踏入學術界 是阮不應該

Ref.: YouTube - 沈文程－心事誰人知 作詞：蔡振南　作曲：蔡振南

*心事那沒講出來　有誰人會知
有時陣想要訴出　滿腹的悲哀

踏入學術界　是阮不應該
如今想反悔　誰人肯諒解

心愛你那有瞭解　請你著忍耐
男性不是沒目屎　只是不敢流出來*

正職與投資理財

昨天寫了一篇 樂作. 文中也提到我對理財的觀點.

出生於商人家庭的我, 對理財其實是很重視的. 關於股市投資的經典書籍, 只要有人推薦, 我幾乎都會去找來看. (除了技術分析的書) 再加上企業管理相關的書, 我想比我看過的科普書還要多吧. 再加上我有一些好友對這些東西也很有興趣, 我弟弟目前也在做保險. 我對投資理財的觀念應該比一般人還要正確而且了解的多.

我覺得投資理財本身就可以是一件非常有趣的事. 想要賺錢, 就必須先了解市場, 了解經濟的運作本質.(雖然可能永遠也無法了解) 我覺得在研究如何投資理財的過程中, 可以學到非常多東西. 有一陣子, 在看了 Emanuel Derman 的書之後, 我甚至想去當 Quant, 呵呵.

所以, 與其說我對『財富自由』有什麼不滿, 不如說我對過度重視『退休後的生活』感到不滿. 現代社會, 還有什麼工作是可以保證讓你做到退休的嗎? 青年有就業危機, 中年有失業危機, 到老年反而希望靠年輕時的投資輕鬆過日子? 而且就我個人看到的例子, 這些人的退休生活規劃非常無趣. 尤其是一些理財雜誌上的『退休生活範例』, 就是含飴弄孫, 運動養生, 陪伴家人, 出國旅遊, 培養唱歌跳舞畫畫等興趣. 這些要點, 我非常認同, 但是整個晚年都在搞這個? 65歲退休, 平均壽命大約 75 歲, 花10年的退休時間在這些活動上!? (由於我個人對正常人的生活方式非常沒有認同感, 所以這樣的生活也許很有趣, 但是就我個人有限的想像力, 實在無法想像出其有趣之處.)

陪伴家人尤其沒有道理, 年輕時你拼事業沒空陪, 等你老了, 換你的子女拼事業啦, 他們怎麼會有空!? 其實是想要家人陪你吧!

樂作

樂作，是我亂取的標題，意思是仿自樂活，取樂在工作之意。

最近女友換了新工作，或許因為是她一直想要做的工作的緣故，整個人好像生氣勃勃，假日還主動跑到公司加班。經歷過前幾年的低潮，現在她終於在工作上有轉機，我真的非常替她高興。

我一直覺得，工作最重要的就是熱情，要能樂在其中。不論想要追求的是同事的認同，經驗的累積，能力的增長，還是金錢的收入，最重要的的就是維持積極熱情的心態。

這也是我不甚認同『財富自由』支持者觀點的原因。『財富自由』這個概念很好，但是很多人在推廣它時，卻過度強調『退休後的生活』而忽略了當下。現代醫療進步，平均壽命增長，連退休年齡都不斷延後，工作在生命中佔的比例和重要性，比起退休生活來說高太多了。更別提很多人描繪的『退休生活遠景』，其實跟回頭去過大學生生活沒啥兩樣。我是覺得，人要活得有活力，一定要有追求的東西，年輕時可能追求愛情，追求學業，中年時追求事業，老年是應該也有想要追求的東西。每天過著悠閒而無所事事的日子，實在是很空洞。

當然，產業和環境的限制，不見得每個人都可以做自己最有興趣的工作。對工作充滿熱情這樣的要求，其實是很不現實的，甚至有點自以為是。想到家裡上有高堂老母，下有幼兒嗷嗷待哺，想要無樂不作，還真要夠自私自利才行。

不過正因為如此，女友能夠重拾工作的熱情，實在讓我衷心感到欣慰，也希望她這樣的心情可以一直維持下去。

旅美季報

來美國已經滿三個月了. 當然也面對了不少文化衝擊, 也見了一些市面. 對研究也有一些新的體悟.

我覺得美國真的是有很多優點的地方, 當然也有很多缺點, 不過我們出國來讀書, 實習, 甚至工作, 所接觸的通常都是中上階層, 我想應該還是覺得優點多過缺點.

之前來美國玩時, 就在美國住了快一個月 (還是三個星期? 很久以前的是我也不記得了), 現在住了更久, 對美國生活的感想到是沒變 ---- 不喜歡.

生活方式基本上是因人而異, 每個人的嗜好不同, 但我真的不喜歡這裡的生活. 我個人是很討厭生活瑣事的人, 我不是工作狂, 但是我很討厭做家事. 但是這裡的人工實在太貴了, 很多東西你都要自己處理, 並不像台灣一樣出門就有得吃, 結果就是你每天都要張羅三餐真的非常麻煩.

我對美國的食物並不排斥, 我本身也不是對飲食很講究的人. 三不五時買瓶幾塊美金的 Charles Shaw 和牛排回家自己煎, 也頗愜意. 但是我很討厭為了柴米油鹽煩惱的日子. 除非老婆或者老媽在身邊, 不然我真的不想住在這裡.

