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陳建仁副總統接受美國「時代雜誌」(TIME)專訪全文

http://time.com/4783772/taiwan-health-who-wha-china/

陳建仁副總統日前接受美國「時代雜誌」(TIME)專訪，闡述臺灣對全球公衛及衛生醫療的貢獻與成果，並針對台灣此次未獲邀出席今年的世界衛生大會，表達強烈不滿，呼籲世界衛生組織遵守其憲章和普遍適用原則，讓台灣對全球健康持續貢獻。

　　副總統致詞：

　　首先，對於台灣未獲邀出席今年的世界衛生大會，我要表達強烈的不滿。

　　世界衛生組織是屬於全球社會的非政治性組織，其成立是為了世界各國人民的健康與福祉。身為國際社會成員，台灣人民當然有權參與國際衛生相關活動，包括世界衛生組織的活動。

　　過去幾個月來，我們的很多國際友人和夥伴努力支持台灣的參與，讓大家更了解這項議題，我們對此深表感謝。這顯示台灣在世界衛生的寶貴貢獻，已獲得認同。

　　自1996年至今，台灣在國際醫療和人道的援助金額已超過60億美元，嘉惠80多個國家。台灣在全球防疫的努力，願意分享完善的公共衛生和臨床照護經驗及國際知名的全民健康保險，深獲肯定。遺憾的是，這麼多的努力卻仍沒能讓台灣出席世界衛生大會。

　　健康沒有國界，全球網絡的缺口會減弱防疫工作的成效。儘管台灣今年未獲邀請，衛生福利部仍率團前往日內瓦，以便透過密集雙邊會議，與其他友好國家進行合作與交流，降低台灣缺席世界衛生大會的衝擊。

　　根據世界衛生組織憲章，健康是每個人的基本權利，不因種族、宗教、政治、經濟或社會情況而有差別。世界衛生組織是為全人類的健康而成立，沒有任何人有權限制我們的參與。面臨全球化迅速發展、跨國界疫病以及新型疾病蔓生之際，世界衛生組織將台灣排除在外，不僅危及數千萬民眾，並使得全球健康安全網絡出現漏洞。

　　這個網絡的缺口會造成致命的後果。例如，2003年嚴重急性呼吸道症候群(SARS)重創全球防疫體系與太平洋區域經濟體，台灣因為被阻斷於疫情即時通報之外，以致傷亡嚴重。尤其，當世界衛生大會呼籲保護台灣人民免於遭受如此不公待遇時，中國大陸卻回應冷淡。

　　因此，我們才不斷急切呼籲世界衛生組織遵守其憲章和普遍適用原則。台灣參加世界衛生組織，應該基於台灣二千三百萬人民的健康需要，以及我們對國際社會的貢獻能力。世界衛生組織只有將台灣納入，才能落實不遺漏任何一個人的承諾。在世界衛生組織和其成立原則之間，不應該有任何阻撓，政治尤其不可。

　　副總統答問內容如下：

　　問：感謝您的說明。世界衛生大會網路報名最後期限已過，台灣是否已完全不可能正式獲邀以觀察員身分出席？台灣政府與世界衛生組織秘書處有無任何直接溝通？還是日內瓦方面一直默不作聲？

　　答：推動參與世界衛生大會是我全體人民的共識，也受到國際社會普遍支持。我們過去獲邀參與世界衛生大會的表現及貢獻，也獲得國際社會的肯定。今年我國已多次清楚向世界衛生組織表達期盼第9度受邀與會的立場，世衛秘書處也跟我們保持密切聯繫。

　　對於世界衛生組織迄未寄來邀請函，我們深感遺憾與失望，也呼籲世衛正視美國、日本、加拿大與其他理念相近國家，以及國際醫衛團體共同支持台灣參與世界衛生大會的訴求。

　　世界衛生組織憲章載明，享受可能獲得的最高健康標準是每個人的基本權利之一，不因種族、宗教、政治信仰、經濟或社會條件而有差別。

　　這次，儘管我們極力爭取參與世界衛生大會，但遺憾地卻未得到正面回應。

　　問：您認為台灣還有機會出席嗎？台灣是否可能在最後一刻接到邀請？

　　答：截至目前為止，我不期望台灣能接到任何形式的邀請，儘管中國大陸說會處理這些問題，會顧及全球健康及台灣的需要，但我們認為機會真的很渺茫。

　　問：上週他們改變做法，明確把台灣拒絕承認「九二共識」及「一中原則」，跟台灣參與世界衛生大會連結在一起。如您所說，台灣被排拒在外，對全球健康將有負面影響。但若為大眾利益著想，台灣是否應在這個議題上做出政治讓步？

