LineClova人工智慧服務即將上線優化你我的生活!!(下)

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LineClova人工智慧終於要來台灣啦!!想知道提供了哪些服務嗎?快一起往下看吧!!(下)

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4. 人工智慧電話接聽服務「LINE AiCall」

 

 

 

▲ LINE AiCall 宣傳影片

 

 

 

結合 STT 與 NLU 兩項技術發展出的 LINE AiCall,是許多人最期待來台的服務。LINE AiCall 已經在日本餐飲業逐步推廣,從官方宣傳影片中可以看到,人工智慧機器人能用自然語言與客戶互動、對話,代替忙碌餐廳業者處理的訂位問題,例如在熱門時段幫忙「喬」出座位。

LINE 官方表示提到,過去的 STT 技術需建立三種模型──聲學模型(Acoustic model)、語言模型(Language model)、發音模型(Pronunciation model),如今,LINE 只需建立一個 NEST model 即可進行語音辨識,並表示他們的模型擅長辨識自然隨興的對話,和較長的語句。同時也特別強調,即使是在吵雜環境噪音中(畢竟餐廳店內通常都很吵雜)也能提取語音做辨識。

5. LINE eKYC 數位辨識身份

 

CLOVA OCR 光學字元辨識
 

▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字,還能辨識規格。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

將上述的 CLOVA Face 加上 CLOVA OCR 後,就誕生出 LINE eKYC 數位辨識身份(Know Your Customer)的人工智慧服務了。

過去在申辦很多如銀行開戶等服務前,為了預防身份盜竊、金融詐騙或洗錢,會要求客戶填寫能確認身分的個資,這個步驟被稱為「Know Your Customer」,簡稱 KYC;從紙本填寫轉為數位化,就稱為 eKYC。

LINE eKYC 便是以透過線上掃描身分證、健保卡等個人證件來確認身份。除了 CLOVA Face與 OCR 技術以外,LINE 於 2017 年加入了全球最大身份驗證技術聯盟「FIDO」,採用 FIDO生物辨識認證技術,讓 LINE eKYC 服務更臻成熟。

LINE 招募台灣技術人才 期待 2021 年正式落地

LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示,LINE AiCall 目標是在 2021 年找合作試行夥伴,進行開發前期測試應用與台灣在地化;而 CLOVA Chatbot 以及 CLOVA Face 也正式開放台灣企業夥伴進行合作洽談。

除了招募合作夥伴,一直以來 LINE 也不遺餘力地挖掘台灣技術人才。例如從 2018 年開始啟動的「LINE TECH FRESH-技術新星人才計畫」,每年共開出 30 個實習職缺,讓獲選者有機會跟著開發團隊實際參與專案,提供校園開發者有累積實務經驗的機會。

LINE 官方表示,爭取明年讓 LINE CLOVA 的應用融入台灣市場,也將會積極招募台灣本地的人工智慧技術人才,如果想在這波機會加入LINE團隊,現在開始學習還不算晚!

 

 

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LINE CLOVA 確定登台!以後可以讓人工智慧幫你訂餐廳啦

LINE 年度科技盛會「LINE TAIWAN TECHPULSE 2020」日前落幕,大會上不但為台灣開發者帶來 LINE 總部的第一手技術資訊,更宣布將引進在日本推行人工智慧技術「LINE CLOVA」,目標是提供貼近使用者需求的「友善人工智慧」。

未來將在台提供 CLOVA 的相關服務包括:CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR,除此之外人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣!

