由馬克斯主義,到Matrix三部曲,再到alphago

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2017-08-20 20:34:34



資本主義有如scarcity嘅催化劑,咁要解決scarcity係咪要革除資本主義體制?
分返開需要同想要,要滿足溫飽等需要,其實資源分配得宜,便可消除scarcity,至於想要方面嘅scarcity,大概係人心嘅問題。

其實現時同你講嘅"所有資源分配都靠權力去分"有咩唔同?現時透過金錢支配資源,唔係有錢即係有權力咩?

講到尾,我諗唔係共產嘅問題,而係權力不對稱嘅問題


有﹐金錢可以累積而權力唔得

資本主義下﹐你有錢可以得到某啲嘢而冇錢得唔到。我可以透過之前唔去洗錢最後一次過去換取一啲更大嘅嘢。

一個例子﹐食A5牛扒。

A5 牛扒可以係一個scarcity嘅例子。產量跟唔上人想鋸扒嘅慾望。所以我唔能夠餐餐3、40 蚊食到牛扒﹐但即使我係社會底層逗緊最低公資都好。我可能平時食頹啲儲吓錢都有辦法食到﹐又或者調節自己既目標食吓中國黃牛。呢個已經係一個資源分配嘅例子。用錢去約束人無窮嘅貪婪。但可以轉吓視覺去北韓﹐電視機係一個scarcity﹐我要擁有一個電視唔係我努力或者節憸就得到。係講究你嘅階級。咁人係冇一刻滿足到自己

但你係啱咗大半嘅﹐資本社會下必然有人搵錢多過人地好多﹐而權力亦都可以攞嚟賺錢﹐佢地根本唔駛節制對物質嘅慾望。呢個係資本主義下唔完美嘅地方。但終究資本主義下我呢啲底層都有機會鋸吓a5 牛扒﹐目前都仲有scarcity下真係算係咁



啱既。資本主義制度係有佢自我修復既能力,不過我始終非常不齒佢用人既劣性去建設世界。佢令人富有,亦都鼓勵左人不擇手段。
你要鋸和牛鋸港女,你先要鋸一班阿公阿婆既棺材本,鋸自己既堅持理想夢想。



不過呢樣野真係好難,我上面講,要過渡去共產,我認為唔係革命,係當物質已經多到令人既感官麻目,人都會覺悟,有個道德既覺醒。所以先會出現上面提到既時代精神。


另一點。

賺到錢嘅本質係你做緊嘅嘢符合社會呢一刻嘅需求﹐所以個社會會獎勵你;錢﹐as a token of gratitude﹐係最常見嘅方式。

呢個模式有兩個問題

一﹐需求係社會入面嘅人定﹐入面本身愈多錢嘅人嘅需求會愈significant。咁會出現好多自私嘅需求。而社會嘅生產力亦會傾向佢地到

二﹐果個需求係當刻嘅。未來嘅需求係冇直接反映出嚟。其實咁樣係ok亦都合理。但必需要有足夠嘅人當刻抱有長遠發展嘅需求


會唔會過份美化咗呢?地溝油當食油賣賺到錢,屯積居奇賺到錢,偷呃拐騙賺到錢,作奸犯科賺到錢


係我用字美化咗。我意思上冇為資本主義辯護。 講起嚟同一個意思可以反轉睇。我有錢啫係我係受到社會嘅認可,而唔駛理我啲錢點嚟

呢個係佢唔完美嘅地方,而我亦都唔會去為之狡辯。

地溝油我可以咁解,我生產地溝油去切合社會對平油嘅需求,我會收到更多tokens因為我用咗個更低成本嘅方法去生產。我屯積居奇係我自己一個特登煲大咗其他人嘅需求從而喺個社會到攞更多嘅tokens.

資本主義係鼓勵你用更有效更低成本嘅方法去生產從並啱啱足夠咁去滿足需求的。個需求可以係夠飽就得,亦可以係好精致嘅食物。但都係你做得愈平係愈受鼓勵的。但呢個時候眾人就有咗對長遠健康嘅需求,所以會有需求並提出有regulations去管制呢啲會害到人健康嘅嘢嘅生產。側面可以睇到點解環境嘅管制成日都俾人拖延俾人無視,因為太長遠嘅嘢好多人係基乎冇呢個需求去做番好的。呢個絕對係一個弱點,如果人本身短視,社會嘅需求亦唔會有遠見得去邊。例子嘅話我地望出窗已經睇到。

所以馬鹿巴講得有道理,我地嘅精神實在太有待改進。

另外偷呃拐騙呢個point真係切得中,特別係偷同拐。但我會去諗,唔理你個token 點嚟唔係佢惡嘅地方,而係佢缺乏咗對善惡嘅判斷。

但我會去講,思考善惡從來都唔係制度、AI 去做嘅嘢,頂盡佢地只係去幫我地去執行。去思考善惡,同思考機器工作嘅意義。只有我地自身先做到,絕不能假手於物。

雖然我同義你嘅論點:要由我地自身先做到,絕不能假手於物
但我想提一個例子:資本主義可以堀起,其實都係因為industrial revolution, 大量嘅機器釋放左限於農地工作嘅農民/奴隸,可以投入工廠進行大量生產,為資本主義、自由市場打下左基石,算唔算係一個機器改變社會形態嘅例子?當然,金融/法律上人類都做左好多改變。咁AI可唔可以做到呢一步?成為各方面改革嘅catalyst?

人面對AI同機械既步步進逼,
人每每後退,唔知會退到係邊到立足?
高地?容立到全部人?全部人都上到去?

好睇人既堅持同意志
2017-08-20 21:58:28

雖然我同義你嘅論點:要由我地自身先做到,絕不能假手於物
但我想提一個例子:資本主義可以堀起,其實都係因為industrial revolution, 大量嘅機器釋放左限於農地工作嘅農民/奴隸,可以投入工廠進行大量生產,為資本主義、自由市場打下左基石,算唔算係一個機器改變社會形態嘅例子?當然,金融/法律上人類都做左好多改變。咁AI可唔可以做到呢一步?成為各方面改革嘅catalyst?


我地終於貼番題

Industrial Revolution 的確加大咗好多生產,但同樣地人口亦都跟住一齊咁爆升。

另外即使有咗工業革命,都只係提供咗一個強大啲動力源,都係需要人去即時去控制同操作。即使去到依家嘅工業生產設備,即使有某程度上嘅自動化,都係唔識去應對錯誤情況。

AI 應用喺工業到理論上係可以跟番個情況即時調整動作甚至除錯。呢一吓好重要,因為同一個操作員喺一間工廠做嘅嘢其實極似。AI 輔助生產下就算工廠都仲係要有人,都唔需要無時無刻MON 住台機。當然,好似TESLA 計劃中啲電池廠,絕對算係一個glimpse 可以睇到呢種變革
2017-08-20 22:01:58



資本主義有如scarcity嘅催化劑,咁要解決scarcity係咪要革除資本主義體制?
分返開需要同想要,要滿足溫飽等需要,其實資源分配得宜,便可消除scarcity,至於想要方面嘅scarcity,大概係人心嘅問題。

其實現時同你講嘅"所有資源分配都靠權力去分"有咩唔同?現時透過金錢支配資源,唔係有錢即係有權力咩?

