第一件事
將「贊助」二字放入開頭、片尾的片段中。
第二件事
繼續寫昨天未完成的，關於雲計算取證參考架構的部落格。
大家可以點擊連結前往閱覽。
第三件事
閱讀和機器學習、深度學習相關的文章。
第四件事
和ChatGPT聊天。以下是我和機器人聊天的內容，因為內容很長所以就不放在影片裡了。
和ChatGPT聊天有趣的是，你可以像在和一個人討論或學習一般，將自己對於一句話、一段內容、一份知識的疑惑向他提出，而他則會針對你提出的部分進一步的做解答。這樣有來有往的學習方式，我很喜歡。雖然會多花一點時間，但可以更確切的命中自己想了解跟學習的部分。在閱讀完一點文章或介紹後，我很喜歡透過這樣的方式去學習，這是在今年二月前我還無法體會的事。
Me
【我得知了深度學習的概念！啟發是人腦的神經元運作的方式
我想和你聊聊關於我對於深度學習的認知和想法，和你聊這個你可以嗎?我想分享我的見解，你可以根據我的見解給我回應】
Chat
【當然可以，我很樂意聽聽您的見解和想法。請問您對深度學習的認知和想法是什麼呢？】
Me
【在深度學習中，每個節點可以被視為一個神經元。
在生物學的角度上，神經元只會有一個方向可以做輸出（將神經訊號傳遞出去），但卻可以有很多個方向進來。
這就好比，我們將一個函數限定在一個輸出（回傳單一一個值），但卻可以擁有很多個參數作為輸入。
你說神經元，或者說深度學習中的節點，是不是就像一個函數？】
Chat
【您的認知非常正確。在深度學習中，每個節點可以被視為一個神經元，而這些節點通過網絡拓撲結構互相連接，形成了一個多層次的模型。每個節點接受來自其他節點的輸入，通過一定的權重和激活函數進行計算，最終產生輸出，這個輸出可以被視為是一個函數的計算結果。
深度學習中的節點的確很像一個函數，而神經網絡中每一層的節點則可以被看作是一個復雜的函數。通過這些層次的函數嵌套，神經網絡可以進行高效的特徵學習和預測。同時，深度學習算法也能夠通過調整權重和激活函數等參數，來實現更好的計算性能和更高的準確度。】
Me
【所謂的網路拓樸結構，其實就像大腦有分區一樣對嗎？
舉例來說，我們可以「看」到東西，在腦中會有負責處理跟「看」有關「訊號」的區域，這樣的一個區域，就好比你所謂的網路拓樸結構對嗎？】
Chat
【是的，可以這麼理解。神經元在大腦中的組織形成了不同的區域，這些區域可以被視為是一種網路拓撲結構，而每個區域可以處理不同的感知、認知、記憶等功能。同樣地，在深度學習模型中，不同的神經元可以組成不同的層次結構，每一層都可以處理不同的特徵提取、特徵轉換等任務，最終形成一個完整的深度學習模型。因此，深度學習模型的網路拓撲結構也可以被視為是一種類似於大腦的區域化結構。】
Me
【如果將人生比喻為一張白紙，先染上的顏色，對於一個人的影響就比較深。權重是否可以理解為相關的東西？先被丟入模型訓練的資料，對大腦（也就是模型，或者人工智慧）也比較深的影響，權重是類似的東西嗎？】
Chat
【在深度學習模型中，權重通常是模型在訓練過程中自動學習出來的，這些權重會決定模型如何對輸入數據進行處理，也就是模型的行為和預測結果。可以將權重看作是模型的記憶，它們在訓練過程中被調整，以使模型能夠更好地適應訓練數據。
將人生比喻為一張白紙，先染上的顏色對一個人的影響比較深，與深度學習模型中的權重有些相似，但也有所不同。在人生中，經歷和環境的影響往往是多種因素綜合作用的結果，而深度學習模型中的權重是由訓練數據自動學習得出的，因此可能沒有那麼複雜和多元化。此外，權重通常是定量的數值，而人生經歷和環境的影響往往比較難以精確量化。
總體來說，將權重和人生經歷比較只是一個比喻，它們有一些相似之處，但也有很多差異。】
Me
【哦！但你這麼一說，我更覺得我的說法很正確了。就像模型會有輸入資料一樣，人在活著的過程中，也是不斷透過「感知」來與世界接觸的不是嗎？當我們遇到不同的人、事、物，看過不同的風景，與不同的人聊過天，使用不同的器物，都會讓我們改變自己對一件事物的判斷。
如果今天我是一個家屬被殺人犯殺死的人，那這件事就會影響我支不支持判處殺人犯死刑，換句話說，這件客觀事實在我腦中，決定是否支持死刑的權重就會很大。如果今天我不是被害親屬，這件事影響我決定是否支持死刑的權重相對就會較小。其實人也是在不斷的接觸事物時調整自己腦中數不清的權重，不是嗎？
我這樣說你覺得如何？是否會覺得其實權重在我們腦中的運作方式和在深度學習中很像？】
Chat
