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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。根据题主的问题描述，洋洋洒洒写了以下几点，希望有用。&br&&ul&&li&30秒训练&/li&&/ul&麦肯锡30秒电梯理论，讲的是一次麦肯锡在电梯中偶遇某重要人物，想让其投资自己的项目，但从进入电梯到出电梯就短短的30秒，对方说：你能在30秒内讲清楚这个项目是做什么的么，结果麦肯锡没能讲出来，因此就失掉了一笔生意。&br&这件事就是要求，在表达的时候，&b&直奔主题，结果导向&/b&。三纸无驴是万万要不得的。所以训练的时候可以刻意让自己&u&在尽量短的时间里把一件事情的梗骨讲出来，如果有时间在讲肉&/u&。&br&&br&&ul&&li&找自己的漏洞&/li&&/ul&在社交场合作为信息的发出者和接受者完全是两个不同的角色。有些事情你觉得你说的很清楚了，但实际上信息的接受者却很模糊。因为我们不能在生活中同时扮演两个角色，所以自己练习是一个很不错的办法。主要是：&br&&u&&b&短时间内接受信息，短时间内输出&/b&&/u&&u&，输出的时候用录音记录。对比，找出其中的问题。&/u&&br&如果做经常靠说话工作，经常向同时老板或其他人演讲（口头表达的一种），也可给自己录像，讲完后再看一遍录像，去看自己的讲话细节，&br&&ol&&li&有没有把事情讲完整，&br&&/li&&li&有没有把事情的重点突出出来，&br&&/li&&li&有没有在关键环节与信息接受者互动。&br&&/li&&li&当然自己的肢体动作是否合适，&br&&/li&&li&神态与感情是否与所讲的内容一样起伏等&/li&&/ol&当然，会后，可以的话，找你自己开会时的组员，听听他们的对这次会议的感觉，或许对题主也很有帮助。&br&&br&&ul&&li&表达前强化自己的思路&/li&&/ul&比如十分钟后，你要参见一个会议，且作为主讲人。那么这时候就不要一直想着，如果讲不好怎么办。要做的就是迅速理清几个问题 : &u&我要讲什么？向谁讲？主线有什么情节，哪个地方需要详细点，哪些是需要强调的等。&/u&&br&理清楚之后，可以&b&做一个简单的思维导图辅助自己。如果没有条件，一定要提前在脑海里自己先过一遍，强化表达的思路。&/b&&br&&br&&br&&ul&&li&主动和陌生人打招呼或说话&/li&&/ul&主要考虑到题主有怯场，怯场是因为做的少，&b&主动去与身边的人打招呼或认识，慢慢让自己变得开朗性格外向，善于社交&/b&，这对怯场会好很多。&br&&br&以上，希望有所帮助。
根据题主的问题描述，洋洋洒洒写了以下几点，希望有用。 30秒训练麦肯锡30秒电梯理论，讲的是一次麦肯锡在电梯中偶遇某重要人物，想让其投资自己的项目，但从进入电梯到出电梯就短短的30秒，对方说：你能在30秒内讲清楚这个项目是做什么的么，结果麦肯锡没…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/3244edc5bcd2f868d5d8_b.jpg& data-rawwidth=&865& data-rawheight=&577& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&865& data-original=&https://pic2.zhimg.com/3244edc5bcd2f868d5d8_r.jpg&&&/figure&&p&“阿里巴巴正在建设数据中台，统一处理集团近千PB数据，每天被扫描的数据量相当于2千万部高清电影。目前对外服务千万商家与其它生态伙伴，对内服务上万名小二，2015年双十一当天平台调用超过75亿次。”&/p&&figure&&img src=&http://pic1.zhimg.com/3244edc5bcd2f868d5d8_b.png& data-rawwidth=&865& data-rawheight=&577& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&865& data-original=&http://pic1.zhimg.com/3244edc5bcd2f868d5d8_r.png&&&/figure&&p&阿里巴巴高级技术专家 罗金鹏&/p&&p&4月20日， UBDC全域大数据峰会·2016上，阿里巴巴公共数据平台负责人罗金鹏首次对外披露了在阿里中台战略下，如何推动数据中台落地的个中细节。&/p&&p&据悉，中台战略是阿里巴巴于2015年底首次提出。作为阿里中台战略的核心之一——数据中台旨在对内提供数据基础建设和统一的数据服务，对外提供服务商家的数据产品。&/p&&p&OneData是阿里数据中台的核心，罗金鹏介绍，OneData体系建立的集团数据公共层，从设计、开发、部署和使用上保障了数据口径的规范和统一，实现数据资产全链路管理，提供标准数据输出。&/p&&p&统一数据标准是一项非常复杂的工作，譬如，针对UV这一相同的指标，在统一之前阿里内部竟然有10多种数据定义。据介绍，OneData数据公共层总共对30000多个数据指标进行了口径的规范和统一，梳理后缩减为3000余个。&/p&&p&尽管工程浩大，但是此举却为阿里带来了显著的收效。借助于OneData平台实时数据分析能力，在2015年双11当天，淘宝搜索排序中引入实时数据影响因子，实现增收数十亿元，罗金鹏表示。&/p&&p&在DT时代，数据暴增对存储计算成本带来很大的挑战。据罗金鹏介绍在没有建设统一的数据公共层时，阿里内部服务器需求量会在5年之后达到现在的100倍之多。而经过数据公共层的统一建设，5年后的服务器需求量相对会节约90%。&/p&&p&此外，阿里基于数据中台孵化了一个内部名叫“GProfile”全域用户档案的标签服务。“GProfile”根据用户行为，打上不同的标签，再推荐与买家消费能力和喜好匹配的商品。基于此每个用户在手机淘宝上搜索“连衣裙”，每个人看到的搜索结果都是不一样。&/p&&p&千人千面的个性化服务背后的数据基础就是“GProfile”。据罗金鹏的介绍，目前标签有300多种，如此多的标签，都是为了更精准地定位用户，从而实现更好的用户体验与精准营销。&/p&&p&除对内挖掘数据的价值，用技术驱动和创新内部的业务，阿里数据同时也将数据能力通过产品对外服务。而这一产品即是“生意参谋”，为商家提供多维度的数据服务，帮助商家通过数据分析来进行商业决策。&/p&&p&罗金鹏告诉记者，生意参谋可以用数据化来贯穿到企业管理的整体链路中，包括了，品类管理数据化、营销数据化、品牌数据化以及服务数据化。&/p&&p&据悉到目前为止，生意参谋已经为千万商家服务，月成交额30万元以上的商家中，逾90%在使用生意参谋；月成交金额100万元以上的商家中，逾90%每月登录生意参谋天次达20次以上。&/p&&p&在DT时代，数据已经成为推动商业发展的新能源，而数据中台的建设成为新能源能否在阿里巴巴生态中发挥价值的关键。&/p&