　　答：我認為政治分歧不應凌駕人權與健康，這點很重要，最近民調顯示，逾七成民眾不認為接受「九二共識」應是台灣參與世界衛生大會的先決條件。而且，我不認為政治干預對世界衛生組織是件好事，誠如我剛才所提，世界衛生組織憲章載明，健康是全人類的人權，不因政治信仰而有所差別，因此我們強烈不滿世界衛生組織的決定，並強烈抗議中國大陸以與健康無關的政治干預，阻撓台灣參與。

　　問：台灣是否曾和北京進行過任何正式或非正式的討論，試圖在這方面達成妥協？

　　答：是的，我們的陸委會曾試圖與中國大陸聯繫，表達我們參與世界衛生大會的意願，但沒有得到任何回應。

　　問：你之前曾談到台灣無法參加世界衛生大會的健康風險。你能詳細說明這些確切的健康風險有哪些嗎？台灣是否會因得不到特定資訊或程序，導致對公共衛生造成不利的影響？若是，您可以明確指出有哪些？

　　答：我想提一些重大的疾病，例如2003年發生SARS疫情時，除了台灣以外，世界各國都能取得病毒及疫情的資訊等等。我們從世界衛生組織那裡一無所獲，唯一獲得的協助是來自美國疾病管制局。所以我們從美國疾病管制局拿到病毒，開始分子診斷。然後我們取得疫情資訊，但沒有得到世衛的任何協助。當世衛要求台灣報告所有可能的SARS病例時，我們照做，因為我們認為透明對於任何疫情控制都非常重要。

　　台灣希望成為一個良好的國際公民，特別是在全球衛生方面。所以我們向世衛報告了所有可能的病例，並請求協助，但卻沒有得到任何幫助。沒有病毒，沒有資訊，沒有控制策略，什麼都沒有。

　　我們必須奮力求生，這一拖延導致台灣傷亡慘重，當時有15萬人在家隔離，學校也關閉了。最後我們有37人死於SARS。如果我們有機會早日獲得病毒和所有資訊，我不認為台灣會遭致如此大的損失。

　　問：所以您認為這37名病患死亡就是歸因於世界衛生組織的延遲協助？有證據可以證明這與缺乏世衛協助有直接關聯？

　　答：我們在2003年3月初向世界衛生組織通報案例，並請求協助，世衛兩個月之後才派團來台；我們請求世衛提供病毒，也沒拿到。病毒可以用來研發分子診斷，這對早期發現感染者，非常重要，而分子診斷需要病毒的基因序列才能進行。

　　問：世界衛生組織有說明拖延兩個月的原因嗎？拖延對於本區域有何影響？有導致疫情擴散嗎？您有證據可以證明造成了SARS擴散嗎？

　　答：因為我們不是世衛會員國，他們說會請中國幫我們，但我們根本就沒有得到幫助。

　　這導致SARS在台灣擴散。我們小心謹慎控制SARS疫情，傳送所有資訊，幫助其他國家保持警戒，這造成台灣被列為旅遊限制地區。我們知道一旦通報案例，我們會受其害，但最終還是認為應該通報。其他國家知道台灣出現疫情時，都想來了解我們如何控制疫情。韓國、日本、加拿大、美國和一些東南亞國家的醫生都來台，就如我說的，我們想提供協助。

　　您問37名病患的死亡是否因為世界衛生組織的延遲所造成？我認為，疫情控制由於資料的延遲而受挫，但我也不能將這37名的死亡全都歸咎於世衛延遲提供資料。當然，如果我們能提早啟動防疫，能有策略並獲得病毒，那疫情就會更早獲得控制，傷亡就會更少。

　　問：台灣的疾病防治似乎已經成功，有相當高水準的醫療服務，而且如您所說，台灣的醫療專業人員已經在世界各地建立了良好的網絡。何以出席世界衛生大會還這麼重要？難道台灣在重要醫衛議題上的資訊與交流還不夠嗎？防止傳染病擴散的程序也已經很健全了，為何還需要參加世界衛生大會？

　　答：原因有兩方面。首先，我們需要獲取最新全球醫衛資訊。例如，台灣沒有中東呼吸症候群和伊波拉疫情，但伊波拉、中東呼吸症候群和茲卡病毒都可能傳至台灣。例如，我們有機場入境者的茲卡病例，也有大陸人士過境台灣疑似伊波拉的病例。因此，我們需要獲得最新的疫情資訊，以做好邊境檢疫。我想順帶一提，台灣桃園國際機場每年有超過6,000萬人次的入出境旅客。因此不論監測任何種類的傳染病，我們都必須保持高度警覺。對台灣而言，掌握最新資訊非常重要。我們很幸運，目前尚未遭到任何感染，然而，這些疾病仍有可能透過快速便捷的全球運輸系統，擴散到台灣。因此我們必須取得最新疾病資訊，我們也需要針對所謂不明疾病、新興疾病，制定早期診療、預防及控制的政策。世界衛生組織會傳播、分享類此最新醫衛資訊，我們絕對需要取得這些資訊，才更能防治全球疫情的擴散。

