机器学习与神经训练
最近在倒腾AI,顺便了解了一点深度学习。深度学习是指通过模拟人的神经元结构来训练机器的大模型。
那么反过来,作为拥有神经元系统的人类,能不能反过来用机器学习的方法,被大量数据训练?
其实这种事情,我似乎很早就对自己做了。会给自己喂各种文字,绘画,音乐,视频的材料,把自己放到巨大的信息流里面,让大脑自己形成价值的是非判断。
再一想,十年之前就跟人说过这种训练的方式。把一堆数据丢给机器,然后让它自己开始各种随机运算,最后直接分析运算的结果。说这个想法的时候,似乎还没有大数据。
这样一想,我的直觉似乎真挺准的。可惜当时没有截图下来。
有点奇怪,理科生应该是追求精准客观的事情,但是我更多的判断更依赖感性和直观。其实对于准确运算我们无法超越机器,也许越到后面我们能与机器拼的就是感性与直觉。
就像一个生态系统,它只能模拟输入好了的模型。而现实里面的植物,能给你搞各种情况,所以我们要去观察这个真实的世界,才能发现正确的物理规律。机器的运算,只基于网络世界已有的信息流,但是,在人的神经元里,那些分子,质子的微观结构里,还有更复杂的信息。动物的脑袋,或者是植物的纤维,都是自然里运行的系统,能比机器更加敏锐一些。