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算法出错了，应该谁来背锅？

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转载来源： https://github.com/liuyubobobo 更新时间：2019-09-24 15:33:29 一个人追求的目标越高，他的才力就发展得越快，对社会就越有益。 ——高尔基 1. 2018 年 3 月，Uber 的一辆无人驾驶汽车在夜晚行驶时，撞到了一个行人。受害者被迅速送往医院，但依旧抢救无效死亡[1]。 警察很快公布了在 Uber 无人驾驶车中的监控录像。当时道路非常黑暗，能见度很低。受害者推着一辆自行车横穿马路。当车灯打在受害者身上时，已经来不及了。悲剧就这样发生了。 无论是警察还是法院，得出的结论一致认为，受害者出现在车前方太过突然，加上当时是夜间，不管是使用无人驾驶还是人工驾驶，都很难避免这场悲剧。 事件发生以后，优步马上暂停了他们的无人驾驶测试。同时，解雇了近 100 名自动驾驶的安全监控人员。 什么是自动驾驶的安全监控人员？现如今，自动驾驶技术刚刚起步。为了应付突发情况，所有自动驾驶车辆的驾驶舱中，都必须配备安全监控人员。在自动驾驶算法出现错误，或者出现算法无法应对的状况时，迅速转为人工手动处理。 发生事故时，优步的无人驾驶车辆中也有安全监控人员（必须有，这是法律的要求）。至今为止，整个事件已经过去1年多的时间了。最终，法院裁决，对于这起事故，优步并不承担任何责任。 但是，整个事件并没有结束。警方认为，当时，无人驾驶车中的安全监控人员可能是负有责任的。整个案件还在继续审理中。 2. 无独有偶，同样是在 2018 年 3 月，特斯拉也发生了一起悲剧。一辆处在无人驾驶状态（autopilot）的特斯拉汽车，在高速公路上直接撞向了护栏，导致车主死亡[2]。 据调查显示，在事故发生前 8 秒的时候，这辆特斯拉一直以 65 迈的速度，紧紧跟随一辆前车行驶。但是在碰撞发生前 4 秒，这辆特斯拉突然提速至 71 迈，并直接撞向了高速公路旁的护栏。由于速度过快，整辆特斯拉直接解体，还引发了大火。 据调查，这辆特斯拉所撞向的护栏，并不是它本来的样子。由于同样的地点在之前发生过另外一起事故，所以警方暂时使用路障将这个护栏标识了出来，如下图所示：左边是 Google 街景显示的这段护栏平时的状态；右边是发生事故时护栏的样子。 图片来源：ABC 新闻网 几乎所有的工程师都认为，是护栏的样子发生了改变，导致了这场事...
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旧金山禁掉了人脸识别技术？人脸识别招谁惹谁了？

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转载来源： https://github.com/liuyubobobo 更新时间：2019-06-19 09:39:26 只有在那崎岖的小路上不畏艰险奋勇攀登的人,才有希望达到光辉的顶点。 ——马克思 1. 上周，旧金山正式宣布：禁止旧金山的警察，以及其他政府公共部门使用人脸识别系统。这使得旧金山这座坐落在美国硅谷北面，聚集了大量科技巨头的城市，反而成为了美国第一个禁止使用人脸识别系统的城市。 很多人觉得这是非常讽刺的。我倒觉得这很正常。这就好像父母都是工程师的家庭，反而更不愿意让自己的小孩子过多的接触屏幕。因为工程师们天天对着各种屏幕，深知屏幕的危害。同理，有着“科技城”之称的旧金山，或许是因为太了解科技了，所以反而率先禁止使用了人脸识别技术。 首先，需要澄清的是，这个禁令，不意味着旧金山禁止发展人脸识别技术。后续大家就会看到，我认为这个禁令背后，一个重大的原因，恰恰是因为人脸识别技术还不够成熟。所以，人脸识别这个领域本身，还是有巨大的发展潜力的。并且，可以预见的，大量的科技企业还会投入更多的资源继续发展这项技术。 但是，在当下，我们的社会（或者说美国社会），并还没有做好准备，全面应用人脸识别技术。 人脸识别技术的应用，到底遭遇了什么问题？旧金山为什么会发布这样的禁令？在这篇文章中，我就将试着谈一谈，人脸识别技术到底招谁惹谁了：） 2. 所有的技术，如果不能被大规模的推广使用，一定有一个“原罪”，那就是这个技术本身还不成熟。人脸识别也不例外。所以，与其说我们的社会（或者说美国社会），还没有做好准备，不如说，人脸识别技术本身，其实还没有做好充足的准备。 作为一项识别技术，判断它是否成熟的关键，就是其识别准确率。现在最先进的人脸识别技术，识别准确率是怎样的呢？ 这其实是一个很难界定的问题。如果熟悉机器学习算法的同学就会明白，判别一个机器学习算法结果的评判标准众多。这就好比问一个同学，他是不是足够优秀？此时，我们可以使用他的高考成绩做为评判标准；可以使用他在校期间所有课程的平均成绩作为标准；也可以让他曾经共事的同学或者导师给他打分做推荐，当做评判标准。机器学习算法同理，拥有着众多不同的评判标准。 为了让大众更好地理解当下人脸识别技术的局限性，美国有一个组织，叫做 ACLU（American Civil Liberties Union）...
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Facebook 的困境：技术和社会的裂痕

