所有由Yunqian Wang发布的文章

TED2010第十二场:智慧无边 (演讲人简介)

TED2010大会在2月13日进入正式议程的第四天,这是这次会议的最后一天。 美国西部时间上午举行了第十二场 “智慧无边” (Session 12: Wisdom)。本环节的演讲人包括:著名导演James Cameron,自然资源保护主义者John Kasaona,加拿大学生 Glenna Fraumeni,13岁的演讲人Adora Svitak,作家、教育家肯·罗宾逊(Ken Robinson),喜剧演员、网络艺术家Ze Frank。

James Cameron: 导演

James Cameron是阿凡达, 泰坦尼克号,终结者等多部大片的导演。虽然他的电影从制作上看都在不断挑战电影科技的极限,其内容却都是直指人心的动人故事。他认为自己的影片广受关注的原因是因为电影人性化的主题得到了普遍共鸣。他认为好奇心和想像力一直驱使他不断构造出新的现实。

John Kasaona: 自然资源保护主义者

John Kasaona是非盈利组织“农村发展和自然保护”组织(Integrated Rural Development and Nature Conservation)的助理负责人。他致力于减少纳米比亚地区的动物捕获及推动当地的环境保护。John Kasaona认为社区改善的关键在于既要尊重传统,又要用于接受新观念,并专注于问题的解决方法。

Glenna Fraumeni:加拿大学生

Glenna Fraumeni是来自加拿大的医学院学生,去年圣诞节被诊断出患有晚期脑癌。面对生命的不公,Glenna Fraumeni没有自艾自怜,也没有迫不及待地罗列出一长串生前必去之地。她依旧照常生活,读书,帮助别人,勇敢地接受终究生命中无法避免的事情。

Adora Svitak:13岁的演讲人

Adora Svitak是本届大会上最小的演讲者。13岁的她已经出版了多本不同体裁的书籍,被赞誉为美国文坛的小神童。她还担任过多档著名节目的嘉宾,并在全美范围内进行公共演讲。此次大会上他希望成年人不要认为孩子总是幼稚,因为成年人常常也会做很多幼稚的事情。她还希望成年人能运用孩子般的创造力与想像力去解决问题。

肯·罗宾逊(Ken Robinson):作家,教育家

肯·罗宾逊(Ken Robinson)被公认为全球创新及人力资源领域的领军人物。他在大会上将挑战我们教育孩子的传统方式,并提出了对教育系统的重塑而不是改革。他认为教育界的工业化运作模式限制了孩子们的多元化发展。他希望能够培养孩子的创新精神,鼓励不同类型的优秀人才。

他的演讲《学校教育正扼杀创造力》(全文汉译)是广为流传的TED演讲。

Ze Frank:喜剧演员,网络艺术家

2001年,在网络上广为流传的“怎样正确跳舞”(How to Dance properly) 的视频让 Ze Frank名声大噪。2006年起,他主持了一年自己的网络视频节目”the show with Zefrank”并大获成功。如今他一直致力于网络喜剧表演和网络玩具制作。

照片来源于TED官方blog,由James Duncan Davidson拍摄。

TEDtoChina signature

您可以通过RSS阅读器订阅“TEDtoChina”的文章:
http://feeds.feedburner.com/tedtochina
欢迎发表评论,参与“TEDtoChina”的讨论组,或者在 twitter 上面 follow我们,以及关注我们的新浪微博(http://t.sina.com.cn/tedtochina)。
参与越多,您也会学到更多。

TED2010第十一场: 化繁为简 (演讲人简介)

TED2010大会在2月13日进入正式议程的第四天,这是这次会议的最后一天。 美国西部时间上午举行了第十一场 “化繁为简” (Session 11: Simplicity)。本环节的演讲人包括:数学家Benoit Mandelbrot、趋势预测专家/作家Magnus Lindkvist、哈佛大学教授/化学家George Whitesides、企业识别设计先驱Siegel+Gale创始人Alan Siegel、美国法律改革倡导者Philip K. Howard、酒店总裁/作家Chip Conley。

Benoit Mandelbrot: 数学家

Benoit Mandelbrot是一名数学家。分形理论(fractals)之父,最先提出分形观念,并阐明其是自然界最普遍的形体。该理论后被广泛应用于艺术及金融领域。数学家。

