深度学习革命：人工智能历史、未来与思考，你读懂了吗？

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每日一书《深度学习革命》。“当你认为自己了解的几乎所有事情都不对的时候，这就是活着的最佳时机。当我们发现了所有的奥秘，并失去了所有的意义时，我们将会在空荡荡的海边孤身一人。” 本书叙述是人工智能神经网络的发展历程，时间线从上世纪 60 年代 “感知机” 开始讲起，一直到 2020 年（所以，ChatGPT 发布后爆炸式的发展并未涵盖）。本书源于作者作为《连线》杂志和《纽约时报》报道人工智能的 8 年间对 400 多人的采访，以及 100 多次的专访编撰而成，阅读群体面向大众（所以技术门槛不高），叙事主线清晰，书中含有大量的人工智能大佬的观点和动向，值得一读。为什么读人工智能历史？我认为单纯学技术是学习 ，的问题，而读历史则是思考 的问题。神经网络的概念 20 世纪 50 年代就已产生，但在其后 50 多年时间里，人们并不相信这项理论能有什么应用前景，直至最近 10 年的人工智能浪潮大发展。读这些历史才能明白： 1. 基础科学理论非常重要，但是它的重要性会滞后体现。（“神经网络的概念可以追溯到 20 世纪 50 年代，但是早期的开拓者从未让这项技术像他们希望的那样工作。到了 21 世纪，大多数研究人员都放弃了这项技术，认为这是一条技术上的死胡同，并对研究人员在过去 50 年间试图让数学系统以某种方式模仿人类大脑的自负探索感到困惑。”） 2. 在漫长的 “无成果期”，总有些 “疯子” 还在一如既往的坚持，最后也是这些 “疯子” 最终改变了世界。向辛顿这样的在漫漫长夜里依然砥砺前行的科技先驱者致敬 3. 伟大的科学发现都是来源于 “直觉 + 信仰 + 偶然”，而非 “理性 + 实验 + 计划”。前者为后者提供了方向，而后者为前者提供了验证方法。所以，“科技孵化土壤” 不在于规划有多好，关键在于能容纳不同意见，尊重人才，有成熟的投融资体制等。 4. 开放和连接对于科技发展极为重要，具体表现在人才，数据等关键科研要素的自由流动和开放。人类学习和认知复杂事物之所以可能，是因为几百万年（甚至更久）的漫长时间里，我们的祖先进化出了具备如此 “学习能力和容量” 的大脑。机器学习大概也是同一个道理，只不过它的演化速度远远超出人脑，也许不久的将来，在很多领域的智能将会超过人脑。和 这种公司的目标就是不遗余力的实现通用人工智能，并以极快的速度进化。“一旦超级智能到来，人类如何与它共存？” 变成了人类是 “超越” 还是 “毁灭” 的重大问题。对此，马斯克给出的答案是这需要大脑和机器之间的直接联系（脑机接口），如此一来人工智能变成了大脑的 “自然延伸”，而不是 “终结者”。“对人工智能发展是否有信心” 这个问题说到底是 “对人类自身是否有信心”，相信人类可以战胜自身的贪婪和恐惧，相信人类可以再次有效 “制造和使用工具” 突破自身的生物脑的智能局限，迎来全新的时代。对此，我们真的相信吗？（另外一本哲学论文集《人工智能的神话或悲歌》供参考）

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