#睡前故事:【新手養貓】
不是他決定要養貓的,他的同事卻把一隻貓連紙皮箱放在他的桌上,說:「貓需要人類,拜託你了。」
那日黃昏,同事在公司樓下撿到一個紙皮箱,裡面有一隻貓,然而辦公室不能養貓,同事便捧著紙皮箱逐個人問:「有人收留牠嗎?」
其餘同事,不是對貓敏感、害怕貓狗、家裡已養了一隻極霸道的貓,就是家有老弱,總之,整間辦公室只有他有資格收留一隻陌生的貓。同事知道他獨居,家裡沒有任何動物。
貓連紙皮箱就這樣放在他的桌上,同事全部準時下班。
他是想拒絕這件事的,莫說是貓,他平日連人類也不會相處。他一畢業便搬出來,就是不想面對父母。他是非常靜默與內向的人,小學、中學都沒有同學找他吃飯,他對朋友的渴望大概在初中已成絕望,總是獨個兒上學、小息獨自挨著欄杆,一個人吃飯,一個人到圖書館。
除了工作,他不和人說話。因為長年沉默,他來不及反應,同事就把照顧一隻貓的責任強行加在他身上,實在太過份了。他想把貓留在原地,一走了之,可是他一把辦公室的燈關上,又靜又黑,貓立時哀憐地喵喵叫。他只好開燈,在紙箱裡放一碗水,給牠一罐同事買的貓罐頭,轉身想走,一關燈,貓又可憐地喵喵叫,他照常鎖上玻璃門,拉下鐵閘,在大堂等候電梯。明明鐵閘的隔音不錯,他卻老是聽見喵喵叫。他已經走到巴士站了。他回辦公室,把貓帶到獸醫診所。
「貓叫甚麼名字?」護士問。
他認識的所有人,包括他自己,一開始就是有名有姓的,他不知道一天自己也可以決定某一生命的名字……然而,他不想和貓有任何瓜葛,一旦命名,貓即使不能算是「他的」,也要算是「他的責任」。
他苦惱著——「先生,貓叫甚麼名字?」護士不耐煩。「黑糖。」他看見獸醫診所外有一間黑糖珍珠奶茶店,連忙答。
獸醫說,黑糖很健康,很乾淨,三個月大,何時要回來打針和絕育。候診時,他在網上搜尋了許多養貓資訊。他不曾養動物。他還搜尋了「如何與貓相處」。離開診所,他帶貓到寵物街買了貓籠、貓糧等,便帶貓回家。
他把貓放在貓籠裡,並不確定自己是否可和另一生物共處一室。電話響鈴,他嚇一跳。「你和貓怎樣?」第一次,有人來電不是問公事。連他父母也不找他,任由他公式似的月尾循例回家一次。他不懂回應,同事便說了一堆如何和貓相處,「學著學著便懂。」他當時想,如果一定要學,他比較想學懂與人相處。同事最後說:「實在十分感激你。」
掛線後,他有一種奇怪的感覺。他那麼孤僻,從不求助於人,也不會有人選擇向他求助。
最初,他只打算把貓養在籠裡,像養金魚一樣任牠自生自滅,才二十分鐘,貓已開始喵喵叫,他只好檢查籠子裡的糧水——充足,貓砂——乾淨,他打開貓籠想看看貓可有受傷,貓卻如流水一樣跳到他的床上,非常舒服地伸懶腰。貓不像他,貓想要甚麼都會直接要求,像他深宵對著電腦不斷打字,貓忽然擋著屏幕,他後來明白貓是要他陪牠玩紙球,便陪貓玩。
與貓相處真是學著學著便懂。貓要求他、指令他,他不但不會生氣,還有點樂在其中。原來被需要也不錯。他後來閒著無聊,也會主動把紙球拋向貓,本來打瞌睡的貓便勉為其難陪他玩。
「你的貓好嗎?」同事主動問。最初他只是點頭,或是簡單回答一句。但他對貓這種生物實在有些疑惑——他想起「有話直說」的貓,鼓起勇氣問同事。同事詳盡回答,翌日還送他許多貓小食、貓玩具。
養貓以後,他有耐性了許多。貓想要甚麼,都是跳到他面前說:「喵喵。」那是代表甚麼?他只能從貓的行為,了解牠的想法。原來語言不是那麼重要,貓說甚麼都好,他也可以通過貓的行為了解牠。
他終於明白同事每天問他「你的貓好嗎」,並不是只關心那隻貓。
他從不與同事一起吃飯。午飯時,同事如常結伴,準備離開辦公室玻璃門,他忽然站起來,靦腆地跟隨同事身後,一個同事回頭,問:「你也一起吃飯嗎?」他連忙點頭,有點生硬地與同事交談。他心裡想著,學著學著便懂。
Storyteller:趙曉彤 @chiohiotong
