公共事務學院與美國羅格斯大學簽訂雙聯計畫
公共事務學院積極推廣國際化,日前與美國羅格斯大學(Rutgers University)簽訂2個雙聯學位計畫,分別為3+2學碩士雙聯學位計畫以及1+1+1雙碩士雙聯學位計畫。本院為羅格斯大學公共事務學院在亞洲前三個,更是全臺灣第一個雙聯學位夥伴學校。
108年5月本院院長黃朝盟教授邀請美國羅格斯大學Dr. Yahong Zhang至本院進行學術交流,除了在本院進行Brown Bag學術沙龍演講,期間雙方商定共同推動雙聯學位,大幅簡化申請國外研究所的程序,更得以免除美國研究所入學必備的GRE考試要求,還可能在比一般人更短的時間內同時獲得美國名校與臺北大學的雙學位。本雙聯計畫歡迎公共事務學院所有系所的學生及雙主修本院科系的學生申請,最快預計2020秋季即可在羅格斯大學開始雙聯學位研修。
羅格斯大學創立於1766年,為一所頂尖公立研究型大學,是美國紐澤西州最大的高等學府,其學術聲譽在州內僅次於普林斯頓大學(Princeton University),羅格斯大學的前身名為王后學院,而哥倫比亞大學前身則為國王學院,因此過往羅格斯大學被廣泛認為是哥倫比亞大學的姐妹學校。2018年,羅格斯大學被《美國新聞與世界報導》發布的世界大學綜合排名評為全球第97名,泰晤士報高等教育特刊(THE) 2020年則將羅格斯大學排名全球第168名,實為世界頂尖大學。
羅大公院共有15個學碩博士班及學分學程,致力於公共管理、非營利組織管理及公共政策的教學與研究,並在全美公共管理領域名列前茅(《美國新聞與世界報導》全美排名約前10名)。此外,在公共管理的教育及培訓方面,羅大公院也是美國第一所獲得國際公共管理認證委員會(ICAPA)認證的學校。
本院積極推廣國際化,除了與美國羅格斯大學的雙聯學位計畫以外,本院也與多所國外名校推動學生交換計畫,如韓國國立仁川大學、上海華東師範大學、上海華東理工大學、上海華東政法大學,致力提升本院教師及學生的國際學術交流。
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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「人工智能」非萬能 這些是AI做不到的
麥肯錫全球研究所(MGI)的研究發現,具有「不可預測」、「具備極專業知識或技能」、「需與利益關係人互動」等特性的工作電腦難以勝任。(ShutterStock)
更新: 2019-10-13 8:48 PM
【大紀元2019年10月10日訊】(大紀元記者陳霆編譯報導)今年4月,傳出亞馬遜公司使用人工智能(以下簡稱AI)系統追蹤員工效率,提醒動作變慢的員工,並自動開除未達目標者。同樣在4月,一位布朗大學(Brown University)的學生被誤認為是斯里蘭卡爆炸案的嫌犯,起因也是斯里蘭卡當局的臉部辨識AI出錯。
這些事件顯示,當人們越來越依賴AI進行決策,將AI系統引入司法、金融、雇用等重大議題時,可能會造成隱憂。「我最擔心的是,我們想用來解決問題的系統,最終可能會加劇這些問題。」紐約大學的AI Now研究所共同創辦人凱特.克勞福德(Kate Crawford)如是說。
AI為什麼會出錯?
過去,人們相信AI的一個理由是,AI不像人類受情緒、疲倦所影響,可直接分析事件進行準確判斷。但許多證據表明AI也會有「偏見」(AI bias),並不總是像我們想像的那麼客觀真實。一項調查顯示,部分美國法院採用的累犯風險評估軟體COMPAS,在評估非裔美國人時準確性較低,可能高估他們成為累犯的機率。執法單位的面部辨識系統在婦女、青少年和少數族裔上,錯誤率也比較高。這種情況,被稱作「AI偏誤」或「演算法偏誤」,怎麼形成的呢?
