搶進歐美 友通強化智慧製造

搶進歐美 友通強化智慧製造


友通部署智慧製造解決方案,透過導入多項嶄新的自動化設備,將桃園新廠房打造為智慧新工廠。左起為總經理蘇家弘、副董事長李昌鴻、營運中心總經理詹信仲。圖/袁顥庭

友通資訊(2397)展現智慧新工廠的轉型成果,導入多項自動化設備,整體製程控制能力提升,包含產出率提升30%、料件掌握度99.9%、直通率99.6%,可以支應到2025年的成長。

友通副董事長李昌鴻表示,美國加強新基建、未來歐洲也會增加,因應未來成長需求,預計每年都將投入每股純益1元,準備好滿足客戶需求。

李昌鴻表示,台灣缺工問題嚴重,過去幾年大力推數位轉型,可以用同樣的人力提升生產產能和效能。台灣企業IT支出占比僅約2.3%~2.4%,但是美國企業高達6%,畢竟美國人力貴、人又難請,可以推自動化,不要浪費人力做低階的工作。

友通桃園智慧新工廠產能、效能提升,將SMT生產線一舉擴增至6條,並整合高效率AS/RS無人搬運車與自動化智能倉儲系統,讓工單備料物料周轉效率提升20%、產出率提升30%。準確率方面,導入X-Ray自動點料機,精準清點及計算打件後的零件數量。智慧型供料器提供兩道智慧雙重確認,生產追溯系統則提供完整的物料產品的追溯能力,料件掌握度達99.9%。產品品質方面,透過爐前2D AOI與爐後3D AOI自動光學及X-Ray檢測,確保成品零件的正確性及製程品質。寬溫燒機室可依照客戶需求做老化測試,滿足各式關鍵應用要求的耐受性,直通率達99.6%。

搬遷一年來,桃園智慧工廠已順利整合IT與OT系統,產線的效率、準確率與品質三大面向均獲強化,更建構混合雲架構、提升資訊系統的串接能力與正確性,充足的產能及強大效能將成為企業推動OT智能化轉型的最強助力。

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友通近年積極投入微型化主機板研發,也全力開發Edge AI相關產品,並展開垂直應用布局,包括工業自動化、車聯網、醫療等解決方案。另一方面,高品質產品供應必須有堅實且具彈性的供應鏈做後盾。

看好未來幾年美國、歐洲新基建的剛性需求,友通除了桃園新廠之外,配合集團母公司佳世達在蘇州和越南的生產基地彈性生產,可以支撐公司一路成長到2025年,未來也會持續用併購等方式,持續擴大產能。

來源鏈接:https://ctee.com.tw/news/tech/730721.html

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Gogoro成立來最大組改 台灣首任總座是他_工業用機械手臂,無線充電裝置

為了進一步強化企業綜效,向消費者提供更好、更全面的客戶服務,同時更即時地將 Gogoro 解決方案推廣到世界各地人口密集的城市,Gogoro啟動成立以來最大組織架構調整,統合台灣市場的商務營運,聚焦提升公司的效率,強化業務對策,並分配更充沛的資源到「客戶體驗」與「國際拓展」與這兩項重要的任務之上。

以強化客戶體驗為核心,進一步整合智慧電動機車、電池交換網路、移動共享服務等商業運作與管理,即日起,所有面對台灣消費者的職能,包含 Gogoro 產品銷售、電動機車售後服務、Gogoro Network 與 GoShare 的營運與維護,台灣相關的市場行銷、營運管理、公共關係等,會全部整合在一個單位之下。

Gogoro 首位台灣市場總經理將由姜家煒出任,帶領這個融合後的新組織,全方位的發展與管理台灣市場的業務。姜家煒此前擔任 GoShare 新事業總監,從零開始組建服務團隊,同時負責產品設計與商業拓展,短短數月即帶領 GoShare® 成為移動共享服務的最大運量服務商,三年來註冊用戶數突破 160 萬,服務涵蓋台灣七大縣市,並成功推動 GoShare 落地印尼雅加達。

在過去的幾年中,Gogoro 已將產品與解決方案打磨得更加完善,並驗證了電池交換商業模式的可行性。接下來是該如何好好地掌握時機,憑藉我們的優勢讓 Gogoro 的業務拓展到世界各地。為了更好的執行 Gogoro 的全球營收策略,潘璟倫將升任 Gogoro 營收長 (Chief Revenue Officer) 這個新的職位,總管全公司的營收策略規劃,帶領團隊關注 Gogoro 的營收策略與海外版圖開拓。

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臭氧機的滅菌效果如何?