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转载来源： https://github.com/liuyubobobo 更新时间：2019-06-19 09:39:26 成功＝艰苦的劳动＋正确的方法＋少谈空话。 ——爱因斯坦 2015年12月初，Facebook 的掌舵者扎克伯格，与她的妻子，迎来了他们的第一个女儿。那个时候，扎克伯格热情洋溢地写了一封《给女儿的信》。因为这封信，我那时还发了一条朋友圈。这封信感人肺腑，热忱地向世界宣布了 Facebook 的使命：连接这个世界上可以连接的一切。我强烈建议所有同学，有时间，再在互联网上搜索一下这封信。即使你以前读过，时隔三年，再看一看，或许会有不一样的体会和理解：） 图片来源自 facebook 然而，在随后的三年半的时间里，Facebook 确实在试图不仅仅连接每个人和他的朋友们，还在尝试让每个人和整个世界连接起来。然而，这个尝试，遭遇到了越来越多的麻烦。2018年，“删除 Facebook 账号”运动在互联网上蔓延开来。很显然，Facebook 遇到了前所未有的挑战。 在这篇文章中，我将带领你回顾过去的三年多的时间，Facebook 到底遭遇了什么麻烦。这些麻烦背后的本质，到底是什么。无数的互联网专家，社会学家，新闻记者，政客，学者，甚至开始思考，这到底是 Facebook 的麻烦，还是社交网络发展过程中，人类终将面临的问题。 值得一提的是，由于各种原因，中国和西方世界的社交网络产品，无论从产品设计，还是具体的运营方式，监管方式，都有很大的不同。但是，Facebook 遭遇的问题，在中国不会出现吗？或者，会以另一种形式出现？或者，其实已经出现了，但是我们不知道？ 还是让我们从2012年，Facebook和Twitter的战斗开始吧：） 1. 如果把时间拨回到 2012 年，在路边问一个美国人，你用什么方式和自己的朋友们保持沟通和联系，那一定是 Facebook 。但如果问题是：你用什么方式了解这个世界的最新动态，答案是 Twitter。 在彼时，Facebook 更强调好友和好友之间的互动，虽然你的好友也可能发表一些和时事相关的话题，但和“新闻”这个概念还相差甚远。Twitter 则不同。任何一家新闻媒体，都可以创建一个 Twitter 账号，并发布最新的时事，任何人，都可以关注这个账号，第一时间看到这些新闻，分享这些新闻，...
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知识掌握的七个境界

