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【*CUPodcast】百足咁多爪:專才當道的世代,通才如何取勝?

香港學生總被灌輸一個觀念:學習得愈專業就愈好。醫科、法律等學系常被奉為圭臬。然而,David Epstein 所撰寫的「跨能致勝:顛覆一萬小時打造天才的迷思,最適用於 AI 世代的成功法」卻提出,學得專業非成功的唯一通道,有時反而是阻礙成長的絆腳石。

想殖民太空,可讓機械人繁殖機械人?

經歷一代又一代繁衍,下一代人可以學習並繼承前人的知識結晶,甚至創造更多知識。人類演化過程裡,繁殖是不可或缺的一部分。那麼,機械人可否「繁殖」機械人,使其日益精進?英國「每日電訊報」報道,英國及荷蘭的大學研究人員,正在開發全自動機械人生產機械人系統,期望有朝一日,能派這些機械人上太空持續探索未知星球,並為人類在地球外建立居所。

由閱讀文字到剖析病毒基因:自然語言處理程式

在資訊爆炸的年代,我們的生活被各式各樣的文字所淹沒,例如各大媒體的文章、廣告傳銷,又或者朋友在社交平台的閒話家常。有些社會科學家會利用嶄新數碼工具,嘗析分析海量的文字訊息,當中最常用的有「自然語言處理」程式。在全民抗疫時期中,這些程式就被改為分析病毒基因,效果良好。

AI 心法:人工智能需要「睡覺」嗎?

人工智能研究員、電子遊戲設計師 Demis Hassabis,在 2010 年與友人創立了研究公司 DeepMind,並開始研究在玩遊戲上更勝人類的人工智能。DeepMind 訓練的 AI 程式 AlphaGo 在 2016 年擊敗頂尖棋士李世乭,使 DeepMind 和 Hassabis 聲名大噪。Hassabis 在「新科學人」專訪中表示,他們希望能從根本上理解並人工再造「智能」(Intelligence),以助我們了解世界、影響世界,其中之一就是加快科學發現的步伐。

自動化與 AI 取代未來工作

2021 年伊始而武肺疫情持續,不少行業仍未能如常運作。即使疫情將來退去,工作、行業模式能否「如常」,又是另一回事。早在疫情爆發前,不少人已憂慮 AI 和工作自動化會取代人類職位;疫情大流行令技術變革步伐加速。英國「每日電訊報」就專文探討,未來有哪些工種職位容易受自動化影響。

愈扶愈貧的方法:AI 演算法

踏入數碼年代,網絡經濟看來是大勢所趨,近年各地政府極力推廣電子支付,市民的生活也與互聯網關係日深。可是,網絡經濟其實暗藏很多陷阱,「麻省理工科技評論」的專題報道就警告,一些 AI 演算法正在製造貧窮,影響低收入家庭獲得貸款和政府補助的機會。

智能漁網及探測器,助漁業可持續發展

逢年過節,飯桌上少不了海鮮,但大快朵頤的背後,卻是商業捕魚造成的海洋危機。拖網漁船的捕魚速度,遠快於魚量的回復,海豚和海龜更被困於龐大的魚網中。一項調查指出,2017 年全球超過 3 分 1 漁獲被列為過度捕獲,以發展中國家最為嚴重。歐盟希望透過投資創新科技,如智能漁網和掃描技術,藉以解決問題。

老大哥看著你:為何全球反監控運動依然疲弱?

11 月,政府推出港版健康碼「安心出行」,程式會涉及用家的行程資料;12 月 16 日,蘋果日報獨家報道,中資機構貓眼娛樂「賤價」奪康文署票務系統標書,市民將來如要買飛參加文娛活動,個人資料如信用卡,便要經過中資系統。近年無論專制抑或是民主國家,數據監控問題都受學者和媒體熱切關注,可是多年來全球反監控運動依然疲弱,成功案件寥寥無幾,有學者就分析背後成因。

DeepMind 又贏:AlphaFold 深度學習 AI 預測蛋白質結構

Google 旗下的人工智能公司 DeepMind 又再一次聲名大噪,其名為 AlphaFold 的程式,在兩年一次名為「蛋白質結構預測競賽」(CASP)的比賽中,大勝其他隊伍。兩大頂尖科學期刊的報道標題均引述指 AlphaFold 是「格局的變革者」,「科學」期刊指「人工智能在解決蛋白質結構方面取得勝利」,「自然」期刊表示「DeepMind 的 AI 在破解蛋白質結構方面表現突飛猛進」。

AI 可以寫作了?

GPT-3 是一種「語言模型」,通過統計單詞的出現和跟在其他單詞之後的機率,例如「香蕉」在「黃色」之後出現的機率,來呈現某一種語言,也可以對句子,甚至整個段落執行同類型的分析。它根據之前看到的單詞,以預測下一個單詞來生成文本。

AI 發展,或到瓶頸?

今天,要在無人駕駛、製藥、追蹤武肺患者等領域取得突破發展,似乎都得應用 AI 技術。Google 行政總裁 Sundar Pichai 今年初便形容,AI 發展帶來的影響「比火或電力更深遠」。但「經濟學人」的「科技季刊」近日提出,現時的 AI 技術,或已遇上極限,並質疑 AI 是否真能將世界改變成支持者所預想的模樣?

【疫情擴散】PwC:4 種數碼健康產業將成大勢

武漢肺炎疫情延燒至今,對各國的醫療體系造成嚴峻的壓力與挑戰。對一般民眾來說,最大的難題,莫過於在出現感冒症狀時應否前往醫院:不去醫院就無法知道病情,但去醫院又可能面臨更大的感染風險。羅兵咸永道聯合會計師事務所(PWC)認為,武漢肺炎一方面對傳統面對面的醫療診治方式帶來負面衝擊,另一方面加速了數碼健康產業的崛起。