[追🦠日記]
🇬🇧三月20日週五,昨天首席醫療官說了,未來兩週還會看見數字繼續上升。
我們今天看到總確診人數達3983 (^714)人,總死亡人數177(^33)人,總檢驗人數66976(^2355)人。換算成確診率是6%(^1%)。
下午的強森記者會,今天和強森搭檔的是新任財務大臣,另一位是副醫療官,兩位都是二次登場。
防疫金箍咒又收更緊了🐒。昨天媒體還在檢討年輕人仍然上酒吧和夜店,從週六起全英國的餐廳🍽、酒吧🍻、夜店、咖啡店☕️都關閉,不能內用只能外帶(我起先有點小困惑,from tonight是今晚就不准營業嗎⋯ )
這週日是英國的母親節,很多餐廳失去一個可以小賺一筆的機會,直接進入營運寒冬。為他們的防疫貢獻致敬!#這些小店接下來幾個月都要吃土了
財務大臣年輕有為氣場強大,他每次出場都會灑錢,散財童子也👏。這次英政府準備為因停業而不能工作的受雇者支付8成薪水,以免雇主因為暫停營業而辭退員工。#打零工自雇者先去吃土
其他措施聊一聊:
✏️很多人關心的倫敦封城,《緊急法》草稿週四送到國會了,議程排在下週一、二,所以在那之前應該不會有強制限制人民行動的措施。強森也多次強調過不會中斷倫敦對外交通。#強森不想抄作業。
✏️買買買!英國倉鼠🐹還在囤積食物,各家連鎖超市對特定商品限定購買數量。同時也各自招募數千名員工,幫忙處理做不完的網購訂單,也吸收一些失業的人口。
有些地區的超市整個生鮮區都被清光,根本蝗蟲🦗過境。一位加護病房的護士下班後發現超市被蝗蟲買光了,哭著呼籲人民不要太自私。暖心的連鎖超市業者決定規劃每天開業第一小時專門給年長者和醫護人員購買。#把很容易接觸到病毒的族群跟完全不能受感染的族群放在一起買這樣嗎😳
消費者沒食物可買了,改買培養土和種子,發揮英國二戰時的精神,把花圃變菜圃。當時歐陸各國陸續對德國納粹投降,只有英國還撐著,德軍常常餵英國炸彈,還斷了英國的海上補給,那時英國政府鼓勵人民能用的空地都拿來種菜。#喜歡懷舊的民族
✏️應屆畢業生的學測考試取消,改由老師根據作業、模擬考以及其他表現打分數,#變成給老師的作業。
✏️停課不停學,列為核心工作者的小孩週一可以回學校,#上免費安親班。
✏️週一財務大臣宣佈,屋主貸款可以暫緩三個月,會後再發布一條,法院對欠租房客的強制遷出令可以緩三個月。有人開始計算這樣可以賴皮不繳房租起碼2+3個月。#房東比較吃虧。
✏️ 英國連鎖酒吧Wetherspoons老闆昨天嗆聲😤說:上酒吧不會感染新冠病毒。好喔,只好暫停你家品牌加盟主的營業執照了。#別家一起陪葬
強森的老爸對於不去酒吧的勸導令也說過:當我想去酒吧就是要去!😤抱歉哦,現在不只沒有酒吧可去,下週一起你連屋子大門都不該出去。
✏️本週一宣佈高風險族群需要自我隔離12週,共有1百40多萬人,下週一會接到NHS的通知。高風險族群包括70歲以上老人、長期慢性病患、癌症化療患者、孕婦。#強森未婚妻
反對黨領袖柯賓就在70歲以上這一組😳(囧),他表示自己身體健康良好,可以繼續到國會質詢。#年齡不是界線才是政治正確的左派路線
至於英國的鎮國之寶女王已93歲,週四認份地帶著她的科基犬去溫莎堡,和98歲的菲利浦親王一起自我隔離。
查爾斯王子也71歲了⋯可以代表女王出席社交場合的工作,就輪到威廉王子了!#如人民所願讓他直接登基吧
圖片來源:每日郵報
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過25萬的網紅森零,也在其Youtube影片中提到,今天是我當超市員工的第一天,被要求要去上貨. 但是...剛好遇到了大量人潮來搶購衛生紙,搶購消毒液啊!!!! 大家到處搶,到處買!!! 主管直接逃到嘔吐啊!!!!! 並且還幫他們服務,找到他們要的東西,找小孩?!!!! ▶每天都會有新影片! 歡迎大家訂閱我!!☛https://goo.gl/k5y...
