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人工智慧浪潮來襲怎麼辦?給社會新鮮人的三個職涯建議!──《LIFE 3.0》

天下文化_96
・2018/07/31 ・4946字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 583 ・九年級

  • 在人工智慧崛起的現在,你希望看見甚麼樣的未來?當人工智慧超越人類時,人類該何去何從?人工智慧對犯罪、戰爭、司法、工作、社會將造成甚麼影響?又會帶給生而為人的我們甚麼感受?《LIFE 3.0》將毫不隱諱呈現這個最具爭議性話題的全方位觀點,舉凡超人工智慧所代表的意義,意識究竟是怎麼一回事,甚至是宇宙生命發展最終的物理法則定律極限,包羅萬象的豐富內容,盡皆收錄在《LIFE 3.0》中。
  • 迎接人工智慧時代,你我都該上的 30堂必修課
人工智慧將在就業市場造成什麼樣的改變,進而影響身為勞動階級的我們?圖/geralt @pixabay

人工智慧將在就業市場造成什麼樣的改變,進而影響身為勞動階級的我們?如果我們能找出透過自動化創造富裕,同時又不會讓人失去收入和使命的辦法,就有機會創造輕鬆寫意的美好未來,帶給每個人夢想中前所未有的富裕。對於這樣的願景,沒有多少人比我在麻省理工學院的同事、經濟學家布林優夫森(Erik Brynjolfsson)想得更透澈。雖然他總是衣著得體,但是內心深處依舊保有冰島人獨特的靈魂,前不久他為了更加融入商學院才略加修剪儀容,而我卻始終忘不了他一臉維京人式紅色虯髯大鬍的模樣。

所幸他腦海中狂野的想法並沒有跟著鬍子一起剔除,他還把自己對就業市場樂觀的期望稱做「數位雅典城」(Digital Athens)。古代的雅典公民之所以能享有民主、藝術和遊樂的安逸生活,主要因素不外乎是有一群奴隸代為從事勞動工作,所以我們為什麼不用具備人工智慧的機器人取代古代的奴隸,建立人人都能樂在其中的數位烏托邦?布林優夫森認為,以人工智慧推動經濟發展,不但能夠一方面消除工作的壓力和苦差事,另一方面如我們現在所願生產出各式各樣豐富的產品,更可以超乎現在消費者的想像,提供各種奇妙的新產品與新服務。

科技發展與分配不均──最富有1%與後頭90%的人命運大不同

只要從現在起,我們每個人的薪資待遇都能逐年成長,將來就能走進布林優夫森描述的數位雅典城,讓每個人的工作量愈來愈少,生活水準愈來愈高,過著充裕休閒的生活。

美國自二次世界大戰後一直到1970年代,就是循這樣的模式發展:

在1970年代以前,不論是有錢人還是窮人,收入大致都維持同步成長,之後大多數成長則集中到財富頂端1%的人手中,而後90%族群的平均收入幾乎可以說是文風不動。圖中數字都已經依照2017年的幣值進行過通貨膨脹的調整。

雖然收入分配有所不均,但是經濟大餅維持一路成長,幾乎雨露均霑的讓所有人都得到更多好處。不過布林優夫森等人開始注意到,自1970年代以後,事情發展有些不一樣了:圖中的經濟規模雖然還是維持成長的趨勢,平均收入也跟著水漲船高,但是過去四十多年來成長的果實卻都流入最富有的一群人手中,甚至幾乎只進入最富有1%的人的口袋裡,而後頭90%的人卻發現自己的收入止步不前

過去四十多年來成長的果實卻都流入最富有的一群人手中,甚至幾乎只進入最富有1%的人的口袋裡,而後頭90%的人卻發現自己的收入止步不前。圖/giphy

如果我們把觀察指標從收入換成財富,分配不均惡化的情況會益發明顯:美國90%家庭在2012年的淨資產是八萬五千美元(跟二十五年前一模一樣),而最富有1%家庭的淨資產即便經過通貨膨脹,在這段期間的成長仍舊超過了一倍,達到一千四百萬美元。以全球的角度來看,分配不均的差距更是極端。2013年全球排名後半段所有人(總共超過三十六億人)的整體財富,剛好跟全球前八名首富的財富旗鼓相當。這個統計數字完全應驗了「朱門酒肉臭,路有凍死骨」這句話。

