又過了一年,我是否離歷史前進的浪更近了些?


古人說三十而立,對1987年出生的我來說似乎真的是這麼一回事,跟過去幾年比起來,今年做了一些重要的抉擇,使得今年的review出現了一些跟往年比較不一樣的地方,包含:

  • 學習的途徑從書本轉移到線上課程、影音資料與twitter, medium為主要來源
  • 執行的計畫多於學習的比例
  • 更完整的紀錄與追蹤機制

離開學校三年多,覺得當初面臨的一些問題,在歷經這段時間的探索之後,漸漸有了一些可能的答案,雖然還沒辦法肯定是否是完全正確,但已經比較有底可以去做假設與驗證,尤其在矽谷、以色列與芬蘭的探索對我今年做的一些重大抉擇、學習與專案的開發影響是非常深刻的,到現在還是覺得大前研一說「年輕時的旅行是一輩子的養分」這句話相當正確,即使看看戶頭總是會有一種壓力,但是對於自己這一生要走什麼樣的路能夠有更清晰的論述依然是十分值得的投資。

2016的學習

閱讀

相較於過去兩年平均閱讀量在15本上下,今年的閱讀數量大幅下降,主要是因為大部分的時間都在寫程式與建構資料,由於採用比較新的技術作法,相關的參考書籍並不多,加上有端傳媒與medium等媒體提供高品質的文章,相對書籍的閱讀時間就被瓜分了。今年的閱讀比較集中在技術相關的書籍,閱畢的有以下兩本

  • Car Hacker’s Handbook:介紹自動車的軟硬體實踐架構,以及相關的資安議題,從底層的嵌入式系統到高階的娛樂系統都有做簡易的漏洞評估與攻防手法介紹,需要有一些資安的底子比較適合閱讀。
  • 從車庫的舊PC到百萬台伺服器:介紹阿里巴巴內部為了大平台的建設所遇到的問題以及網站服務演化過程當中所發展出來的解決方式與決策的依據,技術門檻不高,適合想做大平台的技術創業者閱讀。

線上學習

過去幾次在校園的演講經常提到數位教育將會很大程度取代現在在校園的學習,不過那時候自己還沒有真正修過幾門線上課程,今年在好幾個平台上面修了豐富的課程,真心覺得未來擅長使用線上學習系統的人會具有相當大的優勢。

  • Codecademy:今年在codecademey上面用一個月左右的時間修了12個課程,主要是html, css, bootstrap與jQuery等前端的基礎,跟去年學的nodejs後端結合起來組合成可以獨力建構網站服務的技術基礎,個人相當推薦,因為完全採取雲端的環境,只要有合適的瀏覽器就可以運作,而且互動的過程非常的便利,可以很快的修正自己的錯誤,卡住的時候還可以求救XD 對我入門前端的部份幫助相當大。

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    機器學習的核心在於「學習」這件事情的科學基礎,在Andrew Ng的課裡面有簡單的探討,事實上還有很多哲學上的內涵可以更深入的探討,但就不在課程範圍中了
  • Coursera:今年十月開始上Andrew Ng的機器學習,大概花了兩個半月的時間把原訂四個月時間的課程結束掉,覺得跟過去在台大修課的時候最大的差別在於業界的實用觀點。Andrew Ng在課程當中比較沒有偏重數學證明跟公式上的推導,而是偏向如何有效的驗證假設與跟商業邏輯的結合,對於想要運用機器學習作為商業核心的技術創業者來說,是非常值得修的一門課。課程裡面會實作linear regression, neural network, SVM, k-Means與anomony detection等演算法,都算是實務上非常常用的技術,比較深入的例如deeplearning, Markov Chain, Baysian Network與Graphical Data Mining就都沒有在課程範圍內了。課程裡面最難的還是neural network,像我這樣天資普通的程序猿,需要一定程度的手算才可以驗證程式到底有沒有寫對,有種回到高中算矩陣題目時崩潰的感覺,但基本上程式作業都沒有很難,有一定程度的數學跟程式基礎要跟上每週的進度不算太難,若要像我用1.5倍速就需要一點狂勁了XD 推薦搭高鐵的時候先把影片下載在手機上離線看,通常搭一趟用1.5倍速播放就可以修完一週份的課程。
  • 其他:Nodevember, DevNexusSocial Data Revolution上面都有蠻多我喜歡的內容,我通常偏好看從架構或是設計模式的角度去切入的一些概念,結合實作的一些手法,在這三個頻道上面都有很多不錯的內容,Social Data Revolution也是我每次到訪矽谷一定會去參與的課程,除了本身內容相當豐富、貼近新創之外,也有很多機會跟矽谷的高手過招,相當過癮。

