/二月德文小海報/
這個月從書本選出的一句話是 Die Wahrheit ist selten gemütlich, 來自 Robert Seethaler 的 Der Trafikant 。
這本書是在寫一個離開家鄉來到維也納的男孩, 在書報攤學習人生道理和社會工作等等的一切, 以及他和佛洛依...
/二月德文小海報/
這個月從書本選出的一句話是 Die Wahrheit ist selten gemütlich, 來自 Robert Seethaler 的 Der Trafikant 。
這本書是在寫一個離開家鄉來到維也納的男孩, 在書報攤學習人生道理和社會工作等等的一切, 以及他和佛洛依德相遇的過程。Trafik 是從法文來的, 泛指那種小小間的書報攤, 很像是雜貨店可是其實沒有賣酒。但是有賣香菸, 而那個年代還有賣雪茄。更多的是, 報紙和雜誌。
我個人很喜歡雜貨店這類的小本商業, 不過奧地利作家的寫作概念以及方式真的有點難懂, 需要花比較多的時間入戲, 有時候看完之後還會搞不清楚自己到底看了什麼, 和作者到底在想什麼, 所以整個月下來我都看了三本巴黎相關的書也還沒看完這本只有250頁的書。
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這句話是在此書第四十三頁出現的。
當時, 男孩 Franz 遇到佛洛伊德, 問他他的職業是什麼。 佛洛伊德回答說人們躺在他的沙發床上, 然後開始對他講話。男孩覺得這聽起來是很舒服的事。佛洛伊德卻回答他:『Die Wahrheit ist selten gemütlich 真相鮮少是舒服的。』
佛洛伊德沒有再解釋到底事實是指什麼, 或者到底為什麼不舒服? 怎樣不舒服? 誰不舒服?
男孩也沒有繼續追問, 他只回答說他必須想想看。
過了一小段時間, 佛洛伊德問男孩得到了怎樣的結論? 男孩說他什麼結論也沒有, 他還必須再想想。
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這整段不長, 可是有很重的哲學味。大家或許可以想像為什麼這本書要看很久。而佛洛伊德(或許也只是小說裡面虛構的)簡單的一句話, 就我有限的德文能力來說, 擁有極大的衝擊力。
第一個想到的莫非是已經滿一年的疫情問題。最近在維也納出現了反口罩的萬人遊行; 公婆的瑞士朋友因為瑞士政府 (終於) 決定加入封城行動而感到生氣, 不停抱怨給公婆說他們覺得政府實在太小題大作, Covid-19 根本不存在。
接受真相很困難對不對?
你們還能想到多少難以接受的真相? 全球暖化的事實? 家人感情變調的事實? 夫妻不再相愛和能夠繼續支持下去的事實?
如此多難以接受的事實, 讓我們的心生病。我們需要去躺在人家的沙發椅上訴說這些, 是因為 …. ?
我們沒有辦法接受這麼令人難受的事實。
我們沒有辦法面對事實。
到這個階段, 我們也只是需要 『面對』而已。最困難的或許是 『接受』 這個動作, 和接受之後的 『處理』。
這是要改變自己的舒適圈去踏入一個很痛苦的過渡期。
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這個月我在上伴學的課程。這個禮拜我們必須討論孩童的心理發展, 而我的報告部分剛好是皮亞傑的發展心理學第四階段, 形式運算階段 Formal Operational Stadium。到了這個階段我們可以抽象思考, 利用推理和假設來解決問題。可是你們知道嗎? 大部分的成人即使可以這樣思考, 在日常生活中卻不會用到這些思考邏輯。只有在我們感興趣的領域我們才會用到這種思考能力, 其他的時候都是依照 『經驗』 來完成日常生活各種疑難雜症。
經驗能夠讓我們保平安, 卻也讓我們趨於安逸的生活。
直到我們失去勇氣的那天。
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今天分享這張書法和照片, 希望大家能夠好好地平靜看待眼前的一切。
我先生說, 之所以是成人就是因為我們到了這個階段可以選擇用怎樣的思考方式去過我們想要的生活。你是要用經驗值面對人生給你的難題, 還是要跳出框框去看這一切呢?
