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分享头脑聪明的鱼类: 热度 31 野草魂 2021-4-25 18:23; 和小朋友们看科普电视。讲到鱼类是聪明的。以前总觉得鱼类智能低下，是最低等脊椎动物。喂食时聚拢不过是条件反射。看了节目发现谁都是不能小看的。在水族馆，某些鱼类竟然可以像海豹等一样做表演，比如穿圈游戏。金鱼可以经过训练完成复杂的任务，比如拉动操纵杆、摇铃铛、跳圈等复杂行动，至少和很多哺乳动物一样聪明。而鱼类可以识别不同个体，被较早证明。不少鱼类是一夫一妻制。好斗的热带淡水鱼丽鱼能够评估自己对手的实力，并据此做出是否打斗的决策。这种给事物评分的能力叫做递移推理能力，人类到四岁才能具有这种能力。（俺家二宝在 2 岁的时候经常打哥哥，后来才被哥哥打服，那时候也快四岁了）。鱼类虽然大脑微小，但构造和人类基本可以类比。鱼类四亿年前出现，不断进化到今天，知性是不容小视的。镜像认同实验证明了鱼类的聪明。所谓镜像认同或者称镜像认知是指，动物个体面对镜子可以认识到是自身的一种能力，大多数的哺乳类都还不具备。人类婴儿在 6-18 个月开始具备这种能力。而动物中，普遍认为是智能突出的动物才有的，比如到现在为止，海豚，黑猩猩，乌鸦的某类被证明具备本能力。而最新发现，竟然有鱼类也具备该能力。这种鱼是裂唇鱼，分布于印度太平洋的热带，亚热带。栖息在珊瑚礁的浅水区，会从其他魚身上啄食寄生虫、甲壳类，故有鱼医生的称号。行一夫一妻制，性情溫和。实验中，当裂唇鱼认识到镜子中的自己之后，给鱼身上涂上类似寄生虫的斑点后，本鱼从镜子中看到后，就会蹭该处。而对比实验没看过镜子，或者有镜子而没有涂斑点都不会发生该现象。可以镜像认同的个体，此后在看见其他镜子的自己后，会很迅速的判断出是自己的镜像。下面的试验证明鱼类有复杂的思考回路，还能为他人着想。九间始丽鱼是夫妻关系很好的鱼类，实行的近似一夫一妻制。实验中，两条鱼放在水槽中，中间放上透明隔板，可以互相看到。雄鱼的一侧，有 2 个不同标示的小房间，进入其中一个自己会获得食物（另一侧的鱼不会），而进入另一个房间自己得到食物，而另一侧的鱼类也会得到食物。当另一侧是自己的伴侣时，雄性九间始丽鱼会近乎 100% 进入双方都有食物的小房间。而当对面是不认识的雄鱼时，雄鱼就会选择只有自己可以得到食物的房间。当另一侧是不认识的雌鱼会怎么办。 …… 雄鱼会 100% 选择进入双方都可以获得食物的小房间。当自己的伴侣在旁边看着的时候（伴侣不同槽也不会得到食物），雄鱼怎么选择阿。 …… 雄鱼会选择只有自己有食物的房间，而不给对面的雌鱼; 个人分类: 科普|1006 次阅读|1 个评论

分享智能（三） ———— 没有天赋: gordon 2017-2-9 08:42; 不是智能（二）这种类型，没有天赋怎么办？训练好记性不如烂笔头，注：形成 “肌肉记忆” ************************************************************************** 大船要放到深水里面尽量往自动化的领域跑这个领域，其实淘汰、更新很快 ************************************************************************** 但你就是个钢铁的汉子，就是能完成大量的简单的劳动放到这个领域里边，会对其它领域进行侵蚀 ************************************************************************** 《圣斗士星矢》里讲了一个事情，星矢开头连青铜圣衣都穿不上。等到你有实力的时候，铠甲是一种保护，而不是一种累赘 ************************************************************************** 你没有那种力量注：其实老共讲的东西是对的，天才，我能模仿天才，肌肉记忆，模仿天才 ************************************************************************** 不是思想产生行为而是行为产生思想 ************************************************************************** 这也是普通人学习的必经阶段，模仿大多数人只是不知道准确的方法，（需要克服直觉和自己的心理偏差）大多数人也不知道这个东西的关键点在哪里，科学原理是什么; 187 次阅读|0 个评论

分享智能（二）: gordon 2017-2-9 08:38; 你最适合的东西是不可能问别人的，问别人，就说明你并不知道你自己最适合的东西。那种东西一定是你在非常早年就已经可以体会到的，就是你自己做起来最顺手、最有兴趣、可以不为报酬都能做得下去的东西。像那些十几岁就开始玩模拟飞、还没有到成年的年龄就当上飞行员的人，十之八九是未来的成功者，因为这一行是没有兴趣和天赋的人干不下来的。他们不要说不用去读大学，甚至连高中都不用读。在他们最敏感的年龄，比如说当上了飞行员或者是干上了他们最喜欢干的某些事情，黑客或者极客（geek）之类乱七八糟的事情，只要他们最喜欢或最擅长就行。等到演练成熟以后，然后他可以在成年以后回过来读大学。大多数人即使是在青春期读了大学，在成年以后也还是有必要再二再三地做重复教育的，因为他们得到的知识已经不像是十九世纪以前那样能够保一辈子了。能保几年就不错了反反复复的终身教育是必要的。; 149 次阅读|0 个评论

