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。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過1,790的網紅李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道,也在其Youtube影片中提到,本集主題: #銀翼飛行金屬雕塑展 #楊鎮遠專訪 若是陸世界已汙染使萬物無法存活,人類該往何處去? 也許是天際,或許是深海。藝術家楊鎮遠發想近未來,人類將以科技主導演化,使人有了翅膀得以飛行、拓展生存場域,本次展出作品將以不銹鋼與金屬材質,演繹百年後科幻異世界。 出生於台中...
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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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《文茜的世界周報 推荐》
【重新匯聚人才 年輕創業者奔赴大稻埕創業】
大稻埕的繁華是借來,也不是借來的。隨著台灣移民北上,台北成為政治經濟中心,這條迪化街成為凝聚南北雜貨的批發市集。
但它也不是借來的,這裡的一個個殷實商人,努力經營南北貨、中藥材、茶葉等等,各自拚殺,一個店面,往往就是百年歷史縮影,老闆可能缺過銀根,遇到天災,還有親友伙計叛變,到對街開個同門生意,彼此零合鬥法,一步步熬過來的。
如今許多台灣傳統產業、金控上市櫃企業老闆們,起家的地方,也都是大稻埕。這裡是50年前台北商場見習地,沒在這裡佔一席之位,台北商圈沒有你的名號。
時空轉移,大稻埕隨著台北市中心東移,一度沉寂,但是這幾年,陸續開始有年輕人和大稻埕的後代回來開創新事業,更有個香港出生的陳國慈開了一個迪化街二零七博物館。
打從1879年清朝時期開始 ,台北成為統治中心,大稻埕的信仰中心台北霞海城隍廟 ,即年年上演盛大迎城隍,台灣史上有「北城隍 南媽祖」之稱。
一度沉寂兩年的繞境活動,2017年終於重回大稻埕,世界周報為大家見証這一頁久違又熟悉的畫面。
2017年,似乎是大稻埕年。
人們為城隍爺祝壽祈福的隊伍,加倍盛大,直到半夜一點才全部走完。
(吳孟寰\台北霞海城隍廟文宣組長)
我有賺到錢,我有受到庇佑,比如說,一開始只有一個軒社會變兩個軒社,會拚嘛,比如說你這個有錢人,是贊助這個軒社,我就去弄另外一個。我可能贊助獅團,我可能贊助什麼,整個迎城隍就會非常熱鬧,為什麼一定要在迎城隍的時候去挺呢?因為在這個時候也是最好的廣告時間
廟會繞境,在2010年被登錄為台灣無形文化資產。大稻埕這幾年也出現了很多生氣蓬勃的新面孔。一個很文青的小咖啡廳,他們遵照傳統,在門口擺上奉茶,提供過路來客歇腿解渴。既保留傳統又創新 是今日大稻埕能夠再起的關鍵之一。
陳國慈是一個很特別的人物。她出生香港,嫁來台灣,擁有美國、新加坡律師執照,當執業律師事務所,再婚後在台積電當副總及法務長,後來被政府延欖為國藝基金會董事長,並且成功改造台北故事館。
退休後,她有個大志向,自己買下一棟老房子,當長期的紀念博物館。她的團隊走訪了11個縣市 找到185件美麗的磨石子作品。
(陳國慈\迪化207博物館創辦人暨總監)
磨石子從日本進來,其實就是做地面 牆面,把它變成花樣了,像我們看到那些圖案,是我們台灣的工匠發明的,用銅條去嵌在石子水泥裡面,就像做餅乾一樣 ,用不同的水泥顏色石頭把它填滿,這個是台灣的工法,這些師傅們都沒有人覺得是藝術家,可是現在找不到了 沒有了。但是從他們的工藝就看到他們的創意,也看到他們幽默的,比如說樓下看到非常壯觀的高麗蔘,上面就寫著"高麗參",”蔘”那個字是寫錯的,因為它漏了個草頭,所以我們做文宣的時候,我們就把它加回去,我們怕人家說是我們寫錯,所以非常可愛,充滿了故事 充滿了歷史
在買房子的過程中她還意外發現,迪化街很早就拒絕了現代化的便利商店。
(陳國慈\迪化207博物館創辦人暨總監)
因為香港的房子都是經常被拆,香港喜歡炒地皮,但是到了這裡以後,稍微記得香港過去的大概五十六十歲的人,都覺得香港真的非常遺憾,他們才發現這些老房子,原是那麼漂亮,這就 我們聽到了就是覺得很開心。而且我買這個房子的時候,我在所有權狀上面看到一句很特別的話,跟你分享,我看了半天覺得很好玩,因為我們這裡是商業區,可以開店,可是權狀上面是說,不得開設便利商店, 我就看得到保存這個地區那個時代的人那份心,所以各位看看,迪化街恐怕是全世界少有的 一整條街,是沒有便利商店的,他在做保存的時候就有考慮過這些使用面,整個整體環境的改變
周玉禮是已卸任台北縣長周錫瑋之子,從美國帶著一身廚藝回到台灣,擅長義法料理的他,冥冥之中,跟外祖父挑中了同一個創業起家的地方。餐廳裡的畫、連畫框、餐桌椅、餐廳裡到處盛放的花,都是周錫瑋的作品。
(周玉禮\藝花源主廚)
我也是聽我母親說我才知道,原來我外公就在迪化街從事布的生意,我以前從來不知道這件事情,是後來來了迪化街,來這邊開業才知道這些事情,我母親本身也是在迪化街出生的
(周錫瑋\台灣花鳥園主人)
我認為餐廳就是一個很多花 很多畫 很美的一個環境,你不但吃飯的時候看到菜很美,吃得很開心,你在空閒的時候你在眼睛看環境的時候,你都會覺得好美,那才是一個真正的餐廳
為了呈現道地地中海的味道,周玉禮潛心研究披薩的作法,還特別從當地運來烤披薩的窯。
(周玉禮\藝花源主廚)
在吃拿坡里披薩的時候,你會感覺到它不同於薄脆的羅馬披薩,他帶給你的口感是中間薄脆,可是後面是富有麵粉香的麵團味道,你在吃的時候會一直變化到最後一口
過去入夜之後商家休息就靜悄悄的大稻埕,這兩年開始有了夜生活,小酒吧的飲品,很在地,原料都取自大稻埕。
(陳昱興\樂花園主人)
這邊很多中藥行,南北雜貨店,甚至像我們有青草街,用這樣的東西可不可以來做調酒。我們最後用的是南投魚池的紅玉紅茶,再加上紅棗跟龍眼,讓它有一點點甜甜的味道,我們旁邊是城隍廟,城隍廟有月老 拜月老的供品要有那個
陳昱興是最早移居到大稻埕的陳悅記家族的後代,他用家族的房子,在這裡開了一間小酒吧。樂花園取名自布袋戲大師李天祿創亦宛然之前,擔任前場主演的布袋戲班。
(陳昱興\樂花園主人)
以前我們家有布袋戲班,我就拿我們家布袋戲班的名字,就叫樂花園來當我們的店名。(你們家自己養布袋戲班) 對,這個其實是大稻埕人的傳統,酬神的話,每個家族去輪,他可以花錢去請,如果說是比較大的家族,他覺得怕麻煩,乾脆自己養一個好了
大稻埕的興起,要回到兩百年前,隨著清朝因英法聯軍戰敗,門戶開放,大稻埕從兩岸貿易港口,成為國際通商口岸,大稻埕在歐洲虧空國庫都要喝茶的時代,站上了時代的風頭浪尖。
(高傳棋\文史工作者)
外國人進來開始把資本帶進來,台灣北台地區淺山丘陵地帶,好像適合種茶,就開始廣植種茶。所以大稻埕是靠精緻茶行起來的,人家說大稻埕1860年開港,他的茶可以行銷全世界一百多個國家,除了茶之外,南來北往需要什麼,南北貨 中藥材 需要各種食衣住行,整個大稻埕就形成各種市集在那邊畫家蔡雪溪的《扒龍船》,描繪的就是大稻埕端午賽龍舟的景象。淡水河邊人們衣飾精緻新潮,水上活動除了划龍舟,甚至在河上設置北管舞台,相當風雅。
這是1920年代,跟全世界一起在繁華潮流尖端的大稻埕。
(高傳棋\文史工作者)
1920到1930美國帝國大廈出現,日本最新潮的百貨公司出現,現代化的火車出現 開始有電梯 開始有電話收音機,甚至電視開始蓬勃發展,所以1920年代是人類在一次世界大戰之後,痛定思痛 開始朝向精神文明要蓬勃發展
(陳國慈\迪化207博物館創辦人暨總監)
我覺得迪化街最珍貴的,就是它是台灣或者世界各地少有的還活著的老街,因為老街其實到處都有,剝皮寮也是老街,你到新竹,到很多的地方淡水,都有老街, 可是我說它還是活的的意思是,它原來的樣貌還是一樣,這些老店,還是這些老店,它沒有變成觀光的點或者賣東西給觀光客 並沒有,它原來的個性還是在,這個是非常非常難得的
大稻埕不是一個地區的名字,大稻埕是一本活的歷史書。
發明改造家戰棋 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的精選貼文
本集主題: #銀翼飛行金屬雕塑展 #楊鎮遠專訪
若是陸世界已汙染使萬物無法存活,人類該往何處去?
