陶洛誦：育兒日記（1980—1987）（二十二）
2026 年 6 月 4 日
家人團聚，為家中老小補充優質蛋白質，只要變化魚和肉類的煮法，利用自然香料調味添香，全家都能享受健康。 香料雞肉丸 肉丸料理是方便攝取肉類的方式，搭配不同的香料，可以變化不同的風味，豐富飲食感受，大人小孩都會喜歡。 食材： 雞高湯 1杯、大蒜 2瓣、新鮮迷迭香適量。 雞肉丸：雞肉 600g、西洋綜合香料 2小匙、芹菜、香菇、洋蔥共 300g。 調料：鹽、白鬍椒適量。 香料雞肉丸（圖片來源：Adobe Stock） 作法： 1）雞肉丸：蔬菜切碎；雞肉切小塊；所有食材放入攪拌機打碎，取適量捏成丸子，冷藏半天入味。 2）熱油鍋，炒香大蒜，放雞肉丸慢慢將表面煎金黃，加雞高湯和迷迭香，加調料，煮滾，轉小火，燜煮半小時即可。 美味秘訣：在捏丸子時，加入少量太白粉與蛋白，可使口感滑嫩一些。 奶油節瓜雞肉 運用不同的風味醬汁燉煮肉類，可變化料理的風味，不僅可以豐富菜色，提振胃口，也可以攝取不同的營養素。 食材： 去骨雞腿肉切丁 300g、香菇切片 2朵、節瓜片 100g、西蘭花切小朵 100g。 奶油醬：蒜末 1小匙、洋蔥丁2大匙、無鹽奶油 1小塊、麵粉 1大匙、牛奶 1杯。 調料：鹽、黑胡椒適量。 奶油節瓜雞肉（圖片來源：Adobe Stock） 作法： 1）奶油醬：小火融化奶油，下蒜末和洋蔥炒香，下麵粉炒勻，加牛奶煮滾，放涼，用攪拌機打勻。 2）少量油放入雞腿丁煎至金黃，下節瓜和西蘭花，中大火翻炒均勻，加奶油醬，燉煮至雞肉熟透。起鍋前加些調料，攪拌均勻，嘗嘗味道，調至口味合宜。 鷹嘴豆沙拉 鷹嘴豆富含蛋白質與澱粉，本身就有香氣和淡淡的甜味，口味清淡的人，適量調味可以享受鷹嘴豆的原汁原味。 食材： 新鮮生鷹嘴豆 100g、彩椒100g、節瓜 100g、西蘭花100g、紫色洋蔥適量。 沙拉醬：橄欖油 2大匙、鹽1/2小匙、黑胡椒適量、檸檬汁 1大匙。 鷹嘴豆沙拉（圖片來源：Adobe Stock） 作法： 1）鷹嘴豆浸泡清水 8小時，放入湯鍋，加水淹過豆子；加橄欖油和鹽、1片月桂葉，煮滾，燜煮 1小時，煮至需要的軟硬度即可。彩椒切丁；節瓜切片；西蘭花切小朵，全部放入滾水汆燙斷生備用。 2）紫色洋蔥切丁，混合所有食材，加入沙拉醬，攪拌均勻，放 1小時入味後即可。 菠菜海鮮豆腐羹 製作開胃的料理，可試著從口感與鮮味下手。以鮮蝦提供鮮味，豆腐與勾芡使口感滑順，將葉菜切碎口感更細緻。 食材： 蛤蜊 600g、鮮蝦仁 300g、菠菜 200g、雞蛋 1個、嫩豆腐300g。 勾芡：太白粉1匙、水 3匙。 調料：鹽、白鬍椒粉、香油適量。 菠菜海鮮豆腐羹（圖片來源：Adobe Stock） 作法： 1）蛤蜊清洗後，放電鍋蒸熟，取湯汁作高湯。 2）豆腐切適口大小；菠菜清洗後取葉部切碎。 3）蛤蜊高湯加適量水煮滾，加入豆腐，煮滾，放菠菜煮滾，放蝦仁煮熟。加鹽攪拌均勻。 4）關成微小火，均勻淋蛋汁。靜待蛋液定型，隨即攪拌均勻。上菜前，加白鬍椒和香油提味。 番茄醬燒魚排 變化魚的吃法，可以增加攝取魚的興趣，增加補充優質蛋白質的機會。番茄與魚是絕佳的搭配，可襯托彼此風味。 食材： 鮮魚輪切 2片、洋蔥半個、新鮮香草。 番茄醬：2個番茄切丁、番茄糊罐頭 1罐、蒜末 1小匙、洋蔥丁 2大匙。 調料：鹽、黑胡椒適量。 番茄醬燒魚排（圖片來源：Adobe Stock） 作法： 1）番茄醬：橄欖油微燒熱，下蒜末和洋蔥炒香，下新鮮番茄炒勻，加番茄糊煮滾，加調料，轉小火煮至味道融合，大約半小時。 2）魚先抹鹽，放 10分鐘。用少量油煎魚，兩面煎金黃，下番茄醬，煮滾，轉小火燉煮 20分鐘，上菜前以新鮮香草提味，風味更佳。 美味秘訣：變化醬汁材料可嘗試不同風味。
