智能数据时代的思考与自我学习

图片发自简书App

    2016年那一年的3月,Google研发的围棋的人工智能Alpha GO与韩国十年传奇棋手李世石九段进行五番棋较量。最終電腦程序以4:1擊敗了李世石選手, 並且在2017年更化名以“Master”快速戰勝中日韓数十位高手,這不僅是震撼了圍棋界,也開啟了人類對人工智能發展上,取得新一步的進展。 並且在2017年落幕的两会中人工智能更是首次被提及在“全面实施战略性新兴产业发展规划“中,彷彿正式宣告”人工智能时代的來臨“

    從傳統的网路資訊時代,到後數據時代,到以人工智慧為主導的智能數據的新時代,我們看到的是一个融合人类智慧、人工智能以及海量非结构化数据的智能数据时代已经来临( 崔曉波 2016)

    人工智能帶來的還有深度學習及機器學習的發展,在幾個重要在機器學習的非監督學習下,數據並不會被特別標誌,輸入數據僅是做為對模型反饋,,模型對反饋立即作出反應,所以在深度學習與機器學習的模式下,Aalpha GO 和Master才能取得如此成就。

    數據做為智能數據時代的一個重要因素(数据、AI,人的智慧)它改變了我們的學習方式,工作及生活的方式上;更改變了我們中西交融的邏輯思維。西式的思考著重於分析的層面研究的學者利用數據來分析,去找出它的變化規律(車品覺  不二:數位化思考 2017),東西方思維的不同,產生不同的思考;東方人感性的直覺思維和西方重視理性的邏輯思維,東方著重在辯證思維的幾個原理:變化論,矛盾論,和中和論上;西方世界裡比較多的是邏輯思維的方式,沒有變化矛盾及中和的論點,以至於看到數據後學習的方式有存在著不一樣的差別。

光是有數據,有了人工智能,沒有人的智慧,何以開啟智能時代呢?而我們的學習思考模式,是否還有一樣的思維呢?

指數思維促進多元學習與數據化的創新

在以往的思考模式裡,我們的思維是處於一種現象思維,那是一般根據事物的表象分析做出行動,只是那樣的思考模式,對與訊息世界裡的銜接,資訊的大量輸入,在一種不對稱的互動方式下,我們的學習會不跟不上時代的腳程?大數據化的時代,雖然我們不應該隨之亂舞,畢竟人的智慧,在所處的數據時空裡在判斷與分析是十分重要的。但現象的思維方式下我們的學習是否能夠發揮效應?

   另一種指數思維的模式是和现象思维不同的模式,它的增长是2,4,6,8…一对多的爆发式增长模式。其模式對我們的學習又會產生生什麼影響呢?“用指數思維思考的模式下,電晶體技術與電腦科技引領相關產業以此突飛猛進的發展,在同樣的時間單位內,已經顯示出比線性型態成長”(陳炯豪2015)。

    指數發展的科技已經突破線性思維所能預期的事物。我們的學習方式在人工智能的時代,不應該是那樣的思維模式,雖不該隨著數據化亂舞,還是我們要打破以往的方式,跳出既有的框架呢?看著Master的進一步成功,人工智能應用元年的開始,我們對待數據是否該需要如 Gary Wolf所提“數據化自我”?从对外思考的面向、反思自我在这一场过程中的角色呢.

   我們的學習雖然不會至於離開學校之後,许多人也利用时间成长学习、但是隨著科技发展、人工智能时代的來臨,深度學習與多元發展,數據化的深度学习與自我管理的将是自己探索与学习另一個開端;看Alpha GO在和棋手對戰練習之前,已將全球知名棋手的套路數據化的植入,並藉由机器学习達到有3000套的局、進而實現人工智能的初期目標 、它的机器学习能带给我们什么样的启示?數據作为人工智能的基石,藉由數據化多元訊息的方式,让我们驅動自我學習,学习如何利用数据、解析与运用它、計畫自己未來的计划藍圖、。


Reference:

张洪忠 (2017年4月26日),人工智能元年,谁在引领媒体大势? Retrieved fromhttp://www.sandiegochinesepress.com/press/?p=789831

蘇建州  (2017年4月26日)  数据的力量  ,三十而立世新观点

Gary Wolf:(2010) 数据化的自我 (TED Ideas worth spreading)

陳炯豪(2015) 美國奇點大學 激發指數思維

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