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喜歡教書、喜歡台灣自由的研究學風 ,要讓語音助理「賈維斯」成真——陳縕儂專訪

Suzuki
・2019/12/11 ・2748字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 460 ・五年級

「其實我已經不是最年輕的老師了!」陳縕儂笑著說,臺大資工系已經有比她更年輕的老師了,不到30歲就回臺任教不算少見。至於外界好奇她為何捨棄微軟千萬年薪工作回臺大當教授,她的答案很簡潔就是「喜歡」。

陳縕儂在四年半拼完博士,回台任教是當時臺大最年輕的教授之一(圖片提供/陳縕儂)。

喜歡教書、喜歡台灣自由的研究學風,做自己喜歡的事情比較重要。陳縕儂有著不隨波逐流的精神,十年前她選擇「語音辨識」作為研究領域時,資訊界盛行的研究是網路搜尋系統。

就讀研究所時,她跟著李琳山老師做語音辨識系統,當時在訓練機器做錄音和影片中的自動關鍵字擷取,主要是讓機器單向理解人類語言,後來至卡内基梅隆大學攻讀博士,開始做雙向的對話系統,機器不只要理解你說什麼,還要回應、給予相關的協助。

她的目標是讓機器成為鋼鐵人語音助理「賈維斯」(Jarvis)一樣,不只跟你說話,還會幫完成你交辦的訂機票、分析報表等一切任務。隨著深度學習演算法提出,這件事在將來變得可能。

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不過,現階段開發的語音助理Siri或Alexa都離Jarvis還有段距離。陳縕儂表示,訓練語音助理的一切事宜,包括:語言理解、自然語言處理、對話系統和機器智慧,都是她的研究範圍。

訓練一位Jarvis要克服哪些問題呢?現在就讓陳縕儂為我們解答吧~

和機器聊天有何困難?

你有沒有發現使用Siri時,常常話不投機半句多,更別說要幫忙處理訂車票、推薦飯店等雜事了。陳縕儂表示,機器要做到可以對話及像真人般的助理服務,從麥克風收音、語音轉成文字、語意理解,最後到協助擷取有用的資訊,每一步都是難關。


Siri是大家常接觸的語音聊天機器人,但它的功能還不算完備(圖片提供/Wikipedia)。

雖然「神經網絡」架構提升語音辨識之準確度,但比起影像辨識或單純語意理解,對話困難許多,因為每句話都有關聯性,百種人有百種答案,而百種答案可能也有百種的回應方式,因此傳統單純塞資料給機器的學習法是行不通的。

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陳縕儂表示,要克服這個難題,通常會設計兩台機器,將所有使用者的問題灌入機器中,一台機器當客服人員、一台機器當顧客開始互動,互動一段時間開放真人互動,想辦法讓互動變得更順暢,這是現行最好的方式了。

假使機器與人類可以對答如流,下一步面臨的問題就是機器能不能幫你辦事,當你跟他說「想去東京玩」時,他不會打哈哈叫你搭飛機去東京,而是能依據你的需求,提供你機票、住宿和旅遊景點的建議。

這下可就複雜了,試想你若是個旅行專員,除了回答自己已知的事項,如:旅遊注意事項、服務內容說明,還需要將各地的旅遊景點、飯店和餐廳資訊倒背如流,這對機器來說就得去找自己資料庫外的內容,可能是看完google的資訊或旅遊雜誌,才能回應客戶的需求。

結構化資料與非結構化資料的比較圖(圖片提供/陳縕儂)。

陳縕儂表示,語音助理若要成為Jarvis必須要擅長處理結構化(structured data)和非結構化(unstructured)兩種類型的數據資料。結構化數據是指已經整理成表格的資料,有欄位和數據,可立即做數據分析,這類似語音助理已經內建、整理好的資料庫,提到相關問題可以立即回覆,不需要額外找資料。

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然而,大部分的資料都是非結構化資料,像是文字、圖片、網頁和影片等,因此如何快速將沒結構化的資料結構化就是挑戰,這將大大影響機器人提供服務的速度與品質。陳縕儂坦言,目前這兩部分都做得不夠完善,因此她的研究會朝這部分努力。

遇到口音問題怎麼辦?

