Search
【想知道未來嗎？】 #別劇透悲劇
曾與一位語言學家聊過，人類語言中的「未來式」和「謊言」，確實給了領導階層極大話語操作空間，在宗教、政治等領域，得以組織大規模的崇拜。
而絕大多數人的一生，是悲劇多於喜劇，「悲劇」的力量之強大，甚至不亞於語言中的「未來式」、「謊言」。多了這個「劇」的成分，讓人生不可能用簡單的方式面對，也因為複雜，文明才會有深度。
你會想事先探知未來嗎？就算可能是悲劇，也想先劇透？我有一套個人看法，不妨從以下論證法來分析 >> https://bit.ly/3iGaMLf
▍新刊上市《全球焦點在東京》 >> bit.ly/3fNVORK
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
近日，我與阿萊克斯·彭特蘭教授（Alex Pentland）展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。
《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特（Will Knight）主持了這場對話。
阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院，為全球大資料權威專家之一，現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授，擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜，曾參與創建MIT媒體實驗室，是全球被引述次數最多的計算科學家之一。
對話金句：
李開復：
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，這種價值的產生極其迅速，只需要幾個月，甚至短短幾周。
未來突破很難預測，對奇點、超級智慧的爭辯，在我看來都過於樂觀了。
小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，不要與巨頭核心業務正面硬碰。
阿萊克斯·彭特蘭：
AI絕非試圖取代人類，而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作，讓人們更好的進行社交和連接彼此。
最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。
人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。
我在對話中表示，當我們試圖解決AI問題時，應該用技術來解決技術的問題，可以尋求與監管部門協作，而不只是丟給他們，“新技術會衍生新的問題，我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案，就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生。”
彭特蘭教授認為，人工智慧的核心，是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家，連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準，就像TCP/IP互聯網協定那樣，避免AI冷戰。” 我們都贊同，AI發展從來不是單打獨鬥，跨學科思維、跨領域合作尤為重要。 這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動，主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。
麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF）由麻省理工學院的中國留學生創立，至今已有十年，是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者，共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。
以下是我們對話的核心內容，由我的同事整理、分享給大家：
Part I 主題演講
▌李開復：各方應協作，讓AI 更務實
非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請，對於人工智慧的看法，這次我主要想講四點。
第一點是我書裡的主題，人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段，從應用落地層面來說，正迎來了AI發展最大的機遇。
很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局，從視覺、語言、觸覺和其他感知技術，到自動化機器人、無人駕駛等，對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性，但我預測未來的格局會非常龐大，依據統計，各行各業採用AI的程度目前不到5%，AI應用的中長期增長曲線相當可期。
第二點是我很欣喜看到的一點，AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多，更多的AI公司湧現出來。
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。
作為AI投資人，我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向，就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的，通常只需要幾個月，甚至短短幾周就能看到成果。
現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數，仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說，它們需要的是高度定制化的方案，而非通用型AI方案，所以融合的過程中，不可避免會遇到不少挑戰和痛點。
第三，我早年做過很多科研工作，很高興能看到關於系統一和系統二（System One, System Two）的討論，我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二，即從識別、決策、優化等能力，升級到感知、認知等進階智慧的能力。
有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧，其中一個流派主張回歸經典的AI理念，甚至重新構建嶄新的模型結構，在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。
回看人工智慧過去60多年的歷程，最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路（CNN）帶來的喜人成績，還有預訓練自然語言處理模型（Pre-Trained Models for Natural Language Processing）的廣泛運用。
預訓練模型與人類語言學習的模式類似，不管是英語還是中文，在習得這些語言之後，再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中，這種模式比我們想像得還要強大，就像阿爾法圍棋（AlphaGo）一樣。
最後一點我想說的是，如何讓AI變得更務實。
AI有很多問題，例如隱私、資料安全、治理和監管，在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時，有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法，其實不然，我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力？
就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生；面對千年蟲難題時，也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術，應對DeepFake深度換臉程式的挑戰；或者通過聯邦學習技術，在保證資料私密性的同時，滿足深度學習訓練需求。
作為握有技術能力的群體，我們需要與監管部門一起協作，而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力，我們可以讓AI的應用變得更有深度，更加務實，更高效地克服現在面臨的種種問題。
▌阿萊克斯·彭特蘭：國家間應建立互通標準，避免“AI冷戰”
我對當前的深度學習技術不太樂觀。
最為主要原因是，深度學習不僅需要龐大的資料來源，而且要求這些資料長時間恒定不變，以保證模型訓練結果的可靠性，例如人類的面容、語言，就是相對穩定不變的資料來源。
但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時，出現了倉庫貨物緊缺，不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰，就是因為快速變化的疫情，和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。
另外，我想談談如何通過聯邦學習，促進資料的流通。
大多數公司沒有足夠豐富的資料，需要聯合不同的資料來源。基於這種需求，出現了很多新商業模式，比如“資料經紀人”——他們不出售資料，而是把資料借出去，作特定需求的使用。
