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人工智能时代来临之前,我们能从人工智能上学到什么?

2019-12-20 17:3622


作者 | 小旋
来源 | 欣旋咨询(ID:PMP2010)

人工智能能够取代人类嘛?

这样的问题,随着时间的推移热度并没有降低,反而随着人工智能的不断进步而愈演愈烈。无论是各类线下论坛,还是《奇葩说》之类的网络综艺,人工智能都是一个能够引爆关注的“好主题”。

或许是由于当年Alpha Go的实力太过震惊,让绝大多数人都只记住了人工智能强大的计算能力,以及每天不休不止工作的变态学习能力。可是,人工智能无论是理论还是技术早已诞生,可惜之前一直默默无闻。能够支撑人工智能发展到今天地步的,是其背后的算法的演化。

人类一生可能无法超越人工智能的计算能力,不过支撑人工智能不断进化的算法本身,或许值得借鉴。

人工智能教你何时做决定

对于不少人来说,2019又是错过的一年,错过了一份好工作,错过了一位对的人……

每一件事情都是我们的人生大事,可是几乎我们每个人都会错过。抓住的机会都是相似的,错过的原因各有各的不同,究其根本,主要是因为未来很难预测,我们只能看到过去和现在,却无法预知未来,同时做出的决定就无法返回,一旦拒绝,就相当于永远错过。

我周围很多人对于自己的婚恋不太满意。有些人是初恋就结婚,他们觉得自己没有足够的经历,糊里糊涂的就选择了那个人;也有些人自身经历过很多,可是随着他们经历越多,就越怀念当初的一段感情,为过去的冲动感到后悔,随着年岁的增长,不知不觉就单了下来……前者早早放弃了选择,将自己下半生的幸福交给了命运;后者始终将自己的命运紧紧的攥在手中,也错过了牵起另一个人手的机会。

面对这种情况,与其问错过了怎么办,不如问一问如何才能不错过。对于计算机而言,他们同样也会面临这样的问题,对应的概念叫做“零信息博弈”,就是在信息极度稀缺的情况下,分析潜在的可能性,找到做出最优判断的时机,而这个时机,就是一个时间节点:决策总时间的37%。

如果是计算机来处理之前提到的婚恋问题,其实并不困难:如果你在20岁上大学时才开始第一段感情,同时坚持到40岁如果始终找不到自己的另一半,就宁可孤独终老。那么在这段时间的前37%,也就是27。4岁之前,你要主动去多交往异性,但是只恋爱不结婚,到这个时间之后,你就要考虑自己的终身大事了,遇到比之前好的对象,不如主动求婚吧!

37%这个节点,是计算机在多次重复的时候,通过算法自动生成的,被称为“最优终止”,这也是见好就收的最佳时间。当然,这并不代表,这个最优终止,就能获得最高的奖金,只不过用这个方法做出的决定,最不容易让自己后悔。

不过,我们也必须要知道:最优终止并非万能,自身存在很大限制,就是事先明确划定了时间的起点和终点。可是,有很多时候我们并无法把握开始与结束,毕竟我们自己也不知道,明天和意外,哪个会先来?

人工智能教你做事顺序

对于很多人来说,人生并不是为了得到最优结果,他们更加享受过程,所以37%原则对他们不一定有效。可是,每个人的人生过程中,都会遇到多重任务共同袭来的情况,如何最优的安排任务,想必是每个人都需要的能力。

针对这个问题,市面上大量书本有所解答,不过很可惜,这些书的答案都不一样,有的书建议从最困难的任务开始;还有的书主张要战胜拖延症,先后顺序不重要,重要的是马上行动;更有的书里提倡要适度拖延,说这样反而可以提高效率。

每种说法都有自身的道理,不过如果把这个问题交给计算机,它的回答非常简单:从耗时最短的事情做起。

这么做的原因,依赖于计算机的缓存机制。对于计算机来说,硬盘相当于一个图书馆,存储能力非常强大,各种信息都能塞进去,可是随着信息越来越多,同时也有个巨大的问题,如何快速找到这些信息?最后大家发现了一种“偷懒”的方法,根据二八法则,只有少量信息是需要多次重复调取使用的,把这些信息并不放在硬盘之中,而是放在缓存之中,方面快速调取,相当于给信息获取者一个“畅销书榜单”,方便它们快速获取信息。

