▎《因果革命》內容簡介
大數據為什麼不夠聰明？
比機率更強大的思考工具又是什麼？
《快思慢想》作者暨諾貝爾獎得主康納曼、《大演算》作者多明哥斯、
谷歌網路推廣長文特‧瑟夫、微軟研究實驗室主任艾瑞克‧霍爾維茲
————重磅推薦！————
電腦科學界諾貝爾獎「圖靈獎」得主暨貝氏網路研發先驅Judea Pearl總結畢生研究成果，聯手獲獎的統計學家Dana Mackenzie，提出改變人工智慧及科學界的重要工具！
►大數據看似厲害，其實有很大的侷限
近幾年大數據當紅，加上它在許多領域的成功運用，其地位與能力備受追捧。與大數據密切相關的統計學，是法蘭西斯・高爾頓與卡爾・皮爾森解答對於遺傳的疑問未果，而開發出來的學科，這門學科創立後興盛數十載，其名言「相關不是因果」影響科學界經常止步於探究「關聯」而非「因果」，並且長期受資料本位的歷史所影響，認為資料無所不能，但是朱迪亞・珀爾希望藉此書告訴讀者，資料本身一點也不智慧。
►要發展出「強AI」，機率思考仍遠遠不夠
一九八○年代初，朱迪亞・珀爾認為不確定性是AI所欠缺的最重要的能力，於是運用機率開發出強大的推理工具——貝氏網路，因而獲得有電腦科學界諾貝爾獎之稱的「圖靈獎」。貝氏網路是首先讓電腦以灰階方式思考的工具，至今仍極受人工智慧界倚重，然而到了一九八○年代末，珀爾認為貝氏網路仍沒有填補人工智慧和人類智慧的差距，於是他轉而研究如何教AI學會「因果推論」，本書便是整理了歷代科學家推展因果革命的努力與成果。
►從「求得相關性」的舊階段，邁入「釐清因果關係」的新時代
本書最初幾章是有趣的科學史，探討科學家追求因果解釋的過程如何受挫，以致發展出統計學，並讓統計學方法長期引領學界研究。接著書中有大約一半篇幅，作者以實例示範因果語言（圖示模型）如何解決傳統統計學認為無解的難題，逐一揭示「因果階梯」三大分層的能力（越高的層級，認知挑戰越高，越難理出因果關係），並讓讀者了解因果革命路上諸人的努力與進展，以及這些進展的重要性。本書末尾回頭說明因果革命相對於人工智慧各重要發展面向（比如大數據、深度學習、資料探勘、機器學習等），有何勝出之處、能對它們起什麼正面影響，以及最重要的——「因果革命」將會如何改變人工智慧。
►「因果革命」不只影響人工智慧，還影響各研究領域
現今機器學習運作時仰賴的是「相關性」，而不是「因果」，如果能成功將因果思考導入電腦，將使電腦變成真正的科學家，使它們成為我們的得力伙伴，提供我們更合理的洞見。由於因果思考可以呈現罪責，電腦能因而具備道德感——「具備道德感的強AI」是因果革命在人工智慧領域的終極追求，作者形容這「是人工智慧給人類的第一個、也是最好的禮物」。
因果性研究還釐清了我們多年來對許多知識本質的不解，改變我們對於眾多問題的認識，這些問題牽涉的層面無所不包，舉凡涉及解讀資料以及根據解釋而採取的作法（像是致病因素、醫療資源分配、公共政策擬定等），都能受益。集結眾多領域學人之力才有如今成果的因果革命，亦將回頭影響整個科學界，珀爾形容它「將使科學的體質更加健全，是人工智慧給人類的第二個禮物」。在美國，因果科學已經開始被大學列入課程……
►我們強烈建議這些人士閱讀這本書：
（1）資料科學家與大數據研究者，以及對大數據深感興趣的人
（2）統計學家、數學家，電腦科學相關從業人員與學習者
（3）對經濟趨勢與科研發展有興趣的一般大眾
（4）希望培養科學素養，了解最新科學方法的學子
（各章內容簡介可參閱〈目錄〉的引文）
▎《人性較量》內容簡介
｛《華爾街日報》全國暢銷圖書／《紐約時報》編輯選書｝
