读过 电影是什么？ 🌕🌕🌕🌕🌑
有了孩子之后，电影很少看了。近些年读书多了。不看电影却看关于电影的书，是不是有点儿奇怪？本书1958年结集出版的巴赞的一系列影评文字，79年改开后，先是一些文章被引进，后来全部翻译成书。

巴赞介绍电影，是将其作为造型艺术来讲的，其前身可以这样追溯：摄影，绘画，建筑，雕塑，裹尸布，所有这些造型方式都可用作艺术表达，即“塑造永恒”。显而易见的是，电影与其它造型艺术最大的不同，就是它扩展了艺术表达，使得记录在空间和时间发生的动作，在技术上成为可能。

而在艺术表达上，用来和电影做比较的是：文学和戏剧表演。电影有其独特的“语言”，分镜，蒙太奇，景深镜头，长镜头，场景调度，声音，配乐……。最大的特点，是他能记录真实，人们也往往相信镜头记录的是真实。正是因为人们默认电影之“记录真实”的特性，摄影特技才让人们惊奇。而人们在记录真实的机器面前，开始了表演。题材借助文学作品，表演学习各种戏剧。在这个过程中，人们又慢慢的发现，文学的表达往往无法视觉化，而戏剧表演又是被舞台所塑造的。在突破这些限制的过程中，电影逐渐找到自己的位置。

前言中，作者说书的题目，只是提出问题，引人思考，他无意回答。然而整本书读完，他的答案太明显不过了。

巴赞认为，电影最令人欣喜的，就是其描述现实的能力。只要着重描述现实，展现现实，而让人们忘记摄影机，忘记银幕，电影就成功了。他希望这样的电影受欢迎，但即便不卖座，他也要支持。而用镜头暗示现实的，用许多蒙太奇的，美化现实的表现主义、唯美主义，在巴赞眼里都是走偏了的“外道邪魔”。巴赞偏爱二战后的意大利新现实主义流派，认为他们达到了他心目中的电影理想形态。

读过 人工智能（第3版） 🌕🌕🌕🌕🌑
本书英文版《Artificial Intelligence in the 21st Century》出版2022年，属于是计算机系高年级或研究生的教材，内容的深度与广度均超过梅拉妮·米歇尔的《AI 3.0》，当然也是一个大部头。书籍涵盖包括人工智能的历史、思维和智能之辩、图灵测试、搜索、博弈、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习、深度学习、自然语言处理、自动规划、遗传算法、模糊控制、安全等。更有专家小传，帮助读者认识此各个领域的专家的贡献。

衡量人工智能的标准有两个层次，“表现”​（performance）和“能力”​（competence），前者说的是看上去智能，后者说是表现出智能。比如图灵测试能衡量人工智能是不是表现的像人类，但无法测量它是否有了智能这种“能力”。这似乎相当于，机器可以做到某事，但不知道是自己是否是在做某事。实际上人工智能的发展，也是按照这两个思路进行的。追求能力的表现是试图用计算机语言描述并执行人类的问题解决策略，大致可被称为符号人工智能；追求表现的算法专注于模仿神经元处理信息的模式，被称为亚符号人工智能。

用于解决AI问题的三个最为流行的方法：搜索、知识表示和学习。

搜索：这类人工智能的任务主要被描述成在问题空间中的搜索问题。没有预设规则的搜索是盲目搜索，加入规则限制的被称为知情搜素或启发式搜索。而博弈问题可以被看作是搜素制胜局面的搜索问题。常见盲目搜索算法有广度优先，深度优先，迭代加深的深度优先算法，常见知情搜索有爬山法（hill climbing）​、最佳优先搜索（best- first search）和集束搜索（beam search）；A*搜索也是启发式算法。博弈问题因为搜索问题空间巨大，极小化极大算法配合剪枝算法能在给定时间给出有时是非最佳的下一步走子。