　　第二部分也十分重要。台灣是優良世界公民，願與所有世界衛生組織會員國分享我們的經驗。例如，最近聯合國永續發展目標有把消除瘧疾、肺結核、愛滋病、肝炎列入。台灣有相當豐富的經驗，非常樂意與世界衛生組織會員國分享經驗與知識，並協助他們。例如，台灣是最早實施全國性B型肝炎疫苗接種計畫的國家，由於該計畫相當成功，世衛因此將B型肝炎疫苗列為「擴大預防接種計畫」的一部分。最近我們的B型/C型肝炎防治計畫也受到世衛的肯定。我曾應蒙古衛生部邀請，到蒙古分享我們的經驗，會議是由世衛的區域辦公室所籌劃。

　　我認為我們能在全球公衛方面有所貢獻。台灣正與美國在台協會共同成立「全球合作暨訓練架構」，在此架構下，我們針對茲卡、登革熱、蚊媒疾病等早期診斷，舉辦研習計畫。各地區的醫療專業人員來台參加研討會及實驗室訓練時，我們盡所能地分享知識。

　　我認為我們的參與具有雙重功效。首先，保障台灣人民的健康和生命，其次，幫助其他國家控制傳染病和非傳染性疾病。

　　問：過去一年來，世界衛生組織發言人表示，台灣有參加世衛相關技術會議。所以台灣不是已經有所需要的最新醫衛資訊？

　　答：我想說的是，台灣申請參與世衛相關技術會議，有超過半數完全遭到拒絕。中國大陸及世衛發言人的說法並非事實。

　　問：台灣仍然有獲取疾病的最新資訊嗎？或者也被排除在資訊交流及資料庫外？

　　答：台灣無從取得世界衛生大會的資訊。當然，我們能取得所有已出版的醫學文獻，但是我們無法取得全球策略、國際合作等資訊。

　　問：所以你們也無法透過自身的國際人脈網絡取得資訊？

　　答：沒錯。

　　問：你們能否從夥伴那兒取得資訊？您剛提到有與韓國、日本的疾病管制局合作。

　　答：如果我們提出特殊需求，他們也許會提供，但是會延遲提供。

　　問：您剛提到第二點有關台灣的貢獻，蔡總統也一再提到台灣在醫療和疾病防治的貢獻。媒體也報導，台灣在阿茲海默症、第二型糖尿病、肥胖研究的發展。請您多加說明台灣在這些疾病及其他醫療突破上能有什麼樣的貢獻？

　　答：我可以與您分享一些台灣對全球公衛的貢獻，其一就是非傳染性疾病的防治。在心血管疾病方面，台灣擅長篩檢高血壓、高血糖症、高血脂症，我們稱之為心血管疾病風險因子篩檢計畫，一旦病患確診，我們即展開追蹤治療等。我們建立了一個模式，就是以社區為基礎，關懷心血管疾病高風險民眾。

　　其二是老年失智，我們發展了一套中文版的診斷方式，已經廣泛使用。有關醫藥發展，我們的醫藥業近年也有相當優異的表現。例如，我們最近成功研發對抗肺炎雙球菌的抗生素，獲得美國食品藥物管理局、台灣食品藥物管理署、中國國家食品藥品監督管理總局的核准上市。我們也研發了一項治療胰臟癌的新藥，以及早期檢測子宮頸癌的診斷工具。在新藥、新診斷技術、新疫苗方面，台灣的醫療成果可觀。不只如此，我們與世界衛生組織有些聯繫，將我們的抗生素分發給開發中國家。我們也與鄰近國家進行登革熱疫苗的臨床試驗等，我們的成果能幫助其他國家。再舉一個例子，我們有效控制瘧疾，我們的醫療團到了聖多美普林西比之後，當地瘧疾感染案例便急速下降，整間醫院幾乎是空盪盪的，因為所有病患都痊癒了，這是台灣成功協助他國的例子。

　　問：這個週末是蔡總統就職一周年。針對這個議題，她有可能發表任何聲明或以微妙的說法來解決這個問題，或與中國達成某種妥協嗎？

　　答：總統上週已表達她的想法，並提到她對此議題的態度。她認為我們應盡最大的努力，與中國大陸維持可持續、可預測且一致性的兩岸關係。但是參加像世界衛生大會的非政治組織，我們不認為任何一種政治妥協是我們參加世界衛生大會的先決條件。蔡總統總是盡力推動雙邊對話，因為她認為，兩岸穩定對本區域的安定至關重要。

