馬太效應
來自聖經,現多反應經濟、社會學等領域
回到「馬太效應」的名稱緣由,來自聖經中馬太福音的故事。一位貴族要遠行,臨行前把三個僕人找來,每個人根據其能力不同、給予5,000兩、3,000兩、1,000兩銀子去經營生意。
及至貴族回來,發現前兩者都獲利翻倍,只有第三個僕人,把錢直接埋到的地底下、絲毫未善用,這時貴族獎賞前兩位僕人、嚴懲第三位僕人,馬太福音的結尾是,「因為凡有的,還要加給他,叫他有餘;沒有的,連他所有的也要奪過來。」
雖然故事原先的寓意,是要人珍惜資源、在職場崗位上勤勞以對。但半個世紀以來,馬太效應被陸續應用在經濟學、社會心理學、教育等領域時,強調的是「富者愈富、貧者愈貧」的現象。
更宏觀一點來看,「馬太效應」原理,影響整個社會選擇過程,導致產業、世代間的資源和人才過度集中化。
馬太效應如何影響大眾
科學界的馬太效應,會讓研究成果愈多的人愈有名,成為所謂的「學術權威」,但同時間壓縮其他同樣專業、卻知名度不足的人申請研究經費、被外界肯定的機會。
在教育界的馬太效應,則讓識字能力不足的學生因為識字困難,造成每日閱讀量少,導致與一般識字量學生的閱讀表現差距愈來愈大。
把學術界的「馬太效應」拉大到國與國之間,台灣一年政府編列的科技發展經費,還不到美國史丹福大學和加州柏克萊大學兩所學校一年經費的總和。若再加上數十所此類名校、許多國家級研究院,台灣和美國的科技研究水平要拉近,就更困難了。
金融業也可印證「馬太效應」的影響。
在股市中,常見強勢股強者恆強,弱勢股弱者恆弱。
也就是行情看漲的股票,會愈升愈有需求,變成從頭漲到尾的飆股(台積電),相反地,如果你手中持股在大多數股票都還很強的時候就率先下跌,就可能弱者恆弱,導致股票價格背離基本價值而暴跌。
在科技業,先進國家能夠開發出更有效率的工具,進一步縮短了開發新產品或新工具的時間,循環累積,就把其他國家遠遠拋在後頭,難以迎頭趕上。
例如矽谷一路在網際網路、互聯網、雲端運用、AI大數據上的新創能量,就是基於「馬太效應」原理。
結論:馬太效應看到的就是富者愈富、貧者愈貧,強者越強、弱者愈弱,社會的貧富差距越來越大,公司的結構也是如此,尤其業務單位更名顕、得到奬勵的一定是優者、強者,而優、強者得到的光環越多、就如虎添翼、更加優、強,因此了解馬太效應的存在就要盡力譲自己儘快擠進優、強的行列。
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這一兩年討論度最高的遊戲革新 就是雲端串流遊戲 過去呢 Wilson其實沒有非常看好雲端串流遊戲 不過就在最近 我的朋友居然花錢訂閱了Nvidia的Geforce Now之後 我就重新回去玩玩看目前的發展 其實出乎我預料的好 這一集就來介紹Cloud Game 雲端串流遊戲的原理與架構 並且以Nvidia Geforce now實測 並且分享給大家雲端串流遊戲的優缺點
時間軸
00:00 開場
01:18 雲端遊戲簡介 用過去的影片串流為例子
02:50 串流遊戲的興起
04:25 實測GeForce Now
06:28 雲端串流遊戲的架構
08:04 優點分析
09:12 缺點分析
GeForce Now:
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人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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雲端原理 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的最讚貼文
本集主題:「跟貝佐斯學創業:我在Amazon 12年學到再多錢都買不到的創業課」介紹
訪問企劃: 沈嘉悅
內容簡介:
第一本實踐amazon創業精神的書
在平均工作年資僅為1年的amazon,
