2012年9月23日 星期日

明年全球伺服器硬體戰場將是英特爾及ARM流血大戰時代 ( Intel and ARM will fight in the Server hardware system with bleeding war )


國際研究暨顧問機構 Gartner 公布最新報告指出, 2012年第二季全球伺服器出貨量較去年同期微幅上升1.4%,營收則下滑2.9%。Gartner研究副總裁Jeffrey Hewitt表示:「 2012年第二季全球伺服器的出貨量微幅成長與營收衰退呈現對比,係因各地區經濟狀況不一所致。在營收方面,本季僅亞太地區及美國出現成長,其餘皆呈衰退。」
Hewitt進一步表示:「 x86 伺服器市場持續成長,但幅度已見趨緩,出貨量和營收的增幅分別為1.8%和5.6%。RISC/Itanium Unix伺服器則續呈衰退,不僅全球的出貨量較去年同期下滑14.9%,廠商營收亦掉了17.9%。至於大型主機等『其他』CPU營收則減少3.0%。」

就各區域而言,美國以8.4%的年增幅為出貨量成長表現最佳的市場,廠商營收增加6.5%,亦高居各地之冠。單看營收,惠普(HP)本季以37億美元的營收和29.1%的市佔率,取得2012年第二季全球伺服器市場的領先地位;惠普營收貢獻主要來自 ProLiant 系列,本季佔其所有伺服器營收的85.4%。

若以出貨量計算,儘管惠普本季的出貨量較去年同期減少5.6%,但仍為全球市場的領導品牌。出貨量的下滑主要係因其ProLiant和Integrity系列同呈衰退。進一步分析 x86 架構的不同形式的伺服器,刀鋒伺服器本季的出貨量和營收分別上升1.1%和7.3%。同期, x86 架構的Rack-Optimized伺服器的出貨量下滑3.1%,營收則回升3.1%。


Dell 也開始進軍 ARM 架構為基礎的伺服器

最早在二月份的時候,Dell 就表示將會推出以 ARM 架構為基礎的伺服器,而惠普也有類似動作。這個伺服器的代號是 Copper,限量開始供特定用戶測試使用,其功耗將會比 x86 低很多,所以戴爾認為其更適合於叢集平台如 Hadoop。從另一個角度上來講,這種伺服器成本也比較低,可以承擔一些比較低運算量的任務以及性能測試等工作。

另外,戴爾還希望將來能夠尋求開放原始碼社群來幫助其 ARM 伺服器系統的發展(目前此平台跑的是 Linux 系統)。我們查了一下戴爾的官方部落格,裡面提到這款伺服器有望在今年底 Dell 實驗室或德克薩斯州高級電腦中心 Texas Advanced Computing Center 部署,至於什麼時候結束測試正式出貨還不得而知。ARM 架構伺服器發展道路才剛剛開啟冰山一角,讓我們用多一點時間來觀察它吧。


Cortex-A15架構對ARM處理器性能的提升非常明顯, 能夠提供高達1TB的虛擬記憶體位址

當行動多核心的戰場還圍繞著Cortex-A9打轉時,ARM下一代的Cortex-A15核心已準備在明(2012)年登場。為了滿足行動市場對高效能運算核心的飢渴需求,ARM將Cortex-A15上市的時間表提前了一年,單核與雙核的Cortex A15晶片已經確定會在2012年登場,而四核的版本也會緊跟著出現。

Cortex-A15架構對ARM處理器性能的提升非常明顯,雙核心Cortex-A15的ARM處理器在性能上已能勝過四核心Cortex-A9處理器,而且得益於28nm先進製程,四核心Cortex-A15處理器的功耗與40nm製程的雙核心ARM處理器維持在同一水平。

Cortex-A15執行速度可達2.5GHz,並針對多媒體和浮點數運算最佳化,晶片上的L2快取容量大、反應時間短,相較於今日使用1GHz處理器的智慧型手機,整體效能可提升五倍之多。Cortex-A15支援硬體虛擬化,能夠處理複雜的軟體環境,像是同時使用Android、Linux、ChromeOS三種不同的作業系統。Cortex-A15也支援實體位址延伸(Large Physical Address Extensions ),能夠提供高達1TB的虛擬記憶體位址,即使用在商業伺服器上也綽綽有餘。

ARM公司在Cortex-A15的開發過程中與三星(Samsung)、ST Ericsson、德州儀器(TI)等三間公司密切合作,這三間公司將可望成為Cortex A15最早的顧客。值得觀察的是,這款高效能的處理器不僅適用於行動裝置,未來可能也會打入筆電、PC、商用伺服器或無線基地台等市場領域。

ARM推Cortex-A15四核心 行動市場大地震

等了一年,ARM終於針對旗艦產品的Cortex-A15 MPCore 處理器,推出高效能且功耗最佳化的四核心hard macro實體晶片。據了解,當行動多核心的戰場還圍繞著Cortex-A9打轉時,ARM早已悄悄策劃新一代的Cortex-A15核心,且為了滿足行動市場對高效能運算核心的需求,ARM還將Cortex-A15上市的時間表提前了一年,除了單核與雙核的Cortex A15晶片外,關鍵的四核版本也終於上市。

ARM Cortex-A15 MP4 hard macro是設計於2GHz運行,不僅可發揮超過20, 000DMIPS的處理能力,且同時維持與Cortex-A9 hard macro相等的功耗效率。基於台積電 28HPM製程上開發的Cortex-A15 hard macro,是ARM Cortex 處理器IP、Artisan實體IP、CoreLink系統IP和ARM整合能力的完美結合。

NEON SIMD技術和向量浮點(VFP)運算可協助實現低漏電,並使功耗與效能達到極具競爭優勢的平衡,是從筆記型電腦等高效能運算應用,到講求能源效率並極度效能導向之網路和企業設備的理想選擇。

Hard macro設計是採用ARM Artisan 12-track高速元件庫,和ARM甫推出針對台積電28奈米HPM製程的Cortex-A15處理器優化套件解決方案。ARM在近期也針對Cortex-A全系列處理器宣布推出廣泛的處理器優化套件組合。

ARM在Cortex-A15的開發過程中,與三星、ST Ericsson、德州儀器等三家大廠密切合作,他們也將成為Cortex A15的顧客。值得觀察的是,這款高效能的處理器不僅適用於行動裝置,未來肯定將直接打入筆電、PC、商用伺服器或無線基地台等市場領域。

IDF 2012 英特爾再向ARM下戰帖

在針對未來電腦運算大戰開打以前,AMD、ARM、蘋果(Apple)與英特爾(Intel)幾家業界巨擘正為本週一場具關鍵性的小規模前哨戰作好了準備。這一場悠關誰將取得雲端市場而誰又能主導行動終端的前哨戰本週將在英特爾開發者論壇(IDF)期間悄悄展開。
在美國舊金山 IDF 期間,英特爾公司將發表新的客戶端與伺服器產品與開發藍圖,以捍衛其於 ultrabooks 到百萬兆次(exascale)級超級電腦等領域的地盤。該公司還將試圖在至今尚未站穩腳跟的智慧型手機、平板電腦與物聯網(IoT)等熱門行動市場佔有一席之地。

