今天得到的主題有：
＃一、如何讓大腦達到最佳狀態？
＃二、人工智慧帶來的風險
＃三、Facebook保持穩定快速行動
@吃乾貨Review＠
用腦吃重的人很容易忽略三餐的時間和營養，可是佔體重約 2% 的大腦卻需要消耗一天正常飲食所獲取能量的兩成（wiki），這樣知道為什麼我可以保持好身材了吧！看到這則訊息時提醒你先找個水喝再來繼續看，因為讓大腦最佳狀態的方法是：多喝水、少喝酒、多吃綠葉蔬菜、吃鯖魚和多休息。
一、如何讓大腦達到最佳狀態？
第一、多喝水：如果我前一天喝的水量不夠，隔天早上起床肯定頭痛，最有印象的是國三時獨自在外面居住，因為沒有重視喝水的關係，所以家裡沒有常備水，只有出門的時候買飲料喝，因此偏頭痛好幾年，那時候資訊不發達，以為是準備聯考睡眠不足的關係。一直到了上專科有運動常補充水分，因此就比較少偏頭痛。一直到近幾年才懂頭痛的原因，就會常補充水分，只是國中那段時間損傷的腦力似乎補救不回來了。
第二、少喝酒：飲酒會導致人體激素皮質醇上升，皮質醇又被稱為壓力激素，人體在面臨壓力時就會產生更多的皮質醇。
第三、多吃綠葉蔬菜、豆類食物和穀物：這些富含鎂元素的食物可以抑制皮質醇的釋放，當我們覺得壓力大時，身體里的鎂元素也在被快速消耗。
第四、食用三文魚和鯖魚：三文魚就是鮭魚，鮭魚和鯖魚它們富含不飽和脂肪酸 Omega 3、維生素B12和蛋白質，這些營養物質有助於腦細胞生長，並且可以預防認知衰退。
第五、多休息，少讓身體感到餓和渴：當你覺得身體不舒服，餓了或者口渴的時候，大腦會啟動「生存模式」，它會把血液從掌控理性的皮質轉移到控制基本生存功能的區域，因此讓大腦解決複雜問題、尋找創意等高級功能都會受到影響。
二、人工智慧帶來的風險
和人類相比人工智慧將帶來三個風險：
風險一、隱藏的偏見：人工智慧可能因為過於偏重某方面所累積的數據，因而以這些數據進行分析後的偏差而形成偏見。大家最有經驗的例子就是當你不小心按到某個廣告，自此之後 Google 就會拼了老命顯示相似的廣告給你看，機器學習的偏見是很難自動消除的。
風險二、無法超出人類的經驗：人工智慧僅能根據數據進行統計學上的真理判斷，對於數據樣本不足夠多時，所產生的決定錯誤的機會很大，比如當遭遇核電洩露這類小概率事件時。
風險三、演算法的錯誤難以除錯：當機器學習系統出現錯誤時，系統的結構可能異常複雜，並且隨著機器學習的快速發展，人類在系統發生錯誤時接手排除問題可能非常困難。
三、Facebook保持穩定快速行動
在剛開始創立 Facebook 時，祖克伯格採用的理念是：快速行動，打破陳規（Move fast and break things）。這句話的核心是，你要盡早發佈產品，因為想真正瞭解產品，只有根據真實用戶的反饋，不斷對產品進行改進，這樣最快。
回頭看我前一份工作推展敏捷開發失敗的因素可能是：我們沒有修正品質管理的標準，仍然採用瀑布式開發的 SOP 去嚴格看待軟體被發現的瑕疵，並且檢討和批判改革中的開發方法，因而使得推動開發改革的路走得崎嶇難行，讓開發團隊倍感灰心。
＜在同一個時間點，運行的 Facebook 都不止一個版本，而是大約有一萬個。＞：我好好奇而且很想學習 Facebook 怎麼同時去管理這大約一萬個版本的產品，學會這套肯定受用無窮！
這篇文章讓我更重視測試工具的準備，下次開始展開軟體開發之路時，我要先準備好測試工具快速將測試數據收集起來進入資料庫，這樣對於每個功能的好壞就能有效率地分析，作為去留或改進的判斷。
轉載自：藍色小惡魔 - 魔窟《每天得到》
最後我們來聽首歌吧！
王詩安（Diana Wang）：HOME
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