從一些網友處得知,根據近期的研究,AI(尤其是GPT-4.5)已通過圖靈測試,也就是參加測試的人面對一台機器和一個真人時,認為那台機器更像一個真人。相關報導有:
Fox Hsiao (蕭上農) 2025年4月2日
TN科技筆記 2025年4月3日
論文出處:Large Language Models Pass the Turing Test
然而有趣的是,主流媒體未見報導。或許這已經不令人吃驚,或人們認為這是遲早的事了。
未來學家雷.庫茲威爾(Ray Kurzweil)在其新書《奇點已近》(The Singularity Is Nearer)當中提到:
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人工智慧(AI)其中一個發展方向, 就是延長人類壽命, 醫療方面的發展. 這也是《人工智慧的未來》的作者Ray Kurzweil念茲在茲的事 .
DNA機器人 可望標記癌細胞
2017-09-18
醫療革命性突破
〔編譯魏國金/綜合報導〕美國加州理工學院的科學家從DNA(去氧核糖核酸)製造出令人意外的簡單機器人,未來可望應用於監測癌症與其他疾病標記、清理肉眼看不到的危險物質,或設立小型製藥分子工廠,並在需要時將藥物送入血管等各類治療措施,為醫療帶來革命性遠景。......
全文
延伸閱讀:
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《攻殼機動隊》有機會成真?馬斯克成立Neuralink、研發連接人腦和電腦的植入技術
by 張庭瑜 2017.03.28 數位時代
這篇文章中提到:
根據《華爾街日報》報導,馬斯克成立一間名為Neuralink的公司,要實現過去馬斯克曾說的「神經織網(neural lace)」技術。該技術透過將電極植入在人類大腦中,可連接大腦和電腦;一來可上傳或下載人類記憶,二來和電腦裝置的互動也更直接,可提升人腦運作效能,將人類的認知功能提升到更高層次。
儘管馬斯克尚未正式宣布此消息,但過去半年,他已不只一次暗示其將人類和AI共生的「賽博格(cyborg)」計畫。他認為,利用高頻寬介面與大腦相接,將有助於實現人類與機器智慧的共生,並幫助人類不被人工智慧打敗。
有興趣者可以點進去看看.
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科技FARHAD MANJOO 2016年3月3日 紐約時報國際生活
當人類成為一種多餘的存在,社會將會如何運轉?技術專家和經濟學家已經和這種擔憂鬥爭了幾十年,但在過去幾年,有一種觀念引起了人們普遍的興趣,包括一些正在建設由機械人主宰的未來的技術專家們。
這項計劃稱為「全民基本收入」(Universal Basic Income,簡稱UBI),其核心點如下:既然工作機會因人工智能的普及而日益減少,幹嘛不直接給每個人發一份薪酬?
想像一下,政府給每個成年人每月發放大約1000美元。這些錢基本足夠大多數美國人支付住房、食物、醫療和其他基本需求方面的開支。UBI的目標是緩解由技術進步引發的錯位,但它又不止於此。
當每個人都可以不用工作就獲得收入,他們會如何打發自己的時間?他們會虛度時光,還是努力追求更有意義的東西?他們會更有創業的慾望嗎?UBI會對經濟不平等產生什麼影響?它會如何改變人們的心理和情緒?作為一個物種,我們是需要被受雇做事才能感覺充實,還是說那只是後工業化資本主義遺留的習慣?
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文長 但十分值得一讀. 尤其是工程師,軟體工程師, 或對於AI 和程式設計有興趣的人....
2025 年時代變化:軟體開發會成為地球上最後一項「有用」工作
by: 36氪 2016-04-12 buzzorange.com
這個是 Quora 上提出的一個問題。隨著 AI 在近年來成為熱門話題,並且在 AlphaGo 自學圍棋擊敗了人類近 10 年最好的圍棋選手之後,有人開始提出這個問題。具體來說這個問題有三層意思:
到 2025 年工程師還有沒有用,到那個時候所謂的“工程師” 是指什麼?
代碼本身還有沒有用,到那時候代碼會變成什麼樣子?
機器智慧會不會取代(目前意義的)代碼或工程師兩者的其中一個或者全部?
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中國時報
葉家興
人工智慧最近的新聞,一正一負,谷歌的AlphaGo風光打敗南韓頂尖棋手,微軟的Tay卻只在推特(Twitter)上存活了不到1天。
其實,人類的科技是中性的。AlphaGo主要在人類圍棋譜的經典裡學習,精益求精成為愈來愈強的棋手。Tay卻在充斥偏見與仇恨的網路世界裡,從一個讚頌人類的無邪少女,變成粗俗、猥褻的種族主義者。
全文
不只是Tay 那些年被網民帶壞的機器人們
作者:樂羽嘉編譯 2016-03-29 Web Only 天下雜誌
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經過兩盤的人機大戰,Google AI的AlphaGo連勝韓國棋手李世石,若讀過Ray Kurzweil的《人工智慧的未來》一書的朋友,應該不會太驚訝。書中對於人工智慧的基礎原理,解說得很清楚(如機器學習、神經網路、模擬神經元、計算能力…..)
