近日，我與阿萊克斯·彭特蘭教授（Alex Pentland）展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。
《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特（Will Knight）主持了這場對話。
阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院，為全球大資料權威專家之一，現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授，擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜，曾參與創建MIT媒體實驗室，是全球被引述次數最多的計算科學家之一。
對話金句：
李開復：
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，這種價值的產生極其迅速，只需要幾個月，甚至短短幾周。
未來突破很難預測，對奇點、超級智慧的爭辯，在我看來都過於樂觀了。
小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，不要與巨頭核心業務正面硬碰。
阿萊克斯·彭特蘭：
AI絕非試圖取代人類，而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作，讓人們更好的進行社交和連接彼此。
最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。
人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。
我在對話中表示，當我們試圖解決AI問題時，應該用技術來解決技術的問題，可以尋求與監管部門協作，而不只是丟給他們，“新技術會衍生新的問題，我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案，就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生。”
彭特蘭教授認為，人工智慧的核心，是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家，連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準，就像TCP/IP互聯網協定那樣，避免AI冷戰。” 我們都贊同，AI發展從來不是單打獨鬥，跨學科思維、跨領域合作尤為重要。 這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動，主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。
麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF）由麻省理工學院的中國留學生創立，至今已有十年，是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者，共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。
以下是我們對話的核心內容，由我的同事整理、分享給大家：
Part I 主題演講
▌李開復：各方應協作，讓AI 更務實
非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請，對於人工智慧的看法，這次我主要想講四點。
第一點是我書裡的主題，人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段，從應用落地層面來說，正迎來了AI發展最大的機遇。
很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局，從視覺、語言、觸覺和其他感知技術，到自動化機器人、無人駕駛等，對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性，但我預測未來的格局會非常龐大，依據統計，各行各業採用AI的程度目前不到5%，AI應用的中長期增長曲線相當可期。
第二點是我很欣喜看到的一點，AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多，更多的AI公司湧現出來。
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。
作為AI投資人，我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向，就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的，通常只需要幾個月，甚至短短幾周就能看到成果。
現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數，仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說，它們需要的是高度定制化的方案，而非通用型AI方案，所以融合的過程中，不可避免會遇到不少挑戰和痛點。
第三，我早年做過很多科研工作，很高興能看到關於系統一和系統二（System One, System Two）的討論，我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二，即從識別、決策、優化等能力，升級到感知、認知等進階智慧的能力。
有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧，其中一個流派主張回歸經典的AI理念，甚至重新構建嶄新的模型結構，在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。
回看人工智慧過去60多年的歷程，最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路（CNN）帶來的喜人成績，還有預訓練自然語言處理模型（Pre-Trained Models for Natural Language Processing）的廣泛運用。
預訓練模型與人類語言學習的模式類似，不管是英語還是中文，在習得這些語言之後，再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中，這種模式比我們想像得還要強大，就像阿爾法圍棋（AlphaGo）一樣。
最後一點我想說的是，如何讓AI變得更務實。
AI有很多問題，例如隱私、資料安全、治理和監管，在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時，有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法，其實不然，我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力？
就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生；面對千年蟲難題時，也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術，應對DeepFake深度換臉程式的挑戰；或者通過聯邦學習技術，在保證資料私密性的同時，滿足深度學習訓練需求。
作為握有技術能力的群體，我們需要與監管部門一起協作，而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力，我們可以讓AI的應用變得更有深度，更加務實，更高效地克服現在面臨的種種問題。
▌阿萊克斯·彭特蘭：國家間應建立互通標準，避免“AI冷戰”
我對當前的深度學習技術不太樂觀。
最為主要原因是，深度學習不僅需要龐大的資料來源，而且要求這些資料長時間恒定不變，以保證模型訓練結果的可靠性，例如人類的面容、語言，就是相對穩定不變的資料來源。
但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時，出現了倉庫貨物緊缺，不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰，就是因為快速變化的疫情，和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。
另外，我想談談如何通過聯邦學習，促進資料的流通。
大多數公司沒有足夠豐富的資料，需要聯合不同的資料來源。基於這種需求，出現了很多新商業模式，比如“資料經紀人”——他們不出售資料，而是把資料借出去，作特定需求的使用。
“資料經紀人”業務湧現了很多，他們促進了資料的流通，也加強了資料的隱私性。因此，像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合，有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。
聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設，為資料應用和深度學習提供基礎環境，比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗，新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統，來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗，涉及不同資料的互通性和連貫性問題。
我們仍在研究如何用儘量少的資料，實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料，這些資料能使AI應對迅速變化的情況，並及時做出調整。
我們打算將AI與其他基礎科學結合，例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料，可能會比深度學習更加強大。
除此之外，我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益，這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。
另一方面，我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作，找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。
我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策，也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率，比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。
基於我們已有的多中繼資料庫，現在可以利用AI實現全新的資料優化方式，將貧困、不平等這種之前無法量化的指標，通過可量化的指標進行評估。
同時，要真正實現這個目標，我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準，國家之間就不會相互信任去合作，就可能出現AI冷戰。
因此我們需要找到促進合作的方式，就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的，新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統，將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。
Part II 對話
▌ 美國線上教育發展難度更大，只在ZOOM上講課是不夠的
Q1：疫情加速了行業的改變，遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展，這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談，目前看好AI在哪些領域應用的未來前景？
李開復：疫情的確對整個社會產生了實質性的影響，人們行為習慣發生了很多改變，更願意接受線上學習和工作了。
這種新的行為習慣產生了大量資料流程，為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料，可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究，因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。
AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務，例如批改作業，讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上，能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性，比如設置卡通版AI虛擬老師，讓課程充滿趣味性。
在中國，有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速，像創新工場投資的VIPKID，讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前，中國的線上教育已經擴展到了更多科目，包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。
相比之下，美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的，好的線上教育必須要有好的內容。
▌AI核心是增強人際互聯，應注重文化多樣性
阿萊克斯·彭特蘭：李開復博士提到的教育案例，我不是很認同。
MIT大約20年前就在教育中使用AI，重點根本不是內容，我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。
AI絕非試圖取代人類的作用，我們更強調用AI增強人與人之間的互動，讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術，不是要取代你，而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人，讓你更容易的獲取資訊，並進行創新。
我們可以利用資料激發更強的創新力，培養領導力。只有基於這樣的宗旨，才能促進更有創造力的教育和學習，這比關注教育內容本身重要得多。
在加拿大，有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI，比如水管工，教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識，而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。
我們之前在中國調研了3000多個孵化器，發現創業公司成功的要素裡，第一個是文化多樣性，也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性，他們能否發揮自己所長，並很好地進行團隊合作。
1956年，馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解，不應該只停留在“人工”層面，而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作，我把它叫做延伸智能（Extended Intelligence)。這也是我想強調的，人工智慧這個名詞有一定的偶然性，但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。
▌AI未來突破難預測，奇點、超級智慧過於樂觀
Q2：未來十年AI有沒有可能取得重要突破？比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼？
李開復：過去60多年來，深度學習是唯一的重大突破。在這之後，卷積神經網路（CNN）和GPT-3等都算是重要的改善，我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。
對科學家來說，他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易，只要有大量的資料，就可以從實驗室進入到行業應用，CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。
我是務實派的，雖然持有樂觀態度，但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測，對奇點（Singularity）的爭辯，甚至預測超級智慧的出現，在我看來都過於樂觀了。
阿萊克斯·彭特蘭：我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋，包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等，是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論，並進行實踐。
從務實的角度來說，我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言，我們有這麼多醫院，在新冠疫情期間做了很多的實驗，為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢？
儘管資料有不相容的地方，但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來，我們對資料的需求也許會越來越少，外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料，因為他們對規則已經瞭若指掌了。
