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Google Android 手機程式設計--第二章:程式開發環境的安裝(2.4 在Eclipse中安裝 Android 外掛元件)

clock 十月 30, 2009 22:46 by author Administrator
24  Eclipse 中安裝 Android 外掛元件

Start Eclipse, then select Help > Software Updates > Find and Install....

In the dialog that appears, select Search for new features to install and press Next. Press New Remote Site.

In the resulting dialog box, enter a name for the remote site (e.g. Android Plugin) and enter this as its URL: https://dl-ssl.google.com/android/eclipse/ . Press OK.

You should now see the new site added to the search list (and checked). Press Finish.

In the subsequent Search Results dialog box, select the checkbox for Android Plugin > Eclipse Integration > Android Development Tools and press Next.

Read the license agreement and then select Accept terms of the license agreement, if appropriate. Press Next. Press Finish.

The ADT plugin is not signed; you can accept the installation anyway by pressing Install All. Restart Eclipse.

After restart, update your Eclipse preferences to point to the SDK root directory ($SDK_ROOT): Select Window > Preferences... to open the Preferences panel. (Mac OS X: Eclipse > Preferences) Select Android from the left panel.

For the SDK Location in the main panel, press Browse... and find the SDK root directory. Press Apply, then OK

Click Help/Software/Find and Install

Click Search for New Feature to Install

Press New Remote Site

In the resulting dialog box, enter a name for the remote site (e.g. Android Plugin) and enter this as its URL: https://dl-ssl.google.com/android/eclipse/ . Press OK.

In the subsequent Search Results dialog box, select the checkbox for Android Plugin > Eclipse Integration > Android Development Tools and press Next.

Read the license agreement and then select Accept terms of the license agreement, if appropriate. Press Next.

Press Finish.

The ADT plugin is not signed; you can accept the installation anyway by pressing Install All.

Restart Eclipse.

After restart, update your Eclipse preferences to point to the SDK root directory ($SDK_ROOT): Select Window > Preferences... to open the Preferences panel. (Mac OS X: Eclipse > Preferences)

Select Android from the left panel.

For the SDK Location in the main panel, press Browse... and find the SDK root directory.

Press Apply, then OK

 更改執行環境

 

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Google Android 手機程式設計-第二章:程式開發環境的安裝(2.2安裝Android的SDK,2.3 安裝 Eclipse 整合開發環境)

clock 十月 29, 2009 23:45 by author Administrator

2.2安裝 Android SDK



點選 windows 中的 android_sdk_windows_xxx.zip














2.3 安裝 Eclipse 整合開發環境

 





















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Google Android 手機程式設計-第二章:程式開發環境的安裝(2.1安裝 Java的JDK)

clock 十月 28, 2009 17:37 by author Administrator

要開發 Google Phone – Android 平台的程式,您必須先安裝 Android 的開發環境,這個環境所採用的平台是建構在 Java 的虛擬機器 Java Virtual Machine (JVM)的一個手機特製版本 Delvik Virtual Machine (DVM) 上的,開發用的程式語言為 Java,並使用 Java 上最主要的整合開發工具 Eclipse 所為開發環境,設計者只要在 Eclipse 當中外掛 Android Development Tools plugin即可完成開發環境的安裝。

http://code.google.com/android/intro/installing.html  

2.1       安裝 Java JDK

 






























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Google Android 手機程式設計--第一章:Android 平台簡介(Android 平台的結構,Google Phone 的外觀與功能,啟動Google Phone 的模擬器)

clock 十月 26, 2009 16:32 by author Administrator

 

1.1       Android 平台的結構

Android 平台是 Google Phone 的手機作業平台,平台的底層採用了 Linux 作為作業系統 (圖一中的紅色部分),在Linux作業系統之下、內建了許多控制裝置的驅動程式,包含藍芽(Bluetooth)、無線網路(WiFi)、隨插即用的USB 介面等等,當然還有記憶體、銀幕、鍵盤、照像、音效等裝置的驅動程式.

Linux 作業系統之上,內建了許多由 C/C++ 語言所開發出來的函式庫 (Libraries) (圖一中的綠色部份),包含 libcOpenGL/ESWebKitSqlite等,接著、Google 架構出 Java 環境 Android Runtime,這包含了一個虛擬機器 Dalvik Virtual Machine (DVM) 與基本的Java 函式庫 (Core Libraries),然後、Google 利用這些 C/C++ 函式庫與 Java 虛擬機器建構出一組應用架構 (Application Framework),以協助應用程式設計者開發出好的應用程式 (Application) 

目前、Android 當中內建的應用程式已有瀏覽器 (Web Browser)Google Map、手機通話 (Phone) 等,在未來應該會有更多的應用被開發出來,在筆者寫作的同時,Google 也正在舉辦一個 Android 應用軟體大賽,總共提供了1000萬美元的獎金,為的應該就是要快速的充實Android手機平台上的軟體。

Android 平台的函式庫主要來自下列三個群體,第一個是 Android 本身開發的,第二個是 Java 原有的函式庫,第三個是 開放原始碼社群的函式庫 (Android 採用最多的是從 Apache Software Foundation來的)

1.2    Google Phone 的外觀與功能

要成為一個 Google Phone 的手機程式設計師之前,應該先熟悉 Google Phone 的手機使用環境,在 Android 平台所提供的預設環境當中,有三種形式的Google Phone,包含 QVGA-LQVGA-PHVGA 等,其中 HVGA 又分成垂直版 HVGA-L 與水平版HVGA-P 兩種, 下表顯示了這些手機的型號、大小與樣式。







這就是 Google Phone 的樣子了,其中的按鈕大多都很直覺,會使用手機的人應該都很容易上手,然而、中間的幾個按鈕式功能鈕,並非一般手機所具有的,下表說明了每個按鈕的功能:


1.3  啟動Google Phone 的模擬器



當我要啟動模擬器時,最簡單的方式就是在 emulator.exe 上雙擊滑鼠右鍵,此時、預設的模擬器畫面 QVGA-L 將會被啟動,結果如下圖所示:



在啟動過程完成之後,將會呈現出主視窗畫面如下:

 



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Google Android 手機程式設計--序

clock 十月 25, 2009 18:09 by author Administrator

2007 10 月,Google Phone 即將出現的傳聞吵得沸沸煬煬,而到了20071112日,Google 終於公佈答岸,原來、Google 並非要做手機,而是直接釋出了一個基於 Linux 的手機平臺 - AndroidAndroid 平臺的核心採用了 GPL v2 的授權,應用部分則採用了 Apache Software License 授權,這意味著手機產業可能會有所改變.

由於已經有 33 家廠商參與 Android Open Handset Alliance聯盟,目前市場上以 Nokia Symbian 平臺與微軟 Windows Mobile 平臺為主的局勢很可能會被打破,Google 所採用的開放原始碼架構對廠商與開發者都有相當大的吸引力。因此,Android 可望再手機平臺上異軍突起,這是所有手機軟硬體開發者都應該仔細研究的一項新興技術。

Google 手機除了採用 Linux 平臺為核心以外,也使用了 Java 作為開發的主要語言 (到作者截稿前、更是唯一的應用程式開發語言),而 Java 也從 2007 年初開始就已經成為開放原始碼的成員之一,從這點看來、Google 使用開放原始碼的意圖相當明顯。

然而,為了避免強制開放原始碼的限制,使得手機製造商與軟體設計廠商被迫要開放原始碼,因此、在應用端的 Java 平臺以上,Android 所使用的是 Apache Software License (ASL)[1][2]ASL 並不要求軟體開發者要開放原始碼,這使得軟體開發廠商可以透過開發 Google 手機程式營利。

Google 在手機開發平臺上的這種佈局是相當精巧而有彈性的,一方面藉助開放原始碼社群的力量,另一方面又可以吸引手機製造公司與軟體設計公司紛紛加入戰局,而不需要受到開放原始碼與平臺授權金的限制,這使得 Google Phone – Android 平臺具有相當大的吸引力,相信在Google Phone 開始量產販售後,我們應該可以看到手機產業的大轉變。

我們將由淺入深的講解 Google 手機平臺上的程式設計原理與方法,並以範例導向的方式,引導程式設計者進入 Google Phone 的程式設計殿堂。

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有關iPhone的疑難雜症Q&A以及iPhone改機後常見的問題Q&A

clock 十月 23, 2009 15:02 by author Administrator

iPhone 改機後常見的問題Q & A

改機軟體從以前的版本不斷改進到現在已經很穩定,不過讀者在第一次使用時不免會遇到一些困難,本篇收集了常見的問題,一一幫讀者解答,如果改機遇到了問題也不怕無門求助。

如果有在列表以外的問題,可以到http://www.itouchtw.com/guestbook 尋求幫助。

Q 改機後是否會影響到AppStore、音樂、原廠程式的操控?

