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行政院資通會報技術服務中心 「行動裝置資通安全注意事項」 的謊言剖析

洪朝貴
・2013/10/01 ・3052字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 526 ・七年級

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惡魔帶領著順服的羊

收到學校電算中心代為轉達的一份文件 「行動裝置資通安全注意事項」, 說是要提供防護建議, 但裡面吹捧蘋果電腦的產品, 甚至直接拿蘋果產品特有的 (有利政府監控) 功能來當做判斷優劣的標準, 完全罔顧蘋果電腦與美國多個情治單位長久曖昧的疑慮, 以及近日美國國安局 NSA 的監聽醜聞。 用戶如果聽從行政院這份建議, 很可能反而將陷入遭受美國 (最好祈禱只有美國) 政府監聽的險境。 搜尋了一下, 原始文件來自 行政院資通會報技術服務中心 (請在該頁搜尋 「行動裝置資通安全注意事項」 連結)。 以下指出該文件的一些 (看來是刻意誤導的) 嚴重錯誤。

請儘可能確保軟體來自於合法的官方軟體商店(如 App Store、Google Play), 切勿從無法驗證其可靠性之來源下載安裝軟體, 以避免安裝已遭植入非正當意圖之軟體, 導致行動裝置資料遭竊、 或被安裝後門程式及對行動裝置產生損害之風險。

驗證可靠性的終極方式, 不是問來源, 而是看原始碼。 經過 「Windows 被 NSA 安置後門」 「OpenBSD 被懷疑遭置後門」 (結果查看原始碼, 證實並沒有) 以及 「公鑰夾帶部分私鑰的密碼破解術」 等等多起事證之後, 相信有越來越多人覺醒, 體認到: 看得見原始碼的自由軟體是資訊安全的必要條件 (但並不是充份條件)。 當然, 大多數時候, 就連貴哥也沒空沒力氣查看原始碼。 所以退而求其次, 我個人選擇相信 「原始碼公開」 的軟體庫來源, 例如 西藏人為了保命而開發的 f-droid

iOS 用戶在註冊登錄 Apple ID 帳號後,均可綁定屬於自己的 Apple 行動裝置, 可使用 Find My iPhone 軟體進行行動裝置追蹤與遠端資料刪除, 但行動裝置須與網際網路連線的情況下;Android 則無預設的官方行動裝置追蹤保護功能, 須透過安裝額外軟體達成。

[10/3 根據讀者假面智更正] Apple ID 的舊版叫做 UDID。 在過去, 這個類似裝置身份證字號的碼, 對 app 開發者完全不設防。 七成左右的 apps 會蒐集用戶的 UDID。 有人研究出如何 拿 UDID 連結到遊戲廠商的資料庫再連結到臉書 最終取得個人真實個資 — 也就是說陌生人 (例如, 會不會有某些不肖的 app 開發商把你的個資賣給誰?) 如果知道你的 UDID, 最終就就可以知道你在真實世界的身份。 在 1200 萬筆 iPhone 用戶的 UDID 及其他個資外洩事件 之後, 蘋果電腦採取一些回應措施, 所以在 iOS 6 當中, app 開發商無法直接取得 UDID、 侵犯用戶隱私。 現在蘋果只讓 app 開發商取得 「依據 app 開發商與用戶身份所計算出來的 獨一無二 Advertising ID」; 但另一方面蘋果自身則 (可能透過已變成秘密的 UUID 資訊再搭配 iCloud 的雲端帳號) 改採用 [識別力更強於或至少等於裝置識別碼 UUID 的] 個人識別碼 Apple ID跨裝置追蹤用戶。 單就 Advertising ID 機制而言, 有專家分析新的機制, 認為雖有改進, 對於用戶隱私保護的改進效果還是有限; 蘋果的真正目的似乎是在排擠廣告分析廠商。 更不用提識別力更強的 Apple ID 對用戶隱私的威脅。 不論蘋果電腦新版 Advertising ID 機制對於保護用戶隱私有多大的改進, 最大的問題是 公民自由人權團體 ACLU 所指出的禁止使用者刪改 UDID , 這是隱私的一大隱憂。 (其實有人指出: 透過很複雜的交涉步驟, 你還是可以刪除 Apple ID) 相較之下, android 手機在還原至原廠設定時, 會將其 Android ID (類似蘋果電腦的 UDID) 也一併恢復成原廠設定值, 還算是比較尊重隱私。 (但這功能卻跟 「還原至原廠設定」 綁在一起, 所以還是不像刪除 cookie 一樣方便、 還是不夠尊重用戶隱私。)