▌不要墨守成規，要跨領域、跨學科應對挑戰
Q3：人工智慧會有什關鍵挑戰？對於想從事這個行業的人，有什麼是需要瞭解的關鍵點？
李開復：首先，大背景在改變，新科技層出不窮，我們每年都需要學習新的東西。
其次，人工智慧可能引起各種問題，包括偏見、歧視、倫理道德等，是否危害人類的身體健康，無人駕駛技術該何去何從等等。
第三，人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校，能夠把AI教育擴展到各個學科，讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。
阿萊克斯·彭特蘭：是的，我朋友做過一個有關電的趣味類比，電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候，並沒有發揮出多大的作用，因為大家並不知道如何改造生產流程。
AI在一些領域發揮的作用是顯著的，但應用到其他領域時，就需要改造流程。很多情況下，最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。
而有意思的是，就像李博士提到的，像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。
比如，我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話，大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題，不能只是工程師或者社會科學從業者們在做，經濟學家，政治家等等都必須參與進來緊密合作。
隨著AI的應用領域越來越廣，除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則，還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。
▌雖然大公司實力不容小覷，但依舊對小公司抱有期待
Q4：AI研究會消耗大量的資源，我們是否應該將資源往學術界平衡？現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎？
李開復：就人才而言，現在已經有重新平衡的跡象了。
過去，頂尖大學的學者基於待遇和種種考量，不少選擇去企業界工作。而近期，曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。
但像GPT-3這樣的技術，仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練，就要花費460萬美金，只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。
我觀察到，近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建，為了解決特定問題而生，並非紙上談兵做突破性科研，切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。
例如，為製造業進行AI賦能，不是一件輕鬆的事，需要去工廠實地勘查，瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易，不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果，就會給產業界帶來革命性的影響。所以，雖然大公司的實力不容小覷，但我依舊對小公司抱有期待。
阿萊克斯·彭特蘭：大學和公司是一種融合的關係，不僅體現在人才流動上，也會進行資訊資源分享，彼此是整體性的合作態勢。
當然這也不是絕對，產業界的保密需求還是存在的，只是從學校的出發點來說，我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果，並與企業合作，形成標準化平臺。
▌人工智慧取代人類需要上百年或更久
Q5：兩位認為什麼是AI不能取代的？
李開復：一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力，瞭解自己知道什麼不知道什麼，這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心，人類之間的信任、友誼，自我認知、意識等。
阿萊克斯·彭特蘭：人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。
▌AI創業建議I：找到小切入點，不要與巨頭正面硬碰
Q6：李博士提到了AI在小企業中的運用，可否再舉例說明是如何運用的？
李開復：這個問題分兩部分：一個是小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。
對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司，需要確保有足夠的資料，以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型，並且有願意變革的開放性公司文化。
所以，早期應用AI的公司可能規模較大，因為他們有足夠大的資料，和可相容變革的商業模型。每個例子都不同，不是任何一家公司都要應用AI。
阿萊克斯·彭特蘭：如果我們放寬AI的定義，或許水管工、合同工都有資料，通過一些簡單的分析、整合，AI也可以在很大程度上改進他們的工作。
這些都是很小的切入點，基於簡單的AI分析、機器學習，依舊可以產生巨大的潛力。
▌ AI創業建議II：知曉技術，同時理解商業
Q7：兩位再分享一下最後的建議？
李開復：我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代，我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地，而不僅僅鑽研技術本身。
阿萊克斯·彭特蘭：不要太較真於深度學習或者冗長的演算法，一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身，要明白資料類型、形態和規律，關注商業流程。
感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。
8位元意思 在 [請益] 為什麼電腦資料要用16進位- 精華區ask-why 的推薦與評價
我知道電腦本身所讀取的都0跟1
而在儲存資料時為何要用16進位而不用8進位或32進位
如果電腦儲存時改用8進位或32進位會有什麼差別
其實會問這個問題是對中文內碼可用的變化所連想的
現在一個中文字以16進位要用2BYTE=16bit=FFFF(16進位)=65536(10進位)個變化
如果用32進位同樣是2BYTE=20bit=VVVV(32進位-我不確定是不是V)=1048576(10進位)
1bit=一組0跟1的變化
若今天要把所有中文都對應一個內碼(包含簡繁體)
那目前2BYTE,65536個變化可能不夠(還是有其它的解決方案?)
而以數值來看，以四個bit為一組的16進位來記錄數值
一個BYTE可以記錄0~255個變化超過255就要再加1BYTE
而以32進位的話一個BYTE是用5個bit但可以記錄0~1023個變化
在0~255之間，16進位只要用8bit，而32進位要用10bit來記錄
若是256~1023之間，16進位要用16bit要記錄，但32進位只要用10bit來記錄
比16進位省空間
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◆ From: 122.123.169.247
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作者: HuangJC (吹笛牧童) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 為什麼電腦資料要用16進位
時間: Wed Jun 3 00:45:19 2009
10010010 左邊叫做有八個位元的2進位
我們可以把它看成
92 兩個16進位的數字
這是解釋的問題,我溝通時會接受很寬的表達方式
如果有人要說電腦懂 16進位,我無所謂
不過如果要拿去考試拿不到分數,就別怪我了 XD
一般來說,我們說電腦基本上只懂二進位
這種說法其實和你能摸到的 UI 有關
一般來說從前從 basic 學起,看不到二進位,會以為電腦和人一樣懂十進位
why not? 中間的細節被包起來了
但電腦的發展史上,畢竟從組合語言開始把抽象電路邏輯抽出,變成程式
而且 basic 的轉換效率不高,當你要壓搾 CPU 速度時,就得開始了解二進位
組合語言裏一堆二進位指令;你鑽入細節愈多,能壓搾出的效率愈好
而寫程式時,自己從頭寫指令很慢,有別人的函式庫會快很多
組裝電腦也一樣,一堆 IC 都是二進位,你最好也再接一顆二進位上去
和別人不同,你的系統會很難過,很難發展
3進位存不存在呢?有..
