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仙人掌的超能力、歐洲野化之路、極限攀登
從醫學、考古、太空探索到動物溝通
人工智慧的應用正急速拓展科學新疆界
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《國家地理》雜誌中文版總編輯李永適
AI的許諾與威脅
不久之前公布的諾貝爾物理獎,頒給了兩位人工智慧領域的先驅:霍普菲爾德與辛頓,讓許多人備感意外。幾天後公布的諾貝爾化學獎,又頒給了三位開發出用於蛋白質分析與設計AI 模型的科學家,貝克、哈薩比斯與瓊珀。這再度證明AI 如今是顯學中的顯學,已經並將繼續對人類未來科技與知識的發展產生重大影響。
另一方面,對AI 可能帶來災難的警訊也從未停止。今年3月,美國國務院委託的一份報告,在訪問了超過200位相關領域的專家後指出,人工智慧的超快速發展在最壞的情況會「對人類物種造成滅絕等級的威脅」。去年,超過350位AI 領域的企業領袖、研究者與工程師在一份公開信中也做了類似的呼籲,警告政府與民間應該積極研究如何降低AI帶來的風險。
無論如何,AI 已經全面進入我們的生活。但是它的運用和影響可能遠比一般人知道的深遠。在本期雜誌中,我們報導了AI 在許多科學研究上的應用,包括醫療、天文學、考古、自然災害的預測,甚至協助人類破解其他動物的語言。我們邀請讀者一起探索這些令人興奮的AI 新用途。
當然,我們也討論了AI 可能造成的負面影響。這包括大量使用能源的環境衝擊(你每跟ChatGPT 對話一次就可能會消耗約500 毫升的水);生成式AI 模糊了現實與虛構的界線,麻痺了我們的認知(你現在看見一幅戰爭場面殘酷的畫面時,會不會先懷疑這是否是真實的?);以及AI 如何深化現存的各種問題。
AI 已經是人類發展不可迴避的問題。但就像核能和許多其他強大的工具一樣,它可能帶來毀滅,也可能是生存問題的解方。人類最終還是要憑藉自己的智慧來做出選擇。目錄
★P020
永恆的支撐
胸罩這項看似現代的發明其實已經存在了好幾千年,且早在600年前就已出現罩杯的設計。從包覆、掩飾胸部,到凸顯體態、滿足運動需求,這件小小的衣物在不斷更迭的時代裡一直默默為女性提供最需要的撐托。
★P024
古老的靈感來源
創作於超過5000年前,出土於19世紀的一批大理石女體小雕像,以獨特的風格和單純的造型而成為古希臘藝術的代表之一,並且在20世紀啟發了畢卡索和布朗庫西等現代藝術家。★P026
AI:歡迎進入探索新紀元
人工智慧對人類世界的改變不是即將到來,而是已經發生。運算技術的突破,使研究人員彷彿在一夕之間獲得了超能力,不但能挑戰新的問題,許多懸而未決的謎團也迎刃而解。本篇報導追蹤AI工具在神經外科、太空探索、考古學、動物溝通以及自然災害等各領域帶來的革命性進展,同時也反思AI在能源和環境、犯錯傾向和強化偏見等問題上引發的疑慮。
★P070
如何讓一趟攀登難上加難
為了喚起大眾的保育意識,兩位世界頂尖的攀岩好手策畫了一場終極版的環保低碳之旅,全靠騎自行車、划船和徒步從科羅拉多一路來到阿拉斯加,緊接著再登上一座被許多人視為無法攀登的山。
★P090
仙人掌的祕密力量
全世界有超過1500種仙人掌,有些表面光滑,有些布滿尖刺,有的高大如喬木,有的小巧如硬幣。它們各有獨到的生存策略,在嚴酷的環境中展現極致的韌性,科學家正從它們身上汲取靈感,找尋幫助人類在日漸暖化的地球生存下去的方式。
★P102
深入探索歐洲野化之路
由於農業衰退,人口往都市集中,歐洲有愈來愈多閒置土地恢復成荒野,當地人也已經開始學習如何和野生動物共處,野化風潮正在各地興起,但這項迷人的願景也同時帶來了新的挑戰。一個非營利組織提議在羅馬尼亞的弗格拉什山區設立國家公園,當地居民長久以來的生計與生活該如何跟著調適?內容簡介
那是2020年5月的某一天,普拉尤莎.夏瑪正大費周章地分析資料,希望從中找出模式,為她在麻省理工學院的研究小組會議做準備,而這也不是普通的資料集――這個資料集始終無法解讀,裡頭包含十年來所收集、抹香鯨用於溝通的喀答聲,足有數千小時之久。
夏瑪是鯨豚翻譯計畫(CETI)的一員。用研究團隊的話來說,這項計畫希望理解「鯨魚在說什麼」。目標單純明確,但困難度超乎想像:CETI要翻譯的是非人類的溝通內容。因此夏瑪與團隊伙伴也招募了非人類的盟友:一個基礎AI程式,協助他們用新方法組織這些有聲線索,藉此獲得更多靈感。
CETI的期望是,人類如果了解鯨魚腦中想什麼――甚至最終能了解其他動物腦中在想什麼――或許能喚起更多對保育工作的付出。
CETI緣起於七年前一次機緣巧合的相遇。當時在哈佛大學的拉德克利夫研究中心,海洋生物學者兼國家地理探險家大衛.格魯伯正在辦公室裡聽抹香鯨的錄音。電腦科學家莎菲.戈德瓦塞爾正好經過,聽到令人好奇的喀答聲,不禁走進格魯伯的辦公室問那是什麼聲音。得到的回答讓她有了全新的靈感:戈德瓦塞爾已有幾名同事正在嘗試利用機器學習技術增進人類的語言翻譯。為什麼不把類似方法用在鯨魚上呢?
格魯伯說,喀答聲幾乎就像1和0二進位碼,也就是最基本的電腦語言。「如果想分析一段20分鐘的大翅鯨歌聲,且頻譜很複雜,從喀答聲下手就很好。」
容易匯入AI模型,理想上也容易分析。格魯伯聯絡另一位國家地理探險家尚恩.傑洛,他13年來都在加勒比海島國多米尼克研究抹香鯨。「他的鯨魚聲音資料庫最完整。」格魯伯說。他們做了先導研究,看是否能設計一套客製化的機器學習程式,在鯨魚的聲音互動中找出常見的序列,就像人類也有易於辨識的對話模式。研究成果是一種新的AI模型,可以預測某些鯨魚接下來可能會交流什麼。「預測下一個答喀聲的準確率大概有99%。」格魯伯說。
接下來,團隊把模型應用於傑洛在多米尼克的長期研究,他和團隊科學家在當地標識鯨魚,記錄鯨魚的發聲和動作。鯨群浮上海面時,無人機會監測鯨魚行為,希望能找出特定的喀答聲組合(稱為密碼曲)與特定明顯行為之間的關聯,這可能是鯨魚會主動聆聽彼此並以行為回應的證據。
到了2020年,格魯伯原本的團隊已擴大至將近20位科學家,來自哈佛大學、麻省理工學院、牛津大學和加州大學柏克萊分校等,而且專長的學科領域迥異:機器學習專家、海洋生物學家、一位密碼解譯專家,最重要的是還有一位語言學家。他們利用AI讀取數千小時的錄音檔,發現並擷取出數千組不同的密碼曲。 (全文未完)