未来100年除了计算机其他都是夕阳行业吗？

[April13]

hbo有一部西部世界，酷似人类的机器人，连潜意识和记忆都进化出来了

 

[dragonsea movers]

计算机是辅助性的。第一产业还是第一产业。

 

[dragonsea movers]

计算机是辅助性的。第一产业还是第一产业。

 

[网洋中的一条鱼]

这个系统，AlphaGo, 基于加拿大Alberta大学一个教授提出的一种机器学习理论，主要通过简化不必要的计算而做决断， 仍然属于低级逻辑运算的改进。 AlphaGo的创造者就是慕名而赴Alberta大学攻读的博士学位。

什么是你所谓的高阶逻辑呢？我想看看再过5年计算机能否在高阶逻辑领域胜过人。

 

[科学养猪]

人类正在走向灭亡，这是肯定的。 人类自以为是地造核弹啦，宇宙飞船上天啦，这不是找死是什么？人类的边界是可以碰的吗？

 

[科学养猪]

不过还有一种可能，就是这一切都是虚幻的。像拍电影一样，不久就回到原本状态了。

 

[网洋中的一条鱼]

据我所知计算机在瞎扯方面不太可能超过人，就是这类不着边际的闲聊体现了意识的无限性。

理论上世界的有限性和意识的无限性之间有一道难以跨越的鸿沟。

不过话说回来，如果人类只能在意识的无限性上不输计算机，那么计算机完全可以搞定人类其余的一切，而仅仅是让人活在意识里。这就是黑客帝国给我们的答案

 

[juicegoose]

人类正在走向灭亡，这是肯定的。 人类自以为是地造核弹啦，宇宙飞船上天啦，这不是找死是什么？人类的边界是可以碰的吗？

要看动机是善的还是恶的，无私还是自私的
就算善的动机，如果包含自私的念头，到头来还是恶的
这个非常细微，不是普通人容易分别的。
如果一开始的动机错了，后来所有的就错了，最终只会带来痛苦与毁灭。

 

[科学养猪]

要看动机是善的还是恶的，无私还是自私的
就算善的动机，如果包含自私的念头，到头来还是恶的
这个非常细微，不是普通人容易分别的。
如果一开始的动机错了，后来所有的就错了，最终只会带来痛苦与毁灭。

跟动机没关系，人类自大，信心膨胀造成的必然结果。 你自己去看下已知宇宙模拟空间，就明白地球算个什么了。

 

[juicegoose]

跟动机没关系，人类自大，信心膨胀造成的必然结果。 你自己去看下已知宇宙模拟空间，就明白地球算个什么了。

如果没有动机，造原子弹为了什么？把树林树木都砍了，把山河大地都污染了为了玩吗？细微到妈妈们抢“学区房”，把大好的良田改成贩卖商品与制造垃圾的商业中心难道是为了人类幸福吗？！

我看这些都是恶业，把自己毁灭的那种。

 

[网洋中的一条鱼]

奢谈人工智能取代人类为时太早。 学术前沿对人类思维的模式还是一筹莫展，目前所为都还是在低阶逻辑计算上改进。 多伦多大学一个教授提出的计算理论表明高阶逻辑的运算难度使得其实现几无可能性。 UC Berkeley的一个哲学教授毕其一生研究人工智能的思维模式， 退休之前声称我们必须放弃高阶逻辑思维的方式：人体大脑的有限单元和人类的无穷智慧表明人类思维模式不可能遵循高阶逻辑模式。

没有一个合适的智能模型， 目前的人工智能系统还是利用其超强记忆力和运算能力去解决人类制定的问题，还谈不上智能。

通过建立模型然后再模拟是传统的方法，而基于深度学习的自适应神经网络不需要建立模型。

 

[awander]

