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[日]阿部和广 著著
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如会员在刮券时选择了店铺云券，券发至账户后则无法再更改为平台的无敌券；如会员在刮券时选择了平台的无敌券，券发至账户后则无法再更改为店铺云券。
云钻刮券获得的不固定面值的券，会随机获得无敌券：2~2.2元、5元、10元、20元、50元的无敌券或不同面额的店铺云券。
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[日]阿部和广 著著|
出版社：人民邮电出版社
出版时间： 00:00:00
印刷时间：
开本：16开
装帧：平装
版权提供：人民邮电出版社
★美国麻省理工大学（MIT）媒体实验室教授米切尔&瑞斯尼克 作序推荐 　　★PC之父、图灵奖得主艾伦&凯 特别撰文 　　★在快乐编程中掌握3项关键能力：创造力、逻辑思考能力和协作能力 　　★结合语文、数学、科学、社会、音乐、体育等科目，学习、娱乐两不耽误！ 　　Scratch 是麻省理工学院设计开发的一款编程工具，是适合少儿学习编程和交流的工具和平台，有中文版且完全免费。本书结合孩子们学习的语文、数学、科学、社会、音乐、体育等科目，手把手地教大家如何用Scratch 设计程序（如设计一个自动写作文的程序），配合各式卡通形象，通俗易懂，寓教于乐。麻省理工学院教授米切尔&瑞斯尼克作序推荐。 　　本书图文并茂，生动风趣，适合中小学生等初学者自学或在家长的帮助下学习。　　Scratch是麻省理工学院设计开发的一款编程工具，是适合少儿学习编程和交流的工具和平台，有中文版且完全免费。《Scratch少儿趣味编程》结合孩子们学习的语文、数学、科学、社会、音乐、体育等科目，手把手地教大家如何用Scratch设计程序(如设计一个自动写作文的程序)，配合各式卡通形象，通俗易懂，寓教于乐。麻省理工学院教授米切尔&瑞斯尼克作序推荐。 　　《Scratch少儿趣味编程》图文并茂，生动风趣，适合中小学生等初学者自学或在家长的帮助下学习。阿部和广 　　自1987年起，一直致力于面向对象的Smalltalk语言的研究与开发。自2001年起师从PC之父、面向对象之父、图灵奖得主艾伦&凯博士。近年来多次举办面向少儿的编程讲座，同时还参与了OLPC（$100 laptop）计划。于2003年取得IPA的Super Creator认证。负责Squeak Etoys和Scratch的日语版工作。主编了《Squeak编程》等书。曾任网络大学客座教授，现为日本青山学院大学、津田塾大学的兼职讲师。 　　陶旭 　　曾作为软件工程师在北京和东京从事近十年技术工作，现为日语自由翻译人。曾出版学术文献翻译丛书，并在多个领域的国际会议及东日本大地震相关的CCTV-4直播新闻中负责同声传译工作。 　　项远方 　　四年级小学生。喜欢阅读和探索各种新鲜事物，酷爱乐高搭建、机器人。非常高兴能在玩Scratch的过程中辅助妈妈完成本书译制工作。写给大家的问候 　米切尔&瑞斯尼克 欢迎来到编程的世界 　安装Scratch1.4 　初次编程 都来挑战吧！ 　语文　故事机器 　数学　FizzBuzz游戏 　科学　蚂蚁模拟器 　社会　百科测验 　音乐　小青蛙之歌（轮唱） 　体育　百米跨栏 更多精彩功能 　切换语言 　如果你想使用传感器和电机 　如果你想改变背景 　使用摄像头 　声音反应程序 　图形特效很有趣 　用画笔画画 　用图章来分身 　角色不见了 　隐藏指令 　使用克隆功能（仅2.0版本可用） 　影像移动（仅2.0版本可用） 　制作模块（仅2.0版本可用） 来玩得更有意思吧! 　体验Scratch2.0 致所有的小朋友们! 　适合所有年龄段的孩子的个人计算机 　艾伦&凯 　什么是Dynabook 　&适合所有年龄段的孩子的个人计算机&之今日谈 　艾伦&凯 译后访谈阿部和广750){this.height=this.height*(750.0/this.width); this.width = 750;}" src2='http://image.suning.cn/uimg/sop/commodity/_x.jpg' alt='当当网官方旗舰店'/>
