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在人类历史上,因为战争、斗殴和其他一些冲突,也因为疾病或自然灾害,造成了一些个体不得不失去身体的一部分。
截肢是最早被文字记录的手术之一。公元前4世纪左右,古希腊医生希波克拉底的著作《论关节》(On Joints)中就有过相关记载,提到了可以实行手指、脚趾、手和脚的基本截肢。但他警告说不得截断整个手臂或腿,因为大量失血会引起伤患者死亡。一直到了15、16世纪,因为结扎止血技术的发展,截肢技术才渐渐变得可行。
和截肢手术同时发展起来的还有一种技术,就是假肢制造了,它属于外科整形的一部分。失去肢体的人选择以替代品来行使手脚的部分功能,甚至只是为了美观和自信。历史学家希罗多德的著作中就提到,波斯战争期间(公元前499-449年),波斯占卜师赫格西斯特拉被斯巴达人囚禁,他截断了自己的一部分脚,以从枷锁中脱身,后来就用木制品替代这只腿了。古罗马还有一位将军马库斯·塞吉乌斯·西鲁斯(Marcus Sergius Silus),在第二次布匿战争期间(公元前218-201年)失去了右手,据记载,他采用了一只铁手,而改用左手使剑。
而在考古发现中,意大利南部卡普阿的一座坟墓中曾找到过一条青铜假腿,距今已有2300年左右的历史。中国吐鲁番的古墓中曾发掘出以杨树木制成的假腿,也大约在2200年前了。更早的还有3000年前古埃及墓中的木头和皮革混搭起来的假脚趾,都证据确凿地证明了古人在外科整形方面所做出的不懈努力。
青铜假腿,约2300年前
木制假腿,约2200年前
混合材质假脚趾,约3000年前
到了维多利亚时期,工匠们已经能够打造出钢和黄铜材质的金属手臂,可以在肘部、手腕和手指处铰接,主要是给退伍军人使用的,看上去非常具有机械美感。
钢铁黄铜假肢,19世纪
伦敦科学博物馆的收藏柜中,展示着一披19世纪和20世纪的假肢,材质和形状都十分丰富。
各种假肢,19—20世纪。Photo by Stewart Emmens,Science Museum/SSPL.
在生活中,肢体的一部分被异质化还是某种禁忌,如果我们发现了身边的人戴着假肢,一般出于礼貌会尽量避免直视和提及。但在电影和文学里,却早已经把这件事变得很酷。像是剪刀手爱德华还有《王牌特工》里的刀锋女,既特别又迷人,观众不会觉得他们有着不同于我们的“手”或“脚”就别扭,相反会感到很美,很想成为他们。同样酷的还有金刚狼之类的超级英雄。
剪刀手爱德华
刀锋女战士
这种酷有没有可能延续到现实中来呢?
当然。
假肢设计师Sophie de Oliveira Barata在做的就是这么一件事。2013年左右她创办了工作室“替代肢体计划”(The Alternative Limb Project,下面简称ALP),为敢于尝试的截肢者提供具有超现实意味的产品。
歌手Viktoria Modesta穿着Sophie de Oliveira Barata设计的一款钉腿,Photo by Omkaar Kotedia
Sophie de Oliveira Barata为游戏玩家James Young设计的合金机械假臂,这个项目是日本游戏制造商Konami赞助的。Photo by Ewelina Stechnij.
Viktoria Modesta,Photo by EwelinaStechnij/Lukasz Suchorab
Viktoria Modesta, Photo by Nadav Kander/ OmkaarKotedia
这家工作室的理念是,独特的假肢代表着佩戴者个性的延伸,可以突破只是修补肢体的功用,而成为一种自我表达形式。通过将仿生学、3D浮雕等新技术和传统工艺结合,他们创造出了高度风格化的美学作品,探索人体和时尚,也探索演化和超人类,并促进身体多样性的对话,改变人们对残疾的看法。
她的客户包括残奥会运动员、歌手、模特和视频游戏公司等。随着一些具有公众影响力的人,如Viktoria Modesta这样的明星加入合作(她在mv中的钉腿造型让人印象十分深刻),艺术假肢这个概念正在被越来越多的人所接受。
ALP还推出过一组以超现实题材为主题的假肢,在网上引起过很大关注,包括他们给著名博主、断臂模特Kelly Knox打造的葡萄藤造型。它不仅仅是好看,还具有实用性,里面内置了26个单独的椎骨,并有动力装置,所以可以弯曲,做一些轻微的运动,如移动桌上的咖啡杯。这些运动由Kelly的脚趾来控制,她的鞋子中嵌入了四个力传感器。这个项目是多个学科的组合才促成的,除了Sophie团队的硅胶雕塑,还加入了机械工程、3D建模、激光切割、电子传感等领域的专家,最后出来的效果也十分令人满意。
Kelly Knox,Photo by Omkaar Kotedia
他们给演员Grace Mandeville设计的羽毛手臂也十分让人惊艳,最近在ins上引来一片赞叹。
演员Grace Mandeville佩戴着羽毛假臂,Photo by CharlotteEpstein
游泳运动员Jo-Jo Cranfield佩戴着蛇形假臂,Photo by Rosemary Williams
正在给假肢做修饰的Sophie de Oliveira Barata
美术出身的Sophie原来是一名电影特效师,后来给一家英国制造商担任定制假肢雕塑家,长达八年,这期间她能够做出逼真度极高的假肢。但总觉得缺了点什么,于是她开始在业余时间做点实验。她发现,当自己穿着用硅胶做成的假体走在街上时,会十分受瞩目,人们纷纷盯着看,“她怎么在袜子的外面有脚?”
