【誰才配得上擁有愛情?】
當我們想到「愛情」時,我們腦中會冒出什麼樣的人呢?
往古代想,就是郎才女貌、才子佳人;往現在想,也是俊男美女、歡喜冤家。我們幾乎不會聯想到,中下階層的人們的愛情,也很少會想到老年人的愛情──我們對「愛情」的想像,其實是很「階級」的。
這就是莫泊桑這部短篇想說的。看完之後,你覺得故事中的誰,才真正配得上擁有愛情呢?
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修軟墊椅的女人 / 莫泊桑
德·貝爾特朗侯爵為慶祝開獵而舉行的家宴,正接近尾聲。十一位參加狩獵的男士、八位女士和本地的一位醫生,圍坐在燈火輝煌的大桌子旁,桌子上擺滿水果和鮮花。
人們的話題轉到愛情上,頓時掀起一場崇高的辯論,那亙古不易的辯論:人的一生中,究竟只能真心實意地愛一次,還是能愛幾次。有人舉出一些實例,說明人永遠只能認真地愛一次;有人又推出另一些榜樣,那些人經常地談情說愛,而且每一次都如醉如癡。總體說來,男人都認為愛情猶如疾病,可以不止一次地侵襲同一個人,甚至可以置其於死地,如果愛情之路遇到什麼障礙的話。雖然這一看法似乎無可爭議,不過女士們的見解立足於詩意的追求,而非實際的觀察。她們認定:真正的愛情,偉大的愛情,一生只能有一次降臨於一個生靈;這愛情,就如同霹靂,一旦讓它擊中,就會被它掏空、摧毀、焚燒,任何其它的愛情,無論有多麼強烈,都無法重新萌生。
侯爵曾經戀愛過許多次,對這種信念大加撻伐:
「我要對你們說,一個人可以全心全意、滿懷赤誠地戀愛好多次。你們剛才舉了一些以身殉情的事例,以證明不可能有第二次癡情。我要回答你們:如果這些人沒有幹出自殺這種蠢事,——自殺了,那當然就再沒有墮入情網的機會了——那麼,他們的病會痊癒,他們會重新開始,直到他們壽終正寢。酗酒者一喝而不可遏止;同樣,多情人一愛就會再愛。這,是個氣質問題。」
他們推舉原來在巴黎行醫、後來退隱鄉間的老醫生做仲裁人,請他發表高見。
嚴格地說,他也沒有什麼明確的觀點:「正像侯爵說的,這是個氣質問題。至於我嘛,我就見過這麼一樁戀情,持續了五十五年之久,沒有一天動搖過,最後人死了才算結束。」
侯爵夫人興奮得拍起手來。
「真是太美了!能夠這樣被人愛,是多麼誘人的夢想啊!五十五年生活在這種堅持不渝、刻骨銘心的癡情裡,這有多麼的幸福啊!一個男人受到這樣的摯愛,該是多麼幸運,他該怎樣讚美生活啊!」
醫生微微一笑:「太太,的確,在這一點上您沒有搞錯,被愛的確實是一個男子。您認識他,就是鎮上的藥房老闆舒凱先生。至於那個女的嘛,就是那個每年都要來府上修理軟墊椅的老婦人。不過,請聽我跟諸位細細講來吧。」
女士們的熱情一下子低落下來;她們臉上不屑的表情,似乎在說:「呸!」好像愛情只應該打動那些有教養、有地位的人,因為只有這些人才理所當然值得別人感興趣。
醫生逕自說下去:
三個月以前,我被叫到這個臨終的老婦人的床邊。她是前一天晚上乘她那輛當房子住的馬車來的。拉車的那匹老馬,你們也見過了的。跟她來的還有她那兩只是朋友也是衛士的大黑狗。本堂神父已經先到了。她請我們倆做她的遺囑執行人;不過為了讓我們理解她的遺願,她向我們敘述了她的一生。我不知道還有什麼比這更奇特、更令人感動的了。
她父母都是修理軟墊椅的。她從來就沒有過蓋在地上的住所。
