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【施肥超載過度翻耕 農地裡外的「永續」危機】
地表上薄薄一層的土壤，是陸地中最大的碳匯（carbon sink），失去固碳能力的土壤，將讓全球暖化及氣候變遷加劇。
田土裡，若過份施肥、不留寸草……會使土壤生態系過於單一，有機質流失，作物難以生長。田土外，翻耕排出二氣化碳（CO2），氮肥造成氧化亞氮（N2O），習以為常的農作，不知不覺中增加溫室氣體。
地球的永續，環境的永續，與農業的永續，近乎同義詞般密不可分。如同《土壤的救贖》一書序言寫到的：「農牧生命的基礎都是土壤，不論是養雞或種玉米，養豬或種菠菜，養牛或種桃子，都一樣……」土壤既是收穫之源，也是生命之本。土壤的危機，就是農業和我們生活的危機，而永續的轉機，也在我們腳下的土壤！
#固碳 #再生有機農業 #溫室氣體 #環保
https://www.agriharvest.tw/archives/61930
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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
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等了又等，等了又等，新一代 iPad Pro 終於來了！這次雖然沒什麼外型上的大改款，但新版 iPad 鍵盤卻讓人不禁覺得⋯⋯賈伯斯的臉是不是又被打腫了？
先前我已經在許多影片、文章裡面說過，蘋果在平板電腦市場上取得全勝之後，就開始模糊筆電與平板之間的界線，希望大家不要再把 iPad 當成玩具，而是真正可以替代筆電成為生產力工具的產品。如今 iPad Pro 不僅在鍵盤上大作文章，而且還增加了過去筆電才有的重要指標「觸控板與游標」。上一代 iPad Pro 的游標並非主要功能，而是針對行動不便者的輔助功能；但這一代的 iPad Pro 卻把游標當成行銷重點，因為 iPad 終於跨過了那條禁忌之線，讓 iPad Pro 成為了當初賈伯斯大肆嘲笑的產品：同時有觸控板與觸控螢幕的筆電。
但 iPad Pro 不是筆電啊！你沒看人家蘋果說 iPad Pro 是「非電腦」嗎？這樣的產品怎能叫做筆電呢？而且這次蘋果是玩真的，新版 MacBook Air 入門價 31900，iPad Pro 12.9 吋起步價 32900⋯⋯平板電腦比筆電還貴的年代就這樣悄悄來臨了！到底這樣的產品是什麼樣的東西，而我們又該不該買呢？哥今天來分析給你聽囉～
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我有自己的偏好，你也有自己的好惡，我們互相尊重，時時用大腦，刻刻存善念，不謾罵，不矯情。可以辯論，不可以沒邏輯。
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「早午餐」本是晚起者兩餐併做一餐的飲食；而能晚起的條件，當然得是個不用掛心工作的早晨。因此，對現代人來說，能享受一頓豐盛的早午餐與假日的悠閒，常常是情境上的同義詞，也是很多年輕人在一週的工作拼命之後，期待一覺醒來給自己的美味犒賞。咖啡、果汁、優格或麵包這些飲料與主食自不必多提，盤中那份色、香、味俱全的主菜，才是早午餐的焦點。
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【燕麥鮮菇蛋捲】
澱粉有柔化蛋白質的功能，但與其直接在蛋中加玉米粉或太白粉，不如在蛋液中加入熟燕麥粥，既能增加口感，又能增加份量。
材料：
雞高湯、蕃茄、蛋、即食燕麥片、菇類2-3種、洋蔥。
作法：
1.把洋蔥切丁炒香後，放入蕃茄丁，加入鹽與義大利香料煮成濃醬。
2.把燕麥片用雞高湯煮成稠粥狀待用〈也可以直接用水煮〉。
3.把兩顆全蛋打散後再與燕麥糊調勻，加鹽與胡椒粉調味 。
4.利用平底鍋的鍋底與鍋壁之間的弧度，順序前進，慢慢整出蛋捲如杏仁般的實體狀。
5.在盤中放上香煎鮮菇、蛋捲，淋上自己煮的新鮮蕃茄醬 。
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