講到尾,我諗唔係共產嘅問題,而係權力不對稱嘅問題


有﹐金錢可以累積而權力唔得

資本主義下﹐你有錢可以得到某啲嘢而冇錢得唔到。我可以透過之前唔去洗錢最後一次過去換取一啲更大嘅嘢。

一個例子﹐食A5牛扒。

A5 牛扒可以係一個scarcity嘅例子。產量跟唔上人想鋸扒嘅慾望。所以我唔能夠餐餐3、40 蚊食到牛扒﹐但即使我係社會底層逗緊最低公資都好。我可能平時食頹啲儲吓錢都有辦法食到﹐又或者調節自己既目標食吓中國黃牛。呢個已經係一個資源分配嘅例子。用錢去約束人無窮嘅貪婪。但可以轉吓視覺去北韓﹐電視機係一個scarcity﹐我要擁有一個電視唔係我努力或者節憸就得到。係講究你嘅階級。咁人係冇一刻滿足到自己

但你係啱咗大半嘅﹐資本社會下必然有人搵錢多過人地好多﹐而權力亦都可以攞嚟賺錢﹐佢地根本唔駛節制對物質嘅慾望。呢個係資本主義下唔完美嘅地方。但終究資本主義下我呢啲底層都有機會鋸吓a5 牛扒﹐目前都仲有scarcity下真係算係咁



啱既。資本主義制度係有佢自我修復既能力,不過我始終非常不齒佢用人既劣性去建設世界。佢令人富有,亦都鼓勵左人不擇手段。
你要鋸和牛鋸港女,你先要鋸一班阿公阿婆既棺材本,鋸自己既堅持理想夢想。



不過呢樣野真係好難,我上面講,要過渡去共產,我認為唔係革命,係當物質已經多到令人既感官麻目,人都會覺悟,有個道德既覺醒。所以先會出現上面提到既時代精神。


另一點。

賺到錢嘅本質係你做緊嘅嘢符合社會呢一刻嘅需求﹐所以個社會會獎勵你;錢﹐as a token of gratitude﹐係最常見嘅方式。

呢個模式有兩個問題

一﹐需求係社會入面嘅人定﹐入面本身愈多錢嘅人嘅需求會愈significant。咁會出現好多自私嘅需求。而社會嘅生產力亦會傾向佢地到

二﹐果個需求係當刻嘅。未來嘅需求係冇直接反映出嚟。其實咁樣係ok亦都合理。但必需要有足夠嘅人當刻抱有長遠發展嘅需求


會唔會過份美化咗呢?地溝油當食油賣賺到錢,屯積居奇賺到錢,偷呃拐騙賺到錢,作奸犯科賺到錢


係我用字美化咗。我意思上冇為資本主義辯護。 講起嚟同一個意思可以反轉睇。我有錢啫係我係受到社會嘅認可,而唔駛理我啲錢點嚟

呢個係佢唔完美嘅地方,而我亦都唔會去為之狡辯。

地溝油我可以咁解,我生產地溝油去切合社會對平油嘅需求,我會收到更多tokens因為我用咗個更低成本嘅方法去生產。我屯積居奇係我自己一個特登煲大咗其他人嘅需求從而喺個社會到攞更多嘅tokens.

資本主義係鼓勵你用更有效更低成本嘅方法去生產從並啱啱足夠咁去滿足需求的。個需求可以係夠飽就得,亦可以係好精致嘅食物。但都係你做得愈平係愈受鼓勵的。但呢個時候眾人就有咗對長遠健康嘅需求,所以會有需求並提出有regulations去管制呢啲會害到人健康嘅嘢嘅生產。側面可以睇到點解環境嘅管制成日都俾人拖延俾人無視,因為太長遠嘅嘢好多人係基乎冇呢個需求去做番好的。呢個絕對係一個弱點,如果人本身短視,社會嘅需求亦唔會有遠見得去邊。例子嘅話我地望出窗已經睇到。

所以馬鹿巴講得有道理,我地嘅精神實在太有待改進。

另外偷呃拐騙呢個point真係切得中,特別係偷同拐。但我會去諗,唔理你個token 點嚟唔係佢惡嘅地方,而係佢缺乏咗對善惡嘅判斷。

但我會去講,思考善惡從來都唔係制度、AI 去做嘅嘢,頂盡佢地只係去幫我地去執行。去思考善惡,同思考機器工作嘅意義。只有我地自身先做到,絕不能假手於物。

雖然我同義你嘅論點:要由我地自身先做到,絕不能假手於物
但我想提一個例子:資本主義可以堀起,其實都係因為industrial revolution, 大量嘅機器釋放左限於農地工作嘅農民/奴隸,可以投入工廠進行大量生產,為資本主義、自由市場打下左基石,算唔算係一個機器改變社會形態嘅例子?當然,金融/法律上人類都做左好多改變。咁AI可唔可以做到呢一步?成為各方面改革嘅catalyst?

人面對AI同機械既步步進逼,
人每每後退,唔知會退到係邊到立足?
高地?容立到全部人?全部人都上到去?

好睇人既堅持同意志


人係野獸同超人兩個崖中間啲深淵,企咗一條繩索上面,會跌落深淵啲人必然會出現,亦都唔會少。
2017-08-20 22:20:31

雖然我同義你嘅論點:要由我地自身先做到,絕不能假手於物
但我想提一個例子:資本主義可以堀起,其實都係因為industrial revolution, 大量嘅機器釋放左限於農地工作嘅農民/奴隸,可以投入工廠進行大量生產,為資本主義、自由市場打下左基石,算唔算係一個機器改變社會形態嘅例子?當然,金融/法律上人類都做左好多改變。咁AI可唔可以做到呢一步?成為各方面改革嘅catalyst?


我地終於貼番題

Industrial Revolution 的確加大咗好多生產,但同樣地人口亦都跟住一齊咁爆升。

另外即使有咗工業革命,都只係提供咗一個強大啲動力源,都係需要人去即時去控制同操作。即使去到依家嘅工業生產設備,即使有某程度上嘅自動化,都係唔識去應對錯誤情況。

AI 應用喺工業到理論上係可以跟番個情況即時調整動作甚至除錯。呢一吓好重要,因為同一個操作員喺一間工廠做嘅嘢其實極似。AI 輔助生產下就算工廠都仲係要有人,都唔需要無時無刻MON 住台機。當然,好似TESLA 計劃中啲電池廠,絕對算係一個glimpse 可以睇到呢種變革

AI或machine learning
都需要去做training, validation同最尾testing sets,意思係佢地做得好唔好係可以統計出黎
啲researchers都會整一啲universal嘅testing sets,去衡量個AI嘅algorithm有幾勁
當然 個testing set愈complex而個AI嘅accuracy又高嘅話等於個algorithm係well performing
但幾高先叫好呢?80%?90%?
有時如果個decision做錯左 隨時會有好大後果
人可以負法律責任 機器唔會 發明機器個嗰更加有disclaimer
所以一個senior engineer點解人工會高啲
因為佢地嘅簽名好值錢 有咩事佢地可以負責
咁既然我都要請個人翻黎(負責) 就可以唔洗要求用到AI去做啲野貼近90%嘅野

除非AI個accuracy去到100%又另計 當又按邊個標準?Research上嘅test sets?無real application喺industry邊個可以信?但又要多少costs?