分享智能: gordon 2017-2-9 08:29; “智能不是任何单独的机制的产物，而是来自于众多各异的有能力的代理之间存在的一种受到管理的互动（intelligence is not the product of any singular mechanism but comes from the managed interaction of a diverse variety of resourceful agents）” ************************************************************************ 真正的知识是不可言传的，你只有在经验当中，在知人论世的培养过程中才能够逐步地获得它。你需要的不是什么死知识或者什么老师，而是需要各式各样的环境，环境尽可能的复杂，接触的阶层要尽可能多样化，这样才能对你有益。; 142 次阅读|0 个评论

分享击破人类智能的极限 ——— 战木遥（三）: gordon 2017-1-5 03:32; 之所以，你没有在美国被委以更高的职位，是因为你的智力和人家有差距。 ******************************************************************** 前总统卡特的助理大卫·鲁宾斯坦(David Rubenstein) ******************************************************************** David Rubenstein这老头太逗了。 1. 回答“我为什么创业？” 说： “好多人都盯着女性37岁以后能生育的概率直线下降那个曲线看，老催女人生孩子。可是还有一个曲线跟这条曲线特类似，那就是创业成功的曲线。如果你37岁还没创业成功，那以后成功的概率随年龄也会直线下降，速度比女人生出孩子的概率下降的还快一点。我看见这个曲线的那天，正好37岁” 2. 回答“为什么活着时候捐出好多钱？” 说：“反正我钱也用不完，死了再捐就听不见别人赞颂了。再说，死了也没法控制钱捐到哪里。我可不想我捐出的慈善基金被王八蛋糟蹋”。 3. 回答“你有什么后悔的投资项目吗？” 说：“我女儿在哈佛上学时候，认识了个小男朋友。这个小男朋友认识个小伙子叫Mark Zuckerburg，说他搞个公司叫Facebook，问能不能见我一面，我说小屁孩见个鬼。还有一次，我收购个破产的图书经销商。想着怎么能把成本赶快榨出来一点。有人出主意说，我们有全美最大的图书列表，把所有出版公司所有图书都列出来了，能不能卖这个赚钱？我说只要能卖钱就行。后来居然有个傻冒出50万美元卖这个列表。我高兴坏了，说赶快卖给这傻冒。当然了，这个傻冒就是亚马逊的Jeff Benzos" 4. 回答 “你有什么做的特别好的赚钱特别多的投资项目吗？” 说：“我和合伙人在中国买入中国太平洋人寿保险公司，投入7亿2千万美元，最后利润68亿美元。这是我做的做好一笔买卖。我希望我有更多买卖像这笔一样”; 212 次阅读|0 个评论

分享击破人类智能的极限 ——— 战木遥（二）: gordon 2017-1-5 03:09; http://player.youku.com/player.php/sid/XMjExNzE2NzA0/v.swf; 200 次阅读|0 个评论

分享击破人类智能的极限 ——— 战木遥: gordon 2017-1-5 02:32; 对于一些问题的认识，很多都跟个人经历有关我稍微知道点金融，所以和木遥的看法，完全背道而驰注：木遥的看法，完全是庸人的看法。正像他对川普的看法一样 ********************************************************************* 木遥认为 AlphaGo 不行，他想整出一个 BetaGo AlphaGo：它很少下出「好棋」，也就是凶狠的杀招，并且还时不时似乎下出缓手。它局面从未大幅领先过，永远只赢一点点。 BetaGo： BetaGo 的「棋风」应该比 AlphaGo 凶狠许多，更追求杀着，更希望大赢。如果让 BetaGo 和 AlphaGo 反复对战，AlphaGo 赢的次数会更多，但平均而言 BetaGo 赢的幅度会更大。 ********************************************************************* 穷人就是穷人，有钱人从不这么想 GO李喆: Master显得都是下稳健本手，但并非他的风格如此，而是他在前半盘领先太多导致进入高胜率的稳健模式，不要被表象欺骗。假如他判断形势不利，将立刻激烈起来。 ********************************************************************* 抽象思维哈哈，如果你计算能力够强，完全可以击破别人的 “ 形式逻辑” ( 模式 ) 计算能力不强的产物底层都改变了，你还抽象个鸟 ********************************************************************* 理论上看起来，必胜的模式，实战中不一定，有一些老手，就是认为自己经验丰富。继续下，有时候就可能赢木遥的数学很强，典型的人类逻辑 ********************************************************************* 2016年，人类棋手基本上渡过了第一阶段，开始明白以人类固有思维来理解AI会造成对其实力的误判，尤其是确知了AI的“胜率原则”与其优势下退让的关联。注：金融从业者都是这种思维； Master显得都是下稳健本手，但并非他的风格如此，而是他在前半盘领先太多导致进入高胜率的稳健模式，不要被表象欺骗。假如他判断形势不利，将立刻激烈起来。金融从业人员，和其它行业人员的思维不同之处 ********************************************************************* 安全边际：人无法永远做出精确的计算，所以需要一次次努力扩大领先的幅度以维持一个安全的距离，防止一着不慎胜负翻盘。 ********************************************************************* 你想获得一个安全边际，但实际上，由于竞争的关系，好吃的肉都被别人吃了，或者说被先到者吃了。你是一个后到者，而且可能是新手，或者是弱者。这怎么赢呢？木遥同志，怎么回答这个问题。注：其实安全边际问题，是一个风险问题。前面所有的考虑，都是基于风险的反复博弈的 “长期致胜法”。 ********************************************************************* 人们可以抚摸一个梦，就像抚摸一只家猫。但人们不能抚摸现实，因为现实就像一只野猫。 ——让·波德里亚 ********************************************************************* http://player.youku.com/player.php/sid/XNDM1MDg4MTI4/v.swf; 171 次阅读|0 个评论

