終極演算法：真實抑或虛幻
終極演算法：真實抑或虛幻
我們的世界由演算法構成。
清晨，身體中的生物鐘動用生物演算法喚醒了你。
洗漱完畢，發動汽車用百度或者高德地圖帶你去公司上班，這用的是演算法。
上亞馬遜網站買本書閱讀，網站自動為你推薦類似的讀物，這用的是演算法。
累了上「網飛」網站看一集「冰與火之歌」，網站會自動推送最近的佳片，並且甚合你的胃口，這用的是演算法。
甚至，在無意識中，演算法也在起作用。
有時候，你會發現有封重要郵件你沒收到，去垃圾箱里查找才發現被郵箱系統自動歸類為了垃圾郵件，這用的也是演算法。
可以說，演算法鋪天蓋地，無所不在。
什麼是演算法？
這很難用一句話概括，總的來說，這是世界運行軌跡的體現，是一種規律。
一種規律？那麼這個世界能被用一種演算法歸納嗎？如果可以，是什麼樣的演算法？
這也正是作者所提出的問題，有終極演算法嗎？就像我們一直在尋覓的終極規律，或者說元規律？
在政治領域，烏托邦是幻想的代名詞，那麼在演算法江湖，演算法的前面是否可以加上「終極」二字？
在作者看來，這是可行的，或許在梳理了現有演算法世界的主要流派後可以取長補短，最終形成一個終極演算法。
這個演算法是否能夠終極暫且不論，觀點可以爭議，首要任務還是先辨析作者的論據，也就是現有的演算法流派。
就像武林門派中有少林武當峨眉青城天山等等，演算法江湖中，也要主要的五個門派——符號學派、聯結學派、進化學派、貝葉斯學派、類推學派。
門派雖然多，但是歸根結底，演算法的實質是三步走，第一步，確定內容，第二步，驗證結果，第三步，繼續優化。
這也證明了人工智慧將會取代人類的設想不太現實，只要人類控制了人工智慧的計算內容，並查證結果，去除不想繼續研究的內容與方向，人工智慧不可能像科幻電影中那樣取代人類。
再說回演算法江湖的五大門派。
符號學派，指的是邏輯，推理，代表演算法是決策樹。
聯結學派，就是一般我們說的神經網路，模擬大腦的運作方式，代表演算法是反向傳播。
進化學派，模擬的是人類的達爾文主義，好的演算法淘汰差的演算法，代表演算法是基因編程。
貝葉斯學派，使用統計學的知識與原理，處理信息不完整狀態下的運算，代表演算法是樸素貝葉斯，它與符號學派類似而又有區別，貝葉斯學派認為概率是有主觀性的，並且先驗知識可以信息量不足。
類推學派，意思是像什麼就是什麼，案例推理，法律領域的演算法主要集中在這，代表演算法是支持向量機。
從五類中再分類，聯結學派和進化學派模仿的是人類的生物含義，或者模仿大腦的運行方式，或者模仿生物進化的方式。符號學派、貝葉斯學派模仿的是人類的思維過程。類推學派，模仿的是人類嬰兒的學習過程。
可以說，整個演算法世界就是對人類世界的模仿和重現。
各個演算法學派針對的對象和數據是不一樣的，數據有大有小，有完整和不完整的，我們要做的，是根據不同的數據類型適用不同的演算法，而不是將熱門演算法套用到每一種數據類型上。
基本上，非監督演算法是不存在的，主流演算法都是監督演算法或者半監督演算法。
這就需要設定權重，及時給予反饋，「反向傳播」。
演算法就像巴甫洛夫筆下的狗，需要給予獎勵，唯一的區別就是即時獎勵或者延後獎勵。
延後獎勵的代表演算法是強化學習，這也解決了圍棋中對於「勢」的理解。
說到底，「勢」還是一種概率。
總結來說，演算法是一個不斷給反饋，在發聵基礎上不斷調整的過程，這就至少首先要讓機器知道什麼是好，什麼是壞。
延伸至法律領域，可以運用何種演算法？
值得未來的思考與討論。
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