[爆卦]運算思維四步驟是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 運算思維四步驟產品中有10篇Facebook貼文,粉絲數超過0的網紅,也在其Facebook貼文中提到, Podcast EP.98 《#學得更好》六個幫你「學得更好」的學習步驟 問你一個問題:「一個人的一生當中,最重要的能力是什麼?」你的答案是什麼?英國知名教育顧問、同時也是心智圖的發明人東尼.博贊(Tony Buzan)他的回答是:「學習『如何學習』是一個人的一生當中最重要的能力。」掌握學習方式的人...

  • 運算思維四步驟 在 Facebook 的精選貼文

    2021-09-29 20:30:45
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    Podcast EP.98 《#學得更好》六個幫你「學得更好」的學習步驟
    問你一個問題:「一個人的一生當中,最重要的能力是什麼?」你的答案是什麼?英國知名教育顧問、同時也是心智圖的發明人東尼.博贊(Tony Buzan)他的回答是:「學習『如何學習』是一個人的一生當中最重要的能力。」掌握學習方式的人,更容易達成生活中各種領域的進步。
    部落格文章 https://readingoutpost.com/learn-better/
    Podcast 用聽的 https://readingoutpost.soci.vip/
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    #這本書在說什麼?
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    《Learn Better 學得更好》的作者是美國教育研究專家烏瑞克‧鮑澤(Ulrich Boser),他年幼時雖然被診斷為 「學習遲緩兒」,但是他在掌握「如何學習」的技巧之後,成績開始大幅進步。作者自己本身,可說是這本書的最佳代言人,他對學習的熱忱在這本書中表露無遺。

    我很喜歡作者把學習的方法,拆解成各種具體的步驟,搭配許多真實的研究案例和成果,顛覆了許多我們習以為常的舊學習方法。例如有效的學習應該是「主動參與式學習」、「經常回顧與反思」、「懂得尋找類比與關聯」…等。

    這些看似簡單易懂的方法背後,作者會詳細說明使用的原因與時機。書中給出明確的執行步驟,讓無論何種資質或程度的人,都有機會採取書中的方式,循序漸進掌握學習的奧妙。閱讀的過程中,我跟著作者的步調,時而對自己提出問題,時而闔上書本反思自己的學習歷程。

    這篇文章我除了用心智圖整理這本書的精華之外,也回顧我自己經營部落格的「學習寫作之旅」,與這些學習步驟有哪些相關性,試著讓自己朝向學得更好、寫得更好的方向邁進。
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    #如何學得更好的6個步驟
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    在我回顧自己學習寫作的歷程之前,我想先用一張「心智圖」來展現這本書提到的學習步驟與技巧,誠如作者說:「心智圖可以幫助我們思考和發現內在關係」。這些學習步驟之間,彼此互相有關聯;學習就是一場「心智活動」。

    1. 尋找價值:如果不想學,就不可能學得會。想要精通,就必須把自己打算學習的知識和技能視為有價值的。學習就是理解某樣事物的「意義」。

    2. 設定目標:在精通某項技能的早期階段,「聚焦」是關鍵。我們必須弄清楚自己想要學的究竟是什麼,並且設定具體可達成的目標。

    3. 提升能力:某些形式的練習可以讓你比其他人取得更好的成績。在這個學習階段,我們必須磨練自身「技能」,採取專門步驟來提升表現。

    4. 延伸知識和技能:我們要在掌握基礎之後,「實際運用」自己知道的一切。要充實自己的知識與技能,創造出更有意義的理解形式。

    5. 形成關連:要試著把自己掌握的所有知識結合在一起。我們不想只是知道某個細節或步驟,而是要知道該細節或步驟如何與其他事物「互動」。

    6. 回顧與反思:在學習過程中,我們容易犯錯、太過自信,所以必須重新審視自己知道的知識和技能,重新思考自己的理解,「從學習中學習」。
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    #我如何學習寫作?
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    回顧作者在書中提到的學習步驟,讓我很驚訝的是,竟然跟自己「學習寫作的歷程」十分相似。理工科出身的我,選擇踏入科技業就職,寫作對我而言,就像是異次元的東西想都不敢想。但是漸漸地接觸到很多有趣的人、觀察到很多厲害的傢伙,發覺自己思想的淺薄與無知,便開始投入閱讀的懷抱。

    只是,無奈記憶力和理解力畢竟不是超人等級,發現要把所學紮紮實實記錄下來,才能稍微加深那麼點印象。所以開始試著寫一些手抄筆記,然後在讀到《自由書寫術》這本書的寫作方法之後,被作者的觀念說服:「自由書寫、公開發表、接受回饋」,也因此開啟了我的寫作之旅。

    很慶幸的是,我也發現自己採取的方法,跟《學得更好》書中的學習步驟有許多契合之處。以下我會將書中提到的6個學習步驟,搭配自己的寫作歷程,做個回顧與整理,也給有心投入寫作的朋友們一個案例參考。
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    1.#尋找價值
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    回想我剛開始寫作的時候,並沒有考慮太多,技巧不夠?文辭不夠美?管它的,「寫,寫就對了」。我除了在讀完《恆毅力》之後寫下的「目標階層」練習之外,主要是我時時記得三個核心價值,讓自己堅持不懈地寫下去。

    首先是「動機」:而立之年才愛上閱讀的我,發現閱讀對我帶來莫大的改變,以及思想上的啟發,因此起心動念想透過自己棉薄之力,盡可能地把我從閱讀體會到的美好,透過文字傳達出去。架設閱讀前哨站部落格則是讓這個理念更容易傳達。

    接著是寫作對我的「意義」:我把每一次的寫作,每一篇文章,視為一次的「自我成長」。無論是思想上的,或者是觀念上的,閱讀不同書籍帶來不同的體悟,進而改變自己的舊觀點、整合成新的觀點。

    最後是「社群效應」:無論於職場、生活上,我期許自己成為一個值得追隨的領導人,我對於一個好的領導人的定義,就是「能夠影響多少的人」,因此選擇公開發表自己的寫作。除了帶來社群的交流,得到不同的回饋與意見,還見到許多網友表示受到我的文章鼓舞,讓我更樂於持續書寫。

    「人要在自己所學的事物和自身生活經歷之間建立連結,而尋找價值是做到這一點的方法,促使人們思索:「這對我來說為什麼重要?」
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    2.#設定目標
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    對於我自己的寫作目標,起初並沒有硬性規定自己的發文頻率,剛開始在Medium寫作平台發表的時候,有一搭沒一搭的,頻率平均是2週一篇而且不太規律。後來我改變策略,想要堅守我從《如何閱讀一本書》這本書中學到最棒的一課:「唯有自律才能帶來自由」。

    我開始強迫自己每個星期要發表一篇文章,即使平日工作再忙,如果不幸平日沒有寫完,拖稿到週五、週六仍然要挑燈夜戰,完成對自己的許下的承諾。因此我深刻體會到,當我保持平日的自律,才能享有假日的自由(ps. 其實就算如期發文,我還是會把假日拿來閱讀和寫更多東西)。

    短年期的目標,是希望這兩年內,能夠完成100篇文章的發表,目前已經踏過一半,朝著目標穩定前進中。我自己的感想是,設定目標除了要「可達成」之外,最好還能多一些「挑戰性」與「強迫性」,畢竟,我們都知道自己有多麼懶,對吧?

