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中國時報【余祥、林志成、謝瓊雲、莊曜聰、陳心瑜、蔡依珍╱綜合報導】

大學學測第2天英文科試題中間偏難,非選題作文又改回3年前看圖敘事,以「出遊塞車」4格漫畫出題,雖不難發揮,要寫出特色得有創意,尤其第4幅圖片可能的發展是拿高分的關鍵,許多考生直呼措手不及,差一點就寫不出來,更別說創意!

碰到塞車 是苦是樂?

成淵高中老師李宜樺分解析,第4格需要考生發揮創意,可以寫說人太多只好回家,但在路途中偶然發現了更美麗的景點或餐點,或是也可以用倒敘法來寫,先寫今天一家人發現了多美的地方,再回頭帶出,是因為早上路上塞車、要到的地方又都是人,才偶然發現了祕境。

考生則表示反應不過來。台南市北門高中蔡維倫直言讓人措手不及,最後一格他原本想寫掃興回家,但怕太普通,改了2、3次,還好在時間內完成。

私房景點 創意拿高分

北門高中周宗揚看到作文題目第3格的人潮,笑說自己差點就寫下「people mountain peolpe sea」的中式英文,他寫回程途中迷路巧遇私房景點,希望創意能拿到好成績。

整體而言,英文科考了寶可夢、研究毛小孩的新創公司等內容,作文則是提供連環圖片要考生寫出完整故事,這份考題「中間偏難」,閱讀測驗出現許多難字,作文則要發揮創意。

例如選擇題第14題出現「很多意外都是因為玩寶可夢所造成,玩家應該意識到可能的危險性」,不難作答。松山高中老師許亞君表示,選擇題詞彙部分題幹敘述清楚,學生只要掌握課本中的單字片語,很容易作答。

閱讀測驗 最具鑑別度

閱讀測驗是最具鑑別度的部分,主題包括專門研究毛小孩認知能力的新創公司、巴西傳統武術卡波耶拉的歷史等,成功高中老師陳國泰說,閱讀這種時間排列的文章,考生要有很好的理解能力和細心,否則很容易錯判。

今年中譯英考「玉山在冬天常常覆蓋著厚厚的積雪,使整個山頂閃耀如玉」及「征服玉山一直是國內登山者最困難的挑戰之一」兩題,共8分。補教老師Gary說,考生如果能掌握cover(覆蓋)、sparkle(閃耀)及domestic(國內的)等關鍵單字,要得6分很容易。

翻譯簡單 單字題偏難

彰化高中蕭喬元則表示,選擇題有難度,翻譯題則相對簡單,不是玩家的他對每一考科都有寶可夢入題感到印象深刻;彰化女中楊侞蓉表示,單字題偏難,不若往年直觀,需要想一下才能作答,加上閱讀測驗也須花較多時間理解,壓縮到作答時間,寫作時有點太趕。

新北市板橋高中學生張峰銘及清水高中學生江岫瑾都說,考題中間偏難,單字題出的都是高中教材內容,有些還是考古題。

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Google組織重整,以Alphabet作為母公司運作時,曾經引起外界熱烈討論,如今再看「Al」phabet,似乎可以作為Google全方位布局人工智慧的解讀,其以人工智慧技術為核心,發展各領域的智慧硬體,未來一年將大爆發。



「今晚吃咖哩吧!」一名中年人在車上對著語音助手Google Assistant這麼說,而Google Assistant隨即就為車主找到曾經消費的咖哩餐廳,並且安排餐點確認訂單,當車主踏進家門後的15分鐘,咖哩就送到家,這個服務來自Google打造的語音助手Google Assistant。Google Assistant成為Google產品的靈魂,進駐產品的身體裡。10月5日,Google CEO桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)在產品發表會上一口氣推出Pixel、Google Wi-Fi、Google Home、Daydream VR與Chromecast Ultra等五種產品,這些產品有個共同點:內含Google Assistant。