｛《波士頓環球報》年度最佳圖書／《紐約客》雜誌年度最佳書籍｝
＊＊＊
「這不算。……『深藍』也沒有贏。」
西洋棋大師卡斯帕洛夫與超級電腦交手落敗後，為何這麼說？
人類與人工智慧的關係，是「你輸我才贏」的零和賽局？
◎《麻省理工技評論》年度最佳書籍、亞馬遜書店電腦科學Top 1著作《決斷的演算》（Algorithms to Live By）合著者克里斯汀，另一部探討「人機關係」的佳作！
◎讀者評道：「我在資訊科技領域工作超過二十年，這本書仍讓我看到新面向。」
＊＊＊＊＊
電腦原本是我們仿人腦的傑作，不意隨著它們的運算能力越來越強大，在許多領域打敗人類，人工智慧開始威脅我們的「自我感覺」，令我們質疑起原本自豪的能力，甚至認為它將取代人類。不過實際發展就如認知科學學者侯世達所說：「雖然我們不斷開發人工智慧，但每次在AI領域更進一步，不但沒有逐漸形成何謂真正智能的共識，反而一再揭露真正的智能不是什麼。」本書作者藉由自己「代表人類」參加圖靈測驗與電腦決勝負的準備經驗，耙梳了電腦科學領域數十年來的關鍵突破與研究重心的轉變，探討人工智能如何成為我們的「對照組」，提醒著我們人類哪些特質難以取代，人工智慧又可以在哪些地方成為我們的互補。
►圖靈測驗是什麼？
「如果有一天我們造出精巧到可說能思考的機器，要怎麼知道它有這個能耐？」電腦科學先驅艾倫・圖靈為了解答上述問題提出一項實驗：分別讓電腦程式和真人參賽，由評審團透過電腦終端機向他們提問，再分辨哪個是人、哪個是電腦——人工智慧（AI）族群年度盛事「圖靈測驗」（羅布納獎）就是依此創立的。不論有沒有程式通過圖靈測驗（騙過三成評審），比賽都由得到最高票和最多信心分數的程式獲勝，頒予「最人模人樣電腦獎」；獲得最高票和最多信心分數的人，則會獲頒「最人模人樣人類獎」——換句話說，與其他「人機對決」不同的是，圖靈測驗較量的乃是「人性」。
►圖靈測驗跟你我每日的生活都有關……
加快簡訊打字速度很依賴「預測」演算：手機要能猜出你接下來想打什麼字、要能自動更正錯字，要會很多諸如此類的事。能像人一樣穩定預測你想打什麼字的手機，就跟能像人一樣回信給你的程式一樣聰明，因此生活在資訊時代，你我可說經常不知不覺進行著圖靈測驗……
►這本書從聊天機器人的基本設計和發展談起，從人腦與電腦的競賽切入，帶讀者了解電腦和AI這幾十年的關鍵進展，以及它讓我們對自己產生什麼新認識。作者認為：與其把過去幾十年看成機器對抗人類的競爭，不如說我們與機器在同一陣線，必須學習與他們共存。而既然我們對電腦的長處已充分了解，那麼更該「重新發現」自己的特色——換句話說，我們該去了解人何以為人。（各章內容簡介可參閱〈目錄〉的引文）
各界好評
▎《因果革命》
►谷歌網路推廣長文特‧瑟夫：
珀爾近三十年來的學術成就，為人工智慧發展提供堅實的理論基礎……同時把「思考機器」提升到另一個境界。
►《大演算》作者佩德羅‧多明哥斯：
因果如果不是相關，那又是什麼？拜朱迪亞‧珀爾的劃時代研究之賜，現在我們已能精確回答這個問題。想理解世界如何運行，這本引人入勝且讀來愉快的書是理想的起點。
►微軟研究實驗室科技研究員及主任艾瑞克‧霍爾維茲：
朱迪亞‧珀爾是人工智慧領域、甚至整個電腦科學界革命的核心人物。
►諾貝爾經濟學獎得主及《快思慢想》作者丹尼爾‧康納曼：
各位是否曾疑惑「相關」和「因果」究竟是什麼關係？這本精彩著作深入淺出地說明了答案。
►《紐約時報》喬納山‧尼伊：解說十分詳盡……本書不僅詳盡介紹概念的發展史，也提供概念工具，讓讀者理解大數據的優勢與不足之處。
