凹的一面和凸的一面。
Source: New Scientist
2011年3月19日 星期六
2011年3月18日 星期五
老鼠夾和高爾夫球建成的核電站
核電的發電原理，就是中子撞擊鈾原子，釋出能量的同時，激發更多中子撞擊更多鈾原子，核反應就此不斷擴散，是為「連鎖反應」。有人用老鼠夾和高爾夫球模擬連鎖反應，效果不錯呢。
Source: New Scientist
Source: New Scientist
2011年3月16日 星期三
把製造業搬番屋企
「老公，我 iPhone 個殼刮花咗，點算呀？」她眉頭緊鎖。
我不慌不忙，打開 Thingiverse 網站，找個一模一樣的機殼設計，下載，用我昨天買回來的 3D printer 打印一個新簇簇的機殼給她。喜歡她頓然開顏的樣子。
「哇……哇……」女兒大哭，洋娃娃躺在一旁，頭給扭斷了。
「傻女，唔洗哭，我即刻印番個頭俾你。不如你同哥哥玩陣飛行棋先？」我上 Barbie 網站，下載公仔頭的三維影像，3D printer 開動之際……
「Daddy，骰仔轆咗落鋼琴底，執唔到呀！」兒子嚷着。
真是禍不單行，幸好有部立體打印機，待會兒印一粒骰子便是。「我一陣印番粒俾你，你同阿妹玩住媽咪部 iPhone 先呀。」
以上虛構情節，三四十年後可能成真。
不信？科技發展往往出人意表。蓋茨在七十年代曾經說過：「無人需要多過 640 KB 記憶體。」三四十年前誰人料到今日一人一手機？三四十年前誰人料到互聯網和電腦成了生活一部分？三四十年前誰人料到雷射打印機是辦公室必備？
有人說，今日的立體打印機就像三四十年前的雷射打印機，技術算是成熟，卻十分昂貴，故未能普及。
立體打印是什麼？油墨「印」往紙上可以理解，三維物件怎樣「印」呢？答案：一層一層地印。假設想印金字塔，先鋪最底層，往上每一層的面積逐層遞減，便成了一個立體金字塔。推而廣之，任何立體都可以「拆」成一層層的橫切面，立體打印機把物料一層「印」在一層之上，建構出三維立體。
傳統金屬打造，先拿一大塊原料，再以鋸、鑽、車床、銑床等工具切割出想要的形狀，過程中難免浪費不少材料。立體打印逐層建構，有需要的地方才吐出物料，省卻浪費。另一方面，傳統的塑膠生產是要先造一個「模」的，造模十分昂貴，大量生產才化算，想造單件試試看，怎辦？立體打印便派上用場，需要多少印多少，每件成本就是其用料的成本，沒有造模的麻煩。假如一位設計師心中有個意念，想少量生產測試市場反應，他應該考慮立體打印。
去月《經濟學人》談過立體打印，當中一些應用真是嘆為觀止 －－ 小提琴、車身、中世紀打仗用的鐵環手套全都印過，EADS（Airbus 母公司）甚至研究印機翼！讀者問，金屬怎樣印？一層金屬粉，一層膠水，一層金屬粉，一層膠水……印完後再經一些「印後處理」也不出奇，總之是用特製膠水把金屬粉黏在一起。無論如何，這些超高端應用實在高不可攀，我不知道這些打印機的價錢，過百萬美元也不出奇，便宜一些、「切身」一點有沒有？
惠普公司的 Designjet 3D Printer 系列，售價由 11,050 英磅起，換算港幣 14 萬，中小企也負擔得起吧。不要奢望印金屬，只能印膠，製成品不足以取悅消費者，但作為樣版或 prototype 絕對稱職。
家用的也有，外國最流行的是 MakerBot，1,299 美元有售，即一萬港幣左右。外祖母說過，價錢最識貨，這部機「便宜」，製成品也較為粗糙。我不是對 MakerBot 有微言，把立體打印帶進家居已是一件了不起的成就，用電腦設計了物品，印出來感受一下，這是從前發夢也未想過的事。
更便宜的也有，是一個名為 RepRap 的開放源碼計劃，外國一班有心人研發了一部立體打印機，放棄獨佔知識產權，把設計公諸於世，任由他人複製、採用和改良。「RepRap」代表「replicating rapid prototyper」，其部件全部可以立體打印（鐵柱、馬達、膠帶、螺絲等除外，但這些都是標準部件，十分容易買到），砌了第一部 RepRap 後，它可以不斷打印 RepRap 的部件，用來製造更多 RepRap，更多 RepRap 當然可以打印更多部件，製造更多更多 RepRap……這是創辦人的原意。
香港有人砌 RepRap 嗎？我上網搜尋，找到 Chris Lau 一人，有點驚喜，也有點失望；驚喜的是香港竟然有人砌，失望的是香港竟然只有一人在砌（如有漏網，歡迎告知）。我約了 Chris，到他的工場參觀了一趟。「嘩！三部都 run 緊喎。」我說。（右圖是其中一部）
「係呀，呢排趕好多貨俾大陸呀。」Chris 有三部運作的 RepRap，全在打印 RepRap 部件給內地的買家；用 RepRap 複製 RepRap，正合創辦人的原意。據 Chris 在淘寶網的銷售網頁，一部 RepRap 賣 6,550 元人民幣。
