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好情緒和壞情緒?——腦筋急轉彎:用心理學說故事與知識(2)情緒篇

活躍星系核_96
・2015/09/03 ・3022字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 549 ・八年級

文 / 台大月光心理社(代表:沈伯郡、鄭澈)

腦筋急轉彎(Inside Out)是最近當紅的皮克斯動畫片:除了劇情有趣、呈現方式新穎外,當中呈現了很多心理學的概念,讓身為心理所學生的我們覺得深深感動,有一股莫名其妙的衝動想要將看到的知識跟大家分享。本文將會介紹腦筋急轉彎這部電影與心理學有密切關聯的部分,讓大家在享受電影之餘也可以學到些知識。

關於記憶可以參考:核心記憶、遺忘與似曾相似——腦筋急轉彎:用心理學說故事與知識(1)記憶篇

情緒可以分類嗎?

第二個部分是情緒,有篇文章:「《腦筋急轉彎》對記憶跟情緒的描繪是錯誤的,但仍具參考價值」認為將五種情緒區分開來看是錯誤的,並且引用巴雷特(Barrett)的理論來說明這件事。此文對電影內情緒分類的批判是不完全正確的,但也有其參考價值。

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在心理學界當中,巴雷特所支持的觀點並非被整個學界接受,事實上,在情緒的研究當中,有兩派觀點相互爭執不休,他們的爭持甚至被巴雷特(2007)稱作「情緒大爭論」(The Great Emotions Debate),一派是以巴雷特為首的「情緒向度理論」(Dimensional Theories of Emotion),他曾把情緒排列如下圖所示:

source
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在這個圖形當中,越接近的兩種情緒會讓人感覺這兩種情緒「越像」,巴雷特認為情緒「像不像」可以由兩個軸來解釋(就像直角坐標系x-y軸那樣),x軸為「正負向(valance)」、y軸為「激動(arousal)」,因此每一種情緒都有一種座標,例如:厭煩是負向情緒,激動程度不高;興奮是正向情緒、激動程度很高;憤怒是負向情緒、激動程度也很高。

因此,在日常生活中我們可以幫每一種情緒去區分這些情緒到底「多正向」與「多激動」,巴雷特認為光是這樣就可以理解所有情緒之間的差別。

然而!另外一派也不是省油的燈,影集《謊言終結者(Lie to me)》的主角心理學家艾克曼(Paul Ekman)則是「情緒間斷理論」(Discrete Theories of Emotion)的大咖,認為所有的情緒是由幾種不同的基本情緒(basic emotion)構成,而這些基本情緒是無法繼續被化約的,他發現六種不同的基本情緒:憤怒(anger)、厭惡(disgust)、恐懼(fear)、快樂(happiness)、悲傷(sadness)與驚訝(surprise)。

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向度理論當然反對這種觀點,他們會認為這些基本情緒的標籤是人訂的,而為了支持自己的論點,艾克曼還特地去原始部落研究他們的表情與情緒,他認為如果這些情緒真的是文化之下的產物,那麼原始部落就不會區分這些情緒,然而他發現,就連原始部落裡的人也會區分這六種情緒,這支持了他的觀點,而捅了情緒向度理論一刀(如果有看過Lie to me的人應該會記得男主角有去過原始部落)。

而腦筋急轉彎(Inside Out)的導演曾經特地請教艾克曼關於情緒的部分要如何描繪(from wiki),但由於將恐懼與驚訝做成兩種不同的角色有點困難,索性就把他們合成同一種角色了。

因此,今天要說電影裡面的對「情緒」描繪是錯誤的,或許言之過早了!到底間斷理論或是連續理論到底誰熟對孰非,整個心理學界還在熱議中!

《腦筋急轉彎》
《腦筋急轉彎》宣傳圖。

好情緒和壞情緒?

至於,這麼多情緒的理論到底與我們的生活有什麼關係?關係可大了,我們日常生活中充斥著情緒,腦筋急轉彎整部電影也是要提醒我們這點,我們常常被情緒牽著走,我們會生氣、我們會悲傷、我們會快樂、我們會恐懼、我們會憂鬱,如果能夠更了解這些情緒的本質也許我們就更能夠面對自己的憤怒,也許能夠改善自己對於蟑螂的恐懼、或者是不再感到過度憂鬱。

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這部電影所關注的情緒議題不只是情緒倒底是向度的還是間斷的,還有另外一個更重要的面向:「某些情緒到底是好是壞?」

心理學界曾經(或現在依然)有一種「正向心理學」(positive psychology)的潮流,認為正向情緒例如「快樂」、「喜悅」是好的情緒;而負向情緒「焦慮」、「恐懼」、「憂傷」是不好的情緒,就像不要讓自己的生命中有壞的膽固醇一樣,我們要讓自己的生活中充滿喜悅與快樂,而不該讓焦慮、恐懼或憂傷佔據自己的生命。

