大智若愚

所谓大智若愚,真是一件境界很高的事情。

个人以为,“愚”字不是“愚钝”,更不是“愚蠢”,而是最终表现出来的“简明”和“朴素”。

昨天和李总讨论到“大智若愚”,说巴菲特的投资很简单,就是整天去超市看现实情况,并不需要复杂的数理金融知识,不需要大数据,更多需要的其实是坚忍和持有的耐心。

割裂地看,确实很简单,天天去超市围观,多么简单!但是完整地看,他能够坚持和贯彻这个行动方案,是因为他拨开云雾,看到了事情的本质,这需要多大的智慧。

所以,“大道至简”,“大智若愚”实际上是一件完整的事情,“若愚”的前提是要有“大智”,深入浅出,透彻地分析问题,最终形成一个“简明”“高效”的解决方案,不需要花里胡哨,不需要复杂,解法要足够简单直接。

又回到“第一原理”,深挖,深挖,挖到本质!

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领域建模的定义

领域建模是一个动词,扩展开的话就是针对领域知识进行建模工作,那么其输入就是领域知识,输出是模型,过程是构建

对于领域知识

来源于领域专家,在云程系统中,就是教研团队,他们对试题的理解,对知识的理解,以及对整个产品的构想,如何使用试题、知识。

对于模型

模型是一种简化,它对现实进行阐述,只是抽象出与解决手头问题有关的方面而忽略掉无关的细节问题。

综上,领域建模是基于特定目标领域知识进行的严格组织选择性抽象,简化知识,以便了解信息的含义并聚焦于问题本身。

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跃迁

当然,一切的前提,是需要有足够的愿景和决心,真真正正想去改变自己的轨道。

就像电子依照既定的轨道围绕原子核进行周而复始,万年不变的运动,所有的人也有属于自己的生活轨道。

有的会满足于现状,就在这个轨道里过一辈子,自然很好。

对于普通的人来说,朝九晚五,娶妻生子,房子车子,就是一生的全部,很幸福; 各种二代,官二代也好,富二代也好,出生就含着金钥匙,在父辈或者圈子的推动下,依旧做富人、公子哥,就是一生的全部,也很幸福; 对于有特殊追求的人,愿意付诸一生去追随自己的梦想,艺术、科学、哲学、宗教,就是一生的全部,同样很幸福。

其实轨道并没有优劣,在不同的轨道上都可以寻找到自己的幸福和一生的意义。

但是又有很多人,会不满足于日常的既定轨道,想要改变。

例如从财富的角度来说,人们会希望更好的物质基础,享受更加富足的生活;自然也有的人,钱赚够了后,希望能捐出去,做慈善,而追求心理上的安稳。

那么问题就来了,如果想改变轨道,从低轨向高一些的轨道跃迁,需要什么呢?

回到原子结构,我们知道,电子之所以能保持既定的轨道,是因为所有的能量刚好与维持这个轨道运转的能量契合 ,如果能量少一点,就会跃迁到低一些的轨道;如果能量高到一定程度,则会跃迁到高一层次的轨道 ;如果继续高下去,总有一天,它能够脱离原子核的束缚,变成一个自由的电子,在空间中随机漫步。

电子的跃迁,需要额外的能量,这个额外的能量是指除开满足当前轨道运动的必要能量之外的能量,否则,当前轨道都无法维持。

在财富的角度,人如果想要跃迁到更高的财富轨道,需要什么呢?需要的是额外的财富,因为“资本的增加速度远远大于经济的增长速度”,所以穷人越来越穷,富人越来越富。

前段时间看到一个帖子,美国的一个中产阶级想探究到底穷人能不能改变命运,变成中产甚至富人,她抛弃了自己的各种知识和当前的财富,净身进入社会的底层,刷盘子,打零工,她的结论是,穷人永远无法摆脱穷人的命运。

因为,穷人所有的劳动时间,仅仅只能提供他们日常最基本的生活,没有任何多的时间去积累知识或者财富,因此,日复一日,年复一年,就在轨道上终老。

其实,对于绝大多数的人们,何尝不是做着各个阶层的穷人?

