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從佛羅倫斯到中國：顧毓琇的文藝復興構想 文／XXX 歐洲歷史上，14至16世紀的文藝復興被視為人類文明的重要轉折。它起於義大利，經由城市商業的繁榮與貴族贊助人的推動，復興了古希臘羅馬的經典藝術與思想，催生人文主義與理性精神，並間接促成科學革命與啟蒙運動。它的本質，不僅是藝術風格的更替，更是一場文化與精神的深層革新。 半個世紀前，中國近代著名的科學家、教育家與文學家顧毓琇，曾在1947年發表〈中國的文藝復興〉，試圖在民族危機與國家轉型的時代背景下，提出一個中國式的文化振興方案。這場構想與歐洲的文藝復興相隔數百年，但在精神上卻存在對話的可能。 顧毓琇生於1902年，學貫中西，既是電機工程專家，又是詩詞、戲劇、音樂與佛學的通才。他在抗戰勝利後、國共內戰將起之前，深感中國雖在政治、軍事上亟需穩定，但更迫切的，是重建文化自信與社會凝聚力。〈中國的文藝復興〉即是在這種背景下誕生。 背景的不同，塑造了復興的內涵差異。歐洲文藝復興是在中世紀封建秩序鬆動、教會權威衰落、商業城市興起之後，自下而上萌生的人文與科學革新。而顧毓琇的倡議則是在中國經歷清末西化、五四運動、抗日戰爭之後，面對國家分裂與文化自信喪失，試圖由知識分子引領，結合國家政策與全民參與，自上而下與自下而上並行推動。 兩者的價值源泉亦不相同。歐洲文藝復興以古典希臘羅馬文明為精神母體，強調人文主義、個人尊嚴與理性探索，並透過藝術、建築與文學體現「以人為中心」的世界觀。顧毓琇則主張，中國的文藝復興應以中華文化為根基，包括儒家的道德理想、道家的逍遙智慧與佛家的心靈超越，同時吸收近現代西方的科學技術與制度經驗。他強調，文化復興、政治改革與社會改造必須三位一體，缺一不可。 在推動策略上，歐洲文藝復興依賴城市精英與贊助人的力量，透過藝術創作與古典文獻整理，逐漸滲透至社會各層面；而顧毓琇則提出多線並進：文化上，弘揚中國在天文、水利、音樂、度量衡等領域的歷史成就，並鼓勵與世界文化交流；社會上，倡導教育改革與民主政治，重建社會信任與公正；經濟上，發展實業與科學技術，以國力支撐文化自信。他的視野中，科技進步是文化復興的重要組成，而非單純的工具。 值得注意的是，兩場「文藝復興」雖然都強調人的價值與創造力，但出發點卻不同。歐洲的重心是個人自主與藝術創新，並在相對穩定的城邦與王國格局中展開；顧毓琇的構想則帶有強烈的家國情懷與社會責任感，是針對一個處於...

幸福的悖論：當富裕國家失去快樂 文／XXX 近期蓋洛普針對142個國家所做的全球幸福感調查，呈現出一個耐人尋味的現象：在世界多數地區，認為生活蒸蒸日上的人口比例持續上升，認為生活痛苦的人口比例降至2007年以來的最低。然而，美國、加拿大、西歐、澳洲與紐西蘭等富裕國家卻逆勢下滑——2007年有67%的美國人和加拿大人自評幸福感強，如今僅剩49%。在絕對生活水準仍高於多數發展中國家的情況下，為何趨勢線卻一路走低？ 專欄作家大衛．布魯克斯認為，過去十年最關鍵的社會變化，是經濟健康與社會健康之間的脫節。美國 GDP節節攀升，薪資與就業狀況改善，不平等現象有所緩和；但同時，自殺率上升、社會孤立感加劇、社會信任度跌至谷底。根據今年1月蓋洛普民調，「對生活非常滿意」的比例創下新低；2025年《愛德曼信任度晴雨表》更顯示，僅有三成美國人對下一代抱持樂觀。 布魯克斯將健康社會的基礎比喻為「神聖三位一體」：經濟生活水準、人際關係網絡、人生目標與意義感。幸福感高的國家，往往在物質、社會與精神三方面兼顧。