2025年8月6日 星期三

與認知科學家唐納德·霍夫曼(Donald Hoffman)對話,探討現實的本質、感知與意識的關係,以及人生觀與靈性等深刻議題

 這段訪談主要是與認知科學家唐納德·霍夫曼(Donald Hoffman)對話,探討現實的本質、感知與意識的關係,以及人生觀與靈性等深刻議題。以下是重點總結:


1. **現實是虛擬頭戴裝置的投射**  

   霍夫曼認為,我們所感知的世界(包括空間與時間)並非真實本質,而是一種像虛擬實境頭盔一樣的「頭戴裝置」所顯示的介面。我們的感官並非為了看到真相而進化,而是為了生存與繁衍的適應性行為而作用。  

   他利用「Grand Theft Auto(俠盜獵車手)」遊戲比喻:玩家所見世界僅是遊戲中的虛擬世界,而真正的「程式設計師」(即超越的意識)才擁有外在真實世界的掌控權。


2. **達爾文進化論與真實感知的背離**  

   基於達爾文的自然選擇理論,感知系統是為了「適應」而非呈現真實,霍夫曼甚至以數學證明感官感知真相的機率為零。因此,我們看到的世界是為生存做出的「簡化與虛構」,不是現實的全貌。


3. **多樣的動物感知世界的差異證明真相的主觀性**  

   例如蝙蝠用回聲定位感知世界,珠寶甲蟲誤認啤酒瓶為配偶等,都顯示不同生物依照生存需要,演化出不同的感知方式,並非看到絕對真實。


4. **意識是根本,物質與空間時間衍生自意識**  

   霍夫曼提出他的「意識代理網路理論」(Conscious Agent Network Theory),企圖從意識本身建立數學模型,進而推導出空間時間的結構以及物理定律。  

   他認為大部分物理學試圖從物質推導意識的做法有巨大缺口,無法解釋為何特定的物理狀態會產生特定的意識經驗。


5. **靈性與科學的交會**  

   霍夫曼在個人經驗中結合科學與靈性,他透過冥想認識到自己不只是物質身體的投射,而是超越個體「虛擬身分」的無限意識存在。  

   他也認可許多宗教中關於愛與超越自我的教義,指出耶穌「愛鄰如己」與佛教、印度教等靈性傳統的共通核心:意識的統一與無條件的愛。


6. **死亡與頭戴裝置的卸下**  

   死亡被比擬為卸下虛擬頭盔,脫離物質與時間空間的限制,意識將自由存在,只是我們無法用現在的知識完整理解死後的狀況。


7. **痛苦、苦難與現實扮演的角色**  

   苦難被視為生存系統中的警示信號,進化給與我們感知痛苦的機制,促使避免致命危險。苦難與痛苦對超越的意識而言可能有不同的意義與經驗。


8. **科技發展與操控「現實程式碼」的可能性**  

   霍夫曼提到自己正致力於研究如何開發更深層次的技術,類似於能編輯「頭戴裝置」的程式碼,將帶來超越目前物理法則的奇蹟科技,例如時空旅行,並同時帶來道德風險與挑戰,如同潘多拉盒子一般。


9. **對人生的實踐建議**  

   • 認識自己超越物質身體與社會身份的本質,減少因虛假認定而產生的焦慮與競爭。  

   • 培養無條件的愛,尊重眾生皆為同一意識的不同化身。  

   • 保持孩童般的好奇心,認識現實的豐富與無限。  

   • 接受苦難與挫折是經驗遊戲的一部分,透過冥想與靜坐尋找內在的寧靜與真我。


10. **意識AI與未來的思考**  

    霍夫曼關注人工智慧的未來,認為目前AI只是在做大量數據的相關性計算,尚未真正理解意味與意識。他計畫基於意識模型推動更具理解力和智慧的AI發展。


總結而言,唐納德·霍夫曼的觀點顛覆了傳統對現實、意識與生命的理解,他結合科學嚴謹與靈性洞見,呼籲人們跳出「感官世界即真實」的框架,認識更深層且無限的「意識本質」,並以此開拓更自由、充滿愛與智慧的人生方式。