但它不是中央系統,大概在週邊
它也沒有整套的數學運算及相關指令
所以我們能不能說電腦懂3進位呢?不行
不過週邊有稍微用一點啦
通常我們不說3進位,可能說3態
但是考慮兩個3進位數字可表達的狀態,可以看到有趣的東西
00
01
02
10
11
12
20
21
22
以上就是三進位的九種變化,所謂三進位是逢三進位
2的三次方有八種變化,所以三進位的兩個數字可以完全涵蓋2進位的3個數字
00 000
01 001
02 010
10 011
11 100
12 101
20 110
21 111
22 保留
這多的一個保留很好用,可以當做控制,例外等等;或者安插同位元檢測
在通訊上真的有這樣用
那我要不要把三進位做進 CPU 裏呢?
免了吧,大家發展二進位那麼久了,沒人和你一樣的事會很累..
半導體做不到三種變化?
這你可不能這樣說
我們知道,電腦的電源供應器上供應幾種電壓
+5,-5,+12,-12,以及接地(0V)
所以用 +5,0,-5 來表達 0,1,2 是很容易的
IC 一定做得出來
剩下的應該就是什麼成本效益的問題了
我為什麼要這樣做,成本會不會反而拉高等等
但在週邊,在通訊,考量的不一樣
那就真的有這樣做
;;
再來我們談到儲存
最前面一段,我說'電腦懂2進位或16進位的講法,我無所謂'
但我得擔心考試時老師給不給分
一般我們說一個 64K 定址的小系統 (比如從前的八位元電腦)
這意思可能是我的定址能力為
64K * 1 Byte <== 這其實是 CPU 觀點
就 RAM 來說,經常規格不是用 byte 來開,而是用 bit
所以你說 64K*8= 512K bit 也可以
只要你供應我一顆 512K bit 的 RAM,我就夠用了
而這 512K bit 如果被連接到一台 16位元電腦,會發生什麼事?
所謂 16位元是指我定址一次,希望取回 16位元
所以 512K/16= 32K
也就是說這顆 RAM 足夠讓 CPU 定址前 32K 的16位元空間
至於這 RAM 怎麼安排接腳讓一次 16個資料位元出現,那是另一回事了
有的 RAM 就是安排數種模式,讓定址法可以多樣化
所以 RAM 的規格真的是開 bit 為主
你愛怎麼解釋電腦用幾進位來儲存資料..就看你怎麼解釋,講不講得通
不過我還是習慣說電腦用二進位儲存資料,一次存幾位元
而不會說用幾進位
這裏 '位元' 和 '進位' 混用,會頭痛的..
所以得看原 PO 要不要修正字眼重問一次
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◆ From: 61.59.179.152
※ 編輯: HuangJC 來自: 61.59.179.152 (06/03 01:04)
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: xiaoa (沒有靈魂的人) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 為什麼電腦資料要用16進位
時間: Wed Jun 3 01:12:04 2009
※ 引述《kenin (風起雲湧)》之銘言：
: 標題: [請益] 為什麼電腦資料要用16進位
: 時間: Tue Jun 2 22:30:34 2009
:
: 我知道電腦本身所讀取的都0跟1
: 而在儲存資料時為何要用16進位而不用8進位或32進位
: 如果電腦儲存時改用8進位或32進位會有什麼差別
:
:
: --
: ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
: ◆ From: 122.123.169.247
: → leoblack:16進位是否是指"有16個欄位可以紀錄1/0的資訊"?! 06/02 22:34
: → kenin:8進位=3個bit 16進位=4bit 32進位=5bit 06/02 22:39
: → yhliu:有的電腦系統是採用8進位的, 當然基礎仍是2進位. 06/02 22:45
: → sitos:糟... 我連問題都看不懂. 06/02 23:40
: 推 ot32em:應該跟組合語言的 BYTE(1byte), WORD(2byte), DWORD(4byte) 06/02 23:46
: → ot32em:怎麼樣也不會 DWORD會來個2.25byte 有點不太乾跪~ 06/02 23:47
: 推 HuangJC:一切都是人類的解釋,不過我們溝通時想要有共通的專有名詞 06/02 23:54
: → HuangJC:一般來說,5V為1,0V為0 ; 但事實上 5V為0,0V為1 亦無不可 06/02 23:55
