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Monday, April 25, 2022

哈佛、MIT 「五成五學術白話文」談語音辨識、線蟲、高分子薄膜、醫療管理、有名故事

 

哈佛、MIT五乘五學術白話文講者及出席者合影。(哈佛同學會提供)

              (Boston Orange 周菊子波士頓報導) 哈佛大學和麻省理工學院合辦的「五乘五學術白話文」,423日在線上,線下同步舉行,吸引近百人參加,出席者在開放提問時的連環詰問,深如學位答辯,一度引發爆笑。

左起,哈佛台灣同學會謝郁俐、許祐湉請波士頓經文處科技組組長謝水龍送紀念品
給講者崔相德,張新瑜、吳宛霓,毛元亨等人。(哈佛同學會提供)
                           「五乘五學術白話文」活動是哈佛大學台灣學生會為使學術走出象牙塔,刻意安排的講座活動,每次邀請5名在不同領域各有專長的講者,以淺白語文,在5分鐘內分享他們的研究成果與心路歷程,接下來10分鐘問答,一來為各講者提供鍛鍊他們在極短內闡述所學的機會,一來給一般人機會,藉由淺白易懂語文一窺各項專業內涵,擴展各人知識。

哈佛台灣同學會的許祐湉(左)和謝郁俐(右)主持,吳宛霓(中)談複合式高分子薄膜。
(周菊子攝)
                    423日這天,Harvard-MIT 春季五乘五學術白話文在哈佛大學校園內的生物實驗室1080講堂舉行,依序邀得賴承逸談「識別不常見口語的算法 (Algorithm that Recognizes Uncommon Spoken Languages) 」,崔相德談「管理能力如何影響醫療體系的效率」,張新瑜談「線蟲與我」,吳宛霓談「複合式高分子薄膜--氣體與液體分離之應用」,毛元亨談「「有名」的故事」。

張新瑜從生物學家談到線蟲。(周菊子攝)
MIT的賴承逸遠距做簡報。(周菊子翻攝)
                     賴承逸是MIT CSAIL (電腦及人工智慧實驗室) 三年級博士生,目前的研究方向是語音和自然語言處理。他正在做的研究是如何使用較少數據,就可以建立AI模型去辨識更多語言。在2018年以前,如果要建立一個語音辨識模型,需要蒐集1000多小時的數據,但在20192020年間,谷歌 (google)和臉書 (facebook)推動自監督學習 (Self-supervised learning),用10分鐘數據訓練出一個語音辨識模型,結果還和2018年的做法還要好。自監督學習只有2個步驟,一個是預訓練模型,在不需要數據的情況下,給出語音訊號,然後預測輸入的是甚麼,之後再用僅有的語音數據做第二輪訓練,輸入是語言,輸出是文字,這個做法的好處是簡單,而且只需要10分鐘。在世界上現有7000多種語言的現狀中,這方法加快了人們對其他語言的研究。

            他去年做了2個研究項目,一是把模型變得更有效率,二是把預訓練模型用在語音以外的其他領域。

                   張新瑜畢業於陽明醫學系,現在哈佛大學生物與生醫系修讀博士。她先形容生物學家點滴,再概論實驗室用模式生物協助研究,然後簡述她在探詢的問題。她指出無論是做遺傳、生化、分子或系統生物研究的人,大都對周遭世界有好奇心,或想找出解決問題辦法。

吳宛霓研究節能省碳的複合式高分子薄膜。(周菊子攝)
                 在生物學研究領域,人們常聽到的乾、濕實驗室,是指實驗時用什麼器材。濕實驗室常需用到液體,也像廚房,要把東西倒來倒去,乾實驗室則是用電腦跑數據等。張新瑜笑說最近有人在面試時聽到的一個新詞叫做「Damp Scientist」,其實是聘僱方希望要兩種實驗方式都能做的人才。

             做生物研究也有科學方法,先觀察,閱讀,提出問題及假說,然後做實驗來測試,如果結果不太對,就修正假說,重新實驗,過程很漫長,但失敗是常態,有時候反而有塞翁失馬,焉知非福的結果。

崔相德研究醫療體系的管理能力對醫療效率及給付制度的影響。(周菊子攝)
              由於生物研究如果用人類做實驗品,會涉及道德問題,所以生物學家常用大腸桿菌,釀酒酵母菌、秀麗隱桿線蟲,黑腹果蠅,阿拉伯芥,斑馬魚,小鼠,非洲爪蟾等來做研究用的模式生物。

                    張新瑜目前就在哈佛的線蟲實驗室做研究。她現在追尋的問題是DNA是生命藍圖,但DNA中有很大一部分是跳躍子 (transposon),以人類來說就佔了約45%,這些跳躍子一旦跳離原點,跳進新位置,改變了基因的原有序列,就很可能讓人生病。她就在用線蟲研究是什麼壓抑或造成跳躍子跳動的這個問題。

