▍思考框架是創造力背後的推手
我們心中,本來就有各式各樣的思考框架,我們思考的方式就是如此。這些思考框架有的簡單、有的複雜,有的精確、有的粗略,有的美麗、也有的邪惡。但不論如何,都會呈現現實的某些面向,協助我們提出解釋、抓住重點,做出決定。
例如,民主制度是一種思考框架,而君主制度也是一種思考框架。在商業產業上,精實生產(lean manufacturing)是一種思考框架,OKR(objectives and key results,即「目標與關鍵結果」,因英特爾與谷歌的先後採用而聲名大噪)也是一種思考框架。宗教是一種思考框架,世俗人文主義(也就是不信神的道德觀)也是一種思考框架。法治是一種思考框架,「強權即公理」也是一種思考框架。種族平等是一種思考框架,種族主義也是一種思考框架。
在我們的種種推理上,思考框架不但是重要基礎,而且應用極為廣泛。近幾十年間,從哲學到神經科學,各式各樣的領域都曾研究人類的思考框架,只是用來描述的術語有所不同,包括:模板、抽象概念、再現(representation)、基模等等。
時至今日,不論是硬科學或社會科學領域,多半都已經接受「人類透過心智模型來思考」的概念。只不過,這其實是相對晚近的概念。在二十世紀初,多半還只有哲學家在思考「人類如何思考」的問題。佛洛伊德對大腦的奧祕深感興趣,但他是當時的例外,而非常態。到了兩次世界大戰之間,像是卡西勒和維根斯坦等哲學家,則是以心智所操縱的符號與語詞為基礎,以此來認識心智。這確實是邁出了一步,讓人以更理性的方式來瞭解「認知」,但一切仍然只是理論,沒有實證。
等到第二次世界大戰之後,開始有實證科學家研究人類的心智—心理學家接手哲學家的研究,特別是開始思考大腦內部的認知過程。一開始,學者認為認知過程就像是嚴格的邏輯運算,但實證研究並無法支持這種論點。大約在1970 年代,「心智模型」的概念開始流行,眾人也開始認為人類的推理並非邏輯形式的運作,而更像是在模擬現實:我們評估各種選項的方式,是去想像可能發生的種種情況。
如今,這種觀點已經由許多心理學家與認知科學家經過眾多實驗得到證明。近年來,由於功能性磁振造影(fMRI)能夠即時視覺化呈現受試者的腦部活動,就連神經科學也踏入了這項研究領域。舉例來說,研究顯示,人類構思未來的時候,會啟動那些和空間認知與3D 思考相關的大腦區域。可以說,其實就是在有目的、刻意的做夢。
這項研究成果,讓我們對人類如何思考的理解,開始默默改變,瞭解了心智模型是人類認知的基本構件。不論我們任何的所見、所知、所感、所信,都始於我們對宇宙萬物的思考方式。我們如何理解世界,會受到我們「相信」世界如何運作所影響,包括:事情為何會發生、未來會如何發展,以及如果我們採取行動之後又會如何。
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▍「解釋」帶來的好處
因果框架要求一切必須有說得通的解釋,這點除了讓我們得以歸納類推,也讓我們得以學習。這是一項重要特點,而且也是一項相對較新的發現。一般來說,學習是發生在得到資訊的時候—聽到老師講課、看到書上的描述、或是學徒動手修修補補的時候。但在做因果解釋的時候,那位提供資訊和解釋的人其實也在學習。這項觀點是由普林斯頓大學心理學教授倫布羅佐(TaniaLombrozo)提出,她是這個學術領域的熠熠新星,引領著一套關於「解釋」機制的新科學。
倫布羅佐從大學時期開始,就發現不論在心理學、社會學、哲學,處處可見關於解釋的想法。雖然這似乎就明擺在眼前,但事實證明,關於「解釋」這件事本身,科學界的研究都還不夠深入。舉例來說,為什麼我們會覺得某些事值得解釋、又有某些事不值得解釋?解釋能讓我們如何有所成就,或者如何讓人誤入歧途?倫布羅佐的研究從心理學和哲學出發,填補了一些我們關於解釋的知識空白。
倫布羅佐對於「透過解釋而學習」的研究,就是一個很好的例子。在實驗中,倫布羅佐請成年受試者看看兩群來自外星的機器人,分別名為glorp 和drent。兩群機器人各有不同的顏色、體型、腳部形狀的特徵,但受試者並不知道真正的重要區別是哪一項。實驗人員請一半的受試者去描述glorp 和drent 各有何特徵,而另一半則是要解釋glorp 和drent 各有何特徵。(兩群機器人都很可愛,但是真正區分的重點並不在於顏色或體型,而在於腳部的形狀。)
結果如何?比起那些只需要描述而不需要解釋的人,那些必須提出解釋的受試者,在找出真正區別之處的表現,明顯高出一截。倫布羅佐做了很多次實驗,結果都類似。她甚至也對小孩做了實驗,結果一樣:如果要小孩提出因果解釋,他們的表現就會更棒。
