分享“浪潮之巔” -細說電腦科技的風雲故事

幾年前開始閱讀Google黑板報-- Google中國的博客網誌時就迷上吳軍的《數學之美》系列。吳軍是Google的科學家，《數學之美》主要是“介紹數學在信息檢索和自然語言處理中的主導作用和奇妙應用。”（正好是Google的核心技術）。由於工作上接觸到機器翻譯，我在網上沖浪中尋尋覓覓去到數學之美第一章，說Google機器翻譯系統採用的統計語言模型(statistical machine translation)，其深入淺出的探討和生活化的親切例子讓我折服不已，從此追讀每一章數學之美。雖然這系列提到的數學只限於google的技術上用到的數學，也足以展現數學的美妙。當我看到那些理論基礎的簡單輾轉運用到我們使用Google各種服務時背後的“黑手”，有種奇妙的了解油然而生，閉上眼睛想像每一次在google搜尋時成群的數學規律在幕後各自發揮本分而演變的一頁頁網址；每次用谷歌拼音輸入法時香農定律（Shannon–Hartley theorem）和動態規劃(dynamic programming)如何在幕後忙著操作成千上萬的中文字而把我們屬意的那幾個字詞推到台前。還有一些我從沒聽過的數學理論：隱含馬爾可夫模型、布隆過濾等等，感激這系列讓我得以一窺數學之美，也體認到自己對資訊理論、自然語言處理等知識掌握的不足。（這也是讓我產生進修數學的念頭的理由之一）

《數學之美》後就來到了《浪潮之巔》系列，這系列不說科學理論，說的是商業操作，有世界知名IT公司的興起和沒落、IT業界的定律、創辦科技公司的條件和過程、技術發展和應用的時機掌握等等。最新一篇說的是“斯坦福大學身為高科技公司的搖籃”，讀他娓娓道來其中緣故，我心生嚮往，這樣的一間大學，實實在在的為知識和技術耕耘，共同經營一個推動文明的理想。於是禁不住想和大家分享，落筆時想細說從頭，不知不覺長篇大論，還真囉嗦（呵呵）。

這篇文章還蠻長的，我在這裡稍微簡介一下：斯坦福大學為高科技公司搖籃之說是因為很多高科技公司的創辦人都是斯坦福大學畢業生（譬如，HP,Intel,Sun,Cisco, Yahoo,Google等等）。文章說明了斯坦福大學的獨特文化如何創造了醞釀這些人才的大環境，也指明其最大因素是“開放性”。這開放性說的是大學如何融入社會，和工業界的相輔相成推動了科技理論被發展成造福人群的技術（如DSL寬頻），有別於一般美國大學比較學術性的理論作風。其中我最欣賞的是斯坦福大學為矽谷一帶公司的員工提供非常方便的進修計劃，可以邊工作邊修碩士和博士，學以致用。這也讓我興起了想繼續進修的念頭，這些年來的工作和研究讓我發覺了自己的不足之處，尤其是對數學理論和應用的貧乏，以及沒有算法基礎的掌握，常讓我對工作上的難題有心無力。可是我不想停止工作去唸書，文中提到的那類進修計劃正合我意。 （也許我該好好研究一下本地大學是否有類似課程，可是我對本地大學沒什麼信心，大概會選擇自修，雖然我知道自修的自律條件苛刻）

关于人工智能的一些省思 2

思考得以进行，完全是由于一大群脑神经细胞的互通声息。用资讯科技的眼光来看，每一个细胞储存了一个单位的信息，并连接到其他的细胞，而每一个连接都可以 是不同的意思，层层传递下去，造成了人脑思考操作的无限弗远。如果说脑细胞是人脑这“操作系统”的硬体，那么这些连接就是最重要的软体了。
我相信人脑里必有一套极其独特的连接方式，比起人工智能所用的神经网路、树状结构等更为有效。由一点连接到另一点，从足球到火星，也只是呎尺之间。
也许情绪也和这连接有关系。有男孩在失恋的时候碰上情人节会觉得特别难过，所谓的触境伤情，其实是储存情人节的脑细胞连接到女孩，而女孩在现实中的不存在 导致连接中断。于是悲伤作为一种异端处理机制，慢慢涌上来。当然情人节不止连接到女孩，情人节可以连接到玫瑰花、烛光晚餐、约会、浪漫、节日、派对等等， 但时间应该在脑细胞排列连接的优先权时占了很大部分，还有经验（所谓回忆），所以女孩这个连接排在第一位。一想到情人节，就接着想到女孩了。
当然，这个例子并不完善，毕竟我们都不知道正真的连接方式。那个男孩终究是我在书写这篇文章时被连接到的一个讯息单位。

关于人工智能的一些省思 1

人类是如何思考的？当我们对事物进行演算时，那些逻辑的思维和判断飞快运行，大多情况下一瞬间就有了结果。例如分辨一朵玫瑰，不管从什么角度望去，我们大 都可以辨认。可惜人工智能还无法做到这一点，也许我们把一朵玫瑰的每一个角度都输入，好不容易电脑可以辨认玫瑰了，但是不同颜色的，或是在漫画里以夸张或 抽象的方式所摹拟出来的玫瑰，它还能够辨认吗？
人类到底是如何思考的？在还原主义的科学主张下，所有可以被解构，还原为其最基本的操作模式东西才能够被准确的模仿。而人工智能，一心一意想模仿我们的思考的企图，是否可以在还不了解人脑的操作前提下达成？我想不能够，
因为人工智能可以做到尽善尽美的关键在于我们是否可以“还原”人脑这个操作众多复杂生命体的“操作系统”。就好像我们必须充分了解自己，才可以创造另外一 个自己。在还没有了解“自己”（人脑）之前，我们也只能够用逻辑或规则或模式之类的技巧来模拟智能，而这种种尝试也可以帮助我们了解人脑这系统。
但我还是怀疑我们是否可以站在现有的智能上发展出一套可以比拟的“人工”智能？直觉上我有一种身在此山的无奈感，我无法从外面看这山。我们是否可以用现有 的语言发展出新的语言？我们是否可以用现有的颜色发明一种新的颜色？记得在相对论里读过关于空间的理论，在二度空间的物体可以看见一度空间的物体，而三度 空间的可以看见二度空间的。就是看不见自己。
要看得见自己，我们应该要站在比自己还高一层的空间吧。