新聞及香港科大故事

在當今科技飛速發展的時代，人工智能(AI)已經成為推動創新和變革的核心動力。其中，AI模型扮演著至關重要的角色，為各個領域帶來前所未有的機會和挑戰。本文將深入探討AI模型的本質、分類、工作原理及其廣泛應用，並展望未來發展趨勢與隱憂。 1. 什麼是AI模型 (AI Models)? AI模型(Artificial Intelligence Models)是一種基於數學和統計學原理，旨在模仿人類智能某些方面的電腦程序。開發人員輸入規則稱為算法 (algorithms)， 使程序能夠做出決策、注意到模式並做出預測。 成功的模型具有用戶友好的介面。這意味著新用戶可以在沒有太多指示的情況下與之互動。 例如Bing Chat 是一款由AI驅動的聊天機器人應用程序 (AI-powered chatbot app)， 可以與用戶進行來回對話。 2. AI模型有哪些分類？ AI模型可以根據學習方式和目標任務進行分類，主要包括: 監督式學習模型 (Supervised learning models): 利用標註數據進行訓練，用於分類、回歸等任務。 非監督式學習模型 (Unsupervised learning models): 從未標註數據中發現隱藏模式，常用於聚類和降維。 強化學習模型 (Reinforcement learning models):通過與環境交互獲得獎勵，用於決策和控制問題。 生成式模型 (Generative models): 基於給定輸入生成新的輸出，如文本生成和圖像合成。 以下是一些AI模型例子:

科大校長葉玉如教授（右六）、香港賽馬會慈善事務部主管（豐盛耆年及長者服務）王兼揚先生（左五）、科大首席副校長郭毅可教授（左四）及其他科大高層管理人員與三位科大「傑出創科學人」教授：周曉方教授、解亭教授及蘇慧教授（左三至五）一同為三個賽馬會創科實驗室揭幕。 香港科技大學（科大）獲香港賽馬會慈善信託基金慷慨捐助港幣三千萬元，成立三個賽馬會創科實驗室，將分別由三位科大「傑出創科學人」教授領導，推展數據科學、再生生物學及氣候變化領域的研究。 科大今天舉行實驗室開幕典禮以感謝馬會慈善信託基金的支持。出席典禮的主禮嘉賓包括科大校長葉玉如教授、科大首席副校長郭毅可教授和香港賽馬會慈善事務部主管（豐盛耆年及長者服務）王兼揚先生。

香港科技大學（HKUST）的研究人員開發出一種受人類聽覺系統啟發的感測器陣列設計技術。透過模仿人耳根據音位分佈來區分聲音的能力，這種新型感測器陣列方法可能優化感測器陣列在諸如機器人技術，航空，醫療保健和工業機械等領域的應用。 傳統的感測器陣列面臨佈線複雜凌亂、有限的可重構性以及連接網路缺乏對物理損傷的抵抗力等挑戰。為解決這些挑戰，香港科技大學機械及航空航天工程學系副教授楊徵保研究團隊，透過為每個感測單元分配唯一的正弦波頻率，並利用感測單元訊號調製正弦波幅度,這類似於人耳中的耳蝸毛細胞處理不同頻率的聲音。將這些不同頻率的調幅訊號疊加到單一導體上，最後使用快速傅立葉變換演算法來解碼這個疊加的時域複合訊號，便可解析出整個感測器陣列的感知物理量。這種設計允許將傳統行列配置陣列中的大量輸出線減少到單根線，而不犧牲原有的功能。這種新穎的方法允許解碼系統並行處理所有感測單元的訊息，與現有的用於感測器陣列解碼的時分複用方案完全不同。 該研究的感測器連接網路採用冗餘設計，以確保即使陣列的連接網路部分受損，也能保持正常運作。這種設計特性受到內耳毛細胞和神經元之間多個突觸連接的啟發，如果一條路徑失效，將提供備份路徑。這種冗餘設計不僅增強了系統的抗損傷能力，而且使得更強大的可重構性成為可能，這是在諸如響應式機器人或自適應可穿戴設備等快速變化的應用中特別有用的特性。另外，感測器陣列的樂高式模組化設計也可能降低維護成本，因為相比傳統的多線感測器陣列提出的方案更易於修復。 研究者提出的感測器陣列技術提供了多種潛在的應用。其靈活性和穩健性使其非常適合整合到曲面和在惡劣的環境中工作。它可以適應不同表面的形狀和多模感知需求，同時提供即時數據。研究團隊已經在兩個主要應用中展示了此感測器陣列設計的優勢——一個是壓強感測器陣列，另一個是壓強-溫度多模感測器陣列。後者可用於監測義肢中關鍵的參數，從而提高患者的舒適性和安全性。團隊也介紹了該技術在監測飛機機翼應變分佈的應用潛力，這可能有助於開發更安全、更節能的飛機。

