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諾獎得主Wilczek：人工智能正在解放我們的大腦
我們曾將記憶“外包”給文字，現在我們正在將計算、翻譯和識別三個重要的認知能力“外包”給計算機，在更廣範圍、更深的層次解放我們的大腦。
感謝賽先生授權轉載
圖片來源：pixabay
撰文 Frank Wilczek（2004年諾貝爾物理學獎獲得者、麻省理工學院物理學教授）
翻譯 梁丁當
編輯 丁家琦
上個月我讀了瑪麗·雷諾（Mary Renault）的《唱頌歌的人》（The Praise Singer）。這是一部關於古希臘詩人西莫尼德斯（Simonides）的小說，西莫尼德斯和蘇格拉底生活在同一個時代，那時文學正從口頭傳誦轉向文字。兩個人都反對這個轉變，當然也就沒有留下任何文字作品。雷諾小說裏的西莫尼德斯把寫作當作“對繆斯女神的褻瀆” ，柏拉圖也曾告訴我們，蘇格拉底蔑視寫作的理由是文字“不能有效地傳授真理”。
西莫尼德斯和蘇格拉底自有他們的道理：依賴文字會讓表演者不再需要完美的記憶，從而不能深刻理解劇情（譯者注：古希臘文學中的一大組成部分是戲劇）。如果他知道古典音樂的獨奏者就是靠背樂譜來深入理解樂曲的，西莫尼德斯一定會在九泉下微笑的。但是，眾所周知，文字在精確和可重複性上有著顯然和不可超越的優勢。蘇格拉底等人的異議實在有些蒼白無力。
到如今，已經沒人質疑用文字等媒介來給記憶“減負”的必要性了。如果你覺得文字表達力不夠（蘇格拉底的直覺是對的），我們可以加寬頻帶，加上音頻、視頻甚至網真（telepresence，一種通過結合高清晰度視頻、音頻和交互式組件，在網絡上創建一種獨特的“麵對麵”體驗的新型技術）。我們不再死記事實，取而代之的是學習如何檢索事實。
今天，除了記憶之外，我們還在“外包”其他認知功能。就我目前所能想到的，我們正在同時進行至少三個革命。
其中最先進的是計算。像我這個年紀的人（注：維爾切克教授生於1951年），剛好用過計算尺和“加法器”。第一代電子計算器非常昂貴，是每個理科生夢寐以求的東西。今天，你在玩具商店用10美元能買到更強大的計算能力。
計算能力的革命在多個方麵都改變了我們的觀念，其中之一，就是國際象棋不再是超級天才的遊戲。能進行快速無錯運算的計算機可以碾壓最好的人類選手。（譯者注：圍棋最近也被計算機征服了。）
在物理界有句幽默的名言：“閉上嘴，計算吧”（shut up and calculate），現在它已經有了全新的含義。以前我們必須通過一些聰明的技巧和近似把問題簡化，直到人可以計算。現在，物理學家的目標是把問題轉化成計算機可以理解和計算的形式。
我早期活躍的領域，量子色動力學（QCD），就是典型的例子。通過幾十年的努力，傳統的“解析”辦法對QCD裏的方程依然束手無策，但是依賴計算機的“數值”方法卻非常成功，它已經能告訴我們誇克和膠子是如何構成質子，並預言高能質子碰撞後會發生的絕大多數現象。
翻譯很快將是下一個“外包”的對象。語言障礙造成了國家間的隔閡，是現代文明危機的源泉之一。目前，我們已經有了粗糙的自動翻譯係統，在這方麵的進一步發展將會強有力地推動社會的進步。
一個相關的問題是人類語言和機器語言之間的翻譯——也就是編程。高級計算機語言已經讓編程變得越來越方便，但編程依然是個令大多數人卻步的專業技能。Siri和Alexa已經讓我們看到了一絲未來：或許到那時我們編程，隻需要用清晰的英語、西班牙語或中文告訴計算機我們要幹什麼就行了。
識別是最不成熟的的領域，處於研發的最前沿。識別我們所看到的東西是我們人類的基本能力之一，如果識別可以自動化，變成計算機的能力，我們就能造出機器仆人和自動駕駛汽車（也就是機器人司機）。人腦通過神經元間的信號傳遞和相互影響來工作，受人腦的工作原理啟發而產生的神經網絡技術最近取得了巨大進展。
在神經網絡裏，信息存儲在各類連接的相對強度裏。神經網絡不是通過普通的編程而是依靠經驗的優化來獲得強大的能力。一個成功的神經網絡具體的工作過程可能非常難理解，就像人腦裏的神經網絡一樣。從這個角度看，將任務“外包”給神經網絡非常像訓練一個助手。
在如今的新時代，也有一些像西莫尼德斯和蘇格拉底一樣的人，他們擔憂把計算、翻譯這些任務“外包”給機器會讓人的技能退化。沒錯，它們確實會，就像文字記錄降低了記憶的重要性一樣，但總體上，這些工具讓我們獲得了解放，我們可以在更高的層次上探索。
本文經 Wilczek 教授授權翻譯。
原文發表於2017年2月23日的《華爾街日報》，題目為Offloading Will Liberate Our Minds
原文鏈接：https://www.wsj.com/articles/offloading-will-liberate-our-minds-1487870720
本文來源於"中國人工智能學會",原文發表時間" 2017-04-19 "
最後更新：2017-05-22 13:31:48