言论

令人刮目相看的希盟政府/郑喜文

希盟政府在上任短短几个月之内,成功动摇了许多老百姓的信心。

尤其是站在最前线的媒体圈,大家都不敢相信眼前所发生的事。



就说统考文凭一事,尽管有的州属无条件承认,尽管副部长意气风发的说将在年底落实,然而最后却成为“要用5年时间研究”的“仓促论”。

好奇,为何是5年?如果研究少于5年就算仓促,那为何承诺的时候,却又如此坚定?而批评甚至奚落马华 “最后一里路” 的时候,更是如此无我的放肆?

如果研究也要5年,那落实是不是要15年?

我认为,最有杀伤力的并不是马智礼的“五年论”,而是许多华裔议员及部长以那巫统式的维护以及狡辩,还大玩翻译字眼,宁可选择相信整个中文媒体界都把字眼及意思给诠释错误,然后要大家稍安勿躁的等待奇迹在5年内发生?

直接把疑虑抛给马教长,要他进一步解释及阐明不就好了吗?



如果懒得纠缠,就按照这饱受争议的马来文告再出一份中文版本,不就一了百了?

只是,如果真有这么一份文告,是需要当事人翻译才可以完全理解的话,我估计那应该是当事人的水平问题了?

又,这一连串的风波发生之后,当事人并不怎么着急,反而是其他议员跳出来为当事人“喊冤”并解释?

到底里头是有多大的冤情,让我们亲爱的部长受委屈了,而自己是不能开口解释明白的?

效仿国阵空口说白话

在这一件事情上,希盟政府间接“灌输”了百姓好几个不要得的概念:

首先,只有上头说了算,而正副部长之间,似乎不曾沟通一样,这让张念群显得狼狈不已,不止,还大喊不公平,算不算当家不当权?

其次,原来希盟也效仿了国阵的空口说白话——用5年时间研究就是要等下一届大选的前夕才公布?要不直接说15至20年之间,反正国民团结事大,承认独中事小,慢慢研究不急?

统考一事沦落至此,实在遗憾。

希盟不仅证明了自己原来会失信、失礼又失衡,更间接印证了你的对手之前做不到的,都属“情有可原”。

百姓需要的并不是统考被承认,而是诺言被认真的实践——什么必须确保种族和谐受到重视?这是无稽之谈,更是老生常谈,一听到就火大的那种。

明明变了天,换了朝,改了代,门前的沟渠却还是一样的臭。

也是好的。

上一届是选党不选人,我相信下一届会是选人不选党,或出现更多废票以示抗议——巫统的素质大致分为“上至凯利下至贾马”,以及选择贾马的人;而行动党也分为“水牛与美女”,以及差派美女的领导,叫人情何以堪?

原来这就是民主的样子,原来这就是两权相害取其轻的后遗症,原来这就是两线制的重要性。

期待下一届大选,并不是出于想让统考文凭被承认、收费大道被废除,而是必须让搞政治的,在承诺之前深思熟虑,在赢得大选之后认真执行,如此而已。

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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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