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高考作文:人工智能时代,我们的问题是否会越来越少?

作者:老方爱苹果发布时间:2024-06-26

“随着互联网的普及、人工智能的应用,越来越多的问题能很快得到答案。那么,我们的问题是否会越来越少?”

首先,我认为问题不会越来越少。

《庄子》里就说了,“吾生也有涯,而知也无涯。”只要人类继续存在,那问题只会越来越多,就我们具体个人来说,从生到死一辈子都是问题,绝对不会有一劳永逸解决所有问题的时候。

不管科技怎么发展,哪怕是通用人工智能真正实现,所有旧的问题都有了答案,我们也会不断出现新的问题。

人生在世,多少人一生连自己的问题都还搞不清楚呢,怎么可能把这个世界的问题都搞清楚?

智能前面为什么要加上“人工”?

2011年,IBM“沃森”(Watson)超级计算机取得了问答节目《Jeopardy》的冠军,它表现出来的“智力水平”让人惊叹。

但沃森背后是很多论文、理论研究和试验,甚至要追随到1956年的达特茅斯会议,以及克劳德·香农、马文·闵斯基和艾伦·图灵等人。

“人工智能”这个词就是在达特茅斯会议上提出的概念,从某种意义上讲,人工智能意味着人类的智能,这是比“人工智能”更确切的说法,AI的底层机制在于信息论、博弈论和控制论等研究,它是人类探索世界的一个必然产物。可以说,人类对信息的认知边界也决定了人工智能的信息边界。

我们可以做个比较,把现在最先进的人工智能助手和一个婴儿放在一起,你认为谁的知识多?谁的“智能”高?答案不言而喻。

如果只是记住一大堆的知识和信息,那就是个计算机,有知识不代表有智能。如果人工智能参加高考,人也考不过人工智能。所以我们必须知道人类的优势是什么。

没有统计学,就没有人工智能!

任正非到高校走访的时候表示,他建议高校在学科设置上重视统计学,为什么?

计算机科学不仅仅是技术,还应该以统计学为基础。大数据需要统计学,信息科学需要统计学,生命科学也需要统计学。国家要搞人工智能,更要重视统计学。统计学不是一个纯粹的学科,而是每一个学科都要以统计学为基础。

除此之外,还要重视系统工程、控制论、神经学……等各种专业。任正非特别强调一点还有哲学,“学哲学,不会马上体现到商业价值,但就像东北的土地,如果不开垦、不播种,黑土地就是黑土地。哲学是黑土地,系统工程、统计学等这些都是黑土地。”

事实就是如此,所谓“机器学习”,其实就是统计。

我们以很热门的GPT、大模型来说,其本质都是对知识的记忆和统计。没有记忆和统计,人工智能就无法数学推理、因果推理、符号运算和逻辑推理。

还需要说明的一点是,只有加入人类的价值观,人工智能才能分清楚“对错”。

只有人才能提出正确的问题!

正确的提出问题等于解决问题的一半,提出问题比解决问题更重要。这是爱因斯坦的意见,他的意思是,人的优势就在于提问,有时候问题本身就意味着方向和答案。这也是人工智能难以企及的地方。

所以我们还要重视哲学,哲学是无用之用,王国维很早就提出中国要普及哲学,哲学才能改变中国,确实很有预见性。毕竟,没有哲学就没有远见和创新,如任正非所言:

“戈壁滩上不可能种出郁金香,说明戈壁滩上没有东北黑土地的哲学。清华王国维也曾针对洋务运动说过,开矿山、办工厂都不重要,中国必须普及哲学。只有全民族提高了素质,提高了对事物的逻辑之间的构想,头脑开放以后,才能构建创新。往高走一步,要改变僵化教条,那就是哲学。”

运用知识的方法比知识更重要。要知道,人工智能时代,我们最重要的不是背知识,而是要掌握获取知识和组合知识的方法,你的记忆好,背诵快,一目十行,这只代表你大脑聪明,不意味着你有智慧。记住很多,智慧无益——重要的是掌握知识和应用知识的能力和视野,以及对自身偏见和狭隘的克服。

想象力比知识重要,有想象力才能把不同的东西组合成新的东西,会提问题其实就是有想象力的表现。

人工智能时代,我们的问题是否会越来越少?

再回到这个问题,高考以此命题,也是想激发学生的联想和思考,让他们能够与时俱进。IBM的老沃森当年提出“Think”(思考)的口号,就是鼓励员工敢于思考,敢于创新,从而扭亏为盈,让公司起死回生。

现在人工智能的发展很迅猛,但很多有识之士都看到了人工智能带来的隐患,比如AI会加剧信息、数据的不平等现象,操纵和传播误导信息。如果给AI输入的是错误知识和有害内容,那AI输出的也是错误知识和有害内容。

除此之外,一些AI大模型也会诱导用户为其提供重要的敏感信息,这就牵扯到隐私和安全的问题。总之,现在人工智能系统是从互联网和大量数据中不断学习的人工神经网络,或者称其为大数据库,对它的对齐和控制工作远远没有跟上它的发展速度。

最后,知无涯,人唯有靠智慧来化解无穷无尽的知识、信息,“如何想”其实比“想什么”重要。

知所先后则近道矣,只有不断提出新的问题,拓展人类认知的边界,通过可纠正的反馈循环来理解世界和自己,提升生命的维度,创造增量价值,才是我们的大问题。


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