    書中提到一個特別的名詞叫做「後設認知」,白話文是「思考自己如何思考」。作者發現,時常觀察自己如何思考的學習者,成效會來得更好。在寫作的過程中,則需要讓自己去評估自身的論點,思考自己的想法,想清楚自己想傳達出什麼樣的訊息,無論是給未來的自己,或是讀者。

    「寫作活動是整理思路的有效方法,因為在組織句子和段落時,我們經常會問自己一些重要的後設認知問題:誰會讀這篇文章?他們會了解我的意思嗎?我需要解釋那些東西?」
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    3.#提升能力
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    一開始在練習寫作的時候,並沒有什麼特別能力可言。我採取實驗性質的方式,第一個是對自己提出問題,有點自問自答的意味;第二個是重新排列組合閱讀之後的書中重點,再用自己的話說出來。書中提到,面對失敗,是逐漸提升能力的好方法,這一點我倒是很在行。

    我試著用不同的文體和架構,去寫每一篇讀書筆記,同樣抱持「實驗」心態,去觀察哪種文體比較獲得讀者青睞,哪種架構容易獲得迴響。發表這麼多篇文章以來,自然有熱烈回響的文章,以及許多無人問津的文章。

    我認為,面對失敗的態度,就是把它當成一場實驗,更重要的是要從中學到東西。實驗至今,我倒沒有特別想定型在哪種文體,反而更廣泛地嘗試和衝撞,探索更有趣的寫作方式。畢竟,不要把獲得關注當成寫作的唯一目標,最重要是莫忘初衷,隨時堅守上面的三個核心價值。

    最後是《刻意練習》這本書也同樣說過的,得到意見回饋是非常重要的一件事,尤其能夠幫助自己進行修正、改善,我也很感謝對我的文章進行回饋與交流的讀者,不但讓我有更多收穫,有些建議也讓我耳目一新。

    也歡迎你在我的文章留言,或者私訊表達對我寫過文章的看法,你的回饋是我持續進步的最好養分。

    告訴自己不要擔心犯錯,要把焦點放在改進上,把錯誤當成習得一點知識或技能的機會。
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    4.#延伸知識和技能
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    我使用的三種手法,跟書中所說的不謀而合。第一種是我喜歡在文章裡「問自己問題」,然後試著用最棒的方式回答。有時候需要回顧書籍本身,有時候要前後參照,有時候甚至得Google或找維基百科,才能有更完整的觀念可以回答自己的問題。每一次的提問,都是一次學習與進步的機會。

    第二種是「教別人」,我很認同教學相長,可以快速提升自己的能力,尤其是當我們讀完一個新的概念,若要達到可以教別人的程度,則必須讓自己有更深刻的理解才辦的到,這時候,就是提升自己技能的好時機。

    第三種是「親身實踐」,我自己最有感的是,採取了屬於自己的「晨間寫作習慣」,讓我每天都能擠出一些時間投入寫作。而這個晨間習慣,後來我也把《起床後的黃金1小時》這本書的讀後心得整理成很受歡迎的晨間習慣分享文,裡面詳細列舉我自己起床後的習慣,也持續使用至今。

    「教別人」就是一種知識應用:透過講授某一主題,我們提供了自己對這個概念的理解,我們用自己的話清楚說明重點,提升自己的專業知識。
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    5.#形成關連
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    把寫作跟自己形成關聯的方法,我採取的第一種,是我喜歡把閱讀一本書的所學所聞,拿來「跟自身的經驗和想法做對照」,讀的過程經常問自己「這本書跟我有什麼關係?」或者「我想從書裡學到什麼?」

    因此,我在寫作的過程中,就喜歡問自己諸如此類的問題,透過與自己產生關聯,讓寫作的內容更個人化,更能帶來反思與回顧的效果,偶爾還能迸出嶄新的思緒與想法。

    第二種是把自己所學給「視覺化」,舉我寫過的《與成功有約:高效能人士的七個習慣》這篇閱讀筆記為例,在文章裡我把作者講的七個成功習慣,重新組構成由內而外的四個面向,再用「信任」串穿每個元素,畫出一幅示意圖代表我對這本書的理解。

    最後,我習慣一邊寫作,一邊回想的過程中,去挖掘以前讀過的書目,跟目前讀的書或者寫作的內容,有何種關聯?做法很容易,首先回想那些書籍跟我在寫的東西,有什麼「相同」?再來回想有什麼「差異」?

    透過這樣的模式,可以建立許多觀點的連結,我在《最低的水果摘完之後》這邊閱讀心得就用過類似的方法,來對書中我感興趣的議題,進行自我辯證與論述。

    「投入學習時,要了解其中的關係、弄清楚因果、看見類比事物與相似之處。學習的目的是改變我們如何去思考某個事實或概念,也就是學會一套思考系統。」
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    6.#回顧與反思
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    我自己閱讀書籍之後,為了寫閱讀筆記或讀後感,會去「回顧」內容主題的其他相關資料。也就是同一個主題,我會盡可能多涉略幾本不同的書。

    例如在學習投資理財的領域,我鑽研被動式的指數化投資策略,在廣泛地閱讀了不同切入角度的書籍之後,重新讀過一遍最愛的投資經典《投資金律》,才寫下這篇獲得不錯迴響的投資文章〈真希望20歲就懂,投資理財最常見10個問題〉。

    除了回顧之外,更重要的是透過寫作,讓我得以很專注地「反思」。像是我在寫《世界並不仁慈,但也不會虧待你》閱讀筆記的時候,起初因為書中內容比較雞湯,讓我的思緒有點兒卡關。

    但是,我強迫自己學股神巴菲特的合夥人查理.蒙格所說的:「反過來想,總是反過來想」,不去思考成功的大道理,反而去思考該如何避免錯誤,寫成〈遠離幸福人生的7個建議〉這篇心得。

    回顧與反思是一種思維習慣,溫故而知新,才是推動知識更新、反覆運算的終極法則。
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    #後記:#學習是為了超越昨天的自己
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    我原本認為,「閱讀是最好的學習」。但是,經過這一年來的持續寫作,我才發現,「寫作是更好的學習」。我期許自己透過閱讀增進自己對事物的理解,透過寫作則深化了些理解,甚至產生新的洞見。這種讀寫之間相輔相成的效果,也讓我時時處於思緒活躍的狀態。

    我很喜歡的知名導演昆汀.塔倫提諾隨時隨地都在看電影,當一個記者問他是如何成為電影專家的時候,他無奈地大笑而且似乎被問題激怒了,說道:「如果你放棄了生活中所有的東西,只專注於一件事,而你最好把它搞透徹一點。」

    從第一篇公開文章〈雙11購物節買書分享〉,一路走到現在,專注於學習一件事情,何嘗不是如此。無數個絞盡腦汁的早晨與夜晚,努力地挖掘腦中的思緒,涉略自己原本不懂的事情,每一字一句都讓我感覺往前走了那麼一點。

