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鉅亨網劉祥航 綜合報導花旗集團 (Citigroup Inc.) 發布最新報告指出,黃金在今年第 4 季恐出現劇烈波動,主因是總統大選的不確定因素,共和黨候選人川普 (Donald Trump) 勝選的機率已經提高到 40%,而美國升息的預期也會衝擊金價。據《彭博》報導,報告認為,川普獲勝的機會由原本 35% 升至 40%,美國今年年底前也可能升息一次。在低利率甚至負利率的環境下,金價今年以來已上揚 26%,一改前 3 年連續下跌的窘境。政治不確定性也提升了金價,特別是英國脫歐刺激了避險需求。在美國上周宣布不升息之後,美國大選成了影響金價最大的不確定因素。包括新加坡星展集團 (DBS Group Holdings Ltd.) 等多家機構預測,如果川普當選,將推升黃金避險需求。花旗報告中強調,民調顯示,希拉蕊 (Hillary Clinton) 與川普的差距正在縮小,因此提高川普獲勝的機率,川普若當選,黃金及外匯的波動將加劇,貴金屬的交易量也預計上升。金價在亞洲周一早盤,由上周五每盎司 1337.56 美元,小跌至 1334.99 美元。花旗預計, 3 個月目標價為 1350 美元,12 個月目標價 1270 美元。不過一旦川普獲勝,這兩個目標價分別調為 1320 美元及 1425 美元。不過花旗基本上仍較看好希拉蕊當選,美國政策延續,這使美國及全球的經濟成長預期保持不變。

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颱風災損未復原,加上連日大雨,菜價再攀高,今天台北農產運銷公司統計,蔬菜每公斤平均批發價達50.6元,比昨天47.62元略為上漲,農委會農糧署分析,主要是因為瓜果類颱台北支票貼現風受損嚴重,復耕不及,部分品項單價高,因此拉高菜價,至少要一個月後,才能恢復平穩。

農委會農糧署主秘翁震炘表示,颱風對西半部的蔬菜產區影響不大,風卻很大,包括空心菜、地瓜葉、青蔥受損嚴重,此外,包括絲瓜、小黃瓜,因為溫網施遭破壞,因此短期內無法復耕,因此價格上揚。

根據台北農產運銷公司統計,今天品質最好的高麗菜,每公斤平均批發價36元,大白菜51元,小白菜70元,青江菜83元,空心菜99元,地瓜葉92元,小黃瓜160元、絲瓜150元,青蔥204元樣樣貴得驚人。

至於連日豪大雨,花東地區是否受災?農委會表示,花東地區上回颱風稻米約受損近600公頃,二期稻作大多在開花結穗期,除了部分低窪地區淹水外,颱風來襲時早已影響稻作受粉。

>這幾天大雨,對水稻影響不大,而花東地區的水果,包括香蕉、釋迦等果樹,在之前的颱風來襲時,早已災損,這回大雨花東地區,恐怕已經沒有甚麼作物可受災了。

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人工智慧(Artificial Intelligence)的研究,過去60多年來從未停歇,而今總算有了不凡的突破,從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等,無疑捕捉了無數人們的注意力,宣告著劃時代的科技盛世已經到來。



1950年,圖靈在他名為〈運算機器與智慧(Computing Machinery and Intelligence)〉的論文裡提問:「機器能思考嗎?(Can Machine Think?)」,挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義,卻沒有辦法很精確地討論問題核心:「機器會有智慧嗎?」

由於機器智能難以確切定義,圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧,提出了著名的「圖靈測試」:如果機器與人類進行非面對面(例如在中間以布幕隔離)對話(例如使用文字訊息),人類卻無法辨認出對方是機器,那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代,對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案,後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試:如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫.維森鮑姆(Joseph Weizenbaum),以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA;或到2014年,英國雷丁大學(University of Reading)重磅宣布其所開發出的Eugene,已經通過測試,但後來被質疑標準有誤。

其實,人工智慧一詞直到1956年,才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫(The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)」上,由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫(John McCarthy)正式定名。這場工作坊所討論的問題:「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域,而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

