法律與生活



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底下是 法律與生活 的內容簡介



本書作者蔡浩志、賴柷宏在陳顯武教授的指導下,修習自國家發展研究所,著重於科際整合之背景,得以掌握社會科學普及知識,並兼備教學現場職能及審判檢察實務經驗,故得以結合教學需求與法律學說理論與實證現況,賦予本書綱舉目張之廣度及深度。

本書共分為十章,包羅憲法、民法、刑法、行政法、性別、家庭、經濟、勞動、環保、兒少及訴訟法等範疇,為兩位作者歷時一年餘累積章節及編排始成書。以淺顯易懂之文字說明,輔以圖表解析及資料補充,十分適合初步入此門課程之莘莘學子,並盼能藉由此「法律與生活」用書,為大專法律通識教材,挹注新解及貢獻。

  • 出版社:五南

    新功能介紹
  • 出版日期:2013/07/05
  • 語言:繁體中文


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▲無店面公會產業論壇邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋演講。(圖/記者屠惠剛攝)

記者林昱均/台北報導

中華民國無店面零售商業同業公會於今天(1日)舉辦「無店面產業」論壇並邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋演講。陳昇瑋表示,現代人所知悉的人工智慧(AI)定義相當廣泛,但細部來看,最核心的技術為深度學習(Deep Learning),讓機器在後續作經驗學習後做出對應。至於為何AI在近2年成為最夯話題,陳昇瑋指出,主因是電腦的運算速度較過去提升數百倍、數千倍之多,讓機器可大量運算並學習,AI才成真。

日前Alpha Go打敗世界圍棋冠軍李世石,引起各界震驚,更為其AI技術打開知名度。而後續該團隊更打造了Alpha Zero,超越之前所有圍棋、象棋、將棋的AI博客來書店(包括Alpha Go)與人類,陳昇瑋表示,關鍵在於Alpha Zero是純計算的程式,純粹讓機器相互學習,取代人類數百年的切磋與計算。但為何沒人在做其他的棋類AI?陳昇瑋指出,因為光是Alpha Go就需要20億元的研發成本,Alpha Zero又更多,「這不是一家遊戲公司可負擔的,必須是世界級大企業才能做到。」

陳昇瑋也自己提出質疑,「AI真的是萬能嗎?」他認為,AI只能用在有模擬器的地方,像怎麼教育小孩、怎麼選擇政治人物最好這類的問題,沒辦法用AI處理,「至少目前這部分沒辦法用機器去做深度學習。」

在AI的定義,陳昇瑋指出,廣為人知的AI指的是讓機器擁有像人類的智慧,「但智慧怎麼定義?有些人類的智慧真的是智慧嗎?」對此陳昇瑋認為,AI包含了最核心的技術深度學習(Deep Learning),也就是多層感知機技術(MLPs);而第二層技術為表徵學習(Representation Learning),指的是讓機器做淺薄的自動記錄;第三層則為機器學習,就是讓機器自行做邏輯迴歸分析;而涵蓋所有相關技術的叫做AI,讓機器在經驗學習中自動找到最好的對應函式,或者說最像人類的對應方式。





▲台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋對AI、機器學習、深度學習之定義。(圖/擷取自陳昇瑋簡報)

換句話說,陳昇瑋認為,只是擁有大數據資料並不會到AI程度,資料只是原料,在成為AI之前,必須先經過機器學習(Machine Learning)用邏輯迴歸分析,進而將這些資料解析,並自行用經驗法則選出最佳的函式,這個函式越接近人類,就越接近大家所知的AI。

陳昇瑋也舉例,假設要讓AI知道「你好」這個詞,必須先收集許多人的「你好」音源等,用程式寫出規則,讓AI大量吸收後可判斷該聲波,並做出回應程序。但最難的在於人類的聲坡不完全相同。不過在圖像辨識部分,他指出,2015年的時候,機器學習在辨認照片部分就已超越人類。

由於AI為未來趨勢,陳昇瑋表示,在2014年的時候,Google有200個計畫在用深度學習,2016年的時候已超過2,000個。相關計畫不僅應用在Google輸入法,讓機器去猜使用者下一個字,也在Google Map的路標、門牌辨識等應用,未來將更擴大到各層面。

而AI在近幾年的突破主因,陳昇瑋將其歸因於運算速度提升,例如過去在3.5吋磁片時代,要放進一支影片可能需要十張磁片,但現在進入TB時代,可立刻傳輸數TB資料。他也以電腦網頁可隨時辨識影片的人臉與一般物體,指出AI的人臉辨識、自動上色、資料庫技術之所以能成真,就是在運算速度提升數百、數千倍的結果。



▼無店面公會產業論壇今日邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋(左1)、金管會副主委鄭貞茂(左2)、前行政院長張善政(右2)、無店面公會常務理事王孝慈(右1)。(圖/記者屠惠剛攝)












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