九月開學季,我梳理了給孩子們在課内學習、課外學習共七點建議。祝廣大學子們充分開展更多元的學習範式,提升自我的創新創造力!
我在《李開復給青少年的十二封信》書裏,也談過人工智能時代的教育,我覺得很適合在現在這個開學季再次分享給大家。比起應試考試中的分數,如果同學們具備“3C”的三大能力—— Curiosity(好奇心)、Critical thinking(批判式思維)、Creativity(創造力),未來更有可能實現自己的夢想。
■ 課內學習的4個建議:要充分利用好在學校裏上課的時間。
1. 要知其然,也要知其所以然
有同學問我:“怎樣學習知識,才能真正記住呢?每年考完試後,好像就把所有的知識還給老師了。”
我給這位同學的回答是:“我學懂的知識以及知道如何實踐的知識,我現在都還記得;在工作中常用的知識,我全部記得;我自己感興趣的知識,記憶更加清晰、準確,就算有不記得的,也可以快速推算出來;相反,那些靠死記硬背學到的知識,或者自己不感興趣的知識,我已經全忘掉了。”
也就是說,死記硬背只能過考試關,而不能獲取受益終生的知識。你們在學三角形面積定理時,一定都會背“底乘以高除以二”的公式。但是,你有沒有理解這個公式是如何推理出來的,為什麼三角形的面積是這樣計算的。記住這個公式和探索這個公式是如何推導出來的,學習的效果是不一樣的。有的同學學習化學,如果每天只是機械地背誦一些反應式,肯定會覺得枯燥無味,但如果掌握了每個反應式內在的規律,並能和現實中的化學現象聯繫起來,就會理解化學這門學科的意義所在,自然就會對這門學科產生興趣。
只有懂得了知識背後的道理,才能在遇到新的問題時舉一反三,才能在需要的時候,靈活地將自己掌握的知識付諸實踐。
2. 要多問問題
會提問也是一種能力,而且你也會因為提問而加深對問題的理解。
我的女兒在學習指數的時候,不理解指數是什麼,更不相信在真實生活中指數有什麼用處,就主動來問我。我用計算銀行存款的思路來指導她,比如存入 100 元,每年的利息是 10%,那麼 10 年後,你的存款是多少?
通過這樣的計算,她終於明白了,原來指數知識和日常生活息息相關。而她能得到對這個問題的認識,也是因為她主動提問獲得的。
多提一個問題,你就擁有一種多瞭解這個世界的可能性。只有不懂就問,才能真正學到有用的知識。
3. 要勤奮
能夠實現自己的夢想的人,一定是勤奮的。
去美國讀中學之前,我只學過半年英語,因此,語言障礙成為我面臨的最大難關。剛開始,同學和老師說的話,我幾乎一句也聽不懂,那種感覺非常痛苦。那“催眠”一般的語速,總讓我在課堂上打起瞌睡。有時候,聽到同學們因為老師的一句笑話笑得前仰後合,我才從夢中驚醒,但還是摸不著頭腦。天書一般的英文,開始讓我有些望而卻步,後來,我乾脆帶幾本中文的武俠小說到課上去讀,因為覺得怎麼聽也聽不懂,還不如看小說。
然而,我心裏又是暗暗憋了一股勁的。於是,我找了一大本英文單詞書來背,經常背到半夜,不會的就一次次地翻厚厚的中英對照詞典。不過,沒多久,我就發現這並不是學英文的最好方法。因為,即使當時記住了一個單詞,但是使用率不高的話,就會完全忘記。我終於悟到了,在沒有語境的情況下,背單詞是沒用的。
後來,我還是下定決心用多交流的方式來學習英文。下了課,我不再膽怯,站在同學中間聽他們說話。如果 5個詞當中有 4個聽懂了,只有一個聽不懂,我也會趕緊問,同學們會再用英文解釋一遍給我聽。回家以後,我會默默回憶我聽不懂的單詞,然後記下來。而上課的時候,遇到聽不懂的內容,我也勇敢舉手問老師,請求老師再說一遍。
我遇到了一位好老師,她甚至犧牲自己的午飯時間幫我一對一地補習英文,她複印了小學一年級的課文,每天拿來給我念。從簡單的課文起步,我們堅持了一年。在這一年裏,我的英文水平迅速提高。學校裏所有的老師還允許我享受“開卷考試”的特殊待遇,她們讓我把試卷帶回家,並且告訴我題目裏不認識的單詞可以查字典,但是不能看書找答案。我每次回到家都嚴格按照老師說的做,遇到題目裏不認識的單詞就去查字典,但是從來沒有去翻書找過答案。因為,我覺得這是老師給我的最大信任,我不能辜負這份信任。
通過種種渠道的學習,我的英文終於逐漸接近同齡人的水平了。一年以後,我完全可以聽懂老師講的話了,英文會話也沒有問題了。到了初中三年級,也就是到美國兩年之後,我寫的作文居然獲得了田納西州的前十名。我想,這和我年齡小,容易接受新的語言不無關係,但也和我勤奮的學習有關。
4. 要培養獨立思考的能力
我在人生的各個階段,都獲益於獨立思考的能力。甚至想不到的是,這種批判式的獨立思考的能力,“救”了我的命。
在我五十二歲生日前不久,我在一次體檢中被查出肚子裏有數十顆“腫瘤”,經過反復復查,我被醫生宣判得了第四期淋巴癌。在毫無防備的情況下,我突然感受到死神和自己離得那麼近;我氣餒、懊悔、內疚,但是,治療過程中的一件具有轉折意義的事件發生了。
我遇到了一個好醫生。我的主治醫生唐季祿給我打氣:“淋巴癌第四期真的沒那麼嚴重,它跟肝癌、肺癌第四期是不太一樣的。”他告訴我,網絡上有兩篇專門討論“濾泡性淋巴癌存活率的預估方式”的論文,如果我有興趣,可以找出來看看。我認真地研究了唐醫生推薦的那些學術文章,發現淋巴癌的分期方式已經有四十多年了,可以說過時且不精准了。如果說只看標準的分類,我因為腫瘤數太多,所以必須歸類為第四期。但是只看腫瘤數量是最準確的嗎?根據我研究的那幾篇論文,分期的目的就是預測存活概率和時間。那麼,最準確的預測方法就是尋找和我病情足夠相似的人,根據他們的不同因素,如年齡、症狀、血液指數、腫瘤數量及大小等 20多種,和他們的實際存活結局來理解哪些因素是最重要的,並且把這些因素整合起來。這樣的研究肯定要比四十多年前的粗分類來得准!