讓機器成為個人助理之前,更根本的是解決「聽不懂人話」問題,不同的口音確實常讓機器混肴,若把「台式餐廳」聽成「泰式餐廳」,助理找出來的東西就完全不同了!

因此,語音辨識得考慮聲音的錯誤,人才能順暢地與機器對話。陳縕儂表示,她是以跟BERT類似的GPT-2架構來做預訓練模型。概略來說,就是訓練機器學習語言的架構,然後讓機器會根據語音的內容去推估後面兩個字,這部分從Siri轉成文字很像,能依據你講的內容選字。

此時,再把語音的差異納入考量,並將發音相似的字像是「泰、台」調整為同個向量,使得機器得以辨識類似的發音,當機器判讀可能發生誤聽的狀況時,便能再次向使用者確認。

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不過陳縕儂坦言,這並不容易,因為聲音資料取得困難,大部分拿到的都是文字資料,再加上機器會算出最合適的語詞和句子結構,所以不同選字會影響後面的詞彙選取,「如何讓機器辨析口音問題」就是個挑戰。

熱愛教學 實踐夢想

語言理解、對話系統和機器智慧是很廣泛的領域,不缺研究主題,陳縕儂認為自己很幸運搭上這股熱潮,且最終回到研究自由度高的台灣繼續努力,她一點都不覺得捨棄微軟工作很可惜。

「教學是很快樂的事情!」她笑說,把自己會的東西交給學生,看到學生從不懂到成為專家,可以跟妳一起討論研究問題,是一件無比有成就感的事。

找一找陳老師在哪裡?陳縕儂表示,跟學生一起學習成長,比待在微軟的研究部門更快樂(圖片提供/陳縕儂)。

今年初,陳縕儂帶領臺大團隊在科技部「科技大擂台:與AI對話」比賽拿下冠軍,成績甚至超越華碩電腦達文西實驗室。她形容這是場艱難的馬拉松,從初賽、複賽至決賽比了快一年,決賽題目比照「華語文能力測驗」,機器在比賽現場得聽完一段文章和選項,並選出正確答案,除了選擇題,還有簡答題。

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陳縕儂笑說,學生為了訓練機器、調整類神經網絡,以及整合成一個系統熬了無數個夜,這對學生和她來說是個難得的體驗,目前團隊決賽成績是1000題中拿下約54%的正確率,希望未來能再提高,讓機器的成績有機會超過人類。

陳縕儂老師與李宏毅老師帶領臺大資工系學生在今年「科技大擂台:與AI對話」比賽拿下冠軍(圖片提供/陳縕儂)。

很多學生覺得自己不夠聰明,沒辦法學好code,陳縕儂認為,聰明確實可以幫你快速掌握code的規則,但是多練習也可以補足,它不會像物理或數學一樣轉不過來就是沒辦法。

她坦言,自己博班時也很拼,一部分是課業負擔重,一部分則是想縮短臺美遠距離戀愛的時間,所以硬是在四年半拼完博士。每天只睡四、五個小時,一睜開眼就坐在電腦前打code,「不過該玩的還是有玩,我是寧可犧牲睡眠,也要玩到的人!」

陳縕儂表示,她比其他人幸運,能一路延續研究旨趣,選到自己熱愛的研究主題。她建議國高中課程可以提早將寫程式納入課程中,這就像Excel和輸入法一樣是未來必備的技能,從中學生也可以挖掘未來志趣,對資訊科學有興趣的,就一起進來努力吧!