2015年在波多黎各的那場研討會上,布林優夫森語重心長的向各路人工智慧專家表示,他同意人工智慧和自動化技術的進步會讓經濟大餅愈做愈大,但是並沒有任何一條經濟定律能保證所有人都能獲利,就連是否能讓大多數人得利都得打上問號。

分配不均問題出在哪?──傳統工作被取代、資本優勢更明顯、超級巨星理論

大多數經濟學家都同意,分配不均的現象愈來愈明顯,不過對於成因及未來發展趨勢的看法卻大相徑庭。政治立場傾向左派的人認為,全球化再加上對富人有利的減稅政策,是造成分配惡化的主因,而布林優夫森和他在麻省理工學院的同僚麥克費(AndrewMcAfee)則認為真正的成因是另外一回事:科技發展。針對數位科技對分配不均的影響。他們提出三種不同的分析角度。

首先,科技發展使傳統工作由需要更高度技能的工作取代,因而凸顯教育的重要性:自1970年代中葉開始,順利畢業取得文憑的勞工薪資待遇提升了25%,而中學輟學的勞工平均而言則少了30%的薪資待遇。

1970年代中葉開始,順利畢業取得文憑的勞工薪資待遇提升了25%,而中學輟學的勞工平均而言則少了30%的薪資待遇。圖/ptksgc @pixabay

其次,他們認為自從2000年開始,企業營利以前所未見的比率流向企業主,而不是往勞動階級移動—只要自動化的趨勢維持不變,不難想見擁有機器設備的人一定會分到比較多的經濟成果。在進入數位經濟的年代後,資本相對於勞力的優勢只會更為明顯,一如科技趨勢專家尼葛洛龐帝(Nicholas Negroponte)提出的觀點:

這是由原子世界蛻變至位元世界的過程。現在不論是書本、電影還是稅務試算表都已經數位化,往世界各地多賣幾份商品所增加的成本趨近於零,而且還不用額外增聘員工。這個趨勢自然會讓投資人而不是員工取得大多數的收益,也能解釋為什麼底特律三大公司(通用汽車、福特汽車和克萊斯勒),2014年的合併營收幾乎和矽谷三大公司(Google、蘋果和臉書)不相上下,但是後者的員工人數不但只有前者的九分之一,在股市中的價值更是前者的三十倍以上。

第三,布林優夫森等人認為,超級巨星會比一般民眾更容易享有數位經濟的好處。哈利波特的作者J.K.羅琳(J.K. Rowling)成為有史以來第一位晉升為億萬富翁的作家,她比莎士比亞更有錢的祕訣在於,她的故事內容可以用極低的成本轉換成文字、電影和遊戲等各種不同形式供世人傳頌。

哈利波特的作者J.K.羅琳(J.K. Rowling)成為有史以來第一位晉升為億萬富翁的作家,她比莎士比亞更有錢的祕訣在於,她的故事內容可以用極低的成本轉換成文字、電影和遊戲等各種不同形式供世人傳頌。圖/維基百科

相同的道理,庫克(Scott Cook)藉由自己開發的稅務軟體TurboTax致富,這套軟體當然也異於一般人類的稅務會計,是可以從網路上購買的。至於排名第十的稅務軟體,大多數人不管再便宜也沒多大意願使用,因此這個市場裡能容下的自然只剩下少數幾位超級巨星了。

給孩子的職涯建議:朝目前機器還不擅長的領域發展

在這種情況下,我們到底能給孩子什麼樣的職涯建議?我會鼓勵我的孩子朝目前機器還不擅長的領域發展,以免在不久的將來淪為自動化作業的犧牲品。如果要預測各種工作大概多久以後會由機器取代,不妨先參考以下幾個有用的問題,再決定將來要就讀哪些科系,進入什麼領域就業:

  • 這個領域需要運用社交手腕和他人互動嗎?
  • 這個領域需要運用創意提出巧妙的解決方案嗎?
  • 這個領域需要在無法預測的環境下工作嗎?

