論藝130603婚姻人類學 掌門天地
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論藝130603
婚姻人類學****
掌門執筆
野人會是00年建立雛型的,那時節「同學少年,風華正茂」,諸君多在中大和科大唸書….. 一彈指間,十年飛逝,都已屆“三十而立”之年了。
“人生三十年,如露亦如電。” 電光石火之間,他們大多敏銳地掌握機遇….. 建功立業?稍後再想,結婚為先!
婚姻,人類學之大事也,值得認真地進行“田野調查”,研究研究。
“假人類學家”掌門 親切地與十餘位近年完婚的會友進行訪談,深入了解民間疾苦,總結出下述“學理”,於本會 “所謂學術活動” 中口頭發表,獲得相當好評,尤其來自新任丈夫們。*** 現特認真地寫成 “所謂論文” 公開發表。
〈婚姻人類學〉
Th. 1幾乎所有準備結婚的人們,心目中都將「結婚」等同於「婚禮」,而非未來的「婚姻生活」,***** 尤以新娘們為然。
這實情是一種大錯覺!「婚禮」並非「婚姻」!婚禮本質上是儀式,是進入婚姻舞臺的“虎渡門”, 用意在於調整人們(包括新人和親友,尤其是舊…)的心態,***** 宣告「他們正式結婚了」。
儀式是非實用性的,***所以婚禮與婚姻生活的成敗關係不大。
較為偏淡的一點是,現世代香港中產 風俗崇尚奢華(有點像北宋亡國前夕),婚禮支出浩繁,虧空了原應用作 理財投資或者改善家居 的資金**** (又有點像“SoChun八部”中的“過癮開支”),此則於婚姻生活趨於負面了。
反之,Th.2 無論婚前婚後,鮮少有人為今後的「婚姻生活」操心,作出準備和規劃,或者進行諮詢和學習。***
這點也非常不合理,由50%高離婚率統計數據, 可以得知婚姻失敗的機會明顯高於一半。*** (因為“已婚人士”中部分仍是失敗者,只是不想離婚終場罷了。)
那麽,“未雨綢繆”,或者最低限度 “臨渴掘井”,豈非更勝於 “大雨濕身”和 “自掘墳墓”嗎? 所以,準新人應該向兩類人士諮詢和學習:
第一類是婚姻成功人士,看看他們究竟付出了甚麼代價*****才達致成功!
注意:不是了解 “婚姻可以怎樣幸福”,而是 “怎樣才可以使婚姻幸福”,兩者是截然不同的。 按道理,“婚姻自動幸福”的人是沒有諮詢價值的;更何況,世上可能根本不存在這 “人種”。***
第二類是離婚人士,看看他們後悔做了甚麽,或者沒做甚麼。*****
注意:沒有後悔的人不值得詢諮。***
Th.3 「戀愛成功」不是「婚姻成功」的條件。***
這點用經濟學解釋最好,並且要引入“時間框架”。
「戀愛」是“短線”相處,總成本較低;「婚姻」是“長線”相處,總成本極高!****
“短線相處” 之道在於討對方的歡心,**** 在男則送花送禮,甜言蜜語;在女則花枝招展,小鳥依人….. 這諸般做作,其成本原不菲薄,但因為時間線較短,所以易於承擔。
〈戀愛經濟學模型〉 今有男女二人談戀愛,每周見面一天。 男的平日省吃儉用,沉默寡言,盡傾所有財務和語言能力於“戀愛日”以為用,當然討得佳人的歡心。同理,女的平日省妝儉色,練氣養神,盡收美態温柔施用於一夕,自然亦討得愛郎歡心,成就了佳偶。
終於到了那一天,兩人心想:每周相處一天已然這樣 “心歡”,那麼,相處七天豈不是七倍開心了嗎?我們應該結婚! 於是,他們結了婚。
根據相同的〈“戀愛式婚姻”模型〉: 今有男女二人結婚,每周相處七天….. 男的很快財務破產,張口結舌;女的則很快花容失色, “大鳥嚇人”!***
原因簡單到極,沒有足夠資源支應總開支。****
“長線相處” 原來全然不是那回事!
