有時候坐在辦公室，就是抵擋不了突如其來的睡意，為了協助員工「度過難關」，日本空調大廠大金（Daikin）和日本電氣（NEC）近日宣布，他們已經開發出一個空調控制系統，將能自動偵測出昏昏欲睡的員工，並運用溫度調整協助保持清醒。自 2016 年宣布結盟以來，大金 和 NEC 一直在空調的應用上合作進行研究，而這套新開出的系統便是結合了大金的自動調節溫度技術以及 NEC 的臉部識別技術，隨時監測辦公室內員工不同類型的眼瞼運動，系統在尋找到早期睡意的跡象後，便會自動降低房間的溫度，協助員工提振精神。這項研究並非毫無來由，美國曾有研究指出，人們的生產力和清醒度（大腦的興奮程度）呈現「逆 U 型」關聯，也就是說不論是不清醒或太過興奮，大腦的性能都會有所下降，因此為了讓員工保持適度的清醒，雙方才會開始尋求透過外部刺激些微提振精神的方法。在進行初步研究時，為了搞懂何種方式可以有效讓人保持警覺，研究團隊針對近 100 名員工測試了包含降低溫度、調整光線和引入香氣等幾種方式，來觀察受試者的清醒度改變情況，結果顯示，改變光線和引入香氣的效果並不明顯，反而是溫度的調整確實達到提神的效果。▲ 團隊認為，未來透過刺激互相搭配或能取得更好的成效。（Source：DAIKIN 官網）在受試員工進行簡單且重複性的工作時，團隊將 27℃ 的空調溫度暫時降至 24 度，接著在 30 分鐘後再調整回...

一套機器學習演算法就像一位大師級的工匠一樣：每一項它的產出作品都不相同，而且可以為客戶的需求量身定做。然而不是要將石頭變成磚瓦，黃金變成珠寶，機器學習機是要將數據資料轉化為演算法。而且擁有越多的數據資料，便能歸納出越複雜的演算法。以下由三采文化，摘自《大演算：機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來，創造新紀元的文明？》的部分內容。我們如何能知道，人類已經真正找到大演算？當相同的學習器只有參數的改變，而且除了數據資料以外，只需要輸入最小量的學習範本，就可以和人類一樣，理解影音與文件內容，並能在生物學、社會學及其他科學領域，做出重大的新發現。顯然，在這種標準下，目前還沒有任何學習器已經被證明就是大演算，即使在不太可能的情況下，已有能解決某領域的演算法存在，仍不足以承擔機器學習統一理論的大局。在探求大演算的過程中，我們不必辛苦從無到有。我們已經有幾十年的機器學習研究，可以從中借鑑完整全貌。機器學習領域目前存有許多互相競爭的思想學派，包括符號理論學派（Symbolists）、類神經網路學派（Connectionists）、演化論學派（Evolutionaries）、貝氏定理學派（Bayesians）和類比推理學派（Analogizers）。每個學派都有一套核心理念，以及一個它最關心的特定問題，也針對這個特定問題，基於其相關領域的科學概念，找到一個適合的解決方案，並且擁有一個主要的演算法，可以適度體現它的機器學習行為。對於符號理論學派來說，所有的智慧可以被簡化成操縱符號，就像數學家求解方程式的過程，是透過用其他表達式來替換表達式的方法。符號理論學派明白，你不能從頭學起，你需要一些初步的知識，與數據資料相配合。符號理論學派們已經找到了如何將先前存在的知識納入學習，以及如何快速地將不同的知識進行結合，以解決新的問題。他們的主要演算法是逆向的演繹法（Inverse Deduction），透過這種演算法可以找出哪些知識是欠缺的，以便能做出邏輯的演繹推論，然後使其盡可能地被通則應用。對於類神經網路學派來說，學習就是人類大腦所做的事情，所以我們需要做的，就是對大腦進行反向工程。大腦的學習是透過調整神經元之間的連結強度，而關鍵的問題是找出哪些神經元的連接，必須對哪些錯誤負責，並依此對應地改變它們。類神經網路學派的主要演算法是倒傳遞理論演算法（Back propagation），它會比較系統的輸出與期望的輸出，然後依次改變一層又一層的神經元連結，以便使得輸出結果可以更接近於它應該呈現的。演化論學派則認為，所有學習之母就是物競天擇。如果物競天擇可以造就我們，那麼它就可以造就任何事情，而我們所需要做的，就是在電腦上模擬它。演化論學派所解決的關鍵性問題就是學習的結構，不只是調整參數而已，就像倒傳遞理論演算法所做的，可以創建一種能夠讓這些調整進行微調的大腦。演化論學派的主要演算法是一種遺傳程式規劃（genetic programming），就像大自然會交配與演化生物一樣；同樣地，遺傳程式規劃也會以相同的方式，繁衍與演化電腦程式系統。貝氏定理學派最關注的課題就是不確定性。這門學派主張所有學到的知識都是不確定的，而且學習本身就是一種不確定的推理形式。那麼這個問題就變成如何處理雜訊、不完整，以及相互矛盾的資訊，而不會造成分崩離析。解決的辦法就是機率推理，而主要的演算法是貝氏定理與其衍生物。貝氏定理告訴我們如何把新證據轉化為信念，而機率推理演算法則盡可能有效地做到這一點。對於類比推理學派而言，學習的關鍵是認識各種情況之間的相似之處，從而推斷其他情境的相似地方。如果兩位患者都有相似的症狀，也許他們患有相同的疾病，問題的關鍵是要判斷兩件事情之間是如何相似。類比推理學派的主要演算法就是支持向量機（Support Vector Machine，簡稱SVM），它可以找出哪些經驗是需要記住的，以及如何結合這些經驗，做出新的預測。針對各個學派的核心問題，每個學派都有提出相對應的解決方案，這些解決方案都是相當卓越，且得來不易的進展。然而真正的大演算，是必須同時解決這五類問題，而不只是一個。我們的探索追求，將帶領我們跨越這五個學派的每一個領地。每個領地之間的邊境通道，是它們可能會遇到交涉與小衝突的地方，這將是這趟大演算探索旅程中最棘手的部分。你準備好了嗎？我們的學習旅程就從拜訪符號理論學派開始，這個學派可說是機器學習最古老的智慧根源。 《大演算》簡介有一個終極演算法，可以解開宇宙所有的祕密，現在大家都在競爭，誰能最先解開它！華盛頓大學電腦工程系教授佩德羅．多明戈斯（Pedro Domingos）破解了一個在機器學習領域中長久以來的瓶頸，成功把機器學習、哲學與人工智慧結合起來，這個突破性研究還登上了《新科學人》（New Scientist）雜誌的封面故事。