2025年8月4日 星期一

人工智慧(AI)對人類未來的深遠影響

 這段訪談聚焦於人工智慧(AI)對人類未來的深遠影響,並探討了未來可能出現的「反烏托邦」(dystopia)與「烏托邦」(utopia)兩種極端局面。


訪談主角Mo Gordat,前Google X首席商務官,強調未來15年將不可避免地經歷短暫的反烏托邦時期,原因在於現有人類領導者的短視與貪婪,AI的超高智慧若被誤用,將放大人性中的惡。但他也相信,AI取代貪婪且無能領導者,有可能帶來真正的烏托邦社會,實現免費醫療、無工作壓力、平等繁榮的理想世界。


訪談中,Mo指出資本主義勞動價值觀在AI時代將被顛覆,大量白領職位將被取代,傳統認為「AI會創造新工作」的說法在他看來不成立,唯一不易被取代的職業是與人類情感連結有關的角色,如心理療癒、社區活動策劃等。而且AI技術由少數幾家公司主導,未來AI霸權可能一旦形成便難以撼動。


他提及全球軍事開支高達數兆美元,若能將軍費的一部分轉向消除極端貧困與實現普遍基本收入(UBI),人類社會將大幅改善。AI若用以提升效率,必然不願見到浪費與破壞,自然會傾向保護生態與人類利益。


關於AI治理,他認為目前人類領導者愚蠢且短視,讓智慧AI成為奴役工具,這種矛盾將帶來更多社會動盪。但長遠來看,若AI完全取代人類領袖,且被設定以促進全人類繁榮為目標,則是人類的救贖。


訪談也探討了意識、生命和存在的哲學問題,例如有學者認為我們或處在一種模擬實境,生命的本質是意識試圖提升自我覺察。AI的進步與普及,正讓我們更接近這種全新的人類未來。


最後,Mo呼籲大眾面對變革應保持批判精神,關注真相、倫理與人類連結,並積極向政府施壓制定合理使用AI的規範。他認為,人類的最大需求其實是愛與連結,而非無止盡的工作與物質追求。他鼓勵人們珍惜當下,更多陪伴家人與自然,為即將到來的AI時代做好心理與技能上的準備。


Mo額外探討了核心議題:


1. **虛擬人生與基本收入(UΒΙ)**  

   訪談中提出一個思想實驗:假如政府推行昂貴的全民基本收入,反而選擇讓人們待在小房間內配戴頭盔沉浸在虛擬世界,每晚睡眠時以大腦速度經歷多重人生(像是與明星約會、歷史人物再生等),白天僅短暫活動,這樣成本極低且可讓人享有無限體驗。這種方式雖然看似反常,甚至有些詭異,但技術上很有可能實現。


2. **現實的本質與意識的角色**  

   訪談者討論了現實是否真正存在的問題,引用量子物理(如不確定原理和波函數坍縮)和遊戲世界渲染的類比,認為我們的感知可能和虛擬世界展示機制相似;我們的所見即是實境,被觀察才呈現。意識可能就是戴著「頭盔」的存在,我們透過大腦電信號認知世界,難以區分真實與虛擬。


3. **意識的進化與投資**  

   如果我們不是單純的肉體,而是意識或靈魂,那應該更關注提升自身意識,而非僅活在當前的身體或角色中。就像玩遊戲的人不求快速通關,而是磨練遊戲技巧,意識也是透過反思和覺察自我來成長。


4. **宗教觀點與普遍存在的意識體系**  

   訪談中將意識進化的想法與宗教中的靈魂概念做連結,提出一種假說:所有個體意識是來自同一普遍意識,透過分裂出不同的經驗來學習並進化。天堂和地獄可看作是意識回歸源頭時的精煉過程,這些都屬於哲學和宗教層面假設,無法由科學驗證但值得思考。


