#神父的鹽
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「事實」不能侵害到人的「意識」,否則就屬於「非事實」或是「反事實」.
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而所謂侵害人的意識,即是阻止人們的思考,妨礙他們表現的方式,甚至表達的自由,在議題論辯之中,有兩個層次,其一,是阻止討論,其二,不欣賞不同的意見,實施全然的否定,那意味著,阻止他人的質疑和懷疑,對於事實的形成,並無幫助,而且有害.
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如同赤潮一般,因為是藻類,所以大量繁殖,因為水裡富含著營養,所以無限增生,因為那是自然的生物,因為那是正確的,於是水體原有的平衡被破壞,溶解氧下降,水裡的其他生物,植物,魚類,紛紛窒息而亡.
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而這恰巧也是一種汙染.
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換言之,若有個人或機構,打著「事實」的名目,實則是在破壞整體的討論環境,阻卻任何一個想法的發生,因為是「錯誤」所以沒有存在的必要,因為我是代表「事實」,所以可以恣意審判他人,我們可以說,這就不是在追尋事實了,而是在戕害整體的言論自由.
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任何事實都是靠「發現」和「懷疑」得來的,包括地球是圓的這件事.
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先有想知道的驅力,然後有提出想法的人,接著人們去驗證它,可以知道它為真,或為假,就算那是假的說法,也可以做為真實的反面例證.
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因此,「合理的錯誤」也是事實的一環,若人提出的解讀、主張,因著他的錯誤而不許發生,連存在都沒有必要,使正確的主張失去可否證性,缺少「驗證其為假的」思路,這就使得「正確」變得無法質疑,剩下單方面的說法,由少數人所壟斷,成為一種真理,去壓迫人們,使其感到不自由,那麼,這就是一種迷信.
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嘗試錯誤才是真實的面貌,覆蓋在事實之上的,便是「意識」,由每個人的解讀與參與而成,每一個人的解讀未必精準,甚至錯誤百出,但便是因著這些錯誤,逐步的趨近真實,若希求完全的正確,把事實產生的第一步,都給否決掉了,那麼,事實就沒有產生的可能,就算產出,也不過是個人的獨斷,或是將前人嘗試錯誤的旅程,拾他們的牙慧,利用他們的錯誤,然後阻止事實繼續前進.
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換言之,若阻止他人發言,或阻斷任何人們懷疑的想法出現,進行討論,這不但不能說是追求「事實」,或者呈現「事實」,捍衛「事實」,確認「事實」,可以說是在「反事實」.
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事實是,百分之一百的事實根本不存在.
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若有人認為,「地球是平的」,他並試圖舉證,並發表各種說法,雖然那些證據並不充分,但如果直接切斷他的發言,或者在他各個私人空間底下的言論,都加註「地球是圓的」,包括他在推特或臉書上發表「今天是個美好的一天」,附上他剛上完大號幸福的表情,強迫每個人閱讀他的推文,都必須得知「地球是圓的」這回事,這基本上,不是在探究事實,而是將事實變成一連串廣告,或是經文,咒語,強迫人們朗誦.
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這屬於一種廢話謬誤,人們理解事實,想聽聽別種說法,即使聽不同的意見的人怎麼說,也不代表對他所言完全同意,甚至人們早已理解到了事實為何,他們早已有了先備經驗,他們可能從三歲起就知道地球是圓的,一再重複人們已經知道的東西,使人們感到反感,讓人們覺得自己被感到無知-好像他們並不知道這件事一樣,又無從反駁,這並不是再確認事實,而是藉由「事實」來拷問他人,使他人陷入退無可退的境地.
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事實應該是無害的,知道的人會知道,想說的人就會說,我不想聽事實,這也很合理,並不是事實的錯,而是有人藉由事實在侵犯他人的生活,阻礙人們思考的彈性.