2016的專案

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在電腦科學博物館裡面的志工很多都是科技史上曾經推了一把的人物,參觀電腦科學博物館時去跟這些活歷史對話才是真正的寶藏
  • 矽谷創新探險(Silicon Valley Innovation Safari):受到Andreas Weigend設計的Data Safari啟發所設計的模式,主要鎖定15-22歲對科技與創業有興趣的高雄年輕人,在矽谷進行為期10~14天的探索,跟政府辦的訓練團或是民間的旅行團比起來,大概比較明顯的差異是很多事情需要自己動手吧!住在跟很多其他國家來的創業者混居的Hackerhouse裡面的時間其實是比較獨特的地方,除了有很多機會可以透過做料理或是烤肉派對交流之外,也可以深入的看到其他新創團隊怎麼在矽谷做募資、開發以及獲取使用者。第一次到矽谷的時候其實不太能夠融入500 Startups那種很多歡樂時光的模式,後來習慣了矽谷的社交模式之後就覺得這對在台灣土生土長受教育的人來說其實是一塊很大的弱勢,畢竟一般家庭生長的小孩不太會有機會玩到podluck或是庭院BBQ這類的活動,在社交的能力上面自然就會少了一些要素。在執行了兩次之後一定程度的驗證了Paul Graham所說的「活在未來」對於創業者的素質是相當關鍵的因素,在台灣由於政策與產業環境的保守性,距離文明前進的浪潮其實是相當遙遠的,在「亞洲矽谷」計畫裡面喊得震天價響的IoT,在矽谷其實已經是蠻平常的事情,除了家用的連網裝置與應用很多之外,更重要的戰場則是自動車與交通設施、自動車與自動車、自動車與手持裝置之間的互連系統規範與協定等等,這在台灣雖然可以透過報導窺見一些,但缺乏實際體驗跟社群的發展之下大部分的人要接觸一些實務經驗或是自己實作的成本相當高,在矽谷則是不斷在身邊發生,這也是為什麼我會覺得這樣的環境是必要的養分,北京雖然在創業的氛圍上並不輸矽谷,但在真正推動文明前進的步伐上面還是略遜一籌,如同過去的台灣,雖然資本體系運作的非常好,但其實只是工業化必經的過程,在整個代工體系的時代之下並沒有真正參與到推動人類文明的進程,只不過是在不考慮外部成本的前提之下讓財富集中到少數人的手中而已。
  • Ayuveda:一開始只是為了要解決中藥房營運上面一些問題而開發的資訊系統,後來愈做愈覺得screenshot_20161231-004437實在太多地方需要資訊化了,於是現在整個專案以商業化使用為目標開發。目前的功能主要是提供數位化的藥櫃資料查詢,由於一般藥行的常備藥材大約有三百多種,對一開始接觸的人員來說要記得所有藥材的位置是幾乎不可能的事情,即使櫃子上有標示,未經過訓練的情況之下搜尋的成本還是相當高,每一次的詢問就會佔用老手的時間資源,因此改由電腦做為中心化的尋找系統之後在訓練的成本上就得以降低,現在已經變成我幾乎每天都在用的工具,也可以在比較不忙的時間自己做訓練去熟悉藥材的位置,大大的減少訓練所需要的時間與資源,接下來預計會導入一些機器學習的方式去協助我們做一些比較複雜的決策,過去在做藥材的單價設定時常常會遇到決策邊界的問題,目前使用k-means做初步的試驗誤差範圍大略在10%左右,算是可以接受的成果,預計還要再讓電腦跟我們協同工作一段時間之後才能夠優化到能夠實用的程度。

