✨✨Carrot Cake with Maille Wholegrain Mustard✨✨

近來因為打疫苗，將咖啡戒掉差不多兩星期。我從來都不算是咖啡的重度愛好者，但此時此刻，真是非常想念這股滋味。

從前在外國的咖啡店喝咖啡，通常都會順道點一件常溫蛋糕，邊吃邊喝好不滋味。咖啡店的蛋糕櫥窗內，通常都會有carrot cake的存在。這件從來吃不出紅蘿蔔味道的蛋糕，反而充滿果仁和玉桂的香氣，總是我的心頭好。到學師的時候才知道，加入蘿蔔不是要去增加紅蘿蔔的味道，卻是為了紅蘿蔔中的糖分才加入的。

這款簡單卻充滿複雜香料香氣的蛋糕，可以頗隨心所欲地調整材料，所以每家每戶都有自己的獨特配方。而我在偶然的機會下，發現加入看來風馬牛不相及的Wholegrain Mustard，竟有微微的辛香氣，讓玉桂的香氣來得更複雜更有深度，於是變成了我的secret ingredient。

所以這次有幸為自己一向喜歡的Maille品牌法式金穀芥末醬設計食譜，腦海中首先浮現的，便是我這個私密Carrot Cake的食譜。

🍰材料: (15cm蛋糕模2個份量）

🥕Cake Base:
雞蛋 75g
黑糖 90g
紅蘿蔔 110g
植物油 60g
Maille Wholegrain Mustard 2茶匙
低筋麵粉 110g
泡打粉 9g
鹽 少許
玉桂粉 3g
橙皮粒 40g
合桃(或雜果仁) 40g
提子乾 40g
冧酒 適量
橙皮 1個
檸檬皮 1個

🍋檸檬糖霜:
糖霜 200g
檸檬汁 1個

🍰做法：
1）先將提子乾浸入冧酒內至少30分鐘，然後紅蘿蔔刨成蓉、橙和檸檬刨皮出來，雜果仁切碎備用。

2）在一大碗內倒入低筋麵粉，再加入泡打粉、鹽和玉桂粉備用。

3）將雞蛋和黑糖加入大碗內，充分打發後，再加入紅蘿蔔蓉、橙皮檸檬皮和植物油，再次充分打發。最後加入Maille Wholegrain Mustard，打發均勻。

4）將(2)的大碗內的麵粉mixture篩入蛋漿，攪勻至沒有粉粒。然後加入雜果仁碎、冧酒提子和橙皮粒，在粉漿內攪拌均勻。

5）在蛋糕模上鋪上牛油紙，將蛋糕漿倒至7成滿，放入已預熱170度的焗爐內，焗大約35-40分鐘，直至在蛋糕中央插針沒有黏上粉漿，便是全熟了。出燈後脫模，放上網架中待涼。

6）製作檸檬糖霜。將糖霜放入大碗內，將檸檬汁逐少逐少加入，打發後發現太乾再加入檸檬汁，直至調整至適合的稠度。

7）將蛋糕的頂部切走，塗上檸檬糖霜後將兩片蛋糕疊上，然後再將檸檬糖霜均勻塗抹上整個蛋糕。最後加入喜歡的裝飾品便完成。

傳統的Carrot Cake，大家都愛用cream cheese frosting做topping，但我發現用大量檸檬汁打出來的酸酸甜甜icing frosting，味道也非常相襯，也能讓蛋糕體的濕潤度保存得比較久。

還未能喝咖啡的我，最後將這個蛋糕帶回娘家送給媽媽嘗嘗鮮。媽媽吃了一口後，驚為天人，立即衝入廚房沖杯咖啡出來，好好地享受了一頓愜意的午茶。望著她一口氣吃完大半個蛋糕，真是哭笑不得。

可惜carrot cake在香港的咖啡店總是芳蹤杳杳，要吃就只能靠自己動手。

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IBM 大名鼎鼎的 Watson 也要被賣了，人類的 AI 夢該醒了？

作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 22 日 8:45 |

人類豐滿的 AI 夢，正撞上冰冷的現實。1 月 19 日，據《華爾街日報》引用知情人士報導，IBM 考慮出售 Watson Health 業務，可能的方案包括賣給私募股權公司、醫療企業或與特殊目的收購公司（SPAC）合併。

Watson Health 部門主要負責使用 AI 幫助醫院、保險公司和製藥企業處理數據。《華爾街日報》援引知情人士報導，年收入約 10 億美元，但目前未盈利。

IBM 在 2020 年 4 月迎接新 CEO 阿爾溫德‧克里希納（Arvind Krishna）。上任後，克里希納著手簡化公司業務線，使雲端計算更有競爭力。如 Watson Health 真的出售，對 IBM 的 AI 業務來說，無疑是不小的挫折。

