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有國家可以預測流感
擴散路徑,搶先一步
防堵。直到Google工
程師利用搜尋紀錄,
史無前例,成功預言流
感如何蔓延。
首先,工程師們分
析全美國過去幾年的熱
門關鍵字,找到四十五個
與流感「高度相關」。所
謂高度相關,意思是:只
要某地民眾大量搜尋這些
字(例如:止咳、發燒),
當地很快就會爆發流感。
接著,他們查看當下美國哪些城鎮,
正在大量搜尋這些「流感關鍵字」,藉此
推測流感即將擴散到那些地區,準確率高
得驚人!原本看似無用的搜尋資料庫,搖
身一變,成為「可以說預言」的寶庫。
「用關鍵字就能說預言?大數據好神
啊!可是,以前怎麼沒聽過?」因為大數
據要能說預言,必須各個條件都到位。
大數據,怎麼誕生?
「這張貓咪照
片好好笑,按個
讚!」你我每天都
在網路上製造大量「數位痕跡」。例如,
Google每天接收超過30億筆搜尋,臉書
每分鐘產生68 萬則文章、 3000 張照片,
Youtube每一秒多出數百小時的影片⋯⋯
這麼龐大的數位資料,主要歸功於現
代的超級電腦,無論「腦容量」或「心算
速度」都愈來愈強大,能快速儲存、處理
巨量資料。另一方面,電腦愈做愈小,小
「下一波流感要來了?」
「我將來會不會出國留學?」
「這個人會犯罪嗎?」
嗶嗶嗶!資料搜尋中⋯⋯
想要洞察人心、預言未來?問
問「大數據」。大數據,是指非常非常龐
大的數位資料,必須動用數十、數百、甚
至數千台超級電腦,才能儲存和處理。
「大數據?我上網Google一下⋯⋯」
嘿嘿,你我常用的Google搜尋引擎,就是
大數據的著名運用。只要打入關鍵字,
Google就會從全世界的網頁資料庫,
快速「撈出」最可能的答案給你。
「可是資料不都是過去的紀
錄,怎麼能預言未來呢?」問得好!
讓我們從一場流行性感冒說起⋯⋯
預言流感蔓延
2009年冬天,H1N1流行性感冒在墨
西哥爆發,短短數週,蔓延到全球。最
後,這場流感甚至感染了上百萬人。
流感為什麼無法擋?原因之一,是沒
達志影像
醫生發現流感 ,
一筆一筆通知
主管機關 。 花很多時間輸入 、
分析資料 。
等到確定疫區 ,
至少已慢了兩週 。
工程師用搜尋資料庫預
測流感蔓延路徑 。
及時通知
相關單位 。
可以預防
流感蔓延 。
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會說預言的
撰文‧企編/黃曉君 繪圖‧版面/夏綠蒂
「AlphaGo又贏了!」今年三月,圍棋程式AlphaGo,打敗世界頂級圍棋高手李世 石,堪稱人
工智慧的重大突破。AlphaGo成功的關鍵之一就是大數據。
科學家剛開始發展人工智
慧,是從歸納人類的思考原則
著手:例如下棋的訣竅。但人
類的思考太複雜,並常常出現
例外,導致電腦做得不如人
腦。後來電腦愈來愈強大,
有人靈機一動:為
什麼不讓它們自己
分析巨量資料,找
出最有可能的答
案?AlphaGo就是分析了三千萬筆棋譜,
透過「自我學習」,找
出每一步棋怎麼下最有勝
算,戰勝了人類棋王。
大數據右圖是可以解讀人類情感的PEPPER機器人。人類的情感比思想更複雜,日本科學家利用大數據,幫助機器人分析不同使用者的情感和反應的關係,讓機器人也能善體人意。
傳統方式追蹤流感Google預言流感
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人工智慧,愈來愈聰明!
今年三月,圍棋程式AlphaGo戰勝世界圍棋高手李世 ,圖中為正在苦思下一步棋的李世 。
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到可以化身為智慧型手機,甚至藏
身手錶和眼鏡,讓我們隨時隨地接
收、傳送資料。
更重要的是,網際網路把世界
各地大大小小的電腦連結起來,將
資料一點一滴匯聚,成就史上最龐
大的「資料汪洋」,而且資料持續
爆炸性成長。
當資料累積到一定程度,就不
再是用過一次就無用的「垃圾堆」,而是
能轉作其他研究的「礦場」,可以重複開
挖出許多「訊息金礦」。Google的流感關
鍵字,就是最好的例子。
但為什麼資料量夠大,資
料就能重新「開口說話」?