很快她开始和一个因车祸失去了腿的小女孩一起做些尝试。因为这个小女孩还在长身体,几乎每年都需要一只新腿,而她每次都希望会有点不同,能不能画上吃冰激凌的小猪,能不能画上家里人的照片,还有小狗,等等。Sophie在满足这个小客户的过程中体会到,女孩认为自己拥有别人所没有的东西,这种心理是特别积极的,也给了Sophie灵感和勇气。
创办自己的工作室之后,Sophie发现了更多想要佩戴与众不同的假肢的人,有人会希望自己像钢铁侠,有人希望和自然融为一体,有人会希望假肢像时尚单品那样极尽奢华。当然也有那种不明白自己要什么的,这时候就需要给对方提供很多图片,慢慢启发ta形成一个自己的想法,鲸骨、树木、贝壳和海洋都可以成为灵感的来源。
Sophie的工作间
有机玻璃假腿。Photo by Omkaar Kotedia
一位叫做Louise Bruton的女孩专门撰文给irishtimes.com,描述了她从ALP定制假腿的过程。
患有脊柱疾病的Louise在17岁那年不得不截去了右腿,此后就开始佩戴假肢。而原先她从来没有想到过假肢是可以blingbling的,直到有一天无意中浏览到了ALP的网站时,瞬间就被上面的画面击中了。而同时她意识到,既然所有人都知道自己佩戴的是假腿,那就毫无必要去掩饰这一点,为什么就不让它更加大声地说出来呢?她给设计师发了电子邮件,并很快得到回应,让继续发一些自己喜欢的东西过去。Louise是个时尚爱好者,所以她提供了Philip Treacy设计的帽子、穿着范思哲的碧昂斯,还有哥特式房屋、爱丽丝漫游仙境的插画。
后来她们见了一面,Sophie给Louise带来了一些材料让她挑选。很快,在截肢的第十个周年纪念日,Louise戴上了人生中的第八个假腿,上面有镶钻和纹身,她把它叫做Priscilla。
Priscilla
对于自己的假肢设计师,Louise的评价是,她有一种美妙的人际感,很适合和那些失去了身体一部分的人一起工作。
更多信息,可以访问
http://www.thealternativelimbproject.com
Source: 科学松鼠会 | 12 Mar 2019 | 11:36 am(NZT)
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在一朵花的花蕊上,仿佛停住了一团凝固的“云”。
(图片来源:X Xu and X Duan)
这其实是一小块氮化硼气凝胶样品,它十分轻盈,密度只有水的1%。
它在扫描电镜下的微观结构是这样的:
气凝胶是什么呢?大家可以想象一下一个三维网状结构里面“网住”了水的凝胶结构,而如果把其中的水都替换成气体,也就是气凝胶了。气凝胶需要特殊的工艺来制备。
气凝胶材料因为非常非常轻和隔热而受人青睐,应用前景包括在极端的温度条件下保护航天设备等。但很多气凝胶也存在机械性能不够稳定的问题,在急剧的温度变化中容易变成脆弱。
而这一次研究者做出了机械性能更加稳定的气凝胶,它可以抗住连续一周时间1400℃的高温,也可以在急剧的温度变化(一秒钟内温度就变化275°C)之后依然保持原有的机械性能。虽然在实际投入应用之前还有很多后续研究需要做,但感觉这些材料看起来真是非常厉害了。
相关研究近期发表在了Science上,详情可以看这里:http://science.sciencemag.org/content/363/6428/723
Source: 科学松鼠会 | 11 Mar 2019 | 7:56 pm(NZT)
春节的时候,一则《女子5天吃掉6斤车厘子 一夜“血便”20多次》的新闻吸引了巨大关注。说是一位王女士5天吃了6斤车厘子,结果“一夜血便20多次”,医生建议“一次最好别超过20颗,吃完多喝水”。
图片来自pixabay
当然,按照医生的建议去吃肯定不会有问题。这里讨论的是:医生的建议,有道理吗?
