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你以為人工智慧都不需要休息,可以一直工作嗎?那你就大錯特錯啦!!他們也是需要休息的!!(下)

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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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求職環境的歧視現況 突現 AI 機器人的價值

如其他先進國家一樣,瑞典人口近年新增不少外來移民。瑞典人的失業率約為 4 %,與之相比,外來移民的失業率卻高達 15 %以上;同時根據近期民調,有 73 %的瑞典求職者認為在就業市場中,會因為年齡、種族、性別、外貌、體重、健康以及殘障狀況而受到歧視。

一名在瑞典的保加利亞求職者表示:這是因為瑞典文化喜歡規避風險。她認為,在瑞典使用像 Tengai 這樣的面試機器人是件好事,因為機器人可不會因為求職者的口音或出生地而產生成見。

根據《BBC News》的報導,從事醫療保健招聘工作的艾利森,報名參加了 Furhat Robotics 招聘試驗的志願者,她體驗了招聘者和求職者兩種角色。

起初,艾利森對與 Tengai 這個機器人互動還有所懷疑和保留,但隨著面試過程逐漸進展,他們談論的話題也更加深入。慢慢地,艾利森已經忘記了自己其實是在跟機器人互動。

 

志願者給 Tengai 好評價
 

▲ 許多參與了 Tengai 測試的志願者給出了良好的評價。圖片來源:Furhat Robotic 官網

 

 

 

艾利森對 Tengai 的評價十分良好。除了艾利森之外,Furhat Robotics 還招募了各種各樣的志願者─不同性別、不同職業、不同背景─進行多次面試,避免 Tengai 在訓練時沾染上人類的一些「偏見」。

如此經過幾個月的試驗後,Tengai 準備真槍實彈地派上用場,Furhat Robotics 原先預備在 2020 年初上市,便遭遇了新冠肺炎疫情的爆發。

正好派上用場 瑞典自治市於疫情時啟用 AI 面試官

瑞典斯德哥爾摩的一個自治市烏普蘭斯布羅市(Upplands-Bro)在疫情大流行期間,宣布採用人工智慧「Tengai」作為市政府的面試官,成為世界上第一個使用 Tengai 的組織。

報導表示,烏普蘭斯布羅市當局啟用人工智慧機器人,是為了能在安全的環境下招募新成員。這個位於首都郊外的市政府面臨著艱困的招聘挑戰,特別是在照護相關的職位。

「由於全球疫情危機,我們需要確保能安全地招募到有能力的人員,特別是在老年護理方面。」烏普蘭斯布羅市政人力資源副主管 Havva Ilhan 表示。「相信採用 Tengai 機器人,我們可以成功的戰勝這次挑戰。我很高興得知,將有一個機器人可以幫助我們快速地展開面試。」

市府將使用經心理學家核可的最新版本 Tengai。並於 2020 年 5 月投入使用。

Tengai 的首席執行官 Elin Öberg Mårtenzon 對此表示:「因 Tengai 提供的面試服務是完全自動化的,這符合政府的人事部門在效率和客觀性方面的高期望。」「很高興看到公部門的對此關注,烏普蘭斯布羅市政府確實是一個十分創新的客戶。」

其實已經有許多大企業已預定要將人工智慧面試機器人投入實用,疫情的影響只是加快了它們到來的腳步,更可能加速這類型求才方式的普及。

未來面試 AI 取才很可能成為相當重要的管道,趁這時先搶占先機、先努力讓自己熟稔人工智慧 的運作,就算是未來需要跟機器人求職,也能坦然面對!

 

 

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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。」

 

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▲ 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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專為程式設計師設計的交友APP你聽過嗎?(上)

 

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程式設計師們還在苦苦煩惱不會聊天怎麼辦嗎?不用擔心~這篇文章解救你!!(上)

▲ 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!

 

 

秀程式設計也能交女友!工程師專屬交友App:VSinder
 

▲ 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

 

 

 

 

 

 

 

將自己最得意的程式設計作品上傳,就能吸引到志同道合的另一半!但是仍有一個隱憂⋯⋯?請點專為程式設計師設計的交友APP你聽過嗎?(下)接續看下去!

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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。

 

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▲ 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:

推薦閱讀:

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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別害怕重頭學習~前端工程師等你來轉職!!

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想學習前端工程師課程卻擔心沒有相關背景嗎?快來看看親身實例怎麼說吧!!

