Academic, a back burner in holistic consideration

哈佛大學的入學許可，考慮下面5個因素，"academic,” “extracurricular,” “athletic,” “personal” and “overall.”

假如純粹考慮 academic, 亞裔學生應有 43%入學率， 如果將哈佛列為優先的運動員和父母是校友的因素考慮進去， 亞裔學生入學率降為31%，將 "extracurricular" 和 "personal" 考慮進去，亞裔學生降為 26%。把 "demographic" 考慮進去，亞裔學生入學率降為 18%.

昨天在 Boston 的聯邦法庭訴訟辯論中，哈佛堅稱並沒有 bias (雖然哈佛在 2013年的內部機密調查文件中顯示有 bias). 實際上，這是全部 長春藤大學的入學趨勢。academic 不再是入學唯一的考慮因素。

我認為校園多元化是好現象，現在社會存在的 meritocratic aristocracy 不一定是正面的。

哈佛入學考慮的個人特性包括 ”positive personality,” kindness, courage and being “widely respected” 如何考慮這些個人特性，那是每個學校的 ”機密”

前幾天，芝加哥大學成為美國著名大學，第一個在學生的申請文件中，不要求 ACT 或 SAT 的成績, 只要求有一個兩分鐘的 video presentation.

因為美國大學入學申請，很重視學生的個性，所以教授寫推薦信要注意一些詞句。有一篇文章也提到 "But many of the people writing the recommendations may not know that there are particular phrases admissions officers are looking for, as opposed to simply attesting to a students’ good citizenship and hard work. That can put the students at a disadvantage."

https://www.nytimes.com/2018/06/15/us/harvard-asian-enrollment-applicants.html

garbled article from AI

預測 20年後，人工智慧可以寫 幾乎大部分的暢銷書， 但是以今天人工智慧的水準來寫文章，實際上只是用 pattern recognition 的方式 來寫文章。 這一期的經濟學人雜誌，有一個很有趣的報導。 假如大量餵經濟學人的科技文章給人工智慧學習， 人工智慧到底能自己寫出什麼文章? 看到這一期雜誌的毫無修飾的 人工智慧自己寫的科技文章， 真是啼笑皆非，文法全對，但內容亂七八糟， 不知所云。
https://www.economist.com/news/science-and-technology/21732805-weve-got-few-years-left-least-how-soon-will-computers-replace-economists

Taiwan's nauseating air pollution emanates from China?

American Jubilee - The Judgement Day

現在貧富不均的情形已經比一九三零年代要嚴重，每次貧富不均太嚴重的時候，已經無法用 經濟方式來解決，只好用政治方式來解決： 窮人大翻身，所有債務一筆勾銷。 歷史上已經發生多次( 美國就發生三次)， 但也造成了立即的金融大危機， 因為所有的儲蓄在一夕之間可能掉一半以上， 來支付窮人無法償還的債務。 這個預測雖然危言聳聽但卻出自於 2006年 正確預測 在2007年發生的 金融大危機的 Porter Stansberry.

https://orders.cloudsna.com/chain?cid=MKT342135&eid=MKT343314&step=start&hpmv=2&mp_distinct_id=15fe0c0730e902-0fbe84f63a7cc4-3a3e5e06-140000-15fe0c0730f879#AST74018

who is to blame the Taiwan air pollution

12/10/2017 早上7點和 12/11/2017 早上7點由中國大陸吹來的風向完全不一樣 (from https://ready.arl.noaa.gov/hypub-bin/trajsrc.pl)   , 不知道來自中國的空污怎麼算的?    

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016041201630294X

Personalized learning

最近和方大哥討論到 個人化的學習，方大哥希望我把我自己對個人化學習的心得寫出來。 我大學學的是機械，在 MIT 的碩士跟博士學位是材料工程，minor 是控制工程, 工作經驗絕大部分是積體電路設計。 我的自主學習從大學才開始有一點領會，真正的自主學習，主要還是來美國以後，才有比較深切的感覺。

自主學習，平常主要還是來自於強烈的學習企圖心，我從機械轉材料，是因為當年在機械系時，材料科學是唯一的幾乎被當掉的科目。 從材料轉積體電路設計是因為，沒有綠卡的身份，材料專長很難找事情，但積體電路設計專長就比較容易。 當然這種跨領域的自主學習，需要長時間，而且要有強烈的意志力。 我運氣不錯，當兵的時候在家裡附近的 206 兵工廠，所以有至少1年半的時間，可以廣泛地閱讀有關材料的書。 材料轉積體電路設計比較辛苦，因為除了照顧繁重的材料系課業外，還要抽時間到電機系旁聽， 以及閱讀有關電路設計的書。 但是當年強烈的企圖心， 還是克服了這些自主學習的困難。

