@Lenciel

一颗赛艇

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昨天立夏,闷热异常,晚上终于来了几声雷,却是雷声大雨点小。

到了半夜,突然热闹起来。大雨不懈,夜风也疾,白筋鞭窗,噼啪不止。

我在客厅里伴着这电闪雷鸣写程序,场面看起来应该多少有些一颗赛艇。

如果不是键盘敲得太响,有绰约的女鬼来袭也说不定。

社会主义国家家长们都不怎么讲鬼故事,本座对鬼的印象一开始来自书:虽然《西游记》连续剧里面各式各样的鬼怪很多,但因为形象太具体,反而不会觉得他们有多鬼,看过就不会去想。而书里面要精彩很多:子路和孔子除开创办Subway,还讨论怪力乱神;迅哥儿说起保姆跟《山海经》,头头是道;《聊斋》里面的狐狸系最丰富多彩,特别是在表哥还是表姐家里找到的那本未删节的,多少个夜晚,一颗赛艇。

到了王祖贤的小倩和张曼玉的青蛇出现,女鬼可爱程度突然达到了顶峰,同时也让人明白之前电视里的鬼不招人惦记,并不是因为形象太具体了。可惜好景不长,日韩女鬼不远万里来袭:这些女鬼,就真的有些吓人了。

再到了大学,鬼的来源又丰富了些。贾平凹的各种鬼,莫言的各种鬼,张爱玲的小红人,但这些鬼虽然生动,却不那么浪漫了。

一颗赛艇的内容,还是跟鬼没有关系的书里面多一些。

而作为一名还算看过些书的同学,本座得说,大概是因为古往今来大多数中国人这方面比较压抑,写作水平整体偏低(这方面不压抑的都不会沦为作家吧)。表现在白描太多,暗示太少,偶尔臆想一下,鲁莽粗俗,一点儿幽默感都没有。相比之下,大概神仙们就比较乱来,西方文学作品里咸湿的地方一直相当咸湿(有人专门研究莎士比亚的这方面还写了《Filthy Shakespeare》),不说男女之情,连同性的爱情也写得相当感人。当然,你只要看过电影《莎翁情史》(这部电影给本座的另外一个感受就是Gwyneth Paltrow确实不是Chris Martin能hold住的)就会明白这主要还是日子过得不一样。

比如说到这方面绕不过去的《金瓶梅》,连太祖这样的“仙人洞,在险峰”路数的选手都批评作者对女性角色缺乏善意。但是你要明白,《金瓶梅》就算非常不错的水准了,太祖可是翻来覆去地看,如果有豆瓣,书评至少提交五次。而不幸出生在南京传教士家庭的《金瓶梅》英译版作者芮效卫一翻就是40年,按介绍里面说,从17岁拿起《金瓶梅》就再也没放下:如果是在国外,大概并不需要放不下它吧。

再比如说到这方面绕不过去的贾平凹老师,一部小说至少十来句“下面湿了”,湿是湿了,还不如树新风足球队“最近下面有点儿咸你要不要吃”好玩。

因为这方面很残,中国的故事里面很少有被爱一方可以好好欣赏对方可爱之处的设定:无论是西门庆潘金莲,还是白娘子祝英台,爱恋的对象要么异常淫荡,要么非常无趣。

但咱们也有例外。

比如汤显祖老师的《牡丹亭》。

有掉书袋的:

“他倚太湖石,立着咱玉婵娟。待把俺玉山推倒,便日暖玉生烟。捱过雕栏,转过秋千,掯着裙花展。敢席着地,怕天瞧见。好一会,分明美满,幽香不可言!”

有很市井的:

“见了你紧相偎,慢厮连,恨不得和你肉儿般团成片也,逗的个日下胭脂雨上鲜。”

有非常直白的:

“无多,花影阿那。劝奴奴睡也,睡也奴哥。春宵美满,一霎暮钟敲破。娇娥,似前宵云雨羞怯讹,敢今夜翠颦轻可。睡则那,把腻乳微搓,酥胸汗帖,细腰春锁。”

也有非常暗示的:

“他兴心儿紧咽咽,呜着咱香肩;俺可也慢掂掂做意儿周旋,周旋。等闲间把一个照人儿昏善。这般形现,那般软绵,忒见一片撒花心的红叶儿吊将来半天,吊将来半天。敢是咱梦魂儿厮纒?”