她從小就到處流浪,衣衫襤褸,蓬頭垢面,渾身的蝨子。他們每到一個村子,就把馬車停在村口的圩溝邊,給馬卸了套,讓它去吃草,狗把鼻子往爪子上一擱,就趴在地上睡起來;小女孩去草地上打滾兒;父母就在路邊的榆樹底下,糊糊弄弄地修理從村裡收來的各式各樣的舊椅子。在這流動的房子裡,一家人難得開口說話。只是在決定誰去走家串戶攬活兒、吆喝那句人人都熟悉的「修椅子嘍!」的時候,才不得不說兩句。然後,他們就面對面或者並排地坐下,搓起麥秸來。孩子要是跑得太遠,或者想跟村裡的孩子打個招呼,父親就會狠聲惡氣地喊她:「還不快回來,臭丫頭!」這是她聽過的唯一一句疼愛的話。
等她長得稍大一點,他們就打發她去收破損的椅子。於是她在這個村那個鎮結識了幾個孩子;不過這時候該這些新朋友的父母兇神惡煞似地召喚他們的孩子了:「還不快過來,淘氣鬼!我看你還跟小叫花子說話!……」
還經常有調皮的孩子朝她扔石頭。
偶爾有太太們賞她幾個蘇,她就細心收起來。
她十一歲那年,有一天,路過咱們這裡,在公墓後面遇見小舒凱:一個小夥伴搶了他兩個里亞,他正在那裡哭。在她那無家無業的孩子的脆弱的腦袋裡,一個有錢人家的孩子想來應該總是得意洋洋、歡天喜地的,因而小舒凱的淚水深深打動了她。她走過去;得知他為什麼難過以後,就把自己攢下來的七個蘇,她的全部積蓄,倒在他手裡,而他也就十分自然地收下了,一邊擦著眼淚。她太高興了,大著膽子擁吻了他一下。他正專心致志地看著手上的那幾個小錢,也就由她去。她看自己沒有遭到他拒絕,也沒有挨他打,就又來一次;她緊緊摟著他,熱情地親吻他。然後就連跑帶跳地走了。
在這可憐的腦袋裡究竟發生了什麼呢?她從此就把自己和這個男孩聯繫起來,是因為她把自己漂泊所得的全部財富獻給了他?還是因為她把自己柔情的初吻送給了他?這樣的事對孩子和對大人一樣,都是個謎。
此後好幾個月,她一直念念不忘公墓後面的那個角落和那個男孩。為了能再看到他,她想法兒騙取父母的錢,收修墊椅錢的時候,或者去買東西的時候,這裡摳一個蘇,那裡摳一個蘇。
當她再次經過這裡的時候,她衣袋裡已經攢了兩個法郎;但是她僅僅能夠隔著舒凱家藥房的玻璃櫥窗,從一大瓶紅色藥水和一個螩蟲標本的夾縫裡張望一下打扮得乾乾淨淨的小老闆。
但是她只會更加愛他。那彩色藥水和那耀眼的水晶玻璃的光華,吸引著她,令她激動,讓她心醉神迷。
她把這不可磨滅的記憶保留在心裡。第二年,她在學校後面遇到他正在和幾個同學打彈子,便向他撲過去,把他摟在懷裡,使勁地吻他,把他嚇得哇哇大叫。為了讓他安靜下來,她給他錢:三法郎二十生丁,簡直是一筆真正的財富了。他望著這些錢,眼睛瞪得老大。
他把錢收下,便任她愛撫了。
接下來的四年裡,她就這樣把自己的全部積蓄一筆筆都倒在他手裡,而他也心安理得地揣進口袋,因為這是他同意讓她吻的報酬。一次是三十蘇,一次是兩法郎,一次是十二蘇(她為此難過和羞恥得都哭了,不過這一年的景況也確實太差),最後一次是五法郎,一枚好大好圓的硬幣,他都高興得笑出聲來。
她除了他,別的什麼也不想;而他呢,也多少有點兒焦急地盼著她來,一看見她就跑著迎上去,把小女孩的心激動得怦怦直跳。
後來他不見了。原來他被送到外地去上中學了。這是她拐彎抹角打聽出來的。於是她施展出無數的詭計妙策,改變父母的路線,讓他們恰好在學校放假的時候經過這裡。她總算成功了,不過是在費了一年的心計以後。也就是說她有兩年的時間沒有見到他,因此當她又看見他時,她幾乎認不出他來了:他變化很大,個子長高了,人長得英俊了,穿著鑲金紐扣的校服顯得十分神氣。他卻裝作沒看見她,高傲地從她身邊走過。