英特爾的主要競爭對手──AMD與ARM,也將針對相同的整個領域展開左右夾擊行動,將為英特爾帶來更大的競爭威脅。以下是即將在本週發生的幾件業界頭號大事。

AMD將在週一(9月10日)舉辦一場新聞發佈會,說明該公司收購SeaMicro及取得伺服器技術後的發展計劃細節。我們已經知道SeaMicro公司的互連技術將繼 HyperTransport 後成為 Freedom Fabric 的技術基礎,AMD並將為 x86 與ARM晶片建立一項業界標準──同時也是打造各種大型資料中心系統的關鍵基礎。

就在AMD將召開記者會的同一天晚上,英特爾公司也將邀請媒體與其伺服器業務主管餐敘。該公司也將同時在週一發佈互連技術計劃相關簡報。

英特爾先前收購Cray公司的互連部門以及QLogic公司的Infiniband業務,正說明了該公司的計劃。很顯然地,英特爾的目標在於強化其處理器上的專有 Quick Path Interconnect 與CPU叢集的連結,以實現高性能運算與各種雲端應用。

最近在 Hot Interconnects大會的一場主題討論中,與會工程師們熱切探討英特爾的計劃及其意涵。其中一位RaipdIO組織的代表表示正積極推動他們的技術,以作為可應用在ARM伺服器SoC上的一項業界標準。

值得注意的是,在互連技術戰火結束以前,還會有多家新創公司投入競爭。新創的KandouBus公司正以一項與瑞士洛桑學院共同開發的超快速新技術伺機而動。

ARM當然也不會錯過躋身本週新聞頭條的機會。週一下午,ARM在距離IDF會場Moscone West會議中心附近的辦公室也對外開放。ARM行動與伺服器部門主管將說明公司的發展計劃。

這真是一個令人振奮的時刻。不過,互連技術之爭還只是一個複雜且吸引人的部份,業界廠商更看重的還是關鍵的雲端運算領域。

我們也期望能瞭解更多有關英特爾 ultrabook 的新處理器產品。這些處理器在 Windows 8 正式發表前幾週首次亮相,將可同時支援 x86 和 ARM SoC,以應用於多款平板電腦中。AMD也將在此上演新戲碼,在新的管理團隊下,預計將在2013年推出一款低於5W的 Temash 晶片。

蘋果將正好位於這場行動戰火的中心位置。在IDF期間,蘋果公司預計將在舊金山的Yerba Buena Center正式發表眾所期待的 iPhone 5 ,這與英特爾將大力宣傳其 Medfiel d智慧型手機平台及其相關產品的時間幾乎相同。

分析
  • 在 ARM A15 成功在 iPhone 實現且大賣之下,很明顯 ARM A15 又將在行動運算上大幅打敗 Intel X86 架構,而且,低價、低功耗及效能將大幅超越 Intel,Intel 僅在運算上微幅領先 ARM;
  • 多家晶片公司開始推出 ARM A15 64bits 伺服器 CPU, 能夠提供高達1TB的虛擬記憶體位址,即使用在商業伺服器上也綽綽有餘,最大優勢是低價、低功耗及合乎效能之運算,它代表伺服器技術將由商業伺服器普及至家用伺服器時代來臨,因為,ARM A15 64bits 伺服器硬體成本遠低於 Intel 架構。
  • 目前 Intel 在製程及 Windows server OS performance 仍勝過 ARM,但 TSMC 將於 2013 拉近 Intel 在製程,許多 lower cost 及 low power server 將會由 ARM A15 multi-core 與 Intel 並存時代。
  • 伺服器硬體革命時代來臨, IBM、Google 、 Amazon 、 HP、DELL 等運用伺服器及伺服器品牌公司將面臨什麼新競爭? IBM 是否需學 Apple 買下一家 ARM server chip 公司讓自已伺服器硬體成本、低功耗及效能將大幅超越其他潛藏競爭對手。
  • Apple 之所以能取勝是因為 iPhone 整合 iTune、App store、iOS 、 A4/A5/A6 優勢、 touch UI 造型,讓對手無法超越,IBM 、  Google 、  Amazon 、HP、 Microsoft 在商業伺服器也一樣競爭,有誰是商業伺服器之 Apple?
  • IT 產業大幅洗牌時間 由智能手機、平板、Ultrabook 將延伸至伺服器相關產業 ,IBM 、  Google 、  Amazon 、HP 、 Microsoft 、 Apple 在商業伺服器相互大幅競爭模式將出現?
  • 在未來雲端系統與運用普及下, IBM 、  Google 、  Amazon 、HP 、 Microsoft 、 Apple 等等許多世界級公司大幅競爭模式將出現,是商業伺服器還是商業雲端服務模式之競爭很難估計,台廠須想好 team work 策略;
  • 陸扶持 LCD、LED、太陽能及半導體產業,直接與台灣企業競爭,台灣應該思考如何再一次產業升級來應付這狀況;所以產業升級、匯率策略遠比服貿、TPP、RECP重要是很確認
Enhanced by Zemanta

2012年9月17日 星期一

Kevin Kelly 科技大預言 - 分析與延伸思考

Kevin Kelly prediction of future of technology ( 轉自今週刊 )









延伸思考
  • 預估至2015,網路、雲端應用將普及至超過 52億人口使用它 , 網路流量也將驚人成長, 網路、雲端應用整合將超出人類想像, 雲端也將區分各種不同雲;
  • Google 將運用人工智慧、自然語言、影像辨識、高速網路超級電腦架構加速 Google 搜尋據有智能及自然語言溝通能力,將造成  Google  智能搜尋與人類直接溝通之機器出現;
  • 觸控、語言控制及自然語言處理之結合,將引導人類下一科技;
  • 由於半導體科技之發達,成本極速下降 ,無線通訊與計算普及,生活每一面都隱含網路、雲端、觸控、語言控制及自然語言處理結合之應用, 人類與電腦結合之密切生活成為世界大趨勢;
  • 硬體、軟體時代都將過去,取而代之是每一項科技都形成服務付費時代;
  • 我們當然還是需要有人扮演一個出色的模仿者。台灣製造高品質的筆電與手機,人們的確可以靠這賺錢,但這並不能長久,也不會是最高價值。
  • Apple、Google 仍主導 2013,Microsoft Win 8 RT 將出現機會,Amazon 出來打價格戰場,誰想吃下 Amazon 將是這戰爭之大局嗎?
  • iPhone 5 仍大賣,Apple 仍大成長,Apple 將買下那一家公司將是最令其他科技公司害怕的事;
  • Apple 、Google 五年有危機是不確認的;
  • 人類基因功能檢測將大幅商用化,人類預防各部位老化及疾病將成為新商機
  • 在這場科技未來中,台灣科技業需加速轉型,政府更需加速變成小而美有效率之政府,否則,就像今日經濟大衰退、國債大成長、政府支出至產業升級及勞工福利占政府支出比裡逐年減少,影響所及就是年輕人沒有未來,連開放的台灣都救不了的經濟投資環境;
  • 許多政府服務都將網路化、 DIY化,降低政府經常性支出、人民網路直接做決定時代將是未來後選人贏取選民之大機會;任何政黨要出頭,必須讓人民在網路直接做決定民生法案,才能化解許多執政困難;

Enhanced by Zemanta

2012年9月10日 星期一

科技正走到創造合成生命的邊緣 ( science will drive to the verge of creating synthetic life )

A section of DNA; the sequence of the plate-li...
A section of DNA; the sequence of the plate-like units (nucleotides) in the center carries information. (Photo credit: Wikipedia)
到創造合成生命的邊緣 ( 2008/3 )

在這之前我已經討論過這些計畫中的一部分, 關於人類基因體和它們的意義, 以及發現新的基因。 我們事實上是在開啟一個新的轉捩點: 我們在發展數位生物學。 並且現在我們正嘗試從那些數位編碼走向 一個生物學的全新階段, 去設計與人工合成生命。

我們總是試著提出一些重要的基本問題。 例如“生命的本質是什麼?”我想是許多生物學家 不斷地嘗試在 在不同層面去理解的問題。 我們嘗試了許多方法, 將生命解構成最小的組成單元。 到目前我們幾乎已經用了20年來將其數位化。 當我們在定序人類基因體時, 我們從生物學的類比世界 走進了電腦的數位世界。 現在我們試著去探討,我們是否能夠重新打造生命, 或者我們是否能從這個數位世界中, 創造新的生命?