話說回來, 如果有好的事業發展機會, 我還是會想要留在美國. 不過並不是對美國的生活有什麼嚮往之處就是了. 我個人是相當討厭每天都要考慮要吃什麼的日子, 明明就是處在衣食無缺的環境, 為什麼還要這麼麻煩, 覺得很荒謬. 當然這是我個人對生活品質的重視的面向, 我想大部分的人不這麼覺得.

Assorted Links

• Ref.: 為了美麗的地面: 淺談「疾病壓縮論」
  

  至於在醫療與社會支持已經達到相當理想的狀態下，生活方式的改變是否真能再對健康產生額外的貢獻？Fries與研究人員進行了兩個相關的研究(註二) ，分別針對賓州大學校友以及健身俱樂部會員進行時間縱向的研究。前一份發現有良好健康習慣的賓大校友一生中殘疾的時間遠少於健康習慣不佳的校友。具體來說，抽菸、肥胖、不運動的校友身困殘疾的期間是苗條、定期運動、不抽菸的校友身困殘疾期間的四倍。健康習慣良好排在前三分之一的校友則比後三分之一的校友平均慢了將近八年才開始有殘疾。健康習慣良好的校友在過世前的殘疾程度也較風險高的校友來得低；健康風險高的校友在整個研究期間一般也有較多的殘疾問題，特別是過世前兩年達到高峰。在健身俱樂部會員與對照組的比較研究中，常活動的研究組發生中度的殘疾的時間要比不常活動的對照組晚了將近13年。

  對我來說生命品質的順位如下
  
  1. 任性生活+短命+沒慢性病痛
     
  2. 規律生活+長壽+沒慢性病痛
     
  3. 任性生活+長壽+有慢性病痛
     
• Ref.: 參見，九把刀 - 正因為號召行善------你得比所有人都正直
  

  絕大多數的情況下，號稱「對事不對人」的傢伙，都是在唬爛。

  看完篇文章後, 我引用的是這句話, 各位一定覺得我很機車. 我自己一直不太喜歡黑人, 我覺得他裝模作樣, 所以我一直沒有評論這件事, 反正也有人說出正確的論點了. 我的確認同這篇文章的論點. 只是我個人不太喜歡用 "熱血" 包裝的論說文, 就像我不喜歡充滿嘲諷的論說文一樣. 不過我還是推薦這篇文章.
  
  
• Ref.: 台灣女人好騙嗎 | 名采人間事 | 副刊 | 蘋果日報 | 20100422 | 壹蘋果網絡
  

  為什麼台灣的女人會那麼好騙？這必須由台灣女人的美德談起了。一，台灣女人善良、有同情心─她們會擔心他一個外國人來這裡生活，人生地不熟，都很願意伸出援手。二，台灣熟女就業率高，擁有良好工作者必有相當積蓄。三，台灣女人奉獻犧牲。只要喜歡上一個男人，就不分彼此，樂意為對方付出。

  這種論點吳淡如都寫得出來. 我真的不知道該怎麼評論....
  

Facebook 上的我遇見自己

Facebook 上的我遇見自己

畫家臉譜1848年生於巴黎的高更，父親是報社記者，祖父為一位版畫家，祖母則是知名的女性革命家、航海家及作家。曾經在證券交易所擔任經紀人工作的高更，曾經過著優渥的生活，婚後並開始收藏繪畫。由於對藝術的熱愛，1883年高更不顧妻子反對，辭去工作專心繪畫，經常往返巴黎和不列塔尼之間，在 1887年結識了畫家梵谷，兩人相知相惜。1897年高更由於作品的銷路不佳，經濟狀況窘迫，加上心愛女兒死亡，好友梵谷又過世，曾經萌生一連串的輕生念頭。自殺未遂的他，最後還是鼓起勇氣繼續投入創作，色彩豐富、構圖鮮活的作品，至今還深為世人所愛。
■性格基因高更型的男女情緒喜怒無常，腦子裡經常打轉著古怪想法，表面上和團體融成一片，事實上只是你的保護色。你的存在是個活問號，別說他人很難真正了解你，連你自己也不能百分之百的掌控自己。你喜歡冒險、挑戰、變化，對於不正常或是特異的人事物最感興趣。你交往的朋友、對象和喜歡的事物都有點怪異，經常會放棄既定的安穩生活去經驗新的人生。雖然你努力在過正常人的生活，暗地裡卻經常有跳脫現實的衝動。你和家人、朋友，甚至是情人都保持著若即若離的關係，討厭束縛牽絆和傳統道德的教條規範。
■生命路線尊重對自己和他人的承諾，是讓生活「正常化」的第一步。習慣主導和獨角戲的你，有時候也得讓別人有表現的機會。感情生活是你最難以駕馭的課題。你經常挑選難題，討厭容易到手的機會，這樣的傾向一直將你推向不可知的危險邊緣。對於事物容易感到厭惡，儘管興趣廣泛卻難以專精，中年之後，得面對走了一圈卻毫無具體建樹的生活。有時候當一個聆聽者比當一個演說者還要重要。同理心是你最欠缺的，若無法感同身受，很難觸及他人的生命體溫，和他人無法有深刻交集。工作、學習和人際關係上，多少會受阻或是被誤解。你的爭議性正是你的魅力來源，近來若覺得生活不太順，就是改變態度的時候，謙遜的態度並沒什麼不好。

口頭語反映人的性格

Ref.: 3 1.3: 口頭語反映人的性格

我選的是 1. 說真的，老實說，的確，不騙你

1. 此人有一種擔心對方誤解自己的心理，此人性格有些急躁，內心常有不平。

這就是所謂的憤青阿 XD

Comes Out of Nowhere

之前在一篇 post 中, 提到了 Comes Out of Nowhere 這種心情. 讓我想到了GASARCH 寫的另一篇文章, Theorems that you simply don't believe.