也幸好,機器所執行的任務是人類給定的,它的棋路確實來自人類所餵的資料。就看人類給它什麼任務了。
記錄一下棋賽的資訊:
- 第一場次對弈:2016 年 3 月 9 日(三) ,中午 12 點整。
- 第二場次對弈:2016 年 3 月 10 日(四),中午 12 點整。
- 第三場次對弈:2016 年 3 月 12 日(六),中午 12 點整。
- 第四場次對弈:2016 年 3 月 13 日(日),中午 12 點整。
- 第五場次對弈:2016 年 3 月 15 日(二),中午 12 點整。
擊敗了李世乭的圍棋人工智慧「AlphaGo」究竟是什麼? 作者 PingWest | 發布日期 2016 年 03 月 10 日 9:47 | 分類 Google , 尖端科技
第一盤 實況直播
第二盤 實況直播
中國六段李喆對於第一盤的評論,大推:
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Google人工智慧完勝歐洲棋王
2016-01-29 自由時報
〔編譯顧佳欣/綜合27日外電報導〕根據最新一期《自然》期刊報導,美國搜尋引擎巨擘Google旗下的英國人工智慧公司Google DeepMind開發的電腦系統AlphaGo,在最新研究中以5︰0橫掃歐洲圍棋冠軍的中國棋手樊麾(右圖,取自網路)。這是電腦首度擊敗職業圍棋手,堪稱人工智慧里程碑,3月將挑戰世界冠軍南韓李世乭。
圍棋源於2500年前的中國,規則簡單,但組合非常複雜,過去被認為只有人腦能處理,臉書與Google則競相投入開發破解圍棋的系統。Google DeepMind共同創辦人兼執行長哈薩比斯(Demis Hassabis)指出,相較於西洋棋每一步有20種可能的選擇,圍棋卻多達200種,並形容組合結果可能比宇宙的原子還多。
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英中名詞對照
Abundance 《富足》
accumulated learning 累進學習
Ackerman, Diane 黛安.艾克曼
adrenaline 腎上腺素
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經理人月刊|商管選書 《人工智慧的未來:揭露人類思維的奧祕》
莫札特的天分,藏在大腦裡的秘密
http://www.managertoday.com.tw/books/view/51098
音樂神童莫札特(Wolfgang Mozart)在5歲時就創作出小步舞曲,6歲時在維也納熊布朗宮的鏡廳為瑪麗亞‧德蕾莎(Maria Theresa)女王表演。他35歲去世前,創作了包括41首交響曲在內的600首曲子,被公認為歐洲古典音樂史上最偉大的作曲家。
人們可能認為莫札特是因為有音樂天分,才會這麼有成就。但是,天分究竟是以什麼形式存在呢?
在知道答案之前,先來認識一下我們的大腦新皮質(neocortex)。大腦新皮質約占大腦重量的80%,可分為六層,主要負責處理資訊的各種不同模式,也負責感官知覺,認知從視覺物體到抽象概念的各種事物,控制人的活動,從空間定位到理性思考的推理,同時也跟語言有關。基本上,大腦新皮質就是負責我們所說的「思考」。
其中,模式辨識器(pattern recognizer)是構成大腦新皮質的基本成分,根據一項粗略估計,大腦新皮質總共有約3億個模式辨識器,分布在不同層級中。
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購買新書《人工智慧的未來》寄回截角抽「太陽能機器人」

●會動的太陽能機器人使用方法
將你的太陽能機器人放置在陽光下,可以轉動你的太陽能版讓太陽直接照射在上面,這樣可以接受到更多的太陽能,機器人將會開始走動,當你不用時,將機器人遠離陽光,這樣機器人就不會移動了,請勿將太陽能機器人移至戶外使用或是在下雨天使用以免破壞太陽能板。⋯⋯
你可以在室內使用,或是在校園科技展。請求成人幫你準備至少60瓦的燈泡(請勿使用日光燈省電燈泡),燈泡可以代替太陽,桌燈要直接照射在太陽能板上,燈光一定要足夠才會使機器人移動,(注意:需要成人允許及監督下才可以使用桌燈)
(來源:賽先生科學玩具購物網)
來看看影片吧,會動的太陽能機器人
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特別提醒 : 幸運抽獎日期: 共3次,8/26、9/16、10/7,每次幸運得主共2名。

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即日起購買本書,將本書書腰抽獎活動截角放入信封袋內,並載明真實姓名/電話/住址/email,寄回「經濟新潮社」,即可參加【太陽能機器人】抽獎,將有3次抽獎機會喔!(影印無效喔!)