 

Line Clova 登台確定!讓人工智慧幫你接電話、訂餐廳
 

▲ LINE 自日本引進人工智慧技術「LINE CLOVA」相關服務包括:CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR,而人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣!|圖片來源:LINE官網

 

 

 

近年來 LINE 積極發展人工智慧應用服務,原先於 2019 年的開發者大會將導入 AI 計畫「LINE BRAIN」,而今年宣布將 LINE BRAIN 與自家智慧助理「LINE Clova」合併,發展為 AI 技術品牌「LINE CLOVA」,成為 LINE 旗下人工智慧技術的集大成者。

整併當然不是只有統一名稱,LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示,兩項產品線的合併後最重要的突破就是「商業落地」,未來這些 AI 技術不再只是概念而已,而是會實際應用在產品之中,為台灣的使用者帶來更多生活與工作的便利。

LINE CLOVA 主要涵蓋四大領域的技術: NLU(自然語言理解)、Face(臉部辨識)、OCR(光學字元辨識)、STT(語音辨識)。而統整這些技術、確定將會登台的應用服務分別有:

1. CLOVA Chatbot 聊天機器人

 

CLOVA Chatbot 聊天機器人
 

▲ CLOVA Chatbot 能精確地判讀使用者的對話內容與意圖。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

NLU 技術是一直是 LINE 在人工智慧服務項目發展的核心之一。自 LINE 從 2016 年發表Chatbot 功能以來,已漸漸普及為公眾人物及企業與使用者之間的溝通橋樑。諸如公司行號、社群媒體、公眾人物等皆會開設自己的 LINE Chatbot,作為與客戶、大眾快速溝通的管道。

根據 LINE 官方資料,CLOVA chatbot 所累積的問答資料庫達 100 萬筆,使用超過 1 億人次,累積的使用者對話保守估計約有 17 億之多。如此豐富的資料累積,加上 LINE 在亞洲市場過去的利基,讓 CLOVA Chatbot 特別擅長辨識在全世界語言體系之中相對困難的亞洲語言。

2. CLOVA Face 臉部辨識

 

CLOVA Face 對一位女性進行臉部辨識
 

▲ CLOVA Face 可以在半小時內完成上千人次的臉部辨識。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

CLOVA Face 是一套臉部辨識系統,可在平板、手機等裝置上,提供快速準確的人臉辨識。

今年的 LINE TECHPULSE 2020 即是利用 CLOVA Face 作為入場方式。報名參加者可以在活動前上傳自己的照片,即可在報到櫃台使用臉部辨識驗證身份,代替人工核對資料,快速完成報到手續。

根據大會參加者的回饋,入場體驗相當順暢,辨識成功率也相當高,可以感受到 CLOVA Face 已經是成熟的商用產品;事後根據 LINE 官方的統計,CLOVA Face 順利在 30 分鐘內完成上千人次的入場報到手續。

3. CLOVA OCR 光學字元辨識

 

CLOVA OCR 光學字元辨識
 

▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字,還能辨識規格。|圖片來源:LINE 官網

 

 

 

OCR 技術同樣是 LINE 一直以來研發的核心之一,在現行的 LINE app 上已有將圖片轉換為文字的功能了。

而進一步的 CLOVA OCR 技術,配合資料強化演算提高識別精準度,不再只有針對文字辨識,也推出針對各種需求「特化性能」的不同產品:文字識別精準度較高的 general OCR;可以辨識出特定樣式、規格的 specialized OCR;還有操作介面簡易,並且具備深度學習等AI運算邏輯的 OCR Builder,讓企業可以根據不同需求導入不同應用技術。

其中官方也特別表示,Specialized OCR 將會「在地化」,開發台灣使用者需求度最高的辨識格式,例如:火車車票、發票、身分證和健保卡等等,落實為民眾帶來便利的初衷。

 

 

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休息是為了走更長遠的路

AI 人工智慧要睡覺聽起來很新奇,但其實傳統電腦也是需要「休眠」的,不同的是一般電腦的休眠是暫停運算,即是「關機」。

不過也許很多人沒辦法接受 AI 需要休息,畢竟機器最大的好處之一就是可以 24 小時不間斷的工作。誰能想像自己的烤麵包機會需要小睡片刻呢?!