“阿里巴巴正在建设数据中台，统一处理集团近千PB数据，每天被扫描的数据量相当于2千万部高清电影。目前对外服务千万商家与其它生态伙伴，对内服务上万名小二，2015年双十一当天平台调用超过75亿次。”阿里巴巴高级技术专家 罗金鹏4月20日， UBDC全域大数据…
&p&除了画原型图外，产品经理所具备的其实都是挺基础的能力。&/p&&p&比如：定义优先级能力、跨部门沟通能力、用户需求提炼能力、项目管理能力等等，&/p&&p&这些东西其实都是各个职位必须的，所以很难讲会被淘汰。&/p&&p&但是由于产品层面的创新会越来越少，所以产品经理的角色我觉得会更多向：&/p&&p&用户运营、商业分析这两个方向转。&/p&&p&至于五年以后，我还是挺看好 AR 平台的兴起的，&/p&&p&到那个时候大概会出现，空间体验型产品经理吧。&/p&
除了画原型图外，产品经理所具备的其实都是挺基础的能力。比如：定义优先级能力、跨部门沟通能力、用户需求提炼能力、项目管理能力等等，这些东西其实都是各个职位必须的，所以很难讲会被淘汰。但是由于产品层面的创新会越来越少，所以产品经理的角色我觉得…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-9b638aeac035f61bd0ce_b.jpg& data-rawwidth=&1185& data-rawheight=&660& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1185& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-9b638aeac035f61bd0ce_r.jpg&&&/figure&&p&以机器学习为代表的人工智能技术是当下最为热门的技术研究方向之一，其被认为对经济、社会、科学等都会有颠覆性的重大影响。近日，英国皇家学会（Royal Society）发布了一份题为《机器学习：能通过样本进行学习的计算机的力量与希望（Machine learning: the power and promise of computers that learn by example）》的专题报告，对机器学习进行了较为全面的概述，其中涉及到机器学习的基本概念、发展历程、应用、创造价值的方式和研究前沿等。值得一提的是，该报告的参与团队阵容非常强大，其中包括 Uber 的首席科学家 Zoubin Ghahramani 教授、Google DeepMind 的联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 博士和亚马逊机器学习主管 Neil Lawrence 教授等，以下为参与名单：&/p&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-8382cada580148affc540a8cf21836a2_b.jpg& data-rawwidth=&765& data-rawheight=&677& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&765& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-8382cada580148affc540a8cf21836a2_r.jpg&&&/figure&&p&据信，英国皇家学会是全世界历史最悠久、而又唯一从未中断过的科学学会，在国际上享有盛誉。在事实上发挥着英国国家科学院的作用（英国没有国家科学院）。其一贯宗旨是支持和推动英国及国际间自然科学和应用科学的发展，倡导以科学成果造福全人类。其网址首页上载明了学会的三大职能，1、英国国家科学院；2、科学学术团体；3、科学研究与交流的资助机构。艾萨克·牛顿、伯特兰·罗素、亚当·斯密等许多著名科学家都曾是该学会的成员，目前在世的著名成员还包括斯蒂芬·霍金和杨振宁等。&/p&&br&&p&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//royalsociety.org/%7E/media/policy/projects/machine-learning/publications/machine-learning-report.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&报告地址&/a&&/p&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-1f60ac4fe8f913fbbbba_b.jpg& data-rawwidth=&1029& data-rawheight=&579& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1029& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-1f60ac4fe8f913fbbbba_r.jpg&&&/figure&&p&什么能够推动科技巨头 Google，Amazon 以及 Uber 在机器学习技术上的前进，并且最终为它们自己领域平台的引擎注入更多的动力呢？毫无疑问，是数据，这些公司追求对数据访问的权利，很多很多的数据！&/p&&br&&p&这些公司正在推动社会对公共资助数据的免费且自由的访问，敦促这种类型的数据可被持续「默认开放」，并且以一种支持「更广泛研究」的形式实现结构化。毕竟，在存在大量的公共资助的信息的情况下，为什么还要去花钱购买数据呢？&/p&&br&&p&这个机器学习技术进步的期望清单上的其他项目还包括：数据的新型开放标准 (包括元数据)；在道德上可能具有最广泛的认可的研究设计；以及一个重新思考「许可」概念的明确期望来充当良好数据管理的核心，以使得支持数据访问的通道更加流畅，使得数据拥有者在人工智能时代更加「适应目标」。&/p&&br&&p&以上这些建议来自皇家学会（也就是英国国家科学院）4 月 24 日发表的长达 125 页的报告《机器学习：计算机的力量与希望》, 其作者呼吁营造一个可以让机器学习技术走向繁荣的环境，以解放备受争议的生产力，进一步发展经济。尽管这里还有一个亟待解答的问题：谁会随着越来越多数据放弃珍贵的洞见而最终受益。（虽然技术最强大的机器学习部署平台的三个巨头支持同一个一个答案。）&/p&&br&&p&&strong&争夺公开的数据&/strong&&/p&&br&&p&题为《机器学习：计算机的力量与希望》的报告是皇家学会机器学习工作组的工作，其 15 名成员包括目前正在大规模部署机器学习的三家公司的员工： Google DeepMind 的创始人兼首席执行官 Demis Hassabis，DeepMind 的研究科学家 Yee Whye T 亚马逊机器学习总监 Neil L 以及现任 Uber 首席科学家 Zoubin Ghahramani。&/p&&br&&p&报告的主要议题集中在对于一些问题的担忧上，但讨论结束于对于长远方向前瞻性研究的鼓励，这符合一份严谨科学报告的特质——尽管其中对有关问题的担忧程度是不容忽视的。