对于大多数出生不富足的家庭,拼尽全力考上一个一线城市的大学,然后耗尽家庭几代人的积蓄,在一线城市付上了首付,然后贷款20年、30年,在这种高压下,他们不敢有任何的懈怠,每天必须拼尽全力工作以供房子和车子,以满足当前生活的必要开支。

在这种情况下,永远不会有质的改变,永远都只是表面光鲜的穷人而已。

如果真的想要改变,那么就必须始终让自己是一个“富人”的状态,无论是有富余的资本在那里以复利的形式创造更多的财富,还是有富余的时间去扩展思想、知识、视野、人脉。

所以,任大炮那句招人恨的话,其实是对的:北上广的房子就不是给绝大多数人住的,不是让大多数人买的起的,买不起的就应该回老家。

在一线也许要工作14个小时工作才能满足基本的生活,根本没有任何富余,退一步,也许6个小时就足够当地的基本生活,剩下的8个小时可以去拓展,积累额外的财富,等到积累的财富足够了,也许可以用另外一种姿态和方式回到一线城市,以满足增长的需求。

至少,这创造了一种可能,打破循环的枷锁。

也许,有人会说,一线城市机会更多,但是,那些机会真的和你有关吗?满负荷地应付工作,就算机会来临,有富余的时间去提升自己额外的能力以迎接机会和挑战吗?

除非,真的把一切时间,一切该去享受生活的时间全用来填补知识,而不是一到下班,就给自己找无数不继续奋斗的理由,“工作太累拉,要好好休息,放松一下”,“要平衡工作和健康”,“要和朋友保持联系”。

都市的人,都一直在忙碌,拼命地忙碌,维护那可怜的穷人生活,可怕的是,还被一种“充实”的假象所蒙蔽双眼。

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套中人

牛头来北京出差,在吃麻小时进行了一些讨论,和他的观点有较大分歧,本质上的原因在于我更加悲观,而他更为乐观。

我:在我推荐了XXX股票之后,同学A马上问我YYY股票如何,这是让我比较生气的,甚至都让我不再想去分享些什么,因为其实人们根本不关心别人的想法,关心的只是自己的观点。在投资/炒股方面,明显我要高出很多,而同学A根本就不懂,就知道瞎搞,如果他信任我的话,我条理清晰地分析并推荐了股票,就应该以此为基础去讨论,但我推荐之后,他根本不听,就说明本质上他是不信任我的,要不然跟着买就好了,而既然那么不信任我,还问我YYY股票的意见,其实本质上也不是想知道我对YYY的看法,而只是期待我说出他心中的答案,更简单点,就是他想买了,只想听到一句“挺好的,可以买”就好了,无关我是否真的有分析逻辑,或者不关心是不是我说的。进一步的,必须经过审慎的分析才能够下结论,这是要花费大力气的,而他们这种赌徒心态,都让我完全不想去花时间从0开始研究YYY股。

牛头:其实有的人只是不知道问的方式而已,所以沟通有了偏差。

我:其实绝大多数人都不会去想这个问题,自己的表达方式是否合适,问法是否合适,是否表达了自己的意思,是否对方能够差不多理解。本质上还是人们只想听到自己想听到的,只是单纯想验证自己的想法。

牛头至少对人很乐观,往好的方面想,而我,显然是另一个方向去思考,没有谁对谁错,也许我自己也陷入了这个陷阱,我也只是顽固派的一员。

也许我就是套中人,那个契诃夫笔下的套中人,但是我真的找不到勇气和论据来往乐观方面走。

我分析了那么多,说了那么多,然并卵,牛头也没看过,他们需要的只是一个指令,并且是和他们内心想法相吻合的一个指令,根本不关心逻辑。

我甚至都觉得我害了那些同学们,我近一年取得了很不错的成绩,单从物质上,也许是大部分同学这辈子都达不到或者要十年、二十年后才能达到的程度,而同学们或者所有人们本质都是自傲的,纷纷效仿,也许觉得我都能做到,他们更能做到,但是像李莎说的,他们根本看不到我背后的付出和刻苦的钻研,大学时就开始研究和学习,一路到现在,研究财报,研究大盘,我表面那么轻松会给他们产生错觉。

确实,已经产生了错觉,今天看到同学在朋友圈说这几天亏了一年、两年工资,我感到无比心酸和自责,我本意是想把这扇大门打开,能够一起走向财务自由,没想到给人带来的是灾难。

