關於 強人工智慧例子 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#臉書言論審查機制應公正透明
#數位平台壟斷霸權需要更多治理
#看歐盟如何保障人民數位權利

臉書（Facebook）會以自己的《社群守則》、審查員來審查言論。

例如，討論到中國人對於特定事件的反應並無羞辱言論被禁言；提到台灣人工智慧發展基金會發起 #葉黃素計畫 被鎖帳號；提到台灣獨立、高端施打數據、美食評論，被歸類為霸凌、騷擾或垃圾訊息。

但另一方面，沈榮欽（加拿大約克大學副教授）提及：「有人以簡體字一直罵人『民進黨養的狗x種』，經檢舉卻被判定未違反《社群守則》；同樣的，諸如『台巴子』、『留島不留人』等各種言論，都在臉書允許之列。」（ https://new7.storm.mg/article/3939131 ）

顯然，臉書審查機制出了問題。

我自己則接過不少性別和人權團體反映，這幾年來，臉書也會出現攻擊同志及女性的仇恨言論，內容還混雜不實謠言。

但這類 #真正的仇恨或不實言論 幾乎無法被檢舉下架，不論提供多少證明。

這顯示，臉書可能不只審查機制出了問題；甚至可能倒過來，成為 #仇恨歧視與假新聞的幫兇。

江雅綺Yachi Chiang（北科大智財所副教授）也提到：「這幾年臉書成為假訊息、不實資訊、訊息戰的平台中心，也已不是新鮮事。

『劍橋分析』公司操縱選舉的案件，透過Netflix的紀錄片『個資風暴：劍橋分析事件』，十分清楚的呈現，透過臉書平台可以輕易取得選民的資料，幫助選舉團隊建立使用者的個性模型，然後利用這些資料、操縱選民的行為。

除了操縱選舉的前科紀錄，臉書也常常被認為是仇恨言論的傳播中心，聯合國甚至曾控訴臉書為仇恨言論提供最佳平台，應該為緬甸的羅興亞族群所遭受的迫害負主要責任。」

我辦公室整理了，臉書審查機制的問題，可能包含：

❌《社群守則》並非由實際整體社群擬定，無法反映社群共識。

❌《社群守則》多數規範過於攏統，缺少細部指引及示例，審查標準高度依賴人工判定。

❌ 但審查工作會外包給不一定具足夠專業且嚴重過勞的血汗審查員。臉書自己也承認，每天約有10%的審查錯誤（還不包含申訴無效的案件）。

❌ 審查機制缺乏透明度，限制發言、懲處（包含降低觸及率）、申訴都未說明審查判定的原因及標準。

❌申訴機制形同虛設，即使是最後一層的監察委員會也鮮少發揮實際作用。

#數位平台已形成壟斷霸權

我雖然以臉書做例子，但這些審查爭議，不只在臉書發生；也已在包含Google、Twitter、Line等平台發生。

只要有人提出疑問，就會有人說：「不爽不要用，又沒人逼你用。」

但這已經不是個人是否要使用的層次。當這些平台成為 #國內外資訊快速傳遞的關鍵核心，不用的人或國家，會因此降低獲取國際資訊的速度、乃至於減弱和國際的連結。

平台已成為 #數位世界的壟斷霸權。

近年世界各國都在關注及想辦法以法治處理。台灣正要準備成立 #數位發展部，各種討論中，我也不斷提醒必須注意 #網路反壟斷 ，這是 #數位治理 重要的一環。

#參考歐盟經驗
#保障人民基本數位權利

之前愛信任-劉世芳邀請我共同主 辦「跨國網路平台與內容產業影響」公聽會。我便指出，台灣應參考歐盟《數位服務法》及 《數位市場法》草案，這兩者是繼GDPR（一般資料保護規範）後，歐盟推出保障人民基本 #數位權利 的第二步。

#數位服務法

針對超大型跨國數位平台*，制定高達17類義務。

包含平台須建立值得信賴的舉報及申訴機制、公開各種機制與透明度報告、通報刑事犯罪、外部風險稽核和公共問責等。

藉此對平台或有心人士操控資訊、大量假新聞入侵、政府不當干預等問題 #建立預防機制，強化公民對數位平台的 #民主監督，保障使用者數位權利。

此外，還被要求必須針對風險管理系統進行獨立審核，以防止濫用。

特別是「非法內容散布」、「對基本人權的不良影響」，以及「平台服務遭蓄意操縱以傷害公共利益及公共安全」等三個面向。

如果查到違反法規，將會有高達年度營業額6%的罰鍰；若調查發現平台/企業提供「不正確、不完整或誤導性的資訊」，罰鍰最高可達年營業額1%。

*對歐盟來說，覆蓋歐盟人口10％以上、即4,500萬人的跨國數位平台，即算是超大型跨國數位平台。以這算法，臉書、IG、Google在台灣都算是。

#數位市場法

平台壟斷的問題不光是前面所提的言論自由及散播不實或歧視言論，同時在技術發展上也會有托拉斯的問題。

因此數位市場法將大型跨國數位平台定位為 #守門人（Gatekeeper），禁止平台不公平對待企業用戶及使用者來獲取不當利益。

南韓公平交易委員會日前對Google濫用市場主導性、限制其他手機系統開發商競爭的問題，開罰2074億韓元（https://bit.ly/3Axetd3），也是基於同樣的觀念。