你的人生, 你自己抉擇。
/德文小教室/
Die Wahrheit = 真相, 事實
selten = 鮮少
gemütlich = 舒服的
我將這句翻譯成 “真相盡痛苦”, 主要是故意用一點台語的音來讓這句聽起來更有趣一點。國語字典裡 “盡” 這個字也不一定是 “完全”, 而是 “幾乎” 的意思。翻譯不好的地方還請大家多包涵。
歡迎大家下載， 就在個人首頁有連結唷！
這次分享的檔案是 4*6 吋的照片大小， 可以直接儲存， 自由列印。
#德文小海報 #德文小教室 #讀者人生
根式運算難題 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
阿里巴巴 AI 「看圖回答」 測驗擊敗微軟、臉書、特斯拉，準確率還首次超越人類！
陳宜伶
2021-08-25
看圖回答問題是人類生活及溝通的基本條件，但是對 AI 來說卻是一項高難度任務。
阿里巴巴達摩學院打造出來的 AI 語言模型 AliceMind，幾天前首度打破圖像問答（VQA）世界紀錄，答題準確率甚至超越人類基準，並且擊敗同樣有參加挑戰的微軟、FB 隊伍，象徵達摩學院的人工智慧技術邁出關鍵一步。
VQA 挑戰是什麼？
圖像問答（Visual Question Answering）挑戰的緣起，是因為國際電腦視覺與技術辨識大會 （Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR）希望鼓勵企業攻克 AI 多模態機器學習（MultiModal Machine Learning）的難題，因此從 2015 年開辦 VQA 挑戰賽，吸引來自世界各地的網路企業、科研單位參賽。
今年的 VQA 挑戰賽和往年一樣，題庫包含了超過 25 萬張真實照片，總共有 110 萬道題目。這些題目會考驗 AI 是否能辨別圖像，比如說在一張人群的照片中算出有幾個兒童、或是在圖片中辨認出書桌上的車鑰匙，進而推測房間主人是有車的。
VQA 技術已經被廣泛導入阿里巴巴平台，像是它的 AI 客服機器人「小蜜」（Alime）就已經被淘寶、天貓商家等電商平台採用。消費者輸入問題後，AI 客服會根據商品資訊和顧客問題給出答案。
另一方面，VQA 技術不僅能運用在電商，還可用於醫學圖像辨識，以及電動車的智慧駕駛分析。
阿里巴巴的 AI 模型為何成績能夠超越人類？
這幾年人工智慧（AI）逐漸滲透到各行業，也推動更多科技革命，AI 技術逐漸成為企業數位轉型、對抗疫情，並讓經濟重返正軌的重要力量。
由阿里巴巴達摩學院打造的 AI 深度語言模型系統 AliceMind 在這次的 VQA 測驗中，答題準確率拿到 81.26%，首次超越了人類答題的準確率 80.83% ，更讓馬雲投資的達摩學院在 AI 發展上取得重大進展。
AliceMind 採用了多種專有技術，包括多樣化的視覺表示（diverse visual representations）、「多模態」預訓練語言模型（multimodal pretrained language models）、「跨模態」語義融合和對齊技術（ adaptive cross-modal semantic fusion and alignment technology）。這些技術不僅可以讓阿里巴巴的 AI 理解問題並分析圖像，還可以讓 AI 用近似人類的語感回答問題。
阿里巴巴達摩院自然語言處理（NLP）負責人 Si Luo 表示：「這代表我們在『機器學習』領域又取得了一個重要里程碑，AliceMind 在視覺與文本的『多模態』理解及推理上，測試分數媲美人類認知水準，彰顯了我們研發 AI 的努力成效。」
打造出這款 AI 模型的達摩學院是什麼來歷？
2017 年，馬雲認為阿里巴巴應該要把眼光放遠，致力解決未來世界經濟、社會等問題，在此願景下成立了研究單位「達摩學院」（ DAMO Academy），號稱要在 3 年投入超過 1000 億人民幣，將重點放在基礎科學和顛覆式技術創新研究上。
Si Luo 表示，人工智慧分為運算智慧、感知智慧、認知智慧及創造智慧 4 個層次。這次 AliceMind 參與的 VQA 測試內容屬於認知智慧部份。
負責人也補充說，這不代表有一天我們會被機器人取代，反而這些智慧機器可以用來輔助我們的日常工作和生活，因此人們可以很專注在他們擅長的創作上。
資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/08/25/vqa-ai-alibaba/
根式運算難題 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
從火星探測系統到輔助工業製程，美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用？
李佳樺 2021/08/13
從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今，已經過了3000多個「火星日」，肩負著火星探測的重要任務，8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的，則是好奇號的 AI 運算系統，其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的，公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業，建立 SaaS 服務，為產業提供 AI 輔助平台，2020 年更獲得 1.3 億美元的投資，拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。
Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機，源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件，企業希望導入 AI 優化決策過程，合作中也發現了石化能源產業的痛點，研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品，不僅受到美國石油公司歡迎，日本市場也買單。
有了日本的先例，這套美國研發出的產品，照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題，不料到了台灣卻窒礙難行，甚至需要重新開發不同的產品。
Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰？
