人工智慧對民眾來講是雲霧裡了，你如何接軌？要仰賴露天降雨之後……不對。

我跟委員報告，臺灣的物聯網環境是有所期待，但是也有所失望，因為太多了聯盟，都在朝高科技的手段去做，大家不討論物聯網，道路AI智慧，物聯網應該是往下走，並不是往上走，現在很多人都在討論物聯網，都是走人工智慧。

commander是要從這邊出去。

倒不是所有的人都接收裡面的東西，中繼就可以接收了。

決策發給中繼站，決策完之後發給中繼，中繼只是接收的東西、散布的地方，但是如果基地台沒有了，對不起，全部就斷光了，必須做好基地台跟通訊站的架構，因為我學通信的，我把這兩個結合之後，引導到民眾可以最末端接受的地方。

不是，是訊號源，這邊是空軍總部，也就是指揮部，所有人的support跟mission都是從這邊發出去的，包含題庫、決策的人或是組織裡面的人，你要發想、去改裡面的流程、路徑，還有導引方向，都在這邊做決策。

沒有，我要建立中繼站，這邊是發射基地台，中繼站及所有的東西是給他們集合的東西，但是基地台到中繼站站間是內網，並不是internet網，你要做完這個架構的時候，要確保這個質是優質的，要過濾雜訊，那也是人工智慧重要的一環，不是嗎？

喔，那個太長了！解題可能是10幾個小時在那邊，但臺灣不行。臺灣的做法是你在anything、anytime解題完之後，你要來我這裡，並不是在網路去解決，我的學校是沒有有網路的，你必須在裡面去解決，比如這個地方是我的基地台，我解題完了，你必須在這邊填答案，然後回去等我通知你，我透過手機或APP來通知你要進入下一關，你已經進入到什麼level了，好比打電玩有level。

不一定。任何解答沒有時間、空間，只要解答出來，來我的基地解題，解題後一個禮拜過關，會走到下一關，所有會員的code都會進入到下一個領域，這跟42是一樣的。

像schoo1 42的概念，你四關要先過，你創造成一階段、二階段的42裡面的2才要付費，因為要學習認證、要學分才可以過來，但是經過泳池之前，有些人是過不來的，會很生氣。

我做的是系統性、結構性及計畫性來做，今天主要的目的是跟委員報告，這個場地如果可以善用的話，我發email來問委員就好了，我認為這個地方是指標的地方，我覺得是基地台，可能在各地的實驗中心、各縣市政府可能只是中繼站，因為不需要教室，只是給他題庫而已，而是破題的關卡來導引。

有這樣的基礎群眾之後再跟實驗大學談，再跟政府法規來做認定，這個是我們可以完成的。

就像商業行為一樣，客戶在哪裡？你如何找得到客戶，客戶怎麼找得到你？現在最容易找到的是直播，或者給一個問號，每一天經過會想這一件事，這個是創意廣告，可能是用school 42，專業的人知道，對於國際情勢的人才知道，但是70％、80％的人不知道，但是我們的消費者是7、80％的人在哪裡，我的民眾、需要帶上來的人在哪裡，我要串聯這一件事。

我一直回想回來，我們的教育要跟社區、社會連結，要接軌的話，並不是像傳統的學校教育，而是跟民眾有切身關係的教育，因為法規的層面跟導入民眾間管道的不暢通，或者是透過主動性的宣傳，所以要提出創意的東西，讓民眾可以隨意取得、探詢、誘發尋求的logo跟行銷手段。

東海大學也有實驗大學。

委員給我們的建構方向是？有公會組織、也有企業團體，這一些學校串聯也有一些產學合作的目標，是找實驗大學來做終極目標的訂定跟法規認證的部分，是在這個環節，課綱的內容是由我們設計，如果不是全球大學的部分，也有學分是比照同等學歷來做，是不是這樣的法規？

今天來要跟委員請教，是不是給我一個破壞性的建議，越慘越好，我需要得到這樣的建議，而不是不錯、可行，我不是要這個建議，而是要破壞性的建議。

今年5月份委員有要到台中了，我們有約將近一年的時間。

突然idea通了。

是的。

議員給我資訊之後，我看到突然腦筋想通了，原來是這樣子。

其實我一直在做這個事情，像我們辦的學校，比如產學合作、創客中心都做很多，但是都不對味，只是隨著議題在走。

像school 42有800萬人留下多少人？他們就是經過這樣的東西，這600人是法國的菁英。

我們所引導的是讓每一階段都有引人入勝的感覺，可是你還沒有達到，我要做的是這個東西，他不需要來上課，但是要經過美觀，可能到第二關就自己淘汰了。

現在我所瞭解的，年輕族群會覺得很奇怪，這個東西為何要這樣子，過了第一關還沒有看到裡面的東西，還在挖，奮戰不懈的精神會一直往裡面走。

我想像的是沒有教師的學習環境，只是一個訊息出去而已，我讓所有的人看到，我請他幫我設計一個東西，只要看那個東西就想要挖，我跟林議員報告過，我的做法不是要淘金沙，我告訴你我這邊是一個金礦，你要去跑。

