關於 artificial intelligence b1 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

面對現在極端氣候的衝擊
像新竹之前遭遇的
#517淹水
因大雨不斷而造成新竹市各區幾乎有淹水災情
或現在全國各地都面臨缺水的問題
雅芳認為如何維持可永續生存之健康宜居的環境
就是政府應該要最為重視的議題
🌍國際上也將解決氣候變遷的問題
視為全球應共同解決及面對的重要議題
聯合國永續發展目標（SDGs）擬定，將「健康福祉」與「永續城市」目標設定為可面對氣候變遷「韌性調適」之「健康住居環境」，其達成方式必須透過導入「智慧科技」，例如：人工智能物聯網（artificial intelligence and internet of things，AIoT）、大數據、互聯網等。
新竹一直號稱科技城
雅芳認為更應該落實 #智慧社區與城市
用串連智慧科技與物聯網、以綠建築、智慧建築為基礎設施
改善空氣品質、喝好水等環境問題
#明天雅芳碩士班環境法老師有邀請兩位美女建築師來專題演講
#著重永續與循環的建成設計
歡迎有興趣的朋友一起來了解喔

有興趣的朋友可以參考以下連結與文章：
♻來自人類最美的善意，12個與自然和諧共生的建築！
https://www.designwant.com/article/4659

♻用心把自然照顧好，自然就會照顧好我們的家人，實現群山環抱的景緻，看見 「建築物在自然中的謙卑」
https://www.storm.mg/lifestyle/452616?page=1

♻「把建築結合週遭的自然環境，創造天人合一的美」國際大師安藤忠雄用光、影、水打造「生命建築」
https://www.storm.mg/lifestyle/450912?page=1

♻平田晃久首次台灣個展！- 12件人為自然「纏繞」建築,激盪環境共生思考
https://wehouse-media.com/%E5%B9%B3%E7%94%B0%E6%99%83%E4%B9%85%E9%A6%96%E6%AC%A1%E5%8F%B0%E7%81%A3%E5%80%8B%E5%B1%95%EF%BC%81-12%E4%BB%B6%E7%94%A8%E8%87%AA%E7%84%B6%E3%80%8C%E7%BA%8F%E7%B9%9E%E3%80%8D%E5%BB%BA%E7%AF%89/

เทคโนโลยี Quantum Computing กับการปฏิวัติวงการคอมพิวเตอร์ในโลกอนาคต

ปัจจุบันโลกมีความพัฒนาทางด้านเทคโนโลยีไปมาก ไม่ว่าจะเป็น การพัฒนาของ 5G, การเริ่มนำ AI เข้ามาใช้ในโรงงาน, รถยนต์ไร้คนขับ หรือแม้แต่หุ่นยนต์ ที่เคยคาดการณ์ว่ากำลังจะเข้ามาแทนที่มนุษย์นั้นก็เริ่มพัฒนาก้าวหน้ามากกว่าเดิมเช่นกัน ซึ่งมีอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่คาดว่าจะเข้ามาปฏิวัติวงการคอมพิวเตอร์ สามารถเปลี่ยนแปลงโลกในอนาคตได้เลยก็ว่าได้ นั่นก็คือ เทคโนโลยี Quantum Computing

Quantum Computing คืออะไร? หลายคนสงสัยใช่ไหมละครับว่าทำไมถึงมองว่ามันมีอิทธิพลถึงขนาดเปลี่ยนโลกได้ เพราะบริษัทยักษ์ใหญ่ต่าง ๆ อย่าง Google, Microsoft และ IBM ก็หันมาลงทุนและพัฒนาเทคโนโลยีนี้กันหมด Quantum Computing เป็นเทคโนโลยีขั้นสูงที่ควบคุมคุณสมบัติเชิงควอนตัมให้สามารถนำมาใช้ในชีวิตประจำวันหรือใช้ประโยชน์ในงานวิจัยและพัฒนาต่าง ๆ ได้ ปกติคอมพิวเตอร์จะใช้ระบบบิต (0,1) ในการคำนวณการทำงาน ซึ่งเปรียบเสมือนการทำงานที่สามารถไปได้แค่ทางซ้ายหรือทางขวา แต่การเทคโนโลยี Quantum Computing สามารถทำให้ทั้งซ้ายและขวาทำงานพร้อมกันได้ และจัดเก็บข้อมูลทั้งซ้ายและขวาพร้อมกันได้เช่นกัน ตรงนี้เราจะเรียกมันว่า Qubit หรือ Quantum Bit นั่นเอง