長線相處之道在於 體諒、容忍、妥協….. 這都是 “苦心” 而非 “歡心”的事情。**** 杜甫《古柏行》「苦心豈免容螻蟻,香葉終需宿鸞鳳」, 倘無容螻蟻之苦心,又何來宿鸞鳳之香葉呢?
如此証立了:「戀愛成功」不是「婚姻成功」的條件。
再推導出:「戀愛成功」要過渡到「婚姻成功」需要進行調整和學習。***
相反,Th.4 「戀愛成功」是「婚姻成功」的障礙。*****
這點大為隱晦,非用心理學詳加解釋不可。
根據「預期—反應」理論,人對別人的行為作出反應,依據的其實並非 “該人的行為”,而是 “對該人行為的預期”。****
舉例:新郎獻上n卡的鑽石婚戒,以証情比金堅。 新娘的滿意度依據的是 “對卡數的預期”, 預期低於n者色然以喜; 預期過高者則愀然不樂。 (你見過夠薑不獻上婚戒的新郎沒有?)
果其如此, “戀愛愈成功” by definition等於 “雙方愈賣力討對方歡心”, 換句話說,雙方愈習慣於*** 支付/接納 短期高成本/高回報。
進入 “婚姻狀態”之後,條件改變,高成本沒法持續支付,如果任何一方不能調整心態,仍以 “戀愛狀態” 作出行為預期,仍然要求高回報, 則因 “預期落空” 易生怨懟之心,***** 這是佳偶翻成怨偶的肇因。
“你以前都唔係咁對我既。” “你究唔係…..”
大風起於萍末,巨禍萌於「預期」,此之謂也。
如此証立了:「戀愛成功」是「婚姻成功」的障礙。
再推導出:「戀愛成功」要過渡到「婚姻成功」需要徹底揚棄 “戀愛心態” 。***
例外狀況:理論上,如果雙方擁有極多資源,或者可以 “戀愛到底” 也未可知。
但是仍有 “上癮效應” 的疑慮,慎防 “戀愛黑洞” 將資源全數吸掉,担沙塞海,伊於胡底。
高考機器人惜敗於人類學霸!教育AI和人類大腦差距在哪,又將走向何方?
來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0608/163492.shtml
高考機器人惜敗於人類學霸!教育AI和人類大腦差距在哪,又將走向何方?
黑智
6月7日下午,全國高考數學科目結束。
但就在考場之外,另一場數學“大考”剛剛開始。而面對考試的,則是和普通學子不同的特殊考生——人工智能。
在成都高新區天府新谷的一個封閉空間里,一位機器人“考生”挑戰了今年全國高考的數學。它是成都準星雲學的高考機器人,名叫“AI-MATHS”。
在北京,包括黑智在內的眾多媒體,則圍觀了中小學智能化教育創業公司學霸君自主研發的智能教育機器人Aidam,與分為三組的6名高考狀元的同臺PK。
兩家的家長在此之前都很緊張。成都準星雲學科技有限公司CEO、清華大學蘇州研究院大數據中心主任林輝把AI-MATHS”叫做孩子,他說,這孩子“最大的弱項是不能理解考題里場景式的描述語言”,它會讀不懂題。學霸君創始人張凱磊說Aidam就好似自己的女兒,送入考場前,也在求祝福。

在學霸君發布會現場,由其自主研發的智能教育機器人Aidam首次公開亮相,並通過現場直播的方式與6名高考狀元同臺PK,分別解答2017年高考數學試題,完成包括客觀題和主觀題在內的整張試卷,並按照評分標準得出最終成績。
最終,Aidam花了9分47秒,完成了全部數學考卷內容。最後現場閱卷結果,Aidam考了134分,三組高考狀元分別得分為119分、140分和146分,平均分135分。從分數來看,人類“學霸”們在高考中,還是扳回一局。
準星高考機器人AI-MATHS北京卷用時22分鐘完成北京文綜數學考試,得分105;全國二卷數學考試用時10分鐘,得分100分,離預期的110分也還存在著差距。
柯潔和AlphaGo的大戰剛剛落下帷幕,這邊人工智能就上了高考的考場。和人類智力的挑戰,機器從未止歇。但AlphaGo已經掛印退出棋壇,這邊參加高考的人工智能們,它們背後又是由哪些技術支持,在未來又將作何用途呢?
