繼香港大學學生會會長孫曉嵐早前公開支持港獨之後，香港大學學生報《學苑》最新一期又發表「港獨宣言」，提出2047年後香港成為聯合國認可的獨立主權國家。我想從兩個角度去討論港獨這個問題，第一是感情上是否認同，第二是現實上是否可行。
先講感情。不同時代的人，由於成長經歷有異，對國家民族的情感有好大差距。現時七、八十歲長者是在二次大戰時代成長起來，經歷戰亂的族群。他們的故鄉都在大陸， 因為逃避戰火或者是生活上的壓迫，逃到了香港。由於根在中國，所以民族觀念比較強烈。
而二戰後、50年代之後在香港出生的一代，可以說是殖民地時代成長的族群，他們經歷了香港經濟的起飛，多多少少感受到殖民地的好與壞。當時的香港繼承英國比較良好的法治及行政管理，但同時大家也會很明顯地看到，從政界到商界，都是英國人主導的世界，華人只是二等公民。加上這一代人仍然受上一代直接耳提面命，仍有較強的民族觀念。所以你問我是否支持香港獨立？我的答案很簡單，感情上我覺得自己既是香港人，也是中國人，不支持香港獨立。
不過，現實是現在的年青人是香港回歸後出生的一代。他們對港英年代的統治，沒有親身經歷，反而滋長了很強的本地意識，所以不可以假設他們在感情上會對國家和民族有天生的認同感。
沒有感情，還可以講現實上港獨的可行性。先看憲制框架，《基本法》是香港的小憲法，開宗明義地說明香港是中國的一部分，《學苑》要求香港全民制定自己的憲法，實際上與現有的小憲法的精神相違背，中國不會接受。
中國是一個多民族國家，共56個民族，漢族是其中一個主流，香港人同屬漢族。如果中央聽任香港獨立，其他民族效尤，中國很容易會分裂出56個甚至更加多的國家。對沒有民族觀念的人而言，可能覺得國家分裂也無所謂。但現實一點去看，從過往的歷史可知，中國四分五裂以後，一定會出現大量衝突和戰爭，只說大片的新疆土地，隨時會落入像伊斯蘭國這樣的極端民族主義者的控制之下。皮之不存，毛將焉附。到時香港這個1105平方公里的小小地方，在分散而動亂的一大片土地旁邊，可以怎樣自處？所以，香港要獨立，中央不會同意，香港也不要期望因為中國分裂而獨立，後果會極度災難性。
現時關於獨立的討論，難免要提到香港的地理條件，我們既不能食物、食水自足，現實上如何獨立？我聽到一些年青人回應這些問題時提到，香港可以購買食水，小如新加坡都可以成為獨立國家，為什麼香港不可以？
這裡講到一個很關鍵的問題，就是錢的問題。香港如果脫離中國獨立，中國最簡單的回應就是切斷與香港的經濟關係，第一步就是停止所有旅客來港，第二步是所有貿易都不會經過香港，然若出現這樣的情況，港元匯價將受到衝擊，一夜之間可以暴跌七、八成，更不要說股市及樓價了。當港元幣值崩潰、香港經濟衰落後，又何來金錢去買水買食物呢？
至於新加坡的經驗，我希望引用這個例子的人，先讀讀新加坡國父李光耀的《李光耀回憶錄》，特別是上冊，講的是1923年至1965年時候的處境。新加坡本來與馬來西亞同是英國的殖民地。獨立以後新加坡仍留在馬來西亞聯邦之內。由於李光耀是強勢也是野心勃勃的地方領袖，當時馬來西亞聯邦的主要族群馬拉族領袖東姑阿都拉曼，很怕李光耀留在聯邦裏面，會搶奪聯邦的控制權，就逼新加坡獨立。按李光耀的表述，他別無選擇，只能帶領新加坡獨立成為小國。如果馬來西亞當初不想新加坡獨立的話，新加坡獨立之路根本走不下去。
我們無論從憲法上、經濟上及政治上看，香港完全不具備獨立的條件。理想與幻想的差別是，理想是有可能實現目標；幻想只是頭腦內的空想，根本不可能實現，恐怕港獨就是屬於幻想的一種，我們完全看不到港獨有機會實現。不斷推動港獨思潮，和中央政府持續對抗，激化矛盾，是一種慢性自殺。
盧永雄
人機圍棋大戰落幕，谷歌的AlphaGo人工智能電腦完勝人腦。我們之前詳細探討過這個人工智能電腦如何模仿人類的神經系統思考，然後不斷深度學習、超越模仿，發展出圍棋對戰戰略。