歷經了60年的發展,人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落,經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元,希望打造強人工智慧的人工神經網絡(Artificial Neuron Network),先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境,無法取得研究經費而停滯;同一時期另一脈絡的弱人工智慧,則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今,人與機器的對話,已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子,到底電腦科學家解決了些什麼問題呢?從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

關鍵技術一 文藝復興後的人工神經網絡

對於人工智慧,電腦科學家當然希望可以直接模仿生物的神經元運作,因此設計數學模型來模擬動物神經網絡的結構與功能。所謂人工神經網絡是一種仿造神經元運作的函數演算,能接受外界資訊輸入的刺激,且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應,或用以改變內部函數的權重結構,以適應不同環境的數學模型。

1951年,科學家馬文.閔斯基(Marvin Minsky)第一次嘗試建造了世上第一個神經元模擬器:Snarc(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator),它能夠在其40個「代理人」和一個獎勵系統的幫助下穿越迷宮。六年後,康乃爾航空工程實驗室的法蘭克.羅森布拉特(Frank Rosenblatt)設計、發表神經網絡的感知器(Perceptron)實作後,人工神經網絡(或稱類神經網絡)學者曾經一度振奮,認為這個突破終將帶領人工智慧邁向新的發展階段。

但,人工智慧領域的研究在1970年代因為缺乏大規模數據資料、計算複雜度無法提升,無法把小範圍的問題成功拓展為大範圍問題,導致計算機領域無法取得更多科學研究預算的投入而沉寂。到了1980年代,科學家首先透過思考上的突破,設計出新的演算方法來模擬人類神經元,迎來神經網絡發展的文藝復興時期。物理學家約翰.霍普費爾德(John Hopfield)在1982率先發表Hopfield神經網絡,開啟了神經網絡可以遞迴設計的思考。四年後,加州大學聖地牙哥分校教授大衛.魯梅爾哈特(David Rumelhart)提出了反向傳播法(Back Propagation),透過每次資料輸入(刺激)的變化,計算出需要修正的權重回饋給原有函數,進一步刷新了機器「學習」的意義。科學家更進一步把神經元延伸成為神經網,透過多層次的神經元締結而成的人工神經網絡,在函數表現上可以保有更多「被刺激」的「記憶」。

目前多層次的人工神經網絡模型,如何銀行貸款主要包含輸入層(input layer)、隱層(hidden layer)與輸出層(output layer),另外根據資料輸入的流動方向,又分為單向流動或可以往回更新前一層權值的反向傳播法。由於神經網絡模型非常仰賴計算規模能力,為了增加高度抽象資料層次的彈性,電腦科學家將之複合為更複雜、多層結構的模型,並佐以多重的非線性轉換,將其稱之為深度學習(Deep Learning)。

關鍵技術二 靠巨量數據運作的機器學習

科學家發現,要讓機器有智慧,並不一定要真正賦予它思辯能力,可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力,就足以幫助人類工作。1970年代,人工智慧學者從前一時期的研究發展,開始思辯在機器上顯現出人工智慧時,是否一定要讓機器真正具有思考能力?因此,人工智慧有了另一種劃分法助貸網 整合負債:弱人工智慧(Weak AI)與強人工智慧(Strong AI)。弱人工智慧意指如果一台機器具有博聞、強記(可以快速掃描、儲存大量資料)與分辨的能力,它就具有表現出人工智慧的能力。強人工智慧則是希望建構出的系統架構可媲美人類,可以思考並做出適當反應,真正具有人工智慧。