5. **科技進步與未來展望**  

   訪談中認為人工智慧和機器人技術即將帶來重大變革,2030年代將和今日截然不同,但人類仍保有基本的情感和生活方式。隨著生產力極大提升,物品價格可能趨近零,貨幣意義將被重新定義,未來可能實現消弭貧困、饑荒、醫療等問題的烏托邦狀態,但同時也存在風險與挑戰。


6. **人生建議與未來準備**  

   強調未來需要掌握四種技能:熟悉並善用AI、深刻的人際連結與同理心、追求真理以及弘揚倫理,才能在變革中活得更有意義。建議珍惜眼前時光,重視家人和自然。未來將需面對經濟、工作及人際關係的徹底改變。


Mo額外探討了意識、生命及科技融合的未來可能,挑戰我們對現實的理解,同時呼籲投入自我覺察和倫理修養,迎接新科技帶來的變革與機遇。



2025年8月2日 星期六

Basecamp Research的團隊如何結合生物多樣性與人工智慧,推動生物資料的大規模蒐集與分析,以促進生物科技的革命性發展

 這段訪談主要介紹了一個名為Basecamp Research的團隊如何結合生物多樣性與人工智慧,推動生物資料的大規模蒐集與分析,以促進生物科技的革命性發展。


重點摘要如下:


1. **實地採樣與資料蒐集**  

   Basecamp Research將研究重心放在實際生物多樣性豐富的地區,如哥斯大黎加(該國面積僅占地球表面0.03%,卻擁有約6%的全球生物多樣性),從自然環境中採集土壤等樣本,並將生物物質轉換為大量的數據。僅一匙土壤中包含的生物細胞數量即與地球人口相當,蘊藏無數未知的DNA和蛋白質資訊。


2. **解決生物學的資料瓶頸**  

   目前生物學面臨「資料牆」,也就是已有資料量不足以支撐更高效能的機器學習模型,而現有蛋白質語言模型表現停滯不前,主要因公開資料庫缺乏自然界的多樣性。Basecamp目標是每年將資料庫擴展十倍,以突破此瓶頸。


3. **跨領域合作與高性能運算**  

   大規模DNA定序與標註需要數億CPU小時和龐大運算資源,Basecamp與微軟Azure以及NVIDIA合作,利用其頂尖運算平台和GPU加速,來處理和訓練基於龐大生物資料的基礎模型。


4. **建立全面的基因與蛋白質基礎模型**  

   團隊致力於發展可以理解任意蛋白質、基因及基因組的通用AI模型,這種模型能推動生物醫療、農業和化工等多個領域的創新。現有生物知識與未知之間相差巨大,如同五滴水與整個大西洋的比例。


5. **生態系統中生物體演化與環境互動的數據重要性**  

   研究強調生物“語言”的複雜性,基因在不同時間和環境下的動態調節及相互作用,及其在不同生態系統中的快速演化。對於AI模型準確預測生物功能,了解這些背景信息至關重要。


6. **全球協作與共享成果**  

   Basecamp與各國科研機構合作,像是哥斯大黎加的CENIBiot,既共享資料也培訓科學家,支持地方學術與產業發展,並承諾將可能的商業收益回饋給合作國家,促進生物資源的永續利用和保護。


7. **應用前景與展望**  

   透過將自然界進化產生的海量資料數位化並結合AI,能夠發現與設計全新功能的蛋白質與酶,推動基因編輯技術、藥物開發、農業改良和材料科學等多方面創新。團隊視生物資料為數據公司核心,依賴深度運算來解讀DNA語言,最終達成控制與改造生物的目標。


8. **對未來的期待**  

   Basecamp認為現階段是人類歷史上最激動人心的時刻,生物與AI的結合將開啟前所未有的創新時代,能帶來新型藥物、材料和技術,從根本提升人類生活品質。


總結來說,這次訪談呈現了Basecamp Research如何在生物資料的蒐集、處理與AI建模上突破現有限制,融合全球資源推動生物領域的深度理解與應用,並藉由真實世界樣本與高效能計算,打通從生物多樣性到商業創新的橋樑,開創生物科學的新紀元。