了解AlphaGo如何發展思維能力，我覺得啟發良多，可以將它的鍛鍊邏輯，應用在人類日常生活中，最現實的課題，不是如何發展出懂得打麻將的機械人，而是學習AlphaGo培養捉棋能力的方式，去提升應付考試的能力。
現今的學生想考試拿到好成績，參加補習班是一條捷徑。但我認為更加重要的是修正讀書的方法。
谷歌的Deep Mind團隊設計好AlphaGo模仿人類學習的深度思維學習系統後，第一步是要電腦學習人類過去3000萬種圍棋下子方式；第二步是自己與自己下棋，培養棋力；第三步是挑戰真人高手，達致頂峰狀態。
我認為中學生要應付考試，只要做好第一步，已經有機會拿到5**。我過去研究過不少名校培養學生應付考試的方式，可以簡單地總結成兩點：第一是超前學習，第二是重複操練。所謂超前學習，在一般的學校，會一直教應考課程至中學六年班為止。而有些名校則會將課程提前到中五甚至中四完成,、這樣壓縮課程，學生自然比較吃力，但好處是可以騰空最後的一至兩年時間，讓學生去操練試卷。
AlphaGo要學習的3000萬種下子方式，演變成考試，起碼就是做好歷年的試題。無數高考尖子講到考試心得的時候，都提到至少操練過去10年的試卷，當你做熟了過去10年的試卷，考試局出題的方法，你已經瞭如指掌。
對此，我有切身體驗，讀中學時，我雖然是文科生，但數學的水準不差，但應考時成績只能拿到C。我事後向拿到A的同學請益，他聽完我的考試方法後哈哈大笑，說我到考試時還逐條數計算，而他們見到試題時，題目的算法已自動浮現眼前, 主要原因是他們已經做熟了所有試題，題目基本上已很熟悉，雖然數字不同，但解題方法已瞭然於胸，所以可以很快地完成所有問題，還有很多時間覆核答案。而我卻逐題思考，作答完畢後已沒有時間覆核了，成績自然很一般了。
我後來讀法律課程時，特意選擇了「法律會計科」去做實驗，我找齊了過去10年的考卷，重複操練。結果發現這個方法真的可行，我最終得了當年這一科所有全職及兼讀法律學生的最高成績，獲得了大學的科目獎學金。
由此可見，只要達成AlphaGo的第一步，操練了過去的棋局下子方法（試題），便可以拿到相當高的成績。至於AlphaGo第二步培訓，自己與自己下棋，在日常的學習環境中，不一定可以做得到。不過，就讀名校有一個好處，就是所有學生的成績都很好，一定程度可以激發潛能。如果學生能夠找到與自己段數相近的同學，一起組織學習小組，不斷切磋功力，肯定會提升水平。
AlphaGo的第三步，是與神級對手對戰，向極高難度挑戰，香港一般沒有這樣的環境，印度卻有這樣的培訓。印度最好的大學是印度理工大學（IIT），要考入這所大學，比考入美國麻省理工要難得多。印度也有一間超強學校叫拉馬努金數學學院，其學生獲IIT取録人數全印度第一。其教學方式是向最高難度挑戰，學生學習的數學題，不單止是高考或者大學數學題，甚至會將大學教授刊登在學刊上的論文的題目，叫學生試做，用以訓練應考的學生。我覺得這種方式可以類比AlphaGo第三步的試練，是拆解遠比自己水平高難題，以此拉升自己水平。
如果說使用學習培訓AlphaGo的第一步，大力操練過去十年試卷，其實還是一個以考試為本的方式。去到第二步，能夠與大量高水平的同學互相切磋，已經超越只為考試的範疇。若去到第三步，與高手過招、比拼或者挑戰遠超自己的難題，我覺得已經不是純粹訓練高分低能的傻瓜，而是直接培養出有頂尖思維能力的人才，因為他在入大學之前，已經到達甚至超越一個大學生的學術水平。
有句老話說，任何事情做超過一萬小時，你便會成為專家。學生應付考試，如果能夠在幾個關鍵科目，每科用上一萬小時、或者5000小時去加強鍛鍊，要摘星，並不是遙不可及的事情。
盧永雄