機器學習(Machine Learning)可以視為弱人工智慧的代表,只要定義出問題,蒐集了適當的資料(資料中通常需要包含原始數據與標準答案,例如人像圖片與該圖片內人像的性別、年齡),再將資料分做兩堆:訓練用與驗證用,以訓練用資料進行學習,透過特定的分類演算法抽取特徵值,建構出資料的數學模型,以該數學模型輸入驗證用資料,比對演算的分類結果是否與真實答案一樣,如果該數學模型能夠達到一定比例的答對率,則我們認為這個機器學習模型是有效的。這種具有標準答案,並以計算出的預期結果進行驗證的機器學習,通常被稱為監督式學習。 相對於監督式學習,非監督式學習則強調不知道資料該如何分類的機器學習,換句話說,我們提供電腦大量資料,但不告訴它(或許我們也真的不知道)這些資料該用什麼方式進行分類,然後電腦透過演算法將資料分類,人類只針對最終資料分類進行判別,在數據尋找規律就是機器學習的基礎。

機器學習的發展方向,是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法,讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則,並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。過程中,時常運用統計學技巧,並轉化成電腦程式,進而計算出資料??的分界條件來做預測。 弱人工智慧作為人工智慧領域的發展途徑,無論是監督式學習或非監督式學習,隨著資料被大規模蒐集、經由網際網路被傳遞、輔以雲端架構支援的運算,用機器學習來解決人類基礎的問題變成一種可能。目前機器學習也是人工智慧商業應用最廣泛的一種技術。舉凡搜尋引擎、圖像辨識、生物特徵識別、語音與手寫識別與自然語言處理、甚至是檢測金融詐欺等等,都是常見的應用。

關鍵技術三 人工智慧的重要應用:自然語言處理

對人類來說,如何讓這些現代自己製造出來的機器們,可以聽懂人話,並與人類「合作」,絕對是可以推動我們面對未知宇宙的重要助手。

自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的研究,是要讓機器「理解」人類的語言,是人工智慧領域裡的其中一項重要分支。英國雷丁大學的演化生物學家馬克.佩葛(Mark Pagel)認為,最早的一種「社會科技」是人類的「語言」,語言的發明讓早期人類部落透過新工具:「合作」在演化上占有優勢。自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種:其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式,其二是全額貸款從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

無論是從人類到電腦,或從電腦到人類,語言處理通常都使用到我們一般學習外語所要具備的聽、說、讀、寫等技能。其中:聽與說主要使用到聽覺與發音,對電腦而言就是能夠透過麥克風「聽」到人類說話,把聽到的聲音轉成文字(這是語音辨識),或把電腦想要表達的意思轉成人類可以理解的詞句(這是自然語言生成),再用耳機或喇叭「唸」給人類聽(這是語音合成,功能通常稱作文本朗讀:text to speech)。科學家與工程師們也致力於影像文字辨識,影像來源可以是掃描完成的文件影像檔案、也可以是手機鏡頭的即時影像,目標的文字體則可以是一般鉛字印刷品或列印的文件,也可以是手寫文字(手寫文字辨識)。

當計算機透過「聽」或「讀」,將人類的話語或文章轉成文字、語句進到處理層,還需要能夠自動分詞(word segmentation),也就是電腦必須拆解人類的語句來理解語意,才可以進而給出相應的答案。例如一般人對手機說:「今天香港會不會下雨」,手機必須錄下聲音、並且濾掉雜音、將這句話的聲音轉化為文字、將這句文字拆解成不同詞句,並標注上不同詞性(speech tagging)。

「瞭解」使用者想要知道氣象資訊的命令後,手機必須對能提供「天氣」資訊的伺服器發出相應的(告訴伺服器要的地理資料是香港、並把今天轉換為實際的日期時間)資訊請求,包含未來數小時區間氣溫、氣象(是多雲、雨或晴天等)、風速、降雨機率、濕度、氣壓、空氣品質或紫外線指數等。

當伺服器回應了前述的相應數據後,手機可以選擇用螢幕畫面來回應,但更貼心的作法是把這些資訊翻譯成「人話」,然後用聲音唸出來。這時的處理可以把「香港接下來八小時會是晴天,氣溫攝氏25度,降雨機率是10%,空氣品質良好」這個句子,透過合成不同語詞聲音後說出來。但是,使用者問的其實是「會不會」下雨,所以必須進一步把降雨機率10%、晴天等等資訊轉換成「會不會」的尺度,例如10%可以轉化為「不太會」或是「只有很小的機率」一詞。

