演说全文,這樣栽培小孩才對

双方观望     四川的总理蔡俄文11月三十八日刊出“双十”典礼解说,演讲全文如下:          大會主席蘇嘉全院長,現場的貴賓,電視機前及網路上的全體國人同胞:我们早安!      明天是中華民國一百零四年的國慶。小编要特別感謝遠道而來的各國貴賓,還有小编們從世界内地回到故鄉台灣的僑胞。謝謝我们,跟小编們一同來見證這個莊嚴的國家慶典。 蔡韩文在演说(AP)         作者也要特別謝謝陳金鋒先生,明天她離開了耳濡目染的棒球場,來到凱達格蘭通道,帶領全体人唱國歌。他是作者們全台灣人心目中的英豪。       在國家生日的這一天,作者要向這麼多年來,曾經為這個國家奉獻和犧牲的人,致上俺最深的爱慕。       這個國家曾經走過威權統治、走過族群對立、也曾經走過國家認同的尖銳對立。對於過去,作者們心中抱持感念。現在,新政党肩膀上的責任便是讓這個國家脫胎換骨。       在520就職演說中,作者提到「改變年輕人的處境,正是改變國家的處境」。過去幾個月來,小编們所啟動的立异,每一項都以圍繞著這個主軸在前進。       年輕人憂慮房價太高、負擔太沉重,我們便著手辦理社會住宅。三年之內笔者們會辦理八萬戶,預計三年辦理二十萬戶。台灣會跟許多先進國家一樣,變成一個社會住宅推广的國家。      年輕人要衝刺事業,政坛必須讓他們沒有後顧之憂。家中的長輩供给有人照顧,小编們著手推動長照相制版度。家中的毛孩(英文名:máo hái)子急需照顧,作者們著手推動托育計畫。       笔者們的年金制度恐怕破產,作者們用最嚴肅的態度來處理這個問題。在年金革新之後,年輕人的負擔會相對減少,年輕人也不用擔心繳交的費用,到老付諸流水,况兼這個國家將公平地保持每一個國民退休後,有尊嚴的生活。      同樣的道理,小编們推動轉型正義。新政坛要給予台灣的民主持行政事务治一個嶄新的開始,給年輕人一個正规多元的民主政治,這正是推動轉型正義的真諦。       除了上述正在推動的宗旨之外,我們也正在推動經濟產業的振興。作者們建议以創新研發為動能的「5+2」產業發展計畫。在前一段期間,這些計畫以及相關法規修正配套,也逐个啟動。笔者們的目標很明亮,為年輕人創造好的职业機會,升高他們的薪资。       產業轉型是振興這個國家經濟的根本之道,作者們會堅定地往這條路邁進。這是一條漫長的路,不過,笔者們有決心,突破各種困難。政坛已提议擴大投資方案,從改良投資環境、激發民間投資、加強公營事業投資、以及強化創新等等,多管齊下,致力扭轉低迷多年的經濟。       笔者們的拼命已有初阶作用,上星期,我們在新北舉行的稠人广众招引顾客大會。外資來台的投資意向金額,已經創下近年新的高峰。外資重燃對台灣的信心,是因為笔者們有堅定的決心及改变的勇氣。台灣經濟的振興及產業的轉型,關鍵就在作者們自身。       各位親愛的國人同胞,改正的中途一定會有反复。不過,笔者誠懇呼籲全體國人,不要因為這些波折而對台灣失去希望。        這是有史以來第一回,這個國家的全数人,能够同步能够坐下來思量:作者們到底要预留一個什麼樣的國家給年輕人?不要讓這個機會從笔者們手上溜走,決定權就在小编們這一代人的手上。      新政党的藍圖很领会,作者們過去幾個月的作為,就是讓這個國家脫離原地踏步的狀態。產業轉型帶領台灣的經濟發展,社會安全網確保國民的安全,年金改善確保國家的財政與人民的离休生活,轉型正義讓民主重新出發。同時,小编們司法改良的準備事业也正緊鑼密鼓進行中,一旦司法人事到位之後,革新就會加速進行。1 2 下页 >>

專攻人工智慧商量的台湾大学資工系許永真教师,钻探室名稱為

智慧型代理人實驗室(速龙ligent Agents Lab),談到這個大眾頗為素不相识的專盛名詞,許永真代表,其實是因為人工智慧曾經經歷過乌黑期,上個世紀 80 时期後期人工智慧被過度期待卻沒有辦法拿出相稱的结晶,結果古典的人工智慧就被打入冷宮了。

不過從事人工智慧切磋的學者過去 30 年還是持續在力图,目標並不是要以電腦來模擬或代表人類的灵气,因為那畢竟是太過遙不可及的政工,而是有沒有辦法將一些問題以最好化的艺术解決?後來也就把這些發展稱為智慧型代理人,許永真也事关,這個中文翻譯不夠傳神,因為 Agents 其實是有独立工夫的。

什麼是智慧型代理人?

