這個實驗,分享給願意改變的人
費德勒、納達爾和喬科維奇,都曾多次提到對方是自己進步的最大動力,是自己能成為頂尖的原因。球王們將「對手」視作推手,是了不起的氣度,也是值得學習的正向態度。
法國思想家福柯(Francois de La Rochefoucauld)說:「敵人對我們的評價總是比我們自己更接近事實。」一個運動員在早晨睜開眼的第一刻,就知道有另一個或很多個和自己處在相同水平的運動員也在這個時候睜開眼,甚至 2 小時前就已經在訓練了。當運動員的水平越高,他的對手的輪廓就會越清晰,他們藉由比賽,在擊敗對手的同時,也鞭策彼此成為更好的選手。
最近在《像火箭科學家一樣思考》(Think Like A Rocket Scientist)裡看到一個有趣的實驗,對我很有啟發,分享給大家也試試看。實驗開始囉。
實驗的主持人走進房間裡,遞給你 3 個數字:2、4、6。他告訴你這 3 個數字遵循著一個簡單的規則,而你的工作,則是要藉由提出其他由 3 個數字組成的數列,來推演出他的這個規則。當你提出 3 個數字組成的數列後,實驗主持人會告訴你它們是否符合規則。提問次數沒有上限,也沒有時間限制。
你覺得這條規則會是什麼?你會提出什麼數字呢?大部分的時候,這個實驗會有以下 A、B 這 2 種走向。
受試者 A 說:「 4、6、8 」,實驗主持人回答:「符合規則。」然後 A 繼續提出:「 6、8、10 」,實驗主持人再次回答:「符合規則。」在幾個類似的數列都得到肯定的答案後,受試者 A 宣布這條規則是「每次往上加 2 」。
另一種是, 受試者 B 會以「 3、6、9 」開始,而實驗主持人回答:「符合規則。」然後 B 繼續提出:「4、8、12 」,實驗主持人再次回答:「符合規則。」 B 在提出幾個類似數列都得到符合規則的回覆後,他宣布這條規則是「第 1 個數字的倍數」。
受試者 A 和 B 提出的數列都符合規則,但令人驚訝的是,他們都錯了。
眞正的規則是「一個遞增的數列」(數字越來越大)。大約 5 人中,只有 1 人能在第一次嘗試中就正確辨認出規則。
那麼,解開這道謎題的關鍵是什麼?成功的受試者和失敗的受試者有何不同?
實驗發現,失敗的受試者認爲自己很快就找到了規則,並且不斷提出能確認他們想法的數列。如果他們認爲規則是「每次往上加 2 」,就會提出像是 8、10、12 或 20、22、24 這樣的數列。每當實驗主持人確認這樣的數列符合規則時,受試者就會越來越有自信,認爲自己最初的直覺是對的,並相信自己走在正確的路途上。他們太專注於尋找符合自己心中規則的數列,因此沒有嘗試用各種方法驗證規則。
成功的受試者則採用完全相反的辦法。與其提出符合心中規則的數列,他們會嘗試推翻自己的假設。舉例來說,如果他們一開始認爲規則是「每次往上加 2 」,那麼他們會提出「 3、2、1 」,而這個數列並不符合規則。然後他們可能會提出「 2、4、10 」。這個數列符合實驗主持人的規則,但是並不符合多數受試者心裡所想的正確規則。成功的受試者是藉由否證自己的假設,以此找出正確的解答。
書中寫道,是的,這個數字遊戲就像是人生的縮影。我們在個人生活及職業生涯中,往往想要證明自己最初的直覺是對的。每得到一次肯定的答案,都會感覺良好,每一個「是」,都會讓我們更加相信自己認定的事實。
但是每個否定的答案卻都會讓我們更接近事實,每個「不」都比「是」帶給我們更多資訊。只有在我們嘗試反駁最初的直覺、而非驗證它的時候,進步才會發生。
有人說隨著年齡到了一個階段,許多人會越來越活的只有自己的觀點,聽不見其他的聲音,只相信自己才是正確的。我想,在自己還會覺得 2、4、6 的實驗有啟發的時候,記下來提醒自己:
費德勒有納達爾,愛因斯坦有波耳( 2 位諾貝爾物理學家),金斯伯格有史卡利亞( 2 位美國最高法院大法官),而我,一個普通人,至少也應該在心裡假想一個對立的聲音,對自己的想法提出質疑、否證,推翻自己的假設,才能推動自己不斷的學習和進步。
「我以為我以為的就是我以為的嗎?」,尤其在自信滿滿的時候,我們該問問自己。
圖片來源:https://www.tennisworldusa.org/imgb/64461/roger-federer-2005-miami-final-against-rafael-nadal-was-a-breakthrough-.jpg
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過8,880的網紅ガイチャンネル,也在其Youtube影片中提到,哲麺さんで、5月中旬まで期間限定のマグマラーメンを食べてみました。 粉唐辛子を混ぜ込んだとろろがマグマのようなビジュアルで、ピリ辛ラーメンとなっています。 ------------------------------------------------------------------------...