Probability has a few of these: The Central Limit Theorem says that stuff is all normal. That can't be true! I've done the calculations for Birthday Paradox but it still seems suspect to me. And don't get me started on The Monty Hall Paradox.

Local Lovasz Lemma has gone from being something I didn't believe to something I now understand and believe. The original proof just looked like symbols being pushed around, but Moser's and later Moser-Tardos's constructive versions makes sense to me.

George Pólya 本身是除了是知名的數學家之外也是有名數學教育家, 他特別推崇 Euler 和 Plausible Reasoning. 我個人非常欽佩他對教育和研究的熱情.

我唸大學時, 系上聘了一位優秀的教授, 聽說是 Alan V. Oppenheim 的學生. 可是他上課我完全聽不懂. 他說他是把學生當作台大的教, 要我們不要妄自菲薄. 當然有一些人非常認同非常熱血的撐下去. 可是我卻完全不認同. 我唸的大學雖然在私校的理工科中算是前面的, 但是和台大相差何止一班? 如果依照常見的 台清交成/中字輩/其他老牌國立大學 的方式去區分, 我們私立大學前段頂多算是四流而已. 如果他是用教三流的學生的態度來教四流的學生, 我可以接受他的論點. 但是用教一流學生的態度教四流的學生, 我覺得只是為了他自己方便而已, 並不是真的為學生著想. 我自認為平凡人需要的不是 "Comes Out of Nowhere" 的教育, 而是紮紮實實能懂的東西.

最近我和 UW 畢業的黃大哥聊過關於教育的問題. 他認為像美國這樣有教學型大學和專注教學的講師制對教育品質更有保障. 基本上我認同, 但是我認為講師還是要做研究. 當然不見得要申請國科會計畫或者這發表在什麼一流期刊上. 但是, 我始終認為, 教育不只是傳遞知識而已, 還要傳遞對知識的熱情. 如果一個人對研究一點興趣都沒有, 我很難想像他能夠帶給學生什麼.

我這個要求並不過分. 只是我們把 "研究" 這件事看得太偉大了. 中研院的《數學傳播》或者 American Mathematical Monthly 都是適合的期刊. 其實我們拿英文來說就是一個好例子, 一般大學裡教英文的, 大部分都是兼任講師, 她們是鍾點制的所以也沒有研究的要求. 但是如果這個英文老師, 學校畢業之後就不再增盡自己的英文能力, 你覺得這樣的老師合格嗎? 這就是為什麼很多國高中老師程度不怎樣的理由, 或許她們也是名校畢業, 但是教久了, 其實程度開始往下降, 最後會變成同一種等級. 所以我不認為只專注教材開發對大學的講師是足夠的.

沒有什麼東西是可以 Comes Out of Nowhere.

巴菲特原則

Ref.: Albert Hung's 投資客日誌: 20090309投資日誌：巴菲特原則已死??

對於巴菲特的投資原 則，不同人看不同的書，看不同的方向，解讀都會有所不同。
大部分的人認為巴菲特的核心原則就是「危機入市、逢低買進」

我自己認為 巴菲特的核心原則，則是他的「彈珠台事業」。

如同巴菲特「雪球」裡面所說的：Money that works for its owner, as if it had a job of its own.
從巴菲特買進彈珠台之後，所謂的市價對他來說已經不重要，他看的是後續這個彈珠台能夠帶來多少的利潤。

雖然我還沒看過雪球，但是在看過幾本巴菲特投資法分析的書後，我也不認為巴菲特的核心原則單純是價值投資。Benjamin Graham 那種嚴守份際的才能算是價值投資。巴菲特在整個投資生涯裡，手法並不一致，而且很多時候，他更像是電影 Wall Street 裡的 Gordon Gekko 或者 Pretty Woman 裡的 Edward Lewis 一樣，看準經營不善的公司，但還有資產的公司，買下來分拆改組，當然 Gordon Gekko 是做得比較過份，但是那份不看股價，看公司價值，並大手大腳介入經營的方式，更像是巴菲特的作法。

當然，這無損巴菲特的投資能力。只是對於價值投資的功效，基本上還是有其限度，君不見Graham 本人的資產遠不如巴非特 :)

Ref.: 被誤解的巴菲特 / Mr.X選-理財達人部落格-MoneyDJ

柏克希爾哈薩維 - 有錢人的陰謀

連載在 柏克希爾哈薩維 這個 Blog 上的文章. 應該是是翻譯自 羅伯特清崎 的新作.

• Part One：The Conspiracy
  
• Chapter 1：Can Obama Save the World？
  
• Chapter 2：The Conspiracy Against Our Education
  
• Chapter 3：The Conspiracy Against Our Money
  
• Chapter 4：The Conspiracy Against Our Wealth
  
• Chapter 5：The Conspiracy Against Our Financial Intelligence
  
• Part Two：Fighting Back
  

還沒連載完畢. 我還會更新追蹤.

批判心靈哲學的三流哲學典範 ╱Yoshi

Ref.: 批判心靈哲學的三流哲學典範 ╱Yoshi

我之前介紹過 Pyridine 的 心靈哲學 – 偽科學 系列文章. 這篇文章則是 Yoshi 的反駁.