&/p&&br&&p&报告赞扬了英国在提高公共部门数据可获取性方面取得的「良好进展」，敦促人们朝着「政府开放的机器学习数据新浪潮」做「持续努力」，以增强公共部门数据的可用性，并呼吁政府探索能够促进新型开放标准数据安全、快速交付的方式，这些标准反映了机器驱动的分析方法的需求。&/p&&br&&p&但是，早期的「战略数据集的价值」的参考资料在报告中进一步被详细地展开了，因为研究者们认识到早日获得这些有价值的公共资金数据可能会锁定商业优势。（虽然你不会在整篇报告中发现任何一处「垄断」字样）。&/p&&br&&p&「意识到一些公共部门的数据的价值是很有必要的。尽管让此类数据公开化会带来益处，但是考虑如何分配利益是很重要的，」作者写道，「那些具备访问权限的人能够获得「先行者优先反馈」的优势，这是很重要的。当有这样的价值时，战略性地管理重要数据集或数据源将会变得越来越有必要」。&/p&&br&&p&报告中没有这样的「先行者优先反馈优势」的例子，但在现实世界中，这样的情况已经数不胜数，DeepMind 与 NHS 就有医疗数据访问的合作伙伴关系。尤其是当看到 Google 的一些子公司与伦敦皇家自由 NHS 信托基金会达成的原始数据共享协议 存在争议——因为它们在没有病人知情或同意的情况下得到了接触信息的许可，并且在启动时将其作为启动应用程序。DeepMind 正在 NHS 的数据基础上开展一个雄心勃勃的计划，试图构建一个病人数据 API 来代理第三方应用程序制造商去访问 NHS 数据。同样也是相关，但未被提及的是：原始的 DeepMind-Royal 免费数据共享协议仍在英国数据保护监督机构的调查之下。&/p&&br&&p&与目前的情况相反，《机器学习》报告十分重视 NHS 的数据的价值——将其描述为「英国重要的数据资产之一」——然后才将第三方访问英国公民医疗记录的概念作为「个人隐私 vs 公共利益」的情况。报告提出发展「适当受控的获取机制」以解决它 引起的这种「不平衡情况」（再一次，其并未提到 DeepMind 已经设定了自主任务以开发受控访问机制）&/p&&br&&p&他们写到：「如果这种平衡问题得到解决，并且出现适当的开发受控访问机制，则 NHS 数据的潜力巨大，其可以提升 NHS 的功能并改善医疗保健服务。」&/p&&br&&p&然而，我们不并知晓将价值巨大的医疗保健数据从政府资助的 NHS 中分离，谁会在经济上受益。即使常识告诉你，Google 或者 DeepMind 相信，这是一桩有利可图的生意，他们可以免费获得数百万 NHS 患者的健康数据，且这将赋予他们先发优势，包括通过控制访问基础结构将自己纳入医疗保健服务体系的机会。&/p&&br&&p&在该报告的一份总结中，工作组的另一个成员，Amadeus Capital Partners 的联合创始人 Hermann Hauser 激动地讨论了利用机器学习技术的企业潜在的变革机会。他表示：「机器学习在商业中的应用还有很大的发展空间，它将会是帮助组织利用他们自己以及其它数据的重要工具。为了实现这些潜在的巨大经济效益，企业需要获得不同层面下的正确技能。」&/p&&br&&p&「经济效益（economic benefits）」一词至少在这里被提到了。但投资者存在的理由就是要实现最后的退出。机器学习公司轻易的退出则向参与 AI 人才战争的科技巨头们输送了大量的效益。2014 年，Google 以超过 5 亿美元收购 DeepMind 仅仅是一个例子。所以投资者有其搜寻不太严格的公共部门数据治理制度的方法——如果一个 AI 创业公司赌卖给一个科技巨头，而非自发壮大，那么它们仍然可以获得收益。&/p&&br&&p&康奈尔科技技术法律和政策研究员 Julia Powles 对于大量企业以公共部门数据泄露为前提从中获利的想法表示遗憾。「小公司可以利用他们的数据的想法只是一个谣言，」她曾对 Tech Crunch 表示：「只有真正的巨头才能从中获利。」&/p&&br&&p&&strong&影响转移&/strong&&/p&&br&&p&显然，该报告的另一部分花了相当的时间关注技能——讨论了政府如何鼓励「机器学习从业人员的发展通道」，包括敦促政府将机器学习作为博士学位的优先领域，并为 1,000 个额外的博士（或更多）提供短期资助。对于那些掌握大部分资金，想要吸引这些拥有巨大价值的人员的科技巨头来说，机器学习博士当然是其雇佣的首要选择对象。因此，如果公共部门资助这些额外的博士学位，那么 Google 等科技巨头将首先从顶级学术层面的增长获得收益。&/p&&br&&p&考虑到人工智能对工作的潜在影响，技能讨论（其中包括调整学校课程以涵盖未来五年的机器学习知识）稍后将在报告的另一部分重新得到评估。本次报告不可避免地会得出机器学习至少会发生「变革」的结论——而且可能导致大量劳动力的就业前景发生影响转移，作者也认为这种变化可能会增加社会不平等。&/p&&br&&p&所有这一切根本上打破了一些人乐观的设想，即「每个人」都能够适应以机器学习为驱动的未来，因为你不会为不存在的工作学习某种技能……在报告作者的眼中，人工智能的发展将产生巨大的财富和就业不对等，而且还引入了一个集体责任的全新理念（零所有权制度，zero ownership）。&/p&&br&&p&「机器学习及其对就业产生的可能重要的后果所积累的潜在利益需要得到积极的管理，」作者写到。「如果缺少这种管理工作，机器学习的好处或许就只能覆盖到少数人，而使另一些人落后，或使他们由于社会地位变化而处于不利地位。&/p&&br&&p&「虽然目前尚不清楚就业市场可能会变成什么样，但如今需要思考的是，社会如何才能确保机器学习使用量的进一步增加，不会助长不平等以及某些群体的不满。如何才能让所有人都享受到机器学习的好处，是所有人都在面临的重大挑战。」&/p&&br&&p&最后，该报告呼吁「急迫地思考」其描述为「未来十年所需的政策尺度，以确保机器学习红利……以使英国社会的所有成员受益。」如前所述，政策制定者和监管机构需要逐步开始构建框架并确定规则，从而确保机器学习技术在公共部门的资产被评估以前都没有机会将其剥离（更不用说该技术使得未来公民无法支付那些花式服务的费用，这些服务是通过用公立数据免费进行训练的机器学习模型所驱动的，它们之后还会被卖回给用户）。&/p&&br&&p&但是说得婉转些，该报告所建议的 10 年时长的框架似乎并无诚意。例如，由于大量的 NHS 敏感数据已经从公共部门流入到了世界上最市场资本化的公司（Alphabet /谷歌/ DeepMind）的手中，从而似乎会有更多的短期问题等待决策者来解决——而不是将其搁置 10 年左右的时间。事实上，议员们一直在敦促有关人工智能问题的行动，比如算法责任。&/p&&br&&p&&strong&认知与道德&/strong&&/p&&br&&p&考虑到一个可能会损害人们的隐私并影响其工作风险的技术是十分不得人心的——不难想象，公众舆论对于该报告的作者们来说是一个需要考虑的方面。英国皇家学院对该报告进行了一次有关机器学习的民意调查，并宣称发现英国人对其褒贬不一。问题显然包括「人格解体，或是机器学习系统取代宝贵的人类经验；机器学习对就业的潜在影响；机器学习系统造成伤害的可能性，例如自动驾驶汽车事故；以及机器学习系统对选择的限制，比如将消费者引导至特定的产品和服务上。」&/p&&br&&p&「公众的持续信任将是实现机器学习所期许的承诺的关键，而随着该领域的发展，机器学习研究人员、从业者和公众之间的继续参与将会变得非常重要，」他们补充说。