Make：國際中文版38

2018年超級開發板指南

登板時刻
讓我們的2018年開發板指南給你一目了然的比較

Maker的自我表達方式不斷增加，但有一個不變的要素：專題必須有控制器。別擔心，《MAKE》的年度開發板指南，會幫助你快速掌握情勢，選出最適合你需求的控制板。今年的指南中，我們把74塊板子分成三類：微控制器（MCU）、單板電腦和FPGA，附上規格和詳細資料，讓你輕鬆比較。雖然不是全世界的開發板都在這個清單裡，你會看到多數最新和評價最高的機型。我們也附上一些《MAKE》團隊最喜歡的擴充板和無線裝置選項，幫助你更快速往下一個專題邁進。

本書特色：
《MAKE》是一本協助讀者將「自己動手做」DIY的概念，運用到生活中所有科技領域的雜誌書，內容涵蓋範圍包括：汽車、玩具、電子、機器、樂器、攝影、木工家具與戶外活動等產品的製作。此外，每本《MAKE》都有著令人興奮且多樣化的專題，讓你隨時隨地都能發揮創意充分活用各種科技，盡情享受改造、破解與重組科技的成就感。
本書透過生動的實物照片、精美的插圖與簡單易懂的文字描述，深入淺出地一步步教你如何做出這些專題企劃作品。更把製作所需的材料、金額、時間與購買來源等資訊，鉅細靡遺地標示出來。
這不但是一本適合高中以上大專院校進行科技製作專題的聖經，也是一般社會人士培養休閒嗜好或是假日親子活動的優良讀物。還有，如果你正在尋找科技產品創新的點子卻遍尋不著，《MAKE》裡的精采內容絕對不會讓你失望。

MAKER MEDIA
MAKER MEDIA是一個全球性平臺，藉由產品、服務和團隊，讓自造者（Maker）可以互相連接。MAKER MEDIA經由媒體、活動和電子交易，為一群具備DIY觀念和技術的自造者社群提供服務。不管是業餘還是專業的自造者，他們都是有創意、聰明且好奇的，並樂於去探索他們可以用何種方式與他們所處的世界互動。
《MAKE》雜誌於2005年首次出刊，伴隨著2006年的Maker Faire活動，帶動起一股轉變制度、文化甚至是教育的世界性自造者潮流。MAKER MEDIA是《MAKE》雜誌的出版社與Maker Faire的舉辦單位，另外也研發「開始製作」（getting started）的套件組和相關書籍，並在Maker Shed網路商店上以零售的方式販售。

譯者簡介
Madison：2010年開始兼職筆譯生涯，專長領域是自然、科普與行銷。

Skylar C：師大翻譯所口筆譯組研究生，現為自由譯者，相信文字的力量，認為譯者跟詩人一樣，都是「戴著腳鐐跳舞」，樂於泳渡語言的汪洋，享受推敲琢磨的樂趣。

屠建明：目前為全職譯者。身為愛丁堡大學的文學畢業生，深陷小說、戲劇的世界，但也曾主修電機，對任何科技新知都有濃烈的興趣。

張婉秦：蘇格蘭史崔克萊大學國際行銷碩士，輔大影像傳播系學士，一直在媒體與行銷界打滾，喜歡學語言，對新奇的東西毫無抵抗能力。

曾筱涵：自由譯者，喜愛文學、童書繪本、手作及科普新知。

蔡宸紘：目前於政大哲學修行中。平日往返於工作、戲劇以及一小搓的課業裡，熱衷奇異的搞笑拍子。

蔡牧言：對語言及音樂充滿熱情，是個注重運動和內在安穩的人，帶有根深蒂固的研究精神。目前主要做為譯者，同時抽空拓展投資操盤、心理諮商方面能力。

謝明珊：臺灣大學政治系國際關係組碩士。專職翻譯雜誌、電影、電視，並樂在其中，深信人就是要做自己喜歡的事。

COLUMNS
Reader Input
Welcome: DIY AI
Made on Earth

FEATURES
絢爛煙花
穿戴式科技思維
紙板操作趣
Maker ProFile: 當時尚結合穿戴式科技
Maker ProFile: Taiwan
Maker Faire Taipei專題報導