當你愈能用肯定的方式回答,你選到好工作的機率就愈大。換句話說,幾個相對安全的職業項目分別是:教師、護理師、醫師、牙醫、科學家、創業者、程式設計師、工程師、律師、社工人員、神職人員、藝術工作者、美髮師或是推拿師傅。

需要運用社交手腕、運用創意提出巧妙的解決方案,以及需要在無法預測的環境下工作等職業,是較建議的職涯選擇。如藝術工作者。圖/Free-Photos @pixabay

相較之下,在可預期的環境下重複執行高度結構化的動作,這種工作型態在自動化的影響下可就岌岌可危了。電腦和工業機器人早就已經接手簡單到不行的工作,隨著科技持續演化,受取代的工作只會愈來愈多,諸如電話行銷、倉儲管理、櫃台職員、列車司機、麵包師傅和廚房助手都算在內。接下來,開卡車、巴士、計程車的司機,甚至就連Uber和Lyft的駕駛都可能是下一波被取代的對象。另外還有很多職業項目(比方說律師助理、徵信業者、放款業務、記帳人員和稅務會計等)雖然不至於列入全面取代的危險名單,但是大多數工作內容還是能被納入自動化的作業流程中,使得人力需求大幅減少。

單是設法和自動化作業保持距離,還不足以完全克服將來職場上的挑戰,當全世界都進入數位化的年代,想要成為專業的作家、製片、演員、運動員或時尚設計師,還要面臨另一項風險:雖然這些職業短時間之內不會立即面臨機器帶來的激烈競爭,但是回顧先前提到的超級巨星理論,這些領域一樣要面對來自全世界的專業人士帶來的愈來愈嚴酷競爭壓力,真正能成為贏家的人可以說是少之又少。

職涯建議:不可預期的環境、非重複執行、非高度結構化的工作

通常來講,如果要對所有領域、所有層級的工作做出職涯建議,未免流於太過草率:很多工作並不會完全消失,但也會有很大一部分被自動化取代。如果你打算行醫,千萬別擔任分析醫療影像的放射科醫師,因為IBM的華生電腦會做得比你更好,不妨考慮擔任有資格要求做出放射影像分析,可以拿著檢驗報告跟病患商討要如何進行後續診療的醫師。

如果你打算行醫,千萬別擔任分析醫療影像的放射科醫師,因為IBM的華生電腦會做得比你更好。圖/Wikimedia Commons

如果你想往金融界發展,千萬別擔任只會拿數字套用演算法的「寬客」(quant),這種工作可以輕易被軟體取代,倒是可以考慮擔任利用量化分析做出投資策略的基金經理人。如果你擅長的領域是法律,那就別以埋首文件找資料的律師助理自滿,這種工作靠自動化作業就可以了,你應該要以能提供客戶諮詢服務,能站上法庭進行官司訴訟的律師為目標。

以上,我們說明了在人工智慧年代下,個人如何在就業市場盡可能擴大自己成功的機會。政府部門能夠做些什麼,好幫助國內的勞動力邁向成功?像是什麼樣的教育體系最能夠幫助民眾做好準備進入職場謀生,不用擔心人工智慧持續快速的改善?現行先經過十幾、二十年的求學階段,隨後將四十年的歲月都投入專業領域的模式仍舊適用嗎?或者改成先工作幾年,用一年的時間回到學校加強技能,之後再重回工作崗位,依此不斷重複循環的體系比較好?還是說,我們應該讓推廣教育(或許是以線上授課的方式進行)成為所有工作的標準配套措施?