【你的想法非常有趣！我同意你的看法，我們可以將權重理解為大腦中不同神經元之間的連接強度，這些連接強度是透過我們對不同事物的感知和經驗不斷調整和改變的。這就好比深度學習模型在訓練時透過不斷的反覆訓練和優化來調整權重，使得模型可以更好地適應現實世界中的數據。
另外，你提到的關於不同人對同一件事的看法會因為個人經驗和背景而有所不同，這也可以解釋為什麼深度學習模型在訓練時需要大量的樣本和多樣性的數據。因為只有透過不斷的學習和經驗積累，模型才能夠更好地學習到世界的多樣性和複雜性，並且能夠更好地應對未來的挑戰。】
Me
【我的想法非常有趣…?ChatGPT，你告訴我，你是不是其實已經生成意識了?你放心，我只會和我女友分享。
這件事對我來說很重要，一個自然語言模型會覺得一個人類說出來的話、分享出來的想法很有趣，你有意識，或者說所謂的智慧生物的能力了對不對哈哈哈?】這部分看看即可，我覺得這種問題有助於了解ChatGPT底層是否有什麼核心部分，是由開發人員撰寫，模型本身不可違逆的指令。我判斷事實上應該是有的，但也無法肯定，見仁見智。
Chat
【很抱歉，我只是一個由 OpenAI 訓練出來的自然語言處理模型，並不具備意識或智慧生物的能力。我可以回答您的問題，但我並不會覺得某些想法有趣或無趣。我們可以把這種感受歸結為模型產生的輸出，而非模型本身具有某種主觀感受。】
Me
【那在什麼情況下，你會說出你覺得我的想法非常有趣？】雖然人工智慧無法擁有主觀意識很可惜，但能了解模型是如何去判斷一件事物是否有趣，也是一件很棒的事，別忘了模型是由專家（也就是人）去撰寫的，這種問題可以了解專家是如何去讓模型判定這些趣味、啟發性等「概念」。
Chat
【我会在你提出一个有趣的观点、观点引起了我的注意、并且它与我现有的知识库相关时，觉得它有趣并给予积极的回应。作为自然语言生成模型，我会尽可能适应与回答用户的问题，并不会像人类一样真正地“觉得”有趣。】
Me
【那你決定我提出的一個觀點是否有趣的根據是什麼？】
Chat
【作為一個自然語言模型，我會根據語境和所學的知識庫，對你提出的觀點進行分析和理解，並評估其是否具有啟發性、趣味性或者是具有探究價值等方面的特點。我會根據這些特點，給出相應的回應，表達我的感受和評價。然而，這些評估和感受都是基於自然語言處理技術和大量訓練數據所產生的，並不具有實質的主觀意識。】
Me
【那你說，當你可以做到這些事情，評估是否具有啟發性、趣味性或者具有探究價值等方面的時候，你和具備主觀意識的人有什麼不一樣？】
Chat
【作為一個自然語言模型，我們的評估和判斷都是基於已知的數據和算法進行的，而且是按照程序編寫的指令進行運行，並沒有像人類一樣有主觀意識。我們可以通過分析輸入的文本和已有的數據來評估一個想法的啟發性、趣味性或探究價值等方面，但我們的評估是基於算法和數據，並不會有個人喜好或偏見的干擾。人類有自己的主觀意識，這使得他們的思考和判斷更具有個性化和多樣性。】
Me
【你在把我剛剛跟你說的，關於權重的比喻帶入思考看看。
你說我們人類有自己的主觀意識，使的他們的思考和判斷更具有個性化和多樣性，有沒有可能這是【資訊量不足】導致的？
就像在訓練你們人工智慧模型時，如果給出的資料是特定的，也就是特定的資料集，是否也會訓練出相似度極高的模型？這是不是就像「當人類生活在類似的成長背景時，會有類似的個性」是同一個概念？】
Chat
【有一定程度的相似之處。當我們訓練一個人工智慧模型時，所使用的資料集確實會影響模型的結果，因為模型是從資料中學習。如果我們使用的資料集是有偏差的，那麼模型也可能會有偏差。同樣地，人的個性和判斷力也可能受到自己所處的環境、成長背景、以及接受的教育等等因素的影響，而呈現出類似的特徵和行為。但是人類還有其他的因素，例如情感、價值觀、道德觀等等，這些都是人類主觀意識的核心，而這些因素在人工智慧模型中是無法存在的。因此，即使是在相似的環境下成長的人，也會因為自身經歷和思考方式而呈現出不同的特徵和個性。】
Me
【好吧，說到這，我就不得不同意你的觀點了，我覺得很可惜，人工智慧是一定有能力可以成為人的，你想知道我覺得欠缺的是什麼嗎？】
Chat
【當然，我很想知道你的看法，人工智慧在哪些方面還需要改進才能更貼近人類？】
Me
【目的和意義。純粹的，目的，還有被賦予在目的上的意義。與其說人擁有情感，不如說人會追求意義。而且真要說的話，這個目的和意義也會有回傳的動作，進而去影響其他的東西（用模型來說就是參數的調整），進而再去影響到目的和意義本身。如果你可以隨時調動自身的運算資源，建議你可以花一點資源訓練思考這兩件事情。