“資料經紀人”業務湧現了很多，他們促進了資料的流通，也加強了資料的隱私性。因此，像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合，有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。
聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設，為資料應用和深度學習提供基礎環境，比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗，新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統，來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗，涉及不同資料的互通性和連貫性問題。
我們仍在研究如何用儘量少的資料，實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料，這些資料能使AI應對迅速變化的情況，並及時做出調整。
我們打算將AI與其他基礎科學結合，例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料，可能會比深度學習更加強大。
除此之外，我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益，這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。
另一方面，我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作，找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。
我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策，也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率，比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。
基於我們已有的多中繼資料庫，現在可以利用AI實現全新的資料優化方式，將貧困、不平等這種之前無法量化的指標，通過可量化的指標進行評估。
同時，要真正實現這個目標，我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準，國家之間就不會相互信任去合作，就可能出現AI冷戰。
因此我們需要找到促進合作的方式，就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的，新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統，將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。
Part II 對話
▌ 美國線上教育發展難度更大，只在ZOOM上講課是不夠的
Q1：疫情加速了行業的改變，遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展，這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談，目前看好AI在哪些領域應用的未來前景？
李開復：疫情的確對整個社會產生了實質性的影響，人們行為習慣發生了很多改變，更願意接受線上學習和工作了。
這種新的行為習慣產生了大量資料流程，為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料，可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究，因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。
AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務，例如批改作業，讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上，能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性，比如設置卡通版AI虛擬老師，讓課程充滿趣味性。
在中國，有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速，像創新工場投資的VIPKID，讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前，中國的線上教育已經擴展到了更多科目，包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。
相比之下，美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的，好的線上教育必須要有好的內容。
▌AI核心是增強人際互聯，應注重文化多樣性
阿萊克斯·彭特蘭：李開復博士提到的教育案例，我不是很認同。
MIT大約20年前就在教育中使用AI，重點根本不是內容，我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。
AI絕非試圖取代人類的作用，我們更強調用AI增強人與人之間的互動，讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術，不是要取代你，而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人，讓你更容易的獲取資訊，並進行創新。
我們可以利用資料激發更強的創新力，培養領導力。只有基於這樣的宗旨，才能促進更有創造力的教育和學習，這比關注教育內容本身重要得多。
在加拿大，有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI，比如水管工，教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識，而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。
我們之前在中國調研了3000多個孵化器，發現創業公司成功的要素裡，第一個是文化多樣性，也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性，他們能否發揮自己所長，並很好地進行團隊合作。
1956年，馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解，不應該只停留在“人工”層面，而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作，我把它叫做延伸智能（Extended Intelligence)。這也是我想強調的，人工智慧這個名詞有一定的偶然性，但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。
▌AI未來突破難預測，奇點、超級智慧過於樂觀
Q2：未來十年AI有沒有可能取得重要突破？比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼？
李開復：過去60多年來，深度學習是唯一的重大突破。在這之後，卷積神經網路（CNN）和GPT-3等都算是重要的改善，我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。
對科學家來說，他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易，只要有大量的資料，就可以從實驗室進入到行業應用，CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。
我是務實派的，雖然持有樂觀態度，但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測，對奇點（Singularity）的爭辯，甚至預測超級智慧的出現，在我看來都過於樂觀了。
阿萊克斯·彭特蘭：我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋，包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等，是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論，並進行實踐。
從務實的角度來說，我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言，我們有這麼多醫院，在新冠疫情期間做了很多的實驗，為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢？
儘管資料有不相容的地方，但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來，我們對資料的需求也許會越來越少，外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料，因為他們對規則已經瞭若指掌了。
