向人工智能学习新认知模式

在《何帆:北大读书俱乐部》“我们和他们3:你有没有犯基本归因谬误?”一节里,谈到认识他人时的“基本归因谬误”:我们在解释自己或熟悉的人时,倾向于在情境里找原因;而在解释他人的行为时倾向于归因到本性、上纲上线、贴标签,容易刻板片面地看待他人、容易陷入“非黑即白”。

人类之所以会犯这个普遍的归因谬误,是被人类自身条件所限制,因为认知需要消耗能源,是有成本的(就像《三体》里宇宙社会学的基础公理之一“资源是有限的”)。为了脑力资源的最大使用效率,人们在认知时需要简化认知逻辑。

但人工智能在认知和决策方面拥有两个独特的优势:

一,人工智能不需要考虑资源有限的问题,或者说它的资源比人类大很多,它拥有高速运转的计算单元,高容量的运算空间和存储空间,充足的能量和计算时间。这些条件使得人工智能在认知时可以遍历所有可能的情境,不需要简化思考,不需要被资源限制而简单化地“贴标签”,根据情境做出最恰当的反应。

二,人工智能的决策方法,是提炼模式后与要识别的信息对比,最终以概率来表示结果。人类是“灰度认知,黑白决策”,在黑与白之间可能受到各种因素的影响,决策可能出现偏差;但人工智能永远遵循理性,选择概率最高的选项。

我们可以从这个推演中得到有益的观念:

一,人类大脑运作要考虑资源效率,这一点无法改变,应该承认和接受。阿尔法狗后来改进的算法也认可了这一点,并非遍历和保留所有的选项,而是在早期就筛掉大量明显不合理的选项,保留几个最可能的选项继续运算。

二,可以按照“穷查理宝典”里的理念,收集各种有效的模型,在遇到重大事件时,就可以快速识别出特定模式,以争取认知层面的优势。

三,我们可以加强自己的逻辑性和理性,“灰度认知,灰度决策”,做到因人而异,因材施教,并且要保持知行合一,理性选择。

能够想象最好的未来,是人类的想象力优势加上人工智能的计算优势,未来最有竞争力的是拥有“机器智商”的人,能和机器协助互补实现目标,那何不让我们从认知模式开始学习呢?

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