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《科技前沿》随想录(498)
2019-08-06
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    我看“科学危机”

    报载:机器学习技术或引发“科学危机”   数以千计的科学家用来分析数据的机器学习技术正在产生具有误导性且常常是完全错误的结果。“这些研究往往在另一个真正大数据出现时才被发现是不准确的。”“人们现在普遍认识到科学领域存在可重复性危机。”即另一组科学家做同样实验时,研究成果无法再现的数量惊人。如全球生物医学研究中,多大85%的都是白费功夫。此危机愈演愈烈已经20年。原因在于实验设计不完善,在大量数据在搜索时,便不可避免找到一个模式(而至于引发以偏概全的错误)。(2019-2-18-7)

    思考:“科学危机”本质是科学自身的不足不达不够所致。那么,什么是科学自身的这种欠缺呢。比较准确的概括性说法似应是科学视角宽广性的程度差距。亦即是说科学研究者所主持的那份事物规律的发现掌握运用工作是不是将影响该事物的“所有因素”全部搞清楚了。当然世界事物都是“普遍联系”的。一事物的运动变化会在不同(时空等)情况下受到很多因素的影响,科学研究不可能将其全部都收入视野一一都弄清楚的,这样就会给科学(化)后果留下其既有的遗憾。像这样的“科学遗憾”严格讲还不是本报道所及的“科学危机”范畴。更准确贴切的“科学危机”应更类似于那种主观上认定其研究已经臻于完善,且总在信心满满的且行且远的科研门类者。比如此报道揭示的所谓“机器学习技术”——它便是通过事物运动中所得的相关“大数据”“云数据”“海量数据”(时髦说法)等,由AI人工智能机器从中找出其事物的规律性(模式)来了。可惜如此大数据即使非常庞大,耗费巨资,但也未必全面!当其碰到另外一个与之不同的大数据时,就必然性的难以避免出现“可重复性危机”,使其前项的全部研究“白费功夫”了(据报道中科学家揭露全球生物医学研究中,此项错误的出现几率就高达85%!),如此高耗高错低产低出的科学研究确属一种科学危机了。

    从机器学习技术引发的科学危机的问题来讲,当然我们也应该看到机器学习技术也有其风光高效的那一面,比如在国际象棋围棋甚至所谓的德州扑克领域的人工智能发展就很出色,它先后就将数位这方面的人类选手击败。究其原因,还是由其能够从数以万计的实战棋局和以实战为内容的更多次数副本对抗中掌握其大数据来学习提高自己的棋艺水平,从而超越了人类选手。如何思辨人工智能或机器学习技术如此冰火两重天的不同表现,根本原因其实应该还算简单,这就是棋类和扑克牌等游戏毕竟属于牵扯因素比较简单,内在逻辑又比较强的事物,于此将其“全部”数字化(全部打上引号,表明即使如此也还可能存在例外,亦即存在将来有人【选手】利用某个非数字化的棋牌智力因素以战胜机器人的可能),就能从记忆力、应对力、精力强度和抉择速度等方面超越人脑的相关智力。由此扩散去看,这些机器相比于人类的优越性正好也是科学不断发展不断提升不断造福于人类根本性原因。吾以为由这样两分法多分法的认识认知基点去看人工智能和机器学习技术以至整个科学的发展提高是比较理性的观察思考视角。它也符合科学与生俱来的怀疑精神、改进精神、创新精神,应是我们秉持进一步推动未来科学更大范围更深领域更强发展的基本理念和信念所在。

    如此说法反过来也就是讲,科学的下一步或未来的发展如果缺乏这种将更多因素纳入视野并实现有机联系以更为有效的把握事物规律性促进好的变化之思想精神的话,就有可能引发更大的“科学危机”。这绝非危言耸听或杞人忧天之谈。还是举具二个实例为证。如环境污染方面,有报道说海洋的塑料污染就情况特别严重。为什么呢?还不是人们日常的垃圾处理不合理么,而比其深的原因则是曾经的科学发展导致了塑料产品之蔓延。再比如人口膨胀,其重要原因便是科学引起了食物供应和医疗水平大幅改善。凡此种种还有许多事例。将它们归总去看,差不多都可以归结到科学对人类社会变化的强大推动力所致。这应该是另一种意义上的科学危机。但它确实也是科学的危机。因为它的发生发展说到底还是科学本身的视野不够宽广造成的。那么,未来的科学应该还要考虑什么未尽的问题呢。敝人觉得最根本者还是人们的思想观念问题。思想是人们行为的支配。不同的思想便有不同的行为。不同的行为便导致了不同的结果、结局、族群、社会乃至文明。科学既然一心一意欲想人类向好,如何不管思想问题呢。恰好,正是科学的这种不足不够不达不彰,在思想观念这样抽象的事物领域里,非科学性的认识认知(如思想文化多元化、自由化、独立化等等)就长期以来占据着其主流的权威的指使的地位,它是导致我们世界发展前途不定的基本原因。如何是好哟!

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