自主學習, 我一直認為有兩個途徑， 一個為考試，一個為領悟。 兩個自主學習的方法，不完全一樣。 為考試的自主學習，必須非常注重細節，要不然考試的時候，寫不出所以然。 為領悟的自主學習，一定要著重長期觀念的培養，要不然幹嘛浪費時間來自主學習，又不考試。 我在工作上遇到的問題，幾乎都是在長期觀念的框架下，然後再花時間去了解些微的相關細節，這樣才能真正解決問題。 也就是我對自主學習的認知是，不注重細節，考試很難拿高分。 但是不注重長期觀念的培養，很難完全解決工作上實際的問題。 每一個人的時間有限，魚與熊掌不可兼得， 這完全取決於時間的應用以及有多少的學習意志力。

自主學習的觀念培養，可能有點抽象，我舉一個例子。 前幾天跟方大哥提到，我在國二化學的時候，根本不知道莫耳到底是什麼東西，只知道是跟一個很奇怪的數目字 (6.022E23) 有關係, 但這個 ”莫宰羊” 完全不會影響到我考試的分數。考完試後，這個莫耳就在我腦中漸漸的消逝，因為它只是一個無關緊要的數目字而已。 前幾天因緣際會看到 莫耳這個字，決定上網查一下， 了解為什麼這世界上會存在這個 6.022E23 ”無厘頭”的數字時， 重新溫習了原子的基本結構(因為莫耳跟這個有關) 以及更深切了解愛因斯坦方程式，E=mc**2( 莫耳也跟這個有關), 甚至莫耳還可以連結到普朗克常數和波茲曼常數， 扯得更遠一點，甚至還可連結到，現在人工智慧非常普偏的所謂 cross entropy。了解這些對考試成績沒什麼用，但是對長期觀念的培養以及 跨領域的銜接，應該是非常有助益。

我當年在機械系流體力學的一些重要觀念的培養，對我後來自學電機系電磁波 Maxwell 方程式的了解，非常有幫助。 但假如只是注重些微細節，流體力學和電磁波就只是兩個毫無關係的領域。後來在材料系的博士論文，也是藉助著一個看起來似乎完全沒有任何關係的熱傳導觀念， 才能解決我在研究技術上的困難。

自主學習還有一個很重要的一點，當你花 1個小時了解這個科目時 ，還是要花一點時間，把你的觀念寫下來。這絕對會幫助你的了解，而且一邊寫一邊整理你的觀念， 會很有成果。永遠抱著一個想法，假如我一年以後再回來看這個部分時，我只要看我寫的東西，就可以在 1分鐘之內了解這個科目。 當我第二次看到時，平常都會再修正我第一次寫的資料，讓修正後的觀念變得更有直覺性的反應。 第三次看到時，當然就會修正的更完整，因為經驗增加了， 所以有可能 同樣的觀念可以用在不同的領域， 這就會產生一加一大於二的效果。 當然，如何保存而且可搜尋這些經年累月的個人”觀念資料”，那又是另外一項的自學技能了。

還有一點，假如要把自主學習發揮得淋漓盡致的話，英文要加強。 我舉一個例子，上次回台灣的時候，我手機的 SIM card 相容性有問題，所以我到台灣大哥大門市部求助。 兩個技術員操作我的手機15分鐘，甚至上網去查資料，仍然解決不了不能上網的問題。 我不甘心，回家以後上網去查資料，15分鐘之後，我解決問題了，還回去教他們。 這中間唯一的差異是，我用英文查資料，他們用中文查資料，我查的範圍當然會更廣。 自主學習除了時間的妥善運用，學習意志力的加強以外，英文也是另外一個重要因素。

naked in a goldfish bowl

美國現在對有性侵害未成年小孩前科的護照 加以註記，"The bearer was convicted of a sex offense against a minor". 這和中國大陸對嫖客的護照加註 "淫蟲" 有異曲同工的嚇阻作用. 不知道這在台灣會不會違反個資法?  http://www.nj.com/mercer/index.ssf/2017/11/megans_law_sex_offender_notification_cause_rolls_o.html