「你第一部 RepRap 如何製造呢？」
「用 MakerBot 囉。」他拆開 MakerBot 的封袋。「呢部嘢去年四月左右買，連運費約九千多港元。」（右圖）「你當初砌 RepRap，純粹為興趣，還是有其他目的？」
「其實係 sense 到國內有需求，是工業上的需求。由於這些軟件和硬件全部源自外國，用英文的，國內人接觸比較困難，他們始終偏重中文軟件或中文書。」
「試過在香港推廣嗎？」
「問過學校，但冇乜反應囉，可能係老師太忙啩。香港人個個都咁忙。」
我認為每間中學都應該有部立體打印機，學生在課堂設計了一件東西，製成實物是多麼興奮的一件事。可惜，老師的忙碌剝奪了學生快樂學習的機會。
撇開售價不論，我認為立體打印的最大挑戰在於物料和噴咀的配合。以 Chris 為例，每當更換物料，噴咀的設定（如溫度）便要重新調較，設定至哪個數值最佳，試過才知，全靠經驗。換句話說，物料和噴咀仍在 trial-and-error 的階段，離「標準化」尚遠，用家各有自己的一套，各自為政。試想，如果雷射打印機每次換墨盒都要重新設定，甚或同一品牌也有不同的設定，這顯然難以大眾化。
立體打印發展下去，三四十年後世界會是怎麼模樣？這是一門有潛質改變世界的科技，其「終極願景」是把製造業搬番屋企。將來網上買東西，不必郵遞，下載打印便可以了，速遞公司豈不叫苦？貨物印得出，也就不需要工廠，大批工人失業，以維穩作首務的政權有何對策？任何實物都可以盗版，每個家庭都可以是「A 貨」工場，知識產權再添變數。叫外賣？不必了，網上點菜便可印幾塊薄餅。
印食物的想法，你可能覺得妙想天開，但實際上最近已經有人印過一塊餅。不是薄餅，是餅仔。何時印到薄餅？唯一說得準的是，未來誰也說不準。
（2011 年 3 月 16 日 信報副刊）
2011年3月12日 星期六
2011年3月10日 星期四
「波」的由來
一位科學家在家中每一間房裝了攝錄機，錄下兒子由出生至五歲的一舉一動，旨在觀察嬰孩學說話的過程。他當然做了很多分析，這裡不贅，以下片段記錄了「ball」字發音的演變。
Source: Fast Company
Source: Fast Company
2011年3月9日 星期三
Watson 的勝利，可會是你失業的前奏？
去週提要：IBM 創造了 Watson，一部懂得猜謎的電腦，贏了《Jeopardy!》這個北美知名的電視問答遊戲。輸給電腦的兩位人類參賽者絕非泛泛之輩，Ken Jennings 保持最長勝紀錄，曾經連贏七十四仗；Brad Rutter 累積獎金最多，超過三百二十萬美元；二人可說是世上最優秀的《Jeopardy!》玩家。
Watson 運用 IBM 研發的 Deep Question Answering 系統，從謎面抽出關鍵字，憑 15 TB 容量的資料庫抽絲剝繭，得出一列可能答案，用上百種方法測試每個答案的可信性，某答案可信性夠高，便嘗試作答。《Jeopardy!》是搶答遊戲，Watson 不僅要夠準，還要夠快，最大的挑戰是理解語言（natural language processing）和把各類知識連繫起來（knowledge representation）。IBM 創造 Watson，當然不是玩《Jeopardy!》咁簡單，研發所得的經驗和技術，將來肯定用於某些產品和服務。如今 Watson 贏了《Jeopardy!》，電腦的知識是不是已經超越人類？很多所謂 knowledge worker 的人士，不久將來可會職位不保？Watson 今天的勝利，會不會是你失業的前奏？
我上 YouTube 觀看了它和他們的對決，發現 Watson 有強項亦有弱點；我的結論，簡言之，Watson 像一位患上偶發性讀寫障礙的專業人士，專門知識十分了得，但間中英語失靈，答非所問。
每局《Jeopardy!》有三十個謎語，分屬六個類別（每類五題），參賽者憑類別和謎面鬥快估謎底。賽事共四局（一百二十個謎語），錄影後分三天播出，我選了一些具代表性的謎語撮要如下，一方面讓大家親身感受 Watson 的強項弱點，另一方面幫助瞭解遊戲性質。播影時，無論 Watson 作答與否，電視畫面都會顯示它心目中的頭三個答案及其可信性，我會集中於第一答案，方括號內是信心百分比。
類別：Alternate Meanings
謎面：4-letter word for a vantage point or a belief
Watson 最有信心的答案：View [70%]
這是第一個謎語，揭開機器與人類決戰的序幕。類別「Alternate Meanings」提示找出同義詞，Watson 找對了答案，可是 Brad 搶先撳掣，捷足先登。