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抱歉，您暂无任性付资格AlphaGo Zero的启示：我们的创新究竟出了什么问题？
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1997年，当IBM的超级计算机“深蓝”（Deep Blue）击败了当时世界上最伟大的国际象棋选手加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）时，它还只是一件需要人类密切关照和指导的昂贵硬件设备。但如今，快速发展的人工智能已经在很多领域远超人类。我们很难不对人工智能产生深刻印象，甚至有点儿警惕。
对计算机来说，围棋是一种比象棋更难掌握的游戏。然而，2016年低调出现的AlphaGo，经过短短几个月的训练后，就轻松地击败了世界上最好的围棋选手。今年10月，人工智能企业DeepMind推出了运行速度更快、使用硬件更少的AlphaGo Zero。通过72小时的自我学习和训练，AlphaGo Zero以10比0的佳绩打败了它的“前辈”AlphaGo。
这种令人震惊的进步速度，再次引发了人们对机器人将替代人类，导致人类大规模失业的焦虑。但部分人认为，这种焦虑毫无必要。因为AlphaGo Zero并不是我们创造新想法的典型方式，所以和它相关的生产力和技术进步没有意义。
我们知道，AlphaGo Zero的先进之处在于完全从零开始，不需要参考人类的先验知识，更不需要任何历史棋谱的指引，完全依靠自我强化学习，左右互搏来增长棋艺，最终达到百战百胜。
这种思维方式和国际象棋、AlphaGo等完全不同。此前，很多计算机先驱们都认为，国际象棋也许是个发展人工智能的有意义的领域，但这种期待最终落空了。
因为不管是围棋还是象棋，在上千年传承的过程中，虽然不断有新的突破，但整体的思维或套路依然离不开一个“赢”字。从优化角度来说，利用人类知识进行象棋学习会让机器掉入和人类思维一致的“陷阱”。
在这种情况下，“优化过程反而阻碍了进化”。这也是卡斯帕罗夫在其新书《深度思考》(Deep Thinking)中所想要表达的观点。
正如卡斯帕罗夫所描述的那样，在国际象棋中，在优化思路的影响下，当机器发现通过牺牲皇后可以快速取得胜利，机器便得出结论：如果要赢，必须要牺牲掉皇后。这种认知模式虽然很实用，但问题是，我们的目的是改变世界，让机器更加智能化，而不是仅仅赢得一场国际象棋比赛。
AlphaGo Zero这种从零开始的自我驱动的强化学习机制，使机器尝试了各种可能性，打破了基于人类知识的固化思维，反而获得了更优解。
从国际象棋到基础科学
但这不仅仅是一个关于国际象棋的警示故事。
这种结果导向的思维方式，不仅仅存在于计算机象棋中，在科学研究中也随处可见。比如为了更加快速地获得结果，研究人员选择了更实用的捷径，却忽略了更深入、值得冒更大风险去做的研究。对科学来说，如果仅仅只是关注获得“胜利”这一结果，往往会本末倒置，走入“死胡同”。
在类似思路的指引下，企业们正在减少对基础科学研究的投入。此前，企业们曾资助过许多重要的基础研究。在这些资金的帮助下，曾在索尼和IBM公司工作的江崎玲于奈(Leo Esaki)、德州仪器公司(Texas Instruments)的杰克o基尔比(Jack Kilby)获得了诺贝尔物理学奖；通用电气公司的欧文·朗缪尔（Irving Langmuir）摘得了诺贝尔化学奖；而贝尔实验室更是诞生了数不清的诺贝尔奖得主。可以说，那是个企业们敢于投资基础科学的时代。