也許是天際,或許是深海。藝術家楊鎮遠發想近未來,人類將以科技主導演化,使人有了翅膀得以飛行、拓展生存場域,本次展出作品將以不銹鋼與金屬材質,演繹百年後科幻異世界。
出生於台中市,排行老二的楊鎮遠,父親是一位機械技工;而母親是位樸實的家庭主婦,影響了他為人處世的態度以及美術的薰陶。童年沒什麼機會購買玩具的楊鎮遠,從國中開始自己動手製作手工玩具:以文具店常見的鐵絲為材、偷偷使用父親的機械工具,將鐵絲凹折成各種人型與動作,加上路邊撿到的免費現成品 - 充滿台味的皮帶鐵鍊、金屬十字架和骷髏頭,將之合成於自己的作品中,開啟了對於金屬加工的喜好與基礎。
到了大學就讀台藝大雕塑系的鎮遠,發展出鐵絲人偶的進階版,他將金屬雷切為人型,加上精細的配件:刀、弓、矛,把象棋和棋盤立體化,可謂東方版的西洋棋,尺寸有整個桌面的棋盤十分壯觀生動,彷彿人型將會於夜間開始活動。
藝術家楊鎮遠覺得自己個性執著、在創作與待人處事上十分有耐性。雕塑系分組時,從小與金屬便有淵源的鎮遠,想當然爾選擇了金屬造形為他的分組第一志願。進入金屬造形組後,對於創作很有自己的想法與期許,學校的金屬組的教學導向於意象與抽象性的、並且需配合上完整全面性的理論,在他表達出自己所想要創作的方向時,指導教授適時給予意見了,並且尊重於他的理念與思想,因此大學四年慢慢造就了這次展出的系列作品。
雖沒有各式商業玩具充斥童年,但電視卡通倒是沒有少看,可說是各類型皆有涉略,例如日本的海賊王,美國迪士尼的《亞特蘭提斯-失落的帝國》長篇動畫等更是能啟發他的想像力。說到DC美漫與日漫就侃侃而談的楊鎮遠,與筆者討論起2016年3月在台上映的電影《蝙蝠俠對超人:正義曙光》(英語:Batman v Superman: Dawn of Justice),分析起蝙蝠俠與超人的故事背景,以及雙方對立的原因。而另外一個影響楊鎮遠創作頗深的為日本動畫公司GAINAX出品的《新世紀福音戰士》;《新世紀福音戰士》想必為許多人的共同回憶,此部動畫描述在洪荒時代之後,因物理化學反應,地球上開始生長生命之樹,人類因『心的屏障』而產生隔閡,生命間冷漠而悲哀,孤寂充滿心靈,使得人類尋找新的生存之道。原創的歷史與神話發展出福音戰士的新世界。其中動畫劇情結合了許多元素:宗教(ex.諾亞方舟、基督教的使徒)以及機械、生物科技等,加以縝密的細節設定與充滿科幻的劇情發展,引發楊鎮遠對於人類的未來的想像,創造出飛行系列。
根據考古學家提出的研究,人類與其他動物的分化始於500至700萬年前,古代人的遺骸指出人類某些生活特徵是近期快速演化而來,例如人類的狩獵與採集生活大約於1萬1千多年前,轉變為農耕與生火熟食;同時生理構造也跟著改變。隨著生活型態與飲食,漸漸演化出現代人的外貌與身體構構造,例如隨著人類開始農耕,其後裔較容易產生較多的酵素利於分解食物中的澱粉。
西元1837年生物學家,查爾斯•達爾文(Charles Darwin)參與小獵犬號的五年航行後,回到英國倫敦便有了生物並非不變的想法,之後所提出的演化論思想更影響了人類對於自身物種的探索,更成為近代生物學的主流學說。
如果要想像,何不自己創造一個屬於自己的未來與世界?此次個展的主打系列作品-飛行系列,就是楊鎮遠對於未來世界的異想。
18世紀,人類第一次工業革命,蒸汽機被發明且應用於各式機械上:紡織機、蒸氣機車(蒸氣火車),使技術發展史上的一次巨大變革,開創了以機器代替手工與人力勞動的時代,更造成社會的變革。19世紀中後期~20世紀初,有了第二次工業革命,蒸汽船、萊特兄弟發明飛機、愛迪生發明燈泡與留聲機等…都在此時期出現,便利了人類生活,同時開始高速生產、進入電力時代,強調速度與效率的時代來臨了!
當人們習慣了這些便利與高效,心態也隨之改變。楊鎮遠認為當未來人們的物質生活已進步至一個極致時,即便人類仍不斷地在演化中,或許人將不再滿足於當前的演化速度,開始藉由人工科技來增加或強化生物體的能力。把自身改造成賽博格,加快演化速度。(註:來自英文Cyborg,即為生化人或是機械化有機體)因此基因不再是人類演化的唯一條件。同時在未來世界,人類賴以為生的陸地有可能因為汙染嚴重而不再適合生物居住,比起飛到外太空,也許離開陸地往天空或是往海底發展是更有可能發生的事情。要如何在高空生存?在楊鎮遠腦中的演化日誌:人類將保有原本的形體,卻有著巨大的金屬翅翼,穿過平流層在空中飛行與自由行動,彌補人類發明的空中載具所缺乏的機動性。
此次展出作品以不鏽鋼為主材,輔以其它金屬作銜接或點綴。楊鎮遠之所以會選擇不鏽鋼,是因為其明亮光潔的表面材質帶有未來科技感,本身強烈的反光明暗對比、銳利的線條,也讓人類對未來的人類多了一層期許與想像。鎮遠的作品在造型上線條簡約,充份彰顯出堅韌材質的美感,他相信只要材質、造型配合能相得益彰,並且不間斷學習、進修,增加自身技能,終有一日將可應用於創作上。(文:金車文藝中心)
楊鎮遠簡歷:
2008 霧峰國中 美術班 畢業
2011 豐原高中 美術班 畢業
2011 就讀 國立台灣藝術大學 雕塑學系
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大家好我Kenfish啦!
終於能送上積欠已久的增幅裝置點評,由於裝置數量太多、版本更新速度太快
論壇、YT、直播圈不會有人拉出所有裝置做解析,所以我大膽做了個計畫,寫了增服裝置
總點評,雖然文章的精確度會受版本更新的影響,但我會盡量介紹各類科技的用處、玩法
與比較有效益的使用方式。
所謂授人以魚不如授人以漁,與其直接說結果,不如帶著你們一起分析,讓你們看完文章
後多少也會自主分析,也因應這季的新手潮,用語盡量不艱澀且簡稱也會附上全名,如果
還是有看不懂得地方麻煩以下留言。
人權-菁英700分
https://bit.ly/3oAaY0W
因為ptt放圖片太麻煩,如果想看圖片版的話,請點擊以下連結前往巴哈,
我有同步貼文,而且排版跟顏色都好看很多,但我主要只會回覆PTT的推文。
https://bit.ly/3ODdHRY
(雖然明天又要改版,但我下一篇文章就會以12.14版本為主,有空也會更新這篇文章。)
【前言】
這次邀請了幾位台服分數比較高的玩家協助撰文,
畢竟我只有一個人,不可能每個科技都玩過,
所以請他們分享自身的經驗與遊戲理解再轉化為我的文筆,
如果他們願意的話也會附註遊戲id以及實況連結,
但由於圖片、裝置的數量太多(總計194個)
為了觀看品質以及我的肝著想,
原諒我得分成上中下篇撰寫。
上篇:非系列增幅裝置(本篇)-63個
中篇:系列增幅裝置-70個
下篇:羈絆增幅裝置-61
這三篇文章主要會以相同作用、顏色的增幅裝置作效益評比,
並佐以常見的選擇時機、我的使用方式以及網站數據作說明,
如果有我知道的小知識或機制也會盡量分享。
老樣子,先打個預防針,儘管這次邀請了幾位台服分數比較高的玩家協助撰文,但以下點
評都是出自我們的對局經驗,並非適用於每種情況,如果跟你的理解不同或我漏掉、沒解
釋清楚的地方,可以提出質疑,但請勿無腦攻擊或學習,你的分數不在我擔保的範圍,建
議還是當作一種思路做參考,畢竟這遊戲好玩的地方就在於大家的遊戲理解都不同。
如果有任何問題,都歡迎來我的ig留言、私訊,我很樂意回答,
https://bit.ly/3O2IyqC
也可以詢問我對戰棋實況主、影片的看法,
看到不錯的問題我也會丟到限動,畢竟別人的問題很有可能也是你的問題,
不定期開放問答、寫些小攻略、爬分心得,幫助玩家下棋更加順遂。
總之,好玩遊戲,每天要玩!
《全名與簡稱》
銀色、金色、彩色裝置:銀色、金色、彩色
海克斯科技(S6的稱呼)/神龍龕(ㄎㄢ)增幅裝置:科技
(現在叫增幅裝置比較多,但我文章字數太多,得下次再改,這邊還是統一叫"科技"
若影響閱讀品質的話,請見諒)
2%:JR
主輸出:主c
前期:開場選秀到3-2科技選擇前
中期:3-2~4-2期間
後期:4-2以後
冒犯:JR
弗力貝爾:熊
熊汶銨:恨熊熊
332:冒險剎雅陣
崔斯塔娜:小炮
在低人口不升人口,用利息去賭博刷出低費三星:賭狗陣
幾乎不花錢刷牌過渡,到了7、8、9人口才會刷牌提升質量:營運陣
花輪:實況諧咖,比賽神仙
小熊:愛熊熊
因為工程浩大,所以本文不會介紹裝置效果,如果想看的話請善用以下網站
雖然是簡中但版本更新的速度很快,幾乎只隔一天,很多高端也喜歡用。
其中更也引用了各服的遊戲數據,本文所有針對裝置的數據分析也都是在此考究,
新手們請服用QQ,繁體資訊只能靜待有心人架網站,反正我是無能為力啦...