這系列第一個也同時最明顯的問題是Pyridine對於一般來說科學和哲學之間存在的差異的無知。當代分析哲學以語言與概念以及思想作為主要的研究對象，而這和科學以可觀察（無論是直接或間接）的現象作為主要的研究對象，有著根本上的不同。或者，從方法論角度來看（如果哲學有方法論可言），兩者也有顯著不同。因此，宣稱「心靈哲學是偽科學」，此宣稱本身就犯了範疇的謬誤。我們或可以說心靈哲學是「非科學」，但「非科學」可不等於「偽科學」。文學也是非科學，藝術基本上也是。但說這些領域是偽科學，就像指著香蕉說：「這東西吃起來不像蘋果，所以這東西是假蘋果！」一樣。

其實我不太喜歡這篇回應, 因為 Yoshi 其實沒有說明什麼是心靈哲學, 而是在專有名詞中穿插嘲諷.

再來。Pyridine顯然因為自己理解與想像力的貧乏而感到焦慮。這很可惜，因為無論是科學還是哲學，都很依賴理解力與想像力。想像力本身沒有什麼錯，有錯的是將無法妥善處理與面對因自己無能無力而產生的焦慮，丟在無辜的哲學家身上，把哲學家當焦慮的出氣桶。

但是在回應中, Yoshi 解釋了何謂心靈哲學.

大體而言，心靈哲學家探究的是人們（以過往的哲學家為主，但也包含一般人、也包含認知科學家、神經科學家等）在探討心靈時出現或曾出現的種種想法、說法，以及在該想法、說法中使用到的概念／語詞的內涵、外延，還有它們之間的關係，尤其是邏輯關係。

在這個基礎上, 我想大部分的科學家都不會特別去苛責心靈哲學是不是偽科學了. 實際上, Pyridine 也做出了回應. Yoshi 的留言我覺得蠻中肯的. 不過或許 Pyridine 寫這系列文章有特定的對象!? 譬如拿心靈哲學的招牌招搖撞騙的人 XD 不過我想如果 Yoshi 對心靈哲學的研究範疇的解釋是正確, 那我想心靈哲學本身對這些人也很不齒, 沒必要再拿心靈哲學當祭旗了.

附帶一題: 心靈哲學 (Philosophy of mind) 在 Wikipedia 上面的介紹和 Yoshi 說的不太一樣. 而 phiphicake 做的回應, 基本上也直接在討論 Pyridine 提出的論點. 甚至 Tim Lane 心靈哲學授課大綱 看起來也不是止於 Yoshi 所定義的心靈哲學.

最後抱怨一下, Yoshi 的某些回應是我最討厭的類型, 戲謔的口氣只是擺高自己的位置, 完全無助於溝通與討論.

生命有價

Ref.: 清大教授私砍樹 校園內引爭議 << 公視新聞網 PTS NEWS ONLINE

砍樹的優劣好壞是可以討論的. 但是人對樹的情感是無價的....

在清大的 BBS 上其實有更激烈的討論. 也有文情並茂的寫一些控訴. 並聲稱樹木有靈, 生命價值的可貴. 就像之前吵紅樓能不能拆一樣. 這些人是情感驅使還是深思熟慮過了!? 公共政策是人的奇蒙子說了算的嗎? 朱教授違反規定該罰~~但這麼大咖要怎麼罰很難 ....這個很政治....:-(

基本上有一個前提就是樹木有靈.....但是這個論點很無力阿....請問要如何證明有靈!? 景觀的部分, 可以靠移植或植樹阿, 盡量不要砍樹和不能砍樹是不一樣的吧!? 都說是景觀了, 又不是植物園, 我們還得管到生物多樣性嗎?如果今天是百年老樹或很難種的樹種, 我會贊成移植或改道. 但是聽說這幾棵樹只是 20 年的黑板樹. 我覺得砍掉是比較符合效益的.

老實說, 我覺得這是一個很難釐清的問題. 我現在不是反諷, 我真的考慮過很久, 但是不得其解. 如果生命都很重要, 為什麼我們要依人的喜惡去分生命的高下? 狗肉不可以吃, 豬肉雞肉可以? 神木或黑板樹不可以砍, 高麗菜西瓜卻可以?

我真心希望 Star Trek 裡直接用分子合成實物/食物的日子可以到來. 不過現在流行天然/有機食品,可見人的生命還是高於一切. 如果現在有個技術是所有的食物都是生化方式合成, 不會造成額外污染,但是吃這種食物人的平均壽命會縮短到50歲,不知道人類會不會接受,我個人是覺得不錯.

附帶一題, 我認同人對樹的情感是無價的. 就像當初有人抗議不能拆紅樓, 我也能理解她們的情緒. 我也懷疑自己是不是因為將會是既得利益者所以反對他們提倡的 "文化價值". 遺憾的是, 很多東西是敵不過現實考量的. 如果她們籌錢並提案把紅樓改成校史館之類的. 我會非常贊成.

文化價值是可以討論的, 或許更勝當下的現實利益. 但我們必須去討論他, 而不是拿著情緒或價值觀叫囂.

Be Professional

今天看到 Mitzenmacher 寫了一篇關於如何決定誰要放在 co-author 名單上 的文章. 這不是什麼很新的話題. 像是和指導教授的相處阿, 如何合作阿, 這些都是 academic blogs 上很常討論的問題.