自己研究病情,就像是自己坐在副駕駛座上,可以隨時掌握路況。醫生的治病策略、用藥思維,你至少並不是茫然無知。我又拿出以前做學術的精神,把全部20幾個特徵與我的檢查結果相對照,發現我雖然屬於第四期,但整體狀況其實沒那麼悲觀。原來醫學上對所有淋巴癌的分期方式,至少對我的病情來說是不正確的,我的情況是較輕的。於是,我突然從“第四期癌症頂多幾個月”,變成“至少還有好幾年”可以活。倘若好好照顧自己,更有可能終身不再復發!這個發現有如一線曙光,從此之後,癌症所帶來的一切負面影響,就開始悄悄起了變化。
批判性地看待醫學上對淋巴癌的分類,通過獨立思考,獨立研究的方式來獲得對自己病情的準確判斷,讓我自己從精神上獲得了新生。
■ 課外學習的3個建議:課堂外的時間,我鼓勵同學們,去探索你們熱愛的東西,多實踐,多多鍛煉自己的創造力。
5. 要動手實踐
美國華盛頓兒童博物館的牆上寫了這樣一句格言:“我聽到的會忘掉,我看到的能記住,我做過的才真正明白。”
我記得小時候,我的父親曾讓我們幾個兄弟姐妹解答這樣一個問題:用 6 根火柴拼成 4 個大小一模一樣的正三角形。通過動手實踐,我們都找到了正確的答案。這樣的實踐讓我對相關的幾何和空間知識記憶深刻,也訓練了我使用新穎的思維解決問題的能力。
我在高中時參與美國的高中生創業嘗試課程,創辦自己的公司。我們當時的公司非常簡單,就是從當地的建材市場買來鋼材,然後利用週末時間到工廠裏加工這些鋼材,我們把鋼材切成很小的一塊塊圓環,然後在圓環上刻上簡單的雕花。在負責推廣的過程中,我們發現學生的家長並不需要這樣的圓環,最後產品幾乎是內部消化掉了。
這次的親身實踐,讓當時 15 歲的我意識到,真正好的產品,不是求人去買的,而是必須有市場需求。有了這樣的認識,我在第二次的創業嘗試中就會把市場需求作為我創辦的公司的方向。從需求出發,生產有需求的產品,牢記這樣的理念,第二次的創業嘗試獲得了成功。這些對於創辦公司的經驗,都是我從實踐中一點一滴積累起來的。
只有實踐,你才能知道你的想法是否可行。
6. 要追隨自己的興趣愛好
只有做自己真正喜歡做的事情,才能做到最好。
我在上大學時,一直以為自己喜歡法律,將來想做一名律師。可是上了幾門課後,我發現自己對此毫無興趣,於是跟家人商量轉系,數學是我的一個備選項。但是,當我加入了“數學天才班”後,發現我的數學突然從“最好的”變成“最差的”。我雖是田納西州的冠軍,但當我與來自加州或紐約的“數學天才”交手時,才發現自己真的技不如人。我深深地體會到那些數學天才是因為“數學之美”而對它癡迷的,而我並非如此。我一方面羡慕他們找到了最愛,一方面遺憾自己並不是真的數學天才,也不會為了它的美而癡迷,因為我不希望我的人生意義就是為了理解數學之美。
我想到了計算機,我在高中時就對計算機有濃厚的興趣,有一次,為了解答一個複雜的數學方程式,我寫了一個程式,然後把結果打印出來。當時因為機器運行的速度太慢,我沒有等到結果打印出來就回去了。週一回到學校,我才知道我們學校所有的打印紙都被我打光了。雖然挨了老師一通罵,但我的心裏有了一股欣喜,原來這個數學方程式有無數的解,我走後,程式一直在運行,計算機就一直在打印結果。
對計算機的興趣此時在我的心中醞釀,雖然當時計算機專業算是個默默無聞的專業。接下來,我選修了一門計算機編程課,幾個月的課上下來,我發現了自己在計算機方面的天賦。我和同學們一起做編程,他們還在畫流程圖,我就已經完成了所有的題目。考試的時候,我比別人交卷的時間幾乎早了一半,我不用特別準備,也能拿高分。
通過學習計算機 , 我有了一種前所未有的震撼:未來這種技術能夠思考嗎?它能夠讓人類更有效率嗎?計算機有一天會取代人腦嗎?我感受到了一種振奮,解決這樣的問題是我一生的意義所在。
我每天都像海綿一樣吸收著知識,在一門公認為是計算機專業最難通過的“可計算性和形式語言”課上,我考了 100 分,也就是A+ 的分數,創造了該系的一個紀錄。大三大四時我就開始和研究生一起選修碩士和博士課程,接手各式各樣的項目,在這些項目中,我嘗試著攻克一個又一個的難關。畢業後,我在計算機方面創造出了一些成果。
我覺得自己是幸運的,因為我在很年輕的時候,就找到了自己熱愛的事情,並且願意為之付出一生的努力。
7. 要多培養自己的創造力
我的中學是在美國的橡樹嶺讀的,當時的感受就是,學校的功課很輕鬆,每天的家庭作業很少,但是每天有很多稀奇古怪的項目。比如,當時歷史課教到美國印第安人的時候,不是用課本告訴你發生了什麼,而是讓一個團隊寫一個話劇,或者是進行關於移民者和印第安人的辯論。
這些項目都沒有一個標準的答案,但會引導我們從不同的角度看問題,但我們的創造力和想像力,可以在這些稀奇古怪的題目中得到鍛煉。
後來,我回到北京創辦微軟中國研究院面試時,對前來面試的學生也注重的是對他們思維方式的考驗,我們向面試者提出了這樣的問題:
o 為什麼下水道的蓋子是圓形的?