類別：Alternate Meanings
謎面：4-letter word for the iron fitting on the hoof of a horse or a card-dealing box in a casino
Watson：Shoe [68%]
這是第二個謎語，Watson 首次搶答成功，儘管只有 68% 肯定。
類別：Beatles People
謎面："And anytime you feel the pain, hey" this guy "refrain, don't carry the world upon your shoulders"
Watson：Jude [98%]
類別「Beatles People」問披頭四歌詞裡的人物，對其歌曲沒有印象的話，對不起，放棄算了。Watson 原來是披頭四的超級粉絲，此類別五題中成功搶答四題，而且每題都是非常肯定。在範疇明確的專門領域，Watson 通常表現出色。
類別：Literary Character APB
謎面：Wanted for general evil-ness; last seen at the tower of Barad-dur; it's a giant eye, folks. Kinda hard to miss.
Watson：Sauron [74%]
《Lord of the Rings》的讀者不會陌生。「APB」指「All-Points Bulletin」，大概可譯作「通緝令」，此類別的謎語像通緝小說裡某些人物，要求參賽者博覽群書。此等高深的領域再次成為 Watson 的表演舞台，五問四中。
類別：Olympic Oddities
謎面：In the 2004 opening ceremonies a sole member of this team opened the parade of nations; the rest of his team closed it.
Watson：Olympic Games [20%]
正確答案「Greece」。Watson 有點不知所措，謎語顯然在問某國代表隊，怎麼出了「Olympic Games」？它英語失靈不是個別事件，例子陸續有來。
類別：Don't Worry about It
謎面：It's just acne! You don't have this skin infection also known as Hansen's Disease.
Watson：Leprosy [87%]
醫學問題，專門類別，人類不是機器的對手，此類別 Watson 再次五問四中。
類別：Hedgehog-Podge
謎面：Hedgehogs are covered with quills or spines, which are hollow hairs made stiff by this protein.
Watson：Keratin [99%]
Watson 變身箭豬專家，如入無人之境，五問五中。
類別：U.S. Cities
謎面：Its largest airport is named for a World War II hero; its second largest for a World War II battle.
Watson：Toronto [30%]
多倫多是美國城市？英語再次失靈，這是最受廣泛報導的失誤。正確答案「Chicago」，機場是 O'Hare 及 Midway。
類別：Also on Your Computer Keys
謎面：An additional section placed within the folds of a newspaper
Watson：Broadsheet [16%]
謎底應是鍵盤的一個鍵，正確答案「Insert」。Watson 顯然不明白類別的意思，此類別無一答中。
類別：Actors Who Direct
謎面："Million Dollar Baby" & "Unforgiven"
Watson：Clint Eastwood [96%]
這類別的特色是謎面簡短，Watson 雖然找對了答案，但反應不及人類，五題全給人類答中。看來，謎面愈短，線索愈少，對人類愈有利。
類別：Nonfiction
謎面：The New Yorker's 1959 review of this said in its brevity and clarity it is "unlike most such manuals, a book as well as a tool."