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#汽車電子 #自駕車 #神經網路加速器NNA #先進駕駛輔助系統ADAS #圖形處理單元GPU #ISO26262 #分塊區域保護TRP
【自動駕駛之安全關鍵&技術瓶頸】
隨著自動駕駛技術的進步,未來提高安全性的方法歸結為兩個關鍵領域:邊緣推論和車載運算能力。隨著車輛自主性越來越高,將需要更多的運算能力來處理由外部攝影機和感測器提供車輛的資訊。這些資訊必須以最低的延遲來處理,因為在高速情況下,不到一秒的時間就可產生完全不同的結果。其次,需要提高車載人工智慧 (AI) 在邊緣推論的能力。
人類擅長在看到一件事會將其聯想到另一件事,但邊緣 AI 演算法無法始終保持這種連接力。當它們遇到這種相似但不同的情境,它們需要快速處理此新刺激物,並查看與已輸入資訊的比較。若它可以更快、更準確地執行,邊緣運算案例所導致的撞擊事故可能性就越小。邁向全自動化解決方案所面臨的問題在於運算需求。Level 5 的自動駕駛汽車所需的運算能力約為非自動駕駛汽車的 5~10,000 倍。
傳統上,這種運算量需要大量功率並需要大型高熱硬體;但「神經網路加速器」(NNA) 擁有可透過分散式的低功耗封裝因應 Level 5 大量運算需求的潛力。除了先進駕駛輔助系統 (ADAS),汽車內數位儀錶盤以及大量互動式圖文視頻內容的使用,使得圖形工作需要圖形處理單元 (GPU) 進行輔助;結合「分塊區域保護」(TRP) 功能,使車輛可將儀錶板分割成多個方格。
當方格上顯示安全關鍵資訊,GPU 將可針對這些方格進行性能優先順位元排序,之後重新檢查以防止出現瞬間故障。阻礙電動汽車大規模部署另有兩個技術瓶頸:基礎設施和電池技術。由於單一電池可能會受到過度磨損,透過 AI 預測和排程,除了不可或缺的部分,其他電池的使用是可以安排優先次序的,這意味著:不會消耗不必要的電量、電池退化速度將減緩,續航里程也會隨之增加。
延伸閱讀:
《Imagination:電動和智能仍面臨巨大挑戰》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0513/47896.html
#Imagination #IMGSeries4 #IMGB-SeriesBXS
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哲麺さんで、5月中旬まで期間限定のマグマラーメンを食べてみました。
粉唐辛子を混ぜ込んだとろろがマグマのようなビジュアルで、ピリ辛ラーメンとなっています。
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撮影日 :2017年3月15日
撮影協力:東京発祥豚骨ラーメン哲麺 五十代目沖縄浦添店
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BGM:「甘茶の音楽工房」さんからフリー音源をお借りしました。
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曲名:春の予感
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