超市員工模擬 在 名為變態的神父 Facebook 的最讚貼文
#神父的鹽
今天看到了一段外國YOUTUBER的影片,是在兩天前,一個叫莫彩曦的女孩,紀錄她在米國遇到的混亂,空空如也的架子,長長的排隊人龍,瘋狂的囤貨潮.
https://youtu.be/AI2Vghsxbzc
「成果是人民的警覺,而不是人民的驚慌.」
莫彩曦念著手機上的文字,裏頭是台灣的防疫成果上了彭博新聞「為什麼台灣的武漢肺炎案例數量這麼少?」
「東西都沒了、到時候買不到」,這就是典型飢餓行銷的心理,他的理由可能是「好像是」,也可能是一股「莫須有」,藉由購物方式減輕心靈的飢渴,這不是假說,而是存在在現實的心理學,看到很多人有,我沒有,就會感到恐慌,即使自詡不恐慌的人,也會被行動的人群逼得上賣場,不得不買一點什麼滿足心中的慰藉.
這就是全民置入一個「退無可退」、「無從選擇」的狀態,先不論別人買不到的問題,而是一種無法自主,被支配的狀態,這是在災難之中,應當要避免的,因為一個接著一個,接下來,你會想得越多,買得越多,甚至得買一個冷凍庫來收藏他們,你的需求會被強制擴張得永無止盡,而那個一片空無之處,可以是你聯想到的任何東西.
可能是洗碗精,可能是牙膏,可能是沐浴乳,至於每天都用的到的,最容易聯想的就是衛生紙.
「這好像是一個社會實驗,因為沒有人相信衛生紙能治療病毒,大家一聽超市外沒有衛生紙時,大家就立刻去買,造成超市缺貨,所以一包衛生紙都沒有」
莫彩曦對著空蕩蕩的櫃子說.
人是具有同理心的生物,在進入真正的同理心之前,人們首先習得的應該是「模仿」.
在構成同理心的要素,鏡像神經元的相關研究當中,1990年的義大利團隊,發現,猴子伸手抓取一根香蕉,腦中的鏡像神經元就會發生作用,而當他看到其他人也伸手抓香蕉,牠只是看著,腦內鏡像神經元也會發光.
這顯示,這種對於他人舉動與意圖的了解,並不是一種邏輯推理,那太複雜了,而是我們的鏡像神經元可以儲存特定的行為編碼,直接模擬、鏡射,他人的行為甚至是感覺,這讓我們可以想都不想,就進行相同的動作,也可以只是看著同樣的動作,很快的,就能心領神會.
一個簡單的原初同理心機制,看到別人打呵欠,我們就會不由自主地跟著一起打呵欠.
所以這個原初同理心的脈絡,它可能是正面,也可以有負面的影響,例如它的「不能自主性」,好的東西,順著同樣的路徑,可以感染他人,感染他人的快樂,感染他人的痛苦,並且喚起幫助人的情緒,與他一同感同身受-進入到高層次的,同理與同情.負面的東西,也會循著同樣的路徑,達成詛咒的擴散,例如恐懼.
「這個就是重點,台灣人變得警覺,米國人變得恐慌」
莫彩曦說,
當看到別人驚慌,我也會感到驚慌,正如感受到痛苦,於同理心也有層次之分,感受他人的痛苦,一同分擔痛苦,在一個適當的框架當中,但若直接的「啪」的上去,沒經過高層次同理心的處理,或進入過往的情緒記憶,那麼就是莫名其妙的感受到痛苦,我們會想要逃離、排斥,產生各種防禦機制.