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转载来源： https://github.com/liuyubobobo 更新时间：2019-06-19 09:39:26 理想的书籍是智慧的钥匙。 ——列夫·托尔斯泰 最近，遇到了两个来自同学的提问，我觉得都挺典型的。 一个同学问我，“ 学习的过程中，到底怎么样才叫学会了？掌握了？ ” 还有两个同学，不约而同地问我，“ 学习算法，是不是掌握了基本原理，面试的时候，能说出个大概就好了？ ”——对于这个问题，其实不止这两个同学，在过去的两年时间里，我也已经遇到很多次了。 今天这篇推文，就借这些问题，聊一聊我眼里的，知识掌握的七个境界。 第一重境界：撸串境界 知识掌握的第一重境界，我管它叫“撸串境界”。什么意思？就是，对于这个知识，你只有在撸串的时候，才能“无障碍”地提起。比如： A：你知道吗？昨天人类首张黑洞照片公布了！ B：是啊是啊，人类离宇宙的真相又近了一步。听说黑洞和时间的奥秘也有深刻的联系，可能我们离时空旅行又近了一步呢。 撸串的时候，我们可能会不自觉地聊起这种话题。但是，八成，A 和 B 对黑洞的了解，都是在“撸串境界”，真的正儿八经地说说黑洞到底是怎么回事儿，黑洞照片的历史意义是怎样的，对未来有可能有什么影响，黑洞和时间又有什么联系，可能都不太清楚。对于黑洞，也就是在撸串的时候随便聊聊。 A：听说XXX自己做人工智能，预测股票走势，赚了一大笔钱！ B：我也听说了，就是用现在最火的深度学习。Alpha Go 已经战胜人类最强的围棋选手了，Alpha Go 用的就是深度学习算法。 在这段对话里，A 和 B 对人工智能和深度学习的理解，八成也是“撸串境界”。 通常，看新闻就能帮助你进入撸串境界。 第二重境界：关键词境界 知识掌握的第二重境界，我管他叫做“关键词境界”。就是，对于这个知识，你掌握了非常重要的几个关键词。比如： A：听说XXX自己做人工智能，预测股票走势，赚了一大笔钱！ B：我也听说了，就是用现在最火的深度学习。好像是建立了一个叫 LSTM 的模型就好了。我也想找时间学习学习呢，搞不好就能赚 1 个亿呢。 在这段对话里，B 对深度学习的理解，进入了“关键词境界”。当然，在这里我只是举例子，毕竟 LSTM 只是深度学习的一种方式，深度学习领域也有很多其他重要关键词。在这里，我想强调的是：关键词境界和撸串境...
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天生不聪明

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转载来源： https://github.com/liuyubobobo 更新时间：2019-06-19 09:39:26 勤学如春起之苗，不见其增，日有所长。——陶潜 因为我在慕课网上讲了几门算法课程，所以经常收到一些同学的提问。除了技术性的问题，一个很常见的问题就是：老师，我觉得算法好难， 自己不够聪明 ，要花好长时间才能理解一个算法，刷题效率也很低，半天能过一道题就不错了，我该怎么办？ 关于如何学习算法，如何刷题，或者到底要不要刷题，有时间我再写更多的文章总结。有兴趣的同学，可以参考这个专栏中的另一篇试读文章 《高效学习的秘密》 ，相信也会有不小的收获。这篇文章，我想探讨一下“聪明”这个话题 。 1. 和大多数人一样，我也是一个从小渴望聪明的孩子。可是，依然和大多数人一样，我的身边有着无数比我聪明，让我无时无刻不意识到，自己是如此之笨的孩子。那些聪明的别人家孩子，或者反应更快，或者理解力强；奥数不用学就将近满分；英语课文读一遍就能背下来；更重要的是，在大家都情窦初开的年纪，他们把起妹来还花样百出，妙语连珠，见多识广。这实在是太！让！人！懊！恼！了！ 于是，我在初中下决心好好学习一下怎么变聪明——通过这个举动，你可以看出我是多么不聪明的孩子。我到家门口的新华书店，用可以买 5 本机器猫漫画的“巨款”，买了一本类似叫做《如何变聪明》的书。然后，就没有然后了。那本书讲的是什么，我现在已经完全忘记。但我敢肯定的是，我没有看完它。因为，我意识到了，这本告诉我如何变聪明的书，是无论如何都不能让我变聪明的。或许那时，我是绝望的，坚信自己只能这么不聪明下去了。但是现在回头看，我发现自己很可能在那时，就接近了一个真理。 2. 随着年龄长大，我慢慢发现了一个现象。那些我小时候认为极度聪明的小伙伴们，长大以后，似乎并没有像我曾经坚信的那样，干出一番大成就。当然，我这么说可能为时过早。我的那些小伙伴们都还年轻，人家可能 10 年后 20 年后就会干出一番大成就，甚至拯救全人类。只不过，在现阶段，大多数人的成就，在我看来，和他们的聪明程度是不成正比的。 有一天，我和老婆闲聊，说起了这个话题。老婆是心理学博士。而“聪明”这个话题，其实是心理学领域一直在研究的话题。可能一般人对心理学的认识都是《无间道》里的陈慧琳那个角色，洋气的称呼叫 shrink，坐在那里倾听人...
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高效学习的秘密