&/p&&br&&p&该报告指出，大规模的机器学习研究项目应该包括「公共参与活动」方面的资金。所以至少在短期内，可以做一些公关/市场营销类型的工作来承接「自动化的社会效益。」他们还呼吁将伦理道德归入研究生课程的一部分，从而机器学习研究人员就可以感受到「其工作在更广泛的社会意义上所拥有的强大基础。」这是一个及时的提醒，因为大部分已被部署的（以及商业应用的）机器学习技术可能已经被那些缺少如此强大的伦理基础的开发者所改造并实施了。&/p&&br&&p&该报告总结称：「社会需要认真思考机器学习的好处如何才能使全社会成员受益」。换个说法也即机器学习可能会——以全社会为代价——使财富和权力被集中在少数强大的公司和个人手中。无论以何种方式，这其中都有许多引人深思的事情。&/p&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-5e267bb2ba8bbe43dd8c3e491d3d5199_b.jpg& data-rawwidth=&670& data-rawheight=&315& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&670& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-5e267bb2ba8bbe43dd8c3e491d3d5199_r.jpg&&&/figure&&p&&strong&报告目录&/strong&&/p&&br&&p&执行摘要&/p&&p&推荐&/p&&br&&p&章节一：机器学习&/p&&br&&ul&&li&&p&1.1 从数据中学习的系统&/p&&/li&&li&&p&1.2 皇家学会的机器学习项目&/p&&/li&&li&&p&1.3 什么是机器学习&/p&&/li&&li&&p&1.4 日常生活中的机器学习&/p&&/li&&li&&p&1.5 机器学习、统计、数据科学、机器人和人工智能&/p&&/li&&li&&p&1.6 机器学习的发源与演变&/p&&/li&&li&&p&1.7 机器学习中的典型问题&/p&&/li&&/ul&&br&&p&章节二：机器学习的新兴应用&/p&&br&&ul&&li&&p&2.1 在公共与私人部门中潜在的近期应用&/p&&/li&&li&&p&2.2 研究中的机器学习&/p&&/li&&li&&p&2.3 增加英国对机器学习的吸收能力&/p&&/li&&/ul&&br&&p&章节三：从数据中提取价值&/p&&br&&ul&&li&&p&3.1 机器学习帮助从大数据中提取价值&/p&&/li&&li&&p&3.2 创造支持机器学习的数据环境&/p&&/li&&li&&p&3.3 扩展开放数据的生命周期需要开放的标准&/p&&/li&&li&&p&3.4 开放数据技术性替代：模拟与合成类数据&/p&&/li&&/ul&&br&&p&章节四：从机器学习创造价值&/p&&br&&ul&&li&&p&4.1 人力资本，在各个层次上构建技能&/p&&/li&&li&&p&4.2 机器学习和产业战略&/p&&/li&&/ul&&br&&p&章节五：社会中的机器学习&/p&&br&&ul&&li&&p&5.1 机器学习和公众&/p&&/li&&li&&p&5.2 与机器学习应用有关的社会问题&/p&&/li&&li&&p&5.3 管理数据使用对机器学习的含义&/p&&/li&&li&&p&5.4 机器学习与未来的工作&/p&&/li&&/ul&&br&&p&章节六：机器学习研究的新浪潮&/p&&br&&ul&&li&&p&6.1 社会中的机器学习：主要的科学与技术挑战&/p&&/li&&li&&p&6.2 可解释且透明&/p&&/li&&li&&p&6.3 核实且稳健&/p&&/li&&li&&p&6.4 隐私与敏感数据&/p&&/li&&li&&p&6.5 处理真实数据：公平且完善的分析渠道&/p&&/li&&li&&p&6.6 因果关系&/p&&/li&&li&&p&6.7 人机交互&/p&&/li&&li&&p&6.8 安全与控制&/p&&/li&&li&&p&6.9 支持机器学习研究的新浪潮&/p&&/li&&/ul&&br&&p&附加／术语／附录&/p&&p&机器学习中的典型问题&/p&&p&术语&/p&&p&附录&/p&&br&&p&&strong&执行摘要&/strong&&/p&&br&&p&机器学习是人工智能的一个分支，能让计算机直接从样本、数据和经验中进行学习。通过让计算机智能地完成特定任务，机器学习系统能通过学习数据执行复杂的流程，而不是提前编程规则。&/p&&br&&p&近年来，我们看到了机器学习的惊人发展，有能力完成各种应用。数据可用性的增加使得机器学习系统能在大型的样本池上进行训练，计算处理能力的增加支撑了这些系统的分析能力。在此领域内，算法的进步也赋予了机器学习更强大的能力。这些进步带来的结果就是，几年前还低于人类能力的系统，如今在特定任务上已经超过了人类水平。&/p&&br&&p&如今，许多人每天都会和基于机器学习的系统进行交互，例如社交媒体中使用的图像识别系统；虚拟助手使用的语音识别系统；在线零售商使用的推荐系统。随着该领域的进一步发展，机器学习展现出了能够支持大多领域转型、发展的潜力，带来的社会与经济机遇是巨大的。在医疗领域，机器学习正在创造能够帮助医生进行高效、准确诊断的系统；在交通领域，它支持了自动驾驶的开发，助力让现有交通网络更高效。对公共服务而言，它有潜力进行更高效的目标定位，以及零售服务的目标定位。在科学领域，机器学习正在帮助研究人员理解大量的数据，提供对生物学、物理学、医疗和社会科学等学科的新洞见。&/p&&br&&p&英国在历史上曾是机器学习的领头军。从早期的思想者，到近期在商业上的成功，英国做出了人工智能研究中的卓越贡献，从而帮助了机器学习进来的发展。这些在研究与发展中的优势，意味着英国可在未来机器学习的发展中占据领导地位。确保机器学习安全与快速发展的最佳环境，将成为增强英国经济增长、福利、安全以及解锁「大数据」价值的重中之重。在关键领域中的行动，比如建立数据场景图、构建技能、支持商业、发展研究，都能帮助创造这样的环境。&/p&&br&&p&机器学习近期的成功很大一部分归因于一些领域的数据爆炸，例如图像或语音识别。这些数据提供了大量的样本，机器学习可使用它们改进自己的表现。作为回报，通过先进的数据分析提取有价值的信息，机器学习能帮助获得从所谓的「大数据」中期望的社会与经济收益。开发机器学习的这一功能，需要经得起检验的数据环境，基于开放的标准和框架或行为，来保证各个部门的数据可用性。&/p&&br&&p&随着机器学习系统在某些领域变得越来越普及与重要，我们需要有三种技能。首先，随着与机器学习的日常互动成为大多数人的常态，对数据和机器学习系统的了解与使用成为所有人群年龄段和背景所需要的重要工具。在学校介绍机器学习的关键概念有助于保障这一点。其次，为了确保各个领域和职业有能力以一种对它们有用的方式使用吸收和使用机器学习，我们需要新的机制来使用户或实践者获得足够的信息。第三，我们需要进一步的支持来让人们获得机器学习的高级技能。