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這種病毒式的「呈現事實」,讓他出現在任何不該出現的地方,沒有經過人們的允許,人也無從拒絕,即是用「事實」來進行犯罪,我們不會希望有人一天到晚都在你旁邊說「你是你媽生出來的」,包括你在洗澡的時候,吃飯的時候,檢視你的陰毛是否該剃了的時候,在一般正常的情境下,稍具有「常識」的人,都可以知道,那個叨叨不休的人帶有特殊目的.
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而他正在用「事實」破壞其他人的事實,包括我們陰毛長出來的事實,包括今天的午餐是咖哩這件事實,包括我們洗澡的時候習慣什麼都不想的這件事實,包括我們腦袋內選擇那件事實出現,給予我們認知,哪個事實這個時候該擺在那個位置,而有人迫不及待地破壞他們,要讓你生活上每一個「事實」都被排擠,置入他想讓你知道的這件事,他絕對優先.
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他破壞了我們可以選擇相信哪些事實的權利.
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所謂「事實」存在的前提是,每一個人的想法都存在.
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每一個人的思考都是自由的,事實就是包括著每一個想法都存在著而且自由運作的事實,當我們確認正確或者錯誤的觀點,事實或是非事實之前,都體認到的一個先備事實,我看到他說「地球是平的」,那麼,我也正在確認這個人的存在,和他的想法的存在,阻止這一點,你就是反事實的.
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更何況,「地球是圓的」就是來自「地球是平的」嘗試錯誤的結果,如果沒有「平」的概念先形成,人們無從反駁與懷疑,甚至想像,然後得到「圓」的答案.
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對於「地球是圓的」,這件事實來說,如果他被當成一種絕對的真理,進攻的武器,不可質疑的教條,那不僅對它沒有幫助,反而在使人們感到不悅,不舒服,不愉快,感到壓迫,敦使人們遠離事實,甚至拒絕去相信,因為承認那事實即是承認你施加壓力的手段,不如說,那個被施加特殊目的,和激烈手段的事實,已經不是事實了,而是一種純粹的嫌惡刺激,這些不正當的行為,對於「事實」本身,是有害的,是拒絕讓事實被人們認知,這就是在「反事實」.
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在台灣事實查核中心,查核所謂「網傳『藻礁只能在海水污染嚴重的桃園沿海才能看到,是海水重度污染指標物種』?」,他根據專家的說法,得出「水質混濁並不等於『汙染』;而『污染』仍會導致藻礁等生態環境受破壞.」據此查核為「錯誤」,看起來是正確而且無懈可擊的,然而,探究其尺度,其實只是挑語病和瑕疵,進行不合理的否定.
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對照被視為錯誤的原文:
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「你知道為什麼藻礁在全球很稀有嗎?為什麼宜蘭、花蓮、台東、屏東、小琉球和綠島幾乎沒有藻礁嗎?
事實就是因為人家的海水夠乾淨夠清澈,陽光穿透度高,珊瑚活得很好佷茂盛,沒有你珊瑚藻鬼混的空隙嘛!你就是只能在海水污染嚴重,珊瑚活不下去的桃園沿海才能輪得到你耐汚濁的珊瑚藻在這裡混阿;你希望海水很清澈,珊瑚生長茂盛,每年至少生長1公分,魚類豐富生機盎然?還是海水繼續汚染,只能養這種10年只長1公分礁石的廢藻?
這種海水重度污染指標物種就如同中國國民黨,無法存活在真正文明的世界,無論走到哪裡都會被唾棄,只能在無腦韓粉滿街,污煙瘴氣的台灣才能存活阿,當然啦,都是愈來愈稀有物種啦!干!」
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以及引述反駁的專家說法,
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「劉少倫解釋,有沙、懸浮物、低光源的水質環境,殼狀珊瑚藻在沒有其他競爭者和藻食動物,長時間下來才能累積礁體、有機會發育形成藻礁.如果水質清澈、水溫低的環境,就會像東北角偏好許多非鈣化大型藻類和珊瑚,例如石花菜,但不會有機會發育形成藻礁;又如果是水質清澈、水溫溫暖的環境,就會偏好珊瑚生長,例如墾丁的珊瑚礁生態.
