- http://www-943.ibm.com/innovation/us/watson/
http://www-943.ibm.com/innovation/us/watson/research-team/china-research-lab.html
http://www.google.com/search?client=safari&rls=en&q=watson+jeopardy&ie=UTF-8&oe=UTF-8#client=safari&rls=en&q=watson+jeopardy&oe=UTF-8&um=1&ie=UTF-8&tbo=u&tbs=vid:1&source=og&sa=N&hl=en&tab=wv&bav=on.1,or.&fp=14d24e3e06a21217
科技史上的又一个里程碑。
真喜欢 IBM Research 的这帮人。看着就觉得亲切。
就象皇帝专门收集美女一样,IBM Research 这种地方专门收集最聪明的 PhD.
- Re: Watsonposted on 02/18/2011
- posted on 02/18/2011
回复 gz有意思的是这些研究者从最初级的错误中学习,不断提高 Watson 的能力。
Watson 的一个弱点是他听不到其他 player 的回答。有一次一个人答错了,结果 Watson 重复了同样的错误答案,让大家好好笑话了一番。还有个初级错误是他不会区分性别,结果也闹出笑话。但Watson 一旦改正了这些初级幼稚的错误, 他就可以战胜所有对手了。多可爱的 personality!
同样可爱的是 David Ferrucci 的孩子们。模拟比赛时每当 Watson 犯了个可笑的错误,主持人就要嘲笑挖苦他一番。这些孩子就替 Watson,实际上是替他们的父亲,打抱不平,“Why does he always laught at Watson?" 多可爱孩子!
These IBM researchers are really lucky to be able to participate in such exciting projects. Envy them.
http://en.wikipedia.org/wiki/Watson_(artificial_intelligence_software)
- posted on 02/20/2011
满好玩儿的。不过觉着这里新东西不是非常的多,主要大概是自然语言识别能力,然后是巨大的数据库查询加并行计算(sometimes size does matter),众多learning algorithms的结果ranking,最后真正战胜其他人的是机器buzz的比人手快:)
觉着没有当年DeepBlue的那种划时代的意义。对IBM的marketing更有力,IBM实在没法在时尚上与人争锋。当然这样的project真是很好玩儿的。
我有个问题,不知Watson是“读到”的问题还是“听见”的问题。人无论听读有一个处理过程,参赛人该是在主持人念完之前一些先读完了。机器如果是读题,可以立即处理,和听完全题再处理(或者边听边处理)时间上有质的差别,因为buzz的时间至关重要。 - posted on 02/20/2011
回复 #3 浮生Watson 是读到问题的,省去了语音识别的过程。
人在听到完整的句子之前就可以在一定程度上开始思考了。不知他们是在哪个时刻给 Watson 整个句子的。如果是在最后一刻,那 Watson 就吃亏了。
我倒觉得 DeepBlue 的算法相对单纯些。当年在学校也写过很简单的 game 的程序(还记得有什么 pruning 之类)。浮生当年应该也写过吧?当然国际象棋的规则复杂的多,而 DeepBlue 搜索的层次也多(好像有20多步)。对 Watson 的搜索算法一无所知,不知道他们怎么把数据库里用自然语言表达的知识转变成形式语言和逻辑关系的。下一步的算法似乎比较容易想象。
- posted on 03/01/2011
“But they still fall far short of what human beings do. To see this, take Watson’s most famous blunder. On day 2 of the “Jeopardy!” challenge, the competitors were given a clue in the category “U.S. Cities.” The clue was, “Its largest airport is named for a World War II hero; its second largest for a World War II battle.” Both Ken Jennings and Brad Rutter correctly answered Chicago. Watson didn’t just get the wrong city; its answer, Toronto, is not a United States city at all. This is the kind of blunder that practically no human being would make. It may be what motivated Jennings to say, “The illusion is that this computer is doing the same thing that a very good ‘Jeopardy!’ player would do. It’s not. It’s doing something sort of different that looks the same on the surface. And every so often you see the cracks.”
