他們比我們快樂?

Martin Lindstrom 的《小數據獵人》,從 context、causality、insight 入手,和 Kenneth Neil CukierViktor Mayer-Schönberger 強調的「只求關聯,不論因果」的說法恰成對比或者互補(看讀者怎麼想啦)。

作者說故事的能力還行,有些設問也確實夠犀利,但也僅僅止於「有些」,有些個案的故事實在是不大接地氣,就標準的「行銷腔」,雲裡來霧裡去。

雖然對書的整體成績不是很滿意,但第七章《建立品牌價值》開篇的一段話,真是不能同意更多啊。每回見到這種「雖然他們的物質生活不如我們…..,但是他們比我們快樂」的說法,不管被描述比較快樂的是瓜地馬拉還是蘭嶼、綠島,我就覺得反胃,馬丁(或許是譯者的看法)說「牛頭不對馬嘴」還是婉轉客氣了,若依我不客氣的說法,持這種說法的人真是偽善、做作、噁心啊。

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幾乎沒有例外的是,到第三世界旅行的西方人都是帶著相同的印象回家。他們表示,比起住在西方國家的人,瓜地馬拉、祕魯或菲律賓等地的居民儘管擁有的資源與物質財富較少,卻似乎非常「快樂」 – 比較親切、友善、慷慨與好客在我看來,對於住在第一世界以外的任何人來說,恰巧透露了西方的「快樂」概念有多麼地牛頭不對馬嘴假如你問出生時就一無所有的人快不快樂,大部分的人會會回答既不「快樂」也不「難過」。他們就是在過日子

只有愛是不夠的

李開復老師一天前在臉書上發表他對臺灣在人工智慧領域發展的意見,分析精闢,非常誠懇。臺灣在人工智慧不是沒有機會,但是做為領跑者,嗯哼…..

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簡而言之,認清自己的位置和優缺點,比什麼都重要,李老師說的好,與其去做自己不擅長而且不太可能成功的事情,不如知己知彼,知道自己在哪裡有優勢,知道人工智慧能做不能做什麼,找到發揮自己優勢的機會

至於對臺灣的愛….

看到調查結果,許多網民是這麼回復的: “+1,我們可以成為人工智慧領跑者”。我相信,他們這麼說肯定是基於愛台灣。

就像 Novak Djokovic 希望靠著愛把 Andy Murray 拉下世界第一的位置,只有愛,不練球,是不會成功的…

更新:

  • 果然兩天後,就有不一樣的意見了,不過不同意見來自阿里巴巴就有意思了。我的看法還是一樣,臺灣不是沒有機會做些事情,但是要做領跑者,太難。而且數位時代那篇文章的讀者留言真是 TMD 太有道理,想想臺灣的政治環境,李開復講的很含蓄了。

棋道一百,「我」只知其七

月初,DeepMind 的共同創辦人 Demis HassabisCambridge Society For The Application Of Research 之邀,在劍橋發表演講 Explorations at the Edge of Knowledge 談 AlphaGo ,月光博客根據這演講,寫(or 轉載)了一篇文章概述這次演講的內容。

文章的標題:人类数千年的围棋下法是错的,似乎有標題黨之嫌,其實是呼應2016年底到2017年一月初,AlphaGo 化名 Master,在網上下了60 盤快棋,狂虐人類棋手之後,據稱是目前人類第一高手的柯潔,在微博上感慨的說新的風暴即將來襲

人類千年的實戰演練進化,計算機卻告訴我們,人類全都是錯的。

老一輩高手聶衛平沒有那麼 sentimental,但他也明確指出,這件事讓我們明白「棋道一百,人類只知其七」的道理。

看了40多盤 Master 對年輕高手們的對局,深感當年日本名譽棋聖藤澤秀行老師說的那句話「棋道一百,我只知七」是何等地深刻貼切!Master 改變了我們傳統的厚薄理念,顛覆了多年的定式,在看似不能出招的地方出招,而且最後證明它的選擇都成立,都不是錯的

月光博客的文章整理的相當好,值得仔細品味,這裡就只簡短說幾句吧!

之前我在 Bots War 一文裡面說,AlphaGo 用他自己的學習策略,找到合乎規則的走法,但 AlphaGo 的思路和之前人類下棋的思路未必一樣;機器人江湖和我們的江湖雖然看起來雷同,其實是形似神不似,自有一套邏輯。

深度學習與增強學習的演算法,在「不斷學習」之後,探索(explore)出新的「空間」,合乎原有規則的新玩法,給予我們的不僅是人類棋手被虐的震撼,更是指出不僅圍棋,所有我們以為已經明白透徹的東西,還有巨大的空間等著我們人類去挖掘(聶衛平語)。

信哉斯言,大道一百,「我」只知其七


延伸閱讀:

人工智慧技術進化史

英國每日電訊報(The Daily Telegraph)製作了一個不到兩分鐘的影片,介紹人工智慧技術的進化 How artificial intelligence has evolved over time,影片裡提到的是一般大眾能從大眾媒體看到聽到的技術成就,不是理論上的突破或爭論(比如 Deep Learning 和 AI vs. IA 的對抗)。

影片從 1872 年的小說 Erewhon 開始,進入二十世紀,從 1950 年 Alan Turing 的預言,1956 年 John McCarthy 首次使用人工智慧這個詞彙,一直到 IBM 的人工智慧律師 ROSS。奇怪的是,影片竟然漏掉了 2016 年尾最震撼的 AlphaGo 。

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影片中重要紀年如下:

來塗鴉吧!

