博客

韩启德先生用充满人文关怀的思想，来反思现代医学，提出了很多非常值得思考的问题。在下雪天的夜晚，读到这样一本书，心里都是暖的。

医学的初心应该是让人更加健康，但是在科技进步和资本推动下，已经逐渐失去了初心。以癌症早筛为例，通过技术进步和政府推广，我们筛查出来了非常多很早期的癌症患者，但是这些癌症患者真的都需要治疗吗？绝大部分癌症的进程非常缓慢，可能等人寿命终结时，都没有产生任何影响。比如高血压，如果把标准放松10mg，可以减少1亿人的服药需求，而对心血管疾病发生率影响极小，但是可以避免非常多的副作用。如果把这些费用节约下来，放在改善卫生条件和提升生活品质上，可能带来的效果远远好于现在情况。

过度诊断、过度治疗，只有很小一部分是出于多赚钱的目的，更多是出于对科技的过分崇拜。我认识很多医生，他们都是有情怀、有理想的人，这是一个非常值得尊敬的职业，但是整个医疗行业费用的增加速度远远超过收入的增长。这是值得深思的问题。

书里有一段话讲得非常好：对生死有了比较深刻的认识后，当前医学上很多困惑也容易比较好地解答了。比如，疾病是什么？人体是一个复杂巨系统，生命是各部件动态平衡的过程。平衡是相对的，失衡是绝对的，疾病是每个人都会有而且必须有的生命体验。医学不可能消灭疾病，它能做的只是帮助建立新的平衡，避免过度的损害，减轻病人的痛苦，所以医学是有限度的。寄托过高的期望，只会带来更大的失望。

ISBN:978-7-100-18986-6 商务印书馆

读书计划：

《追忆似水年华》马赛尔·普鲁斯特
《世界文明史》威尔·杜兰特

短书、快书，读得太多以后，就会觉得越来越浮躁，2021还是沉下心来读经典。用碎片化时间做系统化的事情。

学习计划：

数据科学课程一门
摄影课程一门

今年和团队一起学习了吴恩达的《机器学习》课程，获益匪浅，坚定了继续学习的信心。数据科学也是未来技术方向的基础之一，今年就定它了。至于摄影，出于个人爱好，平时胡乱拍，没有一张满意的，归根结底是审美能力不行，更缺乏基础，所以，即使是爱好，也要从基础做起。

18年读的这本书，把记录翻出来，作为对作者的纪念。当年还不清楚傅高义先生的身份，但是对这本传记佩服得很。

傅高义先生的著作《邓小平时代》，是一本难得的记录邓小平生平的书籍，涉及到当代伟人，和很多敏感话题，殊为不易。本书先简略记录了邓小平早期经历，然后详细阐述了从文革开始到改革开放这段历史，整体读下来感觉比较客观，观点中肯，也没有什么意识形态的问题。如何看待一个历史人物，我觉得应该把他放到当时的历史背景中，看他对历史进程的贡献。很多人物，当时的评价，隔100年的评价，和隔1000年的评价，会有巨大不同，就是因为历史进程只有非常长的时间以后，回过头来看，才看得清楚。从这个角度出发，我们看邓小平，他改变了中国的面貌，把一个落后的国家转变为世界强国，人民生活水平明显提高，社会安定，而且在新时代，国家充满了竞争力。相比同一阶段世界上各个国家的情况，中国的经济发展无疑是个奇迹。他在复杂的国内国外环境中，在激烈的政治斗争中，依靠自己的坚持、隐忍、做到这一切，就是当之无愧的伟人，在中国历史上一定有自己的地位。

