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台大演講- 6 點希望我大學就知道的事 & 3 次人生低潮落魄時期故事

我 11 月 10 日受邀在台大校慶、化學系系慶時演講分享，為了這次公開演講，我要和公司申請，法務、政策、公關部門審核同意後才可以公開演講，考慮到活動在我回台灣的不到 12 小時的隔天，以及許久沒有演講，我一度想打退堂鼓。 但後來想著要回饋母校、母系，以及分享經驗給有興趣的朋友、學弟妹、粉絲們，我還是咬著牙，在過去一個月工作很忙之餘，做文件提交申請、以及寫稿、做投影片、練習演講。以下是是我昨天的演講稿，分享給不能到現場的朋友。

謝謝系主任，徐丞志老師的邀請，系辦許小姐的協調聯繫。今天很榮幸可以參與台大及化學系 90週年的慶祝活動，我是 2008 年 80 週年時學士畢業的！ 今天想要從我大學及畢業後這 10 年來的經驗來和大家分享6 點希望我大學就知道的事，以及我 3 次人生低潮落魄的時期故事。

我 2008 年台大化學學士畢業後當兵，2009 年到台大環工所當助理準備出國申請，2010年來美國 Lehigh 念環境科學碩士，後來先在美國 Virginia 新創公司 Hook Mobile 當軟體工程師，2015 年到美國最大的太陽能公司 SolarCity 擔任軟體工程師， 2016 年電動汽車公司 Tesla 併購 SolarCity，所以我有大概 3 個月在 Tesla。 我在 2017 年一月以後是 Facebook 的軟體工程師。 我也是部落格半路出家軟體工程師在矽谷的作者，部落格中分享我轉換跑道成為軟體工程師的心路歷程、在矽谷的所見所聞、以及自我學習成長的筆記。

那今天最重要的主題，希望我大學就知道的事：
第一：希望我那時候就知道 Bitcoin 比特幣...這樣我早些研究， 2009、2010 年有在一個比特幣不到一美元或是很低的時候有買，可能現在就退休了。 哈，這是個玩笑話。我想主要的建議是是要對新趨勢保持開放接受的態度，說不定你可能得到許多意想不到的收穫，這個世界，很多時候 “早” 就是一個很大的優勢。

第二：我在大學的時候除了學校的科目，並沒有多培養我的知識廣度，如果可以的話，我會想要多讀書，在本科之外培養各種不同的領域的知識，了解自我性向並確認人生方向，這樣我可能更早就會開始學習程式，也不需要半路出家了。

第三：多參與實習，接觸業界， 這可能是我最最希望我有早點做的事，在大一開始的每個寒暑假，到業界實習，從業界的工作來了解自己真正想要累積的職業。我在華府綠色和平組織實習的時候確定了我不想要在 NGO 非政府組織工作做像是遊說法案的工作， 我在農業圖書館的時候確定了我不想在政府部門工作，依靠不確定的年度的預算來工作。 我確認我想在民間企業、快速有效率的知道自己能力，如果我的目標改變，我可以隨時調整。而每次實習工作，都幫助我了解到我內心真正的喜好。

第四：我自己是半路出家，我也了解到許多大學畢業生沒有做主修科系的工作， 化學系也不例外，我知道許多朋友，到現在也不是做純化學研究工作。 其實這沒有什麼關係， 我們應該保持開闊的心態，在這個時代找尋可以把你的技能及優勢發揮的職業。

第五： 跨界的合作及新應用是一直在發生的，我知道像現在科技業一直在顛覆許多傳統產業，如果你有新思維，找到好的切入點，我相信有許多藍海領域可以發揮。 當然，請不要誤會我，如果你已經在一個領域有熱情，想要一直專研也是很值得鼓勵的， 像徐丞志老師被Analytical Scientist 評選為 Top 40 Under 40 的分析化學家，就是一個很好的例子，條條大路通羅馬，在一個領域深耕，或者找尋新領域探索，你的人生不論怎麼樣都可以成功， 一切就是看你的選擇、以及你如何付出。

最後： 提升自己的技能， 常常需要永續學習，我認為最重要的能力是學習新知識的能力。 在大學的時候，我們應該多理解及精通學習如何學習， 在線課程 Coursera 上就有一門 Learning How to Learn 的課，大家有空可以去學習這門課。當你的學習能力很好的時候，不管是要專研技術，或是學習新知識都會容易很多。

再來，我想和大家分享我 3 次人生的低潮落魄時期:

第一次落魄是我大學時期，我從小在班上或是學校都是名列前茅， 到高中也不例外，我高中考大學時不知道我真的想做什麼？ 我填志願基本上就是從電機、物理、資工填下來，化學系好像是我第 6 個志願，進入化學系發現真是人外有人天外有天，許多同學是奧林匹亞競賽獎牌得主，或是高中就把一些大一大二的課都唸過了， 我和班上前半段的大神們差距大到真是連車尾燈都看不到。

當然我大一的成績還可以，排名在全系第9 名，主要是很多科目都是像高中一樣。 大二開始比較專業的科目一開始，我的成績就一落千丈，掉到後段 50幾名， 因為有一些轉系生進入化學系，所以總體的學生人數增加到快 70人，大三大四成績稍為好一點，但是其實很多都是靠非本科系的學科來拉成績。

因為我在化學系的本科目中找不到熱情，我大學時代嘗試轉系牙醫系，轉系考試取6名，我考第五名，但是因為我大一的物理化學微積分平均只有 79.69， 不到 80分，牙醫系也不讓我四捨五入，所以還是沒有轉系成功，打擊超大！