1. 偏誤來自於AI的學習過程
AI的準確度需要經過訓練,訓練時提供的資料如果不足,無法反映複雜的真實世界,就會造成AI有偏誤。Edge Case Research共同創辦人暨執行長華格納(Michael Wagner)指出,在訓練自動駕駛車AI時,儘管感測器已分析了數千或數百萬個人類影像,AI還是會忽略坐輪椅的使用者或穿著螢光背心的建築工人,因為這些例子在數據庫中是少數。
華格納認為,安全可靠的產品不僅需測試已知的偏誤,還應該仔細尋找新的以及意想不到的新偏誤,而這些偏誤可能不會被發現,直到產品被廣泛運用。
「機器學習與人類學習相當不同」,華格納說,「例如電腦可能會漏掉一個站在垂直物體(如電線桿)附近的人。你想過這個嗎?」
2. 面對偏見,AI沒有思考能力
AI程式也可能「學會」人類的偏見。訓練AI時,它們依靠從大量數據中找尋不可見的模式來分析信息。當這些資訊中隱藏了人類的偏見時,AI會複製這樣的偏見。但AI和真人不同,在面對偏見時,它們沒有思考能力。Google決策智能主管凱西.科茲科夫(Cassie Kozyrkov)表示,AI只是收集數據、呈現模式的工具,永遠不會自己思考,
3. 抽象價值無法被合適定義
出錯的另一個原因是,當人類試圖讓AI進行涉及公平、正義、信賴等抽象價值的決策時,因為無法將抽象意義用數學術語呈現出來,導致AI的判斷違背人們的期待。
例如,一家銀行希望預測貸款申請人的信譽度,「信譽」是一個模糊的概念。為了將其轉換為可以計算的內容,就會將「信譽」轉變為可量化的因素。如果貸款模型發現,老年人有較高的違約可能性,並根據年齡減少了放款金額,就可能造成非法歧視。
AI金融平台AppZen的聯合創始人維爾瑪(Kunal Verma)也表示,如果申請人居住在很多人拖欠貸款的地區,系統也可能將其判斷為不可靠。
涉及工作的爭議
許多研究都指出,在各行業中引入AI技術,可能造成許多人失業。牛津經濟研究院(Oxford Economics)在2019年6月的一份報告中預測,到2030年,機器人將取代全球8.5%的製造業工作職位(約2000萬個職缺)。不少行業的雇員因此感到擔憂,他們擔心自己的專業能力被電腦取代。
與此同時,也有許多人擔心,人們試圖將演算法無法處理的問題交給AI判斷。例如:亞馬遜公司曾借助AI將求職者予以排名,但後來發現該系統傾向錄用男性求職者,儘管工程師進行調整後仍無法解決,最終只得放棄該計劃。
麥肯錫全球研究所(MGI)的研究發現,具有「不可預測」、「具備極專業知識或技能」、「需與利益關係人互動」等特性的工作電腦難以勝任。如果我們勉強將這類任務交給電腦處理,可能就會出現各種錯誤。
像是司法、執法等工作,就涉及了需要衡量各方的公正性,或是在極短時間做出關乎生死的判斷,AI演算法是否能承擔這樣的責任?一些改過自新的人所做的努力,在演算法的計算中能否被看見?
或許,我們要記得,人工智慧並非萬能,只是一種工具,最終不能代替我們來思考。
資料來源:http://www.epochtimes.com/b5/19/10/10/n11580035.htm?fbclid=IwAR0GqmhBt6sdARwMBR_gjBUH77LtBoplKzc-nu_MU_sLxzikgAxZSbrIoY4
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更新: 2019-10-13 8:48 PM
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過去,人們相信AI的一個理由是,AI不像人類受情緒、疲倦所影響,可直接分析事件進行準確判斷。但許多證據表明AI也會有「偏見」(AI bias),並不總是像我們想像的那麼客觀真實。一項調查顯示,部分美國法院採用的累犯風險評估軟體COMPAS,在評估非裔美國人時準確性較低,可能高估他們成為累犯的機率。執法單位的面部辨識系統在婦女、青少年和少數族裔上,錯誤率也比較高。這種情況,被稱作「AI偏誤」或「演算法偏誤」,怎麼形成的呢?