Magnus Lindkvist: 趋势预测专家/作家

Magnus Lindkvist早期在一家广告代理公司从事品牌战略咨询,在2005年他创建趋势预测公司Pattern Recognition。在2009年,他出版了Everything We Know Is Wrong一书。

George Whitesides:哈佛大学教授/化学家

George Whitesides 现为哈佛大学教授,作为一名化学家,其在有机金属化学,纳米技术,超分子组装等诸多领域都有杰出的贡献。如今,他正在建立一个芯片诊断实验室,希望将此运用于发展中国家,降低人们的医疗成本。

Alan Siegel: 企业识别设计先驱Siegel+Gale创始人

是著名的企业识别(CI)设计公司Siegel+Gale的创始人,该公司以极简主义风格的企业识别设计著称于业界,是企业识别设计领导的先驱之一。该公司拥有40年的历史,请查看公司官方网站

Philip K. Howard: 美国法律改革倡导者

Philip K. Howard是一名著名的美国法律改革倡导者。非政府组织Common Good的创始人兼主席,其所在的律师事务所美国柯温顿-柏林(Covington and Burling)律师事务所在美国公益及非公益诉讼业务方面都非常有名。同时,他也非常热心于政治,经常在《华盛顿邮报》和《纽约时报》上发表关于政治和法律改革的文章。

Chip Conley:酒店总裁/作家

Chip Conley, 酒店总裁,作家。他是美国加州最大的精品酒店幸福生活酒店集团(Joie De Vivre)创始人兼CEO。他的经商之道十分独特:像编辑杂志那样开发酒店。其每家酒店都是按照一两本杂志的风格来建造,并用五个单词来标志各酒店的个性。他希望酒店的员工,顾客和投资人都能通过幸福生活酒店开发自己的最大潜能。他在自己的书中和大家分享了自己的经营理念。

照片来源于TED官方blog,由James Duncan Davidson拍摄。

TEDtoChina signature

您可以通过RSS阅读器订阅“TEDtoChina”的文章:
http://feeds.feedburner.com/tedtochina
欢迎发表评论,参与“TEDtoChina”的讨论组,或者在 twitter 上面 follow我们,以及关注我们的新浪微博(http://t.sina.com.cn/tedtochina)。
参与越多,您也会学到更多。

彼得•多纳利:迷惑陪审团的统计数据

本周的Monday@TEDtoChina栏目介绍牛津大学统计学教授彼得•多纳利(Peter Donnelly)在TEDGlobal 2005年大会的演讲。这个每日专栏由王韫千主持。如果你有兴趣在周一专栏发表你撰写的TED演讲稿件,请发邮件至Monday at TEDtoChina dot com联络她。今天的稿件由韫千撰写。

王韫千
Monday@TEDtoChina专栏主持人

王韫千毕业于华东政法大学英语(涉外法律)专业,目前在美国宾夕法尼亚大学攻读跨文化交流专业。她相信文字与传媒的力量,喜欢生活中美好的事物与思想,喜欢与人分享,希望用自己的力量尽可能多地帮助他人。

联络方式:Monday at TEDtoChina dot com

彼得•多纳利(Peter Donnelly)现任牛津大学统计学教授,他不仅是概率理论的专家,还将统计学方法运用于基因研究中,推动了疾病治疗领域的发展。同时,他也擅长DNA分析,并提倡将合理的统计分析方法引入法庭。在TEDGlobal 2005年大会上,他为大家讲述了错误的统计数据是如何迷惑陪审团,导致错误判定结果的。

在旁人看来,统计学也许是枯燥无趣的。彼得告诉大家,当晚在牛津大学自然历史博物馆将举办一场酒会。他假想,当现场有人问你是做什么的时候,如果你告诉对方你是统计学家,那么可能他不是借口发现了自己久未相见的兄弟姐妹,就是借口去拿点东西填饥或解渴,离你而去。不过,话说回来,那个留下来和你谈话的人,一定是真正想要和你交流的人。

