關於 加拿大 駕駛 規則 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

每次開車直播時都會有粉濕問醫濕開什麼車，也有粉濕好奇醫濕是不是都開很好的車子，今天就開一篇來好好介紹一下我的三個兄弟、好朋友們。（如果對車子沒有興趣的可以跳過）

什麼？男人不是都把車當老婆嗎？沒有喔～
醫濕我的觀念老婆是老婆，車子是兄弟🤣

醫濕目前名下有三台車(全都手排）～


【第一台．小白】

1988年的Mazda RX7 FC3S Turbo II，這台車是醫濕人生中的第一台車，也是靠著自己在奶茶店打工賺錢買的，那時候才大一還大二的樣子。醫濕我是當年被頭文字D毒害的一群，因爲高橋涼介的一句「我對我的轉子引擎有絕對的信心」而產生興趣。後來經過自己上網研究和請教業界人士後，對轉子引擎瘋狂的著迷，所以當時存了第一筆買車錢首選就是RX7 FC3S。它是一台基本上沒有什麼電子輔助系統的機械車，當年我就是靠著這台車把自己的駕駛技術練上來的。

這台車有我難以割捨的情感和諸多心血，它跟我走過很多風風雨雨，也因爲是第一台車，所以就算壞了，我也是老二捏著砸錢在修。十年磨一劍，因爲生活遭遇和經濟狀況，我差不多用了十年在修它改它，而現在的它是台輪上450匹，車重僅1頓初的小怪獸。

當初買它時是瞞著我老母買的，因爲我老母認爲開車很危險，整天怕我車禍所以非常反對，而我老爸只說了一句「只要你能自己負責和負擔得起，老爸沒意見。」但瞞了老母兩年多，最後還是被她知道了，她見既然都買了有段時間了，只問我「爲什麼要買跑車？買台普普通通四門家用車不好嗎？」

這時我不得不提到我爸的一個朋友，他是道上的大佬，當年聽到我想買車，當我父母都不太願意時，他當著我父母的面對我說「買！年輕人就該買台車，最好還是台兩門的小跑車好好享受年輕的自己。」我非常認同，別想著等到自己年紀有了才想玩車，往往那個時候你已經沒時間沒心力了。


【第二台．大白】

2005年Mitsubishi Lancer EVOLUTION 8 GSR。醫濕的所在地冬天下的雪很可怕，由於小白是後驅車，在雪地裡的性能和安全性實在不高。曾經在大雪紛飛的夜裏，下班的我開著小白在還未鏟雪的高速公路上回家，一路上只敢開40，因爲稍微踩多一點車屁股就亂滑，然後看到一台Audi 用著它的壁虎系統從我旁邊以90-100的速度刷過，被洗臉的我決定我要入手一台四輪傳動的車子來因應冬天的雪地。

後來因緣際會之下，後來在2015年年初，小白進廠大修，剛好市場上有人放出幾台EVO 8代在賣，我跟師父討論後，在他的建議下收入了這台EVO 8代，而且很剛好的是它是醫濕我喜歡的白色。(當年其實已有EVO 10代，但價錢昂貴所以沒有考慮選10代。而且醫濕我這個人喜歡玩別人沒有的，由於EVO是直到10代才在加拿大上市，所以老款EVO都是進口，在加拿大的數量比日本製的壓縮機還要稀少。）

EVO 8是台任勞任怨的好兄弟，它沒讓我顧車過，唯一比較有花到錢的也就是修修老車漏機油、換了掛掉的原廠避震系統和渦輪翻新小升級而已，我沒有改很多東西，畢竟是代步用，所以雖然它的硬體足以調到輪上500匹，但我請師父壓在350匹讓車好開就好。