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转载来源： https://github.com/liuyubobobo 更新时间：2019-06-19 09:39:26 人的差异在于业余时间。 ——爱因斯坦 在慕课网做了这么多实战课，时间长了，收到了越来越多同学的问题。除了专业知识上的问题，遇到的最多问题，就是学习方法层面的问题了。由于我本人不是学习方法的专家，所以不敢轻易说自己的学习方法有多么先进。更重要的是，我不认为有一种固定的“好”的学习方法适合所有同学。如果存在那样的方法，学习这件让人头疼的事儿，就不头疼了。由于每个人的背景不同，擅长不同，每个人都有适合自己的不同的学习方法；与此同时，不同的领域，由于其本质的不同，学习方法也应该是不同的。我坚信：每个人去寻找适合于自己的学习方法，是每个人一生的话题。别人叙述的所谓的“学习方法”，只能作为参考用。 不过我在慕课网做答疑的过程中，确实看到了很多同学的学习方法有改进的空间。在这里，我想简单总结一些我见过的，认为可能不是那么得当的学习方法，仅供参考。这篇文章不是一套“如何学习”的理论，而是一些零碎的个人见解，更像是在总结“学习中的那些坑”。不过，在我写完这篇文章之后，回头看，我觉得，我自己的高效学习秘诀，其实都在这篇文章里了。 1、不要完美主义 我观察到的大多数同学犯得最最最最大的“错误”，就是在学习上“完美主义”。乃至后续很多其他的问题，在我看来都和这个问题是直接相关的。不要完美主义！不要完美主义！不要完美主义！重要的事情说三遍。 举个最经典的例子，也是我经常举的例子，背英语单词（在这里我们先不聊背英语单词是不是好的英语学习方法，我们只看如果我们想要背英语单词的话，应该怎么背）我发现很多同学拿着红宝书，第一个 list 都没翻过去就放弃了。这是因为每天背完第一个 list 以后，第二天会发现：第一个 list 还是有很多单词没掌握，然后就继续背第一个 list。然后一周后，发现自己第一个 list 都搞不定，觉得英语好难，彻底放弃了。这就是“完美主义”：不把第一个 list “彻底”掌握不肯继续前进。这样是不对的。背了一个 list，能多记一个词，就是进步。就算一个词都没记住，模糊有了印象，也是一种进步。我们不应该过度着眼于我们还不够完美。学习不是要么 0 分，要么 100 分的。80分是收获；60分是收获；20分也是收获。有收获最...
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新西兰恐袭，疯狂删帖的小编，背锅的算法工程师

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转载来源： https://github.com/liuyubobobo 更新时间：2019-06-19 09:39:26 天才就是百分之二的灵感，百分之九十八的汗水。——爱迪生 1. 当地时间 3 月15日下午 1 点 40 分左右，新西兰基督城发生恐怖袭击。已确认有 50 人遇难，另有 50 人严重受伤。遇难者不乏儿童，妇女和老人。 相信这个新闻，大多数人都已经知晓了。在这里再简述一下大致经过。3 月 15 日下午，新西兰的两座著名清真寺，先后遭到枪手袭击。枪手对手无寸铁的民众进行扫射，包括对街道的来往车辆进行扫射。随后，基督城医院也发生了枪击。同时，警察在嫌犯的两辆汽车上发现了大量汽车炸弹，所幸没有引爆。奥克兰火车站和商场附近也发现了疑似爆炸包裹，但没有相关伤亡报告。至今，警察已经抓捕了 4 名嫌犯。 或许是新西兰这个国家本身离国际政治的漩涡较远；或许是中国民众对新西兰的熟悉程度远没有美国强烈。不管怎样，我发现这个事件在中文媒体上，并没有引发太大的讨论。但是，目测，站在国际历史的角度，这个事件将产生深远影响。事件本身已经再次带动很多国家对“白人优越主义”这一极端思想的讨论和控制。恐袭后，新西兰的枪支卖到脱销，但与此同时，就在当地时间 3 月 21 日，新西兰政府改写了法律，实施了“禁枪令”。这些事情不仅对新西兰产生了巨大影响，更进一步将对世界范围对枪支控制问题的态度产生影响。另外，由于一名嫌犯已确认是澳洲国籍，这也使得新西兰和澳洲这两个看似不太介入国际事务，在一般民众看来是 super safe 的国家，产生了微妙的变化。 但是，作为一个技术向的专栏，这些政治，经济，世界格局变化相关的问题，不是我想讨论的重点。整个事件有一个更加与众不同的地方，和技术息息相关，甚至，在我看来，有可能引发技术世界的震荡。 2. 在这次恐袭事件中，一名嫌犯，头戴一个配备了 go pro 的头盔，在 Facebook 上直播了枪击过程，画面极其血腥残酷。待 Facebook 发现事态异常，做出反应，封禁了凶手的账号，整个视频已经在网上直播了 17 分钟。 对于整个硅谷，这一切还只是一个开始。 很多同学可能并不了解，即使是 Facebook、Google 这些国外平台，也是拥有着一个庞大（或者说是相对庞大）的审核队伍的。这些审核人员，每天处理的，就是对违...
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