AI时代，人类该如何学习？格物致知

在看完，李开复写的“人工智能”后，我认为，之前花一些时间，去了解Neural Network的背后的数学原理，是值得的。除了本人喜欢探究事物的本质之外，还有现实的考量。

对AI有兴趣的人，强力推荐李开复的“人工智能”(非广告)

据我所知，目前AI的发展，不管是Machine Learning也好，Deep Learning也好，其所表现出来的，都是“知其然，不知其所以然”。也就是经由大数据、平行运算、以及最佳算法，训练出来的电脑，在很多领域，效果显著，如语音识别。于是人类会担心，将来许多工作是否会被AI取代？就像之前电脑取代许多人的工作一样。

我认为，如果目前学校，还是以填鸭方式教导学生，而不去培养学生独立思考、抽象思考、以及追根究底的精神，这样下来，16年后，出了社会，会过得很辛苦。那还不如学生时代，整天玩乐的，出了社会，说不定过得还比较好。为何填鸭教学法，对将来用处有限呢？这是因为Deep Learning的学习方法，就是填鸭，而且电脑比人类，更擅长此法。

李开复的“人工智能”这本书里，提到一个例子。让电脑观察，从相同高度落下的，不同重量的两颗球，观察100次之后，电脑的Deep Learning“学”会了一个结论，就是“高度一样，不同重量的物体，到达地面的时间是一样的”。可是电脑知道背后的力学原理吗？当然不知道。我们会相信Deep Learning能推论背后的力学原理吗？当然不相信。

学校教我们“高度一样，不同重量的物体，到达地面的时间是一样的”。这个结论，我们记了一辈子。但能想起背后的力学原理吗？大部份的人不能，我也不行。这样看起来，大部份的人，很容易被Deep Learning的AI取代。

所以，为了将来不被AI取代，人类的学习方式，光靠填鸭是不够的。还得习惯独立思考、抽象思考、以及追根究底的精神。简单一句话，就是“格物致知”。

这也就是为何，我最近花了一些时间，了解Neural Network数学原理的原因之一。因为对我来说，用填鸭法学习Neural Network，是不够的。这和Deep Learning没两样。AI时代，学任何东西，不求快，因为Deep Learning比你快，要求质，要“格物致知”，因为Deep Learing做不到此点。

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