荐书 | 《终极算法》世界正被“会学习的机器”改变 ( 附下载)

译者注:《终极算法》“The Master Algorithm”这本书于2015年9月份刚刚上架,以下是New Scientist上一位大咖写的书评:

连“美国喜剧中心每日秀”栏目,都已经依靠机器学习算法而不是记者来搜集素材。显然,科技成为各行各业的中流砥柱这一趋势,越发不可阻挡。

我们的作者Pedro Domingos在他的新书《终极算法 》中指出,“具备学习能力的机器”其实早就深度介入我们的生活。当我们在用 Google, Netflix, Amazon, Pandora, Yelp, Xbox或者任何一款在线App时,后台算法就在通过分析那些琐碎数据,悄然主导我们的生活。

Pedro Domingos 是一位美国华盛顿大学的计算机教授,他认为“我们的社会形态正在变革中,这一次是因为'机器学习算法'的不断进化。无论是科学、技术、商业,还是政治与战争的形式都会被改变。

对业内人士而言,挑战在于面对浩如烟海的算法,每种都在尝试分辨我们日常产生的大量数据。“机器学习是为了预测”Pedro Domingos在书里谈到 “可以预测我们的想法,行动结果,达成目标的方式,以及世界的变化趋势。”

《终极算法》一书大胆设想了一个改变机器学习模式,最终会改变我们生活的”终极算法"。Pedro Domingos 说,如果这个算法真的存在,那么它应该可以获得所有知识,无论过去、现在还是将来的。理论上,这种算法可以仅通过Tycho Brach(一位天文学家)的观测结果推导出牛顿定律,而不需要了解之前的任何定律。

但这种“终极算法”为什么会存在?D教授结合了神经学、进化论、物理学、统计学以及计算机科学,在书中提供了一个有说服力的论断。他举例说,大脑皮质就是一个“具备学习能力的”算法模型:神经科学家们认为,大脑皮质其实是在不断重复执行一个算法,无论调整到视觉、听觉、还是触觉的模式。

当然,“终极算法”到底是一件让人兴奋的事情,还是值得警惕,这取决于每个人的价值观。至少D教授对此非常乐观,称“终极算法”的到来不可避免也非常值得期待,如同“皇冠上的明珠” 。他花了很大篇幅探讨这个算法可能带来的影响,包括“会减少贫困”,一些繁冗重复的工作“将会被更有乐趣的工作替代”,“世界会变得越来越好”,我们的人生也会“更长寿、更快乐,更富有成果”。

的确,D教授对算法的乐观前景毫不怀疑,他主要担心的是技术是否真能达到如他所设想的程度。在这一点上他还是比较谨慎的,“也许终极算法这个想法,可以堪比炼金术或永动机这种历史上曾出现过的伟大幻想”。

但究竟我们的未来会是什么样的?机器学习是否应该接管我们的生活?(是否已经如此了?)对这些问题,D教授再一次展现了他的乐观。“想象一下吧,有一天,人人家里都有个机器人,可以帮你洗碗、整理床铺、照看孩子等等。这就要看终极算法什么时候能够出现了”。

机器学习对于政治和战争形式的改变,可能会对世界产生更深远的影响。先说政治。2012年的总统大选,奥巴马之所以击败罗姆尼的一个重要原因是使用了机器学习技术。“将来,竞选团队可以一天向选民们询问上千次他们的想法,针对他们的诉求去做方案”D教授写到。这确实可能会给选民们留一个好印象,但会不会被认定为通过科技手段操纵选举结果?

再说战争,情景就有些恐怖了,设想一下,机器人可以不断通过学习提高杀人技巧。D教授说,以后人类不会亲自去打,而是机器人之间互相打,没有人会因战争伤亡和痛苦。但是,战争的痛苦会不会变为生活中其他形式的痛苦呢?