這是一種微生物的基因序列圖, 名叫生殖道黴漿菌, 它有著生物物種裡最小的基因體 可以在實驗室中自我複製。 我們在試著看看是否 我們能找到一種更小的基因體。 我們能夠以數百基因的尺度去剔除 這500個基因,或者是你們現在所看到的。(生殖道黴漿菌只有521個基因) 但當我們來看它的新陳代謝的時候, 這其實是相對簡單的 相對我們來說的話。 相信我,這算簡單的。 但當我們在看所有這些所有基因 這些我們可以一次剔除一個的基因, 很難相信這種剔除基因的方法能產生出 一個活生生的細胞。 所以,我們認為唯一能繼續研究的方法 就是人工合成這些染色體 以便我們能改變它的組成 來繼續問這些最基本的問題。 於是我們開始沿著這條思路往下走 “我們能人工合成染色體嗎?” 化學方法真的可以讓我們製造 這些我們從未合成過的 超大分子嗎? 而且,就算我們可以,我們能啟動它嗎? 染色體,順便說下,只是一些無活性的化學物質。 我們來看,我們將生命數位化的的步調不斷地 以指數成長。

我們編寫基因編碼的能力 進步得卻非常緩慢, 不過也還是在增加的。 我們最近的研究將會把編寫基因的速度提升至指數曲線的程度。 我們於15年前開始這項工作。 實際上它經過了好幾個階段。 在我們做最初的試驗前,先進行了一次生物倫理學的評估。 但結果是人工合成DNA 是非常困難的。 全世界有十幾萬台設備 在製造小片斷的DNA, 長度在30到50個字元, DNA 的合成是一個衰減的過程,製造的片斷越是長, 所產生的錯誤就越多。 所以我們得發展一種新的方法 把這些小片斷組合在起並修正所有產生的錯誤。

我們的第一次嘗試,從Phi X 174基因體(噬菌體) 的數位資訊開始。 它是一種能殺死細菌的小型病毒。 我們設計了它的基因片斷,並經過了錯誤校正, 於是就擁有了一條 長約5,000字元的DNA。 最令人興奮的階段是當我們把這段沒有活性的化學物質 放入細菌體內, 細菌開始讀取基因編碼, 並製造了病毒粒子。 接著病毒粒子從細菌中被釋放出來, 再返回來殺死了細菌 (E.coli,大腸桿菌,革蘭氏陰性菌)。 我最近與石油行業有一些交流, 我覺得他們對這個模式理解得非常透徹。

他們比你們笑得大聲多了。

因此我們認為這種情況實際上 是一種軟體能在一個生物系統內 打造自己的硬體。 但我們還想再擴大規模。 我們希望製造整條細菌染色體。 一條超過580,000字元長度的基因編碼。 我們認為應該在以病毒大小的基因卡匣中建造它們 這樣我們可以改變這些基因卡匣 來理解 一個活細胞的實際組成是什麼? 設計 (準確的掌握正確的資訊) 是非常重要的, 並且如果你在電腦上開始使用數位資訊, 那這些數位資訊必須十分準確。 當我們在1995年第一次定序這基因體時, 準確率的標準是每10,000個鹽基對一個錯誤。 實際上我們發現,在重新定序時, 平均是30個錯誤。如果我們使用原先的序列, 這組基因永遠不可能被啟動。 設計工作的一部分是 設計50個字元長度的片斷 並和其他的50字元長的片段相互重疊 以構建較小的次單元。 我們要設計使他們能組合在一起。 因此我們在裡面設計了一個特別的元素。

你們可能聽說過我們在其中加入了浮水印。 想想看 基因編碼有四個字元:A、C、G和T。 三個字元的不同組合 編碼了大約20種氨基酸 而每種氨基酸有其相對應的 基因編碼字元組合。 所以我們能使用基因編碼來撰寫詞彙 句子,想法。 最初,我們所做的就是用它來簽名。 有些人有點失望我們沒用它來做首詩。 我們設計了這些片斷 讓它能被酵素來裁切。 這些酵素是用來修復他們並把他們組合在一起的。 接著我們開始製造片斷, 從7,000字元長度的片斷開始, 把他們組合在一起製造出24,000字元長度的片斷, 再把幾組片斷合併,變成了長72,000字元的片斷。

在每個階段,我們大量產生了這些片斷 因此我們可以給他們定序 因為我們希望發展出一個十分可靠的生產過程 等會兒你就將看見。 我們試著將這些過程自動化 這看起來就像是一場籃球賽的對戰圖 當這些非常大的片斷 超過100,000鹽基對時 他們就很難繼續在大腸桿菌裡長得更長了。 在試盡了各種現代分子生物學的工具後。 我們嘗試其他的方法。 我們知道有個機制叫同源重組, 在生物學上用來修復DNA, 它能把片斷組合在一起, 這裡有一個例子。 有一種微生物名為 耐輻射奇異球菌 能夠承受三百萬雷得 (rads, 輻射單位) 的輻射量。

你能看到在上圖中,它的染色體散佈在各個地方。 暴露在輻射之後經過12到24小時, 它將自己又組合回之前的原狀。 我們有數千種生物有這種能耐。 這些生物能夠完全脫離水。 他們能存活在真空中。 我完全確信外太空存在著生命, 他們四處游走,並找到一個新的有水的環境。 實際上,NASA已經展示過很多這樣的例子。

這是我們藉由上述程序所製造出來的染色體分子的真實顯微照片 這些程序,事實上就是在酵母菌中放入我們正確設計的片斷 再利用酵母菌遺傳工程的方法 最後酵母菌會自動地將他們組合起來。 這並不是電子顯微照片; 它僅僅是普通的光學顯微鏡。 這是如此之大的一個分子 我們可以直接用光學顯微鏡觀察它。 這些是間隔約為六秒的照片。