是不是让你觉得“自小孤单,生事微渺,每日情思昏昏”的柳梦梅过得还不错。

咦,女鬼还没来,天就亮了?

人工智能,奇点及其他(一)

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3月14日,是个很魔性的日子:这天是爱因斯坦的生日,也是卡尔马克思的忌日,还是“π日"——纪念圆周率弄的“数学节",忒魔性。

虽然同一天是巧合,但马克思主义、广义相对论和数学真的有一个共性:它们都在人类社会被广泛地讨论,反复地消费,但真正明白它们的人类非常少。

当然,多年之后回看2016年的这天,大概不会找到关于上面几样东西的太多痕迹:因为AlphaGo和李世乭的对弈,大家都讨论人工智能呢。

在朋友圈或者小网站满天飞的段子里,严肃媒体纷纷跟进匆忙写就的报道里,以及少数科学家对未来的惊世骇俗的预测里,人工智能的进展被大大神话了。

而在专业圈子里面,不知道是因为看到小白们纷纷讨论科学问题感到不屑一顾,还是对媒体没把自己研究的领域大肆报道感到呼吸不畅,人工智能的进展又被一些人大大地低估了。

而本座多少也算接触过人工智能:当年导师第一次关怀小弟,就扔我去实现一个基于网格计算的象棋程序。项目虽然失败了,却也激发了本座写代码的兴趣。自动化系的所有课程,优化相关的我还算有点儿兴趣,毕业后一有机会也都喜欢实现算法来玩玩:去年参加基友组织的2048编程比赛,正好还仔细读过台湾道友的一个使用了蒙特卡洛树搜索的实现。

所以虽然并不太懂,也想结合自己知道的,为避免人工智能变成下一个被广泛讨论反复消费,但真正明白的人太少的话题,尽一份普通人的力量。

人工智能

当我们说人工智能的时候,我们在说什么,对不同的人来说很不一样。

比如这是我的老同学,现在从事无人系统教学和研究的李教授在朋友圈里面的一段话:

α狗的表现说明了在深度网络的帮助下,多步策略优化已经可以被数据驱动得很不错了。自从两年前nature 上发表了将深度网络与增强学习结合的工作,就可以预见这一天很快到来。不过,要说这是人工智能的伟大胜利,可能有些牵强。这种有准确问题表示并且规则清晰的搜索任务,算不算人工智能估计还得另说呢。非要说人类能力干不过就算牛,那么在干微分方程数值解等任务上,计算机早就甩我们一百条街了。神话下棋计算机的估计有两类人,一是不太懂行的科普作家,二是准备骗人的商家。当年一个傅立叶变换都能包装成各种包治百病的“x林频谱仪",还有什么是不可能的?

可以说老李的出发点和本座灌这篇水的意图类似,说的内容我也觉得很赞。唯独“这种有准确问题表示并且规则清晰的搜索任务,算不算人工智能估计还得另说呢",让我想起来人工智能奠基人之一麦卡锡当年的娇嗔:

As soon as it works, no one calls it AI.

也就是说,虽然人工智能相关的技术我们每天都在大量使用,但因为执行端是电脑,而电脑能够执行的仍然是表达算法的代码,所以一个人工智能的问题一旦被解决,就变成了一个算法,没有人认为它是人工智能了。

那么人工智能究竟是什么呢?