知识表示：博弈问题不能代替现实问题。现实问题中，需要解决的是在数据、事实、信息和知识根据问题寻求解决方案。这就设计知识表示的问题。搜索问题的搜索树是知识表示的一种方法。较为完整的知识表示法为：（1）图形草图。（2）图。（3）搜索树。（4）产生式系统。（5）面向对象。（6）框架。（7）脚本和概念依赖系统。（8）语义网络。（9）概念地图。（10）概念图。（11）智能体。每种知识表示方式都对应特定的关系和搜索方法，这里不能展开。这些方法都跟符号人工智能和强AI方法有关。强AI方法依赖于经过积累、组织、提炼以及可以采用的领域特定知识来获得旨在帮助人类工作的系统。弱AI方法大致可对应非符号人工智能。在实际应用中，常常是强、弱结合混用。

学习：这里介绍的机器学法，根据反馈类型可以分为：监督学习（supervised learning）；无监督学习（unsupervised learning）； 强化学习（reinforcement learning）。五大机器学习（ML）范式则包含（1）神经网络。（2）基于案例的推理。（3）遗传算法。（4）规则归纳。（5）分析学习。深度学习则是一种通过示例（训练数据）教会计算机学习的机器学习技术，此技术需要大数据。具体算法有常用于处理图像结构化数据的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、从序列数据中学习的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和常用于处理结构化数据的（Recursive Neural Network，RvNN）。深度学习并非通过预定义的方程来组织数据，而是设置关于数据的基本参数，并通过使用多层神经网络来处理模式识别，训练计算机自主学习。大语言模型也是一类深度学习算法。

书里还介绍了自然计算（Natural Computing）中的集中算法：模拟退火，遗传规划算法，禁忌搜索等。它们通过模拟自然现象实现问题解决，似乎也属于非符号人工智能。自然算法中有一类似乎瞄准的是生命复制。

书的第四部分是人工智能技术的应用案例，包含自然语言处理，流程制动规划，机器人技术和高级计算机博弈。这里不展开。

总体来讲，本书对人工智能算法和应用版图进行了相当全面的巡礼和介绍。值得作为入门书来读。如果是计算机科学的学生，可以根据树种附的伪代码去进行代码实现，可以更深入的了解各种算法。

读过 大国护眼之策 🌕🌕🌕🌕🌑
看这本书，是想要帮助他们防控他们的近视眼向更深的度数发展。本书对近视和防控方法都有很详细的介绍，后半部分有对国家近视防控方案和政策的献言。我只记录一些自己相关的一些知识。

近视是屈光不正，导致视觉成像落在视网膜前。近视分假性和真性。假性近视是由不良用眼方式，视疲劳和一些眼部疾病引起，没有病理性变化，可以缓解甚至恢复。真性近视则是视轴变长，无法恢复，但也应采取应对措施减缓变长趋势。

近视预防最重要的方式，是增加户外阳光下的远视活动的时间，每日2～3小时。现在大多数孩子都做不到这一点了。我家孩子没做到，他们爱读书，爱在家里待着。他们已经有近视了。目前的策略，是减缓他们度数的增加趋势，防止形成病理性近视。

近视的治疗与校正。最重要的仍是增加户外时间，增加远望时间。另外就是培养良好的用眼习惯，读书学习时要保证良好的阅读写字姿势，在充足的光源下进行。哺光仪可以为眼提供光营养。雾视治疗就是人为地创造成像超前，保持一定的中心、周边视野近视离焦量，乘上坚持的时间，就是对近视防控加分的量。周边近视离焦镜/OK镜时雾视疗法的设备。其他的常见防御手段还有调节力训练、读写镜、阿托品、食疗等，还有种类繁多的理疗。

还应给孩子建立屈光档案，追踪孩子的眼部健康状况。这个需要去看眼科医生。

读过 AI 3.0 🌕🌕🌕🌕🌑
梅拉妮·米歇尔的这本书，原题《Artificial Intelligence: A guide for Thinking Humans》,引进中国是被命名为《AI 3.0》。本书梳理了现代人工智能研究中，DNN的进展进步和其在视觉识别，博弈游戏，自然语言理解与翻译，虚拟助理的应用。

