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你是否也曾在抽衛生紙的瞬間，心頭閃過「這會不會讓更多森林消失」的擔憂？當最後一張衛生紙用完，內心的愧疚感也油然而生……但先別急著責怪自己，事實上，使用木製品和紙張也能很永續！只要我們選對來源、支持永續木材，你的每一個購物決策，都能將對地球的影響降到最低。

二氧化碳是「植物的食物」：碳的循環旅程

樹木的主食是水與二氧化碳，它們從空氣中吸收二氧化碳，並利用這些碳元素形成枝葉與樹幹。最終這些樹木會被砍伐，切成木材或搗成紙漿，用於各種紙張與木製品的製造。

木製品在到達其使用年限後，無論是被燃燒還是自然分解，都會重新釋放出二氧化碳。不過在碳循環中，這些釋出的二氧化碳，來自於原本被樹木「吸收」的那些二氧化碳，因此並不會增加大氣中的碳總量。

只要我們持續種植新樹，碳循環就能不斷延續，二氧化碳在不同型態間流轉，而不會大量增加溫室氣體在大氣中的總量。因為具備循環再生的特性，讓木材成為相對環保的資源。

但，為了木製品而砍伐森林，真的沒問題嗎？當然會有問題！

砍對樹，很重要

實際上，有不少木材來自於樹木豐富的熱帶雨林。然而，熱帶雨林是無數動植物的棲息地，它們承載著地球豐富的生物多樣性。當這些森林被非法砍伐，不僅生態系統遭到破壞，還有一個嚴重的問題–黃碳，也就是那些大量儲存在落葉與土壤有機質中的碳，會因為上方森林的消失重新將碳釋放進大氣之中。這些原本是森林的土地，將從固碳變成排碳大戶。

不論是黃碳問題，還是要確保雨林珍貴的生物多樣性不被影響，經營得當的人工永續林，能將對環境的影響降到最低，是紙漿和木材的理想來源。永續林的經營者通常需要注重環境保護與生態管理，確保砍下每顆樹木後，都有新的樹木接續成長。木材反覆在同一片土地上生成，因此不用再砍伐更多的原始林。在這樣的循環經營下，我們才能不必冒著破壞原始林的風險，繼續享用木製品。

如何確保你手中的紙張來自永續林？

如果你擔心自己無意中購買了對環境不友善的商品，而不敢下手，只要認明FSC（森林管理委員會）認證與PEFC（森林認證制度）認證標章，就能確保紙漿來源不是來自原始林。並且從森林到工廠、再到產品，流程都能被追蹤，為你把關每一張紙的生產過程合乎永續。

家樂福「從 i 開始」：環境友善購物新選擇

不僅是紙張，家樂福自有品牌的產品都已經通過了環保認證，幫助消費者在日常生活中輕鬆實踐環保。選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步，你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌，這代表商品在生產過程中已經符合多項國際認證永續發展標準。

「從 i 開始」涵蓋十大環保行動，從營養飲食、無添加物、有機產品，到生態農業、動物福利、永續漁業、減少塑料與森林保育，讓你每一項購物選擇都能與環境保護密切相關。無論是買菜、買肉，還是日常生活用品，都能透過簡單的選擇，為地球盡一份力。

即使再怎麼模仿，AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧？畢竟電腦的電子元件和我們大腦中的神經細胞結構截然不同。再怎麼模仿，AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧？

錯，可以。

2024 年諾貝爾物理學獎跌破所有專家的眼鏡，頒給了兩位研究機器學習的科學家——約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）和傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton）。他們以「人工」的方法打造了類神經網路，最終模擬出生物的「智慧」，奠定了當代深度學習的基礎。

為什麼解決人工智慧發展瓶頸的，竟然會是物理學？物理要怎麼讓 AI 更像人類？

從巴甫洛夫的狗到赫布理論：理解學習的基礎

為了解答這個疑問，我們需要一些背景知識。

20 世紀初，俄羅斯心理學家巴甫洛夫發現，狗在食物還沒入口前，就會開始分泌唾液。他進行了一系列實驗，改變食物出現前的環境，比如讓狗習慣在聽到鈴聲後馬上得到食物。久而久之，狗只要聽到鈴聲，就會開始分泌唾液。

大約 50 年後，神經科學家赫布（Donald Hebb）提出了一個假說：大腦中相近的神經元，因為經常同時放電，會產生更強的連結。這種解釋稱為「赫布理論」，不僅奠定了神經心理學的發展，更成為現代深度學習的基礎。

