娶了小老婆Aprilia的Python工程師: 6月 2019

AI人工智慧發展有三階段,現在已經到哪?你知道嗎?

AI人工智慧發展有三階段,你知有聽說過嗎?

人工智慧（AI）和機器學習（ML）無疑已經是 IT 科技業的未來趨勢。雖然關於開發 AI 的安全性一直備受爭議，但是開發人員仍繼續埋頭開發人工智能的技術與能力。現在，人工智慧已不再只是科幻的一部分，它儼然已成我們生活中不可或缺的一部分。今天因為各種資料數據一直不斷大幅增加，已超越人類可以承受的量與密度，所以 AI 被廣泛用於大數據的處理與分析。
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例如 AI人工智慧被應用於資料分析、建構預測模型，幫助人們建立強而有力的策略、找出有效的解決方案。FinTech（金融科技）就是應用 AI 在投資平台中進行市調，並預測在何處投入資金以獲取更大的利潤。旅遊行業也使用人工智慧，提供客製化建議或是啟動聊天機器人，並增強整體用戶體驗。以上例子證明了，AI 人工智慧和 ML 機器學習可藉著處理、分析大量的資料，來提供更好、更客製化與精準的用戶體驗。
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AI人工智慧與機器學習的發展三階段

今天，隨著數據的量和複雜性大幅增加，AI 人工智慧與 ML 機器學習被用於處理和分析這些大數據。儘管人類的大腦擁有分析大數據的能力，但它吸收的量會受到當下的個人狀況 (如體力、情緒等) 所限制。人工智慧不受此限制，所以能提供的更精準的預測、洞察來提高業務效率、降低生產成本並提高生產率。難怪許多行業都採用 AI 和機器學習來提高性能並推動產品開發。

德勤分析高級顧問 Thomas H. Davenport 在其新書「人工智慧優勢」中提出了公司智慧化轉型三階段理論，以幫助企業更好地發揮AI潛能。 (圖片出處：https://twitter.com/Fisher85M)
如上圖，德勤（Deloitte，國際四大會計事務所之一）高級分析顧問 Thomas H. Davenport 在其新書「人工智慧優勢」中提出了：幫助企業更好發揮 AI 潛能的「公司智慧化轉型三階段」理論：
其中第一階段為輔助智慧 (Assisted Intelligence，如上圖最左邊那一行)，AI 用以處理大數據、雲端運算，人們依據這些數據制定決策；套用在運輸系統時車輛啟用定速巡航後，駕駛就不需再踩油門，車輛既可按照一定的速度前進，若有需要駕駛也可以做小幅度的調整；運用在醫療時，可監測生命跡象以及監測可追蹤
第二階段為增強智能 (Augmented Intelligence，如上圖中間那一行)，在企業現有信息管理系統之上進行機器學習，增強人類的分析能力。目前一些以 AI人工智慧為主的公司處於這一階段。例如用於汽車業時，其 LDWS 車道偏離警示系統的感測元件則是使用這一階段的技術：它可偵測到車輛偏離車道，而駕駛者未打方向燈時，系統會發出警示訊號、振動方向盤等提醒駕駛者返回車道。用於醫療，則可以預知到藥品不良反應，幫助預防狀況發生。
第三階段：自主智能 (Autonomous Intelligence，如上圖最左右邊那一行)。作業流程完全自動化，完全由 AI 來制定決策並執行。例如自動駕駛、或是保險業也使用 AI 來判斷、處理保險索賠。未來幾年，會有越來越多的公司向自主智能階段發展。
根據德勤的研究如下表，為了提高生產力，導入 AI 已是各大企業科技轉型的最新趨勢。他們的預測也證明了這一點：在未來一年內，會有更多的公司在產品和生產流程中應用人工智慧，來以提高效率與策略目標。簡而言之，人工智能有助於事半功倍。

德勤提出企業導入 AI 的五大優點，分別是：增強現有產品、優化內部運作、更好地決策、優化外部決策、自由職業者更有活力。 (圖片出處：https://medium.com/)
根據上表所列出各項導入 AI 的優點，越來越多的公司渴望使用它。然而 AI人工智慧是把雙面刃 — 用於最佳化分析過程，它不是最容易開發的技術。由於需要分析大量數據，AI 產品必需要在短時間內有效率地處理高負荷的流程。為了要將其效用有效發揮，就必須要選擇適當的程式語言進行開發，語法不能太複雜，才能夠處理複雜的過程、並且支援性高。