2015年起,Google在人工智慧領域大放異彩。除了從OK Google進一步演化的Google Assistant之外,圍棋機器人AlphaGo、開源平台TensorFlow、搜尋系統RankBrain、智慧即時通訊Allo等人工智慧產品源源不絕地產出,不過,就在Google人工智慧產品紛紛上市的同時,Google公司組織也發生巨大變化。2015年中,Google重整公司架構,新成立Alphabet公司,成為Google母公司,原先的Google X與Google Ventures等七大業務成為Alphabet的子公司。

Alphabet公司的出現和人工智慧發展有關嗎?「Alphabet也可以理解為alphabet,意味著投資回報高於基準,這是我們一直以來奮鬥的目標!」Alphabet執行長佩吉(Larry Page)在公開信中這樣寫道,但他沒有明言對人工智慧領域的壯闊野心,就字首上來看,「Alpha波」正是一種腦波,也就是腦部電流活動的核心形式。

Google成立「Al」phabet就是為了AI?

「Google的野心就是把機器學習作為一個核心,然後用它去解決非計算機、非網際網路領域的各種問題。」創新工場創辦人李開復指出。「人工智慧將是Alphabet在未來新市場中的殺手鐧。」市調機構CB Insights一份研究報告也指出。

李開復分析,Google成立Alphabet,是因為Google在搜尋和廣告業務的累積,發展了一套以應用知識地圖(Knowledge Map)的商業模式:Google Brain。Google Brain就是機器學習的大腦,這個機器包括了平台與專家,如果它運用在搜尋領域就是一個搜尋引擎,如果能夠用在醫學領域,那它可能就是一個癌症診斷系統,當然也可用於智慧家電等各種不同領域。

Google深度學習大爆發的幕後秘辛

為了一窺Google人工智慧的發展藍圖與研發秘密,《數位時代》特別專訪Google MLX(Machine Learning Accelerated)技術總監雪克(Tal Shaked)。雪克專注於大規模機器學習系統的研發,並將成果應用到Google系列的產品。

雪克加入Google的11年當中,共同創建了搜尋排行系統Rankboost與機器學習系統Sibyl。他還有個特別身分:西洋棋特級大師,並且多年參與職業棋賽。「2012年以前Google使用深度學習的專案量是0個,但到2015年卻已經超過1,500個,這些專案包括Android、Google Apps、藥物開發、Gmail、地圖、Photos、翻譯與YouTube等等橫跨各種領域。」雪克指出。

2014年是Google深度學習起飛關鍵年。這年開始深度學習專案開始快速成長,2015年第二季就大爆發衝破800個,2016年第一季甚至突破2,400個,這背後的秘密是什麼?

「從外界看來我們是突飛猛進,但其實這是全球深度學習相關技術累積的成果,這些成果可以追溯到1950年代,這60多年的累積像一個長長的尾巴,支撐起Google的大爆發。」雪克分析。其實在2014年前,Google就看準世界頂尖人才,不惜砸下重金網羅這些稀有的優秀腦袋。2013年,Google把手伸進多倫多大學,收購其電腦工程系的新創團隊DNNResearch,這個團隊沒有驚人獲利與實質上市產品,有的僅是辛頓(Geoffrey Hinton)教授和他的學生等三個成員,但辛頓教授正是深度學習學派的開山祖師,他與學生所組成的團隊在神經網絡、自然語言處理與圖像辨識上連續創下驚人的研究或比賽成果,在被收購前一個月,這個團隊才剛連續拿下三個比賽,拿走近20萬美元總額的獎金。

除了DNNResearch團隊,2014年一個閃電併購案,也是讓Google在該領域大爆發的重要原因。這一年Google成功以4億英鎊從Facebook手中搶下DeepMind團隊。DeepMind為西洋棋神童暨神經學家哈薩比斯(Demis Hassabis)於2012年前所創立,今年以深度學習系統AlphaGo在五局三勝制的人機對弈大賽中,贏了韓國九段圍棋棋王李世乭,震驚全球。