所以,我覺得短期內會愈黎愈多科加上cs野(其實cs真係一科好年輕嘅學科) 到第時啲管理層都有cs嘅mindset AI喺industry上先可以得到更多推行同發展

好似講到1999咁
2017-08-21 01:11:34

雖然我同義你嘅論點:要由我地自身先做到,絕不能假手於物
但我想提一個例子:資本主義可以堀起,其實都係因為industrial revolution, 大量嘅機器釋放左限於農地工作嘅農民/奴隸,可以投入工廠進行大量生產,為資本主義、自由市場打下左基石,算唔算係一個機器改變社會形態嘅例子?當然,金融/法律上人類都做左好多改變。咁AI可唔可以做到呢一步?成為各方面改革嘅catalyst?


我地終於貼番題

Industrial Revolution 的確加大咗好多生產,但同樣地人口亦都跟住一齊咁爆升。

另外即使有咗工業革命,都只係提供咗一個強大啲動力源,都係需要人去即時去控制同操作。即使去到依家嘅工業生產設備,即使有某程度上嘅自動化,都係唔識去應對錯誤情況。

AI 應用喺工業到理論上係可以跟番個情況即時調整動作甚至除錯。呢一吓好重要,因為同一個操作員喺一間工廠做嘅嘢其實極似。AI 輔助生產下就算工廠都仲係要有人,都唔需要無時無刻MON 住台機。當然,好似TESLA 計劃中啲電池廠,絕對算係一個glimpse 可以睇到呢種變革

AI或machine learning
都需要去做training, validation同最尾testing sets,意思係佢地做得好唔好係可以統計出黎
啲researchers都會整一啲universal嘅testing sets,去衡量個AI嘅algorithm有幾勁
當然 個testing set愈complex而個AI嘅accuracy又高嘅話等於個algorithm係well performing
但幾高先叫好呢?80%?90%?
有時如果個decision做錯左 隨時會有好大後果
人可以負法律責任 機器唔會 發明機器個嗰更加有disclaimer
所以一個senior engineer點解人工會高啲
因為佢地嘅簽名好值錢 有咩事佢地可以負責
咁既然我都要請個人翻黎(負責) 就可以唔洗要求用到AI去做啲野貼近90%嘅野

除非AI個accuracy去到100%又另計 當又按邊個標準?Research上嘅test sets?無real application喺industry邊個可以信?但又要多少costs?

所以,我覺得短期內會愈黎愈多科加上cs野(其實cs真係一科好年輕嘅學科) 到第時啲管理層都有cs嘅mindset AI喺industry上先可以得到更多推行同發展

好似講到1999咁


唔1999喇﹐ 我明

100% 係一個overtrained咗嘅network

所以先話始終有啲嘢係唔可以假手於物。簽名去定案某啲嘢算係一定要人做番。原因就係你所講嘅嘢。另一例就係即使電腦幫你搵案例甚至suggest埋個case點打都好﹐上庭果個都將會係一個人類。呢個同個電腦有幾勁係無關﹐呢個已經去到係原則問題。
2017-08-21 01:31:01

雖然我同義你嘅論點:要由我地自身先做到,絕不能假手於物
但我想提一個例子:資本主義可以堀起,其實都係因為industrial revolution, 大量嘅機器釋放左限於農地工作嘅農民/奴隸,可以投入工廠進行大量生產,為資本主義、自由市場打下左基石,算唔算係一個機器改變社會形態嘅例子?當然,金融/法律上人類都做左好多改變。咁AI可唔可以做到呢一步?成為各方面改革嘅catalyst?


我地終於貼番題

Industrial Revolution 的確加大咗好多生產,但同樣地人口亦都跟住一齊咁爆升。

另外即使有咗工業革命,都只係提供咗一個強大啲動力源,都係需要人去即時去控制同操作。即使去到依家嘅工業生產設備,即使有某程度上嘅自動化,都係唔識去應對錯誤情況。

AI 應用喺工業到理論上係可以跟番個情況即時調整動作甚至除錯。呢一吓好重要,因為同一個操作員喺一間工廠做嘅嘢其實極似。AI 輔助生產下就算工廠都仲係要有人,都唔需要無時無刻MON 住台機。當然,好似TESLA 計劃中啲電池廠,絕對算係一個glimpse 可以睇到呢種變革

AI或machine learning
都需要去做training, validation同最尾testing sets,意思係佢地做得好唔好係可以統計出黎
啲researchers都會整一啲universal嘅testing sets,去衡量個AI嘅algorithm有幾勁
當然 個testing set愈complex而個AI嘅accuracy又高嘅話等於個algorithm係well performing
但幾高先叫好呢?80%?90%?
有時如果個decision做錯左 隨時會有好大後果
人可以負法律責任 機器唔會 發明機器個嗰更加有disclaimer
所以一個senior engineer點解人工會高啲
因為佢地嘅簽名好值錢 有咩事佢地可以負責
咁既然我都要請個人翻黎(負責) 就可以唔洗要求用到AI去做啲野貼近90%嘅野

除非AI個accuracy去到100%又另計 當又按邊個標準?Research上嘅test sets?無real application喺industry邊個可以信?但又要多少costs?

所以,我覺得短期內會愈黎愈多科加上cs野(其實cs真係一科好年輕嘅學科) 到第時啲管理層都有cs嘅mindset AI喺industry上先可以得到更多推行同發展

好似講到1999咁


唔1999喇﹐ 我明

100% 係一個overtrained咗嘅network

所以先話始終有啲嘢係唔可以假手於物。簽名去定案某啲嘢算係一定要人做番。原因就係你所講嘅嘢。另一例就係即使電腦幫你搵案例甚至suggest埋個case點打都好﹐上庭果個都將會係一個人類。呢個同個電腦有幾勁係無關﹐呢個已經去到係原則問題。


所以,除非法律/金融上有影響力嘅人仕大大力推行改革 唔係莫講話部腦上庭 用部腦幫你打晒個case都唔會個個想用 (可能面子問題/信任問題)
Unless佢地喺讀書時有接觸過AI 嘅basicknowledge(我想講嘅溝cs野去唔同學科)

btw 其實我都唔係識太多 唔係training set accuracy 上升但validation set accuracy不變先係overtrained?
2017-08-21 01:41:46

雖然我同義你嘅論點:要由我地自身先做到,絕不能假手於物
但我想提一個例子:資本主義可以堀起,其實都係因為industrial revolution, 大量嘅機器釋放左限於農地工作嘅農民/奴隸,可以投入工廠進行大量生產,為資本主義、自由市場打下左基石,算唔算係一個機器改變社會形態嘅例子?當然,金融/法律上人類都做左好多改變。咁AI可唔可以做到呢一步?成為各方面改革嘅catalyst?