人工智慧的睡眠並不是沒有活動,而是另一種活動,這很像人類在睡覺時,其實大腦並沒有停止運轉一樣。

瑞士蘇黎世大學神經科學中心研究發現,在身體睡眠的時候大腦會重整神經的記憶,將白天記憶的事情重新整理、分門別類,並把不重要的記憶模糊化、騰出空間來存放重要的記憶。

故有研究明確指出,睡眠充足的人,大腦神經會運作更快、更有效率,或許 AI 也一樣。隨著這些擬似神經網路越接近真實生物的神經系統,未來的機器需要跟我們一樣按時睡覺可能也不足為奇。

另一方面,這些先進的 AI 系統也能幫助我們更加了解生物大腦的睡眠特徵和活動型態──在也許未來,你那需要小睡的烤麵包機,會一邊為你烤出酥脆的吐司、一邊會為你的大腦運作提供嶄新的見解!

▲ 美國美國承擔核子武器設計工作的兩個國家實驗室之一「洛斯阿拉莫斯國家實驗室」的研究人員發現,人工智慧需要「睡眠」才能像人一樣有效地工作。

 

 

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跟人類一樣!AI 人工智慧工作久了也會「愛睏」

近年來,越來越多人意識到「睡眠」對身心健康的重要性,良好充足的睡眠能讓疲累的身體、大腦獲得休息,如同「充電」一般,讓你有精神和體力繼續第二天的工作與學習。

但讓人想不到的是,最近美國科學家發現沒有身體、沒有大腦的 AI 人工智慧,也需要「睡覺」!

模擬人類大腦 讓 AI 進行無監督式學習

過去負責「曼哈頓計劃」的洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory)是全球最大的科研機構之一,近期實驗室科學家們正在研究模擬大腦內部神經元系統的人工智慧,讓神經網路進行無監督的自行學習。

無監督學習指的是不先給 AI 訓練範例,直接讓其自動對輸入的資料進行分類。

舉例來說,就像是將許多不同動物的照片交給一個孩童,要求他將相似的動物分類在一起,但這個孩子不認識這些動物,他得靠自己找出貓咪、狗狗或兔子的特徵,區分出不同,再進行分類。這就是在沒有先例的情況下執行分類工作。

 

AI工作久了也會累!原來人工智慧也需要睡覺
 

▲ Photo by Alexander Possingham/Unsplash

 

 

 

你或許會想「這有什麼難的?」確實對人的大腦來說很簡單,但大部分情況要人工智慧學會如何分辨一張照片上的動物是什麼,必須要先有大量的動物圖片,並且每一張都要先明確註明這是貓、這是狗,讓 AI 藉此來學習、分類。

但是要幫所有資料都標記上註明,是一間非常費時費力的龐大工作,所以科學家才嘗試開發模擬人類大腦的神經網路系統。

「睏」到無法繼續學習的 AI

但是研究人員發現這個模擬大腦的 AI 有個很「人性化」的地方──它也需要睡覺!

團隊表示,神經網路在持續學習一段時間後變得不穩定,即使是熟悉機器學習與深度學習的研究人員們也從未遇到這種狀況。研究人員用了各種方法試圖恢復其穩定性,最後發現,若 AI 經歷一段類似人類深度睡眠時所產生的腦波──慢波睡眠(Slow-wave sleep)狀態,就能夠恢復「恢復精神」,回到正常的穩定性,就像讓 AI 睡覺一樣。

 

神經網路示意圖
 

▲ Photo by Moritz Kindler/Unsplash

 

 

 

結果表明,在人工智慧系統和自然觀察智慧(Naturalist Intelligence)系統中,進入慢波睡眠狀態確實可以確保神經網路的穩定。

不過大部分的 AI 並沒有這個問題,只有模擬生物神經系統的人工智慧才會出現這種「需要睡覺」的狀況,過一段時間就需要休息,才能恢復穩定繼續學習。

 

 

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面試想取巧過關?人工智慧:母湯!