台灣市場與美國差異大，Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品
台灣分公司總經理張中宜說明，台灣產業的先天特性，讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題，以石油產業的產品舉例，在台灣只有中油、台塑兩個客戶，且台灣的石油公司並不做研發工作，多半直接向國外公司購買配方，因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下，研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。
「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境，跟重新創業差不多。」張中宜表示，AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師，也要有懂產業製程的專家團隊，龐大的研發費用與對產業專家的需求，讓每一次產品開發都像募資活動，團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點，說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。
然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。
她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ，第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學，更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮，讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問，執行戰略布局或開發新通路的工作，面對 Beyond Limits 在台灣的難題，團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。
延伸既有美國產品技術，尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關，研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似，痛點都在於漫長的研發過程，就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣，電池配方更要經歷至少半年的實驗，且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型，溝通成本相當高昂。
使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統，研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速，系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇，縮短約 2 千倍的研發時間。
Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟，以其認知 AI 的核心技術，協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析，並整合作業人員專業知識與數位化作業模式，制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說，透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程，更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。
另外，Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台，投入面板機器手臂維修建議系統的開發，「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業，也與風電廠陸續接洽，但台灣的風電仍在建設階段，缺乏營運經驗，目前的維修需求也不高。」張中宜談到，市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求，且市場密集、成熟的產業，公司在與投資人仁寶電腦的合作中，發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似，而且痛點也類似：包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程，以及依賴經驗的維修決策。
目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發，由廠商提供維修資料與產業專家， Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據，建立資料背後的邏輯推演，系統最終能判斷機器損壞的原因，並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本，對維修人員來說也有可依循的維修建議，長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ，促進升級。
以邊緣運算技術，與北捷合作開發人流異常預警系統
而將技術從太空拉回到地面，Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作，使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術，原理是透過分散式的運算提升效率，達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別，降低反應時間落差。