▌不要墨守成規，要跨領域、跨學科應對挑戰
Q3：人工智慧會有什關鍵挑戰？對於想從事這個行業的人，有什麼是需要瞭解的關鍵點？
李開復：首先，大背景在改變，新科技層出不窮，我們每年都需要學習新的東西。
其次，人工智慧可能引起各種問題，包括偏見、歧視、倫理道德等，是否危害人類的身體健康，無人駕駛技術該何去何從等等。
第三，人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校，能夠把AI教育擴展到各個學科，讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。
阿萊克斯·彭特蘭：是的，我朋友做過一個有關電的趣味類比，電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候，並沒有發揮出多大的作用，因為大家並不知道如何改造生產流程。
AI在一些領域發揮的作用是顯著的，但應用到其他領域時，就需要改造流程。很多情況下，最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。
而有意思的是，就像李博士提到的，像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。
比如，我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話，大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題，不能只是工程師或者社會科學從業者們在做，經濟學家，政治家等等都必須參與進來緊密合作。
隨著AI的應用領域越來越廣，除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則，還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。
▌雖然大公司實力不容小覷，但依舊對小公司抱有期待
Q4：AI研究會消耗大量的資源，我們是否應該將資源往學術界平衡？現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎？
李開復：就人才而言，現在已經有重新平衡的跡象了。
過去，頂尖大學的學者基於待遇和種種考量，不少選擇去企業界工作。而近期，曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。
但像GPT-3這樣的技術，仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練，就要花費460萬美金，只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。
我觀察到，近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建，為了解決特定問題而生，並非紙上談兵做突破性科研，切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。
例如，為製造業進行AI賦能，不是一件輕鬆的事，需要去工廠實地勘查，瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易，不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果，就會給產業界帶來革命性的影響。所以，雖然大公司的實力不容小覷，但我依舊對小公司抱有期待。
阿萊克斯·彭特蘭：大學和公司是一種融合的關係，不僅體現在人才流動上，也會進行資訊資源分享，彼此是整體性的合作態勢。
當然這也不是絕對，產業界的保密需求還是存在的，只是從學校的出發點來說，我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果，並與企業合作，形成標準化平臺。
▌人工智慧取代人類需要上百年或更久
Q5：兩位認為什麼是AI不能取代的？
李開復：一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力，瞭解自己知道什麼不知道什麼，這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心，人類之間的信任、友誼，自我認知、意識等。
阿萊克斯·彭特蘭：人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。
▌AI創業建議I：找到小切入點，不要與巨頭正面硬碰
Q6：李博士提到了AI在小企業中的運用，可否再舉例說明是如何運用的？
李開復：這個問題分兩部分：一個是小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。
對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司，需要確保有足夠的資料，以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型，並且有願意變革的開放性公司文化。
所以，早期應用AI的公司可能規模較大，因為他們有足夠大的資料，和可相容變革的商業模型。每個例子都不同，不是任何一家公司都要應用AI。
阿萊克斯·彭特蘭：如果我們放寬AI的定義，或許水管工、合同工都有資料，通過一些簡單的分析、整合，AI也可以在很大程度上改進他們的工作。
這些都是很小的切入點，基於簡單的AI分析、機器學習，依舊可以產生巨大的潛力。
▌ AI創業建議II：知曉技術，同時理解商業
Q7：兩位再分享一下最後的建議？
李開復：我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代，我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地，而不僅僅鑽研技術本身。
阿萊克斯·彭特蘭：不要太較真於深度學習或者冗長的演算法，一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身，要明白資料類型、形態和規律，關注商業流程。
感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。
市井小民大企劃 !
邀請民眾齊唱【塔綠班之歌】
歡迎投稿至:[email protected]
贊助專區
Paypal傳送門： https://paypal.me/HsuehHeng
綠界傳送門： https://p.ecpay.com.tw/706363D
歐付寶傳送門： https://reurl.cc/eENAEm
這幾天翁P在參加美國政治學年會討論台灣議題，十分之辛苦，但他還是來跟我們討論美國和世界的政治現況啦~~~~ft.美國德州Sam Houston州立大學政治系副教授 #翁履中
不會吧，美國政府又要關門了，你在開我玩笑嗎?根據天下雜誌網路版的報導，【本週五中午，也就是美國時間週四午夜，華府可能迎來「關門時刻」。
9月30日是美國聯邦政府財政年度的結束日，如果沒有通過法案或找到其他方法，聯邦政府就會被迫部份停止運作，這將是最近10年來的第三次。先前分別是在歐巴馬和川普任內。
#美國政府關門 這件事，投資人不需要過度恐慌，以歷史經驗來看，自1980年代以來，美國政府停擺了14次，標普500指數在關門期間並沒有太劇烈的震蕩。在最近一次，川普時代美國政府關門了34天，標普500指數還上漲了10%。
避險基金經理人理萊米德斯（Charles Lemonides）樂觀認為，只要這件事情喬好了，不管是基建法案或大撒幣的紓困方案，都會成為驅動市場更好的利多，市場將迅速反彈。】後續的投資市場會不會跟著變得更動盪不安，甚至影響到美國的正常運作呢?為什麼共和黨反對民主黨要提高債務上限，這樣不是大家一起完蛋嗎?
不過美國為債務解套的方式，竟然是發行萬億美元面值紀念幣？根據香港01報導，【面對國會共和黨人拒絕支持提升國債上限，美國財長耶倫（Janet Yellen）9月28日在參議院銀行委員會聽證上警告，如果國債上限不能在10月18日前提高，美國將面臨史上首次的債務違約。另一邊廂，眾議院議長佩洛西（Nancy Pelosi）則稱民主黨眾議院老將納德勒（Jerrold Nadler）想要有一個「不必國會批准的萬億美元硬幣」。有趣的是，在法律上，拜登當局的確可以鑄造一個面值萬億美元的紀念幣去繞過國會的國債上限。】
美國軍方自從上次的川普任內偷打電話給中方將領問題之後，最近又出了另外一個狀況，在面對聽證會的時候，參謀首長聯席會的將領作證時的說法跟拜登完全不同，根據世界新聞網的報導:【美國自阿富汗撤軍混亂招致國會調查，參謀首長聯席會議主席密利(Mark Milley)28日在參院作證時說，長達20年的阿富汗戰爭是「戰略失敗」(strategic failure)，並表示其實美國應該在阿富汗保留數千駐軍，才能避免美方支持的喀布爾政府垮台，防止民兵組織神學士(Taliban)迅速奪權。先前有消息傳出，密利曾建議拜登總統不要將所有美軍從阿富汗撤出；同時出席28日參院軍事委員會(Senate Armed Services Committee)聽證會的國防部長奧斯丁(Lloyd Austin)、美軍中央司令部司令麥肯齊(Kenneth McKenzie)在會上證實消息為真。】軍令和政令系統講的說法顯然不同，因為拜登在接受電視訪問的時候說軍方沒有建議他要留駐軍在阿富汗!這下子阿富汗戰爭的難堪結果到底要怎麼收拾呢?