https://bit.ly/3vjrki4
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銀色
《弱點》
「主體是降治癒,附贈減物防」
S7可謂是大拖延時代,幾乎每一場對局都能打到延時,讓設計師一而再再而三地砍了前排
的坦度、全體的AD及攻速,有一大部分的原因是因為回血的手段太多,幾乎每種陣容都有
,所以降治癒成為了重要到不行的組陣要素。而在各種手段中,日炎燎原可以維持15秒、
日炎與黑書維持10秒、派克8秒,雖然弱點比起以上手段來說,秒數更短,但只要普攻就
能維持5秒,幾乎是常駐,讓你不用合日炎、黑書,相當於選一個科技就能讓你多一個選
擇,去合更好的裝。
.有了日炎、黑書、派克就不用選。
.挺泛用的就連法陣也能選。
.由於本版本扣防手段很多,加上很少人會出反甲,所以減物防當作送的就好。
.在銀色中屬於很實用的存在,前中後期都適合選。
.數據上,在銀色屬於前段班,看到選了不虧。
《潘朵拉的道具》
「水能載舟,亦能覆舟」
運氣能讓你爽到升天也能讓你哭,有時候骰半天也拿不到想要的散件。
因為偏靠賽,所以我都會把它想成"免費得到一個散件,而骰裝備則是附贈"
此科技最有效益的打法是湊出神裝,但由於高端場節奏很快,每場對戰大家都會先合裝,
因此在你還沒湊出神裝前往往血量就會噴光,因為會拖節奏的關係,所以我很少選他,除
非是我的散件很糟,比如:AD陣容卻有4根魔棒、3個水滴。
雖然是銀色,但差一個戰鬥科技還是差很多,所以不推薦選它。
.散件糟透了,需要重骰,推薦選擇此科技。
.不合裝更強的過渡期也很適合,例如:前期拿到臨時戰甲。
.骰到的裝,堪用就好,不要貪心追求神裝,滿多時候一整場只會骰到一次相同組件。
.拿轉職徽章去骰,經常有奇效。
.通常拿到此科技,選秀就是搶貴的棋子,或者卡別人的裝備。
《強制中離》
「讓三回合,也能吃雞」
堪稱神級科技,暫離三回合拿到20塊,各位要知道S7金色的價值是以錢滾錢的10金錢為基
準。(詳情請見12.11版本更新)而此銀色科技能拿到的錢相當於金色的兩倍價值、等於彩
色的意外之財2-1的金錢量,就算會浪費三回合,但2-5解鎖後基本盤有30塊的經濟,看是
要打連敗還是升5人口都有極大的優勢,就算選擇升人口進野怪也能存到20塊,相當於4~5
連勝或1階段掉錢的經濟量,可謂是超強科技。
通常我選擇此科技,如果2-4選秀後的裝備不錯,2-5必上5人口,轉成打連勝的策略。裝
備差的話就連敗到3-2or3-3直接升7人口開刷。
.只會出現在2-1。
.通常我不會在1-3提前升級,所以2-5才能多存10塊。
.中離期間可以合裝、上裝、看別人,但不能移動、買賣棋子。
《專打後期》
「專打菜雞」
與上個科技的效益雷同,能獲得大量金錢,40塊相當於彩色意外之財4-2的金錢量,但少
別人一個科技意味著你打架很難打贏,屬於大起大落的科技。在網站上前四的比例是倒數
幾名,但吃雞的數據卻是前三高,也就是說,你不是吃雞就是第八,所以我完全不建議你
在爬分時選擇此科技,非常不穩定。
.選擇這科技的時機通常有幾個:
一、前期賭法師然後一路爆打所有人上9人口找敖星。
二、2、3階段有微光或寶藏幻境,足以支撐你快速上到9人口。
三、合一堆垃圾裝但運氣很好讓你持續連勝,打算直接想上9轉成95大陣。
.主要看meta的科技,慢節奏可以衝敖星,但12.13版充斥太多6、7等開刷的陣容,基本
上直衝9人口就是等死。
.40塊也就剛好搞一隻30塊敖星+一個二星五費,真的要衝風險也大,可能要SELL BOARD
。
.非常適合秀操作,如果你是實況主或者對自己刷牌速度有自信的玩家很推薦選擇。
.在強度不高的場,若你對自己刷牌的速度、組陣的縝密度有信心,是個虐菜的好選擇。
《重整裝置》
「不上不下,不慍不火」
由於靠賽程度極高,在網站中的數據表現中規中矩,實際上的使用狀況也是如此。
依我的習慣通常是2-5升5、3-1升6,過程中如果有幸拿到3費二星或4費卡才會考慮選重整
裝置,但拿到8費龍就不太可能選,原因是10費龍都是ap,但會玩ap陣容的玩家,通常會
累積經濟直到3-2、3-5、4-1才會開刷,就算途中有4費、8費卡跟陣容不搭也不會使用,
所以刻意留8費龍去重整10費龍的做法可能性太小,不符合效益,而ad陣容則是不需要10
費龍,所以也不會考慮重整8費龍。
.連勝、經濟優勢極大時不建議選擇此科技,很容易把優勢送掉。
.連敗、經濟很糟時才建議選擇此科技,就算沒有拿到不錯的棋子至少也能白嫖些許經濟
。
.不帶裝的情況下,2階段的強度通常是二星>羈絆,但3階段的強度則是羈絆>二星,所以
不要以為重整2費後找到3費二星很強,如果沒有羈絆還是很爛。若是帶裝的話,更不用說
,重整後很少機率會出現適合你當前裝備的旗子。
.不會出現在2-1,通常選擇時機在3-2,在4-2時大家的陣容都已成型,不會考慮重整。
《小小大英雄》
「S6狗分神器,S7狗分陷阱」
S7由於設計了許多專屬於某種羈絆的科技,使得各類陣容都更仰賴戰鬥型的科技,除了95
大陣,可以說幾乎沒有一種陣容是完全不仰賴科技。因此科技的差距在戰鬥中顯得更明顯
,少一個就是打不過別人或是被放更多血,更何況戰鬥節奏快,往往2階段的三回合就有
辦法噴掉30多滴血,血量的優勢不如以往。由此可知,小小大英雄只是能讓你少扣一點分
數,但不能讓你加分。
由網站數據來看也是如此,平均排名以及前四率都在中規中矩的位置,而吃雞率則是少到
可憐
.還是推薦2~3費的賭狗選,以免賭不到就下去,而營運陣不建議選。
.影響選秀拿裝也是一大痛處,但畢竟影響程度不大,不列入考量。
金色
《虛無飄渺》
「食之無味,棄之可惜」
對於幻境陣來說偏雞肋的科技,雖然能給予相當於6秒的無敵,但由於幻境棋子的特性,
顯得此科技相當無用。首先是重騎兵-努努,技能真傷看血量,你通常不會想讓他成為第
一個被集火的前排,就算是被集火那也有開場4秒防禦加成的重騎兵,不太需要多2秒無敵
。而戰士-犽凝,作為主輸出,通常也不會讓他優先被集火,反倒是得遠離砲火,專心將
鬼索疊起來才是佳道,再來更不用提戴迦,絕對是站在最安全的環境輸出。此科技唯一有
較大幫助的棋子就只剩雷歐娜跟犽宿,前者經常在幻境陣的完全體中被拆掉,後者則是可
遇不可求的神棋。所以這科技使用起來的效益老實說不大,但玩幻境陣不選來用卻有點可
惜,可謂是確確實實的雞肋。
.數據如其名,虛無飄渺,各類表現都處在中間的位置、搖擺不定。
.若有打算以犽宿為主坦的話,是個很不錯的科技,可惜出現時機難以掌控,所以不實際
。
.假設要以幻境棋子為前排或者為戴迦防刺客才會考慮選的科技。
《英勇肉盾》
「聽你那麼說,你很勇喔?」
守護者通常都會站前排,且會是第一個被集火的對象,所以2秒嘲諷的用途不大,而6%最
大生命的傷害沒有好戰或者三星的話其實不算多,前期算是不錯的傷害,但後期就是抓癢
癢。
跟金電光反擊比起來85/105/125/145,電光是範圍傷害,我認為英勇還是比較遜色。
.賭雷歐娜三星+4守護才會考慮。
.對抗刺客有奇效。
.前期作為過渡羈絆傷害偏高,但後期就只能抓癢。
.數據表現屬於後段班。
《燃燒彈》
「爛掃把,爛掃吧,小炮!」
在"弱點"提過降治癒的重要性,而這科技就像是,某幾季的蜥蜴長老buff,既能給予不錯
的輸出又能提供必要的降治癒,即使秒數有點短,但重砲手陣通常不止一位重砲,因此還
是能實實在在地處理治癒效果,更何況燃燒彈的特性可以經由重炮羈絆擴散,傷害可以說
燒爛,效果則是常駐。
數據表現理所當然的在前段班,加上最近賭小炮、jinx盛行,可以說是正火紅的科技。然
而吃雞表現不佳,大概是因為小炮陣的極限還是打不過優勢擴展到最大的95敖星吧。
.庫奇、小炮陣綁定科技。
.屌打彈射。
.燃燒彈可經由重炮擴散
《砲彈彈射》
「空有其表」
乍看很強,但深入去分析發現很爛。
重炮手的特性是轟炸目標周圍的單位,也就是一小群的aoe,傷害量不高,但一群重炮手
集火的傷害量就很可觀,過去彈射的目標是最近的單位,往往可以連帶處理目標周遭的前
排,讓重炮手更快的轉往後排。但在12.13版本,修改為彈射到較遠的單位,很容易彈射
到角落的邊緣人,他的周遭沒有任何單位,導致炮擊的效益不大,常常發生一堆單位殘血
但重炮手收不掉的情形,就是彈射害的。更重要的是,50%傷害其實很低。
.所有數據都在超後段班,完全就是地雷一枚,但選擇率卻在中段班,果然彈射的魅力就
是能吸引很多傻蛋,他們是把砲彈當作歐派嗎,彈得越出來越香?
.即便是重炮陣也不太建議選擇,不如選個坦一點的科技,還能讓重炮多點輸出空間。
.如果傷害未來改成75~90%可以考慮,其他時候一律不推薦。
《鼓舞士氣》
「鼓舞送分」
前期極爛,後期極爛。
科技效果是當龍恩勇士參予一次擊殺後,與這位勇士擁有"任何一個相同羈絆"的單位,都
會獲得持續4秒的70%攻速。
非常奇妙的一個科技,不強化勇士反而去強化其他單位的陣型反而比較強,例如:賭賽特
,多出來的裝備給三星珊娜或剎雅,藉由怒翼、科技的爆發疊高後排的攻速達成一波爆發
。或者賭法洛士,配上李星、犽宿、艾希,龍恩給艾希,藉由一波爆發疊高法洛士的鬼索
。
但老實說,龍恩陣需要攻速BUFF隊友的情形感覺不多,熊陣的冰鳥不需要攻速、斯溫陣會
用到攻速的頂多龍女,因此強度微妙。
.最常使用此科技的傳說熊上版被砍成白癡,自然導致此科技式微。
.數據都是後後段班,完全就是陷阱,鼓舞你選來送愛心~送幸福~
《異星贈禮》
「星界全聯,買十送一」
由於6星界在12.12及13版本連續受到設計師眷顧,獲得極大的強化(+AP、必定獲得單位增
加為3),連帶著這個賺錢科技也獲得玩家青睞,但這科技靠賽到不行,有時候你刷了老半
天也沒有一件裝,反倒是給一堆2塊,由於不穩定的特性,我還是不推薦選擇。但作為開
發陣容是挺有希望的,我看過幾次賭6星界三星,用裝備海輾壓眾生,再上9找龍獸或5費
卡接管遊戲。但也是綁定此科技,推薦這種思路給你們試試看。
.戰利品晶球不限定3/6/9的特性,可能的掉落物都一樣
.我通常看到50%機率掉寶就會想成增加50%的收益,代表我花10塊勢必得取得15塊的效益
,而戰利品往往不會讓我失望,但使用方式卻得審慎考量,畢竟得花大量金錢去靠賽嘛。
《刷寶神手》
「S6垃圾場尋寶的低配版」
簡單數學時間!,每4回合給一個散件,假設2-1開始激活,那麼得到散件的時機有哪幾個
呢?