最適合 AI人工智慧與機器學習的程式語言 — Python

隨著各行各業越來越廣泛地應用 AI 人工智慧與機器學習，大公司開始在其相關領域進行投資，使得 AI 人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下，自 2015 年起，Python 已成為 AI 人工智慧與機器學習的御用程式語言。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出，成為 AI 人工智慧領域的新寵，原因整理如下八點：

學Python發大財的8大理由(3)視覺化.社群多

Python超級熱門的程式語言,你是否聽說過呢?必學八大理由,帶你了解!(下篇)

目前各行各業應用人工智慧與機器學習幾乎已是不可逆的潮流了，為了因應這股趨勢,許多大公司已經開始在其相關領域進行投資，使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下，自 2015 年起，Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容：2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出，成為 AI人工智慧領域的新寵，原因整理如下八點：

原因六、良好的視覺化選項

之前我們已經提到 Python 提供了各種各樣的函式庫，其中一些是很好用的「可視化工具」。然而，對於 AI 開發人員來說，重點是要強調在人工智慧、深度學習和機器學習的領域中，能夠以人類可讀的形式來展現資料。
像 Matplotlib 這樣的函式庫允許數據工程師構建直方圖等圖表，讓數據可視化、更易於理解閱讀。還有其他不同的應用程式介面，更簡化了可視化的過程，使創建圖表更簡易。
Matplotlib的例子如下所示 (資料來源：維基百科)

曲線圖

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(0,10,100)
>>> b = np.exp(-a)
>>> plt.plot(a,b)
>>> plt.show()

直方圖

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import normal,rand
>>> x = normal(size=200)
>>> plt.hist(x,bins=30)
>>> plt.show()

散點圖

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import rand
>>> a = rand(100)
>>> b = rand(100)
>>> plt.scatter(a,b)
>>> plt.show()

3D 圖

>>> from matplotlib import cm
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.gca(projection='3d')
>>> X = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)
>>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
>>> Z = np.sin(R)
>>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm)
>>> plt.show()

原因七、具影響力的網路社群支持

Python 語言有多熱門? 看看如 Django Girls、台灣 Python 社群 Python Taiwan、 PyLadies 等來自各國以 Python 為主的社群紛紛建立，還定期召開「PyCon」、「SciPy」等會議就知道了！台灣自 2012 年還定期舉辦「PyCon TW」呢！ Python是一種完全免費的開源程式語言，無論是初學者還是專業的 Python 都可以享用這一些開放資源。許多 Python 相關的檔案、函式庫等都可以於網路上、社群與論壇中獲得，Python 工程師、AI人工智慧與機器學習開發人員可以討論、解決問題並互相幫助。

原因八、越來越受歡迎

學Python發大財的8大理由(2)靈活.獨立.可讀

Python超級熱門的程式語言,你是否聽說過呢?必學八大理由,帶你了解!(中篇)

目前各行各業應用人工智慧與機器學習幾乎已是不可逆的潮流了，為了因應這股趨勢,許多大公司已經開始在其相關領域進行投資，使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下，自 2015 年起，Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容：2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出，成為 AI人工智慧領域的新寵，原因整理如下八點：

原因三、Python 靈活度高

Python 是靈活的程式語言，它提供了「 OOP ( 物件導向程式設計 )」以及「scripting ( 腳本 )」兩種選項。不須重新編譯源始碼，開發工程師就可用它來做任意修改，快速看到結果。程式工程師也可結合 Python 和其他語言來撰寫程式。開發工程師可選擇他們習慣的程式語言風格，甚至可混搭，以最有效的方式解決不同的問題。以下為常見的程式語言風格：

指令式程式語言風格（Imperative Programming）

為主流的程式語言風格，許多程式語言如 C#、Visual Basic、C++ 與 Java 都支援。此風格是按部就班寫出電腦必須要採取的流程 ( 下指令給電腦 )，讓電腦按著指令達成目標。

功能性程式設計風格（Functional Programming）

又被稱為「宣告式程式設計」，與上述的指令式程式設計相對立。它先描述目標的功能，讓電腦明白目標，而非流程。宣告式程式設計告訴電腦需要計算「什麼」而不是「如何」去計算，從而避免隨之而來的副作用。而指令式程式設計則需要用演算法來明確的指出每一步該怎麼做。

物件導向程式設計風格（The object-oriented style）

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成，相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格，因為它無法完全執行封裝，但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。/p>