DNN，是Deep Neural Network，深度神经网络。此人工智能方法属于亚符号人工智能，它们模拟人脑处理信息的方式，而非用计算机编程实现人类可以用符号表征的任务算法。它们的应用已经给人类带来了巨大便利，比如谷歌翻译，地图，人脸识别，商品推荐。

DNN的简要发展史：罗森布拉特受到人脑中神经元处理信息的方式的启发发明感知机，福岛在20世纪70年代开发了被称为认知机（Cognitron），多层感知机/认知机构成“深度网络”，通过结合“反向传播”​（back-propagation）的通用学习算法和并行分布式处理，使得DNN获得其可用性。ConvNets在基于ImageNet的图像数据中赢得了计算机视觉竞赛，是这个领域的突破性事件。之后这些算法被应用于多种数据，开拓了其在网络搜索、自动驾驶汽车、人脸识别、虚拟助手、推荐系统等领域的落地。

DeepMind团队将强化学习与DNN相结合，加上蒙特卡洛树搜索的加持，开发出了AlphaGo，在围棋界已经无敌。20世纪80年代出现的“递归神经网络”​（recurrent neural network, RNN）模拟人脑对语言的理解。类似的算法对于音乐这种时序性数据也取得可观的成就。

人工智能的概念，是在1956年提出的，到现在还不到百年。人类的在这方面的进步，可称是跨越式的。

梅拉妮·米歇尔是《GEB》的作者侯世达的博士生。最后还介绍了作者自己的对人工智能在知识、抽象和类比方面的工作。并没有涉及大语言模型。

书的开篇引用了侯世达对AI抱有的对恐惧。在大语言模型出现之后的今天，他对AI的担忧仍然未变。他对AI的最大批评，是AI并不真的理解他所产生图像或文字。证据是“对抗样本”攻击。

凡是利用了DNN相关算法的模型，都很容易被“对抗样本攻击”击败。对抗样本，就是在模型能准确识别的样本中加入噪点或者混淆重排样本元素，将样本转成人类无法识别的新样本，此中“对抗样本”会被算法误判。换句话说，会画画的模型并不知道自己在画画，会玩儿游戏的模型也不知道自己在玩儿游戏。因此他们并不是智能。人类极少犯那样的错误。

基于大语言模型的人工智能在本书中没有涉及，但说起来，大语言模型并非算法上的突破，其本身仍可算是DNN的变种和发展。带来大语言模型时代的，不仅是算法，还有大数据和算力（芯片，数据中心，电力等）的集中。现在很少有大学实验室能搞大模型了，这方面的推进必有工业界的算力和资本的支持。

读过 解忧杂货店 🌕🌕🌕🌕🌑
读小说，不剧透，剧透没法做朋友。所以来说些相关却又无关紧要的东西吧。

语言是有魔力的，你的名字，可能就定了你的命运。一个老爷子姓浪矢，家里的杂货店叫做浪矢，“浪矢”的日语发音和“烦恼”相似，就被顽童叫做了“烦恼杂货店”，一天天的在店门前喊“烦啦”。烦恼什么呢？说出来听听吧。跟顽童们开着玩笑的浪矢老爷子，机缘巧合开始了给人做烦恼咨询：别人把烦恼写给他，他把回答写好，让别人来取。于是，浪矢杂货店从烦恼杂货店变成了解忧杂货店。

小说家专会玩弄语言。借助语言，构筑时空，创造人物，发展故事。东野圭吾的这篇小说。每个人物都是一个节点，其故事发展就是的脉络连结。随着故事的推进，每个节点一一点亮，照亮自己周围。最后，这些脉络彼此相交织，便得到最后的命运图谱全景。

浪矢老人回答的最后一个问题，最启发我。那是一张被当作测试投入到信箱中的白纸，上面没有问题。当你没有提问，会得到怎样的回答？当你没有遇到问题，你会怎样回答？

我们手上的书，原本就是一张白纸，不知道会被印上什么。然后就被印上了《解忧杂货铺》，供我们来读。而我们的人生，正是一张白纸。开始的时候，并不知道会被印上什么。等一生结束，上面将印满故事。那时候，我们将会知道，印上的东西，早就存在，而我们，是书写的笔头。

