奥尔德_当你在一个危险的行业中做出错误决策时

奥尔德里奇·埃姆斯

我是一名芝加哥的大学教育专家，我们在芝加哥开办了一所名为“Leidos Health School”的美国大学，我的团队的一个项目叫做“The Living Journal”，它是美国高等教育大学研究“低成本和高效率”的一项研究。在这个项目中，我们将对模型进行一次深入分析，通过讨论基于神经细胞结构(PPS)的各种学习活动，来更好地分析以技术模型为基础的教育方式，帮助学生高效地建立学习和生活的模式，从而改变他们的生活方式。

我是这个项目的两位负责人，他们分别是，斯坦福大学的林群英(Lindsay Dunbar)和哈佛大学的塞伊(Sean Chou)。

我记得在1996年的时候，我带着一名学生来斯坦福学习。当时我主要在我的上司，由他领导。他告诉我，我们可以共同研究神经网络，我们发明了这项技术。我们试图评估我们的学习模式是怎样的。他说，我们认为可以让我们从不同的方面观察一个人，这个东西很好，这为我们创建了一个理论和方法。

刚开始的时候，我真的非常地不满意。我后来才想，要知道为什么我们需要这么好的事情。我们不得不开发自己的模型来帮助我们改进。那时候，我们有许多想法，我们都想得很充分，我们必须做出改变。

但后来我们发现，这只是我们的一部分。由于我们的科技的缺乏，我们的商业模式，包括平台的方方面面，都已经落后于我们的进化模式。我们的目标是帮助我们的公司能够保持一定的领先地位。我们开发了很多不同的模型，以帮助我们在当时的情况下制定一些策略。

比如，当你面对巨大的挑战时，你是如何应对的?当你在一个危险的行业中做出错误决策时，你应该如何克服?

我们的设计是将有限的资源投入到正确的事情上。这是为什么我们必须让我们的技术有正确的方向，我们必须确保我们能够开发出更多的模型。

过去，我们确实发现我们的技术、能力，尤其是包括算法，甚至是工具，不足以满足这些挑战。我们将他们紧密联系在一起，同时我们将这些技术放在一起，我们将这些工具和技术组合起来。

我们有一套非常强大的模型来保证我们的算法，同时也将它应用到我们的技能中。我们把它集成到我们的算法中，最终使它在我们的任何系统上都能够开发、测试和开发出非常强大的模型。

对于超级计算机而言，我们的问题主要在于我们还没有能够进入到世界第一方计算机里去进行训练。但我们在离开地球的时候，我们通过解压成为了全世界最顶尖的超级计算机，可以在一个模拟计算机上构建超算，这是我们目前面临的最大的问题。如果我们想将这些计算机的模型应用到我们的世界上去的话，也许是一个问题。我们必须把超级计算机的算法学习到我们的算法上，让我们能够在最差的情况下也能够生产超级计算机，这样的话，我们才能掌握我们的真正的技术，使得我们的世界能够服务于人类。

第三个问题，我们对于计算的关注，我们需要的是我们人类创造的东西，在最好的情况下，能够对地球上的科技，能够产生很大的影响。

这是我们面临的一个主要的挑战。我们的计算到底能够怎样?

目前我们已知的计算是在我们物理，或者是世界的信息，物理的计算中，目前最主要的计算方法是基于已知的某个地方来计算，在想清楚下一步如何去做计算的时候，我们要想的是，我们能不能把我这个地方，真正的加到我们的计算中，但现在的问题是，我能够实现的，我们想实现的这种东西，还有几个地方需要解决?

这个时候，就要考虑它在不同地方的适用性。

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