有时很哀其不幸,怒其不争,但然并卵,嘴巴都说烂了,没用,依然当做赌场,自然会被高明许多的人收割。

最近的下跌,我甚至都有些特意不管,因为市场的机会转瞬即逝,哪怕我避免了损失,跟着我进来的人也会逃不掉,无论是信任我的但错失了交易机会,或者根本只按自己瞎搞的,我希望用眼前的损失来弥补一些内心的亏欠,这样做很滑稽,但是至少会平和一些;另一方面也用来警示自己,来得快,去得也快。

但是接下来,这一次告一段落之后,我会放下那些自责和责任,就当套中人好了,坚定地走下去,走向自由,至于身边的人,冷暖自知。

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大数据技术的社会性问题

摘要

我们正处于大数据(Big Data)时代。大数据技术除数据总量“大”之外,随着物联网的发展,数据来源越来越多样;随着数据挖掘技术的发展,萃取大数据背后的有价值信息变为可能,这些技术革新带来发展的同时也将人们暴露在风险之下。大数据技术带来的社会性问题主要包括隐私问题和数据可信问题,隐私问题一方面来源于隐私信息的直接泄露,一方面来源于对非敏感数据的挖掘;数据可信问题来源于数据的故意捏造和传播过程中的失真。面对这些问题,本文从技术和人文两个角度进行了应对之策的讨论,特别对于人文角度中的个人用户,提出了若干实用的防范对策。

关键词

大数据 云计算 物联网 隐私 社会性问题

引言

随着物联网、云计算、社交网络、社交媒体以及信息获取技术的飞速发展,数据正以前所未有的速度迅速增长和积累。据统计,平均每秒有200亿次谷歌搜索,Facebook每天共享的信息超过40亿条,Twitter每天处理的推特数量超过3.4亿。除了这些社交媒体产生的数据之外,科学计算、医疗卫生、金融、零售业等垂直领域也有大量的数据不断产生。2012年全球信息总量已经达到了2.7ZB ,2015年这一数值预计会达到8ZB。

数据是人类社会最重要的财富,无论是学术界还是产业界都把大数据作为当前核心关注点。在学术界,图灵奖获得者Jim Grey在实验、理论和计算机三大范式之外,提出了科学研究的第四范式,即以大数据为基础的数据密集型科学研究;2008年《Nature》杂志推出了大数据专刊对其展开探讨;2011年《Sciences》也推出了类似的数据处理专刊[1]。产业界更是大力研究大数据,抽取大数据背后的模式,挖掘出知识以供商业决策。国内顶尖的互联网公司百度、阿里巴巴和腾讯纷纷成立了大数据研究中心、商业智能等部门进行大数据技术的专门研究。同时,许多国家把大数据提高到了国家战略的高度,2012年3月,美国政府宣布将投资2亿美元用于启动“大数据研发倡议”,旨在从海量和复杂的数据中分析萃取信息的能力,这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大技术发展战略。继美国率先开启大数据国家战略之后,其他各国也随后跟进,已经或者即将出台相应的战略举措[2]。

大数据时代带来了无限的机遇,同时也带来很多挑战。除了技术上的挑战和革新之外,带来的社会性问题同样不可忽视,有些甚至已经开始带来了严重的负面的影响。如美国中央情报局前雇员爱德华斯诺登向国际媒体披露了美国的“棱镜”计划,揭开了美国对他国信息监控的冰山一角,也在全球掀起了关于隐私危机的轩然大波。再如现在微博上,各种自媒体发布大量虚假,甚至是恶意的信息,有意操纵大众舆论,致使舆论风向总是在各种谣言、辟谣中左右摇摆,这种信息垃圾会造成无法估量的恶劣影响。以上两个实例也是大数据背景下社会性问题的两个突出表现:隐私问题与可信性问题。

面对以上两大类问题,需要从技术和人文两个角度双管齐下,制定应对之策。

大数据概述

大数据的特性除了数据总量“大”之外,我们还需要注意数据多样性的来源以及数据背后的价值。

随着移动互联网、智能穿戴设备、智能家居、物联网的发展,大数据的来源已经不限于计算机和互联网,而且来自于更加贴近人们生活、更加涉及人们隐私的各类传感器。 人们常说乔布斯重新发明了手机,传统意义上的手机是一个通讯工具,可以用来打电话、发短信,所以诺基亚时代的手机被称为“功能机”。乔布斯打破了这个功能性的定义,他把很多通信功能之外的传感器整合入了手机之中,例如GPS、陀螺仪、光感应器、摄像头等等,这些传感器与传统的功能机整合在一起,加上操作系统的支持,构成了“智能手机”。智能手机会不停收集用户的位置信息、手机的使用信息,上传到各类应用的服务器进行分析处理,提取出用户的行为模式,为用户提供个性化的服务。