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劉少倫指出,此論點要釐清的觀念有二,第一,有沉澱物的水質不等於『汙染』;第二,藻礁在工業區興建前就有,不是因為工業污染才形成。此外,桃園大潭地區施工後沒有常態化海浪進來淘洗,藻礁將被泥沙長期掩埋,長期下來藻礁生態會死亡,就是現在大潭藻礁G3區的狀況.」
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其實所描述的「事實」皆相同,相較於於長於水質清澈的珊瑚,藻礁生長自水質較為混濁的環境,不過解讀各異而已.
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不過一人將混濁的水質形容成「汙染」,另一人則認為對方指的汙染是工業汙染,據此解釋工業污染前藻礁已形成,不能說混濁的水質等於汙染.
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然而,前人所述的是否指的是「工業汙染」呢?觀察其原意,「事實就是因為人家的海水夠乾淨夠清澈,陽光穿透度高,珊瑚活得很好佷茂盛.」、「珊瑚活不下去的桃園沿海才能輪得到你耐汚濁的珊瑚藻在這裡混阿」,可以看出,這和工業污染無關,而是指海水汙濁的環境.
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因此,水質混濁並不等於「汙染」,「汙染」也不等於工業汙染,這兩造說法原本是很好的互相滌清事實,但在台灣事實查核中心的運作下,變成宛若訓詁學的文字遊戲.
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而更糟糕的是,直接標記成「錯誤」,彷彿他是一種徹底違反事實的完全錯誤;接著,臉書在據此作為依據,對轉傳消息的人、發文者,乃自於社團,直接進行懲罰和標記.
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分享者除了收到警告,文章也被消失在臉書,若有社團有此文章,則社團品質會被調降,明明是一篇發文,卻影響社團文章的觸及率
,而嚴重或多次犯規,就會被迫關社團.
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如果這就是所謂事實查核的話,我們可以看到「事實」並沒有浮現,取而代之的,是無數個談論此議題的人被消失,周遭的人感到恐懼.
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「合理的錯誤」是構成事實的一部分;「不合理的尺度」則是消除事實的劊子手.
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該篇被稱之為「錯誤」的文章,被指為「錯誤」的部分,嚴格來說,並不算是錯誤,頂多算用詞不精確,可能會誤導他人,他的觀點雖然偏頗,但依舊在事實的範疇,並不到謠言或是假訊息的程度,而是針對真的訊息,發表自身主觀的感受,這樣的感受帶有情緒性,描述自身感受或是情緒,多半都不是真實的,也不會有人用真實的標準去衡量它,因為,那是在描述自己的感覺.
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誠如同環團說蔡英文殺死藻礁,藻礁是七千年的女神,蔡英文踩藻礁,沒有人會受到處分,或被臉書禁言,甚至被莫名其妙的機構跑來「查核」一番,若依照這種「事實」的尺度,藻礁是生物屍體堆疊起來的無生命體,並不會有「殺死」這種說法,無生命體的藻礁也不會是什麼女神,若有自稱是事實查核機構,跑來說你是一種錯誤,這違反事實,然後如此這般把閱讀你文章的人都殺雞儆猴一番,是否有人能接受?這樣的行為,與其說是查核事實,不如說,是在民主國家內實行獨裁的真理部.
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人們形容事物,多半會使用比喻或誇飾,參雜自身的感受在其中,有人認為藻礁是女神,有人認為藻礁是廢物,這都沒什麼錯誤,真正的錯誤,就是有人跑來嚷嚷著你違反事實,然後找了一堆專家,客觀的分析,仔細地計算,你的話語犯了什麼錯誤,因此你整體是錯的,這樣的人,若不是神經病,就是專業而且訓練有素的狗.
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看起來不同於事實即是錯誤,事實上,是不同於我即是錯誤.
