阿聞的書寫人生

我算節儉，雖然這句話說了自己也不一定信。例如，醬油罐裡最後一點點，我會倒一點點水進去搖一搖，再倒出來用。 我的辦公室兼實驗室會有實驗設備，但是麵包板就只有買一片大一點的，做完一次實驗後會拆掉，再做下一個。 下學期，我「無奈」「被迫」「甘願」地接下大一電子學，我決定讓學生在學中做，做中學，於是要更改課程內容，本來想到這把年紀還要看那麼小的元件編號就有點害怕，決定這麼做後，自己動手做課程教材的實驗時燒了一堆東西，年輕時號稱「不燒」的我，確實害怕起來，一度想說只要照課本講就好，反正學生應該也不會抱怨，只要考筆試不就好了嗎？皆大歡喜就好。 我一直在想，自己在怕什麼，幾度問自己的心，原來是怕在學生面前出醜。 老實說，做這種事要細心與耐心，年紀大了，很多人都會覺得會更有耐心，其實不然。年紀大，體力變差，眼睛不好，一旦做的時間久一點就會失去耐心，沒了耐心也就不會太細心，於是燒東燒西也就無可避免了。 節儉的我決定改變一下習慣，去南一買了兩片小的麵包板，每一個麵包版就是一個實驗，做好了就不拆了，下一個實驗就用另一塊麵包板。做之前，把電路各個元件的值先算一個大概，不用比較方便有針腳的杜邦跳線，因為如果有錯，對有老花的我來說不容易看出來，所以我改用買麵包板時所附的簡單跳線。事前想好佈局，慢慢把線都按照麵包板上的數字標記仔細接好，檢查幾遍，這樣子把主被動元件插下去時才不容易錯。 上電前把儀表接好，再把眼耳鼻都準備好接收訊號，甩一下手，做幾次交互蹲跳，然後再上電，一有不對就迅速關機。如果沒問題，就把元件數值微調到我覺得比較理想的值才結束。 最近總算比較恢復信心了。看來，可能等一下要去把南一的小麵包板都買回來。想來有點奢侈，也有點開心。 年紀大的老師不僅會對新事物抗拒，甚至也會對自己過去已經很熟但是很久沒做的事感到沒自信。有時不能怪他們。 年紀大的老師，假如為了學生著想，設法恢復身手，即使只恢復30%，應該也就夠用。偶而學一點新東西，雖然學得慢又吃力。但是恢復身手，學新東西，不要怕出醜，都會讓人衰老得慢一點。

我們怎麼看待自閉， ＡＤＨＤ，情緒障礙等等特教的孩子們？ 李惟陽  大哥與  李昭儀  大姐在多年前創辦  安安慢飛天使家庭關懷協會  ，協助幫忙這樣子的孩子，也提供獎金獎勵從事相關學術研究的朋友。 週一，李大哥李大嫂來解憂實驗室喝茶，我提到這些孩子是否是基因缺陷的問題。李大哥糾正我說，這不是基因缺陷，只不過這類的基因所生出的孩子比較不習慣現代人所打造出來的社會，如果所有人類的基因都是適合現在這個社會，那麼就缺乏多樣性了，事實上，任何種類的生物都需要具備非一致性的基因，因為我們不知道當人類遇到環境變化時會不會剛好就需要這類的基因讓這個種族得以延續。 李大哥說，人類自豪其文明，但是一個社會如果可以稱之為文明社會就必須要能包容與照顧這樣子的基因組合，為這樣子的孩子在這個所謂的文明社會的生存找到更好的路，等同保留了基因多樣性，同時也是幫助了自己。 我記得  李秉軒  老師說過，事實上，沒有教育方法是只適合這些孩子而不適合一般孩子，反之亦然。教育是依據孩子能學什麼就設計什麼教法與教案，同樣的教案與技巧，一般班的孩子學一個小時，特教的孩子需要花上十個小時，但是當一個特教的孩子一旦被啟發，他的產出也往往有其特殊性與珍貴性，不是一般的孩子可以比得上的。 多年前，我創辦  中華民國愛自造者學習協會 Program the World Association  剛開始以程式設計為主，近年則是教導廣泛的資訊科技，但是在2019年之前，從未想過特教的孩子有辦法學習這些連一般的孩子都要花上不少時間的東西。但是  李秉軒  老師改變了我的想法， 如同  李惟陽  醫師昨天改變我的想法一樣。 我們發現，透過適當的教材，教法，教學心態與環境氛圍營造，特殊的孩子確實可能可以學習資訊科技應用，或者可以這麼說，特殊的孩子可能可以透過資訊科技把他們的天賦開發出來。 2019年在彰化開辦的特教藝塾已經快一年了，2020年的六月或是七月，在  余懷瑾  仙女老師的協助下，會在台北試辦一個新的班，我們期待有更多的孩子可以受惠。 2002/03年我初次遇見  李惟陽  醫師夫婦時，是以RFA肝癌治療為起點，不久之後促成了癲癇訊號的研究團隊，但我因故都沒有跟著這些團隊走夠遠。李大哥夫婦在痛失愛子後創立  安安慢飛天使家庭關懷協會  ， 我則是在2012年決心從事偏鄉與弱勢的

