你真的会学习吗？——向AI学习“如何学习”

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电脑可以无休止地训练，每一次训练都会提高经验和认知。

本文由黄晓捷·mj出版，并经黄晓捷授权。

在过去的12个月里，人工智能，也就是人工智能，在这些人类引以为豪的智能领域里，完全滥用了象棋、围棋和德州扑克。过去，人类觉得自己是万物的灵魂，因为我们有智慧，人们不仅能观察、思考，还能创造。如今，世界很大程度上是人类通过智慧创造的，所以我们可以骄傲地看不起其他物种。但是现在有了一个新的人工智能物种。虽然它在综合智力方面远远落后于人的大脑，但在特定的智力领域，它不断超越人类。可怕的是，一旦人工智能在某个时间点赶上了人类，人类就再也追不上了。今年年初，阿尔法戈连续赢得60名顶级围棋手。也许当时它的阶段是10，但是机器可以继续下棋，而且每次下棋，它的棋艺都会有所提高。现在阿尔法戈可能已经达到15个阶段，有一天它可能达到100个阶段。人类只能看着它的背影，羡慕和憎恨。

我大学的专业是计算机软件。那时，我哥哥认真地告诉我，电脑只是一种工具。将来，如果一个人很笨，他可以说是和电脑一样笨，因为电脑只能储存和计算，却不能学会思考。我们轻视计算机智慧的原因是，即使ibm的深蓝(Deep Blue)在1996年击败了人类象棋大师卡斯帕罗夫(Kasparov)，它充其量也只能表明计算机的计算能力足够强大。因为深蓝的算法是由人类设计的，所以我们可以说打败象棋大师的不是计算机的智慧，而是计算机工程师。但是在不到20年的时间里，人类开始不得不彻底改变这种观点。因为人工智能在理论和计算能力上取得了质的突破，阿尔法戈有真正的学习能力，它可以从每一场象棋比赛中学习新的经验，即使每天的进步只有1%，一年后，1.01到365次方= 37.783433289，这就是人工智能的可怕之处。

我不是人工智能专家，也不想推广人工智能。今天我想讲的是我们如何从人工智能中学习。这个话题听起来很可笑，因为人工智能的诞生意味着人类希望计算机能够学会思考，并向人类学习。人类是人工智能的老师，那么为什么我们需要向人工智能学习呢？慢慢听我说。让我们首先分析计算机是如何学习的:

算法模型:选择一个或多个算法的组合。例如，最热门的深度学习是基于神经网络，它模拟人脑的工作原理，可以存储、计算和修改模型。例如，我们想让电脑学习围棋。起初，电脑是一张白纸。除了知道围棋的基本规则，围棋的经验是零，所以初始模型没有围棋的知识。

训练数据:通过给计算机大量数据来训练模型，并让计算机自己修正模型。以围棋为例，我们可以输入各种经典棋谱，让计算机自己生成训练数据，比如和自己下棋。

运算修正:输入数据经算法模型计算后，生成输出数据，系统根据规则或标注数据判断输出数据是否正确，并反馈给算法模型。该算法根据反馈对模型进行修正，使模型更接近真实事物，从而进一步提高系统对事物的认知。就围棋而言，电脑的每一步棋，对手都会反击，这样电脑就会知道这一步是好是坏。它根据这个结果修改自己的模型，即更新对围棋的认知。在下一步，它将使用更新的认知来做决定，这样在每一步和每一个游戏之后，电脑将继续积累围棋的经验。

循环:电脑可以无休止地训练，每次训练都会提高经验和认知。

基于神经网络的人工智能虽然模拟人脑，但在许多方面远远优于人脑:

人工智能空的存储量远远超过了人类的存储量。我们只记得世界上第一座山叫做珠穆朗玛峰，但我们不知道第二座峰的名字。记忆东西对电脑来说是小菜一碟。

人工智能的计算能力远远超过人类。它可以在大量的数据库中搜索过去学到的所有经验，看看哪一个对当前的问题最有效，但是人类不能。

人脑的神经元回路是生物结构。当我们获得一些知识或经验时，就会形成非常弱的神经元连接，这是不稳定的。如果不多次强化，薄弱的联系就会被打破，长期记忆就无法形成。所以我们每天都收到很多信息，学到了很多知识，但是第二天新的信息就来了。昨天的信息和知识没有得到加强，所以它像海滩上的城堡一样被冲走了。Ai不会有这个问题，它可以直接存储在数据库中。

人工智能有核心算法和模型。大多数人根本没有自己的意识形态核心。大多数言行都基于潜意识，这是一种被动的压力反应，而不是通过核心算法和模型理性地处理问题。

Ai可以完全专注，不受杂念和情绪的干扰，孜孜不倦地进行深入思考和理性决策，而人却充满杂念，不断地产生各种情绪，不断地被各种信息打断，无法进行深入理性的思考。

人工智能的每次迭代都会修正模型，从而提高认知能力。大多数人在经历了一件事情后不会东山再起，可能会留下一些记忆，但这些记忆都是未经提炼的原始数据，也可能是经过情感处理的肮脏数据，这些数据可能无法形成长期记忆而被丢弃。因此，人们忘记了痛苦，有了不断的经验和体验，但认知模式没有升级，他们不断持有旧的观点。如果我们想从原始数据中提取规则，人类需要整整一段时间来深入思考。大多数人喜欢花时间刷朋友，看电视剧，避免思考。

对人类来说这听起来很可悲。人脑的运行机制是原始的、落后的，似乎注定要被人工智能打败。算了，如果你不考虑如何打败人工智能，而是考虑如何从人工智能中获得灵感，成为人类中最聪明的群体也是非常有价值的。为此，我提供了一个思考模型2.0:

算法模型:通过掌握数据、概念、假设和逻辑分析，我们可以得到一个事物的基本模型，不管这个模型有多粗糙，我们都必须形成一个初始模型。

深思熟虑的练习:给自己布置作业，将这个算法模型应用到实际工作或生活中至少10次，根据反馈的结果修改和优化这个模型，使这个模型尽可能接近真实事物的本质。只有通过有意识地练习这种模式，它才能成为一种长期记忆，成为一种潜意识，避免每次事情发生时本能的原始压力反应。

人工智能最强大的一点是，即使它对一件事情的最初认知是零，它也会从每一次经验中提升自己的经验，所以只要给它足够的练习机会，它就会变得越来越强，不会再犯同样的错误，也不会倒退。我们不能停留在记忆或经验的层面。如果我们养成每天、每周、每月、每年总结和回顾经验的习惯，我们就会不断进步。然而，这需要时间，毅力和勇敢的自我否定和分析。

如果我们能在工作和生活中坚持2.0的思维模式，我们将每天进步，成为百分之一的人才。但是2.0有一个缺陷，那就是如何找到一个正确的算法模型是非常困难的。我观察到一些有特殊智慧的人有一个独特的3.0思维模式，所以他们的成绩远远高于普通人。

来源：搜狐微门户