#睡前故事：【新手養貓】

不是他決定要養貓的，他的同事卻把一隻貓連紙皮箱放在他的桌上，說：「貓需要人類，拜託你了。」

那日黃昏，同事在公司樓下撿到一個紙皮箱，裡面有一隻貓，然而辦公室不能養貓，同事便捧著紙皮箱逐個人問：「有人收留牠嗎？」

其餘同事，不是對貓敏感、害怕貓狗、家裡已養了一隻極霸道的貓，就是家有老弱，總之，整間辦公室只有他有資格收留一隻陌生的貓。同事知道他獨居，家裡沒有任何動物。

貓連紙皮箱就這樣放在他的桌上，同事全部準時下班。

他是想拒絕這件事的，莫說是貓，他平日連人類也不會相處。他一畢業便搬出來，就是不想面對父母。他是非常靜默與內向的人，小學、中學都沒有同學找他吃飯，他對朋友的渴望大概在初中已成絕望，總是獨個兒上學、小息獨自挨著欄杆，一個人吃飯，一個人到圖書館。

除了工作，他不和人說話。因為長年沉默，他來不及反應，同事就把照顧一隻貓的責任強行加在他身上，實在太過份了。他想把貓留在原地，一走了之，可是他一把辦公室的燈關上，又靜又黑，貓立時哀憐地喵喵叫。他只好開燈，在紙箱裡放一碗水，給牠一罐同事買的貓罐頭，轉身想走，一關燈，貓又可憐地喵喵叫，他照常鎖上玻璃門，拉下鐵閘，在大堂等候電梯。明明鐵閘的隔音不錯，他卻老是聽見喵喵叫。他已經走到巴士站了。他回辦公室，把貓帶到獸醫診所。

「貓叫甚麼名字？」護士問。

他認識的所有人，包括他自己，一開始就是有名有姓的，他不知道一天自己也可以決定某一生命的名字……然而，他不想和貓有任何瓜葛，一旦命名，貓即使不能算是「他的」，也要算是「他的責任」。

他苦惱著——「先生，貓叫甚麼名字？」護士不耐煩。「黑糖。」他看見獸醫診所外有一間黑糖珍珠奶茶店，連忙答。

獸醫說，黑糖很健康，很乾淨，三個月大，何時要回來打針和絕育。候診時，他在網上搜尋了許多養貓資訊。他不曾養動物。他還搜尋了「如何與貓相處」。離開診所，他帶貓到寵物街買了貓籠、貓糧等，便帶貓回家。

他把貓放在貓籠裡，並不確定自己是否可和另一生物共處一室。電話響鈴，他嚇一跳。「你和貓怎樣？」第一次，有人來電不是問公事。連他父母也不找他，任由他公式似的月尾循例回家一次。他不懂回應，同事便說了一堆如何和貓相處，「學著學著便懂。」他當時想，如果一定要學，他比較想學懂與人相處。同事最後說：「實在十分感激你。」

掛線後，他有一種奇怪的感覺。他那麼孤僻，從不求助於人，也不會有人選擇向他求助。

最初，他只打算把貓養在籠裡，像養金魚一樣任牠自生自滅，才二十分鐘，貓已開始喵喵叫，他只好檢查籠子裡的糧水——充足，貓砂——乾淨，他打開貓籠想看看貓可有受傷，貓卻如流水一樣跳到他的床上，非常舒服地伸懶腰。貓不像他，貓想要甚麼都會直接要求，像他深宵對著電腦不斷打字，貓忽然擋著屏幕，他後來明白貓是要他陪牠玩紙球，便陪貓玩。

與貓相處真是學著學著便懂。貓要求他、指令他，他不但不會生氣，還有點樂在其中。原來被需要也不錯。他後來閒著無聊，也會主動把紙球拋向貓，本來打瞌睡的貓便勉為其難陪他玩。