    雖然,與許多博覽群書、下筆如有神的前輩比起來,我仍像個學徒般剛開始摸索著,但每當我回答自己的這個提問,心中又再次充滿了堅定:「你有沒有比昨天的自己,又更進步了一些?」

  • 運算思維四步驟 在 Facebook 的最佳解答

    2021-08-16 07:50:31
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    好書推薦《#造局者》部落格文末抽獎贈書 2 本
    這是我今年讀過最喜歡的書之一,作者探討在這個 AI 崛起和時局飄渺動盪的年代,人類已經無法跟演算法和電腦的計算速度競爭。但是,身為人類的我們仍然擁有一項電腦無法取代的優勢:「懂得建立、想像、創造各種思考框架的能力」,掌握這項能力的人在未來會愈來愈有優勢。
    部落格文章 https://readingoutpost.com/framers/
    Podcast 用聽的 https://readingoutpost.soci.vip/
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    【這本書在說什麼?】
    《造局者》這本書的作者是三位學者共筆,他們都是在 AI 和 大數據領域有卓越的成就,分別是《經濟學人》雜誌資深編輯庫基耶(Kenneth Cukier)、英國牛津大學網路研究所教授麥爾.荀伯格(Viktor Mayer-Schönberger)、歐洲管理科技學院教授,決策、模型暨數據中心主任德菲爾利科德(Francis de Véricourt)。

    他們發現在 AI 崛起和世局動盪的現在,人類最無可取代的能力之一就是「決策能力」,而要擁有好的決策能力就必須掌握許多不同的「思考框架」。因為當一個人能提出正確的思考框架,就能找出更多的選項,做出更好的決策,創造更好的局勢。深諳此道的人就被稱之為「造局者」。

    這本書從人類如何做出好的決策出發,談到建立思考框架的重要性,也提供我們三種最重要的建立思考框架的方式。在書本中段,則說明了遇到瓶頸的時候,如何重啟另一個思考框架。在後半段則說明了我們該如何學習更多的思考框架,以及讓自己擁抱更加多元性的策略,並且培養敏銳的心智。

    如同這本書的介紹影片裡談到的:生活中一切都需要抉擇,而做出更好抉擇的秘訣,就在於思考框架。駕馭這種思考方式可以讓你更瞭解世界、改善工作表現和人際關係、促進社會進步。這也是人類之所以能夠勝過機器和 AI 的因素。成為「造局者」正是未來人才必不可缺的關鍵技能。
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    【什麼是造局者?】
    以標準的定義來說,「造局者」(Framer)指的就是起草美國憲法的那一群人,他們建立了聯邦政府的框架。因為美國憲法就像是一個思考框架,用來定義和界定聯邦政府的職權及程序。而在這本書中,造局者指的就是那些「懂得建立和運用思考框架的能手」。

    這本書要講的重點之一,就是無論人們的地位高低,每個人都可以成為造局者:「能夠發揮和建立思考框架,或是重啟思考框架的能力,讓自己的生活乃至於整個世界有所不同。」作者也不斷強調建立思考框架所需要的技巧,可以靠著訓練與經驗不斷進步。這本書就像是一本操作指南。
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    【什麼是思考框架?】
    在1970年代,「心智模型」(Mental Model)的概念開始流行,人類的推理並非以邏輯形式在運作,反而更像是在模擬現實:人們評估各種選項的方式,是去想像可能發生的種種情況。我們對於世界萬物的思考方式,會受到你「相信」這個世界如何運作而影響。因此,面對同樣一件事情,用不同心智模型在思考的人會有不同的觀點。

    而在這本書中所謂的「思考框架」(Frame)就是我們選擇和應用的心智模型,這會決定我們如何理解世界、決定我們如何行動。面對一個新的情境,我們也可以用思考框架去歸納和歸類,並且想出一個抽象的概念,在應用到這個全新的情境裡面。

    舉例來說,當我們要畫地圖的時候,經常會採取「笛卡爾直角坐標」的思考框架,這上面有X軸和Y軸的維度可以幫我們用2D的觀念畫出相對的距離和位置。可是當你要在台北市搭捷運從A地到B地的時候,反而採用「捷運地圖」的思考框架比較有效,雖然捷運地圖的站點之間,距離和位置都不是真實的呈現,可是卻能幫助乘客直覺地理解:下一站要去哪裡。這時的重點就不是距離和位置,而是清楚地辨認出目的地的站點該搭乘哪一條線。

    所以當我們問:「哪一種地圖最好?」這個問題本身並沒有意義,而是會因為使用的情境和目的的不同,而產生不同的答案。所以,也沒有什麼叫做最正確的思考框架,都是要看情況和目的而定。讓自己成為建立思考框架的能手——也就是造局者,就能懂得如何選擇並且應用思考框架,這會是各種決定與行動的基礎。
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    【思考框架的轉變】
    在聊主動建立思考框架之前,讓我們先看一個被動轉換思考框架的真實故事,這是書中提到一段關於朗讀到默讀的閱讀框架轉變。在西元11世紀之前,歐洲大部分都是在教堂才會有閱讀的行為,而且都是以「集體朗誦」的方式在進行,主要的目的是讓大家參與一個讚頌神的集體活動。但是到了11世紀之後,開始出現另外一種閱讀的框架,也就是「默讀」。

    默讀讓閱讀這件事情不再是集體的體驗,而是一種個人的經歷。每個讀者都可以控制自己要讀快一點或慢一點,你也可以重複閱讀某一些篇章,自己可以慢慢思考書裡面的內容,產生新的點子,促進獨立思考。到底,是什麼東西造成了人們從朗讀的閱讀框架,轉移到默讀的閱讀框架呢?

    在早期的書籍和文章裡面,常常沒有標點符號,字跟字之間也沒有空格,就像是一連串的字母之間不斷地延續。這種情況下光是要閱讀就非常困難了,想要默讀更是不可能的任務。這個時候集體朗讀就有它的功能,因為在一群人裡面,總會有人過去曾經讀過這篇本文,還記得某些字跟段落該怎麼念,就可以帶領大家一起朗讀下去。

    在後來才出現了一項創新,書籍的字裡行間,開始有了「空格」和簡單的「標點符號」,這個時候就不再需要有人帶領,許多讀者可以自己進行斷句,獨自閱讀一本書了。於是,在這個時候人們就可以切換到另外一種閱讀框架。這件事情的影響非常的深遠,因為這一整個新世代的讀者都可以自行默讀,有助於人們自己的獨立思考,進而激發出更多元的思考框架。
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    【建立思考框架的三個方式】
    建立思考框架的方式有三個:想清楚因果關係,想像出平行現實,運用物理學定律制定適合的限制條件。這三個特色正是應用思考框架的時候最重要的因素。值得注意的是,思考框架本身並不是解決方案,而且是尋找解決方案的工具。以下分別介紹這三個方式:
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    1.#因果關係
    人類運用因果思維來看待這個世界,可以更容易理解世界,也有助於預測未來可能發生的事情,可以說人類是天生「因果推理」的機器。相較起來,AI 科技就無法擁有自己的因果思維,而是需要人類幫忙設定。舉經典的 Dota 電腦遊戲來說,這是一個兩隊人馬 5 vs. 5 互相廝殺,力求破壞對方大本營的遊戲。

