分享

艾瑪學習週記2021W03:並沒有暴動好嗎

原本擔心美國總統就職典禮時,辛普森家庭的預言畫面會不會成真,結果還好沒事。反倒是台灣,近期COVID-19本土案例數量增加,大型活動紛紛取消,氣氛也有點緊張,但也在這樣的緊張氣氛中,看到加權指數續創新高,文末有股海明燈給我的開示,搏讚數只能靠股海明燈了。
AI Reading:
Dear friend:美國國會暴動很可能在未來一段很長的時間,對美國民主產生影響。公民被分化、政客變得厚顏無恥、投票者被壓抑、媒體被詆毀,相似的事也發生在其他國家,過去曾健康的民主落入民粹主義、威權主義或極權主義。
還是懷抱著希望,希望這些挑戰可以帶來民主重生,經過這些測試後,民主的組織可以變得更加強壯,而民主的支柱為:公民可以從自由且以科學精神探究的媒體,得到基於事實的觀點和資訊,機構可以立法並執行確保社會運作的法律,自由公平的選舉讓每個人可以投下有效的一票,而AI社群在此可以幫忙的事有三,一是模擬兩可的資訊可以在社群媒體被過濾,二是分化群體的決定應該禁止,用科技平台去公平、持續地執行,如果公司或監管者可以發展這些規則(並不容易),AI可以扮演一個將實施規模擴大的角色,三是以數位工具去抑制選擇性地不鼓勵投票、以及傑利蠑螈(來自美國的政治術語,指以不公平的選區邊界劃分方法操縱選舉,致使投票結果有利於某方)
Emma's murmur:政客厚顏無恥這件事,我怎麼聽著沒覺得奇怪,可能是因為我在台灣。分化、媒體操弄、社群媒體的發達、政治人物(與政府單位)大量投入資源「經營」網路,的確在這幾年感受特別深,中天被不予換照這件事看似大快人心,算是平日報導離譜到已經太難兜圓,但不只是中天,我真的很討厭許多媒體唯恐天下不亂的作派,或者扭曲、或者斷章取義。然而,在川普帳號被封這件事上,我也不太明白,Twitter和Facebook有這個權力封鎖特定人言論嗎?在這樣做的同時,響應他的言論而行動的人,應該為自己的行為負責,而我們其他人,應該要培養的能力是,察覺以上是否合理、我們是否被煽動。

