💁🏼‍♀️養肝 護肝 膽肝細胞再生👍🏻

🇩🇪德國原裝 保肝聖品
Sanct Bernhard 水飛薊精華

容量：90粒
🉐️特價💰850元 含國際運費
（原價$1100）

國內運費65-80元可併
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✈️空運約4週到貨

肝臟在代謝過程中起著重要作用，它可以排毒身體，調節脂肪代謝，促進消化。然而，今天肝臟每天都會處於汙染的環境，如壓力，污染物，防腐劑，酒精等‼️

✨水飛薊素是奶薊的天然活性成分。水飛薊素促進肝臟的再生能力和自我修復能力，從而形成消化所必需的膽汁。

⭐️水飛薊的作用
✅全草-用於腫瘍及丹毒
✅果實及提取物-用於肝臟病、脾臟病膽結石、黃疸和慢性咳嗽。

✅清熱解毒，保肝、利膽，保腦，抗X射線。對急性或慢性肝炎、肝硬化、脂肪肝、代謝中毒性肝損傷、膽石症、膽管炎及肝膽管周圍炎等肝、膽炎症均有良好療效，可使肝臟病患者自覺症狀和某些生化指數如血清膽紅素、凝血酶原、谷丙轉氨酶等迅速改善。

✅水飛薊提取物具有保護肝臟的作用，它能阻礙有害毒素進入肝臟，並可清除肝臟內的毒害物質，同時修復受損肝細胞。對急性或慢性肝炎、肝硬化、脂肪肝、膽石症等疾病均有良好的療效。在歐洲主要應用於輔助排泄功能，潤腸通便。

⭐️高劑量的水飛薊提取物
🔺含有天然活性成分水飛薊素
🔺水飛薊素促進肝臟的再生能力和自我修復能力
🔺加強消化功能，促進肝細胞的代謝
🔺促進肝臟和膽汁代謝，幫助肝臟解毒

🌿成份
每粒膠囊含有200毫克的高劑量的水飛薊提取物30-40:1（含40％的水飛薊素）

💢適用人群
各種急慢性肝炎、膽囊炎、肝硬化及酒精肝、脂肪肝症狀的人群。

⭕️服用方法
早晚各一次，每次一粒。

🇩🇪品牌介紹
Sanct Bernhard 藥草園-成立於1903年，超過110年的自然療法。是一家用草本植物做成的個人護理產品和營養補充品的公司，他們自己擁有很大的莊園來栽種各種草本植物，由大師級工匠創造的科學藥草園，並投入不少研究設備。

他們對植物和草藥功效的了解，經過好幾代人的驗證，並以最新的科學發現輔助，發表不少有貢獻的科學論文，通過所有歐洲有機品質的最高認證。

長期的經驗，熟練的員工，最先進的生產工藝和精細的控制確保所有的產品都符合最高標準。

👍🏻德國保健產品是當前全球研發水準最尖端、產品最誠信、質量最安全的保健品，其以品質純正，藥效顯著聞名世界，是當前全球公認的最具誠信、最安全可靠的產品。無論在科研領域還是製造工藝領域都在歐洲名列前茅。凡是標有“德國製造”的產品，早已經被世界解讀為“品質保證”的同義詞了。

AI 如何為公司創造更多價值？專家：2 個缺陷，要先由人類來修補

2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴

美國人工智慧國家安全委員會（NSCAI）今年 4 月建議，國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域，並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面，微軟（Microsoft）4 月宣布，將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊（Nuance Communications）；後者是雲端與 AI 軟體的先驅。

從企業到國家，都愈來愈重視人工智慧，知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過，目前 AI 發展到底處於什麼階段？我們又該如何應用？

美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授張凱崴形容，目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事，像是疫情來襲，電腦可以從大數據中篩選條件，自動搜尋、判讀潛在病例，幫助醫生大幅減少檢查時間，但 AI 也並非萬能，要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性，獲得 2021 年的史隆研究獎（Sloan Research Fellowships）。

AI 局限1. 資料寬廣度不足時，就會複製人類偏見

張凱崴認為，電腦在學習的時候，是依賴「彙整數據資料」來判斷，並沒有真正思考，如果資料來源太狹隘、不夠多元，資料寬廣度不足，電腦判斷就會出現偏差，「你跟電腦講清楚 input（輸入）、output（輸出），提供足夠的數據資料，它可以對應、學得很好，但還有很多面向 AI 做不到。」

舉例來說，亞馬遜（Amazon）2014 年推出智慧音箱（Amazon Echo），使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而，有些人口音較罕見，或是用字較特殊，智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案，就可能失靈，這是當前 AI 的其中一大問題。

張凱崴進一步解釋，AI 另一項挑戰是，它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」（無法出現）之間的區別，只是從資料統計出要學的東西，無法像人類一樣進行邏輯思辨。