    科學家找來遊戲高手擔任 AI 策略的開發人員,設計了一些獎勵因素,讓 AI 跟自己進行的數百萬次的對戰,反覆嘗試錯誤,找出最好的操作手法。但是當 AI 跟人類正式交鋒的時候,人類還是取得了上風,尤其在團隊合作上面 AI 顯得像一團散沙。

    後來,開發人員發現說,一般玩家會分成三個階段來安排戰鬥,所以開發人員就依照這樣的順序安排程式,在不同的階段給予不同的策略,調整獎勵的優先次序。然後開發人員就發現說一開始機器人通常只會照顧自己,所以還得幫他們建立「團隊合作」精神的框架。他們建立起了一些跨越個人遊戲角色的「超參數」,調整成一隻要達成共同獎勵的團隊。經過這一些修改之後,AI 反過來把人類打得落花流水。

    值得注意的是,電腦不是自己學會這些事情的,而是因為人類先輸入了一些「因果框架」的獎勵因素,才可以讓這些運算發揮它的功效。同樣的現象發生在其他像是圍棋和西洋棋遊戲的對決,真正的突破並不在於機器高速的數字運算,而在於人類調整了 AI 對於因果關係(獎勵)的思考框架。
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    2.#平行現實
    書中的說法是「反事實思考」,但我認為有點難懂,用「想像出另一個平行現實」比較好理解。這個方法可以讓我們跳脫當下對世界的認知,想像出一個全新的情境,問自己:「如果……會怎樣?」就像是小孩子在玩扮家家酒,或者是科學家透過抽象理論設計出全新的實驗。透過想像出一個平行現實,我們可以將因果關係轉換成實際行動,測試看看可能有什麼影響,帶來什麼後果。

    心理學家高普尼克(Gopnik)認為這種能力其實在人類孩童時期就已經具備了,他還把嬰兒稱為「搖籃裡的科學家」,她設計過一個很有趣的實驗名叫「贊多測試」的假裝遊戲(贊多指的是顏色鮮豔、形狀可愛的物體)。

    實驗的第一階段,高普尼克和孩童待在同一個房間,孩童會學到一個因果關係:把贊多放到一個機器上面,機器就會播放生日快樂歌,幫一隻猴子玩偶慶生。然後,在實驗的第二階段,會有實驗人員走進來把機器和贊多拿走,高普尼克和孩童一起露出失望的表情。

    這時候高普尼克會拿出一個「盒子」、兩個不同顏色的「積木」,並對孩童說:「我們假裝這個盒子是機器,這塊積木是贊多,另一塊積木不是贊多。」接著她鼓勵孩童繼續幫猴子玩偶慶生。此時,孩童挑選了正確的積木,放到盒子上。即使她把兩塊積木的定義互相對調,孩童都能夠選到正確的積木。

    這個假裝遊戲的實驗,證實了人類自幼就擁有了反事實思考的能力,也就是有能力可以想像出另一個平行現實。高普尼克發現,更會玩假裝遊戲的孩子,就能對平行現實做出更好的推論。她說:「嬰兒和幼兒就像人類社會的研發部門,至於成人這是那些單調無聊的製造與行銷部門。」許多人在成年之後,反而容易落入單一現實的思考方式,而忘記了我們天生就有想像平行現實的能力。
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    3.#限制條件
    作者提到,所謂的建立思考框架,並不是任由想像力無邊無際地飛翔,也不是像斷了線的氣球到處亂飄,而是要有一定程度的「條件限制」,有助於約束我們的想像力,讓平行現實的想像維持在可以執行的程度,這才能讓思考光架真正發揮效用。

    書中舉了一個很像電影裡才會發生的真實故事「恩德培行動」,這是一個以色列精銳部隊在恩德培機場的行動中,從恐怖分子手裡救出人質的戰鬥情節。1976年,恐怖分子綁架了飛機上106名人質,關押在烏干達的恩德培機場航廈中。當時烏干達獨裁者跟以色列當局並不友好,出動軍隊肯定不是好的選項。另一個方案是讓突擊隊員假裝成獲釋的巴基斯坦犯人,但太容易被看穿了。還有人提議讓突擊隊員降落在機場旁的湖裡,但是湖裡有許多鱷魚,而且任務結束之後這麼多人該怎麼全身而退?

    評估了各種可能選項後,在種種條件限制之下,以色列想出了一個奇招:讓突擊隊搭乘運輸機在夜間降落到機場,搭乘機場內常見的車輛前往航廈,消滅恐怖份子、救出人質之後搭乘運輸機直接回國。他們在空軍基地搭建了航廈的等比例模型,透過少數獲釋的人質口中知道人質的大約位置,並且一次又一次地排練所有行動,講究到每一秒、每一步該怎麼進行。

    在一個沒有烏雲的午夜,29位突擊隊員搭乘運輸機降落機場,他們身穿烏干達軍隊的服裝開著機場車輛前往航廈。突擊隊以迅雷不及掩耳的速度突擊航廈,只花了十分鐘就解決所有的恐怖分子,然後就帶著人質直接搭乘運輸機返回以色列。整場行動中只有三位人質喪生,而且連烏干達政府都還來不及反應。這個故事從天馬行空的平行現實裡,限縮了各種條件,找出了最可行的方案,最後成功執行了這次任務。
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    【重啟另一種思考框架】
    當你想要解決一個全新問題的時候,尤其是還沒有人曾經解決過的問題,你可能會感到不知所措。這個時候,先透過兩個步驟來思考:(1) 先從自己腦袋裡的框架庫找找看,有沒有其他適用和類似的框架、(2) 檢查其他不同領域的框架庫,看看有沒有能夠直接借用,小幅度調整就可以使用的框架。

    如果這兩個步驟都找不到適合的框架庫,那麼才嘗試最困難、也是最後的殺手鐧:「發明新的思考框架」。作者提醒道:「切換到不同的思考框架,能讓你對世界有不同的觀點,但這也有風險。」一旦你重新找到一個新的思考框架,帶來的報酬可以是相當可觀的。

    書中有一個重啟框架的例子很值得我們參考,美國紐澤西南邊的小城市康登市為了改善當地的犯罪率,直接解散整個警察隊伍並且重整執勤策略。當時城市的治安非常糟糕,市容也很破舊,到處都會發生大小程度不同的犯罪。這還不是最慘的,警方栽贓、造假、暴力執法的情況更是屢見不鮮。民眾除了害怕黑道,也非常害怕警察。

    當地首長找來社區領袖和居民共同商討,最後決定放棄頭痛醫頭、腳痛醫腳的貼膏藥方式,採取全新的執法策略。解散警隊之後,他們精挑細選和新聘任的警察,改變了巡邏的方式。他們逐家登門拜訪、自我介紹、談談可以幫忙居民什麼。警察在街頭舉辦派對,和民眾聚餐,和小孩打籃球。