学术界的人工智能

治学先治史。

人工智能的奠基,公认是在60年前的达特茅斯会议,原因之一是会议的正式名字:“人工智能夏季研讨会” (Summer Research Project on Artificial Intelligence),据考证这是Artificial Intelligence首次被正式公开使用。叫这么玄幻主要是大会的经费需要找洛克菲勒基金会申请:目的并没有完全达到,$13500的预算被批准了$7500。

但这次花销略低于国企普通招待晚宴的会议产生的影响却是深远的,我们只需要看看与会者他们人生轨迹的变化:

香农(C. E. Shannon):信息论的奠基人不用介绍了,当时已经是贝尔实验室大佬的香农,是因为和图灵交流后对计算机下棋有了兴趣(在1949年和1950年他发表了两篇讲计算机下棋的文章),还是被拉去当腰封的,现在很难弄清了:总之这会议对香老爷产生的影响不大。

但有四个人后来拿了图灵奖:

  • 明斯基(M. Minsky):普林斯顿数学系主任塔克(Tucker)的学生(他带Minsky之前带的就是纳什),后来公认的人工智能之父。2013年接替吴恩达,出任Google Brain项目负责人的,奇点理论的宣传者和知名未来学家库兹韦尔(R. Kurzweil)就是他的学生。当时在哈佛大学数学与神经学做初级研究员的他,被麦卡锡拉到MIT的MAC项目里,作为AI实验室的同事。孕育出UNIX的Multics,其中的分时系统的设计就是明斯基和麦卡锡一起捣鼓出来的

  • 麦卡锡(J. McCarthy):在普林斯顿数学系博士毕业后,受师兄Kemeny(没错,就是图灵的师弟,费曼的同事,爱因斯坦的数学助理,Basic语言的发明人,后来混进总统智囊团的Kemeny)的提携,去了达特茅斯学院做数学系助教。包括图灵奖在内的奖拿了一堆,离开达特茅斯学院之后,先后领导了MIT和Stanford两个学校的AI实验室,并且让两个实验室友好对战了很多年。不那么公认的人工智能之父,但因为是LISP语言的发明者而享誉码农圈数十载。

  • 纽厄尔(A. Newell):冯·诺伊曼的合作者、博弈论先驱摩根斯顿的学生。他和塞弗里奇在兰德认识之后,受后者模式识别和神经网络的影响很大,用不同的方法论做了很多相关的工作。被司马贺搞到卡耐基梅隆之后,一起开创了人工智能符号派,弄出了信息处理语言(IPL),并写了该语言最早的两个AI程序,也因此拿了图灵奖。

  • 司马贺(H. A. Simon):这位更是奇人。1943年芝加哥大学政治系毕业,1949年被卡耐基梅隆聘了之后研究了认知心理学、计算机科学、公共行政、经济学、管理学和科学哲学等多个方向。和纽厄尔一起拿了图灵奖之后3年,就跨界刷了个诺贝尔经济学奖。1972年作为第一批乒乓外交美方代表访华的时候主讲计算机科学,1980年第二次访华,主讲心理学,起了个中文名字司马贺。70多岁开始学汉语的他,1994年当选了中国科学院外籍院士。

其他的参会者也非常了得:

  • 塞弗里奇(O. Selfridge):名声没有前面这两位大,但其实是公认的模式识别之父,也做过一段时间明斯基的主管。他在MIT时一直和神经网络之父麦卡洛克(W. McCulloch)一起在维纳手下工作。维纳对他非常欣赏,《控制论》的第一个读者就是他,但因为没有写博士论文,所以没有拿到博士学位:这大概跟他出身有关,日不落帝国牛津街上的Selfridges是他们家的

  • 所罗门诺夫(R. Solomonoff):1951年在芝加哥大学跟随费米得了物理硕士,就到了MIT的所罗门诺夫,没有大富大贵,但达特茅斯会议时,他受麦卡锡“反向图灵机”和乔姆斯基文法的启发,发明了“归纳推理机”,从而奠基了”算法信息论“。他的另一个观点“无限点”(Infinity Point)后来被未来学家库兹维尔改名“奇点”窃为己有

  • 罗切斯特(N. Rochester):IBM信息研究经理,IBM第一台商用计算机701机型设计者。作为一名计算机象棋研究者,他在IBM内部推动了很多人工智能研究,但是在董事会打压当时对这方面研究鼎力支持的主席Watson之后被搁置了。多年以后的今天,我们看到十八摸的救命稻草就是纪念这位主席的同名计算机认知系统Watson

