叶扬 | 独眼的广播

最近AI由于在图形领域的火热，引起了我们讨论的兴趣，看了一些AI事例之后，我觉得它说明了许多这个世界的统计学问题和心理学问题…… 1~ 比如第一张漫画美女仰着头，它的逻辑似乎建立在仰着头的美女照片与漫画化滤镜上，而仰着头的美女为什么是棕色长发（9/9），为什么多穿红色衣服（8/9是粉-红-紫色系），为什么多为直发（7/9），为什么露出乳沟（6/9），为什么露出胳膊（6/9）……它呈现了基于某种数据库的一种统计信息。beautiful woman到底在人类社会对应着什么景象和什么行为…… 第二张Siza设计的红色椅子就没这么容易了，因为葡萄牙著名建筑师Alvaro Siza主要设计白色的建筑，而且实例照片对于AI来说有限，AI就像一个孩子，识别了某些形式信号，但结果可能是失去了椅子的一些部件，陷入了有风格但功能不成立的混沌。 以上两张是DALL·E的贫民窟免费版…… 真正的大佬Google推出了Parti，语言理解力更好，参数量极大，自然语言生成的图形感觉更成立。在Parti生成的画作里，会自然具备提香和委拉斯凯兹的写实感，它越画越真，但如果不明确指定，它很难自主生成席勒、毕加索的风格。 看起来，AI基于大数据的捕捉和学习，目前对应抽象模糊的东西还有问题。人的创造性价值尚且存在于抽象模糊之间。 2~ 在B站看了两个视频（图4），是一个精通NPL（自然语言）的码农的深度学习学习之旅。 她用了一个简单的网球游戏为底，以深度学习训练主角打网球，深度学习的规则是打过去获得奖励，没打过去就要受惩罚。 在第一个视频里，AI在经过几十万次的“学习”之后决定持球而不发球对自己是最有利的，也就是最终选择在发球位置与发球预备姿势摆烂。 在第二个视频里，她加大了奖励机制和练习数量，AI主角终于觉醒并且越打越好。 之后我又看了同一个up主在B站发的第一条视频，她在自己的公众号上发了一篇AI生成句子为主的假文章，几千人次阅读无人看出来不对劲。不过我关注的不是这种仿真（因为大多数人不会太认真去读），而是她说自己要写一篇官宣结婚的假文章而AI怎么写都是他们分手了。 3~ 我发散地想到…… 无论是AI图形生成还是写文章、打网球，其中都有一个巨大的沉默数据量，几十万、几百万到几百亿的穷举失败惩罚对应一次次近乎偶然的做好奖励才能逐渐有正向的结果。 我们人类学习的知识大多是这偶然的做好，相比AI人，人还算高效（或者说人认为大致上对就够了），但类比AI，作为个体的信息与经验都可能是那失败的堆积量中的极小部分，甚至不能用于总结任何经验，只是接受失败与惩罚。正确的选择与行为是少数、极少数的偶发事件。 摆烂，面对复杂事情想放弃的情绪，反而是基于“算法”的“理性”直觉，这是成本最小、伤害最小的选择。 作为教育来说，需要鼓励每一个正确的行为与决定或者想办法提取出一个失败事件里微小的正确与善意，像训练AI那样训练人脑，才能鼓励人做正确的事，降低惩罚程度和惩罚次数，才能避免人走向摆烂。惩罚越频繁越严重，AI越无法行动，人也一样。 #心灵制胜3##一个悖论#

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