分享击破人类智能的极限 ——— 观棋录（转）: gordon 2017-1-5 02:28; 作者：木遥一、很多人都注意到，AlphaGo 的棋风有个有意思的特点：它很少下出「好棋」，也就是凶狠的杀招，并且还时不时似乎下出缓手。它局面从未大幅领先过，永远只赢一点点。为什么呢？要训练一个神经网络，需要定义一个反馈函数，即告诉这个神经网络怎样的决策是好的。在 AlphaGo 的设计中有个重要的细节：训练 AlphaGo 的神经网络时所采用的反馈函数只依赖于输赢，而同输赢的幅度无关。换言之，对 AlphaGo 而言，赢一目的棋和赢十目的棋一样好，它追求的只是单纯的胜负而已。但单纯追求胜率实际上就意味着放弃追求大胜。因为在多元优化问题中靠近边缘的地方，不同的优化目标之间几乎总是彼此矛盾的。比方说，如果一个局面需要考虑三手可能的棋，第一手可以赢十目，有 70% 的胜率，第二手可以赢一目，有 80% 的胜率。第三手可以赢二目，有 90% 的胜率。首先第二手棋显然全面劣于第三手棋，不应该列入考虑。而值得比较的第一和第三手棋之间，胜率高的选择一定是胜利幅度较低的那一个。——很显然，这就是典型的帕雷托优化问题。第二手棋不是帕雷托最优的，或者说不够接近优化的边缘。而在边缘处的第一手和第三手，两个指标的优劣一定彼此相反。（这当然不是说，围棋中追求胜率和追求领先幅度是两件矛盾的事。事实上，在绝大多数情况下，它们的指向都是相同的，一手导致领先幅度大幅下降的棋一般来说也会导致胜率大幅下降，但它根本就不会被列入权衡，也就不会被注意到。值得权衡的选择之间一定是彼此两难的，并且对手愈强，这两个优化目标之间的分歧就越大。）因此，AlphaGo 以单纯胜负作为反馈函数的结果，就是 AlphaGo 总是选择那些相对而言更保证胜率而胜出幅度较小的棋。只赢一点点就够了。为什么人类棋手（至少绝大多数）不这么下棋呢？因为这和人的思维方式不符。AlphaGo 可以这么做的前提是极端精细的计算能力，从而得以控制微小而稳定的盘面优势。像是贴着水面飞行的鸟，最危险但也最省力。但人无法永远做出精确的计算，所以需要一次次努力扩大领先的幅度以维持一个安全的距离，防止一着不慎胜负翻盘。所以 AlphaGo 会显得遇强则强，但也很少下出「好看」的棋。甚至可能因为过于追求全局取胜几率，下出在人类的视角看来局部并非最优的招式。反过来，通过一番搏杀来取得局部胜利在人类看来总是一件好事，而在 AlphaGo 看来，这也许只是毫无必要地增加不确定性而已。于是我忍不住设想，如果 AlphaGo 在训练时采用不同的反馈函数会是什么结果。不妨假设存在一个 BetaGo，一切都和 AlphaGo 设定相同，只是反馈函数定义为盘面领先的目数。（换言之，从一个正负之间的阶梯函数变成线性函数。）可以猜测 BetaGo 的「棋风」应该比 AlphaGo 凶狠许多，更追求杀着，更希望大赢。如果让 BetaGo 和 AlphaGo 反复对战，AlphaGo 赢的次数会更多，但平均而言 BetaGo 赢的幅度会更大。（或者更极端一点，干脆采用盘面领先程度的平方乃至指数函数作为反馈，那会培养出什么暴躁疯狂的算法呢？） AlphaGo 采用目前的设计是很好理解的，因为首先追求的目标还是证明 AI 能够战胜人脑。但是从目前的情况来看，AlphaGo 似乎已经遥遥领先，那即使 BetaGo 胜率稍差，假以时日应该也可以超过人类。而它的棋应该会好看很多。好可惜和李世乭对战的不是 BetaGo 啊⋯⋯ 二、 AlphaGo 是否会打劫终于不成为争议了。但它其实根本就不是一件应当被争议的事。打劫只是围棋中「不得全局同形再现」这一条规则的推论，而这条规则对 AI 来说实现起来再简单不过：只要在搜索决策树的时候，跳过所有已经出现过的局面就好了。这当然不是说，AlphaGo 的实现细节中一定没有任何针对劫的专门逻辑存在。一些特定的优化也许是有意义的。但是以为 AlphaGo 和人一样，有必要去辨认劫的特性，选择和保存劫材，在多个劫同时存在的局面下做复杂的战略决策，只不过是把人的思维方式错误地套用在遵循完全不同逻辑的神经网络上而已。神经网络自我学习的特性保证了只要让它遵循围棋的基本规则，它完全可以「显得」像是懂得复杂的围棋概念，但这绝不意味着它真的「在乎」这些概念。AlphaGo 的主要作者中的两位 Chris Maddison 和 Aja Huang 在他们 2015 年发表过的一篇论文 Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural Networks 中写过这样一段话（原文为英文，以下是我的翻译）：很明显，神经网络内在地理解了围棋的许多深奥的层面，包括好形，布局，定式，手筋，劫争，实地，虚空。令人惊异的是这样一个单独、统一、直接的架构就能把围棋的元素掌握到这个程度，而不需要任何明确的先导。归根结底，劫是一个完全人为构造的概念。人们用它来描述自己的战略，建构自己的思考模式，就像别的围棋术语一样。但它只是刻画，并非本质。如果 AlphaGo 有意识，它也许会在面对人类的询问时说：噢，原来你把我走的这一步叫做打劫啊。但这是人类的缺陷么？我们是否是在把一个本来应该用纯粹的计算解决的问题毫无必要地归纳于概念，然后又让自己的思维囿于这些概念而作茧自缚呢？恰恰相反。能够迅速建立起高级抽象的概念，然后用它来简化和指引决策，这是人类在千百万年间进化出的伟大能力，今天的人工智能还远远不能望其项背。借助这些抽象观念，人们得以把全局问题分解为一系列局部的可以简明描述和推理的子问题，做出也许未必在数值上严格最优但是相当接近最优的判断，从而取代人工智能需要耗费海量计算才能作出的决策。更重要的是，这些抽象观念可以让一个人从极少数样本中辨认本质，总结经验，汲取教训，获得成长。一个棋手从观摩一盘棋中得到的教益，可以多于 AlphaGo 千万盘自我对局。AlphaGo 的神经网络自我反馈训练虽然有效，但是盲目。而人们知道自己要学的是什么。这是人类智能最耀眼的优势之一。这引出了下面进一步的问题：这两种思维方式是否有可能对接？能不能让 AlphaGo 把自己的决策过程翻译为人类可以理解的概念和语言呢？这件事在应用上的潜力显而易见（用人工智能来辅助教学，当然不限于围棋），但更重要的是它在理论上的挑战。AlphaGo 的决策过程是个黑箱，我们能够提炼出它用来提取棋局特征的元素，但无法直接理解它们意味着什么。我们不知道它们如何对应于人所熟悉的概念，或者在那里是否存在人们尚未总结出的新知识。我们当然可以看到它最终的结论，例如一步棋是好是坏，可是仅有结论并没有太多用处。但这里仍然有做文章的余地。AlphaGo 可以看做是一个记录了自己每一次神经脉冲细节的人工大脑，而机器学习的原理也可以应用在这些海量的记录数据本身之上。不难设想，也许可以训练出另一个神经网络来识别出这些数据中对应于人类高级概念的特征，从而设法把 AlphaGo 的决策过程拆解和翻译为人类熟悉的观念模块。如果可以实现这一点，人类就可以更直观地理解 AlphaGo。我不知道这能否实现，但我希望可以。那将是一个重大的飞跃。到那时，我们也许就可以看到人类棋手和 AlphaGo 在真正的意义上「复盘」了。 *********************************************************************** 扩展阅读：击破人类智能的极限 ——— 战木遥 http://www.aswetalk.net/bbs/home.php?mod=spaceuid=663do=blogid=64979 木遥的看法，我完全不同意，庸人的看法，就像其对川普的看法一样。; 121 次阅读|0 个评论