測試工程師察覺現況,決定學習網頁前端

 

【轉職前端工程師】測試工程師的微痛學習歷程,現在切版、網站開發一把罩!
 

林先生大學時就讀電子工程學系,現在是一名網頁前端工程師,在公司負責網頁前端的切版及開發。

在轉職之前,林先生的工作是科技業的測試工程師,但當時公司所有的產線、設備基本上都在大陸,且公司也在管控出差的人員。林先生察覺到這樣下去,根本學不到實際的東西,因此埋下了轉職的念頭

當時因緣際會下接觸到達內教育的「前端工程師」課程,聽完說明後理解到:這是一份包含了從入門到進階應用、從前端到後端的一條龍式課程,非常的全面,於是就決定報名了。

非本科系的微痛學習歷程

畢竟不是本科系,從未接觸過網頁開發的林先生在學習過程中,感到壓力非常大。從基礎的網頁切版到學習 Javascript 框架,並獨自一人整合網頁前後端,完成專案。雖然過程中壓力非常大,且遇到非常多不會的問題,但是當把獨立完成的網頁呈現出來時,成就感不是言語能描述的。

前端工程師經驗滿一年

林先生轉職至今,已累積了超過一年的前端工程師經歷。他說:每天都會有新的技術需要學習、新的問題需要解決。「如何調整心態,並不斷精進能力,是當前需要解決的課題。但有著在達內這段學習的歷練,相信我很快便能夠克服。」

 

 

 

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人工智慧來當月老啦!!這次真能找到命中注定的那個他嗎?!

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人工智慧這次當起月老來了!!找不到真命天子或真命天女嗎?一起來試試AI婚仲吧!!

少子高齡化!日政府擬投 20 億於人工智慧配對服務

 

日本母親帶兩個孩子
 

▲ 日本是世界上生育率最低的國家之一,2019 年的日本出生率更是創下歷史新低。(source:Flickr)

 

 

 

去年(2019 年),據厚生勞動省的統計,在日本僅有 60 萬對新人結婚,對比 19 年前的 80 萬對少了 20 萬對;而出生的嬰兒數量跌破了 86.5 萬,創下歷史新低。

為解決少子化、高齡化等人口問題,日本政府研議將人工智慧導入「婚活(結婚活動)」服務,預計 2021 年度花 20 億日圓(約合新台幣 5.4 億)補助人工智慧(AI)技術的配對系統。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

人工智慧配對新人成功案例 埼玉縣就有21對

據《讀賣新聞》報導,內閣府表示,目前約 25 個縣政府支援人民結婚活動(即「婚活」)服務,為想結婚的民眾提供配對服務。而配對的方式除了傳統的人為介紹年齡、學歷、收入等條件相符對象的方式外,還有人工智慧(AI)配對系統。

對於沒有找到符合學歷、收入等條件的民眾,人工智慧可基於個人輸入的興趣、價值觀,以及在系統內的搜尋偏好等內容進行運算出「可能會對自己有好感的的對象」。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

目前引進此人工智慧配對系統的縣市已有十多個,包含埼玉縣、愛媛縣等。2018 年埼玉縣府就花了約 1500 萬日圓(約新台幣 412 萬元)整備人工智慧配對系統,2019 年度因縣府婚活服務促成的 38 對新人中,就有 21 對是透過人工智慧提案而配對成功的。

網友、學者不買單,嘆「不如優化社福制度、提高年輕人收入

儘管已有成功案例促使日本政府追加 AI 婚仲服務的預算,日本的網友大多數都不買單。Twitter 上就有網友反應與其讓 AI 來增加結婚率,還不如增加社會福利、優化醫療制度,民眾才能夠安心結婚、生育。

跟據《BBC》報導,日本天普大學的社會文化和醫學人類學家堀口佐知子(Sachiko Horiguchi)認為:比起補助人工智慧的婚活服務,政府還有更好的方法來提高出生率,例如幫助低工資的年輕人。

堀口博士指出:最近一份報告顯示較低的收入與日本年輕人失去了對親密關係的興趣,有一定的關係。「如果他們對約會失去興趣,即使配對了,也能是無效的。如果真的要依賴科技,讓 AI 機器人來做家事、或育兒等,可能更有效。」

分析師也指出:長期以來,日本缺乏對職業婦女的支持。日本社會期望女性做好本職工作的同時,也希望她們能承擔所有家務並撫養孩子。世界經濟論壇發佈的 2019 年性別平等報告中,日本在 153 個國家中排名第 121 名,比 2018 年下滑了 11 名。

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