“The problem is that lack of attention to such a mismatch will sometimes produce a howler. Knowing when it’s relevant to pay attention to the mismatch and when it’s not is trivial for a human being. But Watson doesn’t understand relevance at all. It only measures statistical frequencies. Because it is relatively common to find mismatches of this sort, Watson learns to weigh them as only mild evidence against the answer. But the human just doesn’t do it that way. The human being sees immediately that the mismatch is irrelevant for the Erie Canal but essential for Toronto. Past frequency is simply no guide to relevance. ”
http://opinionator.blogs.nytimes.com/2011/02/28/watson-still-cant-think/?hp - Re: RE: Watsonposted on 03/01/2011
Watson的算法肯定是learning algorithm,虽然和人的学习方法不一定一样,获得知识的曲线也不会一样,但人对relevance的sensitivity也是学来的,而且人在有些东西上的学习也是statistical learner,从这点上和Watson是一样的。Toronto和Chicago的relevance是因为假设是美国人,如果拿个非洲的城市来,对美国人毫无relevance可言,机器也是一定要见过/学过才会知道。再有就是:机器的逻辑还是人的逻辑。 - posted on 03/01/2011
浮生 wrote:
Watson的算法肯定是learning algorithm,虽然和人的学习方法不一定一样,获得知识的曲线也不会一样,但人对relevance的sensitivity也是学来的,而且人在有些东西上的学习也是statistical learner,从这点上和Watson是一样的。Toronto和Chicago的relevance是因为假设是美国人,如果拿个非洲的城市来,对美国人毫无relevance可言,机器也是一定要见过/学过才会知道。再有就是:机器的逻辑还是人的逻辑。
这篇讲的不是逻辑问题,而是学习问题。我简略总结一下,说错了你告诉我:以前AI的基本原则就是给电脑正确的rules让它们执行,即便是Deep Blue, 本质上也是这样。后来这个态度被批评为根本就不是“智能”---你怎么能把执行规则叫智能呢?于是老的开发写好现成的程序的机器的原则被抛弃,现在的原则是开发能够adapative + responsive 的机器。这意味着要像人一样对环境有反应,随时调整你的期望值,根据人事物事的结果调整判断。这不是pre-programmed, 而是随机生成的。
Watson出错的原因,IBM的人的解释:
David Ferrucci, the principal investigator on the IBM team, says that there were a variety of factors that led Watson astray. But one of them relates specifically to the machine learning strategies. During its training phase, Watson had learned that categories are only a weak indicator of the answer type. A clue in the category “U.S. Cities,” for example, might read “Rochester, New York, grew because of its location on this.” The answer, the Erie Canal, is obviously not a U.S. city. So from examples like this Watson learned, all else being equal, that it shouldn’t pay too much attention to mismatches between category and answer type.
对人类来说,它答错那道题的意义不在于它的竞争者是不是美国人,而是它无法在“知道”事实的基础上排除错误答案,因为预先教它的原则是categories不太重要。也就是说,它不知道什么是变通,不知道在原则之外还有一个广大的世界。而人知道。
换句话说,电脑目前无法达到人工智能的原因,不在于它不够聪明,而在于它太聪明太有效率了。而文明和知识是建立在无用无效无意义上的。没下过臭棋的棋手不可能进步,没写过烂小说的作家不可能提高,没走过音的演员不可能理解准确和错误之间的差别。
有个读者的评论说得好:
“As James Thurber once noted, "It's better to know some of the questions than all of the answers." Many years ago when computers-wiring-music was all the rage, I commented that a computer might be considered a composer not when it writes a good tune but when it knows enough to toss out a lousy one.” - posted on 03/02/2011
我没有读整篇文章只就你引的说。我说的也不是“逻辑”,不该用这个词,说的就是学习。刚注意到这个文章的题目是Watson Still Can't Think。这里要定义什么是Think。AI 的所有障碍就在于不知道人是如何思考的,一旦知道,机器就可以做and do better。
比如Deep Blue,人下国际象棋也是根据一系列的rules,做多少步之后的预测,那么机器也可以如此“思考”。但是人不必search through the entire pattern space就可以正确决定,人如何做到这个的不知道所以机器不行,那就用大内存并行计算很快来算得结果,这是不同的“思考”方式。
现在的机器学习除了算法本身,学习的过程或说training sample是很重要的,我猜Watson的training sample都是Jeopardy的问题库虽然它的数据库有整个的wiki等等,而人的学习sample和这个不一样(人不是为Jeopardy而存在的),人不会在Toronto/Chicago之间出错是因为参与者是biased他们所见美加城市的频率大得多(还是statistical的),而机器没有,这就是我说“美国人”的意思。所以这个错误涉及的我觉着根本不是机器能否“思考”(机器确实还不能如人一样的思考),是机器与人所见过的东西不同。Watson学到的“categories are only a weak indicator”是因为sample是如此的,你只要给他多见些categories重要的sample它就会学到,而人是在Jeopardy之外就把这个学到了的。
Jeopardy这种游戏主要是记忆以及对于jeopardy这类知识的见多识广,并没有太多机器所不能的“思考”,所以我前边怀疑没有太多的新东西。
换句话说,电脑目前无法达到人工智能的原因,不在于它不够聪明,而在于它太聪明太有效率了。
不是的,是因为我们人尚不知道人的智能是如何工作的。当然你这么说也不是没有道理,关于智能,有一个Turing Test,用那个标准没有机器可以达到,首先,人的stupidity机器就达不到,虽然说AI一般强调的是Intelligence:) - posted on 03/02/2011
浮生 wrote:
我没有读整篇文章只就你引的说。我说的也不是“逻辑”,不该用这个词,说的就是学习。刚注意到这个文章的题目是Watson Still Can't Think。这里要定义什么是Think。AI 的所有障碍就在于不知道人是如何思考的,一旦知道,机器就可以做and do better。
另一个读者的评论,“Does Watson know he/she/it exists?” ---人的思考是从意识到自己的存在开始的。它知道自己“存在”吗?