Illustrator:Baoz嘴邊肉包 @baozbaby
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同時也有8部Youtube影片,追蹤數超過9萬的網紅APPLEFANS蘋果迷,也在其Youtube影片中提到,#M1 #Mac #SSD 前兩天在我們做 Podcast 直播的時候,就有觀眾提問關於這幾天吵得沸沸揚揚的 M1 Mac 電腦在 SSD 瘋狂大量讀寫的問題有什麼看法。 今天,就來聊聊我們對這件事的看法,以及如何為你的電腦檢查 SSD 裝態! S.M.A.R.T. Monitoring Too...
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電腦檢查指令 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
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
電腦檢查指令 在 PanSci 科學新聞網 Facebook 的精選貼文
#Debug 的由來,真的跟蟲有關喔,#科科
不論是工作、課業(還是人生),只要遇到問題時,我們常常會習慣性地說:「啊,我碰到 bug 啦!」
電腦工程中,也常用 bug 來形容那些出錯的環節;不過我們也知道, bug 其實是蟲的意思,難不成大家討厭蟲蟲到把一切錯誤都推到它頭上了嗎?(大誤)
而這一切,又得從很久很久以前的故事開始說起了......
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1933 年,天文學教授艾肯 (Wallace Eckert) 向 IBM 提案改造 IBM 601商用計算機,用來計算天文物理的方程式。隨後他又將 IBM 601、印表機,與打孔機連接,成為「自動循序控制計算機」(簡稱ASCC )。
ASCC 沿用 IBM 原有的打孔卡片機制來輸入程式,並把卡片改為紙帶。打孔紙帶一次會讀入一個指令,而控制單元馬上根據指令動作,如此一來就不會佔用記憶單元,不過運算速度卻因此受限。
大概就是所謂的有一好、沒兩好(嘆息)。
而這個將程式與數據分開、不共用記憶單元的架構,後來稱為「哈佛架構」。
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1939 年 IBM 承諾開發 ASCC,艾肯當時恰好在哈佛大學取得教職,代表哈佛繼續與 IBM 的團隊合作;不過後來,艾肯和 IBM 因為發明功勞歸屬問題,鬧了一些彆扭,雙方的合作也就此畫上句點,哈佛大學也乾脆將 ASCC 重新命名為「哈佛馬克一號」(Harvard Mark I)。
二戰結束後,艾肯退役回歸教職。即使與 IBM 分道揚鑣,艾肯依然分別在 1947 年與 1949 年,開發出功能更強的哈佛馬克二號與馬克三號。
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其中有趣的是,程式設計師在使用馬克二號時,發現它總是出錯。檢查後發現,原來是一隻蛾在繼電器上爬來爬去,造成了短路,移除後就正常了。
不過這群人也挺奇葩的,發現電腦有蛾也不把它趕走,而是把它拿下來,用膠帶貼在工作日誌上(?!)
不僅如此,還特別註明牠是在 F 板塊的第 70 號繼電器上發現的,甚至寫上「發現第一宗蟲的真實案例」(“First actual case of bug being found”)。
\從此,電腦程式的除錯工作就叫 ”debug” 了/
所以說,以後在任何東西上發現蟲子別輕易忽略,創造新名詞的有可能就是你唷(完全不對!)