答案是!
2-6、3-5、4-3、5-2、6-1、6-6
剩下的以此類推,通常遊戲不太會超過6-6,以2-6~6-6來看就是能拿到6個散件,相當於3
件成裝,雖然拖到6-6的效益很高,但科技的效益還是得看前期能帶給你的效果,不免俗
的得跟其他裝備型金色做比較:
攜帶型打鐵舖1件特殊裝、組件百寶袋3個散件、團結力量大1個鳥盾、阿福百寶袋1鍋鏟1
散件、打撈桶1個成裝、羈絆徽章1個徽章。
最少最少的科技也是1件成裝,相當於你要到3-5才能擁有跟其他科技相等的效益,也就是
說,2-6前你等於沒科技,而3-5以前你少別人半個科技,假設你2階段的野怪裝掉得不好
(2個散件),那2階段可以說你只能放推,3階段之間也是放推,畢竟裝備好壞幾乎決定了
你是否打得過別人。
分析後,很明顯的這科技的強度不高但也不爛,從數據面來說也是如此,前四率、平均排
名、吃機率都在中間值,即便332很適合這科技,但選了這科技就等於你得打連敗,喪失
332平滑過渡的優勢,無論從哪個角度來看都不太適合選擇。
.打後期的科技,越晚越強。
.推薦野怪階段掉裝過爛時選擇,前期直接存錢、打連敗,直到3-5升7人口一次大刷牌。
.建議有抓到冒險者牌時在考慮選,不要鐵頭選,如果選了卻無法觸發對你來說超傷。
.2-1限定出現。
《法師集會》
「用星數輾壓眾生」
由於12.13版本AD陣容、襲奧玉被砍了數刀、星界又被強化,星界法師陣容因此成了版本
寵兒,不僅過渡平滑、能早期刷牌給壓力、中期也有平滑的成長幅度,甚至完全體還有版
本答案-敖星,可謂是爬分首選,這大概也是美服一堆娜米、雷茲肆虐的原因。
而這科技補足了法師2階段偏弱的戰力,3階段刷出3星娜米or莉莉亞後還有變強的空間,
遇見同行也不怕找不到最重要的賽勒斯、雷茲2星,更重要的是法師陣型講究平均星數,
而法師集會完美的滿足這點,可謂是超強科技。
.但2-1拿到才能有足夠的時間找到各棋子的2星,3-2拿到就偏晚,很容易來一堆泡麵頭
、吸血鬼,導致陣容的成長幅度過慢,戰力跟不上別家,所以推薦2-1選擇,不推薦3-2選
,除非你的法師陣容早就平均2星。
.數據上,前四率、平均排名名列前茅,吃雞率第一高!,2-1選擇的排名前三,3-2選擇
的排名在中後段。
.高端之間熱門的科技選。
.4-2不會出現。
《打上花火》
「名字很中二,設計師一定是個二」
沒用過,朋友也沒用過,聽說不錯,給戴迦會超有錢,下版修改附上。
《派對嗨翻天》
「名字很嗨,設計師一定是個派對咖」
沒用過,朋友也沒用過,聽說不錯,下版修改附上。
《風暴之眼》
「雷打下來,人都死光了」
能掛風暴的ap陣都能用,畢竟算是給得多,最常見的有李星、姬亞娜、熊,有看過賭莉莉
亞刻意去掛姬亞娜跟鄂爾,讓她超痛。用途並非很廣但戰力很強,主要是給能開風暴又有
ap鬥士的陣容使用。
即便給的ap很高,但因為風暴科技做為主要傷害加成的手段太尷尬,等於你得等8秒才能
啟動,而風暴之眼卻限制你將主要輸出的棋子放在中間的格子中,代表在這之前你兩側的
前排得先扛住8秒。而風暴打下來後,通常你的主輸出就會被集火,她得要配置吸血或水
銀才能活下來並輸出到底。建議以此科技為主要核心做建築的陣容,先確保兩側前排能撐
到8秒,讓風暴打下來且主輸出可以安心放第一次技能後,再去找輸出裝,亦或者直接給
主c泰坦、嗜血、水銀,讓她一個扛十個。即便如此,我還是認為風暴的傷害不足以讓主c
一個打全部,屬於數值較差的科技,不推薦各位選擇。
.能玩的幾個配置,李星:吸血科技+6龍恩+法爆+2風暴,但遇上有水銀的前排,基本上完
蛋。
.熊:吸血+6龍恩+鬼索+3傳說+2風暴,但熊沒三星前基本上會被早期刷牌的法陣放血。
.各類數據表現都在後段班,不推薦選擇。
《野性奔騰》
「變形幫的驕傲」
等於所有變形師內建35%攻速,相當於金色羽量級、彩色一生摯友、彩色三相之力的攻速
加成,攻速的重要性不需要多解釋,但一個金色的表現等於2種彩色的加成,完全就是破
格的數值,單就數值來看已經是很頂的科技。
再來從變形師棋子的表現來說,由於妮可過於亮眼,幾乎所有前排陣容都能塞入一個妮可
+蜘蛛,開出低語+2變形的羈絆,而且坦度、傷害都很不錯,再加上容易觸發的加攻速機
制,使得歐拉夫、賽忿、襲奧玉、刺客陣都有靈活的擺位能吃到攻速加成,自然會是強勢
的科技。
最後,這版變形師賭狗還是很強,斯溫、奈德麗、蜘蛛都有不錯的表現,甚至營運陣容會
使用的龍女也是受到設計師青睞,最近的2個版本都不斷給她buff,現在1星空裝也能造成
不小的傷害,配上野性奔騰當然沒話說,絕配!
.數據表現不用說,都是最頂的,值得注意的是在2-1選擇的名次表現小於3-2以及4-2,
我推測是開場鐵頭賭變形師的策略可能經常會因為發牌不順的因素受到阻礙,所以等到確
定自己發牌情況後,在中後期選擇的名次表現才會比較高。
.選到此科技,賭奈德麗還是能玩,但頂多吃分,吃雞偏難,推薦玩賭斯溫以及賭蜘蛛。
.此科技有鬼索才能發揮最大的效益。
《割喉》
「割你的期待」
偏冷門的科技,但實質上強度很高。
提升50%最大魔力的效果相當於一件聖光法衣,還大於普通法衣的35%,以相同作用來說,
數值算頂的,還提升10%的傷害,只要跳得準,基本上可以讓後排還沒放招就提早死去,
可謂是刺客陣最佳科技。
但也僅限於刺客陣,如果是放在通常以2個刺客做建構的332剎雅陣、6低語陣的話,效益
就很低,通常這兩種陣型刺客的目標都不是秒殺後排,而是拖延時間、直到技能開啟、給
予敵方後排aoe,最後再慢慢收尾,所以如果不是4刺客、追求秒殺的陣型的話,割喉的效
益其實不高。
.推薦4刺客以上或者追求秒殺後排再選。
.法系陣容的剋星。
.法衣是啥,能吃嗎?割喉不能跟法衣疊加,所以有他就沒有法衣。
.數據上,選擇率偏低,但其他數值都在前段班,推薦刺客陣選擇。
《毀滅衝刺》
「神風特攻隊」
在衝刺後的第一次普攻造成一次魔法傷害,乍看之下很強,但數值加成卻是得看雙防,等
於你要變更痛就得衝高重騎兵的羈絆或者給他們防裝,但這版降防的手段實在太多,衝高
防禦等於得犧牲生命數值的裝備,而提升的傷害量又不足以秒殺前排,使得這科技一直處
在弱勢的位置。
小小的數學時間,基礎的75點魔法傷害+雙防各1%的傷害,由重騎兵的羈絆與裝備來看,
這科技到底能帶來多少傷害?
2重騎:(40+40)*2+75=235
3重騎:(60+60)*2+75=315
4重騎:(80+80)*2+75=395
5重騎:(100+100)*2+75=475
若我們搭配反甲+龍爪則時可以多獲得60(物防)+120(魔防)=180的傷害
泰坦則是能獲得25+25=50的傷害
以上數值高或不高大家見仁見智,但以此科技做為陣容輸出的核心就稍嫌不足,因為要衝
刺且普攻才能觸發傷害,如果對方前排有好戰可能會打到天荒地老,況且重騎兵陣容的配
置通常不會有減防的手段,光要突破有龍爪的前排就得打很久,更遑論觸發下一次衝刺的
傷害。而傷害面上,我認為至少得要4重騎才有辦法秒殺前排。
.推薦選來過渡,但不必為了這科技特別去堆雙防,效益不大。
.推薦賭莉莉亞、幻境的重騎陣容去選擇。
.網站數據上,都是後段班,有待設計師補強。
《奪魄銷魂》
「榨乾你的xx」
冷門到不行的科技,就算有飲魔師的轉職也很少人會選,我幾乎沒選過,原因有幾個:
第一、飲魔師的費用太貴:2-1選出來很難一開始就用到,就算使用了也沒有多高的價值
。
第二、攻速太慢:飲魔師通常不會配置攻速裝、攻速科技,而本身的攻速也不高,這科技
的作用卻是要你普攻才能竊取魔力,如果我裝了鬼索、旗幟,雖然能快速放招,但傷害就
會差強人意,不如我直接玩ad陣容,只要有一個鬼索或旗幟傷害量就會產生質變。雖然這
科技能幫飲魔師處理弓,但飲魔師影響戰場的程度本身就偏低,畢竟露露是輔助,冰鳥的
傷害不高,而索娜有法轉才強,至於龍獸這版的傷害目前看下來不算太高。
.數據上,任何時候的選擇都是後段班,屬於強度不高的科技。
.屬於待開發的科技,很少人選,但竊取魔力的確有開發的空間,期待未來有心人的攻
略!
