當我們談論經濟學或決策理論時,Herbert Simon 是一個無法忽視的名字。他的研究跨越了許多領域,包括經濟學、心理學、人工智慧等,並對現代決策理論產生了深遠的影響。在這篇文章中,我們將用簡單的方式介紹Simon的幾個核心理論,幫助你理解他的思想如何影響今天的學術界。 1. 有限理性:現實中的理性選擇 在現實世界中,我們每天都要做出各種決策,但這些決策真的都是理性的吗?Simon認為,並非如此。傳統經濟學假設人類是完全理性的,能夠在面對所有可能的選擇時,總能選擇最優的那一個。但Simon提出了一個更貼近現實的概念——有限理性(Bounded Rationality)。 Simon(1957)指出,因為我們的資訊、時間和計算能力都有限,我們無法找到每一個問題的最佳解決方案。因此,我們通常會滿足於「足夠好」的選擇,這種行為被稱為「滿意化」(Satisficing)而非「最大化」(Maximizing)。想像一下你在餐廳裡點餐,面對一個長長的菜單,你不會花上好幾個小時來比較每一道菜,而是選擇一個你覺得不錯的選項,這就是滿意化的例子。 2. 啟發法:簡化複雜問題的策略 在日常生活中,我們常常會使用一些簡單的規則或策略來快速做決定,這些就是啟發法(Heuristics)。Simon認為,啟發法是我們應對複雜問題的一種有效方式,特別是在資訊不完全或時間緊迫的情況下。 舉個例子,你在超市購物時可能會選擇你熟悉的品牌,而不是每次都詳細比較所有品牌的價格和質量。這種基於經驗的快速決策方式就是一種典型的啟發法(Simon, 1990)。 3. 複雜系統與模塊化:理解複雜世界的關鍵 我們生活在一個充滿複雜性的世界中,從生態系統到社會結構,無一不複雜。但Simon提出了一種理解複雜系統的方法,即「近似可分解性」(Near Decomposability)。他認為,複雜系統可以被劃分為相對獨立的子系統,這些子系統之間的互動較弱,因此可以單獨進行分析(Simon, 1962)。 這種觀點有助於我們更好地理解和管理複雜系統。例如,當你在學校裡學習不同的課程時,每門課程就像一個模塊,彼此之間的關聯性較小,你可以專注於一門課程而不必同時處理所有課程的內容。這種模塊化的思維方式幫助我們更有效地學習和解決問題。 4. 人工智慧與模擬:從理論到實踐的橋樑 Simon也是人工智慧(AI)領域的先驅之一。他認為,通過計算機模擬,我們可以更深入地理解人類的思維過程和決策行為。這些模擬不僅能幫助我們驗證理論,還能發現現實世界中難以觀察到的現象(Simon, 1996)。 例如,Simon曾經與同事一起開發了「邏輯理論家」(Logic Theorist),這是早期的人工智慧程式之一,旨在模擬人類的問題解決過程。這個程式能夠證明數學定理,展示了電腦可以如何模擬人類的認知過程(Newell & Simon, 1972)。 結語 Herbert Simon的理論不僅僅是學術上的貢獻,更提供了我們理解日常決策、學習和生活的有力工具。從有限理性到複雜系統,Simon的思想幫助我們更好地面對現實世界的挑戰。無論你是在經濟學、心理學還是人工智慧領域學習,Simon的理論都值得深入探索與應用。 參考文獻 Simon, H. A. (1957). Models of man: Social and rational; Mathematical essays on rational human behavior in a social setting. Wiley. Simon, H. […]
Category: 個人觀點與評論
探索Herbert Simon的核心理論:從有限理性到複雜系統
從零開始學印地語:羅馬拼音系統讓發音不再困難
印地語作為世界上最廣泛使用的語言之一,對於二語學習者來說,學習其發音和拼寫規則是至關重要的。羅馬拼音系統為學習者提供了一個直觀且便於理解的工具,讓他們能夠更容易地掌握印地語的發音。本文將介紹印地語的羅馬拼音系統,並分享各種元音與輔音的對應拼音方法。 二語學習者常用的羅馬拼音系統 對於學習印地語的二語學習者而言,最為普遍使用的羅馬拼音系統是 Hindi Romanization。這個系統簡單易懂,特別適合初學者,它通常使用於教科書、語言學習應用程序以及其他教學材料中。由於 Hindi Romanization 更符合學習者的直觀感受,學習者可以更快地掌握發音,進而提高學習效率。 