比如Deep Blue,人下国际象棋也是根据一系列的rules,做多少步之后的预测,那么机器也可以如此“思考”。但是人不必search through the entire pattern space就可以正确决定,人如何做到这个的不知道所以机器不行,那就用大内存并行计算很快来算得结果,这是不同的“思考”方式。
人不是“不必”search through the entire....人是“不能”,所以必须用其它的办法来帮助自己做决定,比如直觉,比如经验。。。你写程序的电脑有“经验”吗?
至于下棋,你没有想过为什么电脑要挑战下棋,而不是别的?前边我贴侯逸凡,中国四个国际象棋女子冠军,谢军退役后去学了心理学,诸宸在学国际关系,许昱华先学法律现在在学中文,侯逸凡还没退役,但已经说了,将来要学文科。这四个人脑子是绝对的聪明,没有一个去学理工,为什么?当然可以说文科容易赶上来,理工基础要花更多时间。但还有一个可能的原因是,她们绝不会去学工科,因为天性和训练都是习惯动脑不动手的。
我猜Watson的training sample都是Jeopardy的问题库虽然它的数据库有整个的wiki等等,
你说的对。
人不会在Toronto/Chicago之间出错是因为参与者是biased他们所见美加城市的频率大得多(还是statistical的),而机器没有,这就是我说“美国人”的意思。所以这个错误涉及的我觉着根本不是机器能否“思考”(机器确实还不能如人一样的思考),是机器与人所见过的东西不同。Watson学到的“categories are only a weak indicator”是因为sample是如此的,你只要给他多见些categories重要的sample它就会学到,而人是在Jeopardy之外就把这个学到了的。
那么你也认可我的说法,它没有办法像人一样思考,它只能用一种不断扩充数据库的办法来提高思考能力。人不是这样思考的,因为人扩充自己数据库的能力很有限。这是为什么两个参赛人类说“The illusion is that this computer is doing the same thing that a very good ‘Jeopardy!’ player would do. It’s not. It’s doing something sort of different that looks the same on the surface. And every so often you see the cracks.”
不是的,是因为我们人尚不知道人的智能是如何工作的。当然你这么说也不是没有道理,关于智能,有一个Turing Test,用那个标准没有机器可以达到,首先,人的stupidity机器就达不到,虽然说AI一般强调的是Intelligence:)
“人的stupidity机器就达不到”--你这是在赞成我说的电脑“太聪明”吧?你是内行,你告诉我一台机器最吓人的是什么时候?是无论计算还是任何记忆都远远高于人类时,还是你告诉它别向前走否则你会摔死而它竟然在没有任何故障没有任何物理问题的情况下坚持走向前摔死了?
电脑(目前)学不会的其实不是人的rationality, 而是人的irrationality. 是那些明知错错错莫莫莫,最后仍然错错错的事。而人的“智能”,离不了这些“非理性”。
就比如你作为一个内行,干嘛理我一个外行的胡言乱语?机会成本,若用电脑来计算,实在太高。
- posted on 03/02/2011
其实电脑怎么想是个很容易回答的问题,用什么 algorithm 它就怎么想。更有趣的是问人脑怎么想。当年在学校和一个生物系的研究生聊天,我说对 artificial intelligence 有兴趣,她很聪明的回答,我研究的是 real intelligence. 一下让她占了上风,虽然谁也不懂人脑这个 real intelligence。
要知道人脑怎么想现在还为时过早,对脑的研究还主要只是外围的感知,很少涉及“思考”。但有一点是比较明确的,电脑的各种算法归根结底都是某种最优化过程,但人脑没有一个统一的算法,不是靠一次intelligent design就完成了的,而是在进化过程中不断完善的 patch work. 现在 Watson 的研究者好像也有点在做这样的 patch work, 在反复实验中不断改进。但我的经验是这种方法可能会有助于解决一种问题,却又不利于解决另一种问题。进化过程中的这种 patch work 也可能有这种问题,但进化是个过滤筛子,把有利的变异留下,让有害的变异灭绝就成了。到底为什么这个好,那个不好,谁也说不清。
有一次去开会,听人讲了个故事,后来也给学生讲:
An elementary school teacher asks her class to give examples of the great technological inventions in the 20th century. One student says it is the telephone, as it lets you talk to anyone in the world. Another student says it is the airplane, because an airplane can take you to anywhere in the world. Then the teacher sees little Johnny eagerly waving his hand in the back of the classroom. "What do you think is the greatest invention, Johnny?" "The thermos!" The teacher is very puzzled, "Why do you think the thermos? All it can do is to keep warm things warm and cold things cold." "But how does it know when to keep things warm and when to keep them cold?"
讲故事的人想说的是没人真正知道 neural network 算法到底是怎么学习的。反复给它输入和需要的输出,时间长了,它就学会了。它怎么“想”的,没人知道。这同样适用于人脑里的 neural network,在漫长的进化过程中脑子就会思考了,它怎么学会的?它怎么想的?同样没人知道。哪来什么算法? - posted on 03/02/2011
小麦 wrote:
另一个读者的评论,“Does Watson know he/she/it exists?” ---人的思考是从意识到自己的存在开始的。它知道自己“存在”吗?
