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人工智慧的發端 │ 科學史上的今天:08/31

張瑞棋_96
・2015/08/31 ・1033字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 554 ・八年級

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很久很久以後,當銀河飛龍裡的生化人百科少校 (Data) 要尋根追溯他所擁有的人工智慧最初源頭時,他會發現「人工智慧之父」這個頭銜除了圖靈之外,更多是連結到約翰 · 麥卡錫 (John McCarthy, 1927-2011) 這個名字。

麥卡錫也是天才兒童,雖然自小體弱多病而常缺課,卻靠自學而比一般人早兩年自高中畢業;也靠自學讀完高等微積分,因此進入加州理工學院後得以免修。只是他因體育課屢屢被當,因而直到 1948 年才順利畢業。

就在這一年,第一屆「希克森研討會」(Hixon Symposium) 在加州理工學院舉行,會議主題是「大腦機制與行為」,主要探討認知科學。出席者包括物理學家、心理學家,以及馮紐曼、圖靈與夏農這幾位催生現代電腦的先驅。跑來旁聽的麥卡錫就是聽了馮紐曼的演講──「自動機的一般與邏輯理論」,而受到啟發,才開始思考電腦模擬人腦的可能性。

不過麥卡錫無法接觸當時仍相當稀有的大型電腦主機,因此只停留在抽象思考的階段。1951 年,他取得普林斯頓的數學博士學位後,留在學校教書。第二年就利用暑假跑去貝爾實驗室打工,主動接觸夏農,討論智慧型電腦的可能性。而他在蒐集資料時,發現大家著重的自動機演算法根本稱不上「智慧」,於是他偕同夏農、閔斯基等人,於 1955 年 8 月 31 日發表論文,提議次年舉辦人工智慧的研討會;這正是人工智慧 (Artificial Intelligence) 一詞首度問世。

1956 年他在任教的達特矛斯 (Dartmouth) 學院召開第一次大型的人工智慧會議,凝聚大家對人工智慧的認知與發展方向。四年後他公開發表 LISP 程式語言,成為日後人工智慧領域最受歡迎的程式語言,其中的許多概念後來也被其它不同語言採用。除此之外,目前蔚為風潮的雲端運算,其背後的概念最早也是源自麥卡錫在 1961 年提出的時間共享模式 (time-sharing model)。

麥卡錫的先見影響深遠,例如 iPhone 上的 Siri 語音助理即體現了他這兩項創見,可說已略見人工智慧的雛形;隨著 IBM 的華生電腦打敗人腦贏得機智問答冠軍,2014 年又有電腦程式在圖靈測試中邁進了一大步,誰也不敢說麥卡錫夢想的人工智慧未來會走得多快、走得多遠。

圖靈率先提出電腦能否思考的可能性與測試方法,但真正提出實際架構,並登高一呼帶動後續研究風潮的卻是麥卡錫,因此很多人認為他才是真正的「人工智慧之父」。1971 年,麥卡錫獲得計算機領域最高榮譽的圖靈獎,除了表彰他的貢獻,也頗有承先啟後的意義。

 

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
423 篇文章 ・ 633 位粉絲
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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金魚的記憶才不只 7 秒!記憶力怎麼回事?好想要超大記憶容量
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/12/01 ・2720字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 美光科技 委託,泛科學企劃執行。

你是不是也有過這樣的經驗?本來想上樓到房間拿個東西,進到房間之後卻忘了上樓的原因,還完全想不起來;到超巿想著要買三四樣東西回家,最後只記得其中兩樣,結果還把重要的一樣給漏了;手機 Line 群組裡發的訊息,看過一轉身回頭做事轉眼就忘了。

發生這種情況,是不是覺得很懊惱:明明才想好要幹嘛,才不過幾秒鐘的時間就全部忘記了?吼呦!我根本是金魚腦袋嘛!記憶力到底是怎麼回事啊?要是能擁有更好的記憶力就好了!

明明才想好要幹嘛,一轉眼卻又都忘記了。 圖/GIPHY

金魚的記憶才不只 7 秒!

忘東忘西,我是金魚腦?!無辜地的金魚躺著也中槍!被網路流傳的「魚只有 7 秒記憶」的說法牽累,老是被拖下水,被貼上「記憶力不好、健忘」的標籤,金魚恐怕要大大地舉「鰭」抗議了!魚的記憶只有 7 秒嗎?

根據研究顯示,魚類的記憶可以保持一到三個月,某些洄游的魚類都還記得小時候住過的地方的氣味,甚至記憶力可以維持到好幾年,相當於他們的一輩子。

還有科學家發現斑馬魚在經過訓練之後,可以很快學會如何走迷宮,根據聲音信號尋找食物。但是當牠們壓力過大時會記不住東西,注意力分散也會降低學習效率,而且記憶力也會隨著衰老而逐漸衰退。如此看來,斑馬魚的記憶特點是不是跟人類有相似之處。

記憶力到底是怎麼回事?