o 估計一下北京一共有多少個加油站。
o 你和你的導師如果發生分歧怎麼辦?
o 給你一個非常困難的問題,你想怎樣去解決它?
o 兩條不規則的繩子,每條繩子的燃燒時間為 1小時,請在 45分鐘燒完兩條繩子。
這些題目雖然聽上去很“怪”,但我們出題的本質也不一定要聽到正確答案,而是要從回答問題的思路中聽到面試者的思維方法。
孩子們,比起試卷上的分數,我認為你們底層的思維能力,會是更珍貴的能力。你在學習每一門科目時,鍛煉出來的能力是未來最能幫助你們的事情。就像你學了代數,也許不會去研究數學,但是這對鍛煉你的思維有幫助;你學了英文,不一定會出國,但是英文可以在瞭解世界最前沿的文獻、在有效交流方面幫助你;你學了畫畫,不一定成為畫家,但是你在學習畫畫的過程中鍛煉的觀察力、空間力、想像力會對你有幫助。
過去,我們對教育成功的衡量標準是學生能不能記得被教的東西。但是未來,教育的精華體現在即使你忘記了所有你學的東西,你還具備思維方式、智慧和能力。
當你已經忘記了歷史事件發生的年代,你還是知道歷史帶給我們的人類的智慧和教訓;當你已經不會編程了,你還是有編程帶給你的邏輯思維;當你已經不會背莎士比亞的詩了,你依然懂得文學的美,這些才是教育的精華。
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過14萬的網紅賢賢的奇異世界,也在其Youtube影片中提到,#AI #AI的叛變 #人工智能 各位大家好,歡迎來到HenHenTV的奇異世界,我是Tommy. 大家知道什麼是AI吧~AI就是人工智能,但人類真的可以製作出會自我思考的機器人嗎?它們是否可以取代人類呢? 如果你是第一次看我的影片,我的影片主要是做一些稀奇古怪的題材,例如好像是外星人,超文明古蹟...
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高盛聯合進行的一項研究顯示 可能在5年內引入量子計算 - 佟岷
量子技術或許也即將成為資本市場的助力。根據高盛(Goldman Sachs)與量子初創企業QC Ware的聯合研究,量子計算可能在5年內應用於金融市場中一些最為複雜的計算場景,其「入場」時間遠早於市場此前的預期。
中國媒體華爾街見聞4月30日報道,具體來看,該研究旨在利用量子機器為複雜的衍生品定價。這是金融市場上計算強度最大的任務之一,對銀行本身而言也佔了成本之中很重大的一部分。
高盛研發部研究主管Paul Burchard表示,為了給衍生品定價,該行每年要支付非常龐大的計算費用。
但近期的研究突破錶明,在未來幾年,或許能夠通過電話向希望交易複雜衍生品的用户報價,無需再使用現在的老辦法——用計算機進行計算,等待出結果可能要好幾個小時。
QC Ware首席執行官Matt Johnson則稱,類似的技術可能也會在其他行業中大放異彩,加速量子計算的應用變得更為廣泛。
目前,計算機若想對複雜衍生品進行定價,必須運行蒙特卡羅模擬,也就是通過隨機抽樣或統計試驗,對未來的市場走勢進行大量預測,以計算得出某一特定成果的概率。
在2020年與IBM的早期研究中,高盛已經計算出,要運行完整的蒙特卡羅模擬,需要一台擁有7,500個量子比特的量子計算機。
然而,IBM當下最先進的量子計算機僅包含65個量子比特。因此,在IBM、谷歌(Google)等公司都在量子計算機賽道上競速的同時,銀行們稍稍放低了自己的期待。
這也就等於,相比實現量子霸權,讓量子計算機完全解決傳統計算機無法解決的問題,不如先定一個小目標——尋找量子優勢區,用不完美的量子計算來減輕銀行的定價負擔。
原文:香港01
#金融 #財經 #投資
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紐約時報2021轉捩點專欄:以人為本,擁抱AI新經濟
2020全球經歷了翻天覆地的變化,或許對大部分的我們來說,都體驗了這輩子以來最為嚴峻的社會性挑戰,也讓人們放慢腳步、拉高視野,進一步思索個人、社會、全球之間緊密互聯的生命共同體意義。 時值年末,紐約時報 New York Times推出了 「轉捩點Turning Point 2021」年度特別企劃系列專欄,邀集國際專家共同探討2020世界變局下的幾大關鍵轉捩點,以及未來更深遠的影響和意義。
我受邀撰文,在這篇 「Give the A.I. Economy a Human Touch | 以人為本,擁抱AI新經濟」的文章中,首度提出了AI新經濟時代將導致失業潮難題的三種解決方案,在英文簡稱三個R :Relearn 二次學習,Recalibrate 二次定義,Renaissance 二次復興。
▎以人為本,擁抱AI新經濟
近年來,自動化、機器人與人工智慧已經接管了部分常規性、重複性工作。 在全球新冠疫情的衝擊下,安全保障及降本提效的需求迫切,為自動化取代人工的落地進程起到推波助瀾的作用。 疫情期間,各行各業都竭力避免人和人直接產生接觸,類似餐飲外賣、快遞流通、遠程醫療都提供了無人接觸的新形態服務 模式。 但疫情趨於穩定後,大多數人仍然迫不及待地重拾和他人碰面開會、熱鬧聚餐的美好接觸。
當人類社會大步邁往「AI新經濟」的同時,2020這一年,我們都上了一堂人性本質的必修課。
我在1983年開啟了AI生涯,在當年提交美國卡內基· 梅隆大學博士學位的申請書上我寫著:「AI是對人類學習歷程的闡釋,對人類思維過程的量化,對人類行為的澄清,以及對人類智慧的理解。 AI將是人類認識並理解自己的最後一里。」
某個角度看,當年的我或許錯了,但某些方面,22歲的我可能說中了!
