#再創世藝術計畫 #時空長河畔的星狩者
我們都曾是獵人,以弓箭奴役百獸萬物。儘管在空間上相距數萬光年、在時間上相距數億年,忽略指頭數量等細微差異的話,我們可說十分相像。因此,接下來我要說的事,會盡量以你們人類熟悉的詞彙來比喻。孕育我們兩個物種的母星,都位於 G0 光譜恆星適居帶的行星,甚至就連星球地表的重力、大氣組成、海陸比例,與自轉軸偏角都差不多。我們的文明同樣經歷了從游獵進入農耕、最終走向工業革命的過程,甚至就連政治格局,也跟人類現在差不多——強權挾氫彈保持恐怖平衡、人口失控成長,1%的少數,則掌握著行星99%的資源。
#再創世藝術計畫介紹
由策展人 #沈伯丞 籌畫之藝術計畫《 再・創世 Cybernetic》,嘗試從演化控制學(Evolutionary Cybernetic)的理論基礎上,探討仿生學(Bionics)、人工智慧(Artificial Intelligence)、嵌合體(Chimera)與賽伯格(Cyborg)以及環境控制學(Geo-Cybernetics)等新知識技術所構成的未來生命圖像。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過5,870的網紅珊蒂微AI,也在其Youtube影片中提到,很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家,也很高興可以訪問到他! 李孟在日本四年的工作時間當中,歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務,為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程?我們都一併在這次專訪當中聊到了!同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」,提供給想去日本生活的朋...
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人類與人工智慧的差異 在 緯育TibaMe Facebook 的最佳解答
當AI來臨的時候,
很多人會擔心:
是不是製造業中的勞動力要被取代?
⠀⠀
而AI介入的「智慧化」過程,
與過往製造業追求的「自動化」過程,
其實有本質上的差異。
⠀⠀
所以「AI+製造」未來所追求的,
不只是簡單的「機器替人」,
而是重新轉為「以人為本」的組織模式,
讓機器承擔更多簡單、重複、甚至危險的工作,
而人類則是承擔更多管理、創造的工作。
⠀⠀
分享三大類的製造業應用場景
以及三個重大突破👇
https://blog.tibame.com/?p=19512
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具備AI跨域知識,為職場技能加分💪
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人類與人工智慧的差異 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
摩爾定律的瓶頸,未來會靠「AI 設計晶片」突破
TO 精選觀點2021-08-26
【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限,市場皆在討論,摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展,摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎?還是工程師會與 AI 協作,推動晶片設計邁進人工智慧時代?(責任編輯:郭家宏)
AI 設計的晶片,性能十年內將提高 1,000 倍。
作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一,Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示,現在人工智慧設計的晶片,性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。
自 80 年代以來,自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在,每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸,最好的辦法或許就是你我都熟知的:人工智慧。
一篇刊登在 Nature 上的文章指出,經過訓練的機器學習系統,在晶片設計上的表現超過人類。
不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為,晶片架構師不僅不會下崗,還會轉移到產業鏈的上遊,比現在負責更多任務。
Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片,與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前,三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。
用 AI 設計晶片,有望打破摩爾定律的瓶頸
De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys,一家電子設計自動化(EDA)軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗,Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。
要超越摩爾定律,就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求,最終實現 1,000 倍性能的目標。
「機器學習出現在我們使用的每一種工具中,這個設計空間優化(DSO)的新工具的不同之處在於,它不適用於單個設計步驟,而是適用於整個設計流程。」
這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法,從綜合方法進行晶片設計,而不僅僅是晶片布局。
晶片設計的一個早期步驟是 floor planning,其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。
由於宏單元潛在配置數量巨大(約為 10^2500),規劃就會變得非常複雜,而且隨著邏輯電路設計的發展,還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成,就要耗時數天或數週。
但如果用 AI 設計晶片,它就能夠利用強化學習,優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片:硬體(物理)、軟體(功能)、可製造性和架構(形式)。
隨著 AI 接管更多任務,以往負責設計少量電晶體的工程師,現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。
這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片,改變晶片的架構,將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。
Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片
與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比,DSO.ai 能夠將功耗降低 25%,性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。
而在未來的 AI 晶片設計時代,晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。
面對特定專案的差異化需求,DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。
工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入,例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率,採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸,確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。
全球「缺晶片」,雖然說不少產業都受到影響,但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小,但卻是一個重要的基礎設施。
除了 Synopsys,Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU(張量處理單元)晶片即將發布新版本,優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台,以增強自身競爭力。
晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。
附圖:人類設計的晶片平面圖(a)與機器學習系統生成的平面圖(b)
摩爾定律逐漸扁平,晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代,自動化大不相同。
晶片定制會更普遍
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/
人類與人工智慧的差異 在 珊蒂微AI Youtube 的最佳解答
很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家,也很高興可以訪問到他!
