緣分，是人生中最說不清、道不明、也避不開的一種奇妙現象。人與人之間總是無法逃避命定的偶然機遇，而這樣的機遇到底是偶然中的必然？亦或是必然中的偶然？」……



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類神經網路模型是運用數學、程式設計、心理學等知識的工具結構，它模仿神經元的節點，在功能上滿足了心理學研究泛用型神經網路（例如大腦）的彈性需求。要達到「使用者為中心的系統設計」目標，再以「認知工程」為手法，應用認知心理學的原理、原則於系統設計，使得機器人的功能和結構能夠與使用者的認知能力和心智模型相匹配，才能有用、能用。

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人與人之間的相遇是緣分？

性別（gender）這個詞彙不再只代表男與女，而是擴展至各種性傾向者，以及多元性別。

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邁向中性化

性別角色、向度及其發展

關公一生的德性其感人最深者，不是忠，不是仁，不是勇，而是他的義。關羽的「重義」，貴於歷經一連串嚴厲的考驗而不變。這個一貫的美質，在他一生(從青年期至老年期)的行跡上，無時不閃耀燦爛的金光，放出瑰麗的異彩，使人折服。


親子與教育

關帝經典全人學

關公的心理社會發展史

很多人認為，設計是一個黑盒子，黑盒子裡面蘊藏著設計者對於美感、對於藝術，以及對於生活敏感度的探針。其實，設計最終的目的，是為了改善人們的生活，愉悅人們的身心。
根據世界各地先進的實驗室，創新的人機介面設計和智慧型機器的最新進展，設計聰明機器的目標就是冀望能夠幫助人類打造便利友善的未來生活。
就某方面而言，機器人只是會動的電腦；反之，電腦則只是不會動的機器人。機器人的終極目標不是消滅人類、統治宇宙，而是要尋求人類的認同。
人類發展機器人心理學的目的之一：成為另一個造物主。而機器人心理學是研究人，而不是研究機器。然而，心理學是在做心智方面的研究，尤其是認知心理學乃研究大腦如何記憶、學習、思考、推理的學門。
隨著人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的發展，當代心理學也被捲入了這場漩渦之中。然而，數學模型是否能完全表現出人類的真實心智？心理學家在利用人工智慧的時候，如何連結到心理學的意涵，而不是單純利用大數據的預測而已？
基於上述問題，類神經網路模型(深度學習)是數學函式所組成的結構，利用模仿神經元的節點，在功能上滿足了心理學家研究泛用型神經網路（例如大腦）的彈性需求。類神經網路模型是一項同時需要數學、程式設計、心理學等知識的工具。
譬如，研究類神經網路模型(深度學習)需要許多數學基礎，像是微積分、線性代數、微分方程等等。於是，類神經網路模型到人工智慧，和心理學的關係，顯得非常重要。
心理學家最主要的關懷是人類的心智到底是如何運作的。雖然，從最早期，由哲學、內省的方式探討心智，漸漸的轉向科學實證的研究方法來蒐集行為的證據。可惜! 這些實驗仍無法描繪人類心智的運作機制。
後來，即使有腦電波、腦部斷層掃描等技術，供探知大腦的運作，仍無法清楚地捕捉到心智運算機制的細節。為此，心理學家嘗試以數學模型描繪心智運算的歷程。
幸運地，人工智慧AI突飛猛進的發展，演算法愈來愈新穎，電腦運算的速率也不遑多讓，它們直接或間接地輔助心理學家開發更複雜的數學模型，協助更完整地說明人類心智是如何運算的。例如，低階訊號處理模型和高階心智的關聯，以及探究人類思緒的整個歷程與各個片段，猶如一把軟體的手術刀。如此，心理學家便有更大的可能性去解開人類的心智之謎。
最後，聰明的機器終究還是一項工具，雖然擁有精準的計算能力，縝密的邏輯推斷，還是無法取代人的創造力、決策判斷、情感跟想像力。
再者，大部分心理學教授不具有這方面的專業，學生又不主動學習（例如數學、程式設計、心理學），很難有機會發展這些專業。冀望本專題能夠鼓勵有志者，透過「機器人心理學」，能實現「機器人夢」。
人機互動的模式很直覺、自然，操作的程序簡單、一致，資訊的顯示與控制功能之間的對應很清楚、符合相容性，如此一來，可以降低使用者的認知負荷。
因此要達到「使用者為中心的系統設計」目標，應該以「認知工程」為手法，應用認知心理學的原理、原則於系統設計，使得機器人的功能和結構能夠與使用者的認知能力和心智模型相匹配，如此一來，它才能有用、能用。
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很多人認為，設計是一個黑盒子，黑盒子裡面蘊藏著設計者對於美感、對於藝術，以及對於生活敏感度的探針。其實，設計最終的目的，是為了改善人們的生活，愉悅人們的身心。

