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人工智能學(xué)術(shù) 正文
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我在MIT人工智能研究實(shí)驗(yàn)室工作一年學(xué)到的 5 件事

本文作者: 我在思考中 2022-05-10 10:35
導(dǎo)語(yǔ):只要稍加實(shí)踐,科學(xué)就能深刻地影響一個(gè)人的世界觀。
我在MIT人工智能研究實(shí)驗(yàn)室工作一年學(xué)到的 5 件事

作者 | 劉冰一、Ailleurs

編輯 | 陳彩嫻

Mike Ferguson ,麻省理工學(xué)院大腦和認(rèn)知科學(xué)系 (MIT BCS) 擔(dān)任研究軟件工程師/ML工程師。專門研究 Brain-Score(一種衡量類腦 AI 的工具)。他于 2021 年春季畢業(yè)于弗吉尼亞大學(xué),獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位,以及認(rèn)知科學(xué)和哲學(xué)學(xué)士學(xué)位。

我在MIT人工智能研究實(shí)驗(yàn)室工作一年學(xué)到的 5 件事

圖注:Mike Ferguson

在本文中,Mike分享了在麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室一年中學(xué)到的 5 件事,包括他生活、成功和知識(shí)的一些看法,希望你覺(jué)得有趣或有用。



1

承認(rèn)自己的盲區(qū),質(zhì)疑一切

Mike在開(kāi)始在麻省理工學(xué)院工作之前,剛從 UVA 畢業(yè),主修計(jì)算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué),并輔修哲學(xué)和數(shù)學(xué),自我感覺(jué)還不錯(cuò),然而,當(dāng)他第一次參加麻省理工學(xué)院周會(huì)時(shí)傻眼了——他發(fā)現(xiàn)自己最多理解了討論內(nèi)容的大約 10-20%,在接下來(lái)的幾周內(nèi)他都在懷疑人生:難道智商太低不配進(jìn)入麻省理工學(xué)院?jiǎn)幔繛槭裁纯雌饋?lái)只有自己不懂的樣子?

Mike注意到,實(shí)驗(yàn)室最聰明的人總是不斷地提出問(wèn)題,僅在第一周,他遇到了 5 或 6 個(gè)研究 AI 和神經(jīng)科學(xué)交叉領(lǐng)域的人,研究 AI 和神經(jīng)科學(xué)的交叉點(diǎn)的時(shí)間比他活著的時(shí)間還長(zhǎng)。即使他們?cè)陬I(lǐng)域以最大的專注度研究的數(shù)十年,甚至達(dá)到了絕對(duì)的巔峰,但還是在不斷提出問(wèn)題,解決問(wèn)題和驗(yàn)證假設(shè)。

他明白自己來(lái)麻省理工的目的就是來(lái)不斷解決不懂之處的。他放棄了偽裝自己,坦然承認(rèn)自己不了解目前進(jìn)展的工作。

從不停止提問(wèn),每個(gè)疑問(wèn)代表著一次機(jī)會(huì)——可以縮小理解差距,提高自己的知識(shí)。正是對(duì)自己已有知識(shí)的充分認(rèn)識(shí),思考對(duì)立面是什么,才會(huì)拓展自己的知識(shí)邊界。總是支持同事觀點(diǎn),總是希望別人知道他們有多聰明,是缺乏安全感的表現(xiàn)。在一個(gè)沒(méi)有認(rèn)知沖突的安全環(huán)境中,只會(huì)將自己的置于溫水煮青蛙的境地。

不要想為什么要提問(wèn),而是不要停止提問(wèn)。當(dāng)你思考永恒、生命和現(xiàn)實(shí)背后奇妙結(jié)構(gòu)的奧秘時(shí),你不感到敬畏嗎?這就是人類思維的奇跡——使用它的結(jié)構(gòu)、概念和公式作為工具來(lái)解釋人類的所見(jiàn)、所感和所觸。
現(xiàn)在,他已經(jīng)養(yǎng)成了如果被問(wèn)到一個(gè)問(wèn)題,他會(huì)迅速反映說(shuō)“我不確定,我必須調(diào)查一下”或“很好建議,我必須進(jìn)行更多試驗(yàn)才能確認(rèn)”。



2

有時(shí)直率效果更好
“不要粉飾狗屎——它只會(huì)阻礙科學(xué)進(jìn)步。我們沒(méi)時(shí)間搞那些廢話。”

當(dāng)他被告知在麻省理工學(xué)院實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任的職位時(shí),Mike想到了自己本科期間結(jié)識(shí)的從麻省理工學(xué)院 EECS 獲得學(xué)士和博士學(xué)位的教授。他跑去咨詢?cè)摻淌谝欢褑?wèn)題:麻省理工學(xué)院怎么樣?文化上與 UVA 的異同?長(zhǎng)相怪異的蒂姆·比弗(Tim Beaver)是怎么回事?波士頓物價(jià)為什么這么貴……