被關押許久的華為長公主 #孟晚舟 被釋放了，同時在中國被逮捕的兩名加拿大人也可以回家了，但是這一連串的動作還是中美對抗的一部分，到底是怎麼一回事呢?根據BBC的報導:【審理孟晚舟案的加拿大法官原定於10月21日確定最後裁決日期，卻在不到一個月時突然把人釋放了，為何會有這麼大的轉變？
簡單來說，孟晚舟獲釋是基於她與美國紐約布魯克林聯邦法院達成的一項交易。
孟晚舟承認參與了一些不當行為，作為交換，檢察官延遲了對她進行的電匯和銀行欺詐罪等四項刑事指控，美國政府也同意撤回向加拿大提出的引渡要求。
這一所謂交易在美國法律上稱為「延期起訴協議」（Deferred Prosecution Agreement，簡稱DPA）。
這份協議附帶一份事實陳述，其中詳細說明了孟晚舟如何向一家金融機構做出了故意虛假陳述。該協議要求孟晚舟不發表與該事實陳述相矛盾的聲明，不違反美國法律。
從技術上講，對孟晚舟的指控依然存在，但如果她遵守該協議的要求，這些指控將在在四年內（從被捕日算起，即到2022年12月）撤銷。
從去年年底開始，就有消息傳出，稱美國法院正與孟晚舟就一項協議達成共識。《紐約時報》、《華爾街日報》等國際媒體引述知情人稱，雙方都有此意願，部分原因是他們都不能完全確信能在引渡官司中獲勝。】但這是法律角度的解讀，可是中美雙方各自有甚麼打算呢？
不過美國究竟不是吃素的，從幾件新聞事件可以看出端倪，根據法國國際廣播電台報導：【歐盟：台灣是理念相近重要經濟夥伴但不承認其國家地位】，文中指出：【歐中外長第11界戰略對話在9月28日舉行視訊會議並談及台灣議題，歐盟外交和安全政策高級代表博雷利（Josep Borrell）表示台灣是理念相近的重要經濟夥伴，歐盟及其成員國有興趣與台灣發展合作，但不承認國家地位。】而在華爾街日報的報導：【美國和歐盟將攜手解決晶片短缺和技術問題】。加上風傳媒的報導，【「你們台積電跟我們三星都受影響！」韓媒爆料，美國恐以法令逼迫交出機密？】美國這陣法到底在布局些甚麼呢？
根據聯合報的報導：【日本自民黨主席選舉結果出爐，前外務大臣 #岸田文雄 兩輪投票都以最高票，取得完全勝利。第二輪投票，岸田以257票對170票，勝過河野太郎當選。他也將成為日本第100任總理大臣。岸田將在台北時間傍晚5時舉行記者會。在外交與安保方面，岸田提出「信賴」與「三覺悟」，三覺悟包括誓死捍衛民主主義、誓死守護日本和平與安定、主導能為人類未來有所貢獻的國際社會。岸田主張，強化美日同盟，推進島嶼防衛合作；強化海上保安廳的能力與自衛隊的合作，為了應對中國海警船入侵日本領海，將研議修正海上保安廳法、自衛隊法制定經濟安全保障推進法。】日本的新首相對台灣和對全球的政治狀況會有甚麼影響呢？
另外，北韓最近不是一直謠傳它們的疫情跟經濟狀況都很不好，為什麼又可以發射新型飛彈啦！根據風傳媒的報導：【北韓（朝鮮）又有軍事大動作，13日宣佈已成功試射「遠程巡弋飛彈」，精準命中目標。南韓《韓聯社》指出，這是北韓今年以來第4次軍事挑釁。北韓先後在美國總統拜登就任後的1月22日和3月21日試射巡弋飛彈，3月25日首次進行違反聯合國安理會決議的短程彈道飛彈試射。
北韓官媒《朝中社》13日報導，朝鮮國防科學院於9月11日和12日成功試射最新研製的遠程巡弋飛彈，飛彈沿朝鮮領土和領海上空的預定軌道飛行7580秒（2小時06分20秒），精準命中1500公里外的預定目標。試射結果，最新研製的渦輪風扇發動機的推力等技術指標、飛彈的飛行控制性能、採用複合制導結合方式的末端制導的命中精度全部滿足設計要求，總體武器系統運營有效性和實用性卓越。】這到底是希望達成甚麼目的？總不可能是飛彈射了之後糧食大米都夠了吧？
阿宅萬事通語錄貼圖上架囉 https://reurl.cc/dV7bmD
【Facebook傳送門】 https://www.facebook.com/Geekfirm
【Twitch傳送門】 https://www.twitch.tv/otakuarmy2
【加入YT會員按鈕】 https://reurl.cc/raleRb
【訂閱YT頻道按鈕】 https://reurl.cc/Q3k0g9
購買朱大衣服傳送門： https://shop.lucifer.tw/
今天英國最陰的墓地
這個墓地就是海格特公墓
這裡據傳是倫敦最陰的地方
不過因為這裡下葬了很多名人
因此這裡也成了一個熱門景點
也有人就聲稱在這裡看見吸血鬼
整起事件更是鬧到需要警察看守
但這座公墓到底發生了甚麼事情?
真的有吸血鬼出沒還是只是單純鬧鬼?
