智能时代——知其然,无须知其所以然

2016年3月,谷歌的围棋计算机AlphaGo与人类围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战,并以4:1的总比分获胜,震惊全球。因为在此前,所有人都认为围棋算法比较复杂,AlphaGo难有胜算,结果却出人意料。

但,故事远没有结束……

2016年12月29日晚7点多,一位名叫“Master”的新手登录弈城,分别战胜谢尔豪四段、孟泰龄六段、於之莹五段、韩一洲四段、乔智健四段,十战全胜。在后面的30号、31号,最终败在Master棋下的有朴廷桓九段、江维杰九段、辜梓豪五段、朴永训九段、柁嘉熹九段、井山裕太九段、孟泰龄六段、金志锡九段。目前确认,横扫中日韩棋坛的Master果然就是AlphaGo,看来是全新升级而来,59胜的战绩真的很恐怖,“不可一世”的棋坛第一人柯洁也两次败北。

从以上这个故事,我们不难看出,“智能时代”正不可避免的向我们走来……

那么,智能时代和传统时代最大的区别到底在哪里?我们应该如何在智能时代生存呢?吴军的这本《智能时代》基本上回答了这些问题。

吴军认为,“智能时代”中的计算机之所以能够战胜人类,是因为它们获得智能的方式和人类不同,人类靠的是逻辑推理,而智能机器靠的却是大数据和智能算法。

数据,从古至今对人类都非常重要,人类是通过数据得出有用的信息,通过信息再总结出定律,就是知识。比如人类通过测量星球的位置和对应的时间,得到数据;通过这些数据得到星球的运动轨迹,就是信息;通过信息总结出开普勒三定律,就是知识。

以上就是典型的人类文明的思维模式,可以称之为“机械思维”。机械思维的形成可以追溯到古希腊,欧洲之所以能够在科学上领先于世界其它的地方,在很大程度上依靠从古希腊继承下来的思辨思想和逻辑思维能力,依靠它们可以从实践中总结出最基本的公理,然后通过因果逻辑构建起整个科学的大厦。这种思维方法总结起来就是两点:首先建立一个简单的模型,这个模型可以是假设出来的,然后再构建一个复杂的模型;其次,整个模型要与历史数据相吻合,这种科学的方法在笛卡尔和牛顿那里得到了长足的发展。笛卡尔的贡献在于提出了科学的“方法论”,即“大胆假设、小心求证”,而牛顿正是用这个方法论,用简单而优美的公式破解了“上帝的密码”。

爱因斯坦也继承了这种“机械思维”的方法论,他们一致认为可以找到一个简单优美的公式来描述大自然的运行。所以,爱因斯坦有句名言,叫:“上帝从不掷骰子”,这是他与量子力学的发明人波尔辩论时说的一句话。

然而,随着我们对自然界认识的深入,我们发现大自然或许存在着很多的“不确定”性,而这种不确定性无法用简单的公式或因果关系来描述。

这种现状也催生了“大数据”的兴起,大数据的本质就是利用足够的信息来消除找不到因果关系的“不确定性”。

在过去,我们一直强调因果关系,一方面是因为常常是先有因再有果,另一方面是如果找不到原因,我们会觉得结果不可信。但在大数据时代,我们能够得益于一种新思维方法——从大量的“强相关”的数据中直接找到答案,即使不知道原因。

而我们的思维模式也应该从寻找“因果关系”向寻找“强相关性”转变,只要是能够从足够多的数据中发现强相关性,先不要问“为什么”,相关本身就是原因和结果。当然,这里面也或许隐藏着我们暂时不知道的规律,但由于目前还不知道,就先用结果岂不更好?!

以上内容是对“大数据”的描述,以及在大数据时代的思维模式,而这种“知其然,不要知其所以然”的思维模式也即“智能算法”。

而“智能算法”的基本特征就是从有效的(剔除噪音)全部数据(不是统计学中的样本数据)中寻找相关性,并把寻找到的相关应直接应用于相关的场景之中。

以上是吴军《智能时代》主要的思想框架。后面几章,吴军将智能时代与商业模式相结合进行了深入的阐述,并将“大数据”与“智能革命”的技术挑战进行了相应的分析,对于即将进入智能时代的我们也彼有帮助。

但我个人觉得,传统工业文明与智能时代最大的差异应该是思维模式的差异,我们必须摒弃千年以来的“因果逻辑”思维模式,才能够更加轻松的拥抱即将到来的“智能时代”。

原来,知其然,并无须知其所以然……

(科技一支部 曾凡昌)

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    2017年01月09日
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