例如，以色列與波蘭在三項指標均表現良好；印尼、墨西哥、菲律賓雖經濟不算突出，但社會與精神層面豐富；日本與斯堪地那維亞國家則物質條件優越，卻普遍缺乏明確的人生目標。 在布魯克斯看來，美國等西方國家的問題，在於經濟發展的同時，社會與精神支柱卻在瓦解。自1960年代以來，北美與西歐愈趨世俗化、個人主義化、強調自我表達，與仍保有宗教、家庭、社區等傳統價值的國家逐漸分道揚鑣。調查顯示，那些抵抗此種價值轉向的國家，幸福感反而提升；而高度擁抱個人自主與社會自由精神的國家，幸福感普遍下降。 這種文化轉變對年輕世代尤為衝擊。以往幸福感呈U形曲線：年輕時較快樂，中年有壓力，退休後再回升。如今曲線變成斜坡，年輕人最不快樂，中年稍佳，老年最高。在全球繁榮研究中，美國年輕人的幸福感在各年齡層中墊底，澳洲、德國、瑞典、英國等國亦然。 另一個受影響嚴重的群體是年輕進步派。長期以來，保守派在幸福感上高於進步派，部分原因是他們更傾向婚姻、宗教活動、慈善參與、愛國情懷等與幸福相關的行為。然而，自2011年前後開始，年輕進步派的憂鬱症發病率顯著上升，幾年後保守派雖也跟進，但程度較輕。2024年調查顯示，35%的「非常保守」大學生表示精神狀況經常不佳，但「非常自由」的學生比例高達57%。布魯克斯認為，這與過度內化超個人主義價值觀...

AI前沿解密》AI首次發現新的物理定律（朱玉昌） 17:00 2025/08/11   言論   朱玉昌   凝聚態物理和材料物理中的人工智慧：探索的新範式 介紹 凝聚態物理和材料科學是現代科技的核心， 推動半導體、超導體、電池和奈米材料的進步。這些領域面臨兩大核心挑戰： 多體系統的複雜性，以及材料組成和結構的巨大可能性。 人工智慧 (AI)，尤其是機器學習 (ML)，已經成為應對這些挑戰的變革工具 - - 做出預測、指導實驗和揭示新的物理學。 1. 人工智慧為何對凝聚態和材料研究如此重要 挑戰： 預測材料特性需要解決量子多體問題，而對於大型系統而言，這通常是計算困難的。 可能的材料空間實際上是無限的：組合爆炸使得反覆試驗的設計效率低。 實驗表徵會產生難以分析的高維度、雜訊資料集。 AI 帶來什麼： ✅ 複雜、高維度資料中的模式辨識 ✅ 計算量大的計算的快速近似 ✅ 材料發現流程的最佳化 2. 人工智慧在凝聚態物理和材料物理學的應用 A. 性質預測 AI模型學習材料結構、成分與性質之間的關係（結構-性質關係）。範例包括： 預測電子能帶結構和態密度 估算熱、光學或機械特性 預測超導轉變溫度 案例研究： 機器學習模型透過學習已知數據並提出測試參數空間之外的有前景的化合物，預測了新的潛在高溫超導體。 B. 材料發現 人工智慧驅動的生成模型（例如變分自動編碼器、G Adversarial N）可以 設計具有所需特性的假設材料。 逆向設計：指定目標性質並讓AI提出候選結構。 篩選資料庫（例如，材料項目、OQMD）比從頭計算快得多。 案例研究： 人工智慧提出了新的鈣鈦礦太陽能電池材料，其預測效率高於迄今為止實驗發現的效率。 C. 相圖映射 凝聚態物理學通常涉及豐富的相圖（例如超導相、磁相、拓樸相）。 AI 可以幫助： 從實驗或模擬資料中識別相邊界 當傳統序參數不明確時對相進行分類 發現強相關係統中的隱藏或出現階段 範例： 在蒙特卡羅資料上訓練的神經網路已經區分了自旋模型中的拓撲相和常規相，而傳統的對稱性破缺描述則失效了。 D.實驗數據分析 掃描穿隧顯微鏡 (STM)、X 射線衍射 (XRD) 和光譜等先進的表徵技術會產生大量資料流。 AI 可以透過以下方式提供協助： 影像去雜訊與重建 從光譜中提取關鍵特徵 自動解釋繞射圖案 範例： 卷積神經網路 (C...

