Category Archive for '學問'

Posted by Mr. Saturday Web2.0還不夠,現在連自然觀測都來個2.0,UC Berkeley的工程教授Ken Goldberg最近開始了一個為期三年,有關自然觀測的實驗性計畫CONE SUTRO FOREST (Collaborative Observatory for Natural Environments),讓大家現在不用出門,上網路就可以賞鳥!當然看到這篇文章的標題寫著斗大的2.0,大家很快地就會意識到,這又是一個集眾人之力達成共享及創新的計畫。沒錯,這是一個大家可以上網隨便去玩的計畫。以下我們來了解一下這個計畫的背景和內容。

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Posted By Mr. Thursday 從爬蟲類到人類,不管是簡單的或複雜的神經系統,都讓動物具有快速傳遞訊息能能力,使得我們無論是知覺或是運動,可以立即反應,而不是等待一陣子以後才反應過來。我們的神經系統包含了神經元和他們之間的連結,大致上可以分成中央神經系統 (CNS: Central Nerve System)和周邊神經系統 (PNS: Peripheral Nerve System)。中央神經系統包含了大腦和脊椎神經,其他地方就是周邊神經系統了。每一個神經細胞都可以產生動作電位(Action potential),將刺激從某個神經細胞傳給下一個神經細胞,達成傳遞訊息的任務。下圖是一個神經細胞的示意圖:

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人與機器

Posted By Mr. Thursday 在簡單介紹了人工智慧與機器學習之後,我們知道機器學習過程包括了訓練 (training) 和預測 (prediction) 的過程,學習 (learning) 方法從資料 (data) 裡面的特徵 (feature),建立起模型 (model),再用來預測 (prediction)。現在讓我們簡單比較一下人和機器的不同點。我們先用下面幾個面向來分析:生理、心理、工作效率、以及智力。

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Posted by Mr. Saturday 你可曾想過,無人駕駛、無人遙控的一台無人休旅車可以自己橫越132 miles (相當於220公里) 的沙漠,從頭到尾以電腦系統自動控制不偏離道路,最後順利抵達終點?其實這項壯舉,早在兩年前就已經有人達成了。也意味著原本在霹靂遊俠李麥克才可以看到的智慧型汽車,不再是遙不可及的夢想。由史丹佛大學的年輕教授Sebastian Thrun領軍的電腦視覺團隊,在2005年的十月參加由美國國防部舉辦的DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) 挑戰計畫 (DARPA Grand Challenge),順利讓無人駕駛車Stanley (見左圖) 橫越沙漠,抱走兩百萬美金的賞金。這項挑戰計畫是由美國國防部的DARPA機構提出,該機構旨在促進美國國防部科技及工程上的研究發展,這次舉辦的無人車自動駕駛挑戰,也是在為美國國防部尋找千里馬的一個計畫。

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Posted by Mr. Thursday 人工智慧(Artificial Intelligence)簡稱A.I.。在一些電影裡面,我們可能會看到具有智慧的機器人,和人類一樣可以說話,能夠幫忙人類工作,有時候還會出現統治人類的劇情。其實能夠創造出一部機器,具有人類的智慧,對我們來說即使不是最好的,至少也是好壞參半。有了人工智慧,一些比較枯燥乏味,卻又需要人類的能力才能完成的工作,就可以交給機器來處理。至於人工智慧衍生出來的失業問題、倫理問題、甚至人類將來安危的問題,雖然不容易解決,但是就現階段人工智慧的發展,也許要下一個世代,才需要煩惱這些問題了,目前人工智慧的產品還沒有到讓人類面臨危機的地步。

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Posted by Mr. Saturday 在現在的全球資訊網上,網站與網站之間的連結主要來自於文字的超連結,就是大家所熟知的超文字連結hypertext,那麼有沒有文字之外的連結呢?可能不好想像,不過現在網路上最流行的連結方式,實際上早已經跳脫一般文字的連結了:那就是透過標籤(tag)來連結,現在YouTube或是很多social network或是social content的網站都讓使用者可以為自己的內容加入tag,作為內容的metadata,網站就根據該內容的標籤,來決定相關以及類似的其他內容提供給 使用者。這已經是一種跳脫於hypertext靜態連結的方式了,網路越來越聰明,越來越能透過這些metadata來提供有價值的動態連結給網民。 Google的AdWords和AdSense的人工智慧也是一個超脫於一般純文字連結的動態方式。不過這些技術呢,本質上還是透過文字來連結。

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Posted by Mr. Thursday  上回和各位提到神經生物在分子細胞層的機制有很多研究的空間,像是長期記憶在LTP(long-term potentiation)的機制的研究。本篇就先針對基因表現(gene expression)的過程做個簡單的介紹,作為之後簡介神經生物的分子機制的基礎。如果有學過基礎生物的讀者可以當成是複習,沒學過的我會用看的懂的方式來解說,未來有興趣往生物資訊、醫學資訊、或是計算神經學的讀者,也可以由這一篇補充一些基礎知識了:)

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