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2021-09-12 14:54:08 有 570 人按讚

今天我們來學一下捷克語好了！

我自己還挺喜歡到當地學語言的，
兩週之後，已經可以稍微聽懂當地的地鐵電車廣播以及抓到地名跟語言邏輯。
當然，不是說這麼容易，但是因為捷克的英語標示並不普及，雖然已經慢慢在觀光區可以講英文，不過多數還是無法！捷克人算是很和善，就算語言不通也是會熱心分享說明（不像冷冷德國人ＸＤＸＤ）。
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＃捷克簡單用語：

你好 Ahoj

你好（或再見） Čau!

您好（較有禮貌）Dobrý den

謝謝 Díky

感謝你。Dík

對不起、請問 Promiňte

請、不客氣 Prosím

再見 Nashledanou

多少錢？ Kolik to stojí?

捷克的 Český

捷克語 Čeština / Česky

布拉格 Praha

請結賬 Zaplatím, prosím

廁所在哪裡？Kde je toaleta?

是 Ano

不是 Ne

一 Jedna

二 Dvě

三 Tři

很好Velmi dobrý

美麗Krásný

好吃Výborný

太好了 To je dobré

…在哪裡？Kde je …?

什麼？ Co?

何時／什麼時候？ Kdy?

歡迎！Vítejte!

早安Dobré ráno

晚安Dobrou noc

回頭見 Zatím

非常感謝Děkuji moc

沒問題To nic

對不起 Omlouvám se

我可以照張相嗎？Mohu si udělat foto?

那是什麼？Co je to?

你從哪裡來？Odkud jste?
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所以我帶了＃譯極棒出門在家都可以邊走邊學邊互動。還可以翻中英日法冰島德語，世界上語言通通都有，很有趣！無聊的時候就自己學不同國家語言跟發音。
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英日法文不用說這種主流語言，連上你的手機熱點或者WIFI就可以暢行無阻，準確度超高。

捷克文不是主流語言，它就需要時間適應一下，但基本上都可以學、可以說、可以互動。特別是超難發音的捷克發音。
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現在多數都是對的、也管用的捷克語學習。雖然可能因為不是主流語言，所以我的學習發音他們覺得怪，不過也還好。那如果你用來學日語、法語、英語、德語這種多人使用的，那就很通暢很快速了！

這台譯級棒還不只是翻譯機，還可以有AI助理功用、學語言、聽音樂、聽故事，唯一的麻煩就是要連上手機，所以如果你自己不太會設定，可以下訂之後直接現場領貨，請工作人員幫你設定好，順便教會你，就沒問題了。

👉譯極棒：https://bit.ly/3BVdgfV
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另外分享一下昨天去的農夫市集，每週六在皇宮廣場旁的河邊，都會有一場當地人參與的農夫市集，所有自產的麵包、果醬、蔬菜、肉品、酒類（喝酒不開車開車不喝酒）也都會來產售，大家可以撿點好康以及當地的新鮮食材，有廚房像我一樣買回家煮就更讚了！沒廚房的就當夜市走逛，也好吃好玩，沿途的河景風味很美，我也是真心很推薦喔！
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布拉格告一個段落，
下週暫時換個地方喔！
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台灣的疫情跟颱風如何？雖然這趟出門比較久，
也很關心台灣的狀況！
希望除了工作之餘，還可以帶給大家歐洲的實況，讓大家看一看不同的風景。

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防疫的疲勞不知道還要多久，但至少有我的風景陪伴你。
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謝謝你們一直很關心我，如同我昨天直播說的，
能給的我都給、能爭取的我也不會虧待你們，
生命有我愛的家人、以及你們一起陪伴著，何其有幸！
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Na zdraví（捷克語：乾杯）

Tags: ai段落設定捷克簡單用語譯極棒

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2021-08-16 07:50:31 有 157 人按讚