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陳縕儂認為玩樂與課業應該並重,生活才會多采多姿,圖為她與指導教授在卡内基梅隆大學的合影(圖片提供/陳縕儂)。
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Suzuki
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超純社會組學生,對未知的一切感到好奇,意外掉入科技與科學領域,希望在猛點頭汲取知識的同時,也能將箇中妙趣分享給大家。

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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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翻越性別高牆 打破生乳營養迷思 埃凡斯促成牛奶滅菌(2)
顯微觀點_96
・2024/08/13 ・2351字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文轉載自顯微觀點

顯微鏡後的女性科學家系列

他像是一艘船在河中航行;四處遇到阻礙,唯獨一面通暢;在那,所有的障礙都消失了,他徐徐地穿越著深深的航道,進入無盡的海洋。

——愛默生

埃凡斯在動物工業局的研究興趣集中到一種致流產的傳染性微生物。

丹麥獸醫伯納.班(Bernhard Bang) 在 19 世紀末發現了一種導致乳牛流產的病菌,而這種病菌多年來已知存在於受感染的乳牛乳房中。

而農業工業局病理部的施洛德(Schroeder) 和卡登(Cotton)在 1911 年從看似健康的牛隻的牛奶樣本中分離出這種病菌;幾乎同時,另一組研究人員史密斯(Theobeld Smith)和費比恩(Febyen)也在 1912 年從牛奶中分離出同樣的病菌。因此埃凡斯開始思索這類致牛隻流產的病菌是否也會導致人類生病。

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與此同時,蘇格蘭病理學家布魯斯(David Bruce)分離出了會使人類發燒和肌肉疼痛的波浪熱(或稱馬爾他熱,Malta fever)的病菌,且發現可透過羊奶傳染給人類。

當時的科學家都認為透過羊奶傳染給人和導致牛流產的是不同的病菌。透過羊奶傳染馬爾他熱的是羊微球菌;引起牛流產的則是流產芽孢桿菌。

但埃凡斯透過觀察,認為這兩種來源的細菌形態相似:這些細胞呈桿狀,但有不同的長度;有些細胞很短,在顯微鏡下看起來呈球形。

經過細菌鑑定以及將病菌接種在動物身上的對比試驗,埃凡斯推斷這兩者其實是同一種桿菌,並將這些發現於 1917 年 12 月在美國細菌學家協會(the Society of American Bacteriologists)年會上報告,並發表於 1918 年 7 月的《傳染病雜誌》(The Journal of Infectious Diseases)。而後來為紀念首先研究這病症的布魯斯,這個病原菌被定名為「布氏桿菌」(Brucella abortus)。

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同時埃凡斯基於研究發現也提出質疑:「我們是否確信,人類不會因為飲用生牛奶而偶爾發生腺熱(glandular fever)、流產或可能的呼吸道疾病?」

Alice Evans 1945。圖片來源:wiki

避免人畜傳染 推動牛奶滅菌

1864 年,法國生物、化學家.巴斯德(Louis Pasteur)描述了如何透過加熱保存液體的系統,也就是巴氏殺菌。但當時這樣的滅菌法應用於葡萄酒或啤酒,而不是牛奶,因為人們認為牛奶只要不被污染就是安全的。

當時牛奶的問題在於變質的速度。過去,有些乳牛場為了解決變質,會建在城市,以縮短生產和消費之間的時間;而有些則使用摻假物,例如碳酸氫鹽、糖、糖蜜甚至粉筆,來掩蓋乳品腐敗的狀況。

對於埃凡斯提出喝生牛乳可能致病的質疑,不但未被採納,還遭到其他科學家、醫師和酪農業等各界的批判。

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一來是科學家普遍相信發現結核菌的德國生物學家柯霍(Heinrich Hermann Robert Koch)所提出的觀點:同一種病菌會同時造成動物與人類的共同疾病。