一個老師怎麼看待「老師」這個職業關係到整個教學的效果。 因為有學生，才會需要老師這樣的人。如果老師把教學當作一種修行，那麼修行會需要道場，很多人會把教室當作這種修行的道場，但是其實不是。 學生才是老師的道場。學生在哪裡，老師的道場就在那裡。 特殊生更是一個老師最好的道場。 PTWA對於學校的資訊教育的輔導始於2016年，雖說2020年的此時資訊教育在偏鄉仍然需要努力， 但是2016年荒漠更多。PTWA對一個學校的輔導會在兩個情況下終止，一是這個學校的老師已經可以自己把課程帶下去。二是原先負責的老師離開或不願意也無能力把課程帶下去。後者是PTWA必須要設一個停損點，原因不言自明。輔導的時間長度從半年到兩年都有，視狀況機動調整的，我們稱這種狀況為「畢業」。能超過兩年的就是老師已經可以與我們一同開發新課程的，例如  呂奎漢  等幾位老師。PTWA在過去幾年輔導超過60個單位，都是每年有舊學校畢業，也有新單位進來。 但是，2019年，PTWA驚覺會有捐款不足的問題，因此必須讓能「畢業」的單位變多。  李秉軒  老師擔任教學的學校剛好在畢業名單中。我相信李老師那時一定有一番掙扎，但是他找我討論時應該心裏有主意了。 他對我說，彰化縣他所知道的學校裡有多位特殊的孩子，包含上述學校，如果PTWA讓這些學校畢業，那麼這些孩子將無法繼續課程，他希望PTWA能協助他找個方法讓他繼續輔導這十多位特教的孩子，如果PTWA願意，那麼他可以辭去現有的工作。 這是一個很大的承諾，不管是對李老師來說，還是對PTWA。PTWA必須把好不容易樽節下來的經費再次投下去，可能還不夠，而李老師將失去一份穩定的工作。 我還記得三四年前的大過年我去敲李老師的家門勸他回來繼續上資訊課的狀況。大年初二打開門見到我後的第一句話就是，「蘇老師，我想我這輩子跟電腦應該無緣。」幾年後，李老師成為PTWA運用資訊科技教藝術最棒的講師。 李老師不僅是「非主流」老師，簡直是老師中的「特殊生」。回顧過去20年的大學教師生涯，自己也常常被說是「不按牌理出牌」，「不乖乖寫論文升等」，「愛作怪亂開砲」的「特殊生」。 我問  Emily Lin  ，PTWA是不是該盡力去幫助最需要幫助的學生。她說，那是她來協會工作的目的。我問她，生於弱勢家庭的特殊生是不是弱勢中的弱勢？她說，當然是，一般家庭中