Apple Watch刚刚上市,与iphone是同样的原理,它把各种更加贴近人体的传感器整合到了手表中,例如心率计、海拔传感器、电子体温计等。这些涉及身体健康状况的数据更加敏感,更加隐私。

从正面来看,更加丰富的数据来源、更贴近人的数据可以带来更个性化的服务;从反面来看,如果泄露,也会造成更严重的隐私危机。

大数据本身并不具有现实的意义,它只是收集的原始资料,真正有意义的是大数据背后的“信息”。现在计算机领域最核心的研究方向是机器学习、数据挖掘和知识发现,旨在从繁杂的数据中萃取出模式,分析用户行为。例如,人们在使用淘宝或者百度等搜索引擎搜索某件商品或者关键词后,在浏览其他网页时会看到大量相关商品的广告,这就是浏览器和淘宝等系统收集了用户离散的行为点,进行模式抽取和匹配后,分析出用户的兴趣点,然后进行精准的广告投放,亚马逊、京东等网站的“您可能感兴趣的商品”、“相关商品”也是同样的原理。2012年2月16日《纽约时报》报道Target公司有一个分析项目,可通过数据挖掘的方法确定顾客是否怀孕。该公司将购买与妊辰有关物品的优惠券送给一位少女,少女的父亲得知后非常愤怒,痛骂公司经理。Target公司的做法也引起人们的愤怒和恐慌[3]。

麻省理工学院斯隆管理学院的经济学家Erik Brynjdfsson认为,不管是商业、经济或其他领域,基于经验和直觉的判断将不再流行,数据和分析才是决策的基础。政治上,奥巴马选举就广泛地使用了大数据相关技术,从而成功连任:在动员投票时,其竞选团队使用了Facebook,在人们下载App时,都会得到一个推送信息,推动他们登记参选;并且通过数据分析后,放弃地方新闻的广告时间,通过购买一些非传统类剧集,如《行尸走肉》之间的广告时间,成功定位迈阿密35岁以下的女性选民,电视广告效率提高了14%;同时,通过大数据分析,还帮助竞选团队占领竞选死角,如奥巴马到社会化新闻网站Reddit回答问题。

政治领域尚且如此,现代经济活动更是离不开大数据这一“未来的新石油”。传统零售巨头沃尔玛,通过数据挖掘重构了整个供应链,肯德基、麦当劳的精确选址也离不开数据的分析。

大数据技术的数据来源越来越贴近人体,越来越私密,现在也已经有数据挖掘等手段萃取数据背后的价值。

大数据技术中的社会性问题

与所有技术一样,大技术本身本身无所谓“好”与“坏”,因此从伦理学的角度来看是“中性”的。然而使用大数据技术的个人、公司有着各自的目的和动机,中性的技术在通过使用发挥作用时,会产生“积极”或“消极”的影响。然而值得注意的是,大数据技术有一种强制性功能,会通过产生和处理海量数据、多样的数据,改进产品设计、研发、销售和管理行动(个体化的产品和服务),推动公司或机构进一步、更完全地进入个人生活,并产生更深的影响,甚至改变像身份、隐私等术语的传统意义已经改变我们的社会、经济、政治和文化生活[3]。而且,与所有新技术一样,大数据技术也将产生意料之外的风险。撇开技术角度,大数据技术带来的社会性问题或风险主要体现在隐私问题和可信问题。

隐私问题

从2中提及的大数据技术的两个重要特性中可以看到大数据的敏感性和隐私性,因此,如果大数据没有被妥善处理的话,会给用户的隐私造成极大的伤害。隐私问题一方面来源于隐私信息的直接泄露,一方面来源于对非敏感数据的挖掘。

