人工智能、中医与低门槛时代(上)

记得很多年前互联网时代刚热不久的时候,最热议的话题之一是下一个时代是什么时代,当时很多大咖都众口一词的说是生物科技时代,作为生物专业出身的大厨狗,窃喜了好一阵子呢,结果才不到几年的时间,这个预测已经被啪啪啪的打脸了,时至今日估计已经没人会怀疑下个时代是人工智能时代了。

说实在的,刚开始接受这个现实的时候,大厨狗那是相当的恐慌,刚进入社会没几年的他,好不容易辛辛苦苦学会了些讨生活的技能,超级害怕有一天吃着火锅唱着歌自己的职业就人工智能消灭了。换个职业?那如何确定新换的职业不会被人工智能消灭?那种细思极恐的感觉至今还记忆犹新呢。

那到底哪些职业会被人工智能消灭掉呢?先卖个关子,因为大厨狗更希望你能通过一些必要的信息自己分析出来。

人工智能时代是如何开始的呢?

记得几年前大厨狗的一个中科院的老朋友给他讲机器学习的时候,还是一脸懵逼的不明觉厉,现在想来,机器学习的出现和普及大概就是互联网时代和人工智能时代的过渡点了。

为啥子嘞?

在机器学习出现之前,是一个崇尚算法的时代,很多现在看上去很容易解决的问题在那个时候却是难比登天的,原因很简单,面对各类背景极度复杂的问题,虽然计算机的运算速度已经相当可观,却也很难派上用场。好比你让一个连加减乘除都不会的人去解一道复杂的微积分的题目,给他再好的计算器也不会有什么作用。再加上那时候学习高级程序知识的门槛还相当的高,领域中的人才相对稀少,所以那时候谁能设计出一套巧妙的逻辑(算法)解决了不曾被解决的复杂难题,那他多半会被作为大神一般受人崇拜。

那机器学习是如何慢慢消灭这种情况的呢?

先聊一个大家耳熟能详的词语:“经验主义错误”。这大概是八零后和九零后从小到大经常提到的词语了。大概意思就是旧经验解决不了新问题。但是深一步观察和思考一下你就会发现,大部分所谓的新问题,其实是一堆旧因素重新拆分再组合的结果,而“经验主义”之所以解决不了这类问题,不是因为经验出错了,而是经验的“样本”不够,当然,这是人类认知能力和寿命有限的必然结果。打个比方,一个父亲费了九牛二虎之力终于成功的教会了读小学的儿子微积分的知识,但是紧接着他被要求用同样甚至更短的时间教会儿子全班的孩子微积分,很明显这位父亲是做不到的,因为那些孩子跟儿子多半是不一样的,更别说他们各自不同的独有差异了。

那如果这个父亲在此之前成功的教会过一亿个不同的小学生微积分,现在让他去教儿子全班的孩子,结果又会如何呢?(父亲:“都教会过一亿个了,什么样的熊孩子没见过,稳!”)

Bingo!如果经验的“样本”容量足够多时,这时候的“经验主义”不但可以解决很多复杂的“新问题”,而且甚至不需要完整的逻辑和方案。这就像我们国家独有的“中医学”和“中药学”一样,没有人可以解释清楚它们的科学原理,也没人可以证明它们中哪些物质是确切有效的,因为人类现在的科学技术还不足以解释这些。但是中医和中药是我们的一代又一代不计其数的老祖宗们以生命为代价尝试出来的,经验的“样本”容量足够大,所以它们能更好的解决某些西方医学解决不了的复杂病症是板上钉钉的事实,即使现在人类还没能力解释它们的原理和反应逻辑,而且也基本可以确信在遥远的未来,它们是可以被解释的(有没有感觉我们在享受着来自未来的医学科技呢?不过只享受其能带来的效果就足够了,至于那些古人阐述的玄学般的逻辑原理可以适当选择性忽略,我们都解释不了,更何况他们了)。而某种意义上,机器学习引发的大数据思维,加快了外国人认可中医和中药的速度。

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