最近幫D複習數學，Ｄ很不習慣我每次都問，「這一題還有沒有另一種解法」，在她認為，只要得到分數就好，為什麼要這麼麻煩燒腦呢？ Ｄ的數學不好，多數時候是想不出來的，所以她會看解答，然後講給我聽。剛開始我發現他可以講得頭頭是道，我以為他是真懂了，卻只是把解法步驟記下來講給我聽，其實對於細節一知半解，每每一問就倒，這時我會生氣，但是習慣是很難改過來的。 Ｄ終於把解答本給了我，知道該是靠自己的時候了。 她至少是進步了，願意講數學給我聽了，以前是無論如何都不肯的。距離考試只有40天，實在不知道怎麼從C++/B進步到B+/B++。我對她說，為什麼以前不肯？她說，我也知道讓爸爸教我會變強，但是那時的我就是不願意，我也不知道原因，時候沒到吧！我說，現在有點晚了，怎麼辦？她倒是坦蕩地說，我也知道晚了，反正就做看看，一切等考完再說吧！我有心理準備了。 為什麼一個題目要想出多個解法？是我太龜毛嗎？還是我的腦袋過動呢？ 現在的孩子是否多數只要知道一個可以拿到分數的解法呢？ 在大學裡，我也意識到多數學生只要能得到好分數，我有時在想，是因為學分數太多所以沒時間多思考？還是本來我們的教育就沒有要學生做多角度的思考呢？ 進入到大學，面對的問題應該多數都要是沒有標準答案的問題，所以從多個角度切入是需要的。 我有學生因為不習慣我總是只問問題，對一個問題絮絮叨叨，以及老是不就原問題而繞圈圈地討論不絕對相關的議題，又因為年紀大了不太能親自示範，而離開到其他地方去。雖然，也是有學生喜歡這樣的方式，只是不多罷了！ 看到Ｄ的唸書方式，又吃力，又沒效率，實在心疼與心焦，我想，這是不是多數的中學生所正面臨的呢？ 我們是不是不要讓學生學這麼多東西（國中的數學教的東西實在是多種啊！），但是給他們充足的教學與時間，對一個問題做多角度深入的探討呢？

想起母親談起小時候阿公怎麼形容我的，「這個孩子不是養大的，是跳大的！」「每次跳得太兇就進醫院，真是的！」 假如不是我常生病，一定會被歸為過動兒。其實，我的腦子一定有過動傾向，因為我總是愛繞來繞去，一件事想太多，不然就是無法專注在同一件事上太久，還好我總是很快就會累了，累了就放棄了。 不管是身體過動，還是腦子過動，一般來說在群體裡是比較不會受歡迎，至少也比較不受理解。 什麼時候人類社會需要一個孩子循規蹈矩？也就是不要動來動去與想法太多呢？我不知道，我猜是開始進入農業社會吧？在農業社會，一年到頭要做的事很固定，而且還非固定不可，至少在過去科技不發達，一切依靠觀察大自然與人類過去的種植經驗的時代。 過動的孩子雖然很容易被周邊事物所吸引，不容易安靜下來，但是還有個特點，當遇到真的非常感興趣的事反而會很專注，而且可以專注夠久。 讓我們想一下，這樣的基因特質是不是獵人所需要的呢？人類早期不是都要狩獵嗎？ 獵人對於風吹草動是不是要很敏感？體力好，可以成天都在跑動？平常不容易專注但是一遇到獵物時是不是就可以緊追不捨呢？ 循規蹈矩不愛亂動的在遠古時代應該很快就會被淘汰。但是循規蹈矩卻是這個時代比較受歡迎的。 對於每一個行業的先驅者來說，多少都具備「過動」這樣的特質，如果他能夠「社會化」（依據他所處的那個時代的社會），那麼都會是很有成就的人，如愛迪生，賈伯斯，老實說，這兩人社會化程度還不算深。 特殊的孩子，根據統計，壽命都會比較短一點，原因如何，我想不難猜到。想想看，一個人一生都處在一個不太歡迎與理解他，又是以他也不太理解的方式在運作的社會，要活夠久，真的比較難。 遠古時代以及亂世，不太愛動的容易被淘汰。現代社會，愛亂動的容易被淘汰。一個人容易被淘汰往往只是生錯時代，但不代表他所乘載的基因不重要。 一個好的社會，是處在裡面的人們可以理解，諒解與扶助裡面的每一個份子，給予他們機會在裡面好好生活。 一個國家都分自由與保守，藍與綠了，所以我知道這點很難，一般人都很難彼此理解了，何況去理解一個他認為是搞怪的人。所以這只是個理想。 很多老師與父母會希望孩子可以社會化，因為不社會化，很難好好存活。接觸過壹些孩子，我覺得與其逼著社會化，不如只要培養生活自理能力就好，如果可能，多學一兩樣謀生的技能。 剩下的，就靠社會的善意了。 如果讓我奢