瑞士製藥集團諾華（Novartis）旗下愛爾康（Alcon）先前與 Google 將一同開發智慧隱形眼鏡，如今，諾華本身打算進一步發展穿戴式裝置，不過，這不表示諾華要推出什麼酷炫的諾華智慧型眼鏡或是智慧型手錶，而主要是為了考量如何更好的病人有沒有按時服藥。

轉載從: 開眼電影網喚醒電影人熱情《里斯本的故事》聞天祥曝安妮華達勵志不畏低潮 知名影評人聞天祥表示，《里斯本的故事》中出現俄國導演維爾托夫的名號是極為重要的細節，因維爾托夫堅持電影要拍出真實，讓電影成為時代與生活的眼睛，「片中錄音師和失蹤的導演所做的其實都是回到了電影最原始的狀態。」 googletag.cmd.push(function() { googletag.display('div-gpt-ad-1557821465943-0'); }); ...

比爾‧蓋茲不是美國總統川普的頭號粉絲，他最近在自家基金會的活動上披露兩人互動的細節時，讓這點展露無遺。川普兩度詢問他愛滋病毒（HIV）和人類乳突病毒（HPV）的差異。

近來鮮少公開露面的統一集團前總裁林蒼生，5 月底一個晚上，意外出現在晶華酒店 1 樓的宴會廳，同時，這裡聚集近 200 位台灣人，大家的共同目標，就是參加日本清酒「獺祭」品酒會。日語中，獺祭的發音與形容人土氣、差勁的單詞發音相近，不像許多酒名擁有高貴雅致的字眼，甚至，許多日本年輕人因為不會漢字，而念不出它的名字。然而這支來自山口縣的純米大吟釀，卻是日本國宴的常客，更是同為山口縣出身的日本首相安倍晉三，送給法國前總統歐蘭德、俄國總統普丁、美國前總統歐巴馬的首選。除了各國元首光環加持，獺祭的成績單還包括：1990 年問世、2002 年拚國際化以來，營收成長 42 倍；第一間和米其林名廚侯布雄（Joël Robuchon）合作開設餐廳的日本酒廠，位於巴黎市中心的餐廳於今年 4 月開幕；也是近 20 年來，首家在美國設廠生產的日本酒廠，它在紐約州建造的酒廠，明年開始量產。日本清酒界的權威酒商長谷川酒店將其評為「開啟日本清酒快速成長的品牌」。剛接班就掉谷底 開店賠近半業績，一度想自殺償債看似一路順遂，其實這間酒廠，曾面臨九成員工離職、瀕臨倒閉的困境，老闆甚至想用自殺領取保險金的方式來償債。究竟，在地方銷售量敬陪末座的旭酒造（專門生產獺祭的公司），是如何從谷底翻身，成為全日本純米大吟釀產量第一的酒廠？祕密，就藏在人稱獺祭之父──旭酒造會長櫻井博志的數據化釀酒策略裡。1984 年，父親驟逝後，櫻井接任第三代社長（指總經理）。當時，日本國內清酒的銷量滑落至全盛時期的三分之一，以普通酒「旭富士」為主力的旭酒造，銷售額僅 9,700 萬日圓（約新台幣 2 千600 萬元），在山口縣排名第四，還被評斷為「長期破產狀態」。就規模來看，旭酒造沒有實力和大公司拚行銷，為了挽救頹勢，櫻井只能嘗試殺價競爭、紙盒包裝酒，甚至祭出買酒送杯子的專案，「現在回想起來，都是些刺激短期業績的雕蟲小技，對長期業績沒有幫助。」櫻井接受《商業周刊》獨家專訪時如此說。尤其，1998 年設立的在地啤酒餐廳，來客數僅預估的四分之一，短短 3 個月就關門大吉，不僅賠掉當時近半營收，「旭酒造撐不下去了」的消息在當地開始流傳，釀酒師「杜氏」團隊離開酒廠，公司也陷入釀不出酒的危機。日本清酒產業中，酒廠僅負責銷售，杜氏（釀酒職人的稱呼）才是每支清酒的靈魂人物，與釀酒相關的知識與技術，都刻在他們腦子裡，不外洩也不傳授，在釀造現場有絕對權力。他們遊走在各個酒廠之間，每年只在寒冷且不易滋生細菌的冬天釀酒。