Assortative mating is the origin of income inequality

門當户對(assortative mating)是造成 貧富不均的最重要原因之一? 前幾天的紐約時報指出 ，這可能是貧富不均 的最長久, 也是最不可能解決的問題。 假如50年前的婚姻配對形態和今天一樣的話，貧富不均的指數(Gini coefficient) 可以由0.43降成0.34。 50年前銀行家要找銀行家配偶，醫生要找醫生配偶，律師要找律師配偶，有實際上的 困難。 門當戶對的比例增加，所造成的影響是，教育小孩的資源的差距增加。 當然第二代在以後工作上的 收入差距也會增加。 這殘酷的社會貧富不均的現象擴大，勢必無法避免。 即使是國家的社會福利制度改善，也無法抗衡門當戶對所造成的影響。 追根究底這還是教育資源的分配差距增加，也許均一教育的這個方向， 是唯一 有可能和門當戶對相抗衡的大方向。 http://www.nytimes.com/2015/12/27/upshot/marriages-of-power-couples-reinforce-income-inequality.html

Battle royal in elite high-achieving schools

Battle royal in elite high-achieving school districts roots in Palo Alto, CA and Newton, MA. Now, it is West Windsor-Plainsboro NJ as in the New York Times two days ago. An obvious mindset divide manifests itself along the racial lines between white parents and Asian parents. WW-P school district in which my two sons attended for 13 years has accounted for 65% Asian American students. A recent reform advocated by school district superintendent with the goal to relieve the students' stress has faced a fierce resistance from most of the Asian parents. White parents prefer a more relaxed learning atmosphere without worrying about futuristic job or internship bias against their children. In the same breath, Asian parents ask for stellar academic performances from their children to counter-balance the perceived bias expected in their children's future career. No ending in this ethnic divide. http://www.nytimes.com/2015/12/26/nyregion/reforms-to-ease-students-stress-divide-a-new-jersey-school-district.html

You may not reap what you sow

加拿大現在也開始感受到跟台灣同樣的問題: 人才外流. 10年前在多倫多的 Canadian Institute for Advanced Research (cifar) 在加拿大政府的強力支持下，展開了當時很冷門的神經網路人工智慧的研究。 直到三年前矽谷驚覺deep learning的重要, 開始了一連串的神經網路人工智慧的人才獵奪。當時的三位"加拿大黑手黨", Geoffrey Hinton ( 兩年前開始主持Google的AI部門), Yann Lecun ( 兩年前開始主持臉書的AI部門), Yoshua Bengio ( 六個月前宣佈將和 IBM的Watson計畫合作)， 現在都在為美國效力. 此外兩位在加拿大長期任教的 神經網路人工智慧的泰斗，Nando De Freitas ( 現在主持 Google的 AI 臭鼬鼠獨立科技重地的 DeepMind), Ruslan Salakhutdinov ( 現在主持Carnegie Mellon machine-learning部門) 也不再為加拿大效力了。 加拿大政府先知先覺地大量投資在 人工智慧的研究，但是後續 的研究環境和鼓勵創業的環境沒有規劃好，現在人才全被美國搶走了。 http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-12-17/google-raids-threaten-canada-s-lead-in-artificial-intelligence

Tracking of Santa

60年前聖誕夜，一個小孩子嘗試利用Sears的聯絡聖誕老公公的廣告中的電話號碼，結果竟然電話直通北美防衛司令部 (NORAD) 的最高機密的紅色警戒電話，接電話的上校很鎮定地答應那個小孩子，會告訴他聖誕老公公 當晚的行蹤。 從此以後每年的聖誕夜，北美防衛司令部都會24小時連續追蹤聖誕老公公的行蹤 ( 今年是禮拜四美國東部時間清晨兩點到禮拜五清晨)。 兩年前聖誕夜，全世界有兩千萬人在追蹤聖誕老公公的行蹤

