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通俗一点说,人工智能的神经网络模型,在很多情况下,更接近人脑思维的模式。基于规则判断的程序思维,其实是一种机械思维(没有任何贬义,机械思维曾经是科学思维的代名词),基于的是确定性和严格明确的因果关系,而人工智能思维,是一种大数据思维,利用的就是不确定性和事物的强关联性,而非谁因谁果的明确关系。
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机械思维可以在牛顿时代明确揭示低速宏观事物的规律,而无法解释高速微观世界的不确定性,类似的,规则程序思维,只能解决有明确规则的问题," if … then ……"的判断,而只要是这种判断,不管判断条件多么复杂,都是明确性问题。而很多现实问题就没有这么明确的界定,不存在哪一个因素就一定是另一个因素的引发原因,更多的情况,是各个要素互相影响,互为因果,几个要素连起来看,就会产生大量的不确定性(最简单的比如体形胖和不爱运动,到底谁是因,谁是果?)。试想就连我们看一个人,有时候还会犹豫这个人是不是熟人,熟到多大程度,机器程序又怎么可能有一个明确的规则告诉我们该如何去招呼人家?
而人工智能和大数据思维,恰恰就接受并迎合这种不确定性(就像人脑考虑问题有灰度,不是非黑即白,非0就是1),并不试图建立一个明晰的判定规则,也不试图找到"为什么"之类的强逻辑,而是通过大量前置类似事物的学习来发现事物的关联程度,套用以往的经验来推理出合适(注意不是正确,更不是精确)的结论和策略,是用"知其然而不知其所以然"的态度来解决问题。有个广泛流传的溥仪看宝的故事,说的是有个溥仪的朋友(一说是王国维大师,一说是金石学家罗振玉)有一次请溥仪鉴赏他的收藏,溥仪一看觉得是假的。这位朋友很不高兴,觉得我研究这么多年,你又没有钻研过,你怎么知道宝贝是真是假?溥仪说,我确实没什么理论,没什么原理性的东西来判断,我就是觉得你这些东西,跟我原来在皇宫看的那些不太一样。这就是典型的大数据推理,溥仪脑子里并没有一个明确的规则库,让他一条条去对比,也说不清为什么他就觉得是赝品,他仅是因为有一个用多年大量真宝贝数据训练出来的神经网络模型,这个模型做了模糊推理而已,而产生的结果,也不是绝对的"真品"和"赝品"分类,而是"是赝品的概率多大"的结论。 下一篇,会从更技术的角度来看这个话题。 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only