我跟委員報告，我今天來思考一下整體計畫的框架，來跟各位報告一下。這邊是我的基地台而已，是發射信號的基地台，並不是聚集人潮的集合中心，但是這邊是一個發射台，發射出去任何的訊息跟所有的東西拋出很大的誘因，讓全國的人可以接受，基地台設在這裡是發射站，不是教室、也不是禮堂，並不是集合的地方。

我從這裡退伍。

對。因為這邊是我的老家。

我看了全國，只剩下委員這邊。

這個概念打破傳統，我不需要area，但是這個空間是給大家的。

完全。

今天就是來尋求討論。

是對全體有意義的事。

臺灣的文化可能是多元文化，不一定是用於日本、中國大陸或者是歐美，不一定，但是臺灣的元素出來，每一個國家都講big data，他們的定義是人工智慧、無人機的東西，不對，我的概念還是一樣，人討論出來在是大數據，這個是我的初見，但是怎麼樣把大數據留下來，這個是我學校要做的事，這個資源才是對社會……

要看國外的架構、歐美的架構，包括中國大陸的趨勢，我不管那麼多，只要知道臺灣人要什麼。

留下來的結論，大家的分析、討論及結果或者是同儕間的討論結果，才是big data，那並不是靠電腦，而是靠人腦，人腦產出來的才是人工智慧，我初步的想法是這樣子。

可能是醫療的，可能是智能、可能是工業的，在每一個行業別底下，有一些是沒有答案，可能要交給神鬼。

甚至有人用了超商繳費之後，不知道要到銀行去繳費，我會做這個事情是因為我也不知道、我也沒有辦法預判，所以是給一個虛擬的議題，如果這樣，你會怎麼樣？經過邏輯判斷之後，會衍生出來對專長的思考故事。

因為我自己比較專長的地方是物聯網，物聯網的概念是做最末端、底層的應用服務，你會用LINE、微信，但是你不知道它的設計，萬一有一天沒有LINE的時候，你有什麼方案？你沒有超商的時候，如何完成每一個月要完成的工作？你不知道。

如果是四個程序，四個程序等於在打game一樣，過關完之後才會有兩個階段，一個是新創、一個是就業或者是督導，會進入到另外一個area，針對從這個一路走過來的四個階段，從游泳池爬出來的時候，你是什麼樣的人，你就會碰到什麼樣的area，這個是我初步瞭解的概念。

我現在要做的是，像school 42的概念並不是這樣給，我給的是並沒有這個答案，而這個答案並沒有人解得出來，你問我，我也沒有答案。

我們所謂的大數據是可存的數據、有養分的數據，才是大數據。

我跟委員報告一件事，人工智慧我有不同的定義，人工智慧不是機器、電腦、也不是所謂的大數據，大數據裡面有兩個定義，有一些是垃圾，你說它是數據嗎？那只是資料，有效的數據、結論才是大數據，要不然所有的數據，你說大數據蒐集一大堆都是垃圾，搞不好還是virus。

反過來思考一件事，我們要開張一個跟school 42有一個概念，是完全免費，沒有教授、課程，有教案、沒有答案。

對，太高，我自己學的時候很吃力，我們已經有年紀了，要投入很吃力，更何況一般的在學學生、民眾。

臺灣不需要天才，臺灣是需要發明者，臺灣的天才很多，可是你不知道是誰。現在最容易置入這個環境裡面的是IoT部分，而不是intelligent的部分，intelligent太深了，深到好像必須大學四年、研究所、博士班在做的事。

林堉璘跟我講這一件事的時候，我詳細研究school 42的概念，school 42的概念也太深了，要把法國的原本框架拿來做臺灣，也是不對的，但是他的結論是對的，42的意思很簡單，就我的理解不一定完全正確，是四個程序、兩個階段，進入school 42整體完訓的過程是四個程序、兩個階段，中間有一個很大游泳池的概念，那個會淘汰很多適性的東西，留下來才是所謂的天才。

我們透過人工智慧學校訓練，發現還是有一個很大的盲點。因為現在做人群分析，很多基層的勞工、民眾跟一般的大學生，很難切進去，那一段所帶領風潮，像internet、人工智慧其實很難帶，他們只是enjoy在環境裡面去，想要冒出頭，但是冒不出頭，悶在那裡面。

我們不一樣，是有看到那個框架，但是那個不是臺灣的。