機關可以利用行動裝置管理系統(Mobile Device Management, MDM)管理機關內的行動裝置。 MDM 主要目的在於限制行動裝置上, 可以從事的行為, 甚至可遠端變更與清除行動裝置的內容, 如, 機關可透過 MDM 發送簡訊, 亦可進行要求行動裝置設置密碼、 限制密碼長度、 加密行動裝置內的檔案、 使用軟體權限等各類政策。

如同小格前一篇所解釋: 從用戶個人觀點來看, MDM 比較不像是服務手機持有者的資安技術, 比較像是一種老大哥用來監控管制手機持有者的技術 (surveillance technology)。 請注意: 行政院這一段文字很明白地表示訴 求對象並不是你, 行動電話持有者, 而是機關管理者。 這裡講的比我 MDM 那篇文章所寫的更露骨, 完全不避諱地描述 MDM 讓僱主或主官管對第三方 — 就是身為員工或公務員的你 — 的手機可以如何為所欲為。 「全面監聽」 只不過是 MDM 遠方操控機制的其中一道小菜而已。 在自己的手機上安裝 MDM 客戶端, 就像是把家裡的鑰匙交給公司主管。 主管如果握有你家鑰匙, 或許還會不好意思進出你家、 亂動你家的開關; 但是透過 MDM 進出你的手機則可以如入無人之境, 操控微調你的手機時可以完全不被你察覺, 對於主管 (以及負責管理的技術人員) 可是非常有吸引力的啊! 讀者之中若有公務員被機關主管強迫要求安裝 MDM 軟體, 拜託分享公文。 如果 「要求公務員對長官完全卸除隱私」 的公文竟然被列為密級, 那就更應該爆料。 如果沒有公文, 請堅持拒絕安裝以自保。

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行動裝置遭竊或遺失時有所聞, 除建議不要在行動裝置中留存重要資料外, 另建議安裝具有 「可遠端定位並進行資料清除」 功能的資安軟體 (iOS 用戶在註冊登錄 Apple ID 帳號後, 均可綁定屬於自己的 Apple 行動裝置, 可使用 Find My iPhone 軟體進行行動裝置追蹤與遠端資料刪除, 但行動裝置須與網際網路連線的情況下; Android 則無預設的官方行動裝置追蹤保護功能, 須透過安裝額外軟體達成)。

再一次地, 它把有洩漏隱私疑慮的 UDID 跟 MDM 視為蘋果電腦的長項, 順便再婊一次 android。

行動裝置會內建一些保護措施以加強其安全性(例如不能安裝非官方 App 等), 惟使用者可透過破解方式, 取得行動裝置上的最高權限, 以完全掌控行動裝置功能。 但此行為將因內建保護措施被規避, 而造成行動裝置面臨資安上的威脅。 因此, 建議不要破解行動裝置之安全措施。

這段話完全就是誤導與洗腦, 要你相信 「完全掌控自己手中的行動裝置」 就會 「造成資安上的威脅」, 要你相信 「棄權比較安全」 這個謊言。 如果讀完那篇 (重點不是微軟或蘋果的產品; 重點是這個謊言) 還是相信行政院的建議, 那麼我只能說希特勒真的是一位洞悉人性的偉大領袖啊!