這是我們所發表的最新的研究成果。 這是超過580,000字元長的基因編碼。 這也是由人類設定結構並製造的最大的分子。 它的分子量超過3億。 如果我們以10號字體不間斷地將其列印出來。 總共需要142頁 來列印這些基因編碼 好了,那我們該如何來啟動一段染色體,我們該如何活化它? 顯然處理一個病毒非常簡單 處理一個細菌就複雜多了 以真核生物如我們人類來說, 啟動染色體也還算簡單。 你只需取出一個細胞核 然後放入另一個細胞中, 這就是大家所聽到的「複製」的方法。 而在古細菌中,它們的染色體與整個細胞是一體的, 但最近我們也顯示了我們可以做一個完整的移植 將染色體從一個細胞轉移到另一個細胞中 並活化它。 我們從一種微生物中純化出染色體。 大致上,這兩種之間的差別就如同人類和老鼠般。 我們加上了一些新的基因 這樣我們就能篩選這些染色體。 我們用酵素來分解掉 染色體上所有的蛋白質。 當我們將它放入細胞時發生的情況非常驚人 你們應該會喜歡 我們製作得非常精緻的示意圖: 新的染色體進入細胞。 實際上我們原以為這個過程就到此為止了。 但是我們試圖將這個過程設計得更深入一些。

這是一個重要的演化機制。 我們發現所有接受了 第二段染色體的物種 或來自其他地方的第三方染色體, 其自身增加了數千種新特徵 在一秒鐘內。 原本人們以為在演化的過程中 每次只會有一個基因發生變化 的觀念忽略了生物的許多實際情況。

有一種酵素叫做限制酶 能夠分解DNA 原先細胞中的染色體中 沒有這種酶 而當我們置入一段擁有這種酶的染色體 它表現了出來,並且辨認出 另一段染色體是外來物質, 它就將其消化,最後我們就有了 一個包含有新的DNA的細胞 我們放入的基因導致它變成了藍色。 在非常短的一段時間裡, 所有的原先物種的特徵全部消失了, 並完全轉化成另一新物種 基於我們放入細胞的新軟體。 所有的蛋白質都不一樣了, 細胞膜也改變了 -- 當我們讀取它的基因編碼,它正是我們轉入的那種。

這可能聽起來像基因體煉金術, 但我們的確能通過轉移DNA軟體, 來劇烈地改變事物。 現在,我要聲明這不是創世紀 -- 這是建立在35億年的演化上的 並且我認為我們可能 會創造新一版的寒武紀大爆發 出現大量的新物種 基於這種數位設計

為什麼要這樣做? 我認為出於一些需求我們這樣做的原因是非常明顯的。 我們的人口將在接下來的40年中 從65億變成90億 以我自己來舉例 我出生於1946年 現在世界上就變成了三個人 對於我們中每一個從1946年就存在的人; 在接下來的四十年內,就變成了四個。 我們在為65億人提供食物,潔淨的淡水, 醫藥,燃料上 都十分困難。 換作90億人那更是難上加難了。 我們使用超過50億頓的煤, 300多億桶的石油。 也就是每天一億桶。 當我們嘗試思考生物方法 或者任何能替代它的方法, 這會是一個巨大的挑戰。 接下來,當然, 這份資料是關於CO2 被排放在大氣層中的二氧化碳。

我們現在從全球各地的發現 有了一個包含約兩千萬組基因的資料庫, 並且我樂於把它們看作是未來的設計元件。 電機業只有十來種元件, 再看看從中能得到的多樣性。 目前我們主要的限制來自於 生物學的現實 以及我們的想像力。 我們現在擁有這樣的技術, 是因為有快速的人工合成方法 能做出我們所謂的「組合基因體」。 我們現在所擁有的製造一個大型機器人的能力 能讓我們每天製造一百萬個染色體。 當你想著加工這兩千萬組不同的基因, 並嘗試去優化這些步驟 以產生辛烷或者製造藥物, 新的疫苗, 我們就能改變,即使是一個小團隊, 完成更多的分子生物學工作 比過去20年科學史所做過的還多。 並且這只是標準選擇。 我們可以以生存能力來選擇, 化學或燃料生產, 疫苗生產等等。

這是一張螢幕截圖 截取的是一些我們 實際坐下來工作時在電腦中 真正用來設計物種的設計軟體。 我們並不一定要知道它(設計的物種)看起來是怎樣。 我們確切地知道它們的基因編碼究竟是什麼樣的。 我們目前把焦點放在“第四代燃料”上。 你們最近看到了將穀物轉化成乙醇 只是一個糟糕的試驗。 很快我們將會擁有 第二及第三代燃料。 就是糖轉化成更高價值的燃料 例如辛烷或不同種類的丁醇。

但我們認為生物學唯一能 產生一個巨大影響的同時又不 增加食物的支出與限制其可利用性的方法 是在於我們是否能開始用二氧化碳作為它的原料。 所以我們正在進行設計新的細胞能朝這條路發展下去。 並且我們認為將會取得第一份第四代燃料 在18個月內。 陽光和二氧化碳是其中一個方法 -- (掌聲) -- 但我們從全世界各地的發現中, 我們還有許多種其他方法。

這是一種微生物,1996年被記載 它生活在深海。 大約1.5英里深, 幾乎是在沸騰的水溫中。 它將二氧化碳轉化成甲烷 使用氫分子最為它的能量來源。 我們在看是否能把 收集到的二氧化染 它們非常方便就能被引進處理站, 轉化成燃料, 來驅動這個過程。

因此在很短的時間內, 我們覺得我們或許可以增加對於"生命是什麼?" 的基本問題的理解。 我們的確 有著替換整個 石油化工行業的小小目標。

如果你不能在TED做到這些,哪里還有可能呢?


成為一項主要的能源。 並且我們也在使用同樣的工具 製造了幾組即時疫苗。 你們都看到今年出現的流感, 我們總是要慢上一年的時間並且在缺乏資金的情況下 才等到有用的疫苗。 我認為這情形是可以改變的 透過預先製造混合疫苗。 這是未來可能會呈現的情況 藉由改造基因, 現在的演化樹 會加速演化的速度 這將會應用到人造細菌,古細菌 最終到真核生物上。 我們正在一條離改善人類生活越來越遠的路上。 我們的目標就是確保我們能有機會活到 足夠長的時間或許就能做到這件事了。非常感謝大家。

成細菌基因 人造生物大突破 ( 2008/1)

美國科學家24日宣布,他們在人造生物(artificial life)領域已獲致重大新進展。研究人員費盡心血,合成化學成分,製造出一個細菌的完整基因組(entire genome)。這項進展是新興的合成生物學(synthetic biology)一個重大分水嶺。

下一步 人造DNA生物

此一研究由爭議性頗高的知名科學家凡特( J. Craig Venter )召集一組研究員,在他的馬里蘭州凡特研究所實驗室完成。科學家過去曾合成病毒的完整 DNA ,但這項新研究首次製出細菌的完整基因組。

細菌的構造遠比病毒複雜。新製出的基因組的長度,是過去合成的最長DNA的10倍。這項進展是五年研究的成果,報告刊登在24日上市的「科學」(Science)雜誌上。

科學家認為,他們下一步將可完全依賴人造DNA基因組製造出人造生物,方法是,把人造的基因組植入「宿主細胞」。基因組可自力更生,生長其所需的蛋白質,逐漸把細胞轉化為新生命。

可以研發生質燃料

凡特研究所的科學家史密斯(Hamilton Smith)在報告中指出:「藉著同心協力的團隊工作,我們已經顯示,製造出大型基因組現在已經可行,可以研發出重要用途,例如生質燃料(biofuel)。」

凡特表示:「我們現在所做的合成基因努力,將引進未來的基因設計。」一般認為,這項進展是合成生物學的分水嶺,這門科學涉及設計執行特別任務的有機物,像是生質燃料。合成生物學者希望,有朝一日能在電腦上設計出一種有機物,按一下「列印」鍵,產生必要的DNA,然後把此種DNA植入一個細胞,製造出「訂做的」的生物。

