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深度學習──人工智能的現在與未來

活躍星系核_96
・2014/03/20 ・2397字 ・閱讀時間約 4 分鐘

文 / 曾郁蓁

在2012年,加州的 Google X Lab 用一千台電腦架成的 Google Brain,展現了前所未有的機器學習能力。研究者們準備了一千萬張從 Youtube 隨機截圖的靜止畫面給 Google Brain「觀看」。研究者沒有在系統中預設任何圖像知識、也沒有在圖片上附加任何說明標籤,就讓機器自己發掘圖庫所隱含的規則。在三天的「觀看」學習之後,Google Brain 成功地將這些 Youtube 截圖分成了三類:人臉、身體、還有──貓。

能夠區分出貓的圖片,是Google Brain的一大突破,也是這個研究結果的一大亮點(及笑點),但它的重要性絕不僅於此。它代表機器從此能夠如同人類一樣,在龐雜無盡的資料中自己找出潛在的抽象規則,而不需要他人的說明或指導。它也標示著人工智能(Artificial intelligence, AI)的新篇章:深度學習(deep learning)技術

深度學習

深度學習並不是研究者們憑空創造出來的運算技術,它是模仿神經網路的運算模式,以多節點、分層的運算來分析圖片上的特徵,最低層的節點們只計算每一個像素上的黑白對比,第二層的節點則根據第一層的資料、以連續的對比來分辨出線條與邊界,隨著層級越來越高、累積的計算資訊越來越複雜,就可以對圖片進行辨認與分類。以上述的Google Brain為例,它的結構一共分為九層,模仿人類視神經的分層與功能,最終可以分辨出人臉、身體、與貓圖片的決定性差異、並加以分類之。

圖片來源:ANDREW NG
圖片來源:ANDREW NG

神經網路模式運算也不是剛被提出的新玩意。早在1980年代,研究者們已經開始著手進行相關研究,至今相關研究仍在學界佔有一席之地。而隨著軟硬體的光速進步,這樣的技術已經開始被應用在真實世界。2009年,Geoffrey Hinton以及他在多倫多大學的研究團隊就以深度學習技術,開發出高準確度的語音辨認技術,能夠正確地將口語轉換成文字。而這樣的技術已經被廠商採用,搭載在許多智慧型手機之中。最為大眾廣為所知的手機虛擬助理,iPhone的Siri,便是仰賴深度學習技術,來辨認用戶的語音指令。

舊技術,新突破

而史丹佛大學的研究者 Andrew Ng,便是在同時間說服 Google 公司,讓他使用其公司的豐富資源來建立了 Google Brain。借助強勁的硬體與資料庫,一舉將深度運算技術推向新的紀元:發現潛在規則、自發性分類。這樣的技術比語音轉譯還難上許多,主要是因為其成果已經脫離的單純的資料對應轉換,而進化成在大型資料庫中找尋抽象分類與規則。也因此更接近人類的智能。

除了 Google Brain 這樣,因尖端科技公司出資贊助而在資源上佔有絕對優勢的深度學習系統,Andrew Ng 也研發出不需要一千台電腦就可以消化大量資訊的系統。他表示,使用圖形處理器 (graphics processing units, GPUs),就可以架設出功能類似、但成本更為低廉的運算系統來進行深度學習。

在2012年,Geoffrey Hinton 的團隊,就使用圖形處理器架設了一個深度學習系統。知名網路圖庫 ImageNet 每年皆會舉行一場圖片辨認比賽,這個網站會提供約一百萬張的標準化圖片,並標上其分類,參賽者必須寫出可以學到分類規則的語法,並用全新的照片測試之。Geoffrey Hinton 的深度學習系統使用同樣的圖庫,可以展現比過去參賽系統高出約10%的正確率。這樣的結果,讓他被Google 聘請去提升圖片搜尋的正確性。

廣泛的應用領域

除了圖片分類或語音轉譯,深度學習還有更多的用途。例如,Geoffrey Hinton 的學生 George Dahl 就應用深度學習技術,打敗了默克(Merck)藥廠現行的系統,成功提高了對特定化學分子間反應的預測力,以便更有效率地找出有用的藥物。他的團隊藉由這個深度學習系統,提升了約15%的預測力,更獲得了默克藥廠懸賞的2萬美金獎金。 Paskolos internetu su vekseliu iš žmonių automobiliui be užstato, paskolų refinansavimas, SMS greitieji kreditai

此外,麻省理工學院的 Sebastian Seung 也利用深度學習來分析腦部切片、以建立三維空間的腦圖,以及神經束的走向。這樣的系統除了更快以外,也節省了大量的人力。華盛頓大學的 William Stafford Noble 也應用深度學習系統來預測胺基酸鏈會組成如何的蛋白質、並可進一步預測此蛋白質的性狀。而這兩種應用的共同點都是其背後龐大的資料數量,以及深度學習所能提供的預測性。