&/p&&br&&p&现如今市场对于高级技能人才的需求已经十分高了，而该领域的专家也受到大力追捧，因此企业需要额外的资源来增加人才库。随着机器学习、人工智能和机器人的发展，大力构建数字化读写能力和高级用户的坚定步伐将有助于英国在就业方面的可能变化。&/p&&br&&p&因为产业进一步吸收机器学习的潜在利润越来越大，这种技术的经济效用可以在帮助英国解决生产力差距上发挥核心作用。各行各业的企业需要获得适当的支持以了解数据和机器学习对其运营的价值。为了满足工业界对机器学习的需求，英国需要利用其在这一领域的实力和相对国际竞争优势支持一个活跃的机器学习产研界。英国的创业环境已经在机器学习方面培养了一些备受瞩目的成功案例，英国应该进一步考虑如何最大限度地发挥这一领域创业活动的价值。&/p&&br&&p&皇家学会对这一点进行了研究以了解市民对机器学习的看法。虽然大多数人没有意识到这一术语，但他们确实知道该技术的一些应用程序。公众并没有一个共同的观点，无论是态度还是积极态度，其都是根据机器学习的使用情况而不同。随着该领域的进一步发展，机器学习与公众的互动将是非常重要的。&/p&&br&&p&机器学习应用可以在特定任务上实现良好的表现。在许多案例中，人类都可以使用机器学习来增强自己的能力。尽管机器学习的发展很显然将会改变就业，但预测其实际的发生方式却并不简单，现有的研究也都给出了各自不同的预测。尽管机器学习有望给英国的经济带来新的业务或领域，但其颠覆性的影响也将给社会带来挑战以及关于其社会后果的质疑。其中一些挑战涉及到数据的新兴使用方式将重塑隐私和许可的传统概念，而其它一些挑战还涉及到人们与机器的交互方式。我们需要谨慎的管理工作来确保社会中的所有人都能受益于机器学习所带来的生产力红利。&/p&&br&&p&机器学习是一个充满活力的研究领域，具有一系列令人兴奋的研究方向，在未来会通过不同的方法和应用进一步发展下去。除了纯技术问题的研究以外，在机器学习领域里还有一些公众非常关心的议题，或是对其广泛使用的约束。因此，支持对于机器学习的研究可以确保公众对于部署机器学习系统的信心。可以开展的研究包括算法的可解释性、鲁棒性、隐私、公平性、因果关系推理、人机交互和安全等方面。&/p&&br&&p&&em&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-dfb763b49e1c0cec0598_b.jpg& data-rawwidth=&1292& data-rawheight=&1996& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1292& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-dfb763b49e1c0cec0598_r.jpg&&&/figure&图 1：机器学习和人工智能的发展&/em&&/p&&br&&ul&&li&&p&18 世纪：统计方法的发展：机器学习的许多关键概念都源自概率论和统计学。这些根基可以回溯到 18 世纪。比如说，1763 年，Thomas Bayes 提出了一个用于概率的数学理论（后来被称为「贝叶斯定理」），其仍然是现代机器学习领域内一些方法的核心概念。&/p&&/li&&li&&p&1950 年：图灵测试：Alan Turing 在 40 年代的一些论文探索了机器智能的思想。1950 年，他提出了「机器能够思考？」的问题，并提出了一种测试机器智能的方法。该方法后来被称为图灵测试，即如果一台机器的回应能使人相信它是一个人类，那么就可以说这台机器是智能的。&/p&&/li&&li&&p&1952 年：能够玩西洋跳棋的机器：Arthur Samuel 创造了一个早期的学习机器，其可以使用人类专家标注的指示和自我对玩来学习区别好的走子和糟糕的走子，从而学会玩西洋跳棋。&/p&&/li&&li&&p&1956 年：达特茅斯会议：「artificial intelligence」这个术语的诞生一般归功于计算机科学家 John McCarthy，他与 Marvin Minsky、Nathaniel Rochester 和 Claude Shannon 等关键人物在 1956 年的一次研讨会上使人工智能成为了一个专门的科学领域。&/p&&/li&&li&&p&1957 年：感知器：Frank Rosenblatt 的感知器是创造神经网络的一个早期尝试，其使用了一种由电机驱动的旋转电阻器（电位计）。该机器可以接受图像像素这样的输入，然后得到图像标签这样的输出。&/p&&/li&&li&&p&1973 年：《莱特希尔报告》与人工智能的冬天：70 年代，该领域的发展很明显不如人们预期的那么快。一份由英国科学研究委员会发布的报告《莱特希尔报告》指出「该领域的所有部分目前都没有得到有重大影响潜力的发现」。这一评估加上该领域缓慢的进展，最终导致人们对该领域失去信心，人工智能研究资源也一落千丈。&/p&&/li&&li&&p&1986 年：并行分布式处理兴起与神经网络模型：David Rumelhart、James McClelland 和 PDP Research Group 发表了《Parallel Distributed Processing》，这是一个两卷本的研究成果，推动了机器学习中神经网络模型的使用。&/p&&/li&&li&&p&1992 年：玩西洋双陆棋：研究者 Gerald Tesauro 创造了一个基于人工神经网络的玩西洋双陆棋的程序，其表现可比肩顶级玩家。&/p&&/li&&li&&p&1997 年：深蓝在国际象棋上击败当时的世界冠军：深蓝成为了第一个击败当时的世界国际象棋冠军的计算机系统。深蓝利用了 90 年代已经得到了发展的计算机能力来执行潜在走子方式的大规模搜索——据报道其可以每秒处理 2 亿步——然后从中选择出最好的。&/p&&/li&&li&&p&2011 年：Watson 击败两位人类 Jeopardy! 冠军：在美国一个电视解密节目 Jeopardy! 上，IBM 的 Watson 系统击败了两位人类冠军。&/p&&/li&&li&&p&2012 年：ImageNet 分类赛与计算机视觉的进步：Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 发表了一篇高影响力的论文。该论文所描述的模型赢得了 ImageNet 年度图像识别比赛，并极大地降低了图像识别的错误率。&/p&&/li&&li&&p&2016 年：AlphaGo 击败世界围棋冠军棋手：Google DeepMind 创造的 AlphaGo 围棋系统以 4:1 的成绩击败了世界顶级棋手李世石。&/p&&/li&&li&&p&2017 年：学习玩扑克：卡内基梅隆大学的研究者开发了一个名叫 Libratus 的系统，其在历时 20 天的无限制德州扑克比赛上击败了 4 位人类顶级玩家。阿尔伯塔大学研究者开发的系统 Deepstack 也报告了类似的成功。 &/p&&/li&&/ul&&br&&p&&em&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-aaddd1fb0f01dbc91319d_b.jpg& data-rawwidth=&634& data-rawheight=&781& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&634& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-aaddd1fb0f01dbc91319d_r.jpg&&&/figure& 表1：机器学习领域的典型问题，其中包括：分类、回归、聚类、降维、半监督学习、强化学习&/em&&/p&&p&选自&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//royalsociety.org/topics-policy/projects/machine-learning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Royal Society&/a& &b&机器之心编译&/b&&/p&