新闻中医生指出,“车厘子含铁多,并含有一定量的氰甙”,所以不能多吃,否则“有引起‘铁中毒’或‘氰化物中毒’的风险”。这完全是牵强附会的“欲加之罪”。
车厘子就是樱桃,通常指进口的大樱桃。车厘子中确实含有铁,但每100克中的含量只有0.3-0.4毫克。成年人每天的铁摄入量在10毫克左右,而“最高摄入限量”是45毫克。也就是说,靠吃车厘子来补铁都不靠谱,要想吃到“引起铁中毒”的“过多”,需要吃到10公斤以上。
车厘子中有一定的氰苷,在特定条件下水解释放出氢氰酸。不过,那些氰苷存在于种子中,绝大多数人吃车厘子的时候都不会吃核,自然也就不会摄入。即便是把核也一起吞下,人体的消化能力也不足以破坏核的硬壳来把氰苷释放出来。
所谓的“血便”并不是事实,而是“红色果酱样便”。因为王女士血便之前吃了很多车厘子,所以医生就确定为“过食车厘子导致的急性胃肠炎”。这个判断暗示着:如果过多食用车厘子,可能导致急性胃肠炎。
前面已经分析了医生给出“过多食用车厘子”的两点风险是牵强附会。“多食车厘子”和“急性肠胃炎”只是同时发生在了王女士身上而已,并不意味着二者之间具有因果关系。
值得注意的是,在这个病例中,“节前,亲友送了2箱车厘子,想到过年期间家中没人,她将车厘子全部洗好后装了满满两大袋带着路上吃”,而发病是在5天之后的“大年初三下午5时”。也就是说,这些车厘子在袋子里放了好几天。虽然是冬天,但人们所呆的地方温度并不低,车厘子又是容易变坏的水果。王女士的这些车厘子放了这么多天,是否已经感染了细菌?
新闻报道中称“中国营养协会推荐的每日水果量是200-400克,王女士5天吃6斤车厘子,连续多日大大超过了水果的最高量,出现身体不适并不稀奇。”
膳食指南推荐的是最健康有益的“适宜摄入量范围”,比如蛋类25-50克,鱼虾类50-100克,蔬菜类300-500克,禽畜肉类50-75克等等。所谓“适宜摄入量”,是指在这个摄入量范围内容易实现食物的全面均衡,对整体健康有益,而不是说这个范围的上限就是“安全上限”。也不会有人认为连续几天吃两个鸡蛋,或者三两鱼虾,或者两斤蔬菜,或者二两肉,就会“出现身体不适”。
“5天吃掉6斤车厘子”,平均每天600克。考虑到车厘子的核也有相当重量,实际吃的量会明显少于600克。即便是按照400克的“适宜摄入上限”,也谈不上“大大超过最高量”。
大家都知道“蔬菜水果有益健康”。当然,任何食物都应该注意“适量”——某种食物吃得过多,并不是它会产生什么危害,而是其他食物就会相应吃得少了,从而不容易做到饮食全面均衡。对于某种特定的食物,在短时间内超过“推荐标准”地吃,并不至于“出现身体不适”。对于水果,需要注意的是:
第一, 它不能代替蔬菜;
第二, 注意水果的新鲜和保存,避免微生物污染。
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Source: 科学松鼠会 | 11 Mar 2019 | 12:00 pm(NZT)
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四十年前,一本奇书《哥德尔、埃舍尔、巴赫:集异璧之大成》横空出世。作者道格拉斯·霍夫施塔特(中文名侯道仁,中译第一版使用的译名是侯世达)在这本书里横跨艺术、音乐、数学、意识和智力等众多领域,成为那个时代最令人印象深刻的AI著作,为他赢得了普利策奖和美国国家图书奖。
然后他就消失了。
道格拉斯·霍夫施塔特 | Greg Ruffing
他并没有真的失踪,还在一直思考AI。但是,《集异璧》出版的年代,正好是“古典”AI时代最后的光芒。三十年的研究并没有像研究者预期的那样给出关于智能的突破性进展,热情和经费都在逐渐消退。人工智能研究者逐渐把重点放在能否让机器系统来解决实际问题;至于图灵当年提出的那个问题——“机器能思考吗”——被大部分人认为太过哲学、太过模糊,只适合放在课本的第一页,而和日新月异的应用无关了。
今天,最火的AI路线是机器学习。如果一个人只看新闻头条的话,也许会觉得AI问题已经被解决了:机器学习AI能下棋,能开车,能翻译,能聊天,能看病,能答题,能认动植物,能写诗作画,就差取代人类了。
真的吗?