我地終於貼番題

Industrial Revolution 的確加大咗好多生產,但同樣地人口亦都跟住一齊咁爆升。

另外即使有咗工業革命,都只係提供咗一個強大啲動力源,都係需要人去即時去控制同操作。即使去到依家嘅工業生產設備,即使有某程度上嘅自動化,都係唔識去應對錯誤情況。

AI 應用喺工業到理論上係可以跟番個情況即時調整動作甚至除錯。呢一吓好重要,因為同一個操作員喺一間工廠做嘅嘢其實極似。AI 輔助生產下就算工廠都仲係要有人,都唔需要無時無刻MON 住台機。當然,好似TESLA 計劃中啲電池廠,絕對算係一個glimpse 可以睇到呢種變革

AI或machine learning
都需要去做training, validation同最尾testing sets,意思係佢地做得好唔好係可以統計出黎
啲researchers都會整一啲universal嘅testing sets,去衡量個AI嘅algorithm有幾勁
當然 個testing set愈complex而個AI嘅accuracy又高嘅話等於個algorithm係well performing
但幾高先叫好呢?80%?90%?
有時如果個decision做錯左 隨時會有好大後果
人可以負法律責任 機器唔會 發明機器個嗰更加有disclaimer
所以一個senior engineer點解人工會高啲
因為佢地嘅簽名好值錢 有咩事佢地可以負責
咁既然我都要請個人翻黎(負責) 就可以唔洗要求用到AI去做啲野貼近90%嘅野

除非AI個accuracy去到100%又另計 當又按邊個標準?Research上嘅test sets?無real application喺industry邊個可以信?但又要多少costs?

所以,我覺得短期內會愈黎愈多科加上cs野(其實cs真係一科好年輕嘅學科) 到第時啲管理層都有cs嘅mindset AI喺industry上先可以得到更多推行同發展

好似講到1999咁


唔1999喇﹐ 我明

100% 係一個overtrained咗嘅network

所以先話始終有啲嘢係唔可以假手於物。簽名去定案某啲嘢算係一定要人做番。原因就係你所講嘅嘢。另一例就係即使電腦幫你搵案例甚至suggest埋個case點打都好﹐上庭果個都將會係一個人類。呢個同個電腦有幾勁係無關﹐呢個已經去到係原則問題。


所以,除非法律/金融上有影響力嘅人仕大大力推行改革 唔係莫講話部腦上庭 用部腦幫你打晒個case都唔會個個想用 (可能面子問題/信任問題)
Unless佢地喺讀書時有接觸過AI 嘅basicknowledge(我想講嘅溝cs野去唔同學科)

btw 其實我都唔係識太多 唔係training set accuracy 上升但validation set accuracy不變先係overtrained?


我講嘅意思係即使點樣改革都好﹐上庭打case/最終落一個做定唔做嘅投資決定都會由人去做﹐ai最多會幫你分析到盡/做晒資料搜集suggest 埋應該點做﹐落決定同判定啱定唔啱嘅必然係人類﹐呢樣嘢係適喺所有行業到。

至於咩叫overtrain我都係走馬看花睇過﹐不過你講嘅係啱嘅。
2017-08-21 02:01:32

雖然我同義你嘅論點:要由我地自身先做到,絕不能假手於物
但我想提一個例子:資本主義可以堀起,其實都係因為industrial revolution, 大量嘅機器釋放左限於農地工作嘅農民/奴隸,可以投入工廠進行大量生產,為資本主義、自由市場打下左基石,算唔算係一個機器改變社會形態嘅例子?當然,金融/法律上人類都做左好多改變。咁AI可唔可以做到呢一步?成為各方面改革嘅catalyst?


我地終於貼番題

Industrial Revolution 的確加大咗好多生產,但同樣地人口亦都跟住一齊咁爆升。

另外即使有咗工業革命,都只係提供咗一個強大啲動力源,都係需要人去即時去控制同操作。即使去到依家嘅工業生產設備,即使有某程度上嘅自動化,都係唔識去應對錯誤情況。

AI 應用喺工業到理論上係可以跟番個情況即時調整動作甚至除錯。呢一吓好重要,因為同一個操作員喺一間工廠做嘅嘢其實極似。AI 輔助生產下就算工廠都仲係要有人,都唔需要無時無刻MON 住台機。當然,好似TESLA 計劃中啲電池廠,絕對算係一個glimpse 可以睇到呢種變革

AI或machine learning
都需要去做training, validation同最尾testing sets,意思係佢地做得好唔好係可以統計出黎
啲researchers都會整一啲universal嘅testing sets,去衡量個AI嘅algorithm有幾勁
當然 個testing set愈complex而個AI嘅accuracy又高嘅話等於個algorithm係well performing
但幾高先叫好呢?80%?90%?
有時如果個decision做錯左 隨時會有好大後果
人可以負法律責任 機器唔會 發明機器個嗰更加有disclaimer
所以一個senior engineer點解人工會高啲
因為佢地嘅簽名好值錢 有咩事佢地可以負責
咁既然我都要請個人翻黎(負責) 就可以唔洗要求用到AI去做啲野貼近90%嘅野

除非AI個accuracy去到100%又另計 當又按邊個標準?Research上嘅test sets?無real application喺industry邊個可以信?但又要多少costs?

所以,我覺得短期內會愈黎愈多科加上cs野(其實cs真係一科好年輕嘅學科) 到第時啲管理層都有cs嘅mindset AI喺industry上先可以得到更多推行同發展

好似講到1999咁


唔1999喇﹐ 我明

100% 係一個overtrained咗嘅network

所以先話始終有啲嘢係唔可以假手於物。簽名去定案某啲嘢算係一定要人做番。原因就係你所講嘅嘢。另一例就係即使電腦幫你搵案例甚至suggest埋個case點打都好﹐上庭果個都將會係一個人類。呢個同個電腦有幾勁係無關﹐呢個已經去到係原則問題。


所以,除非法律/金融上有影響力嘅人仕大大力推行改革 唔係莫講話部腦上庭 用部腦幫你打晒個case都唔會個個想用 (可能面子問題/信任問題)
Unless佢地喺讀書時有接觸過AI 嘅basicknowledge(我想講嘅溝cs野去唔同學科)

btw 其實我都唔係識太多 唔係training set accuracy 上升但validation set accuracy不變先係overtrained?


我講嘅意思係即使點樣改革都好﹐上庭打case/最終落一個做定唔做嘅投資決定都會由人去做﹐ai最多會幫你分析到盡/做晒資料搜集suggest 埋應該點做﹐落決定同判定啱定唔啱嘅必然係人類﹐呢樣嘢係適喺所有行業到。

至於咩叫overtrain我都係走馬看花睇過﹐不過你講嘅係啱嘅。

如果係咁嘅話 咁未來嘅體制會係點 通常搜集資料/俾suggestion呢啲野都係下級/新仔做
而家呢啲野已經AI可以代勞

2017-08-21 08:18:19

雖然我同義你嘅論點:要由我地自身先做到,絕不能假手於物
但我想提一個例子:資本主義可以堀起,其實都係因為industrial revolution, 大量嘅機器釋放左限於農地工作嘅農民/奴隸,可以投入工廠進行大量生產,為資本主義、自由市場打下左基石,算唔算係一個機器改變社會形態嘅例子?當然,金融/法律上人類都做左好多改變。咁AI可唔可以做到呢一步?成為各方面改革嘅catalyst?


