【利用工作來強化你的微特質】
日本有一個字詞叫 #Ikigai(#生き甲斐),意思大概是「生存的意義」。根據這概念所說,如果你能夠找到一個事情,既是你擅長和享受的,而這剛好又是世界所需要的,別人又願意付錢請你做,那這就是你的Ikigai,這將成為你「生存的意義」。
這樣的願景很夢幻很完美。如果換作是以前的我的話,大概也會很想追求這種境界,很渴望找到這樣的一個事情、一份工作,甚至慨歎自己為甚麼如此不幸還沒能夠遇上。
但在這些年的生命修行中,我領悟到一個道理:與其等到完美出現才踏上旅途,倒不如在自己有能力的範圍下開始起步,然後在過程中一步一步走向完美。換句話說,追求完美永遠都只是一個過程,而絕非起步的先決條件。
Ikigai 中談到的四個主要元素,如果在這當下未能夠同時擁有的話,那大可先從其中一個開始,慢慢向那中央的同心圓進發。但更大的難題在於,我們該從哪裡出發?
剛畢業出社會工作的我們,對於自己真正擅長的大多不太確定,而自己所享受做的事,又好像無法變成職業,於是大多選擇做任何「#別人願意付錢請你做的事」,從這開展自己的職涯。簡單一點來說,就是誰願意聘請,我就為誰打工。
隨著往後幾年的經驗累積,有些人抓到心法,做起事來開始駕輕就熟,這工作慢慢變成了「#專業」,賺到的錢也因此越來越多,但內心卻不禁感到空虛且遺憾。因為這好像並非自己所享受的,無法從中感受到熱情。
另有些人從工作中看見更宏大的使命,慢慢將工作變「#志業/天職」,渴望能為世界帶來改變,不惜掏空所有心力去達成目標。但宏大的使命往往超出了自己能力所及,儘管感到力不從心,卻偏偏逼著自己硬著頭皮向前衝。
更令人氣餒的是,有些人既練不成「專業」,又找不到能夠讓自己不顧一切、奮勇向前的「志業/天職」,唯有繼續做任何「別人願意付錢請你做的事」,一直在職場中浮浮沉沉,無法找到自己的價值。
享受和擅長做的事情(簡稱 #熱情),雖然也可後天培養和強化,但更大程度上,天生已經有其基礎設定。這就是Human Design 人類圖中所說的天賦才華,也是我常說的「#職場微特質」。
要從「別人願意付錢請你做的事」中找出熱情絕不容易。相反,面對自己享受和擅長做的事情,我們自然能夠每時每刻都沉醉其中,要從中發展出使命感和專業,就相對簡單得多。
我天生擅長和享受拆解問題,所以小時候就喜歡玩樂高Lego,大學時諗政治學,畢業後做行銷工作,後來做市場顧問,到了今天作職場解讀。我並有刻意作出這樣的職涯安排,甚至直到近年才覺察到自己有這樣的能力。但無論我是否有察覺到,這能力本來就存活在我的身體裡。我要做的,只是單純透過眼前的工作將其運用出來。換句話說,我是利用工作來強化自己的微特質,讓後者成為我的最大賣點。
當你認清自己最厲害的微特質是什麼,就找適合的工作去讓你一邊領薪賺錢,一邊強化你這些本來已經擁有的天賦吧。假如你是一個天生游泳很厲害的人,那幹麼不找一份工作,可以讓你天天游泳,享受自己熱愛的同時,卻有人願意花重金買你的專業。
假如你是一個很具創意,擁有很多天馬行空想法的人,那專注找對空間去創作這一些想法就好。別分心去想如何將這些想法實現出來。或許你會問,那這些想法不溝通出來,不落實出來,不就浪費了嗎?怎麼可以?
對,但誰說後面那些事非你做不可?你大可找一個很懂溝通、很懂落實,但缺乏創意思維的人去幫你忙。只要大家都認清自己的價值和長處,就自然能夠發揮協同效應,在每個人展現出個人獨特性的同時,又能一起創造更多。
在過去100-200年,由於工業革命、大企業的形成以及全球化的緣故,職場越來越強調合作與分工。個體彷彿不再重要,大家都只是這世界工廠中的一顆螺絲釘。工作的本質由以前看重專業技藝(#craftsmanship),轉變為機械/系統的運用。但這真的就是未來的必然進程嗎?
