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李開復(fù)：人工智能的十個問題
Q1.人工智能是機器人嗎？
人們對"人工智能"的理解誤區(qū)
AI的外形和智慧水平和人類一樣
AI像科幻片里那樣，很聰明，精于算計且控制傷害對抗人類
AI是一種很久以后才會發(fā)展的技術(shù)
對人工智能的錯誤定義
AI是一種讓人覺得不可思議計算機的程序
AI與人類大腦的思考方式一樣
AI是與人類行為相似的計算機
AI就是會學(xué)習(xí)的計算機程序
對人工智能的正確定義
AI就是根據(jù)環(huán)境的認知做出合理的行動并且最大化一個被定義的目標(biāo)函數(shù)，這樣一種計算機程序就能被定義為"人工智能"。
如今的人工智能都是在一個領(lǐng)域里，人來定義它的目標(biāo)，根據(jù)這個被定義的目標(biāo)，來做出最合理的行動，它只是人類的一種工具，而非具備自我意識和自我判斷的能力。
人工智能其實離我們很近
如：打開某資訊類APP，每日的消息推送都是我 們自己喜歡且關(guān)注的內(nèi)容，這背后的學(xué)習(xí)和記憶 就運用了人工智能技術(shù)......
人工智能技術(shù)的預(yù)期發(fā)展
未來十年的AI革命的規(guī)模更大， 而且來得更迅速猛烈
Q2.人工智能已經(jīng)進入到我們的生 活了嗎？
人工智能對不同領(lǐng)域人群的含義
- 計算機科學(xué)家
很少懷疑AI在推動人類技術(shù)進步上的偉大意義
- 社會學(xué)家，經(jīng)濟學(xué)家
開始關(guān)注AI已經(jīng)或即將對人類的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，就業(yè)環(huán)境帶來的巨大挑戰(zhàn)
- 科幻學(xué)家，影視編導(dǎo)和未來學(xué)家
樂于看到AI—次又一次的激發(fā)大眾非常強烈的熱情，并且他們不忌憚用最飄渺的想象把人類的未來渲染成天堂或地域。
- 普通公眾
對AI快速發(fā)展的認知，是始于2016年初的"阿爾法狗"的精彩圍棋對局，但還是僅局限于對電影中的人形機器人這一印象的停留，大多數(shù)公眾對于AI會表現(xiàn)出好奇，迷茫或者訝異的態(tài)度。
人工智能的具象成果舉例
QQ的人工助理"微軟小冰"。
蘋果的語音助理"SiRi"。
百度的個人搜索助理和擁有智能聊天功能的"度秘"。
谷歌的谷歌助理
亞馬遜的"Alexa"。
公司或者手機銀行中的人臉識別技術(shù)。
手機云端照片分類檢索。
網(wǎng)絡(luò)上的搜索引擎
對人工智能的發(fā)展構(gòu)想
預(yù)測未來十年，AI將在任何任務(wù)導(dǎo)向的客觀領(lǐng)域超越人類，它將取代人類的百分之五十左右的工作。我們將進入一個富足的豐產(chǎn)時代，因為AI作為我們的工具將給我們帶來巨大的價值，與此同時，我們也會陷入一寸代，由于被AI取代, 我們自身將會失去價值感。
Q3. AI真的會挑戰(zhàn)人類嗎？
霍金對人工智能的擔(dān)憂
機器與人在進化速度上的不對等性
人工智能可以在自身基礎(chǔ)上進化，可以一直保持加速度的趨勢不斷重新設(shè)計自己，而人類的生物進化速度終將有限，無法與之競爭，從而被淘汰。
人工智能的普及所導(dǎo)致人類的失業(yè)。
霍金和馬斯克對人工智能采取的行動
為了防止人工智能威脅人類，他們支持加州阿西洛馬會議通過的23條基本原則，這23條基本原則涵蓋了三個范疇：
科研問題
理論和價值觀
長期問題
有關(guān)AI相關(guān)的理論和價值觀其中幾條原則
- 安全性
人工智能系統(tǒng)應(yīng)該在整個生命周期內(nèi)確保安全性，還要針對這項技術(shù)的可行性以及適用的領(lǐng)域進行驗證。