以机器学习为代表的人工智能技术是当下最为热门的技术研究方向之一，其被认为对经济、社会、科学等都会有颠覆性的重大影响。近日，英国皇家学会（Royal Society）发布了一份题为《机器学习：能通过样本进行学习的计算机的力量与希望（Machine learning: the…
&p&这个话题非常有趣.&/p&&p&首先，在我看来在金融行业之中人工智能取代人工的趋势已经开始形成了，就在最近，全球最大资产管理公司BlackRock裁去了7名主动型基金经理，并用量化投资策略取而代之。BlackRock的创始人Larry Fink在接受采访时提到，今后的投资会更多地依赖大数据、人工智能、量化以及传统投资策略中的因素和模型。&/p&&p&在过去十年里，指数型基金和ETF管理规模的增长速度远远超过主动管理型的公募基金。从这一点来讲，公募基金经理正在面临被逐渐被取代的事实。也许在真正的人工智能时代来临之前，许多金融从业者就被量化策略或指数型的基金和ETF替代了。&/p&&p&金融学与人工智能并非两个对立的概念，反而会有一个完美的结合。&/p&&p&我们假设一个理想情况，如果一个金融市场里的参与者全都是具备大数据能力的人工智能，而人工智能采用的都是经典的资本资产定价模型去定价，我们会发现这个金融市场一定是趋于完美的，就像金融理论所预测的那样，出现一个完全理性且有效的市场。这就好比在真空的环境中同时扔下羽毛和铁球，二者会同时到达地面。然而在真实的世界中，羽毛遇到阻力会让羽毛在空中飞舞久久不能落下。从行为金融学的角度来看，很多时候人在市场中的行为就像是阻力，非理性行为使得市场中本该发生的事情没有发生，或是本不该发生的事情却偏偏发生了。&/p&&p&我想，随着人工智能在金融领域的进一步发展，市场上的定价会越来越准确，越来越能够符合资产组合理论，或者资本资产定价模型等经典金融理论的预测。人工智能会给整个金融市场的定价带来一个全新的变化。&/p&&p&行为金融学与人工智能的结合&/p&&p&机器或是人工智能有两个非常明显的优势。第一，它不会犯一些很简单的错误。第二，它不会受到情绪的影响，在投资决策过程中最困扰我们的恐惧和贪婪，在人工智能面前或许根本不是问题。如果用行为金融学的方法训练人工智能，最重要的应用方向就是要避免人类投资者常犯的错误如过度自信、心理账户、厌恶损失、羊群效应等问题。更重要的是，利用人性的弱点为自己获利。&/p&&p&第二个应用方向，我认为应该是信息的甄别和筛选。人工智能对于信息掌握的能力大大超过任何一个人类所掌握的量级。尤其是人类在处理信息时会有很大的限制，会有很多主观的判断最终导致了一个错误的决策。人工智能可以完全克服这种主观判断的倾向，更多地利用那些真正会对资产价格有影响的信息。&/p&&p&第三个应用方向可能还是回到博弈，行为金融学在研究时，会把一个市场看成不同投资者类型之间的博弈。之前的研究方法是把散户和机构投资者当成对立面来比较，但现在游戏里面又多了一个新的搅局者，如果把人工智能、散户和机构投资者这三者放在一起，几种不同类型投资者之间的博弈，我想这也是一个很好的研究方向。&/p&&p&人工智能会不会给市场带来风险&/p&&p&人工智能的应用会不会给市场带来风险呢？我认为也许会有，大家都对2015年的股灾非常熟悉，但是在30年前的1987年，美国发生了历史上最大规模的崩盘事件，这次股灾的一个很重要的原因，是华尔街大量地使用了的程序化交易，即“投资组合保险”策略。当期货价格与现货间的价差扩大时，自动触发了期现货套利机制，买期货、卖现货。也正是程序化交易的一致性，让崩盘变得更为猛烈。我比较担心的是，如果在一个特定时点。所有的人工智能做出了同样的判断，所有的人工智能都在集中的时间里面卖出股票，会不会造成一次本不该发生的股灾。&/p&&p&另一个风险点，也是人类普遍担心的问题，那就是人工智能会不会觉醒，它不愿意跟随操控他的人类去做事情怎么办？这可以类比我们的大脑，我们大脑在很多时候做的事，并不是为了人的最大的利益，而是为了大脑自己能够更轻松，或者更高兴地做一些事情。就像丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中所论证的，我们的大脑在很多时候更倾向于采用一种快思考，这是一种便捷性的，但不一定准确和科学的决策机制。大脑之所以这样做，一方面是为了增加整个决策的效率。另一方面，从脑外科学的角度来讲，快思考比较节约能源，大脑不愿意整天特别辛苦地工作，所以大脑给自己找到了一个偷懒的办法。如果人工智能真的有了自觉意识，所产生的决策完全是为了符合自身的利益，而我们人类又没有能力察觉。我想这是非常危险的。关于这一点的后果，我们在许多科幻片里已经见识到了。&/p&&p&人工智能时代，或许还很遥远。或许人类会发明一个我们无法驾驭无法理解的新物种。就像alpha go战胜人类顶尖棋手之后，与之对弈的棋手都惊叹人工智能对于围棋的理解已经超出了人类千年以来的经验范畴。我很期待在人工智能与金融学全面结合之后，会产生出一种全新的金融理论，也许到时候行为金融学所研究的，是人工智能的行为了。&/p&
这个话题非常有趣.首先，在我看来在金融行业之中人工智能取代人工的趋势已经开始形成了，就在最近，全球最大资产管理公司BlackRock裁去了7名主动型基金经理，并用量化投资策略取而代之。BlackRock的创始人Larry Fink在接受采访时提到，今后的投资会更多地依…