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高語境國家使用語言的方式,和低語境國家是不同的,因此,中文裡經常會有許多集合名詞,涵蓋多種語意,端看閱聽者依照情境加以辨別,例如,汙染,根據教育國語辭典,有沾染、弄髒之意,如《三國志.卷二九.魏書.方伎傳.管輅傳》:「或因漢末之亂,兵馬擾攘,軍屍流血,汙染丘山.」
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血流成山,是一種汙染;海水混濁,亦是一種污染,硬要說此汙染就是彼汙染,搬出什麼聯合國定義的工業汙染,實則是一種違背常識的無知.
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若我說,我的內心被汙染了,是否會被判定是錯誤的,而必須被警告?若有人在自己的臉書寫下,藻礁是廢物,是否會有一群事實查核中心的人跑來查水表?
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一種詞彙的用法,縮限它的定義,據此來說其他人是錯的,這叫偽冒理據;抓著一點語病,挑取瑕疵,把部分錯誤,說成整體的錯誤,這叫部分取代整體的謬誤;把這些虛構的錯誤,無限上綱成制裁他人的理由,這就叫搞文字獄.
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低語境國家,因著精確字詞的使用方式,制定了判定謠言的機制,本就尚有疑義,配合著高語境國家的微言大義,造就了漫無邊界,令人無語的絞刑台,每種事實都可以拿來審查一番,差別在何者為我所用,我意欲合為,繩子要套在何種立場的脖子上而已.
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而這種「不合理的尺度」,無論是何種事實,都能判定為非事實;何種言詞,都可以指為錯誤,那麼,這種查核事實的方式,可以說是無效.
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臉書自美國大選以來,針對特定候選人的fuck-check,已經是惡名昭彰,從來我們認為那是針對遠方國家所發生的事,只不過波及到無關選情的中文使用者,現在,台灣有個機構成為了這種fuck-check的背書,開始干涉台灣內政議題,並且侵害人們的言論自由,原以為是遠方的風暴,如今,卻成為燃燒自己房屋的火苗.一群人以為那是「澄清」、「查核事實」、「打臉」而已,殊不知,許多受害者卻因著這種手段,喪失發言的權利,或活在恐懼之中;今天因為站在對立面的人群受到打壓而高興,改天,它便可以依循這種尺度,來懲罰你,只要他認為你在社群媒體的言論,是一種「錯誤」的話,不符合他們所認知的「事實」.
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那麼,你最好確保能永遠跟他們保持一致.
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是誰給他們這種權柄?這個機構是否具有民意?他的代表性為何?這樣的機構誰來監督?誰來查核他們表述的「事實」?網路上大大小小的社群、網站,從來就是經歷過挑戰,論辯,與他人互動而逐漸累積自身的信度,今天,ㄧ個從天而降的機構以「事實」自居,並開始四處查核自然使用者違反事實與否,彷彿它們具有理所當然的信度,所有人都必須無條件地遵從他們.
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一群菁英圍在會議桌上,扮演真相的仲裁者,找了他們認可的專家,來背書他們的意識,排除他們認為是錯誤的言論.
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只令人嗅聞到傲慢與偏見而已.
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如果他是作為一個網站,一個少數人觀點匯集的粉絲團,據此發表意見,說他們認為哪些人是錯誤的,由公眾評判,那是合理的存在;若他們的行為是去審查他人,藉由臉書去進行言論檢肅,以真理自居,我們必須質疑,它存在的意義為何.
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我們可以知道的是,台灣事實查核中心在查核事實.
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這顯然不是事實,brother.