隐私信息的直接泄露包括如下情况:登录密码设计太简单,被轻易破解,从而导致一些信息的泄露;或者是电脑中了木马病毒,从而导致账号被盗。这些都可以通过提高个人警觉和提升密码复杂度防止这些现象的发生。

还有一类信息泄露由系统开发者的不严谨和安全意识不强导致。去年爆发出CSDN等知名网站采用明文进行密码的存储,而没有通过加密。黑客们使用这些明文的账号密码去微博、12306甚至网银等网站进行尝试,从而导致很多账号被盗,因为很多用户为了记忆方便,都是一个账号打遍天下。这在技术上称为“撞库”,这需要在技术上重视数据安全与加密问题。

除了隐私信息的直接泄露外,更大的威胁在于数据挖掘大数据背后的用户特征。因为这些数据表面上看是零散而片面的,人们感觉不到直接的威胁,但是量变引起质变,这些数据累积起来之后会带来更加严重的威胁。

以前大数据技术不是很发达,没有办法通过计算机自动分析和挖掘,所以需要“人工”去处理,这才有了“人肉搜索”,通过用户在互联网上留下的零散的、片段的使用痕迹,从而挖掘出用户在现实中的各种信息,如真实姓名、电话、住址等。

随着数据挖掘技术的革新、“深度学习”技术的发展,大大提高了机器的学习能力,计算机现在可以自己在无监督的环境下学习视频、图片、文本等信息,从海量数据中抽取模式,提升对未知信息的辨识能力。“百度大脑”计划在不断地学习之下,其智力已经相当3岁小孩,而且计算机的记忆是永恒的,而不存在人类的“遗忘”问题,其学习速率将是指数级别的增长。

试想一下,人们现在网上每发一条微博、分享一条朋友圈信息、和朋友进行QQ聊天、搜索一个商品,这些数据统统会进入一个无限的大脑中,被分析和学习。 社交网络分析研究表明,可以通过大数据中的群组特性发现用户的属性,例如通过分析用户的Twitter信息,可以发现用户的政治倾向、消费习惯以及喜好的球队等。例如计算机系有研究,利用微博粉丝之间的关系以及利用微博内容进行数据挖掘,分析用户的职业、技术倾向以及人脉圈,作为新一代的社交招聘平台,由于人们在日常生活更为放松,所以比一般正经的伪饰过的简历更能分辨候选者的能力,取得了一些成绩,已经有公司利用这些信息进行真实的招聘。但是这些数据的取得没有任何的协议或者告知用户,而是通过纯技术手段进行的网页爬取。

在《美国队长2》这部电影中,九头蛇利用大数据来分析、识别所有对其组织有威胁的人,企图一次性抹杀,这些都已经成为了事实。

在“棱镜门”事件后,NAS局长亚历山大表示,“棱镜”计划在打击恐怖分子上扮演了重要角色。他表示,该计划已经帮助挫败了目标在美国以及海外的数十起恐怖袭击。他援引两大例子力证其观点。一是阿富汗裔美国人纳吉布拉· 查兹试图在纽约实施自杀性爆炸袭击。 另一则为巴基斯坦裔美国人大卫黑德利对印度孟买 2008年发动的恐怖袭击进行监控支持,袭击导致 160人死亡。 基斯还表示将尽快公开那些有助于阻止恐怖袭击的信息。 无论出于什么目的,这都反映出大数据时代下的隐私危机,也许再过若干年,已经没有“隐私”这个词语存在了。

目前用户数据的收集、存储、管理与使用等均缺乏规范,更缺乏监管,主要依靠企业的自律,用户无法确定自己行为数据的用途,而在商业化场景中,用户应该有权力决定自己的信息如何被利用,实现用户信息的可控保护,用户需要自行决定信息何时以何种形式披露,何时被销毁。

可信问题

关于大数据的一个普遍观点是,数据可以说明一切,数据本身就是事实,但实际情况是,如果不仔细甄别,数据也会欺骗。尤其被不法之徒利用时,会造成严重的社会动荡。 可信问题主要来源于两点,一是数据在一开始就是有意捏造的;二是在传播过程中逐步失真,经过若干次转发和传播,差之毫厘谬以千里。

