鄭國威 Portnoy
・2017/12/18
從專心致志地打磨石器到專心致志地滑著手機，我們與科技的互動從根本上改變了我們作為一個物種的命運。人類大腦發展出新皮質讓我們變得理智，然而大腦邊緣系統與激素的緊密合作，使情緒化跟非理性行為依舊佔了上風。作者也提到，根據過往研究者統計，人類溝通中，只有 7% 是文字，剩下的 93% 都是非語言的線索，這也是為何我們該重視情感與人工智慧的交匯，因為那才是真正的主戰場。
果殼網
・2017/11/25
精通網購的人越來越多，大家都習慣了這個更「透明」的購物環境：東西買不買，先看看評價怎麼樣。發表於《心理科學》（Psychological Science）的研究［1］卻顯示，人們在網購中過於看重一件商品有沒有足夠多的評價數，而相對看輕這件商品的評分有多高。
研之有物│中央研究院
・2017/11/14
投資理財除了靠經驗與運氣，能否更科學一點？中研院資訊科技創新研究中心的王釧茹助研究員，與團隊運用機器學習分析財報中的「軟資訊」，找出「特定詞彙的出現」跟「企業財務風險」的關係。早期華爾街聘請許多稱為 “Quant” 的人才 ，擁有物理、數學等專業背景，透過電腦計算金融模型、以理論為衍生性金融商品（期貨、選擇權）定價、或預測市場行為，現在則引入透過「資料」進入此過程。最大的不同在於：以往數學模型是依照理論，假設股票遵循某種分配去擬定理論價格，但理論和假設是會改變的；資料分析則基於現實存在的金融資料，有什麼資料、就說什麼話，而這種專業正是王釧茹團隊所擅長──尤其是財務報告中的「軟資訊」。
果殼網
・2017/11/13
人工智慧棋手 AlphaGo 先後戰勝了兩位頂尖圍棋高手李世乭和柯潔。在這場猛烈風暴席卷了世界後，AlphaGo 宣布不再和人下棋。但它的製造者並没有因此停下腳步， AlphaGo Zero，在訓練了 72 小時後就能打敗戰勝李世乭的 AlphaGo Lee。
天下文化
・2017/10/19
科技使我們方便，也使我們的生活更豐富，自從 iPad 上市後，手指滑動螢幕的世界充斥者我們的生活周遭，然而應該玩積木、玩玩具的幼兒身上，卻越來越常看到他們熟練地滑動手上的 iPad，越來越少與人互動，究竟是應該完全制止這種行為，還是繼續讓孩子們活在「虛擬」的世界？
震識：那些你想知道的震事
・2017/09/26
科學家往往最感興趣的就是調查「不合理」的事物。從「S 波消失」這件事，發現外核是種「S 波無法穿透的物質」。1930 年代前，科學家們認為有著一層地殼、地函、和液態地核。丹麥地震學家萊曼（Inge Lehmann）發現到另一種不同的波相，她推測這個這個波是從震源一路穿過地球核心而來，且震波速度又與古騰堡發現的P’不盡相同。萊曼大膽假設，如果這個核裡面還有一個內核的話，就可以解釋她看到的現象。 1938 年當古騰堡與芮克特重新檢驗這個模型後，基本上也同意內地核的想法。接著經過幾年的驗證與討論後，越來越多的地震學者支持這樣的模型，1939 年傑佛瑞斯和布林提出了地球速度模型時也將固態內地核列入考慮。由於儀器進步、日益廣泛運用，以及科學家們的細心觀察，加上時有大膽的假設與嚴謹求證。短短數十年的光景，人類已經逐漸「摸透」地球內部的主要構造。
震識：那些你想知道的震事
・2017/09/26
想知道地球到底有多厚，因會遇到過大的壓力等，無法直接的鑽入地心，只能透過非侵入是探勘的方法，但要如何製造巨大的波動源？ 最好還要傳得夠遠、能穿進地球深處。德國天文學家瑞布爾帕西維茲意外的重力觀測站發現地震所引起的古怪訊號，進而理解了地震發生時，震波其實是可以擾動整個地球的。完美的波動源找到了—地震！
活躍星系核
・2017/09/19
在《塞車：看不見的時間小偷》一文中，已經討論過交通壅塞的基本觀念，本文將用實際數據來描繪交通壅塞的情形。另外，在交通管理的工作中，會使用一些圖形工具來觀察時間、空間以及交通量之間的關係，這些工具相當直覺易懂，將於本文中一併介紹。
活躍星系核
・2017/09/17
電腦科學最讓人流連忘返的地方，就是他自由自在地發揮你的想像力與創造力，利用「程式」把你內心的想法創作成作品，而且這個作品是可以很直接地與大眾互動的，當人們無法自由地發揮你的想像力和創造力的時候，即便你學會寫程式的能力，也就只是拿到一個無用的工具，這樣的培養並不會造就更好的軟體人才，也不會提升我們的軟體實力。
研之有物│中央研究院
・2017/08/26
若將資料比喻為原料（data），機器學習就是處理器（processor）， AI 人工智慧相當於結果（outcome）。而「深度學習」是機器學習的一種方式，讓電腦像長了神經網路般，可進行複雜的運算，展現擬人的判斷及行為，是現今 AI 人工智慧的主流技術。本文整理 2017 中央研究院 AI 月系列活動中，國內外專家分享的深度學習思維與應用。希望能讓深度學習成為各位小智的寶可夢，在人工智慧這條路上，走出樂趣與成就感。