我對商管、財經、歷史都有嘗試，但並沒有真的找到我有熱情的領域。那時我常常心灰意冷，覺得我真的唸不下去，我有考慮休學重考，又或者是轉到一些可能大家都在轉出的系，想說比較好過。 好在我那時的女朋友，現在的老婆，極力阻止我，不然我應該就不會在這裡了。 雖然最後我沒有轉系或離開，但是我很多化學系的本科相關的科目都只是 60 幾分低空飛過，我的大學最後是在主修課很弱，通識及外系課程拉抬成績下勉強畢業的。

第二次落魄是出國讀書時期，因為我找不到特別有熱情的科目，但是我想要出國，當兵後我思考到我對環保領域一直有關注，於是我準備出國的方向是環境科學及環境工程方面。 很幸運我有申請上幾間學校， 2010 年我出國讀書， 原本以為會順利一些。我必須要說，美國的學校的讀書壓力比台灣時候大多了， 我從開學第一週的週末就開始要寫作業，讀書準備期中考，一次期中考的進度我覺得是快要在大學一學期的份量。 同時我為了賺學費，當中文助教，一週需要花 20 小時備課、教中文、及改作業，那時候的壓力真的是無比巨大！

我碩士論文的研究題目自然界水體中的汞的揮發模型，是在實驗室做模擬，2012 年畢業前沒有找到工作，當時我有許多同學畢業前都找好工作了， 我從 5 月畢業，一直到 9 月，投了 800 多封履歷，但是一個工作都沒有得到 (可以參考我之前的文章- 面試技巧及心得，如何有條理的說服面試官？)。 我找工作時全美 50 州，只要有看起來有機會我可以符合條件的我都投，我連像是美屬薩摩亞島，這個我都不知道在哪裡的工作我都有申請，但我只有一些電話面試機會，但是都被拒絕沒有得到工作。

不得已，我只好先從無薪實習開始做，我先在華府綠色和平組織做實習做近 3 個月實習，後來在美國農業圖書館參加活動，認識了那時候的台灣人館長劉耀經博士，得到了無薪實習的機會(可以參考我之前的文章- 感謝在美國遇到的貴人- 劉耀經館長、 Terry、Kirk)。那個時候真的算是我人生的最低潮的時候吧，畢竟我也己經畢業了好幾個月，燒了很多錢，但是都沒有找到任何工作 。我的女朋友那時候和我在馬里蘭和另外 2 個學生合租一個 3 個房間的公寓，我們每天都壓力很大的在吵架，但是因為住的地方很小，吵完也都還是在同一個空間，真的很痛苦。

因為在農業圖書館實習要處理資料，我開始學習程式，越學之後覺得很有趣，於是我投入幾乎是所有的有空時間來學習，在學習了大概 5 個月之後，我得到我第一份軟體工程師實習生的機會，工作是在 Virginia 的一家新創公司，雖然公司距離我住的地方有40 英里，大概 65 公里，但是我很珍惜這個機會，每天來回花 2 個多小時開車通勤。 過了 3 個月，我被以正職雇用，正式轉職軟體工程師。 我這個階段的落魄才稍稍緩解。

第三次落魄是到矽谷從新開始：
我當了新創公司的軟體工程師 1 年8 個月後，我說服我太太一起辭掉那時候感覺都穩定的工作， 到矽谷從零開始。那時後聽到我們決定的朋友們都不可置信，想說你這傢伙才剛開始做軟體工程師不到兩年，一下就又頭腦發熱的要去矽谷和別人競爭，我的老婆也覺得我第一個公司 CEO CTO 都很喜歡我，當初給我這個半路出家不太會寫程式的小子機會， 結果我就要離開了，會不會很沒有道義。 但我知道我覺得我的學習曲線及速度遲緩了下來，我想要趁年輕多學習，加上我想要挑戰自我，所以我說服了她和我一起從生活終於勉強收支平衡的狀態，再度變成 0 收入的形況。

因為我覺得我程式的底子還是不好，考慮到我不想再花 2 年上一個碩士，於是我上了一個 3 個月的程式密集班(可以參考我之前的文章- Coding bootcamp 程式語言密集班- 從不會寫程式到3個月被矽谷科技公司雇用的終南捷徑？)，那時候我們找到舊金山一個 Airbnb， 一間房子裡有 4 個房間，住了 9 個人，3隻狗，我們的房間比我們馬里蘭的公寓房間還要小的多，一個房間裡放一張床和一個小桌子就沒了，但租金卻貴得多，每天我一早 8 點出門上課，到晚上 9點或 10 點回家， 一週 6 天連續 3 個月都是如此， 而我的老婆， 那時候白天找工作，有時也探索舊金山， 我們的日子忙碌，但因為在一個新的城市，以及我在學習，有新鮮感讓我們生活不至於太苦悶。

我上完課後，像是我研究所畢業的情況一樣。許多同學 2 週到一個月都找到工作了， 我卻一直被面試公司拒絕。 為了省錢，我們搬了好多次家， 2015年全年我們搬了 8 次家。全舊金山灣區東南西北我們住過好多地方，最短的只住一天，長的也才一個多月，我們那時提著兩大行李箱，四處流浪，總希望在下一個住的地方就可以找到工作安定下來。好在，我大概在上完課後 4 個月找到工作了，我得到在美國最大的太陽能公司 SolarCity 的軟體工程師職位。 我們終於可以租一個公寓而不用一直換住處了。

在矽谷，全世界的人才都在這裡競爭，人多，機會也多，世界知名的科技公司及新創公司，你可以叫出名字的，許多總部都在矽谷，像是 Facebook、Apple、Netflix、 Google、Uber、 Airbnb。Amazon、Microsoft 總部在西雅圖，但在矽谷的辦公室也是越來越大。

我也是在矽谷認識那時候在史丹佛大學當博士後研究員的徐丞志老師，其實很有趣，我發現到現在，我的許多朋友們如果在美國的，大部分最後也都到了矽谷，這裡的景氣真的是很好，工作機會的數量很多，許多公司鼓勵創新、不介意非本科、或是失敗的精神，讓我在這裡也可以有容身之地。