她整整哭了兩天;從此以後,她就默默忍受著無盡期的痛苦。
她每年都要回來一次;她和他擦肩而過卻連招呼也不敢跟他打;而他呢,甚至不屑看她一眼。她仍然瘋狂地愛著他。她對我說:「醫生先生,在這世界上,他是我眼睛裡唯一的一個男人;我甚至不知道還有其他男人存在。」
她父母去世了。她繼續幹他們這一行,不過她不是養一條狗,而是養兩條,兩條沒有人敢招惹的惡狗。
有一天,她又回到自己夢繞魂牽的這個村子,遠遠看見一個年輕女子挽著她的心上人從舒凱家藥房出來。那是他妻子。他已經結婚了。
就在這天晚上,她跳進了村政府廣場的池塘。一個遲歸的醉漢把她救起來,送到藥房。小舒凱穿著睡袍下樓來為她醫治。他裝作根本不認識她,給她脫掉衣服,進行按摩,然後用十分生硬的語調對她說:「您瘋啦!不應該傻到這個地步呀!」
這就足以把她治好了。因為他居然跟她說話了!她的幸福的感覺,持續了好長一會兒。
她無論如何一定要付醫療費給他;但是他怎麼也不肯接受。
她的一生就這樣流逝。她一邊修理軟墊椅,一邊想念著舒凱。她每年都要隔著玻璃櫥窗望一望他。她養成了去他的藥房購買零星藥品的習慣,因為這樣她既可以走到跟前看看他,還可以給他錢。
正如我開頭對諸位說的,她今年春天死了。她對我原原本本講述了她的傷心史以後,要求我把她一生省吃儉用下來的全部積蓄轉交給她數十年如一日摯愛著的那個人。因為,用她自己的說法,她就是為他辛勞的。為了攢些錢,好讓他在她死後會想到她,哪怕只想到一次也好,她甚至常常忍饑挨餓。
然後,她就交給我兩千三百二十七法郎。她咽氣以後,我留給本堂神父二十七法郎作為安葬費,把剩下的全部帶走了。
第二天,我就到舒凱家去。他們剛吃完午飯,還面對面坐著。夫妻倆都很胖,滿面紅光,神氣而又自得,身上散發出一股藥品的氣味。
他們請我坐下,給我斟了一杯櫻桃酒。我接過酒,就開始向他們講述這一切。我的語調很激動,我相信他們聽了一定會感動得流淚。
舒凱一聽我說到這個流浪的女人,這個修理軟墊椅的女人,這個出身低賤的女人曾經愛過他,立刻拍案而起,仿佛她玷污了他的好名聲,損害了上流社會對他的敬重,以及他個人的榮譽感,一種對他來說比生命還要寶貴的東西。
他太太呢,跟他一樣氣憤,一迭連聲地說:「這個下賤女人!這個下賤女人!這個下賤女人!……」似乎再也找不出別的話來了。
他已經站起來,在飯桌後面大步踱來踱去,他那希臘式睡帽都歪到一邊耳朵上了。他咕噥著說:「您知道意味著什麼嗎,醫生先生?對一個男人來說,這種事實在太可怕了!怎麼辦呢?啊!要是她活著的時候我知道這件事,我早就讓憲兵把她抓起來,投進監獄去了。我敢跟您打賭,她永遠也別想出來!」
我本來想著履行一件神聖的義務,卻不料落得這樣的結果,不禁愕然。我不知道該說什麼,更不知道如何做才好了。不過我受人之托,還有一件事要完成。於是我說:「她曾經托我把她的積蓄交給您,總共是兩千三百法郎。既然我剛才說的事看來惹您很不愉快,也許最好還是把這筆錢捨給窮人吧。」
這兩口子頓時震驚得目瞪口呆,愣愣地看著我。
我從衣袋裡把錢掏出來;這筆令人心酸的積蓄裡,有各個國家、各種圖案的錢,有金幣也有銅板,還有五花八門的零蹦兒。然後我問道:「你們怎麼決定?」
