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台大葉丙成:用生命在賣萌的MOOC教育者

果殼網_96
・2013/09/23 ・5038字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 490 ・五年級

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文/歡仔258

當提到概率你會想到什麼?是永遠做不完的數學題,還是背了又忘的公式?但如果你有機會上葉丙成的課,上概率課你想到的也許是柯南、張惠妹,或者是線上遊戲。

這位台灣大學電機系教授的幾率課(編者註:即概率課,原課程名為「機率」。根據《現代漢語詞典》,幾率是概率的舊稱。沒有收錄「機率」這個詞。),光是教學大綱就能點燃你對數學的興趣:原來數學課還可以這樣上!他用「有柯南在會有人死的機率」詮釋條件幾率,用「萬佛朝宗」來形容中央極限定理。為了拉近和大陸學生的距離,葉丙成還專門研習了「對岸用語」,這個「用生命在賣萌」的老師,把「小夥伴們都驚呆了」。(果殼編者註:葉丙成教授也將課程大綱發到了果殼網,點擊這裡見識一下。歡迎來MOOC學院加入幾率課字幕組。果殼觀光團來這裡簽到)

賣萌策略把需要學概率和不需要學概率的學生都領進了課堂,但這並非這位台灣大學電機系副教授、台灣大學MOOC計畫執行長的最終目的,更重要的是讓學生們快樂地掌握知識。那怎樣才快樂?玩!葉丙成帶領學生為幾率課開發了一款線上遊戲——PAGAMO。上課的同學可以在遊戲中分組對抗,邊玩變學。究竟怎麼玩?葉丙成留了一個懸念,希望大家都能到課程中親自玩一玩。

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pagamo

PanSci 編按:參與製作團隊的同學有-蔣盛文、 沈大鈞、陳彥霖、 陳彥鈞、 徐子函、 朱柏澂、 張耀仁、 余朗祺、 夏誌陽、 唐偉軒、李嘉玲、 林冠宇

為了避免同學做作業時去看式子,只片段的看那部分,或者去參考習題解答,他想出了讓學生自己出作業的辦法。在這個遊戲中,學生化身出題人為其他同學設置障礙,然後再去攻破其他同學的題目。攻破的題目越多分數就越高。用這種方法,葉丙成成功地調動起了學生學習的積極性。而那些題目,不僅是數學題,也誕生了很多美麗的文學作品。

在概率課開課之際,果殼網親赴台灣採訪了葉丙成老師。

「by the students, for the students, of the students」

果殼網:台大是第一個在Coursera上開設中文課程的大學。台大為什麼要在這樣的一個國際平台率先開設中文課程?

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葉丙成:台大本身就十分重視教學質量,台大的教學發展中心把改善教學作為使命。在過去八年做出了很多努力,經常有學校,比如清華大學、上海交大等都有來到台大的教學發展中心向台大老師學習取經。加入Coursera希望可以向世界輸出我們教學的典範。

我找了一些非常熱血的老師,上課比較有張力的老師來開課,做出重視品質的課程。我不想和別人比量,現在的目標是讓大家看到我們有高水準的課程。

果殼網:從你的博客可以看出你對學生、對教學下了很大的功夫。你在教學方面都做了哪些努力?

葉丙成:我一直在做新的嘗試,這學期利用翻轉課堂進行教學。學生在課前看事先錄好的課程影片,課堂上問問題討論。

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我的課後作業是讓學生自己出題目,然後去攻破別人的題目。把這種方式變成一個遊戲,大家的積極性都很高,效果不錯。

因為台大的學生課業蠻重的,很多時候,作業不見得有時間好好寫。同學常會看作業的式子,再去比對是課本哪邊出來的,然後就只片段的看那部分後寫作業。另外也會有人參考習題解答。我的教育哲學是要讓你會出題,去考別人。如果你想去考別人,那肯定就要從頭開始看,這就可以讓學生有整體性的學習。

另外再來看學生出的題目,都非常有意思。有些學生,得到了我的真傳。比如有人結合哈利波特的故事和題目,為哈利波特編了一個結局。甚至在Facebook上還有人問我,這個真的是哈利波特的結局嗎?還有一個同學,他最近在上英文詩歌課,寫了一首十九行詩在題目裡。這就已經是一個文學作品了。未來幾率課將會也會出這樣的題目給大家做。

果殼網:那麼,你理想中的教育是什麼樣子的呢?

