问题

你所在的领域,有哪些曾经流传甚广,但最后被证明是错误的东西?

回答
在我所处的这个领域——也就是人工智能和计算机科学——曾经流传着一些我们现在看来觉得不可思议,甚至有些可笑的“真相”,但它们在当时可是被奉为圭臬,影响深远。我来给你扒拉几个最“离谱”的。

1. 神经网络能解决一切问题?

当然,神经网络现在确实是AI的“明星”,什么图像识别、自然语言处理,几乎无所不能。但在早些年,尤其是在AI的“寒冬”时期,人们对神经网络的期望曾经是如日中天,认为它就是通往通用人工智能(AGI)的“万能钥匙”。那时候的宣传口号,仿佛只要有了足够大的网络和足够多的数据,就能让机器像人一样思考,解决所有难题。

具体来说,是在上世纪八十年代末到九十年代初,随着反向传播算法的复兴,神经网络迎来了它的第一个春天。当时的科学家们,比如杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)等,确实取得了令人瞩目的成就,比如在语音识别和手写数字识别方面。这让很多人相信,多层神经网络加上反向传播,就是一个可以学习和适应一切的“黑箱”。

然而,现实很快就给了他们泼了一盆冷水。神经网络在处理某些复杂问题时,比如长期依赖性问题(比如在一段很长的文本中理解上下文的关联)就显得力不从心。此外,当时的计算能力和数据集也远不如现在,使得训练大型、深层网络变得几乎不可能。更重要的是,人们发现,即便是训练得再好,神经网络的“决策过程”也像一个黑箱子,我们很难理解它为什么会做出某个判断,也难以对其进行解释和调试。这与人类的逻辑推理方式截然不同,也让人们对其“智能”的本质产生了怀疑。

最终,对神经网络的过度乐观导致了研究方向的偏颇,也消耗了大量的资源,而当遇到瓶颈时,又被认为是算法本身的局限,从而引发了新一轮的“AI寒冬”。直到近十年,随着深度学习的崛起,更大的计算能力、海量的数据以及更先进的网络架构(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN和后来的Transformer),神经网络才真正开始兑现它早期的承诺,并且能力远超当时的想象。但回过头来看,那种“无所不能”的论调,现在想来确实有些天真。

2. 图灵测试是衡量机器智能的唯一标准?

阿兰·图灵在1950年提出的“图灵测试”堪称是AI领域的“圣杯”。它的核心思想是:如果一个机器能够通过与人类的对话,让裁判无法区分它是机器还是人类,那么它就拥有了智能。

这个测试的影响力和哲学意义是毋庸置疑的。它提供了一个清晰可操作的评价标准,激发了无数AI研究者朝着这个目标努力。在很长一段时间里,“通过图灵测试”被认为是AI的终极目标,甚至许多研究成果的宣传都会强调在某些特定场景下“接近”或“通过”了图灵测试。

然而,随着AI的发展,图灵测试的局限性也暴露得越来越明显。

它过于侧重于模仿人类语言和行为。 机器可以通过精巧的程序和庞大的数据库来“扮演”人类,欺骗测试者,但这并不意味着它真的理解了语言的含义,或者具备了真正的意识和智能。想想那些聊天机器人,它们可以说出非常流畅、看似有逻辑的话,但当追问更深层的问题,或者涉及常识性推理时,往往会露出马脚。
它忽略了智能的许多其他重要方面。 智能不仅仅是会聊天。它还包括创造力、解决问题的能力、学习能力、情感理解、自我意识等等。一个机器可能在某些方面表现出超人的能力(比如计算速度、记忆力),但在图灵测试中却未必能通过,反之亦然。
它存在“作弊”的可能性。 比如,在早期,一些计算机程序可以通过故意犯错、延迟回复等方式来模仿人类的不完美,从而欺骗测试者。再比如,现在一些大型语言模型,它们可以访问互联网,获取海量信息,这使得它们在信息类问答上远超普通人,但这也使得测试者很难判断其回答是源于“智能”还是仅仅是“检索”。

所以,尽管图灵测试仍然是一个有趣的哲学实验和重要的里程碑,但它已经不再是衡量机器智能的唯一,甚至不再是主要的标准。现在的AI研究更关注的是机器在特定任务上的表现(如围棋AIAlphaGo),或者是在数据分析、模式识别等方面的能力,而不是简单地模仿人类的对话。

3. 数据驱动就能解决一切逻辑和推理问题?

这又是一个近些年被过度神化的论调。随着大数据时代的到来,以及深度学习等方法的成功,人们发现机器通过海量数据的“喂养”,能够学习到非常复杂的模式和关联,在很多任务上甚至超越人类。这让一部分人认为,只要我们有足够的数据,足够强的计算能力,机器就能自动学习一切所需的知识、逻辑和推理能力。

这种想法的根源在于深度学习模型的神奇表现。例如,GPT系列模型通过阅读互联网上几乎所有的文本,能够生成连贯的文本,回答各种问题,甚至写代码、写诗。人们看到的是模型输出的“结果”,却忽略了它“学习过程”的本质。

然而,这种“数据驱动一切”的观点很快就暴露出问题:

