🚀景觀建築在探索宇宙時代中的必要性--就算移民火星，也需要有景觀設計⁉️​
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如果狹義定義在地球上景觀設計是greenscape + bluescape + greyscape，目的為「設計」一個環境讓人「生理」上和「心理」上皆舒適的「活」著；而把這樣的概念套在其他星球上(如火星)，便是設計一個deadscape－－沒有河流，沒有植被，只有無境的岩脈、塵埃渺渺的環境，景觀設計中探討人與環境的理論怎麼運用？如何在連滿足生理需求都有困難的條件下「設計環境」，讓執行任務的太空人「心理」上「健康」的活著？​
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跟大家分享這個有趣的研究（連結在下面👇），讓我重新思考－－什麼是景觀設計？​
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景觀設計是一門「應用」的環境設計「科學」​
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景觀設計或許不是在移民火星計畫中最核心的問題，但就長期發展而言，如何讓人「心理健康」且「開心」的活在火星上？這可以是景觀設計討論的範疇之一，當然實現會需要其他專業領域合作(如虛擬實境ＶＲ或環境工程等）​
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💬期待聽到大家有什麼看法／想法，歡迎留言告訴我們！​
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資料來源／延伸閱讀：​
ℹ️The Landscape Architect as a Voice on Space Exploration：https://youtu.be/NsHf5iKZ-qE​
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ℹ️The Necessity of the Landscape Architect as a Voice in the　Continued Dialogue on Space Exploration：http://www.spacearchitect.org/pubs/ICES-2016-399.pdf​
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Photo credit:​
Erosion by Scarp Retreat in Gale Crater (Unannotated)：https://mars.nasa.gov/resources/5777/erosion-by-scarp-retreat-in-gale-crater-unannotated/

DeepMind AI 修練成精了，已經學會「發脾氣」？

作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 08 月 12 日 8:00 |

DeepMind 又在「捏小人」了！這群小人是英國人工智慧實驗室 DeepMind 生產的 AI，不過只能在遊戲裡看到。但你可能不知道的是，DeepMind 還訓練過 AI 下象棋、玩足球、比電競，甚至提出人工生命言論。

最近這群AI，竟然能直接跳過數據訓練，在開放式任務環境自我進化。

之前Alpha Go和Alpha Star能力再強，也只能在各自擅長遊戲放大招，超出範圍立刻停擺。現在這批小人卻能在不同遊戲游刃有餘完成任務，展現超強的泛用能力。難道人工智慧治好泛用「頑疾」了？

在搶奪高地金字塔的任務，兩個不同顏色的小人能力值相當，都沒有跳躍能力，開始發脾氣亂扔東西，混亂中竟把其中一塊板子「扔」成樓梯，長驅直入，任務完成！

多次實驗發現，小人可複製方法，難道這群AI有記憶了？不僅如此，小人還學會「相對運動」──我上不去，你下來──借助板子直接把目標拉下來！甚至為了贏得比賽，多個小人學會配合，團體合作能力一直上升。

這種用虛擬遊戲自我進化的AI，僅需人為搭建任務環境，設計大量任務目標，利用加強深度學習，一步步打通關，最終成為十八般武藝精通的AI。

沒有樣本，沒有經驗，這些AI究竟如何進化，零樣本學習是否意味這些AI具備基本的「自學意識」？

社會達爾文主義訓練場

比起之前的足球場，這批AI的訓練場更像遊戲「社會」，有無數個遊戲房，每房間遊戲照競爭性、平衡性、可選性、探索難度分類。不管哪種任務，這批AI都只能從最簡單開始，一步步解鎖更複雜的遊戲，整個遊戲更像虛擬社會。

無需大數據集訓的AI，每玩一次遊戲就成長一次，與各種環境互動和「獎勵」下成長為更通用的AI，更像人工「生命」。

能讓AI自我進化的關鍵在於正確設計初始智慧和進化規則。一開始都非常簡單，所有複雜結構都是進化而來。就像嬰兒不會做大人的事，任務核心是不要超出AI自身的改進能力。

據DeepMind說法，每個AI會在4千間遊戲房玩約70萬個遊戲，並在340萬個任務經歷2千億次訓練步驟。1億次步驟約耗時30分鐘。照這訓練法，41天就能訓練出一群「成年」AI。