以同理心的另一種型態,同情心來說好了,它是一種可以回溯情緒記憶的能力,包括預知可能降臨在他人身上苦難的能力,以及一種想要幫助人的情緒.
如果是一種同情之前的初始機制,我們的確好像預知到了降臨在他人或眾人之上的苦難,但是卻沒湧起想幫助人的情緒,那我們就會開始大肆採買,加以自保,卻讓其他人買不到,或者是用苦難來證明自己的正確性,並推薦其他人來模仿自己的行為,以求取這樣行為的正確性,就變成了是一窩蜂或者跟風的行為.
這樣子就變成,用類似同理的機制做完全沒有同理的事.
「我們真的很謝謝台灣,設立一個這麼好的榜樣,全世界都在注意到....我們真的很珍惜和你們的關係.」
影片的末尾,莫彩曦如此說.
她可能沒想到的是,這片拍完不久,台灣就發生類似的搶購囤貨潮,台灣既沒有像米國這樣地域廣大,得開車採買一星期所需的生態,便利商店到處林立,餐館也還沒關門,更重要的是,我們的疫情距離外國那樣社區大爆發感染,還有很遙遠的距離,嚴格來說,並沒有真正的需求.
我們人臉一個口罩,推著購物車,模仿遠在千里之外看到的畫面,而一切的根據可能只是來自觀看到在機場就被攔截的境外感染,確診總體人數破百-開始了大量的假設,疫情會大爆發,人們會像國外一樣搶購物品,於是我可能搶不到,所以必須事前囤積,然後一路假設到野外求生和世界末日.
於是開始實際演練,腦內鏡像神經元模擬的災難性構想.
當然,更多的來源是PTT或者LINE上下的指令,「請大家儲備一個月份的糧食」、「台灣量販店什麼時候會開始有搶購潮?」,再來一發「為什麼板上要嘲笑囤物資的人?」、「笑囤貨的人都什麼心態?」,增加囤貨的正當性,我囤,還要囤的理直氣壯,稱是一種超前部署,先囤沒損失,應該要大買特買,穩賺不賠,因為可以放很久.
而其來源可能是長輩看了一些奇怪的網站,那些我們不會相信的,但是相信了長輩的恐慌,於是開始鼓吹各種囤貨運動.
「地球盟友Cobra 終局之戰」
「解放地球的戰爭即將迎來高潮.」
「中國的冠狀病毒疫情得到控制之後,黑暗勢力在義大利的科多尼奧散播了另一品系的基改病毒.科多尼奧和皮亞琴察之間的距離只有數英里.」
「許多人已經注意到這些要求民眾足不出戶的政策為大逮捕創造了理想的行動條件.」
「以下是白帽子(正義軍)透過德雷克放出的消息不論大家要不要相信這個訊息,建議大家準備好面對3個禮拜的戒嚴時期,儲備可以滿足3個禮拜生活所需的糧食、飲用水、衛生紙和其他的日常生活用品.」
「2020年7月20日,進行關於外星種族的全面大揭露.」
「中國的頂尖流行病學專家-鍾南山先前成功預測中國冠狀病毒疫情結束的時間點。他表示:如果世界各國立即採取減少人類活動的各項政策,全世界的冠狀病毒疫情在6月就可以得到控制.」
「大家要理解勝敗乃兵家常事.通往前方的路可能相當顛簸難行.事情也不可能完全按照計劃或預料的方向進行。但是我們終將獲勝.」
「我們可以透過幾週後要舉辦的揚升時間線穩定冥想改變許多事情,因為統合的意識可以直接大幅度影響量子場域.」
「至於在冥想活動之前,大家也可以多攝取維他命C提升免疫力.維他命C也可以抑制冠狀病毒:大家也可以經常使用 指揮RCV星塵指令。這個指令可以清除大約75%的病毒感染.武漢的光工們在2月20日使用這個指令之後收穫明顯的成效」
「昨天武漢的光工們開始利用指揮RCV星塵指令.」
「今天新確診案例突然從1700人驟降到400人.這真的是令人驚豔的成果.光的勝利!非常謝謝你.」
「昴宿星人表示:他們研發的星塵指令會變得更有效,可是世界上總會有不屬於黑暗勢力卻極端自私的人.他們透過自身的魯莽行為散播病毒,甚至在暗網上販售病毒(影片8-14分鐘的內容)」
「這場戰爭就快結束了.一個嶄新的世界即將誕生.我們將在新的世界看見大家共同努力奮鬥的成果.」
如果這幾天莫名的囤貨潮,最終的源頭是來自這個假消息的話,我想這會是一場世紀完美的整人大爆笑.