2016的活動

  • 資料科學年會:今年在資料科學年會協助財務金融場的有志一同場主持討論,雖然我過去並沒有做財務資料分析的實務經驗,不過由於在FinTech領域工作快一年的時間對於美國、以色列以及歐洲的生態有比較多觀察與理解,因此自告奮勇擔任該場的主持人,我覺得自己的收穫其實比給出的還要多,雖然得自掏腰包買門票,但活動的水平超乎我的預期。在過去三年左右的工作經歷裡面雖然經常接觸到公司核心的資料業務,不過由於是startup,資料規模都很小,在年會上的分享者的實戰經驗往往都很豐厚,讓我深深理解到自己的不足,後來修了Machine Learning之後感覺有比較回到這個圈子了,但我以後應該不太會再談FinTech相關的題材了,在台灣實作的空間太小,而且比較有價值而且可以scale的關鍵部分基本上都差不多被做完了。

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    來自Google日本的Takuo桑對於台灣的開發者社群相當熱情支持,多虧他的協助才能完成今年的突破
  • MOPCON:在參與MOPCON三年之後今年終於入坑了XD 在英明的組長與強大的前人森林庇蔭之下順利的完成今年贊助組的目標,比較幸運的是爭取到Google日本贊助的講師跨海來台,原本以為高雄的場子全英文的議程應該會比較不受歡迎,結果意外的還蠻熱門的,而且兩位講師的簡報跟英文水平都很高,後來跟其中一位講師聊天才知道他的簡報居然是用After Effect做的!因為這樣的機緣開啟了MOPCON國際化延伸的議題,或許明年可以串接更多矽谷方面的資源回來,這也算是我高中時代就想要做的事情了,一個城市要進步,具有前瞻性的人群與議題的探討會是最關鍵的要素,硬體的建設只是輔助,真正推動事情發生的還是在人的集體意識。今年也嘗試私人贊助學生票給雄中的學弟跟一些年輕的朋友,因為過去得之於雄中學長們的幫助太多,就在自己有一些能力的時候嘗試做點事情吧。

Summary

過去一年,有一種結束了一趟很長的學習之旅的感覺,雖然大部分的學習是在2015年完成的,包含Paul Graham論文翻譯、nodejs的基礎、Social Data Revolution的課程以及在許多不同國家的探索,但真正開始整合這些經驗與知識大抵都是今年的事情,「新人類:智能與演化」整合了演化的論點跟人工智慧的發展以及歷史的軸線,除了是在研究組內要做的事情,也是我自己在選擇開發技術基礎時的重要依據;「矽谷創新探險」整合了我過去在矽谷生活的經驗與Paul Graham的論點,讓行程的成本能夠在不犧牲品質與效果的前提之下壓縮到可能性當中的極致,進而使得到矽谷深度學習成為15~22歲這個區段的年輕人可行的選項之一。Ayuveda系統的開發則是運用了Machine Learning、網站前後端與行動開發的技術來切入一個古老而傳統的領域,或許能夠為這樣維持著前工業時代風貌的經濟體系帶來一些不同的風味。

這樣過了一年,也許在一些細微的努力之下,可以讓更多人接觸到歷史前進的邊緣是長什麼樣子,而踩在過去的包袱、現在的困境與未來的技術當中的我,到底是會創造出新的浪潮,還是湮沒在歷史前進的腳步當中,或許要等到過一段時間之後再回頭看才能夠得知了。

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