角鋼

台北羽球公開賽第3天的賽程，世界球后戴資穎下午出賽，依舊吸引將近滿場的球迷支持。而她跟江穎麗的台灣內戰，只花了22分鐘，就以21:11、21:8贏球晉級八強。另外男單一哥周天成，男雙李洋、李哲輝，以及陳宏麟跟王齊麟，也都順利擊敗對手闖進八強。世界球后戴資穎，台北羽球公開賽16強，跟江穎麗上演台灣內戰。相較於前一場比賽的慢熱情形，小戴這戰加溫相當快速，在13:11領先的情況下，一口氣連拿8分，21:11拿下第一局。到了第二局的比賽，世界球后更是完全發揮，技術暫停時已經取得11:2的絕對領先，最終以21:8拿下第二局，整個比賽過程只花了22分鐘，小戴順利贏球晉級八強。戴資穎表示：「（今天）一樣在適應場地吧，我覺得這場地風其實蠻大的，自己就多加注意手上的失誤，可能就是側風比較大吧，自己這方面要比較注意一點。」台北羽球公開賽，是戴資穎今年（2018年）第一次在國內的正式比賽亮相。而她下一場比賽，八強戰將要面對宋碩芸，依舊是一場台灣內戰。戴資穎說：「所以我明天又打自己人好，（台灣內戰）其實是蠻特別的感覺，但我無法形容。」女單一姊晉級八強，男單一哥周天成，16強對上以色列選手，21:9、21:8，只用了30分鐘同樣闖進八強。另外男雙組合李洋、李哲輝，還有陳宏麟、王齊麟，也都順利擊敗對手，晉級八強。（民視新聞／楊淨、張耀中 台北報導）更多追蹤報導有洋蔥！惺惺相惜 互換球衣台北公開賽 周天成、戴資穎雙晉8強戴資穎球后難撼動 男單前10與上週相同挑戰戴資穎 宋碩芸：打到3局算我贏爭睹球后旋風 台北羽球公開賽掀搶票潮

“我們有信心、有底氣、有條件，也有足夠的能力，以中國經濟的巨大韌性和持續健康發展的確定性，有效應對世界經濟的不確定性，確保實現年初確定的目標任務。”國家發改委新聞發言人嚴鵬程昨日就宏觀經濟運行情況回答記者提問時表示。 “關於下半年大陸經濟走勢，目前各方議論比較多。有的觀點認為，由於中美經貿摩擦帶來外部衝擊、國內結構性矛盾依然突出，下半年中國經濟保持平穩發展難度很大。對此，我想表達三個觀點。”嚴鵬程開門見山地給出三點理由：我國經濟增長的動力結構在變化、我國有足夠的政策空間來應對世界經濟不確定性衝擊、我國有應對嚴峻複雜困難局面的豐富經驗。 回顧上半年中國經濟，已經交出一份不錯的答卷。今年上半年國內生產總值同比增長6.8%，連續12個季度保持在6.7%至6.9%的區間，充分顯示了中國經濟發展的強大韌性和內在穩定性，這為我國應對各類風險挑戰打下了堅實基礎。 經濟增長的動力結構也在變化。我國經濟已由過度依賴投資、出口拉動，轉向主要依靠消費、服務業和內需支撐，最終消費和服務業對經濟增長的貢獻率均已達到60%左右，外貿依存度正在不斷下降；世界最大規模的中等收入群體，可以說蘊含著巨大的消費升級需求。 再者，“大陸有足夠的政策空間來應對世界經濟不確定性衝擊。”嚴鵬程表示，當前我國財政赤字率、政府負債率較低，商業銀行資本充足率、撥備覆蓋率較高，企業負債率趨於下降，宏觀調控有足夠的空間和政策工具可用。 下半年，“我們將堅持穩中求進這一工作總基調，保持戰略定力，增強宏觀經濟政策的靈活性，加強政策之間的協調聯動，確保穩住宏觀經濟基本面。” 具體而言，下半年發改委將以補短板為重點，適度擴大有效投資，完善促進消費的體制機制，釋放內需潛力；繼續下大力氣推進重點領域改革，切實解決制約創新發展的堵點、難點和痛點，激發市場主體活力；繼續推進營商環境改善和結構性減稅降費，讓企業輕裝上陣，切實增強經濟增長的內生動力；繼續擴大對外開放，充分發揮兩個負面清單的作用，爭取吸引更多的外資。 同時，“我們將加強對中美經貿摩擦中所涉企業的負面影響評估，有針對性地予以支持。”嚴鵬程說。 嚴鵬程指出，大陸有獨特的制度優勢，能夠集中力量辦成許多別的國家想辦而辦不了的大事。回顧歷史，“我們一路走來，歷經無數坎坷，但每一次都能夠從容成功應對。僅就改革開放40年來講，我們就先後成功應對了1997年亞洲金融危機、2008年國際金融危機等一系列重大外部衝擊，可以說是積累了大量卓有成效的經驗，能夠有效應對各類風險挑戰。”【大華網路報】