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葉丙成:當文明越演進,那麼教育是越進步還是越退步?每個人都有不同的看法。我的看法是文明越演進,教育越退步。因為文明越進步,就會積累越來越多的知識。以後大學四年可能比現在要學更多的東西,所以學的知識變多的時候,教育就會用越有效率的方式。現在最有效率的方法就是一直塞知識給學生,一直塞一直塞。而最好的教育方式是像蘇格拉底、孔子那樣。每天和學生聊天,從而瞭解學生的特型,知道他欠缺哪一部分,為他量身定製教學。但是現在我們肯定做不到,老師做最省事的就是在課堂上給學生一直塞,根本沒有時間來做討論。

葉丙成(右)正在和他的學生唐偉軒(左)討論遊戲
葉丙成(右)正在和他的學生唐偉軒(左)討論遊戲

果殼網:你覺得網絡教育會怎樣改變現在的教育現狀?

葉丙成:現在學生的狀況是,學生閉口、時間不夠、學分重、投入不夠、作業亂做、進度不夠。這就是個災難。面對學生這些狀況,老師怎麼辦,就這樣投降嗎?雖然文明越進步,教育越退步,但隨著文明的進步科技也在進步。這時候把科技引入教育就會變成一個機會。

「翻轉教室」是一個解決這些問題的好方法。老師事先錄好70分鐘左右的影片,讓學生在課前看。學生看影片一般會用1.2倍速,花50多分鐘就可以學完,然後把問題留在課堂上向老師提問,進行討論。在課堂上,老師當堂讓學生做作業。在課堂上做作業學生不能去翻答案,所以一定要真正學會才可以做作業,或者來問老師。老師發現學生的問題所在,可以找機會補救,不然問題會一直遺留。這個好處就在於學生不敢缺課,也不敢亂做作業,因為課堂作業算在分數里面。最後餘下的時間,我喜歡和大家分享求學、人生經驗,或者各種哲學問題,通過這種方法老師和學生的關係會更緊密。很可惜,現在很多老師都沒有時間做這些了。

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果殼網:我們每個人該怎樣投入到這場教育的革命當中?能不能分別針對老師、學生、在職人員等等身份談談?

葉丙成:對於老師,不能再關起門來死教書。以前就整個系整個學校只有我在教這門課,如果我教得不好,學生還是要來聽我的課。然而現在學生會看到其他老師教授相同的課程。這樣老師就比較會有壓力。面對這樣的情況,老師應該把危機視為轉機,更加重視教學質量,從其他老師那裡學到長處。

對於學生,這是個拓寬眼界的好機會,可以接觸到更多優質的教育資源。另外以前學生學不好,就把問題歸咎於老師講得不好,但是現在面對這麼多優秀的資源,學生不能再把責任推給老師,要對自己的學習負責了。還有,名校出身的學生可能會覺得找工作比較有利,我覺得未來就不再是這樣。通過在網絡上學習,大家都可以同樣獲得真才實學,甚至可能比在乎成績的名校出身的學生還技高一等。

對於在職人員,有可能大學裡學的專業並不是自己喜歡的,然而現在可以在網絡上找到自己感興趣的課程來學,有機會找到新的專長,改變人生軌道。

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這個概率課不一樣

果殼網:你希望這個概率課能達到一個什麼效果?

葉丙成:我希望學生有能力把生活中遇到的問題數學化,能夠把它們透過數學的方式解答出來。這和我們通常看到的數學題目是相反的,它們通常是出題者直接用數學語言表達好的,學生只需要思考用什麼公式解題就可以了。但是學習概率的目的是為了讓學生能夠實際應用的,所以把實際問題轉化成數學問題是一個非常重要的能力。我的概率課就致力於培養學生這種能力,有很多你意想不到的題目等待大家用數學解答。

果殼網:聽說為了方便和大陸學生交流,你還專門研習了「對岸用語」?