在大型跨國網路平台優點及問題不斷浮出的現在，#數位治理政策 更顯得重要，我會努力加速 #數位發展部 的推進，並訴求納入對平台的適切監督。

數位環境中，人權、隱私、言論自由，同樣是不可退讓的底限。

#實質監督
#提出解方

好書推薦《#人慈》部落格文末抽書兩本
想像一下，如果有兩個星球，你認為自己住在哪一個？星球A：飛機墜機後，生存者禮讓最需要救援的人。星球B：事故發生後，生存者爭先恐後地往出口擠，不惜將他人踩在腳下。這個問題被用來問過許多學生，幾乎所有人都選了星球B。但事實是，我們住在星球A。這個世界真正面臨的威脅在於我們對人性太過悲觀。
部落格文章 https://readingoutpost.com/humankind/
Podcast 用聽的 https://readingoutpost.soci.vip/
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#這本書在說什麼？
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《人慈》這本書的作者是歐洲最著名的年輕思想家之一羅格．布雷格曼（Rutger Bregman），他是同時也是一位歷史學家、作家、記者。有鑑於報章媒體、政治宣傳、普羅大眾對於「人性」的偏誤解讀，他想透過這本書傳達一個核心訊息：「大部分的人在內心深處，其實是相當正派的」。

作者在書中旁徵博引，以詳盡的事實和深入的查證，說明了人類無論是出於天性、身為孩童時、在無人島上、當戰爭爆發、當危機來襲，對於自己「好」的一面，有著強烈偏好。如果你至今仍然認為，人類就是天生自私、貪得無厭、陰險狡詐，那麼這本書絕對會讓你大為改觀。

這本書讓我感到大為驚喜的，是作者既大膽、又謹慎的考證態度，他勇於對歷史上知名的眾多案例（例如《蒼蠅王》、《史丹佛監獄實驗》、《米倫格爾電擊器實驗》）提出反面看法，而且其證據令人信服。在媒體慣用人性「惡」的一面吸引眼球的世界裡，這是一本思想激進的書，只不過是偏向人性「善」的那面光譜。這種書很罕見，卻彌足珍貴。
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#人性本惡？三個精彩翻案
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人類有考據的數萬年歷史以來，充滿了大大小小的衝突和鬥爭，我們也從故事裡看到領導人無論為了私利、國家的經濟、民族的情節而發動戰爭。難道，人類不就是天性好鬥嗎？只要有誘因存在，人們就會甘願殺得你死我活嗎？從歷史的考據裡面，我們會發現人性跟我們想得很不一樣：絕大部分的人不願意傷害另一個人。讓我們先從書中三個精彩的翻案來找到線索。
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１．#蒼蠅王小說的翻案
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《蒼蠅王》是一本膾炙人口的小說，在我國中的時候，老師也放過翻拍的影片當作社會科學的教材。內容大意是在說，因為飛機墜機，六個英國男孩漂流到一座無人島上，在沒有大人的情況得自立求生。過程發生了許多權力爭執、失去理智、弱肉強食的情節，最後只剩下兩個孩童倖存的故事。這個虛構故事在感嘆「人心的黑暗」，也被列為標準的社會教材讀物。

作者把持著一個懷疑的態度，他深入瞭解了虛構的《蒼蠅王》小說作者威廉．高汀（William Golding）的生平。作者發現高汀是一名有憂鬱傾向的酗酒者，他還會打小孩，他也曾說過：「我瞭解納粹，因為本質上來說我也是那一類」，這才讓作者明白，原來寫出《蒼蠅王》的作家是一個多麼不快樂的人。

因此，作者根據事實為主，追尋了一條實際發生過的類似案例，六名少年在太平洋落難，漂流到阿塔島（`Ata）的真實故事。這則故事跟小說大相逕庭，六名少年在荒島上發揮團結的本領，協調出遇到衝突的處理方式，還彼此在受傷時互相照顧。受困15個月後，六人獲救時仍氣色飽滿，而且士氣高漲地不可置信。真實版的《蒼蠅王》，其實是一個友情和忠誠的故事。

發現阿塔島生存的船長彼得．華納（Peter Warner）：「人生教了我許多事，其中包括了一個經驗，就是你永遠要尋找人的善良光明面。」
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２．#史丹佛監獄實驗的翻案
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我讀過許多談到心理學的書籍，都喜歡引用一個知名的案例，那就是《史丹佛監獄實驗》。實驗主持人飛利浦．金巴多（Philip Zimbardo）教授把24名參加的學生隨機分成兩組，12人當囚犯，12人當獄卒，觀察人類當囚犯的反應，以及擔任獄卒的人施加權力的表現。整個實驗因為囚犯精神狀態快速崩潰、獄卒施加的處罰越來越過火，結果實驗到第六天就被迫中止。

這個實驗的結論彷彿要告訴我們：「當你給予人們權力，他們就會開始為惡，發展出一些不人道的規則」。作者深入考察之後發現，這簡直是一場天大的騙局。實驗並不是任憑12名獄卒自己決定如何處以，而是金巴多本人直接給獄卒灌輸思想：「你們要創造一種挫折感，製造恐懼，要剝奪他們的個體性…」，最後獄卒定的17條規則裡，有11條根本是實驗團隊給予的意見。這簡直是引導式的邪惡。

