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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。

謝謝你們，我的夥伴　【撰文：王政忠】
2014年9月，我無緣參與在台中進行的台灣教育史上最大規模的教師自主研習，隔年2月，原本已經答應接續主講第二場的我失禮的婉拒了主辦夥伴，最主要的原因是我常年蹲點偏鄉，深刻感受並憂心忡忡這一波由城市點燃的教學改革之火，將造成台灣城鄉差距的再一次急遽拉大。
一直以來，我樂見城市的夥伴們因為社會氛圍逐漸接受並支持，再加上校內或社群的專業夥伴互相扶持，讓學生能夠在課堂內真正成為主角，讓課堂教學能在知識的給予之上，更強調與在乎能力的養成；與此同時，我卻也不忍眼睜睜看著對於城市教學翻轉無感與冷感的諸多偏鄉夥伴們，在行政業務綑綁束縛與員額編制不符需求等諸多制度性與結構性的多年陳疴壓榨之下，只求還有殘餘精力把進度教完，不敢也無法奢求精進精學方法好讓學生真正的學會。
偏鄉教學現場的問題當然不僅只是制度與結構造成，教學人力的來源、流動與素質當然都是，但當我們無法一次到位處理因為時空背景造成的歷史共業，可否至少讓已經待在偏鄉的優質教師夥伴感受到更大的實質支持，而不是淹沒在無邊的行政業務以及無窮無盡的兼代非專業科目底下？
這就是為什麼我會在2013年提出：我憂心忡忡這一波熱血翻轉，會是台灣城鄉差距再一次被急遽拉開的無心之舉。
但，婉拒夥伴的邀約與盛情並非哀莫大於心死，而是因為我仍有夢－先談教學，再談教育；先給支持，再談改變的大夢。
2015年4月，我寫下了這個夢。一個禮拜之後，12位台灣教學現場各擅勝場的熱血教師成了國中小各科召集人，教育部居中協調中正大學師培中心接手所有庶務性工作，一個月後，研習課程所需的50位講師幾乎到齊，5月中官方資金到位同時工作坊架構大致定案，5月底中正大學與嘉義縣網夥伴建構完成網路報名系統以及後續的雲端備課支持平台，6月12日開放網路報名，近900位教師在24小時內報名成功，6月15日當第一個縣市收到報名公文時，將近1400教師早已透過網路與口耳相傳幾近奔相走告的完成了報名，6月18日，當夥伴們與我站在教育部為了宣傳研習所召開的記者會現場時，手機訊息告訴我：報名人數已衝過場地最大容量人數－1700位。
7月13日，當我站上舞台，面對來自山，來自海，來自山海之外的滿場夥伴，擅長並習慣演講的我，選擇了最不擅長的方式－唱歌－來表達我的激動與感動，那是因為現場聚集的正面能量，已讓我暈眩的無法言語，既無能調動辭彙，唯有扯嗓長嘯。
2天一夜過去，寫稿的當下，距離夢的暫告一段落已經一個多月，我仍未正式向所有夥伴致謝。
此刻，我要用我的方式說謝謝。
對於一起打拼圓夢的夥伴而言，我想，真正而最大的謝意是讓大家明白我們一起完成的事的價值何在，以及夢的下一步是什麼。
謝謝你們，我的夥伴。我們一起號召了超過2成比例的偏鄉教師參與了這個夢，這個比例是台灣教育史上教師自主研習前所未有的紀錄。我們看見了參與夥伴因為你們的用心規劃課程而投入而專注，臉上露出滿足與興奮，那是教學生涯多麼珍貴而曾經奄奄一息的火種，夥伴們在研習之後成立或加入一個又一個的備課社團，更是火種延續不滅的證明。
但是浩大的招喚、精美的看板、華麗的舞台以及豐盛的餐點等等等等的確會引來＂大拜拜＂的觀感，我可以預期並坦然接受，既然接受官方資源就得接受官方習慣的或必須的布置，即便夥伴們如我一般來自草根（莽），從未習慣過也未要求過這樣的排場，但我願意面對諸如此類的指教，也請讓我面對就好，我的夥伴們都是無辜的（人是我殺的的概念，哈哈。）
但這並不代表我們未來就必須一直習慣，我有一個夢的籌辦過程，我就不只一次跟夥伴們說＂夢一的戰略目標之一是引起各方對於偏鄉教學的關注，除了讓參與的教師實質獲得教學經驗及技巧的協助之外，讓夢一被偏鄉教師看見是最大的目標＂，為了這個目標，我願意也必須獲得資源的最大公約數－包括人力與資金。如此一來，除了堅持工作坊課程的講師、內容與形式必須貫徹由下而上的自主性之外，其餘的枝節，我都可以讓步，而，既然是我的讓步，當然我也願意更必須承受必然的指正與評議。
我也知道需要努力的還有更貼近教學現場的工作坊課程安排規劃與設計、工作坊對外發言的一致性、k12平台的完善與推廣、報名系統的友善性等等。
但所有的指正、評議以及期許都不會抹殺夥伴們參與建構與熱血成就這一個夢的價值，也不可抹殺。
即便開幕式上台的致詞貴賓或許在不同方面你很有意見，即便閉幕式宣示偏鄉政策的長官已然離職。
但這個夢從頭到尾的心意都如此真切。
真切的環繞在教學支持，真切的環繞在教育改變。
那１７００顆齊聚一堂的熱血心腸，如此真切。
而讓這１７００顆熱血心腸願意從山海之外走出來，聚在一起，並且在離去之後擴散號召下一次，就是各位夥伴成就夢一的最大價值。
謝謝你們，我的夥伴。我們期待夢2夢3之後，工作坊能回歸各地自主開花，讓每年一度的大會成為各領域各年段傑出教學嘗試的發表平台，會場內外是各式各樣的教學軟硬體資源博覽會；此外，讓各地夥伴有暢所欲言的機制，對於各地教學現場的殊異需求或整體方向提出針砭，彙整形成具體政策建言，送交主管機關參考採行。
教育部長在6月底以及7月13日對我們宣示或承諾的偏鄉教育政策在昨日（０８２７）的全國教育局處長會議上有了部分的具體進展，這些宣示的政策大部分集中在行政業務減量，我必須說：雖然未必盡如人意，但卻是我１８年感受到最貼近偏鄉教育現場需求的一次。只是這些進展試圖解決的是教學現場多年以來關於＂事＂的問題，但是＂人＂的問題卻迴避了。
http://udn.com/news/story/9/1148604
我仍堅持但尚未看見改變的許多主張包括：
1.依照不同班級數重新規劃教師編制，以滿足偏鄉小校教學現場的最低教學需求。
2.６班規模以下的學校，行政人力必須合理擴編以解決日益複雜繁瑣的教學升學及輔導管教工作，不論是正式編制、任務約聘或閒置人力活化挪用。
3.人力編制擴編所需的預算必須由中央立法編列，而不是由地方政府自籌買單，這不是地方自治的問題，而是國家必須負責的公平正義問題。
人與事的問題無法脫鉤，教學與行政的連動必須合併思考，否則便是隔靴搔癢虛應故事，緩不濟急事倍功半。
教育部在全國局處長會議上對於行政業務減量的政策宣示，我個人願意給予教育部的夥伴一些掌聲，但掌聲之後，我仍要疾呼：改革尚未成功，長官仍須努力。
當然，需要努力的還有我們－夢的夥伴們。
教學現場問題殊異，教育改革不能全然通案考量，我們需要有更多夥伴透過一個強而有力的發聲平台，提出台灣各地需要被面對被解決的不公平不正義，驅使要求決策者及權力者正視與承擔。
我們期許未來這個夢的舞台是其中不可忽視與無可迴避的主流聲音之一。
謝謝你們，我的夥伴。這就是我們一起圓過的夢與要圓的夢。
後天就要開學了，我們又要再次走進校園，進入我們的課堂，繼續我們的翻轉人生，夢一召集人的檢討會就要召開，夢二的逐夢之旅也要開始規劃，我要在這個時間點上，衷心的謝謝所有幕前幕後，被看見或者不被看見的夥伴們，謝謝所有一起努力過或者仍然堅守平台默默努力的夥伴們，謝謝參與夢一或者即將參與夢二夢三的夥伴們，謝謝你們。
先談教學，再談教育；先給支持，再談改變。
是的，教學支持教育改變，這就是我們未竟之渡的草根教改。