教授告訴他很多很棒的技巧,但他特別記得的是他的“警告”:“在麻省理工學(xué)院,直率無(wú)處不在。如果你有一個(gè)愚蠢的想法,人們會(huì)告訴你的。如果你不擅長(zhǎng)你所做的事情,人們也會(huì)告訴你;如果你的假設(shè)是垃圾,對(duì)方無(wú)論是在幾個(gè)人的房間里都會(huì)對(duì)你指出?!?/span>

Mike拿小本本記下,在幾個(gè)月后召開(kāi)了他的第一次實(shí)驗(yàn)室會(huì)議時(shí)就領(lǐng)教了其中厲害......他有一些想法,被大家告知不成熟;他犯了一個(gè)技術(shù)錯(cuò)誤,被人直接叫了出來(lái)。麻省理工學(xué)院的每個(gè)人都會(huì)遇到這種情況——無(wú)論你在《Science》上發(fā)表了 13篇論文,還是從未發(fā)表過(guò)。這似乎都是在麻省理工學(xué)院會(huì)遇到的一種文化。事實(shí)上,果有聽(tīng)眾不斷插話和提問(wèn),這甚至被視為一種尊重的表現(xiàn)——意味著他們很感興趣!如果自己的演示沒(méi)有人打斷,那可能是一件乏味的事情。

對(duì)知識(shí)的探索和對(duì)科學(xué)前沿的推動(dòng)在MIT是神圣的,這種能夠獲得坦率、客觀的反饋尤為推崇。在MIT,直率溝通的時(shí)間和地點(diǎn)是隨時(shí)隨地的,你可以專注于工作,而不必?fù)?dān)心批評(píng)是對(duì)本人的,它們僅僅是對(duì)工作的批評(píng)。在過(guò)去的幾個(gè)月里,Mike來(lái)尋求這種直率和客觀的反饋,隨著時(shí)間的推移和獲得該領(lǐng)域的知識(shí)方面提供了最大的“物有所值”。

我們嘗試學(xué)習(xí)的時(shí)間有限盡己所能,那么為什么不去擁抱批評(píng)這種直觀反饋呢?



3

學(xué)徒心態(tài)
“反復(fù)的失敗會(huì)讓你的精神變得堅(jiān)強(qiáng),并以絕對(duì)清晰的方式向你展示必須如何去做?!?/span>

Mike有一項(xiàng)堅(jiān)持了 3 年多的 Book-a-Week 挑戰(zhàn)。在近四年的時(shí)間里閱讀了 170 多本關(guān)于人工智能、哲學(xué)以及作為人類的意義的書籍。

他從書中獲取的是:要成為某事的大師,真正了解一個(gè)領(lǐng)域并產(chǎn)生影響,必須經(jīng)歷發(fā)展的各個(gè)階段。完成正規(guī)教育后,你可以進(jìn)入“學(xué)徒”階段,必須學(xué)習(xí)做事的方式和規(guī)則(無(wú)論是明確的還是隱含的)。持續(xù) 3 年到 10 年以上,接下來(lái)進(jìn)入創(chuàng)造階段,在這個(gè)階段可以擴(kuò)展并發(fā)揮自己的創(chuàng)造性和獨(dú)立性。最后,你進(jìn)入掌握階段,掌握一門學(xué)科或領(lǐng)域就是一種投資。通過(guò)掌握一門學(xué)科,以一種有意義的方式發(fā)揮您的全部潛力。這是對(duì)未來(lái)幸福和成就的投資,也是一種避免陷入死胡同或隨著年齡增長(zhǎng)而感到不快樂(lè)的方法。

在深入學(xué)習(xí)人工智能/神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域,Mike就覺(jué)得自己正處于學(xué)徒階段,用他最喜歡的作家Robert Greene 的話來(lái)說(shuō),“接受理想的學(xué)徒制”。提出問(wèn)題,熱切地尋求知識(shí),在學(xué)習(xí)事物時(shí)永遠(yuǎn)不要有優(yōu)越感——任何與自己領(lǐng)域相關(guān)的事物,即使是看似無(wú)關(guān)的事物,都值得學(xué)習(xí)。



4

成為一個(gè)有自主意識(shí)的勞動(dòng)者

人工智能是否可以體驗(yàn)情緒是一個(gè)非常有爭(zhēng)議的話題,他已經(jīng)寫了很多文章,惹惱了他的實(shí)驗(yàn)室伙伴,而且還沒(méi)有接近答案,「我只知道我們是人類,擁有數(shù)千年的進(jìn)化遺產(chǎn)。我們的幸福、悲傷、希望、勝利和失敗等情緒或思維是非常獨(dú)特的。它們正是使我們成為人類的東西,也是在人工智能中很難很快復(fù)制的東西?!?/span>

我們的大腦出現(xiàn)故障的方式比正常運(yùn)行的方式要多,多巴胺水平可能會(huì)失控,出現(xiàn)病變,信號(hào)丟失或重定向不當(dāng)……故障列表幾乎是無(wú)窮無(wú)盡的,我們都會(huì)犯錯(cuò),這是一件再普通不過(guò)的事,我們的所有情緒都是有價(jià)值的,是人能夠區(qū)別于類腦系統(tǒng)和機(jī)器的重要部分。