這也可以看見中國的假消息,可能已經進入了哲學的領域,BROTHER.
初始同理心的機制,讓我們互相模仿,胡亂預測,莫彩曦以先前台灣趨於保守,警戒,充滿秩序的心態,做為榜樣,但殊不知,台灣有些人卻開始模仿他們的恐慌,相信科幻的故事.
我想台灣人,必須對自己有自信,甚至要有自覺.
台灣的例子,已經傳播到世界,並且成為了廣大陷入恐懼的人的心靈支柱.
就連土耳其的銀行家,也都在會議桌上振振有詞的討論應該聽從台灣衛福部長陳時中的策略,加以模仿,讓每個分行的2/1的員工在家上班.
他們總裁喃喃自語,「現在大概只剩下台灣能信了....」
所以我們更需要保持理智,展現團結一致的意志,以埋藏在心中很久沒用的公民性格,一次爆發,遵守秩序,不要過度恐慌,成為世界的榜樣.
其實全世界都在無形之中,慢慢的,藉由同理心,聯繫到台灣,這個心中想像的雛形,建立起難以言喻的關係.
我們必須要有「全台都是陳時中」,這樣的意志,和勇氣.
你可能不只要為了自己打算而已,還要為了台灣這個震驚世界的想像做打算.
每個人都在看著台灣,看著台灣人.
如果覺得昨天不小心因為外星人而搶購,而覺得有點心虛的話,沒關係,
再忙,都有犯錯的時候.
以後只要多看一點神父的臉書,就可以了,BROTHER.
【贊助神父的菸 進入量子領域】
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超市員工模擬 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳貼文
2020人工智慧的預測~
本文來自量子位微信公眾號 QbitAI
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吳恩達邀請9位AI大牛暢想2020:李開復看好醫療教育,LeCun強調自監督學習
2020,AI的研究會有哪些突破?
2020,AI的應用又會有什麼變化?
吳恩達DeepLearning.ai旗下的THE BATCH刊物,分享了包括Yann LeCun、李開復、周志華、還有他們的老闆吳恩達在內的10位AI大佬的新年寄語,以及對AI在2020年能有什麼突破的“新年願望”。
一起來看看吧~
▌吳恩達:保持學習和好奇心
在這份「新年寄語篇」的開頭,吳恩達作為發起人開場,總體是一些關於學習新知識的碎碎念。
吳恩達說,他每年冬天的假期都會圍繞一個新的主題進行學習。
比如10年前的那個冬天,他的學習主題是教育學,雖然當時他拖著十分沉重的書箱在機場趕路,但對教育學的研究的確為後來線上學習平臺Coursera的成立起到了幫助。
而去年,當時他的寶貝女兒Nova還在母親腹中,吳恩達就在冬天讀了很多育兒書籍。
而這個冬天,吳恩達說他在研究續命——包括遺傳學、還有誇克什麼的在內的新興科學,還實地探訪去拜見了自己101歲的爺爺,爺爺用親身經歷告訴他:
長壽的秘方,就是保持好奇心。
照這個規律,吳恩達覺得自己的關注者裡會有不少人能在101歲之後依然活蹦亂跳的。
最後,吳恩達祝大家過一個充滿好奇心、學到新東西、有愛的2020年。
▌李開復:AI將在更多行業落地
李開復的新年寄語主題,是AI無處不在。他說:
人工智慧已經從發現的時代到了落地的時代。在我們主要在中國的投資組合中,我們看到了在銀行、金融、運輸、物流、超市、飯店、倉庫、工廠、學校和藥物研發中使用人工智慧和自動化技術的應用。
但是,從整體經濟的角度來看,只有一小部分企業開始使用AI,這表明AI還有巨大的增長空間。
我相信,在人類技術進步的歷史上,AI將與電力同等重要。在未來的一二十年中,人工智慧將滲透到我們的生活和工作中,從而提供更高的效率和更智慧的體驗。現在正是企業、機構和政府充分擁抱AI並推動社會前進的時機。