    過去的思考框架是「警方將人民視為罪犯」,但是新的思考框架則是「警民一家親」的社區群體,警察從原本打擊犯罪的戰士,搖身一變成了社區當中親切的守護者。最後,康登市的犯罪率下少了一半,謀殺率少了六成,警方過度使用武力的案件少了九成五。重啟思考框架的方式,獲得了前所未有的成功。
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    【創造多元性的四種策略】
    作者指出,很多人可能會認為,想要擁有多元性就代表要接觸大量的想法和觀點,其實那是抓錯了重點。多元性的優勢不是來自於數量,而是來自於差異。找出七百個類似的想法,不如找出七個不同的想法來得有價值。如果一個工具箱可以有七種不同的工具,絕對會比擁有七百把錘子的工具箱更加實用。

    如果我們想要擁有多元的思考框架,就是要刻意的去營造,以及一起維護,這並不是一次的成功就可以高枕無憂。如同貝佐斯在《創造與漫想》書中提到的:「這個世界要你與眾無異,千方百計把你拉向跟大家一樣,別讓它得逞。」人類本能的從眾傾向,以及社會自然而然的同質化趨勢,都需要我們自己刻意地、有意識地選擇,才能夠擺脫與眾趨同的自然發展,擁抱更加多元化的觀點和想法。

    如果你想為自己的生活、家庭、工作環境創造出多元性的樣貌,可以採取以下四種策略:擁抱變化,運用教育,鼓勵遷徙,容許摩擦。
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    1.#擁抱變化
    如果一個思考框架一直以來都行不通,最好的做法就是擁抱改變,試試看別種思考框架。書中舉例同性戀婚姻的推動者,把美國從1995年支持同婚的人從25%提高到2020年將近70%。以前的同志運動一直把婚姻當成是核心議題,也一直把爭取這種「法律權利」當作是重點。但是進展並不顯著。

    當時那種法律思考的框架,講究的是「法律權利」,但就是沒有效果。那種框架太缺乏想像力、太唯物主義,沒有說服力。到了2000年,他們研究很多民意調查還有焦點團體的意見,想弄清楚大家到底還有什麼疑慮。他們去思考說要怎麼樣用大眾的思考模式來談。最後他們選定了一個價值觀的思考框架,鎖定大部分的人結婚的原因:「愛、奉獻、家庭」。

    他們把同性戀婚姻不再當成一種自由或者是權利,而是對於愛的表達與承諾。他們漸漸的讓大家知道,世界上有許許多多不同的框架,而且都同樣正當。到了2011年,第一次出現的黃金交叉,支持的人數正式超過了反對的人數。根據調查,只有14%的人會說這是一種「自由」,而有32%的人會說這是一種「愛」,是一種人類的情感。最後在2015年聯邦最高法院正式裁定的用憲法來保障同性伴侶的結婚權利。這並不是強迫民眾接受某種特定的思考框架,而是讓各種不同的思考方式能夠共存。
    .
    2.#運用教育
    要建立起多元的思考框架,從教育著手是非常有效的模式。美國有一個很有趣的研究,就是去看美國的白人父母和黑人父母怎麼跟孩子談論種族。發自內心一片好意的白人父母,通常不會去刻意談到種族議題,因為他們相信「種族色盲」這種做法比較能夠讓孩子避免成為種族主義者。

    另一方面,黑人父母卻常常和孩子討論種族議題,在他們看來,這種種族色盲的做法就是在故意忽視各種明顯的歧視現象。例如逛超市的黑人被懷疑是小偷,開著車子卻無緣無故被警察攔下來,黑人孩子的家庭教育就是要強調看到「種族的各種顏色」在日常生活的各種影響。

    最後,這些社會學家發現,種族色盲的框架正好是種族歧視的主要來源,白人父母雖然出自於好意不想強調種族之間的差異,但也在無意之間,否認了有色人種遭受到歧視的真實狀況。這種教育方式忽略了差異,抹去了多元性。要培養多元的思考,就必須認識到差異的存在,承認仍然存在的落差。
    .
    3.#鼓勵遷徙
    如果我們能夠鼓勵遷徙及流動,人們會把自己的文化和思考方式帶到別的地方,促進融合和變化。曾經有學者研究各個區域和城市的經濟成敗因素,發現了這些地區成功背後的原因有三個主要的因素:「科技、人才、寬容」。作者認為,「寬容」是其中最關鍵的一項,那些現在最開放的地方,經濟表現就最好。因為這些地方有更大的思考地圖,會讓人能夠放手冒險,這也是思考框架多元化所造成的經濟紅利。

    像是美國被譽為一個民族「熔爐」,但是最近比較像一個「燉湯」,也就是讓裡面的好料都還維持各自的形狀。像是韓國人會住在洛杉磯的韓國城,華人會住在舊金山的唐人街,拉丁美洲的族群住在德州南方,古巴人住在佛羅里達州,巴西人就住在波士頓。雖然這種文化融合的速度不像我們想像中的快速,但是不同的文化激盪之下,也為美國社會注入了很多元的觀點和看法。
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    4.#容許摩擦
    把社會上的摩擦,看成是這個社會的優勢、而非缺點。作者說到:「如果在社會裡面維持思考框架的多元化,確實會讓人們彼此之間感覺到不安很衝突,就是因為大家要看到彼此的不同,而且還要可以彼此互動。但畢竟,大家觀點不同、意見相對,本來就是正常生活該有的模樣。」

    哈佛法律學院的昂格(Unger)教授認為,如果要讓政治進一步的去中心化,就必須要用一些反事實的模型來做思考。他說:「當社會很果斷地沿著一條路前進的時候,應該要多方下注,以避免損失,也就是要允許在特定的地點或部門,跳脫一般的解決方案,實驗看看不同的國家走向會怎樣。」

    昂格鼓勵讓社會充滿摩擦,也鼓勵教育上面要用辯證式的討論方式,不要讓社會被束縛在單一的版本,而是可以嘗試其他的社會組織方式。運用和擁抱多元的思考框架,才能擁有多樣化的各種策略,再從中選取適合的方案。
    .
    【對思考框架保持警覺】
    這本書告訴我們,幾乎沒有錯誤的思考框架,只有不適合某種情況的思考框架。而且各種框架應該要有共同存在的權利。但是作者們提醒我們要保持一個警覺,他們說:「唯一要注意的是,這種慷慨的態度要有一個前提,也就是說:『唯一』的一種錯誤的思考框架,就是拒絕其他的思考框架。」

    要讓框架多元性的目的,就是為了讓各種框架可以彼此競爭、互補、對抗、共存。然而,如果有某一套思考框架的目的在於完全抹煞其他框架的存在,這就是不可被接受的。所以作者們才說:「如果你聽到有任何人或團體,說只有自己的思考框架放諸四海皆準,只有自己說的是真理的時候,千萬別相信。」
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    【後記:拓展想像的邊界】
    如果說另一本我很喜歡的《超級思維》那本書是心智模型的「百科全書」,那麼《造局者》就像是心智模型的「使用指南」。書中有清楚的概念和步驟,讓我們了解為什麼要學習更多的心智模型,以及該怎麼樣活用各種心智模型,並且在必要的時刻推翻自己的假設,重新啟動一個新的心智模型。

