關於 加拿大 發明 食物 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

▵ 靈光炸現覺得ＯＫ，但結果不一定ＯＫ▵
　
1984剛引進台灣的速食品牌麥當勞，從一開始的名牌奢華食物，到近代美味快速的速食形象，不管從哪一個角度切入，都是一個成功的品牌對吧？有一句話如此說：「成功的秘訣來自正確的決定，正確的決定來自經驗判斷，獲得經驗則來自錯誤的決定。」今天就來看看麥當勞的被NG腰斬的產品們吧！
　
1.McPizza
麥當勞曾在不同時期嘗試過Pizza這個產品，1970 年代末，在密爾沃基和麥迪遜附近的州際高速公路附近的分店首次看到了個人尺寸的Pizza。在加拿大則有一種家庭大小的Pizza。到 1991 年，麥當勞的Pizza測試市場已經發展到超過 500 麥當勞的地點。但到 2000 年，從消費者的反饋，麥當勞決定停止繼續供應Pizza。原因是製作等餐時間需要 11 分鐘，違背速食品牌的重要特性。
　
2.Hulaburger
為 Ray Kroc 的發明（沒錯就是電影速食遊戲中，收購麥當勞兄弟公司的那位），它以一片菠蘿代替肉為特色。原本打算為羅馬天主教徒量身定做，針對封齋不能吃肉的星期五大賣一波。它於 1963 年與麥香魚一起試銷，因為數量差距過大，只好停售，而另一款成為經典暢銷款了。
　
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「有時候靈感跟決策就跟閃電一樣，點子一來，企劃一過，直接執行起來。歷史上，偶爾會出現這種尷尬的時刻，當下覺得根本是天才，市場反應卻不如預期，直接殞落。」
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▲ ZASHARE創新創意大會
　
▲ 展覽時間 ｜ 2021/11/18 (四) ─ 11/21 (日)
▲ 展覽地點 ｜ 臺北 華山1914文化產業園區
　
＃ZASHARE ＃創新創意大會 ＃EUREKA #靈光炸現
＃不一定ＯＫ系列 #但勇敢嘗試就是讚

