讀所羅門的密碼筆記06_共生思想(上）

1. 共生思想

1.1. 1997年5月11日，IBM公司的“深藍”計算機在與國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫的第二次對弈時擊敗了他

1.1.1. 這臺超級計算機以3.5∶2.5的戰績勝出，登上了世界各地的新聞頭條

1.2. Alpha Zero

1.2.1. 軟體可以比人類更好地處理國際象棋步驟，所以他們開始學習如何將這些強大的數字工具整合到操作流程中，來提升自己的棋藝

1.2.1.1. 如今幾乎每一位特級大師都用電腦進行訓練

1.2.2. 是在遊戲規則之外沒有任何知識背景的情況下，透過自我對弈、強化學習，迅速提升自己的棋藝

1.2.3. DeepMind的開發人員將其與當時最好的傳統下棋程式Stockfish放在一起，進行了100場配對比賽。Alpha Zero在執白先行的比賽中，勝25平25；在執黑的比賽中，平47勝3

1.2.4. 對棋局的全域性理解

1.2.4.1. Alpha Zero的計算速度比任何人類快4個數量級，而且它可以利用這種能力在國際象棋或圍棋棋盤上推演各種潛在可能性，但它不能對一個棋局形成概念化的理解，或將其用語言表達出來

1.3. 聚焦眼前的棋局，設法弄清楚這一步棋背後更大的概念原理

1.4. 對概念和原理的理解可能會得出更為全面的解決方案

1.5. 這就是原始技能和人類想象力之間的區別，後者可以構造出概念性的影像

2. 互動學習體驗

2.1. 大多數商學院或大學的傳統案例研究都會讓閱讀和研究案例的學生在相對狹小的範圍內做出選擇

2.2. 電子遊戲產品在吸引和保持人們的注意力方面比其他任何產品都出色

2.3. 互動學習體驗以電子遊戲的模式來吸引學生，但它並不是真正意義上的電子遊戲

2.4. 大部分的專業知識和分析都源於貝克30年的教學經驗，但他已經知道，當前和未來人工智慧的融入將為故事增加複雜性，擴充套件故事的社會背景和情感背景，並引入一系列現代事件

2.5. 人們的第一反應可能是，應該讓人工智慧找到最佳方案，為每個人提供一個教學課程

2.6. 互動學習體驗與之不同，它利用人工智慧從傳遞同樣資訊的各種技術中找到最佳排列

2.7. 透過人類、認知機器和外部真實環境之間的動態互動，來改善學習環境，這種能力為推動世界各地的教育進步提供了巨大的機會

2.8. 有意識地接觸相關語言是學習語言的有效方式

2.8.1. 英孚教育的首席體驗官、蘋果日本前首席科學家埃尼奧·歐梅耶（Enio

Ohmaye）

3. 共生智慧

3.1. 人工智慧、人類和其他自然智慧之間的共生關係可以解鎖令人難以置信的新方式，提升人類能力，改善周圍環境

3.2. 作為人類，尤其在西方文化中，我們傾向於按照等級分出高下。我們努力爬到食物鏈頂端，追求職場升遷，或者要守住進化金字塔頂端的位置

3.2.1. 對人工智慧也表現出同樣的自負，不斷地將其與我們的智力水平進行對比，並對它青出於藍的表現感到焦慮

3.3. “共生智慧”代表著多種智慧體的共棲和融合

3.3.1. 人類、自然和計算機，三者形成俱生共創、惠及各方的夥伴關係

3.3.2. 它會為各方創造出大於自身的價值，形成多贏的結果

3.4. 智慧並不是單一維度的，因此所謂的‘比人類更聰明’是一個毫無意義的概念

3.4.1. 凱文·凱利（Kevin kelly）

3.4.2. 即使沒有神經元，一些黏液菌的菌落也能穿越迷宮，控制集體飲食，躲避陷阱

3.4.3. 蜜蜂透過蜂群的群體智慧，表現出解決複雜問題的非凡能力

3.4.4. 鯨具有高度的社會化水平

3.4.5. 人類所具有的抽象概念、想象新事物的能力是其他動物望塵莫及的

3.4.6. 人工智慧系統可以處理一些複雜的數學和記憶難題，這是人類永遠不可能單靠大腦灰質去完成的

3.4.7. 凱利把這種智慧光譜比作交響樂，就像無數的樂器，“它們不僅響度不同，而且在音高、旋律、音色、節奏等方面都各有變化。我們可以把它們想象成一個生態系統”