- 價值觀一致性
需要確保高度自動化的人工智能系統(tǒng)在運行過程中秉承的目標(biāo)和采取的行動都符合人類的價值觀。
- 由人類控制
人類應(yīng)當(dāng)有權(quán)選擇是否及如何由人工智能系統(tǒng)定制決策，以便完成人類選擇的目標(biāo)。
- 非破環(huán)性
通過控制高度先進的人工智能系統(tǒng)獲得的權(quán)利， 應(yīng)當(dāng)尊重和提升一個健康的社會，賴以維系的社會和公民進程，而不是破壞這些進程。
怎樣看待人工智能威脅論？
人類在可見的未來只有弱人工智能的技術(shù)，其他更強級別的人工智能揣測，離我們非常遙遠，所以不存在人被人工智能威脅的風(fēng)險。
Q4.人工智能的分類有哪些？
三種層次人工智能的區(qū)別
弱人工智能：專注一個領(lǐng)域，針對人定位的優(yōu)化函數(shù)來學(xué)習(xí)，來進步。根據(jù)大量的數(shù)據(jù)和對這個環(huán)境的認知來判斷該做什么行動，不斷地根據(jù)大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，來增強自己。（可行）
強人工智能：可以勝任人類所有工作，很寬泛，沒有量化指標(biāo)。（不可行）
超級人工智能：它會比人更聰明，在各方面如創(chuàng)造力，智慧及社交能力都比人強大。（不可行）
弱人工智能的實現(xiàn)條件
在單一領(lǐng)域
有大量的數(shù)據(jù)支撐
有精確客觀的標(biāo)注
人類來啟動或停止它的運行
何時需要強人工智能
當(dāng)我們存在不確定因素的時候
知識的表示能力，包括常識性知識的表示能力不高
機器不具備做規(guī)劃或者戰(zhàn)略性的處理時
機器的學(xué)習(xí)能力弱
用自然語言進行交流溝通的能力低
欠缺實現(xiàn)即立目標(biāo)的能力
機器無法做到有人的情商，口才，感染力，七情六欲，信任等反應(yīng)
人工智能值得關(guān)注的三個問題
安全性
選擇性決策
非破壞性
結(jié)語
在未來十年中，將要發(fā)生整個社會的顛覆，百分之五十的工作會被AI取代，已經(jīng)需要我們?nèi)褙炞⒌厝ッ鎸@個必然，不要花太多時間去揣測超級智能控制人類
Q5.三次AI熱潮指的是什么？
前兩次人工智能和第三次的區(qū)別
前兩次人工智能熱潮是學(xué)術(shù)研究主導(dǎo)的，而這次人工智能熱潮是現(xiàn)實商業(yè)需求主導(dǎo)的。
前兩次人工智能熱潮多是市場層面宣傳的，而這次人工智能熱潮是商業(yè)模式層面的。
前兩次人工智能熱潮多是學(xué)術(shù)界在勸說、游說政府和投資人投錢，而這次人工智能熱潮多是投 資人主動向熱點領(lǐng)域的學(xué)術(shù)項目和創(chuàng)業(yè)項目投錢。
我所經(jīng)歷的前兩次AI浪潮
- 第一波浪潮
1980年在哥倫比亞上大學(xué)時，在計算機系自然語 言處理課程中，提出做聊天機器人，希望做出模 仿老師說話的程序并做出來。(基于專家對話系統(tǒng)說什么回答什么反而做的不夠深刻）
- 第二次浪潮
碰到在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教語音識別的導(dǎo)師，得知 他參與研發(fā)的一個獲獎項目。(基于專家對話系統(tǒng)結(jié)合了人類心理學(xué)方式的一 個黑板架構(gòu)模型聽到一句語音假設(shè)聽到哪些音， 由這些單音構(gòu)成詞句，還可以合理地聯(lián)系上下文 獲得初步成功）
而后導(dǎo)師推薦我加入一個專家系統(tǒng)研究小組，但 我對這種系統(tǒng)提出質(zhì)疑，因為它有一定的局限性，于是我開始找論文研習(xí)，發(fā)現(xiàn)基于統(tǒng)計的機 器學(xué)習(xí)方式更優(yōu)，最后在導(dǎo)師的支持下開始了自己的研發(fā)，大獲成功。但而后因為數(shù)據(jù)，機器等原因，訓(xùn)練出來的模型不夠準(zhǔn)確，最后第二次浪潮還是泡沫化）