但AI還是不會思考

DeepMind表示「單AI可開發智慧成多目標，不僅一個目標」。AI公司Pathmind 的CEO Chris Nicholson也說「它學到的技能可舉一反三。例AI學習抓取和操縱物體，就能完成敲鎚子或鋪床任務。DeepMind正用程式設計為AI在這世界設定目標，這些AI正在學習如何掌握。」

但南加州大學計算機科學副教授Sathyanaraya Raghavachary表示，這些AI並不能定義為「生命」，尤其關於AI擁有身體感覺、時間意識及理解目標幾個結論。「即使人類也沒有完全意識到身體這件事，更不用說人工智慧了。」

他表示，活躍的身體對大腦不可或缺，大腦要放在合適的身體意識和空間位置內進化。如果AI能理解任務，何必需要2千億次模擬訓練達到最佳結果？總體而言，虛擬環境訓練的AI只是和以往AI「大同小異」。

從理論到現實的路還很長

狹義人工智慧是「複製人類行為的元素」，在計算機內執行某種任務，如分類圖像、定位照片物件、定義對象邊界等。這些系統旨在執行特定任務，而不具解決問題的一般能力。

相比之下，Deepmind使用的「通用人工智慧」有時也稱為人類等級人工智慧，因可理解上下文、潛台詞和社會線索，甚至認為可能完全超過人類。

但正如行為主義和認知主義的對抗，AI是否有解決問題的能力，並不能只考慮統計結果。善於「事後解釋」任何行為，實驗室之外還是無法「預測」哪些行動即將發生。

資料來源：https://technews.tw/2021/08/12/is-deepminds-new-reinforcement-learning-system-a-step-toward-general-ai/?fbclid=IwAR0xofCay9Ydy83BfQ_7lyEtfGvJroFfCznxiTxYIHP6HUFWpELClQPFs28