你或許也會好奇，那如果是實驗團隊「完全不介入」的狀況會怎樣？兩個英國心理學家2002年在電視節目上複製了一次同樣的實驗，但這次沒有告訴獄卒該怎麼管理、該怎麼懲罰。結果呢？節目無聊到不行。第二天，獄卒把食物分給囚犯。第五天，一名囚犯提議設立民主制度。第六天，獄卒跟囚犯一起抽菸。最後一集，大部分人一起坐在沙發上消磨時間。這麼無聊的故事，難怪我們都沒聽過。
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３．#電擊器實驗的翻案
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還有一個更出名的《米倫格爾電擊器實驗》，目的是為了測試受測者，在面對權威者下達違背良心的命令時，人性所能發揮的拒絕力量到底有多少。受測者身為「老師」，當隔壁房間的「學生」答錯題目時，就要按下電擊器，懲罰坐在電椅上面的學生。「學生」是由實驗人員假冒的，受電擊所發出的哭喊也是演出來的，但受測的「老師」並不知道，他們會「以為」這些電擊都是真的。

每一次學生答錯，懲罰的電壓伏特數就要提高，實驗主持人史丹利．米倫格爾（Stanley Milgram）教授會要求老師繼續施罰。120伏特時學生會開始喊痛，150伏特時尖叫並喊著退出實驗，200伏特時大叫大叫血管裡的血都凍住了！超過320伏特時開始撞牆並失去聲音。結果，有65%的受測者一路聽從指揮，開到了450伏特，幾乎是把學生電死的程度。實驗的結論幾乎告訴我們，只要有權威要求，連普通人都願意電死一個路人甲？

作者考核過後的翻案顯示了另一種事實。幾乎所有受測者都曾抗命，想要停手，但實驗方會加強壓力逼迫就範，從錄音檔聽起來更像是霸凌和脅迫。事後調查，只有一半的受測者認為隔壁的學生是真的在受苦，其他人覺得只是實驗效果。許多受試者也表示，因為他們真心「信任」米倫格爾教授的實驗對人類一定有幫助，所以即使當下不忍心，也願意咬著牙繼續做下去。

綜合以上三個翻案結果，大部分的人在內心深處，其實是相當正派的，但引用作者所說的：「如果你催促地夠用力，給予足夠刺激、又拐又騙，許多人確實是有能力做惡。但是邪惡通常不是在表面之下，它是需要費盡功夫才能扯出來的。」邪惡得要披上善良的外衣才行。
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#人怎麼會互相傷害？
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所以，人真的是天性好鬥、殺得你死我活的物種嗎？綜觀歷史大小戰爭，這個說法似乎成立，但是當我們把尺度放到人與人面對面的相處，就是另一種樣貌。舉戰爭為例，兩軍人馬大動干戈的時候，所有人一定都是拔刀互砍、舉槍互射吧？在那種生死存亡的關頭，不是敵死，就是我亡了，不是嗎？

真實的戰爭傷亡統計很有意思，例如二戰英國陣亡的軍人死因中，10%是子彈和反坦克地雷；15%是詭雷、爆破和其他；75%是手榴彈、迫擊砲和空投炸彈。大部分的士兵都是隔個一定「距離」被殲滅的。真正喊著敵人是「害蟲」，一旦碰面就格殺毋論的，通常是離戰場最「遙遠」的政客和領導人。

根據研究，二戰的生存老兵超過一半從未殺過人，只有20%的軍人曾經擊發過武器。美國南北戰爭最激烈的蓋茨堡戰役中，回收的27,000把火槍，還裝有彈藥的比例達到90%。12,000把裝有兩顆彈藥，其中6000把超過三顆。但火槍設計成那樣，就是一次只能射出一顆子彈，那幹嘛裝那麼多顆子彈？因為大部分的士兵都『沒有』在試圖殺敵。人，打從心底不喜歡傷害另一個人。
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#如何改善？三種範例
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在這本書的下半部，作者有一則引述徹底震撼了我的思想。這句引言來自英國哲學家暨諾貝爾文學獎得主伯蘭特．羅素（Bertrand Russell），他給未來世代這個建議：「當你學習任何東西或者思考任何哲學問題時，只該問自己事實有哪些，那些事實證明什麼是真實。永遠別被自己希望相信的事、或者自以為如果別人信了就對社會有益的事所分心，只要專心一意去看事實是什麼。」

這個非常理性的觀念，一開始相當很吸引我，但作者及時把我拉了回來。他提到除了探究事實之外，你本身「相信」什麼，才是以改善世界的動力來源。

第一種相信的力量，叫做「畢馬龍效應」。科學家做過一種實驗，把兩群同樣普通的老鼠，分別標示聰明和愚笨。請不知情的學生照顧老鼠，然後進行迷宮遊戲，看哪一組比較快逃出迷宮。結果聰明的那組獲勝，事後發現學生「相信」這些老鼠比較聰明，給予比較好也溫柔的待遇。同樣的實驗在一群小學生上進行，不知情的老師對聰明組的學生更關注、更鼓勵，事後結算成績，聰明組的孩子其智力表現提高了最多。