Watson：Dorothy Parker [14%]
又再英語失靈，謎面顯然在問一本書，它卻答了一個人。正確答案「The Elements of Style」，一本教人寫作的經典。
大家看見了吧，在範疇明確的專門領域，Watson 非常了得，可是英語間中失靈，「貽笑大方」。IBM 現正研究把 Watson 的科技應用於輔助醫生診斷病人，很明顯，這正中 Watson 的強項。我敢說，愈多專有名詞的環境，Watson 愈喜愛。
Knowledge workers 會不會失業？在 IBM 解決英語失靈之前，應該不會。
（2011 年 3 月 9 日 信報副刊）
其他賽後報導：New Scientist, Scientific American, Technology Review
賽事重播
第一日：Part 1，Part 2
第二日：Part 1，Part 2
第三日：Part 1，Part 2
Watson 運用 IBM 研發的 Deep Question Answering 系統，從謎面抽出關鍵字，憑 15 TB 容量的資料庫抽絲剝繭，得出一列可能答案，用上百種方法測試每個答案的可信性，某答案可信性夠高，便嘗試作答。《Jeopardy!》是搶答遊戲，Watson 不僅要夠準，還要夠快，最大的挑戰是理解語言（natural language processing）和把各類知識連繫起來（knowledge representation）。IBM 創造 Watson，當然不是玩《Jeopardy!》咁簡單，研發所得的經驗和技術，將來肯定用於某些產品和服務。如今 Watson 贏了《Jeopardy!》，電腦的知識是不是已經超越人類？很多所謂 knowledge worker 的人士，不久將來可會職位不保？Watson 今天的勝利，會不會是你失業的前奏？
我上 YouTube 觀看了它和他們的對決，發現 Watson 有強項亦有弱點；我的結論，簡言之，Watson 像一位患上偶發性讀寫障礙的專業人士，專門知識十分了得，但間中英語失靈，答非所問。
每局《Jeopardy!》有三十個謎語，分屬六個類別（每類五題），參賽者憑類別和謎面鬥快估謎底。賽事共四局（一百二十個謎語），錄影後分三天播出，我選了一些具代表性的謎語撮要如下，一方面讓大家親身感受 Watson 的強項弱點，另一方面幫助瞭解遊戲性質。播影時，無論 Watson 作答與否，電視畫面都會顯示它心目中的頭三個答案及其可信性，我會集中於第一答案，方括號內是信心百分比。
類別：Alternate Meanings
謎面：4-letter word for a vantage point or a belief
Watson 最有信心的答案：View [70%]
這是第一個謎語，揭開機器與人類決戰的序幕。類別「Alternate Meanings」提示找出同義詞，Watson 找對了答案，可是 Brad 搶先撳掣，捷足先登。
類別：Alternate Meanings
謎面：4-letter word for the iron fitting on the hoof of a horse or a card-dealing box in a casino
Watson：Shoe [68%]
這是第二個謎語，Watson 首次搶答成功，儘管只有 68% 肯定。
類別：Beatles People
謎面："And anytime you feel the pain, hey" this guy "refrain, don't carry the world upon your shoulders"
Watson：Jude [98%]
類別「Beatles People」問披頭四歌詞裡的人物，對其歌曲沒有印象的話，對不起，放棄算了。Watson 原來是披頭四的超級粉絲，此類別五題中成功搶答四題，而且每題都是非常肯定。在範疇明確的專門領域，Watson 通常表現出色。
類別：Literary Character APB
謎面：Wanted for general evil-ness; last seen at the tower of Barad-dur; it's a giant eye, folks. Kinda hard to miss.
Watson：Sauron [74%]
《Lord of the Rings》的讀者不會陌生。「APB」指「All-Points Bulletin」，大概可譯作「通緝令」，此類別的謎語像通緝小說裡某些人物，要求參賽者博覽群書。此等高深的領域再次成為 Watson 的表演舞台，五問四中。
類別：Olympic Oddities
謎面：In the 2004 opening ceremonies a sole member of this team opened the parade of nations; the rest of his team closed it.
Watson：Olympic Games [20%]
正確答案「Greece」。Watson 有點不知所措，謎語顯然在問某國代表隊，怎麼出了「Olympic Games」？它英語失靈不是個別事件，例子陸續有來。
類別：Don't Worry about It
謎面：It's just acne! You don't have this skin infection also known as Hansen's Disease.
Watson：Leprosy [87%]
醫學問題，專門類別，人類不是機器的對手，此類別 Watson 再次五問四中。
類別：Hedgehog-Podge
謎面：Hedgehogs are covered with quills or spines, which are hollow hairs made stiff by this protein.
Watson：Keratin [99%]
Watson 變身箭豬專家，如入無人之境，五問五中。
類別：U.S. Cities
謎面：Its largest airport is named for a World War II hero; its second largest for a World War II battle.