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本文改寫自 史上第一部全自動的計算機——艾肯與 IBM 的恩怨情仇│《電腦簡史》數位時代(八):https://pansci.asia/archives/192952
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延伸閱讀:
終端機雛形、遠端操控、數據傳輸的首創者——史提畢茲│《電腦簡史》數位時代(七)
https://pansci.asia/archives/192591
誰才是第一部電子計算機?——靠 650 美元誕生、曾被遺忘的 ABC 電腦│《電腦簡史》數位時代(九)
https://pansci.asia/archives/193242
電腦檢查指令 在 APPLEFANS蘋果迷 Youtube 的精選貼文
#M1 #Mac #SSD
前兩天在我們做 Podcast 直播的時候,就有觀眾提問關於這幾天吵得沸沸揚揚的 M1 Mac 電腦在 SSD 瘋狂大量讀寫的問題有什麼看法。
今天,就來聊聊我們對這件事的看法,以及如何為你的電腦檢查 SSD 裝態!
S.M.A.R.T. Monitoring Tools 安裝連結:
https://bit.ly/3kmwZxm
於終端機貼上下方指令:
/usr/local/sbin/smartctl -a /dev/disk0
如何移除 S.M.A.R.T. Monitoring Tools:
於終端機貼上下方指令:
sudo smart-pkg-uninstall
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電腦檢查指令 在 包一包 Youtube 的最讚貼文
====9.29以前的處理步驟(9.29後不用刪了,遊戲一關程式自動消失)====
~先把遊戲主程式移除~
刪除Anti-cheat(Mhyprot2.Sys)程式的步驟
1.wis鍵+s 打開Windows命令提示字元
2.輸入cmd.exe然後以系統管理員身份執行
3.輸入指令 sc stop mhyprot2 中止這個程式運行
4.再次輸入指令 sc delete mhyprot2 刪除這個程式
(輸入完要按Enter鍵)
~以下補充可以無視,只要沒運行遊戲mhyprot2.sys應該跟屍體一樣不會自己活起來~
mhyprot2.sys的檔案會在遊戲資料夾跟C:\User\你的用戶名\AppData\Local\Temp\裡面各出現一個
遊戲資料夾裡的mhyprot2.sys,因為遊戲已經卸載,正常會跟著資料夾一起被刪除(如果會自己逃命我就不知了)。
C:\User\你的用戶名\AppData\Local\Temp\裡面的mhyprot2.sys就請自己手動刪除。
================================
如果你是9月29日以後才安裝下載遊戲的,就不用特別去刪Mhyprot2.Sys了。
因為官方已經將Mhyprot2.Sys改為關遊戲後會自動關閉,也就是只有在遊戲運行時才會監控你的電腦有沒有使用外掛。
如果你想檢查它有沒有偷偷在運作的話,就按影片步驟2跟3去看看,正常應該會說找不到。
補官方最近的處理公告(2020.9.29 上午):
Anti-Cheat反外掛程式問題的修復聲明(已更新)
各位旅行者,
此前,開發團隊收到部分玩家反應,當開啟PC版原神時,背景會預設開啟反外掛功能,並且在關閉或解除安裝遊戲後,Anti-Cheat反外掛功能仍在執行。
該問題現已修復完畢:Anti-Cheat反外掛程式會在使用者關閉或解除安裝遊戲後直接關閉。
對於此問題造成的困擾,我們深感抱歉。我們會在未來重點注意此類問題,改善工作流程。為所有旅行者提供更優質的遊戲體驗。
電腦檢查指令 在 Kason Youtube 的最佳貼文
※唔好意思,電腦廢 畫面只有720 60fps.
究竟Ea 出品 嘅免費食雞會係點樣呢? 有人話似Titanfall 有人話似Overwatch 有人話似Fortnite ,如果你都有玩 不妨留言講下對依隻game嘅睇法!
※新黎嘅觀眾您好 介紹番先 我嘅Channel係會出好多唔同遊戲 有Pubg,Gangbeast,Don't starve,R.O.E.等等嘅遊戲,就連Minecraft我都有玩嫁.不過見到其他遊戲片果陣 希望你地唔會取消訂閱啦~我會不定期咁出唔同類型嘅遊戲片嫁!實會出到你鐘意果隻遊戲嘅!
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1.點數系統 (只要你睇直播 每1分鐘就可以獲得1點數 但至少睇5分鐘先會將點數派發)
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