好書推薦《#造局者》部落格文末抽獎贈書 2 本
這是我今年讀過最喜歡的書之一，作者探討在這個 AI 崛起和時局飄渺動盪的年代，人類已經無法跟演算法和電腦的計算速度競爭。但是，身為人類的我們仍然擁有一項電腦無法取代的優勢：「懂得建立、想像、創造各種思考框架的能力」，掌握這項能力的人在未來會愈來愈有優勢。
部落格文章 https://readingoutpost.com/framers/
Podcast 用聽的 https://readingoutpost.soci.vip/
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【這本書在說什麼？】
《造局者》這本書的作者是三位學者共筆，他們都是在 AI 和大數據領域有卓越的成就，分別是《經濟學人》雜誌資深編輯庫基耶（Kenneth Cukier）、英國牛津大學網路研究所教授麥爾．荀伯格（Viktor Mayer-Schönberger）、歐洲管理科技學院教授，決策、模型暨數據中心主任德菲爾利科德（Francis de Véricourt）。

他們發現在 AI 崛起和世局動盪的現在，人類最無可取代的能力之一就是「決策能力」，而要擁有好的決策能力就必須掌握許多不同的「思考框架」。因為當一個人能提出正確的思考框架，就能找出更多的選項，做出更好的決策，創造更好的局勢。深諳此道的人就被稱之為「造局者」。

這本書從人類如何做出好的決策出發，談到建立思考框架的重要性，也提供我們三種最重要的建立思考框架的方式。在書本中段，則說明了遇到瓶頸的時候，如何重啟另一個思考框架。在後半段則說明了我們該如何學習更多的思考框架，以及讓自己擁抱更加多元性的策略，並且培養敏銳的心智。

如同這本書的介紹影片裡談到的：生活中一切都需要抉擇，而做出更好抉擇的秘訣，就在於思考框架。駕馭這種思考方式可以讓你更瞭解世界、改善工作表現和人際關係、促進社會進步。這也是人類之所以能夠勝過機器和 AI 的因素。成為「造局者」正是未來人才必不可缺的關鍵技能。
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【什麼是造局者？】
以標準的定義來說，「造局者」（Framer）指的就是起草美國憲法的那一群人，他們建立了聯邦政府的框架。因為美國憲法就像是一個思考框架，用來定義和界定聯邦政府的職權及程序。而在這本書中，造局者指的就是那些「懂得建立和運用思考框架的能手」。

這本書要講的重點之一，就是無論人們的地位高低，每個人都可以成為造局者：「能夠發揮和建立思考框架，或是重啟思考框架的能力，讓自己的生活乃至於整個世界有所不同。」作者也不斷強調建立思考框架所需要的技巧，可以靠著訓練與經驗不斷進步。這本書就像是一本操作指南。
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【什麼是思考框架？】
在1970年代，「心智模型」（Mental Model）的概念開始流行，人類的推理並非以邏輯形式在運作，反而更像是在模擬現實：人們評估各種選項的方式，是去想像可能發生的種種情況。我們對於世界萬物的思考方式，會受到你「相信」這個世界如何運作而影響。因此，面對同樣一件事情，用不同心智模型在思考的人會有不同的觀點。

而在這本書中所謂的「思考框架」（Frame）就是我們選擇和應用的心智模型，這會決定我們如何理解世界、決定我們如何行動。面對一個新的情境，我們也可以用思考框架去歸納和歸類，並且想出一個抽象的概念，在應用到這個全新的情境裡面。

舉例來說，當我們要畫地圖的時候，經常會採取「笛卡爾直角坐標」的思考框架，這上面有X軸和Y軸的維度可以幫我們用2D的觀念畫出相對的距離和位置。可是當你要在台北市搭捷運從A地到B地的時候，反而採用「捷運地圖」的思考框架比較有效，雖然捷運地圖的站點之間，距離和位置都不是真實的呈現，可是卻能幫助乘客直覺地理解：下一站要去哪裡。這時的重點就不是距離和位置，而是清楚地辨認出目的地的站點該搭乘哪一條線。