我認為,與其說這是未來的一個必然趨勢,我更認為過去這100-200年的工作模式,其實反而是歷史洪流中的一個U型峽谷,只是剛好拐了一個大急彎而已。隨著人工智能和互聯網的出現,人類更大可能會回歸於個體工作模式,再次回到講求專業技藝(craftsmanship)的時代。
試想想,當有天人工智能的自學功能變得更完整,那機械/系統大概就不再需要人為操作。今天大部份的工作將會消失,能夠剩下的(或者會蛻變成的),就是需要創新、帶有創造力的工作類型。這正正回應到Human Design人類圖常說,2027年後慢慢走向的個體人世界。
其實這個趨勢,早已成形。就像我以前的尼爾森工作,我常跟同事強調,如果我們的賣點只是單純給予分析,必定會很快失去競爭力,很容易被取代,因為在這範疇上,我們遠遠比不上電腦。但當我們賣的是看事情的眼光、闊度和深度,即使是很強大的計算機,也不一定能夠取代你。因為客戶買的,並不一定是計算出來的最好選擇,而是你獨一無二的眼光。
在千變萬化的職場環境中,任何職業都很容易過時。Never put all eggs in one basket。如果你打算花光幾十年在單一行業上發展,成為某特定領域中的專業人士,這無疑是一項風險甚高的投資。我認為,我們真正要重視的,並不是在工作中的專業知識,而是我們可以隨意帶走的職場微特質,我們的軟實力。
當你能夠找到自己的職場微特質,無論你如何在職場上轉換跑道,你都必定能夠一直變強。因為你賣的已經不再是你的行業經驗,而是你那獨一無二的核心價值。
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醫療健康是現階段AI绝佳的應用場景
今年開始我分享比較多醫療相關的文章,特別最近台灣疫情仍在緊繃狀態,分享這篇我談 AI 在醫療健康領域能創造哪些價值,提供大家參考。
最近,我出席了第五屆醫療健康產業投資50人的「H50年度峰會」,就「人工智能醫療醫藥領域的應用機遇與挑戰」進行一場主題演講。我認為,傳統產業「+AI」的時代已經到來,AI將像電一樣穿透各行各業為其降本提效,創造巨大的經濟價值。醫療健康是現階段AI絕佳的應用場景。創新工場將結合自身TECH VC基因,以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口,一起探索發掘醫療產業重塑的機會。
以下是來自峰會的現場報導,文章經21世紀經濟報導授權轉載。
「多年前,如果你問我人工智能最好的應用會是什麼,我可能在不同的時期會說是語音識別或者計算機視覺、自動駕駛、金融領域。但今天如果你問我這個問題,我覺得人工智能最好的應用場景,毫無疑問是醫療的場景。」李開復說。
也正因如此,創新工場在兩年多前設立了醫療投資團隊。這個團隊從2019年起以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口,目前已經投資了鎂信健康、艾登科技、英矽智能、沃比醫療、予果生物等20多個項目,涵蓋了數據AI、服務、器械、生物製藥等多個領域。
「隨著團隊的擴張,現在醫療投資團隊已經比人工智能團隊還要大了。創新工場將按照原有Tech VC 基因結合度,搭建醫療生物領域專業化團隊,接下來的1到2年,醫療技術領域的投資將是我們的重中之重,我們會把火力集中在IVD(In Vitro Diagnositcs)體外檢測和高值耗材兩個大賽道。」李開復說。
本次分享中,李開復談到人工智能發展的現狀、深度學習的要點及相關要求,同時,重點給大家分享了AI在病理分析、藥物研發、大數據、以及其他特定領域與場景的應用場景,並結合創新工場在醫療AI投資方面的實踐,給參會嘉賓提供了相關建議。
▎AI賦能傳統行業的時代已經到來
李開復認為,現階段能夠做AI的科學家和工程師數以百萬計,AI技術已經普及化。在過去的人工智能1.0時代,大家把AI當「黑科技」,可能最開始並不知道技術具體能創造什麼價值,就先投資進去公司,再幫牠找應用。