柯霍曾在 1901 年提出儘管結核病是牛隻常見的疾病,產出的牛奶含有大量的「結核菌」,但這種牛型結核病不會傳染給人。

他說,如果牛結核桿菌能夠感染人類,就會出現很多病例,尤其是脆弱的兒童;但大多數醫護人員認為案例數並不多並非如此。他甚至認為,採取措施保護人類免受牛結核病的侵害是不明智的。

二來是科學家們不相信埃凡斯這樣沒有博士學位的女性,能提出如此「重大的發現」。對酪農和乳製品業而言,埃凡斯則被認為在圖利巴氏殺菌設備。

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所幸,埃凡斯的發現在 1920 年後陸續得到梅耶(Karl Friedrich Meyer)等人的研究支持,被認為是可信的科學發現。 美國衛生局(USPHS)也從 1924 年開始制定了一項名為《標準牛奶條例》(Standard Milk Ordinance)的示範法規,由州和地方掌控乳製業機構自願採用。之後又陸續頒布行政和技術細節,修改成 A 級巴氏滅菌牛奶條例(Grade A Pasteurized Milk Ordinance),提供全國統一的牛奶衛生標準。

重要貢獻鼓勵後進女科學家

為了表彰埃凡斯的成就,美國細菌學家協會(現為美國微生物學會,the American Society for Microbiology,ASM)於 1928 年推舉她成為首位女性主席。

然而儘管有豐富的實驗室經驗以及預防措施,但埃凡斯仍在 1922 年感染布氏桿菌,並在往後幾年反覆發作。她曾在回憶錄中提到,「完全喪失能力和康復的時期交替出現,最後一次致殘的病情惡化發生在 1943 年夏天,距感染之日已近 21 年」。

更慘的是,當時對疾病沒有夠多的認識,因此她和其他布氏桿菌患者一樣,被診斷為「神經衰弱」,認為這些症狀是被幻想出來的,被誤解為騙子,是在「詐病」。但埃凡斯說,慢性症狀方面的經歷使她有機會親眼觀察這種疾病及其影響。

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不過她也漸漸將研究目光轉向溶血性鏈球菌,一直致力於此直到 1945 年退休。1975 年 9 月 5 日埃凡斯於維吉尼亞州亞歷山大市逝世,享年 94 歲。她的墓誌銘刻著::「溫柔的獵人,追趕並馴服她的獵物,穿越到了新的家園」。

雖然埃凡斯並未取得博士學位,又曾因女性身分導致科學發現不被認可。但美國微生物學會於1983年為表彰埃凡斯在微生物學領域的參與以及傑出貢獻,設立了「埃凡斯獎」(The Alice C. Evans Award),以表揚後進致力於微生物科學領域的女性。

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參考資料

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顯微鏡後的女性科學家:甘居配角仍不減貢獻 微生物學家安娜‧威廉斯

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翻越性別高牆 打破生乳營養迷思 埃凡斯促成牛奶滅菌(1)
顯微觀點_96
・2024/07/24 ・1686字 ・閱讀時間約 3 分鐘

本文轉載自顯微觀點

顯微鏡後的女性科學家系列

顯微鏡學的蓬勃發展,不僅促進了醫學﹑公共衛生的發展,而在這背後也有許多偉大的女性科學家參與其中。

屏東縣九如鄉一處養羊場有 3 頭羊確診「布氏桿菌病」,為台灣約 30 年來首例,動防所已撲殺感染羊隻並進行消毒。由於「布氏桿菌」為人畜共通傳染病,衛福部疾病管制署匡列 4 名牧場員工…。2023 年 12 月 9 日報導

由於乳製品滅菌的觀念普及,現在已很少聽聞布氏桿菌感染。這都得歸功於首先發現經由飲用感染布氏桿菌的生牛乳而導致人類得馬爾他熱,進而促成乳品全面巴氏消毒的細菌學家艾莉絲.埃凡斯(Alice Catherine Evans)。