虽然统计学家并不是人们邀请的常客,但对概率知识的运用却在我们的日常生活中随处可见。彼得以投硬币为例,他问观众,是连续出现“正-反-正”还是“正-反-反”的可能性大?大多数观众都会回答概率一样大。但其实,正确答案是掷出“正-反-反”的概率更大。原因在于,虽然两种结果在最后一局时,都有50%的成功可能性,但“正-反-正”如果变成“正-反-反”,那么就需要再投出一次“正”,才能重新开始。而“正-反-反”如果没投中,就是“正-反-正”,那么下一轮马上就能开始。彼得指出,其实大多数人都错误地理解了这个简单的概率事件。

彼得随后将话题引入了他感兴趣的遗传学领域。与投掷硬币类似的是,当我们观察DNA时,我们能观察到DNA分子四种碱基A、G、C、T的序列。当有某中特定序列组合出现时,类似于化学剪刀的限制性内切酶就会剪切DNA分子。这时,问题就和投掷硬币类似——反复出现某种序列组合的概率是多少?

彼得认为,我们利用计算机建模、数学建模或统计技术能够揭开许多人类奥秘。其中他还提及了自己参与的两个宏伟计划:试图找出人类共性的人类基因计划(Human Genome Project)和试图理解人类差异的国际单体型图计划(HapMap Project)。他们的最终目的是想要了解,不同的基因如何导致不同的疾病,从而找到更好的疾病治疗方法或预防途径。


TED.com: Peter Donnelly shows how stats fool juries

言归正传回到统计,彼得提醒我们要注意统计的方法与结论。他向大家介绍了一个统计学上常用的例子。假设一万人中只有一人会患一种罕见的疾病,对100万人进行测试,测试结果的准确率高达99%。虽然这个准确率已经很高,但我们同时意识到,由于健康群体的数字庞大,即使是1%的错误率也会导致许多错误结论。

对于测试出来有病的情况,现在有两种:一种是一个人没有患病,测试仪器说他患病;另一种是一个人患病,测试仪器也说他患病。彼得说我们应该做的是通过测试两种不同可能性之间的相互关联,得出最后的概率结果。

彼得提到了一起曾在英国轰动一时的误判案件。当事人Kelly Clarkson的两个孩子分别猝死,她被指控犯谋杀罪。在法庭上,一位著名儿科医生举证,在Kelly Clarkson这样的家庭中(知识分子,无吸烟群体),两个婴儿双双猝死的概率为1/7300万。可他是如何得到这个数据的呢?原来,他从一些研究中了解道,在像Kelly Clarkson这样的家庭中,一个婴儿猝死的概率为1/8500。他将两个婴儿猝死的概率看作投硬币事件中的独立事件概率,于是将两个1/8500相乘得到了最后的结论。可是陪审团并不了解这一结果的前提假设,他们看到的只是1/7300万这样一个数据。

彼得认为这个结论并不准确。我们也许没有意识到诸如环境或者基因等因素对婴儿猝死的影响,如果1/8500的概率中包含着其他因素,我们就不能简单地将两个1/8500相乘。还有媒体宣称,Kelly Clarkson的无罪可能是1/7300万,彼得认为这也存在着逻辑错误。与之前的测试疾病例子相同,现在同样也存在着两种解释,一种是假设Kelly Clarkson无无罪(美国司法系统通常采用无罪假设),而遭受了极小的两个婴儿双双猝死的概率事件;另一种是Kelly Clarkson有罪。我们需要同时衡量这两种可能性,而不是简单地将Kelly Clarkson的无罪率等同于婴儿猝死的概率。

环顾我们的生活,不确定事件、偶发事件和机遇事件无时不在发生,但我们往往对这些事件缺乏理性的逻辑分析。随着统计学逐渐成为各行各业进行质量控制的基本方法,我们应该对这些偶发事件具有掌控力,或者,至少我们应该意识到自己无法掌控而不去妄下论断。如果陪审团能够更准确地解读这些数据,像Kelly Clarkson这样蒙冤入狱的案件也会减少一些吧。

相关链接:

International HapMap Project : http://hapmap.ncbi.nlm.nih.gov/

TEDtoChina signature

您可以通过RSS阅读器订阅“TEDtoChina”的文章:
http://feeds.feedburner.com/tedtochina
欢迎发表评论,参与“TEDtoChina”的讨论组,或者在 twitter 上面 follow我们,以及关注我们的新浪微博(http://t.sina.com.cn/tedtochina)。
参与越多,您也会学到更多。