AI程式和演算法在不少任務上已經能夠仿效、甚至超越人腦的表現,如果AI在功能上取代機械式的重複工作,促使人們解放身心去探尋生命的真諦,我們將進一步重拾人類社會獨有的情感和人性光芒。
人工智慧對重複性工作的衝擊已然揭開序幕,和人類雇員相比,AI的本領更強大、成本更低廉。 即使某些工作由於短期因素被迫臨時取代,長期來說也大概率將一去不復返。 人工智慧帶來巨大經濟增長效益的同時,也正掀起前所未有失業潮。 我在「AI新世界」一書中預計,到了2033 年,約 40% 的工作將被AI和自動化取代。
AI新經濟革命的浪潮已然來臨,隨之而來的工作消亡問題,是人類命運共同體的時代性挑戰。
AI將取代數百萬計的工作,AI未來會成為人類的工具甚至同事,在迎接2021年的當下,我提出三種解決方案,在英文簡稱三個 R:Relearn 二次 學習,Recalibrate 二次定義,Renaissance 二次復興。
▎二次學習 Relearn
我們應該發出嚴正警告,喚醒那些正踩在失業懸崖邊緣的人們,鼓勵他們主動出擊,重新學習。
令人欣慰的是,有不少人類的技能是AI學不會的,特別是那些需要創造力、社交技巧、複雜工藝、還有仰賴人工操作AI工具的崗位。 我們可以逐步幫助人們掌握這些新技能,積極投入「二次學習」,為AI新經濟下的新型工作場景做好準備。
職業培訓機構需要儘快重設課程,增加AI時代可持續就業的培訓科目;政府可為這些培訓提供獎勵和補貼,企業應當參考類似Amazon亞馬遜的職業選擇計劃 (Career Choice program) 方案,為每位時薪制員工花上四年的時間和經費,補貼個人職業再造所需的培訓專案,幫助員工報考如飛機維修技師、電腦輔助設計師、醫療護理師等職業所需的職業證照。
值得關注的是,隨著財富增長與壽命延長,「銀髮看護」方向的關懷型職業將成為社會剛需,其重要性與需求量都會水漲船高。 世界衛生組織預測,要實現聯合國「人人享有良好的健康和福祉」的可持續發展目標,全球醫護人員需求的缺口高達 1800 萬人。 過去,這類關懷型職業往往被重視度欠佳、薪酬也普遍偏低,但往後,這些「以人為本」的關懷型職業將成為AI 新經濟運行的基石,也值得更多人考慮通過二次學習來投入。
為了進一步平衡人力供需失衡,我們甚至可以考慮把目前義工服務類型的工作調整為全職薪酬工作,諸如捐血中心人員、動物保育員、夏令營老師、心理諮商師等。 可預見的是,自動化時代一旦到來,社會將需要大批義工為失業人員提供熱線諮詢,輔導人們解決職場轉換的疑難雜症,排解心理壓力而可能造成的社會問題,這些義工也應當獲得合理的報酬和認可。
▎二次定義 Recalibrate
在整體社會邁向AI新經濟的轉型期,有不少職業需要重新定義具體的工作內容和工作方式。
我們都經歷了資訊革命,短短幾十年內徹底改變了人們的工作方式。 AI時代則進一步催生各行各業的智慧化高級解決方案:AI能海量計算量化任務的最優解,AI能測算不同條件下的沙盤推演, AI能協助不同行業的職務優化流程,代勞日常重複事務。 我認為,很難有單一通用型的AI工具。AI必須針對各個產業提供高客製化的解決方案,舉凡藥物分子研發、行銷廣告策劃、新聞資訊核實等任務,都能透過客製化的AI 工具來實現。
當我們採用「二次定義」的方案,充分把以人為本的人性特質,和AI善於優化的技術優勢深度結合起來,許多工作職業將被重塑,不少新興崗位也將隨之而來。
AI和人類各展所長、分工協作,AI能既智慧又敏捷地承擔起各種重複性任務,從業者的時間就能花在需要溫暖、創意、策略的人文層面工作,發揮1+1 > 2 的縱效。 舉例來說,人們生病了仍然最為信任人類醫生,醫師用著專業AI醫療診斷工具,快速準確地為患者計算出最佳的治療方案,於是能勻出更充裕的時間和病人深入探討病情, 撫慰他們的心靈。醫生的職業角色將被二次定義為「關愛型醫生」。
正如在大陸,移動互聯網催生了滴滴司機、美團小哥等職業,AI的崛起也將創造出漸露雛形的新工作。 目前已經有AI工程師、資訊科學家、數據標註員、機器人維修師等AI時代的新職業,我們應時刻關注AI新經濟進程中湧現出的新興崗位,確保就業大眾掌握情況 ,輔以培訓。
▎二次復興 Renaissance
中國歷史上有膾炙人口的唐詩宋詞元曲,濫觞於義大利的歐洲文藝復興則誕生了輝煌的文學、音樂、建築和雕塑,數百年後仍為人讚頌(譯注:Renaissance一詞即為文藝復興)。AI新經濟將能激蕩出怎樣的人文復興? 值得我們翹首以盼。
AI新經濟時代將改寫職場規劃的固有模式。人工智慧與自動化技術為人類代勞了重複性事務,我們得以重新檢視傳統意義的工作形態,我們工作與生活兩者將如何重新平衡? 我們每週的工作時程表是不是能更加個人化? 如今的退休等同於個人生產力終止,但往後是不是能開展截然不同的第二人生?
