|
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）
|
