2013 ACM Turing Award

Ref.: Microsoft’s Leslie Lamport wins the Turing Award, the ‘Nobel Prize in Computing’
Ref.: Leslie Lamport - Wikipedia, the free encyclopedia

The ACM also recognized Lamport for devising “important algorithms” and developing “formal modeling and verification protocols that improve the quality of real distributed systems. These contributions have resulted in improved correctness, performance and reliability of computer systems.”

Lamport, 73, is a legend in computing circles, known for many contributions, including his foundational work in the theory of distributed computing. His 1978 paper “Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System” is one of the most cited in the history of computer science. He becomes the fifth scientist from Microsoft Research to have won the Turing Award, joining previous recipients Tony Hoare (1980), Butler Lampson (1992), Jim Gray (1998) and Chuck Thacker (2009).

台灣很少人提到這件事. 這個獎不過本來就冷門, 而且最近台灣自己又有服貿協議的政治活動, 大概沒人注意吧. 我只有一個朋友在 Facebook 上提到這件事. 讓我意外的是, 連外國的 CS Blogs 上好像也沒啥人關注.

小記

Kelly McGonigal: 如何讓壓力成為你的朋友 | Video on TED.com

Kelly McGonigal: Yeah, and one thing we know for certain is that chasing meaning is better for your health than trying to avoid discomfort. And so I would say that's really the best way to make decisions, is go after what it is that creates meaning in your life and then trust yourself to handle the stress that follows.

科学松鼠会 » 高效能人士也可以有拖延的习惯

儘管我們喜歡避重就輕，但無所事事的狀態更讓人難受。芝加哥大學的Christopher Hsee等人發現，人們寧可做一些毫無意義的事情，也不願傻呆著。電梯間的廣告、花生瓜子之類的零食、文玩核桃、麻將……這些很多時候都是為瞭解決無聊而存在的幾乎沒什麼意義的事物。
當我們的 to do list 不夠長時，就很難找到匹配現在狀態的任務，而當事件足夠多時就會有更多的選擇——為了拖延最不想做的那件事，為了減少一點內疚，還是把這件比較不太想做的事做了吧，相比較起來它似乎也沒有那麼面目可憎了。

Engineers in America: Too Young, Too Old | EE Times

When our company changed focus and looked for an embedded development engineer, we did get a better pick from the experience pool, partly because it seemed like a growing field, with less maturity. Still, the experience level was strongly biased towards the two ends -- either no experience or over 20 years of experience.

華爾街之狼

昨天去看了 華爾街之狼. 真是一部有趣的喜劇片, 可惜太多三級畫面和髒話了. 不然這麼好笑的片子可以當賀歲片了XD (我剛剛在查這部片的資料時, 發現他得了金球獎, 而且還被歸類於喜劇片XD 我可以說英雄所見略同嗎? XD)

李奧的型真的是天生就適合演這種人見人愛的浪蕩子. 感覺超自然! 我一方面覺得他演得比以前好很多, 一方面又覺得他似乎是在演自己XD

想看金融電影的人, 基本上不推薦去看這部電影. 我是覺得導演花太多力氣呈現主角的個性和荒誕的生活, 其他的東西都被一筆帶過. 整個場景換成賣假藥的詐欺犯也好像沒啥差別, 跟金融有關的東西實在太少了. 基本上這部電影跟金融有關的詞大概就只有"股票"和"證管會" XD (最後找主角麻煩的單位其實是FBI, 調查詐欺和洗錢XD) 所以完全對金融沒興趣的人, 也可開心的進場看電影XD

除了露骨的畫面外, 好像想不到這部電影有什麼特別的地方. 忠於原著是一回事, 但是如何呈獻又是一回事. 如果今天某大導拍一部關於南京大屠殺的電影, 但是七成的內容都是關於姦淫婦女和虐殺百姓的寫實畫面, 我想大家應該沒什麼看的興趣吧? 我不是那種把電影當成藝術的人, 我看電影都一定要配可樂和爆米花! 所以我不是要批判什麼. 只是搶救雷恩大兵如果只有戰爭畫面寫實精彩, 應該不會有這麼高的評價吧!?