: → HuangJC:因為開關明顯有兩態,所以我們發展了二進位數學,並且貫串 06/02 23:56
: → HuangJC:CPU 內部的運算系統;但事實上3進位也可以用,多加個 -5V XD 06/02 23:57
: → HuangJC:只是..用了三進位,你就獨門獨戶了..要怎麼和別人談? 06/02 23:57
: → xiaoa:要看是什麼"資料"吧.... 現在的系統不是多採用32bit嗎? 06/03 00:12
: 推 HuangJC:2'進位'和 32'位元' 是兩回事;我們討論'逢2進位'這事就好 06/03 00:16
: → xiaoa:JC說的不對吧...半導體做不到3進位, 只能從2bit降下來, 這樣 06/03 00:17
: → xiaoa:難怪 板主說問題都看不懂..... 06/03 00:17
: → HuangJC:32位元是指有32個2進位的數字;最後..3進位有用,看怎麼解讀 06/03 00:18
: → HuangJC:我們先講完課本上有的東西,因為那是想統一大家字眼的基礎 06/03 00:19
: → xiaoa:原PO說的16進位就是4bit. 他自己推文不是說了....... 06/03 00:20
: 推 HuangJC:他的說法是對的,只是同時混用'位元'和'進位',有人搞混了 06/03 00:26
: → HuangJC:所以把字眼再單純化,說電腦只懂二進位,會比較好談 06/03 00:27
: → xiaoa:原PO不是問,為何單位元不是3進. 是問,為何用4位元,不用3、5 06/03 00:30
: → xiaoa:3樓不是說了嗎...... 06/03 00:31
我不能很精準的回答原PO的問題
而我只是略懂, 所以有錯勿怪
--回應JC大--離題離很大--
目前, 電腦所用的運算單元是由半導體電路組成的
對電路來說, 電流是類比訊號, 要多少進位都不是問題
但基本上, 我們為了要運算, 必須在電路上增進"開關"
這些開關, 便是半導體
每一個半導體都能很直接的代表 開 和 關, 即 一個二進位的一位數字
試問半導體是不是可以表示 三進位?
假設今天有 0V, 5V 10V, 半導體 在5V時導通
一個半導體無法分辨 5V 和 10V的差別. 也許電流大一點, 但它就是無法分辨
這時, 如果我們使用 二個半導體 + 適當的電路設計, 我們就能分辨 0,5,10的差別
所以, 接論是:
半導體能夠表示三進位
但是這裡有個漏洞
我們使用了二個半導體
二個半導體實際上能代表四進位
我們卻只用了三個數字, 那其不是浪費??
這就是為甚麼電腦多是以二進位做為基礎，4進位，8進位，16進位的運算
如果電子儀器的設計, 其運算單元並非半導體, 那它不是2進位並不奇怪
希望這樣有回答到 JC大
--原PO的問題--
在早時候, 半導體晶元還很大
運算時要盡量節省, 所以要用較少的 bit來代表一個"字元"
(PS: 在硬體上會預留空間給字元, 也就是資料為01, 4bit硬體只能以 0001 表示)
但是, 字元有必要為人所容易理解的介面(要不然誰看得懂101010110是啥鬼)
例如早期的文字是使用 8bit(更早期沒有文字就只用4bit囉)
那時候根本只有美國做為主流,在開發、應用電腦, 8bit就足夠了
後來多國語言加入 8bit逐漸被淘汰
這其中還牽涉到轉換
機械語言 <-> 低階語言 <-> 高階語言
機械語言就是 10101
高階語言是各種程式編寫碼
低階語言是...不知道怎麼減略說明 https://0rz.tw/323hv
不知道是那一個部分在使用 4bit, 或者說現在還在使用
我只知道現在集成電路技術、高階語言都很發達, 很闊氣的使用32bit、64bit
Orz
這問題常常到處有人討論, 建議原PO到處爬爬文看看 (我自己也沒爬文....逃~)
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◆ From: 140.112.244.42
這樣看就懂了
10進位 2進位 2進位模擬3進位
0 0 00 -> 0
1 1 01 -> 1
2 10 10 -> 2
3 11 100 -> 10
4 100 101 -> 11
9 1001 10000 -> 100
10 1010 10001 -> 101
3進位每個byte是由二個2進位位元組成
這種轉換,在數字越來越大時,
如10進位的10, 用 2進位模擬3進位的結果,
> 10進位 2進位 2進位模擬3進位
> 10 1010 10001 -> 101
^^^^^
如果10001,當成真正的2進位,看在10進位中是17
在擬3進位中卻只能代表10, 足足有 7/17的無意義位元....