侯道仁不这么认为。他说,AI不“懂”。AI在操纵数据,但不知道这些数据是什么意思,不知道它们还对应着一个现实世界。脱离现实的AI永远不会懂得现实。在这个问题上他显然是少数派。他已经几十年没有参加过学术会议了,也和AI的主流研究者罕有对话——“我对他们的状态不感兴趣”。很多时候这算不上真的冲突,双方只是在就不同的话题和不同的时间尺度思考。
但他所思考的问题确实直击盲点。数据集里能堆砌出智能吗?不带目的和情绪的,算得上智能吗?现在的AI能做很多事情,但它们真的“懂现实世界”吗?或者,它们只是一个个空无一物的黑盒子而已?
毫无疑问,今天的人工智能领域非常成功,不需要考虑这些问题也在快速进展。但是这样的进展也许是没有办法持续下去的。不去解决一些更加深层的问题,也许就会像寓言里那个想靠爬树抵达月亮的人一样:“他将不断进步,直到树的尽头。”
果壳:为什么你会采取这样一种脱离主流的研究方式呢?
侯道仁:我其实不觉得我是在正常意义上的“做研究”。我是以一种个人的状态在探索想法,如果可能的话,就写书来传递它们。驱动我这样做的,是一种寻找美、寻找优雅的力量。另外我还喜欢不严肃。
我对企业的商业目标不感兴趣——你知道就像谷歌的AI产品什么的。我感兴趣的是理解人类思考,理解语言,理解这些东西的深度和复杂性。我对这些事情十分尊敬,而我的感觉是那些科技公司好像就不怎么有尊敬的态度。这个肯定不是一概成立,做这些项目的人成百上千,每个人都是独一无二的人,都有自己的想法;但是公司自己会有一种动量在推动这些人,让他们去公开宣布“我们抵达了人类翻译的水平”这样的话。
我不知道谷歌翻译团队的成员是不是真的相信这些话,但是他们显然有这种“Chutzpah”——你知道Chutzpah这个词吗?这是一个意第绪语的词,有这种狂妄自大来说这样的荒谬言论。当然他们的产品是很厉害,往谷歌翻译里敲一篇文章或者复制一个网页,两秒钟之后右边就出来译文。有时候译文会很不错,因为他们确实用了海量的知识,不,不是知识——
果壳:数据?
侯:对,数据,而且相当的快。但是很多时候,译文都差得好远。就像我举过的例子: The roofer came down from the roof of the hospital carrying a case of shingles. (屋顶工人从医院的屋顶上下来,带着一箱瓦片。)翻译软件给出的是“一箱带状疱疹”。这和带状疱疹没有任何联系啊!屋顶工人带着的shingles很明显毫无疑问是瓦片。而且它还用的是“一箱”。你怎么可能有“一箱”疾病呢?
这完全讲不通,这是垃圾。但是这就是翻译软件做的事情,因为它根本就不理解任何东西。是零。它不知道有这样一个世界,有这么多事情正在其中发生,不知道有过去和未来,不知道有大有小有上有下。它什么都不知道。它所知道的一切就只是字词。
果壳:而不知道意义?
侯:甚至都谈不上是知道字词,它只是在使用字词而已。连这么简单的句子都不能理解,你怎么能宣称这是人类级别的翻译呢?
果壳:这些不算个别的例子吗?
侯:你得用这些例子才能揭示出它后面的空洞,证明它没有理解。机器翻译是巧妙的花招,有时候能完美生效,在简单句子上通常都能行——但不是每一个句子都行。整个机器翻译领域里最著名的一个例子,“The box was in the pen.(盒子在棚里。)”我试过的每一个程序在这个句子上都失败了。甚至给了上下文也没有用:“Little John was looking for his toy box. He looked everywhere and he finally found it in the pen. He was very happy.(小约翰正在找他的玩具盒子,找遍了所有地方,终于在棚子里找到了它。约翰很高兴。)”
果壳:都翻成了盒子在笔里。
侯:而任何人类都能理解。当然他们可能会笑一下觉得这个很有趣,因为pen这个词乍一看可能会让人觉得是你口袋里的“笔”,显然原句的pen说的不是笔。但是人类顶多是想一想,而程序则直接掉进了坑里。但如今60年过去了。这个句子来自机器翻译领域有史以来最著名的文章,发表于1959年;60年之后的现在,这么多机器学习的成就,都还无法让程序跳出这个陷阱。
而且机器学习还很大程度上是黑盒子,如果它犯了一个错误,你很难知道要怎么修。
果壳:我觉得这种事情就像是自驾车的状态一样,它们好像是能识别出看到的图像,但其实并不能真的理解这些图像。你会不会觉得,让AI在不理解这一切的情况下做这些事情是危险的?