「面試」是大部分人在生命中必經的關卡,關於面試技巧的教材多如繁星,內容不外乎是「面試怎麼穿著打扮」、「怎麼給面試官留下最佳印象」等等。也有不少教材是「教你觀察面試官喜好」,先了解面試官的喜好,就能對症下藥、投其所好。

但,未來可能無法再依靠這招完勝面試了!為了避免面試官因為喜好、偏見甚至歧視等個人原因而無法做出公平判斷,瑞典一家新創公司開發出最「鐵面無私」的面試官── AI (人工智慧)面試機器人 Tengai。

「鐵面無私辨忠奸」 避免歧視風險的人工智慧面試官

Furhat Robotics 是位於瑞典斯德哥爾摩的一家新創公司,他們與瑞典最大招聘公司之一 TNG 合作,於 2019 年推出了全球第一個人工智慧面試機器人「Tengai」。

Tengai 的外觀是人類的頭部,高約 41 公分,放置於桌上時,正好能跟大部分的求職者對上視線。Tengai 可以模仿細微的人類表情,透過鏡頭和麥克風與求職者互動。Tengai 臉部的顯示螢幕會根據說話內容同步對應嘴型,分析求職者所說的話,再適當地給予回應,不會讓求職者感到延遲或奇怪。

面試一開始時,Tengai 會輕輕眨眼、露出微笑,跟求職者說:「你曾被機器人面試過嗎?」

 

面試機器人 Tengai
 

▲ 面試機器人 Tengai。圖片來源:Furhat Robotic 官網

 

 

 

Furhat Robotics 與 TNG 聯手打造面試機器人,目的是消除面試官於面試過程的潛意識中的偏見──諸如性別、種族、長相、穿著、口音等等。

TNG 的首席創新官艾琳表示:「只要 7 秒,面試官對求職者的第一印象就會定型;而大約 5 到 15 分鐘面試官可以做出要不要錄用的決定。啟用機器人,是希望能避免因偏見對一個人的能力做出假設。」

艾琳接著舉例:「如果我擔任面試官,在面試開始前我問一個應試者:『你打高爾夫球嗎?』如果他說:『是的,我喜歡打高爾夫球』,我可能就會對他產生好印象,因為我也喜歡打高爾夫球。」

 

外貌影響面試?放心!新世代人工智慧Tengai面試不再以貌取人
 

▲ 面試機器人 Tengai。圖片來源:Furhat Robotic 官網

 

 

 

面試官可能會為志趣相投的應徵者加分,但機器人可不會跟求職者閒聊。Tengai 會以更固定的順序提出問題,無論面對什麼對象、得到什麼回應,都會保持相同的態度回應,艾琳認為,這些都有助於為求職者創造更公平客觀的面試環境。

不過 Tengai 並不能全權決定要錄取誰,在面試結束後,Tengai 會把面試者的回答轉為文字,以供人類主管、人力資源參考,再確定哪些人進入下一輪面試。

既然人類被認為無法避免偏見,那機器人的表現如何呢?下篇請點人工智慧面試官你遇過嗎?有了他就不用擔心受外貌影響啦!!(下)

 

 

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本系列文章為【秀程式設計也能交女友!工程師專屬交友App:VSinder 】的下篇,請點專為程式設計師設計的交友APP你聽過嗎?(上)看上篇閱讀了解 VSinder 是如何誕生的、能支援哪些程式語言吧!

上傳最得意的程式設計,吸引志同道合的另一半!

基本資料都選填好後,接著就是重頭戲了──上傳一段你最滿意、最自豪的程式設計

 

 

VSinder畫面截圖-2
 

▲ VSinder,重要的不是外貌,而是你寫的 code|Source:Ben Awad 影片截圖

 

 

 

 

在 Code Pics 一欄可以上傳你最得意的作品,畢竟就算使用同一種程式語言,無論是Python還是Java甚麼的,能力也有高下之分,coding 能力才是工程師真正的臉面啊!