什么是你所谓的高阶逻辑呢？我想看看再过5年计算机能否在高阶逻辑领域胜过人。

这不是我的问题， 是计算机理论中的一个基本问题。一阶逻辑（ Logic of First Order）里的 一个existential quantifier 就使得运算的复杂程度上了一个台阶， 而高阶逻辑里含任意个这样的台阶。 如果当今计算机能在运算复杂度上跨一个台阶， 所有的计算机密码就不攻自破了。 可见这一个台阶不好跨啊。 当然科学家也无法证明这一步不能跨。

以破密码为例。 一个系统密码长度为5-10位， 最多试三次， 太难。 可如果上帝告诉我一个6位数序列， 不就简单了吗？ 有了上帝的提示， 这第一个台阶就可以计算了。 那么下一个又来了。

关键是计算机能否计算高阶逻辑的问题， 而不是超越人。

 

[网洋中的一条鱼]

深度学习的自适应神经网络对于封闭的，可评价的问题，通过大量的数据的训练可以达到很好的效果，超过人类不难。

而对于开放的，难以给出评价的问题，比如，闲聊，利用这个技术就难以超越人类，这也是现有的自然语言处理难以取得突破的原因。

 

[awander]

通过建立模型然后再模拟是传统的方法，而基于深度学习的自适应神经网络不需要建立模型。

神经网络本身就是一个模型， 一个不同于基于传统逻辑思维的模型。

 

[网洋中的一条鱼]

这不是我的问题， 是计算机理论中的一个基本问题。一阶逻辑（ Logic of First Order）里的 一个existential quantifier 就使得运算的复杂程度上了一个台阶， 而高阶逻辑里含任意个这样的台阶。 如果当今计算机能在运算复杂度上跨一个台阶， 所有的计算机密码就不攻自破了。 可见这一个台阶不好跨啊。 当然科学家也无法证明这一步不能跨。

以破密码为例。 一个系统密码长度为5-10位， 最多试三次， 太难。 可如果上帝告诉我一个6位数序列， 不就简单了吗？ 有了上帝的提示， 这第一个台阶就可以计算了。 那么下一个又来了。

关键是计算机能否计算高阶逻辑的问题， 而不是超越人。

猜密码和中649一样不属于智能的范围，也不是神经网络要解决的问题。

 

[yyddss]

人明显是情感胜过理性的动物，计算机在理性方面是个完善。但再怎么分析逻辑模型，就像试图通过研究单个脑细胞从而找出人脑思维的模式一样，只能是向极致完善逻辑和理性的方向发展。

 

[网洋中的一条鱼]

神经网络本身就是一个模型， 一个不同于基于传统逻辑思维的模型。

神经网络是很不一样的方法，传统的方法是建立问题的数学模型，而神经网络是建立的处理单元的模型：神经元，不需要问题的模型。

问题只需要能量化得到大量的驯练数据就可以了，当然还需要评价体系。

 

[网洋中的一条鱼]

人明显是情感胜过理性的动物，计算机在理性方面是个完善。但再怎么分析逻辑模型，就像试图通过研究单个脑细胞从而找出人脑思维的模式一样，只能是向极致完善逻辑和理性的方向发展。

关键是看情感能否量化和评价。

 

[科学养猪]

如果没有动机，造原子弹为了什么？把树林树木都砍了，把山河大地都污染了为了玩吗？细微到妈妈们抢“学区房”，把大好的良田改成贩卖商品与制造垃圾的商业中心难道是为了人类幸福吗？！

我看这些都是恶业，把自己毁灭的那种。

对啊，这不就是我的观点吗？人类自己走向灭亡。

 

[awander]

猜密码和中649一样不属于智能的范围，也不是神经网络要解决的问题。

你理解错了。 仅以此为例，这不是猜密码。 这是non-determinism, 用来定义P 和NP， 最低两级的运算台阶。 这是当今计算机科学最基本的难题之一： P 是否等于NP。 这是任何计算机科研绕不过去的问题， 包括人工智能包括神经网络。