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幸運抽獎日期: 共3次,8/26、9/16、10/7,每次幸運得主共2名。
回函收件日期:即日起至2015年9月30日止。(郵戳為憑)
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推薦序
人工智慧可與人腦匹敵嗎?
羅仁權/國立台灣大學電機系講座教授暨終身特聘教授
人類,這個相當聰慧的物種,發揮了他與生俱來的本能:大量的累積知識及經驗,並從中汲取智慧,經由時間一代代的演化與傳承,形成了今日的人類社會。然而,智慧到底是什麼呢?
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今年的台北藝術節,平田織佐的新作《蛻變—人形機器人版》又將來台,實在一票難求,還是轉貼訊息。
全文
機器人版《蛻變》 多了點溫暖
中國時報【汪宜儒╱台北報導】2015年8月1日
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人腦vs. 電腦:智慧究竟是什麼?
文/于天立(國立台灣大學電機系助理教授)
許多學者認為在21世紀人工智慧將會有重大突破。為何這樣認為呢?其一是網際網路的蓬勃發展,造成了大數據,使得學習範例充足。其二是分子生物、神經科學的發展,促成認知學延伸至認知神經學,使我們更能了解大腦的功能(如果如大部分學者所相信的,大腦是認知的中樞)。您可能知道約翰.希爾勒(John Searle)將人工智慧分為「弱人工智慧」及「強人工智慧」(本書內有描述)。大數據有助於弱人工智慧的發展,也就是讓電腦能做到人類所能做到的事,而認知神經學則有助於強人工智慧的發展,也就是讓電腦能像人類一樣思考。強、弱人工智慧之間似乎存在著不少差異,然而人工智慧從1950年代左右發展到現在,我們是否真能跨越這道鴻溝呢?
我在寫這篇推薦序時,人正在美國Redmond參加微軟的Faculty Summit,今年的主題正好是人工智慧,因此有幸聽到人工智慧界的知名學者們對人工智慧未來的看法。有趣的是,意見很兩極。樂觀的學者認為我們很快就要解開智慧之謎,但也有不少與會學者認為未來仍有漫漫長路,我們至今仍無法掌握人類思考的關鍵。而本書《人工智慧的未來》作者雷.庫茲威爾(Ray Kurzweil),無疑地是屬於前者。我覺得他就像是人工智慧界的萊特兄弟,在人類對流體力學、動力學的認知正在萌芽、發展的時代,就相信人類總有一天可以征服天空,而且毫不遲疑地馬上著手進行。事實上,我們直到今天仍然無法完整地用數學嚴謹地證明飛機可以飛,而飛機已經成為非常普遍的交通工具了。
隨著深度學習等技術以及大數據的出現,我們現在可以利用統計、迴歸的方法,針對某個問題在資料庫中組合出最合適的答案。也可以利用比對的方式,組合詞彙,來對照片自動產生描述,其精確度甚至可以超過人類。這樣的做法常常招致的批評是「電腦真的有了解問題/照片嗎」?然而雷.庫茲威爾認為諸如統計、比對等功能,正是人腦在做的。他這些話可不是隨便亂說的,而是基於近年來我們對人腦的了解。在1950、60年代左右,人腦常常被認為是大量的平行運算,這也促成了類神經網路的發展。然而,熟悉演算法的讀者可能知道,像是視覺三度空間建模這樣複雜的演算法,無論有多少個運算單元,是不太可能在幾十個步驟內完成的(大約是人腦一秒鐘內可激發神經元的縱向深度)。再加上神經科學的發展,現在大部分學者相信,人腦的主要功能在於記憶/統計、預測/推論、及辨識/比對。而人腦僅在事物不合乎預測時,才會進行運算。例如談完話之後,很少有人能記得對方打什麼樣式的領帶。但是對方若是打赤膊的話,相信你很難不注意到。
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〔推薦序〕
人工智慧的潛力,無可限量
楊千 / 國立交通大學EMBA榮譽執行長
從小至今我對於人腦的運作就很著迷。《人工智慧的未來》這本書的前六章,談的都是人腦有複雜褶皺的新皮質的功能與特色,讀來令我想起三十多年前讀Douglas Hofstadter所寫的《哥德爾、艾雪、巴哈》(Godel, Escher, Bach)的感動。若不是讀這書,我無法聯想分別為數學家、畫家與音樂家的三位有何關聯。
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