所以當我們問：「哪一種地圖最好？」這個問題本身並沒有意義，而是會因為使用的情境和目的的不同，而產生不同的答案。所以，也沒有什麼叫做最正確的思考框架，都是要看情況和目的而定。讓自己成為建立思考框架的能手——也就是造局者，就能懂得如何選擇並且應用思考框架，這會是各種決定與行動的基礎。
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【思考框架的轉變】
在聊主動建立思考框架之前，讓我們先看一個被動轉換思考框架的真實故事，這是書中提到一段關於朗讀到默讀的閱讀框架轉變。在西元11世紀之前，歐洲大部分都是在教堂才會有閱讀的行為，而且都是以「集體朗誦」的方式在進行，主要的目的是讓大家參與一個讚頌神的集體活動。但是到了11世紀之後，開始出現另外一種閱讀的框架，也就是「默讀」。

默讀讓閱讀這件事情不再是集體的體驗，而是一種個人的經歷。每個讀者都可以控制自己要讀快一點或慢一點，你也可以重複閱讀某一些篇章，自己可以慢慢思考書裡面的內容，產生新的點子，促進獨立思考。到底，是什麼東西造成了人們從朗讀的閱讀框架，轉移到默讀的閱讀框架呢？

在早期的書籍和文章裡面，常常沒有標點符號，字跟字之間也沒有空格，就像是一連串的字母之間不斷地延續。這種情況下光是要閱讀就非常困難了，想要默讀更是不可能的任務。這個時候集體朗讀就有它的功能，因為在一群人裡面，總會有人過去曾經讀過這篇本文，還記得某些字跟段落該怎麼念，就可以帶領大家一起朗讀下去。

在後來才出現了一項創新，書籍的字裡行間，開始有了「空格」和簡單的「標點符號」，這個時候就不再需要有人帶領，許多讀者可以自己進行斷句，獨自閱讀一本書了。於是，在這個時候人們就可以切換到另外一種閱讀框架。這件事情的影響非常的深遠，因為這一整個新世代的讀者都可以自行默讀，有助於人們自己的獨立思考，進而激發出更多元的思考框架。
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【建立思考框架的三個方式】
建立思考框架的方式有三個：想清楚因果關係，想像出平行現實，運用物理學定律制定適合的限制條件。這三個特色正是應用思考框架的時候最重要的因素。值得注意的是，思考框架本身並不是解決方案，而且是尋找解決方案的工具。以下分別介紹這三個方式：
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１．#因果關係
人類運用因果思維來看待這個世界，可以更容易理解世界，也有助於預測未來可能發生的事情，可以說人類是天生「因果推理」的機器。相較起來，AI 科技就無法擁有自己的因果思維，而是需要人類幫忙設定。舉經典的 Dota 電腦遊戲來說，這是一個兩隊人馬 5 vs. 5 互相廝殺，力求破壞對方大本營的遊戲。

科學家找來遊戲高手擔任 AI 策略的開發人員，設計了一些獎勵因素，讓 AI 跟自己進行的數百萬次的對戰，反覆嘗試錯誤，找出最好的操作手法。但是當 AI 跟人類正式交鋒的時候，人類還是取得了上風，尤其在團隊合作上面 AI 顯得像一團散沙。

後來，開發人員發現說，一般玩家會分成三個階段來安排戰鬥，所以開發人員就依照這樣的順序安排程式，在不同的階段給予不同的策略，調整獎勵的優先次序。然後開發人員就發現說一開始機器人通常只會照顧自己，所以還得幫他們建立「團隊合作」精神的框架。他們建立起了一些跨越個人遊戲角色的「超參數」，調整成一隻要達成共同獎勵的團隊。經過這一些修改之後，AI 反過來把人類打得落花流水。

值得注意的是，電腦不是自己學會這些事情的，而是因為人類先輸入了一些「因果框架」的獎勵因素，才可以讓這些運算發揮它的功效。同樣的現象發生在其他像是圍棋和西洋棋遊戲的對決，真正的突破並不在於機器高速的數字運算，而在於人類調整了 AI 對於因果關係（獎勵）的思考框架。
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２．#平行現實
書中的說法是「反事實思考」，但我認為有點難懂，用「想像出另一個平行現實」比較好理解。這個方法可以讓我們跳脫當下對世界的認知，想像出一個全新的情境，問自己：「如果……會怎樣？」就像是小孩子在玩扮家家酒，或者是科學家透過抽象理論設計出全新的實驗。透過想像出一個平行現實，我們可以將因果關係轉換成實際行動，測試看看可能有什麼影響，帶來什麼後果。