缓存对于计算机来说非常重要,很多人一直称赞苹果系统流畅,那是因为苹果会在后台主动情理程序的缓存,释放空间,而过去国内的安卓系统,缺乏谷歌框架的保护,大量APP会在后台默认开启,占用缓存,给人安卓手机很卡的印象。

与电脑类似,人脑也有缓存系统,只不过人脑的缓存系统,没有明确规定的优先级,而是根据信息最近的调用频率不同,在大脑里形成排列。最近调用越频繁的信息,就储存在越接近记忆表层的位置,越容易提取。很多时候,我们不记得很久之前的一件事,并不是因为这段记忆不存在,或者说“信息被覆盖”,而是这个信息使用频率太低,需要大量时间才能够调用。

因此,我们的大脑其实也和电脑一样,最重要的就是这个缓存资源。我们可以思考多么复杂的问题,解决多么困难的事情,这一切都取决于大脑的缓存还有多少。因此,及时清理缓存非常重要。犹豫、迟疑都是缓存的大敌,网络之中有句流行语“遇事不决,量子力学。”其实就是用一种夸张的手法,来解决犹豫对于缓存的占用,将大脑的能量放到更加关键的事项中。

如果你同时处理两件事,A需要花3天,B需要花5天,虽然看起来先后顺序无所谓,都需要花8天时间,可是当你先执行A的时候,大脑其实不知不觉的也会惦记着B,其实你大脑思考B的时间是8天,这两件事总共占用了大脑11天时间;如果颠倒过来,就占用了13天的时间,这就是效率的差异。

因此,计算机会有限解决耗时最短的事情,这样也就尽可能的保证了效率,让自己始终处于最佳状态。如果事情自身的价值是不同的,那么其实就用价值除以时间,优先做最具有性价比的工作,这其实也是敏捷开发提倡的方法。

人工智能并非全能

既然算法如此强大,那么不如将所有事情都交给人工智能,交给算法不就好了嘛?

很多人曾经抱有这样美好的幻想,可是最终事实狠狠的打了他们的脸,其原因就在于计算本身。

曾经有人对所有已婚的德国人进行调查,想要了解他们结婚之后对于生活的满意程度,得到以下数据。


 (图片来源网络)

现在想要根据这些数据,预测结婚之后15年甚至20年的幸福程度。人们尝试用计算机辅助画出一条曲线,然后根据曲线按照原来的趋势延伸到对应的时间。结果随着曲线精准程度越来越高,最后得出这样的结果。


(图片来源网络)

可以看出,一阶函数和二阶函数,得出的结果不够精确。可是当我们想要足够精确,采用九阶函数可以做到,结果得出来的是是一个匪夷所思的结论。这就是“过度拟合”,当你想要尽可能的反映出过去的信息,那么它对于未来的预测能力就会非常差。

因为所有的过去本身,都包含了误差,越想要精确,也会把这些未知的误差放大。我们都知道,一只南美洲亚马逊河流域热带雨林中的蝴蝶,偶尔扇动几下翅膀,可以在两周以后引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。但是这并不代表,我们就要消灭地球上所有的蝴蝶。就像在大数据和人工智能领域之中,所有专家都希望提升算法的精准程度,又要避免过度拟合的危害。

这里就能凸显人脑和电脑的区别,人脑为了节约能量,会自动降低计算的复杂程度,这样必然会导致结果不够精确,可是这样会让自己的决策变得高效。相反,过于追求信息的充分、全面,就是大家口中的“拖延症”,是落入了完美主义的误区。

当我们自己对于人工智能了解的越深入,我们就越容易发现,无论是电脑还是人脑,都不是世界的全部,也都不是完美的。

过去,我们希望让计算机更像人,这是我们自以为人类比机器更高级。可是随着计算机的发展,我们愈发容易发现,计算机的思考方式,与正常人类的思考大为不同,但是它反而能够解决人类自身难以解决的问题。它就像头脑风暴之中提出不同想法的那个“异类”,在带来冲击的同时,也能引发不同方向的思考。

或许,这才是人类与人工智能的相处方式,不是对立,而是互助,发挥自身的专长,解决对方无法解决的问题,这才应该是人工智能未来的发展方向。

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