这个问题如果你去问Watson,他一定能给你一个答案,如同你问任何一个人。至于Watson或任何一个人如何知道他/她/它自己的存在,it's anybody's guess。所以问题不在他是否知道自己存在,是“如何”知道自己存在,问题是你知道么?我知道么?我们是人么?这就如同问题不在于机器是否思考,在如何思考。
人不是“不必”search through the entire....人是“不能”,所以必须用其它的办法来帮助自己做决定,比如直觉,比如经验。。。你写程序的电脑有“经验”吗?
不必与不能没有因果关系,进化的道路千千万。
什么是“经验”?经验就是对经历过的事情的存储,你上网browser的cookie就是经验,机器学习training的结果也是经验。
至于下棋,你没有想过为什么电脑要挑战下棋,而不是别的?前边我贴侯逸凡,中国四个国际象棋女子冠军,谢军退役后去学了心理学,诸宸在学国际关系,许昱华先学法律现在在学中文,侯逸凡还没退役,但已经说了,将来要学文科。这四个人脑子是绝对的聪明,没有一个去学理工,为什么?
因为她们明白,搞文科的太缺理性,需要她们,哈哈。
那么你也认可我的说法,它没有办法像人一样思考,它只能用一种不断扩充数据库的办法来提高思考能力。
这我从来没有否认过啊。但也不只是扩充数据库。我说的不过是:先把Watson说的好像人一样了不起,然后又说他其实不是象人一样思考,这本身就是误导。
“人的stupidity机器就达不到”--你这是在赞成我说的电脑“太聪明”吧?你是内行,你告诉我一台机器最吓人的是什么时候?是无论计算还是任何记忆都远远高于人类时,还是你告诉它别向前走否则你会摔死而它竟然在没有任何故障没有任何物理问题的情况下坚持走向前摔死了?
这都不吓人,第一本来就是预期,第二我和机器没感情:)
电脑(目前)学不会的其实不是人的rationality, 而是人的irrationality. 是那些明知错错错莫莫莫,最后仍然错错错的事。而人的“智能”,离不了这些“非理性”。
非理性可以被理性无限逼近,条条大路通罗马,所以机器目前不象人是还不够理性,that's my belief,你可以认为这是非理性的:)
就比如你作为一个内行,干嘛理我一个外行的胡言乱语?机会成本,若用电脑来计算,实在太高。
我不是内行,机器学习只知道皮毛。什么机会成本?我要在你这里得到什么? - posted on 03/02/2011
哎,好吧,我反正是外行,不怕出乖露丑。
浮生 wrote:
这个问题如果你去问Watson,他一定能给你一个答案,如同你问任何一个人。
回答和答案是两回事。
至于Watson或任何一个人如何知道他/她/它自己的存在,it's anybody's guess。所以问题不在他是否知道自己存在,是“如何”知道自己存在,问题是你知道么?我知道么?我们是人么?这就如同问题不在于机器是否思考,在如何思考。
我知道自己是人,虽然不认识你,也不至于浪费精力怀疑你不是人。建议你们去向IBM提问题:问Watson你是不是机器人或者你是不是人它如何回答。
什么是“经验”?经验就是对经历过的事情的存储,你上网browser的cookie就是经验,机器学习training的结果也是经验。
经验不止是存储,经验包括举一反三的能力。经验是你师傅教你100天都骂你笨,101天你突然开窍了。我不知道机器目前是否能够开窍。
这我从来没有否认过啊。但也不只是扩充数据库。我说的不过是:先把Watson说的好像人一样了不起,然后又说他其实不是象人一样思考,这本身就是误导。
这两种阵营不是先后关系。后一种观点几十年前就有了。至于这两种观点,后一阵营,从人的角度,“像人”没什么了不起;前一阵营,从机器的角度,“像人”实在太低级。“像人”无论从何种角度而言,都是误导。
这都不吓人,第一本来就是预期,第二我和机器没感情:)
不是感情啊,吓人的是说它能自己做决定了。
非理性可以被理性无限逼近,条条大路通罗马,所以机器目前不象人是还不够理性,
真的?Watson哪里像个文科生?
什么机会成本?我要在你这里得到什么?
就是得不到什么机会成本才高啊。
哎你要骂我胡扯就当我你给上胡扯课好了。反正,依你的说法,重要的不是胡不胡扯,而是“如何”胡扯。 - posted on 03/02/2011
小麦 wrote:
回答和答案是两回事。
不懂。
我知道自己是人,虽然不认识你,也不至于浪费精力怀疑你不是人。建议你们去向IBM提问题:问Watson你是不是机器人或者你是不是人它如何回答。
Again,答案不重要,我的本意是说,你是否知道自己存在与否不影响是不是人。只要人能够确切地表述出什么是自我意识,机器就能够有,机器所不能具备的是人自己也搞不清的东西。
经验不止是存储,经验包括举一反三的能力。经验是你师傅教你100天都骂你笨,101天你突然开窍了。我不知道机器目前是否能够开窍。
机器大概第一天就开窍了。
这两种阵营不是先后关系。后一种观点几十年前就有了。至于这两种观点,后一阵营,从人的角度,“像人”没什么了不起;前一阵营,从机器的角度,“像人”实在太低级。“像人”无论从何种角度而言,都是误导。
其实人对机器的要求从来就不止于像人甚至于是人,而是超人,比如要打败象棋世界冠军,要打败Jeopardy冠军,写戏剧一般的不行得是莎士比亚,作曲平平也不算必得是巴赫、莫扎特。
不是感情啊,吓人的是说它能自己做决定了。
难道下棋的每一步,问题给出答案不是机器自己决定的么?你不过是说机器的决定出人意料,但是人能预料的东西非常有限。机器“不听指令”也该是预料之中的,因为人常常自己都无法预期一系列行动后的结果。
真的?Watson哪里像个文科生?