对于第一点,现在普遍能看到的就是刷信用和刷评论,在电商网站尤为突出。淘宝网店的信用很多都不是自然累积的结果,而是商家雇佣水军去进行实际无意义的交易并给与好评,从而提升店面的信用;淘宝本身甚至也有类似的工具和服务,通过在淘宝直通车充值,人们在搜索商品时,本店的商品会排在前面,从而让更多的人看到,根据点击次数进行相应扣费,这类似于百度的竞价排名。淘宝、百度等数据发布方理应在发布前进行必要的审核和尽职调查,以防止非真实甚至误导性的信息出现,无论他们有没有开展对应的工作,效果是显然不理想的,淘宝一直深陷假货门,而百度也一直深陷虚假医院信息推送等丑闻之中。

对于第二点,在数据的传播过程中的失真问题可能由技术原因导致,也可能由人为偏差所致。技术上,以图片为例,为了网络传输的效率,用户在上传图片时,是经过压缩的,所以经过若干次的上传和下载后,一个图像会严重失真难以分辨。

在传播的过程中,数据和信息很可能因为人为偏差导致失真。例如,在转发微博时,往往人们会加上自己的主管理解与态度,而这些也许会给下一位读者造成误导和曲解,这种情况在社交网络的病毒式传播中变得异常显著,大家可能会有感觉,很多时候,都不会去关注原帖本身,而是转而看各人的评论,评论纷杂不一,更有趣味性,这也是信息快餐化的弊端。人为偏差的另一方面来源于每个节点都可以对数据进行修改,而数据接收者也许根本无法分辨是否已经变动过。例如一个文档,几个人之间传播,也许有人自行修改后再进行的转发,而后者不知道这文件是否是本来的。

问题的应对

对于隐私问题和可信问题,可以从技术和人文两个角度进行强化,以抑制其负面影响。

技术上,需要强化数据加密技术,包括发布时加密、传输加密,还需要强化防火墙技术,防御黑客攻击,确保数据不会直接泄露。

人文上,需要从个人和社会两个角度进行强化。

个人角度,需要强化个人的防范意识。

  • 密码要复杂,按时更新,采用手机、邮箱等密码保护手段,不同系统使用不同的密码以防“撞库”。

  • 深刻意识到零散的数据可以保罗万象,数据挖掘可以提取出用户的行为特征、性格特征等极其隐私的信息,对于敏感信息不要随意发布到社交媒体上;微博、微信、QQ、支付宝等系统包含大量个人敏感信息,现在很多系统都可以利用微博账号、微信账号、支付宝账号进行直接登录,在授权时,一定要认真确认授权内容,以防敏感信息被泄露。

  • 使用谷歌、火狐、Safari等主流正规浏览器,杜绝使用各种极速、所谓的安全浏览器,防止访问信息和账号登录信息被泄露。

  • 在使用购物网站、网银网站时,要注意链接地址,防止进入钓鱼网站陷阱。

在社会的角度,需要在法律、法规的角度强化数据获取、存储、传输、处理、应用等各个环节的规范和监管。例如,淘宝、百度等作为信息的发布方,到底要负责到什么程度,在发布前进行何种级别的尽职调查以防虚假信息肆掠?各数据中心作为数据传输的节点,又要采取哪些手段和措施保证在传输过程中不泄露、不被污染。当大数据被用来进行用户行为提取等分析和应用时,需要何种程度的授权?法律、法规问题不一而足,不再展开和赘述。

参考文献

[1] 冯登国,张敏,李昊. 大数据安全与隐私保护. 计算机学报, 2014, 37(1): 246-259.

[2] 王文超,石海明,曾华锋. 刍议大数据时代的国家信息安全. 国防科技, 2013,34(2): 1-5.

[3] 邱仁宗,黄雯,翟晓梅. 大数据技术的伦理问题. 科学与社会, 2014, 4(1): 36-49.