萬一失誤 釀出災禍

但是,外界擔心,合成生物學可能被用於製造病原體(pathogens),或因用心本善的科學家發生失誤而釀出災禍。科學家和哲學家一致認為,用人造DNA創造生物將是一個重大分水嶺,使生物和人造生物的界線變得模糊,迫使人類重新思考「生物」的意義。


科學家已把無生命的化學物質轉化為有生命的有機體,這項實驗對生命的本質提出了意義深遠的問題。 

  美國基因組學先驅克萊格.凡特( Craig Venter )昨天宣布,在他位於馬里蘭州和加州的實驗室,科研人員在其為期15年的研究項目中,已成功製造出全球首個“合成細胞”,一種稱為絲狀支原體的細菌。

  “我們穿越了一道關鍵的心理障礙,”凡特對英國《金融時報》表示。“這在科學和哲學兩個層面上改變了我自己對生命及其機理的思索。” 他表示,這一人造細菌的基因均在實驗室內構建,“從電腦上的信息開始,使用四瓶化學物質和一台化學合成裝置來構建的。” 

  《科學》期刊在網上發表了這項研究。它被許多獨立科學家和哲學家譽為一個標誌性突破。 英國牛津大學( Oxford University )的倫理學教授朱利安.薩烏萊斯( Julian Savulescu )表示:“此舉向創造具有能力的生物和構建永遠不可能自然進化的‘自然界’邁出了一步。” 

  這種合成的細菌有14個“水印序列”附在其基因組上,添加這些惰性的DNA延伸,是為了使其有別於同類的天然細菌。在培養皿中,合成細菌的行為(包括分裂)就像天然細菌一樣。之所以選擇絲狀支原體,是因為這是一種簡單的微生物,便於開發和驗證相關技術。這種技術眼下沒有實際用途。 

  但克萊格.凡特研究所( J Craig Venter Institute )和合成基因組公司(Synthetic Genomics)的科研人員有意向前推進,瞄准自然界可能不存在的更有用的目標。他們特別感興趣的是,設計能夠從空氣中捕捉二氧化碳、然後產生碳氫化合物燃料的藻類。合成基因組公司資助這項研究。 

  去年,合成基因組公司與埃克森美孚( ExxonMobil )簽署了一項6億美元的協議,旨在製造藻類生物燃料。“我們對天然藻類進行了大量研究,但找不到能以我們需要的規模、產生我們想要的燃料的藻類,”凡特表示。

分析

  • 預估人造合成細菌將是 2020 開始人類重大科技成就,由於人類商業環境之需求,許多防老化延長人類壽命之益菌、能源開發及食物、環保、身體環保之服務人類之益菌也將大幅運用在人類社會,人類大幅使役人造合成細菌時代將來臨;
  • 負面部份是人造合成細菌運用在生化武器及複製生命上,這也是無可避免;
  • 人體共生細菌是人體細胞10倍 , 防老化、延長人類壽命及食物、身體環保之服務益菌將改變人體過去共生細菌組織,對人類應該是好的方向,而且,影響很大。
  • 人類一旦持續合成生命,將更了解為什麼生命需結合高等屬靈生命之意義:延續宇宙高等生命之智慧。

Enhanced by Zemanta

2012年9月2日 星期日

後 ECFA 時代來臨,台灣面對的嚴重衰退問題 ( The golden period of China economic is gone? )

ECFA 時期來臨,台灣面對許多嚴肅的問題

  1. 大陸經濟邁入嚴冬,台灣經濟成為亞洲衰退最嚴重國家;
  2. 大摩降台全年GDP預測值至1.7%,比我預估更低,現在開始擔心台灣全年GDP只有 1.0% , 主因就是國內民間投資率出問題;
  3. 台灣工作機會減少,逼著大幅勞工在大陸、東南亞工作,由台商得知之訊息約 300 萬白領勞工在國外工作,其中有一半是國外國內兩邊飛,台灣已經成為亞洲最大白領勞工輸出國,目前接觸到的大陸台幹,40% 生活比以前差 , 加上大陸持續對台商釋出投資優惠,人才、資金都被大陸吸走,國內如何應對這問題成為重點, 政府須加速產業升級之投資,改變國庫收入結構,才能再提供更優慧之投資環境吸引外資投資台灣;行政院主計總處今(22)日發布7月失業率為4.31%,來到去(100)年9月、近1年以來的新高,主要是受到畢業生投入職場影響,值得注意的是,4.31%的失業率不僅是亞洲四小龍中最高的,甚至還比日本的4.3%高出一點。觀察其他世界主要國家(地區)的失業率,台灣4.31%的失業率雖仍低於美國8.3%、英國8.0%、加拿大7.3%,以及德國6.8%,但比香港3.2%、韓國3.1%,新加坡2.0%(居民失業率2.8%)都來得高,甚至還比日本的4.3%,略微高出0.01個百分點。
  4. 大陸的黃金歲月已經過去了,台商需要大幅調整,連鴻海都全世界設 EMS 工廠、retail 經銷點,而 EPS 還是持續衰退,就可知道這一波台商經營環境嚴峻,轉型需持續加速,政府更須加速產業升級之投資,而不是一直增加公務員;
  5. 2012歲出竟然達1.93兆,是國債鐘警訊,政府經常性支出創新高健保支出也創新高勞保福利支出占政府支出創新低、而民間失業率是歷任最高、民間投資率是歷任最低,『油、電、糖、瓦斯、水果 漲幅卻創歷任總統新高』,8月CPI年增率飆升至3.42% 菜價創近5年新高, 說實在政府根本沒有在改善;
  6. ECFA 只剩金融業利多幫助較大,未來金融業及光觀業是持續受惠族群台灣金融業有三利多,問題是全民真能受益嗎?真能救台灣經濟嗎? 我很懷疑,大陸因自顧不暇地方缺資金又要加速轉型,只好運用台灣,造成對台灣人才、資金都被大幅吸走 ,對台灣傷害很大,更大問題是台灣產業升級慢,原因是中國製造業與台灣產生很強烈競爭關係,讓台商只在中國進口原料,而不從台灣進口,這就是ECFA的負面效果,而且,歐洲、中國經濟衰退,亞洲製造業 8月頹勢加深,九月~十月極可能更差。 2013 大陸自身難保,亞洲區域性競爭增加,大家想壓低匯率拼出口,所以美國只要在維繫美元、發行延伸性債卷商品就可以將資金引回美國刺激經濟,台灣若想增加中小企業出口大陸,許多電信產品大陸還對台灣抽 VAT 17%,馬政府須努力於這部份才能增加民間投資率,從另一觀點看就是大陸善意不夠。如果ECFA無法有利於台灣經濟,兩岸關係與ECFA是否能持續延續將成為重要因子,兩岸關係雖轉好但台灣人對大陸不再有願景。
  7. 施羅德投信指出,全球經濟前景有像是,歐元區重組、中東石油危機、美國2013年初財政懸崖、全球劇烈的氣候變遷、甚至再一次大規模恐怖攻擊等隱憂,任一者都可能令經濟局勢遽然惡化投資時,應以「風險配置」取代「資產配置」的觀念。
  8. 2012 ~ 2013 台灣經濟更嚴峻,恐怕只有個股表現。政府必須大幅轉型每年淘汰績效差之公務員,才能降低政府經常性支出,提高政府績效,才能增加政府鼓勵產業升級之投資。亞洲12國第2季GDP經濟成長率,名次依序為中國大陸7.6%、印尼6.4%、菲律賓5.9%、印度5.5%、馬來西亞5.4%、越南4.7%、泰國4.2%、日本3.5%、南韓2.4%、新加坡2.0%、香港1.1%以及台灣的-0.18%,台灣經濟成長率  -0.18%敬陪末座,還是亞洲唯一負成長的
  9. 各種物價主因仍是油價、瓦斯價格, 油價漲就影響電價,電價漲將造成所有物資都漲價 , 這也是經濟衰退之另一原因:
  10. 由於,政府改革方向錯誤,沒有改善投資率與經濟,失業率已經連續幾個月惡化,8月失業率4.40%,失業人數50萬2千人,台灣失業率已經是亞洲最差之一 , 青年失業率13.61%今年新高 痛苦指數超鄰國,連日本4.3%、香港3.2% 、 南韓3.1% 、 新加坡2%都不如,主計處還一直找理由
  11. 劉億如說出的台灣財政事實 "但客觀事實是,依照國際標準,台灣的國債(含潛藏性負債)早已超過GDP的一○○%台灣希臘化早就開始了,但是軍公教還有退休的43萬人在吃國庫18趴利息,國營企業高層還在轉任吃高薪獎金掏空國庫, 國營企業推升物價程度相當嚴重;
  12. 開放能經濟大成長的先決條件是稅制及投資環境勝週遭競爭地區,而台灣剛好是營所稅10%、保留盈餘加扣稅10%、遺產稅10%都比新加坡、香港高新加坡、香港投資開公司養員工許多優惠,這就是新加坡、香港能勝過台灣之處,而新加坡、香港是營業稅比台灣高、進口關稅更低、汽車相關稅高、平均綜所稅比台灣高,所以新加坡、香港是拉住有錢人投資新加坡、香港創造救業機會,所以提供廉價國民屋讓一般民眾買房住,既不影響有錢人投資又不影響一般民眾買房住。
  13. 政府應該增加分攤勞保費比率改善勞保政府支持度,因為政府將許多勞工社會捕助支出挪用勞保基金的錢,歷年投資虧損又未補足,造成勞保基金大失血,美國將稅收之 15% 支出補助失業勞工,而台灣竟然是由勞保基金支出,台灣政府歲出內僅由低於3%之支出用於勞保費補助及勞保基金,整體計算補助失業勞工占稅收低於0.2%,不僅違反憲法還反世界人權,政府應盡速改善
也就是說台商及政府支出、國庫收入方式都要轉型,否則,台灣大衰退、政府高負債且無績效時間來了,如果,美國明年又緊縮收回資金及利率調升,台灣衰退將持續。