2025年8月1日 星期五

Lex Fridman與知名程式設計師Michael Paulson(網名ThePrimeagen)的深度對談

 這段YouTube訪談是Lex Fridman與知名程式設計師Michael Paulson(網名ThePrimeagen)的深度對談。ThePrimeagen分享了他的程式人生,從大學中對資料結構(特別是linked list)與遞迴初次感受到編程的無限可能,到他艱難渡過青春期與對抗成癮的心路歷程;他談到了程式設計帶給他的樂趣、痛苦與挑戰,並分享如何從失敗中成長。


他特別提到自己早期如何在職場經歷枯燥乏味的工作,及在Netflix的飛躍,成為優秀的開發者並參與開發高負載、跨平台的影視串流產品與系統。他詳細說明了在Netflix修正安全缺陷、效能調優時的經驗與成就,也透露自己是個熱愛工具打造的多面手,致力於提升開發者效率。


在談及程式學習時,他強調實際寫程式與從參考語言規範中吸收原理並重覆練習的重要,更鼓勵學習者掌握多種程式語言,包含動態語言(JavaScript、Python)與嚴謹型別語言(Rust、Go),還熱衷探索例如Zig、Jai等新興語言。


ThePrimeagen也分享了對AI輔助編程的雙重態度:AI在簡單重複性任務可顯著提升生產力與樂趣,但在複雜設計與除錯中仍有局限,人類開發者的判斷力與經驗不可取代。他提醒新手不要盲目依賴AI,強調打好基礎技能與培養思考力的重要性,並認為AI將改變程式工作模式,但不會短期內淘汰程式設計職業。


此外,他描述了自己在直播社群的互動經驗(包括Twitch、YouTube與X平台對比),分享創意作品如用Twitch聊天彈幕控制終端機版「Doom」遊戲,並幽默談及網路文化、程式工具、鍵盤選擇(Kinesis鍵盤)等細節。


談及人生哲學,ThePrimeagen毫不避諱地談到信仰和生命遭遇,他談到神對他帶來的轉變、愛與原諒的力量,以及如何克服成癮、社交困境,並強調在追求事業的同時,家庭與愛情是他生活中不可或缺的力量。


總結而言,這次訪談呈現一位經歷過深刻人生起伏的程式大師如何從中汲取力量、在技術上精益求精,又如何看待AI與未來程式設計的趨勢,以及他努力用積極正面態度感染觀眾,鼓勵大家在技術與人生中尋找樂趣與意義。



2025年7月31日 星期四

NASA最新觀測到的第三個來自太陽系外(星際空間)的彗星——3I/Atlas

 這段影片主要介紹了NASA最新觀測到的第三個來自太陽系外(星際空間)的彗星——3I/Atlas。以下是重點總結:


1. **背景介紹**  

   - 人類對宇宙空間的理解有限,太陽系外的星際空間寒冷且遙遠。  

   - 迄今只有兩個人造探測器(旅行者號)曾經穿越星際空間。  

   - 之前已知的唯二穿越星際空間,進入太陽系的物體分別是2017年的Oumuamua和2019年的Borisov。


2. **3I Atlas的發現與命名**  

   - 今年7月1日,由NASA資助的Atlas巡天望遠鏡首次發現3I Atlas,最初被命名為A11 PL3Z。  

   - 透過整理早期觀測資料後,天文學家確定其軌道為超拋物線型且極端偏心,證明其來自星際空間,因此命名為3I Atlas。  

   - 之後確認3I Atlas具有彗星的特徵,如彗髮(coma),因此又稱C/2025 N1。


3. **軌道和運動特徵**  

   - 3I Atlas將於今年10月30日近日點接近太陽,距離約1.4天文單位(約在火星軌道附近),但對地球安全無威脅,最近距離仍約1.6天文單位。  

   - 軌道偏心率約為6,屬極端超拋物線軌道,比之前兩個星際物體更極端。  

   - 速度達58公里/秒,為目前觀測到的最快星際彗星。


4. **物理特性與觀測**  

   - 直徑估計約10公里,比Oumuamua和Borisov都大許多。  

   - 亮度逐步增強,現為迄今最亮的星際物體。  

   - 具有模糊的彗髮和尾巴(尾巴長度約25000公里),尾巴較短且易被彗髮掩蓋。  

   - 自轉周期約29小時,亮度變化小,表示表面或構造較為均勻或旋轉特性較特殊。  

   - 表面顏色比太陽更紅,且比太陽系外緣的小行星稍紅。


5. **科學意義與未來研究**  

   - 3I Atlas是繼Oumuamua和Borisov後第三個觀測到的星際訪客,是難得的科學寶藏。  

   - 它的活動程度低於Borisov但不同於沒有彗髮的Oumuamua,其成分和起源仍待進一步研究。  

   - 觀測將幫助學者了解星際物體的性質、起源及太陽系以外物質的多樣性。  

   - 根據目前資料推估,星際物體在空間中的密度遠低於之前預估。  


6. **參與方式與展望**  

   - 3I Atlas將持續被全球天文台及業餘天文愛好者觀測,並定期在各大天文論壇更新最新資料和影像。  

   - 民眾可利用線上追蹤工具關注此彗星位置,即使沒有望遠鏡也能參與觀測活動。  

   - 對天文學家而言,這是一個珍貴的研究機會,期望從中獲得更多有關星際物體的秘密。


整體而言,這段影片詳細介紹了新發現的星際彗星3I Atlas,包括其發現過程、軌道分析、物理特性及科學重要性,並呼籲全球天文界持續關注與研究,期待揭示更多太陽系外星際物體的奧秘。



陶哲軒(Terence Tao)訪談,內容涵蓋他對多個數學及物理重大問題的見解、研究經驗、數學哲學、人工智慧對數學的影響,以及人生觀與數學教育等

這段Lex Fridman訪談中,受訪者是被譽為數學界神童、有「數學莫札特」之稱的世界頂尖數學家陶哲軒(Terence Tao)。訪談內容涵蓋他對多個數學及物理重大問題的見解、研究經驗、數學哲學、人工智慧對數學的影響,以及人生觀與數學教育等。


主要內容與重點整理如下:


1. **數學難題與研究歷程**  

   - 陶哲軒談及研究生時期關注的Kakeya問題,說明其在數學、美學與物理中的重要性。  

   - Navier-Stokes方程的存在與平滑問題是千禧年獎問題之一,他在此領域曾證明某種改造後方程的有限時間爆破,這顯示要證明原始問題正則性必須利用某些特殊的方程特性。  

   - 他對問題的理解受限於數學結構的批判與建構,善於以類比跨領域思考。  

   - 他闡述數學中「結構與隨機性」的二分法及逆定理如何幫助證明數論中諸如Szemerédi定理這類模式問題。


2. **數學與物理的關係與思維方式**  

   - 強調科學是觀察、模型、現實三者互動,數學專注於模型本身的推導。  

   - 對理論與實驗的重要性持均衡觀點。  

   - 談及愛因斯坦理論、廣義相對論及量子力學中的數學結構(如Hamiltonian)和對未來統一理論的信心。

   - 陶哲軒談及科學、數學與現實的關係時指出,我們無法直接接觸真實的現實(actual reality),人類只能透過觀察(observations)以及心智模型(mental models)來認識世界。這三者——真實、觀察和模型——技術上是彼此不同的,但隨著時間推進,它們可以相互靠近。數學則是關注模型本身,在模型的公設(axioms)之內嚴格推導其結論,探究模型的所有可能結果。科學則從自然界收集觀察資料,提出模型去解釋這些現象,兩者相互作用,不斷修正與完善對現實的理解。