人工智能的未來

雖然深度學習已經被應用到尖端科學研究及日常生活當中,而 Google 已經實際搭載在核心的搜尋功能之中。但其他知名的人工智能實驗室,對於深度學習技術的反應並不一致。

例如艾倫人工智慧中心的執行長 Oren Etzioni,就沒有考慮將深度學習納入當前開發中的人工智慧系統中。該機構目前的研究是以小學程度的科學知識為目標,希望能開發出光是看學校的教科書,就能夠輕鬆應付各類考試的智能程式。Oren Etzioni 以飛機為例,他表示,最成功的飛機設計都不是來自於模仿鳥的結構,所以腦神經的類比並無法保證人工智能的實現,因此他們暫不考慮借用深度學習技術來開發這個系統。

現行的人工智能程式,基本上都是將大大小小的各種知識寫成一句一句的陳述句,再灌進系統之中。當輸入問題進去智能程式時,它就會搜尋本身的資料庫,再選擇出最佳或最近解。2011年時,IBM 有名的 Watson 智能電腦,便是使用這樣的技術,在美國的電視益智節目中打敗的人類的最強衛冕者。雖然過去都是使用傳統式的手工輸入知識,然而 Watson 團隊現在也考慮將深度學習技術應用在部分的運算之中。IBM 的首席科技主管 Rob High 表示,他們現在已經在進行實驗,檢視深度學習能如何提高 Watson 辨認圖片的能力。

雖然各家人工智能實驗室對於深度學習技術的反應不一,但科技公司與電腦科學家們已經看中它的潛在獲利能力。George Dahl 已經著手在尋找創立公司的可能性,而 Facebook 的人工智能部門也開始招募相關領域的研究者。Andrew Ng 表示,深度學習的系統會隨著資料庫越龐大,而變得更有效率。當硬體與網路的不斷進化、各種影音資料急速累積,深度學習技術將會吸引更多研究者發展它的各種可能性。George Dahl也表示,深度學習還尚在襁褓之中、才開剛始發展,他預期,這個技術將是未來的一大趨勢。

原文:Computer science: The learning machines

參考資料:

  1. Google Brain報導:How Many Computers to Identify a Cat? 16,000
  2. Deep Learning(深度學習)網站
  3. ImageNet網站主辦之大規模圖片辨認競賽:Large Scale Visual Recognition Challenge 2013

特色圖片來源:Saad Faruque via photopin cc

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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觀賞蝦身上長蟲?俗稱蝦蛭、也不盡然是寄生蟲的蛭蚓

YTLai_96
・2020/12/29 ・3250字 ・閱讀時間約 6 分鐘

近年來觀賞蝦養殖興起,連帶的也讓許多人注意到心愛的蝦子身上有時會出現細長的條狀物。對飼主而言,這些像水蛭一樣用前後吸盤交錯黏附移動的不速之客,通常都稱之為「蝦蛭」,而且看那副噁心的長條模樣,勢必就是寄生在蝦子身上造成病狀的禍首,非除之而後快不可。

不過,這些坊間流傳的資訊裡頭其實有些誤會,且讓我們一一道來。

黏在淡水蝦頭上的兩隻蛭蚓。圖/作者提供

那些很像蛭類的小東西

首先,雖然這些細長條狀的蟲像水蛭一樣,用前後吸盤交錯黏附移動,但是牠們其實並不真的屬於蛭類,而是蛭類的親戚,叫做蛭蚓(Branchiobdellidan)。

蛭蚓,顧名思義,就是長相上介於蚯蚓和蛭類的動物。一般而言,蛭蚓的體型微小,身體圓柱狀,僅有數公釐至一公分出頭。雖然蛭蚓和蛭類一樣都是以頭尾交替吸附的方式移動,但蛭類擁有口吸盤和尾吸盤,蛭蚓卻只有尾吸盤而沒有口吸盤。此外,比起擁有 27 節軀幹體節的蛭類,蛭蚓的軀幹體節數僅有 11 節,加上癒合為頭部的 4 節體節也才 15 節。整體而言,似乎像是簡單版的蛭類,因此 21 世紀之前,蛭蚓被視為是較原始的蛭類。

然而,藉著分子親緣技術與工具的進步,本世紀初的研究發現蛭蚓是與蛭類有共祖的姊妹群,而不是原始的蛭類。因此,蛭蚓身上這些看似簡單版的蛭類特徵,應該只是共祖的後代在適應環境的過程中演化的結果。