我喜歡把這種心理學稱作「好棒棒心理學」,一切只看到樂觀的一面,一切都要過得很好,就跟電影裡面「樂樂」(joy)的想法一樣:讓一切都只能很快樂。

我想作者原本也同意這樣的價值觀,原本這部電影的腳本是「樂樂」(joy)與「怒怒」(anger)迷路,他想要把這部片變成一部搞笑片,但後來發現這行不通,也開始害怕自己會被炒魷魚。之後有一天,他走回家的時候突然感到很難過,覺得如果自己可能會因此離開自己親密的工作夥伴,結果他恍然大悟,這才發現這種難過的情緒才是親密關係之間最重要的情緒,於是他就把怒怒換掉,讓憂憂(sadness)成為主角。

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這個想法可能一時有點難接受,但是如果仔細回想一下自己的生命當中,是那些錦上添花的朋友還是那些雪中送炭的朋友令人印象深刻?如果我難過的時候你在我的旁邊──那麼你就會是我的好朋友。而沒有人喜歡在自己難過的時候,有人一直要你不准哭要強顏歡笑。

在電影當中有一幕深刻地呈現了這樣的衝突:

當小彬彬難過的時候,樂樂一直叫他要振作起來,但是他就不想,這個時候憂憂走到他旁邊,也在說著一些難過的事情,然後小彬彬就哭了,之後突然就好了,

樂樂就問:「妳是怎麼做到的?」         憂憂只是說:「我只是聽他說話而已」

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《腦筋急轉彎》劇照。
《腦筋急轉彎》劇照。

其實我看到這裡好像也不小心哭了。

回過頭來講,正向心理學似乎將負向情緒汙名化了。因此我比較接受另外一種觀點:不將情緒區分好壞,認為每一種情緒都很重要、有他自己的功能,這種觀點被稱作「情緒的功能主義者」(Functional Theory of the Emotions),快樂有快樂的功能、悲傷也有悲傷的功能,而重點是在應該快樂的時候要快樂,應該悲傷的時候要悲傷,如果在應該哭泣的時候強顏歡笑也不見得是好的。

《腦筋急轉彎》劇照。
《腦筋急轉彎》劇照。

記憶與情緒 相輔相成

我們在第一部份談到了記憶,在第二部分談到了情緒,但是請不要以為這兩者是可以完全清楚區分開來的,拉杜(Joseph E. LeDoux)對於恐懼制約(fear conditioning)的研究指出:我們的杏仁核(amygdala)能夠記得「我們要害怕那些事物」,例如:我可能原本不害怕蟑螂,但是後來就學會「害怕蟑螂」這件事情。在這個狀況下,「對蟑螂的記憶」與「對蟑螂的害怕」並不能被分開,因為我們是同時把這兩者學起來的。

這麼說可能會有點抽象,然而各位還記的電影裡面各種不同顏色的球球嗎?每一個球球都有記憶的內容,同時也有不同的顏色,意味著在我們的記憶當中常常伴隨著情緒,因此我們會說某些回憶「是快樂的」,某些回憶「是痛苦的」。

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而當憂憂碰到快樂的回憶時會變悲傷,這也是有可能的,一個人在憂鬱狀態的時候,那些曾經會讓他快樂的事情可能都會褪色,而顯得憂傷,我常常喜歡用一句話來描述憂鬱的狀態──「會發現這個世界都變成灰色的」。

《腦筋急轉彎》劇照。
《腦筋急轉彎》劇照。

記憶及發展部分可參考:

參考資料在發展篇一併刊出。

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活躍星系核_96
776 篇文章 ・ 130 位粉絲
活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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當情緒像過山車?從亢奮到低落,解碼躁鬱症的真實面貌
PanSci_96
・2024/10/12 ・2253字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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躁鬱症(Bipolar Disorder),正式名稱為「雙向情緒疾患」或「雙極性情感障礙」,是一種讓患者的情緒不受控制地在極度亢奮和極度低落之間擺盪的精神疾病。這樣的情緒變化不僅僅是短暫的起伏,而是持續多天、甚至數週的狀態,對於患者的生活、關係和工作會造成重大影響。

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什麼是躁鬱症?

躁鬱症患者的情緒通常經歷兩個極端階段:躁期和鬱期。

在躁期,患者可能會感到無比的精力充沛、自信心爆棚,甚至會有過度樂觀和衝動的行為。然而,躁鬱症不僅僅是「情緒高漲」的表現,在躁期過後,患者往往會經歷嚴重的情緒低谷,進入所謂的鬱期。此時,他們會感到情緒低落、無力感、甚至有自我傷害的傾向。

近幾年大眾逐漸正視精神疾病的影響,許多名人也曾經公開分享他們的躁鬱症經歷,如歌手瑪麗亞.凱莉、演員小勞勃道尼。這些公眾人物的經歷讓我們看到了這種精神疾病的廣泛影響,以及如何對他們的創作、生活和心理造成衝擊。

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躁鬱症的分類與盛行率

根據跨國研究,不論種族、性別或地區,躁鬱症的盛行率約為 1%,這意味著每 100 人中就有一人可能經歷過躁鬱症的發作。如果將所有的亞型計算在內,終生盛行率甚至可能高達 2.4%。躁鬱症的發病年齡通常集中在 20 至 30 歲之間,超過 70% 的患者在 25 歲前就會出現早期症狀。

躁鬱症依照症狀的不同,還可以分為不同的亞型。最常見的分類是第一型和第二型。第一型躁鬱症的特徵是患者會經歷完整的躁期,通常會影響患者的日常功能,甚至需要住院治療。而第二型躁鬱症的躁期則相對較輕,稱為「輕躁期」,但鬱期仍然會對患者的生活造成嚴重影響。

躁鬱症根據症狀可分為不同亞型,最常見的是第一型和第二型。圖/envato

什麼是「躁期」和「鬱期」?