至於它的性能，三菱的全時四驅系統成績在車界和拉力賽事上有目共睹的，代號4G63T的鑄鐵引擎，相信懂車的人都知道它有多可怕，這邊就不再贅述了。

喔，對了，你們所熟知的短髮妹、外拍妹跟綠茶妹它都載過，是我三台車裡唯一載過三任感情的，這樣你們就知道這三段感情有多短🤣


【第三台．胖白】

2018年Honda Civic Type R FK8。有鑒於大白也有年紀了，我不想讓它冬天還受鹽、雪的危害，加上早年我都有在外診，大白的油耗有點吃不消，所以萌生了再買一台代步車來取代大白受苦。

那時候經濟上有寬裕一點，因此想買台全新車，至少不用三不五時就得東修西修的。我當時想著我已經有小白大白兩台性能車了，所以第三台就來個家用車吧，加上我老母希望我買「正常」一點的車，於是我就從各家日本車廠上去挑，最後選定要嘛Honda Fit(小車）或是Mazda CX5(小SUV）然後我跟家人說這兩台車時，我媽跟我說⋯⋯

「你孤身一人開什麼SUV !?」

於是被老母爆擊噴血後的單身狗我默默的把CX5從名單上移除，乖乖的進了Honda dealer 坐下簽了這台Civic Type R......

疑？
是不是哪裡怪怪的？
啊不是說好要買台普通家用車？
說好的Honda Fit呢？

很多人看到我簽單上寫著Civic Type R都問我是不是被魔神仔牽去買Civic Type R了？

藍鵝...他們並不知道，我就是我自己的魔神仔。我也不知道爲什麼坐在業務面前，明明都談好Honda Fit的價錢準備簽字時，我會多問一句「疑？那Type R勒？」我那時候看著Civic Type R的單不斷的告訴自己，多個3萬多塊而已，我就能入珠....啊不是，我是說入主紐柏林最速前驅車，要馬力要操控要空間要ㄏㄧㄠˊ咖稱一次滿足，然候我鬼畜的手就簽字了。

當時拿著單子的我走出dealer我還一副「我是誰？我在哪裡？我在幹嘛？疑？我簽了台FK8?」

至於這台Civic Type R FK8我這邊就不著墨太多，300匹的馬力說真的也不算什麼，但看過它跑紐柏林的就知道操控性有多可怕，很多大馬力的名車在賽道上都被FK8電到歪腰，直線上FK8的尾速快過近400匹的車，所以不得不佩服Honda的黑科技。

我在胖白身上沒有花什麼錢改，僅僅換了短彈簧和買了套Rays的名圈而已。因爲原廠其實就已經改好了才賣你這台車，算是非常佛了。

入手胖白後，醫濕我才圓了自己自駕長途旅遊的夢。（因爲小白大白有年紀，我不想太操勞它們，加上油耗傷不起，所以跑長途的重責大任就落在胖白身上😂）胖白雖然也是性能跑車，但它能文能武，舒適程度上，醫濕曾經連開好幾小時出遊，腰背也沒有不適感。（可能我對舒適度的要求也不高吧！）

我老母看到胖白後問我「啊你怎麼買喜美？」我說「性價比比較高。」然後老母看了一下尾翼說「你又買跑車？」

我：「妳不要看到什麼有尾翼的都是跑車啦！它只是一台很普通、最低配置的喜美！」

我老母要是知道這台我口中很普通的喜美在台灣要賣到200多萬台幣，應該會打斷我的狗腿。

好啦～三台車子就介紹到這裡，你們一定發現我的車全是日本車。是的，醫濕我對歐美車比較無愛，就像看謎片也是都選日本的（喂

不是說歐美車不好，單純自己無感而已，我承認現在很多歐美車動輒原廠就給你300-400匹甚至500匹，用最高端的電子技術，給你最享受的舒適和駕馭，你說BMW 的M3、M4或是M2CS不香嗎？賓士的AMG系列不香嗎？奧迪的RS系列不香嗎？

香～當然香。

車子快嗎？當然快。

這些都是擺在眼前的事實不能不承認，我心裡也都知道也很清楚。但是醫濕我就是對日本車有個情懷在，尤其是90年代到2000年初期的日本性能車。現在很多車廠生產的車是爲了滿足市場消費者的虛榮，當然也是爲了賺錢反正你要大馬力要多豪華，我做給你，你就掏錢就是。