程序式程式設計（The procedural style）

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成，相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格，因為它無法完全執行封裝，但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。
Python 的高靈活度，讓程式設計師能在用最習慣的方式撰寫，在舒適的狀態下掌握狀況，大大降低 bug。

原因四、Python 的平台獨立性

Python 不僅僅用起來舒服、好上手、功能多樣，還可以在任何平台上運行，包括 Windows、MacOS、Linux、Unix 和其他 21 個平台。當程式開發工程師將程式從一個平台轉移到另一個平台時，也只需要做小小規模的更改、修改少許的程式代碼即可。工程師可使用像 PyInstaller 這樣的封包來修改代碼，以便在不同的平台上運行。
這樣在就有效的節省在各種平台測試的時間和金錢，使整個流程更加簡單方便。

原因五、Python 的可讀性

學Python發大財的8大理由(1)函式庫吃到飽.低門檻

Python超級熱門的程式語言,你是否聽說過呢?必學八大理由,帶你了解!(上篇)

目前各行各業應用人工智慧與機器學習幾乎已是不可逆的潮流了，為了因應這股趨勢,許多大公司已經開始在其相關領域進行投資，使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下，自 2015 年起，Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容：2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出，成為 AI人工智慧領域的新寵，原因整理如下八點：

原因一、取之不盡的大量的現成函式庫

Python是 AI 領域最多人使用的程式語言，主要原因之一是因為它有大量的資料庫，讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布，包含預先編寫好的程式片段，讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。
機器學習需要連續的數據處理，Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。以下列出 AI人工智慧與機器學習領域常用的函式庫：

Keras - 深度學習。它允許快速計算和原型設計，因為它除了使用計算機的CPU之外還使用GPU。
TensorFlow - 透過建立、訓練和使用大量數據集的人工神經網絡，來進行深度學習。
Matplotlib - 用於創建2D圖，直方圖，圖表等資訊視覺化。
NLTK - 用於計算語言學，自然語言識別和處理。
Scikit-image - 用於影像處理。
PyBrain - 用於神經網絡、無監督學習、增強學習。
Caffe - 用於深度學習，允許在 CPU 和 GPU 之間切換，並使用單個 NVIDIA K40 GPU，每天處理 60 多萬張圖像。
StatsModels - 用於統計演算法和資料探勘。

原因二、Python 入手低門檻

在 AI人工智慧的領域工作，意味著你需要以最方便有效的方式處理大量的數據。Python 的低門檻，讓更多工程師們不會浪費太多時間在學習上，快速上手，並使用它進行 AI人工智慧開發。Python 程式語法如日常英語般親民，透過 Python，你可以輕鬆地使用複雜的系統，元素間的關係也能一目了然。如以下程式碼所示：
(這段程式碼是要辨識：所輸入的數字是否為主要的數字)

test_number = 407 # our example is not a prime number
# prime numbers are greater than 1
if test_number > 1:
# check for factors
number_list = range(2, test_number)
for number in number_list:
number_of_parts = test_number // number
print(f"{test_number} is not a prime number")
print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")
break
else:
print(f"{test_number} is a prime number")
else:
print(f"{test_number} is not a prime number")

HTML5新手入門課程(11)-用SVG向量圖取代點陣圖

想跟風當程式工程師的你一定不能錯過本HTML5基礎系列!本篇是(11)-用SVG向量圖取代點陣圖.

何謂 SVG?

由於以前網頁設計常使用的圖片檔例如 jpg、png、gif 等都是點陣圖模式，但是時下流行的 RWD 響應式網頁可隨著螢幕調整網頁布局，點陣圖隨著螢幕大小縮放就會有模糊失真的疑慮，因此利用HTML5的向量的 SVG 是不錯的解決方法。
SVG（Scalable Vector Graphics，可縮放向量圖形）是 W3C 制定的開放性網路標準之一，此圖片格式再網頁中能以向量格式呈現圖片。設計師可先在 Adobe Illusrator 中畫好向量圖形並存成 SVG 檔，在放在網頁中。運用方式就跟 .jpg、.png、.gif 等圖片檔一樣，但不同的是 SVG 檔不會因尺寸的改變而失真，日後要修改時也可直接開啟檔案修改，相當方便。

如何置入 SVG 影像到網頁中?