1990年，我還在紐約唸書時，我的超級發燒同學周志伸博士對我說，有幾個牌子的音響值得收藏，兩個美國牌子，一個英國牌子，這個英國牌子叫做Tannoy。那時，我喜歡大開大闔的聲音，所以沒有把Tannoy放在心上，Tannoy在當時的二手市場極為便宜，若是我聽同學的話，買一貨櫃的老Tannoy單體回台灣，那麼只要缺錢，就拿幾對出來賣就好，其實，另一個美國牌子更是驚人。 相比之下，我對現代英國喇叭的聲音更為喜歡。在美國買二手音響不貴，聽一陣子再賣出也差不多是一樣錢，所以我用過B&W，KEF，Celestion，Harbeth，Rogers，Spendor，QUAD，Roksan，ProAC等等，差不多十來個牌子的產品。回到台灣後，我長時間使用B&W 801 MK3，一直到我終於有機會把Altec/JBL等架起來，自己開始做喇叭時才賣出。801我以八萬買入，聽了大約五年，以當時行情七萬八賣出，賣出兩年後，行情升高到約八萬八千。 在千禧年前後開始，這些英國品牌產品一個接一個出售，除了少數例外，先是出售給港商，不久之後是中國商人進場，品牌一旦售出，幾乎所有的設計團隊都會離開，而跟著品牌成長的氣息幾乎是立刻消失。 喇叭的設計絕對是低科技（單體當然技術含量高不少），早期的英國喇叭做工不是很精美，多數時候就是薄木板配上適當的補強，使用的零件看起來平平無奇，甚至是便宜貨零件，但是奇怪的是，打造出來的聲音每每讓人流連，後來比較出名的大概是LS 3/5A這對小喇叭，當年新品台幣不過一萬多，現在狀況好的原廠二手品恐怕要超過六七萬。 我用過LS 3/5A，聲音一點也不傳真，但是就是耐聽，這也是少數被我操壞的喇叭，這說明其耐受功率真的不高，因為我不太是會開很大聲的那種人。 被東方人接手後的英國品牌有兩個路線，一是廉價，但是卻靠低廉的人力做出來看起來還不錯但其實貼著塑膠皮頗差的產品。二是往高價路線走，鋼琴烤漆，多層聚酯打磨等等開始出籠，很貴，但是這些跟其他國家那種「虛花」產品有何差異呢？當然，那種典雅耐聽的英國聲音早就消失無蹤了。 在我個人的看法，一個國家必須在音樂上有一定發展才會進入到一個相對適合人居住的地方，一所大學一定有音樂相關研究的好科系才算是好大學。人類一定是滿足了衣食住行的基本需求後才會往藝術音樂發展。連 ＭＩＴ這種高度以科技為主軸的大學都

上一篇講到音響，大家還以為我的音響是百萬千萬等級的，非常傳真，到過解憂實驗室的朋友都知道，那不過就是三流手工一堆違章建築拼貼出來的。用來聽音樂還可以，要比傳真，Hi-End，其實是差很遠的。 前一陣子我把唱盤的馬達給了朋友，手上剛好有幾年前從中國買的唱盤的零件以及更多年前買的一隻廉價唱臂，原系統裡都是Stereo 唱頭，而  Doc Eye  把我的廉價的AT Mono3給修好後一直躺在盒子裡，所以就拿出來裝起來。 沒想到，好一陣子都在聽Mono唱片，包含今天上午1950年卡拉揚指揮的費加洛婚禮，以及今天下午的1947年福特萬格勒指揮的貝多芬第五交響曲。 嚴格說起來，AT Mono3的聲音不算細緻，音響性也不好，因為是高輸出唱頭，所以雜音干擾比較難去除，這都不妨礙聽音樂這件事。所以我時常好奇，好音響真的是聽音樂的決定性因素嗎？ 如同上個世紀的老英國喇叭一般，似乎讓我們與音樂之間的距離短了不少。 人類從單聲道，到雙聲道，到多聲道。載體從黑膠，到CD，到串流。取樣頻率從44.1KHz，到96KHZ，到384KHz。擴大機從真空管，到電晶體，到IC數位放大。功率從3瓦，到30瓦，到300瓦。喇叭的諧波失真從10%以上下降到個位數。 時代確實是在進步，不管是什麼東西，我們擁有的看似越來越多，規格越來越好，享用時越來越方便，以為這樣我們就跟音樂越接近，事實真的是這樣嗎？ 事實上，一顆廉價唱頭，用的是50多年前左右的喇叭單元，熟得不能再熟的貝多芬第五交響曲一氣呵成聽完，暢快淋漓。 人類到底在追求什麼？