AI人工智慧（AI）的應用已經遠遠超越了聊天機器人。事實上，AI在過去幾十年中一直在幫助我們處理許多複雜的問題，從蛋白質摺疊和藥物研發，到核融合等等。 舉例來說，一直在解決現實問題方面顯示出天分的谷歌的DeepMind，在蛋白質摺疊領域取得了重大成就。過去，研究人員可能需要幾年的時間來確定一個蛋白質的摺疊形狀，但DeepMind的AI AlphaFold在僅18個月的時間裡預測了幾乎所有已知的蛋白質的結構。這個進步為生物學帶來了革命性的影響。他們的團隊訓練了自己的AI AlphaFold，以已知的蛋白質形狀的數據為基礎，從而學會了預測未解決的蛋白質的形狀。 這些數據已經在幫助研究者，從新型瘧疾治療到創造能夠分解塑料廢物的□，等等各方面取得進展。DeepMind的Pushmeet Kohli表示，未來還有更多的可能。「除了蛋白質結構預測之外，我們還需要更多的工作來繪製蛋白質動力學，加速蛋白質設計，理解蛋白質突變的影響-例如，與癌症等疾病相關的突變，」他說。 例如通過對蛋白質的預測和研究，可以推動新的疾病治療方法的研發，甚至可以幫助我們設計出新的分解塑料的□，這都對環保和人類健康有很大的幫助。 DeepMind公司的一位主要人物，Pushmeet Kohli認為，AI的應用在生物科學和醫學研究中的潛力是無窮的，未來還有許多可能性等待發掘。僅就蛋白質科學領域，就可以研究蛋白質如何動起來、如何設計新的蛋白質，以及研究蛋白質突變對疾病，比如癌症的影響等等。 在藥物研發領域，AI也有所突破。傳統的藥物研發過程包括收集和分析各種數據，例如實驗室實驗結果、計算機模擬數據、醫療掃瞄結果、臨床試驗數據和患者的健康記錄等。這個過程通常需要大量時間和資源，而且可能會非常複雜和混亂。但現在，一些研究項目正在使用AI來自動化這個過程的一部分。此外，研究人員還使用了一種叫做「生成性AI」的技術來創造新的分子結構，也就是說設計可能有效的新葯。 與此同時，人工智慧被用來提升各種設備的能源效率，這包括汽車、計算機，甚至是風力渦輪機。例如，巴黎綜合理工學院的研究人員最近利用AI確保渦輪機更頻繁地面向風，提高了0.3%的產出。這個改變可能看起來很小，因為他們只是讓渦輪機的能源產出提高了0.3%。然而，如果我們在全球範圍內都使用這種方法，那麼這個小小的提升就可以為大約170萬個英國家庭提供電力。這就是說，通過利用AI來優化設備的能源效率，我們就有可能在全球範圍內節約大量的能源。 人工智慧正在被用來優化我們的計算任務和製造過程，從而提高效率和減少環境污染。DeepMind的AI提高了矩陣乘法和排序演演算法20-70%的效率，這些都是每天在全球的計算機上都要執行上萬億次的演演算法，小的效率提升累計起來，就可以大大提高計算效率。另外，Facebook的所有者Meta利用AI技術改進了混凝土製造過程，使得二氧化碳排放量減少了40%。 現在，AI雖然沒有完全解決這個問題，但已經提供了重要的幫助，比如DeepMind和瑞士聯邦理工學院共同開發的神經網路可以控制聚變反應器內的19個磁線圈。 最後，我們來看核融合。幾十年來，科學家希望能夠使用這種技術製造出高效、可靠的電力廠。一旦有了突破，能源就會變得幾乎免費。但是，實現這個目標非常困難。 現在，AI在這個問題上提供了一些幫助。DeepMind的研究人員和瑞士聯邦理工學院共同開發了一個神經網路，這是一種AI技術，能夠控制反應器內的19個磁線圈。這使得研究人員可以更好地控制反應器內的多個電漿體（比太陽的任何部分都要熱），使其遠離與機器壁面災難性接觸。英國曼徹斯特大學的Lee Margetts說，聚變反應器現在已經是一個被證明的概念。AI可能會是讓它們最終成為現實的轉折點。 就像在核融合技術中，人工智慧在許多其他領域也有巨大的應用潛力。以AI聊天機器人為例，它們也是經過精心訓練的電腦程序，可以與人進行流暢的交流。讓我們來看看如何訓練這些機器人。 想像一下你在玩一個填字遊戲，看到一個句子，有些單詞被挖空了，你要猜測哪個單詞應該填進去。這就是AI聊天機器人訓練方式。 聊天機器人閱讀了大量的文本，學習語言中單詞之間的關係，然後不斷地猜測下一個單詞應該是甚麼。這個過程反覆進行，讓聊天機器人的猜測越來越準確，也就可以流暢地和人類聊天了。 聊天機器人能做的不僅僅是猜詞，還有一種叫做「變壓器」的神經網路讓它們變得更聰明。它讓人工智慧看更長的句子，理解更複雜的語言關係，能理解整本書的情節，而不只是看一兩個句子。 但是，聊天機器人並不完美，有時候也會出錯，可能會把不真實的信息誤認為是事實，因為它們的回答完全是基於統計的，沒有進行事實核查。但是，隨著訓練的增加，會學習到更多的規則，能夠處理更複雜的問題，就像學會了新技能一樣，就像突然之間智商飆升了一樣。這就是人工智慧的世界，既神奇又有趣，又充滿未知。