拜托,不够理性和非理性是一回事么?Watson可以learn from his mistake,就是完善自己的理性。其实想让机器模拟非理性一点儿也不难,只要用一定概率让它随机做些什么就可以了。既然是非理性的,也就不要问它为什么会有某种不合理的行为。
哎你要骂我胡扯就当我你给上胡扯课好了。反正,依你的说法,重要的不是胡不胡扯,而是“如何”胡扯。
谢谢给我上课哈,颇有成效,我已经不知道自己想说什么,在说什么,说了什么了。 - posted on 03/02/2011
浮生 wrote:
Again,答案不重要,我的本意是说,你是否知道自己存在与否不影响是不是人。只要人能够确切地表述出什么是自我意识,机器就能够有,机器所不能具备的是人自己也搞不清的东西。
答案很重要。你是否知道自己存在与否是决定你是不是人(normally functioning human being)的重要因素之一。“机器所不能具备的是人自己也搞不清的东西”--- 我希望我前面已经说的很清楚了,“人”不只是肌肉骨骼大脑血液射精受孕,人远远大于这些。智力不等同于知识,更不等同于程序员写给机器的程序。
机器大概第一天就开窍了。
Then it will never know 开窍。
其实人对机器的要求从来就不止于像人甚至于是人,而是超人,比如要打败象棋世界冠军,要打败Jeopardy冠军,写戏剧一般的不行得是莎士比亚,作曲平平也不算必得是巴赫、莫扎特。
我对AI一无所知,不确定“超人”是AI研究的目标。首先你该回答一个逻辑问题,低等生物能否制造高等生物。
难道下棋的每一步,问题给出答案不是机器自己决定的么?你不过是说机器的决定出人意料,但是人能预料的东西非常有限。机器“不听指令”也该是预料之中的,因为人常常自己都无法预期一系列行动后的结果。
如果你把现在的机器下棋做决定叫(智能)“决定”的话。前面我总结了,那种原则已经过时了。你说的对,人能预料的东西很有限,人面对一个于他们而言充满了不确定性的世界,人在这个不确定性里发展了智慧。机器的问题是它们现在都在“预料”之中,就像前面关中说的,“用什么 algorithm 它就怎么想”。
拜托,不够理性和非理性是一回事么?
这是你前面的话,“搞文科的太缺理性”--- 我把“缺理性”理解为不够理性,而不是非理性,才有了后面的类比。我也不认为你在这里是说“非理性”,否则你将无法自圆其说,“因为她们明白,搞文科的太缺理性,需要她们,哈哈”。非理性是无法被理性拯救的。
Watson可以learn from his mistake,就是完善自己的理性。其实想让机器模拟非理性一点儿也不难,只要用一定概率让它随机做些什么就可以了。既然是非理性的,也就不要问它为什么会有某种不合理的行为。
人的随机生成的行为和写个程序让机器随机做点事情是两回事。前面说了,电脑现在还达不到期望中的responsive + adaptive的水平。我前面问电脑为什么挑战下棋的原因是,下棋虽然是智力活动,但极其抽象,而且基本上interaction的要求很低,也就是说,环境很单纯。
谢谢给我上课哈,颇有成效,我已经不知道自己想说什么,在说什么,说了什么了。
谢谢你理我。我说了,和一个对电脑一点概念都没有的人讲话,你的成本太高。你回了我三次了,我放过你,你不用理我了。:)
啊,我想起一个故事来,你听过吗?巴甫洛夫的狗。
巴甫洛夫拿狗狗做实验。首先,大家都知道的进食条件反射。狗狗于是听到铃铛就条件反射分泌唾沫,然后真有东西吃。其次,狗狗听到铃铛响以后,不给东西吃,不但不给东西吃,还打分泌唾液的狗狗。然后铃铛响又给东西吃,然后铃铛响又不给又打。终于,某次铃铛响时,狗狗再也不分泌唾液了,它心跳加快,喘气,坐立不安,低低哀号。狗狗这时候的反应,人类有一个专有名词,叫“神经衰弱”。
哎,我发誓我讲这个故事没有任何言外之意,我就是看到你说不知道想什么说什么说了什么,不晓得为什么想起了这个故事。胡扯的代价?哈哈。
谢谢你给我讲了那么多。以后有空多讲给我。你看到了,现在的我,属于不堪教化的水平。你抽空慢慢教育我。:) - posted on 03/02/2011
唉,我缠不过你了,我发誓那个狗狗的故事我读出了言外之意。好在咱还有个优点就是不自作多情:)
你是否知道自己存在与否是决定你是不是人(normally functioning human being)的重要因素之一。
这个我存疑。
首先你该回答一个逻辑问题,低等生物能否制造高等生物。
需要定义何为低等何为高等。如果高等是人无法掌控,人可以制造出自己无法控制也消灭不掉的病毒,如果是指对环境的适应性,人实在不算高等。如果高等是指复杂性,那么复杂性的衡量标准又是什么?如果是指自我意识,对不起,子非鱼。
我的理解是这样的:一旦我们可以有明确的“高等”的定义,我们就可以制造出来,但是这时候你就不认为那是高等。所以真正意义上的高等生物一定是我们无法“知道”的,但是,不等于我们不能制造出来。
前两天一帮人聊天,有人问,如果有一种比人更聪明的物种,愿不愿意和它对话,我说,我只希望它别把我吃掉。
再说人和机器的自我意识。假设,只是假设,如果有一个Creator,他也许认为我们人类的所谓“自我意识”其实都来源于他最初的design。有两种情况,一种是The Creator really knows everything,所以我们并没有真正的自我意识,Creator比我们高级;另一种是The Creator doesn't know everything about what he has created,这时候很难说谁比谁更高级。当然还有一种情况哈,就是这个Creator本来就是人类的creation。打住了,再说下去我要成为believer了。
哦对了,小麦不用替我算成本了,就当我自说自话好了,记得我是百分百的introvert哈,你需要给自己算算成本了。 - RE: RE: Watsonposted on 03/02/2011
"I am an old man now, and when I die and go to heaven there are two matters on which I hope for enlightenment. One is the TOE, and the other is self-consciousness. And about the former I am rather optimistic."
--- Sir Horace Lamb (revised by gz) - Re: RE: RE: Watsonposted on 03/03/2011