曬出自己最棒的一面,同時也能吸引到彼此欣賞的人,透過左右滑動來開啟一段與另一位工程師的緣分,聽起來也是十分浪漫呢。

如果有想要深入對談的對象,可以按下「愛心」,並期待對方也按下愛心;按「X」就會換下一位,也有檢舉不當濫用的選項——其實介面和 Tinder 的設計沒有太大的區別,只是用能直接了解一個人「內在美」的程式設計碼取代了修圖後的美照。如此一來,想必更能讓你找到適合的那個人,畢竟美麗的皮囊千篇一律、有趣的靈魂萬中挑一啊!

3天下載次數破萬 程式設計交友正夯

VSinder 一上線,就快速贏得程式設計師們的熱烈回應,在 GitHub 上有超過 1500 個收藏,3 天的下載量就快要一萬次。

這個平台的發想其實相當有新意,讓擁有共同專業的人們相互認識,雙方有足以開啟話題的相似之處。有共同的專業,也代表有類似的生活型態,聊天就不怕冷場了!

伴侶可以了解自己的專業,甚至能相互勉勵、彼此學習,一起攜手進步,也是相當美好的事情。當然後續可以相伴多遠、走多久就是各自的緣分了,不過有這樣的一個平台,還是讓許多程式設計師感到驚喜。

這款新奇的交友軟體,使用過的網友留下評論道:「這個 app 不僅可以過濾出有共同點的人,還能以幽默的方式表達自己的怪癖和智慧,太棒了!」、「雖然沒有找到另一半,但我在這個app上渡過了快樂的時光。幹得好」、「希望能找到我未來的妻子」。

但也有網友大喊:「這個平台上都是男的啊!」

 

 

VSinder意見截圖
 

▲ 雖然 VSinder 大受好評,但仍有網友抱怨上面的用戶都是男性

 

 

 

 

有一則評論表示,他滑了半個小時,都沒有遇到一個單身女工程師……。只能說,雖然 VSinder 提出了一個新興的想法,也付諸實踐,努力讓工程師們可以彼此相遇,但這個產業相距頗大的性別比例,也是一個 app 無法改變的啊!

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▲ 交友 APP 示意圖|Photo by Markus Winkler / Unsplash

 

不需露臉,秀程式設計就好!工程師專屬交友軟體 VSinder

伴隨科技的快速發展,都會男女們的交友早已不侷限於現實,許多工作忙碌、生活圈有限的上班族都會使用交友軟體,在線上聊天、互動,最後發展到現實世界進一步「脫單」。

只是,包括全球最知名交友 APP「Tinder」在內,此類軟體都需要使用者上傳照片,外貌要足夠吸引人才有機會被「往右滑」、得以開始聊天;接著又需要在短時間內展露風趣幽默、能言善道的口才,讓人覺得很好聊……接連的關卡,實在是苦了一眾木訥的程式設計師們啊!

好家在,近來有一位美國工程師將程式碼編輯器「VS Code」改造成一款方便工程師一展長才的交友平台「VSinder」!

23歲程式設計者 妙用VS Code打造工程師專屬交友App

VS Code 是 Microsoft 推出的一套整合式開發工具,支援 Windows、Linux 和 macOS 等系統,因其開源、持續開發、豐富的套件支援等等特性,被認為是最受程式設計者歡迎的開發環境之一。

近日,一位名叫 Ben Awad 的 23 歲開發者以其為基底,改造出一款讓程式設計師能在線上進行社交的平台「VSinder」。

 

 

 

 

▲ 開發者 Ben Awad 上傳影片介紹他開發的「VSCode Tinder」。

 

 

 

 

VSinder 以擴展的形式在 VS Code Marketplace 裡面上架,可供直接下載安裝,並支援使用 GitHub 帳號登入;除了電腦版之外,也在 Android 與 iOS 兩大平台上架,方便大家以用手機使用。

「VSinder」這個名稱是 VS Code、Tinder 組合而來,但與 Tinder 不同的是,在 VSinder 重要的並不是你的長相如何,而是你 coding 的能力!VSinder 支援的程式語言包含時下熱門的 Python、Java、Swift 之外,還有 Angular、C、C#、Cpp、Dart、Flutter、Go、Kotlin、React、Vue 等 13 種程式語言。

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除了年齡、性別,VSinder還可篩選Python、Java等13種程式語言的另一半!