►《自然》雜誌：「相關不是因果」這句科學俗語已在社會上造成影響……朱迪亞‧珀爾提出嶄新的數學解決方案……現在已在生物、醫學、社會科學和人工智慧領域開花結果。
►《猶太日報》：深入淺出……珀爾是有遠見的因果革命領袖，這本書則是他最大的成就。
讀者好評
►對電腦科學、統計學或人工智慧當今發展有興趣的人都應該讀讀。這本書如同康納曼的《快思慢想》，是作者畢生科學研究的總結，不僅對同領域科學家而言價值非凡，也是全人類的瑰寶。（讀者阿蘭‧約瑟夫‧坎恩）
►朱迪亞‧珀爾的貝氏網路和因果圖以十分優雅的方式結合統計學、流行病學、決策和電腦科學等領域。他的研究成果賦予並擴大了大數據的潛力。這本書是市面上第一本為一般大眾介紹這主題的書籍，其影響將無以估計。（讀者湯瑪斯 J. 阿拉岡，流行病學家）
►知名商學研究所都應該用這本書當成教材。我送了一本給我念大學時的院長。為了現在和未來的學生著想，我希望它能成為一門課。（讀者喬治‧莫札奇斯）
▎《人性較量》
○《紐約客》雜誌年度最佳書籍
○《紐約客》雜誌讀者年度最愛
○《華爾街日報》全國暢銷圖書
○《紐約時報》編輯選書
○《波士頓環球報》年度最佳圖書
►大衛・伊葛門，《大腦解密手冊》作者：
這本探討聊天機器人最新發展的作品深具吸引力，它對人類想像、思考、對話、欺騙和愛的討論令我大開眼界。了解人類的最佳方式竟是研究模仿人類的機器，這種理路誰想得到呢？
►《紐約時報》書評：
令人驚艷……筆調狂放而犀利……克里斯汀在過程中發現：假如機器能贏得模仿遊戲，那不是因為它們表現得越來越像人，而是因為我們越來越不像人……在《The Most Human Human》裡，看得出來克里斯汀始終將這件事放在心上。不論是他或這部作品，都堪得『The Most Human Human』之名。
►《華爾街日報》評論：
讀來令人欲罷不能……克里斯汀信手捻來，以清晰的筆觸勾勒極為龐大的領域，舉重若輕的功力令人欽佩……以生活實例說明關鍵概念的本事驚人……克里斯汀到底有沒有贏得『最人模人樣人類獎』呢？快拿起這本書看看吧。
►艾倫・萊特曼，《愛因斯坦的夢》作者：
極具雄心的大膽嘗試，既富知性挑戰又妙趣橫生，這是部可愛的作品，它將啟發你活出豐富又有意義的人生。
►《泰晤士報》：
內容出色，筆調風趣，讀來令人耳目一新。從亞里斯多德到電視劇《辦公室風雲》，這趟哲學之旅貫串古今，趣味盎然……要是哪天機器也能寫出這般機鋒處處又饒富新意的作品，我們可得當心了。
◎讀者好評
►我讀過不少批判AI的書，總是在怨嘆AI可能很危險，抱怨它會搶走人類的工作，哀哀上告它會讓我們變笨或至少變得更不聰明。這本書不一樣，它熱情讚美人類投注於AI領域的努力，點出我們在這方面的成就和這些成就的意義，也珍惜尚不可見的AI未來。作者確實有道理保持樂觀：人工智慧已讓我們重新評估何謂智慧，已讓我們重新思考何而為人。
►在我印象裡，我沒讀過哪本非虛構作品像這本一樣充滿啟發與洞見。我在資訊科技領域工作超過二十年，對書中提到的議題自認並不陌生，但這本書還是讓我看到新的面向。對我來說，這本書既與我的工作相關，也為我帶來不少閱讀樂趣。我很喜歡談到字詞對人的影響那部分，而且寫得不會太專或太深。我願意向每一個人推薦這本書。
►雖然科技版面現在全是AI突破、聊天機器人和自動化崛起的新聞，但我認為，在見證這些驚人發展的同時，大多數人的共識仍是：機器與人的互動，還遠遠達不到「個人幫手」的標準。本書從一個有趣的角度探究原因所在：該怎麼設計能分辨人類和演算法的測驗？如果真有這麼一個測驗，你又該怎麼證明自己是人類？答案既複雜又令人眼睛一亮，不僅就問題本身而言是如此，對我們人類來說也是如此。
