L14_拥抱新技能和知识
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- 在 AI 领域，不断学习是必须的。即使我们被为菜鸟，也必须接受新技能和知识，以适应新的环境。虽然在这个过程中可能会遇到更多挫折和失败，但我们也可以从失败中汲取经验，变得更加谦虚和适应，并最终获得成功。
- 头脑风暴想法和解决方案虽然受欢迎，但研究表明集体头脑风暴是浪费时间，转而进行头脑风暴问题可以加强协作、降低风险并让您走上成为学习型组织的道路。
- 双边市场具有两组客户通过一个平台产生互动，其中一组客户的决策和行为会影响平台带给另外一组客户的价值的特征。在双边市场的结构中，哪一边对另外一边的外部性更强、平台是收取固定费用还是从交易中抽成、Single-homing or Multi-homing 是最重要的因素。
一只菜鸟：拥抱菜鸟身份
在这个话题上，最好、最可信的劝诫来自「黑客与画家」Paul Graham。2020 年，他写了一篇文章，Being a Noob：
我年轻时，以为老人会把所有事都搞清楚。现在我也老了，发现并非如此。
我不断地感觉自己是个菜鸟。我总跟初创公司交流，我对它们致力的领域完全陌生。我会读到些书，我不太懂它们讨论的话题。我会来到某个国家，我不知道事情在那里如何运作。
当菜鸟的感觉并不舒服，「菜鸟」这词显然不是恭维。但现在，我发现当个菜鸟也有好处：局部看来，你越是个菜鸟，全局看来，你就越不是。
比方说，相比于搬到运作方式完全不同的 Farawavia（作者虚构的地名），你呆在老家就不太会感觉是个菜鸟。但是如果你搬了家，你会懂得更多。也就是说，「菜鸟感」与实际上的无知呈负相关。
……尽管这种感觉并不愉悦，尽管人们有时会因此嘲笑你，但是菜鸟感越强，越好。
我在 AI 领域找到一个绝佳案例，来印证 Paul 的观察：OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 掌握深度学习的经历。
联手创立 OpenAI 之前，Greg 在 Stripe 当 CTO。在软件工程领域，他是一线专家；但在机器学习领域，他是不折不扣的菜鸟，得从头学起。
「当菜鸟的感觉并不舒服。」这对 Greg 也成立，他因此拖延了三年。2019 年，他在博客中写道：
在 OpenAI 创立的前三年里，我梦想成为一名机器学习专家，但在实现这个目标方面，我几乎没有取得什么进展。过去九个月里，我终于实现了向机器学习从业者的转变。这很困难，但并非不可能。我认为，大多数擅长编程且了解（或愿意学习）数学的人都可以做到。有许多在线课程，可供自学技术知识。结果证明，我最大的阻碍是心理障碍——接受再次成为初学者（getting ok with being a beginner again.）
OpenAI 的一个创始原则是研究和工程同等重要，我们的目标是构建可以解决以前不可能完成的任务的工作系统，所以我们需要两者。实际上，我们的团队由 25% 的人主要使用软件技能，25% 的人主要使用机器学习技能，还有 50% 的人兼具两者。所以从 OpenAI 成立的第一天开始，我的软件技能总是有需求，而我总是拖延学习我想要掌握的机器学习技能。
拖延符合人性。当菜鸟试着飞行，挫折必然降临：
（2017 年）我开始进行一项机器学习项目……但我没有准备好面对作为新手的感觉。
我总是因为小的工作细节而感到沮丧，这使我不确定自己是否在取得进展，例如不确定某个实验使用了哪些代码，或者意识到我需要与上周没有妥善存档的结果进行比较。更糟糕的是，我总是犯错，这些错误一直在破坏我的结果……
当我的代码被纳入机器人时，一切都暂时变得值得了，因为 Jie Tang 将其用作他强化学习进行微调的的起点。但很快，Jie 发现了如何在不使用我的代码的情况下获得更好的结果，我付出的努力一无所获。
从那以后，我再也没有尝试在 Dota 项目上进行机器学习。
（看到他也曾这么挣扎，很难不让人感到治愈和开心。）
最后，帮他度过菜鸟阶段的资源主要有：
- 强烈动机：他渴望了解公司项目的全局，因此，他必须精通机器学习；
- 心态转变：他回想起最开始学编程的经历，意识到，想得心应手，必须得花时间；
- 路径：他发现，在做具体项目时学习效果最好，因此他尝试构建一个聊天机器人，边做边学；