【羅開新聞中心 葉怡君苗栗採訪報導】總獎金新台幣三百萬元的歡樂友緣女子公開賽，於2018年十月三日，在苗栗苑裡的全國花園鄉村俱樂部舉行第一回合賽事，共有來自九個國家，一百位零五位菁英好手同場競技。而本場賽事成績最好的台灣選手，將可以獲得十月下旬裙襬搖搖LPGA台灣錦標賽的參賽資格。十四歲台灣業餘小將吳佳晏打出低於標準五桿的六十七桿，不僅是當日最低桿，也在職業榜上暫居首位。全國花園球場今日的天氣晴朗，但風勢不小，一陣陣強風考驗著選手。泰國選手Wanchana Poruangrong（汪查娜•波蘭隆），獵一鷹抓五鳥，吞三個柏忌，以低於標準四桿的六十八桿，一桿之差緊追在吳佳晏之後，暫居第二。我國女將陳宇茹以四鳥、一柏忌，擊出低於標準三桿的六十九桿，與泰國選手Renuka Suksukont（雷努卡•沙絲卡）)同桿，並列在第三位。台灣女將余珮琳與菲律賓選手Princess Mary Superal（普林瑟斯．瑪莉．蘇波蘿）、中巡獎金排名第一的泰國選手Saranporn Langkulgasettrin（薩萊朋•雷蔻葛莎荃）同以低標兩桿的七十桿，並列第五。比賽於上午七點雙邊發球，從第十洞出發的裙襬搖搖之星吳佳晏，前九洞抓了五隻鳥，衝上領先榜，可惜在前九收尾洞吞下柏忌，成績回到低於標準四桿，與泰國選手汪查娜暫時並列排頭。吳佳晏在後九洞再抓兩隻鳥，吞一柏忌，以低於標準五桿的六十七桿交卡，取得單獨領先。今年十四歲的吳佳晏，四歲開始學球，是業餘的常勝軍，2017年以十三歲之姿，在美國業餘大賽-U.S. Women’s Amateur Championship（美國女子業餘錦標賽），技驚四座，先是在十六強扳倒2014年冠軍Kristen Gillman（克莉絲坦•吉兒曼），接著在八強戰創下史上最長一役的三十洞勝利，寫下史上最年輕的四強選手。吳佳晏企圖心非常強，從小就立志要成為世界球后。吳佳晏說：「從進裙襬打逐夢盃，或是打職業比賽，都是跟比我大的對手在打，出國比賽，也很少跟同年齡的競爭，都是跟比較大的姊姊們一起打，因此，我就有要打贏她們的想法跟信心，不會覺得她們比我大，她們就打得贏我。」吳佳晏覺得今天的表現不錯，木桿與鐵桿都算滿意，尤其在前九洞打得特別有自信，也沒想那麼多，推桿看一下就知道可以抓鳥，所以連桿弟都沒問，僅僅在第十八洞第二桿因為距離沒抓準沒打上果嶺，切球又太大，下坡推桿沒有打好，吃了一個柏忌。後九洞就情況不同，心裡多了猶豫，加上風勢變大的影響，第一洞到第六洞只能保帕，該進的沒進，有些懊惱，不然成績應該會更好。吳佳晏說，第二回合要像今天前九洞一樣自信的打。上個月才拿下2018 TLPGA暨老爺公開賽冠軍的陳宇茹，近況非常穩定，她對於自己今天的表現感到滿意，她表示，木桿與鐵桿都不錯，球都能打到靠近洞剩二到三步的距離，只有第十八洞打過頭，下坡三推，吃下唯一的柏忌比較遺憾。2018 TLPGA女子公開賽-南寶站冠軍、業餘女將侯羽薔前十六洞成績榜名列前茅，可惜第十七、第十八洞，連吃兩個柏忌，以平標準桿的七十二桿，與另四位選手暫並列第十。她表示，除了最後兩洞三推，基本上策略成功。她認為，今天風大更要細心計算攻果嶺的碼數。期許明天打出該有的節奏。第一回合比賽採取較佳球位制。大會將於兩回合結束取成績優者前五十位選手晉級最後一回合決賽。

現代大多是雙薪家庭，爸媽們還有時間，坐下來陪孩子用餐嗎？調查指出台灣「親子共食」早、晚餐的比例，雙雙下滑，當中又以早餐最嚴重，幾乎超過半數的孩童都是自己吃早餐，其實每周至少三次，和孩子一起吃飯，就能降低孩童過重、暴飲暴食的風險，我們常說「陪伴是給孩子最好的禮物」，記得再忙也要留時間給最愛的「他」。樂樂媽傍晚下班，接了兒子就往超商跑，今晚吃得是烤地瓜跟微波餡餅。家長樂樂媽：「樂樂想要吃什麼呢，樂樂想吃什麼？」急匆匆走到幼稚園，母子倆就在教室裡吃了起來，雖然超商熱食，比不上自己親手做的，但總算還是能跟兒子一起吃晚餐。家長樂樂媽：「回去要煮的時間可能不太夠，所以通常都是在超商買一買就解決了，(早餐有辦法一起吃嗎)，沒有辦法，因為光是應付他吃完，我自己的時間就不夠了，(要趕著上班)，對。」其實像樂樂媽一樣的上班族家長越來越多，調查顯示家長忙到沒時間，陪孩子一起吃飯的比例，以晚餐來說，從2015年的86.1%下降到85%，降幅達1.1%，早餐共食的比例，也少了4.2%，更有超過一半的家長，每周跟孩子共食早餐的天數，低於三天，家長工作忙碌、孩子晚睡晚起、家中備餐耗時，外食便利等，都是可能造成親子共食比例下滑的原因。民族國小校長黃耀農：「嘿，早安，早。」