關於 世界上最聰明的動物排行榜 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

姊姊上學去好好小失落，拿起亮亮自錄野貓軍團想念一下，咦..
姊姊說don’t Touch你還一直touch😝
（果然說不准碰更想碰是孩子天性）

【Kidsread 排行榜】今晚結團請把握！來看你最喜歡的品項是否榜上有名👏
🔸詳細介紹與下單：https://pse.is/UJ6V3

1⃣️【新品優惠】Talk & Play (不含錄音點讀筆)
🌟大V首賣最優惠，這價格加上超多功能cp值up

2⃣️點讀筆抗菌保護套組
以前只能買蝦皮他牌保護套，質感完全不能比啊！kidsread 自己出的尺寸最剛好，價格也沒比較貴喔。

3⃣️ Plus版 2.0 錄音點讀筆套組 - 單筆
好聰明！買kidsread 自然不能錯過貼紙，把所有東西都變成有聲書吧！

4⃣️【新版】自然發音遊戲字卡 Phonics Cards
自然發音卡是讓孩子認識字母的好方法，搭配輕快的唱謠洗腦💯
#買這款也不要錯過JPR啊不互相抵觸

5⃣️四語圖解字典 (不含錄音點讀筆)
四語圖解是kidsread 熱門產品，硬頁書好耐用，超多主題單字可以學習！特別推薦給三歲以前的孩子。

6⃣️Kiboomers英文兒歌唱學專輯第一輯 (不含錄音點讀筆)
KB1主題都很實用，另外有dvd搭配吸收更快，一起唱唱跳跳吧

7⃣️My First Discoveries 英文探索小百科
科普一定要買的啊，雙語點讀版太值得收藏了，養成從小尋找答案的好習慣吧。

8⃣️ㄅㄆㄇ商店街 注音學習套組 + 加購學習光碟DVD
這組可說是注音界必買的教材，透過生動常見將注音融入其中，大小朋友都很開心。

9⃣️Highlights 英文找找點讀書 Playscenes 1
硬頁版適合所有孩子，雖然是第一階但每一頁還是有1-2個比較難的問題。

🔟New Baby Animals
對低幼的孩子的孩子而言，真實的世界就很浪漫！
這套書是用低幼的角度來設計的，句子相當簡單（字少）搭配真實圖片跟動物聲音，推薦大家使用這套教材時搭配其他動物主題一起跑（像是動物園）

有沒有發現孩子到了3歲這個年紀，對任何事情的好奇心更多，想獲得的答案更多，想了解的事物更多‼️

可能因為茜茜小時候好奇心很重，也很愛發問，卻常被茜媽回應：「你不要再問問題了！沒有為什麼。」

想知而不得而知，如果我不是生性開朗或是厚臉皮的孩子，可就這樣默默退縮，也因如此我對於屁寶的發問會特別想要好好的回應他。

#孩子會問表示他有發現或是觀察到些什麼❓

他有求知慾，他正在學習。這是非常好的事情，我甚至擔心平常的生活給他的變化不夠多，可惜了這個“學習大爆發的階段”！於是我非常喜歡他拿著 #到底為什麼 這套書來要我唸給他聽。

我不像人夫謙那樣學識淵博，才華在別的地方😆 所以很多的知識其實我也不見得清楚，但這套書的好處就是他幫你回答孩子！根本大救星！

1⃣️好想知道大自然的事
2⃣️好像知道身體裡的事
3⃣️好想知道世界上的事
4⃣️好想知道動物們的事

內容就是如書名的主題，還記得茜茜有入手Janod的身體磁鐵嗎？因為那盒人體磁鐵，屁寶認識了人體所有器官（可以背下來），『到底為什麼』套書的『＃好像知道身體裡的事』也變成他最近最愛探索的書。

覺得設計成翻翻實在太聰明，因為翻開時有一種獲得的驚喜，寶寶很愛這種感覺！我或人夫謙會陪他一個一個翻開閱讀，也會趁機問他一些問題，藉以了解屁寶目前的學習吸收程度。

昨晚睡前屁寶拿了同套另一本的 ＃好想知道動物們的事 ，人夫謙跟他講到夜行性動物，問他有哪些動物喜歡晚上出沒？

屁寶：「蝙蝠！狼！」

我很意外他很快地說出書中沒有的答案。

人夫謙：「對，蝙蝠在黑暗中可以看得很清楚喔～他是夜行性動物，還有你喜歡的貓咪也是！」

接著他們就在聊貓咪為什麼白天懶洋洋，晚上精神特別好，這些都被孩子一一吸收，記在腦海，下次他看見不同的動物就會再度連結🔗在書中學到的知識。

茜茜蠻喜歡屁寶找我念這類知識性的書，有時候會說膩了繪本故事，講講這些有趣的知識，爸媽自己也能學到不少呢 💕

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禾流童書這次也燒到好多爸鼻媽咪🔥
因為很久很久才開一團，特別拜託廠商延後到明天11/21 23:59結團，錯過以後又不知道要等多久了（上次相距了8個月才開團）。

已經有不少茜粉收到書後，發現寶寶很愛又追加，幾乎全套要購入了 😆

如果爸鼻媽咪還陷入天人交戰，像是此團第一名的『動動小指，學學看』，寶貝想聽、小小音樂大師、寶貝聞聞看、單單愛學習繪本、動手玩童話都是大家整套整套的入手，可以列入你的書單中唷！

✨人氣排行榜✨
1⃣️動動小指學學看
2⃣️寶貝聞聞看、寶貝想聽
3⃣️【茜茜大推-幼幼認知學習組】13本一套、想問什麼翻翻書
4⃣️小小音樂大師六本一套、丹丹愛學習繪本套書(6冊)
5⃣️動手玩童話一套、歡樂三節日一套