各位觀眾趕快在下面留言跟我們一起討論
#英國 #鬧鬼 #墓地
拜託記得訂閱騎士與說書人🙏
更多懸疑/恐怖/科幻/奇幻/科普影片介紹👇
https://www.youtube.com/watch?v=pMr26936QGw&list=PLTJ7I5-nIEH0R3ToTledu30y2L9CHCkPp
看更多的街訪實測影片👇
https://www.youtube.com/watch?v=A25tC_fawsI&list=PLTJ7I5-nIEH1W-t7e1o3PJjNBUZe9xgBY
📺🖥💻
馬斯克發布首款智械機器人Tesla Bot / Overwatch的故事已經預演了人類的未來
https://youtu.be/ijd1b_UEx6Y
這種貓貓被全世界政府禁止飼養 / 外表可愛但卻是呲牙咧嘴的怪獸
https://youtu.be/or8TFNnJ6Eo
若全球68億人感染喪屍病毒該如何求生? / 沒想到竟然有一大堆的無症狀病毒帶原者
https://youtu.be/zjlFWNwCtdY
當城市爆發喪屍病毒該如何逃生? / 這4人將面臨一場喋血復仇的戰役
https://youtu.be/jrYxyIuL_tw
傳說地獄中的72柱魔神 / 最邪惡的黑魔法召喚術
https://youtu.be/4EGTCp-z3f0
傳說中光明會背後的真實秘密 / 歐洲最強的騎士團聖殿十字軍
https://youtu.be/-ARyBK6yv7k
世界上唯一能長生不老的神器 / 傳說中耶穌使用過的秘密聖杯
https://youtu.be/J5fM7kVlSrM
惡魔中羊頭巨乳的代表 / 撒旦巴風特背後的真相
https://youtu.be/nBF1Mgu7Xh4
Ptt八卦版上的低調男神金城武 / 解析這位全亞洲最帥的男人
https://youtu.be/sHz0W9mTbOA
FBI跟CIA諜報人員的薪水到底是多少? / 你的薪資待遇也許比他們還要好
https://youtu.be/LCWz_TPv9q8
漫威2021電影主線故事大整理 / 10分鐘快速帶你了解主線劇情
https://youtu.be/tVvWDBO5yEw
恐怖映像2021最衝擊的畫面曝光 / 一個獨自在路燈下哭泣的神祕女人
https://youtu.be/2q-KXURu-OQ
世界上最強的四大諜報組織 / 電影裡面演的全部都是真的
https://youtu.be/VVPoAMsu9ag
天堂中的天使也要乖乖上班? / 聖經中六翼天使真正的秘密
https://youtu.be/UV3wswbT7Lc
虛擬貨幣比特幣圈史上最大的騙局 / 有著韭菜收割大師之稱的加密女王
https://youtu.be/TcD4oApDwr8
黑寡婦其實是改編自真實事件 / 解密CIA的機密人腦控制實驗
https://youtu.be/DylvL9XsVdE
能夠召喚路西法的惡魔禁書 / 被梵諦岡封印的三大魔法書
https://youtu.be/jB6xJft2id8
AZ疫苗是台灣的最後希望嗎? / 勿忘60年前的美國疫苗慘案
https://youtu.be/JLrdW0EE6HQ
鬼灭之刃十二鬼月的人物原型解說 / 上弦之月的惡鬼竟改編自這些傳說
https://youtu.be/-xKh8lNxnZc
鬼滅之刃背後的原型故事詳細解說 / 鬼舞辻無慘原型竟改編自這個惡鬼
https://youtu.be/rQG9WUy-W8o
這群人為了逃出生天必須破解密碼 / 結果卻遭遇到人格分裂的偵探滅口
https://youtu.be/ReO2pkUZQ3s
奧運史上最黑暗的一天 / 運動員被恐怖份子挾持
https://youtu.be/1xlItblqOkA
美國恐怖都市傳說鬼影瘦長人 / 兩個小女孩為了獻祭不惜犯案
https://youtu.be/C_bwXf_TKyI
倫敦第一網紅的騙徒餐廳 / 美味雞胸肉真相是後腳跟
https://youtu.be/P05qnMcKPjI
福爾摩斯作者柯南道爾都在調查 / 19世紀倫敦的夢魘開膛手傑克
https://youtu.be/AwG_jlDAf8U
哥吉拉大戰金剛都是演真的? / 60年前的哥吉拉真實目擊事件
https://youtu.be/ru7xtgoIPP4
查克史奈德為何會槓上華納? / 查克版正義聯盟背後的真相
https://youtu.be/2JdaM0GBf3o
阿瓦隆故事結局竟這麼悽慘 / 稱呼它為權力遊戲實至名歸
https://youtu.be/dr8aQKLnMu8
桌遊阿瓦隆背後的傳奇故事 / 劇情複雜程度媲美權力遊戲
https://youtu.be/L9xRCWZwah0
狼人殺背後的黑暗真實故事 / 長期被自己父親凌虐的女孩
https://youtu.be/LkpVfJHmbqY
天竺鼠車車角色的深度解析 / 導演見里朝希竟然才剛畢業
https://youtu.be/XRWG5Am8pwI
接受煉獄山靈魂的試煉 / 解開人間伊甸園的秘密
https://youtu.be/qUIDmZK4ycM
只要進入這扇黑暗之門 / 你將會抵達無盡地獄