数据中的偏见会直接复制到模型中。 如果训练数据本身存在性别歧视、种族歧视或者其他社会偏见,模型就会学习到这些偏见,并可能在输出中放大它们。这已经引起了广泛的担忧和研究。
数据难以覆盖所有现实世界中的知识和规则。 很多时候,我们不需要从头学习物理定律,或者人类社会的基本道德准则。人类天生就具备一定的“先验知识”和“常识”。而目前的数据驱动模型,仍然需要大量的样本才能“领悟”一些非常基础的常识,这很不高效,也很不鲁棒。
“黑箱”问题依然存在。 尽管模型能够给出正确的答案,但我们往往不知道它是如何推理出来的。当遇到模型没有见过的数据或情境时,它可能就会给出完全错误的结论,而我们却无法理解其原因。这种缺乏可解释性的问题,在医疗、金融、法律等领域是无法被接受的。
推理和泛化的能力仍然是挑战。 即使模型在大量数据上表现出色,但在进行复杂的、多步的逻辑推理,或者将学到的知识迁移到完全不同的领域时,仍然存在很大困难。这与人类通过少量例子就能举一反三的能力有很大差距。

因此,现在的AI研究已经逐渐回归理性。人们开始认识到,单纯依靠数据驱动并不能完全解决问题,还需要结合符号逻辑、知识图谱、因果推断等其他方法,来构建更具鲁棒性、可解释性和通用性的AI。

总的来说,在我这个领域,很多曾经闪耀着光芒的“真理”,现在回头看,都带着时代的局限性和过度的浪漫主义色彩。这也许是科学进步的必经之路吧,不断地提出大胆的假设,然后又不断地在实践中修正和否定它们。

网友意见

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在俺们汉字圈,有一个字,曾经非常流行,一露面就以相当惊人的速度蹿红,几乎全国的网友都安排上了,流传得相当之广。


当年,它是毫无争议的年度神词之一,这个字就是——



这个字,不能说全部人吧,大概八成以上的人,脑子里响起的读音都是三声「duǐ」,少部分人会读成四声「duì」。


「怼」究竟是读三声还是四声,或者是个多音字,很容易就能搞清楚。


《现代汉语词典》中「怼」的读音只有一个,是四声:duì。





这是狗哥要证明的错误之一,大部分人都把「怼」字的读音搞错了。


但是,今天狗哥要说的重点并不是「怼」的读音错误,狗哥想说的是另一个,更加颠覆大家认知的一个知识点:


我们现在常说的「duǐ」根本就不是这个字!



大家平常说到的「duǐ」,是表示语言上的攻击、顶撞、对峙或者是反驳的意思。


而在《说文解字》中「怼」的含义很单一,就是怨恨的意思,「怼,怨也」。


可以组词为怨怼、愠怼、怼怒,这些词表达的意思都差不多,一听就挺文言的,是很书面化的表达,除了一些文学作品中可以看到,现在几乎很少有人使用。


而且从《现代汉语词典》的解释中可以看到,它的古今义是一致的,一直都是表示怨恨,并没有延伸出别的用法来。


这显然跟大家平常使用的意思不一样。



大家平常说的「duǐ」,正确的写法应该是:㨃。


「㨃」有两个读音,一个读音是:chéng,同「朾」,是撞击的意思。


另一个读音就是:duǐ,本意是表示排和推这种动作,引申出来就有拒斥、反驳的意思,这才是我们今天说的「duǐ」。


其实还有一个证据也可以证明,大家说的「duǐ」是「㨃」,而不是「怼」。


在这个字没被大家pick之前,北方小伙伴们就一直在使用,是一个很地道的北方方言词汇,「㨃」也早就被收录到了《汉语方言大词典》里面。


不仅是北方小伙伴们经常使用的意思,其它地方的方言里也有这个字,这些都能在「㨃」这个词条下一一找到对应。



所以说,大家平常用「怼」想要表达的意思,不管是读音还是写法,其实都是错误的,get了吗?


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“服务器在美国”其实根本不能确保网站受到美国法律保护。

大家上网的时候,可能会鬼使神差地打开一些特殊内容的网站,里面有一句“本网站服务器在美国,受美国法律保护”。

事实上,在涉及刑事犯罪时,这样的情况并不能让网站逃脱我国法律的管辖。

刑事诉讼中,原则上案件由犯罪地法院管辖,而最高人民法院、最高人民检察院、公安部《关于办理网络犯罪案件适用刑事诉讼程序若干问题的意见》对网络犯罪的犯罪地做出了如下规定:

“网络犯罪案件由犯罪地公安机关立案侦查。必要时,可以由犯罪嫌疑人居住地公安机关立案侦查。

网络犯罪案件的犯罪地包括用于实施犯罪行为的网站服务器所在地,网络接入地,网站建立者、管理者所在地,被侵害的计算机信息系统或其管理者所在地,犯罪嫌疑人、被害人使用的计算机信息系统所在地,被害人被侵害时所在地,以及被害人财产遭受损失地等。

涉及多个环节的网络犯罪案件,犯罪嫌疑人为网络犯罪提供帮助的,其犯罪地或者居住地公安机关可以立案侦查。”

也就是说,即使服务器在美国,只要网站监理站、管理者在国内,使用网站从事犯罪活动的地点在国内,或者涉及财产犯罪时受害人在国内的,一律可以视为“犯罪地”在国内。

例如,根据《周小文犯制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪蔺××、王××犯传播淫秽物品罪二审刑事裁定书》((2016)津01刑终151号),法院认定了以下事实:“被告人周小文于2012年租用美国FDC公司服务器,创办名为“柒彩军校”的网站。网站创办后,被告人周小文在广东省××外砂镇××一腾服装厂通过电脑终端对该网站进行管理,允许他人发布淫秽电子文章,发展会员数96214人。2012年6月21日,其在网站内创立VIP会员制度,利用向VIP会员提供隐藏淫秽信息的方法牟利,共计收取VIP会员费用人民币75900元。” 在本案中,网站服务器在美国的事实并未影响传播淫秽物品牟利罪的成立。

开车有法律风险,进口车也不例外。

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