言论

去你的皮卡丘?/郑喜文

Pokemon Go是一个很成功的商品,它与全世界最多人阅读的无字天书——“面子书”有个很相似的地方——在如此现实的世界里打造了一个如此虚拟、私密却又可以和很多人互动的世界。

这游戏掳掠了许多玩家的芳心,也招惹了许多旁观者的抨击,令我想起另一个现象——刺青。



刺青,是会上瘾的。

不说不知,许多时候,上瘾的原因在于那个“痒”——在完成刺青图案之后,有关地方必须包扎约末2周,以避免伤口发炎,影响刺青图案——就这两周的时间,伤口会有种隐隐的略略的痒,那个“痒”在呼唤你的抓,而你知道你不能抓,于是你轻轻的呵护着它,而这呵护,又产生了另一种很舒服的“痒”。

就是这个痒,让许多人一而再的刺青,而不知情的旁观者,则一而再的摇头——这情形像不像“宝可梦去”? 

我初中时期曾迷恋“皮卡丘”卡通,向往那忠诚的主仆关系,钟情那讨喜的造型,现在回想起来,这一切好像都没有对现在的我造成任何正面或负面的影响——我还是不喜欢养宠物,甚至很怕狗;没有成为漫画家,也没有很合群(饲养电子宠物的游戏必须与他人互动)。

成年人该有担当



而我最早期接触的“书籍”是漫画版本的《卫斯理》,随后延伸至卫斯理系列小说、金庸等,从此沉浸书海,最没想到的是,之前花了不少在买书上,而现在写稿还可以挣不少钱。

虽然卡通没有丰盛现在的我,然而却丰富了我的童年;而漫画,却是把我送进图书馆的阶梯——沉迷于某件事情究竟是好是坏,当下谁人能说得准呢?

奈何,这一准则,好像无法套用在“成年人沉迷网络游戏”上。

问题不在于“网络游戏”,而是你是“成年人”——成年人就该有成年人的担当,医生尚且有早晚两班的更(政府医院及私人诊所),阁下你确定你还有挥霍的本钱?

压力很大?非常认可。

然而,何谓压力?压力就是在进行一些自己不是很擅长的事时所表现出来的“力不从心”的焦虑,那种知道应该怎么做却又做不到的“眼高手低”,然后为了解决压力,于是你晚上一头栽进游戏里?

许多事情,都得让自己上瘾了才过瘾,没有那种狂热,几乎什么都办不成,奈何这种“狂热”只能体现在一两样事情里头,而许多人选择了将之耗损在虚拟的世界里。

为游戏错过“当下”

许多沉迷网络游戏的玩家,只要一有空隙,就打开相关游戏,跟进进度,提升装备什么的,眼前是什么风景已变得不重要——他们错过了许多“当下”,而他们不知道——当然,价值观不同的人,会告诉我的“不迷恋”,同样错失许多“虚拟的精彩”。

很多人说,Pokemon Go成功让很多人“走出户外”——虽然从来只有人牵着宠物散步,而现在是被宠物牵着走路,然而,连马路也不看的“走出户外”有什么意思吗?

凡事都有利弊,真要玩的,实在不需要找出它的“好”,反正注意安全,高兴就好,然而,这个世界上实在还有许多很值得我们去花时间的地方,如家人,如好友,如事业及很重要的——你的理想。

Pokemon Go只是其中一个引诱,在它诞生之前,你的时间花在哪里? 我相信,在它离开之后,你的时间也还会花在同一个地方。

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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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