繼續看下去⋯⋯
更多、更雜、更真實
首先,大數據的「大」,不只
是「大量」,還代表「全部」資料。因為
愈是全面龐雜,愈能看到細節,或是轉作
其他研究,也不怕漏掉關鍵資料。為了
「大」,即使有些資料不精確也無妨。
「不對呀,資料不是愈精確愈好
嗎?」呵呵,資料精確其實是不得已的。
因為從前,人類只有能力收集小量的樣
本。比方說,你想知道今天的溫度變化,
於是每隔一小時看一次溫度計,總共記錄
二十四次。每一次測量當然要盡可能精
確,否則失誤個三、五次,影響可不小。
但溫度計如果能每分鐘自動偵測一
次,一天累積1440筆資料,相較之下,資
料更加全面,接近真實。即使有一、
二十次測量失誤,影響不大。
因果關係?先不急!
更有趣的是,大數據不急著找
因果關係,因此分析更快速,甚
至更準確。
美國有一家大賣場,從過
去幾年的銷售紀錄,分析顧
客在颱風天的購買行為,結
果發現顧客會買一種特定廠
牌的夾心餅乾。
「奇怪,颱風天買餅乾,
還要指定廠牌?」是啊,真的很
奇怪。但老闆並不急著找答案,而
是關心:下次颱風天,把這種廠牌的夾心
餅乾擺在醒目的位置,讓顧客多多購買。
在大數據世界裡,首先關心的是A和
B是否「相關」,至於A和B是不是因果
關係(例如:是否因為颱風,所以買特定
廠牌的夾心餅乾),並不影響大數據的應
用。甚至有時,人們因此跳脫了偏見,反
而看到更多的可能性⋯⋯
過去在美國,小兒科醫生照顧
目前世界上最快的超級電腦是中國的天河二號,整個系統占據了720平方公尺的大房間,運算速度達每秒5.49萬兆次,工作量相當於13億人一起用智慧型手機計算100年,總儲存量大約是750億冊10萬字的圖書資料。
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未來,醫生的工作可能從「治療疾
病」,轉成「預防疾病」。
人體的一切都將可以資料化:個人的
基因、對藥物的
反應、飲食喜
好、生活作息。
人們還可穿戴各
式各樣的小型
電腦,分分秒
秒監測自己的
心跳、呼吸、
血壓、食量、
運動和一切行動,找
出個人身體變化與疾
病發生的關連性。
醫生能夠根
據龐大的個人專屬數據,預測未來可能發生
的疾病,找出最適合的預防和治療方式。例
如,提供個人化的飲食和運動建議,幫助人
們維持健康和最佳身材。
眼鏡和手錶都可能藏有小型電腦,分分秒秒監測主人的心跳、呼吸、血壓、食量、運動和一切行動。
虛擬人體
大數據也能幫助氣象學家,模擬出複雜的全球風向,增加氣象預報的準確性,以及評估全球氣候變遷。
大數據可以幫助科學家,呈現出過去有限數據所無法模擬的真實情況。上圖為科學家將大量天文觀測資料輸入超級電腦,模擬出兩個星系互相碰撞、合併的壯觀歷程。
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醫生正拿著病人完整的基因解碼,預測病人未來是否可能罹患遺傳疾病。過去全球科學家花了十年,才完成第一組人類基因體的解碼;但在大數據時代,任何人的基因只要幾天就能完全解碼。
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資料大神統治一切?
安德頓警長衝進馬克
斯的房子,逮捕了正在與
太太爭吵的馬克斯先生。
「根據哥倫比亞特區『預防犯
罪部』授權,你將在半小時後謀殺太
太⋯⋯」警長告知逮捕原因。等一等,馬
克斯「半小時後」才謀殺?意思是,當下
他根本沒殺人,怎麼能預先逮捕呢?