3.5. 人類智慧是複雜的，但機器最終可能在普遍意義上超越它，例如，機器能同樣出色地完成人類幾乎所有的工作

3.5.1. 加州大學伯克利分校人類相容人工智慧中心（CHAI）的負責人斯圖爾特·羅素（Stuart Russell）

3.5.2. 關鍵是要將安全因素納入其基本架構之中

3.5.3. 想要打造一個他們所稱的“可證明有益的系統”，確保任何一種新型人工智慧，無論它能力平平還是智慧超群，都將人類的安全和利益放在首位

3.6. 環保主義代表了一種人們相信自然力量大於人類力量的理念

3.7. 我們進入了一個“人類紀元”，主導世界的是人類的決定和技術，而非其他自然力量

3.7.1. 縱觀歷史，人類在大部分時候都表現得像一個冷酷無情的自然世界的適應者和支配者

3.7.2. 製作工具是我們適應環境的標誌性技術之一

3.7.3. 現在，我們發現自己擁有一個可以思考和互動的新工具

3.8. 數百萬年的進化和“基因智慧”使得人類實現了用手精巧地操縱物體的能力，而機器人在做同一件事時則需要投入龐大的計算能力和研究精力

3.8.1. 當前，機器人能力的廣度與人類的相比依然相去甚遠

3.8.2. 人類身體相當大的多功能性和靈活性，讓大多數動物和當下的機器人都望塵莫及

3.9. 人類面臨的最大限制就是維度，因為我們只能在三維空間中掙扎，而計算機習慣於和幾千臺機器共同工作

3.9.1. 這就是為什麼在今天的華爾街，人們讓計算機而非人類來處理交易

3.9.2. 交易是一項細分的任務，只利用少數幾個向量來做決策，關鍵因素往往在於對經濟財務指標的反應速度

3.9.2.1. 這更適合計算機這樣的狹義智慧，而人類的大腦考慮得更全面，速度要慢得多

3.10. 無論是否合法，我們都視人工智慧為一種威脅，而不是可以與之合作，利用其改善生態系統、豐富人類生活的新型智慧

3.10.1. 國際象棋大師們當年用電腦提升棋藝，現在卻在試圖弄明白Alpha Zero對他們摯愛的遊戲意味著什麼

3.11. 我們對人工智慧的迷戀和恐懼可能部分源於對世界的等級觀念，以及超級智慧可以征服人類的想法

3.11.1. 長期以來都以人類大腦來思考和構想人工智慧系統，而超級智慧可能讓我們的大腦能力獲得指數級提升

3.12. 智慧既不是人類的特權，也不是大自然的特權

3.12.1. 它是一種不同型別的智慧體相互作用、變異形成新型智慧體的交融演化的過程

3.12.2. 在過去的280萬年左右的時間裡，人類利用自然資源馴養了許多動物，影響了無數動物的進化，對自然界中的智慧生物產生了不同的影響

3.12.3. 在過去的70年裡，人類利用自然資源和物理學知識讓電腦變得更加智慧

3.12.4. 人類強迫其他智慧形態與我們共同進化

3.13. “多樣性”概念強調利用人工智慧使人類思維更加多樣化，而不是用人工智慧取代人類思維

3.13.1. 核心問題不在於機器何時將超越人類，而是人類將以什麼樣的新方式與它們合作

3.13.1.1. 藝術家和機器人專家肯·戈德堡（Ken Goldberg）

3.13.2. ‘多樣性’是協作，而不是對抗

3.13.3. 這一新領域不是要與世界上的人類工人作對，而是要為他們賦能