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  解答三體問題 AI來幫忙
  2019/12/15 | 作者:編譯/潘楠慕 | 點閱次數:269 | 環保列印
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編譯/潘楠慕

偉大科學家牛頓(Isaac Newton)提出的「三體問題」(Three-body problem),是物理學中最棘手的計算問題之一,主要是計算三個天體在相互的萬有引力下之運動規律,例如地球、月球和太陽的運行軌道。

過去已有許多著名科學家投入大量時間和精力,希望突破三體問題的計算,但至今仍難以獲得精確的解答。數學家已指出,在數學上不可能完美解出三體問題,只能尋求在特定的條件下進行計算。在這個過程中,也衍生了混沌理論,並發現所謂的蝴蝶效應,也就是只要最初的狀態出現些微的擾動,會導致後來的狀態大為不同。

過去對三體問題的計算,動輒耗時數周甚至數月。二○一五年時,研究團隊發表「布魯圖斯」(Brutus)軟體,求解速度為迄今最快。但這種計算方式對記憶體的要求極為嚴苛,如果要求更精準的計算和模擬時間,耗費的時間與成本更加驚人。

人工智慧和深度學習的技術持續進步,讓三體問題的計算出現曙光。由英國愛丁堡大學、劍橋大學、葡萄牙艾維羅大學以及荷蘭萊登大學的研究團隊,合作設計了一套深度人工智慧網路(ANN),利用歷來的三體問題解答對這套系統進行訓練,希望能夠提高計算速度,最終目標則是獲得完美的解答。

研究團隊表示,這套人工智慧神經網路輸入大量數據進行訓練,之後再進行計算。實際測試的結果發現,神經網路的模擬結果與「布魯圖斯」非常接近,且速度高達「布魯圖斯」的一億倍。

科學家指出,這個成果,對於研究星團和宇宙演變過程的天文學家而言非常珍貴。如果未來這套神經網路系統能正常運作,獲得答案的速度將達到前所未有的水準,也能進一步研究更深層次的問題,例如「引力波如何形成」。

不過,其他科學家指出,人工神經網路的速度較快是因為計算的方式不同。「布魯圖斯」的計算,是把天體軌道運行的每一步都進行運算,所需時間較長,但人工神經網路是分析其他計算的運動軌跡,歸納出相應的規律後,預測其演變結果。

另外,專家也指出,這套人工神經網路雖證明AI與深度學習能夠應用於三體問題的模擬解答,展現解決複雜問題的潛力,但如果要實際應用,甚至擴大至四體、五體的計算,仍須配合「布魯圖斯」系統。

研究團隊也坦言,深度學習不是解決所有問題的萬靈丹,深度神經網路目前確實無法完全取代「布魯圖斯」系統。不過他們也表示,或許能夠建構一套複合式的系統,將「布魯圖斯」和人工神經網路結合,以最有效率的方式模擬星體之間的運動。

對抗超級細菌 人工智慧上陣

科學家正致力解決抗生素濫用及相關的抗藥性問題,方向之一是持續開發更有效的藥物,另外則是追蹤並預防疾病,減少抗生素的使用量;無論何種方向,都仰賴人工智慧(AI)輔助。

美國聖地牙哥加州大學的研究團隊,正利用機器學習來識別和預測使結核病細菌產生抗藥性的基因,希望把這個方式應用於辨識其他病原體。英國動物醫學專家則與中國大陸的官方和業者合作,應用人工智慧減少禽類的抗生素用量,並擴大運用於人類。

據英國政府的官方報告,目前每年約有七十萬人因抗生素抗藥性死亡;如果無法改善,預估二○五○年每年將有一千萬人因此死亡,高於因癌症去世的人數。

諾丁罕大學的多特里尼(Tania Dottorini)教授指出,抗生素可破壞細菌細胞的部分功能,療效非常明顯且快速,許多人類和動物都會使用。然而,隨著接觸抗生素的次數增加,菌株可能產生基因突變,對抗生素免疫。

他表示,減少抗生素的使用甚至禁絕濫用,有助解決超級細菌問題。要達到這個目標,其中一個方法是對菌株進行基因序列檢測,開發專屬療法,迅速治療疾病並減少藥物的使用量。

另外一個方法則是從食物、飲水、環境和藥物等方面著手,彙整諸多資訊,避免疾病發生。這種方式涉及的數據極為龐大,分析過程極為複雜,需仰賴人工智慧的高速運算,才能適時完成。

多特里尼教授說,諾丁罕大學和中國大陸國家食品安全風險評估中心已與獸醫產品、養殖場業者合作,準備以機器學習找出預防家禽養殖場疾病的方法。

他表示,抗生素抗藥性是全球性問題,且日益嚴重,一些超級細菌甚至對所有藥物免疫,非常棘手。養殖場的超級細菌不僅限於動物,還可能傳播給人類,必須盡快遏止。他們的研究計畫如果一旦成功,將與其他地區的養殖場分享,希望能使其他動物及人類受惠。

鄧艾面試官 提升招聘公平度

面試對求職者和招聘人才的企業都是一道重要關卡,應徵者希望被心儀的公司錄取,企業則想招募最理想的人才。

然而,由人類主持的面試,主觀因素影響極大,年齡、性別、外貌及種族常會影響面試結果。瑞典人力資源公司TNG的調查顯示,約七成的瑞典求職者認為面試過程存在歧視。

為了盡可能消除偏見與歧視,一些公司嘗試以科技輔助,讓招聘過程盡可能公平。瑞典「多樣性基金會」(Diversity Foundation)與TNG、佛哈特機器人公司(Furhat Robotics)及瑞典市政府合作,使用機器人「鄧艾」(Tengai)面試並錄取員工。

「鄧艾」的高度為四十一公分,重量三點五公斤,擺在桌上約與面試者平視,能夠模擬人類的說話方式及表情。

被「鄧艾」錄取的求職者歐賀德(Anders Ornhed)說:「面試過程很特別,它不會與面試者閒聊。」

開發「鄧艾」的研究人員表示,人類傾向尋找擁有相同興趣、愛好的人,面試時,這些問題會產生潛意識的偏見。AI機器人不會出現傳統面試時的歧視,也不會有情緒波動,在面試過程中,對所有求職者的語調、問題和提問順序完全相同,讓過程更客觀。

除了瑞典,全球許多地區也有愈來愈多公司使用人工智慧協助招聘人才,但一些專家對於AI是否能取代人類的面試任務,仍心存疑慮。他們表示,AI確實能排除感情因素,但每種職務需要的特質不一,仍需人類面試官才能遴選出最適合的人才。

TNG公司表示,AI面試官目前仍無法完全取代人類,但它能夠負責第一階段面試,提供後續審核人員重要的參考資料。這種一視同仁的面試,是消除歧見的重要一步;若妥善運用,可以為企業創造商業價值,提高競爭力,並為勞動市場創造更公平的競爭環境。

新聞辭典

三體問題

三體問題(Three-body problem)是指3個質量、初始位置和初始速度都可視為質點的天體,在相互之間萬有引力的作用下運動規律問題。牛頓提出的萬有引力定律,可以計算出宇宙中兩個天體在引力作用下的運動情況,解出天體的運行軌道。但如果有3個以上的天體存在,這些天體之間的作用力關係就非常複雜,科學家目前仍無法精確求解。
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