深夜，出门，此刻窗外挂起来7级大风，风中夹杂着冻着的小雨滴，打着伞也不能避开，一粒一粒地打在脸上，睡意全无，又像是提醒着我，到一年的末尾了。

2020年发生了太多事情，完全出乎人类的意料之外，再一次告诉我们，人类智慧的有限。从年初魔幻到年尾，但是坐下来想想，这些事情不都是必然会发生的么？

首先是疫情，看起来来得突如其来，影响巨大，一下子让全世界GDP掉了10%。但是这样的病毒是一定会遇到的，不管早一点还是晚一点，不管是在中国还是美国，不管死亡率高一点还是低一点。这次人类算运气很好，看起来像大号流感，就是死亡率高一点、传播能力强一点的流感，没有遇到灭绝性的病毒。技术已经发展到可以同时用5种路线来制备疫苗，而且原来需要十年的过程，现在不到一年就完成。人类是不是很幸运？类似的危险还有很多，比如：气温变暖引起的气候异常、小行星撞击地球，大火山爆发等等。

其次是中美摩擦，看起来是川普上台，胡作非为。但是仔细想想，历史上任何一个处于领先地位的国家，和一个新兴国家，都会产生摩擦。幸好我们生活在21世纪，要是早50年，可能就是直接开战了。作为普普通通一个人，没有被送上战场当炮灰，是不是值得庆贺？不要说什么国家利益，真的靠战争解决问题时，每个人都不得不参与，而胜利与绝大部分人无关。要是整个人类卷进来，加上灭绝性武器的参与，后果不可想象。人类是不是很幸运？

最后是美国大选，川普和拜登上演了一出大戏。看起来热闹，底层原因还是全球化进程中，利益受到影响阶层的反抗，催生出民粹主义，造成社会分裂。这样的民粹厨艺和社会分裂绝不仅仅是美国有，在欧洲有，在中国也有（回想一下唱红歌）。只是爆发方式不同，抢夺政治权力的方式不同。

类似的人类内部引起的危机，还有更多：恐怖主义、低生育率引起的人口减少等等。

所以，2020并没有改变什么，只是提前揭露了一大堆危机的一小角，让我们看清了更多，给了人类一个反省的机会，只是，人类能抓住这个机会么？

从《网络安全法》出台，到《数据安全法》和《个人信息保护法》两个草案的公布，我们国家的数据安全相关法律逐步完善。加上2019年以来各种数据安全相关的案件，波及到了一大批金融科技公司（事实上和数据关系不大，更多是非法小贷的关联），行业里对这方面的法律合规风险越来越关注。

何渊老师是数据法学方面专家，读过他的书，听过他的课，也来我们公司做过讲座，这本书是何老师最新的、集大成的力作，不仅有立法的原理、也有操作的实务，如果配合《数据法学十八讲》的视频课程一起，对数据法的主要概念和原则就会有更好的理解。

我列了一些对个人目前比较有用的内容在这个脑图里：

另外参考

ISBN: 978-7-301-31390-9 北京大学出版社

一本书能够把用户体验设计说得这么全面而清楚，非常推荐。尤其是内容组织和排版，让人一下子抓住重点，详略得当。还有几个实例供学习。

最近看了几本用户设计的书籍，算是稍稍补上了想成为一名设计师的愿望，至少知道大概是怎样的逻辑，有非常多的收获。

图书内容摘要在这儿

ISBN: 978-7-121-37429-6 电子工业出版社

技术团队能力建设，是我工作中很重要的一部分。一般做法是根据业务发展和技术发展，来预判三年内需要储备的技术方向，做招聘或者培训计划。而培训，一般就是让负责培训的HR来了解课程需求，准备课程内容，包括公司内部课程、聘请教师，或者送到外部培训，偶尔动用一下个人资源，帮忙找业内专家来培训。培训方式都是以老师授课为主。说实话，效果并不特别好，一是学员抱着打酱油的心态来听，听过就忘，更没有实践。二是好的课程好的老师也特别少，即使老师本身水平很高，对公司业务好人员情况也不了解，培训效果大打折扣。

今年年初，受疫情影响，公司虽然复工，但是找培训老师的事情就暂时停止了，于是，想到了用互相学习的方法来进行培训，目标是帮助普通程序员了解机器学习，促进技术转型。课程选择了Coursera上经典课程，吴恩达的《机器学习》。选这个课程，有几个原因：内容基础但是经典，让机器学习不再仅仅是调参数，而是了解算法的思想；课程资源多，有英文版、中文版，有题目也有答案；不算太难，有一些编程基础和数学基础的，都能学习。（同时考虑过台大李宏毅教授的版本）