讓我們把這點再拉回來討論思考框架:我們用因果框架來解釋這個世界的時候,其實就是在學習,因此我們會更瞭解這個世界,我們也能產生更深入、更準確的見解。而且,向別人解釋這個世界,也能讓自己更瞭解這個世界。這項發現對教育和育兒來說,具有直接的意義:記得要小孩解釋他們推論的過程,而不只是要他們給答案。(這或許也有演化上的意義:比起其他不去解釋這個世界的動物,人類透過解釋的機制,也就學得更快、學得更多。)
這件事能帶來的好處,絕不只是知道怎麼區分glorp 和drent而已。人類從最早的時候,就開始想像出各種秩序的概念,在群星當中勾勒眾神的身形,將各種物種加以分類。小孩會花上幾小時,分類排列著自己的小車車、小布偶、樂高積木,還有萬聖節糖果(直到爸媽半夜偷偷來吃掉)。這種分類和重新分類的動作,靠的就是我們取得抽象概念、進行歸納類推的能力。
要是少了取得抽象概念的能力,我們就會覺得自己碰到的一切都是完全陌生,沒有任何一般法則能夠告訴我們該怎麼做。
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以上文字摘自
《#造局者》
思考框架的威力
Framers: Human Advantage in an Age of Technology and Turmoil
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作者:庫基耶, 麥爾荀伯格, 德菲爾利科德
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各位朋友好:
昨天在贈書直播中,談到用過去經驗類比現在或未來未知的處境,是大腦很重要的工作。說真的,這項能力對我們活下來真的幫助很大。
然而,我們昨天也提到,這種思考慣性同時也造成了某些限制。尤其過去經驗本來就比較偏頗,這種慣性要調整,就必須經過有意識的自我教育。
「思考特定議題的時候,我腦海裡如果浮現越多人的立場,最後得到的結論就越讓人信服。」~漢娜鄂蘭
版面上的朋友們,因為常閱讀不同作者的智慧,所以特別能進行討論。這其實更有利於我們看到不同人的觀點,並且選擇適合我們的思考方式,而不只是因循故舊。
今天晚上沒有直播,明天晚上的直播,會再談談傳統教養跟自我傷害的關係。這實在是一種沉重的話題,錯用思考框架,讓我們代代相傳著創傷。
祝願您,能充實我們的思考框架庫,這是能有多元選擇的基礎之一!
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過21萬的網紅PanSci 泛科學,也在其Youtube影片中提到,#promo 2500 年前,畢達哥拉斯率先提出了「黃金比例」的概念,利用尺規作圖、準確分割,製作出了正港的「正五角星」,並奉其為美與和諧的比例;數百年後,幾何學之父歐幾里德在《幾何原本》中,正式提出了黃金比例的定義,運算、四捨五入後大約是 1.618。 直到現代,許多產業與藝術品仍視黃金比...
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你還記得,當年從海龜氣管裡拔出的那根 15 公分塑膠吸管嗎?
過了這麼多年,光是太平洋上的 #海漂垃圾,面積就已接近 50 倍的台灣,而且 #還在繼續擴大中!
海洋垃圾種類很多,每年全球最多有1270 萬噸漂浮垃圾流入大海!如此龐大的海漂垃圾大遷移,已經嚴重影響全球海洋的生物多樣性。
若垃圾量只增不減,將會衝擊到整體海洋生態系和人類的經濟活動。
#海洋廢棄物無國界,20 年前乾乾淨淨的東沙島,如今海漂垃圾也多得嚇人!究竟這些海漂垃圾是從哪漂來?又會往哪裡漂去?
對此中研院的團隊建立了分析模型,我們一起來看看他們怎麼說。
#做好回收只能治標
#確實限塑才是治本
*本文轉載自合作夥伴 @研之有物
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延伸閱讀:
來自潮間帶的控訴–專訪海生館研究員邱郁文博士
https://pansci.asia/archives/46221
海洋吸塵器啟動!咦?怎麼一下就結束了?
https://pansci.asia/archives/160242
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斗內泛科學、支持好科學!