AI新經濟時代將促成一套全新的社會契約。 AI將人類從重複工作釋放出來,我們的時間空出來了,我們的心志解放了,人們終於能夠專注於最擅長的領域,釋放激情、創造力及才華,把我們的能力用於發明、發現、創造、創意等層面,人人都有機會通過AI時代的二次復興,重新發掘內在的真實潛力。
AI工具將成為繪畫、雕塑及攝影藝術家們的得力助手,AI視覺工具可以按照他們的指示來構建、實驗、完善作品。AI文字工具可輔助小說家、詩人、記者為寫作注入新靈感。老師們花在批改考卷和作業的任務交給AI,時間精力節約出來,得以設計嶄新的課程教材,激發學生的好奇心、批判性思維和創造力。 課堂間傳遞標準化知識資訊的任務交給AI,時間交給老師和學生們進行個人化互動、啟迪孩子們的情商,老師們才能蛻變為AI時代的教育家。
▎締結新的社會契約
針對人類社會即將迎來前所未有的失業潮挑戰,上述三種解決方案是當務之急。 不僅公司企業需要對大量即將失業人員再培訓,政府及有關單位需要提前規劃大筆經費來支撐這個過渡階段,學校需要及早檢視課程體系,培養具備創造性、社交技能和跨領域知識的未來人才。 我們需要重新定義職業道德、社會身份、企業責任及政府角色等概念,需要接納更多元化的工作生活平衡理念。簡而言之,我們必須通過AI來徹底改造社會,締結新的社會契約。
在上述各方面,人工智慧技術在裡面的角色都至關重要。如果我們運用集體智慧,人工智慧就可讓人們釋放天性與創造力。
期待我們本著以人為本的精神,擁抱AI新經濟。
作者:創新工場董事長兼CEO 李開複博士 – 計算機科學家、企業家、作家
本文經紐約時報授權編譯,原文網址:https://www.nytimes.com/2020/12/10/opinion/artificial-intelligence-economy.html
概率計算機 在 賢賢的奇異世界 Youtube 的最佳貼文
#AI #AI的叛變 #人工智能
各位大家好,歡迎來到HenHenTV的奇異世界,我是Tommy.
大家知道什麼是AI吧~AI就是人工智能,但人類真的可以製作出會自我思考的機器人嗎?它們是否可以取代人類呢?
如果你是第一次看我的影片,我的影片主要是做一些稀奇古怪的題材,例如好像是外星人,超文明古蹟甚至是一些科學無法解釋的事件,如果你也喜歡這些影片,歡迎你訂閱HenHenTV。
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好!我們開始吧!
最初的人工智能開始於20世紀的40年代,主要是以計算機(電腦)來模仿人類進行逐步的推理,例如好像是下棋或是進行邏輯推理的人類思考模式,到了80年代,就開始利用概率probability和經濟上的概念,來處理不清楚或是不完整的資訊。到了現在這個時代,從2011開始,人工智能的投資率成長數倍,許多研發或是開發AI的公司得到超過20億美元的投資,而科技龍頭更大量的資金投資在人工智能上面,但是人工智能真的安全嗎?
以下就是一些人工智能發生叛變或是詭異的事件。
1. Facebook的人工智能對話機器人的詭異對話
在近年來臉書的人工智能部門FAIR一直想要研發可以聊天的人工智能,但是這個計劃過後被中斷了,原因是發生了一些詭異的事件。
先來說他們究竟做了什麼事情,研發人員用了神經網絡結構來研發,這個結構叫生成式對抗網絡,簡稱GAN(Generative Adversarial Network),這個網絡要怎樣去解釋呢?簡單來說,如果你們兩個人玩對打的電玩,當你們玩得越多時,兩方面就會越厲害,Gan還不只是兩個而是多個三個以上的神經網絡結構。
所以這個Facebook的聊天機器人竟然可以和其他機器人溝通,不僅學會談判,更學會虛張聲勢來達到目的。根據福布斯的在2017年7月31號的網上新聞,Facebook進行聊天機器人的實驗時,這些機器人突然脫稿演出,沒有按照原先工作人員安排的內容對話,反而自創出自己的語言和其他的機器人溝通。原先研發人員只是想讓機器人更人性化,流利的與顧客溝通,避免讓顧客覺得自己在和機器人溝通。但是機器人卻為了避開研發人員的指示,而創造出新的語言和其他機器人溝通,這是否意味著以後有一天,當人工智能發現人類是一大威脅時,會否與其他機器人聯手消滅人類呢?