現在,Google Brain和DeepMind團隊成為Google發展人工智慧的重要推進力量。

從機器學習到機器智慧的 AI發展藍圖

「Google人工智慧發展藍圖,是從Google的核心技術:機器學習(Machine Learning)所應用的搜尋與廣告,拓展到機器智慧的智慧家庭中樞Google home等智慧硬體,或Google翻譯、Google Photos與Gmail等等。」雪克指出,「Google希望整合這些技術成周年慶為人工智慧,可以被拓展到更大的應用在能源、醫療與機器人等其他領域,進入每個人的生活。」

其中,Google翻譯就整合人工神經網絡(artificial neural network,ANN),讓翻譯品質更接近人工翻譯,過去Google翻譯採用的是基於短詞句的機器翻譯(Phrase-Based Machine Translation,PBMT)但近日則採用基於神經網絡的機器翻譯(Neural Machine Translation,NMT),「以中英翻譯來說,若使用者要翻譯『請問廁所在哪裡?』,過去的Google翻譯給的是:『Where is the restroom?』,但現在翻譯品質更好了,系統會給出:『Excuse me, where is the toilet?』這樣的翻譯答案。」雪克舉例。

雪克還指出,Google Photos部分也使用卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN),讓機器可以自動標籤;機器可以基於人工智慧技術所進行的圖像辨識,對原本不具有標籤的照片進行分類;例如,使用者只要在搜尋欄位輸入「狗」,就可以讓系統可以自動辨識,找出整批有狗的照片。在Gmail應用中的智慧回覆(smart reply)功能也是以人工智慧給出建議回覆內容,透過對Gmail 收件匣分析使用者收到的信件內容,自動給出「明天見」、「馬上寄給你」等回覆選項,讓使用者回覆Gmail更得心應手。「除了這些核心產品,也利用深度學習優化Google數據中心能源利用率,以及用於檢測視網膜圖像中的糖尿病視網膜病變。」雪克強調。

「在日本已經有農業研發人員,使用TensorFlow工具開發出人工智慧揀選小黃瓜系統;現在,電腦已經不只會選土豆,電腦也學會根據小黃瓜的大小顏色與形狀自動挑選;此外,TensorFlow也被科學家拿來判讀衛星照片,透過機器學習,自動判別照片中的白色區塊是雲還是雪。」雪克說。Google機器學習團隊對於人工智慧的應用寄予厚望,2015年底,Google對外開放了自己內部開發使用的第二代機器學習程式庫工具TensorFlow;由於TensorFlow是第一套包含最完整、各種機器學習的程式庫與工具,TensorFlow毫不意外同時成為學界與業界最受歡迎的人工智能開源平台。

Google智慧硬體時代來臨,台灣扮演要角

巨量的數據、雲端運算資源的擴展與GPU等硬體進步,支撐起Google人工智慧技術猛進,也讓Google開始做「智慧硬體」大夢。過去Google一直未全力投入硬體發展上,常委由硬體合作夥伴生產,但今年4月,Google 成立新硬體部門,找Motorola前總裁歐斯特拉(Rick Osterloh)領軍,5月Google在開發者大會上也發表自行研發的機器學習專用晶片TPU(Tensor Processing Unit),而10月5日的發布會也全是智慧硬體,Google智慧硬體時代已然來臨。

過去就和Google緊密合作的HTC與華碩等台灣大廠,自然也是Google智慧硬體布局重要夥伴,在網路時代無緣參與世界舞台的台灣,正攜手Google跨進智慧硬體世界。「現在是Google有史以來最重視硬體的時候……台灣的軟體技術排世界前十,聯發科、HTC、台積電、鴻海等業者的等硬體產品是世界頂尖,台灣要能跟上AI技術潮,把握這個軟硬體整合的最佳時機。」Google台灣董事總經理簡立峰說。

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