對這部片其實我是有一點若有所失的感覺. 導演很厲害, 拍得很流暢很好笑, 三個小時不會坐立難安, 算是很自然的看完. 看魔戒我還覺得比較累XD (女生我不知道, 但以男生來說, 如果不是道德觀太高的人, 看這些荒淫畫面, 應該不會有太多排斥XD) 但是看完這部電影完全沒有感想. 看完蜘蛛人, 搞不好還會覺得 "能力越大責任越大", 但是這部片看完真的沒啥感想. 真的很像看完賀歲片的感覺XD

生技業的天險

MR JAMIE : Ask Jamie #9: 生技業的天險

是這樣嗎? 我稍微查了一下, 現在一顆新藥的研發成本約在二三十億美元之譜. (當然還有研發失敗的錢要均攤, 所以我自由心證採取這個數字)

ASML 的聯合研發計劃 大約籌資 20億美元, 應該還是比新藥研發低. (總研發費用不見得低, 但是電子業產品線多得多, 要算單一計劃的研發成本不太容易)

不論如何, 如果認為有天險又划不來 (如果真如他說, 整體產業投資期望值是負) 為什麼還要投入這個領域? 有必要樂觀嗎?

從業人員的角度和投資者不一樣. 從業人員當然希望自己所屬產業越大越好. 但是投資人應該是看未來的潛力吧. 其實我一直不懂為什麼很多政府都一直推這個產業.

現在某些熱門股我也覺得很難理解, 像是 FACEBOOK, Netflex 之類的. GOOGLE還好, 畢竟他改變了很多東西, 雲端幾乎是從他開始為人所知...

生醫產業對我來說比較偏向道德願景 @@|| 是我哪裡誤解了嗎?

快思慢想

Ref.: 博客來-快思慢想

閱讀本書就像是一趟心智突破之旅，康納曼有如一位稱職的導遊，沿途為我們解說思考到底是怎麼一回事，系統1（直覺式思考）和系統2（邏輯式思考）這兩個主角在各種心理劇碼中如何搭配分工。

「這是快思的系統1，它很情緒化，依賴直覺，見多識廣又很會聯想，擅長編故事，系統1能迅速對眼前的情況做出反應。但它很容易上當，以為親眼所見就是事情的全貌，任由損失厭惡和樂觀偏見之類的錯覺引導我們做出錯誤的選擇。」

「這是慢想的系統二，它動作比較慢、擅長邏輯分析，系統1無力解決的問題，都丟給系統二處理。它雖然不易出錯卻很懶惰，經常走捷徑，直接採納系統1的判斷結果。」

這本書的內容並不是很新穎, 對認知科學, 行為心理學, 或者行為經濟學有興趣的人. 這本書裡面絕大多數的內容大概都看過了. 所以我不會說這是一本必讀的書, 但是如果你沒接觸過這些領域的知識, 這本書覺得是非常值得一讀. 英文好的朋友甚至可以直接讀原文版, 在亞馬遜上, Kindle 版一本 2.99美元而已.

作者 Daniel Kahneman 本身因為行為經濟學的研究拿到諾貝爾經濟獎. 所以他的理論常常被用來抨擊傳統的經濟學 經濟人 假設. 但是讀過這本書的人, 可以看到作者本身的態度算是相當謙讓, 並沒有太多批評. 反倒是有些人憑著自己的有限的了解, 常常嚴詞批評.

這本書裡面我最有興趣的是第二十章, 第二十一章, 第二十二章, 第二十五章和第三十一章.

