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自我控制:由抽水马桶到AI

自我控制:由抽水马桶到AI

作者: alenma | 来源:发表于2018-08-01 09:16 被阅读18次

    继续《失控》这本书,读得有点龟速,断断续续的。不过每读完一章,返回去看目录的小标题都会有种豁然开朗的感觉。

    自动控制——指南车、酒具

    书中提到了最早的自动控制的发明始于中国。指南车柱子上的小人总是指南,不论左转还是右转,它都会在齿轮的带动下反向的修正位移,继续指向南方;另外一种控制酒量的酒具。

    中世纪中国的发明天才们心思真是活络阿!居住在中国西南惠水河汊的农民们,想在围炉宴饮时控制酒量,就发明了一个小装置,通过它的自行调节来控制住心中对酒的躁动渴望。宋代的周去非便在他云游溪峒的游记中记述过这种颇具酒趣的吸管。吸管以竹制成,长约一寸半,可自控酒量,牛饮小啜各得其乐。一条银质「小鱼」浮动其中,饮者或许已经酩酊大醉,无力啜饮,那么吸管里的金属鱼就会自动下沉,限制住梅子酒的暖流,宣告他的狂欢之夜已然结束;如果饮者吸饮过猛,同样不会喝到什么,因为浮标会借助吸力上升,堵住吸管。只有不疾不徐,平稳啜饮,才能享受到酒精带来的乐趣。

    指南车和酒具吸管不能称作是真正意义上的自动,即自我控制。这两类装置都在告诉人类,若要保持原样需要作出怎样的调整,但是调整的任务交给了人类——改变形式的方向或调整肺部力量。真正意义上的自动装置是公元前3世纪中叶的一位理发师发明的钟——通过浮子来调节水的流速恒定。今天的抽水马桶就是这种钟的近亲。在冲水之后,浮球会随着水位的降低而下沉,并利用其金属臂拉开水阀,放水进来后,浮球再次被抬起,使金属臂关闭水的流入。这就是所有自治机械造物的原型。

    力量的控制

    工业革命,并不是为更加复杂周密的信息革命做出的原始孵化平台。相反,自动马力本身就是知识革命的第一阶段。把世界拖入信息时代的,是那些粗糙的蒸汽机,而不是那些微小的芯片。

    瓦特在一次对蒸汽机的维修中磨出了革命性的改进,借鉴米德的磨坊调节器,改良为一个纯粹的控制回路。有了这个调解器可以自动的让马达稳定在某个由操作者设定的恒定速度上,通过调解器,就可以任意改变蒸汽机的转速,带来了革命,解放了照看蒸汽这种暴躁力量的劳动力。只有驯服自然强大的力量才能变成有效的,回看第一次工业革命,其实是信息的反馈回路所带来的,蒸汽机的发明要早了十几年,但是直到瓦特加入了自动调节的阀,才真正驯服这种能力,才能大批量的去应用,兴建期工厂,人类才真正的高速发展起来。

    价格

    在这之后人们发现了弱电,和反馈的观念完美结合,在《控制论》出版的一两年间,电子控制电路掀起了工业领域的有一次革命。随着控制的复杂,人们对于多变量的控制又陷入了瓶颈,书中举例对于高精度的钢板,影响的因素有六七个,对于多变量的事情人们一项一项的去调试,但是总是无法达到预期的效果,因为改变任意一个变量的同时都会对其他变量有影响,似乎陷入了无解状态。然而在维纳的《控制论》中找到了答案,全世界的工程师立刻把握住了其中的关键思想:选择其中一变量,建立简单反馈回路,就理顺了整个过程。因为所有因素都是相互关联的,所以只要你控制住其中一个队产品的厚度起直接作用的因素,那么你就等于间接的控制了所有的因素。重要的是建立反馈回路,这个自动回路可以进行调节,用其中一个变量来弥补其他变量。然而这一理论其实在20年前经济学中早已发现,利用单一变量价格对其他所有资源分配的变量进行调节,相对计划经济去计算每个变量应该是多少,不如直接抓住价格这一直接变量,动态的去调节整个经济活动。

    信息的控制

    在一个串接的回路中,每增加一个回路,都加大了一种可能:即在这个变得更大的回路中漫游的信号,当回到其起点的时候,却发现事情早在它还在回路中游荡的时候就已经发生了根本性的改变。特别是那些环境快速变动的大型网络,遍历整个线路所需的那几分之一秒,都可能要大于环境发生变化所需要的时间。而作为回应,最后一个节点倾向于发出更大的修正作为补偿。可是,这样一种补偿性的指令,同样会因为所需穿越的节点太多而被延迟,于是它抵达时也错过了移动标记,就又产生了一个无缘无故的修正。这就跟新手开车总是开出之字形道理一样,因为每次对方向的修正,总是会矫枉过正,超过上一次的过度反应这种情况会一直延续下去,直到新手学会收紧整个反馈回路,让它作出更小、更快的反应,否者他一定会不由自主地(徒劳地)在高速路上改变方向寻找中线。这也是简单的自动线路为什么会消亡的原因。它往往会进入“大摆”或者“频跳”的状态,也就是说,神经质地从一个过度反应摆荡到下一个过度反应,努力寻求安稳。

    控制的控制,串联起的反馈回路想起了几个月前接触的部分深度学习方面的东西。题目很简单,根据多个月份信用卡逾期的样本数据选择一个算法去训练出一个预测下个月用户是否逾期的模型。期间采用了决策树、随机森林、神经网络等算法,最终得到最高预测值的是多个神经网络训练结果的组合模型。第一次接触这块,发现每次的关键在于选取神经元的个数、层数以及激活函数。回看整个过程,整个训练过程描绘出的图标,和人练习车的之字形极为相似。今天正在发生的人工智能正处于作者所描述的控制的第三个阶段——信息的控制。对能量的控制,让我们驯服了自然之力为我们所用,对于物质的控制,让我们可以轻易做出为我们所用的物质财富。那么第三个阶段对于信息的控制呢,给机器自我,给机器自由,自我适应、向自己的目标进化、不受人类监管自行成长的机器,将会是下一个巨大的科技进步。

    要想获得有智能的控制,唯一的办法就是给机器自由。

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