在這個(gè)美麗的星球上,我們一直是一個(gè)有知覺(jué)的人,一個(gè)會(huì)思考的動(dòng)物,而這本身就是一種巨大的特權(quán)和冒險(xiǎn)。

想想之前已經(jīng)被歷史遺忘的所有故事,生存、愛(ài)情、苦難、逆境等主題在幾個(gè)世紀(jì)中回響,獨(dú)特的思維是時(shí)空里永恒且獨(dú)特的紀(jì)念。所以,不管你生活中發(fā)生的任何其他事情,無(wú)論好壞,不管日常無(wú)聊的生存任務(wù),不管你個(gè)人的得失:只要記住,成為一個(gè)有意識(shí)的、工作的人就是一項(xiàng)了不起的壯舉。



5

科學(xué)是一種思維方式,而非知識(shí)體系

近來(lái)一種“反科學(xué)”的風(fēng)氣在美國(guó)各地興起,這在很多方面令人非常不安??枴に_根(Carl Sagan),在 1996 年已經(jīng)驚人地預(yù)測(cè)到了這種現(xiàn)象:

對(duì)于我子孫時(shí)代的美國(guó),我有一種預(yù)感——那時(shí),美國(guó)是一種服務(wù)和信息經(jīng)濟(jì),幾乎所有的制造業(yè)都轉(zhuǎn)移到其他國(guó)家;令人敬畏的技術(shù)力量掌握在極少數(shù)人手中,代表公共利益的人甚至無(wú)法理解這些問(wèn)題;人們失去制定自己議程或明智地質(zhì)疑當(dāng)權(quán)者的能力;人們的批判能力衰退,關(guān)于偽科學(xué)和迷信的輕信陳述泛濫,人們幾乎不知不覺(jué)地滑回迷信和黑暗中去......

——卡爾·薩根《惡魔出沒(méi)的世界:科學(xué)就像黑暗中的蠟燭》

一種對(duì)科學(xué)事業(yè)本身的懷疑似乎也越來(lái)越流行,怎樣對(duì)抗這種“反科學(xué)之風(fēng)”?Mike根據(jù)在MIT迄今所觀察到的事情提供了一些見(jiàn)解。

首先,就是上文第一章節(jié)所說(shuō)——質(zhì)疑一切。沒(méi)有任何東西可以免于審查和合理的懷疑。當(dāng)你看到一篇文章時(shí),先看看是誰(shuí)寫的,看看他們之前的工作,是否有資本推動(dòng)。在得出結(jié)論之前,要交叉地參考來(lái)源進(jìn)行確認(rèn)。問(wèn)問(wèn)別人為什么要爭(zhēng)論,以及可以得到什么。如果論點(diǎn)存在偏見(jiàn)歷史,那么自己很可能只看到事情的一面。

第二,分析論據(jù),尋找邏輯中的常見(jiàn)錯(cuò)誤,比如人身攻擊、不合邏輯的推理,選擇和確認(rèn)偏差(其中選擇性偏好最為要緊,因?yàn)樗a(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響難以被發(fā)現(xiàn));跟隨作者提出論點(diǎn)的過(guò)程,確保論點(diǎn)在哲學(xué)上是有效的(correct,前提正確)、合理的(sound,結(jié)論從前提中得到);警惕錯(cuò)誤的暗示、毫無(wú)根據(jù)的主張和被人為控制的圖表數(shù)據(jù);要為所有論斷尋求證據(jù),沒(méi)有證據(jù)就可以斷言的東西,也可以在沒(méi)有證據(jù)的情況下被駁回。

最后,認(rèn)識(shí)到人都會(huì)犯錯(cuò)。數(shù)據(jù)往往不完整或有偏差,新的證據(jù)出現(xiàn)可能會(huì)沖擊原本立論。思想是可以改變的,也應(yīng)該去改變。成熟的做法是——面對(duì)新的事實(shí)時(shí),讓舊觀念消失,并承認(rèn)所犯的任何錯(cuò)誤。

我在MIT人工智能研究實(shí)驗(yàn)室工作一年學(xué)到的 5 件事

圖片來(lái)源:Greg Rakozy

Mike希望這些建議可以幫助我們?cè)谶@個(gè)看似“后真相”的世界中找到方向,學(xué)會(huì)深入挖掘論點(diǎn),對(duì)結(jié)論的得出方式進(jìn)行分析??茖W(xué)是一種思維方式,是開(kāi)放思想和懷疑主義之間的微妙界線。關(guān)鍵是,只要稍加實(shí)踐,科學(xué)就能深刻地影響一個(gè)人的世界觀。

參考鏈接:

https://towardsdatascience.com/5-things-i-have-learned-working-in-an-mit-ai-research-lab-for-a-year-a65b4fcaef31

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