舒凱太太首先表態:「這個嘛,既然這是她——那個女人——的遺願……我看我們也很難拒絕了。」
她丈夫多少有點兒難為情,不過也接著說:「我們總可以拿這筆錢給我們的孩子們買點什麼。」
我乾巴巴地說:「隨你們便。」
他接著說:「既然她托您這麼做,那就交給我們好了;我們會想辦法把它用在什麼慈善事業上的。」
我放下錢,就告辭走了。
第二天舒凱來找我,開門見山就問:「那個……那個女人,好像把她的馬車也留在這兒了。那馬車,您是怎麼處理的?」
「沒處理;您想要的話拿去就是了。」
「好極啦,我正需要;我要用它做菜園子裡的窩棚。」
他剛要走,我叫住他:「她還留下了她那匹老馬和兩條狗。您要不要?」他吃了一驚,停下來:「啊!不要。您看我要它們有什麼用呢?您隨便處理吧。」他笑嘻嘻地向我伸出手;我只得握了一下。您說我能怎麼辦呢?在鄉下,醫生總不能和藥房老闆結仇呀。
我把那兩條狗留在自己家裡。本堂神父有個大院子,他牽走了那匹馬。馬車讓舒凱做了窩棚;他用那筆錢買了五股鐵路債券。
我一生中遇到的深摯的愛情,這是唯一的一樁。
醫生講完了。
這時,侯爵夫人眼裡含著淚水,慨歎道:「顯然,只有女人才懂得愛!」
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【自學歡樂時光:齊天大聖的爬牆術】
在停學之前,川川早已經把家裡的門廊和婆婆家的門廊都爬遍了,川川不只獨樂樂,還力邀弟弟一起加入爬牆的行列中,弟弟也很爭氣,三兩下就學會了爬牆,就看姊弟兩跟猴子似的,把家裡當成攀岩場,我也早已見怪不怪了。
看著川川身手伶俐的跳上門廊,雙手雙腳撐著兩側,順勢爬上去的模樣,我想起孩提時候的老家。
老家是一棟二樓的老舊透天厝,我三歲時隨著父母搬進那棟房子裡。
住進去幾年之後,隨著孩子一個個長大,房間數不夠多,父親將頂樓搭蓋起來,二樓透天厝立刻變成了三樓透天厝。
我跟著哥哥長大的軌跡,房間從一樓換二樓,又從二樓換三樓,最後又從三樓換回二樓,家中每一樓層的階梯,往返行走跳躍之間,我都細數著台階數,二樓往三樓的兩段台階,是七階轉八階,而一樓轉二樓的台階數,則是十階轉六階。
對一個三歲孩子來說,一樓的十台階,是十分陡峭的,我經常以仰望的姿態,看著十層台階。
然而某一天,不知道是二哥還是大哥,居然玩起了跳十階的遊戲,雙腳踩在第十個階梯上,雙手扶牆作支撐,爾後一躍而下,跳到一樓地板上。
另類撐竿跳。
從那時起,那個樓梯間,就經常出現小飛俠,不停的從半層樓高的階梯上一躍而下。直到我長大十來歲,我也加入了跳樓梯的行列。
記憶中,父親從來沒有對我們喊過一次「不行」,說父親接納孩子們的精力發洩方式,倒不如說父親在家裡一向忙碌,可能也壓根沒有時間管束孩子的行為是否危險,任由我們把家裡當遊戲場,胡搞瞎搞。
就這樣,我、三哥、二哥三個人曾不停輪流的在十級台接上接力跳躍,一個接一個的來回向一樓蹦,跟個齊天大聖在馬戲團討生活沒兩樣,自體降落時,我與哥哥們還會擺出各種帥氣模樣,證明自己輕功非比尋常,簡直媲美金庸筆下人物「水上飛」。
有一回,輪我展現石階上輕功,扶牆的手出了汗,居然吸不住牆,滑了!身子瞬間向下矮了幾吋,結果跳得不夠遠,雙腳當場踩在階梯的坎上,扭歪了腳不說,還一屁股摔在地板上,疼死我了。
從那之後,我學會了一件事,猜猜,是什麼事?
從此不跳樓梯?那怎麼可能,那可是童年時期最好玩得遊戲了。
再猜猜,是什麼?