李孟在日本四年的工作時間當中,歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務,為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程?我們都一併在這次專訪當中聊到了!同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」,提供給想去日本生活的朋友參考呦~
👉在這次專訪中,我們暢聊了:
1. 李孟是如何從軟體工程師的身份開始自學「資料科學」?
2. 資料科學家 / 機器學習工程師工作內容上的差異?
3. 李孟比較喜歡當資料科學家、還是機器學習工程師呢?Why?
4. 覺得人們除了積極自學之外,還應該用什麼心態來應對AI帶來的衝擊?
5. 加碼閒聊「在日本的工作環境與生活環境」,提供給想去日本生活的朋友參考呦!
👉李孟釋出他在台大的演講簡報,鉅細靡遺地分享他成為一位資料科學家的歷程,內容相當精彩,製作也很精美耶!https://www.facebook.com/LeeMengTaiwan/posts/10220691442829365
👉李孟的超高含金量部落格,分享各種他在資料科學與機器學習上的應用經驗!https://leemeng.tw/
#他是資料科學家也是機器學習工程師 #自學資料科學與機器學習 #李孟
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人類與人工智慧的差異 在 啟點文化 Youtube 的最佳貼文
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以下為本段內容文稿:
在過去三天的分享當中,我從個人的角度,來看待我們的「趨勢」跟「未來」,我們要用什麼樣的思維跟能力的調整,讓我們能夠適應的更好。
而今天呢,我轉換個角度,用指向於「趨勢」與「未來」的角度,來回觀我們的個人;應該要怎麼樣去定位,或者是我們的危機跟機會各自又在哪裡?
我想喔,可以談趨勢與未來的人很多,但這一位人物,有他的獨特性跟代表性;他就是日本「軟銀集團」的創辦人~孫正義。
他在今年的6月,參與一個台灣舉辦的,叫做「全球產業秩序的結構與創新」這個論壇裡面,他做了一場公開的演講。
我在這裡喔,跟你分享一些他這個演講裡面的內容。他認為喔,全球第三波的工業革命,就是「A.I.人工智慧」正在來臨。
如果按照過去30年網路革命的歷史經驗,未來30年半導體的運算速度,記憶體的儲存容量,跟網際網路的傳輸速度,都將成長100倍。
換句話說,A.I.人工智慧的智商,會比現在聰明100倍。他也預估到了2040年,全球機器人的數量,將正式超越全球的人口數,達到100億個機器人。
然而孫正義更直接的表示說,他說不管你喜不喜歡,A.I.人工智慧的時代,它就已經來臨了。這些新科技改變人類社會的速度,會比預期的來得更快。
他以「汽車」為例,在1913年的美國福特汽車,推出第一輛汽車;當時在美國的紐約街頭上,100部交通工具裡,只有1部是汽車,99部仍然是馬車。
但是短短5年的時間裡,形勢完全逆轉;紐約街頭汽車跟馬車的比例,翻轉成為99:1。
然而時至今日,很多人會質疑,運用人工智慧的科技,進行自動行駛的車輛是不安全的;所以都覺得短期應該不會發生這樣的事。
但是我們回觀一個事實,就在美國,現在自動駕車運送處方藥、自動駕車運送網購貨品,這些都已經發生了!
而且進一步來看,網購運送貨品,如果用人工來運送,每件的成本要5美元,而自動駕駛車輛的運送成本,卻只要0.23美元。聽到這裡你想想看,5美元跟0.23美元,這個成本是差異多大啊?
如果按照「趨勢」這樣子發展,可能你現在還會看到,某些專職送貨、送外賣的這些人員,可能他只要跑得勤一點,他的收入還可以蠻不錯的;但是這種事情,可能會很快的消失不見。
其實如果我們回顧,在25年前發生的「資訊革命」來看,網際網路的流量,在25年前其實只有「180G」;但今天的流量,已經高達「156T」,這個流量成長了100萬倍。
如果用市場價值來衡量,美國華爾街網路公司的市值,過去25年的市值,也成長了1000倍。
在1994年全球股市,市值前十大的公司,唯一家的科技公司只有「IBM」。當年擠進前10名的公司,包含日本的NTT電信、美國奇異、艾克森美孚石油、可口可樂、通用、菲利普莫里森煙草,和默克製藥。
但25年後的今天,全球股市前10名裡,有7家都是網路科技公司;包含微軟、Amazon、Google、Facebook、蘋果、阿里巴巴、騰訊。
所以呢,網際網路的革命對全球社會,會產生重大的改變。而相對於網際網路,接下來的「A.I.人工智慧」的革命,在未來的30年,單單在美國,就可望創造19兆美元的產值。
如果按照孫正義的說法,A.I.人工智慧,是人類社會最大的創新改革,會比網際網路的影響來得更大。
其實如果回到人工智慧,跟人類大腦的對比,目前呢,人工智慧只有在下棋這些領域,比人類強大;但是30年後,A.I.會比現在聰明100倍。
到時候所謂的超級智慧,會在人類社會當中誕生;人類的智商平均是100左右,有人說愛因斯坦的智商190;但是未來我們人工智慧的智商,合計會到1萬!