A 除非讀者從Cydia下載到有衝突的軟體,不然大部分的情況下改機和沒有改機前的狀況是一樣的。

Q 如果改機過程當中系統停住不動怎麼辦?

A 正常過程當中,改機需要5-10分鐘的時間,非常少數的情況下才會系統異常。當改機時出現異常,請先強制關機(電源鍵+Home鍵同時按住直到畫面消失),然後再將iPhone連接到電腦,透過iTunes回復到原廠韌體。

Q 改機時一直無法成功進入DFU狀態?

A iPhone 3GS的改機方法目前已經不需要進入DFU狀態,所以依照它的教學指示使用即可。iPhone 3G的改機在步驟七至步驟九時請跟隨螢幕上的倒數,若是還是對改機步驟不放心,也可以到網路上搜尋教學影片,看過整個流程後相信你會對改機更有把握。

Q 改機時一直卡在Waiting for reboot

A 表示進入DFU狀態有問題,請重複做一次步驟7至步驟9iPhone 3G)。

Q 如果從Cydia下載的軟體造成系統異常怎麼辦?

A 請從Cydia上將下載的軟體移除,然後重新開機即可。

Q Redsn0w無法在XP系統上執行

A 這是由於XP系統缺少Microsoft.NET Framework 2.0所導致,請到微軟官網搜尋適合自己版本的Microsoft.NET Framework 2.0安裝。

Q CydiaIcyInstaller有什麼不同?

A 目前改機後的非正式下載軟體管道還是以Cydia為主,Installer已經於2009年的7月停止服務。Icy可以視為Installer的接手軟體,三款軟體在使用上都大致相同,大部分的第三方軟體還是會在Cydia上發表為主。

Q 改機後,從Cydia下載的軟體是否可以透過iTunes備份?

A 不行。由於Cydia並非正式管道,iTunes的備份功能並不支援Cydia

Q Cydia第一次使用時會要求Upgrade,請問我要確認嗎?

A 是的,Cydia會不時修正不穩定的錯誤,所以第一次使用時通常會要求Upgrade(升級)的步驟,請按確定即可。

Q 改機後系統會比較慢嗎?

A 必須依照不同韌體版本和改機軟體而定,通常改機後會讓系統在開機、關機、重新啟動、載入軟體時速度變慢,變慢的程度大約為13秒左右。不過使用軟體或應用程式時不會有太大的改變,如果發現改機後系統異常的緩慢,表示系統在改機時發生不可預料的錯誤,建議讀者重新刷會原廠韌體,然後再行破解一次。

Q 改機違法嗎?

A 改機屬於自行行為,所以在自行使用範圍內,並沒有違反法律。透過Cydia下載的軟體也屬於自行行為範圍內。不過如果在改機後使用系統的漏洞來破解付費軟體,則違反著作權法,請勿使用改機來破解付費軟體。

Q 改機軟體只有RedSn0w一款嗎?

A Dev-Team所研發的RedSn0w為目前3.0改機主流軟體,網路上也有其他網友自行研發改機軟體,不過穩定性和安全性較低。建議讀者還是以本篇介紹的軟體為主。

Q 改機會讓iPhone壽命變短嗎?

A 基本上改機和更新韌體的概念差不多,只要不過度使用,並且依照改機方法來使用,對於iPhone的壽命不會有太大的影響。此外也要注意平常使用iPhone的習慣,定時的充電、重新開機、資料備份等等可以保持iPhone使用壽命。

Q 改機需要搭配特定的iTunes版本嗎?

A 目前Apple會透過iTunes和韌體修正來防止改機的行為,在RedSn0w最新版本(0.8)可以搭配iTunes最新版本(8.2)。

不過未來Apple可能還是會透過許多方式來阻擋改機行為。所以升級韌體和iTunes版本前請先上網搜尋是否會造成改機問題。


有關iPhone的疑難雜症Q & A

Q iPod Touch iPhone 有何不同?

A 簡單的說iPod Touch是少了通話功能、行動網路、拍照錄影的iPhone。不過由於iPod Touch是單純的MP3和影片Player,少了電信的功能讓機體有更長的待機時間,更多的容量可以裝音樂和歌曲。大部分App Store上的軟體也都可以在兩種機型使用。雖然功能相同、但是市場定位上一支是手機、一支是隨身聽,選擇前需要考量自己的需求而定。

Q 要買水貨iPhone還是行貨?

A 在全世界非常多國家都有販賣iPhone。買水貨必須先注意鎖機的問題,像美國的iPhone只能搭配AT &TSIM卡使用,如果是在美國買,那帶回香港或中國大陸或臺灣省是無法使用的,除非透過軟體解鎖。不過軟體解鎖並非每一個版本都可以,購買前還是要注意。

至於香港或是澳洲的iPhone是無鎖機版本,帶回臺灣或中國內地也可以使用。唯一的問題是如果機體有問題,必須送會購買地維修,因為iPhone並沒有全球維修的保固。水貨在價格上會比行貨便宜一點,不過後續的保固、維修問題必須謹慎考慮。筆者推焉讀者還是以所在地版本為主,比較有保障。

Q 為什麼有些軟體在中文的App Store上找不到?

A 由於App Store上的軟體開發者可自行選擇發表的地區,所以並沒有全部的軟體都在中文App Store上找的到。不過如果使用者申請美國的iTunes帳號,就幾乎可以下載到全世界的軟體。

Q 我沒有申請行動上網,為什麼iPhone上面還是會出現3G或是E的圖示?

A 出現3G或是E的圖示,只是表示目前所在的地方能連上的行動網路規格,並不代表你有實際連上。所以不用擔心被收取費用。不過如果還是怕會不小心使用到行動網路造成額外費用,可自行撥打給電信公司要求將自己門號的行動上網功能取消。

Q 每一次有新版韌體都要升級嗎?要注意什麼?

A 無改機的使用者: 每次的新韌體版本發表都會修正之前版本的缺失,或是安全性,建議有新版本的韌體可以升級上去。

有改機的使用者: 由於新韌體版本可能會讓改機功能失效,如果想要繼續使用改機功能,建議先觀望和等待新改機軟體再決定要不要升級。

Q 升級韌體要收費嗎?

A iPhone的所有韌體都是免費升級。iPod Touch的使用者如果同代號下的韌體升級免費,如果是大幅度的韌體修改將會收取美金9.95(例如1.x-2.02.x-3.0)

Q iPhone 需要關機嗎?

A iPhone在鎖定狀態下會自動將營幕關閉,可以節省電能。但是iPhone使用者常常使用軟體後會吃掉一點資源,定時的關機後重開機可以讓機體回到最佳狀態。建議一周內關機後重開機1-2次。

Q Safari怎麼越變越慢?

A 當使用長達數月後,累積的流覽Cookies會越來越多,導致Safari變慢。到“設定” Safari”可以清除流覽記錄和Cookie

Q Cydia安裝軟體後,部分軟體無法使用

A 可能下載的軟體造成系統衝突,請回想可以使用時安裝的軟體或一一測試哪個軟體造成整個系統衝突。

Q iPhone如何和多台電腦同步?

A iTunes帳號可以同時認證5台電腦,只要將自己常用的電腦安裝iTunes,並且認證。之後就可以在這幾部電腦同步。

Q iPhone可以放入多少軟體?

