本期內容簡介

總編輯的話

在努力朝著人工智慧發展的路途上，且讓我們慢下腳步，先深入的了解人工智慧的基礎：『深度學習』。

『AI 人工智慧』這個名詞隨著2015 年AlphaGo 擊敗韓國圍棋高手後，引起了大眾的關注且儼然已經成為了科學研究的主流。近一兩年，科技部也把AI 人工智慧列為重點的研究發展方向，根據科技部學術研究計畫補助查詢，與人工智慧相關通過的研究計畫案數量， 2016 年及2017 年大約都落在近40 件左右，但在2018 年通過案件數量成長了近4 倍，來到了138 件；顯示出AI 人工智慧的相關研究正迅速在台灣發酵中。有趣的是，與人工智慧相關的研究計畫案並不侷限在自然科學或工程科學領域內，『它』是非常跨領域的，顯示出在不同的面向上都有可能藉由人工智慧技術的發展而有大的改變或突破；但同時，人工智慧對於人類生活帶來的衝擊可能也不可忽視，所以我們也能看見文法商領域的專家學者投入人工智慧相關議題的研究。也許有人會笑說，這是因為有個傳言只要計畫名稱或關鍵字上有『人工智慧』四個大字，計畫通過率會大幅上升，導致於大家紛紛跳入這人工智慧的研究大池中，試圖找尋生存的空間；但無論如何，回到科學人的本質，了解人工智慧的發展歷史或者說回到人工智慧的最初源頭— 機器學習（深度學習），可以幫助我們更了解人工智慧是怎麼一回事？使得『人工智慧』不再只是一個口號或空泛的名詞。

本期的專文特別邀請專長為深度學習、機器學習凝態計算的皮旭庭博士（美國加州大學戴維斯分校物理博士）針對『深度學習』這個主題進行由歷史細說，有淺至深的介紹，也帶入了深度學習在許多凝態物理上的應用。本期專文共分為三個部分：『什麼是深度學習』、『深度學習的兩個基本架構：CNN( 卷積神經網路) 與RNN( 循環神經網路)』與『深度學習與凝態物理』；適合不同需求或程度的讀者閱讀，透過皮博士詳細的介紹，深度學習也正在讀者的身上發生，人工智慧的相關知識也許正透過神經網路在我們的大腦中與不同領域的知識相互連結統整，建構出更完整的科學知識，協助我們之後可以有一些基礎判斷網路上來自各方與人工智慧相關的新聞及訊息其真偽與正確性。

本期的物理新知，編輯團隊選擇兩篇與生活息息相關的文章：『腳下乾坤— 世足用球背後的物理玄機』與『拯救名畫大作戰— 膠帶撕不掉？把它溶掉吧！』希望讀者可以透過輕鬆閱讀的方式，看見物理與生活的連結。天天在用的洗衣機，裡面有藏了多少的物理觀念？『洗衣機物理學』讓你看得見！本期的觀念物理，作者張慧貞老師特別送出了與『彈跳線圈探討磁學』主題中使用的精美教具要送給30 位以上上網作答的好朋友們～有上網作答的朋友，別忘了到『觀念物理』專欄來找找答案喔！

科學家是許許多多小朋友小時候的目標，也是許多人覺得遙不可及的職業，但在不同的時空背景下，有許多科學家因為國家的動盪不安，讓他們到處流浪或者必須放棄自己最愛的研究工作，科學的進展也許就因為少了這些科學家的貢獻而變得緩慢了一些。這些流浪的科學家所面臨的處境是什麼？而他們又如何在異鄉重起爐灶？這些故事都在『在異鄉重起爐灶的流浪科學家』。

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