日期: 2017 年 8 月 25 日

網頁設計　網站設計　台北網頁設計

現在網路發達，不少人都認為進入「大數據時代」，但「知道」跟「學習」可是兩回事。美國前總統歐巴馬還在任內時，就編列1億美元（約29.8億台幣）的預算，將程式設計編入中小學的教材中；出版社「Code Babies Books」更出版一系列「寶寶程式啟蒙童書」，讓這項必備技能從小開始。

這套童書系列共有7本，包含「JavaScript for Babies」、「HTML for Babies」、「CSS for Babies」、「Web Colors」、「Web Design for Babies 2.0」、「C++ for Kids」、「ABCs of the Web」；書籍以豐富的顏色、圖畫輔助，讓這套「程式童書」有繪本的吸引力，出乎意料的獲得小朋友們的喜愛。

在亞馬遜商城上，甚至可以查到「好棒的書！（wonderful book!）」、「才三個月大的小朋友竟然被吸引了！（she’s only 3 months old, and she seems to be attracted to the book!）」這樣的評價，不少人覺得這套書淺顯易懂，能讓爸媽跟孩子一起學習操作，對於孩子建立基本的網路程式概念非常有幫助；就算還看不懂的孩子，也能透過豐富的顏色提高興趣，增加未來接觸程式的動力。

在去年底，這股熱火甚至燒到中國、出了簡體字的版本，出版商還辦了「研習講座」來協助父母練習教導孩子的技巧，許多人都覺得真的「寓教於樂」，這套書也在中國大賣；而日本網友也在推特上討論，雖然不少人認為「建議8個月以上閱讀，還是太早了吧？」、「國小還可以，幼兒園就有點…」但無法否認的，未來世界就像臉書創辦人祖克柏所說，絕對「離不開電腦與網路。」

▼這套書還出了簡體中文版。

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參考資料：http://www.ettoday.net/news/20170425/911274.htm

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當突然想要與遠在他鄉的親朋好友見上個面時該怎麼做？第一個想到的絕對是利用 Skype 打上電話，進行一場零距離的視訊。現今，這個老牌的通訊應用軟體將為電腦版的使用者們帶來一次大改版！

▲Skype 大改版將為其帶來全新的樣貌。 （圖／翻攝自官網）

全新的 Skype 整體色調較舊版更加年輕化，加入了更多樣的色彩做為點綴。在介面設計上新版本將其分為三區塊，左側為使用者的「訊息欄位」、中間為使用者的「對話視窗」、右側則新增「查看媒體庫」的功能，讓使用者可以更輕鬆得搜尋發佈到群組中的文件檔案等。

不僅介面上的改變，新版本也將導入一些小功能，當使用者想要在聊天視窗中標記 (Tag) 人時，可以使用新增的「@」支援來進行標記，而當使用者想用開啟對話或群組視窗時，可以點選畫面左上角的「＋」作執行。且群組聊天的功能也得到不少的改進，將支援使用者於通話期間分享照片和進行螢幕的共享。

▲新的版面設計預期將更加吸引年輕人的目光。 （圖／翻攝自官網）

新版本支援 Mac 和 Windows 10 用戶，目前仍在測試階段中，有興趣的讀者們可以於官網上進行下載。至於正式上市時間，官方發言人表示，待收集足夠多的使用者測試以及反饋後，才會考量正式版的推出時間。

本次電腦版本的改版並不是首例，早前 Skype 於今年 6 月時也曾為手機 APP 用戶推出過介面上的更新，並導入了《Skype Highlights》一個像是 SnapChat 的限時動態 (Stories) 功能，讓使用者可以分享自己的照片發送給所有的好友，但可惜大部分用戶對其改版評價不佳。

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參考資料：http://www.ettoday.net/news/20170820/991893.htm

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人工智慧商業化的革命時刻
人工智慧（Artificial Intelligence）的研究，過去60多年來從未停歇，而今總算有了不凡的突破，從AlphaGo到智慧語音助理、自動駕駛技術等，無疑捕捉了無數人們的注意力，宣告著劃時代的科技盛世已經到來。

1950年，圖靈在他名為〈運算機器與智慧（Computing Machinery and Intelligence）〉的論文裡提問：「機器能思考嗎？（Can Machine Think？）」，挑戰了人類對計算機智慧的想像。圖靈認為人們會首先流於爭執機器與思考的定義，卻沒有辦法很精確地討論問題核心：「機器會有智慧嗎？」

由於機器智能難以確切定義，圖靈在該論文首次對如何判定機器具有智慧，提出了著名的「圖靈測試」：如果機器與人類進行非面對面（例如在中間以布幕隔離）對話（例如使用文字訊息），人類卻無法辨認出對方是機器，那麼這台機器就具有智慧。圖靈測試無論在當時或現代，對於人工智慧研究而言都是重要且相對嚴謹的研究提案，後續許多業界與學界的研究都企圖挑戰圖靈測試：如1966年麻省理工學院人工智慧研究室的約瑟夫．維森鮑姆（Joseph Weizenbaum），以字串比對自動回覆的方式所開發出的聊天機器人ELIZA；或到2014年，英國雷丁大學（University of Reading）重磅宣布其所開發出的Eugene，已經通過測試，但後來被質疑標準有誤。

其實，人工智慧一詞直到1956年，才在美國新罕布夏州一場為期兩個月的研究工作坊「達特茅斯暑期人工智慧研究計畫（The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）」上，由負責組織會議的電腦高階語言LISP之父約翰?麥卡錫（John McCarthy）正式定名。這場工作坊所討論的問題：「計算機、自然語言處理、神經網絡、計算理論、抽象化與隨機創造」後來都成為人工智慧研究發展的重要領域，而達特茅斯會議也因此成為人工智慧領域的經典起源。

歷經了60年的發展，人工智慧的研究領域因種種困難而起起落落，經歷了無數個轉角。起初仿造動物神經元，希望打造強人工智慧的人工神經網絡（Artificial Neuron Network），先是經歷了機器無法應付計算複雜度的困境，無法取得研究經費而停滯；同一時期另一脈絡的弱人工智慧，則發展出博聞強記、分辨率隨資料質與量逐步提升而快速進展的機器學習。如今，人與機器的對話，已因商業應用的普及而不再困難。這一甲子，到底電腦科學家解決了些什麼問題呢？從人工智慧三大關鍵技術突破或可窺探未來。

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參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/19576538