Q6.什么是深度學(xué)習(xí)？
導(dǎo)語
深度學(xué)習(xí)是在計算機視覺的領(lǐng)域幫助識別人臉和物體，然后沖入語經(jīng)識別，機器翻譯，數(shù)據(jù)挖掘，自動駕駛,自然語言理解等等各種人工智能技術(shù)的領(lǐng)域，在這些領(lǐng)域里面大展身手。
比如說今天拿出手機，所有的蘋果手機內(nèi)置的語音輸入法或者是使用中文用戶比較多的，訊飛的語音輸入法或者搜狗百度等等的輸入法，我們都可以直接對著手機說話，錄入文字一定的程度上比拼音輸入還要來得更快。
深度學(xué)習(xí)的發(fā)展過程
階段一：蟄伏期
過去幾年開始的第三波人工智能熱潮，絕大部分也要歸功于深度學(xué)習(xí)，相反，深度學(xué)習(xí)不是一下從石頭縫里蹦出來這個橫空出世的大神，它的歷史幾乎和人工智能的歷史一樣長，只不過數(shù)十年里深度學(xué)習(xí)和相關(guān)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，因為種種的原因折服于人工智能的兵器庫的一角，默默無聞，任由其他類的兵器在戰(zhàn)場上耀武揚威。 蟄伏并不等于無成績，在漫長的等待中深度學(xué)習(xí)技術(shù)，不斷地磨礪自己，彌補缺陷，打磨鋒刃。當(dāng)然最重要的是等待合適的出山時機。
階段二：初步發(fā)展期
在2000年后，計算機的產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來了計算性能處理方面的大幅度的提高，尤其是以谷歌為代表的在分布式計算取得了深厚的積累。成千上萬的計算機組成大規(guī)模的計算集群早已不再是稀罕物，而互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展靠搜索引擎電子商務(wù)也累積了大量的數(shù)據(jù)，這個大計算能力和大數(shù)據(jù)正是深度學(xué)習(xí)。這深藏不路的千古神兵所等待的兩大時機，其實是2006年，這一年發(fā)表了一種深度智信網(wǎng)絡(luò)的快速學(xué)習(xí)方法，這和其他幾篇重要的學(xué)術(shù)論文相比是一個重要的一個分水嶺，當(dāng)然并不是它發(fā)表了這篇論文以后大家都認知到這種技術(shù)的實用性，很多人是需要一些時間來嘗試這些技術(shù)，而且當(dāng)你使用深度學(xué)習(xí)的時候是需要調(diào)整各種細節(jié)和參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)的這種架構(gòu)等等，所以應(yīng)該是四五年以后才開始看到越來越多的人使用。
階段三：主流期
然后14、15年，在物體識別，在16年阿法狗語音識別紛紛打敗了世界最領(lǐng)先的人或者是大師或者是其他的機器，應(yīng)該說這兩三年才基本完全的進入主流，把其他的機器學(xué)習(xí)的技術(shù)至少在大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域里面遠遠地拋在后面。
深度學(xué)習(xí)淺談
其實簡單的說，深度學(xué)習(xí)就是把大量的數(shù)據(jù)丟進一個非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)，處理網(wǎng)絡(luò)所稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后檢查經(jīng)過這個網(wǎng)絡(luò)處理的結(jié)果是否符合要求，如果符合就保留，不符合就調(diào)整，直到滿足條件為止。