這是科幻電影《關鍵報告》的場景,
未來卻有可能成真。警方可以利用大數
據,找出每個人犯罪的可能性。在某些極
權國家,也許會演變成提前逮捕嫌犯,即
使他什麼都還
沒做。
一般人如果「迷信」大數據,完全按
照它的預言行動:讀哪一所學校、看哪些
書、做什麼工作、跟誰結婚⋯⋯等一等,
你真的要讓數據決定你的一切嗎?
無論大數據有多神,都只是推算「可
能性」,它還是會出錯,因為人類行為太
複雜多變。例如當初Google成功預測流感
後,媒體大肆報導,引發民眾好奇,頻
頻上網搜尋流感相關字。結果,大量
的「干擾」數據產生,影響資料可信
度,導致Google大神預測失準。
更重要的是,人類有自由意志,
直到最後關頭都可能改變。聰明的你,
在大數據時代,千萬別讓數據限制你的自
主能力與無窮的潛力!
早產兒時,只要嬰兒心跳平穩,醫師
便認為狀況穩定了。當先前的戒備放鬆下
來,卻常發生嬰兒病情急轉直下的悲劇。
直到一位電腦工程師,分析大量早
產兒的心跳紀錄,發現嬰兒狀況變差時,
心臟反而會平穩跳動。這才讓醫生恍然大
悟,更改醫囑,挽救了無數小生命。
因果關係並非不重要,只是當人們
急著下因果判斷,可能因資料仍不齊全,
而帶有偏見。大數據不一樣,它不但能夠
快速分析,而且盡可能讓資料「自己說
話」,往往更接近真實情況。
聆聽?還是竊聽?
每一天,我們都在網路上暴露個人資
料,而且大多是自己沒察覺的。
上網搜尋關鍵字、買書、臉書打卡按
讚、跟好友互動、轉貼文章⋯⋯每個網路
上的舉動,都在洩漏你是誰?住在哪裡?
去過什麼地方?有什麼喜好?
Google、臉書和購物網站就利用這些
資料,「聆聽」你的需求,為你量身打造
個人服務。比如介紹你感興趣的文章、新
書或商品廣告。
同樣的,不法分子或獨裁政府想調查
某個人,也可以上網取得資料。因此,在
大數據時代,你必須更小心保護自己。
有人甚至主張:政府應該立法幫人們
找回「被遺忘」的權力,意思是:掌管巨
量資料的公司,必須定期刪除用戶資料。
個人教科書
Global Kids 2016.05 7776 未來少年 2016.05
上課聽不懂,卻不敢發問?未來學生上課,所有學習狀況都會被記
錄下來,讓老師及時掌握,為每個人找出最適合的教學方式。
美國史丹佛大學教授在網路開設課程,讓學生自行在家觀看教學
影片。特別的是,教授會追蹤學生觀看影片的動作:會不會按暫停、倒
帶、快轉,甚至提前關掉。
這些資料可以反應學生的學習狀況。如果學生倒帶,跳回前面的
影片重看,可能代表學生看不懂、有疑問,或者前後內容無法銜接。這
時,老師就能調整影片內容,藉此打造每個人的專屬教科書和補救教
學,達到真正的因材施教。
未來的數位學習,學生的一切學習情況都會被記錄下來,提供老師參考,為每一個人量身打造最適合的教學方式。
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未來的汽車可以看成一
台能上網的電腦,加上輪子、
方向盤和沙發,因為在大數據時
代,汽車將能夠自動導航和駕駛。
人、汽車和馬路的所有情況都
可被偵測、記錄,而且及時處理。
比方說,跟周圍車輛太近,車子立
刻避開;上下班的時候,車子根據馬路傳來的資料,繞
開塞車路段,選擇最合適的路線。在城市尋找車位是很
麻煩的事情,但未來可以讓汽車自己去找停車位,等到
要離開時,主人只要提前通知汽車,
讓它過來接人即可。
自動駕駛汽車上路!
Google Map的街景車正在拍攝西班牙的街頭。只要在Google 地圖服務打上地址,就可以在螢幕上呈現出世界各地街景與建築物的360度照片。但這項服務在歐洲遭到極大反彈,人們認為Google嚴重侵犯隱私。
迷信大數據,獨裁政府就可能會利用個人大數據,推測人們犯罪的可能性,執行預先逮捕。
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