除了 Hindi Romanization,學術界和正式出版物中還廣泛使用 IAST(International Alphabet of Sanskrit Transliteration) 系統。IAST 系統對於熟悉梵文或印地語字母的學習者來說非常有用,但對於初學者而言,可能不如 Hindi Romanization 來得方便。 元音和雙元音(Vowels and Diphthongs) 在印地語中,元音有許多不同的形式,羅馬拼音系統提供了一個簡單的方式來記錄這些元音。以下是元音和雙元音的對應羅馬拼音表: 輔音(Consonants) 印地語的輔音按照發音部位可以分為五類:喉音、硬腭音、捲舌音、齒音和唇音。以下是這些輔音的羅馬拼音對應表: 鼻音符號(Anusvāra)、鼻化符號(Anunāsika)、隨音符號(Visarga)與省略號(Avagraha) 印地語還有一些特殊符號來表示特定的發音或語音特徵: 結語 羅馬拼音系統為二語學習者提供了清晰且易於使用的工具,幫助他們掌握印地語的發音規則。對於學習印地語的初學者而言,熟悉這些拼音對應規則將是學習過程中的一大助力。隨著學習的深入,這些拼音系統也會逐漸成為學習者解讀和發音印地語單詞的重要工具。選擇適合自己的拼音系統,可以讓學習印地語變得更加簡單且有效。
人工智慧的未來:你需要了解的技術趨勢、開源挑戰與投資機遇
人工智慧(AI)正在快速發展,並將在未來幾年內對我們的世界產生深遠的影響。這篇文章將帶你了解 AI 領域的三大技術趨勢、開源軟體在這個領域的挑戰,以及 AI 投資的現狀與潛在機遇。這些內容基於前 Google CEO Eric Schmidt 在史丹佛大學的一場演講,為你揭示 AI 世界的前沿動態。 1. 大規模上下文窗口:AI 記憶能力的飛躍 AI 模型的上下文窗口技術正在迅速擴展,使得 AI 現在能夠處理和記憶更多的資訊。上下文窗口就像是 AI 的短期記憶,允許系統在處理大量文本數據時,更加精確地理解和回答問題。Eric Schmidt 解釋說,隨著上下文窗口的擴展,我們可以向 AI 提供整本書的內容,並要求它給出綜合的結論,這使得 AI 的應用場景更加廣泛,無論是在教育、科研還是商業領域,都能展現出更強的實用性。 2. AI 代理:從學習到行動的智能演進 AI 代理是能夠根據學到的知識進行推理、決策,並自我修正的智能系統。Schmidt 提到,這些 AI 代理模型在化學和材料科學等領域特別有潛力,能夠通過實驗來驗證自己的假設並更新知識,這大大加速了研究的進展。這樣的技術不僅提升了研究效率,也開創了全新的科學發現模式,讓 AI 不僅僅是輔助工具,而成為了主動參與者。 3. 從文字到行動:AI 的數字指令執行能力 AI 的另一個重要發展是從文字到行動的能力,這項技術允許 AI 系統將自然語言指令轉換為具體的數字行動。例如,生成程式碼、執行任務甚至創建新的應用程式。Schmidt 分享了一個例子,如果政府試圖禁止某個應用程式,用戶可以命令 AI 迅速生成一個類似的替代應用,並迅速上線,展示了 AI 系統在數字化任務中的強大潛力。 開源軟體的挑戰:資本與技術的拉鋸戰 Schmidt 在演講中也談到了自由和開源軟體在 AI 領域中的角色。他指出,開源軟體一直是技術創新的重要推動力,許多公司,包括 Google,都依賴開源技術來加速發展。然而,隨著 […]
視覺感知與意象的分離:從視覺失認中學到的事
我們是否能夠在視覺上辨識物體,但仍能在頭腦中想像出它們的樣子?這篇由馬琳·貝爾曼、莫里斯·莫斯科維奇和戈登·溫諾庫爾於1994年進行的研究,正是探討了這個有趣的問題。他們研究了一名患有視覺失認症的患者,這種病症使他無法辨識物體,儘管他的視覺意象能力依然完好無損。 研究方法 研究團隊通過一系列實驗,測試了患者的視覺感知和視覺意象能力。患者被要求辨識日常物品,並在記憶中回想這些物品的形象。實驗還包括讓患者觸摸物品以增強其記憶中的視覺意象,並觀察他在這些情境下的表現。 研究結果 研究發現,儘管患者無法視覺上辨識物體,但他仍能夠準確地描述物體的形狀和特徵。這表明,視覺感知和視覺意象可能在大腦中是由不同的機制控制的,並且視覺意象的能力可以在視覺感知受損的情況下保持完整。 啟示 這項研究對我們理解大腦如何處理視覺信息具有重要意義。它表明,即使我們的視覺感知系統受到損害,我們仍然可以保持豐富的視覺記憶和想像力。這對於開發新的康復方法以及進一步研究視覺系統的運作機制提供了新的視角。 Behrmann, M., Moscovitch, M., & Winocur, G. (1994). Intact visual imagery and impaired visual perception in a patient with visual agnosia. Department of Psychology, Paper 107. Carnegie Mellon University. Retrieved from http://repository.cmu.edu/psychology/107