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選擇示波器的10 項考量因素

示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真,測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。

除此之外,Kaushik Burman 將出任印度市場總經理,領導 Gogoro 在印度的業務開發。姜家煒與 Kaushik Burman 作為台灣與印度市場的最高主管,都會向營收長匯報。潘璟倫此前擔任 Gogoro Network 總經理,任內順利的將 Gogoro Network 電池交換系統佈建至韓國、日本、德國、中國大陸、印尼、以色列、新加坡等國際市場。

為了強化集團營運效率,廖逸民將升任 Gogoro 營運長 (Chief Operating Officer),總部的各營運部門:包含品管、採購、供應鏈管理、生產、設備、總務等單位都將向營運長彙報。在這個新的職位上,他會統籌每日公司的運作,執行並強化營運標準、預算與成本控制。廖逸民之前擔任 Gogoro Solutions 總經理時,成功地與全球十多家車輛製造商合作,協力開發出超過數十款 Powered by Gogoro Network 可交換電池的電動二輪、三輪車款,PBGN 成為全球唯一正式商轉、跨品牌共用電池交換網路的車輛核心系統平台。

(中時 黃琮淵)

https://ctee.com.tw/news/industry/728721.html

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台塑河靜鋼廠發生爆炸事故 1死2傷

越南河靜省公安局表示,台塑河靜公司1日在維修管線時發生爆炸事故,導致1名工人死亡、2人受傷。初步調查指出,工人在焊接過程產生大量熱量,導致管線爆炸。

河靜省公安報報導,爆炸事故發生在當地時間1日下午1時18分,當時承包商正在維修台塑河靜公司能源部火力發電廠一號燃氣廠的管線。

事故導致工人阮廷新(Nguyen Dinh Tan,義安人)死亡,另外2名受傷的工人分別是武校孝(Vo Ta Hieu,河靜人)、黎文楊(Le Van Duong,廣平人)。

河靜省公安局局長阮洪峰(Nguyen Hong Phong)及工作小組1日晚間抵達現場,並就消防安全工作與台塑河靜公司主管進行討論。

台塑河靜公司主管和初步調查組認定,管線爆炸的原因是工人在焊接過程產生大量熱量引起。

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選擇好的茶葉罐,有效地保持茶葉的鮮度與風味!

茶葉罐的一般有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製等,其中以選用有雙層蓋的鐵製彩色茶罐和長頸錫瓶為佳,用陶瓷器貯存茶葉,則以口小腹大者為宜。


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https://ctee.com.tw/realtimenews/cna/728746.html

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永慶示警:房市投機炒作形同詐騙

永慶房產集團業務總經理葉凌棋表示,40多年前,永慶董事長孫慶餘引進「新式仲介」,引領台灣房仲業進入「房仲1.0-新式仲介時代」,之後再投身推動立法,讓產業提升進入「房仲2.0-法制仲介時代」,去年在政府積極推動下,「實價登錄2.0」及「房地合一稅2.0」政策雙雙上路,產業正式進入「房仲3.0-誠實房仲時代」。

如今房地合一稅2.0實施滿周年,永慶從政府公布的資料統計推估,適用45%稅率的短期交易案件有將近3萬筆,應納稅金額上看100億元,獲利金額可能超過220億元,這是刑事局公布推估全國一年遭詐騙金額約60億元的3.6倍。葉凌棋示警,房市投機炒作形同詐騙,比起其他詐騙事件更是有過之而不及。