不過這些問題似乎不太被提出來討論? 舉個例來說, 升等, 論文評審, 合作掛名, 這些都是學術工作者幾乎必然會碰到的問題. 但是我們的環境似乎不鼓勵討論這樣的實務問題? 舉個例來說, 有一些教授不太贊成明訂期刊分等方式, 認為應該更尊重學術專業社群的判斷, impact factor 只能拿來參考而已. 我很認同這樣的論點. 但是, 新人如何學習與培育這個判斷?

Mitzenmacher 這篇文章, 除了討論掛名問題之外, 其實也傳達了他所認同的學術價值....什麼樣才叫做貢獻? 什麼樣才叫合作? 從研究者的身分來說或許產出論文或相關研究結果才是最重要的, 但是我們也同樣是學術工作者, 學術倫理和價值觀, 應該是靠這樣的討論傳承下去. 沒錯! 這種東西總是模糊的, 討論不出什麼結果, 但是至少我們可以掌握到幾個共通的原則, 然後建立自己的態度, 並減少日後的爭議.

我覺得開誠佈公的討論, 才是專業的行為. 而不是說這東西很重要, 然後隱而不談, 讓大家自由心証.

Can We Trust?

Ref.: Can We Trust Cloud Computing? « Gödel’s Lost Letter and P=NP

記得幾年前, IBM 要推動生醫計算平台, 他們想將大部分的生物資訊工具重新實作在她們的平台上, 藉由統一的 interface, 建立一套 re-configurable framework. 那個時候有來我們學校演講. 不過似乎沒有得到什麼回響. 有人說因為生物學家會怕 data 外流. 這篇文章又讓我想到當初那個問題 :)

Could Computing 上也會碰到這樣的問題, 所以 Lipton 說要用 Homomorphic encryption 來解決這個問題.

In 2009, the first fully homomorphic cryptosystem was constructed by Craig Gentry[4] using lattice-based cryptography, as announced by IBM on June 25.[5][6] His scheme can potentially support an unbounded number of additions and multiplications. The computational time only depends linearly on the number of operations performed. However, the computation time and ciphertext size increase sharply as one increases the security level

開玩笑地說, 我們可以把我們要解的問題轉換為另一個問題. 不過當然這還有時間複雜度的問題啦! Lipton 的例子有幾個好處, 因為我們有 LP solver, 所以這是通用的轉換. 而且系統管理員無法從 input 和 執行的程式猜到你在做什麼?

目前我們可能會假設會放到雲端的都是非常高計算量的問題, 可是如果是 input 很大, 但是沒有很高的時間複雜度時呢? 或許我們只是想跑一些 O(n^2), O(n^3) 的程式時該怎麼辦?

我覺得這個問題其實跟 Privacy Preserving Data Mining 是很類似的.

我們可以相信代管公司嗎? 我們可以相信 analyzer 嗎? 我們可以相信系統管理員嗎? 甚至, 我們可以相信編譯器嗎?

Assorted Links

• Ref.: Computational Complexity: Deriving sum of squares: How much to cheat?
  
  因為我比較笨，所以常常對很多別人認為理所當然的東西，感到困惑。像是 1^2+2^2+...+n^2 的公式，我永遠都記不起來。當然我知道用數學歸納法或者某些技巧，可以推得出來，但是我和這篇文章的作者有一樣的困擾。某些數學技巧，實在太 tricky，"the formula comes out of nowhere"，就算看懂了，感覺也學不來。這也是我在讀 concrete mathematics 時的感觸。
  
  Polya 在他的書中有描述 Euler 找出這條公式的合情推理的過程。不過印象中還蠻複雜的。我自己用類似交換 summation 的 index 的方式，花一個鐘頭才推出來。(真弱)
  
  我記得當年學的國中還是高中學的時候，應該是用數學歸納法教的吧。可見得教導思考方式遠比學習公式困難得多了。
• Ref.: A Problem With Proving Problems Are Hard « Gödel’s Lost Letter and P=NP
  
  我看不太懂這篇在說什麼。我計算理論的訓練不足。不過裡面提到了很有趣的證明技巧。
  

  great John Littlewood used a similar trick to prove a result in number theory:
  
  1. If the Riemann Hypothesis is true, then primes behave well and his theorem is true.
  2. If the Riemann Hypothesis is false, then primes behave poorly and his theorem is true.

  這個技巧看起來很像廢話，好像很簡單，但是其實很難看得出來。我記得 The Triangle Removal Lemma 也是用類似的技巧證明。看起來好像沒有很深奧，但是其實非常漂亮。
• Ref.: Jeremy's Adaptive Analysis
  簡單地說, 應該是把計算幾何裡的 output sensitivity algorithm 的概念推廣到各種不同的參數. 或者說 parameterized complexity 的多項式時間版本. 我個人是覺得很重要啦~~尤其是在討論 algorithmic engineering 的時候. 不過似乎缺乏統一的架構。

專業能力的需求

常常有人說, 台灣資工學生的訓練不足, 這個我不否認,我的程式設計的能力應該也達不到業界標準. 國外也有些學校從資訊科學系改成軟體工程系, 這或許也是一個警訊. 不過我有一個疑問, 把學生的基本技能訓練到很熟稔就可以把產業做起來了嗎? 還是只是能在代工產業裡活得更好而已? 即使美國在推動軟體工程學系的方向, 也別忘了, 她們的軟體業也很有大部分外包到其他國家.

專業能力的需求永遠都不夠. 我認識一位朋友, 他在一個專門做軟硬整合開發的公司做小主管, 有一次一起吃飯時, 他就跟我大談現在的學生多不堪用訓練有多差, 連台大的學生程度都很不堪等等. 聽到這我趕快趁機鼓吹他多說一些他們的聘用人才的需求和標準, 正好能了解一下學界業界落差有多大.