分享人类智能的局限: 热度 7 gordon 2017-1-4 02:12; 1，每盘棋里，AI大部分的招，都和人类棋手的想法接近。体现了人类经验仍然具有有效性，并非全都不对。 2，差距体现在“看不懂” ，Master几乎每盘都有让职业高手看不懂的着，不知道他此时这一步要做什么。看人类高手的棋，几乎从未有过这种体验。 3，AI没有局部的观念，每一步都是全局运算。 4，人类无法脱离局部的经验知识来下棋，否则将失去绝大部分的围棋知识，从而无法剪枝：每一个点挨个计算其展开，一步棋算到 “地老天荒”。 5，经验知识带来效用，同时带来局限性。人无法完全做全局运算，因此会因经验局限性而错失对当前盘面的针对性，下出的本手可能是当前盘面下的错棋。 6，目前大部分职业高手认为让先人类仍然很困难。 7，AI并非只会下快棋，1分钟一步将比5秒一步强非常多。 ******************************************************************* 人类智能的局限：当下的最优，会造成未来发展的阻碍但是，对于人类来说，不搞当下最优，眼前这个门槛就过不去 ******************************************************************* 对于人类的行为来说：实践相当重要，老想没有用。就是关上一扇一扇的门人的大脑不是计算机，人就是短视的; 283 次阅读|1 个评论