在未知星球上發現創意:天才青少年的團隊合作揭秘
在當今的學術和專業領域中,跨學科合作日益普遍,而創造性在這些合作中扮演著至關重要的角色。這篇文章探討了不同專業背景的天才青少年團隊在合作繪畫任務中的創造性過程。這項研究由Olesya Blazhenkova和Maria Kozhevnikov進行,旨在揭示不同專業團隊在視覺化過程中的異同,並探討這些過程如何影響他們的創造性產出。 研究方法 研究對象是來自俄羅斯的天才青少年,他們分別來自於視覺藝術、科學、人文學科和多元學科的專業背景。每個團隊被要求在45分鐘內合作繪製一個「未知的星球」,過程中進行錄像記錄並進行協議分析和連結圖法(Linkography)分析。 研究結果 研究發現,不同專業背景的團隊在創造性過程中展現出不同的視覺化策略。視覺藝術和混合專業團隊展示了更高的想法整合能力,他們更注重視覺外觀,而科學團隊則更關注功能和概念的清晰性。人文學科團隊則較少使用視覺化策略,更多地關注對已經完成作品的解釋和評價。 這些發現強調了在組建多學科團隊時,考慮成員的視覺化能力和專業背景的重要性。視覺藝術家能夠提供獨特的視覺洞察力,提升作品的藝術質量,而科學家則能提供功能和概念的清晰度。然而,這些不同背景的團隊成員在合作過程中可能面臨協調和組織上的挑戰。 啟示與結論 這項研究提醒我們,在組建多學科團隊時,不僅需要考慮成員的專業知識,還需要考慮他們的創造性思維和視覺化能力。這些因素不僅影響團隊的協作過程,還會直接影響最終的創造性產出。對於未來的教育和專業發展,這樣的理解可以幫助我們更好地組織和管理多元背景的團隊,以達成更佳的合作效果。 文章引用 Blazhenkova, O., & Kozhevnikov, M. (2020). Creative Processes during a Collaborative Drawing Task in Teams of Different Specializations. Creative Education, 11(9), 1751-1775. https://doi.org/10.4236/ce.2020.119128
在創意的世界裡,誰是主宰?藝術家、科學家與人文學者的對比
在日常生活中,我們常常會聽到“創造力”這個詞,但創造力到底是什麼?不同領域的人又是如何運用他們的創造力呢?一篇由Blazhenkova和Kozhevnikov於2016年發表的研究試圖揭示這些問題的答案。他們通過比較視覺藝術家、科學家和人文學科專業的團隊,來探討這些不同背景的團隊如何在創意任務中表現出創造力。 研究方法 研究對象是來自不同專業背景的高中生團隊,包括視覺藝術、科學和人文學科。這些團隊被要求合作完成一個創意任務:繪製一個“未知的星球”。研究者觀察和分析了他們的繪圖作品,並請專業人士對這些作品的“藝術質量”和“概念清晰度”進行評價。 研究結果 研究發現,不同專業的團隊在創造力的展現上有明顯差異。視覺藝術團隊在作品中更多地展示了物體的細節和顏色的豐富性,這與他們的藝術創造力密切相關。而科學團隊則更專注於空間結構的準確性和概念的清晰度,這反映了他們在科學創造力方面的優勢。人文學科團隊則相對不太重視視覺細節,更多依賴文字來表達意圖。此外,混合專業的團隊顯示出結合物體和空間可視化的能力,創造了獨特且豐富的作品。 啟示 這項研究不僅展示了不同專業背景對團隊創造力的影響,也強調了在團隊合作中,成員的多樣性如何促進創新的出現。對於想要提升團隊創造力的領導者而言,理解和利用團隊成員的多樣性是關鍵。 Blazhenkova, O., & Kozhevnikov, M. (2016). Types of creativity and visualization in teams of different educational specialization. Creativity Research Journal, 28(2), 123-135. https://doi.org/10.1080/10400419.2016.1162638