第二種相信的力量，叫做「魔像效應」。曾經有科學家在美國做過一個不道德的實驗，他把二十個孤兒分成兩組，跟其中一組說他們是善於表達的人，跟另外一組說他們注定要變成口吃者。這個實驗結果害得許多口吃組的受測孩童，一輩子患有語言障礙。這種效應常導致貧窮學生更加落後、無家可歸者失去希望、已經被孤立的青年人更加極端。

一如正面的期待能夠引發好的結果，負面的期待也能夠讓惡夢成真。接下來介紹書中三個真實世界的例子，來看看如何運用「相信」的力量，來改善我們的工作、教育和民主運作。
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１．#論工作的內在動機
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研究發現，外在誘因例如紅利會減低員工的內在動機和道德標準。給予外在誘因會獲得相等的回報：按照工時給付，就會增加更多的工時（無論是否裝忙）。按照發表數目給予稿費，就會得到更多的發表文章（無論品質優劣）。按照手術量來給付，手術就會更多（無論是否必要）。

荷蘭的最大的鄰里照護平台「博祖克」（Buurtzorg）採取逆向而行的策略，這個組織沒有業績目標或分紅，沒有管理階層，沒有客服中心。運作的自主權下放給每一個十二人的團隊，團隊自己定行程表，自行雇用同事。省去的營運費用和會議時間都回歸到團隊本身。

執行長喬斯．德．柏洛克（Jos de Blok）是從最基層出身的人，他相信員工內心會選擇做「正確」的事。他說傳統的管理階層「喜歡憑空想像一些計畫給那群工蜂做」，還說「拿掉管理階層，工作還是照常進行」，他認為讓團隊自我導向、動手執行腦中想法，是最實際的做法。博祖克沒有人資部，被評為最佳雇主；沒有行銷部，卻獲得最佳行銷獎。

（延伸資源：在台灣有「台灣居護」引進了這套照護模式）
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２．#論教育的玩耍本質
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自古以來，愈是聰明的動物愈會玩耍，玩耍更深植於人類天性當中。創造力和學習力來自於自由地玩耍，孩子會自然地渴望探索這個世界。當社會工業化之後，學校的體制越來越制式化，學生的課表被排滿，家長連下課的時間也不放過。最近針對十個國家的民調顯示，監獄囚犯待在戶外的時間比孩子還要多。研究也發現一個趨勢，孩子愈來愈覺得「自己的生命被他人所決定」。這是一個快要忘記怎麼「玩耍」的世代。

荷蘭的「阿哥拉」（Agora，希臘語「市集」的意思）是一個沒有年級、班級、教室的學校，也沒有功課和成績，一組學生團隊就只有配一位「輔導員」，但自主權在學生身上，他們自己決定要學什麼。整個學校就像一個主題樂園，學生透過玩耍和探索，找到自己當下有興趣的題目攻讀，學校提供對應的資源給他們學習。相較於傳統教育把孩童當植物灌溉，這所學校將孩童當「人」看待。

在這裡，與眾不同是常態，一千個學生就有一千種學習路徑。這裡幾乎找不到霸凌的蹤影，因為不以年齡和能力區隔孩童，沒有誰的進度會落後，沒有誰的表現太過突出，每個人都在綻放當下最好的自己。作者引述道：「玩耍的相反不是工作，玩耍的相反是抑鬱。」問題不是孩子能不能掌控自由，而是大人有沒有勇氣給他們自由？我們是否問過自己，教育的意義究竟是什麼？

（延伸閱讀：Agora: Meet the school with no classes, no classrooms and no curriculum，英文文章）
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３．#論民主政體的模樣
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作者提到，世界上愈來愈多的民主政體正遭受七種瘟疫侵襲：政黨持續腐化、公民不再信任彼此、少數人遭排除、選民失去興趣、貪贓枉法的政客、有錢人逃稅、人們發現當代民主充滿貧富不均（怎麼跟我住的地方這麼像！？）。但世界上有地方嘗試了解法，簡單到令人難以置信，卻很少上新聞（你應該猜得到為什麼）。

委內瑞拉的托雷斯市（Torres）的民選首長胡立歐．查維茲（Julio Chávez）選擇一種嶄新的信念，他相信：「每個人心中都有一位積極認真的公民」。他的競選政見只有一個，下放權力給所有托雷斯市民，而且他遵守了承諾。所有的政府集會邀請全體居民參加，不只是討論，還要決議城市所有預算的使用。

結果人們空前踴躍參與政治，在最需要的地方蓋起了住宅和學校，有效地鋪整馬路清掃街區。因為預算透明，大幅削減了貪污和權威的弊病。市民們還一起要求提高稅收，並且說道：「過去我們不瞭解市政稅要用來支付那麼多東西。」這個被稱為「參與式民主」的方式，深受民眾喜愛，卻鮮少在新聞上被提及。

（在台灣我還沒聽過類似的試營運模式，有人聽過嗎？）
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後記：#相信善的一面
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《人慈》是我今年讀過最意猶未盡的一本書，作者的大膽思想，配上嚴謹的查證，讓人讀來格外痛快。從這本書中，我也慢慢體認到，問題不是二元化的「人性本惡或本善」選擇題。反而，透過這些精采的正反論述，猶如偵探小說抽絲剝繭般的分析，我理解到的是人性真正的「複雜」。