  • 撒缪尔(A. Samuel):在IBM工作的真正的编程爱好者。使用701编写的跳棋程序是第一个具有学习能力的下棋程序,使用的就是现在被称为“α-β剪枝”的搜索。从IBM退休后去了Stanford执教,大量的时间都用来和Knuth搞Tex了。据说88岁生日的时候,都还在写程序

整个人工智能研究的发展历史,其实是很值得国内建高校的人好好看看的。但是作为一名凡夫俗子,这里宛如奥斯卡红毯秀般铺陈星光熠熠的出场阵容,有几个目的:

  1. 首先,可以看到,从人工智能奠基会上,就有三个人都是研究了“计算机下棋“的。下棋实在是一个贯穿人工智能这么多年历史的课题:这方面有个很好的资料网站是CPW

  2. 其次,我们搞不清人工智能研究范畴是很正常的。这次会议上定的七个研究课题是:

    • 可编程计算机
    • 如何为计算机编程使其能够使用语言
    • 神经网络
    • 计算规模理论
    • 机器学习
    • 抽象
    • 随机性与创造性

    很明显如今看来,它的范围横跨了计算机、自动化、逻辑、数学、心理学等多个学科。实际上,这次会议之后,光是人工智能自己就分化出了”符号派“和”认知派“,两派惊心动魄的相爱相杀可以参考大牛尼克的神经网络简史,或者是王飞跃老师纪念明斯基的文章(你看,纪念人工智能大佬的文章,是中国科学院自动化研究所的主任写的,足见”贵圈多乱“)

  3. 学术界的顶层圈子一直是很小的,或者说人类的顶层圈子一直是很小的,所以像你我这样的普通选手还是做做工程给下一代创造良好学习生活环境吧。且不说一个人工智能奠基会,台前幕后晃动的罗素、维纳、香农,就拿这次名震四海的DeepMind公司的大脑,神经网络的制霸辛顿来说,人家也是布尔(布尔代数的那个布尔)的后代。布尔一家为地球人哺育了各种人才,其中最邪门的应该是参与了抗战的初代毛粉寒春韩丁兄妹,最有名的应该是小说《牛虻》的作者伏尼契。当然,被《牛虻》的革命爱情感动得不行的几代中国人,可能不知道晚年入不敷出全靠周恩来特批的一笔稿费体面生活的伏尼契,其实生活在纽约

  4. 所有的东西到最后都是数学,学好它吧,孩儿们

普通人的人工智能

都看到这儿了,我有点儿怀疑你到底是不是普通人。

因为普通人接触这个词主要是通过科幻电影和小说,所以大家潜意识里面人工智能是个虚幻的东西,它的载体是各种根本不存在的机器人:《星球大战》里面的,《黑客帝国》里面的,各种飞船的屏幕后面的。包括这几天下棋的新闻配图里面,大部分AlphaGo的形象都是个光头乳白色机器人。

但是也因为这次对弈,看到很多严肃的,人模人样的媒体和嘉宾都在讨论这个东西,看到一堆九段在直播间长吁短叹,大家就开始开玩笑地说:”完了完了,人类这是真的要完了“。

的确,简单地觉得DeepMind这种多层深度神经网络只是计算能力堆上来了而已,肯定是不对的。其实当年深蓝下赢卡斯帕罗夫的时候,当事人卡斯帕罗夫就有过一些好玩的言论:1995年他还在说计算机没有insights,到了1996年他就已经说感觉电脑有悟性了,到了1997年,他就输了,然后他觉得机器表现的智能无法理解,甚至怀疑有人类棋手在背后操作。

其实从1995到1997,深蓝的计算能力只增加了两倍而已。

这次围棋对弈的情况更加有趣:卡斯帕罗夫三年的心路历程,演播厅里面在前三十分钟嘲笑AlphaGo的围棋选手们几个小时就走完了。

所以我想,普通人关心的应该有下面几点:

  1. 人工智能和人类智慧究竟有没有一点点可比性?
  2. 如果有,究竟发展到什么阶段了呢?
  3. 既然发展到这里了,奇点到底存不存在?人类要不要完呢?

因为前面太啰嗦,这部分我们还是等一年一度的CCTV用消费者权益敲诈日结束之后再来写吧。