【所以發明夏威夷口味的是德國人，而且還是個不太會做菜的演員？？】
最近每天新聞都在講鳳梨，突然就好想來個夏威夷披薩。
想著下層的麵皮柔軟、又富有嚼勁
上面的鳳梨為火腿的鹹味帶來一絲酸甜，接著你嚐到了上層的莫扎瑞拉起士
在焦脆的口感中又帶點牽絲.....
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但大家知道嗎？這種號稱叫夏威夷披薩的玩意
跟義大利和夏威夷都沒什麼關係。這口味基本上是一名叫克萊門斯・威爾曼羅德（Clemens Wilmenrod）神奇德國人發明的。
這傢伙是西德首位電視主廚，不過最有趣的是
他其實是演員出身、而且不太會做菜。到底當時德國人是抽什麼風，
在二戰後發明出這麼獨特的口味呢？
難道是為了報復倒戈的義大利人嗎？？（大誤）
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事情要從二戰結束開始說起。
戰後的德國被分成英美法蘇四塊，當年39歲的小威住在西南方的威斯巴登
剛好就是美軍的重要駐地之一。
後來隨著美援進來，美國的物資、罐頭大量也流進市面，其中一項特殊的東西
就是來自夏威夷的----旺來。
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很快時間來到了50年代，西德家家戶戶都買了電視
但尷尬的點是，當時西德的電視節目真的有夠無聊的（現在也差不多啦）
有天晚上小威和老婆看著電視，聽裡面一名動物學家講蟒蛇的牙齒聽到想死
最後老婆終於受不了，說道：「啊～如果這些人不是在講牙齒、而是在講煎蛋，那該有多好啊～～」
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小威突然靈光一閃，跑去建議電視台：開個做菜的電視節目吧！
電視台馬上就答應了。就這樣在1953年，
西德首檔電視做菜秀正式開播，而小威也變成德國首位電視主廚。但現在只有一個問題：
他根本，不是，廚師啊啊啊～～
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原來小威從小受的是演員訓練，據說在開辦節目前他只煮過水煮蛋。
所幸他有一項特殊技能：說得一口好菜！
50年代為小威提供了最好的舞台：德國人厭倦戰爭的苦難、匱乏和無聊
成千上萬的德國主婦，亟欲想要尋找各種色彩繽紛又富有異國情調的食品
小威滿足了戰後人們這樣的想望，利用現成的罐裝食品
搭配栩栩如生又華麗的敘述，讓德國人看見了一個嶄新、多采多姿的世界。
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「吐司夏威夷」就是這樣的發明，你可以發現這食物的組成全都是現成的：吐司麵包、火腿、罐裝鳳梨與起士，烤一下後再加上顆櫻桃就行了。
但他就是打著「十分鐘上桌」的噱頭，加上他動人的描述
硬是讓觀眾彷彿看到夏威夷的椰子樹、聽見草裙舞的沙沙聲
接著在自己的嘴巴裡感受到鳳梨的酸甜、還有微微刮嘴的口感。
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整個西德都瘋狂了，最後節目竟有高達300多萬死忠觀眾
而他的帶貨力更是不容小覷，有次他在節目上推廣了一款快速切菜機
竟然賣出150萬台！
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不過沒過幾年，小威就跌落下神壇了。
1959年，德國《明鏡周刊》揭發了小威，標題就是大大的〈假冒廚師〉
雖然小威的節目還是繼續硬撐了五年，但收視率早就已經大不如前
1964年，小威的妻子離開了他、同時他的節目也正式停播。
3年後，被診斷出胃癌的他用一把手槍、結束了自己的生命。
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看到這裡，其實也蠻讓人唏噓的。
不過他的節目雖然結束了、影響力卻留存至今
之後，一位加拿大人把這種口味放在披薩上，變成了熟知的夏威夷披薩。
當然啦，喜不喜歡這種口味就見仁見智。但如果你下次在吃的時候，
不妨可以想想小威、還有這滋味在當時造成的時代意義。
正如一位美食評論家羅特豪格（Rothaug）所說的：
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他「在一個幾平方公分的麵包上，凝聚了一整個時代的嚮往。」

#我現在真的好想吃夏威夷披薩
#特別註明德國人只發明了夏威夷口味的吐司而已喔～
#是加拿大人把這種口味放到披薩餅皮上的

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。

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(皮膚是要呼吸新鮮空氣的)
(這樣不行)

暗網仔出街的觀眾大家好! 今天是我回香港14天家居隔離的第二個星期.在香港沒有 “家居” 的我只好在一間酒店度過總共336小時在一個房間的生活. 每日如是..這個㬌什麼也不變. 唯一不同的每日3餐有得選擇.
(Film yourself making the call) 可能每天8點早餐, 12點半lunch和7點鐘晚餐有得點不同食物, 新鮮感!我想自自然然比之前吃得多, 也肥了.
一向樂觀的我想不到原來這14天隔離原來也有他的難處. 更比想像中難.
這是X個飛回香港隔離的難處.

hotel list:
我們這個timeline由還在加拿大的時候講起:

這14天的居住環境原本我幻想真是可以像staycation 6星及洒店.
但現實是香港政府只列了16間officially能做家居隔離的酒店. 某一些價錢極高是suite來的. 我也不需要這麼多房間. 很多都好像我現在這一間有14天包3餐的plan. 只要記得預早打電話或當時像我一樣發email去預訂.
這樣每天那個時候就有食物給你. 我間酒店早一晚也會打電話給你問明天的3餐要什麼. 如果不是不能離開房間的話整個service其實也是不錯的.
(Show a lunch meal)
來我這一間酒店之前, 酒店要求我買一枝探熱針. 原本應該入住之前探的, 但最後也沒有做到. 但都應該買just In case. (Show dinner segment)

