https://moke.tw/tags/%E7%9F%A5%E8%AD%98%E8%90%83%E5%8F%96/Recent content in 知識萃取 on 用邏輯改變世界Hugo -- gohugo.iozh-TWWed, 20 Jan 2021 15:00:00 +0800https://moke.tw/talk/podcast-s2ep15/Wed, 20 Jan 2021 15:00:00 +0800https://moke.tw/talk/podcast-s2ep15/為什麼那些厲害的老師們，可以將知識整理得井然有序，或是產出一些理論架構，指引我們、讓我們更容易吸收學習？學習者的基礎是根據先備知識，而教學者的基礎、知識產生的根源則是「後設認知」。https://moke.tw/talk/how-to-expand-thinking/Wed, 25 Dec 2019 19:00:00 +0800https://moke.tw/talk/how-to-expand-thinking/在企圖通盤暸解一件事情之前，盤點目前已知的現狀也是很重要的任務。從中尋找缺失、設法將新元素納入已知的範圍，擴大視野其實就是這樣達成的。https://moke.tw/blog/2019/how-to-build-the-human-knowledge-engineering/Sun, 22 Dec 2019 19:50:00 +0800https://moke.tw/blog/2019/how-to-build-the-human-knowledge-engineering/小時候特別喜歡用電腦，一直希望電腦可以變得有趣，甚至像人一樣與人交談。那些科幻作品中的場景，也是我夢想中的未來。如今，在世界邁向AI時代，有些看起來似乎不遠了。 雖然有這樣的願望在心裡，但我並沒有投入人工智慧的領域，而是專注在「人」身上。因為我相信無論科技再怎麼進步，始終都要回到人類身上才對。 現在的AI是透過大量資料來訓練電腦，這不是我喜歡的模式，因為人的智慧不需要大量資料來訓練。所以我比較傾向專家https://moke.tw/talk/learning-metadata/Wed, 11 Dec 2019 19:00:00 +0800https://moke.tw/talk/learning-metadata/現在是人工智慧飛黃騰達的時代，令人對未來充滿各式各樣的想像。但是觀注科技發展的同時，可曾想過把技術應用在人類身上而非電腦？電腦能持續進化，人類也行。雖然看似速度緩慢，其實影響力驚人。https://moke.tw/blog/2019/what-is-problem-solving/Mon, 10 Jun 2019 21:41:30 +0800https://moke.tw/blog/2019/what-is-problem-solving/如何培養問題解決能力？如何培養系統化思維？什麼綜觀全局、經驗累積…怎麼看都跟廢話沒啥兩樣。有一天我突然就懂了，原來大家都有通靈的本領，難怪那麼厲害…