Watson：Toronto [30%]
多倫多是美國城市？英語再次失靈，這是最受廣泛報導的失誤。正確答案「Chicago」，機場是 O'Hare 及 Midway。
類別：Also on Your Computer Keys
謎面：An additional section placed within the folds of a newspaper
Watson：Broadsheet [16%]
謎底應是鍵盤的一個鍵，正確答案「Insert」。Watson 顯然不明白類別的意思，此類別無一答中。
類別：Actors Who Direct
謎面："Million Dollar Baby" & "Unforgiven"
Watson：Clint Eastwood [96%]
這類別的特色是謎面簡短，Watson 雖然找對了答案，但反應不及人類，五題全給人類答中。看來，謎面愈短，線索愈少，對人類愈有利。
類別：Nonfiction
謎面：The New Yorker's 1959 review of this said in its brevity and clarity it is "unlike most such manuals, a book as well as a tool."
Watson：Dorothy Parker [14%]
又再英語失靈，謎面顯然在問一本書，它卻答了一個人。正確答案「The Elements of Style」，一本教人寫作的經典。
大家看見了吧，在範疇明確的專門領域，Watson 非常了得，可是英語間中失靈，「貽笑大方」。IBM 現正研究把 Watson 的科技應用於輔助醫生診斷病人，很明顯，這正中 Watson 的強項。我敢說，愈多專有名詞的環境，Watson 愈喜愛。
Knowledge workers 會不會失業？在 IBM 解決英語失靈之前，應該不會。
（2011 年 3 月 9 日 信報副刊）
其他賽後報導：New Scientist, Scientific American, Technology Review
賽事重播
第一日：Part 1，Part 2
第二日：Part 1，Part 2
第三日：Part 1，Part 2
2011年3月8日 星期二
敢想敢做，夢可成真
記得《沖天救兵》這齣卡通片嗎？一位老人家，太太去世後，決定一圓夢想，到遠方探險去。他把成千上萬的氣球綁上屋子，讓屋子隨風遠飄……
Pixar 想出這個夢幻情節，National Geographic 把它實現……
過程將會輯錄成片，名為《How Hard Can It Be》……
Pixar 想出這個夢幻情節，National Geographic 把它實現……
過程將會輯錄成片，名為《How Hard Can It Be》……
2011年3月5日 星期六
2011年3月2日 星期三
IBM 有部識得「撳錢」的電腦
如果有部電腦，輸入《撳錢》問題後自動給我找答案，我豈不是每晚只要安坐家中便會飛來橫財？這樣一個程式需要先進到什麼程度？
拿個例子想像一下。以下哪項公共設施，明天將不會開放？屯門游泳池、三棟屋博物館、沙田瀝源公共圖書館、花園街圖書館自修室。即使毫無頭緒，搜尋答案絕不困難，隨題「附送」的選擇把可能性大大縮窄，只要搜尋四地網址，不難找出開放時段，假若沒有四十五秒的時限，只需懂得上網，可說毫無難度。
對電腦而言，可不是這樣簡單。它首先要「明白」問題，「估計」哪些網頁載着相關資料，取得網頁後還要懂得「理解」文字；舉例，某處寫着「星期一休息」，這五個字與問題相干嗎？「明天」是否「星期一」？「休息」與「不會開放」是否同義？我們想當然的認知，電腦一竅不通。倘若設施名稱與選擇題不完全吻合，例如網頁只寫着「沙田公共圖書館」和「瀝源公共圖書館」，而沒有「沙田瀝源公共圖書館」，那究竟題目所指的是哪間圖書館？網頁上只有「花園街公共圖書館」，而沒有「花園街圖書館自修室」，怎辦？我們習以為常，電腦摸不着頭腦。
編寫一條能夠幫我「撳錢」的程式，差不多要將人類對語言的理解「移植」至電腦，工程之浩大非我一人能及。
IBM 卻有此能耐，經過四年研究，造出懂得玩問答遊戲的超級電腦，還擊敗了兩位人類參賽者。為紀念公司創辦人，此系統名為 Watson，由一百部 IBM Power 750 伺服器組成，運算力相當於二千八百部個人電腦，雖然不能上網找資料，但擁有 15 TB 記憶（即 15,000 GB，上網與否亦無關痛癢了）。
介紹一下這個問答遊戲，叫《Jeopardy!》，1984 年首播至今，在北美十分著名。說得準確一點，這是一個猜謎遊戲多於問答遊戲，主持人宣讀謎面，參賽者鬥快猜謎。像平時猜謎一樣，謎底屬於某些類別（如動物、人物、城市），且會預先宣佈，作為提示。讓我模仿《Jeopardy!》的謎語形式，拿本土事物舉例，以下兩則謎底的類別都是「香港大廈」。
謎面：這幢毫宅的名字，與法國某名勝同。
謎底：凱旋門
謎面：International Fried Chicken?