ดร.จิรวัฒน์ ตั้งปณิธานนท์ (CEO & Co-founder QTFT: Quantum Technology Foundation Thailand) กล่าวไว้ว่าตอนนี้ทฤษีฎการสร้างคอมพิวเตอร์เชิงควอนตัมใกล้เป็นรูปเป็นร่าง เริ่มเห็นผลชัดเจนมากขึ้น เหลือก็แต่ทำให้มันเกิดขึ้นจริงและใช้งานได้จริง ซึ่งขั้นตอนพัฒนาในตอนนี้ ประสิทธิภาพของคอมพิวเตอร์เชิงควอนตัมจะขึ้นอยู่กับการควบคุมจำนวนอะตอม ที่ทำงานร่วมกันอยู่ ถ้าควบคุมได้เยอะเท่าไหร่ ประสิทธิภาพในการคำนวณก็จะมีประสิทธิภาพขึ้นตามนั้น สถิติการควบคุมอะตอมสูงสุดในตอนนี้คือ 50 คิวบิต และถ้า Quantum Computer ไปถึง 100,000 คิวบิตเมื่อไหร่ โลกจะถูกพัฒนาไปทางที่ดีขึ้นอย่างแน่นอน

ยกตัวอย่างบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Google ที่ได้มีการเริ่มต้นโครงการ Quantum Computer ครั้งแรก เพราะต้องการที่จะพัฒนา AI ของตัวเองอยู่แล้ว จึงจัดตั้งแล็บขึ้นมาเพื่อศึกษาและค้นคว้าเกี่ยวกับ Quantum Computing โดยเฉพาะ โดยเน้นไปทางเรื่องของ AI หรือ QuAIL (Quantum Artificial Intelligence Laboratory) ซึ่งโครงการนี้ทาง Google เองได้ร่วมมือกับ NASA เพื่อทำการวิจัยในครั้งนี้ด้วย

ในปี 2014 Google ได้เริ่มต้นวิจัย Quantum Computing เพื่อสร้าง Quantum Processor ของตัวเองขึ้นมา ใช้ชื่อว่า “Bristlecone” เพราะก่อนหน้านี้ Google ซื้อ Quantum Computing มาจาก D-Wave ตัว Quantum Processor นั้นมี Qubits อยู่เป็นจำนวนมาก แต่ทุก Qubit จะกำหนดตัวเองเป็น 1 สถานะควอนตัม แต่จะมี 2 ระดับในนั้น ถ้าเกิดวันใดวันหนึ่ง มีอนุภาคอื่นมาจับคู่เพื่อเกิดปฏิกิริยากับ Qubit สถานะควอนตัส 2 ระดับนั้น จะถูกแยกออกจากกันกลายเป็น Clean Qubit Environment โดยควบคุมให้ Qubits เหล่านั้นจับคู่กันหรือแลกเปลี่ยนพลังงานกันได้ตามต้องการ และถ้าเราไม่ได้ใช้งาน Qubit จะต้องอยู่ในสถานะคงที่ ไม่ควรมีปฏิกิริยากับอนุภาคอื่น ๆ จนกว่าจะเริ่มใช้งานมันตามต้องการอีกครั้ง

เทคโนโลยีที่ถือว่าเป็นจุดสูงสุดของการพัฒนาเทคโนโลยี Quantum Computing คือ Quantum Computer Supremacy ซึ่งเป็นการทดลองลดอัตราการเกิดข้อผิดพลาดในระบบ การทดลองเรื่องนี้นั้นมีความซับซ้อนและยุ่งยากมากขึ้นเรื่อย ๆ ถึงขนาดที่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ปกตินั้นทำงานตามไม่ทันเลย วิธีที่ Google ทดลองว่าสำเร็จได้จริง ก็คือการนำวงจรไฟฟ้าที่ซับซ้อนมาทดสอบการคำนวณทั้งบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมและคอมพิวเตอร์ปกติ แล้วเพียบความแตกต่างของระยะเวลาการคำนวณ จนถึงจุดที่คอมพิวเตอร์ปกติเทียบกับคอมพิวเตอร์ควอนตัม คำนวณว่านานเกินไปกว่าที่คนคนนึงจะรอไหว นั้นคือจุดที่ประสบความสำเร็จในการทดสอบ Quantum Computing แล้ว และ Google ก็ทดลองจนสำเร็จ โดยใช้ชิปประมวลผลชื่อว่า Sycamore Processor บรรจุไว้ถึง 53 ตัว ใน 1 การคำนวณสามารถคำนวณได้ถึง 10,000 ล้านล้าน