命运已定，却不可知。何必有忧愁！

读过 Women on the River of Life 🌕🌕🌕🌗🌑
Mills研究起源于对创造性的研究，本书的第一作者 Dr. Ravenna Helson在Mills女校选了31名被认为是有创造性的21岁女大学生们进行了问卷调查和心理测评，女校同年级的学生们作为对照组参与了研究。5年后研究者又对这批女性做了回访，以调查创造倾向的根源和职业之间的关系。基本结论是，儿童期对想象性和探索性行为（白日梦，写诗，编故事，玩乐器，画画，玩儿泥巴，爱表演，独自玩耍，创造想象的环境并在其中探索，以及探索大自然）的偏好，可以预测青年时的创造性特征和中年时从事创造性职业的成功（创造性职业包括艺术类和学术类，文理兼有）。

20年后，Dr. Helson的学生Dr. Valory Mitchell在选择自己的研究课题时，重新发掘出了这些Mills女性，并对她们进行了再次回访，同时把心理调查的范围在创造性研究的基础上进行了扩大，将这项研究课题的方向转变成了女性毕生人格发展，在这些女性的40多，50多，60多进行了多次数据收集。此项目由此成为发展心理学中女性研究的开创性工作。一定程度上，被研究的Mills女性，过的是“被审视的一生”，她们也知道自己在被审视。作者们在她们身上所探讨的问题，有创造性来源，人格发展，个人潜能，职业发展，社会变迁。研究题目和方法的变化，一定程度上又反应了半个世纪的心理学的学科发展，关键理论与核心概念的出现，最后则是社会环境和社会运动，尤其是女权运动对女性的影响。

因为每10年搜集一次数据，发表一些研究文章，所以汇集研究文章的时候难度不小。我在阅读中，常常有断裂感和跳跃感，觉得整个系列研究，其实很难整合成个连贯完整的故事。

Mills女性，属于较早受过高等教育的群体。但当时的社会气氛，女性大学毕业后，结婚生子相夫教子仍是社会期待，但职业出路虽不宽但也有。她们有的接受了社会期待，结婚生子不参与社会生产，有的在结婚生子后仍出来工作，也有选择职场而不结婚的。中年的时候，很多人会对生活做出改变，生子的那批会出来寻找家庭之外的职业意义。选择做职业女性的，也往往向找人组建家庭。从家庭转向职场的，相对容易，因为她们对职业的要求不高。而职业女性找人建立家庭的，要么很难成功，要么就得容忍找个二婚男人给人做后妈了。另有一小部分人，即没有组建家庭，也没有个职业。这些人低自信，认为自己没能力，不能自律，很消极。这部分人在进入中年之后，也会有很多的心理问题。Mills女性中，对女性主义运动最为认同的一批人，其人格特点是高灵活性，渴望社会地位，而幸福感低。对现状不满的人更愿意拥抱变化。

职业女性会在尽责性、外向性与开放性上分数更高：至于是有这些特质的人更愿意选择职场，还是职场培养出了这样的人格特质，则是不那么容易说清楚的。到了晚年，尽责性和外向性高的人会工作到年龄很大前者是不放弃责任，后者则受到工作带来的地位的吸引；开放性高的则可能更早退出职场去尝试别的新东西。至于婚姻质量满意度，从43岁，52岁到61岁，婚姻满意度一直在增加。孩子离家，空巢，是婚姻关系逐渐升温的主要因素。这并不是说孩子离家，夫妻有更多的时间在一起了。夫妻相处的时间并没有增加，但是质量更高了，相处时更加放松、愉悦。

感觉越写越多了，还是收笔吧。Mills女性是在女性主义出现之前接受的教育，与现在的女性其实是有很多不同的。时代不等人。这样的发展研究，涉及时代影响的部分，几乎是研究发表时，就称为历史材料了。可以作为对照，却很难拿来解释当下的种种现象。