飛機
Book完洒店後飛回來我是坐加拿大航空. 入境香港的朋友要預先tin一張 ‘health declaration form’ 如果到港14天前有去過這13個國家, 包括英國和美國/是需要去一所healthcare facility 做了核酸測試證明你沒事. 加拿大當然不用. Tin了之後就給你一個專屬barcode. 之後所有程序都要用這barcode所以非常重要.
上機唯一問題就是gey chong這部電子琴和兩個la ba. 最後wuy hum la ba拿不到走.
特別買了多一點leg room的priority seating. 但最後般後一排坐位是我可以講我人生坐得最su fook, 睡得最好的一tong飛機. 因為整個飛機只有35位sing Hak.我是躺下來睡. 但天堂地獄之後出現.

procedures
下了飛機之後所有sing hak先需要下載這個 ‘stay home safe居安坑疫’ app. For English speakers don’t worry their is both english and Chinese options.
之後上電梯有機場員工把這條有日期, bar code 和位置追踪器的手帶綁在你手上. 14日期間政府就是用這條手帶確定你是否全程都在你預定的地址.
之後所有人的唾液也需要被化yim. 每人會被pai到自己cubicle張這文件打開. 當中最重要是這小小膠瓶, 一個紙杯和兩個膠袋. 你需要從喉嚨那裡的囗水通過紙杯進入膠瓶?. 之後膠瓶以瓶蓋向上放進第一個膠袋. 然後包實沒有空氣放入第二個膠袋然交給工作人員.
之後被pai到指定坐位等6至8小時等化yim報告.


6至8個鐘
我以為講是6至8小時. 但你要有心裡準備如果你現在travel的話你回港是真的乾等8個小時.
從加拿大的15小時飛機到8個小時等待整個過程用了23小時. 我真的不知道睡著多少次. 機場, 的士也aiy不住.
我電腦/電話最後也完全沒電. 他們好的是無限gung ying水和小吃.
好恐怖是坐我附近有位叔叔嘔. I immediately ran away. I don’t know if he had it but it sure looked like it. Afterwards people came and took him away probably directly to hospital.


衣服+cleanliness
(Play drill sound) 這就每天由早上9點到晚上6點的裝suw工程聲. 原本第一天不知道是否jetlag的關係覺得好煩. 但這迫使我每日9點前一定要起床. 造成這個早睡早起的習慣也不錯!
Quarantine唯一真的影響到我生活是垃圾不能倒出去，要keep住在房間整整兩個星期. 我已經盡量把所有垃圾gwuy在一堆.
沒有洗衣機要洗衣服我發明了一個挺不錯的方法. 這樣我衣服加毛gun也可以洗一洗. 原來用shampoo洗是真的不錯的! 下次試試全to mo jong.

只有幾天就過完我這次gak ley生活. 也過得挺快的. 唯一是gak ley第12天suey yiw send另一個口水樣本給附近診所. 還未到所以大家應該看不到了.

雖然我知很多資料我不是最長Juen. 但也希望能足夠幫到大家!

你喜歡吃披薩嗎? 你能接受上面放了鳳梨的夏威夷披薩嗎?
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主題：台灣人走到哪吃到哪!! 老外看了超傻眼?!
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來賓：Julie、亮哲、蔡逸帆
各國代表：夢多、安祖、萬德龍、吳子龍、舞陽、金炳秀

台灣人走到哪吃到哪，出國旅遊也一樣？！加拿大計程車上不能吃東西，萬德龍買的麥當勞只能丟掉？蔡逸帆說日本大街上不能邊走邊吃，但電車上居然可以、讓觀光客匪夷所思？！台灣大學教室居然可以邊吃邊上課，安祖和金炳秀看了超傻眼？！為了方便邊走邊吃，各國發明好特別？安祖說美國現在流行用寬口梅森罐裝食物，義大利麵、沙拉、聖代都能帶？！台灣麵線裝杯子用吸管也能吃？！美國牛排杯功能再進化，讓人好驚訝？！到底出國觀光要注意哪些地方不能吃喝？又有什麼奇特的眉角呢？精彩內容請鎖定晚間11點《2分之一強》！

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