侯:当然是危险的。的确,我们有很多工具做了很多事情,这些工具也啥都不懂。比如说机场的不同航站楼之间有小火车连接,车里没有人类工程师或者司机,但这都是很简单的,是固定轨道,固定起点终点,轨道上几乎不可能有什么障碍,所以你能信任它。某些大城市的地铁也是,不需要司机,因为轨道都是纯地下的,不可能有障碍,你不理解也没有关系。但是对于自驾车,我的感觉和翻译软件差不多糟糕。现实世界里的可能场景是无限复杂的,驾驶时出什么状况完全不可预料。我觉得这极其糟心。不管怎么说吧,我是不喜欢AI(人工智能)这个词的。
果壳:如果你能重新发明一个词的话你会怎么说?
侯:我不知道。我觉得自驾车(self-driving car)是可以的,不用“智能”这个词,智能不是这个领域讨论的话题。当我们说智能的时候,其中的确有一部分是实时对看到的场景进行分类;我对自驾车懂的并不太多,我知道他们用的很多技术和人类开车不同,他们会用GPS,会用激光雷达,如此等等,这意味着自驾车看到的场景和用到的信息与人类不一样。我不确定它们到底在干什么,但是你可以说这的确是实时感知,对快速变化的图像进行实时分类,这是个动态而非静态的过程,这当然是智能的一部分,但绝对不是全部的智能。所以我不喜欢把智能这样的词用在这样的系统上。
二十世纪五六十年代那会儿,说“我们正在研究AI”是没问题的,我们是在研究它,是在尝试理解智能,但现在人们不那么说了,人们说“这是智能的”,“那是智能的”。我不喜欢这样。这是过度简化扭曲,误导原意。
果壳:开车和翻译都是很难的现实问题,不过创造性的问题呢?阿法狗在围棋上打败了人类,我就感到相当震撼。
侯:我同意,震撼(shaken)是对的词,我感到很难受,为围棋选手感到悲伤。不过,你知道有一个微软的程序能够写诗——
果壳:是的,他们居然还真的出版了。
侯:我不知道你说“真的”是什么意思,显然这年头人们是可以出版任何东西的!这不算什么啦。但是我想说,随便写点现代诗没什么了不起,这很容易,写出来的大部分是垃圾。搞一本垃圾宣称这是诗歌这不算什么成就。这样的事情早就被做过了,我自己五十五年前就写过这样的程序。这不算啥——好吧也许五十年前可以算啥吧。但像某些人说的那样把这个称为是计算机的创造力?这完全是荒谬,完全是无稽之谈。拥有创造力是和情绪联系在一起的。强烈的智识激情、好奇心和驱动力,愉悦感和玩耍心,乐趣、神秘、发明欲望——所有这些在今天的计算机里都找不到。什么都没有,零。
当然计算机是能做很多事情。二十五年前有个人曾经写过一个程序——后来我和他成了朋友——这个程序可以发现新的欧式几何定理。它是在探索几何学的新东西。但是它的做法是完全机械的,它对几何学没有任何兴趣,没在思考,没在享受,没在寻找美,没在做任何这样的事情,只是机械蛮力琐碎的探寻,把数字算到15位小数,检查点是不是在线或者圆上,这些事情对人类而言是极端困难极端无聊的。
如果你作为一个人来检视它产出的成千上万结果,偶尔也会发现一个优雅的定理。但是机器并不知道它的优雅,对优雅不感兴趣,对任何东西都不感兴趣。说这个和创造力有什么共通之处是很荒谬的,可是人们就是经常这么说。他们说这样的话的时候根本没有想过到底什么是创造力、什么是智能。所以我是真的讨厌说我们在用“人工智能”做事情。我们没有这种东西。
果壳:AI最早的时代,图灵说因为我们不知道电脑有没有思考,所以我们应该看它们的思考结果来判断。现在我们有EMI(“音乐智能实验”,一个可以模仿作曲家风格创造出新音乐的程序)这样能产出类肖邦的音乐,阿法狗这样打败人类的棋手,这些算不算那种思考结果?
侯:不算,因为阿兰图灵说的是使用语言。
果壳:所以语言是人类思考的核心?