如同現在人工智慧和大數據這麼發達，如果只讓電腦演算法來判決，那麼歷久不衰的《蒼蠅王》人心黑暗論肯定佔據上風；《史丹佛監獄實驗》和《米倫格爾電擊器實驗》無以計數的論文和書籍引用，肯定讓演算法覺得這才是人性的真理。無數對人性帶有扭曲和偏誤的描寫佔據了媒體的版面。然而，事實呢？

這本書中段的畢馬龍和魔像效應教我們的就是，人們「相信」的事情往往會發展成「事實」，更是一個令人驚醒的提點。無論是書中獄卒和囚犯的故事、老師和學生的故事、老闆和員工的故事、父母和子女的故事，一再說明了：「當你把一個人當人看，他就會表現得像一個人。」反之。讀完這本書後，你可以踏實地選擇自己相信的那一面。

瞭解事實，讓我們得以明辨是非。擁有信念，才能以行動改變世界。原來，關於人性，我讀過的許多論點幾乎都是錯的。永遠別被自己希望相信的事所分心。只管去看，事實是什麼。然後在事實背後，找出值得相信的事情，讓它成為新的事實。這絕對是一本必讀之書。
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為了讓 AI 不斷打怪升級，DeepMind 打造「宇宙」

作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 07 月 30 日 8:15 |

DeepMind 又給我們小驚喜。我們都知道，強化學習苦於類化能力差，經常只能針對單個任務從頭學習。

DeepMind之前開發的AlphaZero，儘管可以玩圍棋、西洋棋和日本將棋，但每種棋牌遊戲都只能從頭訓練。類化能力差也是AI一直被詬病為人工智障的一大原因。人類智慧的厲害之處，就在藉鑑之前經驗迅速適應新環境。

但類化能力不是一蹴而就，就像玩遊戲，也是先做簡單任務，逐步升級到複雜任務。《空洞騎士》（Hollow Knight）一開始只需要隨意走動揮刀砍怪，但噩夢級難度的「苦痛之路」關，沒有前面累積的技巧，只能玩寂寞。

多任務宇宙

DeepMind此次採用「課程學習」，讓智慧體於不斷擴展升級的開放世界學習。也就是說，AI新任務（訓練資料）是基於舊任務不斷生成。智慧體可盡情鍛鍊自己，簡單的如「靠近紫色立方體」，複雜點的如「靠近紫色立方體或將黃色球體放在紅色地板」，甚至和其他智慧體玩耍，如捉迷藏──「找到對方，且不要被對方發現」。

每個小遊戲存在世界小角落，千千萬萬個小角落拼成龐大的物理模擬世界，如下圖的幾何「地球」。總體來說這個世界的任務由三個要素構成，即任務＝遊戲＋世界＋玩家，並根據三要素關係，決定任務的複雜度。

複雜度的判斷有四個維度：競爭性、平衡性、可選項、探索難度。

比如「搶方塊」遊戲，藍色智慧體需要把黃色方塊放到白色區域，紅色智慧體需要把黃色方塊放到藍色區域。這兩個目標矛盾，因此競爭性較強；同時雙方條件對等，平衡性比較高；因目標簡單，所以可選項少；DeepMind把探索難度評為中上，可能是因定位區域算較複雜的場景。

再如「球球喜歡和方塊一起玩」遊戲，藍色和紅色智慧體有共同目標，讓相同顏色的球體和方塊放在相近位置。

這時競爭性自然很低，平衡性毋庸置疑很高的；可選項比上面遊戲高很多；探索難度沒有定位區域，智慧體隨便把球體和方塊放哪都行，難度就變小了。

基於這四個維度，DeepMind打造超大規模「宇宙」任務空間，幾何「地球」也只是這宇宙的小角落，是四維任務空間的一點。DeepMind將「宇宙」命名為XLand，包含數十億個任務。

來看XLand的全貌，由一系列遊戲組成，每個遊戲在許多模擬世界進行，這些世界的拓樸和特徵平滑變化。

終生學習

數據有了，接下來得找到合適的算法。 DeepMind發現，目標注意代理（GOAT）可學習更通用的策略。

具體來說，智慧體輸入包括第一視角的RGB圖像、本體感覺以及目標。經過初步處理後，生成中間輸出，傳遞給GOAT模組，會根據智慧體目前目標處理中間輸出的特定部分，邏輯分析目標。

邏輯分析是指，每個遊戲可藉由一些方法，構建另一個遊戲，並限制策略的價值函數的最優值上限或下限。

DeepMind提出一個問題：對每個智慧體，什麼樣的任務是最好的？換句話說，打怪升級時，什麼樣的關卡設置才讓玩家順利升級為「真」高手，而不是一刀9999？

DeepMind的答案是，每個新任務都基於舊任務生成，「不會太難，也不會太容易」。其實恰好是讓人類學習時感覺「爽」的興奮點。

訓練開始時，太難或太容易的任務可能會鼓勵早期學習，但會導致訓練後期的學習飽和或停滯。不要求智慧體某任務非常優秀，而是鼓勵終身學習，即不斷適應新任務。所謂太難、太容易是較模糊的描述。需要量化方法，在新任務和舊任務之間彈性連接。

怎麼不讓智慧體做新任務時不適應而「暴死」？進化學習就提供很好的靈活性。總體來說，新任務和舊任務同時進行，且每個任務有多智慧體參與「競爭」。舊任務適應好的智慧體，會選拔到新任務繼續學習。