大數據為什麼不夠聰明？
比機率更強大的思考工具又是什麼？
《快思慢想》作者暨諾貝爾獎得主康納曼、《大演算》作者多明哥斯、
谷歌網路推廣長文特‧瑟夫、微軟研究實驗室主任艾瑞克‧霍爾維茲
————重磅推薦！————
電腦科學界諾貝爾獎「圖靈獎」得主暨貝氏網路研發先驅Judea Pearl總結畢生研究成果，聯手獲獎的統計學家Dana Mackenzie，提出改變人工智慧及科學界的重要工具！
►大數據看似厲害，其實有很大的侷限
近幾年大數據當紅，加上它在許多領域的成功運用，其地位與能力備受追捧。與大數據密切相關的統計學，是法蘭西斯・高爾頓與卡爾・皮爾森解答對於遺傳的疑問未果，而開發出來的學科，這門學科創立後興盛數十載，其名言「相關不是因果」影響科學界經常止步於探究「關聯」而非「因果」，並且長期受資料本位的歷史所影響，認為資料無所不能，但是朱迪亞・珀爾希望藉此書告訴讀者，資料本身一點也不智慧。
►要發展出「強AI」，機率思考仍遠遠不夠
一九八○年代初，朱迪亞・珀爾認為不確定性是AI所欠缺的最重要的能力，於是運用機率開發出強大的推理工具——貝氏網路，因而獲得有電腦科學界諾貝爾獎之稱的「圖靈獎」。貝氏網路是首先讓電腦以灰階方式思考的工具，至今仍極受人工智慧界倚重，然而到了一九八○年代末，珀爾認為貝氏網路仍沒有填補人工智慧和人類智慧的差距，於是他轉而研究如何教AI學會「因果推論」，本書便是整理了歷代科學家推展因果革命的努力與成果。
►從「求得相關性」的舊階段，邁入「釐清因果關係」的新時代
本書最初幾章是有趣的科學史，探討科學家追求因果解釋的過程如何受挫，以致發展出統計學，並讓統計學方法長期引領學界研究。接著書中有大約一半篇幅，作者以實例示範因果語言（圖示模型）如何解決傳統統計學認為無解的難題，逐一揭示「因果階梯」三大分層的能力（越高的層級，認知挑戰越高，越難理出因果關係），並讓讀者了解因果革命路上諸人的努力與進展，以及這些進展的重要性。本書末尾回頭說明因果革命相對於人工智慧各重要發展面向（比如大數據、深度學習、資料探勘、機器學習等），有何勝出之處、能對它們起什麼正面影響，以及最重要的——「因果革命」將會如何改變人工智慧。
►「因果革命」不只影響人工智慧，還影響各研究領域
現今機器學習運作時仰賴的是「相關性」，而不是「因果」，如果能成功將因果思考導入電腦，將使電腦變成真正的科學家，使它們成為我們的得力伙伴，提供我們更合理的洞見。由於因果思考可以呈現罪責，電腦能因而具備道德感——「具備道德感的強AI」是因果革命在人工智慧領域的終極追求，作者形容這「是人工智慧給人類的第一個、也是最好的禮物」。
因果性研究還釐清了我們多年來對許多知識本質的不解，改變我們對於眾多問題的認識，這些問題牽涉的層面無所不包，舉凡涉及解讀資料以及根據解釋而採取的作法（像是致病因素、醫療資源分配、公共政策擬定等），都能受益。集結眾多領域學人之力才有如今成果的因果革命，亦將回頭影響整個科學界，珀爾形容它「將使科學的體質更加健全，是人工智慧給人類的第二個禮物」。在美國，因果科學已經開始被大學列入課程……
►我們強烈建議這些人士閱讀這本書：
（1）資料科學家與大數據研究者，以及對大數據深感興趣的人
（2）統計學家、數學家，電腦科學相關從業人員與學習者
（3）對經濟趨勢與科研發展有興趣的一般大眾
（4）希望培養科學素養，了解最新科學方法的學子
（各章內容簡介可參閱〈目錄〉的引文）
▎《人性較量》內容簡介
｛《華爾街日報》全國暢銷圖書／《紐約時報》編輯選書｝
｛《波士頓環球報》年度最佳圖書／《紐約客》雜誌年度最佳書籍｝