Alice C Evans。圖片來源:PICRYL public domain

從偏鄉教師到微生物學家

埃凡斯的祖父 1831 年從英國威爾斯移民至美國,她於 1881 年 1 月 29 日出生在美國賓州尼斯威爾斯社區的一戶農家。

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埃凡斯在出生地念中小學,因當地沒有高中,她到了賓州托旺達(Towanda)的薩斯奎漢納學院(Susquehenna)就讀。1901 年畢業後,進入大學就讀的夢想因家裡無法負擔而破碎,且當時小學教職幾乎是唯一對女性開放的非基層勞力職業,因此她沒有多想就進入一所小學擔任 1 至 4 年級的教師。

她在家鄉和外地的小學共教了 4 年書後,得知有康乃爾大學農學院提供偏鄉教師免學費的自然科學課程。當時康乃爾大學的農學院院長貝利(Liberty Hyde Bailey)希望藉由受過訓練的教師,培養學生對大自然的熱愛、對植物和動物以及無生命世界的興趣。

埃凡斯申請了這項計畫,並用她四年教書的積蓄來到康乃爾大學,並選擇細菌學作為研究領域,指導教授是研究乳製品的微生物學家史托金(William A. Stocking)。

1908 年她獲得康乃爾大學農學院的學士學位,經指導教授推薦,獲得威斯康辛大學的獎學金;這是專門提供給專攻農化或細菌學研究的獎學金,且在此之前未曾頒給女性。於是埃凡斯前往威斯康辛大學繼續碩士學業。

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但她雖然是拿細菌學獎學金,但在農業細菌學指導教授黑斯廷斯(Edwin George Hastings)的要求下,埃凡斯花了三分之二的時間研讀化學,並於 1910 年獲得碩士學位。 碩士學業最後一年,教授希望埃凡斯留下來繼續攻讀博士學位。雖然意識到這是不錯的機會,但大學和碩士學業已帶給她不小的經濟和精神負擔,加上博士學位在當時對科學家並非必要,因此她選擇不再繼續攻讀。

與布氏桿菌相遇

每個人都有自己的天職,天賦就是呼喚,有一個方向,所有的空間都向他敞開。他擁有靜靜地吸引不斷往前努力的能力。

——愛默生

幸運的是,埃凡斯獲得了農業部動物產業局(Bureau of Animal Industry)的研究職位。由於乳酪是威斯康辛州的重要產業,當時威斯康辛大學化學系和細菌學系與乳製品部門合作,研究更好的乳酪製作方法。

埃凡斯是該單位首位女性員工。當時的動物產業局官員沒有想到可能會選擇女性。據傳聞,官員們在一次會議中聽到一名女科學家將加入他們的工作行列的「壞消息」時,他們充滿了驚愕,甚至「差點從椅子上跌下來」。

埃凡斯的回憶錄寫到:「就我而言,進入動物產業局純屬意外,因為長官在女性就業屏障上留下了一個漏洞,我不知不覺地就鑽了進去。」但這在女性就業可說是一個重要的里程碑,因為除非對美國公務員提出嚴重的投訴,否則埃凡斯不會被任意解僱。

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所幸埃凡斯的頂頭上司,乳製品部長羅爾(B. H. Rawl)與研究主任羅傑斯(Lore A. Rogers),都不認同其他高級官員對女性的敵意。她在此研究主題是牛乳中各式各樣的細菌,並了解這些類型細菌的來源。同時,她也每年在大學選修一門課,以充實知識。

研究過程中,她的目光漸漸集中到一個特定的對象,一種致流產的傳染性微生物。

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顯微觀點_96
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從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。

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喜歡教書、喜歡台灣自由的研究學風 ,要讓語音助理「賈維斯」成真——陳縕儂專訪
Suzuki
・2019/12/11 ・2748字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 460 ・五年級