人工智慧與物理學研究：塑造發現的未來 介紹 人工智慧 (AI) 已成為現代物理學的強大推動力，幫助物理學家求解複雜方程式、分析大量資料集，甚至催生新的理論。在粒子物理學、天文物理學、凝聚態物理學和量子力學等眾多領域，AI 正在加速科學探索，並改變研究方式。 1. 物理學為何需要人工智慧 物理研究通常涉及： 極大的資料集（例如來自粒子對撞機或望遠鏡） 高度複雜的模型，難以透過分析解決 噪音、不完整或高維度測量 人工智慧技術，尤其是機器學習 (ML)，非常適合處理此類挑戰，因為它們可以： ✅ 在資料中尋找模式 ✅ 解決棘手方程式的近似解 ✅ 最佳化實驗和模擬 2. 人工智慧在不同物理學分支領域的應用 A.粒子物理學 歐洲核子研究中心大型強子對撞機 (LHC) 等粒子物理實驗每年產生數拍位元 (PB) 的數據。人工智慧在以下領域至關重要： 識別碰撞數據中的罕見事件 提高模擬的速度和準確性 降低噪音並重建粒子軌跡 例如：人工智慧演算法透過快速過濾數十億次碰撞事件，幫助分析數據，證實了希格斯玻色子的存在。 B. 天文物理學與宇宙學 觀測天文物理學涉及大量成像和時間序列資料。人工智慧可用於： 透過辨識星光的周期性暗化來探測系外行星 在斯隆數位巡天等調查中對星系和超新星進行分類 在 LIGO 數據中尋找重力波 增強望遠鏡成像（例如，事件視界望遠鏡的黑洞影像） 範例： 2019 年的第一張黑洞影像使用 ML 技術進行銳利化，以從稀疏和雜訊的資料中重建訊號。 C.凝聚態與材料物理 在材料科學和凝聚態物理學中，人工智慧有助於： 預測新材料（例如超導體）的特性 模型電子能帶結構 使用生成模型設計具有所需特性的材料 例如：Google的 DeepMind 使用人工智慧比傳統方法更有效地預測材料的晶體結構。 D.量子物理學 量子物理學從人工智慧中受益主要體現在兩個方面： 控制量子實驗，例如穩定量子電腦中的量子比特 透過探索大型組合空間發現新的量子演算法 例如：強化學習已被用於比人類研究人員更快、更有效地調整量子系統中的參數。 3. 理論與計算進展 人工智慧不僅僅是一個數位工具；它還有助於理論發展： 識別資料中的對稱性和守恆量 提出可能符合實驗結果的新模型 加速微分方程和多體問題的求解 例如，神經網路已被用來近似求解複雜系統的薛丁格方程式。 4. 人工智慧在物理研究的優勢 ✅ 效率：比手動方法...

