Mr./Ms. Days (MMDays) – 網路, 資訊, 觀察, 生活

(Photo Courtesy: Scott Adams) 常說人類已經從有形物質商品經濟的時代，進入了無形服務、知識為主的知識經濟時代。當然在這個時代有形商品還是很重要，但服務與知識將扮演日益重要的角色，不只在「純」知識服務的創造上，也在有形商品的加值上。好比消費一隻手機，並不單純只是硬體與原物料的加工，其上的軟體與附加價值或許也會是你決定購買的重要因素。今天 Mr. Valentine’s Day 想就知識經濟時代的最重要原物料 — 人的心智運作及其生產力，閒聊一下。

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Posted By Mr. Thursday 聽到「免費」兩個字，也許多數人會想到不勞而獲、天下沒有白吃的午餐等等。然而在這個真實的世界裡，是否可能實現免費又公平的經濟模式？免費經濟是否就是共產主義？現有的經濟制度是否不好？需要大費周章地去思考怎樣子讓免費經濟合情合理地實現在這個世界上？ 我個人之所以會思考這個問題，起始點是自由軟體以及分享數位內容的問題開始，當我一邊思考，一邊發現這些問題牽涉到了錢和商業，所以是個經濟問題。繼續思考下去，發現不但是經濟問題，其實是和人有關的社會制度問題。最後，更發現這其實是食物鏈問題的延伸，以及能源開發的物理問題。 也許到這邊各位讀者還無法了解，軟體開放，最後怎麼會牽涉到能源開發的問題？就讓本篇文章從這些角度，依序探討免費經濟和開放軟體，在這些層面可能會牽涉到的問題，以及個人對這些問題提出的建議解法，並論證是否因此可以合情合理的，讓免費經濟模式，出現在真實的世界裡面。 文章最後也附上三杯雞尾酒：太陽能發電原理淺介、Wnt Signaling Pathway淺介、以及Catalan Number淺介，並預祝聖誕快樂和新年快樂！

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Posted By Mr. Thursday 細胞膜是由兩層脂肪組成的，親水性朝外，懼水性朝內。也因此，細胞膜內外的分子，必須要經過細胞膜上特定的通道，由蛋白質組成的通道，才能從細胞膜外進去，或是從細胞膜內出來。不過也曾經聽過一場演講，提到細胞膜有些情況下，雙層脂肪還會旋轉，這真是太神奇了，不過今天重點是另外兩則新聞。 第一則新聞是多重抗藥性的新聞。抗藥性是指病患服用某種藥物一段時間以後，細胞產生抗藥性，也就是這個藥品，沒有辦法進入細胞膜裡面了！多重抗藥性則是其中一種藥物有抗藥性，其他相關藥物也會一起產生抗藥性。 第二則新聞則是相反的方向。是一項研究發現，有少數的人對愛滋病免疫。愛滋病是由HIV病毒所造成的，因為HIV會攻擊免疫細胞，所以造成免疫力下降，普通疾病也會讓人死亡，稱為愛滋病。但是世界上有些人卻對愛滋病 (後天免疫不全症候群) 免疫？研究發現是因為他們的免疫細胞的細胞膜，可以讓HIV病毒進不來。 因此，這兩則新聞剛好是報導相反方向的研究，不過都是為了讓細胞膜能夠進一步掌控什麼該進來，什麼該保持在細胞外面，讓人類身體可以更加健康。 接下來再稍微詳細整理一下這兩則新聞的報導。

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Posted by Mr. Thursday 恭喜新年好！今天要和各位介紹的，是有關我們天天都會使用的視覺。視覺是非常重要的，有視覺是非常幸福的一件事。在資訊科學裡面，如何讓電腦也可以看到圖片、看懂圖片，目前也仍舊是一個困難的問題，但也是可以有許多應用的問題。之前在MMDays上面的文章就曾經介紹過電腦視覺的相關應用，譬如說以圖找圖、超影像連結(hyper video link)、AdSense for video、CAPTCHA、以及無人車比賽等等。 有這麼多應用急待電腦視覺來解決，但是有些解答，或許可以從生物模型上面得到靈感。因此，這篇文章就把過去曾經介紹過的視覺路徑整理起來，從一開始的視網膜、到中繼站的LGN、到大腦皮質的第一站V1、以及之後兩條路徑裡面處理物體移動資訊的MT、和今天會新介紹的和辨識物體形狀有關的IT。最後，也會就目前未知的部分，提供一些假說作為參考。

