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【#科學腦洞時間】如果沒有二進位制會怎樣？
二進位制是採用 0、1 兩個數字編碼的計算系統，簡單來說，就是當數字增加到 2 的時候就要進位，是電腦世界所使用的語言。
那麼，如果二進位制這個概念消失了，人類會怎樣呢？
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👉首先，你的電腦手機可以丟掉了，因為它們根本開不了，電路的開關是由二進位中的 0、1 控制，1 表示接通、0 表示關閉。
當世界沒有二進位制，幾乎所有的 3C產品都會淪為廢鐵，我們將回到打電報、飛鴿傳書的時代。
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👉再來，你的偶像專輯可以拿來當飛盤丟了，為什麼呢？這要從 CD 的儲存原理講起，我們可以將燒錄 CD 想成在 CD 上打洞，由這些凹凸凹凸的點編譯成二進位制的 0101 代碼，再由機器解碼播放出音樂。
想想看這個既沒有 CD 又沒有電腦的世界，我們聽音樂只能聽 Live，背景音樂只能現場伴奏，唱出的歌聲也不能修音，人類的音樂發展大概就只能停在古典音樂時期了吧！
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👉沒有了二進位制，密碼學也將遇到瓶頸，我們不能將字母轉換成二元編碼來加快翻譯速度，軍事密文也必須拜託語言學家翻譯，這時敵人都打到門前了，我們還在糾結前線是在講 help 還是 hooray……
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好吧，說到這裡有意識到二進位制對我們有多麽重要了吧！沒有了二進位制，人類文明倒退三百年，一些國家可能早就戰敗滅亡了，而你大概也看不到這篇文章了！😅
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參考資料：
wiki《Binary number》、《CD-ROM》、《Cryptography》
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延伸閱讀：
量子電腦的全新可能性：自旋三重態非常規超導體
https://pansci.asia/archives/311658
公開金鑰密碼：能在網路上安全的傳送密碼，要感謝神奇的質數？ ——《用數學的語言看世界》
https://pansci.asia/archives/128734
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透過「解碼」腦波，日本團隊的 AI 能重建你腦中所見、所想
作者 Nana Ho | 發布日期 2018 年 01 月 14 日 13:00 |
試著想像一下，電腦可以讀取你在看著什麼、或想著什麼的情況，雖然聽起來非常科幻，但在日本團隊的研究下，這種像是電影劇情的未來正逐漸成真。
2017 年 12 月底時，日本京都大學神谷研究室 4 位科學家公布了他們研究人工智慧（AI）的結果，雖然還只是起步，但他們確實開發出讓 AI 學會了「解碼」人們腦波的新技術。
團隊創造的 AI 在讀取人的腦波後，根據對象腦波中顯示的影像，便能創造出相應但較為模糊的圖片，這種從人類大腦活動中可視化感知過程的技術，團隊將其稱呼為「深度圖像重建」（deep image reconstruction）。
神谷之康（Yukiyasu Kamitani）教授向 CNBC 表示，團隊一直都在研究如何透過觀察人的大腦活動，來重建、重現人們所看到影像的方法，但在過去研究中，團隊曾假設一個圖片是由像素（pixels）或簡單形狀組成的，而現在他們已經知道人腦的運作方式並非如此。
「現在我們已經知道，人們大腦處理視覺訊息的方式，是分層次的提取不同等級的特徵，或是不同複雜程度的組成部分。」
透過理解這一點，研究中建立的神經網路或 AI 模型將可以用來代表大腦分層結構處理的情況，進而讓 AI 能更好的去偵測、理解大腦所見到的物體，而不僅僅是像過去一樣只能以二進制像素表示。
在深度圖像重建的演算法中，AI 會先載入隨機圖片，並開始根據腦波解碼中讀取到的特徵逐漸去改變像素值。除了深度神經網路（DNN）和機器學習領域的圖像生成技術，團隊還用了深度生成網路（Deep Generator Network，DGN）來確保圖片看起來自然。
在研究期間，團隊分別針對自然景象、人造幾何形狀和字母進行了測試。在一些情況中，受試者在觀看圖片時，電腦便對腦波進行掃描，而在其他情況中，電腦則是在受試者回想剛剛展示的圖片時進行解析。
與過去的方法不同，即使人們只是回憶起圖片，深度圖像重建 AI 也能夠試著建構出相對應可視化圖片來，但由於大腦活化不足，AI 系統在這種情況下的分析也必須花上更長一些時間。
透過不斷的猜測腦波數據對應的形象化，AI 從眾多的數據中持續學習。嚴格來說，深度圖像重建的 AI 並不能真正「看見」人的思想，但它確實知道當你在想什麼時，腦波是什麼樣子的。
儘管從圖片看來，目前深度圖像重建 AI 讀取的效果仍十分有限，但隨著精準度不斷改良，這項技術的潛在應用價值將令人難以想像。
運用這種可視化技術，人們或許將能簡單透過想像來繪畫或製作藝術，就連夢境也可能可以透過電腦來形象化。對於一些飽受幻覺困擾的精神疾病患者來說，也能夠得到更多相對應的外在協助。
