機器學習的本質是「模仿遊戲」？

人與機器最大的區別是壽命。人的生命是有限的，而機器的生命是無限的。生命長度，這個人與機器之間無法跨越的鴻溝，是人腦思維與機器思維區別的根源。

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作者：楊滔（桃樹CEO）

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機器學習的本質是「模仿遊戲」

機器學習技術是讓機器可以從數據中學習規律並獨立決策的一套演算法程序。雖然機器學習演算法的邏輯可以千差萬別，但是本質上都是一種「模仿遊戲」—將對象數據化，並藉助數據來模擬歷史經驗從而推斷未來。如果只是重複歷史，機器如何對新事物進行預測呢？其實，任何預測的邏輯都是基於一個假設—歷史經驗仍舊重複，只是在重複形式上有複雜變種。

雖然機器學習技術和人腦邏輯都是從大量經驗樣本中去推論，但是機器學習演算法的「經驗法則」並不完全可以被人腦理解。機器學習演算法的經驗推理更加側重「局部學習」。即以高頻率去學習局部經驗，而這些局部經驗未必都可以被人理解。舉個例子，在高頻量化交易中機器學習演算法不斷分解市場、股票和分析師的每一秒的行為表現，從而在學習出規律後實時應用，並根據結果快速調整。這些由人設計的機器學習演算法學到的規律信號，絕大部分是人腦無法理解的。為什麼人會難以理解人自己設計的模型呢？因為人腦接受一個可以理解的「概念」，需要較長時間去消化，並且需要在社會上被傳播且普遍認可後方可以在人腦中形成一個確定的概念。這種需要長時間消化和廣泛傳播並認可的概念形成過程在機器生命中並不存在。

人的感性與機器的理性並不互相獨立

反過來看，人腦的邏輯也無法灌輸給機器，而是需要轉化為一系列的數據之後才可以作為機器的輸入項。人腦邏輯的表達形式往往是感性的，而機器可以接受的輸入卻是純理性的。但是，感性與理性之間並不是相互獨立的。一般來講，經過時間的封干，感性表達往往可以被還原為理性邏輯；而一堆的理性邏輯經過在不同時間片段的疊加，也可以衍生為感性表述。人是感性的，機器是理性的。我們一般將「人性化」特指為人的感性特質，而機器的冰冷邏輯往往是在人在下意識里所排斥的。這種「感性-理性的對立性」的原因是人的生命是有限的，而機器的生命是無限的。

擁有無限生命的機器，它們的學習方式為：

（1）將對象分解為一系列弱對象；

（2）以暴力計算的方式將弱對象重新組合；

（3）暴力計算不斷進行弱決策；

（4）不間斷收集決策反饋。

在一個特定的場景和時間，機器學習往往無法超越人類的推理能力，因為機器很難獲得全局觀能力。但是，機器的優勢在於暴力計算，即用暴力計算的方式不間斷地去分解-學習-決策-收集反饋。如此，擁有無限生命和暴力計算能力的機器，講在許多領域從整體上超越人。這種優勢背後的原因是單獨的機器生命可以組合為一個龐大的「機器生命共同體」，而這個機器生命共同體擁有無限的生命和強大的暴力計算能力。

人們懼怕AI攻擊人類。其實，這種攻擊方式也往往是潛移默化的發生在人腦內部，由點及面地改變人的習慣。現代人，正在被機器化。人們獲取信息和知識的方式越來越像機器學習——信息較膚淺，但信息接受頻率大大增強；弱決策，但決策範圍大大增加；弱娛樂，但娛樂形式更加豐富。我們看到，機器在不斷模擬人的思維邏輯，而人的日常生活在不斷被機器影響。當機器在學習時，人也在學習機器。

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