但現在情況已經發生改變,AI賦能傳統產業的時代到來,這裡所謂的「傳統行業」並不是說真的很傳統,而是指任何沒有AI的行業,其中也包括醫療產業。
人工智能發展到今天已有60多年歷史,李開復認為其中最重要的成果是深度學習技術的發明。對此,他總結出了深度學習最重要的四個特點。首先,深度學習能夠針對一個目標函數優化到最佳,如識別腫瘤的正確率;其次,數據量越多,結果越好;第三,千人千面,運營在醫療領域可以根據不同患者的家庭背景、基因等信息精準醫療;第四,文字、圖像、視頻等不同數據都可以作為深度學習的內容。這是此前人工智能算法做不到的,因而近年來深度學習取得了很多突破。
李開復也指出了深度學習需要滿足的五點要求:
第一,需要海量的數據;
第二,數據不能是網上爬來的,而是客觀、精準、自動地標註或打好標籤;
第三,只能在單一領域內工作;
第四,需要比較大的計算力;
第五,需要一些AI專家的參與。 AI擅長運用海量數據針對目標函數進行優化,但無法取代人抽象、分析、嘗試的能力和創造力。
至於AI是否適合用在醫療領域,李開復認為,當下醫療領域正在開始產生海量的數據。可穿戴設備、新的醫療方法、基因排序等都提供了多樣化的數據來源,他對AI+醫療的未來有非常大的信心。
但同時他也提到,AI+醫療在當前的發展過程中遇到了一些問題。首先,AI不擅長做「全科大夫」,只能解決某一特定領域的問題,不可過份神話這一技術。其次,傳統醫療需要的是小而精的數據,而AI對數據的要求是海量、結構化、精準化、閉環,因而現成的數據無法完全滿足AI的需求。
此外,李開復指出,醫療是非常神聖的,關乎人的生命與健康,與金融領域、互聯網領域不同。AI+醫療特別要尊重客戶和他們的服務或產品引進方式,而不是盲目教育市場。很多AI科學家創業會把醫療領域想得過於簡單,而李開復建議創業者需要用更嚴謹的方法適應醫院的採購流程,讓醫院現有的負責人意識到AI技術是在幫助他們,而非取代他們。
▎AI+醫療的細分落地場景
李開復認為,目前AI+醫療在一些細分領域有很多具體的落地場景。第一,病理方面有特別巨大的需求。每年會有成千上萬的病理樣本產生,而註冊的病理醫生缺口則很大。在這方面AI雖然不能做最終判斷,但可以幫助更好的篩選,提供更好的建議。
第二是藥物研發方面,最近國際上已經有了一些成果,如美國一家公司做的蛋白質折疊,以及創新工場所投資的 Insilico Medicine英矽智能,已經開始用AI技術幫助科學家發現新藥。 AI技術的加入可以幫助節約90%的新藥研發時間,對未來製藥行業會帶來很大的顛覆。
第三是大數據與AI的結合,近年來有各種新數據產生,如基因、轉錄、蛋白、代謝等等,都可以用來做新的分析,創作更多新的應用和價值,針對每個患者背景做出更精準的診斷。
此外,李開復還提到在骨科手術、神經介入、種植牙等領域,AI都可以創造價值。
AI+醫療是創新工作的醫療團隊所關注的方向之一。創新工場借助自身的AI工程院以及在AI、醫療領域的深入研究,擁有較為豐富的專業知識。李開復認為,做AI最重要的是有海量數據,創新工場會關注真正數據源頭的掌握者,獲得脫敏數據後再思考如何激活,如何做出新的產品,產生更大的價值。此外,團隊也願意接觸一些產業投資人和產業公司,因為這些人更懂醫療的具體流程,大家的合作將產生價值。
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異兇間 24 - 夢遊症之謎 (鍾馗) [國語]
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夢遊之謎是一個困惑了人類幾個世紀的問題,它詭異而恐怖,在夢遊狀態下的人,所做的任何事情都有點違反常理,更詭異的是夢遊醒後對發生的事情卻一無所知。
多數人的夢遊是睡覺睡到半夜,在迷糊狀態中突然會爬起來東走西逛的,過一會兒又躺到床上睡覺去了。第二天,要是有人問他,夜裏起來幹什麼,他自己也會感到奇怪,回答不出來。而有些人的夢遊就比較危險了,他們會起來做飯,站到陽台上,出去逛街,甚至還有的會去磨刀!
