第四百零八章 活到老學到老（1/2）

第四百零八章：活到老學到老

「而考試或者考驗，也只是驗證自己所知方法有效性的一次模擬。但不同之處在於，該次模擬的結果是給他人參考而用的，就像學校和企業會用這些模擬的結果來判定應試者所學方法的有效性，來預測你將來解決問題的能力，更多的也是判斷你的學習能力。那麼現在，電腦可能也要通過這個來驗證你是否完全知曉了過去吧！你覺得人腦可能怎麼也無法下棋贏電腦，但或許贏棋的關鍵就像一串密碼，畢竟要去破譯一個很長的密碼是很難的，但是記住這個密碼並進行驗證卻是相對簡單很多的。」

「（有道理，烏合之眾象棋一開始我只是偶然聽說，但隨著故事發展，它的存在感也就越來越強，好像已經開始成為聯繫穎顥與栩棋之間的紐帶了呢！而我當時好像跟她們也脫不開關係，所以我也有預感這個棋在我的記憶中分量也會隨之添加比重？）」

「上述的過程經常用來描述人通過已有模型對問題答案預測的學習過程，但同時也正是機器學習中最重要的監督學習。」

「（監督學習？難道是指我現在被那個矽腦袋強迫著回溯記憶以及學習棋類嗎？）」

「不，沒有那麼直白。監督學習是指有明確答案可供尋求問題與答案之間關係的學習方式。不過以上的概念在機器學習里又有了新的名字，描述問題與答案之間關係的方法即被稱為『模型』，而學習問題與答案之間關係的過程也叫做『訓練』，解決問題的過程便成為了『預測』，而衡量模型與預測的好壞則叫做『評估』。」

「（那麼我到目前為止，大部分時間段是處於哪個階段呢？）」

「到目前為止你還是處在『訓練』階段，在訓練的過程中，不管是記憶里，還是教你下棋的電腦，都展示了大量有待處理的問題以及可能存在的答案，這些便可統稱為『訓練集』。由此類推，評估所用的問題和答案叫做『測試集』，但是訓練集和測試集都是數據，還需要一個前搜集。而當前人工智慧的核心，也就是將你從小到大做了十幾年，包括現在重新開始學習的東西，搬到了計算機里來做。那麼做這些事情的最終目的便是希望能夠得到一個可以解決某個任務中任意新問題的模型，簡單點來說就是用數據來訓練出模型並以此為泛用性的應用……」

「（可聽你這麼說，我怎麼感覺自己也是機器人啊？）」

「如果你是的話，那麼也根本不需要回憶與情緒管理，直接照著程序的指令去做就好了。」

「（也對，機器幾乎不會出錯，記憶也是瞬間完成，所以才會學得那麼快吧？我聽說在第四次世界大戰之前，就已經有很多人的工作被人工智慧所取代了，並且還沒有被取代的也一直處於擔憂的情緒之中，說不定這就是過去衝突爆發以及現在禁止高度人工智慧研究的誘因？）」

「既對也不太對，其實人類對於科技的擔憂在歷史裡總是會循環出現，並且都經常是恰逢新的技術可能取代人們某項能力主導地位之際。如果一開始機械對人類體能上的超越，到後面計算機對人類計算甚至模擬能力的超越。可是即使沒有人工智慧，隨著時間的推移，所要解決的問題也必然伴隨著生產力和社會矛盾而隨之改變。如果他們想要保持自身的價值，就需要再次學習，這也是為什麼提倡『活到老，學到老』的原因，不這麼做自然容易被時代的發展所拋棄……」

「（但我感覺，學習這樣一個冷門的棋類應該無助於保持自身的價值吧？）」

「之所以冷門那也只是你的記憶中目前所看到的，到最後怎麼樣還未可知，所以別那麼著急地下定論。」

「（哦，也對……）」對方這麼一提醒，尹浩確實想起來，在目前為止的記憶中，像量子計算機等關鍵技術還是被漂流者所掌握的，並且聽栩棋也提起過，那些半個新人類對於她所創造再加上顧穎顥改編的烏合之眾象棋也表示出了非常大的興趣，搞不好到後面還真的出現揚名立萬的一轉攻勢，說不定會長都能跟著雞犬升天而掌握新的籌碼，往後自己的日子恐怕都要更難過……

「即便你在一些時候學習到的東西，將來都可能不會用得上，但以考核學習能力的模擬來篩選模型與預測的正確性也確實有一定的道理，而人工智慧技術不僅不會替代人類，反而還可以更廣的拓展人類的學習能力，它允許我們再計算機上來更高效地學習更有可能解決問題的方法，更加精確地掌握人類的需求，畢竟所學到方法的好壞直接決定了你我是否可以有效地解決問題，決定了你我可以找到什麼樣的工作，創造多少價值，獲得多少收入。所以學習能力才是我能能夠獲得方法，解決問題，創造價值的原動力……」

「（好了好了，你這聽上去就像是研發深度AI的資本家對政府展開的一套大義的說辭那樣，說實話我都不知道該不該完全相信你，更別提上面那些大人物了，所以不管你怎麼跟我說這些也沒用啊，我又不是實際政策的決定者。何況現在我都不知道外面已經什麼時代了，甚至人類都被機器人毀滅了都有可能，不然我怎麼老被關在這個機械牢籠裡面，而無法直接獲得外頭的近況。或者如果你只是為了跟我科普來鋪展接下來『影子』之前沒好意思發的任務，請你能不能爽快一點，單刀直入呢？）」

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