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

Posted by Mr. Friday
 
本文已刊載於《Download網路密技王No.5》 
一向給人老字號感覺的中國時報，前陣子傳出大幅裁掉將近一半員工、將「去蕪存菁」、縮減版面轉型為「菁英報」的消息，著實讓我感慨了好幾下。還記得，小時候每天爸爸下班後，手上總是抱著一份當天中國時報歸來。在那個資訊還不發達的年代裡，中國時報的娛樂與體育版是我最期待的消遣來源。當然，以現在的眼光來看，那些內容與蘋果日報完全不能相比，甚至與同時期的民生報也是差了好大一截，但是兼容並蓄的筆觸、充滿人文情懷的副刊、幽默的給我報報，在當年的確是一大指標。
可是曾幾何時，大眾的閱聽習慣逐漸轉變了。傳統報業自邁入新世紀後，遇到的困難越來越多。在2006年，經濟學人刊出過一篇「Who killed the newspaper?」竟直接認為報紙這個行業最終會消失。經濟學人引用的是美國新聞學教授Philip Meyer「The Vanishing Newspaper〈消失的報紙〉」一書，預言報紙會在2043年消失。雖然距離現在還有三十幾年，但是報業的未來，似乎不被這些學者們看好。

〈圖片來源：The Economist - Who killed the newspaper? 〉

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Posted By Mr. Thursday
石油價格和食品價格不斷上升，能源危機，無論是機器要用的石油、還是生物要用的食物，都慢慢顯現出來，除此之外，二氧化碳產生的溫室效應，也開始在氣候上面表現出來。面對這些危機，我們人類也開始有相對應的措施。太陽能發電，就是一種替代能源的方式，然而在研究太陽能發電之前，我們不妨也來看看，現在已經存在的太陽能發電，在生物上的模型，也就是植物的「葉綠體」了！葉綠體 (chloroplast) 是植物裡面負責將陽光，轉換成食物的地方。您看！自然界多麼巧妙！二氧化碳太多嗎？植物光合作用正需要它！能源危機嗎？植物的光合作用正是要產生糖類，之後無論是要當成食物、還是生質柴油 (diesel fuel)，都可以！唯一需要的，就是陽光、二氧化碳、和水，產出除了食物、水、還有呼吸需要的氧氣呢！這實在是太美好啦！就讓我們先來看看，葉綠體裡面是什麼樣子的作用，可以成為這麼好的太陽能發電廠呢？

圖1 光合作用流程圖
上面這張圖可以看到，光合作用需要二氧化碳 (CO2) 和 水(H2O)，下面則是有氧氣 (O2) 和 蔗糖 (sucrose) 。當然啦，還有最重要的太陽光在左上角。光合作用整個分成兩大部分，左手邊負責把太陽光的能量，轉換成電子的動能，用來產生細胞的能量貨幣 ATP ，右手邊則是把產生出來的 ATP 用來驅動右手邊的加爾文循環 (Calvin Cycle) ，產生蔗糖。如果讀者不大了解 ATP 是什麼，可以把ATP想像成細胞裡面傳遞能量的一種物質，就好像我們平常買賣會用錢幣或紙鈔一樣，ATP 就是一種細胞交易能量的貨幣。
 
圖2 葉綠體
接著，讓我們看看葉綠體的結構，葉綠體如上圖所示，裡面有許多綠色圓柱，是由一片一片類囊體 (thylakoid) 疊起來的。類囊體 (thylakoid) 和粒線體一樣，有內外兩層細胞膜。在粒線體: 細胞的發電機裡面我們曾經介紹動物把吃進去的食物，怎樣子透過粒線體，轉換成細胞交換能量的貨幣單位ATP，其中粒線體也是一個具有內外兩層細胞膜的胞器。
下面這張圖則是顯示葉綠體，在葉子裡面的哪個地方。左上角是葉子，右下角就是葉綠體。

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Posted by Mr. Tuesday

因為有了導演對恐懼意象的出色掌握，當布魯斯韋恩回到象徵童年創傷的那座蝙蝠洞裡、在一切心結的起源處重新站起時，那一幕終結所有的過去並重獲重生的力道才得以撼人心扉、讓人為全新蝙蝠俠的誕生大聲叫好。

 
即使已經三年過去了，我依舊記得當初就在國賓戲院裡，一開場的DC Comics商標閃現過後、是一片漫天壓境的蝙蝠群黑影、那在亮褐色的空中排成蝙蝠標誌又隨即散逝的片頭。
終於，《黑暗騎士》上映已經一週了。如今回頭去看《蝙蝠俠：開戰時刻（Batman Begins）》，既是在對今年最期待電影的前情之回顧，更是對一部近乎成了傳說的作品再次地驚豔。然我得承認，在三年前進戲院的當時，對這部號稱重開系列的蝙蝠俠電影其實信心並不高。也許正因為如此，那氣勢萬千的開場才會讓我如此震撼吧。