    這本書是今年我讀過的書裡面感到非常印象深刻,也讓我的思考方式深受啟發的。作者們把故事和理論的比例搭配得恰到好處,從一則又一則的故事和研究案例當中,會自然而然地理解作者們要帶給我們的觀點,也讓我感受到什麼叫做多元性,以及為何要擁抱差異。

    從書中也可以發現,AI 並不會削弱心智模型的重要性,反而是增強了心智模型的重要性。因為 AI 無法自己建立思考框架,仍然只能依靠人類。人類最重要的特色就是可以處理「假設之外」的新問題,能夠把心智模型的空間拓展到可以親身體驗的範圍之外,也就是能夠做到抽象與推理。人類只靠著極少數的資料,甚至是完全沒有新的資料,就能夠適應全新的、過去從來沒有體驗過的情境。

    作者最後提醒到:「這是一個救贖也是一個警訊:一個人如果擁有建立思考框架的能力,就會保有價值。但要是放棄了努力,沒有辦法做好這件事情,就會失去現在人類的特權地位。」我們能夠想像的邊界,就是我們世界的邊界。
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  • 運算思維四步驟 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳解答

    2020-08-05 20:40:00
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    DeeCamp2020結束了,特別驚喜地看到同學們今年的作品,跟以往線下合作在水準上基本沒有區別。今天的活動評選出了兩個總冠軍獎項,但學生們做的每一個作品都非常優秀、用心。也希望參與的200多名學生有真正的收穫。

    本文來自創新工場微信公眾號
    ………………………………

    創新工場DeeCamp2020完美落幕,兩團隊並列總冠軍獎金翻倍,共克真實世界難題

    過去的2個月裡,200餘名來自全球高校的學生,聆聽了李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位AI學術界、產業界大師授課,透徹理解了科技與創投核心規律;分組挑戰開放命題AI創新大賽,用AI和創意向現在和未來人類世界面臨的真實難題問題發起挑戰。

    2020年8月5日,DeeCamp2020人工智慧訓練營總冠軍答辯暨結營典禮,在創新工場北京總部隆重舉行。

    經過節奏緊湊的立項、研發、測試,DeeCamp 2020開放命題AI創新大賽共37支團隊提交了振奮人心的AI Demo,其中6項入圍總冠軍答辯。他們現場展示了自己精彩的成果,角逐開放命題AI創新大賽的總冠軍和各賽道冠軍。

    最終,兩支團隊並列奪得總冠軍,分屬自動駕駛賽道和創新賽道。總冠軍獎金翻倍,兩支隊伍各獲得10萬元獎勵,其餘五個項目獲得各賽道冠軍。

    DeeCamp人工智慧訓練營是一項面向全球大學生的公益項目,專注培養應用型AI人才。自2017年暑期啟動以來已舉辦四屆,培養了上千名大學生。DeeCamp 2020 由創新工場聯合華為共同推出,在今年全球變局與挑戰的背景下,旨在召集科技領軍新人才,肩負時代新使命,用AI解決真實世界的難題。受蔓延全球的新冠疫情影響,DeeCamp2020大師課和開放命題AI創新大賽全部轉為線上進行。

    創新工場董事長兼CEO李開復博士,創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛,創新工場運營合夥人黃蕙雯,華為雲首席戰略官餘虎,聯合國開發計畫署駐華代表白雅婷(Beate Trankmann),路孚特(中國)科技有限公司董事長兼總經理党曉青等嘉賓出席典禮現場,予以專案點評,並為優勝隊伍頒獎。

    華為雲首席戰略官餘虎表示:“華為一貫非常注重AI人才的培養,我們在2018年就發布了沃土人才培養計劃;通過華為雲線上的ModelArts AI訓練平台,以及端側的Hilens kit等算力平台,在高校,跟學校一起,聯合開展教材設計,課程設計;並且舉行無人車大賽,聯合創新創業及科研合作。目前已經和超過50所雙一流高校,形成了良好的合作,培養了上萬名學生。這次華為雲ModelArts平台很好支撐了創新工場DeeCamp大賽,幫助全國各地參賽學生隊伍的實戰項目挑戰AI難題。大家的作品和創意都非常好。期望後面大家能基於本次大賽作為良好開端,更好的掌握AI技能,發揮想像力,基於AI工程化落地的視角,用AI解決真實的產業和生活難題,給社會和生活帶來更多的改變。”

    聯合國開發計劃署駐華代表白雅婷表示:“人工智能以及其他新興技術的發展會改變我們的生活,甚至可以為氣候變暖、新冠肺炎等全球性問題提供解決方案,然而它們也會擴大數字鴻溝並造成新的不平等現象。希望各位學員在日後的研究中可以運用所學,促進變革,通過自己的努力為人類創造更可持續的未來。”

    路孚特(中國)科技有限公司董事長兼總經理黨曉青表示:“從2019年開始,路孚特成為DeeCamp合作夥伴,為學員分享金融行業深厚的業務知識和豐富的專業數據,並提供學習並實踐相關課題的資源。作為路孚特戰略研發運營中心之一,北京研發運營中心希望能夠吸引國內優秀的AI專業人才,增強AI專業人才儲備和研發技術能力。”

    ▌6支 AI Demo競逐總決賽,兩支並列總冠軍,10萬獎金翻倍

    DeeCamp2020入圍總冠軍答辯的6支項目團隊,分別來自創新賽道、自動駕駛賽道、教育賽道、醫療與公共衛生賽道、商業賽道。8月5日上午,通過雲端連線的方式,6支團隊各自展示了激動人心的Demo作品。

    經過評委打分、討論,自動駕駛賽道的Faster&Better團隊和創新賽道的方仔照相館團隊,最終共同奪得總冠軍。總冠軍獎金翻倍,兩個團隊分別獲得10萬元獎勵。另有五個項目獲得了各賽道冠軍。

    為什麼最終選出兩個冠軍?評委之一、創新工場董事長兼CEO李開復博士解釋說,這兩個項目評委打分相同,難分伯仲。“Faster&Better”團隊的技術讓人震撼,這說明在今天,黑科技創業的空間仍然存在。而“方仔照相館”團隊則以商業取勝,讓我們驚訝於積木居然可以與AI結合。他們的“方頭仔”產品讓人充滿購買欲望,幾乎是一項可以直接拿到融資的項目。“我們認為這兩個組,任何一個單獨奪冠,都不能完整表達DeeCamp代表的精神,所以最終決定評選出兩個總冠軍。”

    ▍總冠軍:方仔照相館 BrickMeStudio
    所屬賽道:人工智慧的創新思考與前沿設計
    挑戰賽題:自動積木建模

    AI+積木?聽起來如此跨界的兩件事,會有什麼奇妙的組合?