記者黃琲茹vs學生：「吃早餐了嗎，(吃了)，跟誰一起吃的，(媽媽)，早上吃什麼，(蛋餅和牛奶)，今天早上吃什麼，(吃蛋糕)。」記者黃琲茹：「您的孩子也是拎著早餐到學校上學的嗎，我們一早來到校園，可以看到非常多的孩子，已經準備進教室上課了，不過在台北市的民族國小這裡，很少有孩子是帶著早餐到學校來，主要原因是因為學校實施了延後上課，原本孩子們在7點50的時候必須到校，不過現在8點20以前進教室就可以了，而這多出來的時間，就是希望孩子們能夠跟家長在家裡一起吃早餐。」一早上課時間，校門口已經看不見過去孩子們趕早自習，像打仗般的匆忙，其實為了讓孩子在家吃早餐，多數國小也有規定，不讓學生帶早餐到校，而民族國小的延後上課日，已經試辦三個學期，天數也從過去的每周一天，增加為一周四天。民族國小校長黃耀農：「我們延後上學，多出來的這些時間，希望他們可以帶著孩子在家裡面一起吃完早餐，以前只有每個星期只有禮拜一一天而已，那很多家長他們就反應說星期一，他們是親子關係最好的時候，對，他們會在家裡面一起吃早餐，然後就是不用一直去三催四請小孩，就是你要遲到啦，你要怎麼樣的。」小朋友vs親子餐廳業者陳怡華：「我這個也要拿起來，哇，你要不要再一個，(這個這個這個)，再一個什麼的，兔子也要拿起來，好，阿姨幫你拿起來好不好。」跟孩子一起動手做，也能增加親子共食的機會，坊間的親子烹飪教室，針對不同年齡層的孩童，推出客製化課程，讓大人小孩，現做現吃。家長：「(早餐)比較少耶，我們一般都是一起吃晚餐比較多。」親子餐廳業者陳怡華：「然後他們回去以後，他們就比如做一個蛋糕，就是假日他們可能就來這邊，花一個下午，然後做一份餅乾，他們就可以就是帶回去吃。」親子共食，除了讓親情增溫，調查也發現，每周至少三次和家人一起用餐，能減少20%，吃到不健康食物的機會，降低35%的暴飲暴食行為，以及12%過重風險，相較之下，共食家庭的孩子，比較不挑食，孩子也會吃到比較多的健康食物，喝較少的含糖飲料。台安醫院營養師劉怡里：「含糖飲量裡面的一個含糖量其實是過高，甚至於裡面有些用的是果糖，果糖也會造成小朋友不只是體重過重，有可能也會造成血液裡面三酸甘油脂過高，甚至於有些小朋友可能年紀小小就有一些脂肪肝問題。」親子共食好處多，別讓一家人一起吃飯的回憶，變成記憶中的事，記得再忙也要陪「他」吃飯。更多 TVBS 報導類真人語音互動 銘傳打造陪伴機器人奪冠 陪坐月子遭趕回家 歐弟：沒當好男人的天份 憂鬱症女笑著跳下3千米斷崖…醫慟：別說幹話安慰

Wear OS（Android Wear）前陣子剛剛改頭換面，這自然也就成了廠家發表新品的好時機。於是今天在 V40 ThinQ 以外，我們也見到 LG 如傳說的那樣推出了全新的 Watch W7 手錶。這款產品的特別之處，在於它不光有一片能顯示各類虛擬錶盤的 1.2 吋 LCD 觸控螢幕。W7 的內部還裝有兩根實體的機械錶針，讓裝置哪怕在沒電的情況下，也能保持很長時間普通手錶的功能。是說，類似設計之前也有初創團隊進行過嘗試，但主流廠商裡選擇這樣方案的，LG 似乎還真是頭一個。按照他們的說法，Watch W7 在一次充電後，當智慧錶來用可持續大約兩天。若是啟用手錶模式，它就能有最多 100 天的續航力了。只不過，以 W7 這種男性向很明顯的造型來說（深色調、不鏽鋼大錶身等等），估計是比較難以討得女性消費者的歡心。而且至少在現階段，廠方似乎也沒有另推小尺寸版本的打算。值得一提的是，這款手錶搭載的還是老舊的 Snapdragon Wear 2100 處理器（配 768MB RAM），也沒有心率感應、NFC、GPS 或是 LTE。面對用不了很久就會到來的新一波基於 Wear 3100 晶片的手錶，LG 估計也要承受不小的競爭壓力吧？LG Watch W7 將會從 10 月 14 日起率先在美國開賣，具體的價格是 US$449。