張中宜舉例，正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置，開始滑手機，異常的人流可能是人群往四面八方散去，產生快速移動的樣態，異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室，大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間，也能避免踩到人臉辨識的紅線，未來希望擴張應用到大樓監控，或是銷往他國的大眾運輸系統。
源自NASA，認知型AI成為技術優勢與門檻
與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同，Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ，前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」，而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞，並加以做出決策與判斷，以電池配方為例，將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後，會得出樹種配方組合，再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣，並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合，讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋，輔助人類做最後決策，也使人機協作的製程模式成為可能。
對於這項技術，張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後，由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差，人類基本上不可能遙控好奇號，而且火星上的數據在這之前是 0，所以數值 AI 也無法運作，為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動，勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統，當時才會開發出符號 AI。
根據研究報告，2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元，其應用開發仍具高度可能性，Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外，未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程，團隊更積極與社會、產業溝通，讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策，也讓產業正視轉型需求，近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座，持續促進製造業的人機共榮合作。
創業快問快答
Q：服務的創意來源，是因為發生甚麼事情而有這樣的想法？
A：台灣數位轉型瓶頸
Q：創業至今，做得最好的三件事為何？
A：用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式
Q：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？
A：能見度
附圖：BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術，達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說：BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits
資料來源：https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0
根式運算難題 在 Facebook 的精選貼文
「人，真是一種對神蹟成癮的生物嗎？」
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【二階堂雅紀虛擬偶像詐騙事件】
與絕大多數其餘女性當事人並無不同的是，最初，在葉月春奈帶著醉意，三分內疚、七分羞赧，期期艾艾向閨密姬野亞美訴說那既詭異又美好的夢境時，
她完全未能知曉，自己已然被捲入本世紀最詭秘離奇的詐騙案件中。
是，她確實是拖了好一段時間才鼓起勇氣告訴原本無話不談的姬野的，因為這實在太令人害羞了：
一位43歲的正常職業婦女，一位受高等教育，事業平順，親子關係良好，婚姻美滿，堪稱過著人人稱羨之幸福生活的中年女性，
如何可能，就此毫無預兆地墜入對一位18歲少年偶像深不見底的迷戀之中？
對外人而言，這近乎不可理喻。或者容我們再退一步──
若僅是欣賞或著迷於一位師奶殺手小鮮肉便罷──
真正令人費解的是，何以葉月春奈竟會因此拋夫棄子，傾家蕩產，放任原有人生坍塌崩解，終至淪落至社會底層，無可挽回？
這如何可能？這樣離譜的故事，豈非僅見於**邪教**之中？
＊
事有蹊蹺。然而更不尋常的是，葉月春奈的經歷絕非孤例。
事件之規模遠為龐巨；而其後牽涉之真相，則更是疑點重重，難以想像。
資料顯示，西元2196年3月，葉月春奈出生於日本東京都中野區，為家中么女，上有一姊。
父親葉月悠良畢業於一橋大學新聞系，長期於東京大學文學院辦公室擔任雇員，主管媒體聯絡事務；
而母親宮澤大華則任職於經營衣飾與女性配件網購事業的雙堤商社，擔任行銷部門主管多年。
換言之，那是個再尋常不過的日本都會白領家庭。
據葉月春奈自述，她於此一經濟無虞，父母皆性格溫和的家庭中成長，近乎無憂無慮。
她自小姿容秀麗，資質穎異，中學時期即展露對於數學、醫學、生物與美術相關學門之天賦；隨後順利考入東京大學醫學院就讀。
大學時代她擔任**微生物彩妝社**社長（當時曾短暫流行以章魚色素細胞基因產製之「彩妝微生物」植入人類皮下，取代原先傳統化學品彩妝；但未久即因微生物生命週期之疑慮而遭到禁用），
課餘亦以服裝模特兒身份兼職，被譽為「東大醫學之花」，數次接受媒體邀訪報導，並參與綜藝節目；堪稱校園風雲人物。
而在以優異成績畢業後，她婉拒經紀公司邀約，放棄演藝之路，進入佐藤榮治紀念醫院（Eizi Satou Memorial Hospital）精神科任職。
數年後她完成正統醫學體系基礎訓練，同時考入美國約翰霍普金斯大學（Johns Hopkins University）精神分析研究所，直攻博士。