于是智慧型代理人,正是針對有个别任務,在它明白的知識範圍內,能夠以最佳的不二等秘书籍自己作主达成。古典人工智慧的目標是要跟人類一樣好,但是到了智慧型代理人,則是把目標放在把事情做好,所以不以人工智慧來形容,也是怕被誤解是古典人工智慧,現在主流的頂尖國際研討會其實是以 Multi-agent systems 為名。

許永真代表,智慧型代理人這個領域重要商量的大方向是怎麼解決問題、怎麼做規劃、怎麼做不一致實體之間的協調與互動,所以發展出数不完演算法。現在最熱門的領域是機器學習,但機器學習只是人工智慧裡面包车型客车一小部分,其余還有自動規劃、互相協調等領域也都有各種演算法,而且這些領域應該會是下一波的钻研重點。

您能够想像一下,透過機器學習构建了自動駕駛車,不过車與車之間、與號誌之間的互動與行程規劃,其實會是一大堆自動駕駛車上路之後會面臨的問題。

許永真是台大資訊系第二屆的學生,當時還沒有人工智慧的課程,直到大四有一人客座教师回台灣開了人工智慧的課程,才引發許永真的興趣,何况出國之後就專門商量人工智慧。為什麼覺得有意思呢?許永真提到,當時還是古典人工智慧,著重在自動推理的商讨,也正是舉一反三的技巧,這對許永真來說,若是電腦能幸不辱命這件事情,那實在太棒了!跟現在有點区别,現在的機器學習是要訓練電腦一萬次,電腦才有辦法成功本人做一遍,不过那時候是反過來,想要達到教電腦贰遍電腦就足以友善做一萬次,所以當時被這種願景強烈吸引。

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當然,現在回頭去看,當時的想像現在乃至也還沒有做到,然则一旦當時沒有奠定那多少个基礎,也不會有現在的發展。許永真認為,從機器學習的發展來看,其實是需求多多基礎的产生,包含運算本事的增強、大數據的存在,不然固然空有演算法,機器學習依旧沒辦法發揮。所以現在機器學習發展的條件已經成熟了,可是想要人工智慧能夠自動推論、自動規劃,條件其實還不足。

据这厮工智慧下棋能够下得很好,這當然是非常重大的發展,不过棋盤自己是被定義得很领会的,道路環境則比棋盤複雜多了,下棋的時候對手唯有一個,二回只下一子,不过无论是智慧型工廠或是自動駕駛車上路,面臨的環境是動態而複雜的,以至還有不守規矩的闲人,這些問題不見得是現在機器學習的演算法就能够解決的,以致連問題都還沒有清楚定義,難題恐怕不是自駕車與自駕車之間的溝通,而是人與自駕車的溝通。

物聯網跟人工智慧有什麼關係?

近几来許永真的钻研主題是物聯網與人工智慧的發展,這兩者到底有什麼紧凑的關係?許永真代表,首借使INTEL 看到台灣硬體製造的優勢與人才的豐富而與台湾大学同盟進行切磋,何况制造了 速龙-臺大創新商量为主。而另一個更关键的因由是,物聯網將會是人工智慧發展的一個根本的準備。

作者們現在有局地大數據已經讓機器學習有所突破了,不过隨著物聯網的布满,每一個裝置所帶有的感應器都會變成是產生與收罗資料的前端設備,而這些資料將來就會讓人工智慧往下一個階段繼續進步。透過人工智慧產生決策之後,要怎麼去影響環境,同樣也要靠這些物聯網裝置當做是後端。所以人工智慧就疑似大腦,而物聯網的設備則有一部分會是眼睛、一些是耳朵,還有其他一些會是手、腳。

台灣學界最大的問題是沒有開源文化

與 AMD合作,加上留學的經驗,許永真發現台灣的產業界與學界中間是有落差的,美國的產業界則不斷的從學界猎取最新的技術與人才,差異在哪裡呢?其實是開放程度,台灣的學界有不錯的研究成果,可是太過強調技轉授權的權利金,好像這樣國家或學校才不會被佔平价或是圖利廠商,而美國的斟酌成果许多是開源的只怕公開寫在論文發表了,產業界不仅可以够拿到程式碼,也能获得研商資料。