1. 偏誤來自於AI的學習過程
AI的準確度需要經過訓練,訓練時提供的資料如果不足,無法反映複雜的真實世界,就會造成AI有偏誤。Edge Case Research共同創辦人暨執行長華格納(Michael Wagner)指出,在訓練自動駕駛車AI時,儘管感測器已分析了數千或數百萬個人類影像,AI還是會忽略坐輪椅的使用者或穿著螢光背心的建築工人,因為這些例子在數據庫中是少數。
華格納認為,安全可靠的產品不僅需測試已知的偏誤,還應該仔細尋找新的以及意想不到的新偏誤,而這些偏誤可能不會被發現,直到產品被廣泛運用。
「機器學習與人類學習相當不同」,華格納說,「例如電腦可能會漏掉一個站在垂直物體(如電線桿)附近的人。你想過這個嗎?」
2. 面對偏見,AI沒有思考能力
AI程式也可能「學會」人類的偏見。訓練AI時,它們依靠從大量數據中找尋不可見的模式來分析信息。當這些資訊中隱藏了人類的偏見時,AI會複製這樣的偏見。但AI和真人不同,在面對偏見時,它們沒有思考能力。Google決策智能主管凱西.科茲科夫(Cassie Kozyrkov)表示,AI只是收集數據、呈現模式的工具,永遠不會自己思考,
3. 抽象價值無法被合適定義
出錯的另一個原因是,當人類試圖讓AI進行涉及公平、正義、信賴等抽象價值的決策時,因為無法將抽象意義用數學術語呈現出來,導致AI的判斷違背人們的期待。
例如,一家銀行希望預測貸款申請人的信譽度,「信譽」是一個模糊的概念。為了將其轉換為可以計算的內容,就會將「信譽」轉變為可量化的因素。如果貸款模型發現,老年人有較高的違約可能性,並根據年齡減少了放款金額,就可能造成非法歧視。
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與此同時,也有許多人擔心,人們試圖將演算法無法處理的問題交給AI判斷。例如:亞馬遜公司曾借助AI將求職者予以排名,但後來發現該系統傾向錄用男性求職者,儘管工程師進行調整後仍無法解決,最終只得放棄該計劃。
麥肯錫全球研究所(MGI)的研究發現,具有「不可預測」、「具備極專業知識或技能」、「需與利益關係人互動」等特性的工作電腦難以勝任。如果我們勉強將這類任務交給電腦處理,可能就會出現各種錯誤。
像是司法、執法等工作,就涉及了需要衡量各方的公正性,或是在極短時間做出關乎生死的判斷,AI演算法是否能承擔這樣的責任?一些改過自新的人所做的努力,在演算法的計算中能否被看見?
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資料來源:http://www.epochtimes.com/b5/19/10/10/n11580035.htm…
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大家好,
從二月多陸續放榜以來,我收到了UCLA和Brown這兩家的Admission
4/15的大限快到了,還是沒有下決定,所以想請板上的各位給我一點意見
學校: UCLA (no fellowship or funding yet)
Brown University (4-5 year financial package )
科系: Materials Science and Engineering, both PhD degree
UCLA Brown University
[排名:25, 材料排名:22] [排名:16, 材料排名:35]
地點 Los Angeles, L.A. Rhode Island羅德島
補助 none 提供4-5年, 1st year $21000 stipend
(tuition and health insurance free)
天氣 跟台灣類似,四季溫暖 四季分明
環境 華人多,當地朋友多 當地朋友少
UCLA的工程領域一向相當不錯,我也認識許多教授都是從UCLA畢業的,
因此原本打算就選UCLA了,
但是後來又收到Brown的Ad+全獎,和UCLA相比省下了許多花費
由於Brown方面的資訊不多,我也不太確定那邊材料系的情況,
畢竟是念PhD,學校是蠻重要的
不知道板上的各位對Brown的在工程、材料領域如何呢?
這兩間學校在各個方面的條件都不太一樣,一個在東岸一個在西岸
畢業後的就業方面也不太清楚哪邊比較方便
請板上的大家給點建議吧!
謝謝大家!!
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◆ From: 111.248.13.65
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