葉丙成:我主要在Facebook和果殼網MOOC自習教室小組的QQ群中和大家交流,並從網友這裡取得真經,放到有趣的幾率課中。比如在介紹集合概念的時候想引入經典的死對頭,大家出了各種主意,比如經典的咸甜豆腐腦之爭啊;比如某個概率的大小是0.4008823823,這個你能看出來這是什麼嗎?當我需要一些靈感的時候,就回去問大家,所以課程會很有趣。

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果殼網:這個課和你平時在台大教的課有什麼區別?

葉丙成:這次在Coursera的視訊質量比以前更加精良。另外,在台大教的課時針對台灣學生的,題材可能只有台灣學生可以懂。現在在C站的課要針對全世界華人了,內容上會做一些調整,使大家都可以接受。

全世界第一次將遊戲與MOOC結合起來

果殼網:概率課最令人期待的設置應該就是在線遊戲了,這是一種什麼樣的遊戲,概率和遊戲是怎麼結合起來的?遊戲在課程中起到什麼作用?

葉丙成:遊戲可以把學生學習的熱情動激發出來,這就是為什麼我要把課程和遊戲結合起來。這是全世界第一次將遊戲與MOOC結合起來,這是我們很驕傲的事情,這也是華人第一次做這樣的嘗試,連美國也沒有這麼大規模地把線上遊戲和線上課程結合在一起。

希望如果遊戲成功的話,Coursera其他老師想嘗試在線遊戲的話,那麼他們也可以用這個平台。所以我們做這個遊戲不只想用在幾率這門課上,希望這個遊戲可以改變MOOC的未來趨勢。因為現在Coursera和edX都很在意學生的完成度,學生的學習動機還不夠強,所以我相信遊戲會成為在線教育的關鍵。我們作為世界領先團隊做這個事情,這是很驕傲的事情。

PAGAMO遊戲界面
PAGAMO遊戲界面

遊戲的名字叫做PAGAMO(PA在閩南語中有打(遊戲)的意思,GAM為Game,O「學」的意思,如物理學。)這個遊戲是讓大家互相競爭,還有排名。具體的玩法暫時不能透露,等到上線以後大家才可以看到。遊戲雖然不是作業的一部分,但會根據遊戲排名為期末成績加分,最高有20分的加分。所以如果你花時間來玩的話,會對期末成績由所幫助。這個遊戲就不只是玩玩而已了。

果殼網:遊戲的開發團隊大概有多少人,現在目前進展如何?

葉丙成:開發團隊有10人,都是電機系大三、大四的學生。這些熱血青年完全是憑興趣,覺得有意思才加入到這個團隊中來的。

目前已經在收尾階段了,等待測試。

果殼網:接觸大陸學生後,大陸學生留給你什麼印象?

葉丙成:果殼網MOOC自習室小組的QQ群讓我震撼,沒想到在大陸竟有一批活躍在網絡教育的同學!一般學生都很在意成績,然而這裡的同學卻以學習為樂,這是讓我很感動的一股力量。

本文作者@歡仔258(左)和葉丙成教授(右)的合影
本文作者@歡仔258(左)和葉丙成教授(右)的合影

果殼編輯的話:台灣大學近十年在不斷發展教學水平,進駐Coursera可以向世界展示台大高水準的課程。第一批進駐的課程除了幾率課,還有呂世浩老師的秦始皇課,據說該課是台大學生選不到會覺得很遺憾的歷史課。大陸同學可能對台灣的教學水平比較陌生,葉老師希望通過公開課,可以讓大家瞭解到台灣大學的教學有多麼的不同。