※ 編輯: xiaoa 來自: 140.112.244.42 (06/03 01:41)
現在想要開發量子電腦就是希望破除半導體這樣的拘限
量子電腦強並不是因為量子很小, 而是因為量子運算單元可以擁有 0 1 以外的態
※ 編輯: xiaoa 來自: 140.112.244.42 (06/03 02:47)
※ 編輯: xiaoa 來自: 140.112.244.42 (06/03 02:51)
真的也不必寫什麼論文
※ 編輯: xiaoa 來自: 140.112.244.42 (06/03 02:59)
※ 編輯: xiaoa 來自: 140.112.244.42 (06/03 03:01)
半通電? 超通電? 非常不通電?
※ 編輯: xiaoa 來自: 140.112.244.42 (06/03 03:03)
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作者: HuangJC (吹笛牧童) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 為什麼電腦資料要用16進位
時間: Wed Jun 3 02:33:12 2009
其實電腦系統並不是一切都按 2的 N 次方成長的
只是規格大戰的結果,看誰獲勝
舉例來說,從前的8位元 CPU 有 16條位址線
進到 16 位元電腦時,有 20 條位址線
為什麼不用 32 條?
事實上 32 條也設計得出來
但人家設計 20 條並且行銷成功,那..就流行啦~
一個 byte 有 8個 bit,曾不曾惹過麻煩?
有沒有聽過有些系統只認得七位元?
為什麼這麼怪咧...
可能是夠用就好,可能是保留一個當同位元檢測
也許有人說保留同位元檢測的話,其實骨子裏是八位元,因為那個同位位元你又不能不儲存
那...真正的八位元系統再保留同位位元
你要不要叫它九位元系統? XD
事實上現在沒那麼麻煩,同位位元不儲存了
所以當年有把 RAM 上面偷拔一顆 IC 而 user 不會發現的故事
而這種內部細節 user 不必懂
你就當那是 八位元,就可以學得很好
因此,問題其實應該限縮為 '我為什麼感覺電腦儲存 16 位元'
注意到,是'感覺'
事實上電腦怎麼儲存,已經不見得真的是那樣了
在一個 byte 之前,其實四位元一組是流行過的
因為在16進位到10進位間,還流行過一個 BCD 編碼
https://zh.wikipedia.org/wiki/二進碼十進數
BCD 編碼一次就要動用四位元,三位元還不夠用
用一個16進位來模擬10進位,它有極大的浪費
所以對於儲存方式的浪費,我們很在乎嗎?我不認為
而是整個競爭的結果,最後有了暫時的統一
而兩個四位元,也就是八位元了
這次整個業界還算統一,用乘2的方法在發展
但如果你扣掉同位位元,看到七位元系統的存在
老實說,它是帶來些麻煩
不過它真的存在
對學組合語言的人來說,也許他認為,能被我用 CPU 定址到的才叫'電腦的認知'
那麼(或許)並沒有七位元資料匯流排的電腦
不過那並不是設計不出來
可能只是規格大戰的結果罷了
而對於一些撰寫多單元系統的人來說,他所看到的不只 CPU 的認知
他所要運用的機械語言也不只 CPU 的那一種
我們會用盡方法去想像,描述
不過在討論之前會先統一一下字眼
主 CPU 一定是用八(的倍數)位元系統嗎?
我..不確定
不過會盡量朝這方向設計就是了
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◆ From: 61.59.179.152
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作者: HuangJC (吹笛牧童) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 為什麼電腦資料要用16進位
時間: Wed Jun 3 03:21:44 2009
: 你只告訴我, 半導體除了體現"通電"和"不通電"以外, 還有什麼第3態就夠了
: 真的也不必寫什麼論文
: → HuangJC:我剛不是說了,-5,0,+5 這三種電壓就可以三態了嗎? 06/03 03:01
: 我上面說過了, 請問你的第三態是什麼?
: 半通電? 超通電? 非常不通電?
*----- B pull to -5V
/
A--+--* *----- C pull to 0V
|
| *----- D pull to +5V
|
+----------- output
(三選一連接,不可同時連接兩點以上造成短路)
以上電路就可以了
的確只有導通和不導通
但是 A 有 B,C,D 三個導通選擇,就可以得到三種電壓
很浪費?你可以想像成用三個導不導通來做這一件事
但如果我想省接腳時,我還是用啊
另外,程式都八位元,資料都八位元,一定嗎?
01010101 01010100 <= 第一個八位元是程式,第二個八位元是資料
但也可以是這樣
01010101010 10100 <= 前11個元位是程式,後五位元是資料
但這時我們會自找麻煩把書編得很難讀嗎?不會
注意看到,我上面只有抽象講法的不同,但十六進位都是 '55 54'
所以我可以想法子把書編成 55 是一道指令,
後面的 54 有五位元的資料,加上高達八種小變化
總之在抽象的理解上,彈性很大
有沒有這種5位元的資料呢?有..