https://youtu.be/rZQUpgZa208
劈開紅海的那個男人 / 傳說中猶太人的先知
https://youtu.be/9d9xEZEt4fk
被魔鬼附身真實模樣為何? / 驅魔牧師揭露神秘的真相
https://youtu.be/KVub5ZEyHL8
被惡魔附身後看到的景象 / 羅馬教廷最棘手的驅魔案
https://youtu.be/zTGCkgtXNvQ
靈魂之中也有自私自利的人? / 看看你是不是邪惡的老靈魂
https://youtu.be/2wtYJcNBRyA
靈魂急轉彎原來都是真的? / 看看你是不是高等老靈魂
https://youtu.be/5lXm0QlxvBI
七宗罪對應的地獄七魔王 / 人性的醜惡全都寫在這裡
https://youtu.be/-ZUf-3D48ic
神指派守護天堂的御前七天使 / 聖經以諾書中七位天使的記載
https://youtu.be/xVr06K04suI
@老高與小茉 Mr & Mrs Gao 即將成立宗教? / 末日邪教天堂之門
https://youtu.be/1LcNanotEg0
看后翼棄兵學下西洋棋 / 五分鐘讓新手秒懂規則
https://youtu.be/wrYl3ac-qok
社群瘋傳川普敗選是因為拜登作票? / 2020美國總統大選陰謀論總整理
https://youtu.be/e-4J8mbNK_A
交友軟體怎麼聊才能約到女生? / 男生想約會是有正確的方法的
https://youtu.be/KxwnkYn4fFc
萬聖節要糖果千萬要小心 / 你絕對不會想遇到這些人
https://youtu.be/NFM-LIMLDFk
小時候超愛看飛天小女警跟湯姆與傑利 / 放學一回家打開電視必看的動畫卡通
https://youtu.be/4HImLWhcgzQ
科幻神作Cyberpunk2077的終極祕密 / 玩遊戲前必看的賽博朋克介紹
https://youtu.be/bUPbw00Z1ik
分析鬼滅之刃全球爆紅的原因? / 電影版無限列車篇上映前必看分析
https://youtu.be/djQlPSrCKL0
2020一定要看的美國卡通推薦名單 / 這些美式動畫真的超獵奇沒有下限
https://youtu.be/dR3pGQWIVzg
破解劇本系列The Boys黑袍糾察隊 / 教你如何分析編劇接下來想寫甚麼
https://youtu.be/0ku0GKccKTI
2020是有史以來災難最多的一年嗎? / 庚子年的10件重大事件懶人包
https://youtu.be/mJqAEDprYeY
為什麼天母是天龍國中的天龍國? / 天龍的真正原因竟然不是因為房價
https://youtu.be/JbW66a4-SPY
台灣人2020必聽的本土爆笑童話故事 / 三個沒有下限無厘頭的寓言笑話
https://youtu.be/pBim958v2Ds
台灣美麗的變裝皇后同志們一起站出來 / 帶你了解魯保羅變裝皇后美妝實境秀
https://youtu.be/xqAjov97x9I
用美剧路西法第五季看天使 / 啟示錄末日的七道封印
https://youtu.be/wXPGfqM2sWQ
農曆七月鬼門開的傳說是真是假? / 2020鬼月的十大禁忌語錄
https://youtu.be/vdJ2rSPn9cU
流浪的說書人被日本武士聘去說書 / 七天後發現他竟然在墓地對鬼講故事
https://youtu.be/vdJ2rSPn9cU
廢棄老高樓內廁所聽到小女孩哭聲的你會? / 日本四大邪靈的恐怖驚悚都市傳說
https://youtu.be/8S3k_QK10Ro
你一定要知道的日本的四大驚悚都市傳說 / 人面犬&生物教室的人體模型&女兒節娃娃&如月車站
https://youtu.be/rP_OyS1l6nw
📱📧📞
Instagram
提姆►http://bit.ly/2HBRkfk
hs_tim0624
文森►http://bit.ly/37zGEd2
vincent_nomad
夢夢►http://bit.ly/2TA5aFP
im__________mj
黛西►https://bit.ly/2WgB0ZU
dying__________dying
蘿絲►http://bit.ly/2Et9Q8g
zombirosebae
#恐怖游戏解说 #恐怖在線 #恐怖音效 #恐怖冰淇淋 #恐怖仙人掌 #几分钟看电影 #电影解说 #恐怖片 #驚悚片 #驚悚 #奇案 #香港奇案 #懸案 #香港懸案 #解密工作室 #都市傳說 #城市傳聞 #陰謀論 #揭發 #人物誌 #鬼故事 #出名實驗 #騙案大全 #解謎 #解密 #老高 #x檔案 #x調查 #李昌鈺 #wayne調查
事情好多真的是非常不想想文案呢
但是總之今天主題是講A.I人工智慧
馬斯克發表了新的機器人項目叫Tesla Bot
對於現在的人類來說擔心機器人戰爭還太早
但是人工智慧在未來到底有沒有可能攻擊人類?
所以今天來講《Overwatch》的背景故事
故事也是相當有趣而且非常的哲學又有深度
各位觀眾你們看完之後的想法是甚麼呢?
你們覺得未來人類真的會被人工智慧取代嗎?