侯:语言代表着概念,日常的词语和句子都对应着我们心中的概念,是给概念上标签的方式。当然不是所有的概念都有标签,但很多都有,我们使用语言是为了外化这些概念。这才是图灵所说的东西。当然围棋也对应着概念,这个概念让阿法狗能够下围棋,但这不是关于整个世界的,这只是一个极小极小的微缩世界。至于EMI,我写过很多东西,做过很多讲座——
果壳:啊我读过《如聆巴赫》。
侯:那个是一个缩写版的文章,我写了大概40页的东西,被缩到了10页左右。我忘了是不是我自己缩写的,快20年前了。很不幸,它没能完全概括我想说的东西。
我觉得EMI是个骗子。它产出的大部分东西都很明显是从别的作曲家那里借来的。你越是熟悉那些作曲家的作品,就越能看出来它只是拿来片段然后放在一起。这和创造音乐没有任何关系,是零,也和人类与音乐的关系毫无相似之处。它只是一个流于表面的模仿而已,这就像是那个三字母游戏。
你知道这个游戏吗?就是你找一篇文章,比如林肯的葛底斯堡演讲,是什么文章无关紧要。然后你统计一下这篇文章里三字母组合的出现频率,比如AAA没有出现过,THE就出现了好几次,或者HE空格,空格也算一个字母,这样汇聚成一个频率表。然后你找两个字母,我一般是随机的,在表格里查下一个字母是啥。比如说开头的字母是TH,那么你就查一下THA、THB、THC……一直到TH逗号、TH句号和TH空格的频率,然后根据这些频率来随机选择第三个字母。最大的概率也许是THE,但你并不总是能选择它,也许这一次你选的是THR。那么,新的双字母就是HR,再去表格里查HRA、HRB、HRC……诸如此类。
果壳:这就是一个马尔柯夫链了。
侯:对,就叫这个。你用这样的方式创造出一篇新的文本,然后看看它长啥样。它和原来的文本会有很大的相通之处。你也可以不用三字母,而是用四字母、五字母或者更多。甚至可以把一整本书都作为源文本,统计里面的频率,创作出新的人造文本。粗看起来,它在局部上会很像是原来的作者写的东西,可能连着几个词都很正常,特别是当你用四字母或者五字母来生成的时候;但是它根本没有任何含义,全局而言它是垃圾。这个点子是大概70年前被发明的,已经被充分地研究过了。当然这样做出来的东西很好玩,本质上EMI做的也是这个。
但它做这样事情的时候并不智能,并不懂音乐。这并不是对作曲家的威胁,只是一个小玩具能让计算机快速地把音乐小片段拼合在一起。其产物有时候听起来还有点说服力,可是这和创造音乐没有关系,和理解音乐没有关系,和任何事情都没有关系,空无一物。然而正是这种东西在被不断吹捧成人类级别的成就。
果壳:但是有没有可能沿着这条路线开发出一种不同于人类智能的东西呢?比如阿法狗是不是发现了一些人类没有看到的关于围棋的深刻见解?
侯:如果有,它必须是情绪化的。情绪是智能的核心,没有它就没有智能。当然你能看出来,我现在所说的这些都是非常情绪化的,这没错,我们说的一切都充满了情绪,被情绪所驱动,智力就是这个样子的。
阿法狗确实做到了一些惊人的事情,我丝毫不懂围棋所以没有办法评论,但显然它找到了某些模式,是人类从来没有注意过的,而且运用这些模式下了一手好棋。我不知道说它“理解”围棋算不算用对了词,因为理解是个很难讲的概念,但至少它肯定是找到了关于围棋的一些事实,一些强有力的不为人知的事实。我觉得这很了不起,也很让我沮丧和担忧,但我不觉得这是一条通向非人智慧之路。如果在很久以后的未来你能造出个电脑程序,可以和人类沟通交流想法,那是一回事,但下围棋不是交流想法,只是玩游戏而已。不,它甚至都不是在玩游戏,只是在操纵符号,它不知道这是个游戏,不知道游戏是什么东西。
但如果将来人们能开发出和人对话的程序——严肃地讨论观点和想法,不是聊天机器人那种,不是问“siri附近有什么印度餐馆”。我非常不喜欢现在这些东西,绝对不会用它们,虽然我知道有很多人喜欢这样的小软件。但总之如果我们将来真的有一个系统能和人对话,那么它必须要知道关于人类生活的几乎一切东西。需要懂得人类的情绪,自己必须拥有情绪,必须有担心、恐惧、不安感,如此等等,就像人一样。这是获得智能系统的唯一途径,而我们距离它的实现还很远。
果壳:没有捷径吗?也许我们可以复制人类体验的一部分,而不用把所有可能的体验教给机器?
侯:我觉得没有,不过我不知道是怎样的捷径。一部分体验,一丁点还是可能的,围棋不也是一部分嘛。
果壳:所以机器面临的难题是什么呢?
侯:情绪是伴随着一套内置的目标而产生的,我们谈论的对象必须要追求这些目标,需要能快速判断出它做的事情对于这些目标而言是好事还是坏事,而情绪就诞生于这种对好坏区别的感知。
果壳:不过我们确实是在给遗传算法设置目标呀,这不够吗?
