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這陣子我在讀
萬維綱《拐點》,
這是本談AI的書,
給了我許多有意思的啟發。
讀AI主題的書,
最大的難點在於,
AI進化太快了,
搞不好書你才剛拿到,
裡頭的資訊就過時了。
但《拐點》的寫法很聰明,
不跟你談AI能幹嘛幹嘛,
或是有什麼功能你要怎麼用。
更精確地說,
他有談,
但不是主要核心,
反而更側重寫AI的邏輯,
以及人在面對AI該保持的態度。
─
我自己在讀這本書時,
本來預期學到各種AI運用,
但反而書裡給我最大啟發的,
是從AI的進展,悟出學習之道。
專家是這幾年
才開始研究AI的嗎?
並不是,
早在很久之前,
專家就投入AI研究了,
但為什麼這幾年才爆發?
那就要回到AI訓練的邏輯。
萬維綱說,
在2021年,
AI的研究者在訓練
神經網路時有個重要發現。
本來訓練到1000步,
甚至10000步,
AI模型對訓練題的表現,
就已經非常好了。
但是,
對於生成式題目,
幾乎沒有處理能力。
研究者沒放棄,
持續給更多參數和資料,
當訓練來到10萬步,
AI的生成式表現逐漸起色。
最後來到100萬步,
不得了,AI對生成式題目,
竟然達到近乎100%的表現。
─
這裡有一個很重要的概念,
叫做「湧現」(Emergence)。
也就是說,
當系統複雜到一定程度,
就會發生超越單純元素簡單疊加的現象。
比方來說,
一隻螞蟻很笨,
但是整個蟻群很聰明,
可以建造蟻穴、找出最佳路徑。
同樣道理,
一個參數不能幹嘛,
但當AI的參數模型
大到某個數值,
強大能力就湧現出來了。
這些能力並
非學者刻意植入的,
而是AI自行摸索出來的。
─
人的學習不也是如此嗎?
學一項技能,
可以糊口飯吃;
學兩項、三項
好像頂多當興趣,
看起來也不能幹嘛。
可是當你持續學下去,
不管是透過閱讀書籍,
還是找老師學習,
「湧現」遲早會發生的。
AI可以快速
給你想要的答案沒錯,
但學習本身是無法速成的。
AI湧現的背後,
其實是多年來的積累和試誤,
更何況是我們人呢?
─
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