是不是已經開始期待《Overwatch 2》的發售呢?
趕快在留言欄留言跟我們一起聊聊討論
這樣也能給我們扯上關係有沒有覺得很厲害?
#Overwatch2 #鬥陣特工2 #守望先锋2
拜託記得訂閱騎士與說書人🙏
更多懸疑/恐怖/科幻/奇幻/科普影片介紹👇
https://www.youtube.com/watch?v=pMr26936QGw&list=PLTJ7I5-nIEH0R3ToTledu30y2L9CHCkPp
看更多的街訪實測影片👇
https://www.youtube.com/watch?v=A25tC_fawsI&list=PLTJ7I5-nIEH1W-t7e1o3PJjNBUZe9xgBY
📺🖥💻
這種貓貓被全世界政府禁止飼養 / 外表可愛但卻是呲牙咧嘴的怪獸
https://youtu.be/or8TFNnJ6Eo
若全球68億人感染喪屍病毒該如何求生? / 沒想到竟然有一大堆的無症狀病毒帶原者
https://youtu.be/zjlFWNwCtdY
當城市爆發喪屍病毒該如何逃生? / 這4人將面臨一場喋血復仇的戰役
https://youtu.be/jrYxyIuL_tw
傳說地獄中的72柱魔神 / 最邪惡的黑魔法召喚術
https://youtu.be/4EGTCp-z3f0
傳說中光明會背後的真實秘密 / 歐洲最強的騎士團聖殿十字軍
https://youtu.be/-ARyBK6yv7k
世界上唯一能長生不老的神器 / 傳說中耶穌使用過的秘密聖杯
https://youtu.be/J5fM7kVlSrM
惡魔中羊頭巨乳的代表 / 撒旦巴風特背後的真相
https://youtu.be/nBF1Mgu7Xh4
Ptt八卦版上的低調男神金城武 / 解析這位全亞洲最帥的男人
https://youtu.be/sHz0W9mTbOA
FBI跟CIA諜報人員的薪水到底是多少? / 你的薪資待遇也許比他們還要好
https://youtu.be/LCWz_TPv9q8
漫威2021電影主線故事大整理 / 10分鐘快速帶你了解主線劇情
https://youtu.be/tVvWDBO5yEw
恐怖映像2021最衝擊的畫面曝光 / 一個獨自在路燈下哭泣的神祕女人
https://youtu.be/2q-KXURu-OQ
世界上最強的四大諜報組織 / 電影裡面演的全部都是真的
https://youtu.be/VVPoAMsu9ag
天堂中的天使也要乖乖上班? / 聖經中六翼天使真正的秘密
https://youtu.be/UV3wswbT7Lc
虛擬貨幣比特幣圈史上最大的騙局 / 有著韭菜收割大師之稱的加密女王
https://youtu.be/TcD4oApDwr8
黑寡婦其實是改編自真實事件 / 解密CIA的機密人腦控制實驗
https://youtu.be/DylvL9XsVdE
能夠召喚路西法的惡魔禁書 / 被梵諦岡封印的三大魔法書
https://youtu.be/jB6xJft2id8
AZ疫苗是台灣的最後希望嗎? / 勿忘60年前的美國疫苗慘案
https://youtu.be/JLrdW0EE6HQ
鬼灭之刃十二鬼月的人物原型解說 / 上弦之月的惡鬼竟改編自這些傳說
https://youtu.be/-xKh8lNxnZc
鬼滅之刃背後的原型故事詳細解說 / 鬼舞辻無慘原型竟改編自這個惡鬼
https://youtu.be/rQG9WUy-W8o
這群人為了逃出生天必須破解密碼 / 結果卻遭遇到人格分裂的偵探滅口
https://youtu.be/ReO2pkUZQ3s
奧運史上最黑暗的一天 / 運動員被恐怖份子挾持
https://youtu.be/1xlItblqOkA
美國恐怖都市傳說鬼影瘦長人 / 兩個小女孩為了獻祭不惜犯案
https://youtu.be/C_bwXf_TKyI
倫敦第一網紅的騙徒餐廳 / 美味雞胸肉真相是後腳跟
https://youtu.be/P05qnMcKPjI
福爾摩斯作者柯南道爾都在調查 / 19世紀倫敦的夢魘開膛手傑克
https://youtu.be/AwG_jlDAf8U
哥吉拉大戰金剛都是演真的? / 60年前的哥吉拉真實目擊事件
https://youtu.be/ru7xtgoIPP4
查克史奈德為何會槓上華納? / 查克版正義聯盟背後的真相
https://youtu.be/2JdaM0GBf3o
阿瓦隆故事結局竟這麼悽慘 / 稱呼它為權力遊戲實至名歸
https://youtu.be/dr8aQKLnMu8
桌遊阿瓦隆背後的傳奇故事 / 劇情複雜程度媲美權力遊戲
https://youtu.be/L9xRCWZwah0
狼人殺背後的黑暗真實故事 / 長期被自己父親凌虐的女孩
https://youtu.be/LkpVfJHmbqY
天竺鼠車車角色的深度解析 / 導演見里朝希竟然才剛畢業
https://youtu.be/XRWG5Am8pwI
接受煉獄山靈魂的試煉 / 解開人間伊甸園的秘密
https://youtu.be/qUIDmZK4ycM
只要進入這扇黑暗之門 / 你將會抵達無盡地獄