我對AI在醫療和教育上的影響非常興奮。這兩個行業已經為AI的部署做好了準備。
我們投資了一家使用AI和大數據優化供應鏈的公司,從而緩解了超過1.5億中國農村人口的藥品短缺情況。我們也在投資用深度學習來生成化合物的藥物研發公司,以將藥物發現時間縮短三到四倍。
在教育方面,我們看到一些公司正在用AI改善學生的英語發音,幫助學生提升成績,用個性化和遊戲化的方式説明學生學習數學。這將使教師從日常工作中解放出來,並使他們能夠花時間為新興一代的學生做更多鼓勵性的工作。
我希望看到更多明智的企業家和公司在2020年及以後的幾年中開始使用AI來幫助他們獲得更大的好處。
▌LeCun:自監督學習帶來AI革命
深度學習三巨頭之一、圖靈獎得主Yann LeCun的新年寄語主題,是Learning From Observation。
讓人忍不住把它翻譯成“格物致知”。
“格”的是開車這件小事。LeCun提到,人類學開車只要幾十個小時,但是模仿學習演算法需要學幾十萬個小時,強化學習演算法甚至需要學幾百萬個小時,這裡面一定有什麼問題。
人類可以高效學習,是因為我們人在腦海裡建立了世界的模型。嬰兒很難和世界互動,但是在剛出生的幾個月裡,他們通過觀察吸收了大量關於這個世界的背景知識。顯然,大腦的很大一部分被用在了理解世界的結構,並預測一些無法直接觀察到的事物,比如未來才會出現的東西、或者被隱藏的事物。
因此,AI的前進方向,就是自監督學習(self-supervised learning),它和監督學習類似,但是並不會訓練系統去把資料分類,而是我們隱藏一些部分,讓後讓機器預測丟失的部分,比如把視頻的一些幀抹掉,然後訓練機器根據剩餘的幀來填補被抹掉的部分。
最近,這種方法在NLP方面非常成功。諸如BERT、RoBERTa、XLNet、XLM之類的模型以自監督的方式進行訓練來預測文本中缺少的單詞,它們在所有主要的自然語言基準測試中都有記錄。
希望在2020年,自監督學習能夠用在視頻和圖像上。它會在視頻這類高維連續資料上創造類似的革命嗎?
其中一項嚴峻的挑戰是應對不確定性。像BERT這樣的模型無法判斷句子中丟失的單詞是“貓”還是“狗”,但是它們可以產生概率分佈向量。對於圖像或視頻幀,我們沒有一個好的概率分佈模型。但是最近的研究非常接近,或許我們很快就會發現這樣一個模型。
這樣,我們就能用很少的視頻訓練樣本,來實現非常好的性能預測、動作預測,而這在以前是不可能的。
當這個想法實現的時候,2020年就會是AI領域非常激動人心的時刻。
▌周志華:方法創新,方針明確
南京大學周志華教授對2020年有三個希望:
1、希望能夠出現深度神經網路以外的高級機器學習技術。神經網路已經被許多研究人員、工程師和從業人員研究並應用了很長時間,其他機器學習技術為創新提供了相對未開發的空間。
2、希望AI可以涉足更多領域,為人們的日常生活帶來更多積極的變化。
3、希望研究人員、工程師和從業者們對於如何採取措施防止AI技術的錯誤開發和濫用進行更多的思考和討論。
▌Anima Anandkumar:模擬的力量
Anima Anandkumar是英偉達機器學習的總監,也是加州理工的電腦教授。
Anandkumar教授提到,在模擬環境學習中訓練演算法會讓網路更為強大,並且能類比各種複雜的情況,在一些情況下可以解決研究人員資料不夠的問題。
她所在的加州理工已經用物理模型來類比真實資料,用深度學習進行地震預測的研究;英偉達也推出了模擬平臺Isaac。
她希望,2020年AI科學家們能認識到在類比環境中進行訓練的價值,並在新的一年產生更為重大的AI進步。
▌Oren Etzioni:工具創造平等
Oren Etzioni是艾倫人工智慧研究所的首席執行官、華盛頓大學電腦教授、Madrona資本合夥人。