分享京东全自动化智能分拣中心曝光，每天分拣30万快递！: 热度 1 gordon 2016-6-22 12:23; http://player.youku.com/player.php/sid/XMTYwODA4NDEzNg==/v.swf; 196 次阅读|0 个评论

分享智能停车系统: 热度 19 redbud 2015-5-5 18:41; 我最想实施自己民主权利的一次机会，就是学校里要对停车的事情开个座谈会，于是我去参加了。我是个幸运的人，别人要等3年才能等到停车证，我的一个基督徒朋友将他的停车证给我用，所以我没有等就有了停车证。每天早上停车依然是个大问题，如果9点以后到学校，经常没有停车位。去年去阿里巴巴参观，立刻就被他们的立体停车系统给吸引住了。我跑去今天的座谈会提出是否可以考虑让学校装个立体停车系统，并且将图片给大家看。当然很快就被否决了，因为学校希望不花钱能够解决大家的停车问题。不过，最起码我的意见这次会被报上去。总有一天会被采用的吧。; 个人分类: 工作的事|166 次阅读|9 个评论

分享智能擦地机，全家笑眯眯: 热度 77 煮酒正熟 2015-2-16 06:45; 自从家里买了智能擦地机，家里少了抱怨指责，多了欢声笑语擦地机不声不响任劳任怨地工作着，平均两天开一次。揿下按钮，它就欢快而高效地开始工作，而且能灵敏地绕开行人，能记住哪里擦过哪里还是待耕耘滴处女地您肯定要问了，你家擦地机这么好使，到底啥牌子的，多少钱买的？咳咳，要说俺家这台擦地机嘛，那可是有来头儿的俺家擦地机滴牌子是 Wine Warming Just Done 总结一哈使用智能型擦地机的心得： 1 地上脏，主要是三样东西：一是“硬”件儿，其中主要就是食物颗粒；二是“软”件儿（台湾同学叫软体），最多的就是北京话叫“穰(rang 一声）子”的东西，就是有点儿象柳絮，其次是头发；三是厨房或餐厅里的地面上有时会留下食物油渍。对付前两样，拿吸尘器过一遍就可以，但第三样东东吸尘器就束手无策了，这个东西只能用湿纸或湿布去擦。 2 俺在开动俺滴智能擦地机之前，通常会先检查一哈有没有油渍，如果有就先用湿纸擦干净。扫除了这个障碍后，俺再把两手沾上清水，以增大吸附力，然后就开始左右开弓地开始擦拭，等到满手都沾满脏东西以后，就跑去垃圾桶里，双手对搓，脏东西很容易就被搓进垃圾桶里面啦！然后在水龙头那里冲一下，两只手就又干净而潮湿，重新拥有强大吸附力啦！所以说俺家这个擦地机好嘛，吸附力大，又拥有极其强大地自洁能力，酒喝我们滴党一样 3 使用智能型擦地机以后，感觉四肢柔韧性大有提高; 281 次阅读|43 个评论

分享消费升级与智能家居: gordon 2015-1-19 14:44; 中国的改革，是从给群众让利开始的。这些年刚刚把账做平。正像普通人一样，买了房子以后，必然要装修。从消费升级，看经济增长的潜力。（光守啊，不是办法）它这种智能家居啊，可以多出来很多剩余时间呢。相当于劳动力了嘛注：让利，银行坏账，把账做平。这是很不容易的基础设施建设告一段落了。不要只有骨头没有肉。骨头搞完了，肉该上来了，那么肉是什么呢？头疼，想不着注：资金流入，得有项目啊; 70 次阅读|0 个评论

