有人敲碗「道德經」,他真是高看我了!
我高職畢業後,補習一年,考上輔大英文系夜間部。
大一國文是位「老」教授上課,真的有年紀喔。
老師第一堂課就酸我們,說道:「怎麼整間教室都是土味呀」!
同學面面相覷,不知其意。只有我笑出來,哇,這個厲害。我竟然秒懂。老師在笑我們是大一新鮮人,新鮮喔,剛出土的!
老師開始上課十分鐘後,我不知不覺正襟危坐起來,過去一年是為了考大學讀國文,現在聽大學教授講國文,真的不是同一個境界!
後來重考大學日間部時我就決定讀中文系了。
這位影響我的老師,就是劉光義教授。他是研究范仲淹專家,可惜還沒上到那兒,我就轉學了。
大師級的老師有一個特點「不問不答」,但只要肯問,老師「有問必詳答」。
曾問過老師,老子的「道德經」要讀什麼版本?
老師說版本先不論,要知道春秋戰國諸子百家的著作,當時都不是寫給一般人看的,是寫給治國者看的。所以「道」是聖人之道,「德」是聖人之德。
「聖人」不是指神聖的人,「聖人」是指治理國家的人。
所以老子,孔子,孟子,韓非子等等的著作,都是國君參考書,只是出版公司不一樣。有南一、翰林⋯⋯康軒版。
老師要我站在治國者的位置來看「道德經」才能有體會。
因為老子相信有一個超越人的主宰力量,有人稱它為宇宙意志,老子把它稱為「道」,所以「道可道,非常道」,道~是說不清也講不明的。
它是一種運行的規則,國君若能掌握,就能好好治國,造福百姓!所以老子是從「天之道」提示國君要行「聖人之道」。
講到這裡還沒暈的同學,好棒棒!
什麼是「天之道」?
就是「天知道」!
有玩過手遊的朋友就知道,任何一款遊戲都有它的遊戲規則。
常言道:「人生如戲」人生如果也是一場遊戲,你知道人生的遊戲規則嗎?你幾歲才知道?還是你認為你的人生規則你可以決定?
所以不妨把「道德經」當成人生遊戲規則指南來看!
~飄風不終朝,驟雨不終日~每天噴口水罵人不能持久啦!這就是規則。
再例如這句
「功成名遂身退,天之道」
翻成白話文就是上台靠機會,下台靠智慧。不退就會成為箭靶,你就會進退兩難。
你體會到的人生規則是什麼?
PS:歷代文人皓首窮經都不敢説讀通的「道德經」,我豈敢造次。看書的角度不同,理解也會不同,不可只信一家之言。
我只是分享老師當年所教的觀點,希望有幫到你。
圖片高雄美術館
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春秋戰國遊戲 在 Facebook 的精選貼文
毀掉一個聰明人的方法,是讓他變成「解釋型人才」
A「解釋」的碎片
所謂解釋型人才,是指「根據表面規律,作出夾層解釋,並且愛上自己的解釋」的聰明人。
「解釋型人才」生產兩樣東西:安全感和希望。儘管二者都是錯覺。
對於一個擅長解釋的人,3個最大的陷阱是:光說不練、先入為主、事後歸因。
人類是基於想像的動物。對過去的解釋,對現在的幻覺,和對未來的預測,大多屬於想象的範疇。人們經常不由自主地像「解釋過去」那樣去「解釋未來」。
對於過去,統計比解釋重要;對於現在,行動比解釋重要;對於未來,信念比解釋重要。只有當你懂得了統計、行動和信念時,解釋才變得重要。梗,懸念,故事,傳奇,源自人們對因果的迷戀。藝術誇大了「解釋型人才」的能量。
對現實做太多解釋,就像在風景勝地花太多時間拍照而無暇欣賞。
所謂親密關係,是指你無需向他解釋。所謂自由,是指你無需向世界解釋。
當你試圖解決物理世界的問題時,解釋經常是沒用的;當你試圖解決人類世界的問題時,解釋經常有用。一個企業家要同時解決上面的兩個問題,所有他既要懂「第一性原理」,也要會解釋。即使做出錯誤的解釋,解釋型人才也有可能賺錢並成功,這是人類社會為「解釋的多樣化」所付出的進化代價。
並非我們在解釋大自然,而是大自然在解釋我們。
假如一個「解釋型人才」勇於質疑自己的解釋,並且開放地接納他人的解釋,他就會進化成為科學家或哲學家。關於簡潔的解釋可能會非常複雜。牛頓為瞭解釋他那幾個極其簡潔的公式,甚至不得不發明瞭微積分。
獨立思考者不依賴他人的解釋也能前行。
假如你花了太多時間用「言語」解釋你在做的事情,說明你的事情做得還不夠好。
換而言之,假如你的某個事情做得不錯,即使你自己都解釋不清,別人也會替你解釋得五彩斑斕。對於創造者而言,與其浪費時間解釋自己的創想,不如直接做出來,然後說:看!
