【假掰美食家】
18世紀開始,逐漸有所謂〝美食家〞此類人物對烹飪和菜餚優劣給予評價,這風氣越演越烈,到了19世紀,就誕生了餐廳評鑑,比如大家都很熟悉的滿天星星輪胎餐廳指南就是其中之一。
從法國學院派畫家查漢・喬治・維貝爾(Jehan Georges Vibert,1840-1902)作品《美味的醬汁》(The Marvelous Sauce,1890)中,就可看出當時已經蔚然成風的食評潮流。
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畫面中左側穿白衣戴白帽,腰間綁著亞麻圍巾,圍巾上掛著刀具,右手拿起長柄湯勺嚐味者是負責烹調的廚師。右方人物看穿著就知道是紅衣主教。身份這等尊貴的人物竟然就著大圍裙在廚房裡,一手還拿著鍋子,滿臉認真裝模作樣地準備對醬汁味道品頭論足一番,你說這到底是啥情況?
其實都是因為太貪吃啊!這跟法國文豪大仲馬酷愛美食而自己下廚宴請賓客的道理類似,畫中這位紅衣主教也是個不折不扣貪吃鬼,因此忍不住綁上圍裙走進廚房來下指導棋,然後廚師即使很想翻白眼也只能咬牙忍住不要吐槽。其實主教就是這棟豪宅的主人,說它是豪宅,從廚房設備即可瞧出端倪。
廚房裡有設計華美,裝飾著浮雕和貴族家徽圖樣的大型爐灶;灶上牆上皆可見各式讓烹飪愛好者看了會想尖叫的紅銅鍋;廚師左邊另有種類豐沛的蔬果禽肉等食材,還有精心設計過的地板,在在都顯示出主人家的富裕和講究,而各類物體細節描繪也表現出畫家精湛的學院派功力。
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但是身為一個參與過普法戰爭,因傷獲頒榮譽軍團騎士(Chevalier de la Légion d’Honneur ),見識過無情戰場的畫家,維貝爾筆下不會只是表現主教家廚房有多氣派這麼簡單。
維貝爾作品向來以蘊含諷刺深意聞名,《美味的醬汁》不但挖苦當時吹毛求疵、假掰到極致的烹飪技巧,也反應出法國當時正逐漸成長的民主意識。
普法戰敗後,法國進入第三共和時期,一直持續到二戰才終結,前後約70年,算是自1789年大革命以來,法國在動盪了80多年後較為穩定的政權,但是一直到1905年政教分離法(law on the separation of Church and State)施行之前,天主教會仍具有相當大的影響力。
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《美味的醬汁》創作於1890年,當時由於共和政府腐敗,兼之許多高層神職人員過著豪奢的生活,讓藝術家和作家們極力揭露這些偽善面孔背後的真相。
你看,主教鮮紅的服裝和廚師樸素的服色、假掰美食家和只求溫飽的下層老百姓,以及主教那渾圓肥美的大肚子和教士們禁慾苦修的戒律,徹徹底底就是醒目又強烈的對比。
而這些揶揄嘲諷就蘊藏於精心設計乍看有趣的畫面中,維貝爾真是高手啊!
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啊不過這年頭所謂美食家滿街是,輪胎餐廳指南也已經登陸台灣,究竟是否採信就看個人評斷。老話,自己吃過才算數,業配文必須放生,你說是不是?
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同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過5,100的網紅Hi巧喬,也在其Youtube影片中提到,#龍蝦 #晶英軒 #台南 這次帶大家來到台南超隱密的餐廳試吃開箱 其實去台南大家一定想到小吃居多但飯店的餐廳也非常適合帶長輩前來 這樣一桌大概五千上下可以讓一家人開開心心慶生 而且挑嘴的我真的給予高度評分...
餐廳評鑑 在 Facebook 的最佳貼文
遇到高手才知道自己.有什麼?缺少什麼?
為了讓自己更專業.會花時間進修!
Mimi應該是 WFH輕鬆學嘉賓中.認識時間最短.卻很有默契.感覺認識很久的朋友.
(絕對不是裝熟的那種)(每次的對談都是讓彼此能量提升)
有一次聽口語表達王學生/牙醫雅齡在作業中提到mimi
基於好奇秘密客的工作.自己也曾經是秘密客.自己團隊成員都因為工作的關係.都送去進修拿證照.加上是不同的體系.我也好奇差異在哪?所以就跟雅齡說...麻煩跟Mimi說.【我想認識她!】沒多久我們竟然在一個公開場合中巧妙認識.他是台上分享嘉賓.而我是坐在第一排的來賓.那次的巧遇.從虛擬網路.開始有了實際互動交流.....
約了下星期二.下午兩點在金典誠品一樓咖啡聽.那天我提早出門.去相約地點旁的蘋果賣家購買iphone 12.特別用神秘客的角度.看服務人員怎麼銷售服務.跟電信公司的服務銷售有什麼差異?自已以往都是電信公司vip 續約客人.絕對可以比較出彼此之間的差異!光是幫我設定手機所有資訊同步.轉換資料需要1.5小時.都幫我搞定.在服務的過程中.還送了很多贈品(配件)還引導我『建議』買些配件......(我也買了!)那我到隔壁咖啡廳等. 我跟人有約.......好!王先生.我幫你送過去.大約2:30前!