A 2.x韌體版本時, iPhone總共可以放入9頁的軟體,總共為148款軟體(包含原本就有的程式)。升級到3.0韌體版本後,iPhone可以放入11頁的軟體,總共為180款軟體(包含原本就有的程式)。

Q iPhone 3.0容易較熱、電池不持久問題

A 有部分的人升級上3.0韌體後發現機體的電池相當不耐用,而且容易變熱。如果讀者在2.x韌體版本時有改機,升級上3.0後發現那些改機的資料都還在的話,請再重刷一次韌體(使用iTunes的回復功能)。讓iPhone真正回到完全原廠設定。此外有部分的使用者發現回復舊資料時也會造成問題。

Q 不知道不小心按到什麼按鍵,主畫面的軟體圖案一直晃動?

A 這是因為不小心按住某個軟體圖示所導致,只要按一下Home鍵就可以回復。

Q 怎麼改變軟體排列、刪除軟體?

A 按住主畫面上某個軟體圖案直到軟體圖示變成震動的樣子,然後再按圖示左上角的“x”可以刪除軟體。用手指拖曳圖示則可以改變排列。

Q 如何強制關機?

A 當系統出現異常、或是軟體卡住時,請同時按下電源鍵+Home鍵,直到畫面不見為止。想要再開機請按下電源鍵3秒即可。

Q:如何截取iPhone畫面?

A:瞬間同時間按下電源鍵+Home鍵。(注意:長按會變成強制關機)

Q 付費軟體重複下載需要錢嗎?

A 之前已經付費下載過的軟體,當需要重複下載時,只要是使用同一個帳號都不用二次收費。

Q 選購iPhone配件時,需要注意什麼?

A 網路上、商店中不乏許多副廠牌的配件,建議選購時看看有沒有Apple授權的標誌“Work with iPhone”。沒有授權的配件有可能會損害機體,選購前請考慮,以免因小失大。






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網上推廣課程: 網上先上課, 滿意後付費

clock 十月 22, 2009 10:00 by author Administrator

在今天早上7:15分,我們做了一個很重要的決定,把網上課程實施於免費經濟策略。即先讓用戶學習,若用戶感到不合適,費用全免,只需電郵我們便可全數退還到同學們的Paypal帳戶。

這不只是因為過了關鍵字多數,Critical Mass後,可進一步提升競爭力,也是為了進一步建立更大的社群,吸收不同的聲音供長期開發網上課程使用。 在2009年的中國內地,因仍處於發展中國家水平,未到成熟經濟體,這個做法會帶來很大的風險,當通盤考慮後,我們首要的目標還是要放在社群建設上。生意是在創造客戶,沒有客戶,一切無從談起。只有當同學們能真正受惠才可賺到錢。

之前,當我們推出電子書免費下載時,一天便有近千次的下載,並且在電郵推廣時也發現打開電郵內的下載連接次數遠多於郵件發送的用戶數量。這反映出有很多的同學因為有免費學習的價值,所以都樂意轉發這則資訊給他們的朋友。這也為今天我們做這個決定提供了很好的案例。

不在這裡多說了,只需看看以下的條款,當你也感到幫助你,歡迎你先上課後付費,更歡迎你把電郵轉發你的朋友!

60日無條件保證,只須你使用Paypal付費購買任何網站內的網上課程,由開通帳號日起,均享有60天內不問原因退款。 只需你覺得課程不適合你,你便可電郵我們要求refund到你的Paypal帳號,無任何附帶條件或額外費用,原銀refund。 (注:只適用Paypal付款使用者)。

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人工智慧簡介

clock 十月 21, 2009 16:02 by author Administrator

1.1      AI簡介

人工智慧 (Artificial Intelligence, 簡稱 AI) 的歷史,雖然不長,但是在資訊科學界可以說是極為古老,因為,從第一台電腦都還沒被真正做出來之前,就有人開始研究AI 的問題了。

 

有些人認為 AI 問題一定要很高深,其實不然,抱持這種想法的人往往會迷惑于『智慧』這個字而不自知,進而將人工智慧的方法神格化,這是非常忌諱的研究態度。因為,人工智慧是一門科學,而非神學。

 

最簡單、常見且通用的一個問題是,函數的最佳化。這個問題看起來很簡單,其實不然。其中,有簡單的問題,也有極為困難的問題。我們甚至可以說,所有的人工智慧問題都是函數最佳化的問題。其實,這樣說並不會太過分。

 

函數最佳化問題最簡單的版本就是國中數學上看到的 y=f(x)。例如,請找出

Y=x2 -4x+9 這個函數的極小值在哪里?這個問題看起來很簡單,要用電腦算其實也不難。但是,你想得到解決的方法嗎? (當然不能由你幫電腦算完,然後直接將答案寫在程式裏面,否則,還叫智慧嗎?)

 

我們說過這是個簡單的問題,一般國中生都會算,但是,其實要比計算又有誰比得過電腦呢?這可是電腦的強項,人腦是無法與電腦匹敵的。

 

那麼,既然電腦這麼強?又有甚麼事情做不到呢?其實,電腦與人腦剛好相反,我們從 3 歲就會的東西,對電腦反而是最難的。例如,3歲小孩都可以知道,哪一個人是爸爸、哪一個人是媽媽?電腦做得到嗎?

 

有人會說,這是詭辯,電腦又沒有眼睛、耳朵、嘴巴、更沒有手,那電腦又怎麼能夠認識人呢?其實,這才是強辯!如果我們為電腦裝上攝影機、麥克風、喇叭,那電腦不就有眼睛、耳朵、嘴巴了嗎?那請你寫一個程式教電腦認識他的爸爸媽媽給我看好了。 (這個問題定義得不好,電腦的爸爸媽媽是誰呢? CPU 或者是戴爾呢?)

 

同樣的,3歲小孩可以與大人交談對話,那麼,請你寫出一個可以和人交談的程式給我看看。或許要寫影音辨識程式有點複雜,那麼,放棄影音,改用打字的方式好了,像是用 MSN 一樣,請寫出一個程式可以和人用文字聊天,這總不能用沒有感官作為藉口了吧?

 

寫出可以和人聊天的程式,這可不是不可能的,1960 年代就有人做過了,1966Joseph Weizenbaum就寫過 Eliza 這個程式,可以與人用文字的方式交談,而且,許多人都無法察覺原來與他交談的不是人 (難道是鬼嗎?當然不是),是一個電腦程式。

 

但是,與其說 Eliza 很聰明,不如說人很笨,很容易被騙。Eliza 當中就只有幾十條的規則,如果你看過,就會知道這個程式在騙人,作者就模仿 Eliza寫了一個中文版的程式,放在本書網站的 Eliza.zip 檔案中,下圖顯示這個中文版 Eliza 部分規則庫的範例。

 

Q:對不起 | 抱歉 | 不好意思

別說抱歉 !

別客氣,儘管說 !

Q:我要

你為何要*

 

Q:你是

你認為我是*

Q:認為 | 以為

為何說*?

 

Q:感覺

常有這種感覺嗎?

 

Q:為何不

你希望我*

Q:電腦

你說的電腦是指我嗎?

 Q:難過別想它了別難過別想那麼多了事情總是會解決的  Q:高興不錯ㄚ太棒了這樣很好ㄚQ:朋友多告訴我一些有關他的事吧!

你認識他多久了呢?

Q:比對失敗我瞭解我能理解還有問題嗎 ?請繼續說下去可以說的更詳細一點嗎?這樣喔! 我知道!然後呢? 發生甚麼事?再來呢? 可以多說一些嗎接下來呢? 可以多告訴我ㄧ些嗎?多談談有關你的事,好嗎?祝福你想多聊ㄧ聊嗎可否多告訴我ㄧ些呢?

