我所厌烦的人工智能
我之前对机器学习有点厌烦,一方面因为是媒体,培训机构把机器学习包装成通用的人工智能,吹得过头了,好像科幻小说中的人工智能时代马上就要到来了,实际上根本不是这样! 另外一方面就是这家伙训练出来的东西是个黑盒子,虽然可以得到相当不错的结果,有时候比人还强,但是这家伙内部到底是怎么工作的啊? 不知道! 调参数去吧! 我内心深处支持的是因果关系和确定性,觉得只有他们才能支配这个世界,而不确定性则是难以理解和忍受的。 什么是确定性?例如在物理学中对于一个物体的运动,给定初始速度,受到的力,就能计算出这个物体在其后任一时间的速度,这是确定性。 后来量子力学出现了,说这个世界(尤其是微观世界)不再是确定性的,而是一团概率云,可能在这里,也可能在那里,由波函数决定。一个粒子的速度和位置不能同时测量, 薛定谔的猫既活着又死了,这种不确定的感觉让人感觉难以理解,很不舒服。 在编程的世界中也是这样,只要给定了算法,给定了输入,输出就是确定的,不会变化。我们学习各种编程语言,各种框架,开发出各种系统,用的都是这种确定性算法,让人很安心。 后来大数据出现了,试图从海量的数据中寻找一些信息出来,但是很难找出数据之间的因果关系,销售额的增长是什么因素在起作用?是促销?是假期?原因太多,很难说。 所以现在大数据分析所做的事情,其实不是再寻找因果关系(当然能找到最好),是在寻找相关性。只要能找到一定的相关性,那我们认为就不错了,可以接受了。 机器学习则是不确定性的代表, 比如图形识别,它能识别是狗还是猫,但是这个算法并不能保证100%准确,它讲的是概率。 不过这种不确定性在一些特定领域应用起来,作为辅助手段是足够了, 比如自动翻译,它做不到信达雅,但是你能通过它大致地了解一篇文章的内容,也算是一种进步。 人脸识别,即使失误几次也没什么大不了的。 自动驾驶如果出错了..... 这很要命,所以我不看好自动驾驶能在短期内进入千家万户,在大街小巷中穿行,这太吓人。辅助驾驶还行,不能把控制权完全交给机器。 总之,我原来受不了不确定性,但是现在觉得只要机器学习能提高我们的效率,节省我们的劳动,这就够了。至于真正的、通用的人工智能,现在还是别想了。
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