朝天鼻只延長鼻頭不夠！注意這點避免鼻孔外露｜ 依心唯美 謝東穎醫師

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#朝天鼻 #鼻孔外漏 #露鼻孔
#謝東穎醫師 #整形外科 #隆鼻 #隆鼻手術

這次的鉤針是透過書本學的～
我也真的很會買工具書ＸＤ
不知不覺家裡也累積了一些手作書呢！
蝴蝶結做完本來不知道該放哪裡好
現在剛好給我的小狐狸有一個溫暖的圍巾（說好的蝴蝶結呢）
如果你也想入門鉤織的話
蠻推薦這本書的
在學習的過程一定得搭配QR code的影片才會更上手
不過有個小小小缺點
有稍微帶過如何結尾
但是沒有特別圖解教結尾
(所以我就自己摸索了XD)

✂Tools════════════════════
1.鉤針 8/0 crochet hook
2.毛線(2.5-3粗度) yarn
3.毛線縫針 needle
4.剪刀 scissors

✂碰果手作 人氣影片══════════════
2種英文藝術字 新手快速上手~增加手帳、卡片色彩
https://www.youtube.com/watch?v=IiRwiCygSX8

底片膠卷 相片卡片 製作教學
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5個 大創 開學文具用品 (手作+分享)
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情人節 掰掰啾啾 環保卡片盒
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舊衣改造#2 牛仔褲手搖杯提袋製作
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1. bo-tto hidamari
2.goraku iinkai

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