- 生活助力：「我开始与一个人交往，她让我觉得失败也没关系。」
9 个月的奋战后，Greg 在机器学习中找到成就感。他总结这段经历：
你需要给自己足够的空间和时间去失败。如果你从足够多的失败中汲取经验，你就会成功——而且可能比你预期要用的时间要少得多。
行文至此，聊的都是我们主动学习的「乐观情境」。但随着 AI 带来的挑战越来越大，也许有一天，为了安身立命，我们将被迫成为菜鸟。
来自：
头脑风暴问题不是想法
一起头脑风暴想法和解决方案是一项非常受欢迎的活动，因为即使实际上并非如此，它也会让人感觉协作和创造力增强。但是研究表明 集体头脑风暴是浪费时间。此外，头脑风暴的想法往往是反协作的。每个人都偷偷地，或者不是那么偷偷地，都希望他们的贡献能够「赢」。
一个快速有效的解决方法是停止与您的团队头脑风暴想法，转而开始头脑风暴问题。聚集在一起并列出您能想到的关于问题、过程或情况的每个问题，一开始会让人不舒服，然后在很短的时间内加强协作，降低风险并让您走上成为学习型组织的道路。
无论您面对的是缺乏清晰度还是好奇心的源泉，将其公开表达有助于共同理解和共同目标，并且比假装相互理解更有效。您可以启动神秘机器并一起调查。
已知的未知数很有趣且易于管理。未知的未知会跳出来吓唬你。
如何进行对话
避免提问的借口比比皆是，因为一开始会让人感到不舒服和令人生畏。所以，就这样构想第一次尝试。花一个小时，甚至 30 分钟，只是把一堆东西拿出来并粗略地分类。
参与者可能觉得除了最安全、最小的问题之外，他们需要获得许可才能提出任何问题，所以请允许他们。根据小组的不同，您可能需要提前准备几个更资深的人，并要求他们模仿承认他们不知道的事情。
我打赌你很快就会开始听到「嘿，我自己也在想这个」的声音。
按顺序执行这些简单的步骤，并从顶部开始明确限定时间：
- 确定手头最重要的目标/决定（这可以变成讨论，或者从准备好的材料开始）
- 对可能有助于回答的任何和所有问题（无论大小）提出建议
- 一旦你有了所有的问题，根据你知道的有多少以及找出答案的重要性来绘制它们
来自：
▎Two-sided Market 是满足如下两个条件的市场
- (1) 两组客户，通过一个平台产生互动；
- (2) 其中一组客户的决策和行为，会影响平台带给另外一组客户的价值。
某种程度上说，很多市场都或多或少地具有一定的双边市场特征，比如一个零售商店，它要从上游批发商购买商品，然后销售给消费者。这也是双边。
不过，一般经济学家讨论双边市场，会强调两组客户之间的互相影响。只有当这个影响足够大时，才有用双边市场理论分析的意义。逻辑上说，零售商的上下游客户也有相互影响：它能吸引的下游客户数目一定程度上取决于它从上游批发商手里获取商品的质量和多样性，而它能提供给上游客户的服务，又取决于它能吸引到多少消费者。
如果是个普通的楼下小店，上下游客户之间的相互影响就不够强，我们就很少会用双边市场来分析。但如果是沃尔玛级别的大商超，用双边市场来分析就很自然。
但很明显，楼下小店和沃尔玛固然有很大区别，但具体界限究竟应该在哪里，并不是很明确的。因而是否需要用双边市场理论，需要根据具体问题来讨论。
▎在双边市场的结构中，有三个因素是最重要的
- （1）哪一边对另外一边的外部性更强。如果 Group 1 对 Group 2 具有很强的正外部性，那显然，针对 Group 1 的竞争将十分激烈，而对 Group 1 的均衡定价将取决于这一外部性。所以不少夜店会对女客收取很低的价格，甚至免费。
- （2）平台是收取固定费用，还是从交易中抽成。抽成会降低新平台的推广难度：此时客户不需要为没有发生的交易支付任何费用。不过，抽成会减少客户进行更多交易的激励，对平台吸引另一方的消费者可能不利。换句话说，如果不能保证对场地方的控制，那买断或许反倒会降低场地配合交易的动力。
- （3）Single-homing or Multi-homing。定义讲过。如果两边都是 Multi-homing，那均衡下只有一个平台。所以滴滴和快的必须合并。如果一边 MH，一边 SH，那两个平台将在 SH 这边激烈竞争，并主要从 MH 那边以高价获取利润。如果两边都是 SH，那即使两个平台提供的服务完全相同，均衡下也可能出现两者并存的情况。
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