這是什麼數字啊?他會是超級天才,也是天才中的天才。
可是聽到這裡,你千萬不要覺得很悲觀,因為A.I.並不會在所有的領域裡面,都取代人類;畢竟啊,人類在創造力跟互相尊重的能力、彼此協作的部分上。會比A.I.來的更強。
但反過來,如果在既有的資料跟數據,產生的預測跟預估這方面的話,那麼A.I.會比一般的人類強很多。
所以透過孫正義的這番說法,你聽到這邊,不知道你想到了什麼?
我常常會說一句話哦:「人工智慧的時代已經來臨了,但是很多人卻還用工人智慧的腦袋,來想自己的現在跟未來」。
事實上,如果你現在檢視你謀生、你工作、你面對生活,跟未來的方式跟態度,都是那種純粹技術性的,或者是重複性的。
甚至於,絲毫沒有任何創造力含量,這樣的工作跟生活形態。那麼我幾乎可以很確定的告訴你,在你的有生之年,你一定會被A.I.所取代。
可是反過來說,當你現在的思維開始改變,用一個更深刻且更寬廣的視角,來看待自己的工作跟生活的話;那麼你即將會擁有的,是A.I.幾乎無法取代的部分,就是你有「創造」的能力。
而這種在計算機的演算法裡,很難模擬到的像人類的情感、人類的藝術創造,這些部分回到你我的生命裡,當然不是一天、兩天就能夠具備的。
但是我可以很確定的告訴你,如果你現在面對你的工作與生活,你開始能夠有意識的,創造出一些必要的結果;並且去優化你在面對工作跟生活的流程。
而進一步提煉出你的「核心能力」,把你核心的能力跟認知。並不是托付在某些特定角色的工作裡;而是把這些部分,發展出一個生態圈,並且在面對不確定的未來,擁有一個正確決策的能力。
最後回到生命的本位裡,去創造出那個A.I.幾乎不可能模擬的東西,叫做專屬於你靈魂的意義與價值。
那麼我可以很確定的告訴你,不管這個時代怎麼樣變化,你不僅不會是那個被淘汰的人,而且你還可以透過這些科技的進步,為你如虎添翼。
你聽到這裡,你一定很好奇,那這些能力各自需要什麼呢?其實我剛才已經說出來了!
如果你想要在自己的未來,過上一個更好的人生;有四個能力,是你一定要具備的~
第一個叫做「創造結果的能力」,第二個叫做「建立生態圈的能力」,第三個叫做「正確做決定的能力」,而第四個叫做「創造意義的能力」。
然而這個部分的學習精進,讓你擺脫工人智慧的腦袋,而讓自己在人工智慧的時代裡,能夠適應良好、活出你想要的人生。
那麼我很鼓勵你,可以好好把握我們近期推出的線上課程,叫做【過好人生學】。
在這一門線上課程裡,我除了陪伴你,去建立起必要的「四個能力」之外;更結合了我多年進行個案教練的經驗,跟我個人生命轉型的一個體會,讓你能夠更深入的看清楚,自己的生命形態怎麼樣可以過得更好,並且避免掉一些迷思跟現象。
因為我必須說「思維的盲點」,它不一定是發生在那些我們所不知道的事;而是我們太僵固於我們所知道的事。
就像上個世紀的馬車夫,他之所以會被淘汰的主要原因,其實並不是在於,他不知道汽車這件事,而是他太僵固於他的謀生方法,就只有駕馬車。或者是只有透過駕馬車的交通,跟移動的意義來收錢。
所以囉,如果你渴望突破自己在生涯的思維盲點,並且建立起「過好人生」的必要能力,還有它實際的做法。
那我很鼓勵你,可以好好把握我們推出的【過好人生學】這一門線上課程。
然而無論如何,面對未來的改變跟衝擊,不管我們在主觀上喜不喜歡、想不想要,它一定會發生。而真正的關鍵在於~「你準備好了嗎」?
希望今天的分享,能夠帶給你一些啓發與幫助,我是凱宇。
如果你喜歡我製作的內容,請在影片裡按個喜歡,並且訂閱我們的頻道。別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺,按下去;這樣子你就不會錯過,我們所製作的內容。
然而如果你對於啟點文化的商品,或課程有興趣的話,如同在我們的內容裡面提到的【過好人生學】。
相關的課程資訊,在我們的影片說明裡都有連結;我很期待能夠跟你一起在線上一起學習、一起前進,一起過上一個你想要的好人生。
謝謝你的收聽,我們再會。
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