然而當時90年代日本很多性能車的出現是爲了因應賽事，車廠爲了參加賽事才搞出這麼一台車，是有些比賽規則規定要有多少該車的市售量才能參賽，所以這些車才被作了幾台賣給民間。簡單說那個年代你有錢想買這些車，車廠還不屑賣你的那種感覺。這是爲什麼，我就算有了胖白，還是把小白大白留在身邊的原因之一。

如果真的要說有沒有喜歡的歐美車的話？有吧，唯一會想收藏的只有老的保時捷911 Turbo或是 911 GT2 RS，藍鵝...我買不起。🤣

好了，介紹個車扯這麼遠。最後來解個惑，時常有人問爲什麼當醫生了不買台能搭自己身份的高級車，如果不喜歡歐美車，那日本車也有像Lexus之類的高級品牌不是嗎？

我這個人是這樣，我並不認爲什麼身份就一定得開什麼車來襯托自己的地位。而且以我現在這個年紀開台Lexus或是雙B，大多人還是會覺得「你家有錢」或是「你家人買給你的」，這並不是我想要的。我反而覺得車的選擇和年齡、心境比較有關。

比如說，我寧可自己是個有了年紀的大叔駕駛著保時捷，開車門下車後被一旁的地方媽媽跟迷妹們說我是個很有品味的帥大叔，然後要約我去吃晚餐。而不是開了車門下車後被說「他爸媽買的」的洨孩。（我只是打個比方，不要高潮不要對號入座，我沒有仇富，我也知道現在很多年輕人賺錢能力很強。）

所以說，醫濕覺得現在自己這個年紀開個Honda, Mazda和Mitsubishi不爲過，而且誰說當醫生就不能改車玩車作個熱血醫師呢？當然啦，青菜蘿蔔各有所好，這篇文章僅闡述我自己的狀況，大家看看就好。

PS. 感謝台灣的車友幫我畫了這張圖，滿足我三台車同框的心願。（因爲家裡車庫不夠停，有兩台車停朋友家車庫。）

#我玩車改車不是爲了飆車
#我只是想跟別人不一樣
#有個性不是罪
#我想作自己
#好自在（疑

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。

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。

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Ｑ：這款遊戲不是玩過了嗎？　Ａ：這家爌肉飯不是吃過了嗎？
Ｑ：為什麼一直說早安　Ａ：等我想到再告訴你。
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Ｑ：為什麼一直說早安　Ａ：等我想到再告訴你。
Ｑ：幾點關台　Ａ：直播就跟愛情一樣，什麼時候結束不重要，重要的是享受當下。
Ｑ：畫質怎麼這麼差　Ａ：剛上傳都是360P，可以晚點再看，至於直播畫面差，可能是網路問題。
Ｑ：怎麼這麼LAG　Ａ：機房有人打翻泡麵了。
Ｑ：這款遊戲好玩嗎　Ａ：就跟人生的意義一樣，只有你自己才知道。
Ｑ：這款遊戲多少錢在哪裡下載　Ａ：請自己找，小時不Google，長大豬隊友。
Ｑ：遊戲漢化在哪邊找　Ａ：真的真的找不到再問我。
Ｑ：沒有信用卡要怎麼買Steam的遊戲　Ａ：請搜尋"VISA金融卡"。
Ｑ：有沒有養寵物　Ａ：請搜尋"路的小虎爺記事"。
Ｑ：我是學生嗎　Ａ：已經不在學校念書了，但是人生的課題永遠沒有學完的一天。
Ｑ：是不是全職Youtuber　Ａ：不是，我的正職是守護宇宙和平。
Ｑ：喜歡看電影嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡看動畫嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡看漫畫嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡吃美食嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡看書嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡長澤雅美嗎　Ａ：喜歡，我也喜歡戶田惠梨香、真野惠里菜和新垣結衣。
Ｑ：如果我媽和魚仔同時掉到水裡要救誰　Ａ：救魚仔，因為我媽會游泳，笨蛋魚仔不會。
Ｑ：為什麼想開實況　Ａ：......給我往上拉喔。

掃車其實滿常見的，只是最後駕駛那一下真的有點遠了。順便測試一下封面和標題的影片成效比重。
更多影片點這裡→ https://goo.gl/JzrWb4
絕地求生播放清單Ω https://www.youtube.com/watch?v=VaIQZ...