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Posted By Mr. Thursday 從簡單的生物到人類，無論是只有幾個神經細胞的海星，或是有數億個神經細胞的大腦的人類，神經系統都讓我們不是只有活著，而是能夠產生有智慧的行為，和這個真實的外在世界互動。也因此，神經科學的一些發現，有可能對資訊科學裡面的人工智慧的問題，作出一些貢獻。之前也寫了一些神經科學一些基本的介紹，不過本篇希望可以把這些基本的觀念，用更直觀的方式和例子，再敘述一次，讓各位讀者無論背景是研究哪一方面，當看到「神經網路」的時候，可以當下在腦中浮現一些印象，即使不是專家對於神經網路的印象，卻也能夠比一般常識範圍的印象，稍微增長一些。每年多增加一些印象和了解，日積月累下來或許還是可以有可觀的知識累積，讓自己在知識的領域裡面，也多長一歲喔！ 接下來就讓我們分別了解一下神經網路是什麼 (what)，以及為什麼研究神經網路(why)，並且有一段比較數學角度來分析神經網路，給數理背景的讀者參考，也有一段比較人文哲學角度來分析神經網路，給人文背景的讀者參考，最後有一個總結。

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Posted By Mr. Thursday 在康威生命遊戲裡面，棋盤上的每一個格子，都根據四條規則，決定下一秒鐘是否存在。在生命體裡面，尤其是在神經科學裡面，有時候也會有類似的問題。譬如說，如果我們想要知道今天這個神經網路，遇到某種刺激會產生某種反應，是因為網路連結之前可能經驗某些刺激，以及天生基因的影響，因此形成現在觀察到的神經活動。又如同想要預測這個世界每一分每一秒的活動，我們可能需要知道前一秒的世界，甚至更前一秒的世界裡面，每一個原子分子的活動，才能決定性地 (deterministically) 預測出下一秒鐘，世界會是什麼樣子。 然而就一個生命體，或著縮小範圍，一個神經網路，如果要從最初產生的時間點開始，巨細靡遺地紀錄每一秒鐘的過程，進而預測下一秒鐘這個神經網路或產生怎麼樣子的活動，在過去是非常困難的事情。主要原因是因為我們的測量技術還不夠先進。今天我們有新的技術突破，可以解決比較小規模的觀測問題，就是今天想要提到的兩項研究新聞，分別是德國海德堡的DSLM造影技術，以及加州理工學院的新造影技術。他們分別對斑馬魚 (zebrafish) 和 果蠅 (Drosophila) 的胚胎，作出了最初24小時的造影紀錄。 圖1 斑馬魚胚胎造影圖