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開地球網路用語 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
迎接終端AI新時代:讓運算更靠近資料所在
作者 : Andrew Brown,Strategy Analytics
2021-03-03
資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計,人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長,現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長,未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。
這包括種類繁多的不同裝置,像是智慧感測器與致動器,它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西,以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在,從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物,它們的數量將持續爆炸性成長。
資料爆量成長,讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質,在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點,但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行,來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料,需要從起始點經過網際網路或其他網路,來到集中式的資料中心(例如雲端),然後在這裡處理與儲存,最後再傳回給用戶。
對於一些傳統的應用,這種方式雖然還可以接受,但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間,資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策,網路延遲要越小越好。基於這些原因,開始有人轉向終端運算;越來越多人轉而使用智慧終端,而去中心化的程度也越來越高。此外,在這些即時應用中產生的龐大資料量,意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。
與資料成長連袂而來的,是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動,並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊,需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML,是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料,唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作,在未來還將會直接在終端裝置上進行。
資料正在帶動從集中化到分散化的轉變
隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟,網路的設計以及在其運作的所有裝置,也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機,一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能,基礎架構持續重組與最佳化,以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存,以及資料處理的需求。
智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長,加上物聯網的快速成長,促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素,包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力,以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用,近來也已轉向使用分散式的運算模型。
從邊緣到終端:AI與ML改變終端典範
在成本、資源效率、彈性與便利性等方面,雲端有它的優點,裝置數量的急遽增加(如圖2),將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的,這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸,而且從能源、頻寬與運算力角度來看,相當沒有效率。
在終端執行進階處理與分析的能力,可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴,並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。
終端AI:感測、推論與行動
在終端部署更多智慧的主要原因之一,是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方,可以更快與更準確地做出回應,同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險,可以節省費用。
處理能力與神經網路的重大進展,正協助帶動終端裝置的新能力,另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下,對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序:傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作),以及採取行動(如物件是披薩,冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音,因此發出警告)。
感測
處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如,自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化,並且與以往相比,會搜集更多的資料。
它們搜集到的資料極具價值,但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端,數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行,就可以大幅提升效率。
推論
終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時,就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜,機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作,這對體積越來越小的裝置,極為關鍵。
例如,圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具,訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU),以轉換成最佳化的程式碼,讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像,而且準確度相當高,而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣,轉移到在終端運作的MCU本身。
行動
資料一旦完成感測與推論後,結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉),或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中,因此會針對穩定度而非音質進行最佳化),或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習,輸送帶若發出聲音,顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧,因為這些能力提升後,運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後,一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能,將可以移到終端本身的內部進行。
終端 AI:千里之行始於足下
從智慧型手機到車輛,今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務,從最簡單到最複雜,並需要各式各樣的能力。例如,應用處理器是高階處理器,它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計;即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統,與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器,至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多,能源效率也高出很多,同時擁有特定的功能。
這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作,之前必須透過威力更強大的元件才能完成,但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能,例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。
隨著更多功能在較小型的終端進行,這將可以省下資源,包括資料傳輸費用與能源費用,同時也會產生極大的環境衝擊,特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置,以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。
TinyML、MCU與人工智慧
根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示:「令人相當興奮的是,我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置,特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人,我無法想像那些即將出現的全新應用。」
微型機器學習(TinyML)的崛起,已經催化嵌入式系統與機器學習結合,而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型,過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型,耗電量只有數毫瓦。
物聯網環境中有數十億個微型裝置,可以為各個產業提供更多的洞察與效率,包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持,可望改變我們處理物聯網資料的方式。
受惠於TinyML,微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別),以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後,準確度與安全性更高,但電池的續航力卻不會打折扣,同時也考量到各種更微妙的應用。
儘管之前提到的雲端神經網路框架工具,是取用這個公用程式最常用的方法,但把AI函式庫整合進MCU,然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式,然後從中建立模型,例如預測性維護能力。
如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU),利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性,讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要,原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。
AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能,我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域:語音(Voice,如自然語言處理)、視覺(Vision,如影像處理)以及震動(Vibration,如處理來自多種感測器的資料,包括從加速計到溫度感測器,或是來自馬達的電氣訊號)。
終端智慧對「3V」至關重要
多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域:基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何?),以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。