葉凌棋指出,買賣屋金額大,一般人多數不會在短期內就單一物件買進又賣出,因此近3萬筆的短期交易案件中,恐怕有眾多是黑心房仲聯手投機客透過低買高賣坑殺民眾,來賺取價差的案例。

葉凌棋強調,遇到黑心房仲聯手投機客的「低買高賣、賺差價」,是消費者最大的交易及財務風險,提醒民眾務必要尋找正派、誠實房仲,才能保障自身權益。

葉凌棋也承諾,永慶房產集團會持續秉持誠實理念,做產業的良心,發揮台灣房仲第一品牌的影響力,引領產業向上提升,為消費者打造一個公平交易的平台。

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茶葉罐是用來存放茶葉的容器,有錫製、鐵製、陶瓷、玻璃、紙製的材質。

使用真空封口機常見問題?

封口機用途廣泛,各產業袋類包裝,食品包裝、豆乾、喜餅、咖啡豆、咖啡粉掛耳包、鳳梨酥等等

永慶創辦人、董事長孫慶餘多次呼籲「房仲是良心事業,不能只做到合法,更要為消費者權益嚴格把關」。永慶房屋除信守「先誠實再成交」理念,更連續四年推出誠實服務:2019年推出「永慶實價登錄3.0」,集團下的加盟品牌也陸續全面跟進落實;2020年提出「兩大誠實房價保證」,保證若未完整揭露成交行情至門牌、造成客戶損失將提出補償。去年再推出業界唯一的「真房價保證」,保證不炒房、不賺差價,若未落實最高將賠償買方400萬元、賠償賣方4倍服務費。

今年更首創提供賣方「短期成交熱區地圖」及買方「一年內成交再上市地圖」,以地圖呈現區內短期重複上市的物件數量,提醒消費者以避免成為投機炒房的受害者。

此外,永慶房產集團旗下加盟四品牌-永慶不動產、永義房屋、有巢氏房屋及台慶不動產近2萬名經紀人,今年也共同簽署「誠實服務承諾」,帶動台灣加盟房仲服務提升。

https://ctee.com.tw/news/industry/730741.html

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慧洋Q3營運遇亂流 Q4揚帆

散裝航運第三季受大陸封城等因素影響,運價波動大、營運遇亂流,慧洋-KY(2637)率先於5日公告自結9月稅前盈餘7.01億元,月減12.81%、年減47.68%,出現連三個月衰退,每股稅前盈餘0.94元;第三季稅前盈餘25.05億元、季減逾4成,每股稅前盈餘3.36元。

由於今年來運價高點在3至5月,反映在慧洋第一季稅前盈餘26.89億元、第二季43.02億元,每股稅前盈餘分別為3.6元、5.77元,上半年EPS為9.3元已創高底氣夠,即使第三季衰退,累計前三季每股稅前盈餘高達12.73元,仍賺贏去年全年的EPS 11.05元,創新高。

散裝船運價8月觸底後,9月開始回溫。慧洋表示,9月美洲穀物出口增加,加上歐盟禁止俄煤進口,轉向美國、澳洲、印尼等國家購買煤炭,推升BPI(巴拿馬型)平均指數回升至2,082點,月漲幅71%,BSI(極限型)、BHSI(輕便型)也有小幅回升。

慧洋有逾60艘指數連結型船舶,租金採預收方式,9月運價回溫效應將遞延,反映在10月營收表現。

市場預期,北美穀物、冬季煤炭即將進入旺季,加上大宗原物料需求復甦回補,第四季散裝航運可望重回成長軌道,目前全球散裝航運供給仍吃緊;明年船舶效能指數(EEXI)及營運碳強度指標(CII)兩大碳排環保新規將上路,未達標準之海上船舶須降速拉長船舶周轉天數,或淘汰報廢,都有助推升散裝航運營運表現。

市面十大品牌封口機!該如何選購?

