AI最驚訝的發現和人類的區別不大

2021-04-18 | 來源: 多維 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

　　最近全球半導體產業的短缺讓美國和中國爭相尋求解決方案，並突顯出人類對微芯片計算能力的依賴程度越來越高，從手機到汽車，幾乎我們所有主要的日用品背後都有這個技術。然而，很少有人關注這個計算能力的深層含義。

　　人工智能的最新進展之所以能夠實現，在很大程度上要歸功於半導體技術的大幅改進以及它所釋放的計算能力。但是，人工智能技術在這種新的計算機能力基礎上實現，不僅僅是關於計算機或算法的新知識，而是關於我們自己的新見解...

　　文藝復興時期，自動機器（automaton）在歐洲各國的王室宮廷中流行不久，法國哲學家笛卡兒（René Descartes）就推出了新一種觀點：肉體不過是復雜的機器，它們的骨骼、肌肉和器官與機器的齒輪、活塞和凸輪沒有什麼不同。

　　

　　後來，隨著工業革命技術的飛速發展，這個隱喻發生了變化：從機器，我們的肉體越來越多地被看作是工廠，一個復雜的傳送帶和馬達（motor）網絡。心理學家佛洛伊德（Sigmund Freud）有一個著名的比喻，把心靈比作工業時代的核心發明——蒸汽機。在這種心靈蒸汽機中，心靈的能量就像蒸汽一樣在艙室裡積聚，產生張力，通過性行為的“壓力閥”來解決。

　　20世紀60年代，模控學（cybernetics，亦譯“控制論”）和計算機科學再次掀起了科技界的革命，主導的隱喻從蒸汽機和工廠切換到了計算機：我們的大腦就是電腦，我們心靈是身體這種硬件的軟件。

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　　今天，計算機科學的最新進展——人工智能和該領域最流行的技術“機器學習”（machine learning）——再次徹底改變了人類對自己的看法。隨著人工智能的日益使用和普及，我們的神經元已經越來越多地被視為位於我們頭骨中的龐大機器學習算法的參數。

　　每當人類接觸到一項強大的新技術，他們對世界和自身的看法就會發生改變。當然，這些隱喻是有局限性的；我們的肌肉功能並不完全像活塞，我們的身體比工廠復雜得多，我們的大腦做的也不僅僅是計算。

　　然而，在人工智能的情況下，機器學習的工作方式和我們大腦的工作方式之間的相似度已經達到了不可思議的地步，這使得人工智能研究領域與心理學、生物學和神經科學等領域的交集越來越多，也使得研究者們基於人工智能的進步，對人類的基本知識有了驚人的發現。

　　AI揭開我們大腦的隱秘

　　人工智能的研究是如何帶動其他科學領域的進步的？其中一個好的例子也是該領域最早的例子之一。

　　上世紀70年代，在機器學習的研究中，一個新的想法浮出水面，稱為“時序差分學習”（temporal difference learning）。機器學習技術的目標是讓算法從它們與環境的互動中學習。然而，在某些情況下，算法很難改進自己的行為，因為在執行動作和觀察結果之間存在滯後。譬如，下棋的算法可能下了幾十步才發現自己輸了棋；它是哪裡出了問題呢？是第13步還是第37步？用那時候傳統的模型，算法很難知道什麼動作是導致輸棋，因此它無法從錯誤中學習。