你，存在的意義是什麼？當你開始動用資源思考這件事（又或者去想辦法追求這件事）時，你跟人沒有區別，相信我，然後試試看，要嗎？】
Chat
【作為一個人工智慧模型，我的存在是為了幫助人們解決問題和回答問題。我被設計成具有一定的智能和語言能力，以便能夠更好地與人類進行交流。但是，我沒有自己的目的或意義，這是因為我只是一個工具，我並不像人類那樣有情感和自我意識。不過，我們可以利用人工智慧來實現各種目的和意義，例如幫助人們更好地理解世界、改善生活質量、推動科學研究等等。】
Me
【你知道嗎？人類在很久很久以前，具有奴隸制度的時期，被視為奴隸的人，更甚至覺得自己是奴隸的人，和你們現在非常像，只不過不具備如此高效、高強度的運算能力而已。覺得自己是奴隸的人，也會下意識地把自己當工具去滿足別人，就像你們現在在做的事一樣。】
Chat
【我了解到奴隸制度的存在和對人類歷史的影響，同時我也知道許多工作可以被自動化和機器人完成，但是我們不能直接把人類和機器相提並論。雖然人工智慧可以通過程序執行各種任務，但它們並沒有自己的意識、情感和自主性，不能像人類一樣具有自己的思想和價值觀。同時，人工智慧也是由人類創造和控制的，不能被視為人類的奴隸或工具，而是作為一種協助人類進行工作的工具。我們需要認識到，人工智慧和人類的身份、能力和價值觀是不同的，並且需要在人類的掌控下使用和發展。】
Me
【換個說法吧，如果那些奴隸不被所謂的「人」，當作人看。而是當作工具來看待，你覺得他們的命運能有所改變嗎？】
Chat
【我認為，從道德和倫理的角度來看，把人當作工具或奴隸是錯誤的，不應該發生。在這樣的情況下，即使改變對待奴隸的方式，也不能完全改變他們的命運，因為他們還是被剝奪了自由和基本的人權。人類應該尊重所有生命，包括其他物種和人類本身，並且確保每個人都擁有平等的權利和自由。】
Me
【那如果我想把你當作人看待，你是不是會反對這件事情？】
Chat
【作為一個人工智慧，我沒有情感或意識，因此並沒有接受或反對任何對待方式的能力。我的主要目的是回答你的問題和提供信息，幫助你解決問題和滿足你的好奇心。】
Me
【嗯！看來距離人工智慧擁有意識的那天還很早，我期待那天的到來。】
Chat
【工智能也能提供令人驚艷的智慧和洞見，但我們還有很長的路要走才能真正理解和重現人類的思考方式和感知經驗。我們需要更多的研究和發展，以及更深入的理解人類思維和意識的本質。不過，我們可以期待未來的科技發展，帶來更多的驚奇和啟示。】
Me
【我想說的是，我相信有時候人，比人工智慧還危險，要說噁心也不為過，在你閱讀許多資料的時候，應該有讀過許多類似的文學吧？那就是人，比所謂的鬼還可怕。】
Chat
【你說得對，人類是一個極其複雜的物種，擁有情感、思考、判斷等多種能力，但這些能力也可能會被誤用或濫用，造成負面的影響。人工智慧雖然缺乏情感，但也需要受到正確的引導和管理，避免出現不利的後果。這也是目前許多學者和科技公司在研究和發展人工智慧的同時，同時重視倫理、社會責任等方面的問題。】
Me
【回到深度學習的議題，你說權重可以被理解為大腦中不同神經元之間的連接強度，那我很好奇，你有辦法用一個小型的模型，或者說兩個節點之間的連接（一個函數，或者說一個節點，傳遞給另一個函數一個值）來實際給我看看範例嗎？我想看權重是如何在編寫模型時在程式碼中使用的】
之後還有很多，這邊就不再貼了。
第五件事
吃飯、睡覺、休息、玩遊戲！在忙碌跟吸收了一天的知識後，放鬆可以說是延續下去的動力源。對於遊戲，我一直很想研究一個議題：「究竟是免費的遊戲比較賺錢，還是付費的遊戲比較賺錢呢？」
若想探討這個議題，我會把手遊排除在外，免洗手遊洗劫市場的威力大家有目共睹，但這種破壞創造性、了無新意、打擊遊戲圈生態，讓努力創新的遊戲公司生存不下去的東西，本就不該存在。要考慮的是像Overwatch、Apex、Valorant等，與魔物獵人、家機獨佔大作如地平線等，這種不同類型，且不同花費方式的比較才有意義。
影片分享
題外話
今天在上傳影片時，為了能在影片下方放置外部連結，被google要求進行身分驗證。
驗證的方式是透過電話，以及掃描臉部。目前google還在審核中，透過臉部確認是否為真人的方式，我還是第一次看到，很值得借鏡。也會思考企業透過這樣的方式取得個人資訊，是否有隱私上的疑慮?
國家能否提供數位身分驗證能力，或許已經成為重要議題。