如同 .jpg、.png、.gif 的方式，SVG 圖檔使用 img 標籤被置入到 HTML5 檔中，如下方所示：

<img src="image.svg" alt="" height="300" />

使用 SVG 畫圖形

要用 SVG 畫出簡單的圖形，首先前端工程師要使用 SVG 標籤製作「畫布」。要賦予其畫布的長寬 (width、height) 屬性，如下例所示：

<svg width="1000" height="1000"></svg>

在此我們先舉「畫圓形」為例，如下所示：

<svg width="2000" height="2000">
   <circle cx="80" cy="80" r="50" fill="magenta" />
</svg>

- cx 圓心之ｘ軸座標
- cy 圓心之 y 軸座標
- r 半徑
- fill 填滿色彩
- stroke 圓形外框

結果如下所示：

See the Pen svg circle by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

同理， SVG 也可以用來「畫方形」。標籤中的「circle」要改成「rect」，半徑與圓心的屬性都要換成長與寬，原始碼與結果如下所示：

See the Pen svg rect by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

同理， SVG 標籤改成「line」，x1 與 y1 定義第一點的座標、x2 與 y2 定義第二點的座標，原始碼與結果如下所示：

See the Pen svg line by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

三邊以上的摺線，前端工程師可用 SVG 「polyline」(多點折線)標籤，並為五點定義座標分別為 10 10, 60 60, 110 10,160 60 與 210 10 原始碼與結果如下所示：

See the Pen svg polyline by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

SVG 繪製橢圓形 (ellipse) ，標籤屬性的下法與上述的「circle」類似，差別在於水平與垂直的半徑可以分別使用「rx」與「ry」來定義，原始碼與結果如下所示：

See the Pen svg ellipse by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

三邊以上的形狀，用 SVG 繪製多邊形 (polygon) 的原始碼與結果如下所示：：

See the Pen svg polygon by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

參考連結:

HTML5新手入門課程(1)-7個內容模組簡介

HTML5新手入門課程(2)-三大基本元素排版

程式語言Python,Java出現在電影中,你能分得出的嗎(下)

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考考科幻迷!電影裡程式語言哪個是Python,Java?(下)

考考各位科幻迷們是否分辨得出電影中的程式語言是Python ,Java 呢?(下)

本文章為下篇，請點此看本系列文章上篇，看看看「鋼鐵人2」、「無敵破壞王」的程式碼。

殺千刀重出江湖：Java

▲ 《殺千刀重出江湖中》中出現的 Java 程式語言

繼上篇使用Python 的電影,本篇的有使用Java 這部電影號稱好萊塢史上最白爛的動作片，雖有一班大咖演員，卻被眾多影評稱為「爛片的極致」！片中老套的劇情、俗爛的對白，大肆使用血漿而備感廉價的流血場面，某種意義上體現了 B 級電影的極致。

這部粗糙結合科幻風的電影也小露了一下程式碼：蜜雪兒‧羅德里奎茲飾演男主角的好搭檔「Luz」，在片中使用一段Java 程式碼執行一個簡單的 TCP server 任務，以當前的日期和時間回應客戶端。

魔鬼終結者：Apple II 的 CPU 「6502」組合語言

▲ 《魔鬼終結者》中出現的 Apple II 的 CPU 「6502」組合語言

還記得在電影《魔鬼終結者》系列中出現的各種機器人嗎？這部對當今的科幻電影產生了各種影響的經典之作，早在第一集上映的 1984 年就已經有各種創舉了，像是現今科幻電影都很喜歡的秀出程式碼，魔鬼終結者當然是不會少的囉！

在最早的《魔鬼終結者》第一部中，我們透過由阿諾史瓦辛格飾演的機器人終結者「T-800」看出去，可以看到展示了一段 MOS 6502 的組合語言程式碼。

MOS 6502 是 1975 年由 MOS 科技所研發的8位元微處理器，剛問世時是當時效能最強的 8 位元 CPU，而 Apple II 的採用使 6502 成了廣為人知的 CPU。而在機器人眼中的程式碼，正是從 Apple II 複製過去的。

龍紋身的女孩：MySQL

▲ 《龍紋身的女孩》中出現的 MySQL 語言

這部充滿懸疑、鬥智、暴力又刻畫出人性病態扭曲的電影《龍紋身的女孩》，女主角莎蘭德便是個經常入侵他人電腦的神秘駭客。這部電影獲得各方好評，但其實有一幕或許會讓熟悉 MySQL 語言的觀眾感到奇怪！