我地終於貼番題

Industrial Revolution 的確加大咗好多生產,但同樣地人口亦都跟住一齊咁爆升。

另外即使有咗工業革命,都只係提供咗一個強大啲動力源,都係需要人去即時去控制同操作。即使去到依家嘅工業生產設備,即使有某程度上嘅自動化,都係唔識去應對錯誤情況。

AI 應用喺工業到理論上係可以跟番個情況即時調整動作甚至除錯。呢一吓好重要,因為同一個操作員喺一間工廠做嘅嘢其實極似。AI 輔助生產下就算工廠都仲係要有人,都唔需要無時無刻MON 住台機。當然,好似TESLA 計劃中啲電池廠,絕對算係一個glimpse 可以睇到呢種變革

AI或machine learning
都需要去做training, validation同最尾testing sets,意思係佢地做得好唔好係可以統計出黎
啲researchers都會整一啲universal嘅testing sets,去衡量個AI嘅algorithm有幾勁
當然 個testing set愈complex而個AI嘅accuracy又高嘅話等於個algorithm係well performing
但幾高先叫好呢?80%?90%?
有時如果個decision做錯左 隨時會有好大後果
人可以負法律責任 機器唔會 發明機器個嗰更加有disclaimer
所以一個senior engineer點解人工會高啲
因為佢地嘅簽名好值錢 有咩事佢地可以負責
咁既然我都要請個人翻黎(負責) 就可以唔洗要求用到AI去做啲野貼近90%嘅野

除非AI個accuracy去到100%又另計 當又按邊個標準?Research上嘅test sets?無real application喺industry邊個可以信?但又要多少costs?

所以,我覺得短期內會愈黎愈多科加上cs野(其實cs真係一科好年輕嘅學科) 到第時啲管理層都有cs嘅mindset AI喺industry上先可以得到更多推行同發展

好似講到1999咁


唔1999喇﹐ 我明

100% 係一個overtrained咗嘅network

所以先話始終有啲嘢係唔可以假手於物。簽名去定案某啲嘢算係一定要人做番。原因就係你所講嘅嘢。另一例就係即使電腦幫你搵案例甚至suggest埋個case點打都好﹐上庭果個都將會係一個人類。呢個同個電腦有幾勁係無關﹐呢個已經去到係原則問題。


所以,除非法律/金融上有影響力嘅人仕大大力推行改革 唔係莫講話部腦上庭 用部腦幫你打晒個case都唔會個個想用 (可能面子問題/信任問題)
Unless佢地喺讀書時有接觸過AI 嘅basicknowledge(我想講嘅溝cs野去唔同學科)

btw 其實我都唔係識太多 唔係training set accuracy 上升但validation set accuracy不變先係overtrained?


我講嘅意思係即使點樣改革都好﹐上庭打case/最終落一個做定唔做嘅投資決定都會由人去做﹐ai最多會幫你分析到盡/做晒資料搜集suggest 埋應該點做﹐落決定同判定啱定唔啱嘅必然係人類﹐呢樣嘢係適喺所有行業到。

至於咩叫overtrain我都係走馬看花睇過﹐不過你講嘅係啱嘅。

都係,到時分辨人同機械就在於佢地既意義唔同,人就成為左機械既神
2017-08-21 08:27:34

雖然我同義你嘅論點:要由我地自身先做到,絕不能假手於物
但我想提一個例子:資本主義可以堀起,其實都係因為industrial revolution, 大量嘅機器釋放左限於農地工作嘅農民/奴隸,可以投入工廠進行大量生產,為資本主義、自由市場打下左基石,算唔算係一個機器改變社會形態嘅例子?當然,金融/法律上人類都做左好多改變。咁AI可唔可以做到呢一步?成為各方面改革嘅catalyst?


我地終於貼番題

Industrial Revolution 的確加大咗好多生產,但同樣地人口亦都跟住一齊咁爆升。

另外即使有咗工業革命,都只係提供咗一個強大啲動力源,都係需要人去即時去控制同操作。即使去到依家嘅工業生產設備,即使有某程度上嘅自動化,都係唔識去應對錯誤情況。

AI 應用喺工業到理論上係可以跟番個情況即時調整動作甚至除錯。呢一吓好重要,因為同一個操作員喺一間工廠做嘅嘢其實極似。AI 輔助生產下就算工廠都仲係要有人,都唔需要無時無刻MON 住台機。當然,好似TESLA 計劃中啲電池廠,絕對算係一個glimpse 可以睇到呢種變革

AI或machine learning
都需要去做training, validation同最尾testing sets,意思係佢地做得好唔好係可以統計出黎
啲researchers都會整一啲universal嘅testing sets,去衡量個AI嘅algorithm有幾勁
當然 個testing set愈complex而個AI嘅accuracy又高嘅話等於個algorithm係well performing
但幾高先叫好呢?80%?90%?
有時如果個decision做錯左 隨時會有好大後果
人可以負法律責任 機器唔會 發明機器個嗰更加有disclaimer
所以一個senior engineer點解人工會高啲
因為佢地嘅簽名好值錢 有咩事佢地可以負責
咁既然我都要請個人翻黎(負責) 就可以唔洗要求用到AI去做啲野貼近90%嘅野

除非AI個accuracy去到100%又另計 當又按邊個標準?Research上嘅test sets?無real application喺industry邊個可以信?但又要多少costs?

所以,我覺得短期內會愈黎愈多科加上cs野(其實cs真係一科好年輕嘅學科) 到第時啲管理層都有cs嘅mindset AI喺industry上先可以得到更多推行同發展

好似講到1999咁


唔1999喇﹐ 我明

100% 係一個overtrained咗嘅network

所以先話始終有啲嘢係唔可以假手於物。簽名去定案某啲嘢算係一定要人做番。原因就係你所講嘅嘢。另一例就係即使電腦幫你搵案例甚至suggest埋個case點打都好﹐上庭果個都將會係一個人類。呢個同個電腦有幾勁係無關﹐呢個已經去到係原則問題。


所以,除非法律/金融上有影響力嘅人仕大大力推行改革 唔係莫講話部腦上庭 用部腦幫你打晒個case都唔會個個想用 (可能面子問題/信任問題)
Unless佢地喺讀書時有接觸過AI 嘅basicknowledge(我想講嘅溝cs野去唔同學科)

btw 其實我都唔係識太多 唔係training set accuracy 上升但validation set accuracy不變先係overtrained?