小說和影集「使女的故事」似乎很有可能就在我們身邊演了起來,一切都是慢慢開始的

AI Truths, AI Falsehoods:涉及美國國會暴動事件的人臉,已經可以用臉部辨識找出來,親川普的宣傳者「聲稱」這個科技顯示,是左翼滲透者帶領的攻擊。科技已經進展到—Toronto大學的研究人員John Scott-Railton可以做到認出穿著護具的人。
從這次的事件中,AI可以幫忙釐清事實,也可以來添亂。目前XRVision的人臉辨識,可以認出川普的支持者,是攻擊的領頭人,而右傾媒體Washington Times卻報導,攻擊領頭人是左傾的反法西斯積極分子,XRVision澄清Washington Times的報導是不實、令人誤解、毀謗對立方的。
4chan使用者和社交網站Parler的用戶斷言,川普在暴動後的演講中,稱參與者為「罪犯」和「不愛國」,是AI所偽造的, 白宮揭穿了此一斷言。(川普其實是想給參與者發好寶寶獎章?)
Emma's murmur:歷史上的社會和政治運動,發展到最後都走向暴力,這個暴力可能是太久沒進展積累而爆發的,也可能是敵方陣營來亂,過去來亂的搗亂一陣人就跑了,現在認得出臉,誰做的就更清楚了。在這樣的事件中,凸顯了AI的一體兩面,工具就是工具,做什麼樣的事,是人的選擇。
Tell Me a Picture:兩個新模型將圖文配對,簡單說就是用文字生圖片,很有sense那種,例如文字為「酪梨形狀的椅子」還真的就有椅子,而不是酪梨,也不是其他種不像酪梨的椅子。
像這樣的分類問題,也還無法做更下一層的次分類,譬如說車的品牌與花的種類(即使已經能認出花和車),人能理解的概念,不只是字面上的意思,也還有心裡的印象和感覺。
Striding Toward the Minimum:直接往最小化loss function去,出現了更省時間的方法。以往都是有條歪歪區區的路徑,每步都小步小步,慢慢踱到答案,透過新方法AdaBelief,在Adam optimizer使用較有效率的變異逼近(我說的怕有誤導,原文是a more efficient variation on the popular Adam optimizer)
新方法AdaBelief的方法,是用當下梯度與之前梯度平均的差異,調整步伐的大小,差多一點就跨大步一點,差小一點就小步一點以免錯過。(又被我講得很無腦)
The Fax About Tracking Covid:用兩個CNN(convolutional neural networks)可以幫助政府單位排Covid-19案例的聯絡順序。加州Contra Costa County將網路時代前的科技(如傳真)用來深度學習,可以最到分類案例。因為醫院會收到很多手寫文件,這些文件會透過電話線送到公共安全部門,用史丹佛大學開發的Covid Fast Fax,可以讓工作人員不用人工地(手動地)一張一張看,用Covid Fast Fax快速審閱誰是最緊急的案例,第一個CNN用來剔除無關Covid-19的文件,第二個CNN藉著讀文件上的症狀等細節,決定哪份比較緊急,目前可以得到91%的recall(一種衡量正確率的方法,召回率recall是為真的情況下,有多少被正確判斷出來。)
統計2019年美國還有89%的健康組織用傳真來傳送健康紀錄,現在已經2021年了,醫療體系中的資訊基礎建設真的很有得做。
Emma's murmur:台灣也是啊!很常在Lecture的醫療主題中,聽到隱私、各自有系統或格式等卡關,很多熱血的專業人士努力中。
It’s a Small World Model After All:一個可以壓縮動態環境(譬如說遊戲)的模型,現在可以變得更小。 ****World Model還是很年輕的的模型,一點改變都還會有很大的進步空間。
其他:股海明燈開示
元旦假期中,我開始讀之前買的 《解密陌生人》,作者是葛拉威爾,我以前看過他的書《決斷兩秒鐘》,書中提到藝術專家判斷古代藝術品是否為真,有時甚至會有無法描述的感覺(直覺),可能是在他們做過許多研究後形成的,我對判斷如何形成很有興趣,包含如何判斷一個人(或他的反應與行為)、如何做出一個決定,但我不認為「經驗」是可靠的,因為「經驗」維繫在人身上,重點是這個人是否能穩定地輸出他的能力,「穩定」通常是個大問題。
《解密陌生人》裡提到馬科波洛斯揭穿馬多夫騙局,我回想起從學校畢業的第二份工作,我開始擔任研究個股的研究員。細想自己的行為模式,我是不「預設為真」的,不論發言人說得如何舌燦蓮花,我還是會回到產業資料與相關價格去想,因為我並不認為發言人需要(或必要)對我說實話,會說實話完全是因為人好,但我的投資建議不能仰賴某個人是否人好、是否誠實,即便是誠實,也是他認知下的據實以告,若他認知為錯呢?更何況,也還有選擇性的隱瞞導致誤導。因此,我無法將發言人說的話預設為真,強者我同事們,會去與許多人的做channel check來確認訊息,不過,我沒有能力可以完全分離別人陳述中的客觀與主觀,我不認為人憑記憶、憑個人推論是可靠的,我比較相信資料、比較相信推理,我喜歡把事實、判斷或解讀,分開來說。
這週後半,我的(不透露真實姓名的)股海明燈問我,用他2019年底的投資策略如何,其實我東摸西摸,也是到2020年下半年才進場,他擔心我執行狀況,源自對股市的一些觀察與想法。他聽到我是帳上是正報酬感到放心多了,因為數條股市指數的線圖中,其中有集中市場與OTC已經顯出弱勢,表示資金很集中在少數個股,基本上,台股的組成可以理解為TSMC與一堆垃圾,股海明燈的策略就是避開垃圾,他表示很多人因為TSMC真的追不下去,就真的是滿手垃圾,垃圾一直破底,指數一直創高,一堆個股站不上月線。
剛好我這週稍早,也統計了一下自己去年下半年接近80筆的已實現交易中,有70%都是負報酬,但加上未實現的11筆是正的,已實現損益的多是小賠的,未實現的獲利補小賠有餘,也是我自己在11月中旬之前的盤整期間並沒有停止交易或主動降低投入金額水位,一部分耗損在進出中,特別有感的是「讓獲利長大」,勢頭不對的個股,會被扼殺在襁褓中,不用陪我太久。整個市場中,假設有80%個股是平或走低,20%個股是上升趨勢,這個策略若選出30%個股在上升趨勢,再加上嚴格執行停損與停利,就已經能比定存的報酬好蠻多了。
股海明燈開示,近期外資/投信站在TSMC 賣方,法說後利多不漲原是要轉弱,股價卻噴出,感覺很怪,預估這個盤很快要轉箱型。上週我已決定不抱股過年,因為想把今年雙十一和雙十二沒花完的錢存進證券戶(這樣是能剩多少),為避免我自己算混,就先整個出場一次再說,過完年後我還是會重新下海,2021年會來練習看看依大盤狀況加減碼,因為我不認為自己有盤感(以為自己有的那些人你最好是有啦),不會知道何時又有變化,得盡量一直在市場裡,以免錯過下跌也會錯過上漲。
資產配置、投資也是近一兩年又重新學習的科目,依大盤狀況加減碼,我還是得給自己想些標準,不求領先,但求別落勾,在股市裡不需要帥,只需要賺錢。
分類:科技

評論
上一篇
  • 下一篇
  • 更多文章
    載入中... 沒有更多了