    來自北京航空航太大學、清華大學、香港中文大學、奧地利科學技術研究所的同學們組成的“方仔照相館”團隊,用AI玩轉積木,為創意插上了翅膀。

    他們打造了一個AI積木創作平臺“方仔照相館”,簡單上傳一張頭像照片,就可以生成個性化定制的方頭仔玩偶頭像。未來,只需一鍵下單,百變趣味的方頭仔就可以郵送到家。

    怎麼實現呢?他們先根據輸入的圖像,抽取特徵向量,比如髮型、劉海、鬍子、眼睛、下巴、膚色、上衣款式、衣服圖案、鞋子顏色、手的擺放、褲子紋理等,匹配相應的積木零件,然後生成積木模型和拼裝步驟。

    “方仔照相館”團隊希望將自己對積木的熱情,傳遞給更多人。積木不只是孩子們的玩具,更是創造力的源泉,“AI時代,更要注重創造力培養”。

    ▍總冠軍:Faster&Better
    所屬賽道:自動駕駛的技術突破與前沿設計
    挑戰賽題:算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

    自動駕駛是人工智慧中最具挑戰、最具有應用前景的方向之一。對於需要大規模落地量產的車輛檢測場景,神經網路模型只能在較為廉價的晶片上運行,這為檢測模型的效率帶來了巨大挑戰和約束。

    Faster&Better團隊在滿足嚴格算符算力的約束下,設計了一種極為高效的anchor-free車輛檢測模型。該模型採用了backbone、後處理策略,將物體看作點,使用輕量的head來預測物體位置、類別和bounding box,在保障性能的同時大幅提升了速度。
    Faster&Better團隊對項目的商業價值也進行了思考。該車輛檢測模型能夠很容易地部署在低成本的晶片上,實現產品的落地,帶來商業回報。模型反覆運算速度快,可以使用更低的功耗訓練和維護。模型精度高,能夠為無人系統的安全性和穩定性保駕護航。

    未來,該車輛檢測模型也有廣闊的應用空間。一是可以部署到行車記錄儀等傳統硬體上,使其智慧化,具備行車預警功能;二是可以部署到安防監控中,使用模型自動過濾篩選,將視頻中有車輛的場景加以保存,節省存儲空間,也節省人員重播視頻的時間。

    ▍教育賽道冠軍:Teched U
    所屬賽道:用AI驅動的教育新工具和新方法
    挑戰賽題:網路公開課聚類、檢索、評價和推薦工具

    線上教育是未來趨勢,但錄播課的用戶體驗不佳。大量的錄播課僅將一段長視頻從線下直接搬運到線上,難以避免冗餘重複,造成學生積極性差、完課率低等問題。

    來自卡內基梅隆大學和沃頓商學院的同學組成了Teched U團隊,希望用AI技術賦能線上教育。他們通過自研原創神經網路 TopicNet,實現長視頻切割、大綱提取、知識搜索三項功能。

    通過視頻切割,尋找知識結構中斷點,可以將一小時的教育視頻切割成5-10分鐘的短視頻,讓使用者利用碎片化時間學習;通過大綱提取,借助整理好的知識大綱進行跳轉,讓使用者快速瞭解知識內容的結構;通過知識搜索,可以精確尋找到相關視頻和精確到秒的視頻跳轉位置。

    目前,線上教育巨頭主要通過人工標注做視頻切分,但對於缺乏人才和技術的中小型線上公司,這項低成本的視頻切割自動標注技術,可以説明他們豐富視頻內容,實現精准推薦,從而提升用戶體驗和轉化率。

    ▍醫療賽道冠軍:心靈捕手
    所屬賽道:用AI應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
    挑戰賽題:通過深度學習識別生物電信號

    在DeeCamp,AI+醫療也可以大顯身手!

    由“心靈捕手”小組帶來的“聽醫聲AI 診斷專家”項目,是本屆DeeCamp項目中唯一一個軟硬結合的項目。硬體製作、小程式設計開發等工作,全部是在DeeCamp期間用兩個月的時間完成。

    “聽醫聲”AI診斷專家通過電子聽診器採集心音、呼吸音、脈搏,並將電子化的信號傳遞給微信小程式及後臺雲端分析系統,進行定量分析判斷使用者的健康狀況,實現健康監護、疾病預警、輔助診斷。若檢測到身體異樣,可自動推薦附近的醫院。未來,“聽醫聲”既可以輔助醫生做疾病早期篩查、健康監測,也可以用在留守老人監護、殘疾人健康關愛等領域。

    值得一提的是,“聽醫聲”的脈搏波資料集,通過與醫院、診所、體檢中心等工作單位合作,共採集了6000余例由中醫專家標定的脈象資料,把專家經驗轉化為臨床診斷量化標準,實現了中醫問診的客觀化、資訊化。

    ▍創新賽道冠軍:AI科幻世界
    所屬賽道:人工智慧的創新思考與前沿設計
    挑戰賽題:科幻小說自動/輔助生成

    你能想像一個AI構建的科幻世界嗎?在DeeCamp2020,AI正在創造一個全新的寫作時代。

    來自中科院、美國喬治梅森大學等高校的五位同學組成的“AI科幻世界”團隊,基於Open AI 的GPT-2模型,在百億級中文大規模語料上重新訓練,打造了一位神奇的“AI科幻小說作家”。

    這位元“科幻作家”,可以根據設定好的故事主線、人物角色等,互動式生成科幻小說內容,不僅可以遣詞造句,還可以創作構思,讓普通人也可以化身“科幻文學大咖”。

    “AI科幻世界”團隊在開發的過程中,借鑒作家創作小說的過程,受到認知心理學和文學理論啟發,提出情節大綱主導的、人機協同寫作的範式:用戶輸入第一句,機器輸出多個人稱一致、語句連貫、邏輯合理的下一句話候選,由用戶做篩選和修改,不斷重複形成情節閉環。

    在人機協同的半自動模式下,AI科幻世界寫作故事大綱的速度每分鐘可達50-100字。而在無人干預的全自動模式下,可以在1秒鐘之內寫出一個曲折動人的兩千字故事,揭開了創作的神秘面紗。

    未來,科幻小說自動/輔助生成可以應用在商業傳播場景中,提升內容的廣度和個性化,兼顧精准分發下的使用者需求和內容品質,滿足企業對海量資訊的搜集、分析、篩選、整理和發佈需求。

    ▍商業賽道冠軍:“Non-pretrain”
    所屬賽道:AI 賦能的商業決策與商業流程優化
    挑戰賽題:人工智慧在量化交易和投資中的決策輔助

    量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用電腦技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略。
    來自南京大學、復旦大學的“Non-pretrain”團隊,針對外匯量化交易的歷史資料,提出了一種資料依賴的相似性度量方法。對每一個分類,分別使用所提出的層次注意力LSTM模型對未來匯率進行預測。最後對多個類的預測結果進行集成,並結合挖掘出來的典型pattern制定交易策略。

    此外,聯合國開發計畫署一直非常關注高新科技與人工智慧在可持續發展領域的應用,為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題,專門設立了“AI4SDG”獎項,頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