Strategy Analytics的研究顯示,許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用,仍然只需要相對簡單的指令,如基本的開/關,以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中,智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長,成為智慧家庭指令的中樞,包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴,以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能,可以依據地點與環境,在音質優先與穩定度優先之間自動切換。
如同我們檢視的結果,終端AI可以在「3V」核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及B2B與B2C的應用:
震動:包含來自多種感測器資料的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。
視覺:影像與影片辨識;分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音:包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力,以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景:
震動
可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展,有各式各樣的不同應用領域,對於成本與物聯網裝置與應用的效用,都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域,包括:
溫度監控;
壓力監控;
溼度監控;
物理動作,包括滑倒與跌倒偵測;
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ;
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ;
感測器融合(見圖7);
電場變化。
一如我們將在使用場景單元中檢視的,這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。
語音
語音是進化的產物,也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令,也不令人意外;聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見,例如智慧音箱,而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞,如電視、遊戲主機與其他新的電器。
在工業環境中,供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因,有離線語音處理的需求,因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作,並從機器手冊與工廠文件,立即取用資訊。
語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統,進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式,因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路,而雙手仍持續握著方向盤。
對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務,語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。
視覺
正如我們之前已經檢視過,終端 AI 提供視覺領域全新的機會,特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵,以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用,例如依據大小與品質為農產品分級。
曳引機裝上機器視覺攝影機後,我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後,AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草,並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用,並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。
使用場景
預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料,進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體,我們也可能做到遠端監控。
震動分析
這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡,相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如,把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處,就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動,可能顯示滾珠軸承出現鬆動,需要更換。
磁感測器融合
磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器,測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器,它與附近平面的磁鐵一起作動,與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。
聲學分析(聲音)
與震動分析相似,聲測方位分析也是供潤滑技師使用,主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損,否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時,承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障,可能造成整個生產流程的中斷。
聲學分析(超音波)
聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護,超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音,並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比,更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高,但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測,大幅降低部署的費用。
熱顯影
熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度,讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置,可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣,它們會觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
消費者與智慧家庭
將語音運用在消費者與智慧家庭,是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置,例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置,可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長,說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求,與日俱增。
消費者基於各種理由使用智慧音箱,最常見的使用場景為:
聽音樂;
控制如照明等智慧家庭裝置;
取得新聞與天氣預報的更新;
建立購物與待辦事項清單。
除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置,智慧家庭裝置語音的使用,也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購,它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器,裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時,可以發出語音警告。
終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會,而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如,增加姿態辨識來控制例如電視等家電,或是把語音控制嵌入白色家電,即是以最低成本強化功能性最直接的方式。
健康照護
用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用,將為病況的治療與診斷,提供更多的價值。這種資訊可能是資料,也可能是影像、影片以及說出的話,我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法,為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展,像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作,也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用,也可以把 AI 用在第一線的病人診斷,然後再由醫師接手提供諮詢。
其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件,這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件,並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app,方便使用者提出問題。
結論
由於連網的終端裝置數量越來越多,這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個,而微控制器的數量也超過 2,500 億,每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化,不過,把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用,意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景,可能無法開花結果。
解決這些挑戰的答案,並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助,但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。
儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行,TinyML 技術近來的提升,已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力,可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升,在源頭掌握情境化與具關聯性的資料,具有極大的價值,並將開啟全新的使用場景與營收機會。
終端裝置的機器學習,可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起,甚至跳過傳送大量資料的需求,因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲,並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界,其中還有很多我們現在想像不到的機會。
附圖:圖1:從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源:《The End of Cloud Computing》,by Peter Levine,Andreessen Horowitz)
圖2:全球上網裝置安裝量。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖3:深度學習流程。
圖4:MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源:意法半導體)
圖5:AI 工具集執行模型轉換,以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源:意法半導體)
圖6:物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖7:促成情境感知的感測器融合。
(資料來源:恩智浦半導體)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI
開地球網路用語 在 杰宇的法文邂逅 Facebook 的精選貼文
【🐶 一起耍廢的柴柴女兒|小週末的耍廢法文教室🇫🇷】
看著Narou的個性,我發現我們之間真的很有緣,因為兩個都愛耍廢。當朋友叫我出來玩時,我心裡總是很掙扎。看到女兒耍廢,我就想宅在家裡陪著她。
🇫🇷 今天我們來一個很口語的法文小教室。
1. Le fêtard – la fêtarde : 夜店咖
C’est un fêtard invétéré !
他是永遠不變的夜店咖!
2. S’éclater : 玩得很high
On s’est éclatés hier soir !