　　問：您剛提到，有許多國家支持台灣參與世界衛生大會，儘管如此，台灣仍未獲邀，世界衛生組織是否受到中國掌控？

　　答：您認為呢？

　　問：這是我提出的問題。

　　答：我們認為是的。回顧2003年時，我們想要出席世界衛生大會，卻得到許多非常不友善的回應。他們聲稱，中國會照顧台灣人民的健康，所以，台灣不須參與世界衛生大會，他們會處理好一切事情。但是，事實並非如此。

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。

分享好文，中學生要學電腦嗎？
作者：創新工場CTO、人工智慧工程院執行院長 王詠剛

文章来自半轻人微信公众号（ban-qing-ren）
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朋友的孩子高中剛畢業，已拿到美國頂尖大學（非電腦專業）的錄取通知。疫情影響，不知何時才能去學校報到。孩子想抓緊學習一下程式設計，為大學打好基礎。這孩子找我聊了一個多小時，從如何學程式設計，聊到非電腦專業和電腦專業的路徑差異，又聊到如何從不同角度認識電腦與程式設計。聊得比較寬泛，不知是否對這孩子有用。

回想我自己的高中時代：那時雖迷戀程式設計，卻完全沒有懂行的人指導。在我們那個四線城市的廠礦中學裡，開設電腦興趣課的老師知道的資訊還沒我多。我高一時跑到北京中關村逛街，卻完全沒意識到中國第一代頂尖程式師當時就在我身邊的低矮辦公樓裡寫代碼（這話說得並不準確，比如求伯君那年就主要是在珠海做開發），鼎鼎大名的UCDOS、WPS、CCED就出自他們之手……我在當時街邊的一家書店（位置似乎就在今天的鼎好大廈對面）買到了許多種印刷品質極低劣的電腦圖書。用今天的標準看，那就是一批盜版影印或未授權翻譯的國外圖書。可那批書竟成了我高中時代最寶貴的程式設計知識來源。

顯然，我在高中時根本就是野路子學電腦。現在後悔也沒用，當時我的眼界或能觸及的資源就那麼多。如果能穿越回30年前，我該對喜歡程式設計的自己說些什麼呢？這些年，我與世界上最好的一批程式師合作過，也參與過世界上最有價值的軟體系統研發——我所積累的一些粗淺經驗裡，有哪些可以分享給一個愛程式設計的中學生？

【問題1】中學生要不要學電腦？

當然要！

每個中學生都要學。只不過——建議大部分中學生使用“休閒模式”，小部分（不超過10%）中學生使用“探險模式”。

啊？兩個模式？那我該進入哪個模式？⟹請跳轉至【問題2】

【問題2】選哪個模式？

你癡迷電腦嗎？比如，你玩遊戲時會特別想知道這遊戲背後的代碼是如何編寫的嗎？再比如，就算老師家長不同意你學電腦，甚至當著你的面把電腦砸了，你也要堅持學電腦嗎？如果是，恭喜你進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】

你對數學有興趣嗎？比如，你看到街邊建築的曲線，就會在腦子裡琢磨曲線對應的函數或方程嗎？每當手裡攥著幾粒骰子，你就會不由自主地計算概率嗎？如果是，歡迎進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】；當然，如果有些猶豫，也可以先進入“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

即便你對電腦和數學興趣不大，家長、老師還是強烈建議你學電腦嗎？就算你一百個沒時間一千個不願意，家長、老師還是會逼著你學電腦嗎？如果是，建議你主動進入“休閒模式”並向家長、老師彙報說“我已經按照前谷歌資深軟體工程師的專業建議在認真學程式設計了”⟹請跳轉至【問題100】

其他情況，一律進入“休閒模式”。⟹請跳轉至【問題100】

【問題100】休閒模式 | 主要學什麼？

“休閒模式”將電腦視為我們生活、工作中的必備工具，主要學習如何聰明、高效、優雅地使用計算設備。這裡說的計算設備，包括所有形式的電腦、手機、遊戲機、智慧家電以及未來一定會進入生活的自動駕駛汽車。

什麼什麼？你已經會用電腦、會玩手機、會打遊戲了？別著急，慢慢往下看。

【問題101】休閒模式 | 我會用搜尋引擎嗎？

我知道你會用百度搜習題答案。但，習題答案不是知識。你會用搜尋引擎來搜索和梳理知識嗎？請試著用電腦和你喜歡的搜尋引擎來解決如下兩個問題：

（1）圓周率𝜋的計算方法有多少種？每種不同的計算方法分別是由什麼人在什麼時代提出的？借助電腦，今天人們可以將圓周率𝜋計算到小數點後多少位？將圓周率𝜋計算到小數點這麼多位元，一次大概需要花掉多少度電？

