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女士品茶

  • 统计学如何变革了科学和生活
  • 翻译的水平不太好,我看的中文电子版本质量也非常差(电子化导致的错误),有些地方需要对照原文。总体来说是一本一点也不技术的,来自作者视角的,数理统计发展历史。对这一领域感兴趣的可以翻翻看。
  • Outline
    • 第1章 女士品茶
    • 第2章 偏斜分布
      • 翻译问题:第二段,[[Karl Pearson]] 生命的最后几年这里有歧义,1936年去世,容易让人误解为20世纪60年代
      • 翻译问题:本章倒数第二段,“一日三餐这种观念已经被放弃”,原文中没有出现一日三餐这个词,无中生有的翻译?
    • 第3章 可爱的戈赛特先生 [[William Gosset]]
    • 第4章 在垃圾堆中寻觅
    • 第5章 收成变动研究
    • 第6章 百年不遇的洪水
    • 第7章 费歇尔获胜
    • 第8章 致死的剂量
    • 第9章 钟形曲线
    • 第10章 拟合优度检验
    • 第11章 假设检验
    • 第12章 置信诡计
    • 第13章 贝叶斯异论
    • 第14章 数学界的莫扎特
      • 后来,他决定提早一年参加毕业考试。于是就正式向老师提出请求,老师要他午饭后回来听消息,然后他就出去散步了。等他回来的时候,学校考试委员会决定不必经过考试就发了证书给他。他后来对谢耶夫表示,这件事是他一生中最令人失望的事情之一,本来他希望迎接智力的挑战。
    • 第15章 小人物之见解
    • 第16章 非参数方法
    • 第17章 当部分优于总体时
    • 第18章 吸烟会致癌么
    • 第19章 如果您需要最佳人选
      • George W. Senedecor
      • Gertrude Cox, 1900-1978
      • 女性对统计学的贡献
      • Bernard Norwood
      • 理论统计界的女性
    • 第20章 朴实的德克萨斯农家小伙
      • Samuel S. Wilks, 1906-1964
      • 应用,为军方服务
    • 第21章 家庭中的天才
      • I. J. Good
      • Persi Diaconis
        • 投影追踪 projection pursuit 类似 [[Manifold]]
    • 第22章 统计学界的毕加索
      • John Tukey
        • 对正确问题的近似解答,胜过对错误问题的精确答案
        • 快速傅立叶变换
        • 发明了箱形图 box plots 茎叶图 stem and leaf plots
        • 创造了两个单词 bit software
    • 第23章 处理有瑕疵的数据
      • George Box
      • Robust [[idea]] Robust domain adaptation?
      • 会谈时,博克斯热情洋溢地描述他对费歇尔理论的认识,介绍他在实验设计中的心得,皮尔逊静静地听着,最后说:“好吧,总之你可以来我校就读,但是我想你将来会知道,在统计界里除了费歇尔外,还有其他一个或两个人的存在。”
    • 第24章 重塑产业的人
      • W. Edwards Deming
    • 第25章 来自黑衣女士的忠告
      • Stella Cunlife
    • 第26章 鞅的发展
    • 第27章 意向治疗法
    • 第28章 电脑随心所欲
      • Bootstrap
      • Resampling
      • Kernel density estimation
    • 第29章 泥菩萨
  • Related

