你說什麼!!人工智慧能成功的控制核融合反應了?!

你說什麼!!人工智慧能成功的控制核融合反應了?!
你說什麼!!人工智慧能成功的控制核融合反應了?!

人工智慧公司DeepMind最新研究技術居然可以控制核融合反應?!這樣代表能源危機有救了嗎?快讓我們一起往下看吧!!

人工智慧公司DeepMind:找到控制「核融合」關鍵

核融合反應示意圖

Google 旗下的人工智慧公司 DeepMind 日前在國際知名科學期刊《Nature》上發表論文,其中重點說明了 DeepMind 的研究人員應用了強化學習和模擬環境學習架構,和瑞士洛桑聯邦理工學院電漿中心合作,在電漿中心的核融合設備:環磁機(Tokamak)中成功找到控制核融合的關鍵。

核能研究大躍進,DeepMind 新AI演算法功不可沒

環磁機是瑞士電漿中心研發的小型核融合實驗場域,環磁機內部為真空環境,酷似甜甜圈的外殼則包覆著電磁線圈,用來將熱度高於太陽核心的氫電漿限制在環磁機之中。

電漿中心主任法索利(Ambrogio Fasoli)指出,控制系統正確數值的冗長運算才是控制核融合反應的關鍵,因此為了實驗各種核融合電漿類型,以達到在成功取得能源同時保持設備安全不受毀損的目的,電漿中心與在人工智慧領域頗有一席之地的 DeepMind 合作,開發了強化學習系統,讓機器學習演算法自動控制線圈,同時還能穩定環磁機內的電漿,達成成功的核融合反應。

目前的核融合實驗,無論在硬體、時間和軟體上都十分受限,因此 DeepMind 改由從模擬環境中找尋突破口。接續模擬環境的成功,強化學習系統不僅可以準確控制環磁機內的每個線圈,演算法更能操控形成不同形狀電漿,而科學家們正致力於在其中找到能源利用最大化的可能性。

應用「隨處可見」氫離子獲取核融合 有望發展成未來可再生能源主力

數十年來,科學家為了解決全球的能源問題,希望能找到符合人類所需且乾淨的可再生能源。而藉由融合隨處可見的氫離子,來獲取巨大能量的核融合反應,是目前的最佳選項。

DeepMind 研發的 AI 演算法不但使核能研究躍進了大大的一步,對於解決全球能源危機的願景更有實質助益,這項技術更是實實在在地縮短了核融合研究的漫漫長路。未來,隨著核融合實驗規模變得越來越大,DeepMind 的技術將愈顯關鍵。法索利表示:「人工智慧使人類能夠在安全的情況下無限接近極限,我們將可以從前無法觸及的領域,藉此探索更多、更多的可能性。」

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文組生不適合學Python課程?他們可能比理組生更適合~(下)

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此篇為下篇,上篇請點文組生不適合學Python課程?他們可能比理組生更適合~(上)

語言能力的好壞影響 Python 的學習速度 差異達20%

人們學習 Python 的速度,語言能力的影響比例約有 20%,而數學能力的影響卻只有 2%,且和他們對於 Python 課程內容的掌握度沒有相關。可見語言力比數學力對於程式語言的學習,影響更大

另一個支持語言能力比數學能力更能影響 coding 的佐證,是來自腦波圖(EEG)的數據。腦波圖是透過頭蓋骨上所紀錄到的電波活動,來檢測大腦活動的方法。受試者們在開始線上 Python 課程前,都在放鬆的狀況下進行了腦波測試。因為靜止時的腦波具有不同模式,其中之一就是 β 波。而根據過去研究顯示—:靜止時的 β 波與外語能力相關。

 

 

▲ 受試者在接受線上 Python 課程之前,都在放鬆的狀態下進行 EEG 腦波測試。(source:Wikimedia Commons/本圖為示意圖與當事人無關)

 

 

 

研究證實:語言天才更適合學習 Python 程式語言

在這次的研究中,發現高水平的 β 波與更快的學習效率、更多的程式設計能力相關。儘管這項發現賦予「語言的學習能力與學習 coding 的能力相關」更有力的證據,但對於 β 振盪與學習成果的關係尚未明朗,因此還需要更多的研究證明。