《永恆護身》
「犧牲小我,完成大我」
讓翠玉雕像終於有點用處的科技,但實際上的效果差強人意。
這版技能、羈絆設計上太多aoe,ap陣容有喜慶、戴迦、冰鳥、索娜、艾希、卡瑪等,就
連ad陣容也有重炮、剎雅、庫奇、賽忿等。讓翠玉雕像連站著躺分也會被波及,而且翠玉
的特性為了讓前排吃到buff,你也不得不把雕像往前擺,形成送頭的行為。最重要的是,
翠玉雕像的生命值不會隨著羈絆擴張而增加,等於科技的強度增幅不大而且容易無效,自
然效果差強人意。
.數據上,表現全都差強人意,翠玉雕像要出頭天還是得等設計師buff。
《襲玉天罰》
「天罰,罰的是選擇他的人」
如同永恆護身的缺陷,翠玉雕像容易被aoe掃到,基本上雖然能讓對方主c繳械,但也只有
一次,而且得等翠玉雕像引爆才有第二波繳械,如果對方是遠程或已經繳械過則無效,很
常發生你人都死光了卻留下一堆翠玉雕像的情形,屬於不太實用的科技,我認為至少要到
9翠玉效益才比較高,而且很看環境,畢竟這版主c很多水銀。再來,通常翠玉前排會有妮
可跟襲奧玉,他們兩個倒了,那繳械的作用似乎也不大,除非你是冰鳥主c。
.用來處理近戰陣容很有效,但12.13版近戰式微,多半為遠程,因此表現不太亮眼。
.數據上,表現全都差強人意,翠玉雕像要出頭天還是得等設計師buff。
《強攻》
「前排噩夢」
簡單粗暴的科技,很適合以此為核心玩6輕靈、4輕靈的輸出組合,若作為輔助科技玩332
剎雅也是不錯的選擇,特別這版盛行生命高的防裝,作為康特用的科技選擇很是不錯。
.配合大量鬼索、旗幟、攻速科技傷害會產生質變。
.以它為核心,傷害其實就夠了,不用再搭配ad裝,攻速才是王道!
.擺位盡量讓射手們集火同一支,才有最高的效益。
.數據表現上,前四率、平均排名都是頂標,但吃雞率偏低,大概跟刺客陣、95敖星盛行
有關,畢竟是天敵嘛
《花錢不手軟》
「恨熊熊」
完全沒救的科技,花6塊錢才獲得50%傷害的加成,前期根本沒錢使用,中期雖然能靠利息
獲得加成,但純微光陣在金龍來之前的坦度太低,很容易技能還沒打出來就被秒殺,而微
光之中唯一能依靠的傷害-弗力貝爾,前期的傷害又在12.13版本被砍到狗,只有三星才能
產生質變,再加上魔力值過高,導致在熊還沒變大之前,自家前排早已死去,唯一能玩這
科技的辦法就只有白嫖熊5張而且金龍2~3階段就來。我總共玩過兩次,一把老二、一把老
八,老二那把還是我4-2就三星熊搭配4守護+2星金龍,結果還是打不過95敖星。
.微光陣配上龍恩或傳說可以說完全不搭,很難湊出一個既有坦度且有傷害的陣型,因此
花錢不手軟這個以微光單位為主c的科技很難發揮作用。
.數據表現很難得有一個科技能做到這種程度,前四率、平均排名、選擇率全部都是最後
一名,只有吃雞率稍微好一點-倒數第二,Hello~Mort~dog...?
.爛透了,爬分別選。
《焦灼》
「綁定賽特」
作為9/6怒翼陣容的綁定科技,雖然賽特被砍了幾刀,但額外的33%傷害加上真傷計算還是
很香,如果有幸選到羽量級亦或者一生摯友,是可以考慮玩6/9怒翼,但如果少了以上科
技的加成,焦灼的強度就偏低。
.賭賽特最怕遇到打不穿的前排,而焦灼可以舒服的處理這問題。況且賽特相當高的技能
傷害配上焦灼的33%額外傷害以及真傷計算,絕對是最適合賽特的科技,而賭斯溫或營運
剎雅則是因為他們得快速疊高攻速,所以不太需要焦灼的普攻傷害加成。
.數據表現中規中矩。
《怒不可遏(ㄜˋ)》
「一波帶走,不對,是兩波」
跟焦灼很像,同樣是適合6/9怒翼的科技,可以讓慎、人馬、龍女這種強角連開,賭賽特
好用卻也不用綁定賽特,以龍女、剎雅作為主c都有不錯的效果,而斯溫比較差。我個人
的理解是,開出9怒翼才有辦法穩定的兩波帶走所有人,而且平均星數要高,不能只追求
剎雅、龍女二星,否則第二波爆發還沒打出來之前,前排就會被突破。但由於6怒翼少了
龍女傷害不夠,建議還是等龍女來了後再轉成怒翼陣會比較妥當,在此之前還是以332為
目標羈絆。
.數據表現偏後段班。
.建議輸出位必備水銀,確保爆發必定打滿,而傷害裝可以不用吸血,攻速裝只要鬼索,
剩下就塞ad或ap裝,追求兩波爆發的傷害最大化。
《泰坦之武》
「胖子福音,越肥越痛」
簡單粗暴的科技,血越多ad越高。
非常適合以歐拉夫、賽忿為主c,如果裝備正確可以疊多一點武鬥,但風暴我建議還是得
開出來,那波控場+傷害非常重要,而刺轉歐拉夫、賽忿則是能有更高的傷害量。
.個人如何確認歐拉夫傷害量是否足夠,基本上包含所有加成後,他的ad最好是200+,剩
下就可以堆攻速、爆擊、吸血。
.如果以賽忿為主c的話,堆武鬥的傷害還是會比低語高,畢竟低語是需要時間疊的,而
泰坦之武則是能讓賽忿開場就擁有高ad。
.如果有幸拿到一堆武鬥轉,丟給塔隆並開出4刺客會有不錯的輸出。
《私人教練》
「私人教練,聽起來很色」
一回合+30血、單位存活再+20,等於一回合最多能+50。
簡單的數學時間!一個棋子+30,4個棋子+120,那麼從2-1開始,6回合最少能為整個隊伍
增加多少血量呢?
答案是:120*6=720,如果都存活還能加80*6=480,總共最高1200的血量,光是一階段的計
算4個棋子就能讓你的隊伍多出一件好戰(+1000血),更何況你的棋子數量會越來越多、而
且拖越久加的也越多,再加上達成條件很輕鬆,只要在旁邊有武鬥即可,通常有武鬥家的
陣容本身也會緊鄰彼此作擺位,所以這個科技幾乎是無損加血,過了兩階段後幾乎每個棋
子都會是巨巨,讓你體會健身的力量。但也因為這科技需要時間去疊,而且綁定武鬥家,
所以能玩得陣型不多,幾乎選了就得朝歐拉夫、賽忿、賭法洛士、變形師這類陣型走。
.以武鬥家的單位來說,史加納、貪肯奇如果不是三星,那麼前期打工完就可以讓他們滾
蛋,不用擔心他們疊層很高會很虧,他們就是那麼爛。
.拿到這個科技不用刻意升高人口或變強一點去找武鬥、核心棋讓他們疊層,把這科技當
作免費送血量就好,到了後期效益自然會顯現出來。
.配合賭奈德麗+4變形,後期每個變形師血量都6000起跳,完全就是用血量輾壓對手。
.武鬥家之間似乎也要緊鄰彼此才會有加成(待確認)
.數據上來說,中規中矩,不太強也不弱。
《海神之斧》
「砍一個送一個」
只要是戰士強化的攻擊,就可以對一格半內的角色擴散傷害,就連芮蘭也可以!。
非常適合賭犽凝、賭歐拉夫這類靠普攻的陣容,而且他們最需要的就是aoe,避免被前排
黏太久而打不出傷害。
.數據表現上都很爛,不太推薦選擇,除非你有芮蘭。
《團結力量大》
「擺位力量大」
增加任何靈氣裝備33%的效果,包含:日輪(鳥盾)、旗幟、聖杯、神石,甚至冰心、星火
、女妖之爪都能吃到加成,還附贈一個現成的鳥盾。以鳥盾來說,就是增加100~132左右
的護盾,5個棋子都吃到加成的話,就是2200左右的護盾,相當於兩件好戰,在前期來說
強歪惹,作為打工的戰鬥科技選擇很適合,而到後期,拿到一堆靈氣裝後,能讓你棋子的
強度平均提高,經常發生前排明明都只有一星卻因為我有兩個鳥盾所以可以扛到比對面久
的情形。
.個人很愛用的科技,2-1拿到很強,3-2、4-2強度略為遜色。
.很看擺位的細節,能不能發揮這科技可以看出玩家有沒有料。因為選擇這科技,加成數
值太多了,很難算清楚,在擺位上就要取捨很多事,包括利用靈氣效果晃人,放棄靈氣讓
主c在安全的角落輸出,亦或者放棄擺位,讓棋子吃越多靈氣越好。這些都需要深度的遊
戲理解才能在短時間內做出獲勝可能性最高的選擇。
.由於使用難度偏高,數據上偏向中規中矩。
《渾身是勁》
「我渾身是勁,講起來很色」
不算太強,也不算太弱,整體表現中規中矩。
配合卡瑪、EZ、飲魔師、法師都有不錯的效果,特別提一下電池跟變形師其實很搭,像是
賭蜘蛛、賭斯溫、龍女都能讓傷害產生質變,畢竟這幾隻很吃技能施放,但又不會刻意給
回魔裝。
.在12.13版本中,改為"現在會在施放技能後將單位的魔力設為20,而不是給予20魔力"
,代表不能跟藍buff疊加。
《發明改造家》
「電刀才是本體」
前期打工最強的科技之一,重點不在於他額外提供的真實傷害,而是直接給你一把打工最
強神器-電刀,給誰都很適合,而後期給輔助、法師、5費角讓他們提早開技能都不錯。
.數據表現上,2-1選到此科技的平均排名表現超級亮眼,足足甩開第二名0.2個排名,各
位要知道,這種排名都是0.0X的差距,而0.2的差距在這之中超級高,科技中的打工之王
,當之無愧!前四率跟平均排名都算高,但吃雞表現較差,代表只有前期強。
.不推薦以此科技為核心,去合兩把電刀加上鬼索打輸出,頂多壓節奏吃分但要吃雞還是
得有正常的輸出管道。
《最後一搏》
唯一能看的數據只有20%的全能吸血,其他的數據爛到不行,根本低到不能救你,坐等下
版buff。
.只會在3-2出來雷人,小心選擇。
《回收再利用》
「一個字,很忙」
忙到不行的科技,只要是能合成出來的裝備都可以拆解,包括鍋鏟合出來的徽章,強者我
朋友之前拆了彩徽章做出3個自然之力,直接屌虐詛咒之冠,雖然最後第四收尾,但實屬
有趣。
不推薦對裝備、散件不熟悉的玩家使用,尤其是還得看網站、右鍵裝備合成表才能合裝備
的朋友,你選這個等於找死RRR,根本沒時間想更重要的擺位、營運、刷牌。
想選的人最好搞清楚幾件事:
第一、哪些棋子是你預計要拿來過渡、放裝備用的。
第二、到時候要賣棋子時,哪個核心的棋子要先買到你才能賣掉過渡的棋子?而賣了之後
,為了避免裝備區爆炸,哪些裝備要先合給核心的棋子?
