第三八七章 科研
人,计算机,两者的架构都不一样,彼此模拟显然是很困难的任务。
对人而言,进行人脑原本并不擅长的计算逻辑海量简单分支决策的任务,效率远远低于哪怕最原始的计算机。
对计算机而言,从事其并不擅长的复杂局面判断复杂分支决策之任务,哪怕算力早已碾压人脑,也仍然是一种消耗巨大的以短击长,庞大而复杂的算法体系,到头来,还不如人脑迅速凭“直觉”而做出的结论。
各有所长,各有所短,一旦认识到这点,方然就明白所谓“等效算力”的意义并不大。
用围棋ai的算力,或者,其他任何ai的算力去衡量人脑的处理能力,并不能准确判断人脑的实力,充其量只说明,倘若要人脑去从事计算机人工智能擅长的工作,可以做到什么程度,可以与多大算力的ai相比拟。
至于人脑的真正实力,恐怕,是没办法用flyi来表征,正如一辆家用轿车的优劣,绝对无法通过超载能力来衡量那样。
那么人脑的能力究竟怎样,到底,有没有一个起码的判据。
念及至此,花费宝贵时间思考这一问题,方然的初衷,或许是为了调剂生活,在紧张工作的间隙放松头脑,但,不知不觉将思维深入到这种程度,他才逐渐意识到,自己正在思考的是一个何其关键甚至是决定性的问题。
人脑与计算机,架构迥异的两种事务,它们真的可以彼此等效甚至彼此替代吗。
这一问题的真正答案,至关重要,一旦得出结论,就可以回答萦绕心头困扰思绪的两个棘手之问题:
计算机,能否替代了人,去从事创造性的科学研究工作;
以及计算机,能否作为意识的载体,成为实现无限长之生命的一种手段。
两个问题,本质上,都是在探究人脑与计算机的本质,是否可以彼此等价,进而彼此替代。
但答案又会是什么呢,站在西历1489年的历史节点上,无需殚精竭虑,方然就能给出一个令人失望的回答:
不能。
计算机,替代人类劳动,是多少年来一直在发生的事,可是直到今天,联邦乃至世界的it尖端研究,仍未创造出能通过“图灵测试”的人工智能,距离人工智能代替人类,从事创造性科学研究的目标,显然就更加遥远。
当今时代的apyis产机,毫不夸张的讲,已经取代了社会生产过程中百分之九十九的人力,将从清扫工到应用工程师的诸多岗位彻底消灭,这固然是事实。
联邦的无数劳动者,因此失业,丧失参与生产流程的机会,这也是一种确定的趋势。
但直到今天,劳动者,仍然被联邦顶层有产者统计阶层所需要,在联邦大地的无数研究机构生产体系中,从事创造性研究的自然科学领域之顶尖人才,数量一点也没有减少,甚至还会随着生产体系的膨胀而扩大。
计算机的能力,在今天是前所未有的强大,但仍然有一些事情是其力不能及。
科学研究,前沿领域的探索,尖端技术的开发,仍然必须由人来主导,即便计算机在其中扮演的角色越来越重要,今日的一切高新科技研发,离开超级计算机的强大算力都无以为继,但在研究过程中,计算机所充当的仍然是“算仆”,只是研究者用来加快计算速度,缩短研发周期的工具。
原则上讲,今天的一切科学技术之研究,完摈弃计算机,照样可以进行下去。
只不过研发的速度,会慢到令人完无法忍受,科学家穷极一生雇佣海量计算劳工,也没办法等到计算结束验证自己的理论是否正确。
计算机的角色,越来越重要,但,这与成为主导根本就是两回事。
正因如此,在社会剧变的这时代,联邦的无数劳动者才没有被顶层彻底抛弃,被成批赶进毒气室,而是暂时维持一种微妙的尚可维持的平衡:
无数劳动者失去工作苟延残喘,其中的一小部分精英则(暂时)还有工作,衣食无忧。