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正确对待过往的经验

“黑天鹅事件”可以认为是对归纳法的批判,因为它揭示了归纳法必然的缺陷。如果一个人的思维是基于统计或者基于归纳,或者说是一个历史决定论者,那么,在他的世界里肯定充满了“黑天鹅”,或者会不停闹“从三到万”的笑话。

首先,我们要对平等地对待过往的经验,很多时候,人们都会倾向于常规性的经验,而刻意忽视那些异常或者较少的经验,因为这会让他们更加容易归纳,并去预测,虽然这也意味着预测往往是错误的。

当我们承认不确定性,不再刻意去做预测之后,我们就失去了满足自我膨胀欲望的机会,能让我们看到那些沉默的证据,也就是那些被统计和归纳忽略掉的东西,这有助于我们收集更多的信息,也会让我们意识到,有时候那些本被过滤掉的小概率经验往往起到主导作用。

其次,我们要更倾向于模糊的判断而不是一个精确的结论,因为精确的结论往往会陷入预测的谬误之中,而模糊的判断指明了方向,但是没有严格规定必然的路径,让我们更能应对自如,随机而动。

最后,我们需要正确地区分正面的意外和负面意外。“黑天鹅事件”的描述一般都倾向于负面,但其实这只是一个理论在大众化时的必然扭曲,“黑天鹅事件”其实是中性的。我们需要冷眼观世界,在全面了解信息之后,我们可以做判断,分析各种可能,进行充分地准备和应对,如果是正面的意外,那我们要将自己置于其范围之下;如果是负面的意外,我们要做规避的准备。

总结而言,就是我们要全面地客观地收集历史经验,进行模糊性地决策,然后针对各种可能,分辨出正面和负面,进行充足地准备。

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科学非真理

外星人问题的不同表述具有不同的“可证伪性”。

如果把外星人问题表述为“不存在外星人”,那么这个问题是可证伪的,因为我们可以假定“某颗尚未探知的星球上有外星人”或者“存在某种未知形式的外星人”,那么在逻辑上就有了可证伪的可能。

而如果把外星人问题表述为“外星人是存在的”,那么这个问题是不可证伪的,因为除非我们真的发现了外星人,那么证明这个命题是真的,我们无法证明这个命题是错误的,所以这种描述不可被证伪。

在科学哲学的范畴中,波普尔用可证伪性来作为科学与非科学的分界,于是,“不存在外星人”就是一个很好的科学命题,人们可以提出各种假说,然后通过证伪来进行错误消解,进而产生新的问题,随着问题的深入,对问题做尝试解决的理论的正确性越来越高,而形成知识。科学知识的积累不仅仅是数量上的增长,而应该是新理论代替旧理论的质变。

而对于“外星人是存在的”这个命题,在科学哲学中被判定为了非科学,所以在科学研究中,这个命题是无意义的,但是需要注意的是,这个评价是在科学哲学这个限定条件之下的。“不可证伪”的命题或者非科学命题本身并不是没有意义的,它就算不是科学命题,没有科研价值,但是在某些非科学领域或者非自然科学领域,例如哲学之中,依然有讨论的意义。

实际上,在接受卡尔波普尔用不可证伪性作为区分科学和非科学界限的同时,也就是同时承认了科学不再等价于真理,非科学也不再具有贬义性。科学从一个形容词变成了纯名词,是否划分为科学不是决定一个理论正确与否的标准。

自然辩证法 Comments

蜡烛和激光 - 《穹顶之下》观后感

当各种媒体被诟病为“官媒”、“喉舌”时,网易新闻自诩为“有态度的媒体”,让人眼前一亮,很多人欣赏这种“不做官媒”的“有态度”,但真的是这样吗?既然是有态度,肯定是有主观性的意见和引导,或者偏向“官方”,或者偏向于“批判”,其实本质上还是在使用媒体资源去驱动和引导大众,编辑的主观意见、深度水平不一,有时引导也会变成误导。在我看来,媒体人真正需要的不是“有态度”,而应该是“无态度”,即时地播报时事,客观地纰漏信息,然后把思考留给大众,可以有一些评论,但是绝不能混淆在客观的信息之中,那是不负责任的行为,是画地为牢地影响他人思想。

大众在黑暗中需要光亮,但这种光亮应该是蜡烛,四散希望的光芒,而不应该是主观控制方向的激光,这让我想到激光制导的导弹。

铺垫太多,但是《穹顶之下》正是给我了“激光”的感觉。

诚然,柴静能够以媒体人的责任心和态度去自主地投资来挖掘雾霾这个问题,让我看到了久违的光亮,这不正是现在乌烟瘴气的舆论界的一株出淤泥而不染的莲花吗?并且其中收集了大量的有价值资料,有十年前她在央视的采访资料,也有对很多关键人物的采访信息,让我了解到了很多以前不曾了解的因素。