你的支持,是我們前進的力量,贊助泛科學:https://lihi1.com/mJSba
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✍ 線上課程介紹:現代人工智慧精修班: 建構 6 個專案
人工智慧( AI )是一門使電腦能夠模仿人類智慧的科學,例如決策、推理、文字處理和視覺化概念。人工智慧是一個更廣泛的一般領域,涉及幾個子領域,如機器學習、機器人學和電腦視覺。
為了讓公司變得更有競爭力,並且快速增長,他們需要利用人工智慧的力量來改進流程、降低成本和增加收入。如今,人工智慧在許多領域得到了廣泛的應用,從銀行業到醫療保健、交通運輸和技術等各個行業都在進行轉型。
近年來,人工智慧人才的需求呈指數級增長,而且不再侷限於矽谷!Forbes 雜誌稱,人工智慧技術是 2020 年最受歡迎的技術之一。
本課程的目的是以一種實用、簡單和有趣的方式提供你現代人工智慧應用的關鍵方面的知識。本課程提供學生運用真實世界資料集的實際動手經驗。本課程涵蓋了許多新的主題和應用,如 Emotion AI (情緒人工智慧)、Explainable AI (可解釋的人工智慧)、Creative AI( 創造性人工智慧 ),以及應用在醫療、商業和金融領域的 AI用。
本課程的一個主要特色是我們將使用 Tensorflow 2.0 和 AWS SageMaker 來培訓和部署模型。此外,我們將涵蓋 AI/ML 工作流程的各種元素,包括模型建立、培訓、超參數調整和部署。此外,本課程經過精心設計,涵蓋了諸如機器學習、深度學習和電腦視覺等人工智慧的關鍵技術。
以下是我們將要做的專案摘要:
✅ 專案 #1( Emotion AI): : 情緒分類和基於人工智慧的關鍵人臉點檢測( Facial Points Detection )
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✅ 專案 #4(應用在商業/金融的 AI ): 使用 AWS SageMaker 的 XG-Boost 演算法( 自動駕駛,AutoPilot )預測信用卡違約
✅ 專案 #5( Creative AI ) : 人工智慧創造藝術作品
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直到現代,許多產業與藝術品仍視黃金比例為重要參考指標,同時也深深影響著我們對於「美」的看法……不僅如此,連螢幕都能加入「黃金比例」的概念,以 16:10 的比例打造,增加 11% 的可視空間!
※ 本動畫由 微星科技 委託,泛科學企劃執行 ※
延伸閱讀:
黃金比例訓練你的美感
https://pansci.asia/archives/50814
想泡出黃金比例的超美味 Espresso?讓我們翻開覆蓋的數學模型!
https://pansci.asia/archives/182800
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混合戰與認知戰是什麼?
首先,先說明混合戰和認知戰是什麼,這個名詞曾出現在 2019 年國防大學軍事共同教育中心上校教官黃柏欽發表於《國防雜誌》的〈戰爭新型態-『混合戰』衝擊與因應作為〉一文中。文章中提到,混合戰呈現當前資訊、科技時代的戰爭模式,運用混合與創新、不對稱的戰術、戰法,破壞目標國政經穩定與城市發展,攻擊新聞及言論自由弱點,造成受攻擊目標的挑戰。」而霍夫曼(Frank G. Hoffman)所著的《二十一世紀衝突:混合戰的興起》(Conflict in the 21st Century: the Rise of Hybrid Wars),對混合戰的定義如下:未來的對手更加聰明,並且鮮少將自己限縮在他們工具箱裡的單一工具。傳統的、不規則的和災難性的恐怖主義挑戰將不會是明確、清楚的樣態;他們都將以許多形式呈現。戰爭模式的模糊,誰參戰的模糊,以及使用什麼技術,產生廣泛多樣性與複雜性,稱之為混合戰。
而在國防安全研究院所發布的 2020 中共年報則指出,未來在灰色地帶衝突中,共軍戰略支援部隊將扮演重要角色,共軍網絡系統部效法俄羅斯對波羅地海國家遂行的資訊作戰模式,進一步運用體系融合與軍民融合,網路作戰自身單位與外圍團隊,結合心戰基地,推展運用網路戰搭配認知戰的混合戰。