Apple being lured by vocational skill and education in China

Just finished watching CBS "60 Minutes" with two episodes dedicated to Apple's products' meticulousness, tax avoidance and manufacturing in China. One assertion claimed by CEO Tim Cook is that Apple shifts basically all the manufacturing jobs to China is not because of low wage in China. Rather, it is because China emphasizes on the training of vocational skills and focuses substantially on educational system. Skill and education rather than low wage in China? Probably just the half-truth. However, the powerhouse of tight-knit manufacturing ecosystem and relentless efficiency in China is surely formidable.   http://www.cbsnews.com/news/60-minutes-apple-tim-cook-charlie-rose/

disruptive innovation to threaten doctors' jobs

兩個月前華爾街日報的一篇報導，使得一家現值90億美金，我也經常注意的公司 Theranos 陷入風暴. 12年前，一個從小自學中文的史丹佛大學二年級的天才少女 Elizabeth Holmes創立了這家公司. 這家公司的目標是用手指的一兩滴血, 就能夠代替好幾筒血才能完成的血液測試，最終的目標是每一個人都可以買他們簡單又便宜的儀器，不需要經過醫生，就能自己在家裡作血液的檢驗，也因此能夠早期知道自己有什麼毛病。 華爾街日報 宣稱他們的測試過程不夠透明，而且數據可能有假，但是Theranos反駁他們的結果都有送到FDA檢驗，而且Thersnos還是有很多知名的財金和科技的重量級人物，一直相信這家公司的革命性的創造能力。 Theranos的網站清楚的公佈他們全部血液測試的價格，這跟美國的Quest 和 LabCorp 兩家主流的血液測試公司的價格比起來，簡直是低的"不像話"。 我一直在想，假如一般民眾在家裡可以用手指的一滴血就能做很多的血液測試， 上傳血液測試結果，然後再上網和 IBM 的Watson Health 人工智慧做醫療諮詢，那豈不是很多的家庭醫師和一般門診的醫師職業就會受到很大的威脅?   http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-12-10/can-theranos-ceo-elizabeth-holmes-fend-off-her-critics-

Neural network to play Mario Brother

很有趣的一段YouTube影片, 教 Mario Brother 電動遊戲在24小時之內, 如何用人工智慧的 Neural Network 來學習如何翻山越嶺, 即使剛開始的時候，人工智慧對怎麼使用 遥控器的八個按鍵都不知道。 人工智慧的Neural Network (所謂的deep learning) 不需要任何人教, 不需要有任何基本的常識，在幾小時之內，就自動演化成了玩 Mario Brother 電動遊戲的專家了.    
https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44

The winners are ... a book seller and a car seller

Legacy space heavyweights, Boeing and Lockheed-Martin and Arianespace, are being left behind a low-key book seller (Jeff Bezos of Blue Origin) and an exhibitionist car seller (Elon Musk of SpaceX). Perfect examples of disruptive innovation.   http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-11-24/jeff-bezos-vs-elon-musk-a-thrilling-new-space-race

top oncologist

IBM Watson, after being taught by top-of-the-world oncologists in Sloan Kettering Cancer Center and combing through more than 12M medical articles and several hundred medical text books, can probably self-claim the top oncologist in this world. Following picture is one of the screens in Watson Health when doctor tried to diagnose patient's cancer treatment plan through consultation with Watson.  

Automated essay scoring

前幾天方大哥希望我能搜尋一下美國大型的考試，有多少使用 電腦人工智慧來評分寫作的成績。下面是我發現的結果 (至2013年10月): 1) 研究所入學考試(包括GRE revised General Test, TOFEL iBT, Graduate Management Admission Test, Pearson Test of English) 2) 專業執照考試 (Uniform Certified Public Accountant Examination) 3) 大學分發考試(包括 ACT COMPASS, College Board ACCUPLACER) 4) 各州獨自辦理的學生能力甄試(如 Wyoming Direct Writing Assessment) 如果你有興趣的話，也可以到下列免費的網站，https://www.paperrater.com/free_paper_grader， 體驗一下電腦對你的英文寫作，給多少的成績 和電腦對你的英文寫作給什麼回饋的意見。
寫作用電腦人工智慧來評分，有正反兩極的意見。但像MOOC有成千上萬的學生, 用人工來評分寫作, 工程太浩大也太貴. EdX 在2013年就開始用他們自己發展的 EASE and DISCERN 人工智慧來評分寫作. 人工智慧是否適合對重要考試的寫作來評分, 還有很大的爭論. 但我相信因為電腦評分的回饋速度很快，所以應該還蠻適合學生反覆地從事基礎寫作的訓練。