数量庞大的底层,多少还得到一点救济勉强维生,以巨大的基数,多少总能够为生产体系提供一定数量的精英劳动者,只待眼前的科学研究者们逐渐老去,死亡,就可以进入生产体系,继续为顶层服务。
在生化仿真人的冲击下,顶层——奴隶——奴仆之三元体制,奴仆的地位岌岌可危,数量持续减少,而被大量的生化仿真人取而代之。
这一趋势,在几年前就能观察到,除从事“人文艺术”的奴仆外,普通服务者均前途堪忧。
奴隶群体的地位,则两极分化,大量普通劳动者陆续被踢出生产循环,从事尖端科技研发的高端人才则安稳如山。
这样一种大趋势,长远看来,会对人类社会造成什么样的影响,现在还说不好。
方然并不在乎什么“长期趋势”,事实是明摆着,第三次盖亚大战很快就将到达“临界点”,继而,在双方动用战略核武器后,事态就将演变到不可收拾的地步,整个人类世界都将迎来又一次天翻地覆的剧变。
世界命不久长,长远趋势,也就只能是一种虚无缥缈。
相应的,计算机究竟能否取代人,从事(真正的)科研工作,或者说究竟要发展到什么样的程度才能做到这一点,则是根本性的重大问题。
真正的科学研究,毋庸讳言,并非若干年前人们以为的那样,只要经过专业系统的教育,在生产体系中从事一些无关体力无关交际的工作,就算是投身于科学技术,恰恰相反,彼时的大量所谓技术岗位,进行的都是些程序性的劳动。
随着it技术的渗透,应用科学与计算机程序的结合,让这些岗位上的人被迅速淘汰。
真正的科研,要么是前沿领域的探索性工作,要么是极端复杂局面下的技术应用,总而言之,一切以计算机是否能取而代之为准则:直到今天,联邦的超级计算机与ai,能未能将托马斯安生莱斯利兰伯特等人踢出生产循环,就是“计算机尚力有不逮”的有力证明。
请收藏本站:https://www.fnxsw.cc。飞牛小说网手机版:https://m.fnxsw.cc
对人而言,进行人脑原本并不擅长的计算逻辑海量简单分支决策的任务,效率远远低于哪怕最原始的计算机。
对计算机而言,从事其并不擅长的复杂局面判断复杂分支决策之任务,哪怕算力早已碾压人脑,也仍然是一种消耗巨大的以短击长,庞大而复杂的算法体系,到头来,还不如人脑迅速凭“直觉”而做出的结论。
各有所长,各有所短,一旦认识到这点,方然就明白所谓“等效算力”的意义并不大。
用围棋ai的算力,或者,其他任何ai的算力去衡量人脑的处理能力,并不能准确判断人脑的实力,充其量只说明,倘若要人脑去从事计算机人工智能擅长的工作,可以做到什么程度,可以与多大算力的ai相比拟。
至于人脑的真正实力,恐怕,是没办法用flyi来表征,正如一辆家用轿车的优劣,绝对无法通过超载能力来衡量那样。
那么人脑的能力究竟怎样,到底,有没有一个起码的判据。
念及至此,花费宝贵时间思考这一问题,方然的初衷,或许是为了调剂生活,在紧张工作的间隙放松头脑,但,不知不觉将思维深入到这种程度,他才逐渐意识到,自己正在思考的是一个何其关键甚至是决定性的问题。
人脑与计算机,架构迥异的两种事务,它们真的可以彼此等效甚至彼此替代吗。
这一问题的真正答案,至关重要,一旦得出结论,就可以回答萦绕心头困扰思绪的两个棘手之问题:
计算机,能否替代了人,去从事创造性的科学研究工作;
以及计算机,能否作为意识的载体,成为实现无限长之生命的一种手段。
两个问题,本质上,都是在探究人脑与计算机的本质,是否可以彼此等价,进而彼此替代。
但答案又会是什么呢,站在西历1489年的历史节点上,无需殚精竭虑,方然就能给出一个令人失望的回答:
不能。
