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發明 DOS 作業系統──基道爾誕辰│科學史上的今天:5/19

張瑞棋_96
・2015/05/19 ・1295字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 478 ・五年級

微軟在個人電腦產業稱霸已逾三十年,尤其它的作業系統,從早期的 DOS 到近期的 Windows,一直都是唯一的標準配備(除非你改用蘋果電腦)。稍微知道歷史的人都知道,這一切始自於一九八○年代 IBM 要跨入個人電腦市場時,選擇了微軟作為提供作業系統的合作夥伴,才讓微軟這家小公司迅速茁壯,成就帝國霸業。

但很多人並不知道,微軟原本不是 IBM 的首選,而且比爾·蓋茲與創業夥伴根本沒有開發 DOS 作業系統。給了微軟機會的是一位叫基道爾(Gary Kildall, 1942-1994)的人,因為他的一念之間,改變了自己與比爾·蓋茲的未來,也改變了個人電腦產業的未來面貌。

1972 年,取得電腦博士學位的基道爾發現英特爾前一年才推出的微處理器 4004,這是首度將運算功能、記憶體與輸入/輸出介面三者整合在一顆晶片上。基道爾興致高昂地為它寫了程式,並主動向英特爾反應他所發現 4004 的功能侷限。英特爾此時才成立不到五年,與他相談甚歡後乾脆聘請他當顧問,於是 1973 年,他先為英特爾剛推出的八位元處理器 8008 寫出第一個微處理器的高階語言 PL/M(Programming Language for Microcomputers),接著為升級版的8080寫出 CP/M(Control Program for Microcomputers),可以控制IBM剛發明的軟碟機,成為史上第一個磁碟作業系統(Disk Operating System)。

基道爾於 1975 年進一步將 CP/M 發展成可以控制印表機等週邊設備,還具文字編輯與Basic語言編譯器等功能。他詢問英特爾要不要買下他發明的 CP/M,但英特爾認為微處理器將用在家電、鐘錶等動力機械上,完全無法想像會有個人電腦這塊市場,於是予以婉拒,表示 PL/M 已經夠好用了。

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基道爾在友人的建議下,在業餘電腦玩家的雜誌上刊廣告自己賣,沒想到竟然一炮而紅。於是基道爾於1976年辭去教職,創立「數位研究公司(Digital Research, Inc.)」,正式開賣CP/M。為了滿足市面上不同廠牌的磁碟機,基道爾不得不開發出不同版本的CP/M,此時他想到如果讓CP/M架在一個專門控制輸入/輸出的程式(Basic Input/Output System)上面,那就不用修改 CP/M,只須修改 BIOS 就好了。這個設計讓 CP/M更快席捲使用英特爾處理器的電腦市場。

於是當 IBM 在 1980 年急著進入個人電腦市場時,它想到的當然是直接使用英特爾處理器與 CP/M 作業系統。但負責這案子的人先找上當時是 CP/M 經銷商的微軟,比爾·蓋茲才告訴他應該找基道爾。但 IBM 前去拜訪那天,基道爾竟然不在公司,開他的小飛機去了!留下妻子與 IBM 商談。

或許是基道爾認為 IBM 開的條件不夠好,更可能是 IBM 覺得基道爾的無禮缺席代表他很難打交道,總之,IBM 沒有繼續與基道爾協商,而是回頭找比爾·蓋茲;或許是要他幫忙勸說吧?結果比爾·蓋茲告訴IBM他可以如期提供同樣的東西。

原來,有一家西雅圖電腦公司抄襲 CP/M,開發出 Q-DOS 作業系統。比爾·蓋茲知道基道爾沒申請專利,於是與 IBM 談好條件後,以七萬五千美元買下 Q-DOS,改名為 MS-DOS。IBM 出貨的版本則稱為 PC-DOS。微軟從此飛上枝頭變鳳凰。

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就這樣,發明第一個微處理器的高階語言、發明第一個磁碟作業系統、發明第一個 BIOS 的基道爾,就因為一念之間放棄了送上門的機會,他的心血從此被歷史遺棄,他的名字也早就被人們遺忘了。

 