記者蔡世偉／台北報導第55屆金馬獎頒獎典禮即將在11月17日在台北國父紀念館舉行，對於本屆入圍名單最看好誰，本屆擔任複審評審的導演楊雅喆笑說：「這次入圍名單跟我當初所選的也有很大的落差，一個評審的票沒有太大的影響力。」讓在一旁的陶子笑回：「所以現在沒人想被你講到！」▲楊雅喆嘆：本屆金馬入圍名單跟他所想落差很大。（圖／記者邱榮吉攝影）第55屆金馬獎頒獎典禮主持人名單昨天正式出爐，本屆再度由陶晶瑩擔綱典禮主持重任，這是她連續第3年主持金馬獎，前後總共主持6屆。陶晶瑩今（4）日參與金馬宣傳片拍攝，由導演楊雅喆電影團隊操刀設計，片中利用對位機讓陶晶瑩有許多分身，關於腳本設計楊雅喆分享：「我想說大家聽到又是她主持，不免又會有酸民會講話，乾脆讓她來自我解嘲，所以呈現她有好幾個分身，象徵她陰魂不散。」。▲楊雅喆幫忙拍攝宣傳短片，要讓陶子自我解嘲。（記者邱榮吉攝影）聊起這次的入圍名單，本身也是擔任金馬獎複選評審的楊雅喆表示，今年真的很難評，但也很精采，最佳導演名單相當豪華，一字排開都是一線大導，但劇情長片入圍者都是5個卻有4個新銳導演。媒體問楊導自己有沒有口袋名單，他笑說：「我自己是評審，這次入圍名單跟我當初所選的也有很大的落差，所以一個評審的票沒有太大的影響力。」陶子在一旁就笑說：「應該很多人都不想被你講到。」楊雅喆：「被我點到就不會得的意思嗎？」’更多三立新聞網報導6度接金馬主持 陶子笑：被罵習慣了她6度主持金馬 還創下這樣的紀錄…Ella離開華研後 就沾了這人的光金馬獎入圍名單 她嘆：淪為中國影展

中國時報【譚宇哲╱新北報導】市府於大漢溪、新店溪及淡水河沿岸高灘地打造多座主題式河濱公園，因視野遼闊、綠草如茵，加上擁有各式地景和休閒裝置藝術可做為取景素材，今年吸引近百件電視節目劇組協拍申請，占了全市申請件數的3分之1，成為電視節目劇組出外景首選。文化局統計，今年截至8月，新北市協拍中心接獲的協拍申請案件共315件，向高灘地工程管理處申請借用河濱公園的案件就有95件，幾乎占總件數3分之1，其中協拍申請量最多的前3名分別是大台北都會公園、新店陽光運動公園及八里文化公園。文化局表示，實境外景節目包括《綜藝三國智》、美食旅遊節目《食尚玩家》和親子旅遊節目《跟著寶貝一起玩》等，甚至韓國超人氣南韓女團EXID成員哈妮錄製tvN《窮遊豪華團》，都曾在新北市河濱公園拍攝。高灘處長楊宗岷說，大台北都會公園占地424公頃，視野遼闊、綠草如茵，是新北最大的都會型公園，不僅淡水河景、草原風光兼具，還有地景溜滑梯、婚紗造景等拍照取景素材，加上交通位置便利有雙捷運線交會，非常適合民眾休閒、劇組取景。《綜藝三國智》今年多次申請在大台北都會公園拍攝，大玩恐怖箱遊戲，節目企劃鄭小姐說，通常會在訂好每集的主題後開始尋找拍攝地點，或是請協拍中心推薦適合的方案協助申請，透過協拍中心幫忙，都能順利拍攝。

【台灣醒報記者宋秉謙綜合報導】英超紅藍大戰打得火熱，最終紅軍利物浦與藍軍切爾西以1:1握手言和！英超第7輪焦點戰，排名第2的利物浦與第3名的切爾西上演一場高水平的對攻戰，雖然切爾西靠著王牌哈扎爾在上半場快速反擊時首開紀錄，但比賽尾聲紅軍替補上陣的斯圖里奇打進超級世界波而追平比分，足壇賽評都表示，此戰說明本季英超領先集團實力不分軒輊，冠軍難以預測。根據《英國旗艦報》報導，英超第7輪焦點戰打響，切爾西30日在主場史丹佛橋球場迎戰利物浦，主隊開局就展現強勢的球風，皇馬租借到切爾西的小將柯瓦切奇於第25分鐘的快速反擊中，傳出「手術刀」直塞，陣中比利時王牌球星哈扎爾接球後，沈穩打向遠角破門。領先後的切爾西放掉控球時間，屢次發動頗具威脅的反擊，但利物浦門將阿利森表現不俗，甚至撲掉哈扎爾下半場的單刀機會，不讓切爾西拉開比分。第86分鐘才替補上場的斯圖里奇僅花3分鐘就拯救了球隊，第89分鐘他在大禁區外持球，直接起腳放冷箭，藍軍守門凱帕來不及撲救，斯圖里奇的世界波進球讓這場紅藍大戰以1:1和局落幕。根據《Sportskeeda》報導，足壇專家表示，從這場強強對話可發現2項要點，其一，哈札爾絕對是英超最強球員，本週切爾西2度對決利物浦（27日是盃賽、30日為聯賽），哈札爾都扮演重要的角色，他在藍軍2:1贏球的盃賽中，以「一過三」的姿態打進絕殺球，加上30日的進球，這2顆對決強隊的高水平進球都證明哈扎爾的身價與實力。專家馬拉尼提及第2點：利物浦的板凳深度驚人。針對本役先發上陣的利物浦三叉戟（薩拉赫、法明諾及馬內）表現平平，但紅軍仍然能靠板凳席上的攻擊手追平比分，說明利物浦已經是個沈穩的強隊，團隊每場球賽都會有不同的人挺身而出。馬拉尼也認為，本季英超的爭冠球隊實力接近，包含曼城、藍軍、紅軍及熱刺相互對決都會是強強對話。談及本役雙方表現最佳，《足球評論網》評論說，藍軍毫無疑問的單場最佳球員是打入進球的哈扎爾，而紅軍則是穩定防線的中衛范戴克，這名27歲的荷蘭國腳踢滿全場，交出全隊最高的110次觸球，爭頂勝出率高達71.4%，還完成2次成功阻攻。