招募阶段，事先对公司技术骨干进行了一轮沟通，大部分人都非常感兴趣；接下来进行全公司的招募，限定名额。采用招募的方式，是为了保证学习社群成员，有共同的目标和兴趣，而不是主管要求来学习。事实证明，这点非常重要。招募结束以后，第一次会议，对课程内容、课程要求进行了沟通，并给大家退出的机会。这个课程，每周需要8-10小时的时间来完成学习和练习，对于很多平时工作已经加班加点的技术人员来说，压力是非常大的。除了学习，每周还有一名学员会把当周课程进行总结，来给大家分享，基本每个人会轮到一次。大家也提了不少建议，一些好的建议，作为学习社群的规则确定下来。这是完全不一样的体验，社群自己来确定自己的规则，而我只是作为一个发起者，提供资源上的帮助。经过这次会议，有部分同学退出了，主要还是时间的原因。

接下来就是分组。为什么要分组，主要是借鉴一些网络课程的模式，通过小组打卡（我们是学习笔记）、小组项目PK的模式，让小组内成员互相鼓励、互相帮助。同时，小组成员尽量来自不同部门（不同业务线），促进公司内交流。每个小组自己确定了名称和组长。很幸运的是，每个小组内，都有1-2名在机器学习方面有一定经验的人在里面，

接下来就是每周的学习、笔记和分享。经过3、4周以后，部分同学有些跟不上，恰好遇到一个五一假期，我干脆就跟大家商量，缓一周时间，给大家一个拉齐进度的机会。中间学到神经网络，反向传播算法时，大部分同学没有搞得特别清楚，于是我就增加了一周时间，自己做了一个算法的讲解。到后期，讲到机器学习的应用时，为了扩大大家的眼界，邀请了一个TGO认识的朋友，来讲一下他们通过识别视频中物品来给电商导流的产品，整个落地过程中遇到的问题和建议。

最后， 学习完成以后，每个小组选择一个实际项目来演练。这个环节，当初在课程设计时，是最头疼的，选择怎样的项目？数据从哪里来？我个人先从政府开放的大数据平台上挑了一些，但是大家没太感兴趣，主要原因是，可能大部分时间会花在数据清洗上，最后，大家都选择了一些开放的机器学习挑战赛。我感觉比我选的项目更好，不仅数据全，还能参与排名，更有动力。一周时间选题，两周编程，两周准备项目材料。PK主要是从小组分工、算法选择、优化点等方面去比较，注重过程而不是出来的结果。当然，这时候需要外部专家的参与，来评选。同时，为了扩大学习小组的影响力，也组织了公司内部海选，甚至鼓励大家去宣传，拉选票。

总结起来，个人看法，社群学习，基于共同的目标创建的交互式的学习组织。三个重点：一个是共同的目标，一个是交互，还有一个是有一定的组织性。有了这三个，才能称为社群。这次实践，让我觉得有三个特别之处：一是12周学习和5周实践，每周8-10小时学习的任务，三个小组都坚持下来；二是整个训练营进行过程中，参与者一直保持投入状态，没有人退出，也没有人离职；三是大家实操项目的成果超出预期。而且，整个学习过程，培训HR和我，都非常轻松，主要作为资源方来参与，但是学习效果远远超出普通的培训。当然，费用也异常节约，我们把省下来的培训费，作为奖品，给到参与者，岂不更好？

知识图谱是一个不算新的技术，但是在机器学习取得不小进展以后，在人工智能方向上，它是必须攻克的一个坎。还好算力、存储、网络都进步飞速，让人看到希望。如果深度学习是思考能力，那知识图谱就是记忆能力，没有知识图谱作为支撑的人工智能，就像一个没有常识的文盲。

脑图在这里

ISBN:978-7-121-36671-0 电子工业出版社