学霸终结者
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写在前面的话之二:为什么要选择创作本书

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本文是一些关于本书创作动机的胡言语而已,所以想到哪里写到哪里。地址失效发送任意邮件到 Ltxs Ba@gmail.com 获取最新地址

下面是正题。

随便翻开一本2ooo年前后出版的、讲述计算机发展历史的教科书,阿兰图灵的名字都如同一座丰碑,似乎他定义的那个超级终端,就是类应该为之奋斗的工智能最终形态。

图灵奖,各种其他以他名字命名的纪念,已经把图灵与他的理论推上坛。

他的设想不能说错,毕竟“如今还做不到的东西,并不代表将来也做不到”。但是,随着历史迈2o1o年代,互联网业界的技术前沿大咖们,至少已经达成了一点共识:或许阿兰图灵的超级终端构想没有错,但它至少不是类最初、最容易实现的一种工智能。

因为,在2oo6年,加拿大多伦多大学的杰夫辛顿教授,发现与总结了“度学习算法”。从那一刻之后,类对工智能的追求,从一台超级终端,转向了一个超级网络。

什么?只是一种算法?你特么在逗我么?那关我们普通鸟事?

无数门外的读者,肯定会这般想,并且觉得转述前面这段话的作者实在是太不亲民,太喜欢端着格说话了。

所以,咱用话翻译一下。

度学习算法出现之后。

从近了说,谷歌弄出了图片搜索引擎,fcebook弄出了像识别技术,搜狗弄出了可以自我学习的输法。

往远了说,在o6年度学习算法这个分水岭出现之前,谷歌的工业机器还停留在“类程序员帮助机器感知与归纳,而计算机只负责演绎类定义好的程序算法,并自动执行”的层面。而这个算法出现之后,机器的自我学习,主动“感知外部世界、根据类的反馈自我修正算法的归纳原则”变成了可能。

于是,进2o1o年代,我们看到的工业机器,从需要程序员如同控数控机床那样,给他按照工艺流程编程,然后才能开工的低效状态。进化到了机器机械臂上装着无数传感器、调整工艺流程的时候可以通过普通工“手把手”用力回馈方式修正机械臂动作,然后让计算机“自己养成正确的作行程习惯”。

时至今,亚马逊旗下的“天猫”(指亚马逊旗下类似于淘宝天猫的官方直营店)储运发货端,已经消灭了类储运工的岗位,实现了全自动发货。

硅谷和洛杉矶市内的医院,已经实现了药房内机器按处方抓药、彻底淘汰药剂师岗位。

谷歌的无驾驶汽车,也从“只能无车和无车在一起开车”的低级形态,进化到了“无车可以和随时可能出现异常况的有车一起上路”的度压力测试阶段。

了千家万户的扫地机器,也已经开始拥有根据用户户型布局自行学习修正地图路线的能力,远比数年前的早期款少许多磕磕绊绊。

……

或许,如果我们活到2o5o年,当类真正从超级网络上实现了高度的工智能之后,我们会看到,在那时候的历史书上,杰夫辛顿会被写成和阿兰图灵一样的伟

因为从他开始,计算已然成云,媒体已然成流,大数据,不过是流媒体整合后的产物。

我们可以设想一下,如果在一个全体社会英都能够调用大数据的年代,真的有一个重生者,带着几十年固态化的“先知先觉”回到了2o2o年。然后,他试图用他对“”“市”“媒体产物流行信息”的先知来牟利,他还能成功么?

或许,可以有短暂微末的成功,但是绝对不会有重生回十年代时那么成功,绝对不会有那些穿越到信息还没有炸成云的时代那么成功。

当你买下一个被“历史”证明第二天会涨的票后,也许你可以收获最初几个百分点的利益,可惜随着你这个蝴蝶效应的变量在一瞬间被大数据与云计算捕获之后,全世界剩下的投资英都瞬间考虑进了这个变量,然后,历史瞬间就被改变了。重生者囤积了几十年的市走向先知先觉能力,顿时化为乌有。

当你抄袭剽窃了一首未来会红的红歌,或者大网文,结果因为大数据瞬间捕捉到了你有红的趋势,然后在你还没有来得及推广之前,那些比你名气大得多的大们就开始仿写,分化你的读者群。除非你的作品是有很的功底要求,模仿难度大,否则,这样的先知抄袭者绝对无法和前互联网时代那么成功。

任何试图在流数据的时代,用囤积的固态数据牟利的,就如同两伊战争中拿着八十年代的武器,却打着六十年代的战争形态的两伊指挥官一样愚蠢。就算他们有f14战斗机,他们的心依然只知道让水趟地雷阵。

本书,会告诉无数幻想着“先知取胜”的,先知取胜的时代已经过去了。

如果你非要重生,非要靠先知先觉,那么请你穿越的时候挑个好时机,最好继续穿越到8o年代

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