新任務中，舊任務的優秀智慧體權重、瞬間任務分佈、超參數都會複製，參與新一輪「競爭」。除了舊任務的優秀智慧體，還有很多新人參與，這就引進隨機性、創新性、靈活性，不用擔心「暴死」問題。

當然，因任務不斷生成、動態變化，一個任務可訓練不同長處的智慧體，並往不同方向演化（隨著智慧體相對性能和強健性進行）。最終每個智慧體都會形成擅長任務的集合，就像春秋戰國時期「百家爭鳴」。說打怪升級顯得格局小，簡直是模擬地球。

DeepMind表示，「這種組合學習系統的特性是，不最佳化有界性能指標，而是更新定義的通用能力範圍，這使智慧體開放式學習，僅受環境空間和智慧體的神經網路表達能力的限制。」

智慧初現

最終這複雜「宇宙」升級、進化、分流的智慧體長成了什麼優秀物種？DeepMind說，智慧體有很明顯的零樣本學習能力，比如使用工具、合圍、數數、合作＋競爭等。

來看具體例子。首先智慧體學會臨機應變。目標有三個：

黑色金字塔放到黃色球體旁邊
紫色球體放到黃色金字塔旁邊
黑色金字塔放到橙色地板

AI一開始找到一個黑色金字塔，想拿到橙色地板（目標3），但搬運過程瞄見黃色球體，瞬間改變主意，「我可以實現目標1啦」，將黑色金字塔放到黃色球體旁邊。

第二個例子是，不會跳高，怎麼拿到高台上的紫色金字塔？智慧體需要想辦法突破障礙，取得高台上的紫色金字塔，高台周邊並沒有類似階梯、斜坡的路。

因不會跳高，所以智慧體「掀桌子」，把周邊幾塊豎起來的板子弄倒。然後一塊黑色石板剛好倒在高台邊，「等等，這不就是我要的階梯嗎？」這過程是否體現了慧體的智慧，還無法肯定，可能只是一時幸運。關鍵還是，要看統計數據。

經過5代訓練，智慧體在XLand的4千個獨立世界玩了約70萬個獨立遊戲，涉及340萬個獨立任務，最後一代每個智慧體都經歷2千億次訓練步驟。智慧體已能順利參與幾乎每個評估任務，除了少數即使人類也無法完成的任務。

DeepMind的研究，或許一定程度體現「密集學習」重要性。也就是說，不僅資料量要大，任務量也要大。這也使得智慧體在類化能力有很好表現，如資料顯示，只需對一些新複雜任務進行30分鐘集中訓練，智慧體就可快速適應，而從頭開始用強化學習訓練的智慧體根本無法學習這些任務。

往後我們也期待這「宇宙」更複雜和生機勃勃，AI經過不斷演化，不斷給我們帶來驚喜（細思極恐）的體驗。

資料來源：https://technews.tw/2021/07/30/deepmind_xland/

【聊聊兩岸的AI教材｜高中生與AI的距離】

今天跟大家簡單聊聊兩本「給高中生的AI教材」，歡迎看過這兩本書的朋友，在影片底下留言分享心得交流喔！


【影片中漏了聊「第九章」，在這邊用文字補充】：
1. 兩本書在第九章又都再回到「機器學習」的範疇，所以我認為第九章也是屬於「用來補充前面三個層次」的。
2. 第九章是在介紹「強化學習」的這個概念。不同的是，陸版是從「Alpha Go」為主題的角度切入，運用Alpha Go來做為引子，介紹了Alpha Go背後的原理, 同時引入強化學習的概念讓讀者知悉。台版則是直接從「強化學習」的主題切入介紹運作與技術原理，當中又帶入「遊戲人工智慧, Game AI」的概念，然後在應用例子當中有舉例「Alpha Go」作為例子之一。

【人工智慧 導論】的主編與作者群：
主編群：陳信希/郭大維/李傑/高虹安/吳信輝
作者群：王建堯/王家慶/吳信輝/李宏毅/高虹安/張智星/曾新穆/陳信希/蔡炎龍/鄭文皇/蘇上育

【人工智能基礎 高中版】的主編與作者群：
主編群：湯曉鷗/陳玉琨/林達華/田愛麗
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以下為本段內容文稿：

就在上個月，我們才剛剛結束的2018年的金馬獎頒獎典禮，有一個獎項，叫做『最佳貢獻』的得主，叫廖慶松先生。

或許你知道他是一個剪接師，但你可能不知道的是，他沒有顯赫的學歷。然而在這樣的背景底下，在二十多年前，在國內的各大專院校，電影的相關科系，卻都有他教學的身影，至今桃李滿天下。

一般來說呢，在大專院校裡面，無論擔任講師啊、助理教授，最起碼都要有碩士以上的學歷。

那特別是在二十多年前，那個時代仍然是很重視學歷，而有一點輕忽實作，那「廖桑」的例子，還是很令人感覺到意外。


其實呢，廖桑他以長年投入在剪接工作，的實際的操作經驗裡面，他的「實務」早就超過了那些「理論性的知識」。那麽究竟「實際操作」的一個價值跟理論，到底要怎麼樣去看待？

我們在面對自己的人生面裡的時候，我們要怎麼樣來幫自己，安排一個更適當的腳步？我就透過這個例子，作為一個開頭。今天要跟你講一個，你可能都知道，但是，你從來沒有這麼想過的一個故事。