看過這些規則之後,相信各位不用看程式,就知道這個程式在唬人。問題是很多人還真的被他唬住,這可是人性上的一大弱點。 在資訊科學領域當中,Alan Turing (艾倫、圖靈) 可是大師中的大師,他在 1940 年代就提出著名的圖靈測試[1]Turing 認為該測試可以用來作為電腦是否有具有智慧的判斷。

這個測試就是,『如果有一個交談介面,你可以與他交談,但是不告訴你正在與誰交談,你是否有辦法判斷正在與你交談者是一個人還是一個程式呢?』,如果程式成功的欺騙了人 (也就是人們幾乎都無法正確的判斷對方的身份),那麼,我們就說這個程式通過了圖靈測試。 

Eliza 出現之後,許多人以為程式已經通過圖靈測試了,因為很多人都以為 Eliza 是一個人,而不是一支程式。但是,同時也出現了質疑的聲浪,認為 Eliza 並沒有通過圖靈測試,因為這樣的程式簡直一點智慧都沒有,只是在利用簡單的規則騙人而已。另外,更有人開始質疑圖靈測試的有效性,認為交談測試根本無法用來檢驗程式是否具有智慧[2]。甚至,有些人開始說這只不過是人工智障[3]而已。 

1.2    AI的目標

長久以來,人工智慧一直是一個充滿夢幻式魅力的資訊科學領域,人們對 AI 有無數的幻想與憧憬。科幻小說當中的未來世界可以說是 AI 的遠端目標。但是,我相信學術界的許多人對這個說法有很多批判。

因為,夢想與科學似乎是兩個極端,科學的動力來自於夢想,但是科學的發展卻是一個排除夢想的過程。 儘管科幻書籍當中早已述說過這種夢想千百回了,然而,夢想仍然是夢想。要實現這些夢想,仍是一條漫漫長路。

或許,在我們有生之年,都還看不到下列情況,但是,這些想像中的情節卻不斷的吸引著 AI 研究者踏入這個領域。讓我們以一個科幻小說式的場景說明這些 AI 的目標。 

『西元 2100 年,史丹利從家中起床,在吃完僕人瑪莉 (一個機器人) 所準備的早餐之後,開著智慧型的汽車 (名為夥計),前往他上班的地點,MIT 的媒體實驗室。與其說史丹利在開車,不如說他在車上繼續睡覺。因為,夥計早就知道他上班的地點,因此,直接開到MIT 的媒體實驗室後,用鬧鈴叫史丹利第二次起床,然後,自動開門讓史丹利進入 MIT 媒體實驗室的大門。

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[1] Turing, Alan (1948), "Machine Intelligence", in Copeland, B. Jack, The Essential Turing: The ideas that gave birth to the computer age, ISBN 0-19-825080-0

[2] 例如,Searle 就提出了Searle's Chinese Room Test 反駁電腦通過 Turing Test 就代表有智慧的說法。請參考·  Searle, John (1980), "Minds, Brains and Programs", Behavioral and Brain Sciences 3 (3): 417-457, http://members.aol.com/NeoNoetics/MindsBrainsPrograms.html . Page numbers above refer to a standard pdf print of the article. See also Searle's original draft.

[3] "Artificial Stupidity", The Economist 324 (7770): 14, 1992-09-01

 

在進入大門之後,媒體實驗室的助理莉莎 (另一個機器人) 告訴史丹利,今天有一位中國籍學者江明來訪,打算與史丹利談談有關最近虛擬駭客入侵 MIT 虛擬世界,偷走巨額虛擬貨幣的事情。當學者江明到達時,說了一句『史丹利先生,您好!』,然後,江明嘴邊的懸浮式透明麥克風,立刻將這句話翻譯成英文的 “Hello ! Mr. StanlyNice to meet you !” 傳送給史丹利耳中的訊息接收機,然後在史丹利先生的耳中播放出來。
因此,雖然史丹利先生並不懂中文,但是,卻可以與江明先生侃侃而談。 我們有必要就此停止故事情節繼續發展下去,因為,再寫下去這本書就變成科幻小說了。
 
請讀者回到 20 世紀初的現在,回到人工智慧教科書的主題中。如果我們想要實現上述的未來,那麼,我們到底現在應該要做甚麼呢?讓我們逐項分析看看。 瑪莉 (機器人) 會做早餐,因此,他應該會移動、開冰箱、拿菜、開瓦斯、煮菜、拿碗、裝菜、上菜等動作。為了達成這些動作,瑪莉必須有控制其手腳的能力,這是典型的機器人控制問題。瑪莉應該也需要具備視覺感官與影像辨識的能力,以避免發生撞到東西、煮菜時過熟烤焦等問題。
 
同樣的,夥計 (智慧型汽車) 也必須具備視覺辨識能力,以避免開車時撞到東西,並且能正確的將車開到 MIT 媒體實驗室。莉莎 (機器人助理) 需要具備記憶力與語音合成的能力,以告訴史丹利其行程表。
 
而學者江明嘴邊的懸浮式透明麥克風,則需要具備語音識別與英漢自動翻譯技術,才能將中文的語音,轉換成英文的句子,傳送給史丹利先生耳中的訊息接收機。而這台訊息接收機,則必須具備語音合成的能力,才能將這些訊息,轉成語音撥放到史丹利先生的耳內,這些訊息甚至可能包含腔調與口音,才能讓這個同步翻譯過程更為逼真流暢。
 
但是,我們必須先向讀者說聲抱歉,因為,這只是一段科幻場景,這些技術,我們現在通通都沒有。這些夢幻式的能力,全都還在人類的想像當中。雖然,AI 學術界已經做了五十年以上的研究,然而,我們的影像辨識、語音識別、機器人控制、自然語言理解、機器翻譯等技術,幾乎全都還無法在現實生活上派上用場。
 
但是,人類因為有夢想而偉大,我們仍然必須努力的作著這些夢,不管未來何時會實現,或者會不會實現,就像周星馳的名言 - 『沒有夢想,那人活著和狗有甚麼不同』,或者更加激勵人心的佐賀阿嘛的一句話 - 『有夢想總比沒夢想好,就算到死的時候都還無法實現也沒有關係。因為,那不過是個夢想而已』。 
 
終於到了我們為人工智慧下定義的時候了,我們認為,AI 的定義,與其用技術方式,不如用目標的方式定義更恰當。AI 的目標是企圖仿真人類,建構出具有類似人類大腦的程式。這包含使用眼睛、耳朵、嘴巴、手腳、身體等器官的能力。
 
因此,AI 的目標乃是仿真人類大腦,並利用電腦的眼睛 (攝影機)、耳朵 (麥克風)、嘴巴 (喇叭)、手腳與身體 (機器人),取得外在世界的資訊,根據這些資訊進行類似人類的智慧型行為,像是影像辨識 (眼睛)、手寫辨識 (眼睛)、語音辨識 (耳朵)、機器人控制 (手腳與身體) 等,都是典型的 AI 領域。
當然,還有許多與感官無關的領域,像是電腦下棋、自然語言理解、機器翻譯、知識工程等,這些都是與大腦的功能直接相關的領域,也是AI 領域當中的經典問題。

1.3 AI的問題

AI 的問題吸引了無數研究者投入,也讓無數研究者感到失望、甚至害怕。因為,即使投入了整整一輩子,從少年研究到白髮,很可能都無法在研究上取得重要的進展。這可以說是人類科學技術的 『終極問題』,如果資訊科學界有諾貝爾獎的話,那我想,大概要超過五千的以上的資訊諾貝爾獎,才能到達上述科幻小說的情節。甚至,其中有些技術,很可能永遠不會實現。在 AI 領域,我們必須學會的第一件事,就是謙卑。
 

這些夢想中的技術,有些值得我們投入一輩子去實現。但是,有些技術,實現後卻可能會造成大災難,這在科幻小說當中早已被想像過了。

科幻界經典的艾西莫夫 (Isaac Asimov [1]) 機器人系列小說 [2],就是典型的例子。當人類企圖用機器人三大定律 [3] 控制機器人時,仍然發生的災難事件之科幻故事。

 

另外,像是電影駭客任務 [4] 當中,更描述了機器人統治世界後,人類只能在機器人的餵養之下,成為類似植物人的悲慘狀況。因此,科技的進步,尤其是像 AI 技術與生物科技的進步,到底是福是禍,仍然是個謎。

 