「其實我已經不是最年輕的老師了!」陳縕儂笑著說,臺大資工系已經有比她更年輕的老師了,不到30歲就回臺任教不算少見。至於外界好奇她為何捨棄微軟千萬年薪工作回臺大當教授,她的答案很簡潔就是「喜歡」。

陳縕儂在四年半拼完博士,回台任教是當時臺大最年輕的教授之一(圖片提供/陳縕儂)。

喜歡教書、喜歡台灣自由的研究學風,做自己喜歡的事情比較重要。陳縕儂有著不隨波逐流的精神,十年前她選擇「語音辨識」作為研究領域時,資訊界盛行的研究是網路搜尋系統。

就讀研究所時,她跟著李琳山老師做語音辨識系統,當時在訓練機器做錄音和影片中的自動關鍵字擷取,主要是讓機器單向理解人類語言,後來至卡内基梅隆大學攻讀博士,開始做雙向的對話系統,機器不只要理解你說什麼,還要回應、給予相關的協助。

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她的目標是讓機器成為鋼鐵人語音助理「賈維斯」(Jarvis)一樣,不只跟你說話,還會幫完成你交辦的訂機票、分析報表等一切任務。隨著深度學習演算法提出,這件事在將來變得可能。

不過,現階段開發的語音助理Siri或Alexa都離Jarvis還有段距離。陳縕儂表示,訓練語音助理的一切事宜,包括:語言理解、自然語言處理、對話系統和機器智慧,都是她的研究範圍。

訓練一位Jarvis要克服哪些問題呢?現在就讓陳縕儂為我們解答吧~

和機器聊天有何困難?

你有沒有發現使用Siri時,常常話不投機半句多,更別說要幫忙處理訂車票、推薦飯店等雜事了。陳縕儂表示,機器要做到可以對話及像真人般的助理服務,從麥克風收音、語音轉成文字、語意理解,最後到協助擷取有用的資訊,每一步都是難關。

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Siri是大家常接觸的語音聊天機器人,但它的功能還不算完備(圖片提供/Wikipedia)。

雖然「神經網絡」架構提升語音辨識之準確度,但比起影像辨識或單純語意理解,對話困難許多,因為每句話都有關聯性,百種人有百種答案,而百種答案可能也有百種的回應方式,因此傳統單純塞資料給機器的學習法是行不通的。

陳縕儂表示,要克服這個難題,通常會設計兩台機器,將所有使用者的問題灌入機器中,一台機器當客服人員、一台機器當顧客開始互動,互動一段時間開放真人互動,想辦法讓互動變得更順暢,這是現行最好的方式了。

假使機器與人類可以對答如流,下一步面臨的問題就是機器能不能幫你辦事,當你跟他說「想去東京玩」時,他不會打哈哈叫你搭飛機去東京,而是能依據你的需求,提供你機票、住宿和旅遊景點的建議。

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這下可就複雜了,試想你若是個旅行專員,除了回答自己已知的事項,如:旅遊注意事項、服務內容說明,還需要將各地的旅遊景點、飯店和餐廳資訊倒背如流,這對機器來說就得去找自己資料庫外的內容,可能是看完google的資訊或旅遊雜誌,才能回應客戶的需求。

結構化資料與非結構化資料的比較圖(圖片提供/陳縕儂)。

陳縕儂表示,語音助理若要成為Jarvis必須要擅長處理結構化(structured data)和非結構化(unstructured)兩種類型的數據資料。結構化數據是指已經整理成表格的資料,有欄位和數據,可立即做數據分析,這類似語音助理已經內建、整理好的資料庫,提到相關問題可以立即回覆,不需要額外找資料。

然而,大部分的資料都是非結構化資料,像是文字、圖片、網頁和影片等,因此如何快速將沒結構化的資料結構化就是挑戰,這將大大影響機器人提供服務的速度與品質。陳縕儂坦言,目前這兩部分都做得不夠完善,因此她的研究會朝這部分努力。

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遇到口音問題怎麼辦?