另外,什麼又是最有助於創造優質新工作的經濟政策?麥克費認為,很多政策都值得考慮,像是在研發、教育和基礎建設等方面進行大規模投資,吸引外國人才融入本國社會,還有提供誘因鼓勵創業等政策皆屬之。他認為「經濟學原理在教科書上都寫得一清二楚,問題是沒有人有辦法照著做」,起碼美國就沒有做到這一點。

 

 

本文摘自《LIFE 3.0:人工智慧時代,人類的蛻變與重生》,天下文化出版。

 

 

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天下文化_96
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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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跨物種溝通即將成真!若有動物的「翻譯蒟蒻」你想擁有嗎?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/11/13 ・4484字 ・閱讀時間約 9 分鐘

人與動物之間的溝通一直是科學界和哲學界十分引人關注的一個議題。傳統觀點認為,人類和其他動物之間的溝通受到生物學和語言能力的限制,因此很難實現真正的互相理解。然而,近年來,科學家們對這個問題的看法已經開始轉變,並且有一些跡象表明跨物種溝通有望成為現實。

為什麼科學家認為跨物種溝通即將成真?從海豚到水豚、從蜘蛛到山豬,人工智慧能成為所有生物的萬能「翻譯蒟蒻」嗎?當人類真的破解了另一物種的溝通方式,未來會發生什麼事呢?

跨物種溝通即將成真?圖/giphy

為什麼動物溝通,備「獸」關注?

從古代神話、經典傳說,到熱門動漫影視,都有不少能說人話、化為人形的動物,像是美猴王孫悟空、馴鹿喬巴、還有火箭浣熊,這些擬人化的角色雖然外表參雜獸的特質,卻往往更有人性,故事也著重呈現人與獸人如何從誤解到包容,讓我們為之動容。

在當代台灣的漫畫作品中,許多優秀的新一代漫畫家探討了擬人化動物和人類之間的隔閡、衝突以及理解,呈現了多元化的故事情節。其中,有一些引人入勝的作品,例如《瀕臨絕種團》,故事描述了被路殺後轉生成人類的石虎、黑熊和水獺,當上 YouTuber 還成為高中女生的故事。這個作品提供了獨特的視角,探討了不同物種之間的互動和冒險。

另一部作品是《海巫事務所》,它將魔法元素融入生物學,講述了一個迷茫的廢業青年與擬人化海洋動物相遇並相互療癒的故事。還有一個短篇漫畫《IVE》,通過科幻的方式,描述了某種深海雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。

短篇漫畫《IVE》描述了有著雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。圖/CCC 追漫台

這些作品在畫風和故事情節方面都各有特色,無論你是一位一般漫畫愛好者還是偏愛條漫,你都可以在 CCC 追漫台找到它們,享受不同的視覺和情感體驗。

而這幾部作品的共通核心問題就是:如果動物能用人類的語言跟我們溝通,會怎樣?即使牠們能跟我們說話了,我們就能理解彼此嗎?要取得那唯一的真相,除了請出《不可知論偵探》海麟子(也是 CCC 追漫台 上的熱門作品),科學家還有一個辦法:就讓動物自己說話吧!今年 7 月 Science 期刊上發表了一篇觀點文章,標題為《用機器學習解碼動物溝通》表示新方法有望帶來全新的洞見,也有助於保育。不過在打電話給露洽露洽之前,我們得先了解什麼是動物溝通?

什麼是動物溝通?

首先要有一個清楚的認知,那就是人類跟所有其他的動物,都各自受限於自己的感官,活在不同的「環境界」(Umwelt),這個德文的意思是說每一種生物都活在獨有的感官泡泡裡,所見、所聞、所聽、所嚐、所觸都跟其他生物截然不同。你想想,連人與人之間都會因為家庭背景、生活環境、媒體教育而對同一件事物有天差地遠的詮釋了,對跨物種來說,不同的感官體驗讓彼此如同身處完全不同的世界。