開源的学识才是最關鍵的,因為大家都會获得你的斟酌成果,所以你公開前将在办好一點,是住户馬上就能够用的樣子,但台灣不是,因為不必開放,非常多東西都只要能够發表論文就好,其實連半成品的水準都還不到,連帶非常多赏心悦目從台灣學界出去,其實也沒有疑似美國人才那樣已經從钻探、開發到成品都經歷過,能獨當一面了。

其它,開源的好處還有比非常多,疑似許多商讨都共用同一的資料,這麼一來商讨成果能力相互比较較,像是UC 埃尔文 或 ImageNet 正是很好的事例,反觀台灣許多研讨成果不是鎖起來就是限制授權,研商者不是得花時間本身再也找資料,便是研究成果根本沒辦法互比较較和驗證,不只國內商讨團隊沒辦法產生實質競爭或搭档,國際研究團隊也不會看到台灣的成果。

許永真認為,台灣比較好的開源示範唯有台湾大学資工系林智仁教师的

LibSVM,剛好有一批ACM 比賽的冠軍,真正到位能開放給满世界來使用。

只要要說台灣的問題,產業界许多是中型Mini型規模,研發的認知與資源都不足,只好靠學界提供協助,而學界又沒有開源的習慣與規範,導致钻探平时終止於發表論文,但距離產品化或商業化還有很長一段路,這中間有相当的大的距離要求越来越多的互動與精通,唯有兩邊開始產生同盟,對台灣的未來才會有所幫助。

在這方面,許永真認為林軒田大学生將學界人才帶到產業界的 Appier,則是一個比較好的事例。

因而並不是做不到,只是梦想得以有更加多疑似林智仁、林軒田老師這種將研讨開源、產學合营的好事情發生,那台灣在各市点都會是很有期望的,並且這些事情每個人都能從本人做起。

註:關於開源文化的第一,也足以參考「Google 簡立峰:AI 時代,假若您家有兩個小孩,一個出國賺錢,另一個把家裡照顧好」一文。

台灣學界培養人才,但產業界不會用,結果都被國際大廠挖走了

許永真也唤起,國際大廠是大舉挖角的,Google 的 DeepMind 裡面幾百個大学生在研究深度學習,找人的办法是一贯去學校把最優秀的博士畢業生直接高薪聘走,從學校到產業幾乎無縫接軌。而台灣的產業卻日常不知晓怎麼用硕士畢業生,這也不能够怪產業界,學界自个儿也可能有要檢討的地点,所以雙方應該要有更加多的交互溝通和相互精通。

許永真建議,最根本的是產業界要精晓問對問題,學界才有辦法幫忙解決正確的問題,而學界則要驾驭怎麼讓研讨的硕果能够變成產業界能立即利用的解決方案,而不只是拿來發表論文,不过沒辦法落實在產業,最後產業界也要知道怎麼產品化,并不是以為研發工作能够整个外包給學界。

現在其實人工智慧的產業很明顯已經成形,但台灣的浓眉大眼作育出來,結果都被挖走了,DeepMind 的黃士傑也是在台灣讀大学生,畢業後就出國去做事。所以一方面學界想培養越多的人工智慧人才,但另一方面產業界卻恐怕還不知晓本人為什麼要做人工智慧,不了然怎么着問對問題而且用人工智慧的技術來解決,這也是為什麼許永真會想要站上 TEDxTaipei 發表演講,正是希望讓大眾知道:

其實人工智慧並不确定那麼高深,而是每個人都可以有機會運用的技術,只要問對問題,學界的研商者或是培养出來的红颜就会幫忙解決。

現在許永真的切磋室培养出來的學生能够被 谷歌(Google)、照片墙(照片墙)、亚马逊(Amazon)间接聘過去做人工智慧的開發,而一人去 Google的學生回台灣跟許永真感嘆說,在台湾大学做了好幾個月的專案,在 Google一兩個禮拜就大功告成了,因為資料量夠大、硬體運算資源特别豐富,所以跑出來的結果乃至比原來還好。所以這也是人工智慧為什麼在中國或美國是有后天優勢的,一來是行動裝置這一波的發展台灣沒有跟上,再加上疑似中國沒有隱私問題,所以資料量也就相差了,二來是市場也的確比較小。

註:關於硬體運算資源的关键,也足以參考「黃士傑:AlphaGo Zero 只用了三天,就走過人類幾千年圍棋探究的歷程」一文。

許永真提到,在此之前做過一個讨论,想要深入分析計程車的顧客會出現在哪裡,以減少空車率,結果跟車隊談好同盟之後,卻只获得五輛車的資料。這個計畫做完八年之後,法国首都做了一樣的钻研,可是是用全法国首都市全体的計程車資料。許永真表示,隱私權當然要重視,然而擁有資料的人也要意識到,這些資料能帶來的幫助是什麼?近些日子台灣的情況其實是技術擁有者與資料擁有者之間沒有溝通,於是比相当多政工無法有所進展,即便有溝通,就能在保護隱私的同時也讓社會更進步。

怎麼培育出越多 AI 的浓眉大眼?許永真:台灣范围太多了!