读过 惩罚的边界 🌕🌕🌕🌕🌑
本书作者赵军是潘绥铭教授的弟子。潘绥铭教授曾在其著作里生命过，他研究妓女小姐的立场是为这一“失声”的群体代言。赵军在这本书里，表达的是同样立场。

本书第二章是法学论述，深挖了传统观念中认为卖淫嫖娼“破坏家庭”、“传播性病、艾滋病”，“诱发违法犯罪”和造成关联行为侵害的说法。在作者的论述中，认为卖淫嫖娼在破坏家庭上比不上第三者插足，在性病传播上比不上“非商业性非婚性行为”，卖淫并不造成吸毒而是吸毒造成卖淫，且卖淫避免或抑制了某些吸毒者为获取毒资而实施的部分严重犯罪。同时情调，强迫、控制他人卖淫，花卖淫者的钱，公然拉客招嫖是比卖淫本身更大的罪恶。而对于卖淫本身，却论述为无明显法益侵害，成人间自愿私下发生的、无受害人的行为。

第三章，通过街头发放问卷，让民众对卖淫，第三者，人身伤害等行为选择惩罚方式，并通过惩罚的轻重探查人们对这些行为的悖德性进行考察。个人认为这一部分的分析，在方法上非常薄弱，所得到的问卷结果只能做民情反应，不可做任何推论。作者这部分的结论，证据力度不足，均不采信。但作者的推论，明显是认为自愿卖淫，介绍卖淫和无强迫情节的组织卖淫犯罪悖德性低，现行法律惩罚力度过高。

第四章，则通过对警察的访谈调查，谈到现行卖淫刑事政策指导下禁娼法，消耗警力巨大，成本高但收效不大；以经济利益刺激警察“抓嫖”,从而达到禁娼目的，至少在事实层面已成为现行卖 淫刑事政策及相关法律施行的重要环节之一，并且滋生权利部门的腐败现象；而执法的结果，未曾达到“严禁卖淫嫖娼”的目标，未能控制性病、艾滋病的传播，也不能实现婚姻家庭的稳定。是“吃力未讨好”的局面。

我想，赵军一定是知道，中国之所以禁娼，并不是出于法学上的法益侵害或权利侵害，也不是出于民情民意。所以他虽然对现行政策提出了问题，破题破的很彻底，却不曾立论。虽然不立论，字里行间对小姐群体的同情，表现的是非常明显。只要是影响小姐群体利益的事儿，都会被作者论述为不公平。比如，小姐们自愿卖淫就比跟妈咪或依附鸡头要好。小姐们自愿给自己的男友或丈夫或非典型鸡头（不施行强迫或人身依附）花钱，则会被视为剥削小姐所得。现行禁娼法受到批判，其根本原因也是对小姐群体的不公平。

本书最大的贡献，是其对警察、从业者（老板），妈咪以及嫖客的访谈，弥补了潘绥铭教授的著作在这方面的缺失，让人对这个行业的内部运行有较为清晰真实的认识。

读过 我和琉璃的山居四季 🌕🌕🌕🌑🌑
写书评之前，在豆瓣看了一下本书的其他书评。短评200多条，长点儿的书评只有四个，其中两个是我所在的读书群的朋友写的。短评里多是喜欢，觉得这样的书治愈云云，反应的是人们对自己当下生活的不满。我的书友吴老师就毫不客气的指出，这样的书满足的是都市人对农村的浪漫幻想。我同意。又看到了内容简介对作者的介绍和评价：80后女生，勇敢，探索，回应内心对自然的呼唤……不由莞尔。同样年纪的男性，被冠以的称呼已经是老登了，女性却不愿做中年妇女。所谓的勇敢、探索、回应，若仔细看看，带出的其实是逃避、隐匿和某种恐惧。

书本身，挺好玩儿的：插画与照片，配着内敛的文字，展现着乡村人的日常的辛苦与不便，互助与交往，放到都市人面前，让他们感受自己不曾尝过的别样生活。在每日过着这样的生活的人看来，或许也有几份新鲜：原来自己的无聊的山村生活，还可以这样编排打扮。