也許你猜對了,沒錯,就是在跳之前,我學會記得「擦手汗」再跳,免得出汗手滑,又摔我一屁股。
童年的透天屋外,是一個死巷弄,四個孩子各自有同齡的玩伴,哥哥們更是在巷弄內外瞎晃瞎玩,抓昆蟲、去溪邊玩水、在電線杆裡丟水鴛鴦聽爆炸聲,去竹林裡砍竹子當火把,許多冒險的遊戲都是哥哥從外頭帶回來的。
不管在外頭玩得多野,傍晚一到,孩子陸續回家,遊戲散了,卻散不了孩子們的玩性,偌大的房子,便成了四個孩子的遊戲場。
現在回首看看過去的童年,再看看家中孩子的童年,我無從比較誰的童年比較精彩,但是我知道,過去能玩的場域實在大得多,應該也幸福得多。父親在我童年的時光中,雖然很少陪孩子玩耍,但他從來沒有制止家裡一群孫猴子在家裡橫行的行徑,任憑我們上天下海自由玩耍,光是這一點,就遠比現在的孩子幸福許多。
記得以前家中有一雙四輪溜冰鞋,四個孩子輪流穿著在家中穿梭,有一回,三哥穿著溜冰鞋,在客廳的長廊上溜著,快到盡頭時,三哥耍帥來個華麗轉身,單腳為緣心,另一隻腳畫弧,好不性格。但那隻畫弧的腳太長又太帥了,就這麼畫到客廳一扇玻璃門,整片玻璃門「哐啷」一聲,就這麼破得一地燦亮。
那片玻璃,花了父親五百元修理,父親罵咧咧了幾句,心疼花費,畢竟家中只有父親一人賺錢養四個孩子,任何不必要的花費都讓人心疼。
然而那次以後,沒人在家裡玩溜冰鞋了嗎?
不,孩子們照常在家裡溜冰,也在父親面前滑,只是孩子們不再耍帥畫圓了,以減少父親的擔憂。
我在父親較為豁達的家庭環境下長大,也許這些經驗讓我比較能面對家中孩子各種行為上的冒險,也較為接納孩子各種齊天大聖的可能。
其實不只孩子喜歡冒險,大人們雖然隨著年齡越來越大,行為越來越規矩,但生命本身就是一種冒險,結婚,冒險。生孩子,冒險。投資事業,冒險。大人們只是把過去行為上的冒險改換了一種模式在冒險,但本質都是一樣的。
冒險是人們創造力的來源,如果我們懂得冒險的意義,那麼看待孩子各種行為時,我們也將更理解與豁達。
#川川是家中冒險與搞笑的帶頭者
#最近經常一回頭她不是掛在牆上就是穿著爸爸或媽媽的衣服
#在家自學期間川川搞笑無極限
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迎接終端AI新時代:讓運算更靠近資料所在
作者 : Andrew Brown,Strategy Analytics
2021-03-03
資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計,人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長,現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長,未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。
這包括種類繁多的不同裝置,像是智慧感測器與致動器,它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西,以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在,從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物,它們的數量將持續爆炸性成長。
資料爆量成長,讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質,在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點,但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行,來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料,需要從起始點經過網際網路或其他網路,來到集中式的資料中心(例如雲端),然後在這裡處理與儲存,最後再傳回給用戶。
對於一些傳統的應用,這種方式雖然還可以接受,但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間,資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策,網路延遲要越小越好。基於這些原因,開始有人轉向終端運算;越來越多人轉而使用智慧終端,而去中心化的程度也越來越高。此外,在這些即時應用中產生的龐大資料量,意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。
與資料成長連袂而來的,是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動,並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊,需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML,是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料,唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作,在未來還將會直接在終端裝置上進行。
資料正在帶動從集中化到分散化的轉變
隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟,網路的設計以及在其運作的所有裝置,也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機,一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能,基礎架構持續重組與最佳化,以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存,以及資料處理的需求。
智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長,加上物聯網的快速成長,促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素,包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力,以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用,近來也已轉向使用分散式的運算模型。
從邊緣到終端:AI與ML改變終端典範
在成本、資源效率、彈性與便利性等方面,雲端有它的優點,裝置數量的急遽增加(如圖2),將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的,這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸,而且從能源、頻寬與運算力角度來看,相當沒有效率。
在終端執行進階處理與分析的能力,可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴,並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。
終端AI:感測、推論與行動
在終端部署更多智慧的主要原因之一,是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方,可以更快與更準確地做出回應,同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險,可以節省費用。
處理能力與神經網路的重大進展,正協助帶動終端裝置的新能力,另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下,對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序:傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作),以及採取行動(如物件是披薩,冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音,因此發出警告)。
感測
處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如,自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化,並且與以往相比,會搜集更多的資料。
它們搜集到的資料極具價值,但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端,數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行,就可以大幅提升效率。
推論
終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時,就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜,機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作,這對體積越來越小的裝置,極為關鍵。
例如,圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具,訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU),以轉換成最佳化的程式碼,讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像,而且準確度相當高,而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣,轉移到在終端運作的MCU本身。
行動
資料一旦完成感測與推論後,結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉),或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中,因此會針對穩定度而非音質進行最佳化),或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習,輸送帶若發出聲音,顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧,因為這些能力提升後,運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後,一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能,將可以移到終端本身的內部進行。