「你的貓好嗎？」同事主動問。最初他只是點頭，或是簡單回答一句。但他對貓這種生物實在有些疑惑——他想起「有話直說」的貓，鼓起勇氣問同事。同事詳盡回答，翌日還送他許多貓小食、貓玩具。

養貓以後，他有耐性了許多。貓想要甚麼，都是跳到他面前說：「喵喵。」那是代表甚麼？他只能從貓的行為，了解牠的想法。原來語言不是那麼重要，貓說甚麼都好，他也可以通過貓的行為了解牠。

他終於明白同事每天問他「你的貓好嗎」，並不是只關心那隻貓。

他從不與同事一起吃飯。午飯時，同事如常結伴，準備離開辦公室玻璃門，他忽然站起來，靦腆地跟隨同事身後，一個同事回頭，問：「你也一起吃飯嗎？」他連忙點頭，有點生硬地與同事交談。他心裡想著，學著學著便懂。

Storyteller：趙曉彤 @chiohiotong
Illustrator：Baoz嘴邊肉包 @baozbaby

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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

#Debug 的由來，真的跟蟲有關喔，#科科
　
不論是工作、課業（還是人生），只要遇到問題時，我們常常會習慣性地說：「啊，我碰到 bug 啦！」
　
電腦工程中，也常用 bug 來形容那些出錯的環節；不過我們也知道， bug 其實是蟲的意思，難不成大家討厭蟲蟲到把一切錯誤都推到它頭上了嗎？（大誤）
　
而這一切，又得從很久很久以前的故事開始說起了......
_
1933 年，天文學教授艾肯 (Wallace Eckert) 向 IBM 提案改造 IBM 601商用計算機，用來計算天文物理的方程式。隨後他又將 IBM 601、印表機，與打孔機連接，成為「自動循序控制計算機」（簡稱ASCC )。
　
ASCC 沿用 IBM 原有的打孔卡片機制來輸入程式，並把卡片改為紙帶。打孔紙帶一次會讀入一個指令，而控制單元馬上根據指令動作，如此一來就不會佔用記憶單元，不過運算速度卻因此受限。
　
大概就是所謂的有一好、沒兩好（嘆息）。
　
而這個將程式與數據分開、不共用記憶單元的架構，後來稱為「哈佛架構」。
_
1939 年 IBM 承諾開發 ASCC，艾肯當時恰好在哈佛大學取得教職，代表哈佛繼續與 IBM 的團隊合作；不過後來，艾肯和 IBM 因為發明功勞歸屬問題，鬧了一些彆扭，雙方的合作也就此畫上句點，哈佛大學也乾脆將 ASCC 重新命名為「哈佛馬克一號」(Harvard Mark I)。
　
二戰結束後，艾肯退役回歸教職。即使與 IBM 分道揚鑣，艾肯依然分別在 1947 年與 1949 年，開發出功能更強的哈佛馬克二號與馬克三號。
_
其中有趣的是，程式設計師在使用馬克二號時，發現它總是出錯。檢查後發現，原來是一隻蛾在繼電器上爬來爬去，造成了短路，移除後就正常了。
　
不過這群人也挺奇葩的，發現電腦有蛾也不把它趕走，而是把它拿下來，用膠帶貼在工作日誌上（？！）
　
不僅如此，還特別註明牠是在 F 板塊的第 70 號繼電器上發現的，甚至寫上「發現第一宗蟲的真實案例」(“First actual case of bug being found”)。
　
＼從此，電腦程式的除錯工作就叫 ”debug” 了／
　
所以說，以後在任何東西上發現蟲子別輕易忽略，創造新名詞的有可能就是你唷（完全不對！）
_
本文改寫自 史上第一部全自動的計算機——艾肯與 IBM 的恩怨情仇│《電腦簡史》數位時代（八）：https://pansci.asia/archives/192952
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延伸閱讀：
終端機雛形、遠端操控、數據傳輸的首創者——史提畢茲│《電腦簡史》數位時代（七）
https://pansci.asia/archives/192591
誰才是第一部電子計算機？——靠 650 美元誕生、曾被遺忘的 ABC 電腦│《電腦簡史》數位時代（九）
https://pansci.asia/archives/193242