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Posted by Mr. Friday
這幾天，幾個我常去的新聞網站、朋友的BBS、Blog與Twitter上，不約而同的提到了一個消息：Facebook打算對德國的社群網站StudiVZ提出告訴，原因是他們覺得StudiVZ的介面完全抄襲Facebook，只差在StudiVZ把藍色改成紅色而已！

〈圖片摘自TechCrunch - Facebook Sues German Social Network StudiVZ 〉
聽到消息以後我愣了一下，然後尷尬的笑了：
「呃…那其他連顏色都沒改的怎麼辦？」

〈圖片摘自ReadWriteWeb - China’s Facebook Clones 〉
「呃…那其他連網頁原始碼都沒改的怎麼辦？」

〈圖片摘自XDite - 網站目標相等，所以JS也相等？ 〉

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Posted By Mr. Thursday
由匹茲堡大學 (University of Pittsburgh) 和卡內基美隆大學 (Carnegie Mellon University) 的研究團隊所做的研究，把電極插到猴子的頭腦裡面，接著用電腦分析讀取電極傳出來的大腦訊號，轉換成機械手臂移動的指令，猴子便能夠用「想」的，移動機械手臂來自行拿取食物來吃。讓我們先看一下 DEMO 的影片。

這個研究如果將來技術成熟之後，可以應用在一些癱瘓病人身上。他們大腦裡面負責運動的區域可能還是好的，但是運動的肢體像是手臂等等，可能已經無法使用，這個時候就可以用機械手臂來取代，並且透過電及和電腦分析，讓使用者可以用意念，來指揮機械手臂。
目前比較困難的是，研究人員發現插進大腦的電極 (electrode) 在幾個月之後就會無法使用，因此這部分還有待突破。然而大腦運動區域訊號的分析，則是已經有顯著進展，只要先有一小段訓練時間，電腦就可以慢慢了解猴子移動手臂往上、往下、往前、往後、往左、往右、開始、停等訊號。
此外，我個人的觀察是，首先，因為運動神經在腦幹 (brain stem) 的區域會左右交換，因此影片中猴子右手一邊在動，但是我猜他們放置電極的地方可能是左腦的運動區。其次，運動訊號主要就是從大腦的主要運動皮質 (primary motor cortex) 區域裡面，負責手臂運動的地方的訊號來分析。不過不知道如果加上小腦 (cerebellum) 的訊號，會不會讓效果更好？因為小腦主要就是對運動進行微調，負責無意識的運動調節學習 (adapt)。
大腦的運動區域對身體的分佈，可以參考大腦一日遊裡面的這一張圖的說明：

左邊是主要感覺區的分佈，右邊是主要運動區 (primary motor cortex) 的分佈，臉部無論是感覺或是運動，都佔了很大的比例，代表對臉部的感覺和運動很細膩，需要比較大的區域來處理或產生訊號。另外，皮質區 (cortex) 是有意識的資訊的處理，訊號離開大腦後，會延著腦幹，往脊隨 (spinal cord) 的方向傳遞，中間會經過小腦，也會隨著訊息的目的地在不同的地方左右互換，這部分滿複雜，可能要重新複習一下課本才會記得，有興趣的讀者在繼續深究這一部分吧！

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Posted by Mr. Monday

(圖面來源: Savage Chickens)
Mr. Friday 的 <資訊相關科系畢業的學生，未來會是什麼樣子？> 文章讓我有一些感觸，尤其是看到文後一面倒的評論，更是讓我感觸良多。許多人提到興趣的重要性，我也不否認興趣的重要性。但是當我們在談到興趣的重要性的時候，我們應該考慮到更多的問題，這個問題不應該只是這麼簡單，因為如果只是這麼簡單的問題的話，這個問題早就被解決了。

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Posted by Mr. Friday
請注意：本篇文章只是試圖提出問題與一些個人觀察，並沒有提供絕對的答案。如果你是正在選擇未來人生方向的學生，本篇或許可以當作參考，但是未來的人生方向，還是要你自己決定。
七月到了，又即將是大學聯招榜單揭曉，眾多高中學子邊徬徨著選擇未來方向的時候。每到了這個時節，理工科出生的我總又會開始聽見叔叔阿姨的擔心：「哎呀我家小明不知道能不能考上XX學校」、「ㄟ那個XXX啊，你不是念OO科系嗎？工作好不好找啊，有沒有錢途啊？」、「啊材料/生機還是那個??系是在作什麼的？物理系出來要作什麼，怎麼排名那麼前面？」、「啊資工跟資管是有什麼差別？」
講到這裡，MMDays的讀者多以資訊類相關為主，考一下大家的記憶力，看看誰還記得十年前的理工組大學志願排行？

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Posted by Mr. Saturday
我們都看過一些統計數據，說台灣民眾之中，有超過七成或是八成認為媒體是台灣的亂源，這些人完全不相信媒體。
這些統計數據三不五時總是會被搬出來，久而久之，經過民眾的再三確認，媒體跟亂源畫上等號似乎是天經地義的事情，社會的共識，也好像是這樣子沒錯。好吧，我直接告訴各位，這些統計荒謬得可笑，錯得離譜。看到這邊，你可能會以為我居然要跳出來幫媒體說話。不是，我只是要跟你講，為什麼台灣人民痛恨媒體，但是媒體卻一天比一天猖狂。