毛元亨以"圖層"比喻各種添加在原始檔案上的資訊與內容,並藉以說明歷史真相往往
難以還原。(周菊子攝)
崔相德是加拿大家庭醫師,目前在哈佛大學公共衛生學院全球健康及人口部門修讀「人口健康科學」博士學位。這天他以「管理能力如何影響醫療體系的效率」為題,討論醫院的管理能力如何能夠影響醫院適應並達成給付政策改革目標。

                  崔相德指出,在這世界銀行部分資助的研究中,他們發現越是高收入國家,醫療費用總支出也越高,增進效率也越形重要。他們選擇介入中國大陸採用的新型農村合作醫療(新農合)
張新瑜細心的為聽眾整理出模式生物概括圖。(周菊子攝)
給付醫院的方式來做研究,把論量計酬改成總額支付,並用世界管理調查問卷來做分類醫院管理能力的主成分分析,以及三重差分法,來研究介入醫院給付的影響,會否因為管理能力而有差別,結果發現最佳化目標難度,標準化流程可能有助於改善醫院給付效率,但目標具體化和給予反饋就沒有顯著的相關影響。

吳宛霓藉蒸餾耗能佔美國2016總耗能的8%,指出複合式高分子薄膜的好初。(周菊子攝)
波士頓經文處科技組組長謝水龍提出,這研究似未探討醫療品質部分,前任哈佛同學會會長藍凡耘從預防和介入的角度提出方法學方面的問題。

吳宛霓是來自嘉義的MIT化工系三年級博士生,正在做用複合式高分子薄膜來分離氣體與液體的研究。她指出,目前大部分化工廠還在用100多年前的分離技術,耗能高,碳排放量也高。其中蒸餾分離所產生的耗能佔美國2016年總耗能的8%,可以讓MIT校園運作3000年。她在研究有甚麼方法可以在耗能更小中達到同樣的分離效果。

                     在目前已知的蒸餾、烘乾、蒸發、萃取、吸附、吸收、薄膜、晶體化等分離方式中,薄膜比較節能,還有體積小,碳足跡小,在過程中不需加熱,應用層面也就更廣。最新的一種型態是中空纖維薄膜,可以讓單位體積有最高的表面積,目前已經研發出來的商業應用有氣體分離,像是從空氣中分離出氮氣用作食品包裝,或是用在海水淡化,血液透析等,但是目前薄膜式分離還沒有辦法取代蒸餾和分餾,因為高分子薄膜有老化、滲透性降低,以及塑化等限制。解決這些問題的方式之一是混合奈米粒子,但是高分子和奈米粒子有相容性不佳的問題,她的研究是在不同材料上加入官能基來提升相容性。例如在高分子薄膜上加入PIM-COOH這官能基,就會形成氫鍵,做出結構比較緊密的複合式高分子薄膜。她用由硫化氫、二氧化碳和甲烷組成的天然氣來做實驗,把硫化氫和二氧化碳這2種酸性氣體分離出來,以免在運送過程中腐蝕管線。測試結果顯示在設計高分子薄膜時可以針對不同用途來採用匹配的官能基來增加效能。

                        毛元亨是哈佛大學歷史與東亞語文聯合學程博士候選人,他主要研究宋明士人社會網絡的構成,以及其與士人文化的交互影響。在這天的演講中,他以Photoshop等批圖、修圖為例,點出資訊在傳遞過程中,可能經由傳遞者因為各種原因,做過不同修飾,於是一張照片會有很多圖層,以現代人理解的轉發照片為例,可能因為傳送工具不同,或為傳送方便,或為遮住某些不想傳送的內容,於是壓縮、裁剪原圖,再輾轉相傳,最終收到資訊的人,看不到中間疊加、壓縮、裁剪的圖層資訊,於是難以還原完全沒編輯過的「歷史真相」。

                   毛元亨說歷史學家的工作之一,是「還原歷史真相」,但是有些歷史資訊早已流失,又或者流傳下來的是已有許多圖層的版本,歷史學家得識別這些圖層,了解其功用,添加或刪減的原因。換句話說,任何人們聽到,或者知道的任何社會或文化的說法,都可以用那是已壓縮過,有圖層的檔案來理解。

毛元亨還用國立故宮博物院裏,包括蘇軾等4名十三世紀宋朝江湖文人圍桌而聚的「西園雅集圖」這幅畫為引,從歷史學視角分析從古到今,什麽是有名?在不同的社會裡,名聲是怎麽被決定的?討論社會變遷如何改變名聲形成的機制。

今年的「五成五學術白話文」,會末還安排了有獎問答,主持人許祐湉和謝郁俐藉著最後一題,說明了哈佛大學和麻省理工學院兩校台灣同學會合辦的這活動,一年舉辦2次,一次由哈佛主辦,一次由MIT主辦,從2016年迄今,已經舉辦13次了。這次的講座已經上傳到Youtubehttps://www.youtube.com/watch?v=IIoLYt_WOPU。 (再次更新版)

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