#M1 #Mac #SSD
前兩天在我們做 Podcast 直播的時候，就有觀眾提問關於這幾天吵得沸沸揚揚的 M1 Mac 電腦在 SSD 瘋狂大量讀寫的問題有什麼看法。

今天，就來聊聊我們對這件事的看法，以及如何為你的電腦檢查 SSD 裝態！

S.M.A.R.T. Monitoring Tools 安裝連結：
https://bit.ly/3kmwZxm

於終端機貼上下方指令：
/usr/local/sbin/smartctl -a /dev/disk0

如何移除 S.M.A.R.T. Monitoring Tools：
於終端機貼上下方指令：
sudo smart-pkg-uninstall

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====9.29以前的處理步驟（9.29後不用刪了，遊戲一關程式自動消失）====
~先把遊戲主程式移除~
刪除Anti-cheat(Mhyprot2.Sys)程式的步驟
1.wis鍵+s 打開Windows命令提示字元
2.輸入cmd.exe然後以系統管理員身份執行
3.輸入指令 sc stop mhyprot2 中止這個程式運行
4.再次輸入指令 sc delete mhyprot2 刪除這個程式
(輸入完要按Enter鍵)
~以下補充可以無視，只要沒運行遊戲mhyprot2.sys應該跟屍體一樣不會自己活起來~
mhyprot2.sys的檔案會在遊戲資料夾跟C:\User\你的用戶名\AppData\Local\Temp\裡面各出現一個
遊戲資料夾裡的mhyprot2.sys，因為遊戲已經卸載，正常會跟著資料夾一起被刪除（如果會自己逃命我就不知了）。
C:\User\你的用戶名\AppData\Local\Temp\裡面的mhyprot2.sys就請自己手動刪除。
================================
如果你是９月２９日以後才安裝下載遊戲的，就不用特別去刪Mhyprot2.Sys了。
因為官方已經將Mhyprot2.Sys改為關遊戲後會自動關閉，也就是只有在遊戲運行時才會監控你的電腦有沒有使用外掛。
如果你想檢查它有沒有偷偷在運作的話，就按影片步驟２跟３去看看，正常應該會說找不到。

補官方最近的處理公告（2020.9.29 上午）：
Anti-Cheat反外掛程式問題的修復聲明（已更新）
各位旅行者，
此前，開發團隊收到部分玩家反應，當開啟PC版原神時，背景會預設開啟反外掛功能，並且在關閉或解除安裝遊戲後，Anti-Cheat反外掛功能仍在執行。
該問題現已修復完畢：Anti-Cheat反外掛程式會在使用者關閉或解除安裝遊戲後直接關閉。
對於此問題造成的困擾，我們深感抱歉。我們會在未來重點注意此類問題，改善工作流程。為所有旅行者提供更優質的遊戲體驗。

※唔好意思,電腦廢 畫面只有720 60fps.
究竟Ea 出品 嘅免費食雞會係點樣呢? 有人話似Titanfall 有人話似Overwatch 有人話似Fortnite ,如果你都有玩 不妨留言講下對依隻game嘅睇法!

※新黎嘅觀眾您好 介紹番先 我嘅Channel係會出好多唔同遊戲 有Pubg,Gangbeast,Don't starve,R.O.E.等等嘅遊戲,就連Minecraft我都有玩嫁.不過見到其他遊戲片果陣 希望你地唔會取消訂閱啦~我會不定期咁出唔同類型嘅遊戲片嫁!實會出到你鐘意果隻遊戲嘅!

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【魔物獵人】輸入 !Boss 便可進行隨機魔物戰爭 (純粹機率性輸嬴遊戲,有獎勵)
*越多人嬴出機率越高 ,有不同的魔物 (能力有高低,根據能力高低獎賞亦會隨之而增加)
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冷卻時間:20分鐘
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