市面上的封口機一般分為兩種:一種是要預熱的,一種是不用預熱的(插電後即可直接使用。)而瞬熱式就是不用預熱的封口機

選擇示波器的10 項考量因素

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滑鼠墊適用各種文宣活動廣告曝光,專業客製服務

滑鼠墊是用於放置和移動滑鼠的一個墊子。它的主要功能是防止在玻璃等特殊材質的表面上移動時的反射與折射影響滑鼠感光器的定位,提供一個方便滑鼠感光器系統計算移動向量的平面;次要功能是為了美觀,上面可印有精美、個性化的圖案;還有一些滑鼠墊增加了腕托以提高手部舒適度。

截至9月底,慧洋集團營運船舶141艘,平均船齡七年,明、後年將陸續交付七艘、四艘船舶,均為最新型NOx第三期節能船舶,將持續造船與汰換舊船政策,使船舶運力在最佳狀態。

近期通膨升息引起的貨幣大戰,也是航運股財報焦點,隨美元強升,台幣、日圓大貶,海運運費主要採美元計價,造船繳款採日圓等計價,可享匯兌利益挹注業外收益,慧洋9月因日圓、新台幣貶值,產生370萬美元匯兌利益,總計第三季匯兌利益約800萬美元(新台幣約2.56億元)。

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茂順營收大三元 訂單滿載

受惠於漲價與新台幣貶值效應,茂順(9942)5日公布自結9月合併營收3.89億元,年增25.97%,創單月新高,累計前三季合併營收29.9億元,年增5.98%,創同期新高。為增加產能,茂順斥資8,000萬元,分別在台灣廠與大陸昆山廠增加機台擴產,預計年底裝機完成,屆時可再增加10%產能。

茂順自結第三季合併營收10.86億元,年增12.16%,創單季新高。茂順透露,公司目前接單呈現滿單,且接單能見度可看到明年4月底,公司目前訂單無虞。

茂順去年宣布產品漲價10%,但因接單滿單,使得產品交期拉長,最長交期達八個月,至今年9月前,公司還在反映去年產品漲價。因原材料價格上漲及人力成本增加,茂順今年宣布產品漲價10%,自今年第四季開始將採用新價格出貨,有利於提升產品毛利率。

茂順透露,公司斥資8,000萬元增加機台擴產,其中,大陸昆山廠2,000萬元、台灣廠6,000萬元,主要添增新設備與機台。茂順主力機台包括射出加硫機、自動檢驗設備,及日本工具機龍頭Mazak複合加工機,可提升生產技術,並增加密封件加工品質。

此外,茂順增設傳順新廠專業鐵殼處理,並使用機器手臂,可提高生產品質及效率,第四季可提升10%產能。

塑膠射出成型加工商品有哪些?

塑膠粒預熱進料 : 將塑膠粒放入漏斗中,並且加溫預熱。可以乾燥塑膠粒並節省熔化時間

示波器鮮為人知的使用技巧?

一個典型的示波器通常是盒狀螢幕,有多個輸入連接,示波器至少包括探頭、顯示器和控制面板三部分

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貨櫃屋改裝後可應用在哪些地方呢?

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茂順說,第三季因缺人,產能利用率只達9成,在增人之後,希望10至12月產能利用率可近100%,以滿足客戶訂單交貨需求。

茂順表示,公司產品銷售比重,分別為汽機車用密封元件38%,工業用密封元件44%、農建礦用密封元件13%,及其他密封元件5%。

法人認為,茂順增加機台之後,若訂單充足,單月合併營收有機會挑戰4億元,加上今年下半年受惠產品漲價、擴產及新台幣兌美元貶值效益的助威,樂觀看待茂順今年合併營收可望衝破40億元,創歷史新高。

https://ctee.com.tw/news/industry/730763.html

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客戶拉貨增溫 和勤Q4更旺

高端精密沖壓大廠和勤精機(1586)5日公布,9月合併營收1.9億元、月增7.12%、年減23.29%,而累計前三季合併營收19.49億元,年增0.12%,續創歷年同期新高。和勤表示,汽車零件回到旺季水準,尤其,新能源車零件出貨比重持續拉高,在客戶訂單增量的帶動下,預期第四季旺季效益將更加明顯。