終端 AI:千里之行始於足下
從智慧型手機到車輛,今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務,從最簡單到最複雜,並需要各式各樣的能力。例如,應用處理器是高階處理器,它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計;即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統,與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器,至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多,能源效率也高出很多,同時擁有特定的功能。
這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作,之前必須透過威力更強大的元件才能完成,但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能,例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。
隨著更多功能在較小型的終端進行,這將可以省下資源,包括資料傳輸費用與能源費用,同時也會產生極大的環境衝擊,特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置,以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。
TinyML、MCU與人工智慧
根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示:「令人相當興奮的是,我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置,特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人,我無法想像那些即將出現的全新應用。」
微型機器學習(TinyML)的崛起,已經催化嵌入式系統與機器學習結合,而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型,過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型,耗電量只有數毫瓦。
物聯網環境中有數十億個微型裝置,可以為各個產業提供更多的洞察與效率,包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持,可望改變我們處理物聯網資料的方式。
受惠於TinyML,微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別),以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後,準確度與安全性更高,但電池的續航力卻不會打折扣,同時也考量到各種更微妙的應用。
儘管之前提到的雲端神經網路框架工具,是取用這個公用程式最常用的方法,但把AI函式庫整合進MCU,然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式,然後從中建立模型,例如預測性維護能力。
如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU),利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性,讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要,原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。
AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能,我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域:語音(Voice,如自然語言處理)、視覺(Vision,如影像處理)以及震動(Vibration,如處理來自多種感測器的資料,包括從加速計到溫度感測器,或是來自馬達的電氣訊號)。
終端智慧對「3V」至關重要
多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域:基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何?),以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。
Strategy Analytics的研究顯示,許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用,仍然只需要相對簡單的指令,如基本的開/關,以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中,智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長,成為智慧家庭指令的中樞,包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴,以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能,可以依據地點與環境,在音質優先與穩定度優先之間自動切換。
如同我們檢視的結果,終端AI可以在「3V」核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及B2B與B2C的應用:
震動:包含來自多種感測器資料的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。
視覺:影像與影片辨識;分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音:包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力,以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景:
震動
可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展,有各式各樣的不同應用領域,對於成本與物聯網裝置與應用的效用,都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域,包括:
溫度監控;
壓力監控;
溼度監控;
物理動作,包括滑倒與跌倒偵測;
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ;
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ;
感測器融合(見圖7);
電場變化。
一如我們將在使用場景單元中檢視的,這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。
語音
語音是進化的產物,也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令,也不令人意外;聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見,例如智慧音箱,而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞,如電視、遊戲主機與其他新的電器。
在工業環境中,供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因,有離線語音處理的需求,因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作,並從機器手冊與工廠文件,立即取用資訊。
語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統,進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式,因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路,而雙手仍持續握著方向盤。
對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務,語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。
視覺
正如我們之前已經檢視過,終端 AI 提供視覺領域全新的機會,特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵,以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用,例如依據大小與品質為農產品分級。
曳引機裝上機器視覺攝影機後,我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後,AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草,並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用,並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。
使用場景
預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料,進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體,我們也可能做到遠端監控。
震動分析
這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡,相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如,把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處,就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動,可能顯示滾珠軸承出現鬆動,需要更換。
磁感測器融合
磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器,測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器,它與附近平面的磁鐵一起作動,與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。
聲學分析(聲音)
與震動分析相似,聲測方位分析也是供潤滑技師使用,主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損,否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時,承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障,可能造成整個生產流程的中斷。
聲學分析(超音波)
聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護,超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音,並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比,更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高,但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測,大幅降低部署的費用。
熱顯影
熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度,讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置,可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣,它們會觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
消費者與智慧家庭
將語音運用在消費者與智慧家庭,是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置,例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置,可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長,說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求,與日俱增。
消費者基於各種理由使用智慧音箱,最常見的使用場景為:
聽音樂;
控制如照明等智慧家庭裝置;
取得新聞與天氣預報的更新;
建立購物與待辦事項清單。
除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置,智慧家庭裝置語音的使用,也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購,它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器,裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時,可以發出語音警告。
終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會,而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如,增加姿態辨識來控制例如電視等家電,或是把語音控制嵌入白色家電,即是以最低成本強化功能性最直接的方式。
健康照護
用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用,將為病況的治療與診斷,提供更多的價值。這種資訊可能是資料,也可能是影像、影片以及說出的話,我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法,為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展,像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作,也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用,也可以把 AI 用在第一線的病人診斷,然後再由醫師接手提供諮詢。
其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件,這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件,並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app,方便使用者提出問題。
結論
由於連網的終端裝置數量越來越多,這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個,而微控制器的數量也超過 2,500 億,每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化,不過,把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用,意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景,可能無法開花結果。
解決這些挑戰的答案,並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助,但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。
儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行,TinyML 技術近來的提升,已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力,可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升,在源頭掌握情境化與具關聯性的資料,具有極大的價值,並將開啟全新的使用場景與營收機會。
終端裝置的機器學習,可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起,甚至跳過傳送大量資料的需求,因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲,並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界,其中還有很多我們現在想像不到的機會。
附圖:圖1:從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源:《The End of Cloud Computing》,by Peter Levine,Andreessen Horowitz)
圖2:全球上網裝置安裝量。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖3:深度學習流程。
圖4:MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源:意法半導體)
圖5:AI 工具集執行模型轉換,以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源:意法半導體)
圖6:物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖7:促成情境感知的感測器融合。
(資料來源:恩智浦半導體)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI
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門歪修理 在 まとめまとめの Youtube 的最佳解答
【まとめのまとめ】
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実家が廃墟だと思われて訪問
してくる奴が急増してることw
一応旧家で、長屋門や母屋は
寛政年間、
蔵は天明ぐらいに出来たと
言われてるけど
なにしろそれ以来一度も
大修理をしてないから、
全ての建物が複雑に歪んで土
壁もボロボロの上に
面倒くさくて庭の手入れもし
てないから一面草ぼうぼう
おまけに急激な開発で
住宅地の中になっ
ちゃったから余計に目立つ
そりゃどう見ても廃墟だし
人気あんまないし手入れし
てないのも悪いけど
ナチュラルに夜中に
グループで肝試し的に訪問
すんのは本当やめてほしい
寝てる時間の上に、何考えて
んだか線香たいたり花火
しようとしたり、
火事になったらどうすんだ
そろそろ本当に「人
住んでます、入るな」看板出したり、
夜中の訪問者があったら通報
したりするか迷ってる
迷わず通報しろよw
そういう歴史的な建物って
ヘタに目を付けられると
簡単に潰したり立て直したり
出来なくなるから
はやく立て直しちゃえw
そういうときは速やかに
警察を呼んだ方が良いよ
「警察呼ばれた」
「人が住んでいた」という
のを口コミで広げるのがいい
それからせめて外から見える
ところの草くらいは刈って
おいた方が良いね
人を関知すると自動的に点灯
するセンサーライトを設置するとか
改修するのは金銭面で
難しいだろうけど、
そんなに金を使わずとも
できることがあるはず
何もしないのなら廃墟と
見なされてるのは仕方ないこと
花火で火事とか大事になる
前にできることを考え実行
した方が良いと思う
似たような家に住んでる
親類が「不法侵入者が多い」って、
数年前に壁を新しくしたよ
土足で家内に入られて、
色々と荒らされて大変だったって
せめて、壁を作り直して、
庭を手入れしたほうがいい
うちの近所かなぁ…
人が出てきたら
「うそ、マジ住んでる。
マジかよwwwwww」
とDQに言われてた。
自分は、家の門開けて
入ろうとしたら通行人から、
「ちょ、人住んでたw」って
言われた。
通報しちまえよ
大変だなあ。
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不知道能不能在這問...
浴室是一般木門
但好像因為轉軸歪了現在都關不起來
不是門鎖壞而是鎖跟框(鎖突出的地方對不在框的洞裡)對不準
請問要找什麼師傅?
有人知道新竹市有師傅可以修嗎?
我想請人弄自己已試過調整轉軸多次都一下子又壞了...
實在很困擾~謝謝
--
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