＊＊＊
「這不算。……『深藍』也沒有贏。」
西洋棋大師卡斯帕洛夫與超級電腦交手落敗後，為何這麼說？
人類與人工智慧的關係，是「你輸我才贏」的零和賽局？
◎《麻省理工技評論》年度最佳書籍、亞馬遜書店電腦科學Top 1著作《決斷的演算》（Algorithms to Live By）合著者克里斯汀，另一部探討「人機關係」的佳作！
◎讀者評道：「我在資訊科技領域工作超過二十年，這本書仍讓我看到新面向。」
＊＊＊＊＊
電腦原本是我們仿人腦的傑作，不意隨著它們的運算能力越來越強大，在許多領域打敗人類，人工智慧開始威脅我們的「自我感覺」，令我們質疑起原本自豪的能力，甚至認為它將取代人類。不過實際發展就如認知科學學者侯世達所說：「雖然我們不斷開發人工智慧，但每次在AI領域更進一步，不但沒有逐漸形成何謂真正智能的共識，反而一再揭露真正的智能不是什麼。」本書作者藉由自己「代表人類」參加圖靈測驗與電腦決勝負的準備經驗，耙梳了電腦科學領域數十年來的關鍵突破與研究重心的轉變，探討人工智能如何成為我們的「對照組」，提醒著我們人類哪些特質難以取代，人工智慧又可以在哪些地方成為我們的互補。
►圖靈測驗是什麼？
「如果有一天我們造出精巧到可說能思考的機器，要怎麼知道它有這個能耐？」電腦科學先驅艾倫・圖靈為了解答上述問題提出一項實驗：分別讓電腦程式和真人參賽，由評審團透過電腦終端機向他們提問，再分辨哪個是人、哪個是電腦——人工智慧（AI）族群年度盛事「圖靈測驗」（羅布納獎）就是依此創立的。不論有沒有程式通過圖靈測驗（騙過三成評審），比賽都由得到最高票和最多信心分數的程式獲勝，頒予「最人模人樣電腦獎」；獲得最高票和最多信心分數的人，則會獲頒「最人模人樣人類獎」——換句話說，與其他「人機對決」不同的是，圖靈測驗較量的乃是「人性」。
►圖靈測驗跟你我每日的生活都有關……
加快簡訊打字速度很依賴「預測」演算：手機要能猜出你接下來想打什麼字、要能自動更正錯字，要會很多諸如此類的事。能像人一樣穩定預測你想打什麼字的手機，就跟能像人一樣回信給你的程式一樣聰明，因此生活在資訊時代，你我可說經常不知不覺進行著圖靈測驗……
►這本書從聊天機器人的基本設計和發展談起，從人腦與電腦的競賽切入，帶讀者了解電腦和AI這幾十年的關鍵進展，以及它讓我們對自己產生什麼新認識。作者認為：與其把過去幾十年看成機器對抗人類的競爭，不如說我們與機器在同一陣線，必須學習與他們共存。而既然我們對電腦的長處已充分了解，那麼更該「重新發現」自己的特色——換句話說，我們該去了解人何以為人。（各章內容簡介可參閱〈目錄〉的引文）
各界好評
▎《因果革命》
►谷歌網路推廣長文特‧瑟夫：
珀爾近三十年來的學術成就，為人工智慧發展提供堅實的理論基礎……同時把「思考機器」提升到另一個境界。
►《大演算》作者佩德羅‧多明哥斯：
因果如果不是相關，那又是什麼？拜朱迪亞‧珀爾的劃時代研究之賜，現在我們已能精確回答這個問題。想理解世界如何運行，這本引人入勝且讀來愉快的書是理想的起點。
►微軟研究實驗室科技研究員及主任艾瑞克‧霍爾維茲：
朱迪亞‧珀爾是人工智慧領域、甚至整個電腦科學界革命的核心人物。
►諾貝爾經濟學獎得主及《快思慢想》作者丹尼爾‧康納曼：
各位是否曾疑惑「相關」和「因果」究竟是什麼關係？這本精彩著作深入淺出地說明了答案。
►《紐約時報》喬納山‧尼伊：解說十分詳盡……本書不僅詳盡介紹概念的發展史，也提供概念工具，讓讀者理解大數據的優勢與不足之處。