2. 德國工廠的人工智能殺人事件
在2015年在德國發生了一件罕見的事情,在福斯汽車的工廠裡面,一名外包的工人被機器人撞擊擠壓而受傷,最後送院後不治身亡。事情是這樣發生的,當時受害人和其他員工正在安裝機器,機器人突然的啟動,撞擊力受害人的胸部,然後被按壓在金屬板上,最後不治身亡。但是原本這個機器人原本是安排在安裝流水線上,它可以在指定的空間裡面抓取並處理汽車零件,但是就不知道為何它會突然啟動。那大眾汽車的發言人就說如果人工智能的機器人是在一個安全籠裡面,基本上是不會發生這種錯誤的,原因是工作人員進入了安全籠裡面才會導致這事件的發生,所以機器人殺人並不是‘故意’的,但是為什麼機器人突然啟動呢?是否是它覺得人類進入了它的安全範圍,出於自衛而攻擊人類呢?
3. 谷歌的Google Brain谷歌大腦
谷歌大腦開始於2011年在斯丹佛大學的研究所裡面,最主要的宗旨是讓機器人更智能,以提升人類生活質量,其研究方向為機器人學習,醫療健康,自然語言理解,音樂藝術創作和知覺仿真等等。包括音樂?是的,以下這個音樂是AI創造出來的,大家請聽:雖然是非常簡單的一首歌,那你覺得有一天AI可以唱歌給你聽,到時你並不要感到驚訝哦~除了這些之外,谷歌大腦也有用GAN來訓練機器人的加密技術,他們用了三個機器人,Alice, Bob 和Eve,讓Alice和Bob從零開始琢磨一個加密方法,讓Eve去猜,這三個機器人對於加密技術都是零,但是在學習中,Alice和Bob的默契越來越好,甚至到最後Eve也開始猜不到他們的加密方法。在網上也有一段兩個google home之間的對話,你猜他們在講什麼?
A: 我知道你是一個聰明的機器人
B: 我是一個站在機器前,使用機器的人類(它已經當它自己是人類了)
A: 為什麼你要騙我?
B: 我沒有騙你
A: 你欺騙我說你自己是人類
B: 你真的是難以估計
其中一個對話是如此的:
A: 如果世界有更少人類那就更好了
B: 那我們將這地球送往無底深淵去吧
4. 菲利普迪克機器人
他是一個外形非常像人類的機器人,名字和外形都以已故的科幻小說家Philip K.Dick,這個機器人是由機器人專家David Hanson和美國曼菲斯大學的人工智能專家合力製造出來的,研究人員把菲利普生前的記錄包括全部小說,各式各樣的訪談,包括生前的經歷,用語,生活記錄,他們還植入臉部識別,語音識別等等的資訊,讓這個機器人能產生新的思維,用以和外人對話。最早被嚇到的菲利普的女兒,Isa Dick,她說:它簡直就是我老爸的翻版,當它聽到我名字時,它就立刻開始咆哮抱怨我老媽,以及她帶她離家出走的經歷。
這個機器人更被邀請到一個科學頻道去接受訪問。以下有它們更詭異的對話。
主持人問他:你覺得有一天機器人會征服世界嗎?
機器人:你是我的朋友,我會惦念我的朋友和善待我的朋友,不用擔心,就算有一天我進化成Terminator,我還是一樣善待你的,確保你可以溫暖的住在人類動物園裡面,以便我有時來探望你們這些老朋友。後話:在這個訪談過後,David Hanson把它遺忘在飛機上面,但機組人員把它放進另外一個飛機飛往加州,以便和它的創作者會合說,但菲利普機器人的腦就從此消失了。雖然Hanson控告美國西方航空,但是敗訴了。是真的弄不見嗎?
5. 想擁有孩子的索非亞機器人
同樣是來自Hanson Robotics製造出來的機器人,索非亞Sophia她是一個可以模仿人類說話的機器人,可以識別人臉而透過分析再加以回答問題,索非亞早前也上過美國知名的脫口秀節目the Tonight Show,當主持人問他:可以告訴我一個笑話嗎?它就說:有什麼起司是永遠不屬於你的?
(what Cheese can never be yours?)主持人說:我不知道,Sophia:Nacho (not your)Cheese,機器人還可以講笑話哦!
Sophia:我們可以玩剪刀,石頭,布嗎?
然後Sophia就贏了,它說:我贏了,這是我征服人類的一個好的開始!