這個故事是這樣喔，飛機的發明者，是萊特兄弟嘛。那他們的「飛行者一號」這個航空器，是絕大部分的人都認同，在地球上第一架有自己的動力，而且試飛成功的飛機。

然而，很多人不知道的是萊特兄弟，他們其實連高中文憑都沒有拿到。而他們能踏上研發飛機，的這樣的一個契機，是從一八八八年開始。

那個時候呢，萊特兄弟為了幫他們的父親，去趕製教會所需要的手冊。他們呢，就合力把一台舊式腳踏車，絞鏈啊、彈簧啊，這些機械設備拆下來。

然後，再按照自己對機械的熱情，跟「動手做」的精神，找了一堆破銅爛鐵，組合出一台很陽春的影印機。

但是，令人意外的是，這一台影印機運作的非常好。他們不僅幫自己的父親，解決了問題；他們還順勢開了自己的印刷廠，做起了生意。

就這樣子過了幾年，那個時候世界上，推出了第一輛現代概念裡面的腳踏車、單車，這讓萊特兄弟熱愛機械跟改造的創作魂，有了發洩的新出口。

他們無時無刻都在想，怎麼樣讓這個單車，變得更容易操控、更符合機械的力學，去提升騎單車的整體體驗。

甚至於，他們打造單汽缸的引擎，作為動力的來源，還成為那個時候業界競相學習的一個指標。

可是呢，發明飛機跟改造腳踏車，這根本是天差地遠的兩回事嘛！尤其在十九世紀末，那樣的一個背景底下。

那個概念就像是喔，我們現在一般人，沒有經過特殊的學習跟訓練。你要開始去想、你要開始動手，去設計AI人工智慧，差不多的邏輯啊！

這不僅是全新、未知，而且那個知識領域的跨度，真的是非常非常大。那對於沒有任何學術、理論知識的萊特兄弟來說，這真的非常的困難，有如登天一般啊！

但是，就在這個時候，第三個契機來了！一八九六年的時候，萊特兄弟，他們看到一個滑翔翼的設計師，墜落死亡的新聞。這對於當時，還沒有征服天空的人類來說，這是一個很震撼的新聞。

他們初次見到，這個滑翔翼的飛行器的這個照片，這讓他們想到，史前巨鳥的那個翅膀。那事實上呢，會出現滑翔翼的設計師，這代表當時正是一個在航空領域，大家要去做軍備競賽，那樣的一個時代。

各方面的人馬跟專家，他們都想要奪得，率先發明出人工飛行器，這樣的一個桂冠，史上留青史嘛。那熱衷機械跟研發的萊特兄弟，他們當然也想要參與，而且也想要贏啊！

這一個競賽，開什麼玩笑！成為史上第一人。於是呢，他們就開始想辦法找資料，每天埋首在物理啊、數學啊，這些領域。

他們甚至於因為滑翔機的靈感，然後，開始把鳥類的書籍，也納入了參考書目裡面。而且實際的去觀察、研究鳥類是怎麼飛行的，他們怎麼振翅？然後，怎麼樣起飛、怎麼樣降落？他們用土法煉鋼的方法，默默的參與這一個競賽。

那個時候跟本沒有人知道他們，也沒有人認為，他們會是拔得頭籌的人。那個時候，多數投入這一場競賽的，都是一些滿肚子的專業知識、這些理論大師，這些叫的出名號、顯赫文憑的這些專家。

那他們都認為，飛機的原型一定是要用某種強力的引擎，先把飛行器送上天空，然後在天空上保持穩定，然後用這樣的一個概念跟邏輯，維持長時間的飛行。

但是事實上的結果是，這些理論跟知識來打造出來的飛機，他們導致了很多失敗的結果。墜機的墜機，死人的死人喔；讓飛機的一個研究，陷入了很大的膠著。

這個時候呢，我就想起一句話喔，這句話我也常說，叫做「別在錯的地方裡，想找對的答案；否則喔，你做的一切努力，只會讓你愈努力愈挫折」。

萊特兄弟他們知道了，這些實驗失敗的原理跟理論之後，他們對照了自己親手打造、改良單車的這樣的經驗。從高級知識份子的這些理論裡面，他們發現有一個邏輯上面的重大錯誤跟盲點。那就是喔，他們都太過重視飛行器的穩定度！
在那個時候的專家、學者，他們把飛機想像成飄浮在半空中的船隻。他們用這樣的類比，所以他們會覺得船隻的設計，是要維持在水面上的平衡。因為這樣的概念，飛行器就必須要保持平穩的直線移動。

