2017/8/10

以誘導代替強迫

當你想要別人去做某件事,你可能會採取一些手段去做,比方說:

金錢攻勢:「給你錢,快點做」

人情攻勢:「拜託啦~求你~」

情緒勒索:「你不做,我就去死」

勒索:「你不做,我就讓你死」
...

這些手段大概可以被區分為兩類,強迫與誘導。

強迫:對方不甘願的去做了某件事,他會說:「你為什麼要逼我啊~****~」

誘導:對方心甘情願去做了某件事,他會說:「感謝有你,有你真好」


強迫的手段通常不太容易達成效果,而且會把人際關係弄差。


例1:

你看到一個正妹,你跟他說「我想跟你交往,跟我在一起好嗎?」

正妹看你一臉肥宅樣,拒絕了。於是你:

1: 死纏爛打

2: 把自己變成高富帥

選1,很簡單可以執行,但是效果不好,強求的感情也不會幸福。

選2,這是一條困難的路,但是效果會很好,就算這個正妹真的不喜歡你,下一個正妹會喜歡你的。


你必須要思考,要怎麼樣讓別人打從心裡想做那些你想要他們做的事情。


例2:

你覺得醫學系超棒der,你想要讓你的小孩成為醫生,於是你:

1: 跟小孩說:「不管怎樣你就是要給我念醫學系,以後當醫生,乖,聽爸媽的話,以後你會懂der」

2: 在家裡弄一個環境放了一堆醫學相關的東西,提供各種機會讓小孩能接觸醫學方面知識,一段時間之後他會以為他有醫學方面的天賦。

選1,結果小孩醫學系念完不當醫生,或者自殺,慘。

選2,你盡力了,就算最後小孩沒去當醫生,但他有值得更好的。


有一個寓言故事,叫做北風與太陽,我直到今天才知道這個寓言在講什麼。

2017/7/19

chatbot 會以什麼姿態取代 web?

在 chatbot (以下簡稱 bot ) 上,我們沒有足夠大的空間去顯示一整個網頁的資訊,所以我們一次只會顯示網頁的一小部份,就跟做 app 時一樣,但空間更小。而當 web 上的每一個元件都有 bot 的替代方案時,則表示 bot 將可以完全取代 web。

以 line bot 為例:

路由

web:網址解析
bot:語意分析

使用者輸入的每一句話都是一個 request,在此階段是做 route 的工作,這也是語意分析的主要工作。

主選單

web:nav
bot:template buttons 或 imagemap

由於bot無法一次顯示整個網頁的資訊,所以會先從 nav 開始。可以使用多個 template buttons 做出巢狀選單,也可以利用 imagemap 做出比較漂亮的版面。

列表

web:list
bot:text 或 template carousel

有圖或超連結的情況下會使用 template carousel

表單

web:form
bot:conversational form

透過問答的方式填表

總結

像這樣一個個找到 web 元件在 bot 上的實作方案,最終就能取代 web。

大量使用超連結的作法可以迴避掉語意分析,因為除了表單之外不需要打字,進入難度將大大降低,使用者體驗也會比較好。我相信大多數的bot應該都會採用這種較低成本、符合成本效益的做法。

不過,與其說 bot 可以取代 web,不如說開發者將從同時開發 web、app 變成同時開發 web、app、bot,所以將來很可能會有能同時發布到 web、app、bot 上的開發框架。

rails db migrate 寫錯時如何重跑 migrate

markdown 1. 先把開發db跟測試db還原到上一步驟 ``` rails db:rollback rails db:rollback RAILS_ENV=test ``` 2. 修改 migration 檔案 3. 再重新執行 migrate (他會把開發db跟測試db都更新) ``` rails db:migrate ``` 如果一開始忘記跑測試db的 rollback 也沒關係,執行下面的指令就好 ``` rails db:rollback RAILS_ENV=test rails db:migrate RAILS_ENV=test ```

2017/7/17

軟體發展未來趨勢

讓程式以資料的形式存在,就是增加程式彈性最好的方法。

從硬體到軟體

對硬體來說,裡面搭載的軟體是一種資料。早期很多工具是寫死的,甚至於沒有儲存資料的能力。比方算盤,或是特殊型態的計算機。直到現在有很多東西都是把軟體換掉就能得到效能提升的。

從程式到資料

從 web1.0 到 web2.0 可以看出來,最好的例子是BLOG,這是程式到資料的第一步,因為只要做一個BLOG平台網站,資料替換一下,就等於做了N個BLOG。就像我做一隻BOT,如果把很多東西都寫死,結果就只能做出一隻BOT。如果要一次做出N個BOT,那就必須要把寫死的部分都抽出來資料化,讓程式只有一份,只要新增資料,就能夠產生一隻新的BOT,那就是BOT平台。

從BOT到BOT平台,這就是資料化的一個案例。蓋一個購物網站跟蓋一個電商平台的差別也是。大原則其實就是把重複的部分抽出來,把不重複的部分儲存成資料。你當然還可以再抽一層,做個電商平台平台,讓你一次蓋出N個電商平台。(只是沒人要用)

從資料到AI

所以說,已知程式資料化是大趨勢的情況下,資料科學就是必修。需求會是資料的生成過程自動化,應該是由AI來做。所以類神經網路就是AI中最有彈性的一種AI,同時他也是需要最多資料的AI,因為他把邏輯全都資料化了。

如果類神經網路的網路結構最佳化可以由內部自己決定的話,那麼他會需要更多的資料,而且更加強大。

#賺大錢的原則就是去除重複