（2）全球大約有多少個廁所？在發展程度不同的國家，分別有多少比例的人可以享用安裝了抽水馬桶的衛生廁所？為什麼比爾·蓋茨曾大力推動一個設計新型馬桶的研發專案？比爾·蓋茨的公益組織在這個專案上大約花費了多少資金，最終收到了多大的效果？

如果你沒法快速得到上述問題的全部答案，那就給自己設一個小目標：一個月內，學會用搜尋引擎系統地獲取、梳理一組知識點的全部技巧。

【問題102】休閒模式 | 接下來學什麼？

建議學好典型的工具軟體。比如，我知道你會用Office了，但用Office和用Office是很不一樣的。對生活、學習、工作來說，學好、學透一個工具軟體比鑽研程式設計技巧更實用。

 你會用Excel來管理班級公益基金的預算和實際收支情況嗎？
 你會用Excel做出過去20年裡全球大學排名的演變趨勢圖嗎？
 你會用Word排版一篇中學生論文嗎？論文中的圖表和最後的參考文獻部分該如何排版？
 你會用Word編排一份班級刊物，包含封面、扉頁、目錄、插圖頁、附錄、封底等部分，可以在列印後直接裝訂成冊嗎？
 PowerPoint呢？你有沒有研究過蘋果公司發佈會上那些幻燈片的設計？當約伯斯（多年以前）或蒂姆·庫克站在幻燈片前的時候，他們的演講思路是如何與幻燈片完美結合的？

還有哦，別忘了學學如何為數碼照片做後期，如何用電腦或手機剪視頻，如何為剪輯好的視頻配字幕，如何將照片、音樂、視頻等素材結合起來，做出一段吸引人的快手/抖音短視頻。

最後，抽空玩玩那些設計精妙的遊戲吧，比如《紀念碑穀》、《塞爾達傳說：曠野之息》之類；同時，遠離那些滿屏廣告，或者一心騙你在遊戲裡充值花錢的垃圾。

【問題103】休閒模式 | 不學學知識嗎？

當然要學知識。下面每種實用的電腦知識都夠大家學一陣子了。

（1）色彩知識：你知道同一張數碼照片在不同品牌的手機螢幕上、不同的電腦螢幕上、不同的智慧電視上顯示時，為什麼經常有較大色差嗎？你知道有一些色彩只適合螢幕顯示，不適合列印輸出嗎？你知道軟體工具裡常用的RGB、HSL之類的色彩空間都是什麼意思嗎？如何在設計PowerPoint幻燈片時選擇一組和諧美觀的色彩？

（2）字體知識：你知道什麼是襯線字體，什麼是無襯線字體嗎？你知道網頁中常用的英文字體都有哪些嗎？你知道商務演講時最適用于幻燈片的英文字體有哪些嗎？你知道電腦和手機常用的黑體、宋體、仿宋體、楷體等中文字體分別適合哪些實際應用場合嗎？你會將不同字體混排成一個美觀的頁面嗎？

（3）網路知識：你知道5G是什麼嗎？你知道5G和4G在通信頻寬、通信距離上的具體區別嗎？你知道什麼是路由器，什麼是防火牆嗎？你知道如何配置路由器，如何配置防火牆嗎？微信或QQ聊天時，對方發的文字、語音或視頻是如何傳送到你的手機上的？

（4）應用知識：淘寶中搜索得到的商品資訊是從哪裡來的？商品是按什麼方式排序的？為什麼購物APP經常會推薦給你一些曾經買過、看過的商品？你知道如何為自己建立個人網站嗎？你知道如何管理微信公眾號嗎？

（5）安全知識：你知道網路上的釣魚攻擊是怎麼回事兒嗎？你知道什麼是電腦漏洞嗎？你知道駭客為什麼想把一大批受攻擊的電腦變成可以遠端操控的傀儡機嗎？你知道為什麼現在很多手機APP都要通過短信發送驗證碼嗎？如果驗證碼被壞人截獲，你會面臨哪些風險？

這裡只是舉例。實用的電腦知識還有很多。大家可以自己發掘。

【問題104】休閒模式 | 我需要學程式設計嗎？

可以學，但不是必須。即便學，也只需要根據自己的需要，學那些最能幫你解決現實問題的部分。

【問題105】休閒模式 | 我該學什麼程式設計語言？

在“休閒模式”裡，電腦就是工具，程式設計也是工具，夠用就好。學什麼程式設計語言，完全看你想要電腦幫你做什麼。

• 如果你想對資料處理有更多自主權，那不妨學學Python；
• 如果你想做簡單的交互演示程式，那就先把JavaScript學起來；
• 如果你想更好、更快地寫論文，那不妨學學LaTeX（什麼什麼，LaTeX不是程式設計語言？你太小看LaTeX了）；
• 如果你想學做簡單的手機APP，那麼，Android手機就學Java，蘋果手機就學Swift好了；
• 如果你只想知道程式設計是怎麼回事，那……從Python或JavaScript開始就行。其實，跟五六歲的小朋友一起學學Scratch圖形程式設計也不錯。

