我們真的希望機器學會“思考”嗎_風聞

為什麼那麼多家長鼓勵他們的孩子加入學校的國際象棋或圍棋俱樂部？

為什麼他們更願意看到自己的孩子下象棋或圍棋，而不是坐在家裏看電視或玩電子遊戲？

這是因為他們相信像國際象棋或圍棋這樣的遊戲可以教會人們如何更好地思考：

如何進行邏輯思考、抽象推理和戰略規劃。這些都是能夠讓人受用一生的能力，也是可以在所有事情中使用的通用能力。

對於AlphaGo來説，儘管它在幾周的訓練期間下了數百萬盤棋，但是卻並沒有學會更好地“思考”除圍棋之外的其他任何事情。

事實上，除了圍棋之外，它不具備任何思考、推理和規劃的能力。

據我所知，它所學到的能力沒有一項是通用的，也沒有一項可以被遷移到任何其他任務上。AlphaGo是終極的“白痴天才”。

人工智能有一個“容易的事情做起來難”的悖論，人類做起來很容易的事，在機器看來是很難的。

AlphaGo是人工智能領域的一項偉大成就，主要通過自我對弈進行學習，並且能夠在一場經典的智力角逐類的比賽中擊敗世界上最傑出的人類棋手之一。

可是，AlphaGo並沒有表現出通常意義上的人類水平的智能，甚至沒有表現出任何真正的智能。

對於人類來説，智能的一個關鍵點並非在於能夠學習某一特定的技能，而在於能夠學會思考，並且可以靈活地將這種思考能力用於應對任何可能遇到的情況或挑戰，這也是我們希望孩子們能夠通過下國際象棋或圍棋學習到的真正技能。

從這個意義上講，學校的國際象棋或圍棋俱樂部裏最低年級的小朋友都比AlphaGo聰明得多。

對於中國的很多家長而言，孩子能不能學會思考不重要，重要的是孩子能快速掌握生存技能，能在社會上混得風生水起，光宗耀祖，家長能省心省力。

做什麼樣的事能夠省心省力？

當然是那種學一次就能受用終身而且回報高的工作。

這種工作在農業社會可能是會存在，在現在可能會越來越不容易存在了。

在農業社會，因為社會生活節奏慢，學會一本手藝，可以吃一輩子，比如醫術。

現在的醫生每年要不停地學習和考試，苦不堪言。

當碼農雖然高薪，但是技術發展很快，每年都要學，而且35歲之後就要被淘汰。

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另一方面，一個愛思考的孩子，最終陷入無限的哲學沉思、數學研究、文學創作之中，不理俗事，不去找工作謀生，吃飯穿衣都要父母操心，平常家庭哪個受得了？

當年馬克思向恩格思訴苦，説自己要從事理論研究，每年至少需要500英鎊，迫使恩格斯賣了工廠，成立基金會專門供養馬克思。

要知道那個時代，每年200英鎊足夠一箇中產階段家庭體面地生活了。

在我看來，如果機器在經過短期培訓能快速處理流水線上的工作，就是一個很值得稱道的事。畢竟把一個人普通人培訓成一個熟練工也需要幾個月的時間。

雖然有的人能舉一反三，快速轉型，但是大多數體力勞動者離開流水線後不一定能快速轉換角色，從事另一份工作。

我覺得AI的研究者太貪心了，他們象《阿凡提》中的巴依老爺，希望一本萬利，只教機器一次，機器就能舉一反三，問一答十，將有限的經驗應用到無限的問題解決之中（遷移學習）。