Q7. AI會取代醫(yī)生、翻譯、駕駛員和 金融人士嗎？
什么工作最容易被AI取代？
如果人可以在5秒鐘之內(nèi)對工作需要的思考和決策做出相對應(yīng)的決定，那么這項工作就有非常大的可能被AI全部或部分的取代。反之，如果這個工作涉及非常縝密的思考，周全的推理，復(fù)雜的決策或者感性的因素，具體的判斷不是人能夠通過5秒的思考來完成，這項工作就很難被機器取代。
基于5秒祌準(zhǔn)則，哪些工作最危險？
翻譯、新聞報道、助理、保安、交易員、會計、司機、部分家政工作......在未來十年，這些工作百分之九十會被AI部分或全部取代。
人類的工作會被AI怎樣取代
完全被AI取代
部分被AI取代
人類和AI在一起協(xié)同工作
AI與醫(yī)療的關(guān)系
在智慧醫(yī)療中，AI可以成為醫(yī)生的好幫手。用這 一類的AI做對疾病的輔助診斷，并不是要求AI在 第一刻就超過頂尖的醫(yī)生，因為取代醫(yī)生不只是 技術(shù)問題，還涉及倫理、責(zé)任和法律，所以AI在這 里只是幫助醫(yī)生提供更客觀，基于大數(shù)據(jù)的推 薦。在此基礎(chǔ)上，它還可以對最新的醫(yī)療方式和 最新的醫(yī)療科研結(jié)果做更新的分析，可根據(jù)每個 人不同的基因序列來做個性化的醫(yī)療方案。
AI與機器翻譯的關(guān)系
在智慧生活中，AI也可以通過機器翻譯給我們帶來很多有價值的地方。現(xiàn)如今許多互聯(lián)網(wǎng)公司研發(fā)的翻譯系統(tǒng)，其翻譯水平都可超過學(xué)外語兩三年的學(xué)生。隨著翻譯技術(shù)的不斷進步，假以時日翻譯系統(tǒng)便可取代翻譯員的工作，那么人與人之間的溝通就不再有語言障礙，從而提升人與人的溝通效率。
AI與駕駛的關(guān)系
自動駕駛在未來生活中給我們帶來的想象是無窮的，絕不是說未來的汽車只給我們一個自動駕駛的按鈕，讓我們能在某些時候使其自動駕駛，而是說，未來的車，根本不需要司機。因此我們可以在車?yán)镒鋈魏问虑椋?jié)省了很大一部分時間。如此一來車的形態(tài)也會發(fā)生變化，它的使用空間就可利用在更有價值的地方。我們也可以利用AI讓車自行發(fā)出各種信號，規(guī)避行車風(fēng)險，那么許多安全提示性的交通設(shè)施也就可以弱化處理了。
AI與金融的關(guān)系
在金融領(lǐng)域里，數(shù)據(jù)是最多的、有標(biāo)注的和客觀的，它本身是一個虛擬的東西，沒有運營、制造和硬件等等的問題。所以在傳統(tǒng)意義上，在股票交易市場工作的交易員，只是起到一個信號錄入或者中間人的作用。他們的任務(wù)是根據(jù)買家或者賣家的指令，完成實際的交易操作。所以對一樁交易是否成交，他們只關(guān)注具體的行情，做出判斷。 今天的自動化技術(shù)和人工智能的技術(shù)已經(jīng)足以完成這一項簡單中介的工作，這也是各大股票市場 中傳統(tǒng)意義上的交易員正在大幅讓位于AI的原因所在。
Q8.哪些工作是AI代替不了的？
各階層工作被AI取代后的結(jié)構(gòu)性問題
從事簡單工作的人如果都涌向中部或高層工作領(lǐng)域，試圖去做中或高層的工作，這個"金子塔"會繼續(xù)穩(wěn)定還是坍塌？
現(xiàn)在的社會里，在”金字塔“結(jié)構(gòu)中分工協(xié)作的人，本來是有自己上升的通道，如果底層的工作都被AI完成，那么人們?nèi)绾翁嵘约旱穆殬I(yè)軌跡？是否就失去了向上發(fā)展時的實際鍛煉機會？