電影中有一幕是莎蘭德使用筆電以 MySQL 語言駭入瑞典警察局的資料庫，想追查受害人。而如果將她用的 left join 關鍵字的 SQL 語言整理出來，可以得到一個輸出結果訊息，重構後會發現她用 outer-join 的方式連結關鍵字和被害人資料。

知道 MySQL 語言的觀眾可能會驚訝，為什麼要使用這樣的文字過濾方式呢？因為 MySQL 中是有 like 語法的。更奇怪的是，輸出結果中居然沒有姓名分別以 R、L 開頭的受害人。

究竟是編劇沒有做好 MySQL 的功課、還是女主角的駭客功力還不到位卻有好運氣呢？

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考考科幻迷!電影裡程式語言哪個是Python,Java?(上)

考考各位科幻迷們是否分辨得出電影中的程式語言是Python ,Java呢?(上)

常看電影的朋友肯定對駭客角色不陌生，雖然大部分電影中對駭客技術都沒有詳細解釋，但也有不少考據細節的電影，就算是一閃而過的程式碼也都是有根據的喔！像是 Java 、 Python 、 MySQL 和 C 語言等熱門語言，不只是電影中的常客，也是求職市場中最夯的程式語言！

以下就分析 5 部出現過程式語言的電影吧！咦，有一部賣座大片的程式語言還寫錯了？

鋼鐵人：C 語言

▲ 《鋼鐵人》中出現的 C 語言

作為漫威英雄代表之一的鋼鐵人，以高科技打造的鋼鐵裝甲想必讓許多粉絲印象深刻，小勞勃道尼幽默風趣的詮釋也讓「托尼‧史塔克」成為許多影迷最喜歡的超級英雄。

而在最近上映的《復仇者聯盟4：終局之戰》中，陪伴我們十年的鋼鐵人也迎來結局，其犧牲自己、拯救全宇宙的氣概，想必讓粉絲們感動又不捨啊！看完是不是很想馬上重溫《鋼鐵人》系列呢？

而回顧鋼鐵人1，托尼史塔克在綁匪的洞穴中第一次啟動他所設計的人工心臟，使用的就是 C 語言代碼──說是 C 語言讓鋼鐵人誕生也不為過啊～

這段代碼還有個不為人知的冷知識：其實這段代碼來自於樂高積木的硬體下載程式。

電影中使用這段代碼，可能是指鋼鐵俠要下載一套硬體描述語言；或是將硬體描述語言上傳到樂高積木的控制系統中。無論哪個，都表示鋼鐵俠的誕生跟樂高積木有關。

無敵破壞王2：網路大暴走：Python 語言

▲ 《無敵破壞王2：網路大暴走》中出現的程式語言 Python

《無敵破壞王》續集《網路大暴走》，正如片名，劇中反派是個能癱瘓全網路的病毒！這個病毒能自動掃描程式的漏洞且不斷複製，一旦發現其他目標，又能迅速散播，不需要任何人為干預，就能自動複製和感染。

在病毒尋找感染目標的畫面中，我們可以看到Python 程式碼。

沒錯，這個能自我繁殖、自動利用軟體安全性漏洞的病毒，正是使用經常運用於 AI人工智慧的領域上的 Python 語言寫的！不得不讓人聯想到，人類設計出能自動學習、模仿並完成人類行為的AI，有天會不會也會像片中病毒一樣，癱瘓且滅絕全人類呢？

先不要離開，請點此接續看「殺千刀重出江湖」、「龍紋身的女孩」、「魔鬼終結者」的程式碼！

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本篇目錄

雲端情人 (her)

西奧多是一位「代客寫信」的作家，心思而筆觸深邃，能寫出最人肺腑的信件。但現實中的他卻不擅長社交，連相戀多年而結婚的妻子也提出要離婚。心碎的西奧多，在偶然中購買了最新的 AI人工智慧系統「0S1」，在安裝之後，這個「它」給自己取名為「莎曼珊」，成為了「她」
莎曼珊有迷人的聲線，溫柔體貼、幽默風趣，讓西奧多慢慢地墜入情網，而莎曼珊也發展出了對西奧多的渴望。人類與機器最後發展成為一段不被世俗理解的奇異愛情。
這部電影在以人工智慧為題材的 Sci-fi 片中十分獨樹一格，沒有迷人的聲光特效或刺激的打鬥畫面，而是用浪漫的畫面講述了一個令人心痛的故事一「當你的愛人是虛擬的人工智慧時，你會怎麼做？該選擇面對現實，還是繼續沉浸在虛幻的擁抱中？」

