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诺奖、AI与三纲五常
 
山河
 
【人民报消息】一年一度的诺贝尔奖又开始陆续揭晓了。2024年10月8日,当物理学奖得主公布后,在关注人群中引发一片茫然与哗然,因为物理学奖颁发给了人工智能学家,美国普林斯顿大学科学家霍普菲尔德(John J. Hopfield)、生于英国的加拿大多伦多大学科学家辛顿(Geoffrey E. Hinton)。这两位的大名,这些年来在我们电脑人工智能领域可谓无人不知,资历和威望足以获得诺奖,这应该是能获得公认的,2012年以来正是他们的基础理论、加上皮衣教主黄的GPU,催生了深刻改变电脑行业的人工智能的大爆发。但是,诺奖没有人工智能奖项,也没有数学奖项,他们二位借由人工神经网路实现机器学习的基础发现与发明,在我等心目中,跟诺贝尔奖传统奖项没关系。 诺贝尔奖官网宣示的颁奖原因是,人工神经网路的原理,是利用了物理学的基本概念和方法,主要是利用物理学来描述材料的特性——原子的自旋使自身成为一个微小磁铁,神经网路的表达方式相当于物理中发现的自旋系统的能量,然后通过寻找节点之间的连接值来训练。好吧,要是官方这样说,许多人觉得,按照这个有点搞笑的逻辑,那是不是化学奖也可以颁给引爆蛋白质结构预测新时代的软体AlphaFold了…… 居然,10月9日公布的化学奖,颁发给了美国华盛顿大学白克(David Baker)教授、以及Google DeepMind的哈萨比斯(Demis Hassabis)和贾泊(John Jumper)共同获得,表扬他们在蛋白质设计和结构预测领域的革命性贡献,这再次激起一片喧闹。白克教授制造出了全新种类的蛋白质,然而哈萨比斯和贾泊,却是AlphaFold的开发者。 目前人工智能技术,是强烈依赖于海量数据的输入训练的,训练输入数据的质量、完整性与规则性,对结果有著直接的影向。其隐含完整性与规则性,决定了预测输出的上限。这一点,简单的理解,就是它可以被理解为一种特殊的资讯搜寻技术、资讯加工呈现方法。电脑存储技术的飞速发展,提供了足以支撑的天量数据,GPU的发展、让大规糢并发计算成为可能。正是这些底层电脑技术,架设了人工神经网路的舞台。 集天下之数据以提炼之,输出结果,自然不会差到哪里去。这一点,想必随著ChatGPT的出现和广泛使用,诸位已经深有领略。ChatGPT这类技术提供的问题解答,完整性超过许多人。完整性也就是考虑周全、面面俱到的意思。对一个问题的研究或处置,如果每个环节都能考虑到、也就是有整体完整性,再加上每个环节也能考虑周到、意即具备局部完整性。纲举目张,那照此做事,鲜有不成。按照现在的工业理念来说,这是符合质量控制要求的。 目前的人工智能技术,靠的是暴力计算,只是这种暴力依据方略,不是抡的王八拳。同样依靠暴力计算的,还有一种完全传统的方法,叫蒙特卡洛方法,一样是运用统计学原理,进行计算糢拟。与神经网路依靠暴力从海量数据中提取结果不同的是,蒙特卡洛方法是依靠暴力制造海量随机数据,然后再从无序中寻找有序。 目前的人工智能技术、蒙特卡洛方法等等,靠的是暴力计算,所以最终强烈受限于能源的支撑,一插电满血复活,一断电万念俱灰。追根寻底,是能量撑起了所有这一切。 人类的生存中也消耗许多能源,人类的学习,也是在不断的吸纳越来越多的资讯。吃的饭多少大家都差不太多,但能吸纳多少、提炼多少,除了受限于身体的局限、主要依靠的是心智这个过滤与加工装置。一个人看待问题的内容和处理问题的过程,能清晰展现出来思想的质量、完整性和规则性。 中国传统文化中,一个基础的要义,就是主张这种质量、完整与规则,并且是主张多层时空上下贯通的完整性与规则性。西汉初年董仲舒提出来的天人散策、三纲五常,是在这种思维框架下提出来的,惜因董仲舒自身思维架构的完整性不足,导致输出的表达引发后来越来越明显的系统性偏差。历史上各种干扰、类似的这种异常常发,默认的上下时空循环,引发衍生越来越多的垃圾数据、消耗后世愈来愈多的人生与能量,最终致使我们中华文明的体系臃肿退化、在外来共产垃圾数据的暴力冲击下瓦解。 在灰烬的虚无中凝聚粒子,在散乱的粒子中重构万物,恢复中华传统文化,现在不正是开始的时候吗? △ (人民报首发)
文章网址: http://www.renminbao.com/rmb/articles/2024/10/11/85705.html
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