和勤9月兩大業務的營收,分別為汽車零件1.73億元,占比90.97%;硬碟機構件(VCM Plate)0.05億元,占比2.45%。

和勤汽車零件9月恢復正常出貨,營收較上月大幅攀升,至於硬碟(HDD)零件在全球電子業產業鏈庫存調整的壓力下,出貨也受到影響,預期客戶去化庫存會持續到第四季。

今年以來,大陸新能源車銷量持續高成長,前八月新能源車滲透率已接近23%,預計全年新能源車滲透率可達25%,亦即,新能源車的產銷成長幅度還會再提高。

隨著市場需求成長,和勤新能源車零件的營收貢獻明顯增加,包括供應自美系電動車大廠、大陸自主品牌電動車廠的零件,若再加上供應給各大車廠燃油車與新能源車共用的平台件,來自新能源車零件的營收占比更高。

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和勤表示,今年供應美系電動車大廠的零件品項、地區都有增加,目前供應的數量仍不及客戶需求量,公司持續提高生產效率,滿足客戶需求,下半年出貨給美系電動車大廠的零件,將再較上半年增量。

此外,和勤深化與博格華納、麥格納等全球汽車零件供應領導商合作,積極爭取大陸新創電動車品牌與各大合資品牌車廠訂單,下半年亦有新的項目開始出貨。

由於新能源車零件成長、汽車產業傳統旺季需求,汽車零件出貨預期會繼續拉高,即使硬碟零件仍受客戶調整庫存影響,和勤第四季營收預期仍將優於第三季,全年營收保持成長表現。

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快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型,最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中,利用螺桿混鍊,然後注入模,在模腔中冷卻並固化成型。

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榮成連三月虧損 第四季見曙光

旺季失靈,工紙大廠榮成(1909)5日公告9月自結稅前虧損2.06億元,換算每股虧損0.16元,為連三個月虧損,累計今年前三季損益「由正轉負」,稅前虧損1.77億元,前三季每股虧損0.14元。

不過法人認為,隨著大陸造紙市場庫存調整告一段落,搭配工紙主要原料廢紙價格下滑、成本紓壓,榮成最壞時間已過,第四季營運有望逐漸走出谷底。

受大陸造紙市場需求不振、庫存偏高,榮成7月營運驚見翻黑,自結每股稅前小虧0.05元,8月每股虧損再擴大到0.19元。5日公布9月每股虧損0.14元,雖然仍赤字,但虧損幅度較8月略縮減。

照理說,第三季配合歐美耶誕出貨,及雙11購物節等電商檔期加持,為大陸造紙業的傳統旺季,惟今年一反常態,由於今年以來大陸為了疫情管控清零,封城措施開開關關,嚴重影響內需消費及生產供應鏈;外加美國聯準會帶頭升息打通膨,引發全球經濟降溫,外銷出口同樣旺不起來。榮成有8成營收來自大陸,慘遭拖累,今年第三季營運旺季不旺。

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今年第三季大陸造紙市場旺季效應失靈,其實早見端倪,大陸紙業龍頭玖龍從7月底開始,罕見在旺季發布密集停機計畫。玖龍帶頭「減產保價」,雖然為造紙業帶來短期陣痛,但有利市場庫存加速回復健康,為短空長多。

玖龍經營層在上周線上法說會中預告,配合10月初大陸國慶,玖龍10月上旬仍安排各廠紙機輪流停機,但停機計畫到10月下旬就結束了,顯示庫存清理動作已告一段落。觀察玖龍等大陸紙廠,最近已陸續發出漲價函,預計10月10日起調漲售價,產品範圍涵括牛卡紙、白板紙、瓦楞紙等各紙種,此舉有利榮成獲利回穩。

另方面,榮成主要生產工紙,原料為廢紙,最近廢紙價格出現明顯回檔,有利榮成成本紓壓。法人看好榮成第四季營運有望逐漸走出谷底。

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IBM與Linux基金會底下的AI與資料(LFAI and Data)基金會合作,發布,這是一個資料和人工智慧資產目錄執行引擎。