謎底：IFC
有點 IQ 題的味道，但不是全靠想像力，需要點常識。《Jeopardy!》謎語的範疇包羅萬有，參賽者必須歷史、文化、地理、天文、科學、音樂、法律樣樣皆曉；對 Watson 而言，記憶不是問題，難題在於理解謎面和謎語類別（學術性的說法是「natural language processing」），再從資料庫抽絲剝繭（「knowledge representation」），間中還要運用聯想力之類「非知識性」的解謎技巧。如此「人性化」的電腦程式，起初很多人都抱懷疑態度，但歷史告訴我們不要低估 IBM 這科技界巨無霸。回想十四年前，Deep Blue 擊敗當時世界棋王卡斯巴羅夫，這是很多前人認為不可能的事。IBM 就是有這種破舊立新的文化，並有足夠資源去做些「明知不可為而為之」的壯舉。
Watson 的解謎系統稱為 DeepQA，意指 Deep Question Answering，有深度的「有問必答」，它首先從問題抽出關鍵字，輸入資料庫，尋出一系列可能答案，再用上百種方法測試每個答案的可信性，某答案的可信性夠高，它便嘗試作答。如上面所說，這過程的關鍵在於理解文字，對電腦來說絕非易事，這裡再舉一例。假設謎面是「It was introduced by the Coca-Cola Company in 1963」，另一邊廂，Watson 在資料庫看見「Coca-Cola first manufactured Tab in 1963」（Tab 是一種汽水），Watson 必須懂得「introduce」和「manufacture」同義才能答對，然而兩字並非絕對等同，十分視乎上文下理，當你 introduce 你的太太給我認識，你絕不是 manufacture 你的太太，對嗎？
理解不是搬字過紙念口簧，對電腦來說絕對是一項挑戰。另一例，「John McCain ran for president」和「Usain Bolt ran 100m in 9.58 seconds」，一個「run」字，兩個意思，Watson 也要明白。
說了這麼久，Watson 究竟有幾勁？最好就是觀看它和人類比賽，今日篇幅所限，下星期才能概述賽程，現在讓我說說《Jeopardy!》的比賽形式，替下週埋個伏線。
三位參賽者面對一個大屏幕，屏幕分三十六格（六橫行乘以六縱行），最頂橫行顯示謎語類別，第二橫行是價值 $200 的謎語，第三橫行是價值 $400 的謎語，至最底橫行是價值 $1000 的謎語。抽籤決定誰人開局，開局者可以選擇揭開任何一格，謎面揭開後，主持人宣讀謎面，參賽者必須待謎面讀畢，才能撳掣。最快撳掣者，猜對便加錢，猜錯會扣錢（加減根據謎語的價值），容許補答。最終答中者可以選擇任何未揭的格子，重覆選格子／讀謎面／搶答的循環，直至完成所有謎語。
Watson 電腦一部，怎樣看見或聆聽謎面呢？屏幕揭示謎面時，亦即人類參賽者看見謎面的一刻，Watson 會收到相應的文字檔。有人說，人類閱讀謎面需時，電腦接收文字檔近乎即時，偏幫了 Watson，最公平的做法是替它裝上攝錄機，運用光學字母辨識技術「閱讀」謎面，或再輔以話音辨識解讀主持人話語，這樣 Watson 和人類參賽者才是「平起平坐」。我沒法洞悉 IBM 的想法，以下只是我的想法。據我所知，今日的話音辨識未足以準確解讀日常對話，字母辨識雖然成熟，但 Watson 不僅需要辨認字母，它需要分析眼前的整幅景象，包括那大屏幕會變的三十六格，難度又高一重。以今天的科技可能辦到嗎？我不肯定。無論從技術或市場推廣的角度，猜謎才是 Watson 計劃的「主菜」，對於周邊未臻完善的「伴碟」，IBM 捨難取易，無可厚非。