這些議題有點扯遠了,我們根本還沒踏出第一步,就已經開始想像一萬步之後的結果了。然而,這些技術的困難度,沒有研究過的人還真是難以想像。讓我們用 AI 的學術龍頭 – MIT AI 實驗室的發展作為一個範例,說明 AI 領域有多麼困難。

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[4] 艾西莫夫http://en.wikipedia.org/wiki/Isaac_Asimov

[5] 艾西莫夫機器人系列小說http://en.wikipedia.org/wiki/Isaac_Asimov%27s_Robot_Series

[6] 機器人三大定律 http://en.wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics

[7] 電影駭客任務http://en.wikipedia.org/wiki/The_Matrix 

接著,Patrick Winston發現,大腦的研究太過困難,轉而研究機械人控制的領域。但這領域仍然太難,於是Harold Abelson 乾脆改研究玩具的控制,發明了 LOGO 語言,然後開始研究機械昆蟲,企圖研究昆蟲的行走智慧。於是,人工智慧的研究從人腦開始,變成人的手腳之研究,最後變成昆蟲手腳的研究。2003 年七月,MIT AI 實驗室與Laboratory for Computer Science合併,成為一個具有 97 個教授、大約 800 個研究生的超級研究團隊 CSAIL[1],不知道是否因為感到 AI 領域太難或需要整合其他領域所進行的調整。


當然,這並不表示 MIT AI 實驗室越做越差,相反的,他們越來越強,吸引了無數的 AI 領域研究者進入該實驗室。但是,這個領域實在太過困難,以至於學者在 1940 年代,認為 1990 年時應該可以理解自然語言,到了 1980 年代,預估時間點延後到 2030 年,到了 2009 年的今天,我們認為至少還要 100 年的時間,才能發展出成熟的自然語言理解技術。

 

1.4   AI的方法

儘管我們對 AI技術的期待越來越往後延,但是,這並不代表 AI 的方法越來越落後。相反的,理論不斷的創新,而且越來越具有實務性。AI 理論已經是資訊科學領域當中最為龐大的一個分支,任何的教科書想要全面介紹這些理論,都彷佛是在完成不可能的任務。

布林邏輯

從早期的布林邏輯推論方法開始,AI 研究人員認為可以將全世界的知識,透過邏輯敍述的方式累積,然後利用這些知識進行推論,這便是知識工程或專家系統的任務。此種方式企圖直接解答智慧之謎,其研究方法上認為『知識 à 智慧』。

類神經網路

接著,研究的焦點轉移到類神經網路 [1] 等非邏輯式的領域上。類神經在 1986 年之後,開始吸引了許多研究者的目光,原因是此類方法在語音與影像識別上,具有優秀的表現,將手寫辨識與語音識別等問題的正確率拉到了 80 % 左右。這使得這個曾經被 Malvin Minsky 這位類神經先驅證明為不可行的方法 [2] 成為當紅炸子雞。


[2] 其實,當初Minsky所證明的,只是單一層的線性神經網路無法辨識像 XOR 這樣簡單的函數而已,並沒有說多層次的非線性網路也無法做到。

 

現在,我們知道,類神經網路在影像辨識、語音識別等領域上表現很好,但是,類神經網路在符號式的領域,像是自然語言與機器翻譯上,就顯得力有未逮,甚至是格格不入了。
 

搜尋法

其實,邏輯推論與類神經網路,都可以視為搜尋方法的一種特例。因為,這些方法都是在搜尋問題的答案,然而在問題的表達上,布林邏輯堆論採用了二分法,也就是只有 0 1 的世界。而類神經網路,則採用了實數的方式表達神經元之間的強度,於是造成了一個由實數所構成的世界。這兩者並非是互斥的,或許,在未來,我們會發現兩者攜手合作的研究陸續出現。 

 
搜尋法一直是 AI 研究的主要方法,但是很少人會將邏輯推論與類神經網路也視為一種搜尋法。然而,近來的發展顯示,用搜尋法的觀點,可以很清楚的看出每一個方法都優缺點,其他的各種方法也都可以用搜尋法的角度,進行理論上的分析。 

許多無法歸類到邏輯推論與類神經網路的方法,像是貪婪式演算法、仿真退火法、遺傳演算法、鳥群演算法、蟻群演算法等等,都是在進行搜尋工作。

1.5   AI的困難

儘管人工智慧的學術界已經努力了五十年以上了,但是,距離 AI 的理想,仿真人類智慧行為的目標,仍然無比的遙遠。甚至,完全看不到實現的可能性。甚至,我們連問題到底困難在哪哩,都還不是很清楚。其中,往往最難的一點,也是最少被AI研究所提及的一點,就是評量函數設計上的困難。
 

評量方法的困難

AI 的研究往往著重在方法的設計上,很少提及評量上的問題,然而,評量問題的困難其實反而是最難的。有經驗的 AI 研究者通常會發現,要研究一個問題之前,必須先想清楚,如何進行實驗的評量。如果沒有想清楚就貿然投入,那往往做到最後一無所獲。

 因為,會卡在實驗的評量上動彈不得,導致研究無法進行。 評量問題在資訊科學的其他領域通常較為客觀,像是演算法的複雜度與使用空間都可以很明確的評量。即使無法用這些指標的評量方式,實作或類比的結果也可以用來評量方法的好壞。

但是,對於人工智慧領域的問題而言,評量往往是最難的,因為,人工智慧的目的是在仿真人類的智慧與行為,而能夠用來評量結果好壞的,往往只有人才有辦法。但是,科學研究的目的,卻又正是在排除人類評價的主觀性。於是,一方面需要人類介入進行評量,另一方面又要排除主觀性,使得評量問題困難重重。 這種困難,使得許多人工智慧的研究,反而比較像社會科學,而不像自然科學。
 
舉例而言,自然語言理解就是一個相當難以評量的領域。假如你今天寫了一個程式,企圖『理解』自然語言。那麼,如何評量這個程式是否真的『理解』了進行實驗的那些輸入文章呢? 或許你會認為,這個問題的原因是因為,自然語言理解是一個定義不明的問題。
 
因為我們不知道甚麼叫作理解。那讓我們再舉一個例子,就拿英翻中的機器翻譯問題而言,將英文文章,翻譯成中文文章,這個問題應該夠清楚了吧?輸入是一個英文字串 (包含標點符號以及換行的文字串),而輸出則是一個中文字串。同時懂英文與中文的人應該很清楚這個問題。 
 
然而,假如你今天寫了一個翻譯程式,可以進行英翻中的工作,那麼,這個程式到底有多好呢?我們應該如何評量翻譯結果的好壞呢? 一個可能的解決辦法是,請一萬個同時通曉英文及中文的專家,同時對於隨機抽取出的一千篇網路文章,對其英文原文與翻譯後的中文進行全面的閱讀,然後每個人給出一個分數,分數高就代表程式好,分數低就代表程式不好。
 
如果我們暫時不爭論這樣的方法是否具有客觀性,但是這樣的方法,所耗費的成本將無比巨大,任何以一個企圖進行此實驗的人都必須超級有錢,而且冒著破產的危險,這種困難當然會妨礙研究的進展。 
 
更糟糕的是,如果又有人寫了另一個英翻中程式,整個實驗又得重頭來過。而且,這一萬個中英文專家又要被召集過來,以無比的耐心再次讀完兩千篇文章 (一千篇英文原文,一千篇中文譯文)。然後,還要再次的以相當公正客觀的態度,給出絲毫不差的評價。姑且不管客觀評價是否能做得到,要能讓這些人投入這麼多的心力,也只有大量的鈔票才能辦到。 
 
同樣的,針對交談系統,也就是 Alan Turing 所提出的 Turing Test,我們要如何評價一個程式的好壞呢?這仍然要靠大量的使用者介入,然後看看每個使用者是否能判斷出交談的對方到底是電腦還是程式,在以判斷正確或錯誤的比率,作為程式好壞的標準,這同樣有很大的困難。
其中一個困難是,同樣的交談過程通常不會出現兩次,而且人類會透過經驗學習,因此,當這些人知道對方可能是程式,而且有了與電腦對談的經驗之後,就會發現一些電腦的盲點。
 