Quantum Computing ส่งผลกับโลกอย่างไร? เมื่อเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์พัฒนาไปไกล สิ่งที่จะเห็นได้ชัดเลยคือ AI ที่สามารถพูดคุยและโต้ตอบกับเราได้ทันที, AI และ Machine Learning ทำงานร่วมกันสร้างยาชนิดใหม่ที่ช่วยชีวิตคนได้เพิ่มขึ้น, ระบบรักษาความปลอดภัยซับซ้อนและแน่นหนาแบบที่ไม่สามารถแฮ็กได้ และอื่น ๆ อีกมากมาย ที่จะเปลี่ยนโลกและแก้ทุกปัญหาที่เกิดขึ้นบนโลกได้ดีมากขึ้น

สุดท้ายแล้ว เทคโนโลยี Quantum Computing ยังต้องพัฒนาต่อเนื่องไปอีกหลายปี จนกว่าจะครอบคลุมการทำงานและเข้าถึงผู้ใช้งานทั่วไปได้มากที่สุด เพราะเทคโนโลยีนี้ต้องอาศัยกำลังและงบประมาณจำนวนมาก การที่จะเข้าถึงผู้ใช้งานทั่วไปอาจจะยากเกินไป แต่กลุ่มผู้ใช้งานที่เป็นกลุ่มอุตสาหกรรมต่าง ๆ อาจจำเป็นต้องลงทุนกับเทคโนโลยีให้มากขึ้น และในอนาคต กลุ่มอุตสาหกรรมที่ลงทุนกับเทคโนโลยีประเภทนี้ จะมีโอกาสในการเติบโตและพัฒนาไปมากกว่ากลุ่มอุตสาหกรรมอื่น ๆ อีกด้วย
#peoplepersona
#เขย่งก้าวกระโดด

ที่มา : https://www.blockdit.com/posts/607fcb6fc401150a813bda68
https://thematter.co/science-tech/tech-nerd/quantum-computer/93390
https://www.beartai.com/article/tech-article/371839
https://thestandard.co/quantum-computer-1/
https://il.mahidol.ac.th/th/i-Learning-Clinic/computer-articles/%E0%B8%A3%E0%B8%B9%E0%B9%89%E0%B8%88%E0%B8%B1%E0%B8%81-quantum-computing-%E0%B9%80%E0%B8%97%E0%B8%84%E0%B9%82%E0%B8%99%E0%B9%82%E0%B8%A5%E0%B8%A2%E0%B8%B5%E0%B8%97%E0%B8%B5%E0%B9%88/

交通部攜手AI產業大聯盟 共推AI 5G交通科技

2021年1月30日 週六 上午3:07·

【記者謝政儒台北報導】今天交通部及相關部會與台灣人工智慧實驗室共同推動交通科技AI產業聯合學習聯盟(Federated Learning Alliance)，在原本平台的基礎上以跨產業跨機構保障人權隱私人工智慧技術，搭配台灣5G Open RAN數位通訊，建立交通數位分身聯合學習平台。未來在車聯網、自駕車、民生智慧城鄉應用，建立AI機器學習跨機構智慧交通解決方案。

臺灣AI聯合學習產業大聯盟（Taiwan AI Federated Learning Alliance，縮寫定為TAIFA）成立的目的為倡議聯合學習，加速人工智慧應用於跨機構跨域應用、人才培育及國際鏈結，攜手產官學研各界共同投入聯合學習技術研發，提供場域優質服務與發展環境，共同建立高信任之資料治理、運作機制與規範，並提出政策建言，協助政府推動核心戰略產業發展。AI聯合學習運用於智慧城市、自駕車、製造領域等，目的是在保護使用者的資料隱私下，透過AI訓練來提昇服務水平。

交通部長林佳龍表示，臺灣AI聯合學習產業大聯盟啟動有來自各產業的產業代表等共同發起、探討人工智慧（AI）聯合學習及應用議題，將有助於台灣深耕發展更多AI實證，過去政府推動交通建設、强調扶植在地科技發展，也首重產業化，從5G建置與應用、自駕車研發與開放場域、推動電動車、共享運具、車聯網到無人機產業等等，聯合學習產業大聯盟的成立，相信可以更帶動交通科技的發展，服務人民更有感，AI 聯合學習核心技術將透過聯盟產業加持加速交通科技產業共用共享的落地驗證。