gz wrote:
"I am an old man now, and when I die and go to heaven there are two matters on which I hope for enlightenment. One is the TOE, and the other is self-consciousness. And about the former I am rather optimistic."
Are you equally optimistic about the part of going to heaven?
- Re: RE: RE: Watsonposted on 03/03/2011
主要是觉得这位跟咱夫子有一比,朝死而夕闻道。想来他上天堂是为闻道去的。
- Re: RE: RE: Watsonposted on 03/03/2011
史前时代的哲学家或者什么家们喜欢做一个句法练习,填空:世界上只有人能够____。
现在看来,他们填上去的那些“使用工具”,“会笑”,“有感情”,“懂友情”,等等都属想当然。
Watson 最让我吃惊的到不是它赢了,这是迟早的事。我觉得划时代的是它能读懂那些问题(虽然还不能听懂)。有些题的语言很复杂,很不规范。从这点看,我们可能又能消灭掉一句:“世界上只有人能够使用自然语言”。
- Re: RE: RE: Watsonposted on 03/03/2011
行人 wrote:
史前时代的哲学家或者什么家们喜欢做一个句法练习,填空:世界上只有人能够____。
哼,这个填空是你自己造的。不过我本来就是史前时代的人。
- posted on 03/03/2011
浮生 wrote:
Are you equally optimistic about the part of going to heaven?
天堂地狱有个段子,很老了,不知道你听过没有。听过我也再贴一遍好了。段子中的大学和学生成绩每个转发的人都改一笔,所以名字和成绩是个玩笑。
HELL EXPLAINED BY CHEMISTRY STUDENT
The following is an actual question given on a University of Washington chemistry mid-term.
The answer by one student was so "profound" that the professor shared it with colleagues, via the Internet, which is, of course, why we now have the pleasure of enjoying it as well.
Bonus Question: Is Hell exothermic (gives off heat) or endothermic (absorbs heat)?
Most of the students wrote proofs of their beliefs using Boyle's Law (gas cools when it expands and heats when it is compressed) or some variant.
One student, however, wrote the following:
First, we need to know how the mass of Hell is changing in time. So we need to know the rate at which souls are moving into Hell and the rate at which they are leaving. I think that we can safely assume that once a soul gets to Hell, it will not leave. Therefore, no souls are leaving.
As for how many souls are entering Hell, let's look at the different religions that exist in the world today. Most of these religions state that if you are not a member of their religion, you will go to Hell. "' Since there is more"' than one of these religions and since people do not belong to more than one religion, we can project that all souls go to Hell.
With birth and death rates as they are, we can expect the number of souls in Hell to increase exponentially.
Now, we look at the rate of change of the volume in Hell because Boyle's Law states that in order for the temperature and pressure in Hell to stay the same, the volume of Hell has to expand proportionately as souls are added.
This gives two possibilities:
1.If Hell is expanding at a slower rate than the rate at which souls enter Hell, then the temperature and pressure in Hell will increase until all Hell breaks loose.
2.If Hell is expanding at a rate faster than the increase of souls in Hell, then the temperature and pressure will drop until Hell freezes over.
So which is it?