蛭蚓在解剖顯微鏡下的模樣,左邊為游離搖擺的頭部,右邊則是吸附於表面的尾吸盤。圖/作者提供

蛭蚓或許礙眼,但並不一定是寄生蟲

和蛭類相比,蛭蚓的生活史實在是更不獨立了點。蛭類當中僅有一部份種類不時得附著在其他動物身上吸血營生,但目前已知的所有蛭蚓終其一生都必須附著在其他動物身上,而且絕大多數是以淡水蝦如螯蝦、米蝦為附著的優先選擇,但也有附著於淡水等足目或其他淡水蝦蟹的記錄,因此蛭蚓對於附著的淡水甲殼類種類並沒有強烈的專一性。

話說回來,蛭蚓雖然整個生活史都要依附在淡水蝦身上,但並不表示牠一定就是對淡水蝦有傷害的寄生蟲。如果蛭蚓的依附讓淡水蝦的生活變得更辛苦,那麼蛭蚓就是對淡水蝦宿主有負面影響的寄生蟲;但如果蛭蚓的依附生活史對淡水蝦不痛不癢,那麼蛭蚓和淡水蝦宿主就是片利共生的關係;而若是蛭蚓的存在讓淡水蝦生活得更好,那麼兩者就是互利共生的關係了。

因此,雖然坊間對蛭蚓在觀賞蝦身上的危害言之鑿鑿,但過去的研究顯示,蛭蚓的食性其實多半是其他更小的無脊椎動物或浮游生物,也會啃食宿主外骨骼上附著的單細胞藻類和其他有機碎屑,況且牠們由兩片硬化的顎構成的口器,實在也不適合啃食宿主的組織或吸食宿主的體液。先前的多數研究也發現,北美洲的蛭蚓待在螯蝦宿主身上,大部分時候既不會提高螯蝦的死亡率,也沒有其他明顯的負面影響,因此蛭蚓和淡水蝦的關係,應該是以對蛭蚓有利、對淡水蝦宿主無害的片利共生為主。

北美螯蝦螯上的蛭蚓。圖/Wikipedia

更進一步而言,蛭蚓依附在淡水蝦身上啃蝕宿主外骨骼黏附的藻類和碎屑,其實可能對宿主是有利的。在一些先前的研究中發現,當蛭蚓在螯蝦宿主身上達到相當密度,則可能因為清理了淡水蝦宿主身上和鰓上沾附的碎屑和藻類,讓宿主變得更身輕如燕而健康,因此蛭蚓和淡水蝦宿主就像是清潔蝦與海鰻一樣,形成了互利共生的雙贏局面。

清潔蝦與海鰻的互利共生關係。圖/Wikipedia

然而,要說蛭蚓在淡水蝦身上一點壞處都不會有,倒也不盡然。近年來的研究發現,當蛭蚓在淡水蝦身上的密度過高,可能就會在吃光了宿主外骨骼上附著的碎屑和藻類之後轉而啃食宿主的鰓組織,因此對宿主造成了負面影響。過高的蛭蚓密度也會限制淡水蝦宿主的移動能力,讓宿主無法正常進食,並且更容易成為捕食者的目標。蛭蚓的胃內含物分析也發現,蛭蚓幼體的消化道中的確有宿主的鰓組織,但蛭蚓成體卻沒有,而且只有棲息在宿主鰓部的蛭蚓,消化道中才會出現宿主的組織。因此,在蛭蚓的生活史中,或許只有早期生活史的幼體階段,而且只有在蛭蚓正好棲息於淡水蝦鰓部的時候,才可能轉以寄生的形式造成宿主負面影響。

台灣的蛭蚓目前僅一種,而且所知不多

話說回來,上述的研究都是以北美的蛭蚓和螯蝦宿主為研究的對象。在台灣,目前已知的蛭蚓只有平頭霍氏蛭蚓(Holtodrilus truncatus一種,這種蛭蚓廣泛分佈在台灣、日本、韓國與中國,而且多半是在俗稱黑殼蝦的擬多齒米蝦(Caridina pseudodenticulata)、台灣米蝦(Caridina formosae)、白斑米蝦(Caridina leucosticta)、多齒米蝦(Caridina multidentata)、甚至玫瑰蝦(Neocaridina davidi)等的小型淡水蝦身上發現。根據研究,目前僅知分佈於日本本州中部紀伊半島的平頭霍氏蛭蚓的確存在著某些宿主偏好,當兩種不同的淡水蝦同時存在時,會選擇特定一種做為宿主,而且對宿主的選擇偏好也符合在野外觀察到的感染盛行率。至於牠們對宿主的影響是否相似於北美的蛭蚓和螯蝦宿主,也還不得而知,或許因為宿主的相對體型更小,使得台灣的蛭蚓和淡水蝦之間更可能趨近於寄生關係也說不定。