分享智能家电、可穿戴设备与货币流速: 热度 2 gordon 2014-10-25 06:26; 货币流速的概念根据圣刘易斯联储银行的定义，货币流速是「一个货币单位在特定时间内，用于购买国内生产产品及服务的频率。换句话说，亦即1美元在特定时间内，用于购买货品及服务的次数」。关于货币流速，美国经济学家费希尔（Irving Fisher）创立了著名的费希尔交易方程式（Fisher Equation of Exchange），以最简单的形式表达就是P=MV，其中P代表名义国内生产总值，M代表货币供应，V代表货币流速。以P除以M，就得出Ｖ。假如货币流速减慢，即使货币供应持续增加，也不会推高通胀，这正正是当前经济写照。事实上，打从1997年起（亦即克林顿执政时，大家对他还有印象吗？），美国货币流速已徐徐减慢。不过，在最近几次经济步入衰退前夕，货币流速跌势均大幅加快，最近数年更是一泻如注，有关趋势可从刘易斯联储银行的计算【图】一览无遗。左右货币流速的因素很多，最关键之一是债务。债务拖累货币流速与否，关键不在于债额多寡，而在于债务是否具经济价值。费希尔指出，借下太多不具经济价值的债务，就会出现负债过度问题。债务杠杆若运用得宜，经济自会得益不浅。例如以债务购置的资产若能产生收入，则无论是工厂购置新机器设备，还是铺桥搭路以促进商贸，举债都能带来净收益。上世纪最伟大的经济学家之一明斯基（Hyman Minsky）就认为，债务可分为「对冲」（hedge）、「投机」（speculative）及「庞兹」（Ponzi）三大类。明斯基指出，假如购置资产所带来的利润，足以抵偿相关贷款，即属于「对冲融资」；若相关利润只能应付债息，不能偿还本金，即属于「投机融资」。在「庞兹融资」下，相关资产必须以愈来愈高的价格转让，才能产生利润。明斯基指出，假如对冲融资当道，经济体系自会不愠不火，自给自足；相反，投机或「庞兹融资」的比例愈高，经济形成所谓「偏离增强型系统」（deviation-amplifying system）的机会也愈大。根据明斯基的「金融不稳定假说」（Financial Instability Hypothesis），资本主义经济体经历长期繁荣盛世，金融架构往往会由最初以稳定的对冲融资主导，逐渐变成倚重不稳定的投机及「庞兹融资」。图中以03年为基数100来计算之后规模的相对扩张。红线是中国，绿线是美国，下面俩是欧洲和日本。日本陷入 N 年通缩，橙色是日本。 FED 美国联邦储备 ECB 欧盟央行 BOJ 日本央行注：不要以为日本央行发行的货币少，它就可以置身事外，你可以用增发的货币，购买它的资产。只要你能获得利润就 OK 了。如果这一关过了，很可能就把欧洲和日本甩到后面了。从另一个角度看，它发的货币少，是因为它经济不景气。 ×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 本来我们货币发行之王，结果美国后来居上。敢跟老大哥比，恨死它了。bad boy ，bad boy ，噼啊噼啊要解决这个问题啊，还是要把 “ 好的债务和坏的债务” 作为着力点，这也是我为什么提 “ 智能家电、可穿戴设备” 的原因。基本上以目前有限信息看到的态势，中国和美国都要争这一块蛋糕，我们是竞争对手。我是想说的是，不要把市场给做坏了。竞争对手很正常，可削减成本，服务不同层面的消费者，扩大市场。; 240 次阅读|0 个评论

分享智能机器板块的研究: ccqi 2014-8-24 10:03; 2013年12月23-2014年2月17日左右，智能机器发动了一波又一波的行情。分为2个阶段，2013年12月23日-2014年1月2日为第一阶段这个阶段，似乎选不出特别好的个股来做追涨，有几个异动，乱动的，刺激整个板块骚动。似乎GQY视讯是可以做到的。 2014年1月10日至2月17日这个阶段，是可以操作的。有3个股票必须提一下 1、南通锻压，该股是符合周macd条件，并且资金线也合适的，主力资金一直都维持在40左右，然后整体形态也很薄，高低点也就是1倍。 1月16日，该股确立比科大智能更为强势的龙头地位。该股在第一阶段是完全不起眼的。 2、科大智能，该股在1月15日之前，和南通锻压相比较，非常类似。该股似乎更为合适（1月14日涨停），但有一个问题就是该股上次能破历史新高却没有破（11月28日），而且1月16日收盘看，该股中国泰君安这个大游资一家买入太大。而一个板块，短期龙头只能有一个。所以该股被放弃了。 3、智云股份，该股是个中线龙头。该股2013年8月份创了历史新高之后进行了调整，围绕102日工作线（期间2次回踩周2号工作线）调整，得到了支撑。然后跟随板块板块动作，1月10日正好回抽日工作线，并且完成了周macd 的一个调整。该股如果从11月初的10元左右建模，到2月初的近30元高点，1月10日这个14.5左右，正好是0.382来着。下次怎么做？如果有一个大行情，类似金改、自贸区、智能机器，就要每天看看短期龙头，也要选一个中线标的一起看。; 个人分类: 零零散散的经验值|0 个评论