 中國大陸官方昨(1)日公布8月份的大陸製造業PMI數據,結果跌破市場眼鏡,僅有49.2%,低於市場預期的50.0%與7月的50.1%。這也是大陸製造業9個月以來首度呈現萎縮現象,不僅使得外資銀行開始調降大陸的GDP成長預期,產學界的「降準」呼聲也隨之響起。

     根據中國國家統計局、中國物流與採購協會所公布的數據,大陸8月製造業PMI為49.2%,低於道瓊日前對11位經濟學家的調查的平均值50.0%,並已連續4個月下滑,更是今年以來首次跌破50.0%的榮枯臨界值。

     在官方PMI數據公布之後,澳盛銀行隨即將大陸今年的GDP成長預期從原來的8.2%下調到7.8%。澳盛銀行經濟學家周浩表示,大陸8月份製造業PMI中的原材料庫存與新訂單指數下滑,顯示企業的需求依然疲弱。他認為,大陸經濟顯然還在下滑,第3季的GDP成長很可能會低於第2季的7.6%。

     美銀美林中國經濟學家陸挺認為,這次官方的PMI數據與稍早匯豐的PMI預覽一致,意味著8月份的整體宏觀經濟數據恐難樂觀。他預估,大陸經濟將會軟著陸,但經濟增長將持續放緩,第3季的GDP年增率將只有7.4%。

     高盛日前則在研究報告中指出,大陸經濟問題已經升級為全球經濟的三大風險之一,因為大陸的經濟增長動力依舊疲弱,目前也缺乏跡象顯示官方會推出更多刺激與寬鬆政策來扭轉下滑的趨勢。

陸經濟邁入嚴冬?魏橋:今年棉花需求恐縮11% ( China economic slow down in speed ? )

彭博社22日報導,魏橋紡織(Weiqiao Textile Co.)董事長張紅霞(Zhang Hongxia)20日在香港接受專訪時表示,中國大陸對棉花的消費量恐怕會在今(2012)年萎縮11%至800萬公噸,主因經濟惡化衝擊需求並導致原物料庫存上升。她警告,大陸經濟才剛邁入嚴冬而已,從煤炭到鋼鐵都面臨了庫存不斷囤積的困境。張紅霞一度在3月份預估今年大陸消耗的棉花數量將上升至最多950萬公噸。大陸約佔全球40%的棉花消耗量。

亞洲最大原物料上市供應商Noble Group Ltd.執行長Yusuf Alireza 8月21日在接受彭博社專訪時也預期,未來12-24個月整體環境將非常艱困。此外,全球最大鐵礦砂製造商巴西淡水河谷公司(Vale SA)投資人關係部主任Roberto Castello Branco 8月14日在彭博巴西經濟高峰會上表示,大陸的黃金歲月已經過去了,未來不會再看到10、12%的成長率。
大陸海關總署甫於8月10日公布,今年7月進口額1,517.9億美元,僅年增4.7%,低於上月的6.3%與道瓊社綜合經濟學家預期的7%;出口額1,769.4億美元,年增1%,大幅低於上月的11%,同時也低於市場預期的8%。在進口商品中,鐵礦石、鋁等進口價格下跌明顯。1-7月大陸鐵礦砂進口4.2億噸,年增9.1%,進口均價每噸138.5美元,年減15.2%;未鍛造鋁及鋁材71.1萬噸,年增34%,進口均價每噸3978.2美元,年減18.9%。

國際在線8月16日報導,據國土資源部網站消息,國家發改委近日下發了《關于印發〈煤炭工業發展「十二五」規劃2012年度實施方案〉的通知》,再次強調推進煤礦企業兼並重組,並下調了今年全年煤炭預期目標,以加碼煤價企穩。一位業內人士表示,受宏觀經濟下行影響,今年煤炭產業不景氣,煤價一跌再跌,兼並重組的阻力大大減少。同時,煤炭資源整合對整個煤炭業產能的影響也已經減弱。

水河谷:中國大陸的黃金歲月已經過去

彭博社報導,巴西淡水河谷公司(Vale SA)投資人關係部主任Roberto Castello Branco 14日在彭博巴西經濟高峰會上表示,中國大陸的黃金歲月已經過去了,未來不會再看到10、12%的成長率。他說,淡水河谷只是務實看待中國大陸:既不過度悲觀,也不過度樂觀。淡水河谷第2季約有44%的鐵礦砂、高爐球團礦(Pellet)的出貨量是銷往大陸。巴西淡水河谷為全球最大的鐵礦石生產企業。