我在农村长大，小时候物质不足，生活条件简陋。所以，是过着类似的生活长大的。反观自己，身后总有某种动力，推着自己，去学数理化，沿着某种路径，向着某种富足与温暖的生活挺进。而作者“拾落”，生长于福建海边，经历过繁华上海，看上去小时候是有富足的生活的，在大城市工作，学的是插画。人到中年，却一步步的走进山里，在四川的山村寻找起了内心故乡。

生活必然是归于琐碎无聊的。只有外来者，才会对无聊生活，细细观察，用画笔和文字，仔细描绘再娓娓道来。那股子细致劲儿，如果用来观察自己原本的生活，又何必避世山野呢。

读过 危险的愉悦 🌕🌕🌕🌕🌑
贺萧是美国历史学家，是改开后第一批访问中国的学者，对中国既有阅读又有亲历。 她在南开大学读研究生的论文，写了天津解放前工人的生存状况。在此之后，她的研究方向专项女性研究，其著作可为“中国”，“20世纪”，“女性”这几个关键词提领。本书亦不例外。

本书通过早年间文人回忆录，烟花柳巷指南书，警方记录，法庭庭审记录，政府颁布的各种法规禁令，医学期刊，民间机构行事规则与记录，报告文学，花边报纸，小说电影等各种文本，聚焦20世纪百年间的上海娼妓史，勾勒出娼妓业的结构、从业者的众生相、社会各界对其的态度与行为，以及禁娼与控制的各种博弈和努力。

妓女群体有其多样性。书寓中养女孩子说书，称为“倌人”或“先生”。去书寓虽不花天酒地眠花宿柳，却是消费高级妓女的前身。书寓式微后，先生的称呼，被高等妓院的妓女承袭了去。长三、幺二妓院的女先生抛头露面的，靠技艺与色相结交的客人。幺二以下，则没有社交的妓，多是以性事为主娼了。场所有韩庄，线肉庄的称呼，也有花烟间，鸽子棚等有执照的场所。没有执照的，则被称为“私娼”，“暗娼”，“半开门儿”。也有擦边的茶室招待、舞女、按摩、向导等，以正经生意为掩护，暗藏玄机的搞色情。

作者很注意为妓女这个阶层发声。但似乎没有注意到，妓院这个小生态，地位最低的是男佣，掮客。“龟公”，“龟男”，至今仍是对男人莫大侮辱的骂人话。而底层的嫖客，更是被嘲笑为“滑头”、冤种、阿木林、瘟生。

当年，是有“指南”书，将各种场所的规矩和坑写出来。现在这些“职业”，其实都还在的，指南都藏于互联网了。

20世纪的上海，曾出现的禁娼的力量有两股，一个是基督教的清教徒们在租借发起的，结果是红灯区转到了开放的法租界。另一个是共产党。共产党在49年得到政权后就大力禁娼，至58年宣布成功，然后79年又“死灰复燃”。二十年间的娼妓消失，是不是不是事实上的消失不知道，但相关文本是没有的。

时至今日，扫黄打非还是一轮轮的来。但相关的学术工作得以恢复，各种调查与口述，警局记录，法院文书以及文学艺术，开始产生大量文本。既有他者的观察，记录，想象和虚构，也有更直接的文本。旧日的小说得以重印，为学界和一般读者提供更多的妓女文本。电影等新媒体也借助新旧文本，视觉化的呈现妓女故事。

作者持后结构史学视角，很小心地只做史学呈现，不夹带自己的主观故事构建，经常在史学呈现之后又质疑史料本身的意图对真实性的扭曲。文人回忆会加滤镜，各方法庭自述会采用自利性说辞，不说是完全撒谎，至少会避重就轻，出版文字要考虑审查和商业收益...真相可能很难呈现，具有多面，甚至互相冲突。

百年间，中国可说是发生巨变，前五十年帝制崩溃，军阀混战，日本侵华，国共内战，后五十年社会主义政权建立，一边恢复秩序，一边摸着石头过河。波涛汹涌，动荡不安。透过研究妓女，反映出时代声音。