心理學家高普尼克（Gopnik）認為這種能力其實在人類孩童時期就已經具備了，他還把嬰兒稱為「搖籃裡的科學家」，她設計過一個很有趣的實驗名叫「贊多測試」的假裝遊戲（贊多指的是顏色鮮豔、形狀可愛的物體）。

實驗的第一階段，高普尼克和孩童待在同一個房間，孩童會學到一個因果關係：把贊多放到一個機器上面，機器就會播放生日快樂歌，幫一隻猴子玩偶慶生。然後，在實驗的第二階段，會有實驗人員走進來把機器和贊多拿走，高普尼克和孩童一起露出失望的表情。

這時候高普尼克會拿出一個「盒子」、兩個不同顏色的「積木」，並對孩童說：「我們假裝這個盒子是機器，這塊積木是贊多，另一塊積木不是贊多。」接著她鼓勵孩童繼續幫猴子玩偶慶生。此時，孩童挑選了正確的積木，放到盒子上。即使她把兩塊積木的定義互相對調，孩童都能夠選到正確的積木。

這個假裝遊戲的實驗，證實了人類自幼就擁有了反事實思考的能力，也就是有能力可以想像出另一個平行現實。高普尼克發現，更會玩假裝遊戲的孩子，就能對平行現實做出更好的推論。她說：「嬰兒和幼兒就像人類社會的研發部門，至於成人這是那些單調無聊的製造與行銷部門。」許多人在成年之後，反而容易落入單一現實的思考方式，而忘記了我們天生就有想像平行現實的能力。
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３．#限制條件
作者提到，所謂的建立思考框架，並不是任由想像力無邊無際地飛翔，也不是像斷了線的氣球到處亂飄，而是要有一定程度的「條件限制」，有助於約束我們的想像力，讓平行現實的想像維持在可以執行的程度，這才能讓思考光架真正發揮效用。

書中舉了一個很像電影裡才會發生的真實故事「恩德培行動」，這是一個以色列精銳部隊在恩德培機場的行動中，從恐怖分子手裡救出人質的戰鬥情節。1976年，恐怖分子綁架了飛機上106名人質，關押在烏干達的恩德培機場航廈中。當時烏干達獨裁者跟以色列當局並不友好，出動軍隊肯定不是好的選項。另一個方案是讓突擊隊員假裝成獲釋的巴基斯坦犯人，但太容易被看穿了。還有人提議讓突擊隊員降落在機場旁的湖裡，但是湖裡有許多鱷魚，而且任務結束之後這麼多人該怎麼全身而退？

評估了各種可能選項後，在種種條件限制之下，以色列想出了一個奇招：讓突擊隊搭乘運輸機在夜間降落到機場，搭乘機場內常見的車輛前往航廈，消滅恐怖份子、救出人質之後搭乘運輸機直接回國。他們在空軍基地搭建了航廈的等比例模型，透過少數獲釋的人質口中知道人質的大約位置，並且一次又一次地排練所有行動，講究到每一秒、每一步該怎麼進行。

在一個沒有烏雲的午夜，29位突擊隊員搭乘運輸機降落機場，他們身穿烏干達軍隊的服裝開著機場車輛前往航廈。突擊隊以迅雷不及掩耳的速度突擊航廈，只花了十分鐘就解決所有的恐怖分子，然後就帶著人質直接搭乘運輸機返回以色列。整場行動中只有三位人質喪生，而且連烏干達政府都還來不及反應。這個故事從天馬行空的平行現實裡，限縮了各種條件，找出了最可行的方案，最後成功執行了這次任務。
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【重啟另一種思考框架】
當你想要解決一個全新問題的時候，尤其是還沒有人曾經解決過的問題，你可能會感到不知所措。這個時候，先透過兩個步驟來思考：(1) 先從自己腦袋裡的框架庫找找看，有沒有其他適用和類似的框架、(2) 檢查其他不同領域的框架庫，看看有沒有能夠直接借用，小幅度調整就可以使用的框架。