&b&1 明确的架构&/b&&br&接手任何一个部门的最重要的事情，是明确或者重新调整组织架构。架构的关键是：谁在什么位置，负责什么内容，一定要明确。&br&所谓“明确”的意思是：&br&&ul&&li&不允许两个人交叉负责&/li&&li&也不允许集体领导&br&&/li&&li&不允许有模糊的领域&br&&/li&&/ul&出了问题，大家都清楚谁应该出来承担责任。取得了成绩，谁的功劳也很清楚。&br&&br&&b&2 明确的目标&/b&&br&领导不是决定怎么爬梯子的人：&b&他是决定把梯子搭在哪个墙上的人&/b&。&br&所以他必须明确的指出这个方向，向全员传达。如果这个没有做好，再优秀的团队也不会拿出好的结果。&br&&br&&b&3 没有权力，没有责任&br&&/b&天底下没有让马儿跑，又不让马儿吃草的事情。&br&你明确的委托了你的要求，就要明确的授权和投入资源给他。否则，出了问题责任不是他的，而是你的。&br&上司的一个重要职责，是为下属解决他们解决不了的问题。而你能提供的，其实就是权力和资源。用好他们。&br&&br&&b&4 可视化&/b&&br&团队大了，最大的问题就是：&b&你看不到问题&/b&。&br&即使团队还小，组建一个可视化的工具和流程的组合是必须的。这样你的团队才有足够的可扩展性。&br&比如 &br&&ul&&li&github 可以让你看到每个程序员的每一次 commit 。 &br&&/li&&li&issues 可以让你看到课题的解决过程。 &br&&/li&&li&pivotal tracker 的燃尽图可以让你看到整个团队的效率。&br&&/li&&li&微信群可以让你们实时沟通。&/li&&li&基于 wiki 的文档和汇报可以让所有人对项目的状况一目了然&/li&&/ul&你并不需要真的跟踪这些，但是，你需要有看到这些的能力。这样才能在出问题的时候掌握第一手的材料。而团队成员知道他的东西“可能会被看见”，执行的效率和质量，也会有提升。&br&可视化还意味着&b&“信息的对称”&/b&。上面所有的工具和流程可以保证团队成员用最低的成本了解“项目中的新鲜事”。保证快速准确的响应。&br&&br&&b&5 扁平化&/b&&br&做事情上，不要设置太多级别。确保任何一件事的负责人，都可以直接找到可以拍板的那个人。&br&&br&&b&6 分割和适当的中间结果检查&/b&&br&把一个大项目分割成多个时间点做检查可以有效的管理风险。&br&确保你检查的结果不是虚的。一定要求可见的，最好是可触摸的产品。导入一些敏捷管理的方法保证这一点。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/9d97ca6382fcc89c7c0d8e5301f92feb_b.jpg& data-rawwidth=&1024& data-rawheight=&768& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1024& data-original=&https://pic4.zhimg.com/9d97ca6382fcc89c7c0d8e5301f92feb_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&b&7 提前要求承诺&/b&&br&管理上常被忽视的一点是，没有提前要求团队成员的承诺。一个&b&“上面布置下来的任务”&/b&，往往不会很好的完成。而一个&b&“向上承诺会做好的项目”&/b&，则不一样。虽然很可能是同样的事情。&br&&br&&b&8 不要试图改变一个人&/b&&br&人并非不可改变，但公司里往往成本上并不合适。&br&如果一个人在他的岗位上做不好（不是在上升的过程中），那么最好的办法是&b&把他换到更合适的地方去。&/b&&br&所谓“有潜力”，“慢慢提高”等很多时候都是一厢情愿。&br&&br&&b&9 要结果，不要借口&/b&&br&工作上的事情只有两个结果：&b&搞定，或者没搞定&/b&。&br&如果没搞定，我想听的是损失如何？是否有 fix 的办法？需要再投入多少？&br&至于你为什么搞砸了，中间有什么狗血？不要给我汇报。这些事情事后汇报没有任何意义。&br&&br&&b&10 不断改善&/b&&br&“改善”是丰田管理方法的核心之一。世界在飞速的变化，今天有效的方法，明天可能就失效。观察团队，发现问题，不断改善。
1 明确的架构 接手任何一个部门的最重要的事情，是明确或者重新调整组织架构。架构的关键是：谁在什么位置，负责什么内容，一定要明确。 所谓“明确”的意思是： 不允许两个人交叉负责也不允许集体领导 不允许有模糊的领域 出了问题，大家都清楚谁应该出来…
日，美国中部堪萨斯州堪萨斯小镇Holcomb发生一桩灭门血案。广受当地人尊敬的富裕农场主赫伯特·威廉·克拉特（Herbert Clutter）和他的妻子及一对十几岁的儿女，被人在家里用猎枪打死并遭割喉。&br&&br&&p&犯罪现场血腥残忍，发案之初没有明显犯罪动机，也未有线索，引发了极大的关注。在警方的努力下，一个月后，案件告破，凶手是前科累累的白人青年佩里和迪克，作案动机是预谋抢劫，而抢得的财务共计为：四十块美金、一副望远镜和一只便携式收音机。随后两人被判处绞刑，但因为两人的上诉，执行绞刑日期一拖再拖。&/p&&figure&&img data-rawwidth=&268& data-rawheight=&281& src=&https://pic1.zhimg.com/07258ecfb665cb4cf26e54_b.jpeg& class=&content_image& width=&268&&&/figure&&p&当时已经写出《蒂凡尼的早餐》的天才作家杜鲁门·卡波特受《纽约客》杂志之邀，前往堪萨斯采访整个案件，然而他当时并没想到，这一去让他登上了创作巅峰，却也耗尽了他的文学才华，人生也从此改变。&/p&&p&卡波特花了6年多的时间，走访了大量的相关人，包括被害家庭的邻居朋友、警方的调查人员、罪犯的亲属，多次探监与罪犯面谈，攒集了6000多页的笔记的，在此基础上，用纪实+小说的手法写出了《冷血》（In Cold Blood）。&/p&&figure&&img data-rawwidth=&268& data-rawheight=&373& src=&https://pic3.zhimg.com/610a75f9a837dd1a350fa_b.jpeg& class=&content_image& width=&268&&&/figure&&p&全书共分四个章节：“死神来临前夕、不明人士、水落石出、角落”，卡波特把小说的想象力和新闻的时效性完美结合，开创了“非虚构小说”新文体，巨细无遗地重现了血案发生、调查、审讯的始末，客观态度、旁观视角和冷峻笔锋，像手术刀一般，冷酷地直剖凶犯心灵状态和犯罪背景，将他们还原成一个人，一个和你我一样的人。&/p&&p&尤其是对凶手之一——佩里及其成长经历的记述，更是令人动容：曾经饱受虐待，也曾盼望并争取过上好日子。然而时也命也，梦想一次次破灭，最终流落街头，成了人们眼中十恶不赦的杀人犯。罪案君至今还记得第一次读《冷血》是在一个盛夏，艳阳之下却让人寒彻入骨。&/p&&figure&&img data-rawwidth=&550& data-rawheight=&555& src=&https://pic2.zhimg.com/cd5ed45e6f5_b.jpeg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&550& data-original=&https://pic2.zhimg.com/cd5ed45e6f5_r.jpeg&&&/figure&卡波特和梦露&br&&br&&p&《冷血》于1965年在《纽约客》杂志连载，旋即刷新周销售纪录，引起了巨大社会反响，跃居当年美国畅销书第一位。《纽约时报》的书评称其为“杰出、紧张刺激、扣人心弦、登峰造极的杰作”，《纽约书评》称其为“有关美国犯罪时间文献写作史中最完美的一部”，入选兰登书屋“百年百佳经典文学”，美国书评家协会“20世纪最伟大图书”。