多個醫生朋友說，武漢肺炎大概要變成流感與腸病毒一樣，比較麻煩的是會有不少後遺症，對復原能力較差的年長者如我等者越是如此，所以線上上課大概要變成必要時就要啟動的手段。 當然，台灣很多老師是動起來了。 雖然，我認為，沒有什麼作法是一定要的，如果老師認為不想要線上，也不需強迫，之後再實體補課也不錯，了不起大家不要一起放寒暑假與一起收假就是。 我自己的線上課程弄得有點複雜，學生需要在六七種工具運作之下才可以達到我預想的方式，所以我在春假前有三週每週都會做一下練習，尤其是春假前一週，我們花了約一小時半演練，並錄影供事後參考。近日線上學習頗引起爭議，多數人覺得還是要面對面上課才有用，但是上週四第一次全線上上課，我有著不同的感想。 因為每週的材料我預錄了，三小時的課的影片材料大概是50分鐘就講完，因為我比較沒有廢話，所以也建議同學最多1.5倍速播放就好，而且不要跳著看。 雖說，我只錄了50分鐘，但是我找了壹些參考影片與資料，如果把我給的影片連結都看完，會到兩到三小時，如果再把資料也讀過一遍，估計以學生的程度大約要四到五小時。 我本以為同步上課時是開放問題，應該會很快就結束，結果不然。 剛開始，我們花了約10分鐘讓同學上線簽到，110人的課，很快地就有超過95人簽到，比平常上課踴躍。 因為臨時改用Meet，有的同學以為有100人的限制，簽到問完自己想問的後就退出，當知道Meet是250人時，又有人再加回來，這個訊息是透過FB社團發布的。 我花了約20分鐘播一下影片，確認一下品質。同學反應是還不錯。中間斷訊三次，每次都是五秒左右，然後就恢復。 同學花了很多時間問問題，出乎我意料的，問到超過六點還有人想問。不過我也有預備好，可以在線下另一個工具上問問題，也可以私下約時間視訊，助教會協助。 這個比我的實體課問問題更踴躍。沒有人是舉手直接問的，都是在聊天室與Hackmd上打字問，我想是我們比較不習慣直接問的關係，也是新世代人類的習慣。但是因為打字問，所以我可以很快瀏覽後，簡短打字回覆，然後再口頭解說我所打的文字。 必須說，有四五位同學問的問題很深入了。例如，他發現了，他收集的訓練資料集已經很大了，卻沒辦法讓他的模型可以順利過關，我們在聊天室裡反覆問答了幾次後，就替他找到幾個可能的原因。 兩個多小時之中，保持在線上的同學一直都超過90人

如何避免在學生時期做事的目的性太高是我很注重的課題。 前幾天po的影片是專題生做的機器學習的自走車走迷宮。多數人會希望迷宮要很複雜，過關的速度要快，看到這類的結果會比較爽，但是我貼的影片，走得慢不打緊，常常原地打轉，還會撞牆。因為我一開始的設定就不是要很快走過很複雜的迷宮。 而是要用不太可靠數量又少的感測器，架在一部結構不太穩固的車子，馬達與輪子的狀況也不好，加上迷宮的牆被撞後還會傾斜的這個狀態下讓車子在遇到狀況時可以脫困，只是我容許的脫困時間可以夠長。 套一句術語，也就是資料維度很低，問題維度很高的意思。 我並不要求每一次模型的判斷都要對，因為在上述的狀況下，根本不可能，其實每一次模型要判斷時的正確率有70%就偷笑了，但是不管如何，最後要能脫困，不可以被卡在牆角死角出不來，而且要能完成整個迷宮的地圖。也就是我要求的是robustness，而不是efficiency。 當一個學生學會用很不足的資料，加上不多的程式碼，90%都靠機器學習模型，就可以去解決一般專家要用上很多的時間才可以寫出一樣robust的系統時，以後，他們遇到類似的問題的時候，就會知道該怎麼辦了。 因為，只靠機器學習無法解決問題，加上資料不僅少得可憐，資料雜訊還很大，能夠對付這樣問題的能力是珍貴的，因為在出去工作後，這類問題太常遇到了。即使，他們的專題看起來很low，拿出去比賽還會被笑。 講到這裡，大家知道為什麼要做一個看起來很low的題目了。 具備這種能力的人將取代舊時代的專家，因為他們是知道如何利用資料科學，機器學習，以及問題的物理特性，加上設計自動資料標記系統的新世代專家。 我希望學生的眼光要看遠一點。當學生的時候剛好有足夠的時間可以不要為了任何目的來學一件事，這時，要學的是 「眼前看不到的東西」 改天做得更完整時，我請他們去為大家分享。