在人工智慧生命周期中,需要使用資料來建構自動化模型,而在這個過程,資料需要經過大量的處理,建構模型的工作也會與不同的團隊互動,創建資料集、特徵、模型或是工作管線任務等,而這些工作,則需要可追溯性、治理、風險管理和元資料收集等功能支援。

為了解決這些問題,開發者需要一個中央儲存庫,儲存所有不同的資產類型,以便跨組織共享和重複使用這些資產,而MLX則提供了解決方案,作為人工智慧構建中央儲存庫,MLX供用戶儲存各種資產類型,並且執行檢查、授權和追蹤資料集,來提高人工智慧生命周期的效率。MLX允許用戶上傳、註冊、執行和部署人工智慧工作管線、模型、資料集和筆記本。

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資料科學家愛用的Jupyter筆記本,是個開源應用程式,可用來創建和共享包含可執行程式碼、函式、視覺化和文字的檔案,而在MLX中,用戶也可以將Jupyter筆記本,作為獨立的工作管線元件運作。

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思考模型的可解釋性

在進入機器學習、深度學習的領域之後,「模型」一詞就會不斷地出現,有時模型是個數學公式,有時是個神經元,越複雜的任務會用到更複雜的網路,有些模型可以直接解釋其組成與參數,有些模型則神祕難解。

可以解釋的模型

其實不只機器學習、深度學習的場合會用到模型,在其他場合也會用到模型,只是不會特地用到模型這個字眼。

舉例來說,如果想畫條二維直線,我們會使用y=ax+b這個模型;若想畫曲線,我們可以選擇多項式,或是更複雜的多項式組合,例如:貝茲曲線。

簡單來說,許多已知數學公式,本身就是個模型,而這類模型有著已知的變數形式、參數等計算方式,可運用文字或公式,具體解釋箇中細節。

這些模型的形式或參數,其實也是學習而來的,只不過學習的過程早就完成了,而且,是透過人類的大腦!

例如,在《Deep Learning with PyTorch》第五章〈學習的機制〉一開始就談到,早在西元1609年,關於資料科學的標準流程就已經建立起來了,例如,當時克卜勒就在沒有電腦、計算機甚至微積分的情況下,建立了克卜勒第一、第二定律,那麼,他是如何做到的?

如同現在的機器學習相關機制,克卜勒需要大量的觀察資料,試著清理出資料當中有用的部份,選擇某個曲線公式與參數,來試著擬合一部份資料,然後,再用另一部份資料來驗證,不斷地調整公式與參數,直到能符合觀察資料為止。

也就是說,對於目前已知、可解釋的公式來說,學習的過程早就由數學家、科學家等完成。

如果就機器學習、深度學習的術語來說,這些模型因為被儲存下來之後,於是,後人才得以直接使用、組合,從而能去解釋、模擬,以及預測更複雜的現象。

難以解釋的模型

由於數學家、科學家等不斷地根據既有的基本定理,從現象所觀察到的各種資料,找出可解釋現象的公式,能精確解釋公式中各參數的意義,因此,有越來越多的現象,可以透過公式來解釋,而這就像是在驗證伽利略說過的一句話:「數學是上帝用來書寫宇宙的文字」。

不過,有些任務其實就現階段的人類而言,沒辦法精確地找出對應的模型,然而,我們卻可以經由設定一個目標、微調達成目標的方式,以及重複地循環,來達成所需的各種任務,就像我在先前專欄談過的基因演算法,就是個例子。

以猴子打字而言,猴子本身帶有幾個基因,就代表著模型中有幾個參數,基因排列順序就是參數值,而眾多的猴子,代表著各種可能擬合世界的可能性。

因此,當我們評估猴子在世界中的適應度,就像是在評估與目標的差距,而通過適應度而可以繁衍的猴子在交換基因時的行為,就像是在微調參數,在經過無數代的繁衍之後,猴子可能滅絕,也有可能誕生出猴子界的莎士比亞。