侯:但这些目标和它的存活、它的福利之间没有产生联系。它没有在试图保护自己,没有试图过更好的生活。情绪来自斗争,为了生存的斗争。现在并没有这样的东西。
果壳:这听起来是适者生存,要模仿演化的路线。
侯:电脑可以演化吗?当然可以,全世界成百上千万的电脑都在不断改变,比起50年前大不相同了,这也算是一种自然选择。自然选择就是世界上有不同的东西在竞争,被环境所选择,而这个案例里环境是人类,但没有关系,人类也是世界的一部分。所以电脑当然在走一条演化之路。但是它们没有繁殖,没有遗传信息重组,这种演化方式和活着的生物是不一样的。乐器也在演化,但它们没有繁殖,只是被人造出来。电脑也是如此。
如果电脑变成了自律的实体,开始自己繁殖,相互竞争求生存,那么这里发生的事情就更加接近生物的演化。这时,你就会有情绪产生了。情绪是来自于保护自己、保护在乎的实体,保护家人和朋友,在电脑拥有朋友之前,它们是不会有情绪的。而现在的电脑没有朋友,不会喜欢谁、讨厌谁。这不是它们世界的一部分。必须要有保护,关怀和共情,需要能认同他人的目标、视之为自己的目标。我们距离这一切,还很远很远。
侯道仁的著作《表象与本质》中译本刚刚由湛卢文化出版,这本书深入探讨了人类语言与心智的关系,以及它应当如何启发人工智能的方向。感谢湛卢文化对采访的大力协助。
Source: 科学松鼠会 | 10 Mar 2019 | 12:24 pm(NZT)
有些东西我们天天接触,也就会认为很了解它。
但事实不见得如此。
在食品上尤其明显——现代工业的生产方式,跟我们头脑中的生产方式差别太大了,大得让许多人感到不安。比如大家更为熟悉的鸡肉和鸡蛋,在许多人的头脑中保留着小桥流水、房前屋后,公鸡母鸡闲庭信步四处觅食的景象。鸡的主人们,甚至能够记住那些鸡的性格特点。人与禽畜,在一定程度上和谐相处,甚至多少有着一定的情感交流。而在现代化的养殖中,可以用冷酷、无情,甚至残忍来形容。鸡们一生下来就根据性别分了类,公鸡仔们甚至没有长大的机会就被碾碎了,生存下来的母鸡们也很快被剪去了喙,置身于拥挤的空间中,生命中的一切活动只是吃食和喝水,尽情地长肉或者下蛋。
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Eli Duke
在传统的农牧中,动物是一个一个的生命。而在现代养殖业中,动物们只是一个一个的生物反应器,原料是饲料和水,产品是肉、蛋和奶。技术发展的目标,也就是如何选择更合理的原料——配方更合理的饲料;设计更优良的反应器——培育饲料转化速度更快、转化效率更高的品种;以及优化出更合理的反应条件——比如温度、光照、活动时间、卫生环境等等。
这种思路和逻辑在鸡鸭养殖中获得了巨大的成功。肉鸡和肉鸭,都能做到不超过两斤饲料长一斤肉;蛋鸡可以在90%的日子里下蛋,而每天只需要吃100克的饲料。而不那么成功的牛,则需要7斤以上的饲料才能长出1斤肉来。
这种快速生长、高效转化的养殖,是品种、饲料和养殖条件共同作用的结果。人们难以想象,鸡鸭饲料的配方跟婴儿奶粉的设计思路完全相同——都是按照各种营养素的需求,按需搭配,没有不足,也不会过剩。在这种几乎做到极致的养殖体系里,许多人深信不疑的“激素”完全没有价值,强行用了反而可能弄巧成拙。
这种高效率养殖方式带来的,就是鸡鸭的极度廉价易得。让我们来做一个简单的计算,按照现代化的养殖模式,每平方米空间可以养15到20只,6周出栏,那么一米方米鸡舍一年可以养出大约150只鸡来;如果按照欧盟的有机饲养标准,一只鸡的活动空间不小于2平方米,出栏时间不小于81天,那么一平方米空间一年可以养出2只鸡来。如果一个三口之家每周吃一只鸡,那么一年吃52只。如果按照欧盟的有机饲养标准,那么需要26平方米的土地才能满足一个家庭吃鸡的需求。按照北京两千多万人口来算,大约有700万家庭,需要用来养鸡的土地就得有27万亩。27万亩约等于180平方公里——即使不考虑饲料与人力的人本,光是所需要的土地,我们能够承担得起吗?
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而如果采用现代化的养殖,需要的养鸡面积只有1.2平方公里。
换句话说,不采用现代化养殖这样高效的模式,根本不可能满足人们对于肉的需求。
这种高效的生产方式为我们提供了极大丰富的产品,但它们并不完美。在某些方面,我们也不得不做出妥协,或者说,付出代价。比如,养殖方式的冷酷和残忍,一直受到动物福利者的激烈反对;生长期缩短和运动的减少,使得肉的口感不再具有传统鸡肉的“劲道”与“浓香”;大规模养殖中为了预防疾病传染,会大规模地使用抗生素以及消毒、抗菌药物……
在我们习惯了每天吃着肉喝着奶,敲着键盘指点江山的时候,批判现代技术是很轻松很容易的事情。我们可以大义凛然地批判现代技术的缺陷与带来的问题,但很少有人会想:如果不采用现代养殖技术而都恢复到传统的养殖方式,你是否愿意把肉、蛋、奶的消费量也恢复到过去呢?比如,一个月只能吃上一两次?