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❣️為孩子挑本好書❣️
【禾流文創 遊戲書。立體書。操作書。夜光書。創意繪本團】
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✅幼兒啟蒙篇 適合0-2歲親子共讀：https://ababa.tw/101YP/bf1120
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來自創新工場微信公眾號
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CBS權威新聞欄目60分鐘「AI諭言」，許多人對AI有著錯誤的理解

雖說技術無國界，但各地人們對技術的認知卻往往存在一個隱形的結界。

就像提起時下最火熱的人工智慧技術，可能絕大多數美國人都不會想到在中國這片土地上，人工智慧正以難以想像的勢頭飛速發展。

去年 9 月底，李開復的新書《AI新世界》的英文版《AI Superpowers》正式出版，隨後迅速登上《紐約時報》、《華爾街日報》、《今日美國報》三大指標性排行榜，亞馬遜網路書店還曾一度缺書。一時間，美國引發中國 AI 旋風，借此機會，美國人開始真正瞭解、關注中國 AI。

與此同時，美國 CBS 新聞台「60 Minutes」欄目組在2018年兩度來到中國，走進創新工場和工場的項目公司，王牌主持人 Scott Pelley 跟隨開複老師的腳步深度報導中國 AI 現狀，並在美國引發激烈反響和好評

▌中國是投資人工智慧最好的地方

1988 年，李開復獲得卡內基梅隆大學電腦博士學位，兩年後他加入蘋果公司，開啟了前沿技術研發與產業探索的道路。

在科技第一線沉浸多年的李開復眼中，人工智慧將會帶來人類歷史上的最大改變，這種改變之大甚于電力的發明，而中國是投資人工智慧最好的地方。

據 CB Insights 資料顯示，2017 年全球共用 152 億美元資金流向 AI 初創企業，其中中國的 AI 創業者獲得了 73 億美元投資，占比為 48%，超越了美國的 38％。

2009 年，李開復創立技術投資公司創新工場，至今已投資了近 50 家 AI 創業公司，投資公司中已經有 10 家估值達到十億美元級別化身為行業獨角獸，也有百億美元級別的公司。

Face++曠視科技就是創新工場投出的 AI 獨角獸之一，公司研發的識別系統可以識別街上所有移動物體的外貌特徵，包括性別、年齡、服飾等。

構建這樣的人工智慧系統離不開三大要素:演算法、算力與資料。

「過去，我可能會寫程式去測量眼鏡、鼻子的大小，臉的形狀，如果這些資料符合要求那就可以確定這兩個人就是 Larry 和 John。但是在今天，你只需要把所有 Larry 和 John 的照片輸入給系統，系統就可以自己處理，分辨到底誰是 Larry 誰是 John。」李開復解釋道。

人工智慧在中國還有一個非常價值的重要應用場景，就是教育。

「人工智慧系統可以説明創建個別的學生畫像，讓老師知道學生會在哪些地方發生困惑，就能針對不同學生出現的問題進行專門的解答。」李開復說道。

在四川省大風鄉，一班留守兒童們正在通過直播技術接受千里之外的英語老師的知識傳授，這也是創新工場投資兩個優秀的專案公司小魚易連、高思教育合作的雙師課堂解決方案。

李開復希望人工智慧技術可以讓這些孩子擁有和他年少從中國臺灣移居到美國時一樣的教育機會。

「我剛到田納西州那年，校長每天中午都會跟我一起吃飯、教我英語，這種關注是我在之前多年的學習生活中都不曾感受過的, 同時也被鼓勵獨立思考，擁有批判性思維，這對於我而言是一筆寶貴的財富。」他回憶道。

▌中國的優勢在於海量的資料

在新書《AI Superpowers》（中文版：《AI·新世界》）中，李開復曾提到「矽谷的壁壘並沒有想像中那麼高」，因為他認為，中國的人工智慧水準已經逐漸接近矽谷了，但矽谷似乎尚未意識到這一點。

「中國的優勢在於所採集到的海量資料，資料量越大，人工智慧水準就越高，這與『懂得越多越聰明』是一個道理。」他說道。

事實正是如此，中國擁有美國人口的 4 倍，人們習慣於通過手機和網路，完成生活中的所有事物。與此同時，中國政府也設定了花 10 年讓 AI 技術達到世界領先的目標。

當然，AI 為人類帶來利好的同時，也有不少 AI 威脅論的聲音，其中，AI 取代人類工作成為人們的最大隱憂之一。李開復也預測，15 年後全球將有 40% 的人類崗位將被自動化取代。

「某種程度上來說，人類在面對科技革新時總會有克服其不利影響的大智慧，比如當初的蒸汽機、縫紉機、電力的發明，它們也都取代了某些工作，我們也即將面臨相似的困境。人工智慧所帶來的挑戰其實在於，無論是未來 15 年還是 20 年，它取代那 40% 工作機會的速度會比之前的技術革命更快。」李開復解釋道。

儘管如此，但其實我們要清楚的重要一點是，現在大家口中提及的 AI 並非通用人工智慧。

「當我還在念本科時人們總是說，如果機器能自主駕駛一輛汽車那就是智慧化了。雖然這已經指日可待了，但還遠遠不夠，門檻在提高，我想這就是讓我們更努力工作的動力所在。但如果你說的是通用人工智慧，我敢斷言，在未來 30 年內都不會出現，甚至可能永遠都不會出現。因為我堅信，人類的靈魂是崇高獨特的，我們對自身還欠缺通透的理解，在神經網路和電腦演算法中有很多愛意和同理心是沒法解釋的。」他笑著說道，「目前而言，我不認為有解決之道。」