If we accept the postulate given to me by Teresa during my Freshman year that, "It will be a cold day in Hell before I sleep with you," and take into account the fact that I slept with her last night, then number two must be true, and thus I am sure Hell is exothermic and has already frozen over. The corollary of this theory is that since Hell has frozen over, it follows that it is not accepting any more souls and is therefore, extinct......leaving only Heaven, thereby proving the existence of a divine being which explains why, last night, Teresa kept shouting "Oh my God."
THIS STUDENT RECEIVED THE ONLY "A"
- posted on 03/03/2011
行人 wrote:
史前时代的哲学家或者什么家们喜欢做一个句法练习,填空:世界上只有人能够____。
现在看来,他们填上去的那些“使用工具”,“会笑”,“有感情”,“懂友情”,等等都属想当然。
Watson 最让我吃惊的到不是它赢了,这是迟早的事。我觉得划时代的是它能读懂那些问题(虽然还不能听懂)。有些题的语言很复杂,很不规范。从这点看,我们可能又能消灭掉一句:“世界上只有人能够使用自然语言”。
你这个填空史前人类还真做不了。
这个填空一定是你喜欢做的:
_______ 是人做不到的?
这个填空和那个填空有什么本质区别? - Re: RE: RE: Watsonposted on 03/03/2011
小麦 wrote:
_______ 是人做不到的?
心算 (3256948 * pi )^3 / 87293012 是人做不到的。
原野上徒手追捕羚羊是人做不到的。
这个填空和那个填空有什么本质区别?
上一个填空满足人的优越感,这一个解脱人的挫折感。 - posted on 03/03/2011
浮生 wrote:
这个我存疑。
你自己定义人试试。
需要定义何为低等何为高等。如果高等是人无法掌控,人可以制造出自己无法控制也消灭不掉的病毒,如果是指对环境的适应性,人实在不算高等。如果高等是指复杂性,那么复杂性的衡量标准又是什么?如果是指自我意识,对不起,子非鱼。
这个问题是顺着你上面人和超人的话来的。Burden of proof 其实在你,什么是超人?美国文化中的超人是个外星人。尼采说他的超人从来没有在历史中出现过,希特勒以为他是。或许尼采该活在当下,修改他的超人理论。另外,“人可以制造出自己无法控制也消灭不掉的病毒”,给我个例子。我虽然不懂生物,biosecurity大概知道的比你多些,你需要解释这个“无法控制”。
至于对环境的适应性,复杂性,我忘了说工具了,全是这具脆弱之躯的extension,包括你用的电脑。你不比你的菜刀锋利,当然也没电脑记得多。。。还有自我意识,第一个指标是问问题。第一个问题是:我是谁。当然你要说花草皆有情,我也没办法。
我的理解是这样的:一旦我们可以有明确的“高等”的定义,我们就可以制造出来,但是这时候你就不认为那是高等。所以真正意义上的高等生物一定是我们无法“知道”的,但是,不等于我们不能制造出来。
你可以定义“高等”,就意味着你“知道”,你前后逻辑是矛盾的。但是你可以说"不知道却能",因为最狭隘定义的“知”和“能”可以分开。
前两天一帮人聊天,有人问,如果有一种比人更聪明的物种,愿不愿意和它对话,我说,我只希望它别把我吃掉。
你放心,面对进化得比你越先进的物种,你被吃掉的可能性越低,至少低于你被老虎一口吃掉的可能性,也低于你被同类吃掉的可能性(庾信和颜之推的儿子都是被吃掉的)。
再说人和机器的自我意识。假设,只是假设,如果有一个Creator,他也许认为我们人类的所谓“自我意识”其实都来源于他最初的design。
这叫“全能”。
有两种情况,一种是The Creator really knows everything,
这叫“全知”。
所以我们并没有真正的自我意识,Creator比我们高级;
给你一点神学背景:全知有两种情况 -- 1)造物主全知,所以人类没有自我意识和自由意志,这是你说的情况。2)造物主有能力全知,但他选择不全知,给予人类自我意识和自由意志。
另一种是The Creator doesn't know everything about what he has created,这时候很难说谁比谁更高级。
这种情况:1)造物主全能,不全知---有意不全知就是上面的(1),他仍比人高等。无意不全知他仍比人高等,因为他全能。还因为关中以前提过的悖论。2)造物主不全能,不全知 -- 没有这样的造物主。
哦对了,小麦不用替我算成本了,就当我自说自话好了,记得我是百分百的introvert哈,你需要给自己算算成本了。
我有什么成本。你的话我都听的。 - Re: RE: RE: Watsonposted on 03/03/2011
行人 wrote:
上一个填空满足人的优越感,这一个解脱人的挫折感。
头一个是你造的,这一个是为你准备的。嘻嘻。 - posted on 03/03/2011
As for how many souls are entering Hell, let's look at the different religions that exist in the world today. Most of these religions state that if you are not a member of their religion, you will go to Hell. "' Since there is more"' than one of these religions and since people do not belong to more than one religion, we can project that all souls go to Hell.