曾想替人類解決腫瘤治療

長久以來，Watson 都是 IBM AI 業務的招牌，也是人類最初充滿野心的 AI 夢代表。

2011 年，深度學習方法剛重新定義，仍未掀起 AI 浪潮。但此時 IBM 的 Watson 就在美國最受歡迎的智力競答節目《危險邊緣》，擊敗節目史上最成功的兩位人類選手。

Watson 展現出強大的自然語音理解能力。要贏得比賽，必須分析大量文字找到線索，然後搜尋大量資料庫，檢索可能的答案。擊敗兩位人類冠軍後第二天，IBM 宣布 Watson 的新職業目標：AI 醫生。

從邏輯看，Watson 在節目展現的能力，似乎可移植到醫學領域──都是先理解自然語言（患者的電子病歷），然後檢索資料庫（治療方案和最新醫學文獻），最終得出答案。此方案的價值在於，每天有近 8 千篇醫療文章發表，醫生一篇篇讀不可能，AI 能幫助醫生閱讀最新醫學成果。

2013 年，IBM 更將研究重心聚焦於腫瘤治療，人類還無法攻克的醫學挑戰。2015 年，IBM 成立專部門：Watson Health，可見當時決心。IBM 前 CEO 羅睿蘭（Virginia Rometty）曾把 Watson Health 稱為公司的「登月計畫」。

眾所周知，AI 的基礎是大量訓練資料。為了獲得數據，IBM 花費約 40 億美元收購 4 家醫療領域數據驅動型公司，分別是 Phytel、Explorys、Merge Healthcare 和 Truven Health Analytics。2016 年，成立僅兩年的 Watson Health，員工規模達 1 萬多人。

發展重點的腫瘤治療領域，Watson Health 吸引許多著名合作機構，包括安德森癌症中心、紀念斯隆─凱特琳癌症中心、梅奧診所、奎斯特診斷公司。2016 年 8 月，Watson Health 還進軍中國，推出「健康中國」生態圈共贏計畫。

聲勢壯大的宣傳、數額龐大的併購、權威機構合作，IBM 透過一系列動作讓外界對 Watson Health 的期待非常高。畢竟，用最尖端的 AI 技術解決最困難的醫療問題，聽起來就非常性感。

不過，後來發展事與願違。安德森腫瘤中心曾與 IBM 合作，為腫瘤學家創建諮詢工具，是利用自然語言處理技術彙整患者的電子健康紀錄，然後匹配資料庫提供治療建議。安德森癌症中心投入 6,200 萬美元，但最終結局卻是雙方 2017 年 2 月終止合作。

業界開始對 Watson Health 產生懷疑，問題也接踵而至。2018 年 5 月，美國媒體 The Register 報導，Watson Health 部門要解僱約 50%~70% 員工，引發巨大震動。不過後來科技媒體 IEEE Spectrum 報導，被裁員工主要來自收購的三家公司 Phytel、Explorys 和 Truven。大量收購使公司面臨人力過多問題，為裁員埋下了伏筆。

但這些都是表面現象，歸根究柢，Watson Health 的致命點在於，診斷結果不準確。

2018 年 8 月《華爾街日報》報導，沒有任何發表的研究表明，Watson 提升患者的治癒率。有十幾位使用過系統的機構和醫生回饋，癌症應用收效甚微，某些情況下還會出錯。且由於缺乏罕見病例數據，Watson 的更新速度跟不上癌症治療的發展速度。

丹麥某醫院研究指出，Watson 的診斷方案，與專家僅 30% 重疊，因此拒絕採購 Watson 系統。德國媒體也曾報導，德國兩家機構實際應用後發現，Watson 對症狀特殊的病人會開給致命藥物。2018 年 10 月，IBM Watson Health 當時 CEO Deborah DiSanzo 宣布離職。

一切都不可逆轉指向最終結局，如今終於傳出 IBM 尋求出售 Watson Health 的消息。失去業界信心，再丟掉雄厚資金後援，人類最早的 AI 明星前景，不再明朗。

AI 夢該醒了？

目前 AI 應用於醫療最普遍的場景是辨識醫療影像，如視網膜眼底影像。而 Watson 挑戰的是診斷，且還是醫學難度最大的腫瘤治療領域，Watson Health 面臨資料和 AI 智慧的雙重挑戰。

資料層面，大部分醫療資料是非結構化資訊，如醫生撰寫病歷和出院總結。雖然 AI 的自然語言理解能力進步飛快，但比人類依然差很多。圖靈獎得主約書亞‧本希奧（Yoshua Bengio）曾表示，AI 無法理解醫學文本歧義，也無法找到人類醫生會注意到的細微線索。