高考機器人和AlphaGo有何異同?
在“備考”階段,Aidam的“父親”張凱磊向黑智表示,Aidam和AlphaGo一樣,並非實體,而是以深度學習、專家系統和自然語言理解為核心的複雜系統。這個系統的核心在於通過學習人類的編程邏輯,熟悉人類思考和學習的方式,進而掌握解題方法。

學霸君創始人兼CEO張凱磊
Aidam的圖像識別和自然語言理解技術均為自己研發,構建了深度神經網絡的句法和語義分析器,在海量題庫中不斷強化和擴充訓練。
目前,學霸君已經擁有7000萬道數學題目的題庫系統,以及大量的學生手寫和上傳題目圖片、各種教輔書籍中的題目庫,構成了學霸君的智能機器人的訓練數據。據張凱磊介紹,目前,依靠學霸君的產品端的日活量,每天可以產生1700萬-1800萬張左右的題目圖片上傳。而其中,無論是拍照,還是學生手寫題目,均可以被Aidam的圖像識別系統識別,並記錄、收集、標記。在學霸君的題庫中,每一道題目均記錄了其答案、解析和不同的解題過程。在此基礎上,Aidam不斷進行自動解題訓練。
“系統每天大概做 40-50 萬道題目,進行自我訓練。”張凱磊說。“我們是自己在超鏈路神經網絡使用的時候發現,它對於記憶題目使用的步驟跟邏輯是有價值跟效果的,所以開始大規模地在代數體系跟解析體系解決這個問題。”
目前為止,Aidam主要針對的是數學學科。張凱磊對此的解釋是,數學題目的標準更加明確,容易判定對錯。“我們目前看到學生咨詢最多的問題,超過40%都是數學問題。除了評價標準之外,對於人工智能系統而言,數學的挑戰是比較有難度的。數學試卷中,包括簡單的選擇題,也有複雜的需要解題過程的大題,這是非常適合測試AI的,所以,我們這次選擇數學作為切入口。”學霸君首席科學家陳銳鋒表示。

學霸君首席科學家陳銳鋒
陳銳鋒介紹,Aidam 的解題過程涉及到三個步驟:
一是理解和識別人類語言,把題目變成機器人可解碼、可理解的語言,即通過自然語言處理將人類語言轉換為形式語言。
二是邏輯推理,利用計算機的知識語言網絡,模擬人類處理信息的方式和策略,找出最佳解題路徑。
三是用人類的語言回答問題,並給出詳細的解題步驟,即將形式語言轉化為自然語言。
其中最大的難點在於讓機器理解人類語言,這也是自動解題系統被公認的核心問題之一:自然語言處理中的語義分析。
而AI-MATHS 學習了小學到高中的 7000 多個考點,運算量可達到 2 的 800 次方。林輝認為,跟 AlphaGo 相比,高考機器人的研發難度更大,原因和陳銳鋒提到的類似,因為用計算機語言描述圍棋規則相對容易,但研發高考機器人,首先需要讓系統理解人類語言。這也是他在之前提到過的,要讓AI-MATHS“讀懂題”,是一件非常困難的事情。
而這並非機器首次向人類的考場發起挑戰。在日本,從2013年起,機器人Torobo(Todai Robot Project) 每年都會參加日本高考,目標是考入東京大學。它的物理成績不錯,但受制於語言處理能力,在其他科目的成績並不理想。在2015年,它考出了511分的成績,可以考上日本80%的大學。其研發負責人 Noriko Arai 教授表示,在目前的技術條件下,Torobo要考上東大很難,因此,它已經放棄了這一學業,開始從事大數據分析方面的工作。“現在的AI們,包括Waston,Siri和Todai,都不能閱讀,但它們擅長搜索和優化。” Noriko Arai 在今年的TED2017上說。
AI能否代替老師?