如果這兩個步驟都找不到適合的框架庫，那麼才嘗試最困難、也是最後的殺手鐧：「發明新的思考框架」。作者提醒道：「切換到不同的思考框架，能讓你對世界有不同的觀點，但這也有風險。」一旦你重新找到一個新的思考框架，帶來的報酬可以是相當可觀的。

書中有一個重啟框架的例子很值得我們參考，美國紐澤西南邊的小城市康登市為了改善當地的犯罪率，直接解散整個警察隊伍並且重整執勤策略。當時城市的治安非常糟糕，市容也很破舊，到處都會發生大小程度不同的犯罪。這還不是最慘的，警方栽贓、造假、暴力執法的情況更是屢見不鮮。民眾除了害怕黑道，也非常害怕警察。

當地首長找來社區領袖和居民共同商討，最後決定放棄頭痛醫頭、腳痛醫腳的貼膏藥方式，採取全新的執法策略。解散警隊之後，他們精挑細選和新聘任的警察，改變了巡邏的方式。他們逐家登門拜訪、自我介紹、談談可以幫忙居民什麼。警察在街頭舉辦派對，和民眾聚餐，和小孩打籃球。

過去的思考框架是「警方將人民視為罪犯」，但是新的思考框架則是「警民一家親」的社區群體，警察從原本打擊犯罪的戰士，搖身一變成了社區當中親切的守護者。最後，康登市的犯罪率下少了一半，謀殺率少了六成，警方過度使用武力的案件少了九成五。重啟思考框架的方式，獲得了前所未有的成功。
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【創造多元性的四種策略】
作者指出，很多人可能會認為，想要擁有多元性就代表要接觸大量的想法和觀點，其實那是抓錯了重點。多元性的優勢不是來自於數量，而是來自於差異。找出七百個類似的想法，不如找出七個不同的想法來得有價值。如果一個工具箱可以有七種不同的工具，絕對會比擁有七百把錘子的工具箱更加實用。

如果我們想要擁有多元的思考框架，就是要刻意的去營造，以及一起維護，這並不是一次的成功就可以高枕無憂。如同貝佐斯在《創造與漫想》書中提到的：「這個世界要你與眾無異，千方百計把你拉向跟大家一樣，別讓它得逞。」人類本能的從眾傾向，以及社會自然而然的同質化趨勢，都需要我們自己刻意地、有意識地選擇，才能夠擺脫與眾趨同的自然發展，擁抱更加多元化的觀點和想法。

如果你想為自己的生活、家庭、工作環境創造出多元性的樣貌，可以採取以下四種策略：擁抱變化，運用教育，鼓勵遷徙，容許摩擦。
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１．#擁抱變化
如果一個思考框架一直以來都行不通，最好的做法就是擁抱改變，試試看別種思考框架。書中舉例同性戀婚姻的推動者，把美國從1995年支持同婚的人從25%提高到2020年將近70%。以前的同志運動一直把婚姻當成是核心議題，也一直把爭取這種「法律權利」當作是重點。但是進展並不顯著。

當時那種法律思考的框架，講究的是「法律權利」，但就是沒有效果。那種框架太缺乏想像力、太唯物主義，沒有說服力。到了2000年，他們研究很多民意調查還有焦點團體的意見，想弄清楚大家到底還有什麼疑慮。他們去思考說要怎麼樣用大眾的思考模式來談。最後他們選定了一個價值觀的思考框架，鎖定大部分的人結婚的原因：「愛、奉獻、家庭」。