失去工作的人如果都需要從簡單的工作轉(zhuǎn)換成復(fù)雜的腦力勞動，他們所需要學(xué)的知識體系對他們來說，是一個龐大的新架構(gòu)的建立，中年以上的人是否真的有可能經(jīng)過新的學(xué)習(xí)深造，讓自己爬到一個更高的位置？還是需要考慮有新的工種新的底層，來讓更多的今天被取代，未來十年被取代的這些人，或者未來教育體系出來的人能夠承擔(dān)的工作？
哪些工作不能被AI取代？
很多需要人際接觸的工作：比如前臺的接待員， 調(diào)酒師......因為有些顧客希望能與之溝通來緩解壓力或想與之交往等。
思考已有的工作或未來的工作會如何發(fā)展
了解AI能做什么，那我們就去尋找它不能做的路徑（有創(chuàng)意，有人際交流）
AI其實是基于人類的創(chuàng)造力定了一個目標(biāo)，讓 人工智能來優(yōu)化，所以創(chuàng)造新的目標(biāo)永遠是人類 獨特的能力，那么這一方面會應(yīng)該更激勵著我們 去往創(chuàng)造者的方面來走。
除了創(chuàng)造的工作之外，另外一個最大的機會就 是人與人之間的溝通，這個溝通背后所需要的信 任，所需要的口才，所需要的表達所需要的真誠, 這些是機器沒有辦法做的。
結(jié)語
所以AI它雖然在一定的程度，在一定的時間周期里會取代一些工種，或者會取代一些工種里大部分的普通的五秒鐘準(zhǔn)則告訴我們的工作，但是在大部分的領(lǐng)域，尤其是深度思考的領(lǐng)域，它會先成為一個非常有幫助的輔助工具，那么我們一方面用這個工具可以讓我們的工作做得更好，讓我們有1+1等于3的效應(yīng)，另外一方面，也讓我們隨時警惕著AI的成長，也表示我們需要往AI不能做的方向去發(fā)展。
Q9. A丨時代該如何學(xué)習(xí)？該學(xué)什么？
導(dǎo)語
在過去這一年，我做了很多場有關(guān)人工智能的演講，講到AI在未來十年取代很多重復(fù)性的簡單的工作的時候，身為家長的聽眾總會好奇地問我AI的時代孩子到底該學(xué)什么，才不會被機器搶了工作。其實與其討論孩子該學(xué)什么，不如先討論孩子應(yīng)該如何的去選，因為學(xué)什么這個領(lǐng)域是不斷地在改變的。即便不考慮到AI，我們發(fā)現(xiàn)五年前最火的行業(yè)十年前并不存在，而五年前最火的行業(yè)今天可能已經(jīng)不那么火了。所以追逐行業(yè)真的不是問題的本質(zhì)，我們也要思考到AI其實最做不到的就是顛覆性的新的事件的創(chuàng)新與創(chuàng)造。
AI時代來臨孩子該如何學(xué)習(xí)
- 要主動挑戰(zhàn)極限，也就是說要全面的接受挑戰(zhàn)，在挑戰(zhàn)中能完善自我，能夠非常勤奮的工作才有可能不落后于未來。
人工智能的發(fā)展有一個理論，叫做一萬小時理論，就是學(xué)任何的事情都不能低于一萬個小時， 否則的話就不能精通。這個無論是莫扎特還是比爾蓋茨還是愛因斯坦，他們的身上我們都得到了驗證，那在人工智能時代，挑戰(zhàn)極限會變得更重要。
- 不要只學(xué)純粹的理論，而且要在實踐中學(xué)習(xí)。
就是面向?qū)嶋H的問題和綜合性復(fù)雜性的問題，把基礎(chǔ)的知識能夠充分的結(jié)合，而不是先學(xué)習(xí)，等到畢業(yè)以后再實踐，這樣就可能來不及了，也就是今天為什么很多高校是不與時俱進，不足夠的與實際工業(yè)界的需求對接也是這樣的一個問題。
- 我們要關(guān)注的是啟發(fā)式的教育，培養(yǎng)創(chuàng)造力和獨立解決問題的能力。
因為被動的接受命令式的工作大部分都會被機器 取代，人的價值會體現(xiàn)在更有創(chuàng)造性的工作里面，所以啟發(fā)式教育在這個時候非常的重要，死記硬背條條框框只會堵死學(xué)生的靈感和創(chuàng)意的源頭，但是如果學(xué)生還在應(yīng)試系統(tǒng)里面，那也不能說就不要背誦，因為要不然考不上學(xué)校對他未來的發(fā)展不是好的。