大體來說, 他的說法是, 產業競爭嚴峻, 沒有多餘的經費和時間訓練人才, 邊做邊學, 三個月到半年就要上手, 不然就只好再見.

會提起這件事, 主要是因為看到一些網路上的強者在談程式設計師的素質 (Jerv, Thinker, etc.), 主要的批評之一, 是學校老師都沒經過業界訓練教的東西根本不是業界要的. (即使經過業界洗禮, 進入學界一久, 有多少老師還能是符合業界需求?)

這個批評我想是合情合理. 只是, 即使有這樣的師資, 學生真的會這樣熱情投入嗎? 台灣在軟硬整合方面的人才不足, 除了學界甚至業界都沒有培育這方面的人才之外, 真的沒有別的原因嗎? (大學可以是職業訓練所, 公私立大學整併之後, 如果能真的把研究和教育分配好, 我覺得就可以做好職業訓練的功能. Ref.: 大學危機 高等教育退場潮啟動 我的大學不見了！ 作者：陳一姍 　出處：天下雜誌 444 期 2010/04)

就像最近有一個新聞說, 哈佛的資工系男女比例懸殊. 當然可能的理由很多, 或許最簡單也最實際的理由只是 --- 寫程式對女性文化或女性特質來說是一件無聊的工作. 當然寫程式不是資訊工程的全部, 但也是大部分了. 我就認識幾個美國名校畢業的女性 EECS 工程師阿, 但是她們都不是很熱衷在寫程式, 其中一個跑去研究機構做助理, 做生物電機資訊, 後來有沒有跑回去唸博士我就不清楚了; 另一個跑去昇陽還是甲骨文當科技文件撰寫者. 這兩個人都選擇了不是那種硬派編程風格的工作. 所以, 男女不均的問題是教育方向? 產業方向? 還是整個領域的特性? 這個可能性有很多, 我不覺得是單一面向的.

同理, 我唸大學時, 聽說做韌體工程師待遇很好 (雖然聽說有點無聊), 也考慮過走這個方向, 但一方面因為我是 EE 的學生, 對硬體比較有親切感 (雖然我其實唸得很爛); 另一方面, 只是因為待遇好. 但是待遇會好不是因為這個工作很偉大或者需要的技術很先進, 而是大部分的工程師不太適應或不太喜歡這種工作, 再加上學習曲線很長, 所以人力相當缺乏. (這是我 n 年前蒐集到的訊息, 現在不知道是否一樣)

所以, 當我們這麼需要某些特殊專業人才時, 某個程度上, 是不是我們的產業不長進的一個警訊?

葉公好龍

Ref.: 教育部成語典--葉公好龍

《莊子》逸文（據《太平御覽．卷三八九．人事部三○．嗜好》引）1>
子張2>見魯哀公3>，哀公不禮。曰：「臣聞君好士，不遠千里以見公。今見公之好士也，有似葉公子高之好龍。葉公好龍，室中彫文盡以為龍。於是天龍聞而下之，窺頭於牖4>，拖尾於堂。葉公見之，棄而還走，失其魂魄，五神無主。是葉公非好龍也，夫似龍而非龍也；今君非好士也，好夫似士而非好士也。

這幾天忽然想到這個典故.

很多人都是這樣, 嘴巴上說要追求夢想還是什麼的, 實際上只是想自由自在做自己喜歡做的事而已, 根本不願意付出相對應的努力, 承受相對應的挫折. 所謂的夢想或理想, 也只是跟嘴上說說而已. 很遺憾的是, 我覺得自己也是如此. 真該好好反省反省.

很多人都覺得知道自己想要什麼, 其實她們不知道! 在沒有碰到挫折之前, 想要什麼都可以. 但是當認知到需要付出的代價和要承擔的風險時, 通常人們會選擇安穩的一生....之前的壯言, 不過是葉公好龍而已.

Ref.: 我好想當漫畫家。 << 朱學恒的阿宅萬事通事務所

生物資訊 -- CS 能帶給生物什麼?

記得我剛進實驗室時, 我問過我指導教授一句話: "CS 能帶給生物什麼?"

這件事我提過很多次, 物理學家投入生物學, 產生了分子生物學這個領域; 統計學家投入生物學, 帶來了遺傳統計這個領域. 那麼資訊科學家將會帶給生物學什麼東西?資訊科學帶給了生物學家哪一種不同的思考? 資訊科學家該用哪種態度看待生物資訊?

有人說生物資訊都是 heuristics 太 trivial. 但是 VLSI EDA 或者 Network 裡面也大多是簡單的演算法和 heuristics! 為什麼沒人說 VLSI EDA 或者 Network 太 trivial !? 我認為癥結是在 "問題" !

VLSI EDA 或者 Network 基本上都是要設計某個東西出來, 所以即使研究者提出新穎但有點不切實際的模型或解法, 由於 IC Design 或 Network 完全是人工的東西, 所以你很難說他沒意義. 但是生物學不是要設計什麼, 而是探索自然, 而這門科學本身對他們要研究的對象了解又不夠, 所以只要稍微離開物理或化學可以去分析的層次, 資訊科學家很難主動提出什麼模型或解法.