為什麼魚會有記憶?為什麼人會有記憶?記憶力跟腦袋好不好、聰不聰明有關係嗎?這個就要探究記憶歷程的形成源頭了。

依照訊息處理的過程,外界的訊息經由我們的感覺受器(個體感官)接收到此訊息刺激形成神經電位後,被大腦轉譯成可以被前額葉解讀的資訊,最終會在我們的前額葉進行處理,如果前額處理後認為是有意義的內容就有可能被記住。

在問記憶好不好之前,先了解記憶形成的過程。圖/GIPHY

根據英國神經心理學家巴德利 Alan Baddeley 提出的工作記憶模式,前額葉處理資訊的能力稱為「短期工作記憶」,而處理完有意義、能被記住的內容則是「長期記憶」。

你可能會好奇「那記憶能被延長嗎」?只要透過反覆背誦、重覆操作等練習,我們就有機會將短期記憶轉化為長期記憶了。

要是能有超大記憶容量就好了!

比如當我們在接聽客戶電話時,對方報出電話號碼、交辦待辦事項,從接收訊息、形成短暫記憶到資訊篩選方便後續處理,整個大腦記憶組織海馬迴區的運作,如果用電腦儲存區來類比,「短期記憶」就像隨機存取記憶體 RAM,能有效且短暫的儲存資訊,而「長期記憶」就是硬碟等儲存裝置。

從上一段記憶的形成過程,可以得出記憶與認知、注意力有關,甚至可以透過刻意練習、習慣養成和一些利用大腦特性的記憶法來輔助學習,並強化和延長記憶力。

雖然人的記憶可以被延長、認知可以被提高,但當日常生活和工作上,需要被運算處理以及被記憶理解的事物越來越多、越來越複雜,並且需要被快速、大量地提取使用時,那就不只是記憶力的問題,而是與資訊取用速度、條理梳理、記憶容量有關了!

日常生活中需要處理的事務越來越多,那就不只是記憶力的問題,而是有關記憶力容量的問題了……。圖/GIPHY

再加上短期記憶會隨著年齡增加明顯衰減,這時我們更需要借助一些外部「儲存裝置」來幫我們記住、保存更多更複雜的資訊!

美光推出高規格新一代快閃記憶體,滿足以數據為中心的工作負載

4K 影片、高清晰品質照片、大量數據、程式代碼、工作報告……在這個數據量大爆炸的時代,誰能解決消費者最大的儲存困擾,並滿足最快的資料存取速度,就能佔有這塊前景看好的市場!

全球第四大半導體公司—美光科技又領先群雄一步!除了推出 232 層 3D NAND 外,業界先進的 1α DRAM 製程節點可是正港 MIT,在台灣一條龍進行研發、製造、封裝。日前更宣布推出業界最先進的 1β DRAM,並預計明年於台灣量產喔! 

美光不久前宣布量產具備業界多層數、高儲存密度、高性能且小尺寸的 232 層 3D NAND Flash,能提供從終端使用者到雲端間大部分數據密集型應用最佳支援。 

美光技術與產品執行副總裁 Scott DeBoer 表示,美光 232 層 3D NAND Flash 快閃記憶體為儲存裝置創新的分水嶺,涵蓋諸多層面創新,像是使用最新六平面技術,讓高達 232 層的 3D NAND 就像立體停車場,能多層垂直堆疊記憶體顆粒,解決 2D NAND 快閃記憶體帶來的限制;如同一個收納達人,能在最小的空間裡,收納最多的東西。

藉由提高密度,縮小封裝尺寸,美光 232 層 3D NAND 只要 1.1 x 1.3 的大小,就能把資料盡收其中。此外,美光 232 層 NAND 存取速度達業界最快的 2.4GB/s,搭配每個平面數條獨立字元線,好比六層樓高的高速公路又擁有多條獨立運行的車道,能緩解雍塞,減少讀寫壽命間的衝突,提高系統服務品質。

結語

等真正能在大腦植入像伊隆‧馬斯克提出的「Neuralink」腦機介面晶片,讓大腦與虛擬世界溝通,屆時世界對資訊讀取、儲存方式可能又會有所不同了。

但在這之前,我們可以更靈活地的運用現有的電腦設備,搭配高密度、高性能、小尺寸的美光 232 層 NAND 來協助、應付日常生活上多功需求和高效能作業。

快搜尋美光官方網站,了解業界最先進的技術,並追蹤美光Facebook粉絲專頁獲取最新消息吧!

參考資料

  1. https://pansci.asia/archives/101764
  2. 短期記憶與機制
  3. 感覺記憶、短期記憶、長期記憶  
  4. 注意力不集中?「利他能」真能提神變聰明嗎?

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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。