好好学习

  • 好好学习 : 个人知识管理精进指南 https://book.douban.com/subject/26952718/
  • 介绍了临界知识的概念:带来关键影响的知识。掌握临界知识的底层思维(反思、以教为学和刻意练习)和方法(记录、回顾和付费购买),如何应用临界知识。最后介绍了一些临界知识的例子(复利、概率论、黄金思维圈、进化论、系统思考、二八法则、安全空间)。
  • 用自己的一套体系串联了一些常见的概念,这些概念并不新颖,这套体系其实也并不严谨。不过这些概念都是属于那种很好的,问题就在于践行。这本书一个贡献就是提供了一些具体的操作层面的引导。
  • Outline
    • 序一 准备好,在临界点爆发([[脱不花]])
    • 序二 术从简,道从心(徐金琪)
    • 自序
      • 一切的学习和努力无非三个目标:解释问题,解决问题,预测问题
    • 引言
    • 第一章 知识管理与认知优势
      • 知识与知识是不一样的,有些知识比其他知识的威力更大。少数的知识能够给我们带来关键的影响,这就是临界知识。
      • 在海量信息即时获取时代,我们拼什么?
      • 如何提升认知深度?
      • 为什么大多数人的学习层次上不去?
      • 到底哪些知识值得学?
    • 第二章 掌握临界知识的底层思维与方法
      • 对于学习临界知识而言,首先要掌握的是底层思维和方法,其次才是具体的知识和技能。
      • 跳出“低水平勤奋陷阱”
      • 学习临界知识
      • 提升学习能力的三个底层方法:反思、以教为学和刻意练习 [[费曼学习法]]
      • 持续提升学习能力的三个技巧
    • 第三章 发现和应用自己的临界知识
      • 在掌握了理念和方法的基础上,回到核心问题:如何找到临界知识?怎样能够把临界知
      • 识真正应用起来,实现知行合一?
      • 为什么临界知识能四两拨千斤?
      • 如何发现自己的临界知识?
      • 天赋与学习临界知识的关系
      • 如何应用临界知识?
      • 用临界知识构建自己的“能力圈”
    • 第四章 案例:核心临界知识及其应用
      • 每个人都应当有自己的框架来安排自己的临界知识,不过,确实有一些重要的临界知识是通用的。
      • 复利效应
      • 概率论
      • 黄金思维圈
      • 进化论
      • 系统思考
      • 二八法则 [[结构洞]]
      • 安全空间
      • 临界知识的综合应用
    • 结 语 认知优势的未来
    • 附 录 书中提及的重要书籍
    • 致 谢

如何创造可信的AI

Ernest Davis

  • Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust
  • AI 太火,媒体功不可没。过火了自然也有人挑出来泼冷水,这本书就是。勉强作为业内人士,基本认可这本书关于当下的AI无法通往强人工智能。
  • 作者认为AI的出路在于自己定义的可信AI:基于推理、常识性价值和良好工程实践的人工智能。对此,我的态度是 talk is cheap, show me the code.
  • talk 当然也有价值,只是对作者的观点我有质疑。作者的诸多列举并非创见,业内很多人也意识到这些问题,并试图做出贡献。但是很难,这些人人都知道的问题,为什么至今没人解决?因为太难而无从下手。甚至有没有实际推进都令人怀疑。
  • 现在深度学习被认为是低垂的果实,我不同意。如果我们不对强人工智能有偏执的追求,现有的这些技术迭代不是也很激动人心?这些贡献之所以被低估,还是在于人们过早地期待了强人工智能,这点整个行业也有过错,有意或者无意地传递了错误的认知
  • 我其实很难想象强人工智能来临的时代,那时候任何一个工人可以被金属零件加上软件所替代,金融资本可以无限制地转化为人力,这不恐怖吗?不过我们这一代人并不用担心这个问题,因为可预见的未来这都不会发生。
  • 与其关心强人工智能毁灭人类,不如关心气候问题,关心能源问题,探索星辰大海,探索人心幽秘。