舉例而言,問他是男是女,父母是誰,甚至透過介面傳一張字跡潦草的圖片給他,問他上面寫了甚麼。那麼,這個交談程式就必須具備影像識別的能力才行。 撇開自然語言領域的問題不談,其他領域呢?假如我們今天想設計一個語音辨識軟體,就必須有一個標準的語音庫,然後透過人的聽覺,先將聽到的聲音打成文字檔。然後,再利用程式進行語音辨識,看看與這些標準答案是否相同,才能決定程式的正確率。這個問題的評量相對簡單一點,但仍有客觀性的問題。
 

首先,語音庫到底應該用誰的聲音,如果單用一個人的聲音,那麼,是否會有所偏差。如果要用各種不同口音,各種不同年齡層,不同性別的人的聲音,那建構語音庫的工作仍然相當龐大。建立標準答案的工作也將相當吃力。

 

對於像語音辨識與影像識別這些領域而言,雖然評量的問題通常較沒有爭議,但是測試資料與標準答案的問題,仍然相當困擾人。在這些研究的背後,研究者通常迫于無奈,必須出錢購買這些語音庫、影像庫與標準答案。而這些語音庫與影像庫,通常被許多商業機關,視為重要財產,要取得時還要簽定智慧產權合約,以避免外流。 正因為如此,這些領域往往沒有共同的比較基準,這使得方法之間相當難以進行科學性的比較。
 
當然,也就很難判斷方法間的好壞,這將嚴重阻礙 AI技術的進步。 還好,網際網路的出現,以及開放原始碼風潮的盛行,缺乏標準測試資料的問題,開始有了的可能性。
 
但是,我們還沒看到大量的標準語音語料庫與影像庫出現,我們希望,透過類似開放原始碼與維琪百科的模式,具有這些資源之版權的個人或研究機構,能將這些重要的資料在網路上釋出並且集中,成為人類公共資產的一部分,以幫助 AI 學術研究的進行,促進人類文明的進一步發展。 
 
另外,還有一些 AI 領域,連評量的可能性都很渺茫,舉例而言,曾經有人做過利用 AI 技術自動畫圖,自動作曲的,那這些畫出來的圖,作出來的曲到底好不好,有多好呢?這已經不是工程浩大的問題了,而是藝術心理學上的問題。
 
如果,有程式可以作出貝多芬、莫札特等級的曲子,那要給幾分呢? 關於藝術的例子或許太極端了,然而,許多設計上的問題都遭遇到同樣的困難,像是一個電腦遊戲到底設計得好不好,一個程式的品質到底如何等等?都已經不是可以客觀評量的問題。雖然,這些不見得都是 AI 問題,但是卻是資訊工程上重要的問題。然而,這些問題卻無法被歸類到學術問題當中。於是,學術界只好視若無睹,當作這些問題不存在。
 

布林邏輯的困境

 
然而,現實世界的知識,往往不是絕對性的知識,我們很難說任何一件事情是 100% 正確的。然而,布林邏輯卻要求要知識要 100% 正確,才能保證後續的推論無誤。建構在穩固基礎上的知識,固然較為穩固,但是,我們的知識往往像沙堆一樣,沒有 100% 的保障,這使得布林邏輯的應用,經常局限在所謂的玩具問題 (Toy Problem) 上,而難以進入現實生活當中。 布林邏輯的困難在影像識別上表現得特別明顯。
 
舉例而言,電腦當中儲存了許多影像圖片,這些點都以二進位的 0 1 的形式儲存在圖片檔中。按理講,我們應該可以根據布林邏輯規則,推論出影像中的人物到底是『瑪莉蓮夢露』還是『李察吉爾』。然而,沒有人能夠寫出這樣的規則,二進位碼與圖像辨識之間,存在巨大的鴻溝,使得電腦見樹不見林,只看到一堆點,卻沒有看到整張圖。
 

類神經網路的困境

 
類神經網路與布林邏輯恰好相反,當類神經網路看了一張圖,然後告訴所那張圖是瑪莉蓮夢露的照片時,程式設計人員會給予掌聲,但是卻不知道為何程式會告訴他這個答案。 為何如此呢?程式設計人員用了類似反傳遞演算法設計出程式後,就會針對所想要的答案,對此類神經程式進行訓練。
 
舉例而言,如果我們想要讓電腦認識瑪莉蓮夢露,就可以用一大堆瑪莉蓮夢露的圖檔輸入,作為正確答案,然後輸入一大堆不是瑪莉蓮夢露的圖檔,作為負面教材。此時,程式對正面教材的預設答案是 1,而對負面教材的預設答案是 0。於是,類神經的訓練開始啟動,訓練完畢後,如果很幸運的,正確率達到百分之百。
 
那麼,恭喜你,但是先別高興!因為,如果你想知道為何程式這麼好,那答案是,不知道!這個結果只是一堆權重加權後經過非線性函數的結果。程式自己本身沒有辦法告訴你為何會這麼好,程式設計人員也無法知道,除非他讀得懂這些權重的意義。(問題是,只要是人,通常就讀不懂權重的意義)

1.6 A1的歷史

AI 的研究歷史,若不要追溯得過份遠了,那應該從 Alan Turing 提出 Turing Test 開始。然後,兵分數路,包含程式語言、系統式搜尋、機率式搜尋、邏輯推論、類神經網路等,分別引領了一代又一代的 AI 研究者,繼續在這條路上辛苦的邁進。

AI 的程式語言

在程式語言方面,發明適合 AI 使用的語言一直是早期研究者的夢想,1958John McCarthy Massachusetts Institute of Technology (MIT).發明了 LISP 語言,這為 AI 提供了一個強大的工具,直到今天,許多 AI 研究者仍然認為,LISP AI當中最好用的語言。接著,由於邏輯推論領域的研究越來越強,邏輯推論程式的需求也越來越多。於是,在 1972 年,Alain Colmerauer 發明了 Prolog 語言,成為邏輯式語言當中的先驅與典範,這個語言也是專家系統當中最常被使用的語言,甚至在自然語言處理領域也是主流語言。

在系統式搜尋方面,深度優先 (DFS)、廣度優先 (BFS) 與最佳優先搜尋 (Best-FS)都是最早期就研究清楚的方法,這些方法表現在電腦下棋、圖形理論與作業研究等領域特別有效。

電腦下棋

對於電腦下棋領域,MiniMax[1] 搜尋方式與Alpha-Beta Pruning的修剪策略組合,可以說是最有效的下棋演算法。MiniMax搜尋方式會一層一層的,考慮自身與對手的所有可能棋步,以採取最佳的防禦策略。


[11] http://en.wikipedia.org/wiki/Minimax

然而,當搜尋的層次加深時,以廣度優先搜尋方式的 MiniMax 會有指數型膨脹的問題。1956年,McCarthy等陣列人馬,幾乎在同一時期分別發展出了 Alpha-Beta Pruning[1] 的修剪技巧。

這個方法立刻被Arthur Samuel 1959 年最早寫出了一個簡單的下棋程式[2]。此後,電腦下棋開始吸引了一代接一代的研究者。但是,最大的進步或許已經不在軟體上,由於電腦硬體 18個月就以將近兩倍的速度成長著,硬體速度使得電腦得以進行更多層的MiniMax 的搜尋,這使得程式的能力越來越強,加上修剪法的細緻化修改,以及棋譜的知識庫加入,電腦終於可以與象棋、西洋棋等世界級的高手一決勝負。西元兩千年,IBM 的深藍[3]對世界西洋棋王Kasparov[4]的一戰,電腦首度打敗世界西洋棋王。這一戰吸引了全球的目光,其全盤對局甚是可以在維琪百科當中查到。

從此之後,MiniMax Alpha-Beta Pruning 一直是電腦下棋的主流演算法。直到今天,都無法被其他演算法所取代。而電腦下棋領域,成為少數被 AI 技術攻陷的領域之一。在今天的棋類當中,幾乎只剩圍棋還沒有被電腦攻陷,這是因為圍棋的複雜度,比起象棋和西洋棋而言,更加變化多端,每一步的可能性更多,而且整盤棋的棋步總數更深的緣故。 

『邏輯推論』與『自然語言理解』

邏輯推論在早期的 AI 領域當中,吸引了許多研究者的投入,當時的研究者過度樂觀的認為,只要累積了足夠的知識庫,加上適當的邏輯堆論方法,就能讓電腦擁有人類的推理能力,也就相當於讓計算機具有人類的智慧了。然而,後來的歷史發展,卻出乎這些研究者的預料,模擬人類智慧可沒有這麼的簡單。

像是在自然語言理解領域,電腦至今仍然無法看懂報紙上的文章。於是,電腦連基本的閱讀能力都無法達到,又如何能模擬人類的智慧呢?雖然,如在1.1 above節當中我們看到 Eliza 程式可以成功的騙過許多人,讓人以為電腦真的瞭解了他所說的話,但是進一步分析時,卻會發現這些程式根本沒有真正理解。



[13] Arthur, Samuel (1959-03-03). "Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers" (PDF). IBM Journal 3 (3): 210–229. http://www.research.ibm.com/journal/rd/033/ibmrd0303B.pdf. Retrieved on 26 April 2007.