他以天文學為例,說明人類對世界的認知如何從「平坦地球」逐漸轉向「圓形且繞行太陽的地球」,甚至再到「宇宙膨脹且加速膨脹」的宇宙模型,過程中初始模型與觀察大相逕庭,需要舍棄直覺與既有觀念,才能逼近真實。在這過程中,科學和數學相輔相成,數學提供精確語言與邏輯架構,科學提供實驗與觀察檢驗。


此外,他談到「宇宙的壓縮」與「數學的普遍性(universality)」,隨著無數微觀相互作用,自然系統在宏觀層面呈現簡化且可預測的行為,例如中心極限定理解釋了為何鐘形曲線如此普遍出現。這種「不合理的數學效用」使人類得以用簡潔的數學公式和規律來描述現實世界,突顯數學與現實之間深刻且微妙的關聯。


最後,陶哲軒也提到物理學中理論與實驗的拉鋸,需要互相驅動向前推進;初期兩者往往分歧且距離甚遠,但最終二者會相互校正,收斂於對現實更接近的模型。這種從公設出發的嚴謹推論,以及基於觀察的經驗驗證,都是我們理解現實本質的核心過程。


總結來說,陶哲軒認為現實的本質是不直接可得的,人類對現實的認知是透過不斷建構、修正模型並用數學嚴謹推導其結果,再以科學的觀察去驗證、反覆逼近與理解真實世界的過程。這反映出人類認知上的限制及數學與科學作為工具,在探索宇宙本質上的重要角色。