神谷之康教授認為，隨著 AI 技術和腦機介面發展，有朝一日，或許純粹透過意念和想像的溝通將有望實現。
附圖：▲ 一旦大腦波動被掃描，電腦便會反向解碼這些訊息，進而產生一個可視化的主體圖片，圖片顯示 AI 解讀並重建資訊的過程。
▲▼ 首圖為只使用 DNN 解碼腦波的情況，上圖則是運用 DNN 與隨機圖片，下圖則是運用 DNN、DGN 與隨機圖片。
▲ 相較自然圖像，字母的解碼已經幾乎能夠辨識（沒有運用 DGN 的情況）。
資料來源：https://technews.tw/…/deep-image-reconstruction-kyoto-kami…/
智慧型控制系統_余國瑞_ 二進位 基因演算法(一)_ 二進位 編碼與 解碼 . DeltaMOOCx . DeltaMOOCx. 76.1K subscribers. Subscribe. ... <看更多>
這要從CD 的儲存原理講起，我們可以將燒錄CD 想成在CD 上打洞，由這些凹凸凹凸的點編譯成二進位制的0101 代碼，再由機器解碼播放出音樂。 想想看這個既沒有CD ... <看更多>
二進位解碼 在 Re: [問題] 關於binary檔案/ text檔案- 看板java - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《noapaov (單身漢)》之銘言：
: 請問一下各位大大, 想請問一下我的理解是否有錯誤
: 檔案類型一般分二進位檔案(binary file)與文字檔(text file)
: 文字檔案存的是檔案編碼後的資料例如UTF-8編碼, 存的內容是UTF-8編碼資料,
: 我們看會出現中文是因為編輯器根據編碼進行了對照表的轉換
: 二進位檔案存的是二進制的內容也就是(0101), 因方便閱讀,
: 編輯器打開二進制有時會轉換成16進制(\u5f35)
: 但電腦要讀取時, 會將文字檔案再轉換成二進制檔案,
: 而二進位檔案則可直接讀取檔案內容,
: (1) 我的理解有問題嗎?
應該說所有檔案都是 0101 組成，都是 binary，所謂的 text file 也一樣。
一個最簡單的例子，假設一個文字檔，裡面內容是 ABCDE 換行，那麼我們
可以在 Linux 上用 cat 指令來看他，會顯示出 ABCDE 和一個空白行：
brianhsu@ToshibaZ30 ~ $ cat test.txt
ABCDE
brianhsu@ToshibaZ30 ~ $
你也可以用 xxd 來直接看該檔最原始的二進位資料，就會用二進位的方式
來顯示了：
brianhsu@ToshibaZ30 ~ $ xxd -b test.txt
00000000: 01000001 01000010 01000011 01000100 01000101 00001010 ABCDE.
00000006: 00001010 .
然後會發現 01000001 換成十進位是 65，正好是 A 的 ASCII 值。
換句話說，不論是所謂的 binary 還是 text 其實都存的都是二進位的東西，
只是當你說他是 text file 的時候，系統和程式會把用你指定的編碼來解碼，
這也是為什麼如果在瀏覽器上調編碼（例如切成 Big5）的時候會出現亂碼的
關系－－因為對每一種編碼來說，怎麼去解釋哪一個 byte 是什麼意思是不
一樣的。
: (2) 如果是我上述的方式, 那我想請問(binary file)是根據什麼編碼進行轉換成機器碼的?
看檔案格式，每一種檔案格式都會定義檔案裡的哪個 byte 是什麼意思，這
樣程式才知道要怎麼解讀檔案裡那一連串的 010101 是幹嘛用的。
如果是自己寫程式，也可以自己定義自己寫的檔案每一個 byte 代表什麼，你
想要用 00000000 來代表整數 1 也沒人可以管你（只要你讀進來的時候處理好
就好）。
: (3) unicode檔案(文字檔案) 轉成二進制檔案是直接將unicode編碼(\u5f35)轉成二進進制嗎?
首先，Unicode 其實有好幾個層面，你講的 \u5f35 應該是指 CodePoint，
Unicode 的做法是會為每個字指定一個叫 CodePoint 的編號，但這只是概
念上的編碼，至於實際上在電腦上要怎麼表示這個號碼，又有另外的規範。
所以才會出現 UTF-8 / UTF-16 / UTF-32 這些東西，即便是同一個 CodePoint，
在使用不同的編碼方式的時候，也都會有不同的把 CodePoint 轉成 010101
的方式。
像 UTF-8 中，一個 CodePoint 可能會佔用 1 ~ 4 個 byte，但 UTF-16 的方
式又不一樣，所以如果用 UTF-16 的方式去解析 UTF-8 的檔案，就會得到一
大堆的亂碼。
有興趣的話可以看一下這個網頁，說明的很清楚：https://tinyurl.com/cvultt
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~ 白馬帶著她一步步地回到中原。白馬已經老了，只能慢慢地走，
'v' Brian Hsu 但終是能回到中原的。江南有楊柳、桃花，有燕子、金魚……
// \\ ( 墳 墓 )
/( )\ 但這個美麗的姑娘就像古高昌國人那樣固執。 【白馬嘯西風】
^`~'^
https://brianhsu.moe 『那都是很好很好的，可我偏不喜歡。』
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