當然,程式語言的世界也是十分廣闊的,想從茫茫人海中找出同樣跟自己一樣愛用 Python 的那個她?沒問題,VSinder 除了篩選性別、年齡、地點之外,也可以設定想找擅長哪種程式語言的對象。想學 Python?那就找個 Python 超強的另一半吧!

 

 

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▲ VSinder 最大的特色就是可以用程式語言來篩選對象。|Source:Ben Awad 影片截圖

 

 

 

 

 

 

 

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人工智慧 AlphaFold 有望突破現有生物.醫學瓶頸

《MIT 科技評論》報導表示,DeepMind 未來希望能將 AlphaFold 投入疾病研究,如瘧疾、嗜睡病、利什曼病等,這些寄生蟲引發的疾病都牽涉到許多未知的蛋白質結構;亦有傳統方法難以辨別的蛋白質,用 AlphaFold 預測可能會特別有效,例如因不容易結晶而很難透過實驗來判斷的膜蛋白。

 

 

 

▲ DeepMind 的科學家與工程師的幕後故事,談論他們如何創建出 AlphaFold。

 

 

 

蛋白質可以成為催發化學反應的酵素、抗擊疾病的抗體或是胰島素等等,美國馬里蘭大學生物科學與生物技術研究所的約翰‧莫爾特博士(John Moult)表示:「蛋白質分子哪怕是微小的重新組合排列,都會對人們的健康產生災難性的影響。因此,要了解疾病和找到新治療手段就要研究蛋白質。」

若 AlphaFold 的預測精準度未來可以再升級,除了可以突破現階段的醫療瓶頸,也能讓人類更能應對新病毒、新疾病,亦能加快新藥開發時程。

AlphaFold 的不足與未來展望

AlphaFold 的確可以協助預測蛋白質折疊的結構,但想準確預測,仍然有諸多限制。

中央研究院生物醫學科學研究所研究員黃明經表示,人工智慧預測的是最終蛋白質摺疊的結果,和自然界蛋白質折疊的軌跡有差異。換句話說,AlphaFold 並不是因為理解過程而解碼這個問題,是靠電腦分析大量資料的技術;AlphaFold 雖然可以預測單一蛋白質結構,但仍無法精準預測較複雜的蛋白質複合體。

故即使 AlphaFold 在 CASP14 中表現驚人,但競賽中仍有約 1/3 的蛋白質是 AlphaFold 尚無法精準預測的。

得知蛋白質的結構只是第一步,目前人工智慧還未能準確地預測蛋白質摺疊後的功能,亦無法完全取代傳統的實驗方法,但可以協助科學家在複雜的實驗數據中縮小找尋結構的範圍,幫助解出困難的結構;AI 也可以學習到更多的結構、得到更準確的預測,所以 AI 和傳統方法是相輔相成的。

未來,有更多重要的問題等著人工智慧與人類一起攜手突破。

 

 

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因開發出橫掃棋壇的圍棋 AI「AlphaGo」而廣為世人所知的人工智慧實驗室 DeepMind 又傳出捷報──這次他們開發出名叫「AlphaFold」的 AI,解決了困擾生物學界超過 50 年的「蛋白質折疊」難題,以往要精確得知一個蛋白質的完整結構,需要數月、數年甚至數十年的實驗研究,而人工智慧只要花費幾小時就能完成。

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且由於蛋白質的結構影響它的 功能,許多疾病又和蛋白質的功能有關,若能解決這個難題,就表示醫療領域可以再進一大步,未來人類將能更了解包括新型冠狀肺炎等疾病,亦能加速新藥物的開發。