五年後當她順利取得博士學位與精神分析師資格時，年僅33歲。
＊
「當然，不能說我的人生沒有挫折......應該沒有人的人生是真沒有挫折的吧？」此刻葉月笑得落寞：
「但我已習慣不說。非常習慣。
我這樣的人，如果還要向別人傾訴自己的挫折和沮喪......你得承認，沒有人會認同你的──
「但現在會了。現在他們會同情我了。」她語帶哽咽，像胸腔內部某種壓抑的哭泣。
我察覺四周遍在的黑暗正隱沒入遠處海潮空洞而巨大的聲響中。「他們會的，對吧？對吧？」
＊
西元2249年11月22日傍晚，日本福島縣相馬市近郊，海濱公路旁的簡陋咖啡座。
寒日陰霾，貨櫃屋外冷風荒涼，塵沙紙屑翻飛，彷彿某種眷戀不去的魂魄。
這是個遠離市中心商業區的邊緣地帶；估計往來熟客都是些負責操作碼頭機械人的技術工。
我與葉月春奈在此首次會面。她事前已坦率表示不願遇見熟人；於是我們自相馬市水澤市場暫離，來到此地──
原本每日傍晚，她會在水澤市場東側近出口處擺攤，賣些從友人處批來的舊款長短襪、毛帽、織物與不帶溫度調節功能的廉價拋棄式內衣褲。
我隨口詢問購入價格與生意狀況；但她含糊其詞，不願多談。
我有種直覺：或許那並不涉及真正的商業買賣；而所謂「友人」，對她也僅是單純接濟而已。
而後我問起她的家人。
＊
「他們都還在東京吧。」她簡短回答。
「姊姊也在東京？」
「應該是吧。」
「很久沒見面了嗎？」
「嗯。」她看著自己的指甲。
「那父母呢？也很久沒見了？」
她遲疑半晌。「我不打算見他們。」
「為什麼？」
「你也知道吧。我這樣子──」她苦笑，輕輕搓了搓手。「我......我沒有臉見他們吧？我想他們也恨不得忘了我......」
＊
平心而論，葉月春奈的「樣子」或許並不像她自以為的那麼糟──
她畢竟曾是「東大醫學之花」，一位上遍各大綜藝節目「高學歷美女」單元的業餘模特兒。
此刻室內燈光昏黃，神情疲憊的她儘管已年過半百，眼周與嘴角難免歲月痕跡，
然而她五官精緻，輪廓深邃，不難想見年輕時的清麗。
是的，或許她確已不再年輕貌美──
眼前的她素著一張臉，身著寬鬆運動服，體態浮腫，亂髮半白，似乎未曾梳理。那明顯帶著自棄意味。
當然，並非所有外貌崩壞的男人或女人都曾經歷過某種自棄；我的意思是，我能感受到那種外在形貌的崩毀其實根源於內在的空疏與荒蕪。
我或可如此斷言：那等同於一座**心的廢墟**。
然而事實上，於此「二階堂雅紀虛擬偶像詐騙案」中，葉月春奈並不特別──
她僅僅是眾多被害人之一而已。
統計顯示，受害者中女性佔比85.8%，且不乏高學歷、高社經地位、外型亮麗，甚或婚姻或情感關係良好者。
當然，各人受害程度不一；然而如葉月春奈這般近乎喪失一切所有者亦不在少數。
資料顯示，此詐騙事件自2238年間初露端倪，歷時六年，於2244年秋宣告偵破──
該年9月15日，日本警視廳與東京地檢署大動作召開聯合記者會，宣佈逮捕情侶檔嫌犯星野颯太與伊織‧柯內留斯（Iori Cornelius），隨即起訴二人。
然而事件並未就此落幕。由於案情複雜，疑點重重，犯案手法神秘難解，傳聞日增。
二個月後，經《日本產經新聞》追查披露，確認二位嫌疑人均為日本共產黨黨員。消息傳出，揣測與聯想不脛而走......
───〈二階堂雅紀虛擬偶像詐騙事件〉，《零度分離》
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神秘的事件、難以靠近的心智、不可思議的犯罪（不可思議到，連「罪行」究竟為何都是個難題），而總是停留在那個不可能處。他走到想像力的邊界，邊界之外了。
──朱嘉漢（小說家）
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這是繼《噬夢人》之後的野心之作。私心認為，入選二○一九年年度小說選的書中首章〈再說一次我愛你〉是台灣當年最好的短篇小說。
──張貴興（小說家）
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《零度分離》令人震撼。文學性和思想性都很了不起。
──韓松（小說家）
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在科技世界中注入感性，一方面暖化柔化科技的冰冷，另一方面又讓情愛顯得涼薄虛幻，是伊格言從《噬夢人》以來的獨特筆觸，新作《零度分離》尤其發揮極致，溫柔旖旎又絕望。未來世界的荒蕪莫過如斯。
──范銘如（政治大學台灣文學研究所特聘教授）
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此書終將在歷史留名。
──黃健瑋（演員）
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每個故事都說不出地好看......如果有同為寫小說的頂尖對手問我，我最「平凡人」的回答，就是「厲害！」「真是厲害！」
──駱以軍（小說家）
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伊格言是台湾最重要、最前卫的作家之一。我几次见到他，他都仿佛在修行，沉静地待在一边。具体说就是对外在世界的活动反应迟缓，整个脸都因为内心在想什么而微微颤栗。当时我想他或许有些抑郁。现在看来，他是在像炼金一样，锻造一个脱离现实的空间。啊，就是我们眼前看到的这本书。它如此危险而美丽，真像是拍一个巴掌就会震碎的精致的水晶宫。
——阿乙（作家）
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伊格言有一种迷人的说服力。这些猜不透原因和动机的故事，这些“零度分离”的人物，他们无法达成一致的对话，以及没有被回答的追问，都能让读者感动不已。
——小白（作家）
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虚构中的虚构，迷狂中的迷狂。伊格言以骇人想象与磅礴笔力构建出未来历史篇章，在那样的一个未来，人类不再是唯一的智慧生命，现实与梦境也不再泾渭分明。
——陈楸帆（作家）
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當AI因無法克制自己攻擊人類的慾望而犯罪，囚禁它的，該是一座由程式語言所構築的虛擬監獄嗎？
而罪犯AI所承受的無期徒刑，將會是「永恆剝奪它高階運算的能力」嗎？
「人，真是一種對神蹟成癮的生物嗎？」
華文版《黑鏡》，AI末世的「類神經生物龐克」
#伊格言最新長篇《零度分離》，2021年5月 台灣麥田／中國中信
兩岸同步出版
#Readmoo讀墨電子書店5/27正式上架