The joke is appreciated but still would like to take an issue with this part, in terms of logic (sorry, can't help with this bad habit). The conclusion is reached based on the assumption that the relation among all religions is OR. But if that is the case, one could equally argue that all souls (except those of the poor atheists) will go to heaven. This dilemma no longer exists if one realizes the relation among religions is actually XOR, and its consequence is the endless religious wars till this day. - posted on 03/04/2011
gz wrote:
The joke is appreciated but still would like to take an issue with this part, in terms of logic (sorry, can't help with this bad habit). The conclusion is reached based on the assumption that the relation among all religions is OR. But if that is the case, one could equally argue that all souls (except those of the poor atheists) will go to heaven. This dilemma no longer exists if one realizes the relation among religions is actually XOR, and its consequence is the endless religious wars till this day.
关师傅,恕我愚鲁,没看明白。你既然用OR用XOR来说这个问题,你能不能像以前浮生那样把你的argument写给我看看?
没时间我就不烦你了。 - posted on 03/04/2011
是这样低:
大家都进地狱这个结论的前提就是所有宗教的论断同时成立, i.e., AND, 但如果同时相信这些宗教,又该进天堂。而实事上宗教人士从来只认为自己的宗教是唯一的: You are either a Christian or Muslim, but never both, i.e., XOR.
A Christian and a Muslim will never agree they will both go to hell just because they don't believe in each other's religion. Instead they will both say: "you go to hell, not me!" and there comes a war.
画个图就明白了,
当然中国的儒释道例外,不少地方它们和平共处。 - posted on 03/04/2011
最近时代上有篇 10 Questions for David Ferrucci, 说的挺好的:
http://www.time.com/time/magazine/article/0,9171,2055194,00.html
其中讲 intuition 的很和我心意:
IBM talks about Watson's being used to diagnose diseases. Can a machine
make intuitive leaps like the ones Dr. House makes on the TV show?
That's a tough question, because I wonder what intuition really is. It's
probably a process like connecting the logical dots, but we call it intuition
simply because we're not fully conscious of the process。
另外说到Watson 做 Artist, 让我想到:如果机器人没有人类脑子里的reward system,
恐怕还是不行。没有reward,没有失去reward 的危险,怎么能生成七情六欲?
其实我觉得人类本来就是广义上的机器人。只是对自己的creator还不大了解罢了。
- Re: RE: RE: Watsonposted on 03/04/2011
gz wrote:
是这样低:
但是,一般宗教并不保证自己的信徒进天堂。基督徒最终面临末日审判,可能进天堂,也可能下地狱,前途不确定。穆斯林的前途也是不确定的。
这里恐怕应该用三值逻辑。对于一个基督徒,伊斯兰认为他该下地狱,基督教认为他前途未知。
true OR null = true
所以,全体基督徒将下地狱。
同理,
穆司令:true OR null = true
儒释道:true OR null = true
- posted on 03/04/2011
很同意他说的。直觉就是一种无意识的联想。
很典型的态度,as soon as it involves consciousness, people start to talk about "over beers" and "philosophy", :-)
Artificial-intelligence pioneer Marvin Minsky once said that consciousness is like a simple memory chip in the brain. Is a conscious computer possible?
Over beers, I could talk for hours and hours about that. But it's a question best left to a philosophical treatment.
另外说到Watson 做 Artist, 让我想到:如果机器人没有人类脑子里的reward system, 恐怕还是不行。没有reward,没有失去reward 的危险,怎么能生成七情六欲?
其实那些最优化算法用的就是 objective function, 肥肠定量的 reward system. 其实让机器爱上漂亮女人很容易的,做个图像分析系统,给所有的脸打分,然后让机器爱上最高分的不就成了?:) - Re: RE: RE: Watsonposted on 03/04/2011
Malcolm Gladwell 那本 Blink: The Power of Thinking Without Thinking 花一本书讲直觉。记忆中,观点跟 Ferrucci 不冲突。Gladwell 引现代心理学证据证明直觉是可以训练的,跟经验有关。
- posted on 03/04/2011
gz wrote:
是这样低:
哎,谢谢关师傅拨冗给我写,还画图。笑。
我的理解是这样的:
大家都进地狱这个结论的前提就是所有宗教的论断同时成立, i.e., AND, 但如果同时相信这些宗教,又该进天堂。
段子的逻辑没有问题,因为他的逻辑是跟着他的assumption来的。他的assumption是,“if you are not a member of their religion, you will go to Hell”。这里没有做对于谁该进天堂的假设,是一个很简洁很聪明的假设,而假设是不必为真的。
根据这个假设,推论过程,“Since there is more"' than one of these religions and since people do not belong to more than one religion, we can project that all souls go to Hell. ”
不需要推及儒释道,只要至少两个这样的宗教(本宗教以外的人都会下地狱,这正是伊斯兰和基督教的救赎理论),就可以保证全世界人下地狱。
- Re: RE: RE: Watsonposted on 03/04/2011
根据这个假设,推论过程,“Since there is more"' than one of these religions and since people do not belong to more than one religion, we can project that all souls go to Hell. ”
ADD aside, actually I enjoy imagining this projected scene of millions of people of all religions lining up to march together to hell. How tragic and how magnificent! It deserves some solemn music to go with it. :)
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