还有一个问题,机器学习技术可能会进一步拉开有产者和无产者之间的差距,人们都将进入一个新的适者生存环境中。D教授写到,“赢家是学的最快的人”,机器学习也是“地球物种的新一轮军备竞赛。”

他对此仍然不担心。一旦机器学习可以替代人类大多数工作时,按照D教授的设想,失业的人们可以靠政府下领到永久的生存保障,但剩下少数的人类还在从事的职业将会产生巨大的财富。“对于那些不工作的人,生活也不是没有意义”,D教授认为“只有像那种窝在一个热带小岛上,风餐露宿无欲无求的生活才是没有意义”。

虽然我本人(本文作者)对“一个算法”将会主导我们活这件事持保留态度,但这本书还是很有吸引力的。D教授把他对机器学习的全部热情都写进了书中,在叙述上也很有故事性。可能有一些地方可能会让你觉得乏味,特别是一些关于技术细节的描述,像神经算法、贝叶斯等等这些不同类型的算法。要理解它们的实质确实很艰难,就连我这样从事过软件开发的工程师都觉得如此。

忽略掉这些细节,至少我在读的时候,感觉一直被D教授吸引着去探寻那个“终极算法”。

D教授在书里也不避讳提到同行的反对意见,毫不退缩地调侃那些业内大佬。“如果机器学习的历史是一部好莱坞大片”他说“其中的大反派显然马文.明斯基(Marvin Minsky )”。Marvin Minsky被誉为“人工智能之父”,这个在业内鼎鼎大名的人物对机器学习持非常怀疑的态度,D教授解释。

总之,《终极算法》这本书就它主题来说算是一部内容非常丰富的作品。我在想,其实还可以有这样一本书:在理解大量科技事实的基础上,推导出对未来的深刻洞见。它可以给那些偷懒的读者提供一个更广的视角,让他们了解未来可能会发生什么。如果有人能够借D教授的灵感去写这样一本书,那将是给我们带来更大的福音。

River,现任能源化工领域研究员,探索方向:智能制造”

原文发布于微信公众号 - 新智元(AI_era)

原文发表时间:2015-11-08

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏数据科学与人工智能

【数据挖掘】大数据知识之数据挖掘

从市场需求及应用的角度来看,通过对大数据的存储、挖掘和分析,大数据在管理、营销、数据标准化等领域大有可为,促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲...

2049
来自专栏大数据文摘

让机器看懂并理解,Facebook人工智能研究进展

14110
来自专栏AI研习社

Facebook、微软、谷歌三大研究巨头齐聚首,共同探讨人工智能发展现状和趋势

AI 研习社消息,日前 AAAS 在 reddit 上组织了一场问答,Facebook 人工智能研究院 Yann LeCun,微软研究院院长 Eric Horv...

3327
来自专栏量子位

幻想AI自己打开黑箱?谷歌工程总监说:所谓解释,全是编的

李杉 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI ? 假设你开发了一个AI,让它做决策。结果,你可能根本没办法知道这些决策的依据是什么。 这种失去控制力的...

3485
来自专栏新智元

荐书 | 《终极算法》世界正被“会学习的机器”改变

译者注:《终极算法》“The Master Algorithm”这本书于2015年9月份刚刚上架,以下是New Scientist上一位大咖写的书评: 连“美国...

3519
来自专栏量子位

如何看待和学习人工智能?这是五位哈佛博士生的AMA

问耕 发自 SMB 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近,五位哈佛的在读博士生集体来到著名社区reddit,展开一场围绕人工智能和认知科学的AMA(As...

2955
来自专栏机器之心

业界 | 微软官方解读自家机器阅读研究:要教机器学会阅读、回答和提问

选自Microsoft Blog 作者:Allison Linn 机器之心编译 参与:李亚洲、黄小天 ? Rangan Majumder、Yi‐Min Wan...

2606
来自专栏AI科技评论

你离能够拥有一个“强AI”女友还有多久?让专家告诉你

GAIR 今年夏天,雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”(简称GAIR)。大会现场,谷歌,DeepMind,Uber,微软等巨头的人...

27211
来自专栏ATYUN订阅号

赫尔辛基大学AI基础教程:AI的哲学(1.3节)

艾伦·图灵(1912-1954)是英国数学家和逻辑学家。他被认为是计算机科学之父。图灵对智力和思维着迷,并用机器模拟它们的可能性。图灵对人工智能最突出的贡献是他...

683
来自专栏新智元

专访 Jordan 高徒 Percy Liang:如何开发连续学习的智能体

【新智元导读】斯坦福大学计算机系助理教授、斯坦福人工智能实验室成员 Percy Liang 是今年 IJCAI 计算机和思想奖(Computers and Th...

2629

扫描关注云+社区