  人工智慧與科學研究：變革發現與創新 介紹 人工智慧 (AI) 正在徹底改變科學研究，它能夠實現更快、更準確，甚至通常是全新的發現形式。 從自動化繁瑣的任務到發現人類無法察覺的模式， AI 正在改變跨學科研究的發展、發表和應用方式。 1. AI作為研究助理 人工智慧最直接的影響之一是增強人類研究人員的日常工作能力： 數據處理與分析 ：人工智慧演算法可以解析 數兆位元的實驗或觀察數據 ，識別基因組學、天文學、氣候科學等領域的 有意義的模式。 文獻綜述與綜合 ：語意搜尋引擎和自然語言處理 (NLP) 模型等工具可協助研究人員 快速找到相關論文，甚至產生摘要。 實驗自動化 ：在材料科學和化學領域，人工智慧控制機器人系統運行實驗並動態調整參數。 例子： DeepMind 的 AlphaFold 解決了幾十年來根據氨基酸序列預測 3D 蛋白質結構的難題，這是人工智慧模式識別能力在生物學領域的突破。 2. 加速發現 人工智慧不僅使研究更有效率，也開啟了全新的研究途徑： 假設生成 ：人工智慧可以透過分析人類無法獨自消化的大量資料集來提出新的假設。 模擬和建模 ：機器學習提高了物理、氣候模型和藥物發現中模擬的速度和準確性。 跨學科創新 ：人工智慧將各個領域的見解連接起來，例如 應用電腦視覺來分析考古文物或應用 NLP 來解碼古代文獻。 例子： 在藥物研發領域， Insilico Medicine 和 BenevolentAI 等公司使用人工智慧來識別新型候選藥物並預測其療效， 從而將傳統時間縮短數年。 3. 研究民主化 人工智慧降低了小型機構和研究人員的進入門檻： 開源人工智慧工具和基於雲端的平台可以存取強大的運算資源。 公民科學計畫使用人工智慧讓大眾參與科學數據分析（例如，Galaxy Zoo 或 Zooniverse 計畫）。 4. 挑戰與擔憂 儘管前景光明，但人工智慧研究也面臨重大挑戰： 數據和模型中的偏見 ：人工智慧可以傳播或放大現有的偏見，導致錯誤的結論。 透明度和可重複性 ：許多人工智慧模型都是黑盒子，這使得其他人很難驗證其發現。 倫理影響 ：對於醫療保健或社會科學等敏感領域，人工智慧的結論需要仔細的倫理審查。 技能差距 ：並非所有研究人員都接受過人工智慧技術的培訓，在研究界造成了數位落差。 5. 未來方向 展望未來，人工智慧可能： 變得更容易解釋和透明，提高...

生成式人工智慧與大學科學家教育：賦能研究與創新 生成式人工智慧 (AI) 的出現標誌著高等教育的一個轉折點，它提供的工具有望 增強學習、加速研究並激發創新 。雖然生成式人工智慧在所有學科領域都具有價值，但它對科學家——STEM（科學、技術、工程、數學）領域的學生、研究人員和教師——的影響 尤其具有變革性。 本文探討了生成式人工智慧如何賦能高等教育領域的科學家，它所提供的 獨特機遇，以及它在負責任和有效使用方面所帶來的挑戰。 生成式人工智慧：一種科學工具 生成式人工智慧是指能夠基於從海量資料集中學習到的模式生成原創內容的系統。例如，像 GPT-4 這樣的大型語言模型 (LLM)、像 Stable Diffusion 這樣的影像產生器，以及像 AlphaFold 這樣的用於蛋白質結構預測的領域特定工具。 與傳統軟體不同，這些模型可以解釋自然語言查詢、生成程式碼、分析資料模式並創建視覺化效果—— 這些技能與科學探究和創新緊密相關。 對於高等教育領域的科學家來說，生成性人工智慧代表著一個 多功能的助手 ：它可以自動執行日常任務、增強創造力並提供新的見解， 讓研究人員專注於更高層次的問題解決。 教育和學習機會 個人化和自適應學習 對於大學生和研究生來說，生成式人工智慧可以充當導師，根據個人學習需求進行調整。它可以 解釋複雜的概念，生成練習題，並提供解決方案的回饋 - -  涵蓋微積分、物理、生物化學和電腦科學等學科。 實驗室教學也能從中受益。人工智慧可以產生 詳細的實驗方案，模擬實驗結果，並幫助學生理解誤差分析。 這種個人化支持有助於學生建立自信，並提升掌握能力。 支援編碼和資料分析 如今，許多科學學科都高度依賴程式設計、統計學和數據分析。生成式人工智慧擅長產生和除錯程式碼、解釋演算法，甚至提供分析複雜資料集的方法。即使不是專業的程式設計師， 學生和研究人員也可以藉助人工智慧開發出強大的腳本，從而降低計算科學的門檻。 加速研究和發現 文獻綜述與知識綜合 生成式人工智慧工具可以在幾分鐘內掃描並彙總大量科學文獻，幫助研究人員識別研究空白、趨勢和相關發現。這有助於科學家跟上快速發展的領域，制定研究問題，並根據最新知識設計研究方案。 假設生成和實驗設計 一些AI系統可以 根據觀察到的數據模式提出假設，或模擬潛在實驗的結果。 例如，在計算生物學、材料科學和化學領域，生成式AI模...