他認為,AI界花了很多時間討論演算法的公平和透明性,但在應用上,AI還可以為社會提供更多幫助,比如為行動不便的人提供無障礙技術,解決教育、流浪者、人口販賣的問題,AI能對人們的生活品質產生巨大的積極影響,但現在AI界對此的研究和探討只浮於表面。
因此,他希望2020年AI界能用切實的手段讓這些處於不利地位的人受益,讓世界更公平。
▌Chelsea Finn:泛化的機器人
Chelsea Finn是斯坦福電腦科學與電氣工程助理教授。
她認為,目前的許多AI技術都能在圍棋等特定任務上取得非常好的成績,但在泛化方面做得還不夠,無法用一個機器人來完成多個任務。
比如,識別ImageNet上的圖片需要一個模型,但如果機器人需要與環境交互,那為每個任務都創造一個ImageNet那麼大的資料集是不切實際的。
因此,她也在進行更多賦予機器人泛化能力的研究。如果強化學習的臨界品質發展和泛化有所突破,會是非常令人振奮的事情。如果能應對這些挑戰,機器人會比現在的更加智慧,而不僅僅是停留在實驗室裡。
▌David Patterson:快速訓練與推理
David Patterso是加州大學伯克利分校的電腦科學教授,RISC-V國際開源實驗室負責人,也是ACM和IEEE的Fellow。
他說,過去一年,阿裡巴巴、 Graphcore和英特爾等公司都在研發專門的人工智慧處理器,而這些晶片將慢慢進入研究實驗室和資料中心。
他認為,投資數十億美元打造新穎的人工智慧硬體將在2020年初見成效。
並希望人工智慧社區能接受其中最好的晶片,來推動這個領域朝著更好的模型和更有價值的應用方向發展。
▌Dawn Song:要對資料負責
Dawn Song是安全領域的頂尖學者之一,1996年本科畢業於清華大學,現在是加州大學伯克利分校(UC Berkeley)電腦科學和電子工程教授,也是Oasis Labs 首席執行官和聯合創始人。
她認為,人們對敏感性資料的收集正在迅速增加,幾乎涵蓋了人們生活的方方面面。但使用者幾乎無法控制他們生成的資料如何被使用。與此同時,企業和研究人員在利用資料方面面臨著諸多挑戰。
在她看來,這種資料收集方式將個人和企業置於危險之中,她希望2020年應該是為負責任的資料經濟打下基礎的一年。
這需要創造新的技術、法規和商業模式。Dawn Song認為,2020年在在機器學習方面仍然存在更大的挑戰,要打造可擴展的系統來為實際部署大型、異構資料集服務,聯邦學習的進一步研究和部署對於某些用例也很重要等等。
▌Richard Socher:資訊海洋已經沸騰
Richard Socher博士畢業于斯坦福大學電腦系。2016年,自己創辦的公司被Salesforce收購後,加入Salesforce,現在是Salesforce的首席科學家。
他認為,如何處理鋪天蓋地的事實、意見和觀點仍然是一個挑戰。
比如,在你沒有讀過一個冗長的文檔之前,你很難知道你會在裡面找到什麼資訊。而且,想要知道某個特定的陳述是否正確也非常困難。
在他看來,自動提取摘要可以解決這些問題,2020年,這一技術將會迎來重大發展,改變我們消費資訊的方式。
不僅能説明人們應對不斷湧現的新資訊,而且還能讓人們進一步擁抱人工智慧的巨大潛力,創造一個更美好的世界。
原文傳送門:
https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-happy-new-year-hopes-for-ai-in-2020-yann-lecun-kai-fu-lee-anima-anandkumar-richard-socher
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