42、工程文化、人类与机器学习的奥秘

工程文化、人类与机器学习的奥秘

在当今科技飞速发展的时代，工程文化、人类学习和机器学习的话题备受关注。让我们一起深入探讨其中的奥秘。

工程文化中的价值与问题解决

工程文化往往以解决问题的功能价值为核心。工程师们在日常工作中，常常面临各种技术问题，比如电线和连接故障等。他们处理问题的方式通常在工程实验室中进行，具体步骤如下：
1. 观察 ：对主板、算法、电机压力和电线布局等进行观察。
2. 排除法 ：通过计算或相互讨论，排除导致错误的原因，测试不同的理论假设，对无法证明的假设进行实际测试。

工程师们有着自己独特的价值观和美德，他们致力于用有意义的材料解决问题，即便材料的表现看似毫无意义，他们也会不断寻找让材料发挥作用的方法。幽默的淡定和面对难题坚持不懈的毅力是他们工作中的美德，但他们最看重的还是功能性的技术解决方案，而非人类价值观。

然而，工程师们过度专注于解决技术问题，可能导致他们忽视其他决策机会，比如涉及人类价值观的问题。像“无论机器人后续如何，都要制造酷炫的机器人”这种想法，使得设计与实际应用场景脱节。例如，IMPACT和Tay在与工程师价值观不同的人群中应用时，就引发了混乱，这体现了不同价值观和美德认知之间的冲突。

人类与机器学习的异同

人类和机器在学习方面既有相似之处，也有明显的差异。

学习的相似性

从某种程度上说，机器人、人工智能和人类都能从刺激中学习，并根据以往的学习记忆做出反应，然后再从对反应的反馈中继续学习。以最简单的强化学习为例，它与生物的学习过程有一定相似性。