他們把同性戀婚姻不再當成一種自由或者是權利，而是對於愛的表達與承諾。他們漸漸的讓大家知道，世界上有許許多多不同的框架，而且都同樣正當。到了2011年，第一次出現的黃金交叉，支持的人數正式超過了反對的人數。根據調查，只有14%的人會說這是一種「自由」，而有32%的人會說這是一種「愛」，是一種人類的情感。最後在2015年聯邦最高法院正式裁定的用憲法來保障同性伴侶的結婚權利。這並不是強迫民眾接受某種特定的思考框架，而是讓各種不同的思考方式能夠共存。
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２．#運用教育
要建立起多元的思考框架，從教育著手是非常有效的模式。美國有一個很有趣的研究，就是去看美國的白人父母和黑人父母怎麼跟孩子談論種族。發自內心一片好意的白人父母，通常不會去刻意談到種族議題，因為他們相信「種族色盲」這種做法比較能夠讓孩子避免成為種族主義者。

另一方面，黑人父母卻常常和孩子討論種族議題，在他們看來，這種種族色盲的做法就是在故意忽視各種明顯的歧視現象。例如逛超市的黑人被懷疑是小偷，開著車子卻無緣無故被警察攔下來，黑人孩子的家庭教育就是要強調看到「種族的各種顏色」在日常生活的各種影響。

最後，這些社會學家發現，種族色盲的框架正好是種族歧視的主要來源，白人父母雖然出自於好意不想強調種族之間的差異，但也在無意之間，否認了有色人種遭受到歧視的真實狀況。這種教育方式忽略了差異，抹去了多元性。要培養多元的思考，就必須認識到差異的存在，承認仍然存在的落差。
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３．#鼓勵遷徙
如果我們能夠鼓勵遷徙及流動，人們會把自己的文化和思考方式帶到別的地方，促進融合和變化。曾經有學者研究各個區域和城市的經濟成敗因素，發現了這些地區成功背後的原因有三個主要的因素：「科技、人才、寬容」。作者認為，「寬容」是其中最關鍵的一項，那些現在最開放的地方，經濟表現就最好。因為這些地方有更大的思考地圖，會讓人能夠放手冒險，這也是思考框架多元化所造成的經濟紅利。

像是美國被譽為一個民族「熔爐」，但是最近比較像一個「燉湯」，也就是讓裡面的好料都還維持各自的形狀。像是韓國人會住在洛杉磯的韓國城，華人會住在舊金山的唐人街，拉丁美洲的族群住在德州南方，古巴人住在佛羅里達州，巴西人就住在波士頓。雖然這種文化融合的速度不像我們想像中的快速，但是不同的文化激盪之下，也為美國社會注入了很多元的觀點和看法。
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４．#容許摩擦
把社會上的摩擦，看成是這個社會的優勢、而非缺點。作者說到：「如果在社會裡面維持思考框架的多元化，確實會讓人們彼此之間感覺到不安很衝突，就是因為大家要看到彼此的不同，而且還要可以彼此互動。但畢竟，大家觀點不同、意見相對，本來就是正常生活該有的模樣。」

哈佛法律學院的昂格（Unger）教授認為，如果要讓政治進一步的去中心化，就必須要用一些反事實的模型來做思考。他說：「當社會很果斷地沿著一條路前進的時候，應該要多方下注，以避免損失，也就是要允許在特定的地點或部門，跳脫一般的解決方案，實驗看看不同的國家走向會怎樣。」

昂格鼓勵讓社會充滿摩擦，也鼓勵教育上面要用辯證式的討論方式，不要讓社會被束縛在單一的版本，而是可以嘗試其他的社會組織方式。運用和擁抱多元的思考框架，才能擁有多樣化的各種策略，再從中選取適合的方案。
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【對思考框架保持警覺】
這本書告訴我們，幾乎沒有錯誤的思考框架，只有不適合某種情況的思考框架。而且各種框架應該要有共同存在的權利。但是作者們提醒我們要保持一個警覺，他們說：「唯一要注意的是，這種慷慨的態度要有一個前提，也就是說：『唯一』的一種錯誤的思考框架，就是拒絕其他的思考框架。」