Outline #

  • 第1章 AI 该往何处走
    • 真的有可信的AI么
    • 狭义AI与广义AI
      • 领域专精的AI与通用AI
    • 理想与现实之间的鸿沟 Chasm
      • 轻信坑
      • 虚幻进步坑
      • 鲁棒坑
    • 如何跨越AI鸿沟:搞清楚AI技术的利害关系,为什么当前的系统为什么解决不了问题;找到新策略
  • 第2章 当下 AI 的9个风险
    • 机器人有暴力倾向吗
    • 机器也会犯错
    • 当下AI的9个风险
      • [[算法霸权]]
  • 第3章 深度学习的好与坏
    • 人工智能-机器学习-深度学习
    • 什么是深度学习:分层模式识别+学习
    • 深度学习的三个核心问题
      • 贪婪的:需要大量数据
      • 不透明的:可解释性问题
      • 脆弱的:
    • 深度学习是一个“美好”的悲剧
      • 爬上再高的大树,也无法抵达地球 [[quote]]
  • 第4章 计算机若真有那么聪明,为什么还不会阅读
    • Talk to Books 无法回答一切问题
    • 人是怎样阅读的
    • 搜索引擎和语音虚拟助手的困惑
    • 计算机不会阅读的三大原因
    • 常识很重要
  • 第5章 哪里有真正的机器人管家
    • 从扫地机器人到机器人管家
    • 机器人管家必备的四个能力
      • 定位
      • 运动控制
      • 态势感知
      • 复杂场景采取行动的能力
    • 认知模型和深度理解才是关键
  • 第6章 从认知科学中获得的11个启示
    • 11个启示
      • 没有银弹
      • 认识大量利用内部表征
      • 抽象和概括在认知中发挥着至关重要的作用
      • 认知系统是高度结构化的
      • 即便是看似简单的认知,有时也需要多种工具
      • 人类思想和语言是由成分组成的
      • 对世界的鲁棒理解,既需要自上而下的信息,也需要自下而上的信息
      • 概念嵌于理论之中
      • 因果关系是理解世界的基础
      • 我们针对逐个的人和事件进行跟进
      • 复杂的认知生物体并非白板一块
    • 为机器赋予常识
  • 第7章 常识,实现深度理解的关键
    • 建立常识库的三种方法
    • 知识表征
    • 通用人工智能应具备的常识
    • 推理能力
      • 人类所有的知识都是不确定、不精确和不完整的 [[quote]] [[Bertrand Russell]]
    • 常识,深度理解的关键
  • 第8章 创造可信的AI
    • 优秀的工程实践
    • 用深度理解取代深度学习
    • 赋予机器道德价值观
    • 重启AI
  • 后记

如何有效整理信息

  • 两颗星给看到一元化这个词,自己一直这么做的,看到有人总结出书了还真的挺奇妙。不过作者这种集邮的态度真的是,我的一元化是当草稿本用的。可能每个人都有自己的方法。
  • 总结下我的原则:
    • 一元化,没有不能记的东西,没有不用它记的
    • 随身携带
    • 不要活页
    • 日期索引
    • 务必经常回顾