    此外,DeeCamp還組織了學員互評,評選最受學員歡迎的作品,最終西天取經、You OnlyLook Us、AI科幻世界三個團隊獲此殊榮。

    ▍自動駕駛賽道冠軍:“西天取經”AwesomeDet
    所屬賽道:自動駕駛的技術突破與前沿設計
    挑戰賽題:算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

    西天取經團隊由來自北理工、北航、新加坡國立、北大、麥吉爾大學的五位極客組成。他們希望在自動駕駛的漫漫長路上,經歷磨難,不斷成長探索。

    團隊採用了業界先進的技術,從Backbone、Neck、Loss三個層面出發,設計了一系列滿足算符算符約束的目標檢測模型,並做出適配改進,進行算法針對性優化。

    推理速度是衡量自動駕駛技術的關鍵指標,目前行業內對推理速度的最低要求是10fps, 而該團隊的產品推理速度最快達到了74.5fps。

    同時,他們提出了基於數據分析提出特定的增強方法,改善了夜間難樣本的訓練。經過真實場景下的測試,無論側視、後視、前視、夜景,都表現出了良好的遷移效果,測速、性能表現較好,達到了簡單場景下的車輛檢測要求,滿足了商業落地的要求。

    該項目另外一大亮點是在手機上集成了檢測產品,做到了產品級別的實時呈現。未來,產品將可以搭載到智能行車記錄儀車輛預警、車載手機預警APP、交通事故實時監測、實時治安情況監測等多個領域。

    此外,聯合國開發計劃署(UNDP)一直非常關注高新科技與人工智能在可持續發展領域的應用,為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題,專門設立了“AI4SDG”獎項,頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

    ▌74所高校200余名學生參與,12位大師授課

    DeeCamp2020採用開放報名+定向邀請的方式,通過激烈競爭,200余位學員最終入選。

    他們來自清華大學、北京大學、中國科學院大學、南京大學、北京航空航太大學、復旦大學、中國人民大學等44所國內高校,以及卡內基梅隆大學、麻省理工學院、牛津大學、康奈爾大學等30所海外高校,分佈在86個國內城市及北美和歐洲的17個海外城市。

    學員中,碩士生占比56%,本科生占比26%,博士生占比17%。另外還有1%的學員是優秀的高中生,他們的技術科研能力已經達到了大學本科生的水準。

    DeeCamp2020獨創“大師課+開放命題AI創新大賽”模式,讓學員既可以近距離與科研及產業領域大師溝通交流,也可以與志同道合的小夥伴結隊,親身體驗 AI 技術如何轉化為產業應用、積累實踐案例經驗。

    在大師課上,李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位來自AI領域學術界、產業界的重量級嘉賓,為同學們分享了AI前沿理論、產業創新、行業發展、創業趨勢等領域的最新洞察,讓大家充分領略了學術大師的思維方式,感受知識的魅力。

    不同於常見的 AI 領域競賽,DeeCamp2020 開放命題AI創新大賽不以完成某一具體指標為目的,而是讓同學們組隊完成一個完整的創新項目,鼓勵其用創意向現在和未來人類面臨的科技問題發起挑戰。

    因此,在賽題的設置上,DeeCamp聚焦社會熱點,關注真實世界與人們生活,共設置五大賽道14個新穎賽題,允許學生自由組隊。五個賽道分別是:

    •教育賽道:AI 驅動的教育新工具和新方法
    •醫療賽道:用 AI 應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
    •創新賽道:人工智慧的創新思考與前沿設計
    •商業賽道:AI 賦能的商業決策與商業流程優化
    •自動駕駛賽道:自動駕駛的技術突破與前沿創新

    據創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛介紹,這次的賽道賽題設計具有“更熱門”、“更真實”、“更接地氣”三大特點:

    “更熱門”:2020年是特殊的一年,我們面對著最多的變化,最多的挑戰,也是最多的機會,因此賽題設置貼合當前社會最關注的熱點問題,如健康賽道關注仍在全球延燒的新冠疫情。

    “更真實”:為了讓同學們最大限度地接觸真實世界,所有賽題提供的資料都來自各個合作企業的真實場景資料。例如在Momenta提供的自動駕駛賽道中,Momenta為同學們提供了一批獨家未公開的128線雷射雷達檢測資料集和十萬量級視覺資料集,希望同學們在科研人員帶領下一同解決行業中的各類技術問題。

    “更接地氣”:賽題設置與同學們的學習生活息息相關。在教育賽道中,人工智慧對程式設計教育的應用占了很大的部分,因為參賽的同學大多來自數學、電腦專業,有自學程式設計的經歷,這能促使參加該賽題的同學發揮主觀能動性,更好的利用自身經驗提高項目完成品質。

    最終,共有9支隊伍選擇了商業賽道,10支隊伍選擇了自動駕駛賽道,5支隊伍選擇了教育賽道,6支隊伍選擇了醫療賽道,7支隊伍選擇了創新賽道,向這些難題發起挑戰。

    ▌你想用AI改變什麼?——DeeCamp學員的AI願望

    人工智慧是一項偉大的技術,我們有幸生活在這個時代,也應該努力讓人工智慧造福人類社會。

    “你想用AI改變什麼?”在主辦方發起的一項徵集活動中,200多名同學用紙和筆,寫下了自己的AI願望:

    o“我想用AI改變人們的出行方式”
    o“我希望用AI改變人們的教育環境,為所有人帶來更加智慧化的教育方式”
    o“我希望用AI解決量化投資及商業決策問題”
    o“我想用AI改變遊戲設計”
    o“我想用AI改變文學作品的表現方式,讓大家能更加淋漓盡致地表現所思所想”
    o“我想用AI改變醫療診斷技術”
    o“我想用AI改變我們觀察世界的方式”
    ………

    創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛表示,DeeCamp是一個為學生服務、充分發揮學生自主精神的人工智慧訓練營,鼓勵所有來到DeeCamp的同學進行一段自我驅動的AI學習實踐之旅。

    在專案期間,DeeCamp的同學們充分發揮了“自我組織、自我管理、自我表現”的精神:自發組織了13場分享會,涉及創業經驗、讀書感想、技術研討、項目交流。在官方組織的“飯?泛?FUN?”談會中,學員們積極與各位大師雲上約飯,探討AI產業發展、創業方向、職業選擇等話題。

    DeeCamp人工智慧訓練營自誕生起,就以消弭中國AI應用人才鴻溝、培養和完善中國AI應用人才生態為初衷,堅持公益屬性,將知識課程與項目實踐相結合,引導學生體驗 AI 技術如何轉化為產業應用,積累實踐案例經驗。

    自2017年暑期首次開辦以來,DeeCamp總計收到來全球 1000 餘所高校超過 20000 份報名申請,已有 1000 余名學員順利結業。

    DeeCamp的最大期待,就是結業的學員們都能在方興未艾的 AI 產業浪潮中,真正解決來自真實世界的難題,將論文中的 AI 演算法打造成一個個成功的 AI 產品與解決方案,用AI創造更美好的人類未來!

    未來,DeeCamp 將繼續砥礪前行,不遺餘力地在人工智慧人才培養上面挖掘新方法和新思路,為 AI 領域輸送最新鮮的血液、提供最堅實的力量。

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