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人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（device Understanding）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep Finding out）。

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天體物理學家。工作包括科研、教學和科學普及。德國馬克斯・普朗克地外物理研究所博士畢業。現任香港大學理學院助理講師。現為《立場科哲》科學顧問、《物理雙月刊》副總編輯及專欄作者、《泛科學》專欄作者。合著有《星海璇璣》。

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就像天文學家也常用「太陽質量」作為天體質量的單位，或是用「天文單位」衡量距離，一個「螃蟹」指的是一個蟹狀星雲發出的 X 射線強度。一個天體發出的 X 射線有幾個螃蟹，就是其亮度是蟹狀星雲幾倍的意思。之所以選擇蟹狀星雲作為標準，是因為在這個領域，它實在太近、太經典了。

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