我的化學成績不夠好，很勉強才從台大畢業，在矽谷，我的學經歷真是太不值得一提，我的許多朋友同事都是名校 CS （電腦科學）畢業生，血統純正（可以參考我之前的文章- 你有 Impostor syndrome (冒名頂替症候群) 嗎？）。

為什麼今天要和大家分享我看起來很不順利的人生故事？其實就是因為我是一個普通人，一路走來跌跌撞撞，很多壓力很大的時候，懷疑自我的時候， 許多人不理解的時候。為了當半路出家軟體工程師，我付出了無數個夜晚週末加強自我， 希望我和其他人的差距可以慢慢縮小。大家可能都只會當下看到風光的表面，但是背後無數的艱辛真的是沒有親身體驗無法完全了解。

當然在座的學弟妹，你們的人生才要開始，希望我的大學總結及人生故事可以對妳們未來的選擇有一點啟發， 遇到困難知道這是人生的常態，大家都是辛苦默默的熬過來的。 軟體業有一句話說 You are suppose to struggled 你本來就該為工作掙扎， Anything worth doing is going to be difficult 一切值得做的事情都是困難的 ！

我個人最喜歡的兩句話是
Whether you think you can or whether you think you can't, you're right. 不論你認為你能、或是不能做到一件事，你都是正確的

If someone else has done it then you can do it too. If no one has then you can be the first! 如果有人做過了， 你也可以做到。如果沒有人做過，你可以是第一個做到的！

有些時候我們會妄自菲薄，被別人懷疑，但是當你做了研究，做了足夠的功課，你必須要對自己有自信，堅持自己的選擇。畢竟，這是你的人生， 而你精彩的下一章節，就是從今天的決定及改變開始。

我是 Brian， 2008 年台大化學系學士畢業生，Facebook 軟體工程師，及半路出家軟體工程師在矽谷部落格作者，謝謝大家今天來聽我演講。

https://brianhsublog.blogspot.com/2018/11/WhatIwishIhadknownwhenIwasacollegestudent.html

我是小雛菊花藝學校的花藝師吳妮晏，今天有一些沉重的話想跟大家分享，文長，懇請大家有空的話，把文章看到最後，謝謝大家。

這一個月來，陸陸續續收到一些網友傳來的訊息，告訴我有一個粉絲專頁名為「 人人都可以是花藝師」在五月二十四日發了一篇文章，文章裡面使用了一張我的照片，是我的教學影片的截圖，雖然有打馬賽克，但許多人也都看的出來那個人就是我，當下有點傷心，也不理解發文者為什麼要這麼做，但由於知道此粉絲專頁是一位我很敬重的「花藝大師」所創立的，因此這些日子我選擇沉默，也尊重這位老師的發言，當作一切都沒有發生，即便每每有人傳訊息來告訴我時，我還是會很傷心。

這兩天突然又收到許多網友傳來的訊息了，認為這篇文章雖沒有指名道姓，但明確使用了我的照片，文章內容也用了不雅的字眼「高級的垃圾」，希望我能站出來，思考了兩天，我才會決定在深夜發這篇文章作為聲明。

「人人都是花藝師」這個粉絲頁，是由台灣花藝大師「吳尚洋」老師所創立的，在五月二十四日發的文章裡，放了一些新生代花藝師的作品（不是我的作品），並且在最後一張放了我的照片，文章大概是描述這些作品醜得沒下限，將美的花全部堆在一起變成一團高級的垃圾，並開放大家踴躍投稿曾經被嚇壞的行為和作品。

根據網友傳來的訊息，許多人認為這篇文章有誘導大家「那些老師口中的醜作品都是我的作品」之疑（雖然我並不認同那些作品都是醜作品），稍早有網友於底下發問，老師有解釋，之所以使用我的照片，是因為我在「花束包裝教學」那一集的影片所使用的包裝紙，為老師認為的「韓式包裝紙」，因此老師才會截圖我的照片，想要藉此對台灣花藝體系提出一個質疑（關於網紅、韓系花藝），老師也強調他針對的是「紙」，不是我，也承諾會盡快把我的照片撤下，很遺憾的，已經過了好幾個小時了，截至我送出這篇文章，我的照片還在。

我想針對三個部分提供我的觀點給大家參考，「文章裡的花藝作品是否為醜作品」、「韓式花藝與其他花藝門派的風格」、「老師認為現今花藝圈的亂象」。

1. 文章裡的花藝作品是否為醜作品：
我認為美醜是因人而異的，每個人的審美觀可能因為成長背景、教育水平、文化背景等因素，而有所不同，例如唐朝的人喜歡楊貴妃這樣豐腴類型的女生，但漢朝喜歡的則是趙飛燕那樣纖細的女生；或是亞洲人會覺得范冰冰這樣濃眉大眼的女生很漂亮，歐美人可能會喜歡花木蘭類型的女生，眼睛細細小小的，我相信這樣的舉例大家應該都能理解，被老師放上粉絲頁的作品，都是來自新生代花藝師的作品，他們的美醜，市場機制自然會篩選，既然他們能在市場上留下來，也各自有擁護者，我相信也是有很多人是喜歡他們的作品的。

另外在留言部分，老師清楚明確的點名了兩家花店，分別是「火山」與「opm」，老師認為他口中的這些醜作品充其量只是把花當媒材的隨意創作，對於真的穩紮穩打的專業花藝師來說，何嘗不是一種挑戰與諷刺。

我認為以老師的身分和地位，此言論對於台灣花藝產業並不會帶來良善的影響，只會引導崇拜老師的人來效法這樣的審美觀，並讓老師的擁護者一味的霸凌被老師指名的花店，嘲笑他們的作品，甚至可能造成對立與仇恨，這個社會的「惡意」已經很多了！