我們昨天玩得很high!
3. Faire la teuf : 開趴
Il fait la grosse teuf tous les samedis soir.
他每週五晚上都狂開趴。
4. Glander : 耍廢
Arrête de glander et sors-toi les doigts du cul !
不要再耍廢好嗎!趕快動起來!
5. Une grosse larve : 廢物
Je ne veux pas sortir ce week-end. Je fais la grosse larve.
這週末我不想出去,我只要當個廢物就好了。
6. Traîner : 耍廢 + 地方
J’ai traîné sur Internet toute la journée.
我整天都看著網路耍廢。
7. Le flemmard – la flemmarde : 懶鬼
Bouge-toi gros flemmard !
趕快做事你這個肥宅/懶鬼!
8. Ne rien foutre de sa vie:混吃等死
Tu en as pas marre de ne rien foutre de ta vie ?
你打算這一輩子都混吃等死嗎?
9. Être posé(e):(很爽地)耍廢
Je suis posé chez moi !
我在家裡耍廢(很爽的口氣)
10. Casanier : 有宅男的個性
Mon mari est plutôt casanier, mais moi je préfère sortir le soir.
我的老公比較像宅男,但我晚上比較想要出去玩。
11. Casanière :有宅女的個性
Je cherche une femme casanière pour jouer au jeux vidéo.
我找一個可以陪我打電動的宅女。
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開地球網路用語 在 ZonyYony左左右右 Youtube 的精選貼文
左左右右Zony &Yony {左右iPlay} 第二張迷你專輯
滿足玩樂的渴望 讓每個夢想都起飛
療癒系超萌雙人組 左左右右的奇幻冒險
五首新歌CD+DVD影音全收錄 Q萌小書包預購限量超值組
療癒系超萌雙人組左左右右
2016年暑假將發行她們的第二張迷你專輯{左右iPlay}
第1波奇幻主打「飛飛飛」
【冰原歷險記:笑星撞地球】中文主題曲
左左右右第一次出外景拍MV《飛飛飛》 頂38度高溫狂跳50遍舞
左左右右一口氣唱7種語言 最愛「三碗豬腳」每次唱都笑場
左左右右姊妹情深 互相整理頭髮、輕聲說加油
首波主打歌《飛飛飛》請來「自由發揮」阿達填詞,發揮他天馬行空的想像力,要讓「左左右右」帶著大小朋友們一起去旅行,並把英、韓、日、泰、西班牙5種語言的「你好」都填進歌詞裡,讓大家除了學新歌外,也可以學到怎麼和各國的新朋友打招呼。
《飛飛飛》的歌詞裡有5種不同語言的招呼用語,像是英文「HELLO」、韓文「阿捏哈沙唷」、日文「摳妮基挖」、泰文「三碗豬腳」、西班牙文「Hola! Hola!」,為了讓「左左右右」可以發音正確,工作人員特別商請各國友人錄製最標準的語音檔,讓她們可以隨時隨地練習,「左左右右」第一次聽到也覺得相當驚奇。對兩個8歲小朋友來說,最難學的語言是韓語,即使前面練習一個禮拜,進錄音室時還是卡卡;錄到泰文則是常常笑場,因為她們覺得「三碗豬腳」太好笑,一講腦子就會出現好吃的豬腳。這次歌裡她們唱了國語跟台語,加上5種語言的招呼用語,新歌她們一共唱了7種語言,非常特別 。
MV也特別開拔到遊樂園「小人國」拍攝,這也是她們第一支外景MV,一看到裝衣服的行李箱,兩人還開心地問媽媽說「是要出國去玩嗎?」身高僅有121公分的「左左右右」,和縮小版的世界地標場景相當契合,她們頂著38度高溫,在大太陽底下跳遍紐約自由女神、義大利比薩斜塔、台灣自由廣場、埃及木乃伊、日本神社等地標,至少跳了50遍。