AI 的運作方式，第一步是輸入資料，第二步是分析，但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字，會去看四周有什麼字詞，來學習總統這個詞，由於許多總統都是男性，電腦就會「覺得」總統是男性。

這也是為什麼，如果讓 AI 學習，在它的認知裡，女性「不可能」當美國總統（因為沒有資料紀錄）。「你可以跟人類說，任何職業、性別都是平等的，但對電腦來講，這很困難，」張凱崴說明，一旦資料的寬廣度受限，電腦就容易產生偏見。

就像在自然語言處理（Natural Language Processing，讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號）領域，張凱崴說明，AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」，才能運算下去。但如果資料受限，使用男性的「他」，電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長；但換成女性的「她」，由於數據不足，電腦就會混亂，出現系統性誤差。

他再舉一例，美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統（GPT，Generative Pre-training），推出到 GPT3 版本，屬於書寫類 AI，電腦能夠揣測人們說完上一句話，下一句可能會講的句子，自動完成後半段。

好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」，系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」，因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示，GPT2（前一代版本）系統也從資料中學習到許多偏見，像是如果句子前半談論白人男性，系統傾向產生正面評價；如果句子前半是黑人女性，系統竟會產生負面句子。對企業來說，許多組織接觸 AI，想讓它們取代部分工作，首先需要留意資料的廣度、多元性，才能減少電腦犯錯的機會。

AI 局限2. 即便條件相同，也無法每次都做出正確判斷

「其實，現在的 AI 就像一台原型飛機，還缺乏穩定性。」張凱崴說，現行的 AI 就好比萊特兄弟（Wright brothers）剛發明飛機，看似可以做很多有趣的事，但「可以飛」跟「飛得很好」，有一大段落差。

紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片，AI 掃描後，確認是不是本人，但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小，一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」，因此照片無效。

張凱崴說，在這個例子中，凸顯出 AI 的穩定性不足，「系統沒有考慮到不同人種的差異，很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性，指的是 AI 沒辦法在相同條件下，每次都做出正確決策，這也是使用 AI 時，須留意的第二個挑戰。

他再舉例，許多模型可以準確分析，一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示，有時只要將影評中一些字換成同義詞，例如把電影（movie）換成影片（film），或改寫句子，即使意思並未改變，系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。

在設計這些程式時，人們必須注意到 AI 可能有局限，設定的資料範圍要更完整，考慮這些因素，就能減少偏見、落差，進而加強穩定性。

餵指令給 AI 要多元化，嘗試「換句話說」、刻意混淆

經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識，但只要掌握觀念，再透過 AI 領域專才協助，也能優化系統。張凱崴指出，最直接的方法是，設計 AI 模型時，要把來源群組不同的資料分門別類測試，在測試階段讓群體多元化，並確保不同特色的使用者，用起來都沒有問題。

舉例來說，一套 A 系統擁有來自各地的使用者，如果設計者是台北人，設計系統的思維容易以台北生活為主，很可能因為當地習慣不同，導致花蓮使用者操作不順。

另一個方法，則是用不同的「語意」，去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如，有一套餐廳評鑑的 AI 系統，只要蒐集、整理使用者意見，就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性？張凱崴建議，可以利用「抽換詞面」的方法。

比如，把詞彙換成同義字，再看 AI 是否能運算出相同結果，「你可能會發現，原本評比結果是食物很美味，但如果美味換成比較困難的詞，AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時，可以將詞彙隨機抽換成同義詞，增加 AI 的詞彙量。

第三種方式更進階：改變句型、重寫句子。張凱崴指出，同樣一句話，如果換成不同說法，電腦可能判讀錯誤，將「因為發生 A 事件，所以導致 B 事件」，改寫成「B 事件發生了，是因為 A 事件的緣故」，明明兩句話意思一樣，但 AI 很可能因為穩定性不足，搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性，可以使用自動改寫的方式，增加資料的多樣性。

張凱崴表示，經過這些測試，讓 AI 接受更多元化的訓練，得到更廣的學習範圍，往後碰到同義詞、相似資訊，才能有效判讀。

張凱崴總結，AI 還在快速發展，或許可以創造更多工作機會、新的職位，但現行階段，它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子，使用它就一定有更好結果，人們還是要保持高度耐心，先認識它的缺陷，才能在技術更迭下，發揮出最好的結果。

張凱崴

台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學（UIUC）電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授，研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎（Sloan Research Fellowship），研究團隊開發的運算方法，使人類語言處理的程序更有效率、更多元，同時兼具公平性。

附圖：優化AI系統的3方法

資料來源：https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis

#西亞 #伊斯蘭 #國際關係 #國際情勢

2001年 -- 2021年 🇦🇫 #阿富汗戰爭

『阿富汗素有「帝國墳場」之稱，因為歷史上的帝國和國家在那裏的征服和佔領都以失敗告終。19世紀中的 #第一次英阿戰爭 期間，英國和東印度公司的軍隊一度佔領喀布爾。但當地人的反抗令英軍損失慘重，被迫撤出喀布爾。』