本文同時收錄於《科學史上的今天:歷史的瞬間,改變世界的起點》,由究竟出版社出版。

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張瑞棋_96
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1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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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

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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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從離子阱到拓樸量子位元:量子計算的未來還有多少可能?
PanSci_96
・2024/10/13 ・2069字 ・閱讀時間約 4 分鐘

量子電腦的新戰場:Atom Computing 的崛起

量子電腦的發展一直以來被視為科技的終極挑戰,從 Google 的量子霸權,到 IBM 不斷推進的Condor 超導電腦,業界翹首以待。然而,截至 2024 年,量子計算領域出現了一個新的變數。Atom Computing 一家美國新興公司,推出了擁有 1,180 個量子位元的量子電腦,不僅超越了IBM神鷹量子電腦的 1,121 個量子位元,甚至德國達姆施塔特工業大學也宣布開發出 1,305 個量子位元的超級電腦。

這些新興勢力的出現,不僅在位元數量上超越了 Google 與 IBM 的現有設備,更顛覆了量子電腦技術路線的既有認知。與以往依賴超導技術的量子電腦不同,Atom Computing 與達姆施塔特大學採用了「離子阱」( Ion Traps ) 技術,利用雷射與電場操控離子,形成穩定且壽命較長的量子位元。這是否意味著,超導量子電腦將不再是量子計算的唯一未來?

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離子阱技術:量子計算的新契機?

為了理解這一新興技術的潛力,我們首先需要認識量子位元的製作原理。超導量子電腦運用電子在超低溫下的行為,來實現穩定的量子狀態。然而,隨著量子位元數量增加,超導系統面臨物理尺寸與能耗的挑戰。這也是為何離子阱技術逐漸受到重視。

離子阱技術是透過電場陷阱將帶電的離子懸浮在空中,並利用雷射操控其量子態。這種技術擁有更高的穩定性,且能在更長時間內維持量子位元的疊加態。然而,由於需要超低溫、精確的電場控制以及真空環境,離子阱技術在商業應用中的成本仍然偏高,但它的潛力不容忽視。

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中性原子與光學魔法:更進一步的量子技術

除了離子阱技術,Atom Computing 與德國團隊則採用另一種不同的策略——使用中性原子來取代離子。中性原子不帶電,這意味著無法直接依賴電場控制,那它們如何操控?答案在於光學技術。他們運用光鑷(光學鑷子)和雷射致冷技術,用光來束縛和操控中性原子。光鑷是 2018 年諾貝爾物理學獎的技術,利用雷射的動量來推動和控制微小的粒子。

在這種方法下,雷射不僅能束縛原子,還能通過致冷技術將原子的運動降到極低,使得量子態更穩定。這種新興技術雖然仍處於實驗階段,但已顯示出其在量子計算中的巨大潛力。

量子點與鑽石空缺:人造原子的力量

另一個在量子計算領域獲得關注的技術是「量子點」( Quantum Dots )。量子點被視為人造原子,科學家透過在矽晶體等半導體材料中束縛電子,並利用微波來控制其自旋狀態。這項技術的最大優勢是半導體產業已經相當成熟,因此如果量子點技術能成功商業化,其普及速度將非常快速。即便如此,量子點技術仍需要在低溫環境下運作,且面臨如何克服材料內部雜訊干擾的挑戰。

與此類似的技術還包括「鑽石空缺」( Diamond Vacancies ),它透過在人造鑽石中替換部分碳原子,以氮原子取代,並使用雷射來激發這些空缺結構。鑽石空缺技術的最大優點是它不需要極低溫,能在室溫下運作,這使得它在未來的量子計算應用中具有很大的潛力。

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量子電腦模擬的原子核 。圖/wikimedia

二維世界的探索:拓樸量子位元

隨著三維物理的極限逐漸顯現,科學家們將目光投向了二維世界,探索其中的量子計算可能性。微軟與貝爾實驗室都在研究的「拓樸量子位元」( Topological Qubits ) 便是一個例子。拓樸量子位元基於一種稱為「任意子」( Anyon ) 的準粒子運作,這種粒子只存在於二維空間中,並且擁有無視傳統量子力學法則的特性。