例如,海龜和許多鳥類能感知地球的磁場,藉此進行長距離遷徙;而響尾蛇具有紅外線感覺器官,能夠在黑暗中感知幾公尺外的獵物體溫。蝙蝠則使用回音定位來捕捉飛蛾等獵物,每秒發射兩百次超音波脈衝,並根據百萬分之一秒的時間差距來精準定位目標。斑海豹則依賴其特殊的鬍鬚來察覺魚游過的流體動力,猶如水中留下的軌跡。角蟬使用震動通信,能夠透過植物表面傳遞信息給其他角蟬,即使對人類來說是聽不見的。至於我們的忠實夥伴狗,它們的世界主要由氣味構成,能夠分辨地下埋藏的松露、潛藏的地雷、古蹟、毒品甚至主人身體內的腫瘤等各種氣味。

狗狗的世界主要由氣味構成。圖/giphy

那麼,海龜要如何跟我們這些沒有磁場感應的人類解釋牠們的感覺呢?蜂鳥又要怎樣才能描述它看到的一億種顏色呢?這真的是雞同鴨講,甚至比牛頭更不對馬嘴!

但有越來越多科學家認為,隨著人工智慧(AI)的快速進步,破譯動物的溝通方式不再是不可能的事情。AI 能幫上什麼忙呢?首先,機器不具備人類的偏見,因此能幫助研究者更理解動物溝通系統的結構和功能,同時辨識我們和動物之間的差異。

其次,機器學習技術能夠辨識那些對於人類難以想像或無法感知的動物感官訊號,這些包括聲音、振動、光線、化學物質等。機器可以幫助分析這些訊號,並幫助我們理解動物想要傳遞的訊息。

最後,AI 還可以基於動物訊號,開發出預測動物行為的模型。例如預測動物的交配行為或遷徙模式,或何時可能需要尋找庇護避免捕食者。

此刻的我們對於深度學習能完美辨識圖像語音,以及 GPT-4 或 PaLM 2 等大型語言模型能生成語言,甚至跟我們交談,完全不覺得奇怪,但可能僅僅 10 年前,這都還像是天方夜譚。那麼將這份能力運用在動物身上,也將變得理所當然……嗎?

現在科學家已經做到什麼程度?破解了哪些動物語言呢?

科學家正在使用人工智慧來解讀各種物種的動物溝通方式。

例如烏鴉:英國聖安德魯斯大學的科學家 Christian Rutz 長期研究南太平洋的新喀里多尼亞烏鴉( New Caledonian Crow ),牠們是少數能夠製造工具的鳥類,會把樹枝的葉子拔掉,做成鉤子來釣蟲,不同群體的作法也有差異。他發現島上不同烏鴉群體有不同的叫聲,可能是文化得以傳播的關鍵。身為烏鴉專家的他加入了 ESP 地球物種計畫,研究二十年前已經野外滅絕,現在只剩圈養個體的夏威夷烏鴉,他們用機器學習來比較圈養跟野生烏鴉的錄音,了解圈養是否改變了烏鴉的詞彙,例如注意威脅、求偶等重要的叫聲,是否已經在圈養環境中失去了,如果我們破譯這些叫聲,可能可以幫助這些烏鴉重新野化。

或許我們可以預測鯨魚會說什麼,反過來和牠們對話?圖/giphy

哺乳類的另一個成員鯨魚更是重點研究對象,2020年成立的 CETI,由 40 多名科學家、跨15 個機構組成,是最受關注的鯨語破譯團隊。他們除了駕船出海用水下麥克風偷聽鯨魚對話,也使用無人機從上方監看,更計畫在加勒比海海底安裝三個監聽站,從遠處捕捉離海岸 12 英里處抹香鯨聊天的喀噠咔嗒聲。以前啊,抹香鯨的聲音被比擬為單純的二進位代碼,但其實更為複雜,而機器學習可以重新辨識這些聲音。圖靈獎得主,加州大學柏克萊分校西蒙斯計算理論研究所所長莎菲·戈德瓦塞爾( Shafi Goldwasser )受訪時就說, CETI 的目標就是要像 ChatGPT 一樣,能預測鯨魚會說什麼,甚至反過來和鯨魚對話。

這些只是 AI 解讀的眾多物種中的一部分,其他還有不少鳥類、靈長類、海豚、蜘蛛、螞蟻、蜂類,或與人親近的貓、狗、豬等,也都是目前被科學家認為有機會破譯其「語言」的生物。

如果我們成功解讀出了動物的語言,我們又該從什麼角度與動物溝通?我們所「理解的語言」真的一樣嗎?