物理和化學都大量用到計算機, 不過通常都是科學計算的部分, 在生物學裡也有這樣的領域, 像是計算生物學等等, 通常這些問題就是比較可以明確定義的問題, 像是 haplotype。不過，這些東西對生物學家來說通常不會有非常非常大的影響力，因為太技術性了，有點像是一把超好用的外科手術工具，或許外科醫生會覺得很棒，但是外科醫生有一絲感動嗎？我是蠻懷疑的。

資訊科學的很多概念，基本上都是和其他領域共有的，例如機械學習理論和統計學習理論的關聯就很強，資訊理論編碼理論之類的東西基本上也是電機通訊先有的，如果排除這些，對我來說，資訊科學的思考模式，最大的特點應該就是 trade-off 和 constructive proof。這在以設計為導向的研究非常有威力，但是對分析為主的研究來說，效力似乎就不是那麼強大。

下面是我和實驗室同學們的對話(略有修改,我是從 plurk 上剪貼下來的, 所以有一些混亂, 但是我不想太大幅更動我們之間的對話.)。我們都是學生而已，但是訓練各有不同，也是一種想法的分享。不過我並沒有徵得他們的同意，但我想應該猜不出來我們的真實身份 :)

學長 R 說 你該換個方向想,身為資訊背景的人,你能問什麼樣的ˊ問題 ..要走生物資訊 一定要非常加強生物背景 否則永遠只能被動的接問題

我 說 問題有很多種阿!? 計算生物學, 字串比對都是 "問題", 但是這些問題對生物學家的重要性日益下降! "如何從資訊的角度問出讓生物學家眼睛一亮的問題?" 而且如果太過強調生物, 那 "懂資訊的生物學家+軟體工程師" 一定狂電生物資訊的博士....

學長 R 說 並不是這樣，資訊人的優點在於，對於同樣的生物問題，你有屬於資訊觀點的解法。程式？演算法？那離問題本身很遠，你的觀點才重要，我舉我領域的例子，分析基因體重組的兩類人，生物學家或許懂程式，也懂找工程師寫程式，但他們切入的點跟資訊學家切入的點完全不同。生物學家看到的是基因頭尾演化樹不相同，而反之利用拓樸分析去找重組事件，資訊學家則是從同構序列分析演算法切入，直接去找發生重組的片段。這兩支科學都發展得很龐大，也都很有用。學資訊的人與學生物的人在思考方向上差異很大，這是我待在生物實驗室親身體會的，而這樣的差異，就是彼此的利多。從自己鑽研的子領域發展出自己的觀點，以這個為中心去解各式各樣的問題，當有一天你的成果圍繞著觀點已能自成一格時，那就是你所說的品味

我 說 恩...我了解, 可是....還是有點困惑. 例如 David P Bartel, 他們實驗室是做 microRNA tool, 為了做得更深入, 他們還用各種 report assay 和 proteinomics 的方法去研究 miRNA 的特性. (我在他 Cell 的 review paper 裡看到的) 我覺得要做得比他們好幾乎不可能, 一方面 miRNA 機制未明, 很難良好地 modelling, 另一方面, 從資訊角度提出的 idea, 比較起他們的實驗等等, 在研究的完整度上會差很多. 最後還是要依賴生物學家做實驗! 除非是大頭, 像是李文雄, 自己就很有錢可以給外面做實驗, 不然通常都還是要看生物學家的臉色. 所以我才會覺得 "如何從資訊的角度問出讓生物學家眼睛一亮的問題?" 很重要!

學妹 D 說 計算生物學, 字串比對都是 "問題",但是這些問題對生物學家的重要性日益下降!>>>NGS現在不正是需要這個的時候嗎 最近新出的一些系統生物paper在建network時會希望把sequence alignment加進去 連謝老師都要求自己的學生嘗試看看。對學生物的人來說他只單純希望input給學電腦的，然後output給我什麼東西，所以如果能知道生物的知識，其實就有發現問題的優勢了，單純用資訊的角度去modeling代謝的問題，我覺得很天真，因為不管什麼model，都還是會base on過去實驗出來的數據。不知道我這樣想有沒有錯，電腦本來就是發明出來讓人類方便的，解決人類的問題，不像物理和化學原本就存在於世界上，如果電腦和統計這些東西和要解的問題分開，就變成死的了，就算是學生物的，不同領域的人如果不了解就要去解對方的問題，Ａ疾病的要去解Ｂ疾病，用相同的ＷＯＲＫＦＬＯＷ有時一切也會很不合理的啊。生物統計是統計學家帶來的，那生物資訊不就是資訊學家帶來的嗎，聽之前老師說很多大公司在處理生物晶片資訊分析，都是ＣＡＳＥ　ＢＹ　ＣＡＳＥ的處理　而且實際狀況也應該是要這樣　要一言以蔽之到底資訊科學家會給生物學帶來什麼東西　答案一定很模糊吧

我 說 所以現在 High throughput 的實驗技術才會這麼受矚目 :-) 基本上生物學家自己對生物模型的了解都那麼簡陋了, 不管用什麼方式去 model 都不太可能做得很好. 我想一些電腦科學/統計學的理論學者不會認同你的話 :-) 雖然我基本上認同你的論點, 但是你也要注意到, 這是因為你喜歡生物的關係, 對生物沒興趣的資工人來說, 為什麼他們要研究的領域必須是別人的附庸!? 在做生物網路時把序列的資訊加進去看不是現在才有的 idea了, 至少五六年前就有了吧. 我說的不是說這個資訊不重要. 從學術發展的角度來說,當然都重要. 我的問題是,生物學家會關心細節的發展嗎?還是有東西給他們用就好! 那麼說難聽一點,我們不過是工人?所以我們能問什麼問題很重要!