因為2020遊戲式機器學習入門的課程的關係，有比較多po文是關於這個議題的． 好幾次，做多媒體研究的老骨頭會聚在一起感嘆，以前要了解很多物理特性，思考如何擷取特徵，再用特徵來判別，現在神經網路end-to-end learning一下子就做掉了。 以人臉辨識，很早以前要靠膚色找到可能有臉孔的位置，然後再去找五官，然後才判斷，現在直接把影像丟進去就可以了。語音辨識也類似。 時代在變，老骨頭談論這件事頗有大江東去的感覺，但是又覺得往往教出來的學生就只會在神經網路的結構組成上動手腳，言下之意頗不以為然，但是偏偏「有時」卻又做得不錯，最後也妥協了，一起下海了。 也因此，我的學生也常常希望end-to-end就可以把問題給解決了，但是往往事與願違，不管換了多少模型，改了多少參數，沒辦法就沒辦法。我時常會勸他們，與其要end-to-end就解決問題，不如把問題切開，要不用老方法，要不還是可以用神經網路，我也沒說傳統方法裡不可以混用神經網路啊！！！ 不過總是要不甘願地試了很久很久（真的是很久，每次一換參數就一個星期過去）到實在沒辦法了才願意改。 以前我會強迫學生照我的意思，現在的我不這麼幹了，反正要做多久是學生自己的事，我做了我該做的就好，反正我也不急著要幹嘛！ 其實，這個有幾個層面。 1. 這個問題的複雜度或是類型不是end-to-end可以做到的。 2. 我們對神經網路知道的還太少。 3. 對於問題的loss函數與輸出整合正規劃還不夠清楚。 4. 訓練集與標記不夠好 當然還有5,6,7,8,....... 寫到這裡，想到以前投論文時的事。以前用神經網路，審稿者最喜歡問的問題之一就是，你這個神經網路跟問題的物理意義如何對應？要是答不出來或是回答不夠滿意就直接reject。現在的情況我是不太了解，講太多這些不知道會怎麼下場？我現在比較乖，就看人家怎麼寫就好，不要廢話太多。 我記得我的老友說，幾十年前用神經網路來做控制問題是常讓人瞧不起的，不知道現在用傳統方法做控制會不會讓人瞧不起呢？

這幾天據說是三十年來最冷的四月天，皮膚上感到冰冰的，搭一件薄外套或是長袖襯衫，很是舒服。 不知道原因，但是主動聯想到是因為這幾個月來人類的活動大幅減少。二十年來，人類如螞蟻一般忙碌，往往不知道為什麼，卻偏偏自以為知道。飛機輪船出發的頻率之高，沒事就世界去觀光，生產過量的物品與消耗太多能源，把地球搞到發燒了。 我知道，過了這段疫情後不久，人類還是會忘記這一切，繼續往毀滅的路走去，末日時鐘不過慢了幾秒而已，但是，我還是期待有越來越多人會想到與我類似的事。 然後讓世界慢下來。 今天看到據說雞豬魚牛要短缺了，黃豆玉米也要漲價，這些也許會買不到了。我想，少吃一點肉，甚至就少吃一點，日子一樣好。 我喜歡  蘭萱  妹妹在廣播裡說的那段，印度醫生說，可以在家隔離代表你家夠大，可以常洗手代表你有自來水可用，可以用酒精消毒代表你算有錢，可以在家煮飯代表還有食材，那就要珍惜，因為這世界上沒有這幾樣東西的人還很多。

