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《人工智能的进化》我们如何超越经验?

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当总结我们是如何认识周围的世界时,我们发现,似乎至少有两种相互独立的机制在起作用。第一种是通过经验进行学习,我们需要反复收看或收听相关经验数据,可能还会经历相当多的试验和摸索。第二种是通过语言进行学习,这种情况可能只需收看或收听一次相关数据就能达到目的。正因如此,第二种形式似乎与自适应机器学习(AML)所使用的统计技术毫不相干。(虽然重复与记忆在通过语言学习的过程中仍然会起作用,但在这里,这些重复的统计属性没那么重要。)

虽然英语中有很多术语可以用来描述人类学习的不同特性,但没有哪个术语完全符合上述方式。我们谈论的学习是通过教育、教学、培训、训练进行的,而且每种方式的侧重点各不相同:教育指广义的开阔心智;教学强调某一特定科目的教育,如学校课程或技术手册;培训强调对于某一技能的教育和实践,例如如何控制皮划艇或怎么做解剖;训练则侧重于培训的反复性,如算术练习或举重。上述每种方式都涉及语言数据和经验数据的相互平衡,而且这种平衡会根据学习的不同类型发生变化:语言的重要性也按照教育、教学、培训、训练的顺序逐渐下降。(我们在第7章中使用术语“培训”来指代从不断重复的经历当中学习。)

我们人类是通过两种不同的方式进行学习的,这一事实也带来了一些非常有趣的问题。比如当两者之间发生冲突时,我们该怎么办?根据经验,我们知道太阳是从东方升起的,但通过语言,我们学到太阳其实根本不会升起。通过语言,我们认识到了一些事物的存在,而如果根据直接经验,这些事物根本不存在。(别人可能告诉我们,我们不能体验这些事物是因为它们速度太快或太慢,或者是因为体积太大或太小,或是处于不同的平面上)。事实上,我们也清楚自己通过语言学到了很多虚构的事物,比如圣诞老人饲养的驯鹿的名字。

这其中一个非常有趣的问题是:为什么我们进化得能够通过语言进行学习,而其他动物却不能?为什么只有直接经验是不够的?在学习的时候,语言给我们带来了怎样的额外优势?

我们将在下一章更为全面地探讨这一话题。但是,塞缪尔·早川(S. I. Hayakawa)[2]曾说:“我们并非只有一次生命;如果我们能够阅读,就能够随心所欲地拥有多次生命和多种活法。”这话可以被看作是对这一观点的经典概括。在语言的帮助下,我们可以在自己的一生中了解前人的生活经历,我们无须经历前人的过程,就可以学到他们的经验。

由此可见,如果仅仅将人类语言视为一种沟通手段,那么绝对是严重低估了它给予我们的帮助。毫无疑问,语言能够沟通,但是沟通还可以通过其他途径得以实现,比如指一指相关的东西,或发出响亮的声音。几乎所有动物都会通过某种方式沟通,但是人类语言让我们得到了更多。一本宠物金丝雀饲养手册与莎士比亚的名剧《麦克白》(Macbeth)显然不可同日而语,但两者之间也有非常重要的共同点:有了它们,我们无须经历那些可能令人痛苦或不切实际,甚至难以忍受的生活经历,就能学到我们想要的东西。

这一点有时会变得相当直接明了。食谱书《史上最好的提拉米苏》里有一句话言之凿凿:“我已尝试过各种不同的变化方式,你不用再浪费自己的时间了。”一本介绍在安第斯山脉采矿的书中写道:“这就是我在此山中的所见所闻,你可能就不用麻烦再来一趟了。”如果是本小说,可能会写有诸如“我认为这就是英国工人在工业革命期间的感受”这样的话。

艾萨克·牛顿在总结自己的科学成就时曾说:“如果说我比别人看得更远些,那是因为我站在了巨人的肩上。”这种隐喻当然不应简单理解为他爬得更高才看得更远,如果他爬到树上,可能最高。而应该理解为:他通过阅读巨人撰写的书籍文稿,获得了巨大的优势,能够从他们停下的地方开始,而无须重新经历他们所经历的过程。这也是我们学习语言文字、了解熊的冬眠习惯以及学会饲养金丝雀的方式。

[1] 《危险边缘》(Jeopardy)是美国哥伦比亚广播公司推出的一档益智问答游戏节目。——译者注

[2] 塞缪尔·早川(1906—1992)生于加拿大,日裔美籍语言学家,曾担任美国参议员。——译者注