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Posted by Mr. Saturday
我相信很多人都跟我有一樣的感覺，這個世界被搞得太複雜了，以致於我們是被科技和無限量的資訊推著走，人們的時間隨著科技的進步居然是越來越少，越來越沒有辦法享受有品質的人生，我們每天 焦慮地吸收資訊，閱讀書報以及網路新聞，深怕自己成為資訊時代的局外人，可是到頭來卻發現：在我們自己真正把這些資訊組織起來之前，我們又得趕快去吸收剛剛湧進來的新聞和知識了，雖說書到用 時方恨少，書讀得多了，毫無疑問知識會有所增長，但是在這一個書永遠讀不完的時代，化繁為簡的功夫，卻是很多人忽略的地方。有的時候，簡化和過濾你手邊的資訊，會讓你更能掌握重點，也能讓這些資訊發揮更大的效益，不僅讀書如此，世界上其他許多領域也是有相同的概念。正好最近我又受到了幾本好書的啟發，因此寫下了這篇文章，除了簡單談談一些四處可見的化繁為簡的案例，也同時作為自己的一個反思。

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Posted By Mr. Thursday
在本體論: 讓舉一反三變得可能裡面提到了機器在規則上面的學習，本體論 (ontology)是一件重要的事情，因為有了ontology，機器可以舉一反三，一件事情學習一次，可以以此類推到其他相同性質的事情上面，就如同我們第一堂數學課，學過了一顆蘋果加上一顆蘋果等於兩顆蘋果，考試的時候問一顆橘子加上一顆橘子等於幾顆橘子，我們知道是兩顆橘子，因為我們學到的是一個抽象後的規則： 1 + 1 = 2 ，不會因為蘋果換成橘子，就無法變通。
早期的人工智慧系統，是從邏輯出發，把外在的世界，轉換成一句一句的邏輯規則。或許我們會想問，為甚麼要用邏輯來表示外在世界呢？我們的大腦是用邏輯來處理事情嗎？首先，邏輯 (logic) 可以保證 sound and complete。甚麼又是 sound and complete呢？或許西方的法院裡面，證人作證之前，會先發誓說：I will tell the truth, the whole truth, nothing but the truth. (我會說實話，全部的真話，除了真話以外的都不說。) 因此 complete (完備) 就像是裡面所說的，「全部」的真話，不是部份的真話。sound (可靠) 就像是證人說的，「真話以外」都不說。因此我們如果使用邏輯內在表示法，來表示外在的真實世界，我們進行推理的時候，就不會推理出不會發生的事情。然而真實世界非常複雜，一滴雨滴從天上掉下來，中間溫度的變化，空氣摩擦力，地心引力，旁邊的雨滴，有許多的因素 (factor) 可以影響最後雨滴的位置。我們如果要用邏輯推理，前提的部分可能就要考慮所有可能的因素，才能保證我們用邏輯寫下來的規則，是真實的。
近代人工智慧系統，則是用機率表示法，加上統計對觀察資料的處理，來表示外在的世界。機率不會保證一個規則的sound and complete，但是會給這個規則一個機率值。如果機率值是0.7，代表說如果用了這個規則，100次裡面會有70次正確。或是說，如果有100次機會，70次用這個規則，會有最好的結果。再舉一個例子來說，今天我的手對著一把刀片揮下去，會被砍出一個傷口。我們就學一個規則：比手硬的東西，揮下去會受傷。但是一片硬的牆壁，手揮下去卻又沒有傷口，我們只好修改一下邏輯規則：比手硬，又尖尖的東西，揮下去會受傷。可是一堆沙堆出來一個刀片形狀，手揮下去，是沙堆破掉手沒有事情。因此對於邏輯系統來說，總是會一直出現「例外」，前提必須要不斷修改，才能保證整個規則的真實性。機率表示法來說，就是把例外當成可能發生的事情，「比手硬的東西，揮下去會受傷」的機率是0.8等等，剩下0.2的機率就是那些例外。不過機率也不全然是隨便給定，沒有真實的參考價值，也是要滿足一些基本條件，像是所有事件的機率加起來等於1等限制，因此可以證明如果照著算出來的機率值來行動，可以得到最好的期望值。
但是，除了邏輯和機率這兩種內在表示法，是否就沒有其他表示法，可以保證推理結果的真實性，又能夠處理真實世界複雜的各種因果關係，讓我們繼續活下去呢？或是說，怎樣子讓電腦計算機，可以像人類一樣，舉一反三，能夠化整為零，察覺到最細微的關鍵變化，又能夠「見樹又見林」，知道各個部分之間的關聯性，對整個全局 (big picture) 能夠有所了解呢？在這邊我想提出一個想法，就是「化整為零」。

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