然而，赫布理論雖然描述了鄰近神經元的關係，卻無法解釋大腦如何建構出如此複雜的聯想網路。

霍普菲爾德網路：物理學家對神經網路的貢獻

然而，赫布理論雖能描述神經元之間的關係，卻缺乏數學模型。物理學家約翰·霍普菲爾德從數學家約翰·康威（John Conway）的「生命遊戲」（Game of Life）中獲得靈感，試圖建立一個可以在電腦上運行的記憶系統。

「生命遊戲」由數學家康威（John Conway）發明，玩家開始時有一個棋盤，每個格子代表一個細胞，細胞可以是「活」或「死」的狀態。根據特定規則，細胞會根據鄰居的狀態決定下一次的生存狀態。康威的目的是展示複雜的系統不一定需要複雜的規則。

霍普菲爾德發現，這個遊戲與赫布理論有強大的關聯性。大腦中的大量神經元，在出生時處於初始狀態，經過刺激後，神經元間的連結會產生或斷裂，形成強大的記憶系統。他希望利用這些理論，創造一個能在電腦上運行的記憶系統。

然而，他面臨一個難題：赫布理論沒有明確的數學模型來決定神經元連結的規則。而在電腦上運行，必須要有明確的數學規則。

物理學的啟發：易辛模型

霍普菲爾德從物理學的研究中找到了類似的模型：易辛模型（Ising Model）。這個模型用於解釋鐵磁性物質的磁性特性。

在鐵磁性物質中，電子具有「自旋」，自旋產生磁矩。電子的自旋方向只有「向上」或「向下」，這就像生命遊戲中細胞的「生」或「死」。鄰近的電子會影響彼此的自旋方向，類似於細胞之間的互動。

易辛模型能用數學描述電子間的相互影響，並通過計算系統能量，得出自旋狀態的分佈。霍普菲爾德借用了這個概念，將神經元的互動視為電子自旋的互動。

他結合了康威生命遊戲的時間演化概念、易辛模型的能量計算，以及赫布理論的動態連結，創造了「霍普菲爾德網路」。這讓電腦能夠模擬生物大腦的學習過程。

突破瓶頸：辛頓與波茲曼機

然而，霍普菲爾德網路並非完美。它容易陷入「局部最小值」的問題，無法找到系統的全局最優解。為了解決這個問題，加拿大計算機科學家傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton）提出了「波茲曼機」（Boltzmann Machine）。

辛頓將「模擬退火」的概念引入神經網路，允許系統以一定的機率跳出局部最小值，尋找全局最優解。他還引入了「隱藏層」的概念，將神經元分為「可見層」和「隱藏層」，提高了網路的學習能力。

受限波茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）進一步簡化了模型，成為深度學習的基礎結構之一。這些創新使得 AI 能夠更有效地模擬人類的思維和學習過程。

AI 的未來：跨學科的融合

霍普菲爾德和辛頓的工作，將物理學的概念成功應用於人工智慧。他們的研究不僅解決了 AI 發展的瓶頸，還奠定了深度學習的基礎，對現代 AI 技術產生了深遠的影響。因此，2024 年諾貝爾物理學獎頒給他們，並非意外，而是對他們在跨學科領域的重大貢獻的肯定。

AI 的發展，離不開物理學、生物學、數學等多學科的融合。霍普菲爾德和辛頓的工作，正是這種融合的典範。未來，隨著科學技術的進步，我們有理由相信，AI 將越來越接近人類的思維方式，甚至可能超越我們的想像。

上次 notion + zapier 做完後，開會總算沒挨罵了，自動化服務真的讚！

而這次介紹 MAKE 串 LINE 做重要信件通知，也源自於我遇到的問題。

如果你不想聽故事，可以往下看教學。

Line Notify

首先，我們會用到 line notify 的服務，要先到官網登入申請。

登入後如果完全沒用過，會直接進到登錄服務畫面。

這邊除了 email 以外可以隨便填，email 之後要收確認信用的，請用你常用的 email。 然後提醒一下，網址跟 callback URL 不要用 google 之類常見的網址，會沒辦法通過，請隨便打一串看起來正常的網址。