&/p&&p&卡波特独创的文风更是影响深远，读完书之后，大家可以翻翻随便一篇现在的好的社会新闻报道，几乎都能看到卡波特的影子，甚至于探究罪犯的成长经历，将其描写成脆弱而值得同情的社会受害者，已经成为如今的滥觞。&/p&&br&&p&然而，巨大成功和盛名背后，却是一段痛苦而颇有争议的身心折磨。卡波特幼年身世坎坷，三岁之前被寄养在亲戚家，母亲和继父暴力、酗酒，性格敏感、多疑、缺乏安全感，曾是备受歧视的社会异类（同性恋），与罪犯佩里的经历非常相似，同样破碎的家庭，同样孤独的童年，同样艰辛的成长，同样的敏感脆弱……&/p&&p&在漫长的创作过程中，卡波特与佩里的关系从单纯的采访与被采访者，变成了互为镜像一样的复杂关系，甚至产生了强烈的认同感。卡波特的青梅竹马——《杀死一只知更鸟》的作者哈珀·李曾经问他是否爱上了佩里，卡波特答到：“我们像同一间屋子里长大的孩子，只不过我从前门出来，他走了后门”。（见电影《卡波特》）&/p&&p&这已经不再是单纯的创作，更像是卡波特的一次自省旅程，像个漩涡将他卷入其中，像个镜子让他看到过去的幽灵、心底的怪兽。最终卡波特展现了他冷血的一面，不再给佩里支付律师费，等待着佩里被执行死刑，以便为小说落上最后的点晴一笔，仿佛他之前对佩里的帮助只是为了争取时间拿到素材。也许只有到如此境地，才能诞生《冷血》这样的作品。&/p&&br&&p&日，佩里行刑前十个小时，卡波特宣布他不会出席行刑仪式；4月14日凌晨1点左右，佩里将一枚绿箭香口胶吐在为他做最后祷告的牧师手上……&/p&&p&之后的卡波特，像是被抽干了精气神，被榨干了所有才华，被耗尽了一切热情一般，再也没有写出过任何作品。日，卡波特因用药过度，猝死于友人家中，终年59岁。&/p&&figure&&img data-rawwidth=&423& data-rawheight=&600& src=&https://pic3.zhimg.com/cc622f2e_b.jpeg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&423& data-original=&https://pic3.zhimg.com/cc622f2e_r.jpeg&&&/figure&&p&2005年，导演贝尼特·米勒（Bennett Miller）拍摄影片《卡波特》，再现了卡波特创作《冷血》的过程，对卡波特和佩里的关系进行了非常深入的刻画。在片中，卡波特以创作至上，虽然佩里将他视为知己，一次次把希望寄托在他身上。然而，卡波特只是将其当成创作的棋子，最终卡波特功成名就，但也终生无法为自己的残忍而释怀……&/p&&br&&figure&&img data-rawwidth=&500& data-rawheight=&289& src=&https://pic4.zhimg.com/fdac999966f_b.jpeg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&https://pic4.zhimg.com/fdac999966f_r.jpeg&&&/figure&&p&著名演技派菲利普·塞默·霍夫曼（Philip Seymour Hoffman）饰演了卡波特，外形颇为相似，完美的演绎出卡波特的纠结创作历程和复杂心境，在2006年的奥斯卡颁奖礼上，一举夺得影帝。巧合的是，2014年，霍夫曼被发现死在他纽约的公寓中，享年46岁，死因与卡波特类似，吸毒过量。&/p&&figure&&img data-rawwidth=&341& data-rawheight=&18& src=&https://pic4.zhimg.com/d5bfff90d87ffac211b477_b.jpeg& class=&content_image& width=&341&&&/figure&&br&&br&不好意思，下面是广告。&br&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//weixin.qq.com/r/cTmutgHE8VyOrUXV92xj& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&weixin.qq.com/r/cTmutgH&/span&&span class=&invisible&&E8VyOrUXV92xj&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& (二维码自动识别)&/p&
日，美国中部堪萨斯州堪萨斯小镇Holcomb发生一桩灭门血案。广受当地人尊敬的富裕农场主赫伯特·威廉·克拉特（Herbert Clutter）和他的妻子及一对十几岁的儿女，被人在家里用猎枪打死并遭割喉。 犯罪现场血腥残忍，发案之初没有明显犯罪动机，…
&p&小编精心挑选2016云栖大会、历届在线技术峰会、云栖技术直播核心资料，只把最好的呈现给你！因为资料集合过于庞大，所以分批放出，随时关注社区，可以看到全套460份资料合集哦！&/p&&p&版权公告：资料版权归属为云栖社区，转载请注明出处。未经允许，不可商用。如发现违规违法使用，保留追究法律责任的权利。&/p&&p&攻略：使用阿里云账号或淘宝账号登录后，点击感兴趣的资料标题，即可免费下载对应资料。&/p&&p&3月29日最后一更，感谢大家持续的关注，资料全部整理完毕，以专题形式呈现了哦！&br&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//click.aliyun.com/m/17710/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&最新组合版全集：资料下载专辑&/a&&br&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//click.aliyun.com/m/17711/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&最独家：阿里云数加大数据产品手册V1.0&/a&&br&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//click.aliyun.com/m/17712/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&最受欢迎资料：《阿里巴巴Java开发手册（正式版）》&/a&&/p&&p&3月20日更新：&br&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//yq.aliyun.com/attachment/download/%3Fid%3D774& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【PDF】YunOS让机器跟人进行口语交互&/a&&br&&a 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