►《自然》雜誌：「相關不是因果」這句科學俗語已在社會上造成影響……朱迪亞‧珀爾提出嶄新的數學解決方案……現在已在生物、醫學、社會科學和人工智慧領域開花結果。
►《猶太日報》：深入淺出……珀爾是有遠見的因果革命領袖，這本書則是他最大的成就。
讀者好評
►對電腦科學、統計學或人工智慧當今發展有興趣的人都應該讀讀。這本書如同康納曼的《快思慢想》，是作者畢生科學研究的總結，不僅對同領域科學家而言價值非凡，也是全人類的瑰寶。（讀者阿蘭‧約瑟夫‧坎恩）
►朱迪亞‧珀爾的貝氏網路和因果圖以十分優雅的方式結合統計學、流行病學、決策和電腦科學等領域。他的研究成果賦予並擴大了大數據的潛力。這本書是市面上第一本為一般大眾介紹這主題的書籍，其影響將無以估計。（讀者湯瑪斯 J. 阿拉岡，流行病學家）
►知名商學研究所都應該用這本書當成教材。我送了一本給我念大學時的院長。為了現在和未來的學生著想，我希望它能成為一門課。（讀者喬治‧莫札奇斯）
▎《人性較量》
○《紐約客》雜誌年度最佳書籍
○《紐約客》雜誌讀者年度最愛
○《華爾街日報》全國暢銷圖書
○《紐約時報》編輯選書
○《波士頓環球報》年度最佳圖書
►大衛・伊葛門，《大腦解密手冊》作者：
這本探討聊天機器人最新發展的作品深具吸引力，它對人類想像、思考、對話、欺騙和愛的討論令我大開眼界。了解人類的最佳方式竟是研究模仿人類的機器，這種理路誰想得到呢？
►《紐約時報》書評：
令人驚艷……筆調狂放而犀利……克里斯汀在過程中發現：假如機器能贏得模仿遊戲，那不是因為它們表現得越來越像人，而是因為我們越來越不像人……在《The Most Human Human》裡，看得出來克里斯汀始終將這件事放在心上。不論是他或這部作品，都堪得『The Most Human Human』之名。
►《華爾街日報》評論：
讀來令人欲罷不能……克里斯汀信手捻來，以清晰的筆觸勾勒極為龐大的領域，舉重若輕的功力令人欽佩……以生活實例說明關鍵概念的本事驚人……克里斯汀到底有沒有贏得『最人模人樣人類獎』呢？快拿起這本書看看吧。
►艾倫・萊特曼，《愛因斯坦的夢》作者：
極具雄心的大膽嘗試，既富知性挑戰又妙趣橫生，這是部可愛的作品，它將啟發你活出豐富又有意義的人生。
►《泰晤士報》：
內容出色，筆調風趣，讀來令人耳目一新。從亞里斯多德到電視劇《辦公室風雲》，這趟哲學之旅貫串古今，趣味盎然……要是哪天機器也能寫出這般機鋒處處又饒富新意的作品，我們可得當心了。
◎讀者好評
►我讀過不少批判AI的書，總是在怨嘆AI可能很危險，抱怨它會搶走人類的工作，哀哀上告它會讓我們變笨或至少變得更不聰明。這本書不一樣，它熱情讚美人類投注於AI領域的努力，點出我們在這方面的成就和這些成就的意義，也珍惜尚不可見的AI未來。作者確實有道理保持樂觀：人工智慧已讓我們重新評估何謂智慧，已讓我們重新思考何而為人。
►在我印象裡，我沒讀過哪本非虛構作品像這本一樣充滿啟發與洞見。我在資訊科技領域工作超過二十年，對書中提到的議題自認並不陌生，但這本書還是讓我看到新的面向。對我來說，這本書既與我的工作相關，也為我帶來不少閱讀樂趣。我很喜歡談到字詞對人的影響那部分，而且寫得不會太專或太深。我願意向每一個人推薦這本書。
►雖然科技版面現在全是AI突破、聊天機器人和自動化崛起的新聞，但我認為，在見證這些驚人發展的同時，大多數人的共識仍是：機器與人的互動，還遠遠達不到「個人幫手」的標準。本書從一個有趣的角度探究原因所在：該怎麼設計能分辨人類和演算法的測驗？如果真有這麼一個測驗，你又該怎麼證明自己是人類？答案既複雜又令人眼睛一亮，不僅就問題本身而言是如此，對我們人類來說也是如此。