https://youtu.be/rZQUpgZa208
劈開紅海的那個男人 / 傳說中猶太人的先知
https://youtu.be/9d9xEZEt4fk
被魔鬼附身真實模樣為何? / 驅魔牧師揭露神秘的真相
https://youtu.be/KVub5ZEyHL8
被惡魔附身後看到的景象 / 羅馬教廷最棘手的驅魔案
https://youtu.be/zTGCkgtXNvQ
靈魂之中也有自私自利的人? / 看看你是不是邪惡的老靈魂
https://youtu.be/2wtYJcNBRyA
靈魂急轉彎原來都是真的? / 看看你是不是高等老靈魂
https://youtu.be/5lXm0QlxvBI
七宗罪對應的地獄七魔王 / 人性的醜惡全都寫在這裡
https://youtu.be/-ZUf-3D48ic
神指派守護天堂的御前七天使 / 聖經以諾書中七位天使的記載
https://youtu.be/xVr06K04suI
@老高與小茉 Mr & Mrs Gao 即將成立宗教? / 末日邪教天堂之門
https://youtu.be/1LcNanotEg0
看后翼棄兵學下西洋棋 / 五分鐘讓新手秒懂規則
https://youtu.be/wrYl3ac-qok
社群瘋傳川普敗選是因為拜登作票? / 2020美國總統大選陰謀論總整理
https://youtu.be/e-4J8mbNK_A
交友軟體怎麼聊才能約到女生? / 男生想約會是有正確的方法的
https://youtu.be/KxwnkYn4fFc
萬聖節要糖果千萬要小心 / 你絕對不會想遇到這些人
https://youtu.be/NFM-LIMLDFk
小時候超愛看飛天小女警跟湯姆與傑利 / 放學一回家打開電視必看的動畫卡通
https://youtu.be/4HImLWhcgzQ
科幻神作Cyberpunk2077的終極祕密 / 玩遊戲前必看的賽博朋克介紹
https://youtu.be/bUPbw00Z1ik
分析鬼滅之刃全球爆紅的原因? / 電影版無限列車篇上映前必看分析
https://youtu.be/djQlPSrCKL0
2020一定要看的美國卡通推薦名單 / 這些美式動畫真的超獵奇沒有下限
https://youtu.be/dR3pGQWIVzg
破解劇本系列The Boys黑袍糾察隊 / 教你如何分析編劇接下來想寫甚麼
https://youtu.be/0ku0GKccKTI
2020是有史以來災難最多的一年嗎? / 庚子年的10件重大事件懶人包
https://youtu.be/mJqAEDprYeY
為什麼天母是天龍國中的天龍國? / 天龍的真正原因竟然不是因為房價
https://youtu.be/JbW66a4-SPY
台灣人2020必聽的本土爆笑童話故事 / 三個沒有下限無厘頭的寓言笑話
https://youtu.be/pBim958v2Ds
台灣美麗的變裝皇后同志們一起站出來 / 帶你了解魯保羅變裝皇后美妝實境秀
https://youtu.be/xqAjov97x9I
用美剧路西法第五季看天使 / 啟示錄末日的七道封印
https://youtu.be/wXPGfqM2sWQ
農曆七月鬼門開的傳說是真是假? / 2020鬼月的十大禁忌語錄
https://youtu.be/vdJ2rSPn9cU
流浪的說書人被日本武士聘去說書 / 七天後發現他竟然在墓地對鬼講故事
https://youtu.be/vdJ2rSPn9cU
廢棄老高樓內廁所聽到小女孩哭聲的你會? / 日本四大邪靈的恐怖驚悚都市傳說
https://youtu.be/8S3k_QK10Ro
你一定要知道的日本的四大驚悚都市傳說 / 人面犬&生物教室的人體模型&女兒節娃娃&如月車站
https://youtu.be/rP_OyS1l6nw
📱📧📞
Instagram
提姆►http://bit.ly/2HBRkfk
hs_tim0624
文森►http://bit.ly/37zGEd2
vincent_nomad
夢夢►http://bit.ly/2TA5aFP
im__________mj
黛西►https://bit.ly/2WgB0ZU
dying__________dying
蘿絲►http://bit.ly/2Et9Q8g
zombirosebae
#馬斯克老高 #馬斯克演講 #馬斯克直播 #馬斯克火箭 #馬斯克知乎 #馬斯克首富 #馬斯克比特幣 #馬斯克中國 #馬斯克的推特 #馬斯克的房子 #伊隆馬斯克 #elonmusk #特斯拉 #spacex #埃隆馬斯克 #馬斯克故事 #馬斯克演講 #伊隆马斯克 #伊隆马斯克 #鬥陣特攻2下載 #鬥陣特攻2上市時間 #斗阵特攻2上市 #斗阵特攻2要钱吗 #斗阵特攻2购买 #斗阵特攻2巴哈 #斗阵特攻2下载 #斗阵特攻2价格 #斗阵特攻22021 #斗阵特攻2上市时间 #鬥陣特攻 #overwatch #blizzard #暴雪 #overwatch2 #守望先锋2 #守望先锋2什么时候出 #守望先锋2021 #守望先锋2官网 #守望先锋2知乎
