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智慧時代:現象、資料、資訊和知識

前幾天一哥們正兒八經地告訴我,他發現易經包含真正的科學思想,當然我們少不了辯論一番。我覺得東方哲學和文化,暫不評論優劣,最好別和西方科學套近乎,二者思路和方法相差甚遠。

在辯論中我列舉了地心說、日心說、開普勒定律、牛頓力學和萬有引力定律的發現,說明西方科學和東方哲學的區別。無獨有偶,《智慧時代》書中也列舉的完全相同的例子。

書中一個觀點我認為非常有啟發性,把人類知識的產生分成了幾個階段:

  1. 現象:觀察到天體運動的現象;
  2. 資料:行星執行的觀察資料記錄;
  3. 資訊:依據觀察資料,勾畫出運動軌跡影象;
  4. 知識:提煉出資訊背後的本質性的規律,例如牛頓力學和萬有引力定律。

人工智慧時代,如何讓機器具備從現象到發現總結知識的能力,是值得花力氣去探索的。


幾個小插曲:

哥白尼的日心說不準確
書中講哥白尼的日心說時附帶給了一段小插曲,說是日心說模型預測行星運動方面的準確性欠佳,精度不如托勒密根據地心說建立的模型。難怪當時信日心說也不容易被人們接受。知道開普勒發現行星軌道是橢圓後,日心說才算從數學模型上,讓人們信服了。

鐵人王進喜的照片洩露的祕密
資料有什麼用?其實利用資料的相關性,可以分析出許多背後的祕密。鐵人王進喜的照片中,厚厚的棉衣棉毛洩露了油田地點,井架密度洩露的油田規模,王進喜我手柄的方式可以推斷油井的直徑,等等。

複雜的數學模型 VS 簡單的數學模型?


複雜問題的精確的數學模型往往很複雜,與其花費很大的人力物力去尋找這樣的模型,還不如把問題分而治之,分解成一大堆簡單模型聯合起來描述複雜規律。機器學習,尤其是神經網路模型,就是這個思路。