拓樸量子位元透過操控粒子的空間幾何軌跡來實現運算,這種軌跡在二維空間中表現出穩定且高度容錯的特性。因此,與其他量子位元相比,拓樸量子位元的穩定性與耐久性更佳。然而,這項技術仍處於實驗階段,距離實際應用還有一段路要走。

量子電腦的未來:量子糾錯與穩定性挑戰

儘管量子電腦擁有極大的潛力,但其目前仍面臨著許多挑戰,最重要的便是量子位元之間的「保真度」( Fidelity ) 與「量子糾錯」( Quantum Error Correction ) 技術。現代的量子電腦對外界干擾極為敏感,甚至微小的環境變化都可能導致計算結果的錯誤。因此,提升量子位元的精確率,並開發有效的糾錯技術,是量子計算未來必須跨越的關鍵。

以 Google 為例,他們在 2023 年發布的研究顯示,通過增加量子位元數量並使用「表面碼」( Surface Code ) 技術,他們成功降低了量子計算中的錯誤率。這項進展意味著量子糾錯技術正逐步成為現實,然而,大規模商業化的量子電腦仍需更多時間才能問世。

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誰將引領量子計算的未來?

量子電腦的發展方向多樣,從超導量子電腦、離子阱、中性原子、量子點、鑽石空缺,到拓樸量子位元,每一種技術都有其獨特的優勢與挑戰。誰能成為量子計算的最終霸主,仍然是未解之謎。或許在不遠的將來,量子電腦將以我們無法想像的速度改變世界,重新定義我們對計算、數據與科技的理解。

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想要擁有一台 AI PC,有必要嗎?NPU 是什麼?超詳盡 AI PC 選購指南來啦!
泛科學院_96
・2024/05/18 ・1080字 ・閱讀時間約 2 分鐘

2023 年 3 月 intel 跟微軟共同發布了 AI PC 定義。

定義需要用 intel 的 Core Ultra 處理器,要有微軟系統內建 的Copilot AI,鍵盤上還需要有一個實體 copilot 按鍵,才算是一台 AI PC。

這個 AJ 看到後,發現案情並不單純,定義 AI PC 這件事情,遠比你想得還要重要!

所以今天呢,我們就來回答三個問題:

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  1. AI PC 是什麼?
  2. AI PC 強在哪?
  3. 有哪些公司跟 AI PC 有關?

最後再跟大家分享是否要買 AI PC 的建議。

好啦,本集我們整理了整個 AI PC 的脈絡,我把懶人包放在這裡,有需要的可以暫停看一下。

最後來給買 AI PC 的建議吧,如果你主要用桌上型電腦,4090 獨立顯卡直接給他買下去,因為桌上型的處理器至少到目前為止,都還沒看到內建 NPU 的規劃,所以所有的平行運算都還是靠顯示卡 GPU 來處理。

筆記型電腦方面,各家網購平台都已經推出 AI 筆電專區,最低三萬元左右就可以買到最新的 AI PC。

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或許你還沒體驗到 AI 工具帶來的工作流程改變,不過潮流已經出現,據說到 2025 年,將出貨超過一億台AI PC,各家軟硬體廠商在這個全新的賽道上,只會不斷推出各種基於 AI PC 架構的應用與服務,畢竟,你如果不做,你的競爭對手可是不會等你。

有點離題了,在可遇見的未來,我們勢必會發現自己的電腦擁有更多基於 AI 技術的功能,

也許,你可以再等一會,等桌上型電腦也內建 NPU 之後,再來買真正的 AI 「PC」,不過要問我的話,如果是購買筆電的需求,選擇適合 Intel Evo 認證的筆電是值得推薦的選擇。

最後,你覺得 AI PC 會如微軟和 intel 預想的發展下去嗎?

  1. 會,終究要讓自己電腦分擔伺服器工作。
  2. 不會,AI PC 就只是宣傳話術。
  3. 我是果粉我驕傲,AI PC 如浮雲。

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問,如果喜歡這支影片的話,也別忘了按讚、訂閱,加入會員,我們下集再見~掰!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!