所以我說中央單元都想像成2進位,想像成八位元
那是讓你想像而已..
最重要的是,你感覺到了什麼,然後才能學得好
但如果你想插一根探針就讀到這些資料
如果有編碼,那會有相當的難度
對於 basic 學生,二進位不一定要懂,它很人性化,用十進位
對於寫網頁的人,他整天看 UTF-8,理解到的可能是可變長度編碼
我們以為這個問題是在討論中央處理單元所看到的...
但它也可能只用5位元當資料呀 :)
但你一切都只用二進位理解,可以理解到最多沒錯
即使我舉的5位元,它還是二進位的
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◆ From: 61.59.179.152
一般五位元的儲存,目前還是會用八位元來做
前面舉的例中,前三位元並沒浪費
工程師會想法子擠一些排列組合來用
但如果真要浪費(而且例子很多)
那就浪費吧~
data sheet 會這樣寫
xxxBBBBB <== 前3個 bit don't care,不管填什麼,結果都是一樣的
所以問題不是發生在 CPU 為何只取用5位元
而是'為何我只能把資料,放進八位元的 RAM 裏'
答案就是便宜..大家都在賣八位元,八位元就有現貨;浪費三位元就算了
而事實上很計較 RAM 時,就有很計較的做法
比如存進單位元的串流裏,自己去切割,每五位元當一組資料
犧牲的是速度,但不是辦不到;怎麼辦到的,這裏就離題了
但有沒有 CPU 取用 5位元資料? 有,當然有
所以也當然有只儲存五位元資料(原 PO 所謂的 32進位?)
※ 編輯: HuangJC 來自: 61.59.179.152 (06/03 03:40)
你一直以為硬體工程師辦不到?
稍微要試,你就說可以寫論文?
那你怎麼不翻一下 AD/DA 線路,這些概念又有多難?
還有,IDE 排線到達傳輸瓶頸時,是怎麼突破的?
後來為何又回到串列傳輸?
規格之戰,鹿死誰手,我們真的比別人英明?
半導體被用成只有導通和截止,那是運用在飽合區
事實上你前面說的沒錯,半導體就是可以半導,全導
0.1 0.2 0.3 0.4 這種灰階都能用得出來
類比電腦,運算放大器,你家的音響發出的 SIN 波
那全是半導體參與的
運用在飽合區是為了取得最佳的雜訊免疫,但不是只有飽合區好用
ALU 全用二進位是為了和所有的舊包袱相容,但不是只設計得出二進位
所以當雜訊免疫技術提高時,能不能在一個 digit 內多放一些資訊?
當然可以..
你後文說,誰家光碟用半導體做了
那要不要回頭反問,誰說半導體只能用在 0 和 1?
我舉了光儲存,其他磁儲存,電儲存,有沒有人做過不同的設計?
更有甚者,有訊號就是1,沒訊號就是0?
那又怎麼解釋有些系統在儲存連續0時,是混著1在儲存?
那我們回頭只看 ALU 好了,它是二進位運算嗎?
如果一位元加法花一單位時間,那8位元要8單位,32位元要32單位
為什麼不管我加幾位元都一樣快呢?
...誰真的和你實作加法器呀,加法器學會後,變成方便講解的邏輯了
現在都用查表,加數及被加數進入,結果就出來了
電腦是能心算 N 位元加法的聰明小孩 :P
那我要不要做個三進位的 ALU?