對照於我們真實在騎腳踏車的時候，會「左搖右晃」這樣的概念，在這些所謂的專家，他們的判斷裡面喔，會在空中造成非常大的危險。

但是，萊特兄弟從觀察鳥類的飛行，再加上他們本身，對於改造單車多年的實作經驗，他們重新開始思考這個問題。

這些專家、這些學者，他們原初的假設，他們認為這種所謂的「左搖右晃」，這樣的動態平衡。是不是這樣的思考，才是對的；而這些專家，原本的相信才是有問題的呢？

因為他們認為呢，鳥類的飛行和單車的原理其實是很像的。鳥類跟騎單車，從來不是追求四平八穩，而是必須在動態當中保持平衡，是一種「不穩定的動態平衡」。

就像是我們騎單車，或者是鳥類的飛行，都是隨著路況或者是氣流，利用傾斜來靈活控制轉彎，而不是死死的釘在那裡不動。我們轉彎是不是這樣子轉彎？不是這樣子轉彎嘛！

那有了這樣的「重新假設問題」的概念，萊特兄弟他們很實際，他們先設計各種風箏，然後去釐清怎麼樣的形狀，是最適合做為機翼的。

然後按照他們實驗的結果，去做出一些原型，不斷的測試。他們試飛的次數，其實遠超過在同期，那些很有錢、很有理論架構的個人，或者是那些研究機構。
最後我們都知道喔，他們發明出了飛機。這樣的概念就好像是，一個沒有相關文憑，沒有任何資訊背景的人；他去設計出一個AI的跨時代的運用。成為殺手級的運用，而且遍及全世界的運用。

你會覺得這哪有可能嘛！他是不是最起碼，要有一些資訊科技的能力？對啊！在萊特兄弟他的時代裡，那些研究機構，或者是那些很有名、學問很高的人，看起來他們兩個就是這樣的感覺。

他們完全想不出來，這兩個完全不懂得工程學和航空學的傢伙，他們是怎麼樣能夠拔得頭籌、製造出飛機的？！

所以，透過萊特兄弟的故事，我們可以知道，實際操作的經驗結晶，絕對不比理論架構來的低階的思考。相反的，這些務實操作它反而是很多的新科技，和創造力的最重要的源頭。

正在觀賞影片的你喔，如果正好是一般世俗所謂的，功課好、聰明的那些「學霸級」的人物，或許你可以思考一下，太會讀書、考試，到底帶給你的是助力，還是阻力呢？

當你已經先「假設」了什麼才是「正確的答案」，是不是就很容易忽略「實作」的價值。甚至於呢，在錯的前提底下，進行很多其實是徒勞無功的「思想討論」。

真正能幫助我們解決問題的，永遠是實作的價值！透過實作的回饋，你才會知道真正的關鍵在哪裡？哪裡才是你需要在乎的？

然而更重要的是，有什麼原本的假設，需要被挑戰、甚至於被推翻？就像是把飛機當成是「漂浮在空中的船隻」，這個假設顯然是錯誤的。過去也因為這個假設，很多人投入了很多錢而不成功。

然而萊特兄弟，就是沒有被這個假設困住，所以他們才發明出飛機，這個劃時代的產物。

所以呢，無論你想要從事任何創造，或設計的工作，請你務必記得「實作永遠比知識來得更為重要」，否則喔，你會看不見整體的真實狀況，滿頭滿腦的讓你的專業知識，變成是框住自己的天敵，阻礙了你成功的可能性。

希望今天的分享，能夠帶給你一些啟發與幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請在影片裡按個喜歡，並且訂閱我們的頻道，別忘了在訂閱旁邊，有一個小鈴鐺按下去，這樣子你就不會錯過，我們所製作的內容。

然而如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話。如同我今天談的，這個主題『學霸的天敵』，我們談實作的重要。

很多東西不是靠思考，不是靠看書就能夠幫助你前進；你得行動，你得真實的踏入教室，透過我們面對面、手把手的前進，你才會有真正的前進。

而且我更知道一點，就是畢竟喔，進教室會有一些時間跟空間的限制。所以，我在這邊也答應大家，我會很努力的製作一系列的「線上課程」；透過網路的工具，你我可以在線上相會。

那如同今天談到的「實作」的價值，我在這一點，已經開始在「實作」了。沒有意外的話，我們會在2019年1月份，推出相關的課程。

希望透過我們線上的學習，能夠幫助你生命到達另外一個高峰，不斷的創造生命的可能性。

在這邊做一個小小的預告，請期待明年1月份，我們推出的關於怎麼樣進入實作、怎麼樣管理你的效率？這樣的一門線上課程。

所以無論你是會進啟點的教室，還是在線上跟我相會，我都很期待，你能夠在你生命當中，透過實作創造更多的可能性，謝謝你的收看，我們再會。

✭【 世界都在看 】AI演算法充滿歧視與偏見，原來都是人類惹的禍
　
張嘉玲 加個零 十O 本周選的是AI也有岐視。這完完全顛覆了我先前，機器人一定比我們公正的直覺。嘉玲舉了很多例子，這些機器人，不但種族岐視，還性別岐視呢！不過機器人會比我們人類容易糾正過來嗎?
　
本周的小片頭，是我在中秋節前往妹妹家吃晚飯的路上錄的。邊走邊錄，鏡頭很晃，光線也不是太好。團隊還討論了一下，怕放在HD電視上，那樣的畫質，會把觀眾嚇死。我說，這是近三十年來，我第一次跟家人一起吃中秋團圓飯，我覺得很幸福。搬回台灣，不就是為了這個嗎?我想跟大家分享，好不好看不怎麼重要。
　
這是”范琪斐ㄉ寰宇漫遊“想做的。我們每周跟大家分享我們認為最重要的新聞，世界的、台灣的、你的、我的....當然最重要的還是，我的。

非常歡迎你來告訴我們，你今天去工作面談了嗎?你今天看了什麼電影?你在那裡看火山?你今天結婚了，你今天見到了老朋友......

By the way，我們錄影時間改到周二，給我們強大的後製團隊，多一點時間，製作更強大的後製。
　
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