視覺的缺席:心盲症與記憶之間的奇妙聯繫
有沒有想過有人無法在腦海中想像圖像?這並不是科幻小說,而是一個真實的心理現象,稱為「心盲症」(aphantasia)。這篇文章將帶你了解這個現象以及一項有趣的研究,該研究揭示了心盲症患者在記憶上的特殊之處。 什麼是心盲症? 心盲症是一種無法自願形成視覺意象的狀態。也就是說,患有心盲症的人無法在腦海中「看見」物體或場景,即使他們有正常的視覺能力和認知功能。儘管如此,這些人往往在其他認知任務上表現良好,這讓科學家們對他們的記憶過程產生了濃厚的興趣。 研究方法 一群研究者進行了一項大規模的在線研究,邀請了61名心盲症患者和61名對照組(擁有正常視覺意象能力的人)參加。參與者被要求觀看一些現實生活中的場景圖片,然後從記憶中繪製這些場景。接著,研究者分析了他們的繪畫,評估了其中的物體細節和空間精確度。 研究結果 研究發現,心盲症患者在記憶物體的細節方面存在顯著缺陷。他們的繪畫中通常缺少顏色,且物體的細節較少。然而,這些患者在記憶物體的空間位置上表現得和對照組一樣好,甚至在某些情況下更少出現記憶錯誤。 這意味著,即使心盲症患者無法想像出圖像,他們仍能精確地記住物體的位置和空間關係。這也暗示了我們的大腦可能有獨立處理物體細節和空間信息的不同系統。 研究啟示 這項研究提供了對心盲症這一心理現象的深入理解,並展示了記憶和視覺意象之間的複雜關係。心盲症患者能夠通過符號或文字代替視覺意象來記憶信息,這也讓我們重新思考記憶的本質。 Bainbridge, W. A., Pounder, Z., Eardley, A. F., & Baker, C. I. (2021). Quantifying aphantasia through drawing: Those without visual imagery show deficits in object but not spatial memory. Cortex, 135, 159–172. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2020.11.014
探索語言與視覺思維的奇妙關係:你大腦中的兩種模式
在日常生活中,我們經常會思考不同的事情,有時候是用語言來表達想法,有時則是透過圖像來構思場景。那麼,這兩種思維模式是否互相獨立,還是存在某種關聯?一項有趣的研究探討了這個問題,揭示了語言思維和視覺思維之間的奇妙關係。 研究方法 研究人員進行了兩項實驗:行為實驗和功能性磁振造影(fMRI)研究。在行為實驗中,參與者會收到一個提示,然後被要求要麼在腦中生成一句句子,要麼想像一個場景。他們接著要評估生成的句子或圖像的清晰度,以及是否伴隨另一種形式的表現。在fMRI實驗中,參與者回憶熟悉的句子或圖像,或是在控制條件下閱讀句子和觀看圖像。 研究結果 結果顯示,當人們進行語言思維時,比起視覺思維,他們更容易生成清晰的語言表現。然而,不論是語言思維還是視覺思維,視覺圖像的生成程度都相似。這表明,即使我們的意圖是進行語言思維,我們的大腦也會自動生成視覺圖像。 這項研究的啟示是,視覺思維可能是一種更基本的思維模式,因為它在語言發展和人類演化中出現得較早。我們的大腦似乎更容易生成視覺圖像,這可能影響我們對未來的預測和抽象思維的能力。 參考文獻 Amit, E., Hoeflin, C., Hamzah, N., & Fedorenko, E. (2017). An asymmetrical relationship between verbal and visual thinking: Converging evidence from behavior and fMRI. Neuroimage, 152, 619-627. doi:10.1016/j.neuroimage.2017.03.029
探索多語言手語生成的新紀元