遊戲名稱：PLAYERUNKNOWN'S BATTLEGROUNDS 絕地求生

──音樂──
前段：Severe Tire Damage
後段：Corruption

Severe Tire Damage Kevin MacLeod (incompetech.com)
Licensed under Creative Commons: By Attribution 3.0 License
http://creativecommons.org/licenses/b...
"Corruption" Kevin MacLeod (incompetech.com)
Licensed under Creative Commons: By Attribution 3.0 License
http://creativecommons.org/licenses/b...

※發問前請先點開完整資訊※
直播網址 https://www.youtube.com/channel/UCpa1...
主頻道網址 https://www.youtube.com/channel/UCsi6...

──台龜──（請遵守下面這一隻，牠很兇的。聊天台時規則較少但還是麻煩拿捏一下）
∵嚴格禁止「劇透/破梗/提示/教學/建議（遊戲有挑戰才好玩）、讓人不悅的言論（包括87­）、求關注（實況很容易沒看到）、頭香沙發（直接BAN）、洗頻」違者禁言，情節嚴重者直接封鎖。
∵重複性高不回覆「聊其他遊戲、問幾點開幾點關、這什麼遊戲好不好玩要不要錢、幾歲住哪帥不帥開不開視訊」一律刪除，重複留言者禁言。
∵其他備註「w會無法顯示、留言頻率限制在10秒、影片留言請在同一串、沒有頭香沙發、暫停新增好友名單、請勿觸及任何個資、可以宣傳其他頻道但是一場直播限一次、推薦遊戲請至臉書專頁」煩請遵守。
∵管理員很辛苦請不要爭論（爭論者直接禁言），直播時容易混亂或誤判，如果有誤鎖或是需要解鎖請於臉書專頁私訊。若是直播中言論讓你感到不開心，請於臉書專頁告知，我會誠心道歉。
∵這裡是我們的玩樂房，吐口水，就別怪人賞你巴掌。我脾氣很差也管很多，要是不能乖乖的，就去別的台吧，人生苦短，有更適合你的頻道。

《臉書專頁》 https://www.facebook.com/rusiru20434
《巴哈小屋》 http://home.gamer.com.tw/homeindex.ph...

──配備──（能否跑動遊戲請直接詢問原價屋或巴哈討論板）
直播程式：OBS / 剪輯軟體：Aviutl
CPU：i7 6700 / RAM：DDR4-2400 16G
主機板：技嘉GA-H170-D3HP
顯示卡： MSI GTX970 4GD5T OC 鎧甲虎
擷取卡： 圓剛AVerMedia LGP2 GC510（爛）
鍵盤：Tt eSports Knucker（耐用）
螢幕：Acer KG271（CP值高）
滑鼠：FOXXRAY 熾星獵狐 FXR-BMP-06（便宜好用）
滑鼠墊：海獸迅雷防潑水電競鼠墊（不錯）
耳機：ROCCAT KHAN PRO（可以久戴）
麥克風：耳麥 & Blue Yeti USB（CP值非常低）
電腦桌：租房子附的 / 椅子：人體工學升降椅

──簡介──
直播主：路、魚仔
年紀：6歲、16歲
感情狀況：放閃中
寵物（貓）：點點、琪琪、燈燈
居住地：暫居地球
台龜馴養員：楊廣、南瓜、楓語、小小貓、奈特、萌萌
Discord管理員：奈特、萌萌、楊廣、南瓜、楓語、小小貓