第三、你腦袋夠清晰嗎、手速夠快嗎?
.轉陣時,就連菁英、高端也會操作不完,建議犧牲利息,提早一回合操作也不要瞎打。
.裝備區多出來的散件,會掉到場中間,形成晶球,進入戰鬥後無法撿取。
.不推薦隨意將散件給重要的棋子,避免你選到此科技後被迫用散件去合裝。
.屬於打工用的科技,直接送一件裝很不錯。
.數據表現soso。
《攜帶型打鐵舖》
「鄂爾,宇宙最強工匠」
選擇率最高的科技,數據表現是前段班,但不是最頂的那群,主要看你選到什麼裝。
以裝備型科技來說,有彩色表現的科技,在這邊我多少為每個裝備做個點評。
gg人鐵拳:最強的裝備,配合瑟雷西可以逼迫所有人出水銀亦或者調整擺位,確保你的後
排永遠處在相對優勢的位置及裝備,也相當於一件裝備可以免費換掉一顆棋子,戰略價值
極高,非常推薦看到就選。
永冬:後排惡夢,內建冰心的緩速疊7層還有2s的暈眩效果,堪稱前排最強裝備之一,一
件裝就能讓對方後排緩到不行,也能逼迫所有人出水銀,確保你的後排裝備處於相對優勢
的位置,也是推薦看到即選的裝。
沙漏:選擇率最低,但卻是我心中前三強的道具,效果是3s的免疫傷害,但沒明說的機制
是,免疫傷害的同時也可以轉移仇恨,相當於夜色緣界,雖然會中斷自身法術的施放,例
如鄂爾的山羊撞擊,給犽宿、前排主c都非常強,確保他們一定能放出技能做事。
黑切:雖然這版降雙防的手段很多,但大多數都是羈絆或者角色技能,而且數值不高,如
果你拆掉降防的棋子後,有可以變得更強的手段的話,推薦你選擇黑切。
三項:選擇率偏高,但強度中規中矩,適合歐拉夫、賽忿、法洛士等物理主c使用。
回魔劍:屬於輔助裝,有了足夠的傷害後才會考慮選擇,配上敖星、賽忿、雷茲、襲奧玉
、龍獸等等需要高魔力的角色都有不錯的發揮。
蒐集者:2-1很強的過渡裝,但到了3-2、4-2後強度就會直線下降,畢竟棋子一多,撿尾
刀的機率就大幅降低,而且提升的傷害量也不高,推薦給攻速快、技能施放快且有範圍傷
害的主c使用,例如剎雅、庫奇、斯溫等。
死亡之舞:版本陷阱,自從某一版將鎖血量降低後,就不再是強勢的卾爾裝,很容易發生
傷害不夠你吸血的情況,數據表現都很差勁,不推薦選擇,除非你剛好缺一件吸血裝,適
合給襲奧玉、賽忿這些物理鬥士。
回血甲:選擇率很高,但表現很差的一件裝,出乎意料的爛,我認為是跟設計師這幾版的
改動有關,他們有意讓戰鬥時間縮緊,所以砍了前排以及羈絆的血量,所以回血甲的效益
自然不高。
蘭兆聖盾:"給防禦的效果不包括攜帶者",自從做了這個改動後,這件裝不再是鄂爾道具
的熱門選,直接掉到谷底,就算沒得選也不太會考慮使用,畢竟限制了自己的擺位,這版
本堆高防禦的效益又不大,反而容易讓自己的陣容被aoe掃死。
《這次戰敗也在計算之中》
「哈哈我在釣魚啦,這次逆風也在我計算之中」
老實說s7的節奏超快,從12.11版本就有的1費賭狗、到12.13版本的2、3費賭狗,通常2至
3階段就會有幾家殘血,所以經濟型的科技效益越來越低,因為不再輕易的像過去一樣累
積大量經濟,再到4階段升人口一次刷乾然後鎖血。如果你依舊這樣做,只要擺位技術不
是最頂的,極低的容錯率很容易讓你高風險的作法受到懲罰。
而這科技是唯己適合連敗戰術,在經濟型科技中是我最推薦的,但要注意中途莫名其妙的
獲勝。
.一般來說會用在1~2費賭狗、星界的陣容上,藉由2階段連敗,累積大量經濟,於3階段
爆發一波。
.如果要拖到賭3費就稍微偏慢,挺有可能害死自己。
.2-1限定。
《錢滾錢》
「是錢在滾還是我得滾」
分成兩種,在2-1是給10塊,3-2則是給15塊
由於這版環境對營運、連敗的處罰很多,你存錢的效益以及血量都不太高,就算真的給你
累積到大量的經濟,很有可能因為比打連勝的玩家晚升級,高費卡全被搶光,導致刷不到
核心卡直接原地去世,極度不推薦有賭狗、法師時選擇。
.屬於偏爛的經濟科技,而2-1版本各項數據都比3-2版本高。
.屬於金色科技價值的基礎標準-10塊。
.2-1、3-2限定。
《雙人成行》
「三人成虎」
以經濟來說弱勢,比金色基礎標準的錢滾錢少了2塊的價值,換來的是早期陣容的高質量
,取得1費二星以及2費二星在2階段來說很強勢,相對來說比較不看裝備及羈絆,畢竟機
體實力夠高,但若是不幸落敗,我通常會直接全賣湊利息打連敗。
.在這個節奏快的版本中屬於堪用的過渡科技,如果找到不錯的2費就能直接賭狗,如:小
炮、莉莉亞、娜米。
.2-1限定。
《三費小組》
「簡稱:三小」
以經濟來說弱勢,比金色基礎標準的錢滾錢少了1塊的價值,換來的是3次看牌的機會,能
找到賭3費的核心牌,但由於2階段就算是3費的核心牌,少了裝備及羈絆還是垃圾,假設
裝備、進牌適合玩3費賭狗,我才會考慮選,通常選了後,假設我有3費核心的對子,就會
直接選擇賣掉不必要的棋子,打連敗到3-2,看完科技直接升6人口刷牌,找3費二星,接
著打連勝到7人口,然後刷三星。
.整體數據表現都在後段班,跟雙人成行比起來爛很多。
.2-1限定。
《貿易大亨》
「其實這才適合叫思緒清晰ㄅ」
一直以來,它都是經濟型科技最強的支柱之一。
每回合刷一次牌的優勢有很多,可以搶先別人一步刷高費牌,也可以找出對子,提早升人
口免費嫖牌也是不錯的選擇,最重要的就是加快遊戲節奏,透過早期的高質量輾壓眾生。
缺點就比較明顯,很容易拿到一堆二星但卻陷入選擇困難,不知道該賣誰、用誰,特別是
二費、三費的二星,我通常玩貿易大亨只會留最終陣容的棋子,至於當前組合的對子通常
打工用的我就不會留,其他的棋子不管4費、3費,只要不是白嫖二星,我都不會考慮留。
最差的玩法就是合一堆不會用到的二星,卡自己利息,然後騙自己說我等等要轉陣,通常
這種打法就是狗分,因為你選了經濟型的科技卻沒有完善發揮他的優勢"讓自己比別人更
多錢",而是選擇留下一堆二星卡利息,使你的經濟陷入弱勢,等到你轉陣完,卻少了一
個戰鬥型科技,即便你很快二星,但別人在你轉陣的這段時間累積的經濟優勢早就能讓他
們提升質量,等於你喪失了貿易大亨帶來的節奏優勢。
.2-1、3-2限定。
.跟星界、賭狗很搭,營運陣容也適合,屬於百搭科技。
.2-1版本比3-2版本的表現都來得好。
《思緒清晰》
「很像口香糖廣告詞」
備戰區沒有任何棋子時,每回合加3點經驗值,總共一回合被動加5點經驗值。
簡單的數學時間!
假設1-3沒升級且不買經驗值,在2-1選擇科技後,你會在哪幾個回合自動升人口呢?
(這是巴哈姆特lol版"東東"製作的s7升級經驗圖)
答案是
2-2免費升4,2-5免費升5,3-2免費升6,4-3免費升7(8、9人口所需經驗太多就不算了)
如果不購買經驗值就會在以上時間升人口,我則是會在以下時間點偷買經驗值升級
3-1買一次升6,3-6買4次升7,4-3買9次升8or4-5買8次升8
通常升8就會刷乾找二星並留牌不再繼續貪經驗值,上9的時機則是看你的場面強度,只要
持續連勝就繼續貪經驗值升級。
《思緒雜亂》
「忙到不行」
備戰區塞滿時(包括轉職書),每回合加4點經驗值,總共一回合被動加6點經驗值。
同上,來做個簡單的計算!
