#无限 #理解

对于“无限”的理解，至少存在三种不同的看法：

1.洛克式的整体上可再增加的无限

2.笛卡尔式的作为最高存在者的无限

3.莱布尼茨式的非整体、动态可增加的无限（类似于希尔伯特的“酒店”，可以容纳无限多的人）

4.数学集合论认为，无限是不可触及的（unreachable），不是具体的数值，而是一种趋势的描述，即动态的可增加性（可变得更大或更小），这种理解比较接近莱布尼茨关于无限的看法。

集合论关于“无限”的有趣的观点：无限可以分为可数无限和不可数无限：自然数集合的可数无限，小于0和1之间的不可数无限；无限小（在界定好之后）可以进行计算，而不是当作0视为无意义的运算（整数集=有理数集<无理数集=实数集）；无限分为收敛无限和发散无限等。

5.微积分是以无限小、极限、无穷大为研究对象的数学理论，由牛顿和莱布尼茨同时发明。牛顿从无穷小、极限的概念来定义微分，由反微分来定义积分；而莱布尼茨则从数列求和构建积分，由反积分引入微分。

说明：前三点是参照他人文章总结的，后面的是我自己补充的。

参考：这里

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#算法推荐 #大数据 #信息茧房 #工具 #理性运用

作为信息“放大器”的算法推荐与人的思考

通常认为，算法推荐是不好的。
这篇文章的作者则分析算法推荐的好处。他认为，算法推荐的好处是：对于读者而言，将关联性的内容推送给读者，减少读者找同类内容的时间；对于创作者而言，算法推荐可以将其内容推荐给算法认为对此感兴趣的人。

我个人认为：大数据的算法推荐，在未达到超级人工智能之前，还不能真正给人制作难以甄别的假象或难以走出的信息茧房；此时的算法只是一种基于关键词、关键数据的推荐机制，类似于个人信息“放大器”。

对于“放大器”本身，可以用，也可以不用(对于读者、创作者同样如此)，被动地用，消极地用。可以说，算法推荐只是工具，关键在于人的运用和自由选择。

或者说，造成信息茧房的真正的原因在于个人(不考虑群体制造的假象、人工智能制造的、人难以辨别真假的幻觉等)本身。

如果觉得这个算法推荐的“放大器”导致的后果(如信息茧房)不好，我们或许应该反思，是否是我们原来思考的内容太过简化、片面、单向度、固化，是否有必要深入、扩展下思考？

通过自己的思考和选择，就能走出所谓的算法推荐造成的信息茧房。

当然，电商平台根据大数据和算法推荐来杀熟(同一产品，不同人不同价格)，那是平台为了利益最大化而做出的“歧视”“分层”行为，是不太好的行为，是值得人们抵制的。


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#观点 #理性 #审慎

通常，我们认为，人，是理性的芦苇，是理性的动物。也就是说，人的重要特征是讲理性。

而理性是什么呢？说通俗点，就是道理。成人重要的判定标准是理性的独立，而未成年人，通过表现为理性上的不独立、不完整。

讲理性，就是讲道理，看人看事都讲道理。这表现为，我们每个人善于表述清楚自己的观点，同时学会说明支持自己观点的理由及其支撑的力度。同时，对于他人的行为或观点，需要尽量考察事实，听取当事人的陈述和论述，不可断章取义、先入为主、不看事实就断言。
如果我们不思考我们观点支撑的理由是否充分合理，就盲目地相信这个观点，那么，我们容易走向一个极端：不认同自己观点的，都是错的，是需要消灭的。

这种观点，不仅表现为所谓的“小粉红”，还表现为一些从中国出生长大并留在异国生活，但却仇视中国的一切的人：他们见到中国不好的现象就骂，包括却不限于说，支那猪活该，闻到支那人的味就恶心等等。

小粉红不讲道理，或看似讲道理，但从根本上是不讲道理的，我们需要审慎看待。这种仇视某个群体一切的态度，同样是不讲道理的行为，也需要我们警惕自己滑入这种思维的牢笼。

这种仇视一切的态度，跟小粉红的态度，其基本立场是一致的：凡是不跟我一样的想法，都不允许。更重要的是，两者都不尊重人，不把人看作具体的、活生生的人。

我有时在想，那些说闻到支那人的味就恶心的人，当其面对自己父母时也会这么说吗？这种骂或贬低、蔑视态度，就能显得自己高贵，就能实现自己的目的吗？人的高贵不应该表现在理性上的对人的尊重，对他人观点的包容吗(考虑到我们每个人都可能无法完全理解另外一个人或无法完全把握一个事实的前提下)？

另外需要说明的是，支那这个词，原本是中性的，而且用了很久，只是后来被视为是贬义的。支那，原来只是外国对中国的称呼而已，其出处可能有二，一是源于拉丁文表示中国的词语—Sinae（sino）—的音译；二是源于梵文表示中国的词语—Cina—的音译。而Sinae似乎源于当时秦国（Qin，Sin，Zin）的拉丁式写法。只是这个词语后来掺杂民族主义的影响，导致这个词语具有贬低的意味，然而仔细深究。

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