【問題106】休閒模式 | 我需要學人工智慧嗎？

在“休閒模式”裡，最需要學的不是“人工智慧的實現原理”，而是“什麼是人工智慧”，以及“人工智慧能做什麼，不能做什麼”。

• 在手機上試一試，人工智慧做語音辨識時能做到什麼水準？哪些話容易識別，哪些話不容易識別？
• 打開機器翻譯軟體，試一試哪些資訊翻譯得好，哪些資訊翻譯得不好？
• 手機上的拍照軟體一般都有人臉識別功能。試一試人臉識別在什麼場景下做得好，什麼場景下做得不好？
• 找一部講人工智慧的科幻電影，用自己的判斷解讀一下，電影裡哪些技術有可能成為現實，哪些技術存在邏輯矛盾。

【問題107】休閒模式 | 推薦什麼參考書、參考文獻？

書不重要，豆瓣評分7分以上的電腦應用、程式設計甚至科普類圖書都可以拿來翻翻。

直接在知乎裡搜索你想瞭解或學習的知識點可能更有效率。

如果你意猶未盡，覺得自己剛活動開筋骨，還想挑戰更高層次，歡迎進入“探險模式”。⟹請跳轉至【問題200】

否則，“休閒模式”到此結束。⟹請離開此問答

【問題200】探險模式 | 主要學什麼？

“探險模式”需要有挑戰精神。電腦科學的世界技術演進快，脈絡複雜，要想在探索時不迷路，你得通過有順序、有系統地學習電腦知識，慢慢構建出一張可以在未來幫你走得更遠的思維地圖來。

在“探險模式”裡，電腦就不止是一件能快速計算的工具了。電腦更像是我們大腦的一種延伸。這既包括認知能力的延伸，也包括認知邏輯的延伸。隨著學習深入，大家會逐漸體會到電腦所具有的多維度能力：

 電腦是一種可以表示不同類型資訊（數、符號、文字、語音、圖像、視頻、虛擬空間、抽象邏輯）的“資訊管理機”；
 同時，電腦也是一種可以連續執行指令以完成特定的資訊處理任務的“指令處理機”；
 同時，電腦還是一種可以在知識與邏輯層面完成特定推理任務的“知識推理機”；
 同時，電腦也是一種可以從人類給定的資料或自我生成的資料中總結規律，建立模型，自主完成某些決策的“智慧學習機”。

“探險模式”的目標就是盡可能準確地認識電腦，掌握有關電腦運行的最基本規律。有了這些基礎。未來在大學期間或工作中，你就能更容易地設計電腦軟硬體系統，或是設計出碳基大腦（人類）與矽基大腦（機器智慧）之間的最佳協作方案。

【問題201】探險模式 | 我的英語水準足夠嗎？

蘋果每年秋季的新品發佈會，不加字幕的話，你能聽懂多少？

 能聽懂大部分：建議在學習電腦的過程中，盡可能使用英文教材、英文文檔。
 能聽懂小部分：建議將原來準備學電腦的時間，分出一部分來學英語。
 只能聽懂“你好”“再見”之類：⟹請離開此問答。然後，把原來準備學電腦的時間用於學英語，六個月後再回來。

【問題202】探險模式 | 我的數學水準足夠嗎？

 如果你是數學和數學應用小能手——較複雜的數學問題總能快速找到核心思路，或快速簡化為簡單問題；很容易就能將抽象概念映射到具體的數學圖形，或將數學問題與相應的現實問題關聯在一起：請繼續探險之旅。
 如果你應付正常數學課程感到吃力：建議將原來準備學電腦的時間，分出一部分來學數學。
 如果你還搞不清楚什麼是方程、函數、集合、概率……：⟹請離開此問答。然後，把原來準備學電腦的時間用於學數學，六個月後再回來。