尷尬的是,由於近年來台灣在觀賞淡水蝦市場上輸出了不少淡水蝦個體,連帶的也讓平頭霍氏蛭蚓輸出到世界各國,成了異國水族缸裡的新成員。2020 年的波蘭研究發現,120 隻從台北運到華沙的水族賞玩用的台灣米蝦當中,總共找出了 122 隻附在蝦子身上的平頭霍氏蛭蚓,整體來說這些米蝦感染蛭蚓的比例達 23.3%,感染蛭蚓的米蝦身上平均有 4.4 隻蛭蚓。區分米蝦的性別來看,雄蝦感染蛭蚓的比例似乎稍高,但雌蝦感染的蛭蚓平均數量比較多。平頭霍氏蛭蚓感染的位置也有所偏好,有 44.3% 的感染落在胸足區域,22.1% 的感染在額角附近,其次是 21.3% 的感染在腹足與腹部區域,最後才是 12.3% 的鰓部感染。此外,雖然雌雄米蝦同樣在胸足區域有最多的感染,但雄蝦被蛭蚓感染的位置更常發生在腹足與腹部區域(43.3%),卻不曾出現在額角;反觀雌蝦被蛭蚓感染額角區域有29.3%,在腹足與腹部區域則僅有14.1%。

如何去除平頭霍氏蛭蚓

讓淡水蝦玩家皺眉的消息是,在 2020 年這一篇研究中,雌性台灣米蝦的鰓部、腹足和腹部區域的確可見些許損傷,雖然也可能有其他的原因,但這有可能就是因為平頭霍氏蛭蚓活動造成的。所以,即使蛭蚓可能無害,但對淡水蝦玩家來說,或許是看了討厭、或者是為求保險,總之也許還是希望將蛭蚓除之而後快。那麼,到底該怎麼做才好呢?

其實,去除蛭蚓最簡單的方式,就是將水體鹽度升高到 0.5% 以上。根據 2016 年的日本研究,平頭霍氏蛭蚓在水體鹽度達1%時,三小時內就會死光光,不過這個實驗是把蛭蚓從宿主身上取下來以後才進行的,所以各位淡水蝦玩家們哪天要是想依法炮制,千萬務必先確定手上的淡水蝦能夠忍受鹽度 1% 超過三小時,否則為了去除蛭蚓結果也讓心愛的蝦子魂歸西天,宿主因為附生的無害小蟲而玉石俱焚豈不得不償失,你說是不是哪?

參考文獻:

Brown BL, Creed RP, Dobson WE (2002) Branchiobdellid annelids and their crayfish hosts: are they engaged in a cleaning symbiosis? Oecologia 132: 250–255

Brown BL, Creed RP, Skelton J, Rollins MA, Farrell KJ (2012) The fine line between mutualism and parasitism: complex effects in a cleaning symbiosis demonstrated by multiple field experiments. Oecologia 170: 199–207

Farrell KJ, Creed RP, Brown BL (2014) Preventing overexploitation in a mutualism: partner regulation in the crayfish–branchiobdellid symbiosis. Oecologia 174: 501–510

Maciaszek R, Jabłońska A, Prati S, Swiderek W (2020) First report of freshwater atyid shrimp, Caridina formosae (Decapoda: Caridea) as a host of ectosymbiotic branchiobdellidan, Holtodrilus truncatus (Annelida, Citellata). Knowledge & Management of Aquatic Ecosystems 421: 33–40

Niwa N, Archdale MV, Matsuoka T, Kawamoto A, Nishiyama H (2014) Microhabitat distribution and behaviour of Branchiobdellidan Holtodrilus truncatus found on the freshwater shrimp Neocaridina spp. from the Sugo River, Japan. Central European Journal of Biology 9: 80–185

Tanaka K, Wada K, Hamasaki K (2016) Distribution of Holtodrilus truncatus, a Branchiobdellidan Ectosymbiotic on Atyid Shrimps in the Kii Peninsula, Western Japan, with Reference to Salinity Tolerance and Host Preference. Zoological Science, 33: 154–161

大高明史,陳榮宗(2010)台灣內水域新紀錄一種蛭蚓類及四種貧毛類。台灣生物多樣性研究 12: 97–110

大高明史,格爾德,大和茂之,陳榮宗,西野麻知子(2015)台灣匙指蝦類體表兩種外共生蛭蚓目及切頭類之共棲。台灣生物多樣性研究 17: 253–262

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YTLai_96
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