蛋白質折疊:生物學最大謎團之一

胺基酸是構成蛋白質的基本單位,蛋白質是由一條氨基酸鏈摺疊成特定三維結構所構成,而蛋白質的功能就取決於這個三維結構,甚至被稱為「理解生命的密碼」。這半個世紀以來,科學家一直試圖掌握不同蛋白質的形狀,以期深入理解它們的作用及引起疾病的方式。然而因為氨基酸鏈摺疊的可能性太多,「蛋白質摺疊」(Protein folding)難題便成為生物學最重大的挑戰之一。

 

 

 

▲ DeepMind 上傳說明影片,解釋何謂「蛋白質折疊」。

 

 

 

自 1972 年,諾貝爾化學獎得主克里斯蒂安.安芬森(Christian Anfinsen)就表示:若要從胺基酸序列預測蛋白質架構,折疊的可能方式會多到無法估計;生物學家塞瑞斯.列文塔爾(Cyrus Levinthal)具體指出,蛋白質折疊有「10 的 300 次方」種可能方式,想靠人工計算來暴力破解,花費時間可能比宇宙存在的時間都長。

這也是為什麼 DeepMind 開發出可以預測蛋白質最終結構的 AlphaFold,會讓全世界震驚於 AI 的突破。

能預測蛋白質結構的 AI 系統「AlphaFold」

DeepMind 表示,AlphaFold 可以藉由胺基酸序列,快速且準確預測蛋白質的三維立體結構。

AlphaFold 的神經網路上添加了注意力機制(Attention Mechanism),並且用資料庫中 17 萬種已知蛋白質結構、6 千萬筆胺基酸序列來訓練,它分析目前已知蛋白質形狀後,就能預測其他蛋白質的形狀,前後只需要花費幾小時、甚至幾分鐘內的時間。

 

生物學最大謎團被 AI 人工智慧 破解!DeepMind 攻克「蛋白質折疊」奧秘
 

▲ AlphaFold 主要神經網絡模型架構。 圖片來源:DeepMind 官網。

 

 

 

DeepMind 團隊表示,可以將蛋白質折疊看作一個「空間圖」(spatial graph),節點表示殘基(residue),邊緣將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互至關重要。

團隊使用深度學習的端對端(End-to-End)進行訓練,以理解空間圖的結構,並使用進化相關序列、多重序列比對(MSA)和氨基酸殘基的表示等方法來細空間圖。

已於 CASP 大賽中二次奪冠的 AlphaFold

從 1994 年起,John Moult 教授和 Krzysztof Fidelis 教授創立了蛋白質結構預測關鍵評估實驗(Critical Assessment of Structure Prediction,CASP)。CASP 的競賽模式為:主辦單位會選擇近期才經過實驗確認的蛋白質結構,讓參賽團隊測試自己的蛋白質結構預測方法,最後將預測結果與實驗數據進行比對。

因為嚴苛的評比規則,CASP 一直被稱為預測技術評估的「黃金標準」,CASP 也是期望能透過兩年一次的競賽,來廣邀各方投入相關研究,但都沒有找到成效顯著的方法。

直到 AlphaFold 於 2018 的 CASP13 亮相,首次參加國際比賽就已達到有史以來最高精準度,而且第二名的準確率與 AlphaFold 相差甚遠;並且,在近日舉辦的 CASP14 中,AlphaFold 更上一層樓,中位分數為 92.4(滿分100分),而在 AlphaFold 之前的參賽者,中位分數從未超過50。

「這是該研究領域激動人心的一刻。」DeepMind 聯合創始人兼執行長傑米斯‧哈薩比斯(Demis Hassabis)表示。「人工智慧今天已經足夠成熟強大,足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」

同時他也表示,DeepMind 可能要等到明年才能公開詳細實驗內容,團隊也正在準備相關論文,以適時提交給同行進行評審。

 

 

 

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工程師們該知道的JavaScript歷史沿革一次幫大家整理好嘍!!還不知道的工程師們快往下看吧!!

