關於AI時代的一些心態
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諾貝爾物理學家，理察·菲利普斯·費曼 Richard Phillips Feynman說:
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"如果科學要繼續進步，我們必然需要的是執行實驗的能力，以及誠實的報告結果（任何數據都不能摻雜有某人說想要結果如何如何），以及最後也是很重要的——解釋數據的智慧。"
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"事實上，科學存在的必要條件，是能夠擁有不會替大自然預設立場的心靈，而不是像某些哲學家的那一種心態 ，例如: 『同樣的條件永遠產生同樣的結果』。...實際上並非如此，很多時候，儘管同樣的狀況不會永遠產生同樣的結果。"
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"科學人可以有偏見，但不能是絕對的偏見，因為如果你的偏見是錯誤的，那些永遠不停累積的實驗數據，會永遠不停的煩著你，直到你無法忽略它們為止。"
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我常跟我學生說，我不對我沒有做足研究或沒有足夠實戰經驗的議題進行評論 (起碼不會公開評論😁)，遇到不熟悉或與過去經驗/假說不相符的事物，不是急著批判，而是試者去探討這些新的發現。
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AI深度學習從大數據中，可以找到的線索與特徵，可能早就遠遠超越過去所有由真人所蒐集到的資料，也可能不斷地在推翻我們過去一直信以為真或眼見為憑的人事物。我們要不斷從證據中找答案，不是找證據來支持我們既有的想法。我們才能讓AI擴展人類的能力，而不是限於AI 與人類比較或競爭的思維。
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我昨天才在碩士在職專班跟HR同學分享，在自媒體的年代，人人都有機成為能說上一口好球的球評 (縱使他們不會打球)，但社會缺的是能夠下場打球的球員。我們是以Maker為核心的系所，我們訓練球員，不是球評。
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https://www.gvm.com.tw/article/79103
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