【問題203】探險模式 | 為什麼強調英語和數學？

（1）統計上說，最好的電腦參考資料大都是英文寫的，最好的電腦課程大都是用英文講的，最新的電腦論文大都是用英文發表的。

（2）函數、方程、坐標系、標量、向量、排列組合、概率這些中學數學裡會初步學習到的數學知識，是電腦科學的基礎。

【問題204】探險模式 | 電腦知識那麼多，正確的學習順序是什麼？

最重要的順序有兩個。建議先從順序一開始，學有餘力時兼顧兩個順序。

順序一：自底向上，即，自底層原理向上層應用拓展的順序。

 電腦原理的基礎知識：
 為什麼每台電腦（包括手機）都有CPU、記憶體和外部設備？
 （馮·諾依曼體系結構的）記憶體中為什麼既可以存儲資料，也可以存儲指令？
 CPU是如何完成一次加法運算的？
 程式設計語言的基礎知識：
 資料類型，值，變數，作用域……
 語句，流程控制語句……
 過程、方法或函數，類，模組，程式，服務……
 編譯系統的基本概念：
 電腦程式是如何被解釋或編譯成目標代碼的？
 演算法和資料結構的基礎知識：
 陣列，向量，鏈表，堆，棧，二叉樹，樹和圖……
 遞迴演算法，排序演算法，二叉樹搜索演算法，圖搜索演算法……
 應用層的基礎知識：
 為什麼電腦需要作業系統？設備驅動程式是做什麼的？
 網路通信的基本原理是什麼？流覽器是怎麼找到並顯示一個網頁的？
 資料庫是做什麼用的？
 虛擬機器是怎麼回事？
 人工智慧系統的基礎知識：
 先熟悉些線性代數、概率和數學優化的基礎知識。
 什麼是機器學習？從簡單的線性回歸中體會機器學習的基本概念、基本思路。
 什麼是神經網路？什麼是深度神經網路？為什麼神經網路可以完成機器學習任務？
 如何使用PyTorch或TensorFlow實現簡單的深度學習功能？

順序二：自頂向下，即，自頂層抽象邏輯向下層具體邏輯拓展的順序。

• 電腦的本質是什麼？
• 什麼是圖靈機？什麼是通用圖靈機？
• 什麼是讀取﹣求值﹣輸出迴圈（Read–eval–print Loop，REPL）？
 如何用自頂向下的方式理解（解析、解釋、編譯）一段程式碼？
• 靜態語言和動態語言的區別？
 如何理解變數與資料類型之間的綁定關係？
• 什麼是函數式程式設計？
 程式設計語言中，函數的本質是什麼？
 函數為什麼可以像一個值一樣被表示、存儲、傳遞和處理？

• 什麼是物件導向？
 類的本質是什麼？
 如何用物件導向的方式定義個功能介面？
 如何依據介面實現具體功能？
• 什麼是事件驅動？
 什麼是事件？事件如何分發到接收者？
 如何在事件驅動的環境中理解代碼的狀態和執行順序？

【問題205】探險模式 | 如何提高程式設計水準？

在掌握基本知識體系的基礎上，學好程式設計只有一條路：多程式設計，多參加程式設計比賽，多做程式設計題，多做實驗項目，多找實習機會——其中，能參與真實專案是最有價值的。

【問題206】探險模式 | 該從哪一門程式設計語言學起？

 我個人推薦的程式設計入門語言（可根據情況任選）：
 Python
 Java
 Swift
 C#
 JavaScript / TypeScript
 Ruby
 ……
 可能不適合入門，但適合後續深入學習的語言：
 C
 C++
 Go

 Objective-C
 組合語言
 機器語言（CPU指令集）
 Shell Script
 Lua
 Haskell
 OCaml
 R
 Julia
 Erlang
 MATLAB
 ……

【問題207】探險模式 | 如何選參考書和參考資料？

（1）強烈推薦的參考書和參考資料：

• MIT、Stanford、CMU、UC Berkeley這四所大學中任何一個電腦專業方向使用的教學參考書或參考資料。網上可以查到這些學校電腦專業方向的課程體系，有的學校甚至公開了課程視頻。其中往往會列舉參考書和參考資料連結。
• 維琪百科（英文）上的數學、電腦科學相關條目。
• Github上star數在1000以上的開原始程式碼和開來源文件。

（2）強烈推薦但須小心辨別的參考資料：

 知乎上的數學、電腦科學相關條目。使用時需要格外注意三件事：
 儘量只看高贊答案或高贊文章；
 辨別並避開廣告軟文；
 辨別並避開純抖機靈的故事或段子。
 Stack Overflow上的程式設計問題解答：
 自己動手實驗，辨別解答是否有效。
 CSDN上的程式設計問題解答：
 自己動手實驗，辨別解答是否有效。

（3）其他推薦的參考書和參考資料：

 國內專業作者寫作的專業技術書籍（豆瓣評分7分以上的）。
 大廠（Google、Facebook、Microsoft、Amazon、阿裡、騰訊、百度、頭條等）資深工程師的技術公號、專欄、博客等。

 著名圖書系列：如O’Reilly的動物封面的系列圖書（請注意最新版本和時效性）。
 國內翻譯的著名技術圖書（譯本在豆瓣評分7分以上的）。

（4）儘量避免的參考書和參考資料：

• 已經過時的圖書或參考資料。
• 作者或譯者人數比章節數還多的專業圖書。
• 百度百科上的數學或電腦科學相關資料。

什麼什麼？你這篇問答居然沒有推薦一本具體的圖書？是，沒錯。如果你覺得即便有了上面的線索，自己還是找不到好書好資料，那也許你還是適合“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