根據世界各地先進的實驗室，創新的人機介面設計和智慧型機器的最新進展，設計聰明機器的目標就是冀望能夠幫助人類打造便利友善的未來生活。

就某方面而言，機器人只是會動的電腦；反之，電腦則只是不會動的機器人。機器人的終極目標不是消滅人類、統治宇宙，而是要尋求人類的認同。

人類發展機器人心理學的目的之一：成為另一個造物主。而機器人心理學是研究人，而不是研究機器。然而，心理學是在做心智方面的研究，尤其是認知心理學乃研究大腦如何記憶、學習、思考、推理的學門。

隨著人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的發展，當代心理學也被捲入了這場漩渦之中。然而，數學模型是否能完全表現出人類的真實心智？心理學家在利用人工智慧的時候，如何連結到心理學的意涵，而不是單純利用大數據的預測而已？

基於上述問題，類神經網路模型(深度學習)是數學函式所組成的結構，利用模仿神經元的節點，在功能上滿足了心理學家研究泛用型神經網路（例如大腦）的彈性需求。類神經網路模型是一項同時需要數學、程式設計、心理學等知識的工具。

譬如，研究類神經網路模型(深度學習)需要許多數學基礎，像是微積分、線性代數、微分方程等等。於是，類神經網路模型到人工智慧，和心理學的關係，顯得非常重要。

心理學家最主要的關懷是人類的心智到底是如何運作的。雖然，從最早期，由哲學、內省的方式探討心智，漸漸的轉向科學實證的研究方法來蒐集行為的證據。可惜! 這些實驗仍無法描繪人類心智的運作機制。

後來，即使有腦電波、腦部斷層掃描等技術，供探知大腦的運作，仍無法清楚地捕捉到心智運算機制的細節。為此，心理學家嘗試以數學模型描繪心智運算的歷程。

幸運地，人工智慧AI突飛猛進的發展，演算法愈來愈新穎，電腦運算的速率也不遑多讓，它們直接或間接地輔助心理學家開發更複雜的數學模型，協助更完整地說明人類心智是如何運算的。例如，低階訊號處理模型和高階心智的關聯，以及探究人類思緒的整個歷程與各個片段，猶如一把軟體的手術刀。如此，心理學家便有更大的可能性去解開人類的心智之謎。

最後，聰明的機器終究還是一項工具，雖然擁有精準的計算能力，縝密的邏輯推斷，還是無法取代人的創造力、決策判斷、情感跟想像力。

再者，大部分心理學教授不具有這方面的專業，學生又不主動學習（例如數學、程式設計、心理學），很難有機會發展這些專業。冀望本專題能夠鼓勵有志者，透過「機器人心理學」，能實現「機器人夢」。

人機互動的模式很直覺、自然，操作的程序簡單、一致，資訊的顯示與控制功能之間的對應很清楚、符合相容性，如此一來，可以降低使用者的認知負荷。

因此要達到「使用者為中心的系統設計」目標，應該以「認知工程」為手法，應用認知心理學的原理、原則於系統設計，使得機器人的功能和結構能夠與使用者的認知能力和心智模型相匹配，如此一來，它才能有用、能用。

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