不是Ai太强,而是人被教苕了!

不是Ai太强,而是人被教苕了!
2024年07月23日 18:39 靠谱的阿星V

为什么现在很多人担心被AI替代,因为人本身在现代社会系统里面早已经工具化、机器化了,突破冲出来一个不吃、不喝、不休息不疲劳,还没有繁衍欲望、不走神不分心的"怪物",干的比你多,拿的比你少,要说不怕,那是骗人的!

但是怕有用吗?没有!并且怕什么就会来什么,这是"墨菲定律"。

么搞?那还是回到"人是怎么工具化"这个问题上来,显然是教育。

普鲁士教育(标准化教育)方式来自于工业大生产打螺丝操作法。

首先规定一个标准动作和工序,你必须按照这个标准重复一遍,否则就不"合格",那怎么把题做对,而只有不断刷题,巩固知识点同时应付各样的考试。

考试鼓励你去重复标准动作和工序,这些动作和工序就是一个个已经规定好的知识点和章节,环环相扣,形成一个子系统,而各个不同的子系统,也就是不同的学科,构成一个整体学习系统,从低到高,从小学一年级到高中三年级,本质上学习方法和考核流程不会有什么变化。

K12的训练足够让一个人成为机器了!绝对可以了!并且其中佼佼者,也未必有书本以外的独立思考能力,能让一个人甚至一个家庭很骄傲,这就是自愿并且享受成为高级NPC。

就这样的机械操控模式,你说要不被AI机器替代,那简直是天理难容啊!

但是很奇怪,你发现了没有,机器(Ai)是不是这样的机械的训练模式?当然不是。

Ai机器人的训练模型算法基础是贝叶斯原理,贝叶斯原理简单的说,就是输入材料归纳分析,然后给出相关性结论。注意,"相关性"不是唯一性,结论也不是答案,相关性是可以延伸生成的,结论也不是固定的,可以推翻的。

一旦答案锁死,Ai也就无法改善了。

工程师不会首先给代码机器一个结论,让机器去匹配找对错,比如要让Ai认识一只猫,工程师会把全网能够搜索到的猫,不同颜色的猫,以及不同姿态的猫图片信息输入给机器人,让他从各种模糊的,清晰的,不同品种的图片之中构建起一个属于自己的辨别模型,也就是建模,然后类似于以后再出现了猫,就对应上了模型进行识别。

令人讽刺的是,Ai机器训练方法是模仿人脑的认知方式,说到底归纳法和证伪法,只是依靠的数据量太大了,不容易看出来。

这种办法非常笨,连三岁小孩不如,因为三岁小孩能够在很小的数据样本里面就构建起非常精确的模型,并且自动进行链接。一个三岁小孩的英语能力可以秒杀在高校里面的英语教授,同样一个三岁小孩的中文也可以超过东方学专家。不学而能的归纳相关性自动生成能力是人脑的元认知能力之一,还不是全部。

Ai厉害的是,在相关性上下了笨功夫,工程师把一个事情不断拆解成一个个要素,让代码自动在这些信息和材料里面学习,这个事情都很简单,每个过程都在出错,试错,然后通过出错自动进行补充,即使有了标准出错,他就会接着迭代。以此类推,不断延展在不同的训练场景里面。

比如人脸识别技术,语言识别的技术都是这样通过大量的材料大数据,通过相关性不同建模得到了一个结论,由人去匹配,机器人和工程师不去纠错,他就一直以默认这个相关性是可行的。

你就会,机器训练和应试教育人的训练最大的不同是,机器智能一头是大数据,一头是结合巨大的需求算法的模型,以及结合不断的使用反馈,不断对模型进行修正。

甚至在机器智能的世界里面,没有"对"和"错"的概念,由于都没有所谓的"错",自然也没有对于机器的惩罚机制,没有差等机器或者优等机器之分,也没有学术机器和职工机器之别,只需要符合相关性以及可行性验证就行了,机器甚至没有功利性,

也就是说,工程师在机器世界里面模拟了一个机器与机器之间,代码与代码之间没有等级,没有优劣,没有奖惩,没有真伪,绝对平等不做评判的纯粹世界,而人是什么样,Ai就可以训练成什么样,正因为如此,才形成了个性化。你想要Ai判断的怎么样,完全取决于你输入什么样的数据材料,人工智能没有意志,他的意志来自于操控Ai的人。

甚至Ai认知方法和学习方法——模糊了解加大量实践,也曾经是正常人经常用的学习方法,只是这种方法被应试教育所抛弃和压抑了!

而自高考恢复以来中国人的学习方法是什么?是模仿死机器,无限制接近于标准答案,不仅需要全职学习脱离实践,还要与模糊性和不确定性为敌,以输入标准答案为评价的体系,这确实是一种可怕的"颠倒"——人越来越像机器,机器越来越像人,人在物化,物在人化。

并且我们看到了,应试教育的内卷的趋势近40年来越来越强,也就是说,让人异化为机器的方式并不会有丝毫减弱的迹象。

甚至可以断定的,只要高考中考存在,未来半个世纪的中国孩子,只会越来越卷,越来越卷,越来越卷,根本停不下来,因为应试对成绩的定义,要无限接近于标准答案这个极限,这是无穷极限的概念,只会不断逼近。

你可以看看这个无限符号∞,是不是一个不断循环永无止境的莫比斯环,是不是就一个永恒内卷的圈?

这种中国应试教育的莫比斯环,以无数学生为青春为燃料,以考试选拔和淘汰为奖惩机制,以专家们教材和题库答案为标准,不断进行无穷无尽的循环,不会终结,在这个过程之中,逐渐形成了中国教育产业利润的来源。

也就是我们所看到,越来越贵的民办高中,越来越按考分等级的重点高中,以及无数的教培培训机构和考辅机构……

以及,越来越贵的民办大学,越来越贵的学区房,越来越多的大学生,由于供过于求,也就是越来越低的大学生,以及越来越重的就业压力恐吓,越来越不确定性的未来,越来越多脱离书本依赖严重洗脑的考试机器……

如果哪天学生不再按应试去卷下去,没有按照应试的等级划分和评价体系,各种产业链之中的人的"天"就塌了,高中不知道教什么,大学都不知道怎么办学,怎么招生也要砍专业缩编。

说到底都是靠学生卷考试卷升学作为大教育产业的源动力吃饭。

现在所有老师都知道人工智能应用在教育里面摧枯拉朽的冲击力,Ai仅仅依靠符合相关性和可行性验证两条原理,调动一部分算力,经过很短时间就就可以训练完几十年十几亿人的全部教材知识和题库,并且未来Ai还在跟培养出来的学生抢饭碗。大家都知道整个教育上的所有人都知道过去教育模式已经过时了,远远落后于实际。但是,大家都要集体装睡下去,你永远无法叫醒一个装睡的人,再多的人也无法叫醒一个集体装睡的群体。

人脑有一千亿个神经元,就算把全世界服务器全部加起来都模拟不到人脑的全部能力,人脑干不过电脑肯定是有问题,这是人工智能的破壁计划第一篇,感兴趣关注后续。

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