- 雖然面對面的課堂一定會存在的，但是要充分的利用互動式的在線教育越來越重要，因為在線教育才能達到個性化，才能增加有趣性，才能因材施教。
比如說創(chuàng)新工場投資的盒子魚都是面向教育創(chuàng)新的，公司能夠用在線教育來補助今天的教育系統(tǒng)之中的一些挑戰(zhàn)和缺陷。
- 主動向機器學(xué)習(xí)。
未來我們進入了人機協(xié)作的時代，人所擅長和機器所擅長必然是會有不同的。機器擅長的范圍人應(yīng)該服輸，應(yīng)該拜機器為師，應(yīng)該從人工智能來提供更多結(jié)果，來教我們新的思維的方式。
- 既學(xué)習(xí)人人協(xié)作也學(xué)習(xí)人機協(xié)作。
未來溝通的方法不僅僅是人與人之間的溝通，人機的溝通也會成為很重要的學(xué)習(xí)方法和學(xué)習(xí)目標(biāo)。學(xué)生要從學(xué)習(xí)的第一天就開始面對面的或者是遠程的來跟其他的人或機器一起討論，一起設(shè)計解決方案，一起進步。
- 學(xué)習(xí)一定要追隨我們的興趣。
通常來說興趣才能夠讓我們做出有很深度的工作，如果我們不追隨興趣，我們可能感覺一件事情很枯燥，做幾個小時就累了。如果一件事情我們很有興趣，我們會不論是在睡覺洗澡吃飯的時 候都在想它，這樣的時候才能夠發(fā)揮我們所有的 潛力。那如果我們做的是沒有興趣的工作，那表 示我們就無法發(fā)揮我們的潛能，更容易被機器取代，因為有了興趣才能讓我們達到更髙的層次， 創(chuàng)造出機器不能取代的價值。
結(jié)語
我們作為父母終于在未來的社會里不用花那么多的時間，在我們的工作上面了，那更多的時間肯定是應(yīng)該投入我們的家庭，我們的孩子。要讓他們感覺到我們的關(guān)懷和愛，讓孩子不要每天都在刷手機，做機械式的不與人交流。因為在未來的世界里，如果孩子自己都成為了一臺機器，他更會被AI所取代。
Q10. AI來了，人生的意義沒了？
導(dǎo)語
在可預(yù)見的未來，人機協(xié)作隨處可見，人類有大 量的空閑的時間，或者沉浸在高水準(zhǔn)的娛樂內(nèi)容 里面，或者追隨自己的個人興趣，或者干脆無所 事事。在這樣的時代里，壓在每個人肩頭的工作 壓力，家庭壓力其實會小很多，人生經(jīng)歷和人生 目標(biāo)和人的價值觀也會呈現(xiàn)多樣化的特征，那么 在這樣一個人類歷史從未經(jīng)歷過的產(chǎn)新時代里， 人生的意義何在？如何過完一生才最有意義呢？ 我們會因為機器代勞了一切而變得像機器人總動 員里的人類后代一樣的懶惰肥胖嗎？悲觀者說AI 既然可以在不少具體的工作，比如圍棋上做得比 人更好，學(xué)的比人更快，那么人活著的意義是什 么？ AI既然能在各種工作取代人類，那么人類的 價值應(yīng)該如何體現(xiàn)？
人類的進化發(fā)展過程
第一，人類進化的原動力靠的是自然界對各種進化錯誤，也就是變異的選擇優(yōu)勝劣汰。
第二，當(dāng)代科技的發(fā)達，人類因為變異而得到較低劣的生物特征也會被技術(shù)保全下來，進化動力已經(jīng)失效。
第三，因為進化動力失效，人也就失去了進一步的進化的可能，總體只能停留在目前的水準(zhǔn)。人類必須不斷思索自身存在的價值，尋找生物特征以外的生命意義。
AI永遠無法擁有的人類特質(zhì)：情感
AI的程序是沒有愛的能力，沒有任何的感受，沒有自我意識的。AlphaGo贏得比賽，但它下棋沒有任何的樂趣，因此感覺不到一絲的快感，贏了之后更沒有擁抱他爰的人的欲望。所以AI是冷冰冰的，那么將來即使AI的診斷工具比醫(yī)生更精確，病人不會想要從AI機器人聽到一個冷冰冰的診斷，而病人是需要一個有愛的醫(yī)生能夠幫我們加油，能夠聆聽我們的傾訴，能夠了解我們的病情，能夠給我們更多的鼓勵，能夠真心的關(guān)懷我們，這樣才能夠提升病人的信心，能夠甚至提升病人的治愈率。