香港科技大學（科大）與Absolute Pure EnviroSci Limited（APEL）共同建立聯合實驗室，就創新的健康和環境技術進行研發及成果轉化，當中包括一種高效持久的環保防蟲噴霧，能驅除床蝨並滅活高達99.9%的高傳染性病毒，細菌和難以殺滅的孢子；以及用於測量環境污染對人類健康所構成風險的人造類器官(artificial organoids)，可為香港以至大灣區建立健康監測系統提供重要的數據支持。 在香港特別行政區環境及生態局副局長黃淑嫻女士、科大副校長（研究及發展）鄭光廷教授、義合控股有限公司（義合）主席詹燕群先生以及APEL主席鍾偉强博士的見證下，科大化學及生物工程學系兼環境及可持續發展學部楊經倫教授與APEL董事楊學光博士今日簽署成立科大-AP EnviroSci Ltd環境科學健康與環境創新聯合實驗室（聯合實驗室）備忘錄。其他蒞臨慶祝聯合實驗室成立的嘉賓包括廣州醫科大學附屬第一醫院廣州呼吸健康研究院副院長楊子峰教授、義合行政總裁甄志達先生，以及中國香港體育協會暨奧林匹克委員會義務副秘書長黃寶基先生。 聯合實驗室獲義合旗下附屬公司 APEL提供2,000萬港元啟動資金，將同時研發可用以支持水資源管理、減少並轉化廚餘，以及透過提升空調以至發電廠能源效益來支援脫碳等可持續發展方案。 用於驅除床蝨的先進配方，源於科大於全球爆發新冠疫情初期、最早研發的其中一款新型多層次殺菌塗層技術（MAP-1），能持久對抗新冠病毒（SARS-CoV-2）。這個驅除床蝨配方已通過中國內地和瑞士兩個實驗室的認證，證實具有100%驅蝨能力。香港運動員亦將在2024年巴黎奧運會期間使用這款環保防蟲噴霧，以應對歐洲日益嚴重的床蝨問題。該配方亦可在不改變材質的情況下摻入棉、麻等紡織物，為包括病人、長者及嬰兒等衣物服飾，提供持久的抗病毒防護。 

香港科技大學（科大）領導的研究團隊成功研發出一種光學等離子體鑷子控制的表面增強拉曼光譜（SERS）平台，利用光的開關控制，以單分子水平探測混合物中不同的胰島類澱粉蛋白質物種，揭示pH影響下胰島類澱粉蛋白的異質結構，以及與第2型糖尿病相關的澱粉樣聚集機制背後的秘密。 單分子技術能夠分辨每個分子的訊息，透過去除整體取平均的模式獲得被傳統宏觀表徵方法掩蓋的細節，革新我們對複雜性和異質性較高體系的認知。目前，單分子的實驗條件通常要依靠高度稀釋和/或分子固定的方法來實現，因為受到光學衍射極限的限制，探測體積難以進一步減少。然而，某些生物分子體系參與的各種相互作用在很大程度上受到濃度的影響。例如，人類胰島澱粉樣多肽（Amylin，hIAPP）是一種天然無序蛋白，缺乏穩定的二級結構，但是會受到濃度、酸鹼度等環境因素調控從而產生聚集的傾向，在2型糖尿病患者中形成各種各樣的寡聚體中間體和澱粉樣纖維。這些分子機制仍然未明，因為目前很難從動態轉變的混合物中檢測到稀有、瞬態和形式各異的澱粉樣多肽物種，所以需要開發更先進的單分子研究方法。 最近，由科大化學系助理教授黃晉卿教授領導的研究團隊取得了重大突破，成功開發了一種新穎的單分子平台，結合光學等離子操控和SERS測量技術，可以減少以往受到光學衍射限制的檢測體積，並增強分子訊號，從而能夠在生理濃度下高通量地表徵受酸鹼度影響的澱粉樣多肽物種。