在現代科技迅猛發展的時代,我們見證了語言模型在各種應用中的卓越表現。然而,手語這一重要的溝通工具在數據科學領域的研究卻相對較少。鑒於全球有數百萬的聾啞人士依賴手語進行日常交流,如何利用人工智慧技術提升手語的生成和翻譯成為了一個亟需解決的問題。本文介紹了一項突破性的研究工作,提出了首個全面的多語言手語資料集——Prompt2Sign,並基於此資料集開發了首個多語言手語生成模型——SignLLM。 SignLLM模型不僅能夠從文本或提示生成精確的手語手勢,還能支持美國手語(ASL)以及德國手語、瑞士德國手語、瑞士法國手語、瑞士義大利手語、阿根廷手語、韓國手語和土耳其手語等八種手語。這一創新模型結合了基於強化學習的損失函數和模塊設計,顯著加速了模型的訓練過程,並在多語言手語生成任務中達到了最先進的性能。 在這篇文章中,我們將深入探討Prompt2Sign資料集的構建過程及其獨特性,並詳細介紹SignLLM模型的設計原理和技術創新。我們相信,這項研究不僅為手語生成和翻譯技術帶來了新的突破,也為未來的多語言手語研究奠定了堅實的基礎。讓我們一同走進這個充滿潛力和希望的領域,探索手語生成的新紀元。 手語模型的建立與其他語言模型的不同之處 SignLLM模型的建立方式與其他語言模型有幾個顯著的不同之處: SignLLM模型的創新之處在於其多語言支持和強化學習的應用,使其能夠更有效地處理大規模、多語言的手語數據,並且在多語言手語生成任務中達到了最先進的性能。 未來應用 SignLLM模型的未來應用潛力巨大,特別是在以下幾個方面: SignLLM的多語言支持和強化學習能力,使其在上述各個領域中具有廣泛的應用潛力,並為聽障人士創造了更多的機會和便利。 Fang, S., Wang, L., Zheng, C., Tian, Y., & Chen, C. (2024). SignLLM: Sign Languages Production Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2405.10718. https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.10718
什麼是計劃漂移?探討決策執行的陷阱
這篇文章「Program Drift: The Rational Road to Policy Perversity」的主要內容包括: 總體而言,這篇文章強調了政策制定過程中的不確定性和風險,以及如何在政策執行中避免計劃漂移。 加拿大非營利住房計劃 加拿大非營利住房計劃(Canadian Non-Profit Housing Program)是一個旨在為低收入和中等收入家庭提供經濟適用住房的計劃,與傳統的公共住房不同,其特點在於非營利組織的參與和管理。以下是該計劃的主要特徵和目的: 然而,該計劃在運行過程中也面臨一些挑戰和困難,包括: 總體而言,加拿大非營利住房計劃在提供經濟適用住房方面發揮了重要作用,但也需要應對一系列挑戰,以確保它能夠有效地實現其社會目標。 使計劃漂移的關鍵偏離 加拿大非營利住房計劃最初的目標是提供經濟適用的住房,促進社區融合,並通過非營利組織進行管理。然而,隨著時間的推移,該計劃發生了幾個關鍵的偏離,這些偏離導致其與最初目標不一致: 這些因素共同導致加拿大非營利住房計劃的偏離,減少了其提供經濟適用住房和促進社區融合的能力。解決這些偏離的挑戰需要更好的政策設計、持續的監測和評估,以及確保非營利組織的社區基礎特徵得以維持。 官僚化的管理方式的影響 更官僚化的管理方式通常指在行政和決策過程中增強的規則、程序和層級制度,導致管理變得更加僵化和缺乏靈活性。在加拿大非營利住房計劃的背景下,這種官僚化的管理方式可能包括: 這些官僚化的特徵會削弱非營利住房計劃的初衷,阻礙該計劃為低收入和中等收入家庭提供有效服務的能力。克服這些問題需要簡化規則、增加社區參與,以及建立更靈活和反應迅速的管理體系。 解決方案和預防措施 解決方案和預防措施可以幫助非營利住房計劃避免官僚化管理方式的負面影響,並保持其初始目標。以下是一些建議的策略: 這些解決方案和預防措施可以幫助非營利住房計劃在保持其原始目標的同時,避免官僚化管理的負面影響,並確保計劃能夠有效應對社區需求和環境變化。 Carroll, B. W. (1995). Program Drift: The Rational Road to Policy Perversity. Canadian Journal of Urban Research, 4(1), 21–41. http://www.jstor.org/stable/44320904