JavaScript 與 Java 有關係嗎?JavaScript 的編年史

1992:ScripEase

一家稱作 Nombas 的公司開發嵌入式語言「Cmm」,後改名為「ScripEase」。之後出現可以嵌入在網頁的 CEnvi 版本

1995:從 LiveScript 改名為 JavaScript

Netscape (網景公司) 與昇陽科技聯手完成 Netscape Navigator 2.0 的腳本語言
「LiveScript」。之後因為「趕流行」而改名為「JavaScript」:因為當時網景公司與昇陽科技組成的開發聯盟為了讓這門語言搭上當時正夯的 Java 程式語言這個「熱詞」,因此臨時將 LiveScript 改名為 JavaScript,但這也成為日後大眾對這門語言有諸多誤解(如誤以為這門語言與 Java 有關)的原因之一。

1996:制定統一 JavaScript 標準

微軟在 IE 3.0 內發布 「JScript」,是為 JavaScript 的複製版。此時有三種版本的 JavaScript,一為 Netscapt Navigator 3.0 中的 JavaScript「本尊」、IE 中的 JScript 與前述 Nombas CEnvi 中的 ScriptEase。同年 11 月,Netscape 決定將 JavaScript 提交給歐洲電腦製造商協會(ECMA)制定統一的 JavaScript 標準。

1997:發布第一版 ECMA-262

ECMA 發布 262 號標准文件(ECMA-262)的第一版,規定了瀏覽器腳本語言的標準,並將這種語言稱為「ECMAScript」(因為當時只有 Netscape 才能合法的使用「JavaScript」這個名字)。

2009:Node.js 讓 JavaScript 朝後端發展

CommonJS 規範讓 JavaScript 朝伺服器端發展。Node.js 就是遵循 CommonJS 規範,可以直接使用 Sockets API 建立各種網路服務程式。

現狀

多虧了 Node.js,讓原本只能應用在前端(瀏覽器端)的 JavaScript 現在也可以可應用在後端(伺服器端)。

JavaScript 有哪些特色?

  • 可用任何編輯器開發
  • 腳本不需要編譯,直接由 JavaScript 引擎「解釋(註:編輯一行就執行一行)」執行
  • 靈活的「弱型別語言」:變數可被賦予不同資料類型的值。
    強型別的語言遇到函式引數型別和實際叫用型別不合的情況,經常會直接出錯或編譯失敗;而弱型別的語言常常靈活地進行隱式轉換因應。
  • 基於原型(Prototype-Based)的物件導向語言
  • 可跨平台使用:Linux、Windows、MacOS、Android 等

不只是網頁開發:JavaScript 的應用

  • 前端(瀏覽器端)的網頁互動效果
  • APP 開發
  • 圖像使用者介面 (GUI)
  • 2D 繪圖、3D 建模(如 Three.js)
  • 網頁上實現虛擬實境(VR)與擴增實境(AR)
  • 創建網頁伺服器、操作資料庫等後端操作

JavaScript 的開發環境

  • 任何瀏覽器(IE、Google Chrome、Firefox、Safari、Opera 等)都自帶 JavaScript
  • APP 開發
  • 如何建置 JavaScript 的開發環境
    1. 瀏覽器端:自帶 JavaScript 解釋器,不需另外建置開發環境。
    2. 伺服器端:至 Node.js 下載 Node.js 後,使用終端機(iOS) 或是命令提示字元(Windows)輸入「node -v」查看電腦上 Node.js 的版本已確認是否安裝。

今天的 JavaScript:熱門程式語言榜冠軍常客

根據 RedMonk 發表 2020 年第 3 季的熱門語言程式排名,儘管第二名 Python 之後的語言排行仍有變動之外,JavaScript 始終蟬聯冠軍寶座。有興趣可參考下列文章:

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而 RedMonk 熱門程式語言排行榜是結合 GitHub 及 Stack Overflow 平台而綜合出的排名結果:GitHub 能反映程式語言實際被使用的狀況;而 Stack Overflow 則顯示程式語言的討論熱度。RedMonk 綜合以上兩者,歸納出排行,可作為未來程式語言趨勢的參考。

 

 

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