香港科技大學研究團隊揭示了一種鮮爲人知的藍藻病毒的高分辨率結構。這項研究有助增加對病毒侵染機制的理解，爲更加準確預測氣候變化創造了更有利的條件。

香港科技大學（科大）與清華大學今日首度攜手舉辦「2023人工智能合作與治理國際論壇」，為期兩天的論壇匯聚逾50位世界知名人工智能（AI）專家、學者、業界翹楚、政府及國際組織代表，探討生成式AI等前沿技術所帶來的機遇及挑戰，期望共同構建一個完善的AI 全球治理框架。  近年生成式AI快速發展，開創了AI研發的新時代，不過在應用方面出現了不少安全上的考慮，歐美各國亦陸續提出制定監管生成式AI的法規。作為AI治理領域中一場重要的國際會議，今次論壇不但得到聯合國開發計劃署和聯合國教科文組織等多個國際組織的支持，亦吸引了來自內地、歐盟、新加坡、巴西、南非及馬來西亞等相關政府部門的代表、多位中國工程院和中國科學院的院士，以及來自英、美、法、德等國家的AI業界頂級專家和知名科創企業的高層管理人員參與。各人就如何應對AI在引領變革時所帶來的挑戰，作出精彩的演說和討論。 論壇主禮嘉賓包括中央人民政府駐香港特別行政區聯絡辦公室(中聯辦)副主任盧新寧女士、中華人民共和國外交部駐港副特派員方建明先生、香港創新科技及工業局局長孫東教授、科大校董會主席沈向洋教授、科大校長葉玉如教授、清華大學副校長王宏偉教授、清華大學人工智慧國際治理研究院院長薛瀾教授、馬來西亞科學技術創新部副秘書長YBhg. Datuk Ts. Dr. Mohd Nor Azman Hassan博士，以及中聯辦教育科技部部長王偉明博士。

由香港科技大學（科大）領導的研究團隊，近日揭示類胰島素生長因子2 (IGF2) 如何調控肌肉幹細胞分化，這對通過抑制IGF2分泌以操控其訊號路徑的潛在治療策略提供理論基礎。 IGF2在細胞增殖、遷移、分化和存活等過程中起著關鍵作用。它的功能失調會導致多種生長障礙，包括銀羅素綜合症 (Silver–Russell syndrome) 和貝克威思–威德曼症候群 (Beckwith–Wiedemann syndrome)。雖然IGF2的表達和其激活的下游訊號傳導途徑已被廣泛研究，但新合成的IGF2蛋白如何高效地分泌以發揮其功能仍然未明。 近日，由科大生命科學部副教授郭玉松所領導的團隊發現，新合成的IGF2需要經過幾個細胞內轉運站，包括內質網和高爾基體，才能被細胞分泌出來。團隊發現一種名為TMED10的I型跨膜蛋白，能夠辨識IGF2上的轉運訊號，從而促進IGF2從內質網到高爾基體的運輸。團隊進一步研究發現，這種調控是TMED10的GOLD結構域與IGF2的112-140殘基直接相互作用的結果。此外，質譜分析顯示TMED10也介導了單通道跨膜蛋白sortilin的內質網輸出。後續研究表明，sortilin有助於IGF2的高爾基體後轉運，這意味著TMED10間接地介導了IGF2從高爾基上的輸出。研究團隊也在小鼠的C2C12肌母細胞中驗證了他們的模型，證明TMED10調節了C2C12細胞中IGF2的分泌，進而調控肌肉幹細胞分化。 郭教授說：「這些發現增進了我們對IGF2的生理作用、疾病機制和潛在治療應用的理解。在特定條件下，IGF2信號通路的過度激發會觸發不受控的細胞增長，或會導致癌症。透過調控IGF2細胞內轉運過程，我們或能調節IGF2信號通路以達到臨床治療效果。此外，由於IGF2在組織修復和再生中發揮關鍵作用，因此通過在體內過度表達其貨物受體來增強其釋放，可能有助於加速傷口癒合。」