第二十章談的是效度的錯覺 (illusion of validity). 我們對自己的體驗和觀察會有高度的自信, 甚至超過了統計和機率上評估. 所以我們常常會將自己親身經歷的少數事件歸納為一般性的現象, 而忽視了這是特例的可能性. 以股票交易為例, 不論專家還是散戶都認為自己可以做得比市場好. 很不幸的, 這通常是錯的.

Kahneman 將25位優秀專業投資者的連續八年的記錄做分析, 發現持續成就的相關係數很低, 只有 0.01. 也就是說, 基本上跟運氣沒兩樣. 不論是技術分析, 基本面分析, 籌碼分析, 還是價值分析, 投資者使用了很多技能, 而這些努力得來的技能會讓他們感覺良好, 讓他們認為自己做出了正確的決定. (illusion of skills).

問題是, 這些技能是否真的對股市投資成果有足夠的效力? 事實上, 最直接的技能其實是判斷目前股價是否低於未來股價, 這一點, 其實沒有人能做到. 任何分析技能, 其實都是從側面去對股票的特性做評估. 所以對這些技能的信心其實是非常值得質疑的.

效度錯覺和技術錯覺交織的結果, 就強化了投資著對自己的信心, 所以才會有這麼多的人前仆後繼投入股市.

第二十一章 直覺 vs 公式. 這一章簡單的說, 就是對演算法的偏見, 總是認為 "人不一樣", 認為 "人可以做得比機器更好". 尤其是把機械這種沒有人性的東西所犯的錯更讓人無法接受. 我們一般比較能接受醫生的醫療疏失, 但是如果是機器診斷機的判斷錯誤, 可能就會引起很大的反彈.

的確, 或許人可以做得更好. 但是長期而言, 人類有很多缺點, 像是會疲勞, 會受各種錯覺蒙蔽, 缺乏一致性等等. 所以一個 "良好" 設計的演算法, 經過適合的搭配, 應該會比單純人類的判斷更準.

這一章講了很多例子, 像是酒質預估和臨床診斷等等. 但是其實一個最為人熟知的例子應該是前幾年的暢銷書和電影, 魔球 (Moneyball). 所以我也不需要多說太多.

我偏好這一章的原因很可能是因為我自己是資工背景, 也做過一些資料分析的工作. 所以我不知道該不該多談 (哈哈)

但是這一章有一個很好很簡單的建議可以幫助排除月暈效應. 如果要評估一群人或東西的時候, 不要一次對個體做完整的評估, 而是應該一次只做一個評估項, 將所有個體的評估完之後再做下一步.

第二十二章 專家的直覺. 這一章基本上和第二十二章互補, 談的是專家的直覺優於演算法的狀況. Kahneman 將專家直覺, 定義為一種在特定情境下, 情境協助專家提取知識的一種辨識過程. 所以直覺還是專家學過的東西, 專家自己可能沒有意識到情況下, 這些東西被提取出來.

所以專家直覺的產生和專業習成的方式有關. Kahneman 認為主要有兩點: 1. 如果這個技能應用的環境越規律, 這個專業就越容易習成; 2. 重覆訓練的機會.

所以規律性越高越容易驗證自己經驗的領域, 越容意培養技能和專業直覺. 反過來, 規律性越難驗證自己經驗的領域, 就越難培養技能. 這也是為什麼 魔球 裡面的球探表現這麼差勁. 同樣的, Kahneman 也認為這是股市專家表現差勁的原因之一. 因為在這種環境, 人的本能是使用系統一去進行合理化一致化(即使這個一致性並不存在). 再加上 效度的錯覺 的影響, 技能的養成十分困難, 甚至只是錯覺.

第二十五章 白努利的錯誤 這篇是介紹 Kahneman 的展望理論. 這個理論和傳統的效用理論最大的不同, 認為是效用的計算要考慮參考點, 也就是當前的狀態.

這章節我不打算多做筆記. 這個東西看起來不是什麼偉大的創見. 畢竟這是很符合人性直覺的. 我還記得自己大一讀經濟學原理, 就曾對傳統的效用理論的假設做同樣的質疑. 我相信很多人都意識到這個問題. 但是能夠設計實驗, 並且一步一步的將這些理論模型建構起來, 是很重要的貢獻.