Castello Branco說,淡水河谷對歐洲景氣抱持非常負面的看法。5月25日公開喊出「今年底/明年初全球經濟100%會衰退」的投資大師麥嘉華(Marc Faber)看法略有不同。他在接受彭博社專訪時透露他正在買進歐洲股票。談到中國大陸,他說他會等到經濟刺激方案內容出爐後再進場作多當地股票。

Marc Faber said  100%
Chance of Global Recession
 
Thomson Reuters 14日報導,根據Steel Index的報價,鐵含量62%的鐵礦砂現貨價14日跌0.8%至每噸112.90美元,創2009年12月29日以來新低;過去24個交易日以來有22次是以下跌作收。中國大陸7月鐵礦石進口減0.8%。

 ECFA 時期來臨 ( 縮減政府開支、刺激民間投資、 增加創新的時代來臨了 )

後ECFA(兩岸經濟合作架構協議)時代,如何吸引外資及增加內部投資?成為重點,台北城為人民幣中心反而比其他重要,簽署其他國家之FTA以東協、南美、東歐為優先,因為,它們關稅很高影響很大;

政府必須是小而美、高效率、消減國債,政府及勞工退休福利需邁向平等,全世界都在砍公務員幅利、縮減政府開支、刺激民間投資的時代來臨了,也就是說,再來都是比政府要激勵民間投資之績效,績效差之國家就會變成希臘化國家。
Enhanced by Zemanta

2012年9月1日 星期六

雲端人工智慧結合超級電腦將是下一場革命 ( AI and super-computer become another revolution in cloud )

English: Watson demoed by IBM employees.
English: Watson demoed by IBM employees. (Photo credit: Wikipedia)
誰還需要 Siri? IBM想把超級電腦Watson做成手機

IBM 花了 5 年時間研發的超級電腦「Watson」在 2011 年 3 月於益智競賽節目《Jeopardy》中,以絕對優勢擊敗兩名人類選手。現在 IBM 試圖將這項技術應用到手機上。據《路透社》報導,IBM 研發副總 Bernie Meyerson 設想的願景是能夠用語音啟動 Watson,讓他能像蘋果研發的個人助理 Siri 一樣回答使用者問題,不過解決問題的能力將遠勝 Siri。

你可以問 Siri:我明天出門約會該不該帶傘?但其實這種單純的問題Siri正確回答的機率也還是小於 70%;然而你可以問 Watson:我什麼時候該種玉米?Watson 會在數秒內根據你的所在地處理完相關的歷史趨勢及科研資料。

IBM 一直有計畫地探索 Watson 的附加功能並開發新的市場,估計 Watson 在 2015 年前所帶來收益達 160 億美元。IBM 曾讓 Watson 處理花旗的財金資訊,和 WellPoint 的癌症資料。而下一版的 Watson 2.0 將具備足夠的能源效率,能夠在智慧型手機和平板電腦上運作。

目前 Watson 耗電的速度,據 Meyerson 表示,就和石頭掉到地上的速度差不多。

另一項挑戰是 Watson 需要花一些時間進行學習,才能在一個領域中變得具有可靠性。IBM 去年 9 月開始讓 Watson 應用在 WellPoint 需要的腫瘤領域,但估計要到 2013 年底  Watson 才會變成專家。

然後研究者還需要增加語音與影像辨識系統,Watson 才能對現實世界輸入的資料做出回應,好在 IBM 已經具有轉譯影像的技術,所以這個問題應該會比較好解決。

Meyerson 表示,有一天 Watson 會成為世界所有知識庫中最不可思議的引擎。

語音新創應用

最近參加一個資通訊產品的創新設計及應用比賽擔任評審,參加的產品五花八門,有智慧型行動裝置、雲端應用、高效能桌上型電腦、聯網電視、遊戲機、數位相機、印表機等等,令人目不暇給。

說實在的,各產品都有其獨特的優點,如何擇優給獎對評審真是一大挑戰。因為有的產品以精緻取勝、有的則以設計出線、另有以創新人機介面勝出、也有以性價比來凸顯其價值。尤其『創新』這個用詞,人言人殊,很難有一個共通的準則與判斷的基準,因此在評審過程中引發委員諸多的討論。最後,在投票表決的情況下選出了iPhone 4S。主要的理由之一,在於其透過語音辨識及人工智慧的技術,開創了未來科技應用上的無限可能。

基本上,語音辨識及人工智慧一直是科學上研究的重要主題,但在技術無法有效突破的情況下,應用有其侷限。不過許多廠商仍著眼其未來可能的廣大應用而持續的投入。IBM的華生及Apple的Siri兩個案例,給產業界帶來很大的驚喜與曙光。

IBM過去的電腦『深藍』(Deep Blue),以西洋棋天才棋王Kasparov為挑戰對象,於1997年五月締造了歷史紀錄,讓世界棋王俯首稱臣,榮登世界棋王寶座,亦即史上第一次電腦擊敗了人腦。

在「深藍」之後,IBM再推出「華生」(Watson)電腦,挑戰電視益智節目高手,台灣時間2102年二月17日上午,IBM Watson電腦,順利奪得美國老牌益智節目「Jeopardy!」的頭獎美金一百萬元,成為該節目最新出爐的紀錄保持者。

從技術上觀察,華生電腦的人工智慧比以前的電腦更進一步,能辨識及瞭解複雜變化的人類語言,包括相關語、諷刺和字謎,像真人一樣快。這項科技若能進一步發展,對現實世界的實務運用應會來帶來深遠影響。

而Apple身為新興應用與使用者介面的領導者,在過去發展行動通訊應用之餘,已將多款常見的智慧型行動裝置操作方式轉化為專利,包括在拖曳與翻頁操作上,畫面的小幅度彈回效果,以及一般常見的滑動解鎖功能,以上幾項專利目前均被Apple作為封鎖Android或是其他陣營在銷售至歐美市場時的進入障礙。

去年Apple搭配新機iPhone 4S內嵌的Siri人工智慧助理軟體,其可以協助使用者做許多的語音輸入的應用,例如查詢天氣,設定鬧鐘。使用者可以跟Siri說我要在7點起床,Siri即會設定7點的鬧鐘;或者跟Siri說,在3點要跟某人開會,其就會幫你預定行程。

人機介面的發展不斷演進,從鍵盤,觸控,手勢,一直到語音,人們的理想都是希望能夠朝自然直覺的方式來應用,雖然技術目前仍不夠完美,但已有初步的成效,假以時日,將可更廣泛的應用於各種如醫療、觀光、零售、電子商務---等等產業及市場,未來潛力值得期待!