计算机,替代人类劳动,是多少年来一直在发生的事,可是直到今天,联邦乃至世界的it尖端研究,仍未创造出能通过“图灵测试”的人工智能,距离人工智能代替人类,从事创造性科学研究的目标,显然就更加遥远。
当今时代的apyis产机,毫不夸张的讲,已经取代了社会生产过程中百分之九十九的人力,将从清扫工到应用工程师的诸多岗位彻底消灭,这固然是事实。
联邦的无数劳动者,因此失业,丧失参与生产流程的机会,这也是一种确定的趋势。
但直到今天,劳动者,仍然被联邦顶层有产者统计阶层所需要,在联邦大地的无数研究机构生产体系中,从事创造性研究的自然科学领域之顶尖人才,数量一点也没有减少,甚至还会随着生产体系的膨胀而扩大。
计算机的能力,在今天是前所未有的强大,但仍然有一些事情是其力不能及。
科学研究,前沿领域的探索,尖端技术的开发,仍然必须由人来主导,即便计算机在其中扮演的角色越来越重要,今日的一切高新科技研发,离开超级计算机的强大算力都无以为继,但在研究过程中,计算机所充当的仍然是“算仆”,只是研究者用来加快计算速度,缩短研发周期的工具。
原则上讲,今天的一切科学技术之研究,完摈弃计算机,照样可以进行下去。
只不过研发的速度,会慢到令人完无法忍受,科学家穷极一生雇佣海量计算劳工,也没办法等到计算结束验证自己的理论是否正确。
计算机的角色,越来越重要,但,这与成为主导根本就是两回事。
正因如此,在社会剧变的这时代,联邦的无数劳动者才没有被顶层彻底抛弃,被成批赶进毒气室,而是暂时维持一种微妙的尚可维持的平衡:
无数劳动者失去工作苟延残喘,其中的一小部分精英则(暂时)还有工作,衣食无忧。
数量庞大的底层,多少还得到一点救济勉强维生,以巨大的基数,多少总能够为生产体系提供一定数量的精英劳动者,只待眼前的科学研究者们逐渐老去,死亡,就可以进入生产体系,继续为顶层服务。
在生化仿真人的冲击下,顶层——奴隶——奴仆之三元体制,奴仆的地位岌岌可危,数量持续减少,而被大量的生化仿真人取而代之。
这一趋势,在几年前就能观察到,除从事“人文艺术”的奴仆外,普通服务者均前途堪忧。
奴隶群体的地位,则两极分化,大量普通劳动者陆续被踢出生产循环,从事尖端科技研发的高端人才则安稳如山。
这样一种大趋势,长远看来,会对人类社会造成什么样的影响,现在还说不好。
方然并不在乎什么“长期趋势”,事实是明摆着,第三次盖亚大战很快就将到达“临界点”,继而,在双方动用战略核武器后,事态就将演变到不可收拾的地步,整个人类世界都将迎来又一次天翻地覆的剧变。
世界命不久长,长远趋势,也就只能是一种虚无缥缈。
相应的,计算机究竟能否取代人,从事(真正的)科研工作,或者说究竟要发展到什么样的程度才能做到这一点,则是根本性的重大问题。
真正的科学研究,毋庸讳言,并非若干年前人们以为的那样,只要经过专业系统的教育,在生产体系中从事一些无关体力无关交际的工作,就算是投身于科学技术,恰恰相反,彼时的大量所谓技术岗位,进行的都是些程序性的劳动。
随着it技术的渗透,应用科学与计算机程序的结合,让这些岗位上的人被迅速淘汰。
真正的科研,要么是前沿领域的探索性工作,要么是极端复杂局面下的技术应用,总而言之,一切以计算机是否能取而代之为准则:直到今天,联邦的超级计算机与ai,能未能将托马斯安生莱斯利兰伯特等人踢出生产循环,就是“计算机尚力有不逮”的有力证明。
请收藏本站:https://www.fnxsw.cc。飞牛小说网手机版:https://m.fnxsw.cc