另一方面，有些罕見病例的數據往往難以取得。《中國工業和資訊化》雜誌 2020 年篇文章指出，分析 Watson 數據發現，罕見病例研究中，本來應該餵給 Watson 大量真實數據找到新治療方法，但罕見病例本就缺乏，Watson 被灌入一堆沒什麼用的假設數據，並不是真正的病人數據。這種透過假設數據學習的 AI，準確性可想而知，更出現罕見病例 Watson 誤診。

全球領先的醫學資訊平台 Medscape 2018 年報導指出，Watson 學習根源有問題──並沒有使用足夠真實病例學習，負責訓練它的人，僅是紀念斯隆‧凱特琳癌症中心的腫瘤學家和 IBM 工程師。Watson 大量訓練時間用於掌握上述腫瘤學家設計的理想化病例和治療方案。訓練用真實病例數量很少，最多的肺癌也僅 635 例，最少的卵巢癌更只 106 例。

IBM 曾努力取得資料，花 40 億美元收購 4 家公司，但融合面 IBM 低估了複雜程度。《中國工業和資訊化》雜誌文章指出，IBM 前員工和前客戶的醫院管理人員說，雖然收購大量資料，但融合時發現需要花費難以想像的人力物力，還沒開始訓練就讓人筋疲力盡。巨大的經濟壓力和暗淡前景之前，各合作夥伴只能選擇終止合作，留個爛尾。

AI 目前的智慧程度，難以配合腫瘤治療的複雜性。AI 的本質是統計學，得出的結論局限於人類訓練員提供的數據，無法像專業醫生，獨立生成新的見解。

也就是說，Watson 只能比人類專家更快得出相同結果，無法治療人類醫生治不了的病。

巨大的風險面前，醫生只會將 Watson 的診斷結果當參考，依然要進行大量臨床研究。IBM 的宣傳說，Watson 能憑著強大的計算能力發現人類看不到的地方。但事實證明，AI 的智慧遠未到這程度。Watson 對醫生的意義，也就大打折扣。

Watson Health 的挫折反映出 AI 用於醫學診斷的困難重重，但並不意味 AI 醫療領域沒有前景。圖像分析、基因分析和製藥領域，都有不少公司探索 AI 的應用場景。即使是診斷領域，IBM 的 Watson 沒做好，也不意味其他人做不好。至少，後來者可在 Watson 基礎上學到一些經驗。

資料來源：https://technews.tw/2021/02/22/ibm-watson-ai/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I

爆漿巧克力蛋糕，咬下去會有驚喜！

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https://bit.ly/2vCwfMy

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份量：5-6 人份
準備時間： 3 小時
烘烤時間： 1 小時 30 分鐘
冷凍時間：至少 12 小時
難易度：中等

所需材料：
蛋糕麵糊部份：
9 顆蛋白
360 g 糖
160 ml 植物油
180 ml 牛奶
375 g 低筋麵粉

巧克力冰塊部份：
600 g 鮮奶油
200 g 黑巧克力，切碎
12 格3 cm立方型製冰盒
12 根巧克力棒
約 400 g 融化的黑巧克力

此外：
長方形烤盤（23 x 33 x 5 cm）
400 g 打發鮮奶油，裝入擠花袋中
新鮮莓果
薄荷葉

作法：
1. 最好在前一天晚上先製作巧克力冰塊，因為必須將它們冷凍至少12 小時。將先奶油煮熱後，倒在切碎的巧克力上混合成均勻。讓巧克力醬稍微冷卻後，倒入冰塊模具中。並在每個格子裡，插入一根巧克力棒。再將模具放入冰箱冷凍12 小時。
2. 將蛋白打散後，慢慢加入糖打發。加入麵粉、油和牛奶混合成光滑的麵糊。
3. 把麵糊倒入抹好油的長方型烤盤裡，並將麵糊抹平。將烤盤放入上下火預熱至170°C的烤箱烤60分鐘，然後取出烤箱，讓烤好的蛋糕完全冷卻。再從模具中取出蛋糕，並從中間將其橫的切成兩半。並在每塊蛋糕上，切出12 個3 x 3 cm 正方形，深度為1.5 cm。
4. 取出巧克力冰塊後，浸入融化的巧克力中。
5. 將巧克力冰塊放入蛋糕上方形凹陷處，並剪掉突出的巧克力棒。把剪下來的巧克力棒捏碎，放在一旁備用。
6. 將打發鮮奶油擠在巧克力冰塊的周圍。
7. 將另一塊蛋糕對準巧克力冰塊的位置蓋上去，並用手壓緊，讓打發鮮奶油從旁邊溢出來。
8. 用打發奶油覆蓋整個蛋糕並抹平，再用新鮮莓果、薄荷葉和碎巧克力棒裝飾蛋糕。享用之前，先讓蛋糕在室溫下先靜置一到兩個小時，以讓巧克力冰塊解凍。

這道融化的冰涼白巧克力骰子，保證你也會愛上它：https://youtu.be/vkHc-cJi36o

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