「左左右右」知道《飛飛飛》MV要出外景拍攝時,就主動和媽媽說「我們想準備小手環送給哥哥姊姊們!」當媽媽還摸不著頭緒時,她們立馬從小背包裡面拿出一個,原來是之前媽媽怕姐妹倆被蚊蟲叮,所以特別幫她們準備的「防蚊手環」,貼心的兩個小女孩也想替拍攝團隊準備,媽媽知道她們的心意之後,馬上跑去超市補貨,讓他們在當天一集合的時候就一個一個發給拍攝團隊的成員,盯著大家要立刻把手環戴上才不會被咬,讓身邊工作人員相當讚賞左右的貼心。
身邊工作人員也透露「左左右右」是「行動小太陽」,原來拍攝《飛飛飛》MV前,已經連續下好幾天的雨,導演本來已經做好延期的準備,沒想到拍攝前一天打開天氣預報,居然是個大晴天,開拔到新竹也一路艷陽高照,一滴雨都沒有,讓大家覺得相當神奇,結束拍攝隔天就繼續下雨,證明「行動小太陽」的威力。
然而「行動小太陽」還是會有沒電的時候,原來因為天氣過於酷熱,加上場地沒有樹蔭可以遮蔽,既使準備充足的飲用水、小電扇、冰涼巾甚至是冰棒,但仍抵擋不住熱意,右右出現輕微中暑現象,身為姊姊的左左全都看在眼裡,休息的時候會特別提醒右右趕快去躲在傘下面,左左還會在右右的耳朵邊輕聲對她說「右右~你要加油喔!」兩人還會不時幫對方整理頭髮和衣服,姐妹情深讓旁邊的工作人員都相當感動,覺得她們很乖很懂事。
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❤️【左右iPlay】見面會守則:
主持人預備開場,宣佈見面會守則:
1. 簽唱會活動憑「左右i Play」專輯上台簽名,當天只簽專輯封面,海報小書包不簽名喔。
2. 合照需領取拍照券號碼牌,當天13:45開始領取號碼牌,一張專輯限領一張,數量有限,發完為止。
3. 拍照需持號碼牌依序上台,請自備相機或手機(擇一),交由工作人員統一拍攝,一張號碼牌限拍一張。只要有購買專輯的粉絲,一定簽完名才離開。
4. 專輯內附抽獎券,請填好資料投到抽獎箱中,獎品非常豐富,我們將會在簽唱會結束後再請左左右右幫大家抽出幸運的歌迷朋友!
飛飛飛
作詞:阿達 ADA chang 作曲:何官錠AL 製作人:何官錠
和左右飛飛飛出去吧
不想呆 待在家
飛飛飛出去吧
不想呆 待在家
飛飛飛出去吧
不想呆 待在家
跟左右一起出發
飛機劃過了天空 我也想飛到空中
如果我可以作夢 到世界每個角落
I wanna travel around the world
Everybody ! I‘m not afraid
世界為什麼這麼大我要飛出去啦
和左右去每一個國家
[C]
到美國 HELLO HELLO
韓國 阿捏哈沙唷
日本說 摳妮基挖
泰國的 三碗豬腳
全世界都有辦法
那你想要跟我去哪
lalalala講台語攏馬賀啦
到美國 HELLO HELLO
韓國 阿捏哈沙唷
西班牙 Hola! Hola!
泰國的 三碗豬腳
全世界都有辦法
那你想要跟我去哪
lalalala講台語攏馬賀啦
**數位音樂**
數位下載連結:
kkbox:http://kkbox.fm/9a1E4m
Omusic:http://www.omusic.com.tw/albumpage.php?album_id=1283498
myMusic:http://www.mymusic.net.tw/ux/w/album/show/388724
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台灣之星用戶 :手機直撥700→按4→輸入代碼
歌曲: 代碼:
飛飛飛 926376
功夫Fun 926377
左右手 926378
就是要 Play 926379
HAPPY ABC 926380
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遠傳用戶:手機直撥900→按4→輸入代碼
遠傳用戶代碼:
歌曲 代碼
飛飛飛 486915
功夫Fun 486916
左右手 486917
就是要 Play 486918
HAPPY ABC 486919
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