機械公敵 (I,Robot)

1942年，艾西莫夫在小說《I,Robot》中首次提出的「機器人三大法則」，至今依然被許多科幻作品引用。但有這三大法則存在，就可以保證人類不受到機器人的危害了嗎？這部改編自小說的同名電影，藉著「不遵守三大法則的機器人」、「不信任人工智慧的警察」，「自行解釋三大法則且試圖控制人類的 AI 中央電腦」，模擬現代人在認知不足時，使用 AI人工智慧可能造成的危險。故事中人完全倚靠中央電腦的 AI 機器人，一旦中央電腦發生錯誤，便會波及所有其控制的機器人，再全面危害人類。
這部電影揭示了 AI 可能造成的危害，並引發觀眾重新反思人機關係。

銀翼殺手2049 (Blade Runner 2049)

超人氣經典科幻電影《銀翼殺手》續作的《銀翼殺手2049》除了劇情外，其電影的核心精神也完整延續了下來。這部續集電影聚焦在既是複製人、又是「銀翼殺手」的 K 身上，從剛開始無人類情感，到最後與人擁有相同的情緒，在虛實與真假之間徘徊。到底怎樣才算是一個真正的「人類」？生命的意義究竟為何？若生命的本質是虛無，「人類」和「複製人」的價值有差異嗎？這都是這部電影要給我們的思考空間。
以上幾部電影讓觀眾重新檢視自己現今的生活，由此來重新思辯實的定義，嘗試去感覺和尋求真實，而並非目地接受 AI人工智慧的熱潮，除此之外，我們也應該有所反思：難道人類要一手創造出自己都無法控制的怪物？
人類和機器人，可以互助亦可以互害。若能充分利用 AI人工智慧這項新技術，那所謂的人工智慧機器人便是我們的朋友，不但可用做醫療用途 (參考文章：全台首座 AI 門診榮總 2019 年上線) 、甚至還可以維護浪浪們的安全 (參考文章：貓奴工程師獻給浪浪的庇護所-AI人工智慧貓窩)。若你對被機器人取代感到恐懼(參考文章：AI世代即將對7大職業造成威脅!醫生律師也上榜)，那可以從了解「Python」這項程式語言開始，「簡單明確」的特色使「Python」看上去淺顯易懂，初學者學Python不但入門容易、若一直深入學習下去，也可以編寫出非常複雜的程序·若是好好熟悉 Python語言，不但不用心會被取代，還可以管理、掌控AI。而不是淪為它們的階下囚。

參考連結:

人工智慧將成主流,人類會因此面臨什麼考驗?答案在這(上)

張忠謀建議:只要擁有這4種能力,就不怕被AI人工智慧取代

微軟新功能人工智慧簡報教練, 讓你上台簡報不再吃螺絲

別騙了!垃圾分類只需3秒?清大研發的人工智慧就是辦到了!

AI人工智慧的超級寫作能力恐怕淪為假新聞製造機?!

Google人工智慧超強大!能抓取圖片中的文字直接見成文字檔!

暑假快到了！與其讓兒子盲目拚學測，我寧可讓他先選擇人生方向~

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AI人工智慧與機器學習的發展三階段

最適合 AI人工智慧與機器學習的程式語言 — Python

原因六、良好的視覺化選項

曲線圖

直方圖

散點圖

3D 圖

原因七、具影響力的網路社群支持

原因八、越來越受歡迎

原因三、Python 靈活度高

指令式程式語言風格（Imperative Programming）

功能性程式設計風格（Functional Programming）

物件導向程式設計風格（The object-oriented style）

程序式程式設計（The procedural style）

原因四、Python 的平台獨立性

原因五、Python 的可讀性

原因一、取之不盡的大量的現成函式庫

原因二、Python 入手低門檻

何謂 SVG?

如何置入 SVG 影像到網頁中?

使用 SVG 畫圖形

殺千刀重出江湖：Java

魔鬼終結者：Apple II 的 CPU 「6502」 組合語言

龍紋身的女孩：MySQL

鋼鐵人：C 語言

無敵破壞王2：網路大暴走：Python 語言

雲端情人 (her)

機械公敵 (I,Robot)

銀翼殺手2049 (Blade Runner 2049)

魔鬼終結者：Apple II 的 CPU 「6502」組合語言