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那麼,這隻猴子界的莎士比亞,該怎麼解釋其本身的基因排列,究竟有何意義呢?很難去解釋!那麼,這隻猴子界的莎士比亞,有辦法解釋其全部先代交換基因的過程,有什麼意義呢?事實上,這也是極為艱難的任務。

擁有莎士比亞能力的猴子是最終成果,是個難以精確解釋的模型,雖說如此,從更大的角度來看,其實,基因演算法是設定了一個更通用的模型,也就是:「設定目標」、「微調方式」、「適應度評估」、「重複循環」,而這類型演算法,放棄了解釋最終模型的可能性,以此換取解決複雜任務的可能性。

建立一個超級模型

關於「可以解釋的模型」,以及「難以解釋的模型」,這兩者之間的差異,其實,也普遍存在生活之中。

如果你畫了條拋物線,我請你用解釋路徑如何形成,應該是沒問題。不過,若你隨手畫了個葉片落下的流暢曲線,我請你解釋「流暢是怎麼個流暢法?曲線的公式是什麼?」此時,你八成說不出個所以然。

藉由藝術工作者的巧手,可以做出自然的曲線與平滑,這是來自藝術工作者長期的觀察、練習與經驗,曲線與平滑之類的規則,而且,它們早已內化為藝術工作者的一部份。不過,如果我們要將藝術工作者內化的一部份,提取出來、成為具體的公式與演算法,這並不是件容易的事。

確實地,有些規則過去已經被其他人所提取出來了,像我談過的自然界雜訊模擬(例如Perlin雜訊),或是Voronoi圖;當然,有不少藝術工作者是特意、有意識地安插公式、規則或演算,置入作品中,像是達利、艾雪等,所以,這類作者的作品,在可解釋性的部分,就會達到很高的程度。

深度學習之類的東西,其實就是試圖抽取出這些現階段難以解釋的規則,我們可能很難去解釋每個神經元到底處理了什麼,以及每一層神經網路又處理了什麼;然而,某些程度上,這與克卜勒、伽利略等的做法相比,彼此之先卻又沒有差異,也類似方才談過的基因演算法。而這些作法往往都是放棄了解釋最終模型的可能性,來換取解決複雜任務的可能性。

事實上,我們單看每個神經元,就像單看猴子的基因,不過就是簡單的組合,每個神經元就只是個線性模型接上激勵函數。

以二維來說,視激勵函數而定,每個神經元就是對一小段折線或曲線做出貢獻,在訓練完成之後,模型表現出的曲線,可以達到正確的迴歸或分類,然而,卻很難去解釋哪一層的哪個神經元,是貢獻了哪一個小線段的構成。

那麼,你不用事先建立模型嗎?不!你還是必須建立一個超級模型!至於需要幾個神經層?每層要幾個神經元?使用的激勵函數?學習率?最佳化策略?損失函數用哪個?……你仍然還要負責處理這些問題,並且使用大量的資料,反覆去實驗其正確性嗎?

該做的事情都一樣

確實地,現在機器學習、深度學習的領域,也已經存在著不少已經完成訓練、儲存下來的模型,這就像有了過去數學家、科學家建立的公式;然而,當有必要去建立自己的超級模型時,就會像《Deep Learning with PyTorch》最後一章的結論所言:「大多數的實驗都是以失敗收場的」。

也因此,機器學習、深度學習也不會是(有條件的)暴力法這類的東西。當你思考「可以解釋的模型」、「難以解釋的模型」兩者的差異,在必須構築一個超級模型,接下來用大量資料修正與驗證時,你跟早期數學家、科學家在做的事情,在本質上並沒有兩樣,只不過,現在大量的資料較易獲取,有高速的機器等,令現象的資料來源、驗證的時間成本等,都獲得了改善。

簡單地說,隨意地建立超級模型,暴力地調整超參數,就能達成任務嗎?不是吧!到最後,不管是建立可解釋或難以解釋的模型,該做的事情,還真的與西元1609年的時代沒有兩樣呢!

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