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Posted By Mr. Thursday 在之前有寫了一些神經科學相關的文章，有些是偏向認知心理的，有些是偏向細胞分子的，或是偏向視覺處理的。神經科學的研究，我本身的是以人工智慧作為出發點，往神經科學研究方向進行。至於為什麼要在人工智慧以外加上神經科學呢？這兩者似乎有一點距離？原來資訊工程的技術是否已經足夠了呢？ 這邊我提出幾點研究的動機。首先，目前的機器學習的方式，和人類學習的方式比較起來，有個最大的不同，就是我們人類可能從上課或是閱讀當中自我學習，或是由外在環境給予的經驗來學習。機器同樣也是接收外界的刺激，調整自己的反應來學習，然而機器學習過程當中，有時候會需要滿多人類的介入，譬如說調整參數、調整模型或演算法等等。如果用類比的方式來說，目前機器學習的方式如果用到人上面，就像是把人的腦蓋打開，調整裡面的神經連結，關起來以後再讓人腦跑跑看有沒有學習到。其實這種方式學習也沒有什麼不好，因為機器的目標，其實是服務人類，學習的東西有學到，怎樣子學習到就不那麼重要了。 那麼機器目前學習的情況如何呢？其實目前的電腦和機器算是滿先進的，加上運算速度快，純粹數字計算的能力就比人類心算能力還快，許多應用服務也讓人類生活改善不少。然而有些比較難處理的問題，像是需要人類智能才能完成的問題，譬如說翻譯、圖形辨識、影像辨識、語音辨識、語意了解等等，這些都算是人工智慧 (Artifitial Intelligence 人工智能) 所需要解決的問題，這些問題的解決，沒有隨著硬體速度的增加而解決，因此軟體上面的進步，就是關鍵了！目前對於這些難以解決的方式，有兩種解法：(1) 運用大量的訓練資料，譬如說Google翻譯，使用大量的訓練資料，或是PDA的手寫辨識，大量的訓練資料都讓正確率大大提升。(2) 運用人工運算 (Human Computing) 結合Web2.0的方式，提供人性化的介面，讓每個人在趣味中貢獻微小的人類智力，解決一些大量資料也無法解決的東西，譬如說reCAPTCHA、語意辨識、圖形的ROI (region of interest) 等等。

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Posted by Mr. Thursday 之前曾經介紹過〈海扁學習與神經網路的同步化〉，今天則是要和各位介紹和長期記憶相關的一個腦部結構，叫做「海馬迴」。「海馬迴」英文稱為 hippocampus，是從希臘文字根 hippos (馬) + kampos (海怪)而來的。 圖1 海馬迴在人腦裡面的位置  海馬迴重要在哪裡呢？主要是因為海馬迴和我們形成長期記憶的過程有關。怎樣子曉得和長期記憶有關呢？最重要的是因為在1953年，有一為病人，名字縮寫為H.M. (Henry M.) ，因為一直為癲癇 (epilepsy) 所苦，因此醫生決定為他開刀，把癲癇的來源，也就是腦部顳葉 (temporal lobe) 的地方，摘除掉。這個部分剛好也就是海馬迴的地方，因此他的左右的海馬迴、以及杏仁核 (amygdala, 負責情緒功能的區域)，也被摘除掉了。 手術之後，病人H.M.好像恢復正常，不再癲癇。但是，他開始產生嚴重的失憶症，手術往前一部分時間的記憶消失，手術後無法形成新的長期記憶。人沒有長期記憶的功能，是非常不容易生活下去的！醫師發現這個情況以後，也就在沒有其他醫生會使用這種切除海馬迴的方式來治療癲癇了。對於科學研究來說，我們則是順便從這個病例，了解到海馬迴具有形成長期記憶的功能，詳細迴路可能還不知道，但是至少知道如果整個海馬迴摘掉，就無法形成長期記憶，因此非常重要！ 下面是另外一張海馬迴的立體位置圖：(尋找hippocampus的地方) 圖2 海馬迴位置圖

