巧合的是， 昨天午饭时间我刚刚读了 2015 年第 45 期 （上一周） 的 《三联生活周刊》。 里面有一篇文章 《和平是一个现代的发明》， 作者维周。 文章从哲学层面探讨了和平的由来。 在这个人心恐慌的时刻， 哲学层面的观察思考也许会为我们找回些许方向感。 这里是两段节录：
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这样说来，就有点悖论的味道：暴力的减少，竟有赖于某种以暴力威慑的更高力量存在。所谓“严刑峻法”不一定总是对的（至少许多国家已废除死刑），但它的确会增加犯罪成本，使铤而走险的暴力看起来无利可图;即便就战争这种典型的集体暴力而言，一如《暴力的衰落》一书所分析的，在如今也已显得不再是可取的政治手段，因为它的代价太大，以至于“那些想要抛头颅洒热血的人，不管出于什么理由，现在被视为罪人、狂人或疯子，而不是理想主义者、英雄或救世主”。
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在当下，暴力最为严重的社会，往往正是那些尚未完成现代化进程的社会，它们共享某些特征：国家无法依靠警察力量来控制社会自发的暴力行为;暴力作为荣誉或获利的工具，仍有较高的回报，有时甚至是唯一有效的手段，因为缺乏法律与公正;社会年龄结构相当年轻，人均可预期寿命不长，而年轻人比例较高的社会往往更趋于暴力，步入老龄化社会的国家则和平得多，这并非偶然。从某种程度上说，“暴力的减少”与其说是一个世界性趋势，倒不如说是在欧美日等发达地区发生的地方性现象。
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全文链接在这里： 《和平是一个现代的发明》
从技术层面来讲，游击队式的恐袭虽然防不胜防，但是当今 predictive analysis 算法用于遏止犯罪已经被事实证明卓有成效。 只要有足够多的犯罪历史数据喂给机器学习系统，这种系统就能对犯罪发生的时间地点作出预言。 美国孟菲斯城原来犯罪高企，这种系统帮助当地警察在案发之前赶到现场制止犯罪，戏剧性地使孟菲斯城变得安全了许多。法国以至欧洲都应该学习的。 个人愚见， 各国政府应该雇佣更多计算机科学家和软件工程师， 以帮助从政者获得更多对当下局势的精准 insight ，以便制定应对之道和各种政策。
现在有很多大学免费向大众提供数据挖掘 （Data Mining) 以及机器学习 （Machine Learnin）的网上课程。 Coursera， EdX，NovoEd 等等网上教育平台上都可以轻易找到。 有兴趣的同学可以试试跟着学习那些课程。
11 月 15 日补充：
网友 Peter Pang 问： 就像Tom Cruise 未來報告？
我的回答： 那个 Tom Cruise 的未来报告我没看过。 但是对那种犯罪预言系统可以稍作解释。每一次犯罪活动都有许多特征。比如， 挑选人群比较集中的地点， 挑选普通民众都喜欢出来享受生活的时间， 等等这些特征 （术语叫做 feature）。 如果观察足够多的犯罪事实， 好的机器学习系统就能从众多历史数据中识别出犯罪活动的行为模式和别的一些相关 pattern。 应用比较广泛的数学模型有 K-means clustering，neural network deep learning 等等。这些被机器识别出来的行为模式就是犯罪分子的行动规律。 机器作出的预言， 虽然不可能百发百中 （事实上有五成的准确率就算不错）， 但是， 确实可以帮到警察集中力量防守重点危险地点的危险时段。 就昨晚的恐袭说， 我相信现有的先进犯罪预言系统如果有服役， 应该可以有预言到。 因为昨晚恐怖事件的特征都那样鲜明， 恐怖分子挑选的地点和时间都很合犯罪逻辑（人多，巴黎的中心地带， 周末大家都出来玩， 等等）。 刚才说的预言系统其实在别的领域也是有应用， 其中一个例子就是计算机视觉。 用海量带有 content annotation 的图片对图像识别系统进行训练，然后这个系统就可以对它从来没见过的图片进行识别， 也就是 “预言” 图中都有些什么。
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