言论

轮回中的明天,过去了的未来/郑喜文

今天是2016年最后一天,回顾往昔是“指定动作”,也是瞻望未来的最佳时刻。

只是,除非你有一些“技术性突破”,否则你会发现,每一年好像都过得差不多——换了公司,换不了工作;关系递进,女友成了老婆;赚了一点,花掉的很多——看似发生了很大的变化,然而所有事情其实只是在我们所拥有的基础上增加或递减而已。



事情一定会有变化的,变好还是变坏就得看我们的道行——如果你往“越来越好”的大方向努力,即使是匍匐前进,情况一定会有所“改善”;反之,则“有所改变”——大方向不对的话,做得越多,事情也许只会变得更糟。

我们的国家仿佛就是这样的。马来西亚距离2020年所谓“先进国”的宏愿只有三四年之遥,基薪还纠结在一千几百,时薪还停留在四五块钱,大学生徘徊于2500令吉,这些都算了。

现在,连没有清真认证的蛋糕都不能带进麦当劳?

我所就职的公司也有类似“不能携带含有猪肉成分的食物进去”的规矩,因为这会影响工厂的“清真认证”,只是,别忘了大多数的佛教徒及印度人都不碰牛肉,于是,牛肉在我公司也渐渐地被“禁止出现在官方场合”了。

矫枉过正



我觉得这都是“符合民情”的要求——“不在清真餐馆食用含有猪肉成分的食品”原本就是我国的“社会契约”,那是合乎常理也合乎逻辑的,只是,当你把标准提高至“没有清真认证的食品就不能带进来”的时候,它就从食物层面的问题,变成生活方方面面的课题——“没有清真认证”的东西实在太多了——这在某种程度上也反映着,很多东西都不需要清真认证的。

这就像近来某巴士公司打算推行男女分座,夫妻必须出示结婚证书才能坐在一起的措施一样滑稽。

人家要坐在一起,关你毛线事吗? 

麦当劳瞄准回教徒市场,在商言商,这是无可厚非的,只是,当这件事情被完全彻底的落实了之后,又有什么好处呢?回教徒会食用得更为放心吗?

不对啊,难不成回教徒不知道麦当劳是清真的?还是在麦当劳发生了很多次“父母带过来的蛋糕很明显的含有很多不清真的成分和配料”?

如果事情不是这样,(老天爷,到底有谁看过孩子生日时是吃猪油蛋糕的啊),你又担心什么呢?

这令我想起早前的“清真手推车”课题——动机也许没有“不怀好意”,然而实在是矫枉过正之至。

渐渐的,会不会蔓延至非食品类——清真蜡烛?清真打火机?不然有个清真蛋糕也无法许愿了呢!

这国情非常的“国阵”,尤其当大品牌如麦当劳也仿效的时候,只能说国阵很成功,国民很失败。

按照如此看来,马来西亚的明天只会是一场轮回,我们的未来就是过去了很久的过去,也许是三十年前,每轮回一次,事情就变得更糟一些,直至绝大多数的选民苏醒为止。

不止,苏醒了还要确保选区划分的合理性,以及不退色墨汁不会退色等一百几十个问题的妥当性。

这样的一个“新年”,除了恭喜发财,我也不懂还可以说些什么了。

反应

 

在商言商

我们与AI最相似之处/郑喜文

作者:郑喜文(大中华市场前锋队长)

特斯拉一出手,便知有没有。

这一次,马斯克不止带来了无人驾驶的汽车以及灵巧万分的机器人,它最激动人心的,还包括“比人类开车安全10至20倍”、使用成本低廉、自动清理和消毒,甚至当绝大多数人都选择自动驾驶之后,停车场(parking)会被“淘汰”而转化成公园(park)等让人恨不得立马成真的愿景。

让世界更美好,一直都是科技所该带来的边际效应。

特斯拉再一次具体地让我们感受到科技带来的便利(上车后即可倒头大睡),以及其安全性——有关这一点,虽然还有待进一步被确实,但马斯克在活动上提及,其无人驾驶的车子,都被演算法训练如何应对“马路上许多百万分之一的概率才会发生的事情”,而这也是人工智能(AI)最令人着迷的地方。

符合预期

它可以,也必须不断地学习,通过分析和统计各种数据、图像及演算法等,模拟人类心智并做出符合预期的决策,然后不断进化,这精进很达尔文,很人类。

而上面这一段的核心重点是“符合预期”。

符合谁的预期?主人、用家,就是阁下,你。

AI的高度,很大部分取决于用家的高度——创立并管理著全球最大的对冲基金创办人雷·达利欧在其著作《原则》当中有提及,他的成功有一半可以归咎于计算机所制成的“模型”,而从70年代手绘的草图到最新颖的电脑,目前需要演算的模型超过2亿个组合。

达利欧是玩大宗商品出身的,即使大学时期,他已经把谷物和豆类的种植面积、降雨量、种植周期、收成数量等在电脑里建立模型,并从中做出决策。

即使如此,他也曾经赔掉了所有。

从手绘到裂变出2亿个组合的模型——只要你想得到,并列入考量范围,电脑肯定可以算得出来,但,你可以涵盖的范围有多广?

持续学习

人类与AI最相似的地方,就是持续学习、进化,但人类有惰性,而AI却没有。

如果连虚拟世界里的小助手都在持续学习,身为主人的我们却反而奢望通过他们的持续学习而不再学习,这将会是发展AI最不合理的地方。

很多人以为,只要他学会使用AI即可,但如果使用者的水平不够,输入的数据不够全面,那他又怎么知道该如何判断AI的输出是否正确呢?

用很先进的工具为公司做出决策看似一件很先进又与时并进的做法,但,可取度和可信度有多少,往往取决于你眼界有多高,以及格局有多大。

水能载舟亦能覆舟,目前最火热的行业是科技业(人工智能),而裁员最为严重的也是科技业——持续学习,估计是所有行业避免被淘汰的不二法门。

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