這和一些在網路上打筆戰自稱是思想家的人是有很大的差異的.

第三十一章 風險政策 這一章講的是如何應對風險. 一般人都是風險趨避, 甚至風險厭惡, 這是人性, 但是有時候為讓我們做出錯誤的決策. 因為天性, 我們往往不願意去冒險. 甚至期望值為正的賭局都不願意去賭. 舉個例來說, 有個賭局是

有一半的機會損失一半的錢; 還有一半的機會賺到一倍的錢.

這個賭局值得賭嗎? 很多人應該都不願意賭, 這很正常. 但是如果這個賭局進行一百次呢?

這個狀況其是是賭比較划算!

要如何轉化風險趨避腦變成理性腦? (Think like traders) 老實說這一篇並沒有給什麼很有效的建議. 但是卻足以讓我反思. 因為我發現自己其實有點過度保守. 這其實也是一種錯覺.

刀劍神域

最近在看刀劍神域, 一個宅宅掉進 RPG 世界的故事.

我不知道別人為什麼喜歡打電動. 我以前很喜歡玩 RPG, 因為可以將自己代入角色. 更重要的是 --- 這是一個有努力就會有收穫的機制. 不像考試, 有人比你更聰明, 不像運動, 有人反應比你更快.

基本上單機 RPG遊戲就只有你一個主角, 而且你通常可以破關 (只要夠認真練等級). 所以你基本上不會失望. 不會有挫折. (真的玩家可能會想找出祕寶和快速破關, 但是我大概只是想逃避現實而已)

到了線上 RPG 的時代這些優點就沒了, 故事性也變弱, 我基本上就不太玩遊戲了.

但是或許就是這份同理心, 所以我還蠻喜歡這類設定的作品. 像是 只有神知道的世界 也不錯, 可惜後面拯救世界的部分就太老梗了.

小記

• Ref.:上班族投資理財 - Invest In Taiwan Stock Market: 挑選基金經理人的方式－博士學歷
  
  有博士學位者，平均績效會比沒有博士學歷者高出約0.4%. 這研究告訴我們, 教育還是有 "一點點" 用 XD
• 綠角財經筆記: 持有期間與報酬率變異性---以1926至2012美國股市為例(Holding Periods and the Variance of Returns)
  
  如果這篇想說的其實是, 波動越大的商品, 長期的總投報率變動也很大. 拿股市投報率和定存比較就好了. 這個很直覺! 不知道為什麼他要拐彎抹角寫一大篇, 反而讓人混淆.
  
  從數學的角度來說, 只要時間夠長, 就會往平均值收斂....這不是常識嗎? 後面寫一堆內扣費用之類的, 反而是混淆吧~~
  
  這篇是那美國股市來算, 某個程度上可以當作是買美國大盤指數的 ETF. 人的人生是有限的, 就算是相同的投資方法和標的, 還是會因為進出時間的差異而造成報酬率的差異. 除非是 30年期國庫卷, 否則不管什麼方法都有一樣的問題. 如果一個人是在美國大蕭條前幾年出社會, 他的資產累積和複利效果就會很差! 所以這個計算方式, 說的應該是
  
  "每年買入 SPY, 持有30年後賣出" 的策略 長期的投報率差異.
  
  和他內容強調的東西沒啥關聯. 內扣費用之類的, 基本上是拿不同東西來比吧.
  