Google 的人工智慧研究團隊,設計了一個 A.I. Experiments 網站,展示人工智慧技術能做些什麼,裡面有個 QuickDraw 遊戲,讓你用滑鼠或是手指,依照畫面指示用20秒畫出指定的圖形,比如鴨子、犀牛、房屋、汽車,Google 研究員們利用神經網路技術,判斷你畫的像不像。這個遊戲用手指玩比較方便,用滑鼠畫畫比較不容易。

如果玩者同意,畫的圖形就提供給研究員加入資料庫,大家都聽說過了,神經網路技術技術能發揮作用靠的就是龐大的訓練集(training set),畫的越多,資料越多,QuickDraw 就越準。

有意者盍興忽來,來玩吧

Bots War 機器人江湖

今年二月份 PLOS 發表一篇文章 Even good bots fight: The case of Wikipedia,維基百科使用的撰稿機器人,彼此會拆臺,改對方的稿子,乍聽很有趣,但是細細想來,令人不寒而慄。就像論文摘要說的,機器人也自成江湖1了。

The online world has turned into an ecosystem of bots. However, our knowledge of how these automated agents are interacting with each other is rather poor.

 

照論文作者的說法,撰稿機器人沒有感情、沒有慾望,一心只有把自己份內工作做好的念頭,更別說結黨營私拉幫結派,在組織內搞派系。若是它們寫的稿子品質過關,那就是你好我好大家好啦。

Bots are predictable automatons that do not have the capacity for emotions, meaning-making, creativity, and sociality and it is hence natural to expect interactions between bots to be relatively predictable and uneventful.

但是事情沒這麼簡單,撰稿機器人會把別的撰稿機器人的稿子改掉,而且這是經年累月持續的鬥爭,並不是偶發事件。活脫脫就是人類江湖的世代恩怨故事的演繹。更可怕的是,作者還加了一句話「就像人類一樣,在不同文化環境下,機器人的行為也會跟著不同」,這根本就比科幻小說還科幻,比 Matrix 還 Matrix。

We find that, although Wikipedia bots are intended to support the encyclopedia, they often undo each other’s edits and these sterile “fights” may sometimes continue for years. Unlike humans on Wikipedia, bots’ interactions tend to occur over longer periods of time and to be more reciprocated. Yet, just like humans, bots in different cultural environments may behave differently.

在 AlphaGo 狂虐人類棋手的時候,聶衛平等棋界大佬就說,AlphaGo 用他自己的學習策略,找到合乎規則的走法,但 AlphaGo 的思路和之前人類下棋的思路是不一樣的。今天,網際網路裡的機器人(bots)也形成了屬於它們自己的江湖,雖然思路不同,追求的目的也不相同,但是廝殺與恩怨卻與人類如出一轍。所以,機器人的江湖,和人類的江湖是形似而神不似,自有一套屬於「非人」的「思路」。

前兩天,我說到李飛飛要提醒我們的事情不簡單,人工智慧究竟是一頭不擇食的猛獸,還是為人類福祉孜孜矻矻,「擡頭看路,低頭拉車」的老黃牛,我們一點都不明白。

古龍有句名言,「人在江湖,身不由己」,機器人進了江湖,又是怎樣呢?


  1. 老外沒聽過江湖,用的是 ecosystem 這個字 

李飛飛要提醒我們的事

今天稍早 Taylor Hatmaker (怎麼聽起來像花名)在推特上質疑技術世界對人工智慧的態度,她的訊息附了一張圖,裡面是對人工智慧領域發言的大佬和意見領袖的意見光譜,從「人工智慧是很久遠的事,現在還不需擔心」,到最激進的意見說「我恨不得現在就變成改造人( cyborg)」,頗有意思。泰勒女士的抱怨在於,這張圖裡面竟然沒有女人!?

 

李飛飛接著轉發(retweet)這一,說我要把這個記起來,提醒「我們」在人工智慧的這條路上,路漫漫其修遠兮,大家還有待努力啊!

這事兒要分兩方面說:一是 Taylor Hatmaker 的尖銳,和李飛飛綿裡藏針式的謙遜(她說的是提醒我們 remind us ),兩位女性的發言都具深意,頗有看頭。二,Taylor Hatmaker 原先發的那張圖,源頭不詳,但確實有可觀之處,這些意見,抄錄下來,條列如下:

  • 不要擔心黑洞,人工智慧是另外一個故事了 (還早的很哪)
  • 首先,你會丟掉你的工作,然後事情會愈來愈可怕
  • 地球事,地球人決(人類的事,不勞煩其他「物種」了)
  • 準備面對一個沒有孩童的「狄斯奈樂園」吧
  • 我們應該好好談談這件事
  • 準備見證往火星的飛行
  • 準備稱霸星際還是被滅絕?
  • 我們要調適自己,好做為機器人的寵物
  • 絕對是人類的冬天
  • 全速前進
  • Goggle Brain 衝吧,綠燈了
  • 戰慄吧,我們來了
  • 要相信機器人
  • 擔心?你先跟我的人工智慧管家談談
  • 我好想現在就變成改造人

從左至右,從上至下,細細讀完這些意見,不是頂有趣嗎?人工智慧帶給人類的不僅是希望,還有無窮的苦惱啊。

又,下面這張圖解析度稍好,或許能看清楚一點。