如何有效阅读一本书

  • 提出了包括选书买书读书活用的一套读书流程,每个步骤都提供了一些tips,重点在于提倡笔记读书法,最后还推荐了一些文具。非常具体务实的一本书,对于不同level 的读书者应该都有一点作用。深度一般,这方面《如何阅读一本书》真的是天花板。
  • 指导你用好笔记,经过规划、梳理,学习怎样选书、怎样读书和怎样把书中的内容刻在脑海里并加以活用,然后把这些做法转化为实用、可持续、属于自己的技巧。
  • Outline
    • 关于完全版的发行
    • 前言
      • “一味读下去”等于没有读过
      • 掌握吸收的技能
      • 通过做笔记吸取书中营养
    • 第一章 用笔记管理读书生活
      • 人与书关系的改变者
      • 让笔记成为读书时的好伙伴
        • 随想笔记,之后可以指导购书 不需要对这些信息进行分类整理,只要按照时间顺序将它们排列在笔记本上就够了。
        • 购书清单: 找到真正想读的书。
        • 各种报道的剪报:尽情收录感兴趣的内容。
        • 读书笔记: 将读后感转变成文字保存下来。
      • 只要坚持就一定会有效
      • 通过笔记养成良好的读书习惯
        • 养成习惯
        • 放大读书笔记的作用
        • 创造别具一格的记录方式
      • 完善购书读书和活用的方式
      • 将读书过程结构化
        • 选书 购书 读书 记录 活用
      • 把读书少相关信息记入同一本笔记
        • [[信息管理术]] 一元化的优点
          • 简单易懂,人人都能做到
          • 更容易坚持
          • 自由度高,可自行设计
          • 信息“存在”于同一个地方
          • 直接记录、参考,不易混淆
          • 因为“杂乱无章”,所以更便于活用
      • 将笔记本一元化的技巧
        • ①可以书写任何内容
        • ②按时间顺序书写
        • ③附上日期
        • ④灵活运用速记或略记
        • ⑤可以粘贴
    • 第二章 用购书清单指名购书
      • 购书清单是一份无形的财富
      • 通过记录掌握选书主动权
      • 在实体店购书印象更深刻
      • 列购书清单的诀窍
      • 在线清单的优缺点
      • 指名购买的威力
      • 在日常生活中收集线索
      • 让清单和笔记本联动起来
      • 找到能帮助自己找书的”枢纽书“
      • 了解报纸的出版习惯
      • 认真研读报刊书评
    • 第三章 用笔记把读过的书变为精神财富
      • 笔记让读书成果一目了然
        • 哪怕是简单的笔记
      • 读书笔记改变读书方法
      • 从一句话开始
        • 写读书笔记也是有窍门的,简单来讲,就是要彻底地专注于“对自己很重要的事情”。
      • 无法坚持做笔记的原因
      • 巩固印象的笔记
        • 做好读书笔记,会让自己对书中的内容印象更加深刻。
      • 做笔记的三个步骤
      • 利用书签边读边写
      • 巧用标记区分对象
      • 读书笔记
      • 通过摘抄促进对书的消化
        • 摘抄的第一个好处是,可以促进、加深对书的记忆。
        • 摘抄的第二个好处就是,这样做可以加深理解。
      • 寻找最具代表性的语句
      • 激发思想的火花
        • 亚瑟·叔本华在《论读书》中写道:“如果你觉得读书就是为了模仿别人的想法,那么这是思想上的懒惰。请丢开书本自己思考。”虽然我们不必做得那么决绝,但读书在某种程度上确实是让自己“搭上了思想的便车”。[[叔本华]]
      • 简报式读书笔记
      • 复印粘贴以备重读
      • 重读书评加深思考
      • 经过时间积淀的精华
      • 笔记塑造生活
    • 第四章 通过重读笔记提高自我
      • 学以致用的读书体验
      • 积极输出促进思想内化
      • 在固定场景中重读笔记
        • 首先,在自己的生活圈里选择一个“重读笔记时间”,睡前或是洗完澡以后都可以。
      • 养成重读的习惯
      • 在重读过程中有所收获
        • 例子 浪费时间不算什么,但请不要浪费人生。
      • 通过重读为思想增色
      • 过于的读书体验在读书生活中的运用
      • 在博客上写书评
      • 做好笔记是写好文章的基础
        • 对摘抄和评论进行明确区别,还可以提高写作水平。
      • 读书笔记是一剂解忧药
        • 这种读书体验还有更大的价值:通过某次读书获得的见识,不仅可以用来解决自己的烦恼,还可以在讨论中帮助他人。
      • 创意源自既有信息重组
      • 怎样迅速找到目标内容
        • 我推荐给参考过的部分贴上便利贴,
      • 在笔记本外面做好标记
      • 制作检索用标签
      • 将检索数字化
      • 杜绝想不起来的情况
        • 检索读书笔记种类
        • 检索书名
        • 检索作者名
        • 设置关键词
      • 让书读百遍不再只是口号
    • 第五章 让读书体验更充实的19个技巧
      1. 不依赖网络,多用参考书
        • 地图 图鉴 统计数据 百科全书 年表 词典
      2. 多读百科全书
      3. 通过订阅来提醒自己
      4. 书店里不只有新书旧书,还会有意外发现
        • 推荐逛当地的特色书店
      5. 由浅入深吃透难懂图书
      6. 把书堆成山,读书不再难
        • 一字板书架 暂时撤退,养精蓄锐,做好准备再来挑战
      7. 把名著放在枕边
        • 等这本书变得有趣的那一天再读
        • 我以前读赫尔曼·梅尔维尔的《白鲸》的时候,只读到一半就读不下去了,因为感觉这本书写得太无聊。后来也尝试过继续读下去,可是很多次都半途而废。直到两年后,我忽然燃起了前所未有的热情,只用三天就读完了全书。这在我的读书历史上也是非常不可思议的一次体验。 CZ 我个人读 [[百年孤独]] 也是类似的体验
      8. 常带三本书同时阅读
      9. 在家里的每个角落放满书
      10. 去掉外封,让读书变得轻松
      11. 杂志要边撕边读
      12. 不能小看的有声学问
      13. 准备一支你想珍藏的钢笔
      14. 名言要贴在显眼处
      15. 读后感从摘抄开始
      16. 用复印机让读书更方便
      17. 用“独创版权页”记录书的履历
      18. 书与笔记交叉使用
      19. 书架是读书生活的基地
        • 爱读之书一角
        • 废弃书一角
        • 读书笔记一角
    • 附 录 写读书笔记的26款实用文具
      • 冈村椅子 [[house]]
    • 后 记
    • 出版后记