出人意料的物理学诺贝尔奖
文摘
2024-10-10 07:47
广东
诺贝尔物理学
2024年10月8日，诺贝尔物理学奖颁发给了 John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton 两位科学家，以表彰利用人工神经网络进行机器学习的基础发现和发明。![]()
计算机属于物理学吗？
这个奖项出来以后，出乎大部分人的意料，大家都有疑问，神经网络和机器学习属于物理学的范畴吗？明明是属于计算机的范畴，难道计算机也属于物理学吗？在这个奖项颁发之前，有各种各样的预测，但是没人敢预测人工智能能获得诺贝尔物理学奖。判断能力是哲学的首要能力
我们这里不讨论这个颁奖本身是否合理，而是引出一个问题：判断能力。如果从功利的角度问学习哲学能给人带来什么实际的能力提升。最好的回答应当是判断能力。哲学以智慧作为最高的价值追求，以知识（知识就是力量）学习为力量积蓄，而最终能对实际生活发生作用的是对一件事情的看法、方法论，进而影响选择、影响决策，最终影响结果。这种能力就是判断能力，或者说是预测能力。在很多基础的物理学领域，自然哲学的判断预测能力是非常精确的。但是面对越来越复杂的问题：复杂系统、混沌体系、人文社科领域、大量数据和不确定因素领域，哲学的预测能力变得越来越弱。我们该怎么办
面对这种很难预测或者比较复杂的，以及不确定的系统。我们不能有百分百预测的追求完美的想法，而是需要调整策略。第一：减少预测的成本。按照奥卡姆剃刀原理，用最简单直接的逻辑去预测，去判断，去决策。所以关于很多阴谋论、对外星人的判断，空城计等，预测的回路太复杂，不值的提倡。而马斯克的第一性原理是排除了大部分干扰的直接简单逻辑，反而值得提倡。第二：作出判断，决策到一半时候，不要推翻前面的工作，而是在前面的基础上调整，尽量减少重复一半的劳动。对每一次判断案例，作为一次宝贵的实验案例，详细记录，复盘。第四：调整心态，能够接受判断的失误，关注命中率而不是是否命中。