德銀、美銀美林、摩根大通看衰人民幣，2019年人民幣最慘可能貶至7.4元，創10多年新低，較目前6.9水準重挫10.6％。（圖片來源／Pixabay）印尼盾兌美元10月初貶破1.5萬盾，創逾20年新低，主要是因義大利又掀起脫歐危機，拖累歐元貶至6周新低1.1505美元，以及中國人民幣兌美元2日重貶跌破6.9元後在此價位附近徘徊，引發亞洲貨幣競相貶值，韓元2日貶0.7%，台幣貶0.4％，歐元跌0.5％，印尼盾重挫0.9％。反觀，美元指數超強，連5漲，一度升至95.5，創一個多月新高，主要受到美國、加拿大、墨西哥9月30日達成貿易協定的激勵。因美、中利率比台灣來得高，台灣人最愛的外幣存款為美元跟人民幣，根據台灣央行公布數據，台灣8月份人民幣存款餘額連3增，至3,149.34億人民幣。目前一年期人民幣存款利率約為2.55％，但是，未來一年人民幣有可能貶值10％，不僅吃掉利息，還會賠掉逾7％本金，按3,149.34億人民幣存款餘額計算，相當賠掉220億人民幣。投資人若盲目抄底人民幣，可能落入匯損的陷阱，對於人民幣貶值趨勢，須謹慎看待，畢竟，美中貿易戰已經是持久戰，對人民幣的傷殺力不可小覷。中國製造業新出口訂單創逾2年半新低人民幣近期重啟跌勢，歸咎於貿易戰打擊中國9月製造業活動惡化，以及法人近期密集發布報告看衰，助長做空人民幣的氣焰，加速資金從中國撤離。中國官方9月製造業PMI為50.8，較8月下降0.5個百分點，由於擔心貿易戰的衝擊和中國環保政策無限上綱的影響，9月製造業界對未來一年的經營前景信心度跌至今年最低。民間9月財新中國製造業PMI則為50，財新網報導，受訪廠商反映，中美貿易摩擦升溫，壓制出口銷售。新出口訂單指數加速萎縮，創2016年2月以來最低。2019年貿易戰若全面爆發，人民幣可能重挫約11％至7.4元另一方面，摩根大通、美銀美林、德銀等外資跟謝國忠近期都看衰人民幣兌美元下半年跟明年走勢，共同的理由都是明年貿易戰可能全面爆發，人民幣兌美元將不保7元重要關卡。其中，德意志銀行最悲觀，預測人民幣明年可能下探7.4元水準，創10多年新低，這意味說，人民幣可能從目前水準重挫10.6％。摩根大通9月底發布報告假設，美中貿易戰的最終結果是，美國在2019年對所有5050億美元中國進口商品全面徵收25%的關稅，那麼，較弱的人民幣，將成為新均衡局面的一部分。因此，摩根大通預期人民幣匯率今年12月底將貶至7.01， 2019年9月可能下跌至7.19。中國可能依賴人民幣貶值，來支撐低迷的經濟人民幣貶值的副作用是將拖累亞洲新興國家的貨幣匯率，這些貨幣貶值的幅度可能超越以往，除了印度盧比和印尼盾。實際上，亞洲貨幣今年全倒，台幣今年以來貶值2.3％，韓元貶3.5％及人民幣貶5.4％，印度、印尼及菲律賓貨幣分別大貶12％、9％、7.6％。美銀美林10月2日也加入看衰人民幣得行列，貿易戰對中國增長的短期損害十分明顯，對經濟的衝擊將延至明年首季，加上美國利率上升的前景，中國可能依賴人民幣貶值，來支撐經濟。因此，美銀美林預估，2019年首季人人民幣兌美元下跌至7.05，第二季人民幣會貶到7.1。此外，獨立經濟學家謝國忠9月28日表示，如果美國繼續提高對中國進口的關稅，人民幣兌美元匯率可能再貶值10％。謝國忠則認為，出口商可能為了避免關稅而離開中國，北京需要阻止這種趨勢。更多信傳媒文章

撰文／多明戈斯（Pedro Domingos） 繪圖／維依（Armando Veve） 翻譯／周坤毅人類是唯一會製作機器的動物。機器讓我們擴展能力、突破生理限制。工具把我們的雙手變成多功能的肢體；汽車讓我們能快速移動，飛機給了我們翅膀；電腦賦予我們強大的計算能力與記憶力，智慧型手機則讓日常生活變得多采多姿。現在，人類把從資料學習的方法寫進程式，創造出能自行學習的科技。人工智慧（AI）有一天會取代人類嗎？或是會以前所未見的方式增強我們的能力、提升人性？羅森布拉特（Frank Rosenblatt）是1950年代開啟機器學習研究的先驅，發展出學習辨識位元的電子神經元；而塞繆爾（Arthur Samuel）撰寫的西洋棋程式能夠不斷自行練習，直到擊敗人類。但是一直到過去十年間，機器學習領域才真正起飛，實現了自動駕駛汽車、（某種程度上）能聽懂人類指令的語音助理，以及其他數不清的應用。