然而，这种情况已经变了。正如Ashish Arora、Sharon Belenzon和Andrea Patacconi三位经济学家的研究报告所显示的那样：企业们仍在大力投资创新，但重点放在了实际应用上，而非基础科学。基础研究则通常被外包给了更小的机构，后者的知识产权很容易被买卖。
在这个过程中，企业研究人员创造了更多的专利，但他们在学术期刊上却越来越不显眼。正如阿罗拉教授所说的那样，企业越来越关注开发，而不是研究，而大多数的基础研究最终也都是为了商业上的用处。
这种思维方式给研究带来的影响是，研究团队的规模越来越大，专业化的研究人员越来越多，研究成本也越来越昂贵，但新的想法反而越来越少了。因为在某个“明确目的”的指引下，研究者们从一开始就已经否定了其他的可能性。
这种以结果为导向的思维方式，在现代企业中也有一种典型的表现方式，那就是KPI制度。
根据和君咨询合伙人袁卫平的定义，在现代企业中，KPI主义是企业将短期财务指标（如利润和销售收入）作为关键绩效指标来考核公司高管，并层层向下分解，直至一线的运营维护、产品研发和市场开发人员。指标完成的结果要排序，排名和个人奖金紧密挂钩，并直接影响工资和职位晋升。财务指标完成不好，排名在后的员工，会受到训诫乃至解雇。这些被细化和分类的指标，最终是为了实现精确管理，对工作成果进行量化。
在这种完全以目标为导向的体系里，员工在焦虑和恐惧的支配下，在追随财富的原始欲望驱动下，有时会不择手段地完成相关指标。这种不择手段，可能是牺牲企业的信用，可能是牺牲产品的质量，最终都让KPI变成了一剂毒药。
2016年，当百度因为“魏则西事件”遭遇史上最大的信任危机时，李彦宏在内部邮件中质问“为什么很多每天都在使用百度的用户不再热爱我们？为什么我们不再为自己的产品感到骄傲了？问题到底出在哪里？”
反省的结果是“因为从管理层到员工对短期KPI的追逐，企业价值观被挤压变形了，业绩增长凌驾于用户体验，简单经营替代了简单可依赖”，最终与用户渐行渐远。李彦宏更进一步警告，“如果失去了用户的支持，失去对价值观的坚守，百度离破产只有30天”。
而在百度之前，索尼常务董事就曾撰文称“绩效主义毁了索尼”；王石也曾在其微博中痛呼，“绩效主义像企业的脓包”，而小米，直接干脆就“抛弃了KPI”。
除了对员工不择手段的担忧，在瞬息万变的互联网时代，仅仅只依靠某些量化指标来评判员工的工作量和勤奋程度，有时候并不合理。毕竟随着技术和市场的快速更迭，工作目标也会随之不断调整，在这种情况下，盲目苛求某些量化指标，反而会扼杀企业的创新能力或低估杰出员工的价值等。
比如，当公司以代码行数作为考核目标，可能会因此鼓励大量垃圾代码的产生，而错过了简洁优雅的优秀代码；如果以解决Bug的数量作为评判标准，可能会挫败优秀程序员的积极性。因为如果程序员因为修复自己项目的Bug数量多而受到赏识，估计就没有员工愿意一开始就写出完美无缺的代码了。诸如此类的例子不胜枚举。
在互联网时代，不可否认的是，企业们会有越来越多的情况，需要面对未知的场景，提出颠覆的观点，创造不曾存在的模式，开发全新的产品。那么，在这一切创新诞生之前，企业们应该以什么样的KPI去给自己的员工定性呢？是每个月提交报告，还是多做几个ppt呢？
正如资深 IT 人曹政所说的那样，KPI的意义在于约束平庸的员工，以提升他们的执行力，而不能用于去规范优秀的人才。如果我们希望诞生“AlphaGo Zero”般的高级人才，如果我们想要不一样的创新，那么，首先要让人从既定的目标导向里解脱出来。
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