夢遊的人眼睛是張開的,為何對周圍的人視若無睹,但是對環境還有些反應,所以會自動避開阻擋物,不會跌倒。
在夢遊所做的事情,比清醒時做的還要出色,比喻說夢遊時的力氣,身手,夢遊邏輯算數等,可以跟計算機相比了,如果說大腦還處於休息狀態,那麼是什麼讓夢遊的人如此出色。
夢遊清醒之後,夢遊的人為什麼對夢遊的經歷完全沒有記憶。
夢遊顯然是一種變異的意識狀態。患者與周圍環境失去了聯繫,他似乎生活在一個私人的世界裏。他的情緒有時會很激動,甚至會說一大堆的胡話,旁邊人很難聽懂他在講什麼東西。他似乎在從事一項很有意義的活動。這種活動往往是他壓抑的痛苦經歷的象徵式重現。
夢遊症也可稱為睡行症,在小孩中比較常見,多發生在4-12歲的兒童;根據統計,10-30%的小孩有夢遊的經驗,通常長大後不再發生。
中醫認為要解開夢遊之謎,還是要先了解人的生命內涵到底是什麼。關於人的生命,中醫與西醫的看法有很大不同。西醫只研究我們「有形」的身體;而中醫認為人除了「有形」的身體,還有許多「無形」的生命成份。
有人提出,夢是一種無意識思維。這種觀點認為:夢遊來源於靈感或創造性思維,人在夢遊中排除了外界的干擾,聯想思維又特別活躍,不受邏輯思維和各種成見的束縛。白天的思索在夢境中繼續下去,豁然貫通的機會就比較大。然而,不管這種解釋是多麼合理,它也僅僅是一種假說,還有待於人們的實驗和考證。
計算機in是什麼 在 Untyped 對啊我是工程師 Youtube 的精選貼文
不該去美國工作的3個原因 - 美國v.s.台灣・軟體工程師・工作經驗比較-薪水/工時/文化 | Software Engineer in Taiwan v.s. The U.S.
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有美國夢?想出國工作?想在矽谷當工程師?在美國當軟體工程師跟在台灣有什麼差別?
今天要針對薪水、工時、文化這三個層面來比較美國程序員跟台灣工程師生活與工作上的差別。影片中也會分享我的求學背景跟工作經歷。因為我有在美國跟台灣實習工作過,所以能有比較客觀的看法分享。
薪水:台灣/美國、實習/正職軟體工程師的薪資比較,也會討論稅務跟物價唷!(雖然稅務方面數字有點誤差:P)
工時:軟體工程師一天工作到底是八小時還是無限小時?又是什麼造成工時上那麼大的差別?
文化:比錢更重要的是文化!台灣美國工作環境的文化到底有什麼不一樣呢?產品開發流程的不同?員工工作心態?公司看待員工的方式?工作模式?
只能說這系列的內容真的是乾貨滿滿,是我親身經歷最真實的分享!希望你有滿滿的收穫~
【㊫ 電腦科學/軟體工程 學習資源 📖】
全端工程師密技 Full Stack Eng - Career Path (Codecademy)
https://bit.ly/3niTwLN
前端工程師密技 Front End Eng - Career Path (Codecademy)
https://bit.ly/32K1eql
用Scala學習函式程式設計
https://bit.ly/2IF0Thv
Scala 函数式程式設計原理
https://bit.ly/3kBQXTb
平行程式設計
https://bit.ly/3pCeaZf
Android 應用程式開發 專項課程
https://bit.ly/3lGCUwW
普林斯頓大學 電腦科學 演算法 基礎理論
https://bit.ly/3nxomAh
Go 語言學起來
https://bit.ly/35AWhlv
Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java 專項課程
https://bit.ly/2IGnlH4
Java 軟體工程基礎課程
https://bit.ly/3fa4gJi
全端開發 跨平台手機app 開發 完整課程
https://bit.ly/2UCGWum
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Untyped - There are so many data types in the world of computer science, so are the people who write the code. We aim to UNTYPE the stereotype of engineers and of how coding is only for a certain type of people.
對啊我是工程師: 是個致力於推廣電腦科學給各領域族群的頻道,更希望想嘗試卻又不敢踏入的人有更多機會了解 Computer Science。
By 一個喜歡電腦科學邏輯推理,在科技圈努力為性別平等奮鬥的女軟體工程師。
#美國工作 #軟體工程師 #台灣美國比較
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計算機in是什麼 在 [問題] 請問大陸的計算機專業學的是什麼? - 看板Cross_Life 的推薦與評價
在台灣相關科系應該有
電機(含電子、控制、通訊、光電)工程學系和資訊工程學系
電機和資工有些領域是重疊的
(早期資工就是從電機分出來的)
不過基本上
目前電機比較紅
那在大陸計算機專業學的內容是什麼
跟台灣的資工相當嗎?
有人可以詳細說明一下嗎?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 118.161.224.121
※ 編輯: nolonger21 來自: 118.161.224.121 (10/19 23:09)
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