Get Smart
腦袋大升級
如何打造AI機器人
金屬鬥魂
Mycroft猜拳機器人
脫穎而出
載你升空的LaunchPad
會動腦的開發板
跟我一起這樣走

Board Guide
2018開發板指南

PROJECTS
自拍小特務SelfieBot
加油站防盜刷掃描器
跑趴時尚：夜光LED高跟鞋
全像拍立得
讓馬達動起來
迷你距離感測器
木工救星
有趣的基礎電子學：邏輯振盪器
OpenBraille開源點字印表機
很大的「粒器」

SKILL BUILDER
拆解平板
一乾二淨
貼出新感受

TOOLBOX
工具評測

SHOW&TELL
Show&Tell

DIY AI

文：戴爾．多爾蒂（DALE DOUGHERTY）《MAKE》創辦人兼執行長
譯：蔡宸紘

在科學星期五（Science Friday）其中一集裡，艾拉．傅萊陶（Ira Flatow）訪問前太空人珊卓．馬格努斯（Sandra Magnus）。傅萊陶問她在國際太空站生活四個月半是甚麼感覺。馬格努斯回答：「太空的生活像魔法一樣神奇。」她解釋生活在微重力（編註：又稱零重力）中能讓人更懂得感恩，而且令她興奮的是，未來將有更多人能上太空。她接著補充：「知性知識（intellectual knowledge）和經驗知識（experiential knowledge）是有差別的。」她說，你可以將微重力當作一種現象理解，但是「真正身處其中，會讓你用不同方法認識它。」馬格努斯說：「邀請有技術背景和創意發想能力的人員前進太空，讓他們深入探索微重力環境的面貌，將能拓展我們在太空發展的可能性……」。

「知識」和「經驗」的區分其實是人工智慧一項重點。1970年代，第一代的人工智慧將知識化為符號，好讓電腦像人類一樣做決策。但很快地，知識再現的複雜考倒了這群研究者，而處理需求也使當時的電腦不堪負荷。

而較近期的人工智慧進展，部分則源自於網路電腦運行速度及能力的快速成長。然而，現今的AI不像通用AI，而是偏向用來完成特定用途的工具（以物理角度而言）或是程式庫（以軟體角度而言），AI將透過數據訓練學習，並藉由回饋來改善決策能力。就視覺處理而言，AI工具或程式庫可能不需要真的知道貓或狗是什麼，就能夠區分兩者。AI經過訓練後，能在一組圖案中辨識出標記為貓或狗的特定像素排列。當遇到未標記過的圖像，AI就會以過往的訓練經驗進行決策，並可能收到誤判回饋，而得以從中學習。這就是為何人們將新一代AI與「機器學習」（machine learning）一詞畫上等號。

機器學習的方式基於經驗，這也是我們在Maker身上看到的學習方式。機器並非由程式給予命令才運作，而是在過程中不斷摸索並進步。機器學習的目標是超越人類能力所及，甚至超越程式設計師原先所給的命令。

現今有大量資金挹注AI發展，企業也擁有能用於訓練這些系統的大量數據，以及大量使用者以提供回饋。但是，我希望AI工具不要只為大型企業或資金雄厚的新創公司獨佔。當別人將AI化為資本，Maker則能使AI為大眾所用。因此我們需要DIY AI和Maker來探索各式各樣的應用。（幸好現在有許多開源AI程式庫）。麥克．溫特（Mike Winter）在「自製AI 機器人」一文中提供了教學指示和一些鼓勵（見第32頁）。葛雷格．沃羅寧（Greg Voronin）則示範如何使用Mycroft AI創作互動猜拳遊戲（見第38頁）。儘管現在能達成的事看似好笑或不重要。但Maker或許能用AI處理那些未解的問題。因此這項威脅取代人類並搶奪工作機會的科技，同時也能賦予所有人能力，完成過去只有少數菁英才能做的事。