# 政府該是超前部署下一階段的時候了 ＃ 請用超前至少十年來看這件事 # 媒體請善盡職責 疫情之下，多數議題都被掩蓋，我看到美國有報導失業人口是即將衝破2000萬大關，比上世紀大蕭條還可怕。如果什麼都不做，恐怕窮的會餓死一堆，本來不太窮的會變窮。至於富人，你說呢？ 這個世界在大幅改變，許多國家思考要分散風險，更多時候在考慮加速生產自動化。勞動本是人在社會上存活的條件，但是因為這些事，被剝奪了。 鋪天蓋地都是疫情，台灣的社會狀況對比美國如何呢？經濟弱勢的是不是更弱勢呢？是不是富者越富，貧者越貧呢？媒體報導的不多，我看不到統計數字，很是擔心。 台灣比起美國還多了一個威脅兩個弱點。威脅當然是中國的種種威嚇，弱點則是能源與糧食無法自給自足。 政府是否也該是超前部署的時候到了呢？用心思考在因為這次疫情所造成的全世界的改變，思考哪些可以儘速轉型為自動化，哪些仍需要仰賴人工，儘早為社會轉型做訓練與準備，能源也許還是需要依賴外國，但是盤點土地後轉型為種植，環保與景緻的用途，把自動化以及必須人力的部分趕快提供訓練． 所謂的「超前部署」就是遠見，希望政府與人民不要因為此次疫情掌握得好而昏了頭，台灣相對大國，優勢不多，須及早因應。

如果問我我最喜歡的女高音是哪位？那肯定不是卡拉絲，那種唱法不是人辦得到的，所以不能列入我喜歡的行列，因為那是神的境界，神不是用來給你喜歡的。 卡拉絲錄下這首曲子時才30出頭算，是女高音成熟與顛峰時期，不到十年，卡拉絲就再也唱不出這種聲音，畢竟，雖然是我心中的神，這麼折磨自己也沒辦法折磨太久。因為卡拉絲太紅，很多女生想學她唱歌，但是這麼做的都很快就掛了。雖然很多人喜歡她的托斯卡，阿依達，諾瑪與茶花女，但是魯濟亞是我最喜歡的。花腔女高音之作少出其右。 卡拉絲的歌聲讓我在音響路上吃足苦頭，所有的音樂介紹都推卡拉絲為不是第一就是第二，但是我以前的音響從來就無法發出我可以聽得下去的聲音，在唱片收集的路上，只要看到FCX/33CX我就盡可能收，但是卻無法聽，真是矛盾的音樂人加音響人。 我那時的音響不是破聲，就是尖銳不堪，很難讓人相信這麼「吼叫」是一種音樂，直到後來，我的音響終於可以在唱卡拉絲時發出好聲音後，我才知道那是百分之兩百投入到女主角的心境，對生命發出不屈服的嘶吼，每一次聽，我的全身都會顫動，偶而才聽一次，但是聽完一次就會久久不能自己。 這世界上有許多優秀的女高音，但是卡拉絲只有一個，以後應該也不會再有與卡拉絲一樣的女高音。 為什麼女歌手的生命都如此坎坷呢？與Lady一樣，過世時都是因為藥物過量導致心臟病發去世。雖然不勝唏噓，但是美好的事物總是不能長久。 暫停 -3:28 其他視覺設定 進入浮動視窗模式 點擊放大 取消靜音

在研究上，統計是一個不可以缺少的工具。或是我該說，寫論文時，更要細心對待統計這件事。不過，我先撇開這個議題不談，粗淺討論統計在機器學習上的議題。 經常使用的loss function（或是error, cost, objective等都可以）以MSE/RMS為主，當然也會用其他的函數，這個之後再來說。 如果你用的是神經網路，尤其是深度學習，那麼訓練集就必不可能太小，不然overfitting會頗常遇到，這個以後再說。 統計加上大數據是一個可怕的東西，雖說大數據可以讓統計的有效性增加且越趨穩定，但是統計數字往往會忽略了部分的樣本所帶來的大幅偏差。這個在社會學上也有討論過，也就是，所有非日常的現象會被忽視，例如，我們的教育政策是以多數學生的認知模式在設計，所以會相對忽略特殊的孩子，甚至是因為在統計時以都會區學生為主要樣本，忽視了偏鄉的孩子的狀況。 非常經常地，這些非日常的，或是在機器學習裡的少量訓練效果不佳的樣本，事實上是造成系統產生大幅度變化的因子，當然這些因子可以是好的，也可以是壞的。 好的因子如愛因斯坦，自小被認為是笨孩子，所以正規教育無法適合他。壞的因子如這次的武漢肺炎在韓國，也就一兩個個案造成成千上萬的人感染。但是壞的因子就一定不好嗎？如果因為感染人數超過人口的50%，大概就接近自然防疫了，先聲明這是看英國早前的聲明的，不過黑死病實際上死的人數非常高。如果病毒對人類來說是不好的，那麼對地球上的其他生物也許不是壞的。 回到機器學習上，假如一萬個訓練樣本裡有一百個樣本最後還是產生很大的誤差，因為是屬於1%的部分，所以正常來說，再訓練下去，這些樣本也不會變好的。 學生往往很執著，會希望改學習參數，改層數，或是讓訓練跑更久等等就可以讓情況變好，但是往往是沒有效用的。因為在統計上，這些會在過程中被忽略，因為我們採用的是MSE/RMS，這個M是Mean的意思，也就是平均，統計上不顯著的自然在訓練上不會去理會。 這個可能會造成系統有過度不正常的反應，問題在這個反應是否可以被接受？以 Self-Driving car來看，當然不行，撞車不僅可能死人，事後賠償很不得了。以這學期的 🏓 『學習的遊戲式機器學習』 🏓 來看，從一次的回球到下一次的回球，系統要做超過100次的決定，期間可能只錯一次到三次就會Game Over，測驗分數就從滿分變