要讓框架多元性的目的，就是為了讓各種框架可以彼此競爭、互補、對抗、共存。然而，如果有某一套思考框架的目的在於完全抹煞其他框架的存在，這就是不可被接受的。所以作者們才說：「如果你聽到有任何人或團體，說只有自己的思考框架放諸四海皆準，只有自己說的是真理的時候，千萬別相信。」
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【後記：拓展想像的邊界】
如果說另一本我很喜歡的《超級思維》那本書是心智模型的「百科全書」，那麼《造局者》就像是心智模型的「使用指南」。書中有清楚的概念和步驟，讓我們了解為什麼要學習更多的心智模型，以及該怎麼樣活用各種心智模型，並且在必要的時刻推翻自己的假設，重新啟動一個新的心智模型。

這本書是今年我讀過的書裡面感到非常印象深刻，也讓我的思考方式深受啟發的。作者們把故事和理論的比例搭配得恰到好處，從一則又一則的故事和研究案例當中，會自然而然地理解作者們要帶給我們的觀點，也讓我感受到什麼叫做多元性，以及為何要擁抱差異。

從書中也可以發現，AI 並不會削弱心智模型的重要性，反而是增強了心智模型的重要性。因為 AI 無法自己建立思考框架，仍然只能依靠人類。人類最重要的特色就是可以處理「假設之外」的新問題，能夠把心智模型的空間拓展到可以親身體驗的範圍之外，也就是能夠做到抽象與推理。人類只靠著極少數的資料，甚至是完全沒有新的資料，就能夠適應全新的、過去從來沒有體驗過的情境。

作者最後提醒到：「這是一個救贖也是一個警訊：一個人如果擁有建立思考框架的能力，就會保有價值。但要是放棄了努力，沒有辦法做好這件事情，就會失去現在人類的特權地位。」我們能夠想像的邊界，就是我們世界的邊界。
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Tags: ai段落設定造局者因果關係平行現實限制條件擁抱變化運用教育鼓勵遷徙容許摩擦

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ai段落設定在台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文

By 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

2021-05-17 15:14:49 有 0 人按讚

AI 如何為公司創造更多價值？專家：2 個缺陷，要先由人類來修補

2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴

美國人工智慧國家安全委員會（NSCAI）今年 4 月建議，國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域，並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面，微軟（Microsoft）4 月宣布，將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊（Nuance Communications）；後者是雲端與 AI 軟體的先驅。

從企業到國家，都愈來愈重視人工智慧，知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過，目前 AI 發展到底處於什麼階段？我們又該如何應用？

美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授張凱崴形容，目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事，像是疫情來襲，電腦可以從大數據中篩選條件，自動搜尋、判讀潛在病例，幫助醫生大幅減少檢查時間，但 AI 也並非萬能，要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性，獲得 2021 年的史隆研究獎（Sloan Research Fellowships）。

AI 局限1. 資料寬廣度不足時，就會複製人類偏見

張凱崴認為，電腦在學習的時候，是依賴「彙整數據資料」來判斷，並沒有真正思考，如果資料來源太狹隘、不夠多元，資料寬廣度不足，電腦判斷就會出現偏差，「你跟電腦講清楚 input（輸入）、output（輸出），提供足夠的數據資料，它可以對應、學得很好，但還有很多面向 AI 做不到。」

舉例來說，亞馬遜（Amazon）2014 年推出智慧音箱（Amazon Echo），使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而，有些人口音較罕見，或是用字較特殊，智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案，就可能失靈，這是當前 AI 的其中一大問題。

張凱崴進一步解釋，AI 另一項挑戰是，它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」（無法出現）之間的區別，只是從資料統計出要學的東西，無法像人類一樣進行邏輯思辨。

AI 的運作方式，第一步是輸入資料，第二步是分析，但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字，會去看四周有什麼字詞，來學習總統這個詞，由於許多總統都是男性，電腦就會「覺得」總統是男性。

這也是為什麼，如果讓 AI 學習，在它的認知裡，女性「不可能」當美國總統（因為沒有資料紀錄）。「你可以跟人類說，任何職業、性別都是平等的，但對電腦來講，這很困難，」張凱崴說明，一旦資料的寬廣度受限，電腦就容易產生偏見。

