以前我被強迫學鋼琴,每天三小時.....結果就是強摘的水果不會甜..
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annabelles wrote:
我是業餘興趣愛好者而已，我知道自己這輩子沒可能登台了，彈奏會讓我消除很多壓力，所以我現在差不多每兩周會去琴房一整天練琴舒壓。其實這幾天看到同學臉書在紐約登台，她指名道姓滿滿感謝現任搞人工智慧的男友，然後同時又看見她前男友就是我老師落寞的在某社團發文，知情的同學都是又同情又好笑，老師就是又搞古典又搞流行但是又沒商業頭腦他們才，，，反正說多是有純粹興趣的人越來越少。所以前面有網友說教會有人可以免費教琴，有興趣可以多多了解一下啊。
我親戚是教會司琴,他就是我小時候的鋼琴老師..
因為小時候爸媽要上班,所以放學後就把我放在親戚家
我每天看到他一下班回來就是一直練琴....彈的就是詩歌...
當然練的時候通常不是一整首彈完
同樣的一段一直彈,聽了真的很膩
玩樂器真的要很有愛才行.....
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在人工智慧與計算模型日益影響人類認知的時代，我們可以嘗試將生物存在與編程（programming）做類比：若我們的肉身可視為一個運行中的編程終端（terminal），我們的基因則是這個終端所執行的基本程式碼（code），而生命的目標則類似於參數訓練（parameter training），最終達成最佳化的模型組態（model configuration）。若從這樣的視角出發，我們可以重新理解演化、適應，甚至擇偶等生命現象，將其視為龐大計算過程的一部分。
基因密碼作為生物編程語言
人類與所有生物的運作，皆是建立在一組既定的指令之上，而這些指令便是基因組（genome）所承載的資訊。這些資訊以四種核苷酸（nucleotide）——腺嘌呤（A, Adenine）、胸腺嘧啶（T, Thymine）、胞嘧啶（C, Cytosine）、鳥嘌呤（G, Guanine）——的序列排列組成，類似於機器語言（machine language），決定了蛋白質的合成、細胞運作乃至整體生理功能。
在此類比下，DNA 可被視為一種生物編程語言（biological programming language），其中每個密碼子（codon，即三個核苷酸的組合）皆是一條生物指令，用以合成特定胺基酸，最終形成蛋白質，進而構建生命的各種功能。這樣的編碼過程類似於計算機運行程式，根據預定義的命令執行不同的功能。
進一步來看，表現型（phenotype）——即一個生物體的外在特徵與行為——則可視為基因程式碼編譯後的結果，類似於運行後的軟體介面。此編譯結果會與環境互動，接收輸入（inputs），並根據反饋（feedback）進行適應與調整。突變（mutation）、基因重組（recombination）、表觀遺傳（epigenetic modifications）等機制則可類比為程式碼的更新與修正（software updates or patches），用以提升生物體的適應能力，使其更適合環境需求。
生命之目的：參數訓練與最終模型組態
在機器學習（machine learning）與深度學習（deep learning）中，訓練（training）是一個不斷調整參數，以獲得最佳模型組態（optimal model configuration）的過程。若我們將生命視為一種參數訓練，則每個個體的經歷、互動與適應皆可視為訓練數據（training data），用以優化其內部模型，使其更適合應對外界環境。
這一概念與演化論（evolutionary theory）不謀而合。在自然選擇（natural selection）中，生物的基因組經歷篩選與變異，以確保能夠存活並成功繁殖的個體具有較高的適應性（fitness）。這與機器學習模型通過損失函數（loss function）與梯度下降（gradient descent）不斷修正參數，使模型的預測結果更準確的過程極為相似。
每個人的生命經歷可視為一次次的模型訓練，透過社會互動、學習經驗與挑戰，使得認知模式、情緒調節機制與問題解決能力不斷得到優化。最終，每個人的內在模型將趨向某種穩定、高效的組態，這或許就是我們所謂的「成熟」或「智慧」。
擇偶：模型的預編程模組
在多數物種中，擇偶（mate selection）並非隨機過程，而是受特定模式驅動的行為。從演化心理學（evolutionary psychology）與遺傳演算法（genetic algorithms）的角度來看，擇偶機制可視為一種模型的預編程模組（pre-programmed module），其主要目的是確保優良基因得以傳遞。
若以機器學習來比喻，擇偶過程可視為特徵選擇（feature selection），即在眾多變數（traits）中篩選出最具適應性與增益性的特徵，以提高下一代的生存與繁殖機率。例如，健康、對稱的外表通常被視為基因優勢的指標，而智力、情緒穩定性與社會資源則可能是另一種層面的篩選標準。
這些擇偶偏好往往源於深層的演化機制，並非完全基於個體的主觀選擇。例如，在許多動物中，雌性通常偏好選擇具攻擊性、體型較大或擁有鮮豔羽毛的雄性，這些特徵往往象徵著較強的基因適應度。同樣地，人類的擇偶行為也受到基因、社會文化與個人經歷的多重影響，這些因素共同構成了一個複雜的選擇過程，最終決定了哪些基因能夠被傳承下去。
超越生物終端：意識與元編程
若我們的肉身僅僅是一個執行生物程式碼的終端，那麼意識（consciousness）又該如何解釋？相比於純粹的計算過程，人類的覺知（awareness）與反思能力賦予了我們一種獨特的「元編程」（meta-programming）能力——也就是修改自身程式碼的能力。
一般的機器學習模型只能依據預設的演算法進行優化，而人類則能夠通過學習與自省來主動改變自身的行為模式與認知框架。例如，我們可以透過哲學、宗教、心理學或其他知識體系來重構自身的價值觀，改變我們的行為決策方式。這種能力使我們得以擺脫基因與環境的完全決定論，而擁有一定程度的自由意志（free will）。
從這個角度來看，人生的旅程不只是生物層面的優化過程，更是一種對自身程式碼進行重新編寫與升級的過程。我們不僅可以適應環境，還能夠主動改變環境，甚至創造新的規則，這或許就是人類與其他生物最大的不同之處。
結論
將生命視為一種計算過程，我們可以重新理解生物存在、適應與演化的機制。身體作為編程終端，基因作為生物編程語言，而生命的過程則是一種參數訓練，最終達到最佳模型組態。擇偶並非隨機的個體選擇，而是一種預設的演算法模組，確保物種適應性的持續提升。
然而，人類的獨特之處在於意識的存在，使我們擁有「元編程」的能力，能夠突破生物本能，重新定義自身的目標與存在意義。從這個角度來看，生命的終極目的或許不只是編碼的延續，而是對自身程式碼的覺察、理解與超越，邁向更高層次的存在狀態。
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