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为什么是人工“智能”?

为什么是人工“智能”?因为封装起来的,真的是智能 ——前两天看到一个视频,说Python会成为未来的编程之王,原因就是AI模型和应用开发,用Python太方便了,而AI是未来绝不容错失的赛道。 AI为什么是兵家必争之地呢?我觉得根本上,AI是人类找到的第一个可以高效封装和再利用抽象的“规律”,“经验”,“技能”这类“默知识”的技术,这意味着人类将进入可以高速重用和迭代深度“复杂”知识—— 也就是智能,的时代。


自古以来,人类一直没有停止解决一个成长发展的根本问题:知识、经验如何能最有效地传承和有效重复利用?最先人类用图画来描述知识,逐渐演变成了语言文字,文字系统承担起了几千年来记录和持久化保存信息的最主要的载体;然而文字只是一种对信息单模态的表述,语言文字能够传递的表述抽象概念的知识能否有效被理解和再利用,很大程度还要取决于接收者的理解和“脑补”水平(每个人大脑对信息的“编码器”是不一样的,尤其是对抽象的文字);于是人类借助各种媒介的新发明, 留声机、照相机、摄影机、互联网、全景VR,等等,然而,这些还只是能记载“信息”,还无法直接存储复杂“规律”,“经验” —— 那些“只可意会 难以言传”的“深度复杂”的知识, 例如,如何创作音乐:我们可以记录很多音乐创作的事实数据,比如创作音乐的过程描述和结果,但“事实数据”和”如何生成事实的结果”是两类不同的知识,前者是“鱼”,后者是“渔”,前者很具象,后者很抽象,后者会提取出,并封装大量前者的属性特征。我前几篇文章论述了,AI以深度人工神经网络参数的形式, —— 对应人类是人大脑的生物神经元的连接 —— 封装出了“如何打鱼”,而不是去存储“鱼”。

这些更“高阶”的,更“浓缩”的“渔”,以前并没有一个可以直接表述的介质,大多时候,我们只能通过多学习“鱼”:比如教学图文,视频,音频,通过“脑补”去还原/拼凑/调整出这个“渔”,事实上深度学习的人工神经网络就是这么做的,只不过AI走的是数字化的路径,人类可以通过生物机制来调整自己的神经网络,人类学习的效率会高很多。 

但不管怎么样,我们找到了一种能从信息中“抽取”出“规律”,而不仅仅只是记录“信息”的方式了,并且由于其是数字化形态,所以可以迅速被完全复制和再利用,这是人类所没有的优势。除非人类发展出了某种“心灵感应”,或者人类通过脑机接口一类的方式来数字化自己,这可能将是数字化的硅基智能永远的优势。

陆奇的演讲提到过三个数字化生态系统的阶段,第一个是信息(感知)生态系统(信息无处不在),第二是模型(知识)生态系统(”模型”知识无处不在),第三个是行动(实现)生态系统。什么是“模型”知识?就是类似深度人工神经网络封装的抽象知识、经验,和能力,我很多课上讲过,以前没有深度学习的工具,所以我们只能用程序代码来封装这些知识,能够明确写出来的代码,是一种显性的表征(表述),而更深层更抽象的模式,常常是需要隐性表述的,这也是深度人工神经网络的表征空间,被称为“隐空间”的原因。—— 仅代表尹智个人观点 Ken’s personal view only

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