舊文重貼：

2020年7月5日 ·

【我如何運用法律與經濟學在投資決策：營業中斷保險】

2004年左右我就曾為文記錄如何從消費者保護法中的「科技抗辯（state of art）」判斷當年因止痛藥Vioxx瑕疵陷入集體訴訟法律風險、股價腰斬的默克藥廠，其實真正面臨的風險並不高，並大膽$26美元危機入市，兩年半後$50多美元陸續獲利了結。
這部份可以參考後來2018年寫得更清楚的【效率市場假說是錯誤的】一文。
這是一次靠法律專業知識的價值投資操作。
近日因Covid-19在美國失控的疫情，我們又看到新一波影響更廣的法律爭議浮出抬面：營業中斷（business interruption）。
美國各州政府的封城（lockdown）措施使得許多中小企業面臨無法營業、營收中斷、現金流鎖死的倒閉危機。原本這些中小企業購買的商業保險，幾乎都有「營業中斷條款」，此條款大概涵蓋範疇如下（以Allstate公司為例）：
1. 預期收入損失（For lost income from the destroyed merchandise (minus expenses you may have already paid, such as shipping).Your pre-loss earnings are the basis for reimbursement under business interruption coverage. Lost earnings, also known as the actual loss sustained, are typically defined as revenues minus ongoing expenses. ）
2. 額外支出（ For extra expenses if you must temporarily relocate your business because of the fire (for example, the cost of rent at the temporary location).）
然而近日上百萬家申請保險賠償的中小企業卻遭到保險公司拒付，理由是：「Covid-19疫情並未造成實質物理損失（actual physical loss）」。
什麼？賠到當內褲還叫沒有損失？這是怎麼一回事？
一、美國商業保險營業中斷（business interruption）條款法律爭議
多數保險公司紛紛於近日在各自網站上強調「實質物理損失（actual physical loss）的存在是申請保險支付的先決條件」。實質物理損失在保險公司方面的定義為：真實損害（damage）造成營業設備、不動產失去部分或全部原本功能/效用，造成商業收入損失。
換言之，目前美國保險公司的態度是 -- 病毒並未造成中小企業保戶物理上營業設備或不動產失去運作能力，病毒讓人致病又不讓機器廠房店面生病，當然不構成支付賠償金的條件。
中小企業主的立場顯然相反 -- 病毒與政府封城措施造成營業上之不可能，我當初買保險不正是為了這種不可預期之風險？沒了收入但租金、工資與各項支出依然照付，損失哪裡不真實不存在？
為何保險公司可以如此狹隘限縮解釋？這是因為此類商業保險的營業中斷條款最早源自於美國南北內戰時期，當時的商家因戰爭破壞或徵調的關係，其所擁有的商業設備或店面因此不再能持續生產失去收入，在此侷限條件下商界所應運而生的保險制度。故，美國保險法律與習慣上，對實質物理損失的看法是有歷史累積，而因循前例恰恰是普通法（common law）的核心邏輯。
可是現代世界與南北戰爭相差100多年，難道法律上都沒有可以擴張或改變的突破口？
有的，而此問題的法律突破口在一個我想台灣讀者大概都想不到的關鍵點 -- 「附著與污染」。
⟪附著與污染⟫
附著概念在1980、1990年代都已經有州法院判決提供了初步概念，但最標誌性、最多後來者引用的則是2002年康乃迪克州聯邦地方法院的⟪Yale University v. CIGNA Ins. Co.⟫一案。
此案中耶魯大學於1980年代的建築外牆塗漆後來證實含有重金屬鉛與石棉，造成第三人健康受損。耶魯大學根據產物保險條款，要求保險公司支付賠償金。保險公司稱：「塗漆又不影響建築物原本功用，不構成物理性實質損害。」拒絕賠償。
官司先在康乃迪克州州法院打，州法院也是採取與保險公司相同的限縮解釋。
但後來官司打到聯邦地方法院，聯邦地院卻採取擴張解釋：「附著」於耶魯大學建築物上的油漆，實質上「污染（contaminated）」了建築物，使其一部或全部失去了原本功用，因此構成實質物理損害。
此觀點在2009年也於⟪Essex Ins. Co. v. BloomSouth Flooring Corp.⟫案得到位於麻州的聯邦第一巡迴法院支持，認為附著於財產上的「惡臭（odor）」也是種能造成實質物理損害的汙染。
這也是為什麼目前我們看到針對Covid-19相關幾百個保險訴訟案中，最活躍的佛羅里達州律師John Houghtaling II主張：「『附著』於建築物、商業設施表面的冠狀病毒也是一種造成實質物理損害的汙染」。即便事實上多數公衛專家均指出目前科學證據顯示，Covid-19主要還是透過人傳人機制傳染，透過附著物體表面傳染案例屬於極少數特例。