──Discord頻道長住規則──
頻道裡面ID必須和Youtube的ID相同，請找管理員更改名稱。
白牌只能在試麥房說話，開啟語音功能需要升成黃牌或藍牌。
如果你是白牌或黃牌，請盡快找紅牌的管理員申請更改名稱及藍色身份證，七天沒有完成手續會被丢出星球，多謝合作。

──常見問題集──
Ｑ：我是男生還是女生　Ａ：系統錯亂，無法判別。
Ｑ：帥不帥　Ａ：有自信就帥，而我很有自信。
Ｑ：要不要露臉　Ａ：臉書專頁有照片，視訊不開，你是看顏藝還看遊戲？如果真的想看，請自行在螢幕右上角貼一張宋仲基的照片。
Ｑ：有沒有女朋友　Ａ：請往上拉，答案在上面。
Ｑ：圖像是誰畫的　Ａ：魚仔。
Ｑ：魚仔是誰　Ａ：是笨蛋。
Ｑ：魚仔是我的誰　Ａ：把這幾題綜合一下就可以得到答案了。
Ｑ：年紀多大　Ａ：請往上拉，答案在上面，比較小那個。
Ｑ：你有用變聲器嗎　Ａ：小朋友可能會當真，我只好說沒有了，真可惜。
Ｑ：要怎麼樣才能當管理員　Ａ：可以倒過來默寫台龜的內容請再聯絡我。
Ｑ：哪裡人　Ａ：外星人。
Ｑ：住哪裡　Ａ：你心裡。
Ｑ：有沒有玩手機遊戲　Ａ：沒有。
Ｑ：為什麼不玩手機遊戲　Ａ：加拿大惡魔很可怕的！
Ｑ：怎麼認識阿神的　Ａ：加拿大北方墜機時認識的。
Ｑ：為什麼多人影片的時候都不太講話　Ａ：怕搶到話。
Ｑ：為什麼想開實況　Ａ：這要從三百年前說起，是個可歌可泣的勵志故事，不過我怕字太多你會不想看，所以簡單縮成三個字。因為，我開心。
Ｑ：為什麼不和誰誰誰一起玩　Ａ：管那麼多，你住海邊喔？
Ｑ：為什麼不玩什麼什麼遊戲　Ａ：唉唷，海龍王喔？
Ｑ：這款遊戲不是玩過了嗎？　Ａ：這家爌肉飯不是吃過了嗎？
Ｑ：為什麼一直說早安　Ａ：等我想到再告訴你。
Ｑ：幾點關台　Ａ：直播就跟愛情一樣，什麼時候結束不重要，重要的是享受當下。
Ｑ：畫質怎麼這麼差　Ａ：剛上傳都是360P，可以晚點再看，至於直播畫面差，可能是網路問題。
Ｑ：怎麼這麼LAG　Ａ：機房有人打翻泡麵了。
Ｑ：這款遊戲好玩嗎　Ａ：就跟人生的意義一樣，只有你自己才知道。
Ｑ：這款遊戲多少錢在哪裡下載　Ａ：請自己找，小時不Google，長大豬隊友。
Ｑ：遊戲漢化在哪邊找　Ａ：真的真的找不到再問我。
Ｑ：沒有信用卡要怎麼買Steam的遊戲　Ａ：請搜尋"VISA金融卡"。
Ｑ：有沒有養寵物　Ａ：請搜尋"路的小虎爺記事"。
Ｑ：我是學生嗎　Ａ：已經不在學校念書了，但是人生的課題永遠沒有學完的一天。
Ｑ：是不是全職Youtuber　Ａ：不是，我的正職是守護宇宙和平。
Ｑ：喜歡看電影嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡看動畫嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡看漫畫嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡吃美食嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡看書嗎　Ａ：喜歡。
Ｑ：喜歡長澤雅美嗎　Ａ：喜歡，我也喜歡戶田惠梨香、真野惠里菜和新垣結衣。
Ｑ：如果我媽和魚仔同時掉到水裡要救誰　Ａ：救魚仔，因為我媽會游泳，笨蛋魚仔不會。
Ｑ：為什麼想開實況　Ａ：......給我往上拉喔。