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾說道：「台灣聯合學習成果受到國際關注，也在許多國際會議上被詢問，其中，台灣人工智慧實驗室在人工智慧全球夥伴聯盟（Global Partnership on Artificial Intelligence, GPAI ）會議上，針對Responsible AI, Pandemic Response, Data governance等議題、OECD國家對於資料蒐集如何符合隱私人權等，參與了跨國的對話討論，也代表了台灣聯合學習成果的展現。」數位分身應用越來越普及，亦即資料蒐集和保存上用會有更多的議題可以探討，在各國對於資料隱私和實證逐漸注重的趨勢下，聯合學習架構讓物聯網、車聯網等蒐集資料能透過去中心化的方式保障使用者隱私，同時推動交通科技領域發展。

資料來源：https://tw.news.yahoo.com/%E4%BA%A4%E9%80%9A%E9%83%A8%E6%94%9C%E6%89%8Bai%E7%94%A2%E6%A5%AD%E5%A4%A7%E8%81%AF%E7%9B%9F-%E5%85%B1%E6%8E%A8ai-5g%E4%BA%A4%E9%80%9A%E7%A7%91%E6%8A%80-190743860.html

如果連我們人類都無法掌握那個可以創造「完美笑點」的神奇公式，那我們要怎麼讓教好人工智慧的「幽默感」、怎麼教人工智慧「講笑話」呢？

從博恩講笑話的事件｜簡單聊聊｜人工智慧懂不懂幽默感？｜【珊蒂微AI】

【參考資料】
🔗美國研究員Janelle Shane嘗試使用43,000 個笑話來訓練神經網絡學會幽默：“Machine learning failures - for art!” by Janelle Shane： https://www.youtube.com/watch?v=yneJIxOdMX4
🔗Janelle Shane的部落格：lewisandquark.tumblr.com
🔗牛津大學，微軟研究院和TRASH 的一組研究人員開展了一項調查詞彙嵌入中幽默的研究。：論文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.02783.pdf
🔗What Can We Learn From Computers (NOT) Understanding Humor - Julia Taylor Rayz：https://www.youtube.com/watch?v=Vy8WiKvT4gY
🔗Can artificial intelligence be taught how to joke?： https://heartbeat.fritz.ai/can-artificial-intelligence-be-taught-how-to-joke-7c7d53a3492a
🔗A robot walks into a bar, doesn’t get the joke：https://www.youtube.com/watch?v=7z7Dl61rgA0
🔗The Science of Humor Is No Laughing Matter： https://www.psychologicalscience.org/observer/the-science-of-humor-is-no-laughing-matter
🔗Machines need an algorithm for humor. This is what it looks like | Vinith Misra | TED Institute：https://www.youtube.com/watch?v=2X3TF_J31is
🔗利用AI在線上寫唐詩宋詞：
https://www.popmars.com/ai/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%A0%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%98%AF%E5%A4%A7%E6%96%87%E8%B1%AA%EF%BC%8C%E5%88%A9%E7%94%A8%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%86%99/

#博恩鄭南榕
#人工智慧與幽默感
#珊蒂微AI

「人工智慧」並非遙不可及，但如果你現在還離它有點遠，那就先從「已經在接觸AI的人」的生活日常認識起吧！

專訪「台灣人工智慧學校」 (簡稱AIA) 第一期技術班的班代表 陳宇春！(下集)

1:48 DARPA XAI Program：https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence
2:29 「為什麼AI需要被解釋」的四個理由：https://medium.com/trustableai/%E5%AE%83%E6%98%AF%E6%80%8E%E9%BA%BC%E7%9F%A5%E9%81%93%E7%9A%84-%E8%A7%A3%E9%87%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%B8%E7%BF%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B-f18f57d18d4f
3:02 「L.I.M.E.」：https://medium.com/@kstseng/lime-local-interpretable-model-agnostic-explanation-%E6%8A%80%E8%A1%93%E4%BB%8B%E7%B4%B9-a67b6c34c3f8
3:21 「Neuron Deletion」：https://www.leiphone.com/news/201803/PJH0q2tj8d3jvVIk.html

#AI
#XAI
#解釋性AI
#解釋性人工智慧
#AI黑盒子
#人工智慧
#ArtificialIntelligence
#LIME
#DARPAXAIProgram
#為什麼AI需要被解釋
#NeuronDeletion
#隱藏層
#透明層
#神經網路
#hiddenlayer
#neuralnetwork
#ExplainableAI