因為熟悉英美法的人都知道，common law的先例是一個比較可能勝訴的框架，律師多盡量把訴之主張想辦法塞進成功框架裡，即便看起來很彆扭。要是跳脫既有框架另創新法律見解，則勝訴機率很可能大減。
但前述「附著與污染」見解並非每個法院都買單，例如紐約州州法院在2002年與2014年不同判決中都否定此擴張見解，堅持南北戰爭留下的狹義解釋。
可這就進入我們第二個重點...
二、經濟學角度切入：
各州法院之間對於營業中斷（business interruption）的法律定義不同勢必會增加各州中小企業與保險公司各自在營運上的不確定性。當然，這也會增加再保險公司的不確定性。
依據美國法架構，各州法律見解不同牽涉到跨州商務，是有高度可能最後進入聯邦最高法院以求一統一見解。然而法律訴訟程序的曠日廢時將使得中小企業不見得有足夠資金支撐到訴訟結果，但反之，希冀減少損失的保險公司們卻有相當高誘因要把戰場拖到最高法院。
從經濟學競爭（competitiveness）的概念切入，中小企業方也必將嘗試繞過既有遊戲規則，即法律程序，試圖建立有利於自己的新遊戲規則。
於是乎我們就見到美國知名四大主廚--Daniel Boulud （米其林兩顆星）, Thomas Keller（米其林三顆星）, Wolfgang Puck（米其林一顆星） 以及 Jean-Georges Vongerichten（米其林三顆星）-- 結盟，並於今年3月底去電美國總統川普，要求逼迫保險公司支付停業的商業損失。
川普果然也在4月份內部會議上提出：「他知悉保險公司對多年支付保費的餐廳業者雨天收傘一事，雖然他也知道保險公司保單涵蓋範圍有限，但如果支付賠償金是公平的，則保險公司就應該支付。（... saying restaurateurs had told him they paid for business-interruption coverage for decades but now they need it and insurers don’t want to pay. He said he understood that some policies have pandemic exclusions, adding: “I would like to see the insurance companies pay if they need to pay, if it’s fair.）」
熟悉制度經濟學的朋友都知道，當「無主收入」出現時，意味著租值消散（rent dissipation），也代表著整體社會的浪費。租值消散是整個經濟學最難掌握的高級概念，許多有名的經濟學家或教授，甚至某些諾貝爾獎得主，也不見得能正確理解並掌握此概念，本文並不打算詳談，請有興趣的讀者自行參考我過去幾篇舊文。
就我所知，一般經濟學者未曾討論「準租值消散（rent dissipation on depend）」狀況 -- 在法律定義未由最高法院統一見解前，被保險人無從得知是否可以取得保險賠償金；保險人雖暫時對保費有所有權，但一旦訴訟發生依會計原則也必須劃出一部分作為賠償準備金。可是在真實世界，我們目前不存在比曠日廢時的司法或所費不貲的政治遊說（包含政治獻金/賄絡），更有效率且廣為接受的制度來安排這樣的權利衝突。
（此處on depend概念類同於英美財產法中的on depend概念，我就不岔題解釋）
這是說，從經濟分析角度看，在統一法律見解未出現前，此狀況是一種社會費用，以租值消散形式暫時存在。
這就轉到本文的第三個重點，身為證券市場投資人，怎麼看怎麼應對？
三、投資人角度
在日常法律爭議上，此類「未有最終判決前，權利範圍或收入歸屬處於未定狀態」的狀況實屬常見。換個角度說，其實這些案件多屬於個體性風險，即便在系統內會產生一定權利範圍/未來收入預期影響，可幾乎都不會構成「系統性風險」。
但此次對「營業中斷」定義爭議卻碰上歷史罕見的大規模被迫停業狀況，根據美國普查局 (United States Census Bureau)的資料顯示，截至今年5月8日，因被迫停業而申請Paycheck Protection Program (PPP)的中小企業高達360萬家，借款金額達$5370億美元。4月26日～5月2日該週資料更是超過51.4%企業受到疫情影響（見圖）。
有保險公司代表說得清楚：保險原理是基於「大數法則」，亦即平時由多數人分別出資一小部分，於個別性風險實現時支付賠償金彌補其風險。但若「近乎所有出資者的風險都實現」，保險公司根本不可能同時支付所有被保險人賠償金，這已經不是個別性風險而是系統性風險，保險公司只能宣告破產。
2008年金融風暴主因之一也是原本以為透過大數法則建立的CDOs，包裹大量不同債信的房貸債權很安全，結果不堪系統性風險實現而崩潰。
我在今年五月份【美國失業人數破2千萬為何股市上漲？再來怎麼看？】一文中特別強調我們應該多關注CLOs（Collateralized Loan Obligation）潛在違約危機，也是著眼於此類別個別性風險轉為系統性風險的可能性激增。
同樣的，前述營業中斷保險條款無論美國法院最終見解為何，都很可能發生二選一結果：「大規模中小企業因封城出現流動性枯竭引發的大規模倒閉風險」對上「保險公司支付如此大量賠償金恐陷大規模財務危機」。
即便是繞過法律程序，透過政治遊說施壓美國行政單位，依然繞不開上述兩項風險必然實現其中一種的局面。