(既然花了錢買東西.也要萃取些案例)
轉身走到下一個『點』大約是1:30分.....走進店家.就看到mimi坐在一個角落.我們互看之後的表情很有趣!她應該認為.我怎麼早到?我想的是不是我記錯時間?
哈哈!原來我們都早到30分鐘!就這樣我們嘰哩呱啦好像是老朋友般的交流.我還打開電腦. 分享她問我的問題......2:10分.王先生你的手機好了喔!剛剛店裡的Lucy把手機送過來.把整個交付流程做的非常仔細.還把『手機』相關配件馬上攤放在桌上拍照紀錄!
蛤~這也要記錄po臉書?才不是拉!既然花錢了!我應該萃取一下整個過程的精華.看哪裡需要優化. 然後問自己.會幫他們做轉介紹嗎?服務有『中』消費者的心嗎?
就這樣.我們又分享很多有關『服務』的案例,高手就是高手.整個下午我們彼此交流.一件事情卻有不同的看法,可以感受到私底下對自己工作的熱情!
這一堂課我們跟大家交流了幾個案例.包含 海洋公園的退票事件.一個好服務10年後還是會想起他.醫美銷售的錯誤案例.都希望大家在我跟Mimi 用不同的角度分析客戶觀感.
很欣賞mimi為了自己的專業.去修了紅酒相關課程與證照.原因不是為了讓自己多喝酒.而是在星級餐廳評鑑時.
能夠明白服務人員介紹酒與餐.適合搭配深度專業!希望這集WFH輕鬆學能讓大家對服務的標準有不同的了解!
(這真的很厲害!)
(我只要酒不難喝就好!在意的是氛圍與跟誰喝?)
(這是那天第一次見面的合影)
(感謝口語表達王 一班.認真的牙醫雅齡同學)
(謝謝 口語表達王一班楊婉怡 po的 海洋志工媽媽的故事.讓整件事有好的串連!)
#wfh輕鬆學銷售服務巧實力
餐廳評鑑 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
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
餐廳評鑑 在 Hi巧喬 Youtube 的最佳解答
#龍蝦 #晶英軒 #台南
這次帶大家來到台南超隱密的餐廳試吃開箱
其實去台南大家一定想到小吃居多但飯店的餐廳也非常適合帶長輩前來
這樣一桌大概五千上下可以讓一家人開開心心慶生
而且挑嘴的我真的給予高度評分
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餐廳評鑑 在 Ting's Bistro克里斯丁 Youtube 的最佳解答
這是我第二次去吃江振誠以及主廚黃以綸的 #RAW ,菜單是回顧2019年的經典料理,整體風格偏向一場料理盛宴,把過去受歡迎、最為滿意的料理在冬季秀出來,同時內部醞釀全新一年的嶄新菜單。對於一些想吃年度精華的人而言,這應該就是最好前往體驗的時刻....
#米其林二星 #全台最難訂餐廳
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■ 牛排如何分級?Prime跟日本和牛一較高下|克里斯丁聊料理
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餐廳評鑑 在 陳寗 NingSelect Youtube 的最佳貼文
想看看米其林對台北美食的評論是否符合你的認知?你可以買一本 2019 台北米其林指南回家看看:https://lihi1.cc/7Tjvw
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近日米其林(米芝蓮)指南將日本壽司之神小野二郎的店「數寄屋橋次郎」除名,從 2007 年拿下三星評鑑後,連霸之路在今年劃下句點。而被除名的原因並不是變得不好吃這種常見的理由,而是因為「不再接受一般人訂位」而遭到除名。因為一般人不能訂,就把人家從評價上除名,這樣做法合理嗎?
米其林指南這本由輪胎公司因為商業行銷考量而打造的美食指南,在經過近百年的經營之後,早已奠定其在美食指南領域中極為崇高的地位,但其不透明的評鑑方式與日漸增加的爭議問題,也讓米其林指南的權威性開始被人質疑,不僅有主廚主動退回星星,甚至還有大廚說出「我認為米其林評論員對美食理解不如我」這樣的話來。如此種種,不禁讓人懷疑:米其林指南真的還有參考價值嗎?
但不管我們如何想,米其林指南的地位依然崇高無比;而根據統計,米其林指南為餐廳、地區旅遊所帶來的行銷貢獻也依然不可忽視。因此一邊是對米其林指南的質疑,另一邊卻是對米其林指南的嚮往,哪怕要花巨額贊助投資,也讓許多地區政府觀光局不惜一擲千金來獲得米其林的親睞。
到底米其林指南是一本什麼樣的書籍?他是為什麼而生,又是為什麼而紅?今天就讓我們來認識認識這本美食指南界的第一把交椅,眾多大廚心中嚮往的天王巨星吧!
#米其林 #日本 #壽司
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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。
3. 我團購我驕傲:
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