隨著杜氏離開，逾九成員工因看不到公司未來，紛紛離職，這對當時的櫻井而言，無疑是一記重鎚，「我甚至把腦筋動到保險金上，如果自殺，是不是就能償還借款了？」櫻井回憶。打破「職人才能釀酒」傳統 設數據分析職位，溫度、發酵 SOP 化缺乏釀酒人才，同為門外漢的櫻井博志，只能硬著頭皮，率領剩下 4 位平均年齡 24 歲的年輕員工，從零開始學習釀酒。完全零經驗的他們，依靠數據紀錄，將發酵、溫度控制等方案數據化，形成一套 SOP，「每個人的經驗都不一樣，但有了 100 分的數據和設備，就算是沒經驗的人，也能釀出至少 70 分的酒。」櫻井說。2002 年開始，旭酒造更設立專職的數據分析職位，負責測量米的重量、洗米時間、水溫以及酒精度數、糖分度數等細節，隔天再依據前一天的數據判斷發酵的進度。SSI 協會認證國際唎酒師陳志綸分析，清酒的釀造過程比威士忌、紅白酒都複雜許多，「發酵溫度只要差個 1、2 度，味道會跟原本設定的完全不一樣，」而獺祭借助機器控制，搖身成為品質穩定、一年四季都買得到的純米大吟釀，是成功的要素之一。說來也是因禍得福。櫻井回憶，接班當時，最年輕的社員至少大他 15 歲，優秀的杜氏平均年齡更在 60 歲以上，高齡化對公司的未來發展百害而無一利。此次遭遇危機，正好可以汰舊換新，留下來的社員因為年輕、沒有經驗，對新事物接受度高，讓他得以順利推行科學釀酒法，「反而加分不少。」如今，公司已擴編至 100 人，社員平均年齡是 28 歲。問他如何取得年輕員工信任？櫻井先是笑著說「應該被騙了吧！」之後才補充，事實上，社會變化的速度太快了，任何決策若要先說服全體員工同意後再執行，根本來不及，他唯一能做的就是自己捲起袖子，先撩下去做。推翻「當地酒當地賣」習俗 先推向東京、再到海外，第一站台灣舉例來說，日本清酒有個「當地的酒只在當地賣」的不成文規定，但櫻井認為，旭酒造所在的岩國市，方圓 5 千公尺內只有 200、300 人，「如果不離開這裡，我們只有死路一條。」因此，他決定將酒推向東京。聽到這個指令，員工的第一個反應都是「怎麼可能？」於是，櫻井發揮業務長才，在東京挨家挨戶拜託酒商，幾年過去，獺祭在東京漸漸闖出名號，街頭巷尾都聽得到獺祭討論潮。類似的過程重複數次後，員工們也就真的相信，櫻井能帶他們往更高的目標邁進。而櫻井撩下去的做法，也貫徹海外布局的策略。2002 年起，獺祭開始進軍海外市場，第一站就選定台灣。然而，日本前五大清酒廠早在 1990 年代起就外銷出口，獺祭身為後進者，無論酒廠歷史、規模乃至於產品知名度，都沒有優勢。為了扭轉劣勢，櫻井以每月一次的頻率到國外出差，憑藉自身力量爭取銷售通路。以台灣為例，櫻井年年都會親自到台灣宣傳，15 年來從未間斷。2016 年起，他更進一步舉辦「獺祭之友」聚會，代理商開元食品表示，雖然入場票價不菲，但 180 個名額總是被「秒殺」，顯見獺祭在台灣的高人氣。在櫻井的努力之下，日本清酒去年度出口額約 187 億日圓（約新台幣 51 億元），獺祭就占了 7%。突破農會供米刁難 找農家數據種稻，登同類酒產量冠軍但事情總是一體兩面。在重視傳統與職人精神的日本社會，捨棄杜氏且創新突破的獺祭，營收呈雙位數成長的同時，也面臨購買釀酒原料山田錦酒米的巨大阻礙。一般來說，日本酒廠訂購酒米有兩種方式：一是直接向農家訂貨，但需要一次取完所有貨，對當時年營收不到十億日圓的旭酒造來說，要找到儲存酒米的倉庫，並不容易；另一種，則是透過各地農業協會組織，統一從農家調貨。但山口縣的經濟聯合會，卻因為櫻井的標新立異、違反傳統，連續 3...