每個功能的學習不是照著做，而是學會與 ChatGPT 對話來問出方法，
主題名稱：打造會說話的 LINE 機器人！
目標：完成 LINE Bot 的建立，並串接 ChatGPT，讓 AI 能回應你的訊息！
快速建立自己的 LINE Bot，讓它能收到訊息並回話，從零開始也能輕鬆上手！
✅ 目標：寫一個簡單的程式，讓 LINE Bot 能夠讀懂訊息並回話！
讓 LINE Bot 能看得懂你在說什麼！整合 ChatGPT API，讓聊天機器人更聰明。
（只在你用「空格開頭」說話時才請出 AI，精準又不吵）
主題名稱：讓機器人擁有記憶力！
目標：讓 LINE Bot 能讀寫 Google 試算表，具備「學習回應」的能力！
學會讓機器人記住資料，從 Google 試算表讀寫資料，建立最基礎的記憶機制。
設計一組簡單的「教你」語法，讓機器人學會新回應：
例如說「教你 早安 你好」，之後只要說早安，它就會自動說你好！
老師們自由挑戰更進階的應用：多條對應、隨機回應、指令分類…
學得快的老師就來挑戰看看，你的機器人可以多厲害？
AI 科學家 Yann LeCun 表示他不再對 LLM 感興趣，轉向解決4個「真正難題」以及下一代智慧藍圖
在當前 AI 世界狂熱地追逐大型語言模型（LLM）時，有一位聲音顯得格外清醒。他是深度學習的奠基人之一，也是 Meta 的首席 AI 科學家 —— Yann LeCun(楊立昆)。在 2025 NVIDIA GTC 大會中，LeCun 與 NVIDIA 首席科學家 Bill Dally 展開一場對談。不到三十秒，他便語出驚人：「我已經對 LLM 不感興趣了。」
這句話並不是單純的挑釁，而是一場思想上的轉向。他的目光，早已越過了語言模型的邊界，投向更深層的智能挑戰。他看見了今天 AI 的盲點，也為它描繪了一條前所未見的路。
在這場談話中，LeCun 表達了一種幾乎與主流意見相左的觀點。他認為當前 LLM 的發展已經進入工程優化的階段，重點在於「多一點資料、多一點算力」來讓模型更穩定、更具商業價值。
「這些是產品經理的事，對我來說不再有趣了。」他說。
他不否認 LLM 所創造的語言奇蹟，但在他看來，那並不是智能的終點，而僅是語言模仿的技術。真正的智能，不該只是生成文字，而是理解這個世界、記住過往經驗、推理出未來的可能，並能根據目標規劃行動。
這一切，都不是現在的 LLM 所能做到的。
談到 AI 未來真正的挑戰，LeCun 清楚地指出了四個他認為至關重要、但目前尚未有令人滿意解答的領域。
第一是對物理世界的理解。他舉了一個極簡的例子：當人看到一個瓶子，知道推它會滑，敲它會彈，這些都是我們從小累積的世界模型。但今天的 AI，無論是從圖片、影片還是文字中，都無法真正掌握這些「常識」。
第二個挑戰是持久記憶。大多數 AI 系統處理輸入時是一次性的：輸入 → 推理 → 輸出。它不會記得你上一秒說了什麼，更無法累積對世界的長期觀察與認知。而人類的記憶，正是推理與學習的基礎。
第三，則是最根本也最具哲學意味的問題：推理。LeCun 對現今所謂「agentic AI」的批評頗為嚴厲。他認為讓模型生成一堆答案，再從中選出最可能正確者，根本不是推理，而是暴力試錯。他說這種方法就像「亂寫程式然後看哪個跑得動」，低效而粗糙。
第四個挑戰則是規劃能力。真正的智能不只是對當下做出反應，更能思考未來。他形容：「如果 AI 能夠在內部模擬一個世界，然後根據某個假設行動去預測未來的結果，那它就能計劃達成目標的最佳路徑。」而這，才是人類做決策的真正方式。
對於解決這些挑戰，LeCun 並非空口說白話。他和團隊已經在設計一套嶄新的 AI 架構，名為 JAPA（Joint Embedding Predictive Architecture）。它不是語言生成器，不模仿人類對話，而是一套可以在抽象空間中思考與預測的系統。
「當你在腦中想像一顆立方體旋轉，你不是在腦中拼字詞，而是在操作一種抽象模型。」LeCun 如此比喻。他希望 AI 也能具備這樣的能力 —— 在一個抽象表示空間（latent space）中，理解世界的結構，模擬行動的後果，進而推理與規劃。
這是一種對現今 LLM 的徹底顛覆。不是 token 的堆疊，不是語言的預測，而是認知與世界模型的建構。
除了技術的革新，LeCun 也毫不掩飾他對「開源」與「多樣性」的支持。他強調，真正的 AI 不會只誕生在矽谷的幾家公司手中。
「未來的智慧助理，不能只說英文，也不能只有一種文化觀。它們要能理解全世界所有語言、文化、價值觀與偏好，」他說，「我們需要一個像新聞媒體一樣多元的 AI 生態。」
他將 LLaMA 模型與 PyTorch 的開放精神視為未來的希望，也認為 foundation models 應該走向全球分布式訓練與社群式貢獻，讓各地區能以保有資料主權的方式，共建全球智能基礎。
當對話接近尾聲，LeCun 又補上一句：「未來的人工智慧，不會是一個瞬間、一家公司、一個模型的成就，而是整個人類社群長時間積累的成果。」
他認為，這個過程將需要開放的研究、全球的合作、與更便宜、更高效的硬體（然後開玩笑地說：「NVIDIA，你們該降價了。」）。
如果說 LLM 是當今 AI 的盛世，那麼 LeCun 心中的未來，是一場真正對人類智慧本質的回歸。他不做炒作，不講流行語，只是默默地，用他的方式，讓 AI 回到一個根本的問題：它到底懂不懂這個世界？