就算解讀動物溝通,能避免擬人化的陷阱嗎?

儘管機器學習在許多情況下表現出令人印象深刻的準確性,但動物的聲音、姿態和其他訊號往往具有多義性,也就是同一個訊號可能有多個意思,很難正確解釋它們的含義。此外,機器學習再強,目前也存在限制,特別是我們尚未完全理解的感知機制,如電感、磁感和費洛蒙等。

在漫畫《瀕臨絕種團》跟《海巫事務所》中,動物跟人類除了偶爾吵架之外,基本上相處得極為融洽,這也是我們人類想像中希望的情境,就是能與動物友善地、無惡意地溝通。而在《 IVE 》這部異色科幻作品中,則提出更現實的問題。汪幼海博士認為 IVE 為了與人接觸,如鮟鱇魚一般的餌球竟然為了吸引人類而變成人形,甚至可以與人溝通。雖然令人驚喜,但這也意味 IVE 的目的就是要讓人類成為其血肉的一份子,獲取其基因,因此也使用類似費洛蒙的物質吸引人類男性。對鮟鱇魚或 IVE 來說,這是很自然、毫無惡意的,但對人類來說,就是一種恐懼的殺戮。大自然中本來就有許多「愛」是以殺為結局,包括蜘蛛、螳螂等。人類又要如何在對事物理解前提完全不同的情況下,與動物更深度溝通呢?

圖/pexels

在科學研究上,我們情不自禁地把動物擬人化更是個麻煩且不容易解決的問題,要是過於擬人化地認為動物跟人類共享一樣的情感,可能導致研究者在實驗設計和解釋結果時受到情感干擾,使研究不客觀。此外,擬人化也會使研究者更容易面臨到底是該保護動物權益,還是進行實驗研究之間的衝突,陷入倫理的困境。

但若反過來,要是有科學家認為動物跟人類完全不同,因此缺乏同情心,不尊重動物權益,倫理問題只會更嚴重。現在大家對動物福祉很關注,尤其是在涉及動物實驗和野生動物保護的時候,研究人員對動物無感情的態度反而可能導致研究受到質疑。更重要的是,這會讓科學家缺乏共鳴和洞察力,忘記我們也是動物。因此啊,如何拿捏分寸,在過分擬人跟缺乏同情的兩端之間找到適當的位置,也是動物溝通研究者的重要問題。

人類會將破譯動物溝通的能力拿來善用嗎?怎樣算是善用呢?

在石虎、黑熊跟水獺轉生變高中女生、IVE 開始對人類有興趣之前,機器學習的確可幫助我們監控和保護瀕臨絕種的野生物種,透過解讀其溝通方式,更了解牠們的需求和行為,制定更有效的保育策略。也能夠幫助我們理解圈養動物的情感和需求,從而改進在人類照顧下的生活品質。

然而,當播放動物聲音以吸引它們或干擾它們時,會不會對它們的行為產生不可預測的影響?甚至不可逆地改變群體的文化,從而威脅它們的生存和生態系統的平衡?假訊息在人類世界已經夠麻煩的了,想像一下,若連動物世界也都被假訊息入侵時,會發生什麼事呢?

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文章中提及之漫畫皆可在追漫台上閱讀唷。

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驅動未來科技創新的運算平台領導廠商—Arm
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/10/26 ・2594字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 Arm 委託,泛科學企劃執行。

Arm(安謀)是一家來自英國提供處理器 IP 架構設計的矽智財公司,你可能不清楚 Arm 在做什麼?但你可能在最近的新聞中聽過它,而且,你可能每天都在使用他們的產品!