還記得吳尚洋老師曾在華視的節目「點燈」裡談到：

「我們不是影印機，你每個人都有自己的人格特質，你在不同的家庭環境，不同的人文狀態之下成長的，那你為什麼要為了去讓一個普世價值而去決定你未來的人生，而且我覺得，為什麼你人本來生來就是不同的個體，你被規定變成這個樣子，那是不快樂的！而且有好多好多我身邊的好多同學，我覺得他們也很有才華，可是他們一直被規定，你所謂的任何人事時地物都要有一個標準答案，那變成每一個人都像影印機一樣。」

我非常認同老師當時節目中提到的論點，但再回到老師現在的行為，是不是不符合老師心目中的「美」，就應該被拿出來發文公開評論為「醜作品」與「高級垃圾」呢？如果這些作品真的有哪個地方需要改進，用「具體」的建議取代「批判性」的字眼會不會對花藝產業比較有幫助呢？例如：花型有什麼問題？色彩搭配有什麼問題？選材哪裡有問題？

再者，直接點名那兩家花店，是否影響了店家商譽？在台灣的花藝產業生存真的不容易，如果無法互相幫助，一起進步，讓台灣的花藝產業有更好的發展，至少不要互相傷害。

2. 韓式花藝與其他花藝門派的風格：
韓系花藝近幾年在亞洲盛行，之所以會盛行，也取決於市場的喜好，如果多數人是不喜歡的，那這個風格不會在近幾年崛起。

關於「風格」，以下是我的觀點：
在我的頻道下方經常會收到觀眾留言「請問這個作品是池坊還是歐式呢？」，其中一則觀眾的留言，也有看到了吳尚洋老師於底下回覆我的觀眾，並引起了一番筆戰，細節大家可以直接到這個連結了解（https://youtu.be/KWA7jWcwxhE）。

我們不可否認現今花藝領域有許多經典的流派，如德國花藝、荷蘭花藝、池坊、草月流、小原流等，這些流派都蘊藏了許多前人歸納與傳承的花藝知識與技巧，也富含花藝歷史的脈絡與時代意義，對於現今花藝發展有著不可抹滅的重要性。

但如果花藝一定要被歸納「你是什麼風格」、「他是什麼風格」、「哪個作品是德國花藝」、「哪個作品是池坊」、「哪個是韓式花藝」，那麼上述我們所提及的花藝流派創始人，在他們當時時空背景所處的朝代，他們算是什麼風格呢？他們所屬的流派與風格是經過幾百年、幾千年被後人流傳與歸納的，如果我們承認他們是一個流派的開拓者，那我們這個年代是否也能擁有和開創屬於我們這個世代的流派讓後人統整與傳承呢？

舉兩個例子給大家參考：

莫札特和貝多芬當年還活著的時候，他們會認為自己是「古典音樂」、「浪漫時期古典音樂家」嗎？依常理來說，
他們的音樂是那個時代的流行樂，經過後來的統整、歸納與傳承，成了我們現在所知的古典音樂。

「池坊」在16世紀的室町時代，池坊專應確立了花道的哲理，《專應口傳》集結了池坊哲學理念的大成，但在這之前，頂法寺的住持為六角堂插供佛花時，他已經認為自己的供佛花為「池坊」花道了嗎？

如果上述的論點成立，為什麼有自己想法的藝術家不能以自己的邏輯、喜好，去慢慢建立自己的風格與教學系統？藝術是表達自我的一種方式，所謂風格都是經由後人彙整與定義的，藝術家能做的，就是不斷的突破自我，如果一個人的風格慢慢成型，有人學習、傳承，就將成為一個流派。

因此，當今流行的「韓式花藝」，以及老師口中的「醜作品」，這一代的我們，沒有人能保證它們是否會成為後人所流傳的花藝流派。

吳尚洋老師經常在節目中鼓勵藝術與創作，不要被普世價值所侷限，一方面卻經常在自己的個人臉書與老師所成立粉絲專頁來批判「他認為醜」的作品，卻又無法「客觀公正」的談論作品的問題，提出「具體」的建議，甚至經常在留言進行嘲笑、沒有建設性的調侃，這跟老師在節目上（華視頻道的「點燈」節目）時所提倡的論點「應該發揮自己、不要被主流價值框限與規範、不要當影印機印出來的東西」，背道而馳。

還記得節目中，老師談論「自己以前如何被霸凌」，遺憾的是，下了節目後的今天，老師已成為台灣鼎鼎大名的花藝大師，老師確實以實力證明了自己，或許老師再也不會被世人嘲笑和霸凌了，但身為在台灣花藝圈有極大影響力的老師，時不時的拿著他的「美學價值」，去框限、嘲諷、批判其他新生代花藝師，這是讓我非常不能理解的。

還記得四月七日，老師曾在自己的個人臉書中發文，針對「花翁」一詞進行講解，當時看了老師的講解也覺得老師講得很好，讓大家更了解花藝的歷史，但其中內文提到「玫瑰花掰開、鬱金香要掰開，所有能掰開的花都不放過，怎麼你們就不能乖乖地用那些盛開的花就好嗎？自然開放的不是比較美嗎？還是都要像你們動了手腳的臉龐一樣，刻意的人為才叫美。」

近來，許多新生代花藝師會將鬱金香和玫瑰花手動開花，其目的是為了增加花朵的層次感，讓作品中有含苞的、微開的、盛開的，象徵花朵不同的生命週期，有的人喜歡，有的人不喜歡，一樣回到市場喜好，如果不是因為有很多人喜歡，這樣的手動開花方式也不會廣為流傳。
但因為老師的影響力，使得部分新生代花藝師因在作品裡為花朵做了手動開花，被老師的追隨者進行人身攻擊，攻擊那些花藝師的花跟臉一樣假，都是人工的，如果這不是霸凌，那什麼才是霸凌呢？