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Posted By Mr. Thursday MIT News前陣子有一篇報導，敘述有一些和認知語言有關的研究。他們主要是研究南美洲一些原住民部落的語言，主要是巴西的西北部一個叫做Piraha的部落。在那邊除了研究語言之外，也研究該部落的語言，對於數字的概念是如何？他們發現到一個有趣的現象，就是在Piraha這個部落的語言裡面，對於數字的觀念非常模糊，幾乎沒有精確的數字描述。譬如說研究者請他們從1數到10，或是從10數到1，結果用他們的語言，1和2兩個字都有，但是數到3以上，都是同一個單字。也就是說，他們對於數字的觀念，只有「1」、「2」、和「很多」這三種區別。(圖: Edward Gibson教授) 就我們的工作記憶(working memory) 來講，的確也是有類似的現象，譬如說我們印象深刻的數字，第一個大概是「3」，大於「3」的數字，我們比較不容易捕捉其概念。舉個例子來說，中文字的1是「一」，2是「二」，3是「三」，但是4呢？就不是四條橫線了！又另外一個數字比較印象深刻的，大概是7。不是因為7乘以4等於28天，也不是一個禮拜剛好七天，而是因為工作記憶的容量，通常就在7到8位數字左右，觀察一下我們的電話號碼，你說手機有10位數字，但是開頭兩位可能都是固定的，所以其實只要記住8位數字就好，室內電話最多也是8位數，第一位數有時候也是固定的。如果要再科學一點，我們也可以用實驗的方式，來證實工作記憶的儲存容量，對一般人來說就是7到8位數。譬如說亂數唸出一堆數字，然後請受試者寫下記得的數字，一般人大概最多回憶到7組數字 (如果兩個數字一組，7組數字就是14個數字，也就是7個二位數的數字)。 而這則新聞和認知科學上面對工作記憶的發現，也讓我產生了一個大膽的假設，或許有興趣的話，可以實驗來證明一下。我的假設是說：人類數字功能，是一種類似「繞道」而行的方式產生，也就是說數字功能可能不是天生的，但是後天可以勤能補拙，產生數字的功能。為什麼會這樣子假設呢？

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Posted By Mr. Thursday 免疫系統對我們實在是非常重要。之前介紹過的病毒，或是生活環境中都有許多細菌，甚至身體裡面也會自己長出癌細胞，但是因為有了免疫系統，我們可以在一定程度下保持自己的健康，除此之外，我們得過一種疾病之後，還會記住這個疾病，第二次的免疫反應會更大更迅速，讓我們有「免疫」的表現。或者透過疫苗的方式，我們也不需要得過一次病，就可以「免疫」了！然而我們的免疫系統，是如何運轉的呢？除了白血球 (可以細分為4種今天不談) 提供身體一般非特定性的免疫功能，對每一種疾病特定的免疫反應，則是透過身體裡面的兩種淋巴細胞來反應，分別是B細胞和T細胞。為什麼叫做B細胞和T細胞呢？是因為他們喜歡用 BT 下載影片嗎？No No No! B細胞是因為他是在骨髓 (bone marrow) 裡面成熟，所以稱為B細胞， T細胞是因為他是在胸腺 (thymus) 成熟，所以稱為T細胞。 圖1 淋巴細胞(lymphocyte)與樹狀白血球細胞(dendritic cell) B細胞和T細胞如何在身體裡面清除病原，讓身體保持健康呢？這邊有另外兩個主角，就是抗原和抗體 (antigen and antibody)。抗原是病菌或病毒上面某個可以被辨認的蛋白質片段，而抗體就是免疫細胞上面，可以專門來辨認和結合抗原的部分，抗原和抗體，就有如鑰匙和鎖的關係，而且具有特定性，一個抗體就只辨認一種抗原。B細胞和T細胞的差別，可以從他們細胞膜上面的抗體來分別。 圖2 抗原 (antigen) 與 抗體 (antibody) 每個T細胞或B細胞上面有許多抗體 (antibody)，就像上面那張圖裡面紫色的部分一樣，每個細胞有很多個抗體，但是同一個細胞表面的抗體會全部都一樣，也就是說抗體有很多種，但是一個B細胞或T細胞上面，只有一種抗體分布在上面。而一個抗原(antigen)則會有許多小部分 (epitopes) 可以讓某一個特定的抗體所辨認，所以一個抗原，有時候會需要三個抗體才能完全被辨認和結合。 抗體結合到抗原上面，就表現出免疫的作用了，譬如說病毒如果被抗體辨認，然後結合起來，病毒原來可以侵入細胞的區域，可能就被抗體給佔據，因此病毒就無法再入侵健康的細胞了。對於已經被感染的細胞，或是外來的病菌，抗體則是有另外一種作用，簡單地說，是一種把抗原標示起來的作用，讓免疫系統其他組成份子可以確定摧毀的目標。整個故事怎麼走呢？下面就來慢慢解釋。

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