我講嘅意思係即使點樣改革都好﹐上庭打case/最終落一個做定唔做嘅投資決定都會由人去做﹐ai最多會幫你分析到盡/做晒資料搜集suggest 埋應該點做﹐落決定同判定啱定唔啱嘅必然係人類﹐呢樣嘢係適喺所有行業到。

至於咩叫overtrain我都係走馬看花睇過﹐不過你講嘅係啱嘅。

如果係咁嘅話 咁未來嘅體制會係點 通常搜集資料/俾suggestion呢啲野都係下級/新仔做
而家呢啲野已經AI可以代勞



大部份人一入職係去做依家類似MT嘅工作可能會係呢波產業革命嘅目的地。但我見依家有唔少人喺社會入面都只係當自己係工具﹐係冇果份意志喺到。

其實我兩樣嘢都只係識表皮﹐好多字l都係靠邏輯補完

btw深陷喺其中一邊其實都會變得偏頗﹐身邊真係有呢啲例子

2017-08-21 09:24:55

2017-08-21 10:20:33


我地終於貼番題

Industrial Revolution 的確加大咗好多生產,但同樣地人口亦都跟住一齊咁爆升。

另外即使有咗工業革命,都只係提供咗一個強大啲動力源,都係需要人去即時去控制同操作。即使去到依家嘅工業生產設備,即使有某程度上嘅自動化,都係唔識去應對錯誤情況。

AI 應用喺工業到理論上係可以跟番個情況即時調整動作甚至除錯。呢一吓好重要,因為同一個操作員喺一間工廠做嘅嘢其實極似。AI 輔助生產下就算工廠都仲係要有人,都唔需要無時無刻MON 住台機。當然,好似TESLA 計劃中啲電池廠,絕對算係一個glimpse 可以睇到呢種變革

AI或machine learning
都需要去做training, validation同最尾testing sets,意思係佢地做得好唔好係可以統計出黎
啲researchers都會整一啲universal嘅testing sets,去衡量個AI嘅algorithm有幾勁
當然 個testing set愈complex而個AI嘅accuracy又高嘅話等於個algorithm係well performing
但幾高先叫好呢?80%?90%?
有時如果個decision做錯左 隨時會有好大後果
人可以負法律責任 機器唔會 發明機器個嗰更加有disclaimer
所以一個senior engineer點解人工會高啲
因為佢地嘅簽名好值錢 有咩事佢地可以負責
咁既然我都要請個人翻黎(負責) 就可以唔洗要求用到AI去做啲野貼近90%嘅野

除非AI個accuracy去到100%又另計 當又按邊個標準?Research上嘅test sets?無real application喺industry邊個可以信?但又要多少costs?

所以,我覺得短期內會愈黎愈多科加上cs野(其實cs真係一科好年輕嘅學科) 到第時啲管理層都有cs嘅mindset AI喺industry上先可以得到更多推行同發展

好似講到1999咁


唔1999喇﹐ 我明

100% 係一個overtrained咗嘅network

所以先話始終有啲嘢係唔可以假手於物。簽名去定案某啲嘢算係一定要人做番。原因就係你所講嘅嘢。另一例就係即使電腦幫你搵案例甚至suggest埋個case點打都好﹐上庭果個都將會係一個人類。呢個同個電腦有幾勁係無關﹐呢個已經去到係原則問題。


所以,除非法律/金融上有影響力嘅人仕大大力推行改革 唔係莫講話部腦上庭 用部腦幫你打晒個case都唔會個個想用 (可能面子問題/信任問題)
Unless佢地喺讀書時有接觸過AI 嘅basicknowledge(我想講嘅溝cs野去唔同學科)

btw 其實我都唔係識太多 唔係training set accuracy 上升但validation set accuracy不變先係overtrained?


我講嘅意思係即使點樣改革都好﹐上庭打case/最終落一個做定唔做嘅投資決定都會由人去做﹐ai最多會幫你分析到盡/做晒資料搜集suggest 埋應該點做﹐落決定同判定啱定唔啱嘅必然係人類﹐呢樣嘢係適喺所有行業到。

至於咩叫overtrain我都係走馬看花睇過﹐不過你講嘅係啱嘅。

如果係咁嘅話 咁未來嘅體制會係點 通常搜集資料/俾suggestion呢啲野都係下級/新仔做
而家呢啲野已經AI可以代勞



大部份人一入職係去做依家類似MT嘅工作可能會係呢波產業革命嘅目的地。但我見依家有唔少人喺社會入面都只係當自己係工具﹐係冇果份意志喺到。

其實我兩樣嘢都只係識表皮﹐好多字l都係靠邏輯補完

btw深陷喺其中一邊其實都會變得偏頗﹐身邊真係有呢啲例子


同時地,有意志渴望真正自由既人都愈來愈多。

好希望多d人行呢個方向
2017-08-21 11:22:06


我地終於貼番題

Industrial Revolution 的確加大咗好多生產,但同樣地人口亦都跟住一齊咁爆升。

另外即使有咗工業革命,都只係提供咗一個強大啲動力源,都係需要人去即時去控制同操作。即使去到依家嘅工業生產設備,即使有某程度上嘅自動化,都係唔識去應對錯誤情況。

AI 應用喺工業到理論上係可以跟番個情況即時調整動作甚至除錯。呢一吓好重要,因為同一個操作員喺一間工廠做嘅嘢其實極似。AI 輔助生產下就算工廠都仲係要有人,都唔需要無時無刻MON 住台機。當然,好似TESLA 計劃中啲電池廠,絕對算係一個glimpse 可以睇到呢種變革

AI或machine learning
都需要去做training, validation同最尾testing sets,意思係佢地做得好唔好係可以統計出黎
啲researchers都會整一啲universal嘅testing sets,去衡量個AI嘅algorithm有幾勁
當然 個testing set愈complex而個AI嘅accuracy又高嘅話等於個algorithm係well performing
但幾高先叫好呢?80%?90%?
有時如果個decision做錯左 隨時會有好大後果
人可以負法律責任 機器唔會 發明機器個嗰更加有disclaimer
所以一個senior engineer點解人工會高啲
因為佢地嘅簽名好值錢 有咩事佢地可以負責
咁既然我都要請個人翻黎(負責) 就可以唔洗要求用到AI去做啲野貼近90%嘅野

除非AI個accuracy去到100%又另計 當又按邊個標準?Research上嘅test sets?無real application喺industry邊個可以信?但又要多少costs?

所以,我覺得短期內會愈黎愈多科加上cs野(其實cs真係一科好年輕嘅學科) 到第時啲管理層都有cs嘅mindset AI喺industry上先可以得到更多推行同發展

好似講到1999咁


唔1999喇﹐ 我明

100% 係一個overtrained咗嘅network

所以先話始終有啲嘢係唔可以假手於物。簽名去定案某啲嘢算係一定要人做番。原因就係你所講嘅嘢。另一例就係即使電腦幫你搵案例甚至suggest埋個case點打都好﹐上庭果個都將會係一個人類。呢個同個電腦有幾勁係無關﹐呢個已經去到係原則問題。


所以,除非法律/金融上有影響力嘅人仕大大力推行改革 唔係莫講話部腦上庭 用部腦幫你打晒個case都唔會個個想用 (可能面子問題/信任問題)
Unless佢地喺讀書時有接觸過AI 嘅basicknowledge(我想講嘅溝cs野去唔同學科)

btw 其實我都唔係識太多 唔係training set accuracy 上升但validation set accuracy不變先係overtrained?