Watson 怎樣撳掣？當主持人讀畢謎面，亦即規例容許參賽者撳掣之時，一位操作員會給 Watson 打個電子訊號，指示可以撳掣，Watson 根據心目中答案的可信度決定撳掣與否，肯定的話，一隻機械指頭便會按下，像人類撳掣一樣。有個說法，人類可以預計主持讀畢謎面的一剎，Watson 不懂預計，只有等待操作員訊號，因此人類有搶答的優勢。
總的來說，比賽公平嗎？言人人殊，我沒興趣辯論，容我這樣說，IBM 和《Jeopardy!》已把 Watson 的賽內操作和盤托出，所有人類參賽者都是自願，「食得鹹魚抵得渴」吧。
兩星期前，Watson 在全美國電視觀眾面前擊敗兩位人類參賽者，二人絕非泛泛之輩，可說是《Jeopardy!》史上最優秀的兩位。Ken Jennings 保持最長勝紀錄，曾在 2004-2005 年連贏七十四仗，賺得超過二百五十萬美元獎金。Brad Rutter 是累積獎金最多的一人，曾在 2000、2001、2002、2005 年參賽，合共賺得超過三百二十萬美元獎金。
最強勁機器與最優秀人類的對決，雖然勝負已分，下週我會分析賽程，找出 Watson 的強項和弱點。
（2011 年 3 月 2 日 信報副刊）
Technology Review, Scientific American, New Scientist, IBM Research Blog 和 IBM Research Blog 都有些賽前報導，談及猜謎的挑戰和採用的科技，頗值一讀。
Watson 和人類的對決勝負已分，全部在 YouTube。
第一日：Part 1，Part 2
第二日：Part 1，Part 2
第三日：Part 1，Part 2
拿個例子想像一下。以下哪項公共設施，明天將不會開放？屯門游泳池、三棟屋博物館、沙田瀝源公共圖書館、花園街圖書館自修室。即使毫無頭緒，搜尋答案絕不困難，隨題「附送」的選擇把可能性大大縮窄，只要搜尋四地網址，不難找出開放時段，假若沒有四十五秒的時限，只需懂得上網，可說毫無難度。
對電腦而言，可不是這樣簡單。它首先要「明白」問題，「估計」哪些網頁載着相關資料，取得網頁後還要懂得「理解」文字；舉例，某處寫着「星期一休息」，這五個字與問題相干嗎？「明天」是否「星期一」？「休息」與「不會開放」是否同義？我們想當然的認知，電腦一竅不通。倘若設施名稱與選擇題不完全吻合，例如網頁只寫着「沙田公共圖書館」和「瀝源公共圖書館」，而沒有「沙田瀝源公共圖書館」，那究竟題目所指的是哪間圖書館？網頁上只有「花園街公共圖書館」，而沒有「花園街圖書館自修室」，怎辦？我們習以為常，電腦摸不着頭腦。
編寫一條能夠幫我「撳錢」的程式，差不多要將人類對語言的理解「移植」至電腦，工程之浩大非我一人能及。
IBM 卻有此能耐，經過四年研究，造出懂得玩問答遊戲的超級電腦，還擊敗了兩位人類參賽者。為紀念公司創辦人，此系統名為 Watson，由一百部 IBM Power 750 伺服器組成，運算力相當於二千八百部個人電腦，雖然不能上網找資料，但擁有 15 TB 記憶（即 15,000 GB，上網與否亦無關痛癢了）。
介紹一下這個問答遊戲，叫《Jeopardy!》，1984 年首播至今，在北美十分著名。說得準確一點，這是一個猜謎遊戲多於問答遊戲，主持人宣讀謎面，參賽者鬥快猜謎。像平時猜謎一樣，謎底屬於某些類別（如動物、人物、城市），且會預先宣佈，作為提示。讓我模仿《Jeopardy!》的謎語形式，拿本土事物舉例，以下兩則謎底的類別都是「香港大廈」。
謎面：這幢毫宅的名字，與法國某名勝同。
謎底：凱旋門
謎面：International Fried Chicken?