由年資12年的創始員工,所領悟出的高效職場&生存法則
本書作者朴鼎浚,從2004年到2015年一共在亞馬遜工作了長達十二年的時間,年資位居全公司前2%,也是在亞馬遜工作最久的韓國人。
大學剛畢業的他,在眾所皆知困難重重的亞馬遜口試與面試過程中,有如神助般的被錄取,並在最核心的部門擔任開發者的工作。然而,在這個惡名昭彰、激烈競爭的環境中,他還得忍受語言與文化的隔閡,讓他不得不開始懷疑自己到底還能撐多久。
後來某一天他突然領悟,進入一間公司工作並不是人生的目標,而是人生的過程。因而開始退一步思考,不再一味的做「別人要我做的事」,而是開始尋找「非我不可的事」;不再把自己侷限成「公司的員工」,而以作為「學徒」的心態逐步朝「匠人」之路邁進。於是,他的亞馬遜生活也開始有了180度大轉變。
他不再逼自己一定要晉升到金字塔的頂端,而是在亞馬遜的各大部門挑戰各種職位,學到了非常多寶貴的經驗。他把亞馬遜「堅守原則、探討事情的本質、懂得運用寶貴的每分每秒、不害怕失敗、不浪費、不躊躇不前、持續不斷的創新」等成長公式,當成自己在生活與工作上的原則並加以實踐。十二年來,不僅見證了亞馬遜從初創小企業一躍成為全球第一大企業的成長過程,更運用所學所見,在亞馬遜平台創業成功,真正實踐了亞馬遜的創業精神。
學習貝佐斯的DAY1信念──我們生活在網路時代的第一天
「從二十多歲一心想成功就業,到十多年後離開亞馬遜獨立創業,亞馬遜真的教了我很多東西。隨著時間流逝,留下來的並不是我寫過的幾萬行程式碼、數不清的專案、最前端的技術、就業祕訣、職場生存法或是經營哲學,而是各種能讓我活出豐富人生的亞馬遜的原理與方式。當這些原理與方式被套用在每個人的人生當中,就能散發最璀璨的光芒。」──朴鼎浚
■這裡有:你或許已經知道的Amazon
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■亞馬遜教我的7個 職場&生活 的成功原則:
執著於「創造價值」而非創造成功;執著於事物的「本質」而非表面。
把時間變成自己的,就已經成功一半了。
想創新,得先營造允許失敗的環境。
若非一出手就定生死,請立刻決定並付諸行動。
成長並非偶然,而是良性循環帶來的結果。
別只知道去做「別人要我做的事」,要懂得找到「非我不可的事」。
透過時代的創新帶來的持續簡化與自動化,能賦予人們(去實現更重要價值的)自由。
作者介紹:朴鼎浚
在平均工作年資僅為一年左右的亞馬遜,朴鼎浚從2004年到2015年,一共在亞馬遜工作了長達12年的時間。工作年資位居全公司前2%,也是在亞馬遜工作最久的韓國人,因此,也見證了亞馬遜從一間小規模公司躍升為世界第一大企業的成長過程。
在這個聚集全球頂尖人才的環境中與同事競爭,他開始懷抱亞馬遜的企業精神──在「Discovery QA」「內容開發」「網頁App平台」「kindle&數位平台」「亞馬遜在地消費者網頁」「亞馬遜在地手機App」「亞馬遜在地行銷」「亞馬遜在地經營分析」等八個部門獨當一面,曾負責開發者、行銷經營分析師、經營智慧工程師等五大職位,掌握了只有員工才知道的亞馬遜成功與成長祕訣。此外,在職期間他還曾在以全公司員工為對象進行的雲端運算初創募集大賽中得到評審委員的青睞,並獲得最終優勝。後來運用在亞馬遜所學所見的經營哲學與亞馬遜提供的平台,在2015年選擇離開公司獨立創業,在30代開始享受經濟與時間上的自由。
現任EZION GLOBAL, INC.的代表,該公司曾在KOTRA(大韓貿易投資振興公社)的北美網路市場相關報告中獲選為優秀企業。
朴鼎浚的父親曾在美國俄亥俄州留學,1981年在美國生下了朴鼎浚,一家人在美國待到他2歲後回韓國。朴鼎浚在韓國度過了幼年和學生時期直到19歲。此後他進入西雅圖的華盛頓大學主修電腦工程,大學時期曾經擔任韓國人學生會會長。目前與三名子女定居於西雅圖近郊。
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