3. 關於花藝門檻變低
吳尚洋老師在那一篇貼文下方的留言提到，「韓式花藝只有拿整個花藝歷史的一部分出來講，花藝門檻變低，對於穩扎穩打的花藝師不公平。」

關於這個論點我想提供兩個部份給大家參考：

（一）今天任何一個花藝師在這龐大的歷史洪流中，每個人都只是花藝歷史的一部份，「池坊」是一部份，「德國花藝」是一部份，「韓式花藝」也只是一部分，更明確的說，吳尚洋老師、作品被老師評論為醜作品的新生代花藝師、或是所有喜歡花藝的愛好者，也只都是一部份，每個人一生的時間有限、資質不同，各自專精的領域也不會一樣，沒有一個人全知全能能夠代表「花藝」，當我們自己認為「別人只是講一部份時」，很多時候我們也無法代表全部。

回到我被吳尚洋老師截圖的那張圖片，那一集的主題是簡易花束包裝教學，內容是分享如何使用一款包裝紙來包裝花束，目的是讓一般民眾沒有辦法像花店一樣買齊各式各樣的包裝紙，一樣可以用影片提供的方式來為自己的花束進行包裝，頻道一直在更新內容，每個禮拜的主題不同，花藝的歷史洪流中許多技術、知識不是不會或是不講，而是一部影片大約15-30分鐘，要一次講完花藝歷史上所有蘊含的花藝知識與技術，相信任何一個老師都無法做到的，所以頻道會慢慢一集一集分成數個單元來分享，文章底下的留言串，有網友提出使用我的照片跟老師想針對的台灣花藝產業現象有何關聯時，吳尚洋老師用韓式花藝、網紅花藝作為一個切入點，因此放入了我的照片來代表韓式花束，因為影片中我選用了防水包裝紙，此包裝紙在花市資材行的名稱為「韓素紙」，表示是對「紙」不對「人」，如果大家有機會走一趟台北花市的花藝資材行，要買到「非」防水的包裝紙其實還有點難度，該說我選錯包裝紙，所以被截圖來做為韓式花束的箭靶嗎？

如果真的對韓式花束包裝有研究的人，可能一眼就能確定，那一集影片的教學並不是韓式花束包裝，術業有專攻，或許吳尚洋老師可能不太了解什麼是韓式花束包裝，才會將我的包裝手法歸納為韓式包裝，不是使用防水材質的包裝紙就等於韓式包裝。

在這花藝的歷史洪流中，有人選擇守護過去的歷史，盡力做好傳承的任務，當然也有人選擇開發新的歷史，不能說誰對誰錯，因為過去的歷史在當時也曾經是創新的產物。

（二）吳尚洋老師認為目前台灣花藝產業亂象導致花藝的門檻低，上過幾堂課就能成為花藝師，對於穩紮穩打在這條路的人不公平。

這個論點我暫時持保留態度，但今天問題出在「吳尚洋老師打了這些文字，卻放我的照片」，我認為這樣的文字意圖就不是那麼單純了！因為我並不是只上過幾門課就出來開業的花藝師（關於我的花藝學習歷程，有興趣了解可以到我的花藝頻道查詢，每一部影片下方的文字描述都有提到，這部分我就不詳述了）而我的YouTube 觀眾有沒有人因為看了我的幾集影片就出來自稱為花藝師或出來開花店呢？這我不能保證，如同沒有人能保證有沒有人看了吳尚洋老師網路上的影片，或是單堂實體課就出來當老師的，如果是這樣，為什麼吳尚洋老師不截圖自己在網路上的授課影片來做作為代表呢？（卻選擇我的？）
另外，我認為花藝門檻變低，照理來說，市場越來越大，應該會吸引更多同好投入，花藝用具、花藝大師課、花藝相關產業、活動、競賽也會更加盛行。

以棒球、籃球、圍棋、書法、街舞、熱音樂團、料理、烘焙或是電競來舉例，請問一個行業門檻非常高，高到離一般民眾太遠，那麼今天要怎麼說服大家來學習或是投入這個領域呢？

任何一個領域都像一座金字塔，不能只存在高端玩家，要供應整個產業鏈，一定要有中間和低端玩家，這樣一來，辦球賽才有看得懂的球迷，辦音樂會才會有聽得懂聽眾購票入場，支撐一個棒球員或是球隊、或是一個電競選手，台灣需要多少球迷、電玩愛好者呢？

同理，支撐一個花藝師或是花藝老師，需要多少花藝興趣的愛好者？

如果今天全台灣的人都不懂花、不喜歡花、不認識花、不具備花藝基本常識，每個人都覺得花藝的門檻很高，也沒有人願意出來推廣，舉辦活動、成立頻道、構思方案，人們連不新鮮的花材都無法辨別，要如何懂得欣賞專業花藝師的藝術作品？如何願意購票去欣賞國際花藝大賽？

如果接觸花藝的門檻低了，那麼花農開心，花市攤商開心，花店開心，花藝資材行開心，花藝教室的老師開心，穩紮穩打並且持續進步的花藝老師也會有學生願意付費進修，停滯不前的老師、沒良心的花店，也能因為國人花藝水平提升，無法再繼續誤人子弟，或是販賣花況極差的花卉。

有危機意識、怕被學生超越的老師，也會繼續往上進修，要求自己提高程度，如果因為學生學兩三堂課就出來自稱花藝師，並且也真的搶走了你穩紮穩打數十年而招生來的學生們，比起檢討這些進行市場推廣的人，應該要檢討自己的數十年專業為什麼會被只學兩三堂課的人輕鬆取代，是別人太有天份？還是自己沒有持續進步？還是自己的審美觀已經被市場淘汰？