能..不划算
但我其實不清楚是不是永遠不划算
比方光碟片上的光儲存如果是三態,也許我就建個三進位的 IC 來輔助
不過這不是電腦的中央 CPU,週邊工程師也不會讓你操心這些了
每個人,都會就他看到的抽象概念去理解及發問
事實上是這樣
※ 編輯: HuangJC 來自: 61.219.65.16 (06/03 18:54)
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作者: pureblue ( 生活失序) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 為什麼電腦資料要用16進位
時間: Wed Jun 3 10:30:40 2009
※ 引述《kenin (風起雲湧)》之銘言：
: 我知道電腦本身所讀取的都0跟1
: 而在儲存資料時為何要用16進位而不用8進位或32進位
: 如果電腦儲存時改用8進位或32進位會有什麼差別
這問題無法於短短文章內一概而論，問題之解答在於
各進位法之"取捨"，每種進位法各有優缺點，那麼該
如何取捨？
差別肯定是有，例如10進位數字79，用2進位表示為
01001111，用8進位表示為117，用16進位表示為4F，
而我"懶得用"32進位法表示，"因為"要使用太多字符
表示10進位的10~31。
這個"我懶得用"就是差別所在：
『一個位元組只需一個32進位數字來記，用兩個16進位數字
來記，用三個8進位數字來記』
與
『16進位法要使用A~F等六個字符，32進位法要用22個字符』
和
『8進位、16進位與32進位都可用2進位快速轉換，其中16進
位只要熟練點還可以心算』
幾相權衡之下，身為工程師，我認為採用16進位法可以
得到很好的折衷。
而早期的UNIX系統因檔案權限設計之因素會採用8進位法
，這是因其優缺點於使用之情境幾經考量而決定之故。
所以這種取捨問題，其實可以拉長拉遠成計算機發展史來
看，若忽略歷史發展因素，會有無法切中問題核心之感。
至於為何使用2進位法，無須贅述。
另，這問題與各大文化發展中所使用之12進位法、16進
位法、60進位法之爭並無干係。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 211.23.53.216
> -------------------------------------------------------------------------- <
作者: HuangJC (吹笛牧童) 看板: ask-why
標題: Re: [請益] 為什麼電腦資料要用16進位
時間: Wed Jun 3 12:18:46 2009
※ 引述《kenin (風起雲湧)》之銘言：
: 我知道電腦本身所讀取的都0跟1
: 而在儲存資料時為何要用16進位而不用8進位或32進位
: 如果電腦儲存時改用8進位或32進位會有什麼差別
: 其實會問這個問題是對中文內碼可用的變化所連想的
有改文了,其實這段很重要 :)
可以看出你的觀點及用字,才知道真正的問題
: 現在一個中文字以16進位要用2BYTE=16bit=FFFF(16進位)=65536(10進位)個變化
: 如果用32進位同樣是2BYTE=20bit=VVVV(32進位-我不確定是不是V)=1048576(10進位)
這裏還是有用字述題的問題,我可以猜,但還是會猜錯
基本上 bit,byte,已經是二進位專用語了
2byte 永遠是 16bit
建議你改用 digit 這個字眼來表達幾個'數字元'
32進位用 2digit... 你也許是想說這個吧!
: 1bit=一組0跟1的變化
: 若今天要把所有中文都對應一個內碼(包含簡繁體)
: 那目前2BYTE,65536個變化可能不夠(還是有其它的解決方案?)
: 而以數值來看，以四個bit為一組的16進位來記錄數值
: 一個BYTE可以記錄0~255個變化超過255就要再加1BYTE
: 而以32進位的話一個BYTE是用5個bit但可以記錄0~1023個變化
: 在0~255之間，16進位只要用8bit，而32進位要用10bit來記錄
: 若是256~1023之間，16進位要用16bit要記錄，但32進位只要用10bit來記錄
: 比16進位省空間
以上全部要更正字眼再來討論
省空間與否就難說了
前面我討論過三進位,我有強調過它的概念沒進入中央系統,沒進入 ALU
但不代表它沒在週邊使用;這一切看成本
一張光碟片上面的資料,可以用雷射打上去儲存
光碟片就是週邊了,它一定只儲存 0 或 1 嗎?那..就不一定了
我們現在談很多倍存技術就這樣來的
如果我一個光點可以表達上百種值,而且分列清楚,那當然得這樣幹
最後我會設計一顆讀取 DVD 的 IC,那顆 IC 在傳出資料時是二進位
不代表光點真的用二進位儲存;這一切是看成本架構
但如果是一定只存 0 或 1 時
不管你的中文內碼用幾進位,其實沒有意義
因為我會重編碼成二進位才儲存;那沒省到空間
在 BYTE(八位元) 之下有 NIBBLE(四位元)
一個 NIBBLE 就可以代表一個 BCD digit,用來表達十進位很方便
4*2=8,好像我們嫌不夠用就要發展八位元
而買得到的 RAM 組成八位元 BANK 也很方便,別自找麻煩
電腦的主流也傾向一次計算八位元了
不管 16,32,64位元的電腦,它都還保留有八位元的暫存器
這樣能說電腦以 2^8=256進位在運算嗎?
我們還是說它用二進位,八位元 這樣的字眼好了
而且你觀點的改變其實並無法省到空間
我們可以接著談 RAM 的定址法,我原本以為那叫扯遠
但看來那快進入核心問題了
是有省到 digit,而 digit 太長時,打程式會很長
有這個差別而已
一切都在你人為的解釋裏
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◆ From: 61.219.65.16
※ 編輯: HuangJC 來自: 61.219.65.16 (06/03 12:26)
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