講到機器學習經常使用的loss function（或是error, cost, objective等都可以）是以MSE/RMS為主，如果你用預設的，那麼多數時候，你所使用的工具就是這兩個。 前面說過MSE/RMS的M是mean，也就是平均的意思，而S是Square，也就是平方的意思。 這兩個函數的好處是可微分，在主要以梯度（Gradient）的訓練法之中，如果函數在某些點不可微分會造成問題，所以可微與否成為選擇的關鍵。 所以這就是為何取絕對值， abs(.)，不常被使用的原因。 平方的優點除可微之外，在訓練上對於數值本就比較大的資料會比數值較小的有利。這個可想而知，如果誤差是2，平方後會變成4，而如果誤差是0.5，平方之後會是0.25，也就是大者恆大的意思。顯而易見的，訓練時，會優先把數值大的部分先處理，但是數值小的的訓練就變慢了。 以機器學習來處理聲音為例，因為低頻的訊號通常遠大於高頻（通常大小與頻率成反比，又稱之為1/f現象），所以高頻部分比較難做得好。當然，高頻做不好還有其他原因，這個以後再說。 此時，要不是訊號要正規化一下，就是採用其他的函數，例如某些地方，KL Divergence就比RMS好用。 但是，有時候，某個參數雖然誤差大，可是卻希望能夠儘速收斂他，所以loss function可以改用其他可微的函數，如四次方，或是用exponential function exp(.)。 我會鼓勵學生自己寫一個神經網路的訓練程式，試著用自己定義的函數，但是不強求，因為這雖是我的年代的必須，但是我還不清楚是否是現在的必須。但是如果你就真的非用工具上沒有的函數，自己寫一個最快，不然就要繞一下路後再用現成的工具，這個我們之後再說。 我的課對於各個機器模型只做概略性介紹，不做過度推導，一來，我在剛來成大時開過神經網路的課程，那時我一路推導，「推倒」了好多學生。二來這是入門課，許多同學還沒修過足夠多的數學課。三來，我希望用打遊戲過關來吸引學生如何就有限的知識與模型，善用工具上不同的參數來解決問題。四來，我的年紀多半只記得住重要與囉唆的概念，數學的細節開始從我的腦子裡淡去。 所以，我比較注重這些參數的意義，以及訓練方式的解說，雖說，這些看起來沒有大量數學公式，有點弱掉的樣子。 但是用自己收集的資料集，自己定義特徵，自己找到合適

越來越多老師把線上課程的執行做得越來越好。所以我來報告一下我的課程是怎麼做的，用上這麼多工具是有點極端啦。請參考以下文章。如果覺得可以，也歡迎分享。 ＃ 圖片好像比文章吸引人ＸＤＤ 【蘇文鈺專欄】爲免新冠肺癌疫情擴散，大學校園莫不摩拳擦掌準備線上教學，但身為資訊工程系教授的作者，自己做完準備和上課、評量，發現至少要用9種工具和平台。未來教學會產生什麼樣的改變？ 關於這個網站 CW.COM.TW 遠距教學要用到9種線上工具？蘇文鈺：疫情後還想繼續這樣上課｜天下雜誌 【蘇文鈺專欄】爲免新冠肺癌疫情擴散，大學校園莫不摩拳擦掌準備線上教學，但身為資訊工程系教授的作者，自己做完準備和上課、評量，發現至少要用9種工具和平台。未來教學會產生什麼樣的改變？