人類互動最重要的工具就是語言,無論是文字或語音,語音智慧助理讓人能和機器說話,無非是近年行動裝置普及後,最令人興奮的進展之一。



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行政院會今天(3日)通過「行政院環境保護署毒物及化學物質局組織法」草案,盼落實化學物質源頭管理及勾稽檢查,以專責機構維護民眾健康。環保署長李應元表示,毒化局將以跨部會合作平台提供主管機關化學物質資訊,防堵化學物質流入食品;根據規劃,毒化局預計年底成立,設置80名人力,明年預算新台幣6億元。

塑化劑、毒奶粉和碳酸鎂胡椒粉等食安事件讓國人記憶猶新,為了防堵化學物質被不當添加在食物中,落實蔡英文總統提出以專責機構管理化學物質的政見,行政院會2日通過「行政院環境保護署毒物及化學物質局組織法」草案,從源頭管理化學物質。

環保署長李應元表示,目前共有11個機關、17項法規管理化學物質,未來毒化局將啟動跨部會平台機制,提供化學物質資訊,在平台上相互勾稽,協助各部會強化管理化學物質。李應元說:『(原音)所以我們成立這個局之後,跨部會做整合,把全國進、出口,還有製造的化學品,因為現在分散在很多機關,譬如說衛福部食藥署管制一些,農委會管制一些,經濟部進口也管制一些,勞動部就勞工安全也有主責事項,我們希望透過三級機關的成立,協助各部會做這些事情。』

李應元表示,目前共有27,000多種列管化學物質,毒化局將篩選出3,000多種特別需要管理的化學物質,確保食品安全、防制污染和安全使用化學物質;毒化局人員也會和相關單位配合,啟動聯合稽查。

李應元表示,毒化局人力規劃80人,明年預算6億元,預計年底掛牌成立。

至於毒化局和衛福部食藥署未來的分工,環保署環境衛生及毒物管理處長袁紹英表示,毒化局透過登錄機制,分析廠商提供的化學物質基礎資料,再轉由食藥署進行風險評估,食藥署仍是第一關,毒化局扮演第二道把關角色。

以碳酸鎂事件為例,毒化局可透過平台掌握整體有碳酸鎂資料的廠商,透過環保署既有的化學物質登錄資料篩選出進口或製造的廠商,再勾稽食品業者登錄平台,最後篩選出可疑廠商,迅速掌握化學物質流向。

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(中央社記者曾依璇巴黎25日專電)法國將於明年4、5月舉行總統大選兩輪投票,右派共和黨(LR)有意參選的人數眾多,預定11月辦理初選,目前最可能出線的是曾任總理的現任波爾多市長居貝。 有意參選的共和黨人士包括前預算部長柯貝(Jean- Francois Cope)、前總理費雍(FrancoisFillon)、前農業部長勒麥爾(Bruno Le Maire)等。其中又以居貝(Alain Juppe)和前總統沙柯吉(Nicolas Sarkozy)出線機會最大,也最受矚目。 根據世界報(Le Monde)委託民調機構Ipsos-Sopra Steria及巴黎政治學院政治研究中心(Cevipof)製作的最新民調,居貝在第一輪投票中可拿下41%得票率,比沙柯吉多11個百分點。 調查顯示,居貝和沙柯吉的差距在第2輪投票還更拉大,居貝可拿下60%得票率,沙柯吉只有40%。 沙柯吉雖曾任總統,但目前有數起司法弊案纏身,被列為正式調查對象。 這項民調還發現,僅有4%選民對社會黨(PS)籍的現任總統歐蘭德(Francois Hollande)感到滿意,高達70%不滿意,26%的人未明確表態。若以10分為滿分,選民平均評價歐蘭德只有2.3分。 歐蘭德民調長期低迷,尚未宣布是否競選連任,但左派彌漫一股無力氛圍,黨內又缺乏團結,明年總統大選不無可能轉由右派執政。1051025



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