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- 每頁可放10張名片，每次可看20張名片
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「挑戰老爸的糖尿病──營養學該更新了嗎？」網路影片，導演林冠廷堅稱「糖尿病靠低醣生酮飲食就能治癒」，點閱率超高，卻也引發不少醫師、營養師反批，認為這種方法太極端，糖尿病患必須在食物與藥物間取得平?，才能穩定控糖。
所謂生酮飲食是指高脂肪、適量蛋白質和極低碳水化合物的飲食方法，透過限制碳水化合物的攝取，強迫身體的能源系統從燃燒葡萄糖為主，轉換成燃燒酮體，進而燃燒脂肪。
一開始，生酮飲食用於治療兒童的困難控制型癲癇，近年來，健身、運動風潮正夯，不少人利用生酮飲食概念來健身或減肥，而這部網路影片則是強調生酮飲食對於糖尿病的正面幫助。
影片導演透過畫面表示，「以前一直在跟隨的所謂健康飲食，一直讓我爸的糖尿病惡化，低醣跟生酮都叫你少攝取碳水化合物。」林冠廷質疑現行臨床醫學對於糖尿病患者的飲食指南，儘管「低醣不是萬能藥」，但他深信「生酮飲食比之前治療父親糖尿病的醫生所開的菜單好太多了。」
對此，宜蘭縣愛胰協會理事長、國內糖尿病權威游能俊表示，糖尿病患者飲食減醣是必須的，控制在中低醣比率，但「低醣」並非指極度低醣的生酮飲食，過度依賴生酮飲食，恐將引發酮酸中毒，甚至休克致命。
游能俊說，生酮飲食原則為不吃澱粉、低碳水化合物，屬於一種高脂肪的飲食法，強迫人體燃燒脂肪，而非碳水化合物。原本血糖並不高的糖友，如果採用生酮飲食，很容易出現低血糖。
至於血糖偏高的患者，採取生酮飲食後，血糖確實下降，但這個時候如果自行減藥，體內胰島素不足，無法代謝血糖和攝入代醣的食物，身體便轉而消化脂肪，產生酸性的酮體，如累積過量，將破壞身體酸鹼值，危及健康。
下面附上一則新聞讓大家了解時事
軟銀集團（SoftBank Group Corp.）社長孫正義、安謀（ARM）執行長 Simon Segars 及 Boston Dynamics 執行長 Marc Raibert 日前於「SoftBank World 2017」會議同台發表主題演講。孫正義指出，那些批評、嘲笑 Pepper 的人顯然不懂機器人長遠發展，且未來終將會被 Pepper 所取代。
據美聯社報導，孫正義在「SoftBank World 2017」會議上表示，人工智慧（AI）結合無數感應器所收集到的數據將引發資訊革命、人類的受益程度將超越 19 世紀工業革命；未來世代會說能夠主宰晶片、數據的人將可主導整個世界，而那些批評 Pepper 不夠聰明的人顯然看不懂機器人的長遠發展。
▲Pepper為軟銀旗下最知名的服務型機器人。（圖／記者林信男攝）
孫正義進一步指出，那些嘲笑 Pepper 只是玩具的人以後將會被機器人所取代。他說，具備 AI 的智慧機器人將能夠自學、自行做出決策，跟工廠組裝機器人大不相同。孫正義認為 AI 是用來取悅人類、不該被視為禍害根源。
據悉，軟銀於 SoftBank World 2017 首日，便針對 Pepper for Biz 的現階段情況以及未來方向進行報告。目前 Pepper 應用已從第一階段「打招呼」邁向第二階段－「取代人類工作」，能有效緩解缺工問題，具正面意義。
軟銀事業推進本部部長吉田健一透露，Pepper 第一階段為「招呼」，能吸引顧客目光，並利用文字來進行招呼；第二階段則是「機器人取代人類的工作」，顧客接待也是其中之一，能有效降低人事費等成本；最後第三階段則是數據活用及學習，人工智慧的運用也包含在內。
吉田進一步說明，機器人取代人類工作的三階段，首先是接待業務，例如販售、結帳等業務；接著第二階段是「移動業居家商品務」，也就是需要使用人類雙腳的工作，目前正在發展中。最後則是與「手」相關的業務，像是撿拾動作等，需要高度的技術，表示今後會持續挑戰。
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▲軟銀事業推進本部吉田健一部長說明Pepper已邁向第二階段發展。（圖／翻攝自Robot Start）
孫正義指出，傳統機器人與智慧機器人有著本質上的絕對差異，在工廠中活躍的工業機器人並沒有真正的智慧，是個沒有 AI 的機器人，只能執行單純的作業，等到 AI 技術純熟，這些機器人會被能自主學習、行動的智慧機器人取代。
另一方面，於本次會議中，波士頓動力執行長 Marc Raibert 也與孫正義同台亮相，並帶來機械狗 SpotMini 與觀眾會面；SpotMini 能辨識障礙物與階梯，迅速繪製出周遭地圖，自主流暢地在滿佈障礙物的舞台空間中穿梭，絕佳的環境感知能力與移動靈活性，展現出波士頓動力在機器人領域的先進技術。
▲Marc Raibert展示機械狗 SpotMini。（圖／翻攝自Robot Start）
孫正義再次強調 AI 與機器人的重要性，他說，資訊革命已來臨，從電腦開始的資訊革命，已開始轉往 AI 領域，AI 時代最重要的東西即為大數據，就像工業革命時的「鋼鐵」，擁有數據的人才會是 AI 時代的贏家。大量數據將有助於治療癌症、提供零事故的駕駛，以及栽種出更安全的糧食。原文詳見：
【本文經智慧機器人網同意授權刊出】
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