就像在自然語言處理（Natural Language Processing，讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號）領域，張凱崴說明，AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」，才能運算下去。但如果資料受限，使用男性的「他」，電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長；但換成女性的「她」，由於數據不足，電腦就會混亂，出現系統性誤差。

他再舉一例，美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統（GPT，Generative Pre-training），推出到 GPT3 版本，屬於書寫類 AI，電腦能夠揣測人們說完上一句話，下一句可能會講的句子，自動完成後半段。

好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」，系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」，因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示，GPT2（前一代版本）系統也從資料中學習到許多偏見，像是如果句子前半談論白人男性，系統傾向產生正面評價；如果句子前半是黑人女性，系統竟會產生負面句子。對企業來說，許多組織接觸 AI，想讓它們取代部分工作，首先需要留意資料的廣度、多元性，才能減少電腦犯錯的機會。

AI 局限2. 即便條件相同，也無法每次都做出正確判斷

「其實，現在的 AI 就像一台原型飛機，還缺乏穩定性。」張凱崴說，現行的 AI 就好比萊特兄弟（Wright brothers）剛發明飛機，看似可以做很多有趣的事，但「可以飛」跟「飛得很好」，有一大段落差。

紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片，AI 掃描後，確認是不是本人，但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小，一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」，因此照片無效。

張凱崴說，在這個例子中，凸顯出 AI 的穩定性不足，「系統沒有考慮到不同人種的差異，很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性，指的是 AI 沒辦法在相同條件下，每次都做出正確決策，這也是使用 AI 時，須留意的第二個挑戰。

他再舉例，許多模型可以準確分析，一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示，有時只要將影評中一些字換成同義詞，例如把電影（movie）換成影片（film），或改寫句子，即使意思並未改變，系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。

在設計這些程式時，人們必須注意到 AI 可能有局限，設定的資料範圍要更完整，考慮這些因素，就能減少偏見、落差，進而加強穩定性。

餵指令給 AI 要多元化，嘗試「換句話說」、刻意混淆

經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識，但只要掌握觀念，再透過 AI 領域專才協助，也能優化系統。張凱崴指出，最直接的方法是，設計 AI 模型時，要把來源群組不同的資料分門別類測試，在測試階段讓群體多元化，並確保不同特色的使用者，用起來都沒有問題。

舉例來說，一套 A 系統擁有來自各地的使用者，如果設計者是台北人，設計系統的思維容易以台北生活為主，很可能因為當地習慣不同，導致花蓮使用者操作不順。

另一個方法，則是用不同的「語意」，去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如，有一套餐廳評鑑的 AI 系統，只要蒐集、整理使用者意見，就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性？張凱崴建議，可以利用「抽換詞面」的方法。

比如，把詞彙換成同義字，再看 AI 是否能運算出相同結果，「你可能會發現，原本評比結果是食物很美味，但如果美味換成比較困難的詞，AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時，可以將詞彙隨機抽換成同義詞，增加 AI 的詞彙量。

第三種方式更進階：改變句型、重寫句子。張凱崴指出，同樣一句話，如果換成不同說法，電腦可能判讀錯誤，將「因為發生 A 事件，所以導致 B 事件」，改寫成「B 事件發生了，是因為 A 事件的緣故」，明明兩句話意思一樣，但 AI 很可能因為穩定性不足，搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性，可以使用自動改寫的方式，增加資料的多樣性。

張凱崴表示，經過這些測試，讓 AI 接受更多元化的訓練，得到更廣的學習範圍，往後碰到同義詞、相似資訊，才能有效判讀。

張凱崴總結，AI 還在快速發展，或許可以創造更多工作機會、新的職位，但現行階段，它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子，使用它就一定有更好結果，人們還是要保持高度耐心，先認識它的缺陷，才能在技術更迭下，發揮出最好的結果。

張凱崴

台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學（UIUC）電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授，研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎（Sloan Research Fellowship），研究團隊開發的運算方法，使人類語言處理的程序更有效率、更多元，同時兼具公平性。

附圖：優化AI系統的3方法

資料來源：https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis

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