分享智能家居: 热度 2 gordon 2014-7-7 06:27; 【VoCore:一个带有Wifi的硬币大小的Linux计算机】VoCore是运行OpenWrt的开源硬件。尽管WIFI, USB, UART, 20+ GPIO一应俱全，但是大小为1英寸。可以帮助你制造智能家居或者研究嵌入式系统。从去年12月诞生以来，目前已升级到1.0版本。根据路线图，今天10 月量产。注：有这种模块，家电企业生产就简单多了。加一个模块无线连起来就行了，再加个电机控制。说白了，就是控制器和通讯接口连起来就是了。通讯用了PC 的通讯技术。最早的路由器，就是unix 小型机。通信子网和资源子网分开了嘛不就是linux 改吧改吧，精简一下，塞里面完了。 https://www.indiegogo.com/projects/vocore-a-coin-sized-linux-computer-with-wifi; 351 次阅读|8 个评论

分享智能游戏: 热度 46 兰凯 2014-2-3 10:29; 前几天要出差，为了在旅途有点玩的，于是在随身带的IPAD上下了一个围棋的游戏。在第一天的飞机上，俺就开始和IPAD下围棋了，下的是小盘的。游戏设计的棋力一共有十级，我就从第八级开始下的。俺有十多年没有下过围棋了. 刚开始连下了三把，我都是输了两三子，看来棋力相差不多，于是我就和第八级彪上了。到达目的地的时候，我已经和IPAD互有胜负了，偶尔也可以赢它个两三子儿了。出差的第二天，晚上工作之余俺继续操练围棋，到睡前在第八级上已经胜多负少了，而且赢也是十几二十子的大胜了。第三天在回去的路上俺开始下第九级了。第九级果然要难一些，刚上来两把我又输了。于是我鼓足干劲和IPAD战斗。那天的航班一路的晚点，我一路下去。渐渐能赢了，还是互有胜负先，然后我赢的多了些，从一盘赢上一两子，到后来能赢上十多子。最后一把，居然把盘面上所有的白子都给吃了。我很得意地到了家。这个周末开始下第十级，果然第十级的走法比前面厉害多了。俺按第九级的走法小心应对都是输。下了一个晚上，俺能够赢上一把了。周六晚上娃们都睡了，领导拉着看春晚俺也不看，继续战斗，俺赢的比例越来越大，一次也能赢上十几子儿了。睡前最后一盘，俺居然把所有的白棋全杀光了，得意极了。今天早上俺又想下一把，把IPAD打开，点围棋的APP，没想到这个游戏怎么都打不开了。难道因为俺昨晚上赢得太凶残了，这个智能游戏拒绝和我玩了？; 155 次阅读|14 个评论

