神经网络的心灵

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我向人夸耀我的狗有多么聪明智慧，对方不屑一顾地耸了耸肩说：“狗再聪明也不过是一种模式（pattern）探测器。”

事后，我对狗有了些许不同的看法。“你是真的聪明智慧，还是只是一种模式探测器？”我问它。它只是一声不吭地摇摇尾巴，我觉得这可以有不同的解释。它徜徉在由视觉、听觉和味觉形成的数据海洋中，并据此形成了关于这个世界的模型——那是一个狗的世界，我们不可能理解，但似乎又与我们的世界有着共同之处。它了解自己世界中的物体和居民，也了解日常体验的模式，能够敏锐地意识到任何异常。我曾听过一个关于知识产权（IP）的演讲，演讲者称“你的狗知道你的IP终于何处”。我不确定我的狗是否知道，如果它知道，那么这便是从行为数据模式中推导出抽象规则的一个典型案例。

人类也十分擅长模式探测。在电影《美丽心灵》中有这样一个场景，罗素•克劳扮演的数学家约翰•纳什被带到五角大楼中的一个房间，一面墙上布满了看似无序的数字。一位将军说：“电脑无法识别出它的规律（pattern），但我肯定它是暗码。”纳什盯着这些数字很长时间，其中一些数字似乎变得比其他数位更加明亮。他转向将军，说：“我需要一份地图。”他在这些规律中发现了地理信息。然而在电影的后半部分，纳什开始出现幻觉，所得出的规律并非真正的推理。

如今，我们越来越多地利用计算机充当模式探测器。20世纪80年代，在我负责管理的组织中，有一个神经网络研究部门。

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当时，神经网络是一大热门，并且一路沿着技术成熟度曲线迅速扶摇直上。但我的首席执行官却不为所动。“对于任何问题来说，它都只能是第二号解决方案。”他说。这个评价就像是一种诅咒——无论想做什么，都有一种专门的解决方案，比基于神经网络结构的通用方法好得多。但那只是当时如此，如今则不同了。

在神经网络出现早期，计算机就已变得越来越强大，大数据集变得无处不在，神经网络层次越来越丰富，并接受了集艺术和优雅数学于一体的复杂训练。笔迹、人脸和语音识别等长久以来无法解决的问题实现了突破，与此同时，神经网络也开拓了新的疆域，在图像标记和自动驾驶车辆的导航与控制领域一展所长。神经网络的应用好像突然间已无处不在。只要有模式和相关数据，就有深度学习的一席之地。神经网络不再是解决问题的第二选择。它们常常是最佳之选，在许多情况下，我们人类只能屈居次位。计算机才是拥有“美丽心灵”的那一个。

这种演变是令人兴奋的，但这种境况让我想起了我的狗。就像对狗狗心中的世界那样，我们也常常不能理解深度神经网络黑盒子内的世界。神经网络在“看”什么，又在“想”什么？我们可以问问它，让它解释它的决定。你是聪明智慧的，还是只是一种模式探测器？而它不仅不会回答，更不会摇摇尾巴。

但这是一种发展迅速的技术。说不定我们很快就能看到会摇尾巴的神经网络了。

作者：Robert W. Lucky

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