根據富國銀行（Wells Fargo）的推估，美國目前含有營業中斷條款的保險金額約$8千億美元，其中50%透過再保險方式轉嫁。值得慶幸的是我並未查到此類保險有轉化為其他衍生性金融商品，這表示風險可能未如CDO、CLO般倍數放大。富國銀行認為美國商業保險公司應該有能力吸收$1500億左右的賠償，但根據美國普查局資料受影響商家超過5成，意味著假設$4千億索賠發生時，即便能移轉$2千億至再保險公司，依然還有約$500億的差額。
我們要特別注意的是保險公司收到保險金後必須轉為投資方能獲利，這表示當股市下挫時保險公司的資產也會跟著縮水，償付能力也會隨之下降。例如巴菲特的Berkshire Hathaway旗下保險集團於今年第一季因支付保險賠償金淨損$4.89億美元，但同時集團資產卻也記入$550億資產減損。
故，我前述二擇一風險實現時，會不會引發股市下挫傷害保險公司資產也值得注意。
另一方面，有誘因把法律戰拖到聯邦最高法院的保險公司即便此策略成功執行，流動性短缺的中小企業恐怕提早實現第一種風險，對整體經濟乃至於股市同樣不利。
身為投資人還要再小心的，是本屆Fed主席Jerome H. Powell屢破歷史紀錄的灑鈔救市風格，也很可能在前述因保險爭議而生之系統性風險可能實現時再度開啟瘋狂印鈔機制，而在經濟學上會有什麼效果，我在【美國失業人數破2千萬為何股市上漲？再來怎麼看？】一文已經講得清楚，簡言之：
a. 證券資產價格將局部出現嚴重通貨膨脹。尤其這段時間持有美國資產者獲利率可能超越持有其他國家資產者。
b. 各國因貨幣政策多少掛著美元，而將出現輸入性通膨。
c. 寬鬆貨幣產生的貨幣幻覺（money illusion）將埋下更多錯誤投資地雷。
d. 每次寬鬆貨幣救市都是以美元地位為代價。當美元地位跌破均衡點，人民幣等主要貨幣不再支撐美元，美國將出現全面性嚴重通貨膨脹，美國債券價格將大跌，許多州政府、市政府有破產可能。此時，持有美元與美國境內資產者恐受相當傷害。
結論：
我批評過很多次，坊間常見的「價值投資」多半只是拿幾個財務數字挪來搬去，從嚴謹的經濟學角度看這只是看圖說故事的自我欺騙行為。我認為真正有效的價值投資，是依據如經濟學這類具備科學解釋力的理論架構，蒐集真實世界的關鍵侷限條件與條件轉變從而預測未來，並嘗試從中獲利。
掌握真實世界的關鍵侷限條件必須：a. 累積大量、多範圍的各種知識，其中法學、經濟學、基礎物理/化學/醫學乃至於某些工程實務等都是必須；與b. 有足夠的能力從無數侷限條件中分離出「關鍵」。
我也談過，Benjamin Graham以降至巴菲特的傳統價值投資法最大缺失在於「忽略貨幣因素」，一旦出現極端貨幣現象時，價值投資幾乎失效。這部份價值投資者必須自行強攻以價格理論出發的貨幣學來彌補。
巴菲特老夥伴Charlie Munger認為投資者需具備各種不同知識體系，吾人深以為然。此文為一又牛刀小試。
參考資料：
✤ Yale University v. CIGNA Ins. Co., 224 F. Supp. 2d 402 (D. Conn. 2002)
✤ Matzner v. Seaco Ins. Co., 1998 WL 566658 (Mass. Super. Aug. 12, 1998)
✤ Arbeiter v. Cambridge Mut. Fire Ins. Co., 1996 WL 1250616, at *2 (Mass. Super. Mar. 15, 1996)
✤ Essex Ins. Co. v. BloomSouth Flooring Corp., 562 F.3d 399, 406 (1st Cir. 2009)
✤ Roundabout Theatre Co. v. Cont’l Cas. Co., 302 A.D. 2d 1, 2 (N.Y. App. Ct. 2002)
✤ Newman, Myers, Kreines, Gross, Harris, P.C. v. Great N. Ins. Co., 17 F. Supp. 3d 323 (S.D.N.Y. 2014)
✤ The Wall Street Journal, "Companies Hit by Covid-19 Want Insurance Payouts. Insurers Say No." June 30, 2020
✤ Steven N.S. Cheung, "A Theory of Price Control," The Journal of Law and Economics, Vol. XVII, April 1974, pp. 53-71
✤ Willam H. Meckling & Armen A. Alchian, "Incentives in The United States," American Economic Review 50 (May 1960), pp. 55-61
✤ Milton Friedman, "Money and the Stock Market," Journal of Political Economy, 1988, Vol. 96, no. 2
✤ Irving Fisher, "The Money Illusion," 1928
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