2-2免費升4,2-5免費升5,3-1免費升6,4-1免費升7(8、9人口所需經驗太多就不算了)
如果不購買經驗值就會在以上時間升人口,我則是會在以下時間點偷買經驗值升級。
2-7買1次升6,3-5買3次升7,4-2買7次升8or4-3買6次升8。
跟思緒清晰比起來,雜亂雖然會虧1利息,但升人口的節奏舒服很多,都能比別人早一點
升級而且經濟也不會差到哪去,特別的是它還能湊對。
.目前很適合速升9人口玩95敖星的科技。
.玩起來超忙,因為要一直更換備戰區棋子的關係,不太建議對陣容及強度不熟的新手選
。
.最佳使用方式是,留下你要的對子,其他都留1費牌(不要合二星),最大化經濟。
.雖然3-2也能選,但效益差超多,完全不建議於3-2選擇。
.數據上吃雞率以及2-1選擇的平均排名都在前5名,而前四率跟平均排名就比較差,但也
在前段班,可以想像會玩的其實都會選擇去玩95敖星,但如果升9人口沒找到很容易當場
去世。
《私房錢》
「就是基金定存」
如果在一個回合結束時,你擁有的金幣少於20塊,那麼就會獲得2塊。
乍看之下很強但實質上很虧節奏的科技,比較適合打連勝或搶節奏,在2階段幾乎是免費
的2塊錢利息,但到了3階段還是正常營運比較好,不用刻意把錢控在20塊以下,否則你的
經濟量會落後,不過4階段升到7、8人口後,可以讓你快速回存經濟也是不錯的效益。
.我通常會把它當作在20塊以下就免費送你2塊利息,但只要其他家的經濟超過30塊,我
就不會刻意去達成條件,因為這樣反而會虧錢。
.我的升級節奏,連勝or搶節奏:2-1升4,2-3升5,2-5or2-6升6,4-3升7,接下來正常
營運。
只要沒有連勝就直接轉成正常營運的節奏,不刻意控制20塊。
.留10塊以上,20塊以下是最佳的使用方式,可以擁有30塊的利息。
.作用是可以留對子、提早升人口、快速回存經濟。
.數據表現上屬於中段班,沒得選時也是不錯的選擇。
《潘朵拉備戰區》
「潘朵拉的盒子,薛丁格的卡池,薛丁特的錢」
我很少選的科技,原因是靠賽不靠谱。
最常見的使用方式是"合三星4費跟二星5費",通常是存多一點錢上7人口小刷一下質量,
假設某個4、8費卡來了2張,就直接去刷出另外三張4、8費卡去轉化,假設來了5張則是刷
乾找一堆4、8費卡去轉化,前提是沒有對家在卡啦,或者上8後找一堆5費卡,去合5費二
星。
通常會這樣做的原因是4費跟5費卡池小,所以很好合出三星4費跟二星5費。但會看卡池,
被其他家卡牌或者自己牌庫沒有的話就會找不到,洗八塊龍算是最常見的作法,因為龍只
有四種,可以去找沒人玩的龍湊三星。
另外也可以因應進牌使用,假設賭狗的牌進得多(通常是5張),那利用此科技早點刷出三
星,給所有人壓力也是不錯的選擇。
.機制解釋:多少費用的卡就會轉成多少費用的卡,轉化的機率則是看共用的牌池,倘若
有某張牌被別家搶先三星了,那轉化出那張牌的機率就會大幅降低(畢竟卡池沒了嘛)。例
如:8費的三星戴迦等於72費,所以只會轉化成賽忿、襲奧玉、埃達斯、戴迦三星,倘若
有家賽忿三星,那你只可能轉化成襲奧玉、埃達斯或者戴迦三星。
.數據表現上選擇率前五高,但前四率、平均排名、吃雞率都是倒數幾名,完全是科技陷
阱...
《新陳代謝加速》
「狗分神器」
與小小大英雄類似卻更強的狗分科技,一回合補2滴相當於5費的一星索拉卡技能,而且緩
慢補血的情況下,對選秀搶裝備不會有太多影響。
.適合選擇的陣容,比起裝備、羈絆來說他們更需要"高質量",比如各種賭狗、95大陣、
95敖星,通常在裝備、科技、羈絆之間他們都更需要棋子的星數,因此需要血量、經濟去
刷,這科技就成為最佳的選擇。
.特別適合變形賭狗,因為上9找到龍女後陣容會有大提升。
.整體數據表現吃雞率不高,但平均排名與前四率都是前段班,確實是狗分利器。
《替死鬼》
「提摩必須死」
看到即選的科技,給兩根稻草人相當於送你兩人口,強度還會隨著階級提高,幾乎每種陣
容選了都不虧,但屬於操作空間很大的科技,看使用者決定它的強度,稻草人可以用來防
刺客、擋敖星尿尿、防索娜與卾爾以及人馬技能、防賽忿咬後排、還能操作巴德與龍女的
技能施放位置、更可以防犽宿Q3,幾乎你擔心的棋子都可以防,只差在你會不會防而已,
更重要的是,S7前排的重要性大於後排,沒有足夠扛的人,後排再怎麼強也很難打全部,
前期拿到可以專心提升後排的質量,中後期也不失為一個好坦克。
另外再提幾個好處,它有一堆能搭配的科技,例如:流亡孤軍、一生摯友、臨時戰甲、電
光反擊。
.2-1很強,但隨著時間變弱,3-2、4-2的表現欠佳。
.因為很看擺位技術,所以數據表現中規中矩,但往往可以看到高端局、實況主拿稻草人
秀爛對面。
《日炎燎原》
「斷開鎖鍊,燒毀!美江QQ」
老科技惹,大家的好夥伴,新手老手多少都會知道它的價值所在,做為降治癒最頂的存在
,哪一種陣容選了都不太虧,而其中最適合的陣容是爆發高的,追求在15秒內爆發換取棋
子差,因此日炎燒10%的傷害與持續15秒的降治療給了很大的幫助。
.作為332剎雅最適合的科技之一,配合風暴可以製造20%的傷害,很容易讓前排打不出傷
害就死去。
.整體數據表現都在中段班,但在剎雅組合中屬於前段班。
《珠光蓮花》
「爆爆樂」
老科技惹,大家的好夥伴,新手老手多少都會知道它的價值所在,做為法陣加成很棒的存
在,只要ap陣容選了都不太虧,而其中最適合的陣容是敖星、雷茲,但其實在某版本中被
砍了爆擊率,現在已經是垂死掙扎的科技,很少人會選來用,因為數值太差。
.選擇率很高,但整體數據表現都在後段班,於法陣、敖星陣來說屬於前段班。
《龍族聯盟、部落》
「版本受害者」
由於組合太多,這邊基本上只講幾個要知道的重點,不要再賣二星的陣容換一堆一星龍上
場了!不要再賣二星的陣容換一堆一星龍上場了!不要再賣二星的陣容換一堆一星龍上場
了!
好了,這就是重點。太多人喜歡看到龍就放上去用,卻忽略龍一星時很爛的問題,特別是
賽忿、襲奧玉這種需要血量的鬥士,星數基本上等於它們的存活時間。
但因為這版本很多法陣、射手陣,再加上12.13版把綠、黑、藍龍都砍過一輪,所以傷害
表現不佳,建議是把科技當作給龍的buff,繼續玩原來的陣容就好,除非有了二星龍再考
慮添入陣容。
.選擇率很高,但整體數據表現都在超級後段班,不太建議選擇。
.任何時候:龍族部落>龍族聯盟,水銀也是純龍族最需要的裝備,另外坦裝>傷害裝,畢
竟龍只有幾條,不夠坦的話後排根本打不出輸出。
彩色
(由於太多白癡科技,大部分都簡單粗暴,所以我寫的內容會比較少)
《雙重空投物資》
「明明才給一件,叫雙重空投???」
表現一直不是很亮眼的彩色,S6因為有拼裝所以效益高很多,但S7的棋子比起過去更吃裝
備而且遊戲節奏加快,如果前期裝備不對,通常都會被爆打,更何況這版有詛咒之冠、陽
壽局這種容易放血的科技,因此靠賽的額外一件裝實質上前期能發揮的作用不大,總歸來
說還是靠賽,不穩定的要素太多,而需要的裝備也很多,雖然越後期越強,但通常不太會
有人想在彩局選來用。
通常我會選擇的時機是主C、主坦剛好兩件裝,而且強度也不錯。或者我是講究整體輸出
的陣容才會考慮空投物資,例如法陣、庫奇陣。
跟彩色裝備科技,如阿福的百寶袋、百寶袋、竊賊手套、活火爐比起來,陣容至少額外給
予兩件裝才划算,因此我推薦後期選擇。
.各方面數據表現都很爛。
.2-1、3-2、4-2呈現越後期越強的趨勢,大概也跟裝備越來越多有關。
《重騎兵同盟》
「全體癡漢化」
提升近戰陣容最強的科技,犽凝、熊、歐拉夫、賽忿、襲奧玉等近戰主輸出最大的問題就
是走路過程等於白給傷害而且技能也容易落空,而重騎兵完美處理這問題,考量到能納入
重騎兵的體系有刺客、幻境、滅龍、龍恩、傳說、冒險者等羈絆,最適合此科技的組合應
該是,賭歐拉夫、熊、犽凝、332剎雅、刺客,其他的組合硬搭重騎兵老實說強度不高。
.2-1、3-2、4-2呈現越後期越強的趨勢,大概也跟重騎兵越來越多有關。
《陽壽局》
爛到我懶得吐槽,BJ4,等改版補上。
《詛咒之冠》
「高風險賭博,玩家心臟越大越強」
不是大好就是大壞的科技,選擇時機看起來很簡單但實際上很難,第一、現在升人口你有
大量提升的空間,例如:賭狗陣需要開羈絆、拿到5費卡缺人口、法陣越多人越強。第二、
你的質量、裝備夠強,確保自己不會輸。
通常拿到這個科技最大的問題在於,很多人不知道自己陣容與別人的Powers spike,害怕
會被大量放血所以浪費經濟去提早刷牌,結果發現自己其實很強,最後刷牌得不到提升被
其他家用經濟輾壓,尤其是兩彩局更加明顯,節奏拉得過快,很多人會喪失對場面強度的