一名有持續精進自己的花藝知識與技術的花藝老師，以及只上過兩三堂課就出來當老師和開花店的人，後者教個幾堂課，久了自然沒內容再傳授給學生，而前者因為有持續提升自己，他永遠有教授不完的內容，這樣一來，具備專業的老師自然禁得起時間與歲月的考驗，也沒有不公平的問題，因為市場自然會淘汰不適任的人。

另外，我還想對於這些日子聽到的一些「關於我」的聲音，做一些說明：

Q：為什麼會想要錄製花藝教學影片？

A：去年中旬，我因為一場嚴重疾病，與死神擦肩而過，苟且活了下來之後，因為不太清楚自己還能活多久，也不知道自己待在彰化教課還能教多久，一堂課8-10人這樣教，如果想要讓自己的教學系統推廣出去，在Youtube上面提供教學應該會是推廣效率最快的方式，假設接下來的日子還是不幸走了，那些在網路上的影片也能為自己的人生留下走過的痕跡，即使有一天這些影片沒有人要看了，當我的親友想念我的時候，或許這些影片也能讓他們觀看，所以我的頻道不只有花藝教學，也有一些我自己寫的歌，寫給家人、寫給我的寵物、寫給這個世界，這些都是我想要「留下」的。

Q：把花藝教學影片放在Youtube讓大家免費學習，會導致許多想學花藝的學生不願意踏入實體花藝教室。

A：在我個人學習花藝的歷程裡，意識到學習花藝需要花費大筆的金錢，不是每一位喜歡花藝的人都能負擔的起昂貴的學費，也不是每一位喜歡花藝的人都想成為花藝師，如果能做些什麼讓更多人喜歡花藝、接觸花藝、學習花藝、養成買花習慣，讓花藝不再只有特殊節日才會想起，而是平易近人的走進你我的生活，進而活絡台灣花藝產業，應該是一件很有意義的事情。

我認為網路教學跟實體教學還是有很大的區別，網路教學是老師單方面的給予教學內容，實體教學的優勢在於，學生如果實作上有任何問題，老師可以即時提供指導，或是學生發問時，老師也可以在課堂上因應學生的問題進行更多的教學和講解，這邊我簡單舉一個例子給大家參考：

最近因為疫情的關係，許多運動課程都採取線上教學，重訓教練課、瑜珈課、舞蹈課等，我個人也因此上了線上的重訓教練課，上了幾堂課的心得，就是隔著電腦學習，即便教練示範的動作我都看懂了，看實際上我的肌肉使用是否正確、硬舉和深蹲的姿勢是否正確，教練是無法像往常面對面教學一樣的指導我，因此實體花藝教室是有必要存在的。

因此我即使在Youtube頻道提供花藝教學，我個人的實體花藝教室的學生也不會因此認為以後在網路上學就好，而拒絕走進花藝教室學習，因為對於學生來說，付費獲得老師親自指導仍具有不可取代性。

最後，謝謝大家的耐心的閱讀完這篇文章，這篇文章無意冒犯任何人，只是針對近期發生的事情提供我個人的觀點與說明，花藝應該是很美好的事情，衷心的祝福大家，無論是學習花藝、養成花藝興趣，還是教授花藝，都能開開心心、快快樂樂的，沒有謾罵、仇恨與對立。

小雛菊花藝學校 吳妮晏 敬上

「它將改變一切！」

DeepMind AI解決生物學50年來重大挑戰，破解蛋白質分子折疊問題。

本週振奮全球AI界的消息：Google旗下人工智能企業DeepMind發布了最新 AlphaFold成果，這是全球AI界無比振奮的重大科研突破。蛋白質存在於我們世界中的所有有機物體及奧妙人體中，全新的AlphaFold 算法揭秘了生物學界50年來試圖破解蛋白質分子折疊的難題，這項AI帶來的重大突破，將幫助科學家弄清某些困擾人們的疾病機制、加速找出新型流行病的具體原因（比如今年的全球新冠大流行），促進新藥設計、幫助農業增產、解析可有效降解廢棄物的嶄新成分、甚至探索為大氣減碳的全新解決方案。

我特別期待 AlphaFold 能為人類健康、環境生活推向更寬廣的可能性。在魔幻2020 最後一個月，這真是一個讓人懷抱希望的全新技術可能性，期待 AlphaFold之後締造更多 AI for Good 落地應用。

以下文章詳盡解釋了這項突破，內容經《機器之心》微信公眾號授權轉載。

▎生物學界最大的謎團之一，蛋白質折疊問題被 AI 破解了。

11 月 30 日，一條重磅消息引發了科技界所有人的關注：谷歌旗下人工智能技術公司 DeepMind 提出的深度學習算法「Alphafold」破解了出現五十年之久的蛋白質分子折疊問題。

最新一代算法 Alphafold 2，現在已經擁有了預測蛋白質 3D 折疊形狀的能力，這一複雜的過程對於人們理解生命形成的機制至關重要。

DeepMind 重大科研突破的消息一出即被《Nature》、《Science》等科學雜誌爭相報導，新成果也立刻獲得了桑達爾 · 皮查伊、伊隆 · 馬斯克等人的祝賀。

科學家們表示，Alphafold 的突破性研究成果將幫助科研人員弄清引發某些疾病的機制，並為設計藥物、農作物增產，以及可降解塑料的「超級酶」研發鋪平道路。

「這是該研究領域激動人心的一刻，」DeepMind 創始人、首席執行官德米斯 · 哈薩比斯說道。 「這些算法今天已經足夠成熟強大，足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」