美國的重大大學方今幾年開了过多少人工智慧的課程,培養出过多姿容,讓更几个人得以驾驭依然從事人工智慧的研商與技術研發,这台灣的大學呢?許永真認為,還是有林軒田、李宏毅(英文名:lǐ hóng yì)等老師很用力在線上課程或線下的演講不斷在卖力,但是其實受限最大的是大學的启蒙制度,系所的征召與考試制度綁在一道,但美國大學進了學校才分系所,系所沒有名額限制,限制只存在於資源。

就此疑似現在人工智慧很熱門,那史拉合尔大學想收多少學生來商讨人工智慧都足以,這正是為什麼史蒙Trey有 十分之二 的學生都修過電腦科學(ComputerScience)這堂課。那學生太多、老師不夠怎麼辦?史爱丁堡就聘了众多的老師專門來教,或是開線上課程可是也會聘非常多的教师,因為只看線上課程是沒有效果的。但是台灣的大學沒有辦法這麼有彈性的分配資源,不然相当多老師有熱忱也願意多培育人才。許永真表示,自个儿能够透過線上課程教更两人掌握人工智慧,不过並沒有同盟的教授資源,很心痛。

人工智慧的時代,這樣养育小孩才對!

在人工智慧的時代,下一代的启蒙會有什麼不一样嗎?許永真表示,其實人工智慧只是讓軟體或硬體變得更聰明了,這意味著下一代必須要询问科技(science and technology),並领会怎麼好好運用科学技术來幫助本人與社會解決問題,不过倒不見得一定得學怎麼寫程式,因為會寫程式與领会善用科学技术是兩件区别的事体,就算沒有動機、沒有使用的環境,學寫程式仿佛學土耳其(Turkey)语一樣,恐怕是沒有用的。

許永真認為,過去的携带可望孩子努力把該學的课程學好就好,然则這樣的觀念必要求打破。一個學生,其實越小的時候要接觸得越廣越好,稳步才深化,所以這也是為什麼美國的大學入學的時候並不分科系,培养所謂的 T 型人才才是比較正確的做法。

現在有非常多人其實知識的廣度都不夠,所以也連帶會讓他們問不出對的問題。許永真說:「你可以不要變成五個領域的專家,不过你要掌握什么样與五個領域的專家對談與合作,所以你不能够只懂自个儿的領域。」這種跨領域合作的手艺是未來人才必備的本领,也是現在美國高等教育的重點。

台灣有非常多大學生都只顧著把自个儿的事务办好,但是這樣將來也還是大概會變成一個沒用的人。許永真以相好為例,當初大學所修的那么些學分,現在回頭去看,其實已經都沒有用了,但這不表示那多少个時間是浪費的,重點在於你有沒有獲得什麼本领?只顧著把团结的作业做好,就會欠缺了與別人合营的經驗和技术,這是必須要特別加強的。

合计一下,即使有一天你到 谷歌(Google)去干活,你以為只要做好协和的事务就好嗎?你的同事大概來自許多不等的國家,他們還有比一点都不小或然是各個領域的大学生,根本沒有共通點,那你精通要怎麼和這些人共事嗎?

故此讓自个儿變得更通才、更懂溝通與协作,是下個世代從小就要開始養成的習慣。别的,上海大学學之後,要開始有意識地培養自身做商讨的力量。

美國的大學雖然大学一年级都還是不分科系,然而有个别學生已經開始進研讨室了,而台灣的大學生則認為做切磋是研讨所才必要做的作业,其實不然,重點不在商讨什麼,而是你能或不可能學會如何是好探讨,而且把這樣的力量帶到職場上?其實大學生已經很有技术做出很好的名堂了。許永真鼓勵大學生,別虛度時光,尤其如若大學裡面有老師願意花時間帶學生做钻探,那更要美丽把握,大学一年级就進研讨室開始學習吧!

轉貼自https://www.inside.com.tw/2017/11/13/intelligent-agents

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