一個厲害的「解釋者」,心底都渴望成為一個「被解釋者」;而「被解釋者」則大多沒有類似需求。
不依賴運氣的人喜歡用運氣解釋自己的成功,憑運氣成功的人則千方百計找尋運氣之外的解釋。
我對「解釋」作出了如此多的解釋,證明瞭人類對解釋的深深迷戀。
B.另外一些碎片
因懶而生的勤奮,經常創造思想和發明;因勤奮而產生的懶,令人放棄真正的思考。
聽說某位擅長教育的家長安排好了孩子的每個「10分鐘」,我所知道的另一個爭分奪秒的故事是白羽雞從出生到成才(成為食材)只要40天。
在不確定性的商業世界裏,最大的機會來自:敢賭的人和會賭的人通常不是同一個人。
概率是一種從大量看似無用的噪音中煉金的技術。人們不願意為「讓某事不發生」付錢,只願意為「讓某事發生」付錢。例如,中國80%的醫療費發生在病故前的一個月,儘管預防上多投入1元錢,治療就可減支8.5元,並節約100元搶救費。
「標題黨」盛行,是因為人們幾乎只看標題,甚至買書只看封面。
狗讓人類感知到生命不同形態的新鮮感與一致性。遊戲必須有規則邊界,方能給「無限」以意義。
春秋戰國時期,盛行養門客,看似混入不少「無用之徒」,其實是為了構建「認知冗余」。基於「無用之用」的「有用之用」,更容易枝繁葉茂。
傳統教育最大的弊端,是通過「確定性」毀掉一個人對「不確定性」的理解。這種摧殘通常是不可逆的。
在線支付對街頭乞討是致命的摧毀,但卻催生了百倍的各類「在線乞討」。相同之處是乞討者通常比施捨者更有錢。
詩意一憋可能就淡了,屎意越憋越濃。
名校的本質,是一種高成本的智力測試系統。對社會而言是不合算的,對用人機構來說是合算的。一名設計師(尤其是室內設計師)的首要價值是阻止客戶亂來。
有時候旁觀者清,有時候當局者清。前者有廣度但缺深度,後者有深度但常常迷失於廣度不足。
開竅快和開竅深是兩回事。
人們迷戀喬布斯的簡潔與追求完美,卻忘記了他本人是一個充滿了混亂(也就是隨機性)的人。脫離了隨機性的「簡潔」,就像一把無物可剪的剪刀。
天才是這樣一種人:當他們不幸掉進坑裏,並奮力從中躍出時,發現自己來到了一個比原來地面更高的地方。
有些人、事、事物,你被觸動的第一刻即是其巔峰時刻。別太刻意去二次確認,因為生命本身就是一種無需二次確認的設計。
作者老喻在加
春秋戰國遊戲 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
為了讓 AI 不斷打怪升級,DeepMind 打造「宇宙」
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 07 月 30 日 8:15 |
DeepMind 又給我們小驚喜。我們都知道,強化學習苦於類化能力差,經常只能針對單個任務從頭學習。
DeepMind之前開發的AlphaZero,儘管可以玩圍棋、西洋棋和日本將棋,但每種棋牌遊戲都只能從頭訓練。類化能力差也是AI一直被詬病為人工智障的一大原因。人類智慧的厲害之處,就在藉鑑之前經驗迅速適應新環境。
但類化能力不是一蹴而就,就像玩遊戲,也是先做簡單任務,逐步升級到複雜任務。《空洞騎士》(Hollow Knight)一開始只需要隨意走動揮刀砍怪,但噩夢級難度的「苦痛之路」關,沒有前面累積的技巧,只能玩寂寞。
多任務宇宙
DeepMind此次採用「課程學習」,讓智慧體於不斷擴展升級的開放世界學習。也就是說,AI新任務(訓練資料)是基於舊任務不斷生成。智慧體可盡情鍛鍊自己,簡單的如「靠近紫色立方體」,複雜點的如「靠近紫色立方體或將黃色球體放在紅色地板」,甚至和其他智慧體玩耍,如捉迷藏──「找到對方,且不要被對方發現」。
每個小遊戲存在世界小角落,千千萬萬個小角落拼成龐大的物理模擬世界,如下圖的幾何「地球」。總體來說這個世界的任務由三個要素構成,即任務=遊戲+世界+玩家,並根據三要素關係,決定任務的複雜度。
複雜度的判斷有四個維度:競爭性、平衡性、可選項、探索難度。
比如「搶方塊」遊戲,藍色智慧體需要把黃色方塊放到白色區域,紅色智慧體需要把黃色方塊放到藍色區域。這兩個目標矛盾,因此競爭性較強;同時雙方條件對等,平衡性比較高;因目標簡單,所以可選項少;DeepMind把探索難度評為中上,可能是因定位區域算較複雜的場景。
再如「球球喜歡和方塊一起玩」遊戲,藍色和紅色智慧體有共同目標,讓相同顏色的球體和方塊放在相近位置。
這時競爭性自然很低,平衡性毋庸置疑很高的;可選項比上面遊戲高很多;探索難度沒有定位區域,智慧體隨便把球體和方塊放哪都行,難度就變小了。
基於這四個維度,DeepMind打造超大規模「宇宙」任務空間,幾何「地球」也只是這宇宙的小角落,是四維任務空間的一點。DeepMind將「宇宙」命名為XLand,包含數十億個任務。
來看XLand的全貌,由一系列遊戲組成,每個遊戲在許多模擬世界進行,這些世界的拓樸和特徵平滑變化。
終生學習
數據有了,接下來得找到合適的算法。 DeepMind發現,目標注意代理(GOAT)可學習更通用的策略。
具體來說,智慧體輸入包括第一視角的RGB圖像、本體感覺以及目標。經過初步處理後,生成中間輸出,傳遞給GOAT模組,會根據智慧體目前目標處理中間輸出的特定部分,邏輯分析目標。
邏輯分析是指,每個遊戲可藉由一些方法,構建另一個遊戲,並限制策略的價值函數的最優值上限或下限。
DeepMind提出一個問題:對每個智慧體,什麼樣的任務是最好的?換句話說,打怪升級時,什麼樣的關卡設置才讓玩家順利升級為「真」高手,而不是一刀9999?