敏銳度,因此刷牌時機誤判,造成經濟上的浪費。
.整體數據表現在彩色的中段班,但吃雞率在前段班,可以說很看細節,差一顆棋子血量
就差很多。
.2-1的數據表現比3-2、4-2還高,越早期的人口優勢越好。
《只買高檔貨》
「刷得到叫陽壽局,刷不到叫衰小菊」
同樣屬於靠賽科技,毫無技術可言,玩法純靠觀念,因此數據表現非常不穩定,都在後段
班。
.建議拿到此科技的人,上7就要刷一波,目的是搶巴德提升%數。
.屬於以質量壓過別人的科技,因此我建議在你"只需要高費卡"或者經濟充足時再選。
.雖然叫做高檔貨,但卡池沒了就是沒了,請該刷牌時就趕快刷乾不要貪心上8或上9,很
容易發生你一堆錢但高費牌被拿"升級"、"土豪賭客"、"快刷快想"的人拿光,結果你只能
撿剩的,那時這科技就不叫高檔貨,叫二手貨。
《土豪賭客》
「都叫賭客惹,土豪刷不到,怪我囉」
有幾種用法,賭狗、拚三星、快速提升質量都可以,但最好的做法還是賭狗,因為這季的
彩局太多怪物科技,即便你提升了核心棋子的質量,但整體質量卻沒提升的話,很容易被
爆打,所以最好的用處是在賭狗身上,透過三星的質變才有獲勝的本錢。
另外下版由於龍獸大增強,所以早點上8利用星界機制骰出龍獸或許也是個不錯的打法。
骰子機率不免俗的還是附上一下,雖然老手都知道惹。
https://www.metatft.com/loaded-dice
.選擇率很高但數據差勁的科技,不太建議選擇。
《升級!》
「秒選嗎?在考慮一下嘛」
很多人看到都會秒選,但老實說我認為它是打節奏的科技,通常只有連勝、經濟或血量比
別人更健康的玩家才有資格選,完全不適合秒選。
以營運來說,升級縱然可以帶給妳很多經濟優勢,也能讓你提早升人口,但彩局的打架節
奏很快,如果你沒利用升級的優勢提早升人口的話,幾乎每場輸了都是被大放血。也就是
說在你沒優勢的情況下,如果經濟量不好,你只能被迫提早升級,以免被打爛,假設你想
打連敗去賺經濟,那彩局出現的妖魔鬼怪,我相信你的血量絕對不會太健康,倘若真的給
你撐到8、9人口,優勢比較大的玩家應該也有足夠的經濟,能夠將你要的高費牌刷乾;亦
或者你會剩下不到兩三條命的容錯率,那就看你的心臟大不大囉。
以賭狗來說,升級能帶來的優勢比較大,通常賭狗撇除最難的刷牌、成形的部分,第二個
要解決的問題就是升人口,升級剛好能幫賭狗處理這問題,而且能讓賭狗陣快速成型給壓
力。
總結來說,在你優勢的情況下,升級可以讓你無限擴張優勢,但在其他情況下,升級只能
讓你跟其他人持平,很難拉開距離。
.從數據來看也是如此,吃雞率雖然在前段班,但前四率、平均排名都在後段班,然而選
擇率卻是第三高,可想而知多少玩家因為秒選升級!而送掉自己的分數。
《活火爐》
「我愛鄂爾」
分別會在2-1、3-7、5-7、7-7獲得鄂爾裝,本身鄂爾裝就是近乎彩色科技的強度,因此不
用比較也可以知道活火爐是很OP的存在,雖然不能選擇裝備,但其實任何一件鄂爾裝都很
好用,特別的是在12.13版本將活火爐改成不再拿到重覆的鄂爾裝,再也不會發生拿到3件
機器人鐵拳的笑話,而是可以確保拿到不同種類而且強勢的鄂爾裝,像是機器人的鐵拳、
永冬、生命鎧甲的組合就很強。
.整體數據表現優良,都在前段班,毫無疑問可以秒選的科技。
.只會出現在2-1。
《進化論》
「數學差的救星,進化論,我的超人」
升級所需回合,每回合總共被動增加7點經驗值:
假設1-3不升級,2-2升4,2-3升5,2-7升6,3-6升7,5-1升8,7-1升9。
玩那種可以同時賭二三費的很強,像是法師、莉莉亞。但大多數都在賭二費的小炮不強,
而賭三星質量太少的蜘蛛也不強,賭完後可以存錢八等ALL IN四費三星。
.只會出現在2-1。
《招兵買馬》
「簡單粗暴的代表」
選擇時機很簡單,你不知道要選啥時就選它。
多一個人口在大多時候都是最好的選擇,尤其這版有龍佔去2人口,人口顯得更為重要,
雖然這麼說,但選擇時機其實跟詛咒之冠很像,如果你升人口才能變強的話再選、如果你
有5費卡上不了的話再選、如果你陣容沒得變強的話再選。
.選擇率高達第二,但整體表現都在中間值,不差但也不好,那些秒選的朋友你們可以再
想想看。
《聖物抉擇》
「主體是輔助」
以攻擊裝來說,跟其他戰鬥型的科技比起來加成沒說很大,因為只強化特定一隻英雄,而
效果卻沒有很突出,假設你是以一支棋子做為主要輸出的陣容在考慮選,因為聖光的攻擊
裝給的效益都是數值上的變化,如果你的核心輸出機體不夠強的話,很容易打不過對方高
羈絆帶來的全體加成,因此我通常只有在賭狗時才會選聖物。
但以輔助裝來說,是頂級的選擇,特別是女妖、竊賊手套、鳥盾、冰淇淋、日炎、黑書、
星火、棋子、蟲洞、法衣這些輔助效果的裝備,隨便一件都能為全體陣容帶來不小的加持
,反倒是攻擊裝與防裝就遜色許多。
.選擇率最高,但數據表現全在後段班,清醒點朋友,別看到聖光就跟著走。
《黃金蛋》
「孵不出來:蛋營養」
作為逆轉遊戲的存在,自然有較高的達成條件,從4-2開始計算,最快5-2能孵出,最慢
6-1會自動孵出。
蛋掉落的裝備,聖光裝必定附贈至少一個拆卸器,如果是竊賊手套則是會給棋手皇冠,另
外所有的掉寶至少都會給10塊,先想想自己是否需要裝備或人口的強化再考慮選蛋。倘若
你想要拚三星的話,複製器的掉落機率比較低,謹慎考慮。
.通常沒有更好的選擇,選蛋是一定不虧,而且蛋有機率會給5費角,可以直接用到他給
的裝。
.整體數據表現,平均排名與前四率都在前段班,而吃雞率是彩色第一高,再加上12.13
版有很多可以6、7等刷牌狗血的陣容,選了實屬不虧。
《快刷快想》
「簡單粗暴代表二號」
就是給你免費刷牌的機會,看你手速囉~
.給實況主或高端玩家秀操作的科技,亦或者利用它給的8塊錢,在2-1直接刷出三星1費
卡,利用質量輾壓眾生。
.新手、不熟陣容、反應慢的玩家不推薦選。
.不吃星界、不吃刷牌BUFF、買賣二星卡一樣會虧錢,請謹慎合牌。
《蒼翠面紗》
「簡單粗暴代表三號」
15秒免疫,任何系列控場效果都無效。
.選擇率很高,但實質的數據表現很差,因為它不給你任何打架加成,在彩局來說戰力容
易差距過大,很容易打不過別人。
.建議先確定自己的質量、裝備夠強後在選擇,屬於輔助型的科技。
《意外之財》
「叫保險金比較貼切,因為你選了等等就會死」
經濟型科技在這季有多爛應該不用我在解釋,而純粹給錢且不給操作的科技更是爛中之爛
,爛到流湯,如果你夠衰,這些錢連幫你提升質量都有可能辦不到。
即便如此,缺功德的玩家還是可以選一下,幫其他人加分,累積一下你的陰德,反正你等
等就會老八下課。
.分成3種,2-1的意外之財20塊,3-2的意外之財Plus30塊,4-2的意外之財PlusPlus40塊
。就跟你保險金存越久越多錢一樣喔^^
.所有的數據都很爛,等buff。
《精打細算》
「究竟是為了星界設計的精打細算還是為了精打細算而設計的星界?」
如其名,是需要控制好經濟、選擇好時機刷牌的科技,前期太早刷容易害你經濟爆炸、後
期太晚刷害你血量爆炸,因此抓到自己陣容最需要提升的點,才是這科技的精隨。
.最適合賭星界的科技,打法大概就是存錢,直到你找到星界後,跟著別人升人口的節奏
刷牌升級,直到6等開出6星界後瘋狂刷牌提一波質量,質量夠了以後停手,存錢等下一波
,至於什麼時候該刷就得看你的戰力。其他的陣容我比較少拿所以不予置評。
.屬於用經濟換質量的科技,3費賭狗的陣容都算合適,但營運陣容就不太推薦,因為你
很容易卡在7等。
.不太建議拿了這科技卻買一堆牌放著,因為你需要刷牌的時間很多,盡早決定要玩什麼
陣容絕對比你慢慢思考陣容還有幫助,抓牌才不會四不像。
下篇待續,有問題都問、有建議都說,
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較能發揮回血的效益,所以跟其他單掛就有很大效益的鄂爾裝比起來,遜色很多。
不過我也認同給二星坦克過渡很強,常常打不死
不過應該很少有人這樣稱呼科技吧「欸你那個神龍X增服裝置選得不好,要是我的話
應該會選這個神龍X增幅裝置的喔」
這邊也勸導大家用增幅裝置稱呼,尊重官方翻譯QAQ
自己手動打,光是增幅裝置的繁體名稱我就得請朋友幫忙才能湊齊,更不用說裝置的敘述
了...如果要看裝置效果,推薦這個網站https://bit.ly/3vjrki4,雖然是簡中但翻得很
到位,新手請配合服用QQ,至於俏皮話就我的任性啦
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