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人工智能与1%问题

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发表于 2018-12-23 08:30:13 | 显示全部楼层 |阅读模式

只要出现一只黑天鹅,就可以否决所有天鹅都是白色的论点。
现在气势旺盛的人工智能技术,是以机器学习类神经网络为主流的。虽然募资中的创业家和不同投资哲学的风险资本家满嘴都是人工智能,彷佛世界上所有的问题都即将被人工智能解决,但机器学习本质上并不适合我常说的「1%问题」(1% problem)。
我所谓的「1%问题」,是指虽然只有极低的机率会出现极端状况,但一但出现极端状况,其後果往往非常严重,以致於让整体回报期望值跌落为负值。
简单以数学解释的话,我们可以假设一个抽签游戏。签筒中有99只白签和1只黑签,抽中白签的话可以得到美金$100,抽中黑签则得赔美金$9,900,那么这个抽签游戏的净回报期望值为美金$0:

99%  $100 + 1%  (-$9,900)=$0

基本上这是一个不赚也不赔的游戏,理性的金融思考逻辑下,任何人都不应该玩这个游戏,因为期望回报为$0,但波动性大於0(有99%机会可能赚钱、有1%机会可能赔钱),比起啥都不做(波动性为0)就可以稳稳的赚到(或赔掉)$0来说应该是一个比较不具吸引力的游戏。
如果上面这个游戏在抽到黑签时必须要赔出超过$9,900的金额,游戏的回报期望值就会变成负值,成为一个不管什么状况下,理性的金融人都不应该参与的游戏。
接下来,我们把这个99%正确率的场景对应到影像识别,也正是机器学习最早出现突破的范畴。
类神经网络的主要算法其实在很早以前就已经存在,但实际的应用很有限,除了现任FacebookAI长的Yann LeCun大神当年在贝尔实验室开发的支票手写识别机器得到广泛的运用以外,大部分通用影像识别仍然错误率很高而且速度奇慢无比。
二十一世纪前十年,关於电脑永远无法击败人脑的说法常常采用一个简单的例子:人类的小孩没什么知识,但只要看过猫这种动物几次,不用特别学习就可以十拿九稳地辨认出任何外貌的猫来,但这么简单的问题电脑却常常挣扎半天还是频频出错。
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