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（聯合）蔡英文轟馬英九：7年前封存核四 現在卻改變立場
摘要：
8月28日公投日逼近，蔡英文總統今天在臉書再度強調重啟核四並不可行。蔡總統說，7年前的今天，在反核民意高漲下，前總統馬英九做出「 #核四封存 」的決定。很遺憾，7年後的現在，馬英九卻改變立場，變成支持核四重啟。當年同意封存核四的國民黨，現在有些人支持核四，有些人則不敢清楚表態。
蔡總統說，這7年來， #她的立場則始終如一，台灣要走向非核家園，更要務實的推動能源轉型。「我們不只有堅定的立場，更從2016年開始，全力推動『展綠、增氣、減煤、非核』的能源轉型策略。除了太陽光電裝置容量增加5.6倍、第一個離岸風場開始商轉，低碳的燃氣發電增加，也會讓我們更有餘裕可以減少燃煤。」
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#馬維拉 再次登板救援
這次被小英總統罵立場反覆
小英則誇讚自己立場堅定
關鍵字則是7年前，不可再往前延伸到2006年囉
#核四公投 #馬英九 #蔡英文
#島讀回顧 #人工智慧
今年島讀網站被搜尋最多次的關鍵字是「人工智慧」（AI）。
人工智慧近年的發展迅速，許多領域都能看到其應用。
島讀今年一篇《機器學習 — 知識工作者的未來》，以「文字產生器」GPT-3 討論人工智慧，獲得不少會員迴響。
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寫論文很痛苦。有些人痛苦到整份照抄別人的論文。現在出現一線曙光，美國 OpenAI 公布機器學習模型 GPT-3（Generative Pretrained Transformer），堪稱是「萬用」的文字產生器。最近 GPT-3 開始封測，推出 API，更在矽谷引發轟動。目前已知有人用 GPT-3 寫程式、請牛頓解釋地心引力、回答醫學問題、摘要文章，甚至寫詩。
先說 OpenAI。OpenAI 是一個非營利組織，贊助者包括 PayPal 創辦人 Peter Thiel、Elon Musk 與 Salesforce 創辦人 Marc Benioff 等。其使命是確保通用人工智慧（Artificial General Intelligence）將用於服務人類，而非迫害人類。
GPT-3 則是其開發的語言生成模型，第三代的「文字產生器」（島讀去年討論過第二代）。使用者輸入一段文字，它就會生出下一個字，再繼續生出下一個字，不斷重複下去，直到人類喊停或是達到約 1,000 個英文字為止。例如我輸入：「天下分久必合，合久必 ___」，GPT-3 大概會預測下一個字是「分」。
如果我沒喊停，也沒有設定明確的任務，GPT-3 就會繼續生成下一個字，寫出一段故事或一篇文章。
或許你會問：「世界上文字千萬種，GPT-3 怎麼知道要寫論文或小說呢？」
這就是 GPT-3 驚人的地方：它是通用模型。只要使用者稍許提示，它就會自動調整輸出內容類型，不需要使用者另外精調（fine tune）。就像一個真的有用的 Siri，不管你丟什麼任務，只要是文字，它都接得下來。
例如有人簡短的提示（prompt） GPT-3「用 19 世紀作家 Jerome k. Jerome 的語氣寫一篇關於 Twitter 的文章」，GPT-3 就生出相當完整的作品。
只要是需要文字的任務，不論是回覆 email、寫新聞稿、翻譯外文、「翻譯」法律術語、編吉他和弦，甚至是寫程式，GPT-3 都能做得還不錯。一篇網路文章《GPT-3 可能是比特幣以來最重要的創新》更是格外轟動，因為讀者讀完才發現整篇都是 GPT-3 寫的。
相較於 GPT-2，GPT-3 效能是「暴力式」的飛越性成長。換言之，GPT-3 的基本架構與 GPT-2 幾乎一樣，只是參數由 15 億增加到 1,750 億（117 倍），但效果隨之大幅成長。這讓矽谷圈精神為之一振，因為代表機器學習仍可以透過擴大規模來成長。
雖說使用成本也等比增加 — 訓練一次 GPT-3 需要 460 萬美金 — 但能用錢解決的都是小問題。目前已知人類大腦的突觸約 1 百萬億個（100 trillion），是 GPT-3 的 1 萬倍。許多人不免幻想如果再來兩次升級 100 倍（共一萬倍），是不是就能逼近人類大腦了？
有成本就需要收入。OpenAI 現在提供 API，就是為將來商業化營運作準備。其他雲服務商如微軟、AWS、Google 也都開始提供機器學習「模型即服務」（Model as a Service, MaaS）。這大致可分三種應用：
● 垂直情境，簡單但量大的工作：如辨識異常、偵測錯字、回覆 email、回答客服基本問題等。這有點類似聘僱國中生實習，但聘雇的是無限個實習生。
● 垂直情境內，困難但狹隘的工作：以 AlphaGo 為代表。它打敗所有人，但只會下圍棋。
● 不限情境，多樣性比正確性重要的工作：以 GPT-3 為代表，如虛擬秘書、虛擬陪伴（《雲端情人》）、發想劇本、草擬程式碼、撰寫科技分析電子報（咦）等。
MaaS 固定成本高，因此會傾向集中於大型平台，特別是擁有資料的企業，如 Google。邊際成本現在也很高，但應該會逐漸降低，因此有利於擁有最多客戶（用量）的企業，如 AWS、微軟。
目前 GPT-3 率先大步起跑，將引發其他企業加大投資。其他企業需要差異化，因此會開發封閉的模型；GPT-3 則會是開放或開源的形式。同時，週邊的企業也需要開發工具，形成生態圈。例如目前運算的延遲嚴重，因此雲端的速度必須跟上。有更多相容的 app 提供更精準的提示，才能發揮 GPT-3 的價值。
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(聽不懂英文沒關係，有同步口譯喲)
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🔹 Speaker/Mentor 🔹
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🌸Mdm Zohrah Mohd Ab Razak, Managing Director, Farmasia, Sdn. Bhd.
🌸Jane Li, Head of Channel Sales, Taiwan & Hong Kong, Google
🌸Colin Hodge, The Global Growth Expert, Fmr Chief Growth Officer, 17 Live
🌸Dato’ Norhalim Yunus, CEO, Malaysia Technology Development Cooperation
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都是比較基礎的內容啦！畢竟我也不是知名學者，只是做過幾年研究而已🙈
1. 英文能力
2. 整理所有關鍵字，用於搜索paper
3. 快速過濾大量paper，找出需要的
3-1. 摘要
3-2. 圖表
3-3. 儀器藥品等等是否能取得
3-4. 對期刊相對可信度有暸解
4. 按年份將paper整理成冊(書面或電子檔)
5. 追蹤世界上所有權威專業團隊的paper
6. 實驗前務必對paper做足地毯式的搜尋
7. 有邏輯的規畫實驗，減少亂槍打鳥8. 不要忘記花時間思考
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