『新竹市不只是科技城、文化城,還是世界榜上有名的『#大學城』!』
#世界適合留學的城市,台灣只有兩座城市進榜,除了台北市之外,另一個最適合留學的城市,就是新竹!(註一)
最近公布的《#QS世界大學排名》(註二),以六大指標來評比各城市、學校分數,包括:
一、大學排名:在傳統大學排名榜單中的大學數量與名次(最高分城市:首爾)
二、學生組成:重點看是否國際化,以及文化背景包容性(最高分城市:墨爾本)
三、宜居程度:納入了「經濟學人宜居指數」,與其他關於一座城市的治安、污染、貪腐指數(最高分城市:東京)
四、就業情況:涵蓋該地區雇主的受歡迎程度、青年就業獎金計劃等等(最高分城市:東京)
五、可負擔程度:一般熟知的「大麥克指數」、租房與學費等(最高分城市:吉隆坡)
六、學生體驗:2017年起,這項排名也納入了8萬5千名留學生的調查,請他們直接回饋留學城市的包容性、友善程度、交通便利性、藝文活動、夜生活、就業機會等等(最高分城市:柏林)
其中,台灣有兩座城市進榜,分別是台北(27名)與新竹(72名)!台北是首都,也是台灣知識經濟人才的集中地,會進榜不意外;倒是人口僅45萬的新竹市,竟然入列世界最適合留學城市的排行榜,令人振奮!
QS給予新竹市評價為:「新竹的 #清華、#陽明交通 兩所大學高度國際化,在 #可負擔程度 排名上更表現出色。」另外在新竹的介紹中,還提及 #貢丸、#東門市場 與 #動物園,可見小智市長針對城市市場活化、#積極經營地方特色,也能在國際高教市場引起關注。
人才是城市發展的關鍵,世界諸多大城市極力以諸多政策吸引人才落腳定居,以增加城市競爭力。新竹市是「東方矽谷」、「兒童城市」,未來又能成為「世界年輕人最喜歡留學的城市」,國際化指標更上一層樓!
🤩新竹大學生對於新竹市印象是什麼?最喜歡吃哪間巷弄小吃、哪邊是必去景點?歡迎加入我的社團 @新竹同學慧,我們一起討論~
👉註一:《台灣擠進世界留學城市排名 除了台北,另一個竟是以貢丸聞名的城市!》https://reurl.cc/VErzry
👉註二:《QS世界大學排名》(英語:QS World University Rankings)為英國一家私人公司Quacquarelli Symonds所發表的年度大學排行榜,QS公司與愛思唯爾合作發布排名,榜單涵蓋世界綜合與學科,另有亞洲、新興歐洲與中亞地區、拉丁美洲、阿拉伯地區、金磚五國共五個持不同準則的地區排名,QS獲評為世上最受注目的大學排行榜。
#國際化的新竹 #兒童城市 #東方矽谷 #最適合留學的城市
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過24萬的網紅Gavinchiu趙氏讀書生活,也在其Youtube影片中提到,趙氏曾任教於美國Bryant University 、北京理工大學珠海學院、深圳大學、香港樹仁大學、臺灣中央研究院近史所等多間學府,歷任助理教授、副教授、研究員、客座教授、高級訪問學者; 2018年獲中國經濟思想史優秀(一等)著作獎,研究題目包括經濟思想、經濟史、政治經濟學,出版著作二十一部,論文...
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AI 如何為公司創造更多價值?專家:2 個缺陷,要先由人類來修補
2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴
美國人工智慧國家安全委員會(NSCAI)今年 4 月建議,國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域,並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面,微軟(Microsoft)4 月宣布,將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊(Nuance Communications);後者是雲端與 AI 軟體的先驅。
從企業到國家,都愈來愈重視人工智慧,知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過,目前 AI 發展到底處於什麼階段?我們又該如何應用?
美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授張凱崴形容,目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事,像是疫情來襲,電腦可以從大數據中篩選條件,自動搜尋、判讀潛在病例,幫助醫生大幅減少檢查時間,但 AI 也並非萬能,要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性,獲得 2021 年的史隆研究獎(Sloan Research Fellowships)。
AI 局限1. 資料寬廣度不足時,就會複製人類偏見
張凱崴認為,電腦在學習的時候,是依賴「彙整數據資料」來判斷,並沒有真正思考,如果資料來源太狹隘、不夠多元,資料寬廣度不足,電腦判斷就會出現偏差,「你跟電腦講清楚 input(輸入)、output(輸出),提供足夠的數據資料,它可以對應、學得很好,但還有很多面向 AI 做不到。」
舉例來說,亞馬遜(Amazon)2014 年推出智慧音箱(Amazon Echo),使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而,有些人口音較罕見,或是用字較特殊,智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案,就可能失靈,這是當前 AI 的其中一大問題。
張凱崴進一步解釋,AI 另一項挑戰是,它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」(無法出現)之間的區別,只是從資料統計出要學的東西,無法像人類一樣進行邏輯思辨。
AI 的運作方式,第一步是輸入資料,第二步是分析,但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字,會去看四周有什麼字詞,來學習總統這個詞,由於許多總統都是男性,電腦就會「覺得」總統是男性。
這也是為什麼,如果讓 AI 學習,在它的認知裡,女性「不可能」當美國總統(因為沒有資料紀錄)。「你可以跟人類說,任何職業、性別都是平等的,但對電腦來講,這很困難,」張凱崴說明,一旦資料的寬廣度受限,電腦就容易產生偏見。
就像在自然語言處理(Natural Language Processing,讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號)領域,張凱崴說明,AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」,才能運算下去。但如果資料受限,使用男性的「他」,電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長;但換成女性的「她」,由於數據不足,電腦就會混亂,出現系統性誤差。
他再舉一例,美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統(GPT,Generative Pre-training),推出到 GPT3 版本,屬於書寫類 AI,電腦能夠揣測人們說完上一句話,下一句可能會講的句子,自動完成後半段。