Google結合了語音辨識、對語言的理解,及知識圖表等技術,讓語音搜尋更能解析使用者的問題,而且有時會以完整的語音回應,該功能已於數周前支援Android,而且很快就會支援iPhone及iPad。 

即使蘋果已決定在最新的iOS 6中移除Google Maps及YouTube等預設服務,不過Google仍持續開發支援iOS的獨立程式,以避免被排除在高市佔的iOS之外。Google本周宣布即將更新iOS上的Google搜尋程式,新增自然語言搜尋功能,成為Siri的競爭對手。 

支援iOS的Google搜尋原本就提供語音搜尋功能,不過新版將進一步允許使用者以自然語言講出自己的需求,而且程式將會同時透過語音及搜尋結果回應使用者的詢問。 

Google Search資深副總裁Amit Singhal認為,詢問一件事最自然的方式之一就是大聲的講出來,因此Google結合了語音辨識、對語言的理解,及知識圖表等技術,讓語音搜尋更能解析使用者的問題,而且有時會以完整的語音回應,該功能已於數周前支援Android,而且很快就會支援iPhone及iPad。 

使用者在啟用Google Search服務後,只要按下麥克風圖示就能開始進行語音查詢,而且就像朋友間的應對一樣,例如詢問「這個周末有哪些電影在上映?」,除了Google Search會照常列出最近的戲院、電影名稱、時刻表等搜尋結果外,該程式還會以語音回答使用者的詢問。 

Google的Android與蘋果的iOS為全球最大的兩大行動平台,包括平台與行動服務都已成為雙方的戰場,且競爭態勢日趨明顯。

虛擬人腦

建立巨型數位大腦類比,將可改變神經科學與醫學,並找出製造更強大電腦的新方法。

重點提要
  • 電腦類比將以空前逼真的數位化方式,揭開人腦運作各層次的內幕。
  • 2020年以前,數位化大腦或許就可以表現單一腦細胞的運作歷程,甚至是整個大腦的運作方式。
  • 虛擬大腦可以做為真實大腦的替身,幫助我們解開自閉癥的秘密,或進行虛擬藥物試驗。

該是改變大腦研究方法的時候了。

化約生物學(檢視個別腦區、神經迴路與分子)帶我們走了很長的路,但它不足以解釋人腦這個頭顱中舉世無雙的資訊處理器如何運作。我們不但要化約,還要組建;不但要切分,還要建造。要達到這個目標,我們需要一個結合分析與綜合的新典範。化約論之父、法國哲學家笛卡兒就曾寫到分部研究再重組出整體的重要性。

科學界目前有一專案標,就是結合各種技術,設計出一個能夠完全類比人腦的絕妙新科學儀器。儘管這個東西目前還不存在,但我們已在著手建造。你可以把這個儀器想像成史上功能最強大的飛行類比器,只不過它不是類比飛行,而是在大腦中遨遊。這個「虛擬大腦」會在超級電腦上運作,並將神經科學至今所產生的所有資料融合在一起。

數位大腦將成為科學社群的共同資源:研究人員可以預約數位大腦來進行實驗,就像使用大型望遠鏡一樣。他們可以用數位大腦來測試人腦在正常或生病時的運作理論。他們將充實數位大腦的功能,協助發展出自閉癥或精神分裂癥的新診斷測試,還有憂鬱癥和阿茲海默癥的新療法。這個涉及百兆個神經迴路連結的計畫,將啟發仿人腦電腦和智慧型機器人的設計靈感。簡言之,數位大腦將改變神經科學、醫學以及資訊科學。

盒中大腦

在2010年代末,超級電腦的功能將可以支援龐大運算數據的需求,讓科學家得以進行首次的類比人腦實驗。我們無須解開人腦的所有奧秘,就可以打造虛擬大腦。它甚至還可能會提供架構,來幫助我們融會貫通已知的資訊,同時也讓我們得以預測未知。這些預測可以說明未來實驗的重點,讓我們不必做白工。我們所產生的知識將和既有知識結合,架構中的「空隙」也會被越來越多的實際細節填滿。最後,我們就能擁有一個運作和大腦完全相符模型,從分子層級到整個大腦都能夠精準重現。

這是人腦計畫(Human Brain Project, HBP)的目標,約有130所來自世界各地的大專院校參與該項計畫。歐盟宣佈將在接下來的10年內提供高達10億歐元的巨額經費給兩項科學計畫,目前有六項計畫參與競爭,人腦計畫就是其中之一,2013年2月便知錢落誰家。

我們需要這個類比器的理由至少有兩個。光是在歐洲,就有1億8000萬人受腦部疾病所苦(約人口的1/3),隨著人口的老化,這個數字也跟著增加。在此同時,藥廠卻並未投資研究神經系統病變的新療法。以全面性的觀點看待腦部,將讓我們得以透過生物特質來重新分類腦部疾病,而非只是將它們視為各種癥狀的組合。這種開闊的觀點,將幫助我們發展出專門針對潛在異常狀況的療法。

第二個理由是電腦運算遭遇瓶頸,並需要進一步的發展。儘管電腦處理資訊的功能越來越強大,但是仍然無法像動物的大腦般輕鬆完成許多任務。例如電腦科學家在視覺辨認上已有了重大進展,但是這些機器仍然無法像大腦般能以一個畫面的內容或是隨機的片段資訊來預測未來。

此外,越強大的電腦越耗電,電力供應總有一天會不足。目前超級電腦的效能是以千兆浮點運算(petaflop)為單位,也就是每秒能進行千兆次的邏輯運算。到了下一個世代(約2020年),運算速度將比現在快1000倍,變成百萬兆浮點運算(exaflop)。一部百萬兆級的機器要消耗約20百萬瓦的電力,約等於一個小鎮的冬季用電量。為了製造出功能日益強大的電腦,讓它以高效能的方式做到一些人腦可以輕易完成的事情,我們需要全新的策略。

我們也可以從人腦獲得一些啟發,畢竟它執行許多心智功能時,只需耗能20瓦左右,約等於一顆微弱燈泡所需的電力,是百萬兆級機器的百萬分之一。為了達到這個目標,我們必須瞭解大腦從基因到行為的多層組織。所有知識都在那裡,但我們必須將它們融會貫通,此時我們的類比器就變成這項任務的平臺。

有評論者認為,類比人腦是無法達成的目標,主要的反對理由之一是不可能複製大腦中百兆個神經突觸的連結,因為我們根本無法對其進行量測。我們確實無法量測大腦突觸的連結網路,因此我們並不打算全盤複製它,我們計畫以不同的方法來重現腦細胞間的大量連結。

我們的關鍵策略,是根據大腦的發育方式來描繪基本藍圖,也就是遵循在演化過程中引導大腦發展並在每一個胎兒身上不斷重現的原則。理論上,我們只要掌握那些原則,就可以組建大腦了。人們的懷疑是對的,大腦的複雜程度確實讓人卻步,所以我們才需要超級電腦來掌握這些複雜度。但是要瞭解這些規則還不算太難,只要找到這些規則,我們就能把這份藍圖應用在生物學上,並在電腦上創造一個「矽晶片」大腦。

分析

  • 雲端運算及人工智慧結合超級電腦將是下一場新的產業革命;
  • 主要品牌廠商是 IBM、Google,台灣要準備什麼資源可以成為新的產業之供應鏈?
  • 台灣需要有鼓勵外商來投資之策略,台灣外資投資率之排名是全球倒數第二,馬總統稅制及鼓勵外商來投資之條件太差。
  • 電腦上創造一個「矽晶片」大腦在經濟效益上是否可行將是另一問題,因為耗電量太高,service cost 將過高無法商業化。
  • 雲端智能運算及人工智慧運算優勢是:
    • 10 ~ 100倍速於 smart phone 、 tablet  運算速度;
    • 多處理器平行及分配運算軟體;
    • 10   ~ 100倍速收集網路及群體資訊;
    • 收集網路及群體資訊特徵資料庫;
    • 智能連結集體資料庫;
    • 能處理龐大資料;
Enhanced by Zemanta