我講嘅意思係即使點樣改革都好﹐上庭打case/最終落一個做定唔做嘅投資決定都會由人去做﹐ai最多會幫你分析到盡/做晒資料搜集suggest 埋應該點做﹐落決定同判定啱定唔啱嘅必然係人類﹐呢樣嘢係適喺所有行業到。

至於咩叫overtrain我都係走馬看花睇過﹐不過你講嘅係啱嘅。

如果係咁嘅話 咁未來嘅體制會係點 通常搜集資料/俾suggestion呢啲野都係下級/新仔做
而家呢啲野已經AI可以代勞



大部份人一入職係去做依家類似MT嘅工作可能會係呢波產業革命嘅目的地。但我見依家有唔少人喺社會入面都只係當自己係工具﹐係冇果份意志喺到。

其實我兩樣嘢都只係識表皮﹐好多字l都係靠邏輯補完

btw深陷喺其中一邊其實都會變得偏頗﹐身邊真係有呢啲例子


同時地,有意志渴望真正自由既人都愈來愈多。

好希望多d人行呢個方向


我諗係因為文化/歷史問題
e.g. 喺美國 好明顯見到Declaration of Independence中所講嘅價值 好似liberty equity對佢地spirit/法律/culture嘅影響

喺香港我地未經歷過啲好深刻嘅歷史事件 好難引起強烈嘅反思 暫時趨勢都只係抄西方/日韓 但抗中國文化 但其實抄同學係兩回事 前者照板煮碗 只知其然 不知其所以然 後者抄完有自己嘅想法做extension

好似日本 其實一直抄左唔少中國西方野 但可以融合落自己文化到 當然 佢地都經歷過一啲時期係俾西方文化壓制住(類似個社會非常崇洋) 但後尾都醒覺左開始驅逐西人+提倡翻自己本土文化

希望香港會開始多啲識得抄加學 唔係好難會反思到去渴望自由呢啲野
2017-08-21 13:11:04


我地終於貼番題

Industrial Revolution 的確加大咗好多生產,但同樣地人口亦都跟住一齊咁爆升。

另外即使有咗工業革命,都只係提供咗一個強大啲動力源,都係需要人去即時去控制同操作。即使去到依家嘅工業生產設備,即使有某程度上嘅自動化,都係唔識去應對錯誤情況。

AI 應用喺工業到理論上係可以跟番個情況即時調整動作甚至除錯。呢一吓好重要,因為同一個操作員喺一間工廠做嘅嘢其實極似。AI 輔助生產下就算工廠都仲係要有人,都唔需要無時無刻MON 住台機。當然,好似TESLA 計劃中啲電池廠,絕對算係一個glimpse 可以睇到呢種變革

AI或machine learning
都需要去做training, validation同最尾testing sets,意思係佢地做得好唔好係可以統計出黎
啲researchers都會整一啲universal嘅testing sets,去衡量個AI嘅algorithm有幾勁
當然 個testing set愈complex而個AI嘅accuracy又高嘅話等於個algorithm係well performing
但幾高先叫好呢?80%?90%?
有時如果個decision做錯左 隨時會有好大後果
人可以負法律責任 機器唔會 發明機器個嗰更加有disclaimer
所以一個senior engineer點解人工會高啲
因為佢地嘅簽名好值錢 有咩事佢地可以負責
咁既然我都要請個人翻黎(負責) 就可以唔洗要求用到AI去做啲野貼近90%嘅野

除非AI個accuracy去到100%又另計 當又按邊個標準?Research上嘅test sets?無real application喺industry邊個可以信?但又要多少costs?

所以,我覺得短期內會愈黎愈多科加上cs野(其實cs真係一科好年輕嘅學科) 到第時啲管理層都有cs嘅mindset AI喺industry上先可以得到更多推行同發展

好似講到1999咁


唔1999喇﹐ 我明

100% 係一個overtrained咗嘅network

所以先話始終有啲嘢係唔可以假手於物。簽名去定案某啲嘢算係一定要人做番。原因就係你所講嘅嘢。另一例就係即使電腦幫你搵案例甚至suggest埋個case點打都好﹐上庭果個都將會係一個人類。呢個同個電腦有幾勁係無關﹐呢個已經去到係原則問題。


所以,除非法律/金融上有影響力嘅人仕大大力推行改革 唔係莫講話部腦上庭 用部腦幫你打晒個case都唔會個個想用 (可能面子問題/信任問題)
Unless佢地喺讀書時有接觸過AI 嘅basicknowledge(我想講嘅溝cs野去唔同學科)

btw 其實我都唔係識太多 唔係training set accuracy 上升但validation set accuracy不變先係overtrained?


我講嘅意思係即使點樣改革都好﹐上庭打case/最終落一個做定唔做嘅投資決定都會由人去做﹐ai最多會幫你分析到盡/做晒資料搜集suggest 埋應該點做﹐落決定同判定啱定唔啱嘅必然係人類﹐呢樣嘢係適喺所有行業到。

至於咩叫overtrain我都係走馬看花睇過﹐不過你講嘅係啱嘅。

如果係咁嘅話 咁未來嘅體制會係點 通常搜集資料/俾suggestion呢啲野都係下級/新仔做
而家呢啲野已經AI可以代勞



大部份人一入職係去做依家類似MT嘅工作可能會係呢波產業革命嘅目的地。但我見依家有唔少人喺社會入面都只係當自己係工具﹐係冇果份意志喺到。

其實我兩樣嘢都只係識表皮﹐好多字l都係靠邏輯補完

btw深陷喺其中一邊其實都會變得偏頗﹐身邊真係有呢啲例子


同時地,有意志渴望真正自由既人都愈來愈多。

好希望多d人行呢個方向


其實依家所謂廢青都係行緊呢個思想
2017-08-21 14:04:36
馬克斯主義其實係近乎完美

佢同蘇聯仲有中國所謂既共產主義又好大差別

馬克斯並唔係支持完全共產 人係可以憑自己既勞動多少而得到相應既收獲

而且馬克斯主義係建基於資本主義社會走到最盡頭 科技及生產力已經達到好高水平 先可以有資格轉型為共產主義 而唔係一開波就共產
2017-08-21 14:15:07
馬克斯主義其實係近乎完美

佢同蘇聯仲有中國所謂既共產主義又好大差別

馬克斯並唔係支持完全共產 人係可以憑自己既勞動多少而得到相應既收獲

而且馬克斯主義係建基於資本主義社會走到最盡頭 科技及生產力已經達到好高水平 先可以有資格轉型為共產主義 而唔係一開波就共產


馬克斯認為資本主義係奴役既制度,有錢人可以控制同搾壓窮人既生存空間,而馬克斯主張既係基本生存必需品既共產(e.g. 衣食住行),即係冇人會需要為生存而被人奴役同控制,你仍然可以付出更多獲得只屬於自己既奢侈品,但唔會有人因為冇必要既奢侈品而拼命求存
2017-08-21 14:39:23
馬克斯主義其實係近乎完美

