“東大機器人偏差值達57.1，數(shù)學(xué)成績超過99%的高中生。
人工智能的原理決定了它的致命弱點：無法準確理解人類的語言。
當人工智能在某些方面的實力高于80%的人，你拿什么笑到最后？解鎖不被人工智能取代的核心競爭力！”
---《當人工智能考上名校》
在書店被書名和上面一系列的標簽吸引，很好奇人工智能機器從2011年開始是如何學(xué)習(xí)備戰(zhàn)高考的，這些年學(xué)到了什么。
作者新井紀子博士是主持“機器人考東大”人工智能研究項目的，在書里她告訴大家“人工智能”和“人工智能技術(shù)”的區(qū)別；分析并總結(jié)被鼓吹的技術(shù)奇點不可能到來；提醒大家“人工智能”不是浪漫傳說，它就跟微波爐一樣，是一種技術(shù)，只要是技術(shù)都有潛力和局限性；她用大家熟悉的siri，解釋技術(shù)的局限性。強調(diào)區(qū)塊鏈的革命不是人工智能，而是記賬的革命性創(chuàng)新。
隨著她深入淺出的解釋，以為會看到人工智能如何備戰(zhàn)高考的，與我們備戰(zhàn)高考有什么差別，可她卻直接拋出了一個問題：從2011年開始東大機器人刻苦學(xué)習(xí)，有些障礙始終沒法跨越，這些障礙就是閱讀理解能力與常識的壁壘，僅憑現(xiàn)有技術(shù)的延伸無法攻克。她提醒大家“計算機就是計算的機器。”
新井紀子博士書中提到的，人工智能的閱讀理解能力，很像以前在學(xué)心理咨詢中有提到過智商測試，記得老師曾經(jīng)說過一般通過高考的智商都在正態(tài)分布的區(qū)間值內(nèi)，不會有太大差異。意思就是大部分人都是正常的平均值，誰都沒比誰聰明。
如果說人工智能的閱讀理解力是他無法跨越的障礙，那我們該做些什么，拉開差距，不被它們替代呢？
她在書中告訴我們重構(gòu)學(xué)習(xí)力才是拉開我們與人工智能的最根本的路徑:1.提升閱讀能力2.訓(xùn)練不囿于框架的靈活 3.主動思考，培養(yǎng)不容易量化的軟實力。
什么能決定閱讀理解的軟實力呢？她通過科學(xué)的方式進行問卷調(diào)查，包含了讀書習(xí)慣、生活習(xí)慣、學(xué)習(xí)習(xí)慣，也加入了用手機的習(xí)慣。但是很遺憾，沒有發(fā)現(xiàn)哪些因素能提到閱讀理解能力或者導(dǎo)致閱讀理解能力下降，只是發(fā)現(xiàn)貧困會對閱讀理解能力產(chǎn)生負面影響。
經(jīng)歷了各種實驗，新井紀子博士暫時能確定的結(jié)論就是：學(xué)校教育需要做的是：第一是閱讀理解，第二是閱讀理解，第三和第四是玩耍（四肢和身體的游戲），第五是數(shù)學(xué)。我們成年人如何培養(yǎng)閱讀理解的能力？精讀和深讀。
當讀完這本書，在思考她說的如何全面提升未來10-20年的核心競爭力的時候，在重新梳理人工智能哪些做不到，哪些是我們應(yīng)該重構(gòu)的學(xué)習(xí)內(nèi)容時，偶然發(fā)現(xiàn)后記中新井紀子博士對讀者的終極提醒： 別盲目相信大數(shù)據(jù)。
書中是這樣寫的：“最后我想說，在2017年的所有TED演講中，最大的亮點不是開發(fā)了YOLO的約瑟夫雷德蒙，也不是開發(fā)Siri的湯姆格魯伯，不是埃隆馬斯克，也不是懷孕的塞雷娜威廉姆斯，而是以“盲目信仰大數(shù)據(jù)的時代必須結(jié)束”為題演講的科學(xué)家凱西奧尼爾。”
人工智能的學(xué)習(xí)，我們的閱讀理解學(xué)習(xí)都離不開互聯(lián)網(wǎng)時代的大數(shù)據(jù)，該如何做到不盲信，不被大數(shù)據(jù)限制呢？
根據(jù)新井紀子的提示，我特意去看了TED《盲目信仰大數(shù)據(jù)的時代必須結(jié)束》，凱西奧尼爾告訴大家：“算法無處不在，他們把成功者和失敗者區(qū)分開。如果算法錯誤怎么辦？來看看構(gòu)成大數(shù)據(jù)算法的根本，一是需要數(shù)據(jù)，過去發(fā)生的事情，和成功的定義，你正在尋找，通常希望得到的東西。”
她的這段話讓我想起以前看過，但沒看懂的《終極算法》機器學(xué)習(xí)5大主要學(xué)派
1符號學(xué)派將學(xué)習(xí)看作逆向演繹，并從哲學(xué)、心理學(xué)、邏輯學(xué)中尋求洞見
2聯(lián)結(jié)學(xué)派對大腦進行逆向分析，靈感來源于神經(jīng)科學(xué)和物理學(xué)
3進化學(xué)派在計算機上模擬進化，并利用遺傳學(xué)和進化生物學(xué)知識
4貝葉斯學(xué)派認為學(xué)習(xí)是一種概率推理形式，理論根基在于統(tǒng)計學(xué)
5類推學(xué)派通過對相似性判斷的外推來進行學(xué)習(xí)，并受心理學(xué)和數(shù)學(xué)最優(yōu)化的影響
每個學(xué)派都是一種哲學(xué)觀，一種科學(xué)，一種成功的定義，也許就如新井紀子博士說的，只要是技術(shù)都有潛力和局限性，我們在學(xué)習(xí)閱讀理解力的時候也要時常記得，計算機只是計算的機器。