機器學習開創新局 我們每年都發明數以千計的新演算法，透過一連串指令告訴電腦該做什麼。然而機器學習的特點是，我們不必詳盡撰寫程式，而是給電腦一般目標，例如「學習下西洋棋」，電腦就能像人類一樣累積經驗而自行改進。機器學習演算法可分為五大類，靈感分別來自不同的科學領域。可想而知，其中一類是模仿天擇的「演化式演算法」。在美國哥倫比亞大學的創意機器實驗室中，初代機器人會嘗試爬行或飛行，表現最佳的程式會定期混合並演變，再用3D列印產生下一代。一開始隨意組裝的機器人幾乎無法移動，經過數千或數萬次演變後，最終製作出機器蜘蛛和機器蜻蜓。但演化的速度很慢。目前最流行的機器學習演算法，是從腦科學獲得靈感的「深度學習」。我們採用高度簡化的數學模型來模擬單一神經元的運作，進而建立由數千或數百萬個神經元構成的人工神經網路，人工神經元接收資料時會逐漸增強人工神經元之間的連結來學習。這些人工神經網路能以不可思議的精確度辨識人臉、理解語言或翻譯。機器學習也運用了心理學，模擬人類從記憶中尋找類似情境來解決新問題，這種以類比為基礎的演算法實現了客戶服務自動化，並能在購物網站上根據你的品味來推薦商品。機器也能透過自動化科學方法來學習。「符號學習演算法」利用反向推理來歸納出新假說：假如我知道蘇格拉底是人類，還需要什麼資訊來推論他有一天會死？知道人終有一死就夠了，再檢查資料中的其他人是否也會死，便能驗證這項假說。英國曼徹斯特大學的生物學機器人夏娃（Eve）利用這種方式找到一種可望治療瘧疾的新藥。夏娃從疾病的資料與基本分子生物學著手，建立藥物分子如何作用的假說，設計實驗進行驗證，然後在機器人實驗室做實驗來修正或剔除這些假說，並重複這個過程直到假說不需修正為止。最後，機器也能單純透過數學原理來學習，其中最重要的是「貝氏定理」。我們根據既有知識，設定各項假說的初始機率，針對符合資料的假說提高機率，而不符合資料的假說降低機率。接著以所有假說的機率做出預測，機率越高的假說所佔權重也越高。比起人類醫生，採用貝式定理學習的機器能做出更精確的醫學診斷。這類機器學習演算法是垃圾郵件過濾程式的核心，Google也利用它來選擇你所看到的廣告。這五類機器學習方法各有優缺點。深度學習善於解決視覺辨識和語音辨識等感知問題，但是並不適合應用於認知問題，例如獲得常識或推理；符號學習則正好相反。演化式演算法能解決人工神經網路無法克服的難題，但需要很長的時間。類比演算法能從少數案例中學習，但接收太多資訊時可能會產生錯誤。貝式演算法最適合用來處理少量資料，但處理巨量資料時所花的時間會令人卻步。這些傷腦筋的優缺點，促使機器學習研究人員努力結合所有演算法的長處。一如打造能夠開啟任何鎖頭的萬用鑰匙，我們的目標是創造出「終極演算法」（master algorithm），它從資料中擷取所有資訊，並從資訊中獲取所有可能的知識。但我們面臨與物理學家類似的挑戰：量子力學能有效描述宇宙最小的尺度，而廣義相對論能解釋最大的尺度，兩套理論不相容因此必須統合；同樣地，馬克士威（James Clerk Maxwell）首先統合光、電場與磁場，其後粒子物理學才發展出標準模型。包括我在華盛頓大學的團隊在內的不同研究小組，提出各種方法來整合兩種以上的機器學習演算法。由於科學研究的進展是跳躍式、而非線性，因此很難預測統合所有機器學習方法的終極演算法何時完成。無論如何，達成這個目標不會招致統治人類的全新機器，相反地，它會加速人類演化。 一旦我們發展出終極演算法，並輸入人類產生的大量資料後，AI就有潛力為每個人建立精確而詳細的模型，學習我們的品味與習慣、長處與弱點、記憶與志向、信念與人格、我們關心的人事物，以及遇到不同狀況時會如何反應。我們的模型基本上能預測我們所做的決定，這讓人既興奮又不安。機器接管人類？ 許多人擔心，機器具備這般能力後，將運用習得的新知識來接管人類的工作，甚至奴役或消滅人類。但這種可能性很小，因為機器缺少自由意志。AI演算法基本上只能達成我們設定的目標，例如「找出從旅館到機場最短的路線」。這些演算法與普通演算法的區別在於，計算如何達成目標時相當有彈性，不必執行一連串預設的步驟。儘管AI能累積經驗而自行改進，但當初設定的目標依然不變；無法達成目標的演算法會自動被淘汰。此外，人類也會檢查機器所達到的成果是否滿足我們的目標，並確認機器不會違反我們設定的任何限制，例如「遵守交通規則」。然而我們想到AI時，往往把人類的特質（例如意志與知覺）投射在AI上。