蘋果電腦與美國數個情治單位之間有著許多 不可告人的曖昧關係。 最近蘋果又把 「指紋」 這種天天到處留跡又一輩子無法更改的東東拿來當作登入辨識的解鎖鑰匙, 引發黑客破解並警告: 這種技術適合(政府)拿來壓迫與控制,不適合用來作為平日的開機鑰匙。 到目前為止, 沒有一個案例具體明確地證實蘋果電腦真的把用戶個資直接送給 NSA 或 FBI; 但是從技術的角度來看, 蘋果電腦的諸多產品與功能確實都是包了 「方便」 糖衣的集權控管工具 (surveillance tool)。 行政院的這份行動裝置資安建議文件, 如果是去年推出, 也許我還會願意相信這是因為撰寫者 (是哪些資安專家寫的啊? 匿名文件, 你信任嗎?) 不像我這麼注意資通安全與時事, 所以被廠商欺騙。 但是在經歷美國國安局與我國特偵組的監聽醜聞之後, 「沒注意到事實」 已經很難有任何說服力。 當然, 最終每個人自己要判斷、 決定你要相信誰。 如果有些讀者沒空閱讀我所提供的連結但卻還是選擇相信 「監聽到小女孩去的政府」 「習於言論管制的蘋果」」, 那麼我只能奉勸: 信仰歸信仰, 如果執著到一個地步, 竟然願意把自己的隱私拿來當做信仰的賭注與祭品, 那可就真的是迷信了啊!

(本文轉載自 資訊人權貴ㄓ疑

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洪朝貴
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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

  • 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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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
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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從 3G 到 6G:行動通信的進化之路
數感實驗室_96
・2024/06/20 ・825字 ・閱讀時間約 1 分鐘

本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

摩斯發明電報和貝爾發明電話,這些似乎是上古時代的科技,其實都發生在過去兩百年內。而手機,作為近五十年來的產物,又經歷了怎樣的演變呢?

讓我們來探討行動通信是如何從 3G 發展到 6G 的。

1989 年,一張名為《The Great Radio Controversy》的搖滾專輯發布,迅速走紅,登上告示牌熱門榜。雖然專輯的歌詞與通信無關,但它的名字「偉大的無線電爭議」確實讓人聯想到無線通信的歷史。而這張專輯的樂團名為 Tesla,沒錯,這正是向那位傳奇的天才科學家特斯拉致敬。特斯拉對無線通信的貢獻可謂奠基石般的重要,而從 3G 到 6G,行動通信技術又經歷了哪些突破和變革呢?讓我們一起深入了解。

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行動通信的歷史雖然只有短短幾十年,但其中包含的豐富內容實在說不完。從精彩的發明故事到商業競爭,再到行動通信所帶來的社會變革,每一個環節都值得深入探討。而在這集影片中,我們僅僅觸及了冰山一角。

下一集將深入探討 WiMAX 那成功的哥哥——Wi-Fi,也就是大家熟悉的無線區域網路技術。讓我們繼續探索這些改變世界的科技!

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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改變世界的通訊革命:電話發明家亞歷山大.貝爾(Alexander Bell)
數感實驗室_96
・2024/05/28 ・582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。 

你多久沒有用手機打電話了呢?現代人大多將手機當作上網的工具,每天接到最多的電話應該也是快遞、推銷跟詐騙吧。但其實以前電話可以說是最重要的溝通方式。畢竟比起電報只能傳遞幾個字,能一口氣說出想傳遞的內容,不是方便許多了嗎?

 這樣在通訊史上扮演著舉足輕重的角色,他的發明改變了人們的生活方式,也開啟了全新的溝通時代。今天我們就來介紹,讓大家能說話的那位關鍵科學家,亞歷山大.貝爾(Alexander Bell)。

貝爾不僅是一位發明家,他同時也是一位教育家,他擔任私人家教時曾教導過海倫凱勒。海倫凱勒與貝爾一生保持聯繫,她在回憶錄中寫道,貝爾全心投入於聾啞教育,做出了許多貢獻,卻從不以此自豪。

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亞歷山大.貝爾最了不起的地方是他既擁有卓越的科技發明能力,又持續關心著聾啞教育。也許正是因為他如此關心人,才能發現各種尚未被滿足的需求,從而成為他發明的靈感來源。

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!

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數感實驗室_96
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