推出Aidam,學霸君的目的,自然不會是單純讓它能夠去參加高考。學霸君給自己打出的口號是“消滅學區房”,但是在人工智能領域,張凱磊說,Aidam並不會取代教師,而只是教育工作的輔助。

學霸君智能教育機器人現場展示解題過程
人類智能和人工智能的區別,以及何等工作能夠被AI所代替,已經是被業界無數次討論過的問題。在博鰲論壇上,魯白的回答是:人工智能,不會擁有人類一樣的智商、情感,或擁有自主意識。他解釋,人腦有五個方面的功能:第一是感覺,第二是運動,第三是記憶,第四是情感與情緒,第五是認知。“怎麽樣跟人工智能或者電腦產生感情,論題中包括兩個方面:一個就是情感的產生與情感的交流,延展一下就是社會性;一個方面是認知。認知又分兩個部分,一個是一般的認知,連動物都有,我覺得人工智能可以有這個方面的認知功能,包括邏輯思維分析,以及決策之類。人還有另外的一個方面的認知叫做高級認知功能,里面包括語言包括自我的意識,包括想象力、創造力最後還有人所特有的一種目的性的行為,而我認為,人類是在這方面,是不能被機器代替的。”
而指導學生科研、教育人類學生學習知識,正式人類創造力和認知能力的高級體現。那麽,什麽職業將被機器改變?和黑智談過的眾多業內人士也總結,勞動並無高低之分。那些和數據相關,重複性較強、邊界清晰的工作,容易被機器所取代。
而在不擔心教師們失業的前提下,人工智能又將輔助我們的教育,做到哪些工作?“我希望它能夠作為教師的幫手,解決目前教育中的一些難題,比如,輔助批改作業。”張凱磊說。
在張凱磊的構想中,“自動批改作業”一直是他希望實現的。“今天我們已經有能力把學生的學習行為數據采集到電腦上面去,有能力把他書寫過程中的東西數字化,但是一直以來我們都沒有這個能力讓機器去批改作業。現在,我們靠深度學習技術,開始有機會,把像人一樣將一道題目一步步推理出來這件事,在系統層面做出來。無論這道題目是否在系統中錄入過,無論它的難度系數有多高,只要在它的認可範圍內,都可以做出來。”
而自動批改的核心目的,則是為了實現個性化教育的最終目標。人工智能可以知道每一個學生的學習習慣、學習進度和學習意願。學生會的東西不會再出現;不會的東西,機器則會一直提醒,直到學會為止。這樣,每個學生看到的內容、做的習題都是量身定制的。另外,通過人工智能,老師對每一個學生的了解將比以往任何時候都要深入。因為人工智能將會在最短的時間里將學生的學習情況及時反饋給老師,老師可以直接讀取,而不會因為學生太多顧不過來。
“我們已經開始逐步在學校里實行個性化教育的實踐,在教育機器人完成後,也將加大推廣的力度。”張凱磊表示。在學霸君現場展示的在某地學校的教學系統中,學生作業已經數字化傳輸到電腦上面,並且後臺由機器批改完成,並對學生的完成情況、行為數據進行了標註和統計。“目前我們的教學改進系統是靠學生做題的零散數據產生的離散模型,把這些題做好了,提升效率之後看過程。未來,我們將把它擴展到5000-6000個班級,這樣將會擴充到幾十萬規模題量的學習過程,成為我們越來越強大的一塊資產。”張凱磊告訴黑智。
在教育領域中,對內容數據的智能化的機器理解將為老師的教學和學生的自主學習提供非常豐富的信息支持,圍繞學生學習薄弱點的自適應學習在機器理解的基礎之上將變得高效而又有針對性。而學霸君研發的智能教育機器人,就是機器理解技術在教育領域的典型應用。
Adiam和AI-MATCH的高考成績,只是它們現在的階段性的表現。盡管距離人類的“學霸”水平仍有一段距離,但隨著學校提高教學效率的需求不斷增加,教育應用落地的不斷深化,以及教育大數據和深度學習技術的發展,一個“機器助教”將會給我們打開新的大門。到那時,“幹掉學區房”,也許真的不止是一個夢想。

[本文作者黑智,i黑馬原創。如需轉載請聯系微信公眾號(ID:iheima)授權,未經授權,轉載必究。]
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