人工智能，有多少人工就有多少智能
在人工智能挺火，感觉现在做项目，不扯上点大数据，深度学习都不好意思和人打招呼。
而现在媒体的宣传也比较有意思，动不动就说机器将要全面替代人类，说人工智能将是下一个风口。
惶恐之际，风雨欲来。
正所谓，站在风口，猪都能飞起来，其实何止是猪，牛自然也是可以吹起来的。
但本文倒不在意牛飞了多远，而是最近刷了本心理学的经典书籍，即《改变心理学的四十项研究》，书里介绍了很多心理学研究历史上具有奠基性质的经典实验，其中一些观点似乎和人工智能有点联系，以此引申，权当做个读书笔记吧。
1
情绪识别？人工智能，人脑智能那家强？
这个实验比较有意思，就是探究人类对于面部表情，准确讲是面部情绪的识别机制是否是在不同文化中存在差异。
说白了，就是你对面部表情喜怒哀乐的理解全人类大家都一样不？
做实验的人类学家特地选取了一个非洲新几内亚的高原，尚处于原始阶段的部落群体进行实验。
实验的基本流程比较简单，就是借助翻译，给被试讲一个有特定情绪背景（比如高兴、悲伤、恐惧等）的语境或者小故事，然后让被试找出对应的情绪照片。
为了尽可能避免干扰，对应的情绪照片都是白种人，而这个部落几乎就是与世隔绝，所有被试都没见过或者说接触过任何白种人。
结果比较有意思，就是无论是大人还是小孩，大多数都能准确识别出语境对应的情绪来，即便是面对从未谋面的陌生白人的照片，而小孩的测试结果与成年人并无显著性差异。
你看，感到高兴，咧嘴一笑，这个简单的面部表情其实是世界通用语言，是印刻在我们人类基因里的。
而要机器识别人脸的情绪效果怎么样呢？我还刻意搜了点文献看看，不出意外，情绪识别的准确性还是不够理想，至于说要达到上述案例中，首先能“听懂”故事，其次再找出对应的情绪照片，那就更难了。
人类漫长的进化过程，留在基因里的看似漫不经心的功能，实际上还是比计算机高级不少。
2
触类旁通？小样本，大数据哪个狠？
这个案例不是出自《改变心理学的四十项研究》里的，却是大家能够观察到的一个现象。
写入小学课本的乌鸦喝水的例子大家一定还记得，这个案例也是和聪明的乌鸦有关。
某个动物学家发现，他所在的小区里有些乌鸦会准确看红绿灯，会过马路，但有趣的是，这些乌鸦并不是先前就有的，而是没多久前才飞来的。
也就是说，乌鸦的这一系列行为，是在乌鸦自己主动观察学习后习得的，最关键的是，从不会到会，乌鸦自我训练的次数肯定不会是很多，并且还是用一种“试错成本“极低的方式（嗯，废话，车流滚滚，采取不断试错的方式往往就是找死）。
即便放在我们人类身上，我们说聪明的人总会举一反三，而我们责骂不懂事的小屁孩的时候，也会说事不过三。
三次，就要长长记性，这是我们人类对于学习的基本要求。
但如果是计算机呢？靠三个样本就训练出一个模型吗？估计就是一件十分搞笑的事。
现在动不动就说大数据，动则上百万条，PB级别，彷佛非要数据量很大才能解决问题。
而乌鸦呢，你看它那小脑袋，要多少能耗？训练它过马路又要多少组数据？
自然界告诉你，靠有限的小样本数据，照样能漂亮的解决问题。
小样本学习，进而到达人类聪明人的触类旁通的水平，不知道是不是和现在“大数据”正好相悖却极为有趣的发展思路？
3
自我迭代？大脑神经元，硬件CPU哪个溜？
成长型思维模式不知道养活了多少鸡汤书。
这个思维模型其实比较简单，就是说即便是成年后，你也是可以不断取得进步的。
但我觉的这还不是真正惊艳的部分，真正牛的我觉得还是这个理论背后的生物学基础。
《改变心理学的四十项研究》提到，科学家发现，给小白鼠提供丰富的娱乐空间，比如色彩缤纷的小球，小迷宫，或者常见的跑动轮，与对照组，就是简单关在笼子里的小白鼠进行对比分析。
发现前者小白鼠的大脑脑回路较后者变深了，更直接点说，就是说前者外界刺激比较丰富的小白鼠在大脑这个层面已经和后者有了不同。
结论：你的行为能改变你的大脑。
更进一步的，研究人员发现，具体到人类行为，当人练习某个活动的时候，从不熟练到熟练，你大脑的神经元结构其实也在发生着变化，从突触的连接到神经元外鞘的变厚都在潜移默化的发生着变化。
这是一个自我迭代、自我更新的过程，我们常说越学越聪明，越练越顺手，也就是这个原因。
这个看似比较简单的自我迭代更新机制计算机能很好的实现吗？
软件算法估计还好，有的算法就是学习人类这种试错学习的方式来修正模型，自我训练。
但要做到人类这样硬软件高度统一，协调反馈一体，甚至达到肌肉记忆的层面，现在只会在柜台一问一答的可爱小“AI"显然是难以做到的。
前段时间，某顶尖大佬说现在的人工智能实际上就是统计学，还引起了网上不小的争议与讨论。
其实，放在现在的大环境下，感觉扎扎实实做研究的还是太少，炒概念，蹭热度倒是挺多。
风口处，是只猪也能飞起来，但这其中，不仅要能准确看到风口，站在风口，懂得顺势而为，也需要有点打铁也要自身硬的做派，这样，才能好风借力，不然，即便风再大拖你一阵，迟早也要摔下来的。
完。
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