許多人更熟悉擬人的AI（例如家用機器人），而非在幕後默默工作的其他無數機器人。好萊塢為了讓故事引人入勝，也以具有人類外形的機器人來呈現AI，進一步助長了這種觀念。但AI只是一種解決難題的方法，達成這項任務不需要自由意志。AI背叛人類的可能性，比你自打巴掌的機率還低。AI就像其他科技一樣，只是擴展人類的能力。AI越強大，越能造福人類。那麼，使用AI的未來會是什麼樣子？智慧機器確實會取代許多人的工作，但對社會的影響和前一次自動化生產的影響應該很像。200年前，美國人大多從事農業，然而今天機器已幾乎取代所有農夫的工作，但農夫並沒有消失。宣揚世界末日的人認為這次情況不同，因為智慧機器同時取代了我們的肌肉與頭腦，人類將無事可做。但AI能執行所有人類工作的那天，依舊遙遙無期。在可預見的未來，AI與人類將各擅勝場。機器學習的主要影響是大幅降低AI的應用成本，民主體制拓展了AI在經濟上的各種潛在應用並衍生新工作，同時讓舊工作在同樣的人力下能達到更多成果。此外，未來學家科茲威爾（Ray Kurzweil）宣揚科技奇異點。他描述科技進步將持續加速，機器將學會製造更好的機器，而更好的機器又能製造更強大的機器。但我們知道科技不可能永遠持續進步，因為物理定律設下了連量子電腦都無法逾越的嚴格限制。從某些方面來看，我們已經接近那些限制。AI的進步也像其他科技一樣，終究會到達停滯期。另一種在未來學家之間盛行的想法是，電腦模型將會逼真到讓人難以分辨。我們能把自己的心智上傳雲端，像資料一樣永遠存在，不再受到物質世界惱人的限制。問題是這種做法在生物學上不可行，你若想上傳自己的心智，就需要每個神經元的精確模型以及儲存其中的記憶。再者，資料擷取必須非常可靠，才能確保模型的預測不會偏離真實神經元的活動，這簡直是不可能的任務。即使真的可行，你會願意上傳自己的心智嗎？你該如何確定你的模型沒有錯失你不可或缺的某一部份，或者你的模型會具有意識？如果你最完整的「分身」被偷了呢？我相信大多數人寧可保有自己以碳為基礎、黏糊糊的身體，直到離開人世。AI，尤其是機器學習，其實只是人類能力的持續演進。道金斯（Richard Dawkins）在《延伸的表現型》（The Extended Phenotype）書中，以杜鵑鳥的蛋和河狸建造水壩為例，描述動物基因如何突破生理限制來適應環境。科技是人類的延伸表現型，而AI只是另一層科技外骨骼。我認為，AI最具潛力的應用將超越一般人的想像、令人讚歎。在十年之內，我們每個人可能都會擁有「數位分身」。這個AI夥伴將比今天的智慧型手機更不可或缺。你的數位分身不必跟在你身邊，而是和你現在大部份資料一樣儲存在雲端。蘋果公司的Siri、亞馬遜公司的Alexa與Google的語音助理，已讓我們窺見數位分身早期的樣貌。你的模型是數位分身的核心，會學習你與數位世界交流時產生的所有資料，範圍從桌上型電腦、網站、穿戴式裝置到居家環境中的感測器（例如智慧喇叭、空調恆溫器、行動通訊基地台與攝影機）。隨著機器學習演算法增強，蒐集了更多個人資料，我們的數位分身將越來越精確。一旦終極演算法出現，再配合擴增實境（AR）頭戴式裝置或其他個人感測器持續獲取你的感覺運動資料流後，你的數位分身將比你最好的朋友更了解你。你的模型與資料將儲存在「資料銀行」中，就像傳統銀行替你存錢或投資一樣。現今有許多公司將樂意提供這類服務。Google的共同創辦人布林（Sergey Brin）表示，Google希望成為「你的第三腦半球」。但你大概不希望你頭腦的一部份得靠顯示廣告才能維持，因此最好把數位分身交給利益衝突較少的公司，或與志同道合的人成立資料協會。謀事在人 畢竟，最大的隱憂並不是有一天AI會變得邪惡，而是控制AI的人會濫用AI，就像法國人所說的「cherchez l’human」（謀事在人）。資料銀行最重要的責任，是確保你的模型不會用於損害你的利益。你和資料銀行都得對AI犯罪提高警覺，以免讓壞蛋有機可趁。就像吉布森（William Gibson）在1984年的小說《神經浪遊者》（Neuromancer）中所描述的涂林警察，我們需要AI警察來追緝AI罪犯。假如你不幸住在獨裁國家，政府將能以前所未見的方式監控你，這會帶來空前的危險。考慮機器學習的進步速度以及已開始使用的治安預測系統，在電影「關鍵報告」（Minority Report）中，人們在犯罪前就被逮捕的情節，也就不再那麼難以置信。