實際上,90% 的智慧型手機使用的 CPU 晶片,其指令架構集(ISA)都是採用 Arm 架構,例如部分蘋果產品所使用的晶片、Android 手機常見的驍龍系列,以及聯發科技推出的天璣系列晶片,Arm 都是這些處理器架構的主要供應商。

每片 CPU 上,都有 ISA。圖/pixabay

不過這個指令架構集(ISA)到底是什麼?為什麼每台手機甚至電腦都要有呢?

什麼是指令架構集(ISA)?

指令集架構(ISA)是電腦抽象模型的一部分,它定義了 CPU 如何被軟體控制。ISA 作為硬體和軟體之間的介面,既規定了處理器能夠執行的任務,又規定了如何執行這些任務。ISA 提供了使用者與硬體互動的唯一途徑。ISA 可以被視為程式設計師的手冊,透過 ISA,組合語言程式設計師、編譯器編寫者和應用程式程式設計師方能與機器溝通。

處理器的構建和設計稱為微架構(micro-architecture),微架構告訴您特定處理器的工作原理,例如,Arm Cortex-A53 和 Cortex-A73 都是 Armv8-A 架構的實現,這意味著它們具有相同的架構,但它們具有不同的微架構。

目前常見的 ISA 有用於電腦的 Intel/AMD x86_64 架構,以及在行動裝置是主流的 Arm 架構。而 Arm 本身不製造晶片只授權其架構給各個合作夥伴,授權的架構也被稱為「矽智財」(Semiconductor intellectual property core,簡稱 IP),並由合作夥伴依據規格打造合規的矽晶片。

Arm 成為全球關注的焦點

今年九月,Arm 在美國紐約那斯達克交易所掛牌上市,吸引大量投資者的目光,除了節能的設計,Arm 持續提升產品效能,使得 Arm 架構具有強大的競爭優勢,讓 Arm 的技術和產品,除了在行動裝置與物聯網應用佔據了重要地位,也在後續發展的其他產品持續協助產業推動技術革命。

最早,Arm 架構是為了依靠電池運作的產品而設計的,隨著這十多年來的轉變,行動裝置成為主流,而 Arm 架構也成為了行動裝置的首選。

除了 Arm 原本行動裝置的通用 CPU 領域,Arm 亦著手開發專用 CPU 的架構,這些專用 CPU 的使用情境包含雲端基礎設施、車用和物聯網(IoT)。

現在 Arm 除了在手機處理器上有超過 90 % 的市占率外,在物聯網與嵌入式應用上有 65% 的市占率,目前車用晶片也逐步轉向由軟體來定義汽車的電子電氣架構,這凸顯了軟體在未來汽車架構的重要性。「嵌入式邊緣裝置使用的可擴充開放架構 (Scalable Open Architecture for Embedded Edge;SOAFEE) 」建立以雲原生的系統架構,透過雲端先行開發軟體,協助汽車產業業者在產品正式商品化前,能在基於 Arm 架構的晶片上進行虛擬環境測試,目前 Arm 在車用晶片上,市佔率超過四成。

由感測器至智慧製造系統設計,Arm 與生態系密切合作,推動技術創新

在雲端運算上,Arm 也推出了 Arm Neoverse 技術平台來協助雲端伺服器的晶片設計,並配合新推出的 Arm Neoverse 運算子系統(CSS),來簡化專用晶片的設計複雜性,減少晶片設計花費的時間。

在 Arm 日益完整的產品組合下,透過與廣大生態系合作,能為市場提供許多軟硬體解決方案。首先,在行動裝置上,Arm 近乎霸占市場。而在 AI 發展與網路速度持續提升的趨勢下,許多運算都可以在雲端完成,最近的實例為 Nvidia 的 GeForce Now,只需一台文書機,就能暢玩 3A 大作,或是 Google 的 Colab,讓 AI 能在文書機上完成運算,造福了沒有高級顯卡的使用者。