「躁期」和「鬱期」是躁鬱症的兩個主要特徵階段。

躁期: 許多人對「躁」字的理解常常會聯想到「暴躁」或「焦躁」,實際上躁鬱症的躁期,更多的是情緒高昂、亢奮的狀態。在輕躁期(Hypomania),患者會持續數天感到極度精力充沛,無論在工作還是生活中,表現得比平時更有自信和創造力。但問題是,這種情緒亢奮狀態不一定持續太久,躁期可能會逐漸惡化為狂躁期(Mania)。這時,患者的行為可能會變得極端,容易做出無法預測的決定,例如過度消費、縱情娛樂或進行不安全的行為。

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鬱期: 在鬱期,患者的情緒和行為完全反轉。他們會感到無精打采、情緒低落,對任何事物都提不起勁。這時候,患者的日常活動變得困難,注意力和記憶力也會大幅下降,甚至有自我傷害或自殺的傾向。

從外界看來,躁期似乎是一個非常「高能」的狀態,但實際上,躁鬱症的危險之處正在於它的不穩定性。躁鬱症患者在躁期中無法控制自己的情緒與行為,即使感覺自己處於高峰狀態,這樣的「興奮」很可能會導致衝動行為,如不理智的財務決策或人際衝突。

如何應對躁鬱症?

躁鬱症不僅僅是情緒的擺盪,同時也會對患者的生活產生影響:

  1. 無法控制的躁期時間:躁期的長度和強度不是患者能控制的,患者可能從精力充沛的狀態,轉變為難以收拾的混亂局面。
  2. 鬱期的危險性:在躁期過後,進入鬱期的患者常常因為自責或對前期行為的後悔,而陷入更深的低谷,這增加了自我傷害的風險。
  3. 生活質量下降:反覆發作的情緒擺盪讓患者難以享受生活,甚至對快樂的感受也會變得懷疑和恐懼。
  4. 人際關係受損:情緒極端的變化會讓患者難以建立穩定的人際關係,這對於長期支持系統的建立是巨大的挑戰。
  5. 大腦損傷:每次發作對大腦的損害都是不可逆的,長期下來,注意力、記憶力、甚至思考能力都會受到影響。

治療與日常應對方法

對於躁鬱症的治療,藥物和心理治療是兩個不可或缺的部分。穩定情緒的藥物,如鋰鹽,是控制躁鬱症的重要工具。鋰鹽自 20 世紀開始就被廣泛用於躁鬱症的治療,能有效減少躁鬱症的復發風險。如果患者正處於躁期,醫生還可能會使用抗精神病藥物來幫助控制症狀。

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除了藥物治療,心理治療同樣重要,特別是在症狀穩定後,透過心理治療,患者可以學習如何識別躁鬱症復發的早期徵兆,以及如何調適壓力和情緒。

心理治療可以幫助患者學習識別躁鬱症復發的早期徵兆,並有效調適壓力和情緒。圖/envato

如何支持身邊的躁鬱症患者?

身為躁鬱症患者的家人或朋友,了解如何在不同的情緒階段支持患者是關鍵。在躁期時,避免硬碰硬,而是試著將患者的注意力引導到安全的活動上;在鬱期時,提供非批評的陪伴,讓患者感受到被理解與支持。

躁鬱症是一種需要長期管理的疾病,但這並不意味著生活的希望就此消失。許多躁鬱症患者在接受治療後,依然能過著豐富充實的生活,並在自己的專業領域中發揮才華,擁有幸福的人生。

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AI 可以幫你聽懂老婆的情緒了?AI 情緒理解原理解密!
泛科學院_96
・2024/07/01 ・510字 ・閱讀時間約 1 分鐘

讓電腦理解人類情感,一直是許多科學家關注的議題。那你知道現在 AI 已經學會人類情緒的辨識了嗎?

所以我們這集就來講講:

  1. AI 如何理解人類情緒
  2. AI 如何生成情緒語音
  3. 世界上第一款具有同理心的 AI 對話工具 Hume

那麼我們就開始吧!

最後,你覺得 AI 情緒辨識能拿來做什麼呢?

  1. 就陪我練英文而已吧
  2. 挖賽這樣我就有女友翻譯器啦
  3. 開始想跟 AI 談戀愛
  4. 其他也歡迎留言分享喔

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問~

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!