設定完成後按登錄。

這時回去剛剛填的 email 收通知信，開通剛設定好的 line notify。

大功告成，這時點右上角的「管理登入服務」，就會看到剛剛設定好的 line notify，這樣 line 的部分就設定好了，可以去 make 做自動化串連。

Make

接著登入 make，如果是第一次使用，他會問你很多廢話。

不用管他隨邊點，直到你看到這個畫面。

點右上角 creat a new senario。

一進去會看到的這個圓圈，這個圓圈跟之前 Zapier 說的 trigger 是一樣的東西，可以手動自己設定流程 flow。

但我們還是叫 AI 幫我們啦，點右下角的 AI Assistant，對話框選選 creat or edit a senario。

輸入「if my gmail get a new email, then send LINE notification」

然後得到畫面上的 flow，左邊是 Gmail watch email，右邊是 line send a notification。

如果你用中文輸入類似的內容，常會跑出很複雜的 flow，這種 flow 裡面有很多有趣的功能。

但這集用不到，我們還是先回到正確的 flow 上。

點開 gmail，連上要整理的信箱。

連接完成後進入設定，先點選藍色的 click here to choose folder。

這邊會出現你在 gmail 裡做的標籤分類，由於我完全沒有按照規則整理，就直接選 inbox，對所有郵件進行分析。

filter type 用 simple filter。

下面的 Criteria 選 all emails 就好了，我們後面會再用 filter 細分。

然後這個，選 no。

選擇 yes 會把偵測過的 email 變成已讀，我不想這樣。

然後這邊是每次執行 flow 時，會抓取多少筆最新的 email 到 line 上發布通知。

免費的 make 是 15 分鐘執行一次 flow，請自己評估每 15 分鐘會收到多少封有用的信件，設定太多你的 LINE 通知會炸裂。

我自己測試後，設定為 5 就差不多了。

設定好點下 OK，會跳出從哪封 email 開始抓資料，用 from now on 就好，之後的新郵件就會自動讀取了。

按下OK，接下來就可以來設定 filter 啦。

點連接線旁邊的板手會跳出選單，選第一個 set up a filter。

進入 filter 設定畫面，上面的 label 是幫這個 filter 上標籤，填你喜歡的就好。

然後點 condition 下面的輸入框，選 subject 標題跟 text content 內文。

然後在 text operator 這裡，選擇 contains。

contains 是在特定字串中如果包含某個關鍵字，就可以通過。

這邊說的特定字串，就是上面欄位設定的標題跟內文。

接下來，在下面空格打上關鍵字，就完成啦。

如果有多個關鍵字要篩選，點選 add OR rule 設定其他關鍵字，不能多個關鍵字打在一起。

按下OK，你會看到板手變成一個漏斗，這樣 filter 就設定完成。

接著點開 line，他會要你輸入 notify API。

回到 line notify 的「管理登入服務」頁面，點擊剛剛設定好的服務，進入服務細節的頁面，複製上面的 client ID。

回到 Make 複製貼上按SAVE。

接著會進到這個頁面，這邊是設定你要在哪個聊天室發送通知，你可以設定在工作群組發送，我這邊先設定我自己就好。

然後進入 line 推播訊息的設定頁面。

message 這欄可以打成這樣，這樣就不會丟一個不知道在做什麼訊息，你也可以發揮創意寫一些幹話進去，增添趣味。

下面的設定用不到，我們直接按OK就完成了。

接下來就要測試啦，我先分別寄三封信件到公用信箱中，分別是：

1. 標題有關鍵字
2. 內文有關鍵字
3. 沒有關鍵字

寄完後，按下 run once。

成功的話就會在 line 上收到通知，果然，沒有把不含關鍵字的信件傳到 line 上，測試成功。

現在把下面的 scheduling 打開，就完成所有設定了。

以後再也不用擔心自己漏接公用信箱的重要信件啦！

結論

最後分享一下實做心得：

比起 zapier 跟 ifttt，make 用起來更有寫程式的感覺，對完全沒有程式背景的人，Zapier 跟 ifttt 會比較好上手，但在免費版的情況下，make 能做到比 zapier 更複雜的自動化功能。

像前面有出現過的複雜流程圖，就可以用 router 做出複數條件判斷的流程，例如前面抓gmail的流程，加上 router 後就不只能傳送提醒到line，還能自動回復罐頭訊息給符合條件的郵件，這如果要在zapier做，就要做兩個流程才能達成了。

另外如果你的公司信箱不是使用Gmail，前面的模組可以從Gmail改成Email，Connection type選用Microsoft系列。

理論上只要這邊按 save，就可以選擇你要串連的microsoft帳號。我串完之後還是抓不到信件，但 make 跟 microsoft 帳戶上，都顯示授權成功，如果有人知道這是什麼問題，請一定要留言告訴我⋯⋯

這次的分享就到這邊，如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題，可以直接留言 ，或給加入 Discord 跟我們一起討問喔。

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