謎底：IFC
有點 IQ 題的味道，但不是全靠想像力，需要點常識。《Jeopardy!》謎語的範疇包羅萬有，參賽者必須歷史、文化、地理、天文、科學、音樂、法律樣樣皆曉；對 Watson 而言，記憶不是問題，難題在於理解謎面和謎語類別（學術性的說法是「natural language processing」），再從資料庫抽絲剝繭（「knowledge representation」），間中還要運用聯想力之類「非知識性」的解謎技巧。如此「人性化」的電腦程式，起初很多人都抱懷疑態度，但歷史告訴我們不要低估 IBM 這科技界巨無霸。回想十四年前，Deep Blue 擊敗當時世界棋王卡斯巴羅夫，這是很多前人認為不可能的事。IBM 就是有這種破舊立新的文化，並有足夠資源去做些「明知不可為而為之」的壯舉。
Watson 的解謎系統稱為 DeepQA，意指 Deep Question Answering，有深度的「有問必答」，它首先從問題抽出關鍵字，輸入資料庫，尋出一系列可能答案，再用上百種方法測試每個答案的可信性，某答案的可信性夠高，它便嘗試作答。如上面所說，這過程的關鍵在於理解文字，對電腦來說絕非易事，這裡再舉一例。假設謎面是「It was introduced by the Coca-Cola Company in 1963」，另一邊廂，Watson 在資料庫看見「Coca-Cola first manufactured Tab in 1963」（Tab 是一種汽水），Watson 必須懂得「introduce」和「manufacture」同義才能答對，然而兩字並非絕對等同，十分視乎上文下理，當你 introduce 你的太太給我認識，你絕不是 manufacture 你的太太，對嗎？
理解不是搬字過紙念口簧，對電腦來說絕對是一項挑戰。另一例，「John McCain ran for president」和「Usain Bolt ran 100m in 9.58 seconds」，一個「run」字，兩個意思，Watson 也要明白。
說了這麼久，Watson 究竟有幾勁？最好就是觀看它和人類比賽，今日篇幅所限，下星期才能概述賽程，現在讓我說說《Jeopardy!》的比賽形式，替下週埋個伏線。
三位參賽者面對一個大屏幕，屏幕分三十六格（六橫行乘以六縱行），最頂橫行顯示謎語類別，第二橫行是價值 $200 的謎語，第三橫行是價值 $400 的謎語，至最底橫行是價值 $1000 的謎語。抽籤決定誰人開局，開局者可以選擇揭開任何一格，謎面揭開後，主持人宣讀謎面，參賽者必須待謎面讀畢，才能撳掣。最快撳掣者，猜對便加錢，猜錯會扣錢（加減根據謎語的價值），容許補答。最終答中者可以選擇任何未揭的格子，重覆選格子／讀謎面／搶答的循環，直至完成所有謎語。
Watson 電腦一部，怎樣看見或聆聽謎面呢？屏幕揭示謎面時，亦即人類參賽者看見謎面的一刻，Watson 會收到相應的文字檔。有人說，人類閱讀謎面需時，電腦接收文字檔近乎即時，偏幫了 Watson，最公平的做法是替它裝上攝錄機，運用光學字母辨識技術「閱讀」謎面，或再輔以話音辨識解讀主持人話語，這樣 Watson 和人類參賽者才是「平起平坐」。我沒法洞悉 IBM 的想法，以下只是我的想法。據我所知，今日的話音辨識未足以準確解讀日常對話，字母辨識雖然成熟，但 Watson 不僅需要辨認字母，它需要分析眼前的整幅景象，包括那大屏幕會變的三十六格，難度又高一重。以今天的科技可能辦到嗎？我不肯定。無論從技術或市場推廣的角度，猜謎才是 Watson 計劃的「主菜」，對於周邊未臻完善的「伴碟」，IBM 捨難取易，無可厚非。
Watson 怎樣撳掣？當主持人讀畢謎面，亦即規例容許參賽者撳掣之時，一位操作員會給 Watson 打個電子訊號，指示可以撳掣，Watson 根據心目中答案的可信度決定撳掣與否，肯定的話，一隻機械指頭便會按下，像人類撳掣一樣。有個說法，人類可以預計主持讀畢謎面的一剎，Watson 不懂預計，只有等待操作員訊號，因此人類有搶答的優勢。
總的來說，比賽公平嗎？言人人殊，我沒興趣辯論，容我這樣說，IBM 和《Jeopardy!》已把 Watson 的賽內操作和盤托出，所有人類參賽者都是自願，「食得鹹魚抵得渴」吧。
兩星期前，Watson 在全美國電視觀眾面前擊敗兩位人類參賽者，二人絕非泛泛之輩，可說是《Jeopardy!》史上最優秀的兩位。Ken Jennings 保持最長勝紀錄，曾在 2004-2005 年連贏七十四仗，賺得超過二百五十萬美元獎金。Brad Rutter 是累積獎金最多的一人，曾在 2000、2001、2002、2005 年參賽，合共賺得超過三百二十萬美元獎金。
最強勁機器與最優秀人類的對決，雖然勝負已分，下週我會分析賽程，找出 Watson 的強項和弱點。
（2011 年 3 月 2 日 信報副刊）
Technology Review, Scientific American, New Scientist, IBM Research Blog 和 IBM Research Blog 都有些賽前報導，談及猜謎的挑戰和採用的科技，頗值一讀。
Watson 和人類的對決勝負已分，全部在 YouTube。
第一日：Part 1，Part 2
第二日：Part 1，Part 2
第三日：Part 1，Part 2
訂閱：
文章 (Atom)