分享智能终端的时代 —— 为什么IBM 要卖掉 X86 业务: 热度 12 gordon 2014-1-28 16:31; 注： IBM 卖掉 X86 业务和 IBM 的CPU 开源对于IBM 来说是两件大事，这两件事背后的因素是商业环境的变化，即智能手机或者说智能终端的市场的崛起。芯片界的经典架构之一IBMPower遇上了麻烦，不光是在PC端、移动端上毫无建树，传统的优势领地——服务器也已经被瓜分大半，安身立命的高端计算市场摇摇欲坠。 IBM遂与谷歌、Mellanox、NVIDIA和泰安联手建立了OpenPower联盟，根据IBM系统技术部门副总裁兼首席信息官 BradMcCredie的说法，这是一个开放的、IBMPower微处理器架构的开发联盟，该联盟成员将得到IBM的授权，开发基于Power架构的SoC（片上系统）芯片。 OpenPower的目标是云数据中心和手持电脑（ HPC ），它所选的路线并不似目前的最大对手英特尔，更接近服务器界的新秀ARM公司。开放授权的商业模式是否值得IBM效仿？将芯片设计授权给芯片制造商的做法，与ARM所采用的商业模式十分相似，ARM现今在移动端攻城拔寨，已取得主导地位。和英特尔、IBM不同，ARM只设计服务器芯片的构架，而将生产交给Calxeda、AppliedMicro、Marvel等合作伙伴，ARM认为这样所带来的好处是： 1、芯片开发的成本由各家分摊。这对于早年缺乏资金的ARM公司来说，是极为裨益的。 2、允许合作伙伴对芯片进行定制化的改造，灵活满足用户需求。 3、形成一个创新的生态圈，通过与芯片制造商、软件厂商的合作驱动创新。那么，这些好处对于IBM来说有没有意义呢？ IBM授权其他公司使用其Power处理器架构技术，它与Google、Nvidia、Mellanox Technologies和台湾泰安电脑公司组建了OpenPower联盟，推广基于Nvidia GPU和Power CPU的计算技术。和IBM一样，Nvidia前不久也表示授权其他公司使用其GPU技术。IBM授权的第一个Power处理器架构技术是即将发布的Power8 。 OpenPower联盟面临的第一个问题将是如何逆转Power架构的下降趋势—— 2013年第二季度，IBM的Power系统收入同比下降四分之一，原来使用Power处理器的苹果、微软和索尼也都先后拥抱了x86处理器。芯片成本对于多金的IBM来说显然不是什么大问题，更何况芯片成本的分摊意味着利润的共享。Power机是IBM的专有系统，价格昂贵、利润高，一旦开放芯片设计，势必影响收益。 ARM公司目前干的就是薄利多销的活，其年收入在9亿美元左右，和年收入动辄成百上千亿的IBM、英特尔等IT巨头相比差距甚大。而且IBM一向所追求的是高利润的市场，利润微薄的PC、x86服务器等都在可抛弃之列，OpenPower联盟的盈利模式是否符合IBM预期，着实值得商榷。虽然前景难料，但在x86服务器的大举进攻下，小型机的收入逐年下滑，IBM的断腕重生似乎已经不可再拖了。 ×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 尽管成本趋势在一些计算机设计中不是特别重要（特别是在超级计算机中），但对成本敏感的设计正在变得越来越重要。事实上，在过去30年里，通过技术改进来降低成本（以及提高性能）已经成为计算机行业的一个重要主题。教科书中经常会忽略“成本—性能”中的成本部分，这是因为成本的不断变化会使书中内容变得过时，还有一个原因是，这些问题非常微妙，因行业部门的不同而不同。但对计算机架构师来说，了解成本及其因素是必不可少的，在存在成本问题时，可以帮助他们明智地决定是否要包含某一项新功能。（想象一下，如果摩天大楼的设计师完全不了解钢梁和混凝土的成本，那会是一种什么结果！）芯片的成本是 Intel X86 CPU败给ARM CPU的一个最客观的因素。关于芯片成本，计算机设计人员应当记住什么呢？制造工艺决定了晶圆成本、晶圆成品率和单位面积上的缺陷数，设计人员唯一能够控制的就是晶片面积。在实践中，由于单位面积上的缺陷数目很小，所以每个晶圆上合格晶片数的增长速度大致与晶片面积的平方成正比，每个晶片的成本也符合这一规律。计算机设计人员可以影响晶片大小，从而影响成本，方法有两个：决定晶片上包含哪些功能或者排除哪些功能，确定I/O管脚的数目。 CISC vs RISC Intel虽然在工艺上领先了竞争对手们一个世代，但其CPU的设计复杂性太高，以至于抵消了其在工艺上的优势。也就是说，在完成类似功能的前提下，Inte X86 CPU的芯片面积总是大于ARM阵营里的CPU。比如，Intel Atom Z3740，是一款四核移动芯片，其封装面积为17mmX17mm，售价高达$32；而Qualcomm APQ8064也是一款四核芯片，封装面积只有14mmX14mm，售价约$20。虽然Atom Z3740采用了更为先进的22纳米工艺，但因其设计的复杂性，依然不能在最后的总面积上占得任何便宜。即使抛开ARM CPU的生态系统，单从价格而论，在各种智能终端越来越低廉的趋势下，Intel的CPU几乎无立锥之地。智能设备的世界，早已不是Intel当年垄断PC处理器的时代，再“梦幻”的历史，失去了创新，也会被埋进坟墓。在同一种工艺下，面积是由晶体管的数量来决定，晶体管的数量越少，面积就越小。在同等晶体管数量的情况下，工艺越先进，则面积越小。所以，芯片公司在成本方面的竞争，就变成了功能设计（决定晶体管数量）和工艺设计（决定工艺先进性）的综合性竞争。谁能在完成同样功能的前提下，用最小的面积，谁就会是价格战上的胜利者。谁能想到RISC在服务器战争中输给CISC，居然从智能终端大战中又赢回来呢? 幸运的是，中国不论是在大机还是在RISC 上都不弱，想一想中国晶体管的开拓人是谁吧，呵呵我们获得了MIPS 架构的授权（用于教学足够了），还有像华为这样在专用CPU 领域有应用经验的巨无霸，虽然现在中国在这一市场 “ 名不见经传 ” ，毕竟是一个希望，一个盼头。我现在也成仰望星空的影帝了，不过话说回来，做影帝挺好的。扩展阅读：《计算机体系结构：量化研究方法（第5版）》 1.6.2　集成电路的成本 http://book.2cto.com/201301/12881.html 注：这个其实我根本就没看懂，不过我的长项就是外行指挥内行。就像《兵临城下》那个电影所说的，给他们希望。; 532 次阅读|4 个评论

分享今早坐车，意识到一个问题：: 热度 13 huaan128 2013-12-27 13:08; 今早坐车，意识到一个问题：现如今除货车空跑外，绝大部分私家车都是一人坐里面，剩下的座位都浪费掉了，效率很低。是否可以利用几乎人手一台的智能设备，如SAR船舶监视系统一般，或者手动向云中心发送：乘车地点，路线，剩余座位数，以及路人的乘车请求的信息，自动匹配，自动推荐，推送。如果这个技术实现，汽车数量减少30%应是很轻松的。; 个人分类: 杂类|592 次阅读|8 个评论

分享智能吸尘器: 热度 12 西楼客 2012-7-11 11:40; 在京东看到一款智能吸尘器，可以自动扫地、充电，评论还不错，比较适合懒人使用，订了一个，看看效果如何; 754 次阅读|17 个评论

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