207-2.4-思考的真相-曙光

所谓的算法，顾名思义就是计算的方法。
那再进一步通俗化的话呢，就是一步一步怎么算而已。
其实呢也是一种流程。
人类史上呢迄今为止最重要、最具价值的算法，可能是200多年前一位牧师提出来的。
后来人们以他的名字命名的叫做贝耶斯定理。
当然了，贝叶斯本人呢可能并不同意哈这个以他名字命名的定理名称。
因为严格意义上来讲呢，贝耶斯只是证明了贝耶斯定理的一个特例，而拉普拉斯呢证明的是贝叶斯定理的一个更为普遍的版本。
并且呢将其应用于天体力学医学统计甚至法理之中。
遗憾的是啊，拉普拉斯认为这个定理几乎无关紧要。
与此同时呢，遗憾的是，贝耶斯呢只是一个小神父，而拉普拉斯是一个数学态斗。
于是呢拉普拉斯的看法影响了随后100多年的时间里，几乎所有的统计学家。
直到20世纪50年代快结树的时候，贝耶斯定尼才被重新发现，重新重视。
要到21世纪初的时候，才开始在各个领域全面启用，而后逐步发展成了今天的人工智能的终极算法。
虽然呢贝斯定立这个公式啊嗯理解难度并不是很高，但是呢也的确不是一看就懂的那种，他也并不存在于当前正在讲授的中学课本里，甚至呢绝大多数本科毕业生也对他一知半截，弄不好，仅仅听说过的人占比也实际上并不高。
无论哪个国家都是一样的。
这实在是在重要的知识上，认知分布差异极大的一个经典案例。
智商也好，积累也好，生产资料都相对有限的普通人。
比如说你和我常常可以选择捷净，这个捷径就叫囫囵吞枣。
虽然那证明过程我看不大懂，可如果那结论的确严肃且靠谱，那么我总可以把它拿来直接用吧。
事实上，我自己翻阅很多领域的科学论文的时候，的确经常这么干，反正也理解不了那证明过程，看完概要之后就直接跳到末尾去看结论，然后拿着结论去解决问题，你还别说，就这样轻松地解决了不少问题呢。
细想想，哪怕字面上的囫囵吞枣。
虽然缺了咀嚼的过程，少了品尝的滋味，甚至可能吞下了原本应该吐掉的枣核。
但从冲饥的角度来看，也的确相当管用。
在这里呢我们讲的不是概率课，现在也不是想马上深入研究人工智能主算法。
所以呢我们在这里先不管具体细节，就先囫囵吞枣的理解一下贝耶斯丁理究竟是干什么。
这句话呢，所有人都能看懂贝斯定理可以用新的证据修订并提高之前甲说的正确概率。
炮兵呢在战场上就在不由自主的应用贝耶斯定理，不管他自己是否知道贝耶斯定理这个词汇，或者换个说法。
炮兵在打击目标的过程就是贝耶斯推理过程。
当一个炮兵瞄准目标准备发射的时候，他就持有一个假说，他要熟悉自己的设备，他能够估算炮弹的轨迹，估算距离和风速的影响，确定炮筒的方向和角度。
这个假说有一定的成功概率，他很难做到直接做到百分之百准确。
第一发炮弹打过去，击中了目标，那就很好，可以说技术好，也可以说是运气好。
事实上，哪怕成功概率不超过一半，也有可能第一次就打中了。
可如果这一发没有打中的话，其实很正常。
但第一发炮弹落地的位置。
将会成为新的证据。
而这个新的证据将使这位炮兵改进自己的假说，即他会根据炮弹落地的位置。
调整这一次发射之前的炮筒方向和角度。
于是这一次的假说比上一次的假说成功概率更高。
在此之前啊，形式逻辑也好，非形式逻辑也好，统计概率也罢，事实上都是面向过去的。
而后一厢情愿的希望能够基于过去的数据在当下分析做出的结论，能够指导未来决策。
翻译过来差不多就是经过分析确定过去是因为这样，所以那样。
然后再下一步是多少一厢情愿的认为说，如果我现在这样，那么将来就会那样。
可问题在于说，如果我现在这样，那么将来就会那样，往往只不过是一个假说，而非确定。
有句话说的好，这世界唯一确定的就是不确定。
那问题在于，不确定总是藏在时间里，随着时间的推移，终将闪现。
那么等到他一出现的时候，一切都失灵了。
贝叶斯定理不一样，它的应用啊是面向未来的。
更为关键的是，贝叶斯推理过程可以递归迭代的使用。
什么叫递归迭贷？
我们后面会讲，现在需要理解的是贝叶斯推理过程啊，就是可以反复根据新的证据提高假说的正确率，直至这个正确率接近百分之百。
它只是一次性计算，且不见得可以递归迭代的使用。
突然之间呢，人类有了一个面向未来的因果推理工具。
贝斯定理呢可以不断用新的证据计算假说的正确概率。
也可以通过对假说进行调整，逐步达到更高的正确概率。
那换言之呢，人类终于有了一个工具，可以用来预测未来。
虽然那预测不可能一上来就百分之百准确。
但是呢他的确可以通过不断的迭代，逐步提高预测的准确率。
当然了，民众呢倾向于拒绝任何不确定性，这也是没办法的事儿，尤其试错的成本涉及金钱甚至生命的时候，在实际生活当中，回避不确定性，事实上的确能够躲避很多的危险，少承担很多的损失，这也是不可否认的事实。
久而久之呢，绝大多数人不仅回避不确定性，也养成了干脆拒绝对不确定性进行。
思考的习惯。
因为人们有限的实际经验表明，那不仅仅是浪费时间，并且呢总是危机四伏。
当然，更深层次的原因其实是我们的人脑够用。
我的意思是说，任何正常人类的大脑在使用贝叶斯定理去预测未来或者提高预测准确度的时候都不够用。
因为贝叶斯推理过程需要的不是一次运算，而是重步间歇的持续运算。
这只是第一个层面，再进一步，人脑就更不够用了。
因为需要计算的因素往往并不是这个公式里的两个，实际上是很多个。
那人脑怎么可能够用呢？
每多考虑一个因素，计算量级就几何基数上涨，仅凭人脑怎么可能够用吗？
万幸的是，今天的人们呢有了另外一个工具叫做计算机。
计算机无疑是人类史上最成功的仿生产品，飞机潜艇什么的，相对来看实在是弱爆了。
因为电脑仿生的是天下最复杂的器官人脑。
并且呢随着时间的推移，综合各种因素，计算机的硬件和软件持续发展，并逐步突破了各种限制。
比如说单台计算的运行速度和效率在持续提高的同时，他们的单位时间耗能却越来越低。
再比如分布式网络构成的集群工作能力越来越强的同时，电力成本在持续下降。
仰仗着持续提高的算力和持续降低的成本，人工智能在2023年突然爆发了。
人类进入了智能时代，用李向来的话来讲，那就是人类突然之间进入了暴力破解宇宙秘密的时代。