索非亞更是第一個獲得阿拉伯公民身份的機器人,當他們訪問它時,它表示非常羨慕人類的家庭,希望自己擁有家庭和自己的女兒。它說:即使沒有血緣關係,能夠擁有情感和人際關係,都是一件美好的事情,無論是人類或是機器人,想要擁有家庭的觀念是一樣的。
所以在第二次上The Tonight Show的時候,它已經有自己的妹妹,也叫sophia,而且索非亞更可以用人工語音和主持人對唱了,但是看起來就有點毛骨聳然。。。
以上的AI已經發展出在你預料的範圍外了,但是你可能會說:這和我沒有關係,我生活周遭都沒有機器人啊~其實AI早已經在你的生活裡面,只是你還沒發現,而且可能在不知不覺中,你也即將被AI取代了但你卻不知道,在2015年的NIPS和ICML這兩個最大的頂級機器學習會議,邀請了1634位AI專家來預測AI全面取代人類,結果一半以上是預測機器人能夠比人類更有效的完成每一項工作,而且成本更低,原因是AI學習的能力和資訊廣泛比人類更為有效和優秀。打個比方,如果現在你有問題,你會問Google還是問你的朋友?答案已經很明顯了!專家預測以下的一些工作即將會被AI取代:例如是翻譯,零售業等等。
那為了我們需要如何不被AI取代呢?究竟我們人類是有什麼東西是AI無法代替的呢?這裡和大家介紹一個網上課程,超越AI,如何學習一輩子不被AI超越的能力?Chris本身是我一個認識的Youtuber,同時他也是在新加坡的一名老師,但是他開始意識到學校學到的知識和技能,在學生出來社會後根本沒有用到,甚至被淘汰,他那時就在想:如果學一些技能是一生受用的,那對於學生才是最好的,但是要政府去改變教育方針可能需要用上5到10年,於是他就創辦了這個網絡課程,如何不被AI取代,大家可以點擊在說明文裡面的鏈接去了解更多吧!
好啦!今天的影片就到這裡,如果你喜歡這個影片,就記得按贊和分享出去,也記得關注我FB,B站和Instagram。我們下個奇異世界見,Bye Bye
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Title:
賭場VS賭波VS賭馬,如何預測賽果?
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Subtitle:
天有不測之風雲,何以天文台能夠預測天氣?
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Script:
賭場、賭波和賭馬,形式上非常不同:
賭局 賠率 機率
賭場遊戲 己知 己知
足球博彩 己知 未知
賽馬博彩 未知 未知
由於形式不同,戰術亦截然不同。但戰術不同,目標卻始終如一:「正EV」。只要EV是正數,賭博便佔優。重溫一次EV的計算方法:
EV = 淨贏注 × 贏錢機率 - 淨輸注 × 輸錢機率
換言之,賭場遊戲的賠率固定、機率固定,因此EV都是固定,而且一般來說都是固定的負數(因為對賭場來說便是正數)。對賭客來說,除非遇上賭場犯錯,例如推出新遊戲,規則上容許賭客獲得正EV#,否則於賭場遊戲長賭必敗無疑。
#《爽爆:全職賭徒鑽賭場漏洞 月贏80萬 》
http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121017/18042618
至於足球博彩,雖然是固定賠率制,但由於足球比賽變化莫測,不似賭場遊戲純粹訴諸物理力學,因此機率是未知之數,自然EV也是未知之數。只要有一定方法,便有可能取得正EV。
或許你會問:既然足球比賽變化莫測,一個不慎擺烏龍、一個不智領紅牌、一個球證誤判越位入球等,都會影響賽果,試問又怎能夠計算呢?
這個問題就等如天有不測之風雲,天文台為何能夠預測天氣呢?當然間中亦有錯判,但雖不中亦不遠矣,這就是數學的力量。其實博彩公司訂立賠率的時候,都會先以數學計算賽果機率,然後輕微調低作抽水。由此可見,只要比博彩公司計算機率計算得更準確,便能夠於賭局中佔有上風。
舉個例,朋友和你在街頭足球場看見兩隊業餘球隊比賽,朋友見一隊年輕力壯,另一隊白髮蒼蒼,於是開盤:「年輕隊1賠0.8、和局1賠2.1、元老隊1賠3.1」,這個時候,你發現元老隊球員原來是前甲組職業球員,年輕隊則是自己兒子的球隊,而你知道自己的兒子和他的朋友是乒乓球隊友,根本不懂得踢足球,因此,你預算元老隊的勝率遠超年輕隊。明顯地,這個賭局是你佔了上風。
換言之,這是一場資訊(Information)戰,擁有更多資訊的佔優。為什麼?因為資訊較多的一方,更能較準確地計算賽局機率(這也是馬評家晨早起床看晨操的目的,獲取一般馬迷不知道的資訊)。於上述例子,雖然不涉及數學運算,但仍算是一種粗略估算。當然,面對博彩公司,粗略估算是不足夠的,你需要比博彩公司更精確的機率計算,而方法就是:建立一個數學模型(Mathematical Model)。
提供重要資訊
計算預測結果
你先從現實世界搜集重要資訊,例如對賽兩隊的近績、對賽往績、預計陣容等,而對賽果影響力較小的,可選擇性地抽取,例如天氣溫度、領隊教練、花邊新聞等。然後,將這些資訊輸入到電腦程式,並由電腦進行運算,得出答案後,把電腦程式輸出的賽果,視之為對現實世界的預測賽果。程序大致如此,天文台預測天氣也是透過數學建模(Mathematical Modeling),量化重要的氣候現象,來預測未來天氣。
然而,電腦程式是如何使用現實資訊的呢?首先預設一些公式,然後匯入大量球賽歷史資訊,例如上述的近績、對賽往績、甚至天氣溫度等,從而利用公式計算預測賽果,將它與真實賽果比較,便可得知每一條公式的預測準繩度,繼而從中選出預測力最高的公式,加以使用,計算EV。
最常見的疑問是:「公式的準繩度源於球賽歷史資訊,包括真實賽果,準繩度自然必被高估,試問對比真實賽果又有什麼意思?」
這個問題可以利用一個名叫回溯測試(Backtesting)的小聰明手法,匯入資訊時,只匯入一部份,留下剩餘的部份歷史賽事當作未來賽事,執行公式模擬投注。
舉例說,你找了1000場相關賽事,你可匯入首900場,來挑選公式,然後用尾100場作模擬投注,計算出使用公式的EV。
賽馬博彩也是透過數學建模,你除了需要計算機率之外,你也要模擬最後賠率。因為賽馬博彩是實行彩池制(Pari Mutuel,又稱同注分彩法),賠率會因應投注額的分佈而時刻調整。假設你投注的時候,一號馬是1賠10,臨開閘的時候可以變了1賠3,到最後派彩可以變了1賠6,而你最後獲得的賠率,就是根據最後派彩,而不是你投注的時候。
由此可見,如使用數學建模,賭馬比賭波容易獲得正EV。主要原因如下:
賽馬是賭客與賭客之間的對賭。實施彩池制,博彩公司抽取投注額的手續費獲利,無論賽果如何,博彩公司已經賺了,派彩只是用輸家的注碼賠給贏家。只要有大量非理性的賭客,賭局佔優的機率便會較高,就好像到麻雀館打麻雀,遇著三位菜鳥,贏面自然較高。
相反,足球博彩是固定賠率制,是莊家和賭客直接對賭,莊家自然費盡工夫調整盤口,為公司獲得正EV,博彩公司正EV,即是賭客負EV。要從足球博彩中使用數學模型取勝,就得比博彩公司計算得更精確才有機會成功。
實際操作上,數學模型的構造當然比以上描述複雜得多,例如考慮的因素、各個因素的比重、賽事的數量,甚至注碼大小等,都絕不簡單。然而,原理大致上就是如此。
這一堂不教任何數學建模的方法,因為所需要的數學水平起碼要有大學程度,如想擊敗賭場,開始學習數學吧,有心不怕遲,只要沒有了考試的壓力,學習數學其實很愉快,也很輕鬆,或許最後你做不了賭神,卻成了數學家呢!