附錄:葉丙成老師在Coursera的個人頁面介紹(原鏈接

葉丙成,號丙紳,現任台大電機系副教授、台大 MOOC 計畫執行長。

自幼觀父葉勝年教授對生徒之關懷,而立後受台大電機許博文老師「教授稱謂實不如師,多未傳道、解惑故」之啟發,輔以天生雞婆性格,漸步上熱血教師一途。

其為師也,富熱情,常難忍教學一成不變。時於臉書(facebook)輔導學子求學、人生之惑,後撰文部落格以惠同惑者,傳閱者眾。庚寅年某日見某生於課堂度孤,當夜不能寐。翻滾至五更,幡然悟得「by the students, for the students, of the students」之心法。自此教學通脫不拘,大開大闔,開發各式獨特教學法。教學深具特色,多有口碑,其簡報與表達課程收徒四十,初選常達數百眾。

摘其教學創舉如下:

他是有史第一個在國際舞台 (Coursera) 以華語對萬人講學、互動的老師。
他是台灣第一個設計體驗式簡報教學法,讓小學生打大學生期末簡報分數的老師。
他是世界第一個將大規模開放式線上課程 (MOOC) 變成多人競技線上遊戲的老師。
他是當代第一個推行「緣源流幾率文學創作」的老師。

對了,他…應該也是第一個綁馬尾見校長的台大電機老師……

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葉丙成:修課如遊戲?台大電機這麼教!

轉載自果殼網

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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解密 Wi-Fi、WLAN、802.11:網路通信的差異與演進
數感實驗室_96
・2024/06/21 ・774字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

在現代社會,如果我們到咖啡廳或其他公共場所,打開筆電坐下來後,通常的第一句話都是「請問這裡有 Wi-Fi 嗎?」。

沒除了 4G、5G 行動通信以外,Wi-Fi 是我們日常生活中常用的上網方式。那麼,Wi-Fi 到底有什麼特點呢?

首先,來解釋一下幾個常見的名詞:Wi-Fi、WLAN、802.11。

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你或許都聽過這些詞,特別是 Wi-Fi,但它們之間有什麼差別呢?

LAN 是 Local Area Network,區域網路的意思。通常指的是像一間網咖這樣的範圍。而 WLAN 就是 Wireless LAN,無線區域網路,這是現在的主流用法。而 802.11,則是專門針對區域網路中無線部分的技術標準。而 Wi-Fi 呢,則可以看作是 802.11 這個技術標準的口語化說法。而 Wi-Fi 的 logo 一黑一白,與太極圖非常相似並非巧合,其 logo 衍生自太極圖,就是想取其相容於任何設備、平台,不管在哪裡都能順利連上網的意象。

有人說 Wi-Fi 在現代已經像空氣、陽光、水和電一樣,成為不可或缺的基本需求。

除了 Wi-Fi 我們還介紹 MIMO 這個關鍵技術,如果對更多技術細節感興趣,或是想聽聽像 Bluetooth 是以國王名字命名的科技小故事,都歡迎在留言告訴我們,期待與你們繼續分享更多有趣的科技知識!

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更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 的 YouTube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

參考資料

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數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 49 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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電磁波全揭秘:了解頻帶、頻寬、頻率和通信技術的基礎知識
數感實驗室_96
・2024/06/13 ・672字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

先前我們介紹了多位為通信科技發展做出貢獻的科學家。現在,我們要深入探討無線通信的技術層面。

無線通信,顧名思義不像傳統的電話或電報那樣需要一條實體的線路來傳遞信號。但這些信號並非憑空傳遞,它們依賴的正是電磁波。

電磁波在現代社會無處不在,從微波爐、手機到基地台,這些設備都會發射電磁波。但其實即使沒有這些科技裝置,電磁波依然存在於我們周圍。什麼意思呢?答案就是:當我們白天走到戶外,看到的光,它其實也是電磁波的一種。

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希望大家掌握了這些電磁波、頻帶、頻寬等基礎知識後,未來在閱讀相關的電信新聞時更加了解他們提到的術語,以及各種縮寫。以後無論是科技發展的動態還是市場新技術,都能更有概念地理解。

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參考資料

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數感實驗室_96
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