加载中…离散与思维
(2018-10-09 15:09:11)| 分类： 投资札记 |
当我们去开发应用软件时，会发现计算机技术在社会应用中可覆盖领域极其广泛。你会发现，实体经济各个领域，都充斥着应用软件技术，处处都体现出社会经济运行逻辑问题。当码农机械的处理应用程序逻辑问题时，其实质就是在将社会运行的基本法则浓缩成程序控制逻辑，在标准化、科学化、系统化。
为何，信息时代对人类社会的影响是深刻而又颠覆性滴？因为，人类社会运行本身依赖控制逻辑，且该逻辑需要随社会发展不断效率优化。当计算机技术深入到社会生活方方面面时，经济系统运行的数据化、信息化程度不断加深，也就意味着信息系统的逻辑控制能力在不断提升。
离散数学思维模式，对于现实世界的概括能力非常强，是社会运行背后重要控制。由于，人工智能是建立在离散数学基础上的工程技术应用，因此，ＡＩ技术对于社会经济生活控制力是潜力无限滴。无论社会经济运行逻辑多复杂，涉及到的数据多庞大，程序设计与更新能力足够强，都会覆盖社会经济运行逻辑本身。过去，人脑来做的很重要的判定逻辑问题，被计算机所取代了。人力，在应用过程中变得越来越呆傻，对人的素质要求在降低，也就等同于提升了社会生产力。
如果，想要教计算机理解人类社会运行体系，必须要预先设定逻辑，要让机器有能力自行学习提高。那么，机器该如何学习人类思维逻辑体系呢？这势必要涉及到知识的图谱问题。当缺乏精准的图谱结构，机器没可能分辨知识的关系真伪性。
人类思维很有趣的一点，就在于本身并不提供对知识图谱真伪性过滤机制，这恰恰给人类一个探索未知的机会。但机器无法理解知识本身的荒谬性，就像是应用软件无法在控制逻辑上模棱两可，社会经济运行也不可能依赖不可知逻辑。
每个人都觉得自己所理解的知识图谱是真理，事实上这不可能。
维基百科这种百科知识体系，就是初级的知识图谱，且无法保证绝对客观真理性。那么，这类百科知识之间构建起什么样的逻辑关系，且可被计算机所分析理解呢？这是人工智能想要深入的一大难题。机器，要先学习该学什么，才有可能构建超越人类的智慧体系。
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