佢同蘇聯仲有中國所謂既共產主義又好大差別

馬克斯並唔係支持完全共產 人係可以憑自己既勞動多少而得到相應既收獲

而且馬克斯主義係建基於資本主義社會走到最盡頭 科技及生產力已經達到好高水平 先可以有資格轉型為共產主義 而唔係一開波就共產


馬克斯認為資本主義係奴役既制度,有錢人可以控制同搾壓窮人既生存空間,而馬克斯主張既係基本生存必需品既共產(e.g. 衣食住行),即係冇人會需要為生存而被人奴役同控制,你仍然可以付出更多獲得只屬於自己既奢侈品,但唔會有人因為冇必要既奢侈品而拼命求存

咁世界係唔係零和遊戲呢?如果有部份人想追求奢侈品就會令到其他人嘅必需品被剝取 點先定到條界線可以爭取幾多?
2017-08-21 19:25:01
引用
引用
引用

其實都唔係d咁遙不可及既事。

中國(暫且稱呢個自稱千古一系既地方叫中國),一路都比人話過份早熟,係因為中國好早已經統一左,漢朝既統一,令唐宋時期已經有個和平統一既局面,所以係藝術方面發展到一個前無古人 後無來者既地步,我咁講一d都唔過份,詩詞歌賦琴棋書畫樣樣都有個非常全面既發展,同出左一大堆一大堆名人,李白杜甫就真係唔洗講,白居易,柳宗元,歐陽修,蘇軾,都好有成就。你就知以當時中國既世界觀黎講,唐人宋人戰後和平統一,人應該做既事係應該係充足資源下發展藝術、工藝、哲學。
雖然,宋既積弱其中一個原因係佢過份重文輕武,到左後尾比金人蒙古人打到無還手。但係,我認為"人地有武器"唔係"我地都要有武器"既原因。
如果放到去一個世界整體黎講,人類有武器只係為左打人類,而唔係打外星生物。而我所講中國係唐宋時期行既方向啱,咁點解會比人收皮,我認為正正就係因為佢太早熟。
當其他地方都仲係蠻荒人,動刀槍,唐人宋人已經出口成文,想用文化去教化蠻人,最後只係好諷刺地失敗左。


另外又有追開加利巴打個"日本近代史"個post
[url]【廣東話講近代日本史】邊個話歷史就係悶:江戶時代至二戰帝國興替〔2〕 https://lihkg.com/thread/349476/page/1?ref=ios - 分享自 LIHKG 討論區[/url]
知道日本大和民族係相當遲熟既國家,佢既戰國時代係中國既明清時期



不過,我認為日本都有出現好似我係前文提到,因和平而帶來文化、藝術、哲學、道德既普遍昇華。
因為日本既戰國較接近近代,和平時代發展出既道德同藝術哲學都有好濃厚既武士精神,核心思想係由唐朝傳入既儒學,仁、義、忠。
後來又點樣收皮?

中國同日本都係一樣,就係比西方既殖民文化打橫切入。睇到中國同日本既歷史有時都幾心嗡,都唔係自己有d咩大問題,仲做得幾好,問題係西方文化既霸道,或者叫做少部分人將自己既自私、私欲,放左係呢個世界入面,其他人都要承受個惡果
2017-08-21 19:50:41
馬克斯主義其實係近乎完美

佢同蘇聯仲有中國所謂既共產主義又好大差別

馬克斯並唔係支持完全共產 人係可以憑自己既勞動多少而得到相應既收獲

而且馬克斯主義係建基於資本主義社會走到最盡頭 科技及生產力已經達到好高水平 先可以有資格轉型為共產主義 而唔係一開波就共產



係一個唔錯嘅資料 同我地之前嘅討論亦都align到﹐但marx有冇提及佢嘅共產主義下資源應該點分配?
2017-08-21 20:48:49
lm
2017-08-21 21:19:33
馬克斯主義其實係近乎完美

佢同蘇聯仲有中國所謂既共產主義又好大差別

馬克斯並唔係支持完全共產 人係可以憑自己既勞動多少而得到相應既收獲

而且馬克斯主義係建基於資本主義社會走到最盡頭 科技及生產力已經達到好高水平 先可以有資格轉型為共產主義 而唔係一開波就共產



係一個唔錯嘅資料 同我地之前嘅討論亦都align到﹐但marx有冇提及佢嘅共產主義下資源應該點分配?



大家去到赤貧再重新分配
2017-08-21 22:43:06
馬克斯主義其實係近乎完美

佢同蘇聯仲有中國所謂既共產主義又好大差別

馬克斯並唔係支持完全共產 人係可以憑自己既勞動多少而得到相應既收獲

而且馬克斯主義係建基於資本主義社會走到最盡頭 科技及生產力已經達到好高水平 先可以有資格轉型為共產主義 而唔係一開波就共產



係一個唔錯嘅資料 同我地之前嘅討論亦都align到﹐但marx有冇提及佢嘅共產主義下資源應該點分配?



大家去到赤貧再重新分配


冇錯 依個係馬克斯主義最為人垢病既地方

佢冇一個好好既方法講述如何由資本主義社會改變成共產社會 於是佢提出重新分配既講法 但係事實上有錢人不可能接受如此做法 意味著社會好有可能需要經過分裂同鬥爭先可以轉變到 亦可以話係秩序上既破壞性重組
2017-08-21 23:50:54
馬克斯主義其實係近乎完美

佢同蘇聯仲有中國所謂既共產主義又好大差別

馬克斯並唔係支持完全共產 人係可以憑自己既勞動多少而得到相應既收獲

而且馬克斯主義係建基於資本主義社會走到最盡頭 科技及生產力已經達到好高水平 先可以有資格轉型為共產主義 而唔係一開波就共產



係一個唔錯嘅資料 同我地之前嘅討論亦都align到﹐但marx有冇提及佢嘅共產主義下資源應該點分配?



大家去到赤貧再重新分配


冇錯 依個係馬克斯主義最為人垢病既地方

佢冇一個好好既方法講述如何由資本主義社會改變成共產社會 於是佢提出重新分配既講法 但係事實上有錢人不可能接受如此做法 意味著社會好有可能需要經過分裂同鬥爭先可以轉變到 亦可以話係秩序上既破壞性重組



呢個過程要死好多人先做到,所以佢嘅理論冇可能work
2017-08-22 00:43:44
馬克斯主義其實係近乎完美

佢同蘇聯仲有中國所謂既共產主義又好大差別

馬克斯並唔係支持完全共產 人係可以憑自己既勞動多少而得到相應既收獲

而且馬克斯主義係建基於資本主義社會走到最盡頭 科技及生產力已經達到好高水平 先可以有資格轉型為共產主義 而唔係一開波就共產



係一個唔錯嘅資料 同我地之前嘅討論亦都align到﹐但marx有冇提及佢嘅共產主義下資源應該點分配?



大家去到赤貧再重新分配


冇錯 依個係馬克斯主義最為人垢病既地方

佢冇一個好好既方法講述如何由資本主義社會改變成共產社會 於是佢提出重新分配既講法 但係事實上有錢人不可能接受如此做法 意味著社會好有可能需要經過分裂同鬥爭先可以轉變到 亦可以話係秩序上既破壞性重組


方法我地其實喺呢個post開始有提到
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