我先承認我這個問題是抽象而不太切實際的 :-) 我說的不是產生一個子領域, 而是在思想上帶來什麼衝擊!!! 當然也可以說是一種嘴泡 XD 我只是想知道, 在從生物研究而來的技術問題之外, 我們有多大的可能性能反客為主? 主導生物研究? 統計學有自己發展的歷史, 高斯的最小平方法基本上是應用在天文學上, 但是現代統計基本上是 Fisher 和 Pearson 奠定的, 他們(尤其是 Fisher) 主要是把統計應用在生物問題上, 也開發了不少技術, 像是 ANOVA. Fisher 在演化和統計上做了很多工作! 擴展達爾文和孟德爾的概念, 今天做生物研究的人, 或許對生物統計的細節不清楚, 但是有誰不受這些思考影響? 物理/化學更不用說了, 今時今日, 分子生物已經打下了生物學的大半片江山 XD

計算生物學當然很有用, 但是到底有多大的部分影響了生物學家的觀點? 資訊處理是資訊工程的強項! 但資訊分析不是, 分析我們比不過統計學家!!! 那我們可以貢獻什麼? coding 的技能嗎? 我想這也呼應了 學長 R 說的, 要加強生物知識主動去問問題! 而不是被動的去接問題! 但是要怎麼問, 該如何問, 對我來說還是很模糊 Orz 可能是因為我是雙魚座的, 比較浪漫比較愛作夢, 單解一個個的問題對我來說很無聊, 我寧願去外面工作賺錢! 我希望能有一個大目標, 只要朝著這個目標前進, 即使貢獻只是些微的一步兩步, 我也覺得很開心 :-) 這也是我唯一不喜歡演算法研究的一點, 一個個的智力遊戲, 好像是在比誰比較聰明而已!? 把某個問題從 n^3 變成 linear time, 對演算法這個領域, 到底有什麼意義?

好像有點太激動了...科科. 不過我的確是困惑了很久 :-)

學妹 D 說 我覺得對某些學生物的 學資訊的真的很像是工人 至少我看到有些人的態度是這樣 但我覺得這樣也是不對的 真正的資訊科學不是只是會用電腦就好的了 但我也覺得有些學資訊的去批判學生物的不懂資訊也不對 畢竟當一個資訊工具沒有考慮到很多細節就想解決生物問題 對生物學家來說不就跟廢物一樣。但很多現狀也是無法改變的 畢竟大家各自的能力都是有限的 要一個在自己專業上top的人去虛心從新學習另一個領域 並不是很簡單的事情 生物資訊很多時候還是像夢想一樣., 有時候有一點小失落 : p 但我想大家努力在不同地方挖掘東西 總會有適合和想去的位置 能夠把自己的能力貢獻在這個領域我覺得很棒 這就很重要了啊

我 說 任何跨領域研究都需要投入吧。不管是哪個領域來的人，為了要溝通，都應該要投入一部分的心力去學習對方的語言。至於深入學習另一個領域的知識就未必需要了，我覺得這要看合作的模式和規模。 其實生物學家自己也沒考慮到很多細節XD 很多都是覺得大概是這樣，實驗先做下去再說，他們的邏輯反而沒有我們清楚。所以實驗都亂做阿，謝老師他們做生物晶片分析的應該都很有感觸，哈哈。對我來說，我一點都不想替生物學家解決自動化問題，應該是生物學家提出一個讓資訊學家覺得有趣的生物問題，然後我們投入進去共同找出解法才對阿。不過目前生物科技正夯，人在屋簷下，不得不低頭阿。(煙~~)

愈爛的牌就要愈用心打，發脾氣是沒用的

某網友在愚人節發文, 我們不能改變手裡的牌，但是可以決定如何出牌. 語出 The Last Lecture.

不過我個人比叫喜歡港片 嚦咕嚦咕新年財 的對白 : 愈爛的牌就要愈用心打，發脾氣是沒用的

人生不只是一副牌, 而是個很長的牌局....不管牌有多爛, 用心打, 輸得少, 才有機會翻身.

詠琪：三家都叫胡了，打哪張？

德華：照牌路看…上家要這六張，對家要這六張，上家要這兩張。

詠琪：那都不能打了？個個都放炮。

德華：總要打的，想想怎麼打。

詠琪：推牌翻桌、左手拿板凳、右手拿煙灰缸，閉上眼睛砸他們！

德華：不是叫妳打人，是叫你想想打哪張輸少一點。

詠琪：這張？

德華：清一色輸八番。

詠琪：這張？

德華：清一色輸八番。

詠琪：這張，混一色輸四番。

詠琪：賭他才三番。

下家：他媽的，怎麼打這張。

詠琪：嫌小就別胡啊！別胡啊！

下家：他媽的，我胡，我一定胡，

　　　這種牌……哎呀，正花，他媽的，

　　　雙正花，他媽的，西，槓！

　　　千萬不要是東啊！他媽的

　　　東……天啊！早知道不要胡這張牌我就自摸了。

詠琪：英明啊！我沒試過輸得這麼開心的。

德華：贏錢未必能開心，有時打對了才有滿足感。

詠琪：我明白了。

德華：明白什麼？

詠琪：我明白你為什麼不發脾氣，

　　　愈爛的牌就要愈用心打，發脾氣是沒用的。

Ref.: 問嚦咕嚦咕新年財對白 - Yahoo!奇摩知識