好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」,系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」,因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示,GPT2(前一代版本)系統也從資料中學習到許多偏見,像是如果句子前半談論白人男性,系統傾向產生正面評價;如果句子前半是黑人女性,系統竟會產生負面句子。對企業來說,許多組織接觸 AI,想讓它們取代部分工作,首先需要留意資料的廣度、多元性,才能減少電腦犯錯的機會。
AI 局限2. 即便條件相同,也無法每次都做出正確判斷
「其實,現在的 AI 就像一台原型飛機,還缺乏穩定性。」張凱崴說,現行的 AI 就好比萊特兄弟(Wright brothers)剛發明飛機,看似可以做很多有趣的事,但「可以飛」跟「飛得很好」,有一大段落差。
紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片,AI 掃描後,確認是不是本人,但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小,一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」,因此照片無效。
張凱崴說,在這個例子中,凸顯出 AI 的穩定性不足,「系統沒有考慮到不同人種的差異,很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性,指的是 AI 沒辦法在相同條件下,每次都做出正確決策,這也是使用 AI 時,須留意的第二個挑戰。
他再舉例,許多模型可以準確分析,一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示,有時只要將影評中一些字換成同義詞,例如把電影(movie)換成影片(film),或改寫句子,即使意思並未改變,系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。
在設計這些程式時,人們必須注意到 AI 可能有局限,設定的資料範圍要更完整,考慮這些因素,就能減少偏見、落差,進而加強穩定性。
餵指令給 AI 要多元化,嘗試「換句話說」、刻意混淆
經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識,但只要掌握觀念,再透過 AI 領域專才協助,也能優化系統。張凱崴指出,最直接的方法是,設計 AI 模型時,要把來源群組不同的資料分門別類測試,在測試階段讓群體多元化,並確保不同特色的使用者,用起來都沒有問題。
舉例來說,一套 A 系統擁有來自各地的使用者,如果設計者是台北人,設計系統的思維容易以台北生活為主,很可能因為當地習慣不同,導致花蓮使用者操作不順。
另一個方法,則是用不同的「語意」,去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如,有一套餐廳評鑑的 AI 系統,只要蒐集、整理使用者意見,就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性?張凱崴建議,可以利用「抽換詞面」的方法。
比如,把詞彙換成同義字,再看 AI 是否能運算出相同結果,「你可能會發現,原本評比結果是食物很美味,但如果美味換成比較困難的詞,AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時,可以將詞彙隨機抽換成同義詞,增加 AI 的詞彙量。
第三種方式更進階:改變句型、重寫句子。張凱崴指出,同樣一句話,如果換成不同說法,電腦可能判讀錯誤,將「因為發生 A 事件,所以導致 B 事件」,改寫成「B 事件發生了,是因為 A 事件的緣故」,明明兩句話意思一樣,但 AI 很可能因為穩定性不足,搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性,可以使用自動改寫的方式,增加資料的多樣性。
張凱崴表示,經過這些測試,讓 AI 接受更多元化的訓練,得到更廣的學習範圍,往後碰到同義詞、相似資訊,才能有效判讀。
張凱崴總結,AI 還在快速發展,或許可以創造更多工作機會、新的職位,但現行階段,它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子,使用它就一定有更好結果,人們還是要保持高度耐心,先認識它的缺陷,才能在技術更迭下,發揮出最好的結果。
張凱崴
台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學(UIUC)電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授,研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎(Sloan Research Fellowship),研究團隊開發的運算方法,使人類語言處理的程序更有效率、更多元,同時兼具公平性。
附圖:優化AI系統的3方法
資料來源:https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis
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主辦單位▕ 松菸製作者工廠、Tawian Startup Hub 新創基地
活動時間▕ 2021年5月14日(星期五)下午2點
活動地點▕ 社會創新實驗中心107室
本次活動免費,名額有限,敬請提早報名並準時參與
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活動講者▕
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#松菸創作者工廠資源介紹
「松菸創作者工廠」於2016年成立,提供進駐品牌吸收養分孕育成長,運用跨國資源、打開品牌與跨國的創作者交流,將臺灣原創推向國際、走向世界。2020年與「美國創新中心」策略合作,導入「創新、創業、數位、文化設計」四大主軸服務,創造數位學習與新創發展能量。
台北科技大學評價 在 Gavinchiu趙氏讀書生活 Youtube 的最佳解答
趙氏曾任教於美國Bryant University 、北京理工大學珠海學院、深圳大學、香港樹仁大學、臺灣中央研究院近史所等多間學府,歷任助理教授、副教授、研究員、客座教授、高級訪問學者;
2018年獲中國經濟思想史優秀(一等)著作獎,研究題目包括經濟思想、經濟史、政治經濟學,出版著作二十一部,論文三十餘篇。英國權威出版社 Routledge給予 "中國和西方頂尖學者(leading Chinese and Western scholar)" 的評價。
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趙氏曾任教於美國Bryant University 、北京理工大學珠海學院、深圳大學、香港樹仁大學等多間學府,歷任助理教授、副教授、研究員、客座教授,中央研究院高級訪問學者;
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