蛋白質對於生命至關重要，它們是由氨基酸鏈組成的大型複雜分子，其作用取決於自身獨特的 3D 結構。弄清蛋白質折疊成何種形狀被稱為「蛋白質折疊問題」。在過去 50 年裡，蛋白質折疊一直是生物學領域的重大挑戰。

DeepMind 的 AlphaFold 讓人類在這一問題上取得了重要突破。在今年的國際蛋白質結構預測競賽 CASP 中，DeepMind 開發的 AlphaFold 最新版本擊敗了其他選手，在準確性方面比肩人類實驗結果，被認為是蛋白質折疊問題的解決方案。這一突破證明了 AI 對於科學發現，尤其是基礎科學研究的影響。

在兩年一次的 CASP 競賽中，各組爭先預測蛋白質的 3D 結構。今年，AlphaFold 擊敗了所有其他小組，並在準確性方面與實驗結果相匹配。

對於不熟悉生物領域的人來說，CASP 的大名可能有些陌生——CASP 全稱 The Critical Assessment of protein Structure Prediction，旨在對蛋白質結構預測進行評估，被譽為蛋白質結構預測的奧林匹克競賽。 CASP 從 1994 年開始舉辦，每兩年一屆，目前正在進行的一屆是 11 月 30 日開始的 CASP14。

而 DeepMind 這一突破有什麼影響？

用哥倫比亞大學計算生物學家Mohammed AlQuraishi 在Nature 文章中的話來說，「可以說這將對蛋白質結構預測領域造成極大影響。我懷疑許多人會離開該領域，因為核心問題已經解決。這是一流的科學突破，是我一生中最重要的科學成果之一。」

▎蛋白質折疊問題

蛋白質的形狀與它的功能密切相關，而預測蛋白質結構對於理解其功能和工作原理至關重要。很多困擾全人類的重大問題（如尋找分解工業廢料的酶）基本上都與蛋白質及其扮演的角色有關。

多年以來，蛋白質結構一直是熱門的研究話題，研究者使用核磁共振、X 射線、冷凍電鏡等一系列實驗技術來檢測和確定蛋白質結構。但這些方法往往依賴大量試錯和昂貴的設備，每種結構的研究都要花數年時間。

1972 年，美國科學家 Christian Anfinsen 因「對核糖核酸酶的研究，特別是對其氨基酸序列與生物活性構象之間聯繫的研究」獲得諾貝爾化學獎。在頒獎禮上，他提出了一個著名的假設：從理論上來說，蛋白質的氨基酸序列應該可以完全決定其結構。這一假設引發了長達五十年的探索，即僅僅基於蛋白質的一維氨基酸序列計算出其三維結構。

但這一思路的挑戰在於，在形成三維結構之前，蛋白質的理論折疊方式是一個天文數字。 1969 年，Cyrus Levinthal 指出，如果使用蠻力計算的方式來枚舉一種蛋白質可能存在的構象，要花費的時間甚至比宇宙的年齡還要長。 Levinthal 估計，一種蛋白質大約存在 10^300 種可能構象。但在自然界中，蛋白質會自發折疊，有些只需幾毫秒，這被稱為 Levinthal 悖論。

CASP 14 比賽最新結果：AlphaFold 中位 GDT 高達 92.4

CASP 競賽由 John Moult 和 Krzysztof Fidelis 兩位教授於 1994 年創立，每兩年進行一次盲審，以促進蛋白質結構預測方面的新 SOTA 研究。

一直以來，CASP 選擇近期才經過實驗確定的蛋白質結構，作為參賽團隊測試其蛋白質結構預測方法的目標（有些結構即使在評估時仍然處於待確定狀態）。這些蛋白質結構不會事先公佈，參賽者也必須對其結構進行盲測，最後將預測結果與實驗數據進行對比。正是基於這種嚴苛的評估原則，CASP 一直被稱為預測技術評估方面的「黃金標準」。

CASP 衡量預測準確率的主要指標是 GDT（Global Distance Test），範圍從 0 到 100，可以理解為預測的氨基酸殘基在正確位置閾值距離內的百分比。 John Moult 教授表示，GDT 分數在 90 分左右，即可視為對人類實驗方法具備競爭力。

在剛剛公佈的第14 屆CASP 評估結果中，DeepMind 的最新AlphaFold 系統在所有預測目標中的中位GDT 達到92.4，意味其平均誤差大概為1.6 埃（Angstrom），相當於一個原子的寬度（或0.1納米）。即使在難度最高的自由建模類別中，AlphaFold 的中位 GDT 也達到了 87.0。

歷屆 CASP 競賽自由建模類別中預測準確率中位數的提升情況，度量指標為 BEST-OF-5 GDT。

CASP 競賽自由建模類別中的兩個目標蛋白質示例。 AlphaFold 能夠預測出高度準確的蛋白質結構。

這些令人振奮的結果開啟了生物學家使用計算結構預測作為科研主要工具的時代。 DeepMind 提出的方法對於某些重要的蛋白質類別尤其有用，例如膜蛋白（membrane protein）。膜蛋白很難結晶，因此很難通過實驗方法來確定其結構。

該計算工作代表了在蛋白質折疊這一具備 50 年曆史的生物學問題上的驚人進展，比該領域人士成功預測蛋白質折疊結構早了幾十年。我們將很興奮，它能從多個方面對生物學研究帶來基礎性改變。 ——Venki Ramakrishnan 教授（諾貝爾獎得主，英國皇家學會會長）

▎DeepMind 這樣解決蛋白質折疊問題

2018 年，DeepMind 團隊使用初始版 AlphaFold 參加 CASP13 比賽，取得了最高的準確率。之後，DeepMind 將 CASP13 方法和相關代碼一併發表在 Nature 上。而現在，DeepMind 團隊開發出新的深度學習架構，並使用該架構參加 CASP14 比賽，達到了空前的準確率水平。這些方法從生物學、物理學、機器學習，以及過去半個世紀眾多科學家在蛋白質折疊領域的工作中汲取靈感。