讓機器成為個人助理之前,更根本的是解決「聽不懂人話」問題,不同的口音確實常讓機器混肴,若把「台式餐廳」聽成「泰式餐廳」,助理找出來的東西就完全不同了!

因此,語音辨識得考慮聲音的錯誤,人才能順暢地與機器對話。陳縕儂表示,她是以跟BERT類似的GPT-2架構來做預訓練模型。概略來說,就是訓練機器學習語言的架構,然後讓機器會根據語音的內容去推估後面兩個字,這部分從Siri轉成文字很像,能依據你講的內容選字。

此時,再把語音的差異納入考量,並將發音相似的字像是「泰、台」調整為同個向量,使得機器得以辨識類似的發音,當機器判讀可能發生誤聽的狀況時,便能再次向使用者確認。

不過陳縕儂坦言,這並不容易,因為聲音資料取得困難,大部分拿到的都是文字資料,再加上機器會算出最合適的語詞和句子結構,所以不同選字會影響後面的詞彙選取,「如何讓機器辨析口音問題」就是個挑戰。

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熱愛教學 實踐夢想

語言理解、對話系統和機器智慧是很廣泛的領域,不缺研究主題,陳縕儂認為自己很幸運搭上這股熱潮,且最終回到研究自由度高的台灣繼續努力,她一點都不覺得捨棄微軟工作很可惜。

「教學是很快樂的事情!」她笑說,把自己會的東西交給學生,看到學生從不懂到成為專家,可以跟妳一起討論研究問題,是一件無比有成就感的事。

找一找陳老師在哪裡?陳縕儂表示,跟學生一起學習成長,比待在微軟的研究部門更快樂(圖片提供/陳縕儂)。

今年初,陳縕儂帶領臺大團隊在科技部「科技大擂台:與AI對話」比賽拿下冠軍,成績甚至超越華碩電腦達文西實驗室。她形容這是場艱難的馬拉松,從初賽、複賽至決賽比了快一年,決賽題目比照「華語文能力測驗」,機器在比賽現場得聽完一段文章和選項,並選出正確答案,除了選擇題,還有簡答題。

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陳縕儂笑說,學生為了訓練機器、調整類神經網絡,以及整合成一個系統熬了無數個夜,這對學生和她來說是個難得的體驗,目前團隊決賽成績是1000題中拿下約54%的正確率,希望未來能再提高,讓機器的成績有機會超過人類。

陳縕儂老師與李宏毅老師帶領臺大資工系學生在今年「科技大擂台:與AI對話」比賽拿下冠軍(圖片提供/陳縕儂)。

很多學生覺得自己不夠聰明,沒辦法學好code,陳縕儂認為,聰明確實可以幫你快速掌握code的規則,但是多練習也可以補足,它不會像物理或數學一樣轉不過來就是沒辦法。

她坦言,自己博班時也很拼,一部分是課業負擔重,一部分則是想縮短臺美遠距離戀愛的時間,所以硬是在四年半拼完博士。每天只睡四、五個小時,一睜開眼就坐在電腦前打code,「不過該玩的還是有玩,我是寧可犧牲睡眠,也要玩到的人!」

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陳縕儂表示,她比其他人幸運,能一路延續研究旨趣,選到自己熱愛的研究主題。她建議國高中課程可以提早將寫程式納入課程中,這就像Excel和輸入法一樣是未來必備的技能,從中學生也可以挖掘未來志趣,對資訊科學有興趣的,就一起進來努力吧!

陳縕儂認為玩樂與課業應該並重,生活才會多采多姿,圖為她與指導教授在卡内基梅隆大學的合影(圖片提供/陳縕儂)。

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Suzuki
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超純社會組學生,對未知的一切感到好奇,意外掉入科技與科學領域,希望在猛點頭汲取知識的同時,也能將箇中妙趣分享給大家。