[15] http://en.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue_versus_Garry_Kasparov

於是,許多研究者開始研究所謂的深度理解,並且企圖建構出可深度理解自然語言的程式。然而,這些努力卻沒有得到太多的回報,電腦在自然語言理解上仍然處於智障的狀況,建構出能理解人類所寫文章的程式,仍然遙不可及。

然而,在 1980 年左右,這個主題可是紅透半邊天,當時,日本與美國相繼以國家資本投入這類的研究當中,尤其是日本所謂的第五代電腦計畫,更刺激了美國瘋狂的投入這場夢幻式的競賽當中,許多科技公司都幻想著可以利用這樣的技術賺到大錢,於是美國出現了一大堆這類以 AI 為主要技術的公司,人們對 AI 也抱持過度樂觀的期待。

然而,長期期待卻無法實現的結果,導致了 AI 產業的泡沫化,尤其是在國防部聘請的專業評估小組,調查報告出爐之後,認為這些 AI 技術在五十年內實用化的可能性微乎其微,這份報告就像戳破國王的新衣一樣,告訴了所有人,國王沒有穿衣服,AI的技術離實用化仍有很長很長的距離,學術界與產業界一同構築的夢想,其實是建築在虛無的幻想上。於是,AI 技術才又回到了保守的道路。 

類神經網路

類神經網路的研究可以說是從 1940 年代開始的。1943年,神經生物學家 Warren McCulloch 和數學家 Walter Pitts ,在論文中提出以電路構成簡單類神經網路模型的構想。1949 Donald Hebb 開始以數學方法描述神經元的電流傳遞方式,發展出 Hebb’s Rule,其理論稱為 Hebbian Theory [1]

1957 Frank Rosenblatt 于康乃爾大學利用這些理論創造出感知器 (Perceptron) 程式,成為第一個類神經網路的程式。然而,這個程式是使用單層的線性函數形式,這也就是被 Minsky 證明為不能辨識 XOR 函數的那個程式。

然後,早在 1974 年,Paul Werbos 就已經在其哈佛大學的博士論文當中,描述了反傳遞演算法 (Back Propagation Algorithm[2]) 的理論,但卻一直得不到學術界的青睞 [3]。直到 1986 年,反傳遞演算法被Rumelhart 等人成功的用於語音辨識領域之後 [4],學術界才重新發現這個重要的演算法,開始一窩 的投入類神經網路的領域當中。



[17] Back Propagation Algorithm : http://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation

[18] 許多人將其原因歸咎於 Minsky 否證 XOR 的事件上,認為反傳遞演算法的用途被這件事耽擱了。但是,我認為這是學術界一窩蜂的結果,跟 Minsky 有何關係,大家喜歡搶計畫,然後做熱門研究,最後把責任歸給 Minsky,以作為自己當時為何如此的無能,看不出類神經網路的潛力的解釋.

然而,並不是所有的這類研究都沒有成果,我對 AI 的歷史非常的著迷,這比任何 AI 的相關論文都吸引我。雖然,AI 的技術一直到目前為止都幾乎無法被使用,但是,AI前輩們的努力過程仍然相當吸引人,與其說 AI 前輩告訴我們如何做出人工智慧的程式,不如說是告訴我們這條路的困難性,哪些路行不通,哪些路有繼續研究的價值,我們必須站在這些巨人的肩膀上,才能看得更遠,在 AI 研究這條艱巨的路上,繼續的走下去。

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內容為王,製造助攻--電子書產業

clock 十月 21, 2009 00:04 by author Administrator


kindle
的爆紅,已為全球掀起了一場數位革命。臺灣,不但握有電子紙的關鍵技術,更是全球華文出版的最大基地。

 

有了硬體與軟體這兩大優勢,國內電子書產業是否真能迅速起飛?

824,臺北市電腦公會的大型會議室內幾乎座無虛席,除了隸屬公會的科技公司代表外,還多了不少來自出版相關產業的人士與會,像是國內知名大型出版社遠流、《聯合報》集團旗下的UDN聯合線上,上百名來自科技硬體廠商與軟體內容業的代表難得齊聚一堂,大家全都是看到一個有著無窮想像空間的潛力商機——電子書時代即將來臨。

 

經濟部工業局估算,從硬體到數位化內容出版,由電子書所帶動的商機,到2013年時,可望創造新台幤1100億元產值。

 

從電子書各產業鏈環節來看,硬體製造、流通營運平臺、內容產出、臺灣都已齊備,許多業者也都表達了極高的企圖心,薪柴不缺,但這把火真的燒的起來嗎?

 

「這將是臺灣空前絕後的機會!」鑼洤科技董事長、同時也是友達消費產品顯示器事業群資深副總表示。目前電子書的主流顯示技術分別是E-InkSipix兩種電子紙,E-Ink被元太購併,Sipix目前也與友達策略結盟,臺灣在市場上可說是取得了最佳戰略的位置。

 

經濟部數位內容推動辦公室主任也表示,「臺灣電子書產業發展的優勢,就在於能以硬(硬體)帶軟(軟體)。」 就大架構來看,電子書產業可分五大環節:內容供應商、數位格式製作商、內容流通服務平臺、傳輸平臺、以及終端的閱讀器產品,在這五大環節中,屬於硬體的閱讀器,無疑是最成熟的一環。除了臺灣擁有厚實的代工製造基礎外,決定閱讀器顯示品質的關鍵電子紙技術,幾乎全是臺灣廠商的天下。

 突破內容瓶頸

然而在「硬體」上的絕對優勢,並不代表臺灣電子書產業已經「八字有了一撇」,從亞馬遜的經驗來看,流通營運及內容的整合轉化,才是最重要的突破點。掌握了電子書靈魂的臺灣出版業,可能是決定臺灣數位閱讀成敗的關鍵力量。

 

電子書內容要真正起飛,得具備四大要素:

 

首先,書籍內容得先數位化。接著,為了避免內容被盜用,就要透過數位版權管理機制,利用加密、認證等技術保護數位內容。當數位內容準備就緒後,還必須有完備的下載與收費機制,消費者才能透過服務平臺,將書籍與雜誌內容下載至電子書閱讀器。

 

就內容端來看,聯合線上、遠流出版都早在3年前就跨入數位出版領域,不論是聯合線上的數位閱讀網或是遠流的ebook.com.tw 網站,都是為進軍數位出版而成立的網站平臺,目前已分別擁有超過上千本的電子書。

 

城邦集團首席執行長也表示,城邦集團在今年年底前將會有1000本電子書正式上線,至明年上半年,期望能達到1萬本電子書的目標。

很多人納悶,把紙本書內容轉為電子檔,不就是幾個Click動作,為何國內數位出版內容的數量仍舊不多?其實這其中牽涉到版權取得轉制等問題。

 

