路的貢獻

然而,赫布理論雖能描述神經元之間的關係,卻缺乏數學模型。物理學家約翰·霍普菲爾德從數學家約翰·康威(John Conway)的「生命遊戲」(Game of Life)中獲得靈感,試圖建立一個可以在電腦上運行的記憶系統。

霍普菲爾德受「生命遊戲」啟發,嘗試建立電腦記憶系統。圖/envato

「生命遊戲」由數學家康威(John Conway)發明,玩家開始時有一個棋盤,每個格子代表一個細胞,細胞可以是「活」或「死」的狀態。根據特定規則,細胞會根據鄰居的狀態決定下一次的生存狀態。康威的目的是展示複雜的系統不一定需要複雜的規則。

霍普菲爾德發現,這個遊戲與赫布理論有強大的關聯性。大腦中的大量神經元,在出生時處於初始狀態,經過刺激後,神經元間的連結會產生或斷裂,形成強大的記憶系統。他希望利用這些理論,創造一個能在電腦上運行的記憶系統。

然而,他面臨一個難題:赫布理論沒有明確的數學模型來決定神經元連結的規則。而在電腦上運行,必須要有明確的數學規則。

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物理學的啟發:易辛模型

霍普菲爾德從物理學的研究中找到了類似的模型:易辛模型(Ising Model)。這個模型用於解釋鐵磁性物質的磁性特性。

在鐵磁性物質中,電子具有「自旋」,自旋產生磁矩。電子的自旋方向只有「向上」或「向下」,這就像生命遊戲中細胞的「生」或「死」。鄰近的電子會影響彼此的自旋方向,類似於細胞之間的互動。

易辛模型能用數學描述電子間的相互影響,並通過計算系統能量,得出自旋狀態的分佈。霍普菲爾德借用了這個概念,將神經元的互動視為電子自旋的互動。

他結合了康威生命遊戲的時間演化概念、易辛模型的能量計算,以及赫布理論的動態連結,創造了「霍普菲爾德網路」。這讓電腦能夠模擬生物大腦的學習過程。

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突破瓶頸:辛頓與波茲曼機

約翰·霍普菲爾德於1982年發明聯想神經網路,即「霍普菲爾網路」。圖/wikimedia

然而,霍普菲爾德網路並非完美。它容易陷入「局部最小值」的問題,無法找到系統的全局最優解。為了解決這個問題,加拿大計算機科學家傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)提出了「波茲曼機」(Boltzmann Machine)。

辛頓將「模擬退火」的概念引入神經網路,允許系統以一定的機率跳出局部最小值,尋找全局最優解。他還引入了「隱藏層」的概念,將神經元分為「可見層」和「隱藏層」,提高了網路的學習能力。

受限波茲曼機(Restricted Boltzmann Machine)進一步簡化了模型,成為深度學習的基礎結構之一。這些創新使得 AI 能夠更有效地模擬人類的思維和學習過程。

AI 的未來:跨學科的融合

霍普菲爾德和辛頓的工作,將物理學的概念成功應用於人工智慧。他們的研究不僅解決了 AI 發展的瓶頸,還奠定了深度學習的基礎,對現代 AI 技術產生了深遠的影響。因此,2024 年諾貝爾物理學獎頒給他們,並非意外,而是對他們在跨學科領域的重大貢獻的肯定。

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AI 的發展,離不開物理學、生物學、數學等多學科的融合。霍普菲爾德和辛頓的工作,正是這種融合的典範。未來,隨著科學技術的進步,我們有理由相信,AI 將越來越接近人類的思維方式,甚至可能超越我們的想像。

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PanSci_96
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