儘管如此,但是總結上述結果:語言能力的好壞深深影響程式語言 (或至少是學習 Python) 的學習吸收程度。相反地
數學能力卻無法準確的預測受試者的學習吸收度與效率。這項研究顛覆了普羅大眾對於學習程式語言的觀點!在過去,程式語言經常被認為是偏重數學的領域。在傳統教育體制中,程式語言課程常被歸類為理科生的專利。

女性擁有更好的語言能力!史上第一位女工程師是女性

 

 

 

▲ 史上第一位工程師 Ada Lovelace 是一位不折不扣的女性。(source:Wikimedia Commons)

 

 

 

對於程式設計的相關職位,人們總是有許多刻板印象:女性、文科生們常被認為不符合「軟體工程師」的條件。但是平均來說,女性擁有更好的語言能力,而根據上述《Nature》旗下自然科學期刊《Scientific Reports》的研究報告:語言能力越好的人,越適合學習寫程式。一言以蔽之,天生就是語言天才的女性應該會更適合 coding 才對。翻閱程式語言的歷史:世界第一個電腦程式設計師 Ada Lovelace 就是不折不扣的女性

 

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總而言之,想踏入軟體工程師領域、卻又一直認為自己是數學苦手的文科生們──尤其是女性,現在沒有藉口卻步了!研究已經證實出來:語言能力越強的人,比數學天才們更適合 Python 課程

 

 

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文組不適合學 Python 與 Java?《Nature》:外語天才其實更適合寫程式

說到 PythonJava 等程式語言,很多人都認為理科生的專利,這樣的刻板印象,也讓許多有志當軟體工程師的文科生望之卻步、自我設限。其實根據美國《Nature》旗下自然科學期刊《Scientific Reports》發表的文章顯示:Python 程式語言的學習速度似乎與語言能力呈正比,也就是說:越擅長母語、外語國的語言天才,學習程式語言的速度就越快、對於 coding 知識的吸收越好!

 

▲ 過往很多人認為理組生較適合學習程式語言。但根據《Nature》旗下期刊發表的研究文章顯示:語言能力強的人學習 Python 較快 (source:unsplash/本圖為示意圖與當事人無關)

 

 

 

也許,學習 PythonJava 等程式語言的過程,就像是學習英文、德文等第二外語一樣。

根據華盛頓大學研究人員發表的一項研究顯示:從一個人的語言能力及解決問題的能力,就能預測他學習 Python 程式語言的速度快慢。此項研究使用「行為測試」和「大腦活動」的方式,來了解受試者學習程式語言的速度,並同步發表在美國《Nature》旗下自然科學期刊《Scientific Reports》上。

 

▲ 《Nature》旗下期刊《Scientific Reports》發表的研究報告「自然語言能力與學習程式語言的關聯」。(source:擷取自 Scientific Reports 官網)

 

 

 

這項研究招募了 42 名受試者,他們必須透過 Codeacademy 的線上教學平台,完成 10 次 45 分鐘的 Python 課程。其中真正完成課程的受試者有 36 人,研究團隊就從他們的身上確認其學習速度及對課程的掌握度。

線上課程讓研究團隊能掌握受試者學習進度

在進行線上的 Python 課程之前,受試者進行了一連串數學能力、工作記憶、第二外語及問題解決能力的測試後,才開始進行 Python 程式語言的課程。課程是使用線上的方式,不但讓受試者能自我掌握學習進度,更讓研究團隊能即時追蹤受試者的學習速度及在線上測驗中的表現。
受試者們還在課程結束時,完成期末測驗及一項程式設計任務,讓研究團隊了解他們的 coding 程度與學習吸收度。

那記憶力、問題解決的能力以及數學或語言的能力,又是如何地影響他們程式語言的學習力呢?

研究人員隨後比對受試者們在學習前的測驗結果,以及在學習 Python 課程後的測試表現,以確認他們本身的數學能力、工作記憶、第二外語及解決問題的能力,是否會影響到 Python 課程的學習能力及速度。

受試者以不同的速率學習 Python,並且在研究結束時的 coding 能力也不盡相同。研究團隊發現:學生對 Python 的學習力主要是與一般認知能力(解決問題能力和工作記憶)正相關,而他們的學習速度更與一般認知能力和語言能力有著密切關係。

 

 

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