首先,就版權取得來說,過去出版商在跟作者洽談出版事宜時,都只就紙本書的版權來談,如果業者現在想取得數位出版的版權,還得重新洽談、簽約。而國外翻譯書籍的電子書版權取得,對於出版商更是一大工程,更遑論版權價格是否 能負擔得起。

未來電子書的發行勢必將無遠茀界,而無法僅限定於臺灣地區。這些有關數位出版的新遊戲規則,皆有待逐步訂定、成形。

 

另外,就轉制來說, 為了節省出版商多重轉檔的成本,日前在數位出版聯盟的推動下,國內主要出版業者與硬體製造商已達成共識,將全面支援由國際數位出版聯盟(IDPF)所認同的ePub格式,為臺灣電子書的共通格式。

解決了格式問題後,將內容電子化的轉檔成本,也是許多中、小型出版商的頭痛問題。畢竟高額轉檔費用,只有大型出版商才負擔得起。因此目前已投入數位出版領域多年的聯合線上與遠流出版,為了降低出版產業數位化的門檻,已將過去3年內所開發的平臺系統,與其他業者分享,並透過客制化的合作模式,建立雙方都信賴的數位出版機制。

 

由遠流成立的Koobe電子書閱讀平臺,就提供了各式數位出版的服務。不論是內容轉檔、數位版權管理或是電子書的製作與代銷,Koobe都能夠幫助出版同業無痛苦轉型,且無需另外投入資金,就能實現跨足電子書的夢想。

 

此外,聯合線上的數位閱讀網也提供數位出版的解決方案。數位閱讀網營運總監表示,我們定位為 「內容整合者」角色,期望能串起臺灣數位出版的產業鏈。”   

 

不只是出版業看到電子書的發展前景,國內電信三雄也躍躍欲試,積極卡位電子書市場。

遠傳電信在7月時就率先宣佈要與誠品書店異業結盟,進軍數位出版產業。在雙方的合作模式當中,誠品將會與國內各出版社洽談合作事宜,負責數位內容的取得;遠傳則將建構一個開放的平臺,掌管數位內容的管理、付費機制,以及下載傳輸方式。

遠傳電信服務與產品創新育成中心副總經理表示:在明年第二季度之前,我們將讓消費者在電子書閱讀器、PC或手機上,都可以享受到遠傳所提供的全功能電子書服務。中華電信在8月中也宣佈將結合蘋果與宏達電等手機製造商,以及城邦、聯合線上與角川等出版商,以智慧型手機為終端設備,讓消費者直接連結至中華電信的Hami書城,下載電子書內容。

 

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網路名人小記-視頻/音頻網頁:新媒體是如何工作,以及網路傳播是如何起作用的

clock 十月 20, 2009 00:11 by author Administrator

視頻/音頻網頁--新媒體是如何工作以及網路傳播是如何起作用的

Mike Stewart

 

網路音頻

一小段歷史

我的名字叫Mike Stewart,我喜歡使用音頻和視頻來幫助網路企業家提升他們的網路經營並賺到更多的錢。

我進入網路已經有10多年的時間了,但是我從事專業的視頻和音頻製作已經有30多年的時間了。我現在一直在創建自己作為網路視頻/音頻專業人員推廣自己30多年的廣告和公司交流產品的經驗的品牌。

我致力於學習如何將自己已有的專業高品質產品製作技巧與網路行銷相結合來提升網站的盈利能力。

很明顯,在1995年的時候,網路對我來說是一項新的傳播技術。我和比爾-蓋茨在一個如同Late Night With David Letterman那樣的情節中相遇,

LETTERMAN: 我記得幾個月之前關於網路以及電腦交易有一個驚人的宣佈,你可以在你的電腦商聽壘球比賽,我當時就想,電腦可以響鈴通知麼?你知道我說的什麼意思?

蓋茨:有一點差別。

LETTERMAN:有一點差別?

蓋茨:差別不是很大。

LETTERMAN:是什麼差別?

蓋茨:你可以在任何時候聽壘球的比賽。

LETTERMAN:太好了。我明白了,它是存儲在記憶中的?

蓋茨:很正確。

LETTERMAN:你可以遲到一會,……

蓋茨:這正式你前面談到的。

LETTERMAN:對,對。那麼磁帶會響鈴麼?

你看,Dave就像是其他傳播界的人一樣,因為他沒有真正的瞭解未來網路的媒體傳播是什麼樣子的。他是在製造與比爾對話的新版笑料。但是,當比爾說廣播和網路之間沒有巨大的差別的時候,我聽見他說在我的理解中,網路就是新的廣播和電視。

正是基於這點,我希望瞭解網路是如何將視頻和音頻傳播出去的。我想知道是什麼工具在保證傳播內容的品質。我終於看到了網路就是廣播和電視,而且任何人都可以學習通過網路進行自己的生意經營並從中受益。多年來適合於廣播和電視的行銷策略同樣適用於網路經營。在過去的幾年中,我、以及其他的經銷商都進行了嘗試,並且發現將這些強大的策略與直接銷售相結合,適當應用的視頻和音頻可以將銷售提升300%甚至更好。

1995年,我有一個華碩486的電腦和一個56的撥號貓。但是在採訪比爾蓋茨之後,我意識到它不是一個電腦顯示器,而是一個電視機。它有可以播放外音。人們為什麼不用這個設備的強大音頻功能來溝通、傳授知識以及銷售呢?

因為當時沒有多少人會認為那麼陳舊的電腦以及那麼慢的連接速度會成為傳播的工具。他們認為使用這個工具非常的原始而且無法使用。事實商,大多數人將那些煩人的MIDI檔放在他們的網頁上,這些東西對於他們的網站沒有任何的幫助。

我關於視頻音頻探詢的第一個發現就是www.real.comreal發明了我們傳播的媒介——流媒體。Rob Glaser本來在微軟工作,在1995年的時候他離職成立了Real NetwroksReal媒體是通過網路即時傳播和記錄音頻的第一種方式,甚至是在撥號上網的速度下都可以進行。在19958月,當Rob播放Seattle MarinersNew York Yankees之間的比賽的時候,比爾蓋茨和David Letterman正在談論就此進行談論。

我很快明白,如果你能記錄數位音頻,任何人都可以擁有一個網路廣播站。

這讓人難以置信!我知道要想擁有一個“實體”的廣播站,你需要有上百萬的資本來購買設備,需要有FCC許可,音樂許可以及需要支付大量員工的薪水,除非你有了成百上千的聽眾並向他們推銷廣告,你是不會很快就獲得利潤的。

但是有了網路廣播,你可以只擁有少數的幾個聽眾,你可以在你喜歡的時候進行廣播,內容隨時間的需要而變化,甚至可以是按需要播放,而成本就是擁有一台電腦,一個麥克風,一個錄音軟體,並且連接上網路,有一個網路主機帳號。你的地址就是你.com的名稱!如果你有了自己的聽眾,誰是廣告商?額……你,我!

你看到了適用於廣播和電視的模式同樣適用於網路。使用網路每天的成本很少,而且製作工具也是不能再便宜和簡單的了。(在1993年,我的第一個Pro Tools數位音頻編輯系統花費了25千美元,索尼的Audio Studio花了79美元。)

擺在大家面前的一條路就是克服恐懼,模仿製作內容。得到工具,看看工具的使用是如何的簡單。那些採取行動的人,包括我自己,看到了很多益處,如果沒有流媒體,這些都是好處都是不可能的。

我就是我所在領域的David LettermanDave需要1千萬觀眾來賺錢,否則CBS將取消他的演出。我自己就是廣播網,我自己就是製作人,我自己是主演也是我自己演出的廣告商。我控制我自己播出的成功性。我採取行動的時候就是成功的。噢,我忘了提了,我的廣播範圍是全世界,而且每天我的廣播範圍都在擴大。

在這個欄目中,我計畫通過一些工具、軟體和案例學習材料來講一講我們的新媒體是如何工作的以及網路傳播是如何起作用的。我計畫回答你關於網路視頻和音頻的問題。你可以在www.AskMikeStewart.com提交你的問題,我保證會在將來的文章中解答你的問題。

關於作者

訪問Mike下面的網站瞭解更多的資訊。

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