但是,这些宝贵的资料都是精心安排下的,《穹顶之下》一开始就不是只为了挖掘这个现象背后的因素,不是只为了让大家知道问题的严重性,而是一开始就带着很强的目的性,她要靠自己来影响政策,剑指能源改革,有消息说其实片子后面还有一段,是直接对体制的抨击,那么,我就不禁怀疑那些信息是否都有断章取义之嫌,以前采访也只是片段,对重要人物的采访也是截取只言片语,而这些切分,都是在其明确的主观目的之下的,也就是说,我们看到的,是她想让我们看到的,她是一束激光。

如果是这样,那和“官媒”有何区别。大众依然是一叶障目,只是被动地看到。就像“洞喻”,大众依然是被绑着,背对洞口,只看到外面主导者愿意让我们看到的表象。所以,去推敲片子中的细节,是否科学,是否真实,实际已经没了意义,量变可以引起质变,若干真实片段的剪辑,可以合成大相径庭的效果。

感谢柴静给我们带来了《穹顶之下》,让我们意识到雾霾,环保的重要性和当前局势的严重性,也让我们看到了不一样的观点,敏感的观点。但是,我不欣赏这种主观性的引导,我们需要的是带来光明的蜡烛,而不是一枚激光制导的炸弹。

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李莎奖学金

今天是11月15日,是我和李莎在一起的8周年纪念日。

去年的今天,7周年纪念日,我们领证了。

今年,我们决定在这一天一起做件有意义的事情,从今年起,每年拿出5千,捐给5位母校安化二中的学生,无论是奖励还是帮助。

能力有大小,但是社会公德心不能丢,有时候吃顿饭就是几百,对于有些学生来说,几百可能就是雪中送炭了;

更重要的是,一路走来,从二中毕业已近10年,各种教训和经验,深知从山冲里面走出不易,例如填志愿、例如学习方法,如果有过来人的交流,恐怕事情会顺利很多,所以也想用这种形式,建立一个纽带和联系,不在于钱,而在于多交流,多一些引导和帮助。

如果这是“奖学金”,那就叫“李莎奖学金”,这也是我送给她的礼物。:)

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Ch1.人造与天生 读书笔记

人类将无法控制创造物,人造世界将会失控。

人造和天生是融合的;融合过程中,人造物吸取自然逻辑,具有生命属性,会变成“活系统” ;“活系统”具有难以想象的力量,群体智慧有无穷的创造力,人类将无法控制。

人造和天生是融合的

人造和天生的融合,一方面是一种需要,另一方面,两者的本质本来就是相同的。

从某种程度上来说,是现有技术的局限性迫使生命与机械联姻,为我们提供有益的帮助。 钟表般的精密逻辑-也即机械的逻辑-只能用来建造简单的系统,而真正的复杂的系统,需要一种地道的非技术逻辑,也就是自然的内在逻辑。 到目前为止,原属于生命体但却成功被移植到机械系统中的特质有:自我复制、自我管理、有限的自我修复、适度进化以及局部学习,将来还会有更多特质被人工合成出来,并转化为新的东西。

为了实现越来越复杂的系统,人们把越来越多的自然逻辑输入机器的同时,也把技术逻辑带到了生命之中。

例如,生物工程,改良胡萝卜与奶牛;基因工程,更是定向的人工进化。

机械与生命体之间的重叠一年年增加,“机械”和“生命”这两个词的含义在不断延展,直到某一天,所有结构复杂的东西都被看做机器,而所有能够自维持的机器都被看做有生命的。

人造物越来越像生命体;而生物越来越工程化,其实就会发现,他们其实本质就是相同的,是融合的。

“活系统”

自然绝不仅仅是一个储量丰富的生物基因库,还是一个文化基因库。

人造和天生的融合过程中,也是人类在创造复杂机械的进程中,一次又一次回归自然去寻求指引。

最终,人造系统和生命系统都会具有生命属性,都是“活系统”。

“活系统”无发驾驭

我们创造出的东西也会具有“活系统”的能力:学习、适应、自我治愈、进化。这是一种我们难以想象的力量。

而数以百万计的生物机器汇聚在一起的智能,会形成缓慢而宽广的创造力,某天可以与人类自己的创造能力相匹敌。

人类会发现,人造世界与天然世界无异,也随之失去我们的控制。

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