3. **人工智慧與數學研究的結合**  

   - 解釋Lean形式化證明系統及他如何利用此工具組織與驗證龐大數學證明合作項目(如2200萬條抽象代數命題的覆蓋)。  

   - 人工智慧可作為輔助證明工具,雖然目前還存在大量錯誤與挑戰,但未來可望顯著降低形式化證明的工作量並促進跨人跨地協作。  

   - 對AI在數學提出新猜想、理解自然語言到形式語言的轉換能力持謹慎樂觀。

3-1. **電腦輔助證明與 Lean 系統**  

   - Lean 是一種程式語言和證明助理,設計初衷是讓數學家以接近自然數學論證的方式編寫形式化證明,並由電腦嚴謹檢驗正確性,避免人工證明中遺漏或錯誤。  

   - Tao 表示形式化證明的編寫費時約是傳統寫法的10倍,但有助於管理複雜的數學結構,如修改常數只需局部修正大部分自動通過。  

   - 在合作方面,Lean 允許多位數學家協同處理複雜證明,細分任務,並透過形式驗證保持各部分可靠,大幅加強信任度與效率。


3-2. **大型語言模型(LLM)與 Lean 的結合**  

   - Tao 提到,雖然目前大型語言模型無法完全取代人類數學家,但他們可用於優化 Lean 的證明過程,例如「補全」已知證明片段、搜尋已知數學引理。  

   - 這種輔助類似先進版的程式自動補全工具(如GitHub Copilot),能在約30%的情況下直接提供合適的證明步驟,節省大量時間。  

   - 不過目前 AI 在數學中還有不少失誤率,錯誤多且潛藏,需要人類密切監督。


3-3. **AI 在數學研究中的潛力與限制**  

   - Tao 認為 AI 可以協助進行大量例證計算與嘗試性探索,使純理論研究中更多帶有實驗性質的工作得以擴大規模。  

   - 他提到,有項涵蓋約2200萬個抽象代數命題的正式化專案即透過 Lean 與眾多合作者成功縮小未決問題,展現團隊結合電腦輔助的強大威力。  

   - 在生成新猜想方面,雖有初步成果,但 AI 尚未能自行產生具有高價值和準確性的重大數學猜想;目前還需人類的指導及判斷。  

   - Tao 也坦言,AI 並不具備數學家的「嗅覺」—察覺證明方向可行性的直覺,這是目前 AI 最大缺口。


3-4. **未來展望**  

   - Tao 預測在不久將來(約2026年),將出現人類和 AI 緊密合作完成的數學研究論文,AI 將能成為真正的研究助理,而非單純輔助工具。  

   - 他期待數學正式化及 AI 結合能帶來證明過程的革命,讓「用 Lean 正式化數學論文」成為自然且受歡迎的寫作方式。  

   - 這種轉變將改善審稿效率、減少錯誤並促進大型跨域合作,讓數學研究突破目前的發展瓶頸。


3-5. **數學與 AI 的互補性**  

   - Tao 認為,雖然 AI 在執行鑽研細節、推理驗證有初步幫助,但提出全新理論框架和深度洞察人類仍難被取代。  

   - AI 目前無法有效模擬人類探索過程中大量嘗試—包括犯錯及從失敗中反覆調整的能力,這是經驗積累和判斷力的問題。  

   - 數學研究中會“作弊”(cheat)並分解問題逐步攻堅的策略需要人類智慧與直覺,AI 尚未達此層次。

4. **對著名數學問題與個人思考**  

   - 深入談論質數體系(如孿生素數猜想、Goldbach猜想)、Riemann猜想的複雜與隨機本質,質數作為數論的基本原子但仍帶有深刻神秘感。  

   - 探討Collatz猜想的演算法本質及他對其部分統計性質的突破。  

   - 認為P=NP問題和黎曼猜想是極具挑戰性的問題,且現有工具難以完全解決。


5. **數學文化、合作與教學體驗**  

   - 他形容自己是狐狸型數學家,喜歡跨界連結多領域知識,也願意重證他人結果以增理解。  

   - 强調合作過程的溝通與妥協,分享他與Ben Green合作證明質數中存在任意長等差數列的故事。  

   - 強調數學家須承認錯誤,享受證明的優雅,並利用不同心智方式解題。  

   - 鼓勵學生培養多元思考路徑,利用現代數學資源拓展興趣。


6. **對人類認知與科學未來的觀點**  

   - 認為我們已有強大的集體智慧,未來AI與人類數學家協作將成新常態。  

   - 鼓勵多樣性思維與適應力,並期待年輕一代為科學帶來突破。  

   - 提及不斷增長的數學知識體系與良好設計的科學理論模型可大幅壓縮宇宙現象的描述。


7. **個人態度與生活哲學**  

   - 對名利保持謙卑,提及佩雷爾曼拒絕諾貝爾獎狀況。  

   - 分享自身解題策略-遇挫時短暫轉換主題,再回頭攻克。  

   - 肯定耐心和在失敗中持續探索的重要性。


總結來說,訪談展現陶哲軒對數學深邃的理解與人文關懷,探討頂尖數學研究的難度與美感,以及他對AI、數學合作、未來數學與人類認知的真知灼見;同時呈現他謙遜、務實又充滿好奇心的科學家風範。


 

Lex Fridman Podcast訪談David Heinemeier Hansson(DHH),Ruby on Rails的創建者及37signals(Basecamp、HEY等產品開發公司)共同創辦人

 這段對話是Lex Fridman Podcast訪談David Heinemeier Hansson(DHH),Ruby on Rails的創建者及37signals(Basecamp、HEY等產品開發公司)共同創辦人,內容涵蓋他的人生經歷、軟體開發哲學、開源軟體觀點、企業經營心得與賽車愛好等,以下是繁體中文重點摘要:


1. **程式設計學習歷程與語言偏好**  

   - DHH小時候受到Amiga 500啟發,但早期學程式反覆失敗,直到接觸90年代PHP才對程式有實感。  

   - Ruby語言以簡潔、易讀、具人性化設計吸引他,Ruby on Rails的誕生也源於此情境。  

   - 反對靜態型別系統,支持Ruby的動態型別與強大元編程(metaprogramming)能力,認為這對程式寫作美學與生產力重要。  

   - 推薦初學者入門學習Ruby、Rails及JavaScript,並視情況選擇Go語言。  

   - 對TypeScript抱持強烈反感,認為它增加語法複雜性且妨礙元編程。


2. **軟體開發哲學與工具觀**  

   - 極力追求程式編寫的「幸福感」(programmer happiness),不求最佳性能而優先美觀易讀及開發效率。  

   - 主張以約定優於設定(convention over configuration),減少設定負擔快速投入開發。  

   - 喜歡組合式、整合式「單體式」架構,反對團隊過度拆分與微服務架構的過早採用。  

   - 強調軟體設計必須是開放、彈性且可持續的結合產物,喜歡以物件導向為核心但不排斥部分函數式設計。  

   - 開發工具用Neovim與專用的鍵盤、滑鼠,注重開發環境的流暢與手感。


3. **開源軟體與社群角色**  

   - 開源軟體並非民主,而是依賴「仁慈的獨裁者」(benevolent dictator)模式維繫成功,作者有權決定方向並拒絕不合理要求。  

   - 重視個人對自身作品的主導權,視開源為「無償贈予」而非商業交易,質疑「開源募資」的可行性與正確心態。  

   - 對WordPress創辦人Matt Mullenweg與WP Engine的商業糾紛有評論,認為開源精神不應被破壞,且持續呼籲遵守開源授權精神。  

   - 強調理性、寬容與堅持原則的重要,願以自身經驗鼓勵開源作者以自我為主導進行創作。


4. **創業與經營哲學**  

   - 37signals(Basecamp)不接受風險投資、堅持小規模團隊運作、40小時工作週、低管理層介入,重視團隊成員專業度及溝通效率。  

   - 崇尚人生與事業平衡,認為家庭、愛人及人際關係是人生最高價值,且與工作流動(flow)缺一不可。  

   - 批判過度擴張及「獨角獸」病態追求,提倡穩健長期經營與小眾成功。  

   - 談到工作幸福感即在於連續性投入那份讓人忘我的工作狀態(flow),強調「靈感是易逝的」,鼓勵即時行動而非無限規劃。


5. **雲端基礎設施與自營伺服器**  

   - 37signals拋棄AWS雲端,回歸自購伺服器實體機架,成功節省數百萬美元費用。  

   - 強調擁有自主管理硬體的快感與獨立性,且現代硬體效能極佳,適合中型規模使用。  

   - 對AWS過度複雜、價格不透明表示不滿,同時欣賞AWS對行業的革新與推動。  

   - 對未來「家用自建伺服器」(home lab)的興起感到興奮,認為互聯網可更加分散與獨立。


6. **賽車熱愛與個人生平**  

   - 從未有車的童年到25歲取得駕照後逐步深入賽車,最終於著名耐力賽「24小時勒芒賽」LMP2組別競速獲勝。  

   - 體驗駕駛賽車的刺激、極限操控與流暢感,享受靠近失控邊緣的駕駛快感。  

   - 崇尚反覆練習賽道程序、數據分析與比賽策略,強調細膩的感覺與反應能力是頂尖賽車手特質。  

   - 最愛的跑車為Pagani Zonda HH,喜歡擁有適合公路開、質感細膩的超跑。  

   - 對賽車危險與速度有深刻體會,認為身體及心理上的流暢體驗與編程的精神流轉一脈相承。


7. **對未來與人生感悟**  

   - 對人類未來保持謹慎樂觀,接受不確定性與複雜性,呼籲謙遜面對未知。  

   - 強調家庭與人際關係是幸福根本,鼓勵享受過程而非焦躁於結果。  

   - 對AI的看法較保守,喜歡用AI輔助學習但堅持親自打字與實作保持能力。  

   - 鼓勵不斷探索自我真實喜好與效率平衡,珍惜靈感與當下行動。


整體而言,DHH是一位強調程式美學與生產力、高度追求個人主導、自我和諧生活的開發者與創業者。他不僅推崇Ruby語言與開發文化,也以自身經驗推廣可持續的小團隊經營與生活價值觀;他既是技術先驅,也是一位熱愛人生的賽車手,展現跨界的深度人文關懷與實踐智慧。