DeepMind的答案是,每個新任務都基於舊任務生成,「不會太難,也不會太容易」。其實恰好是讓人類學習時感覺「爽」的興奮點。
訓練開始時,太難或太容易的任務可能會鼓勵早期學習,但會導致訓練後期的學習飽和或停滯。不要求智慧體某任務非常優秀,而是鼓勵終身學習,即不斷適應新任務。所謂太難、太容易是較模糊的描述。需要量化方法,在新任務和舊任務之間彈性連接。
怎麼不讓智慧體做新任務時不適應而「暴死」?進化學習就提供很好的靈活性。總體來說,新任務和舊任務同時進行,且每個任務有多智慧體參與「競爭」。舊任務適應好的智慧體,會選拔到新任務繼續學習。
新任務中,舊任務的優秀智慧體權重、瞬間任務分佈、超參數都會複製,參與新一輪「競爭」。除了舊任務的優秀智慧體,還有很多新人參與,這就引進隨機性、創新性、靈活性,不用擔心「暴死」問題。
當然,因任務不斷生成、動態變化,一個任務可訓練不同長處的智慧體,並往不同方向演化(隨著智慧體相對性能和強健性進行)。最終每個智慧體都會形成擅長任務的集合,就像春秋戰國時期「百家爭鳴」。說打怪升級顯得格局小,簡直是模擬地球。
DeepMind表示,「這種組合學習系統的特性是,不最佳化有界性能指標,而是更新定義的通用能力範圍,這使智慧體開放式學習,僅受環境空間和智慧體的神經網路表達能力的限制。」
智慧初現
最終這複雜「宇宙」升級、進化、分流的智慧體長成了什麼優秀物種?DeepMind說,智慧體有很明顯的零樣本學習能力,比如使用工具、合圍、數數、合作+競爭等。
來看具體例子。首先智慧體學會臨機應變。目標有三個:
黑色金字塔放到黃色球體旁邊
紫色球體放到黃色金字塔旁邊
黑色金字塔放到橙色地板
AI一開始找到一個黑色金字塔,想拿到橙色地板(目標3),但搬運過程瞄見黃色球體,瞬間改變主意,「我可以實現目標1啦」,將黑色金字塔放到黃色球體旁邊。
第二個例子是,不會跳高,怎麼拿到高台上的紫色金字塔?智慧體需要想辦法突破障礙,取得高台上的紫色金字塔,高台周邊並沒有類似階梯、斜坡的路。
因不會跳高,所以智慧體「掀桌子」,把周邊幾塊豎起來的板子弄倒。然後一塊黑色石板剛好倒在高台邊,「等等,這不就是我要的階梯嗎?」這過程是否體現了慧體的智慧,還無法肯定,可能只是一時幸運。關鍵還是,要看統計數據。
經過5代訓練,智慧體在XLand的4千個獨立世界玩了約70萬個獨立遊戲,涉及340萬個獨立任務,最後一代每個智慧體都經歷2千億次訓練步驟。智慧體已能順利參與幾乎每個評估任務,除了少數即使人類也無法完成的任務。
DeepMind的研究,或許一定程度體現「密集學習」重要性。也就是說,不僅資料量要大,任務量也要大。這也使得智慧體在類化能力有很好表現,如資料顯示,只需對一些新複雜任務進行30分鐘集中訓練,智慧體就可快速適應,而從頭開始用強化學習訓練的智慧體根本無法學習這些任務。
往後我們也期待這「宇宙」更複雜和生機勃勃,AI經過不斷演化,不斷給我們帶來驚喜(細思極恐)的體驗。
資料來源:https://technews.tw/2021/07/30/deepmind_xland/
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