「#1979年 底開始，持續了9年的蘇聯-阿富汗戰爭最後也以蘇軍撤出告終。阿富汗戰爭的失敗甚至被認為是促成 #蘇聯解體 的原因之一。」

『2001年10月7日，#九一一恐怖 攻擊尚未「滿月」，美國與英國聯軍對距離美國本土1萬2000公里的阿富汗發動攻擊。4天之後，時任 #美國總統小布希 在白宮的東廳（East Room）舉行記者會，向驚魂未定、疑懼難消的國民打包票：這場戰爭不會是21世紀版的越戰。

將近20個年頭過去，數千名美軍與 #北約（#NATO）部隊仍然駐紮在這個中亞國家。阿富汗戰爭論時間已經超過越戰，也是美國立國以來最漫長的一場戰爭，代價：近2500名官兵陣亡、逾2萬名官兵傷殘。阿富汗方面更為悲慘：逾6萬4000名軍警陣亡、逾11萬名平民陪葬。』

『那麼，當年招惹美國大軍的兩個目標呢？恐怖組織「#基地」（Al-Qaeda）勢力大不如前但至今猶存，還引來小老弟 #伊斯蘭國（IS）；#神學士（Taliban）從政權轉型為游擊隊如魚得水；長期以鄉村包圍城市。美國的另一個目標是協助阿富汗成為一個穩定、民主、現代化的國家，但今日的 #喀布爾（Kabul）政權卻是衰弱、貪腐、無能、內鬥的同義詞。』

『在 #911事件 20週年之際，這場耗時20年、軍費消耗將近2.5兆美元的「天價苦戰」，終於要果斷落幕——事實上，美軍全面撤軍的決定，早在川普政權末期就已拍板下令，但當時無論是阿富汗政府軍、北約盟國、美軍內部、甚至是川普的共和黨團卻都大力反彈。』

《彭博》報導，布林肯在ABC週日晨間節目「本週」（This Week）專訪中指出，美軍從阿富汗撤出符合拜登政府的執政目標，「恐怖威脅已經轉移到其他地方，我們有其他重要事項待處理，包括與中國關係、氣候變遷和疫情等，這些是我們必須投入能量和資源的地方。」

「最令北京擔心的是，阿富汗會變成維吾爾人組織進行跨界活動的基地，吸引來世界其他地區的激進分子，對臨近的 #新疆 展開新的 #聖戰。」

『反對拜登撤軍決策的人批評，奢望破滅之後，阿富汗社會狀況將是慘不忍睹，美國將蒙上「背棄盟邦」罪名，國際形象因此重挫。此外，無論是神學士重掌政權或者內戰全面爆發，都可能會讓阿富汗再度成為全球恐怖組織、恐怖攻擊的「孵化器」，甚至迫使美國再度軍事介入；2011年的伊拉克撤軍堪為殷鑑。』

地圖來源：
https://www.mapsofworld.com/afghanistan/
文字引述：BBC中文網、風傳媒專欄、自由時報、轉角國際

本集主題：「魔藥學：魔法、藥草與巫術的神奇秘密」新書介紹
　　　　　　　
訪問主編：劉信宏
　　　　
內容簡介：
擷取自然藥草中的魔法能量，
幫你淨化能量、保護身心、召喚愛情、吸引金錢、實現所有的想望！
　　
每運用植物神聖能量的經典百科
將WICCA巫術推向凡人世界的第一人
美國超過400,000人、每間魔法圖書館都收藏應用
　　
★美國Amazon平均4.7星、超過80%五顆星的評價
★長期盤據藥草學、神話傳說暢銷榜中
★超過400種藥草的介紹，「俗稱別名」、「植物性別」、「行星屬性」、「元素屬性」、「神祇屬性」、「魔法力量」、「儀式用途」、「魔法應用」，資訊豐富完整，查詢便利。
★幾乎每種藥草都有插圖。這些線條圖很棒，想要的話，可以用彩色鉛筆為植物帶來生命。
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作者簡介：史考特・康寧罕（Scott Cunningham, 1956-1993）
　　史考特有二十多年的魔法元素施行經驗，是當代西方神秘學重量級大師，也是將威卡（WICCA）魔法現代化的關鍵人物。即便已經去世，他的名字也已在美國自然魔法和魔法社群中成為魔法的同義詞。
　　
　　史考特從小便沉迷於植物與藥草的世界，並堅持不懈地研究植物的能量與應用。二十幾歲時即投入魔法的學習，之後更獨立練習巫術，成為相關領域備受尊崇的人物。
　　
　　在他短暫的一生中，著作了五十多本書，其中非小說相關魔法的創作，不僅反映了新時代領域的廣泛興趣，更為後世的魔法迷、藥草迷們留下了珍貴的智慧資產。
　　
一九九三年三月二十八日，在長期患病後，他離開了這個世界。