未來,邊緣運算將陸續解開雲端運算的束縛,而 Arm 也在前期投入了雲端基礎開發,配合行動裝置的市占率,無論如何 Arm 都將在未來科技業占有一席之地。

Arm Tech Symposia 將在 11 / 1 與 11 / 2 盛大舉辦

2023 Arm 科技論壇(Arm Tech Symposia)即將在 11/1 台北萬豪酒店,11/2 新竹國賓飯店盛大舉辦!這是 Arm 每年最重要的實體活動之一,以【Arm is Building the Future of Computing】為主軸,探討在 AI 時代來臨之際,Arm 最新的技術如何驅動創新科技,為次世代的智慧運算、沉浸式視覺、AI 應用、自主體驗等帶來更多可能性。 

這次 Arm 科技論壇將圍繞在車用、物聯網、基礎設施、終端產品等熱門 AI 應用領域,並邀請台積公司、Cadence、瑞薩電子、新思科技、CoAsia 擎亞半導體等各領域專家,帶來產業第一手趨勢洞察。

其次,也會分享 Arm 的新技術在 AI 的應用,包含如何透過軟體定義汽車降低汽車電子系統核心 EUC 整合的複雜性,同時維持汽車資安;以及介紹專為特定工作負載而設計的運算方式,如何讓企業不受外在環境與技術影響,處理更大規模的數據。

今年 11/1 在台北場的座談會,主題為 Edge computing on AI,探討邊緣運算在人工智慧上的應用,以及人工智慧對於半導體產業以及晶片研發帶來的影響,邀請 iKala 共同創辦人暨執行長程世嘉、聯發科技執行副總經理暨技術長周漁君,以及 Arm 台灣總裁曾志光與會。

Arm 科技論壇 11 月 1 日台北萬豪酒店。 圖 / Arm 

11/2 在新竹場的座談會主題為 The Keys of Automotive Transformation,探討汽車產業的轉型趨勢,邀請 Anchor Taiwan 執行長邱懷萱、友達光電執行長暨總經理/達擎董事長柯富仁、波士頓顧問公司董事總經理暨資深合夥人徐瑞廷,以及 Arm 台灣總裁曾志光與會。

Arm科技論壇 11月 2 日新竹國賓飯店。 圖 / Arm 

無論你是硬體工程師、軟體開發人員、晶圓代工、晶片設計商、OEM/ODM 還是相關產業人士,都能在這場論壇中互相交流,充實自己。

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Google 簡報愛用者注意!懶人必備外掛幫你快速製造精美簡報!
泛科學院_96
・2023/10/15 ・784字 ・閱讀時間約 1 分鐘

各位泛科學院的好朋友,我們頻道之前分享了 Gamma 這個簡報製作服務,感謝各位的踴躍分享與收看。但,如果你跟我一樣是熱愛 Google 簡報,沒有 Google 簡報就吃不下飯睡不著覺,甚至會活不下去的簡報痴簡報狂,在用了 Gamma 之後,總覺得 Google 簡報應該要有類似的 AI 生成功能⋯⋯

這不就來了嗎?經過一番研究,我終於找到了,今天要來與你分享 SlideAI 這套基於 Google 簡報的外掛套件。

它主要支援兩種 AI 生成模式:主題提示或長文摘要,而且連簡報配圖也會自動選擇。

就讓我們來簡單測試一下到底好不好用吧!

今天跟各位分享了 Google 簡報的 SlidesAI 外掛套件,你覺得跟 Gamma 比起來哪一個好用呢?

  1. 身為 Gamma 鐵粉,推坑朋友賺的 AI 點數用不完當然選 Gamma
  2. 一個月生成三份簡報實在不夠用,但又不想花錢,還是用 Magic Write 修改內容好了
  3. 我第一眼看到 SlideAI 就陷入熱戀,已經手刀加入月租會員
  4. 這哪裡好用,我手上私藏的簡報工具才是大殺器

欸!如果你選 D ,還不趕快留言分享一下哪些好用工具讓大家羨慕羨慕!

還有更多的想法與問題,歡迎加入科學 AI 的 Discord 論壇

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,並且把這支影片分享給需要的朋友,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

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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!