Neo4j圖形資料庫實作
Neo4j是由Neo4j開發的圖形資料庫管理系統。Neo4j在Java中實現，可以通過使用Cypher查詢語言，通過事務性HTTP端點或通過二進制“螺栓”協議以其他語言編寫的軟件，進行資料查找。它們常常可以用來處理傳統的關聯式資料庫所難以解決的一系列問題。圖形資料庫簡介相信您和我一樣，在使用關係型資料庫時常常會遇到一系列非常複雜的設計問題。例如一部電影中的各個演員常常有主角配角之分，還要有導演，特效等人員的參與。通常情況下這些人員常常都被抽象為Person類型，對應著同一個資料庫表。同時一位導演本身也可以是其它電影或者電視劇的演員，更可能是歌手，甚至是某些影視公司的投資者。而這些影視公司則常常是一系列電影，電視劇的資方。這種彼此關聯的關係常常會非常複雜，而且在兩個實體之間常常同時存在著多個不同的關係。
因我做科學研究，企圖解決複雜型問題。因此；資料庫整合是必要的工作，但運算效率更是關鍵。我研究這套資料庫整合的技術，以NoSQL的Neo4j，效率最高，因為它是利用點到點的關係，資料量不大，效率快；而非表到表的關係，資料量很大，效率慢。

ASP.NET(C#)程式與資料庫設計(13)

完整教學影音分享申請
http://goo.gl/lsqo7

01_簡易版登入畫面與程式說明
02_修改新增資料表單為列示並判斷是否已登入
03_登入控制項與網站管理工具
04_Login相關控制項說明

課程理念與課程介紹：

影音複習分享(全程錄影)。
提供業界實務開發經驗。
以範例為核心的教法(易學易懂)。
隨時更新第一手資訊。
可延伸證照考試解題(TQC+)。
提供雲端影音連結
提供部落格教學日誌
提供論壇登入問題討論
提供更多程式語言關聯性說明
ASP.NET雲端與APP
ASP.NET雲端與EXCEL VBA
ASP.NET雲端與資料庫

上課用書：ASP.NET 4.0 網頁程式設計速學對策（使用C#） 作者： 鄧文淵 總監製/文淵閣工作室 出版社：碁峰資訊 定價：520元

ASP.NET與資料庫連線應用是雲端互動式網頁最重要的一環，
沒學這部份等於沒學。
而ASP.NET的第四代資料庫控制項真的厲害，
沒寫程式，簡簡單單就將資料庫的資料顯示在網頁上，
還可以加上很多以往要寫一堆程式的功能，
此外，加上新增、修改、刪除也完全不用寫程式，
可以說真的很神奇，真正達到超高效率的境界，
可以將省下的時間在創意與美工上的發揮，
其實只要把這部份學好，就可以用在很多地方，
最重要的還是要找機會運用才會學的又快又好

ASP.NET(C#)程式與資料庫設計論壇：
https://groups.google.com/group/asp_net_c_sharp_and_database?hl=zh-TW

ASP.NET與雲端資料庫課程總整理
http://terry55wu.blogspot.tw/p/aspnet.html

Android程式開發證照教學懶人包
http://terry55wu.blogspot.tw/p/android.html

VB.NET實務與資料庫設計總整理
http://terry55wu.blogspot.com/p/vbnet.htm

VB.NET2008程式設計入門總整理
http://terry55wu.blogspot.com/2011/10/vbnet2008.html

ASP.NET,C#,吳清輝老師,勞工大學,推廣部,雲端設計,程式設計,WEB2.0,線上教學,APP教學

No SQL之Neo4j、認識Neo4j
Neo4j是由Neo4j開發的圖形資料庫管理系統。Neo4j在Java中實現，可以通過使用Cypher查詢語言，通過事務性HTTP端點或通過二進制“螺栓”協議以其他語言編寫的軟件，進行資料查找。它們常常可以用來處理傳統的關聯式資料庫所難以解決的一系列問題。圖形資料庫簡介相信您和我一樣，在使用關係型資料庫時常常會遇到一系列非常複雜的設計問題。例如一部電影中的各個演員常常有主角配角之分，還要有導演，特效等人員的參與。通常情況下這些人員常常都被抽象為Person類型，對應著同一個資料庫表。同時一位導演本身也可以是其它電影或者電視劇的演員，更可能是歌手，甚至是某些影視公司的投資者。而這些影視公司則常常是一系列電影，電視劇的資方。這種彼此關聯的關係常常會非常複雜，而且在兩個實體之間常常同時存在著多個不同的關係。