我們可以把蛋白質折疊看作一個「空間圖」，節點表示殘基（residue），邊則將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互及其演化史至關重要。對於在 CASP14 比賽中使用的最新版 AlphaFold，DeepMind 團隊創建了一個基於注意力的神經網絡系統，並用端到端的方式進行訓練，以理解圖結構，同時基於其構建的隱式圖執行推理。該方法使用進化相關序列、多序列比對（MSA）和氨基酸殘基對的表示來細化該圖。

通過迭代這一過程，該系統能夠較強地預測蛋白質的底層物理結構，並在幾天內確定高度準確的結構。此外，AlphaFold 還能使用內部置信度度量指標判斷預測的每個蛋白質結構中哪一部分比較可靠。

DeepMind 團隊在公開數據上訓練這一系統，這些數據來自蛋白質結構數據庫（PDB）和包含未知結構蛋白質序列的大型數據庫，共包括約 170,000 個蛋白質結構。該系統使用約 128 個 TPUv3 內核（相當於 100-200 個 GPU）運行數週，與現今機器學習領域出現的大型 SOTA 模型相比，該系統所用算力相對較少。

此外，DeepMind 團隊透露，他們準備在適當的時候將這一 AlphaFold 新系統相關論文提交至同行評審期刊。

AlphaFold 主要神經網絡模型架構概覽。該模型基於進化相關的蛋白質序列和氨基酸殘基對運行，迭代地在二者的表示之間傳遞信息，從而生成蛋白質結構。

▎對現實世界的潛在影響

「讓 AI 突破幫助人們進一步理解基礎科學問題」，經過 4 年的研究攻關，現在 AlphaFold 正在逐步實現 DeepMind 初創時的願景，在藥物設計和環境可持續性等領域都產生了重要的影響。

馬克斯· 普朗克演化生物學研究所所長，CASP 評估員Andrei Lupas 教授表示：「AlphaFold 的精確模型讓我們解決了近十年來被困擾的蛋白質結構，重新啟動關於信號如何跨細胞膜傳輸的研究。 」

DeepMind 表示願與其他研究者合作，以進一步了解 AlphaFold 在未來幾年的潛力。除了作用於經過同行評審的論文以外，DeepMind 還在探索如何以最佳的可擴展方式為系統提供更廣泛的訪問可能。

同時，DeepMind 的研究者還研究了蛋白質結構預測如何幫助人們理解一些特殊的疾病。例如，通過幫助識別存在故障的蛋白質，並推斷其相互作用的方式，來理解一些疾病的原理。這些信息能夠讓藥物開發更加精確，從而補充現有的實驗方法，並更快找到更有希望的治療方法。

AlphaFold 是十分卓越的，它在預測結構蛋白質的速度和精度上有著驚人的表現。這一飛躍證明了計算方法對於生物學中的轉換研究，加速藥物研發過程都具有廣闊的前景。

同時許多證據也表明，蛋白質結構預測在未來的大流行應對上是有用的。今年早些時候，DeepMind 使用 AlphaFold 預測了包括 ORF3a 在內的幾種未知新冠病毒蛋白質結構。在 CASP14 中，AlphaFold 預測了另一種冠狀病毒蛋白質 ORF8 的結構。目前，實驗人員已經證實了 ORF3a 和 ORF8 的結構。儘管具有挑戰性，並且相關序列很少，但與實驗確定的結構相比，AlphaFold 在兩種預測上都獲得了較高的準確率。

除了加速對已知疾病的了解，AlphaFold 還具備很多令人興奮的技術潛力：探索數億個目前還沒有模型的數億蛋白質，以及未知生物的廣闊領域。由於 DNA 指定了構成蛋白質結構的氨基酸序列，基因組學革命使大規模閱讀自然界的蛋白質序列成為可能——在通用蛋白質數據庫（UniProt）中有 1.8 億個蛋白質序列。相比之下，考慮到從序列到結構所需的實驗工作，蛋白質數據庫（PDB）中只有大約 170000 個蛋白質結構。在未確定的蛋白質中可能有一些新的和未確定的功能——就像望遠鏡幫助人類更深入的觀察未知宇宙一樣，像 AlphaFold 這樣的技術可以幫助找到未確定的蛋白質結構。

▎開創新的可能

AlphaFold 是 DeepMind 迄今為止取得的最重要進展之一，但隨著後續科學研究的開展，依然有很多問題尚待解決。 DeepMind 預測的結構並非全部都是完美的。還有很多要學習的地方，包括多蛋白如何形成複合體，如何與 DNA、RNA 或者小分子交互，以及如何確定所有氨基酸側鏈的精確位置。此外，在與他方合作的過程中，還需要學習如何以最好的方式將這些科學發現應用在新藥開發以及環境管理方式等諸多方面。

對於所有致力於科學領域中計算和機器學習方法的人而言，像 AlphaFold 這樣的系統彰顯了 AI 作為基礎探索輔助工具的驚人潛力。正如 50 年前 Anfinsen 提出的遠超當時科研能力所及的挑戰一樣，這個世界依然有諸多未知的方面。

DeepMind 取得的這一進展令人們更加堅信，AI 將成為人類擴展科學知識邊界的最有用工具之一，同時也期待未來多年的艱苦工作能夠帶來更偉大的發現。

影片及原文，參考 DeepMind官方部落客 https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology

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上次分享過【減肥25公斤的秘密：含游泳原則分享】的影片之後，有些朋友留言給我，說我應該加點重訓才是，因為我的方式全都是有氧運動。其實我也很想，不過我家裡只有一個很孤單的小啞鈴，一時之間還真的不曉得該如何重訓啊......😅

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主講人/剪輯後製/企劃：廖剛
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