• Ref.: 编程能力与编程年龄 | 酷壳 - CoolShell.cn
  

  國外牛B的IT公司的工程能力並不見得比國內的要強多少，但是國外那些NB的IT公司的架構和設計能力遠遠超過國內的公司，最可怕的是，那些有超強架構和設計能力的「老程序員們」還戰鬥在一線，這些戰鬥在一些的老鳥的能力絕對超過100個普能的新手。

  我相信老程式設計師是有價值的! 很多管理書, 包括 Tom DeMarco 的 "別讓員工瞎忙" 裡面都提到, 中階管理人員的重要性其實比想像中重要. 很多企業知識其實是隱藏在這個層級中. 同理, 一個百萬行等級的軟體, 必然也有很多東西實際上是無法記錄在文件上的. 這都需要資深的程式設計師來處理. 在一般的狀況, 或許這些程式設計師的工作效率和年輕人差不多, 但是在關鍵時刻, 這些人的獨到之處才會展現出來!
  
• Ref.: Optimization Craft » Blog Archive » Seven Steps to Career Growth for Computer Science Majors
  
  我想, 對一個擁有某某專業的人來說, 進入一個主戰場, 會比進入一個次戰場更有發展.
  
• Ref.: RusRule Financial Broadcasting: 數字的迷思
  

  另一個問題是, 因為這個統計是調查”所得”, 所以並沒有把”資產”考慮進來. 你可以想像一個情況, 有個傢伙在東區有一筆土地市價十億元. 因為嫌麻煩他也懶得出租, 直接把土地向銀行質押拿錢出來花. 從統計上來看, 他是不折不扣的低收入戶, 因為他沒有所得而且還要付利息給銀行. 可是從一般人的觀念, 這傢伙是超級富豪. 這種人多嗎? 坦白說在近年來因為不動產的飆漲, 這種人愈來愈多. 同樣的情況, 在我們主計處調查的所得分類中, 資產交易所得也不納入所得計算中, 換言之, 如果你今年賣房子賺了5千萬, 或是如一些鍵盤股票神人, “只要股市有開盤 我就有花不完的錢”, 那麼就算你據實告訴訪查人員這項資料, 他也不會列進去的. 可是你可以想看看, 台灣的有錢人真的是靠薪資嗎? 當然不是, 反而是愈有錢的人, 財產交易所得的比重會愈大, 可是這項所得並沒有被列入所得統計中.

• Ref.: Filmfood: "Nipples of Venus"
  
  我一直以為電影阿瑪迪斯裡面的 少女的酥胸 是 馬卡龍, 原來不是XD 是下面這個
  
  
  
• Ref.: Android手機離線地圖製作（將Rmaps加入GoogleMap「我的地圖」圖標） - 葉軒文築 - udn部落格
  
  我覺得蠻好用的, 也可搭配 Mobile Atlas Creator 匯入自定義地圖.
• 汪汪財經隨筆集: 為何不分散投資？（看見價值——巴菲特一直奉行的財富與人生哲學）
  
  

  巴菲特在寫給股東的信中曾說過：「一位對投資一無所知的人，如果定期地投資指數型基金，其投資結果事實上可能比大部分投資專家更好。這聽起來有些矛盾，但是當一個笨人承認自己笨的時候，他就變得不笨了。」
  
  所以要不要分散投資的原則，在於你自己對投資標的了解深不深。同樣的若只是聽了巴菲特的說法就集中投資在自己不很了解的企業，也是極度愚蠢的做法。
  
  像是今年(2013)第一季和第二季財報公布後，我在成長力資料中發現許多低估的成長股，但那些都是基於我個人的預估的情況下，所以我採取的就是分散的買，而不是集中於某一檔預估業績最強勁的股票。（像是今年初預估的相關觸控筆電，最後表現的不如預期）
  
  如同彼得．林區建議投資人試著買進被低估的成長股（因為被低估的成長股往往會是日後的飆股）。雖投資人也可能評估錯誤，但彼得．林區接著補充說：「假如你手中的10支股票中，有3支是日後的大贏家，這三支股票的表現就能彌補你其中1、2支的損失，和6~7支表現平平的股票。」

• Ref.: The Box: Book Review | Bill Gates
  
  比爾蓋茲寫書評! 真是太特別了!