此外，還有不平等的問題，在每個人都負擔得起數位分身之前，人類社會還需要時間來調適這些情況。因此每一個人的首要責任，是別變得自滿而過度信任數位分身。我們很容易忘記AI就像封閉在象牙塔的學者，而且在可預見的未來都將如此。AI的外在看似客觀甚至完美，但內在就像人類一樣充滿缺陷，只是方式不同。AI缺乏常識，容易犯下人類不會犯的錯誤，例如把穿越馬路的行人誤認成被風吹起的塑膠袋。AI也很可能按照字面解讀人類的命令，一絲不苟執行我們說過的話，而非我們真正想要達成的事。因此下次你要求自動駕駛汽車不計代價準時趕到機場前，最好先想一下再說出口。實際上，數位分身將和你十分相似，足以代替你進行各種虛擬交流。它的任務不是接管你的人生，而是替你嘗試那些你沒有時間、耐心或知識去做的決定。它會讀完亞馬遜網站上的每一本書，再推薦你最有可能想自己去讀的少數幾本。如果你想買車，它會替你研究各種購車方案，並與經銷商的機器人討價還價。如果你在找工作，它會先篩選所有適合你的工作，然後針對最有希望的職位安排視訊面試。如果你被診斷出癌症，它會替你嘗試所有可能的療法，並建議最有效的一種（為了大眾福祉，你也有道義責任讓數位分身參與醫學研究）。如果你想找約會對象，你的數位分身會和所有符合資格的數位分身進行數百萬場虛擬約會。在網路空間中最契合的一對，便能在實際生活中來場浪漫約會。基本上，你的數位分身將在網路空間中替你嘗試無數的可能人生，因此你在現實世界中所經歷的將是最佳人生。但你的虛擬人生是否「真實」，或數位分身是否像影集「黑鏡」（Black Mirror）所描述的具有意識，則是有趣的哲學問題。有些人擔心，這代表我們把人生的掌控權交給了電腦。但實際上是電腦給予我們更多掌控權，因為我們將能做出過去所無法做的決定。你的模型也會從每次虛擬經驗中學習（你是否享受約會？你喜歡新工作嗎？），隨著時間，模型會更善於向你提議你可能做的決定。事實上，我們已經很習慣在無意間做出決定，因為這正是大腦所做的。你的數位分身就像大幅擴張的潛意識，關鍵差異在於你的潛意識只存在於腦袋，而你的數位分身不斷與其他人或組織的數位分身交流。每個人的數位分身會持續嘗試向其他模型學習，組成數位分身的社會將以電腦運算的速度朝各方向擴展，找出我們會做的決定。機器將成為我們的先鋒，帶領人類個體與族群朝未來邁進。AI將帶領我們走向何方？而我們會選擇往哪裡走？周坤毅是清華大學動力機械工程所碩士，現任職於澳洲福特汽車公司。 重點提要 ■ 發展人工智慧（AI）可視為人類演化的一部份。為了實現新一代的自動化革命，我們必須創造所謂的「終極演算法」。統合既有五類機器學習方法的終極演算法，接收大量資料後，就有可能為每個人建立精準的模型。 ■ 科技只是人類能力的延伸。機器沒有自由意志，只能遵循我們設定的目標。與其擔心機器取代人類，不如擔心人類濫用科技。 ■ 短期內，AI的應用可能是創造「數位分身」。我們的虛擬模型能在網路空間嘗試各種事物，並與無數的其他虛擬模型進行交流，幫助我們在日常生活中更快做出更好的決定。 多明戈斯（Pedro Domingos） 美國華盛頓大學資訊科學系教授，也是人工智慧促進協會會士，著有《大演算》（The Master Algorithm），現居西雅圖附近。 五類機器學習方法各有優缺點， 研究人員努力結合演算法的長處， 創造出「終極演算法」。 機器演化：海星機器人採用能自行模擬的演化式演算法，這是機器學習方法的五大類之一。人類正努力整合所有的機器學習方法，創造出最有力的工具──「終極演算法」。 Victor Zykov and Josh Bongard 數位分身將代替你進行 各種虛擬交流，嘗試你沒有時間、 耐心或知識去做的決定。 延伸閱讀 The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World.Pedro Domingos. Basic Books, 2015. The Digital Mind: How Science Is Redefining Humanity.Arlindo Oliveira. MIT Press, 2017.〈好奇機器人能自學〉，科學人2018年4月號。 〈機器學習舉一反三〉，科學人2017年9月號。 〈機器如何深度學習〉，科學人2016年7月號。