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。
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三角形高計算機 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
AI、物聯網和混合雲是未來 IT 的三駕馬車嗎?
上午1:00:00
3S Market 資訊中心
RFID世界網
想打造這個技術聯盟,唯一的手段就是藉助一種混合多雲平臺。但那又是什麼樣子的呢?
未來的資訊科技系統,日益專注於資料在哪裡生成和處理、資料如何提供和收集,以及這些資料移動起來有多快。找到一條最高效的路徑是關鍵。
兩個最重要的趨勢是物聯網和人工智慧(AI),兩者相輔相成、密不可分。簡單來說,物聯網就是眾多裝置交換,來自眾多資料點的資料,這些資料在眾多平臺上,以眾多方式來加以收集。這些資料要迅速分析,在大多數情況下,要傳送到下一個層面以便進一步處理。
與此同時,AI就是以程式設計方式處理這些大數據,做出即時的、對時間敏感的決策。要打造這個技術聯盟,唯一的手段就是藉助一種混合多雲平臺。為AI和物聯網提供最高效路徑的混合IT基礎設施的幾個要素,成為了將帶來商業優勢、創新和未來「雲中雲」(cloud of clouds)的那些技術的基礎。
物聯網和計算邊緣
我們身邊好多裝置,在被認為是現代企業和消費者空間的邊緣這個地方,收集、分發和處理資料。更進一步,所有這些資料必須在立即控制範疇之外的空間,迅速加以分析、收集和傳輸。
這番努力需要滿足異常苛嚴的要求:分散式收集和儲存最接近資料來源的資料。
這意味著,物聯網邊緣和這些系統中發生的計算事件,是自動化及其他新興趨勢的焦點。這些元素是未來計算架構,進一步創新的主要催化劑,那是由於日益智慧化、互動式的裝置數量激增,邊緣在不斷外延。
物聯網的邊緣必須通過可以驗證、建立和拆除連線的分散式連線,呈現實時事務,沒有中央控制機制。至少,基本原則對延遲,開始帶來操作問題之前資料,可以移動到多遠作了限制。邊緣即切實可行的邊緣有多遠?
協同運作,這背後的邏輯完全是AI。資料生命週期、資料流動、資料分類、報告和物聯網的無數方面是由AI的智慧決定的。
AI無所不在
AI不是好萊塢電影,希望我們相信的那樣,是一些自我感知的機器人,但它可能似乎直接來自科幻作品。現在,AI技術早已遠離了初期的炒作階段;想要找到它,你得認識到這點:這種技術旨在學習、適應和辨識模式,並大規模地模擬人類智力。
你要做的就是看看外面的自動駕駛汽車:從全自動汽車到飛機上的自動駕駛系統,它們能在片刻之間做出智慧化決策。
AI和物聯網是共生關係,瞭解兩者之間的關係非常重要。AI需要海量的計算能力才能執行,而在許多情況下,這個要求只能透過裸機計算能力來得到實現。
速度和效能很關鍵,因為瞬間所做的決策生死攸關。此外,AI引擎做出的決策要迅速而準確地,反饋回給物聯網裝置。這方面的例子包括如下:
1. 無人駕駛的自動駕駛系統,可以檢測挽救生命的情況(比如洪水),重新規劃交通路線、發出警報,避免事故。
2. 醫療裝置可以自動為病人心臟除顫,向最近的醫院傳送急救訊號。
3. 自動化農業聯合收割機可以避免撞上走散的動物或牛群,及時提醒農民。
4. 信用卡詐欺檢測。
5. 來自視訊服務的點播推薦。
蘋果的Siri技術和亞馬遜的Echo生態系統,做出超快速的決策,決策在端點上體現出來。
這樣的例子還有很多。從上述例子中可以看到,AI不僅要求速度快,還需要大量資料,而AI系統將以程式設計方式,處理海量資料,從而做出即時決策。AI竭力實現程式化推理和自我糾正,最終實現學習。企業環境下,具有無限的潛在優勢和好處。
其中,AI能夠:
1. 幫助減少整個企業組織的人為錯誤
2. 管理大量資料
3. 傳送員工的工作流程
4. 支援公司企業的數字化轉型
5. 大大有助於提供無縫的客戶體驗
AI技術日益通過第三方軟體,和現有軟體工具中的功能被引入進來。AI和物聯網設計成為了企業的藍圖。
混合多雲帶來顛覆
要是缺少一種支撐性的平臺和架構,物聯網和AI根本不可能融合。這時候,混合多雲有了用武之地。所有公司(甚至是從事同一行業的公司)展現了獨特的技術基因,這種技術基因是為各自的業務要求和發展情況打造的。
混合多雲是一種顛覆性的技術發展和商業機會。想了解這個顛覆力量,就要了解混合模式、物聯網和AI之間的關係。
混合雲平臺為物聯網-AI環境帶來了諸多最關鍵的優勢,其中包括:
各種形式的儲存:混合云為AI和物聯網的構件度身打造,可能有眾多不同的儲存層,比如即時、歸檔、冗餘和分散式等儲存層。沒有哪一個雲能做到這點。儲存的資料可以由AI引擎快速、程式化地訪問,並透過機器學習逐漸加以豐富。
比如說,你可能使用AWS S3儲存來進行歸檔,使用異地SAN儲存來滿足高效能要求。
通過為AI關聯各個資料來源,迅速處理資訊,迅速豐富資料:資料在裸機上處理起來速度最快(因為障礙最少),並在這個核心與伺服器的原始處理能力之間跳轉。裸機伺服器叢集仍是AI處理的最佳構件。
為應用程式提供定製的安全性:確保應用程式安全是企業的一項重要使命,在集中式場景下尤為如此。歸根結蒂,最近新聞媒體上的安全洩密事件與使用者未妥善使用AWS系統有關,因而暴露了祕密資訊。
從根源來分析諸如此類的安全事件,許多程式缺口(procedural gap)歸結為知識缺口(knowledge gap)、培訓和技術。核心混合資料處理可以實現公共雲環境中根本沒有使用的企業控制、報告和審計等要素。
混合雲無極限
我們生活在這樣一個時代:在某個地方,雲似乎以某種方式處理每次互動、交易和溝通。世界上幾乎每個應用都使用雲作為其整合架構。明天的資訊系統將變得更專注於在種類越來越廣泛的裝置上提供實時體驗。
按照舊規則,比如摩爾定律、寬頻增長規律以及定義計算機服務行業的其他線性趨勢,創新只能隨著時間的推移才能實現。由於混合雲技術,不再是這樣了。
物聯網、AI和混合雲是同一個三角形的三條邊,是同一條凳子的三條腿,是IT界的三位一體。這三股力量將共同提升資料的地位,成為現代應用創新的核心。
對當前應用為王的這個世界而言,未來無極限。混合雲不僅僅是一種平臺。它是由戰略打造的,是一種領先的技術解決方案,是一種神奇的架構,最重要的是還有望構建未來。
影片:https://youtu.be/jg4AaB32Xkc
ファームノートの挑戦。Internet of Animals で切り拓くこれからの農業 | AWS Summit Tokyo
附圖:愛瑪麗歐機器人可一秒鐘內偵測並辨識人臉,並可同時辨識超過100人
資料來源:http://3smarket-info.blogspot.tw/2017/10/ai-it.html
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