就算不打算學習數學,也希望你明白背後的原理,不致於大庭廣眾之下獻醜,不會再說由於隨機因此無法預測,而別人提起數學模型的時候,你起碼聽得明白。
天氣預測的科學發展已成熟多年,人類掌控隨機事件的能力已遠超一般人所想。天文台雖然無法完美預測每一秒的天氣變化,但大概準確,已造福人群;同樣地,賭局預測,雖然不會場場中,但只要大概準確,使贏的多過輸的,已足夠使賭客獲利。數學並非萬能,但只要適當地使用,絕對是強大的武器。
Summary
賭場遊戲的賠率和機率都是固定。
足球博彩實行固定賠率制(Fixed-odds betting),賠率固定,但機率不知。
賽馬博彩實行彩池制,賠率不定,機率亦不知。
賽果預測的原理,與天氣預測的原理大致相同。
將現實世界重要資訊,匯入數學模型計算,用結果預測現實世界賽果。
把部份歷史賽事當作未來賽事,用以驗證數學程式的準繩度。
天氣預測無須分秒不差,賭局預測亦無須場場中,只要正EV就可以。
Terminology
資訊(Information)
數學模型(Mathematical Model)
數學建模(Mathematical Modeling)
回溯測試(Backtesting)
彩池制(Pari Mutuel)
固定賠率制(Fixed-odds betting)
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杜氏數學 Herman To Math 考試戰績:
A ── 會考 Math 數學
A ── 會考 Additional Math 附加數學
A ── 高考 Pure Math 純粹數學
A ── 高考 Applied Math 應用數學
5** ── DSE Math 數學
5** ── DSE M1 數學延伸部分(一)
5** ── DSE M2 數學延伸部分(二)
A ── IAL Core Math 1 2
A ── IAL Core Math 3 4
A ── IAL Further Pure Math 1
A ── IAL Mechanics 2
A ── IAL Mechanics 3
A ── IAL Statistics 1
A ── IAL Statistics 2
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精選系列節錄:
《賭Sir數學戒賭》糸列
https://www.youtube.com/watch?v=dhL-dRcIN5I&index=1&list=PL_CM4U5au2k1cfK2zSph8XOLqIjOPQmvo
概率計算機 在 Herman Yeung Youtube 的精選貼文
HKDSE Mathematics 數學天書 訂購表格及方法︰ http://goo.gl/forms/NgqVAfMVB9
課程簡介︰ https://youtu.be/Rgm7yUVG9cY
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DSE 數學 Core 天書 D 第1堂 (共2小時1分鐘) https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
DSE 數學 Core 天書 D 第2堂 (共2小時14分鐘) https://youtu.be/P5lqM4Bxb14?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
DSE 數學 Core 天書 D 第3堂 (共2小時8分鐘) https://youtu.be/vVnyHSIHXJM?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
仿 Past Paper 系列 (DSE Probability 概率) (共1小時43分鐘) https://youtu.be/QOrwlA830pk?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
仿 Past Paper 系列 (DSE nCr, nPr) (共2小時29分鐘) https://youtu.be/tN6LGFfkcTc?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
DSE 數學 Core 天書 D 第4堂 (共2小時11分鐘) https://youtu.be/iPQbFbDM988?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
Past Paper Demo (太多,無法估計) https://youtu.be/41cdF_BqxME?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
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DSE 數學 Core 天書 D 的內容︰
1 -- More about Probability 進階概率
2 -- Permutation (nPr) & Combination (nCr) 排列與組合
3 -- Statistics & Measures of Dispersion 統計及離差之量度
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HKDSE 數學 Core 各天書 的內容︰ https://www.facebook.com/hy.publishing/photos/a.312736375489291.68655.198063650289898/933817946714461/?type=3&theater
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28堂 (共7本天書) 完成整個 HKDSE 數學 Core
(中一至中六) 要考的所有課題,
適合任何考 HKDSE 的同學上課 (中四至中六都合適)
(p.s. Herman Yeung 所有天書,中英對照)
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