跟其他生产一样,现代食品生产也是先确定各产品指标的优先顺序,然后寻求效率最高、成本最低的手段实现最优先的指标。在保障优先指标的前提下,才兼顾其他的指标。在鸡鸭的养殖上,最优先的指标就是用更少的资源生产更多的肉。在满足这一点的基础上,才去考虑这些肉是否好吃,生产方式是否充满温情。
其实,在现代食品中,“肉、蛋、奶”也只是实现核心目标的一种形式,而不是目标本身。禽畜养殖的目标,是把人不能吃的饲料转化为食物,而核心的衡量标准就是:饲料蛋白转化为食物蛋白的效率。禽畜养殖,是把禽畜作为生物反应器来实现转化。如果我们越过禽畜这些生物反应器,直接通过无生命的化学或者生物反应来进行转化,是否可以更加高效、更加人道呢?
这也是现代食品技术发展的一个方向。比如:
直接在植物蛋白中加入产生肉特有风味的物质,并通过挤压等手段模拟肉的口感,这就是在美国已经上市的“beyond meat”和”impossible food“;
还有用培养液直接进行肌肉细胞培养,从而形成“人造肉”的思路,在技术上也已经实现,只不过成本还高得没有应用价值;
在动物福利方面,美国允许注射牛生长激素来增加奶牛的产奶量,而欧美和加拿大,都因为动物福利方面的考虑而禁止了这种操作;
为了避免公鸡仔没有养殖价值而一出生就被放弃的残忍,科学家们在努力开发孵化前就判断公母的技术和设备——这样也可避免孵化出公鸡的那一半鸡蛋被浪费;
……
类似的例子还有很多。现代生产技术的进步是为了解决人们的核心需求。在实现核心需求的同时,经常需要放弃一些食物的特质。有时候,甚至还会带来一些新的问题。一种技术的成熟与应用,是因为它解决的问题远远超过它放弃的特质或者带来的问题。对于放弃的特质,实际上是一种市场的选择——在所获得的特质与失去的特质之间,消费者如何权衡选择,比如当鸡鸭的廉价易得与记忆中风味口感不可兼得,我们如何选择;而对于新技术带来的问题,只能是寻求更新的技术去解决,而不是回到过去——因为,当我们习惯了肉蛋奶是生活的基本需求,就无法回到把它们作为奢侈品偶尔才能吃一次的年代。
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Source: 科学松鼠会 | 9 Mar 2019 | 12:45 pm(NZT)
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看看下面这组照片,你能从中发现什么玄机吗?
这些照片的共同点在于:它们全部都是AI制造的合成图像,其中的人从未真正在这个世界上存在过。这些图片都来自一个名叫“这个人不存在”的网站(thispersondoesnotexist.com),每点击一次刷新,就会有一张全新的合成人像显示出来。仔细观察时,我们依然能从照片中发现一些不自然的细节(例如右下角的这位女士,她头发与背景的交界处就十分微妙),但这些人像的真实程度确实相当惊人。
这些照片背后的AI名叫StyleGAN,它来自英伟达(NVIDIA)。这是一个生成对抗网络(Generative Adversarial Networks),简单说,它由两个人工神经网络组成:其中一个负责生成新的合成图像,而另一个则根据真实图像来学习和判断合成结果看起来是“真”还是“假”,并把结果反馈给图片生成模型。
(不同风格的合成人像。原视频来源:Tero Karras FI)
在此之前,人们就一直在训练生成对抗网络进行各种图像处理,而StyleGAN又对技术进行了改进。它不仅能得到看起来更真实的高质量图像,而且能帮助人们更好地控制和理解生成这些图像的过程。为了让大众了解这项厉害的技术,软件工程师Phillip Wang专门建立了上面提到的这个网站。现在,不需要亲自运行程序,只要打开浏览器刷一刷,任何人都可以欣赏这些以假乱真的合成人像照片了。
当然,StyleGAN也同样能够胜任其他类型图像的处理工作,比如源源不断地合成出不存在的猫咪照片:
(图片来源:Tero Karras et al)
我想,这可能才是真正会受欢迎的功能吧……
信源:
https://thispersondoesnotexist.com/
https://www.facebook.com/groups/DeepNetGroup/permalink/805364403189777/
https://github.com/NVlabs/stylegan
Source: 科学松鼠会 | 8 Mar 2019 | 7:14 pm(NZT)