【微信终稿】
大家好，今天的「空谈」来聊聊人工智能。
这个词很时髦，因为涉及到一些技术知识，它的本质貌似不容易被看清。今天，一起来看看这里在发生什么。
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问：Cico，你能先介绍一下，人工智能是什么吗？
C：人工智能其实有很多名字，比如模型识别、机器学习，但「人工智能」这个名字最好听，市场也最喜欢，因为这个名字特别响亮，听起来特别高大上。
这个东西的原理就是，在大量不同个例组成的数据集中，找到一些特定的模型/模式，然后基于这个模型，来对新的个体进行预测，这样一个过程，就是所谓的机器识别/人工智能。
说得更简单一点，人工智能就是基于过去的经验来预测未来。
比如说，很多资讯app，通过你过去的浏览记录，分析你的喜好，给你推送新的内容，因为根据过去的记录，系统预测你会点击。
整个算法还是基于大量的数据/经验。
比如说，人工智能在图像上的应用，它的数据集可能有上百万张、上千万张图片，来训练它。
语音识别也是如此，可能用上千小时、上万小时的声音数据来训练它。
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还有些算法号称能自主学习，比如红极一时的AlphaGo（阿尔法狗，谷歌开发的人工智能围棋软件，战胜了围棋世界冠军），看似几乎不基于任何人类数据（AlphaGo Zero），而是自主地积累经验，但是下棋是一个强规则的东西。
强规则意味着套路越多，越容易赢。套路就是玩法。
下棋所动用的脑力，其实也是很机械的，但是这种机械性是很复杂的。虽然很多人总是认为下棋高手是绝顶聪明的。
但下棋总归是想法层面的，想法无论多么复杂，它总是机械的。
想法设计的目的是赢，那出于这个目的，无论这个算法设计再困难，机械性还在。
想法层面，一切都会变得极其复杂，但这无法掩盖想法总是机械性的。
更何况，除了自我炒作，AlphaGo 的意义何在？这跟人的智能无关。
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这完全是一种人类思维模式的展现，那就是，“我”通过各种经验去提炼、找到模型。
在这种思维模式下，人工智能的确有很大的优势，对不对？
比如说，一个人一天能看100张图片，1000张图片，再多就受不了，但是计算机可以通过上千万张图片，来进行学习和训练。人只能有限的获取经验，但计算机理论上可以无限的。
在这一点上，确实人比不上计算机。
但我们得看到背后的思维模式，我们非得从所谓的经验中，去获得模式，然后预测未来吗？
在这种思维模式下，那机器确实要超过人。
但问题是，我们为什么总要基于过去的经验来预测未来？
为什么过去的经验变得如此重要？
或者说，过去为什么变得如此重要？
问：这好像是人的一种思维习惯，觉得吃一堑长一智。
C：但我们注意到没有，我们总是透过过去看未来，总是透过已有的知识来揣测未来，而未来又变成了过去的一部分。
似乎我们总是在这样一个模式中——
过去 - 经验 - 未来。
过去 - 经验 - 未来。
似乎我们总是活在想法中，活在过去。
因为从过去所投射的未来，
依然是过去的一种修改和延伸，
意味着我们这种所谓的“过去-经验-未来”这种模式，
它是一个死循环。
或者说，我们这种生活方式是非常机械的，极其机
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- PublishedFebruary 22, 2021 at 3:47 PM UTC
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