因此我們可清楚明白,面對認知戰、混合戰,台灣所要應對的壓力有多巨大。
面對中國對台的資訊作戰
自上任以來,我就很關心中國對台的假消息作戰問題,特別是國安局的應對方式。去年 7 月國安局增列了「協調整合、部署執行對境外敵對勢力爭議訊息應處有關事項」這項工作職掌;調查局也成立了資安工作站,針對防範中國透過假訊息擾亂台灣社會民心、讓台灣社會產生懷疑民主制度的意義這些認知作戰行為,便需要檢視有加強整合假訊息情蒐的執行效果。
根據台灣民主實驗室去年 11 月發表的研究,其中有一項研究發現是:代理人積極參與了中國的資訊作戰。即使其中一些攻擊是由中國發起,但仍有許多代理人放大了這些攻擊。這些代理人扮演聯繫台灣當地製造者或散佈者與中共的中間人角色,使得資訊攻擊的發動者與實際製造或散佈者產生了脫勾的狀況。
中國分別在 2020 的台灣總統大選以及武漢肺炎爆發期間,發動一連串線上與線下的資訊攻擊。此報告依據攻擊者的資本和動機,將中國的資訊作戰者分成四種不同的類型,並根據其在模型中的位置,將其攻擊分為四個模式:外宣模式、粉紅模式、內容農場模式、與協力模式。其中,又以「內容農場模式」和「協力模式」所產生的傷害較前兩者來得大。
國安局對假訊息的工作成果
像是最近的鳳梨事件,中共說台灣出口給他們的鳳梨有蟲害,但台灣農委會請中共拿出證據來,他們也拿不出來,但他沒使用官方發聲、協同媒體、網路,四處抹黑栽贓,這就是一種很經典的認知戰,國安局長也相當認同這就是一種認知作戰。
而去年質詢國安局時,我也要求提供過去一整年的完整的報告,告訴我們已經查到了哪些?如何處理這些問題?未來又有哪些相關工作的規劃?我們應該是哪些部會、單位主責處理?今天我們有可能面臨醫療衛生方面的假訊息、也有可能像是現在的農業假訊息,這顯然是跨部會的問題。
國安局長回應說,兩岸事務的主管單位,最主要是陸委會,但也可能和政戰、軍事有關,所以也涉及國防部。
我知道國安局在去年有關假訊息的情蒐和研究有一些初步的結果,掌握了重大假訊息事件、散佈嚴重性和重要節點。那是不是有可能,創造一個跨部會整合的平台,來討論看看這個應該如何處理,可能部會互相支援,且一定要有一個專責的部門!處理橫向的聯絡與垂直的澄清,不分藍綠、部會,一起處理中共的認知作戰問題,面對認知戰的抹黑,可給出客觀的事實、科學的數字,快速澄清,避免認知戰的假訊息滲透台灣。
國安局長回應我,會提供這些清楚的資訊給相關部門。
我也再次提醒認知戰的重要性,「認知作戰」就是改變人的想法,且是用假的資訊去改變大眾的想法,讓你聽、看,但所見到的是他們想引導的錯誤資訊。境外敵對勢力透過這樣的做法,來分化破壞台灣的民主社會,世界上其他國家也開始領略這樣的痛苦。
此外,「溯源分析」很重要,需要了解背後的指揮單位,比方是武警、共青團等等。如此一來才可以找到關鍵人、斷其行為節點。
比方說,民主實驗室研究報告提到的「粉紅模式」,不同於中央發動的攻擊,是由地方性愛國人士或小粉紅製造訊息。雖然和中央無關,但是粉紅模式可能會和地方的民兵和武警有關。有許多武警會加入群組,甚至有教戰守則,包括低級黑、高級紅、反串等教程,有時候會在微博試水溫,再將訊息加以改製、放入粉絲頁或社團散佈,甚至自己經營粉專。這也顯示了中國會使用的資訊戰特色,也就是主導者是會是不同系統、不同單位,便會需要國安局能夠進一步分析出主導者是誰?
提出中國對台灣假訊息的行為模式預判的重要性在於,在能掌握來源後,甚至可以進一步看在某些重大事件發生時,比方一月底、二月初美國軍機在我西南空域活動,或者最近兩會期間,中國對台假訊息的發動者和發動方式,而可以提前截斷這些假訊息的發動,或者截斷其節點。
中共勢力協同在地的認知作戰,我和台灣基進一直都在抵禦頑抗的第一線,但我們永遠以抵禦這類欺侮為優先!置我個人名譽於度外。
台灣加油
2021-03-18,外交及國防委員會,國安局 陳明通局長。
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泛 科學 模型 在 PanSci 泛科學 Youtube 的最讚貼文
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