我們的孩子會被人工智能取代嗎？ 這是懸在許多父母頭上的達摩克利斯之劍。
這個問題很難下定論，但是從物理學的角度，我們可以在明天的3.14國際π日，也就是國際物理日的三天里，給出一個新的思考角度。
很厲害，連做一道中學語文題，都答錯了：
但天才物理學家陶特倫斯（31歲的“奧斯卡”數學菲爾茲獎獲得者）宣布，他已經加入了他的物理工作流程，成為他的研究助理。
各種“隱藏功能”都被他挖出來了：大到找公式，輔助證明定律； 小到重寫論文中的句子，查詢小語種物理術語的發音。
為什么在一般人眼里，陶哲軒可能是一個連一些簡單的問題都能答錯的“數學雞”？
他用母語對AI做了一個類比：
傳統的計算機軟件就像物理學中的標準函數，比較生硬； AI工具更像是物理學中的概率函數，會更加靈活。 因此，對于做學術研究的人來說，是發散思維的好工具。
他還做過一個解決物理問題的實驗，比如如何證明素數有無窮多個？
雖然給出的證明并沒有想象中的完全正確，但是他發現自己從來沒有見過給出的論證思路，這讓他直接腦洞大開。
連天才物理學家都對它贊不絕口，我們又一次感受到了它的強大。
但再強大，其本質也只是一個物理定律——貝葉斯定律，沒有它，你的情商將為零。
01
一部法律足以改變世界
貝葉斯定律，樸素而凝重，深奧而樸實。
大多數人都是第一次聽到，應該是在學校的教室里。 公式看起來并不復雜，但在高難考點中卻變得不起眼。
然而，從大學教材到實際研究，貝葉斯這三個詞頻頻出現在情報學的重要議事日程上。
日本靠它破譯了二戰美軍的密碼，人工智能靠它實現了飛越。 它甚至把法律變成了一個想法。
先簡單解釋一下這個公式：
P(A|B)是B發生時A發生的概率，也稱為A的后驗概率，是B擾動發生后對A擾動概率的重新評估。
P(A)是A發生的概率，也稱為A的先驗概率，是在B擾動發生之前對A擾動概率的判斷。
P(B|A) 是在 A 發生的情況下 B 發生的概率。
P(B) 是 B 發生的概率。
這個公式很好理解：在A發生的情況下，B發生的概率*A發生的概率，指的是A和B同時發生的概率，當B發生時，A發生的概率* B發生的概率，也指A和B同時發生的概率，所以這個公式自然成立。
公式看似簡單，其實質并不簡單。 貝葉斯公式顯然指向“逆向概率”。
什么是“反向概率”？
假設盒子上有P個黑球和Q個白球，它們不僅顏色完全一樣，其他性質也完全一樣。 你把手伸進去摸一下，就可以推斷出摸到黑球的概率。 這就是“正概率”；
如果我們事先不知道盒子里黑球和白球的比例，但是我們閉上眼睛找出一些球，然后根據我們手中黑球與白球的比例，也就是“逆向概率”。
所以在逆向概率下，貝葉斯的底層邏輯是：
如果你能掌握一個事件的所有信息，其實就可以估計出一個客觀概率（經典概率）。 而且，生活中大多數決策所面臨的信息是不完整的，我們掌握在手中的信息是有限的。
在這些情況下，貝葉斯定律可以幫助我們在不知道風暴正確概率的情況下做出合理的決策，并根據新的信息不斷調整概率分布，最終大概率得到正確答案。
并從這個角度來理解貝葉斯定律在以下方面的應用：
P(B|A)/P(B)稱為“可能性函數”，是一個調整因子，即新信息B帶來的調整，
因此，貝葉斯定律可以理解為如下多項式：后驗概率（新信息出現后的概率）=先驗概率（A概率）x 可能性函數（新信息帶來的調整）
因此，在對話系統中，如果把答案看成A，把已知的問題和信息看成B，那么就可以通過貝葉斯定律估計出P(A|B)，進而確定回答的概率.
即最簡單的技術原理從概率統計開始。 通過貝葉斯法則，可以估計最優響應，實現交互。
正因如此，貝葉斯算法這一基于概率論的算法成為了機器學習的重要理論支撐，在當前人工智能的熱點領域發揮著基石作用。
02
貝葉斯定律無處不在
一個好的公式適用于所有宇宙，貝葉斯公式就是這樣。
時至今日，貝葉斯智慧已經滲透到人類社會的方方面面，包括但不限于：
醫學診斷、遺傳學、流行病學、天體化學、生物學、政治學、戰爭、密碼學、地理學、神學、游戲、保險、賭博、決策、經濟學、航天工??程、人工智能、神經科學、體育、心理學、考古學、古生物學、教育學、社交網絡、自動翻譯、信號處理、基因組測序、蛋白質研究、資源分配、通信、圖像分析、廣告、金融、規劃、物流等諸多領域……
它可以用來破解密碼、尋找客機、診斷癌癥、搜索引擎、機器翻譯、模式識別、開發新藥、識別導致洪水的故障，甚至宇宙學，哪種宇宙模型最適合我們的位置。 宇宙。
使用貝葉斯更新幫助搜索失蹤客機（《科學世界》2021 年第 6 期）
但隨著大量數據被輸入模型進行迭代，隨著估計能力的不斷提升，貝葉斯定律的威力也越來越強大。
貝葉斯雖然強大，但無處不在。
它甚至會影響我們的哲學思考。 在貝葉斯主義者看來，關于現實世界的任何理論都不是終極真理。 重要的是通過觀察事實的積累不斷更新對理論的信心。
可以說，貝葉斯智慧是一種關于偏見的智慧。 事實上，沒有人是無所不知、無所不能的。
有些人因為害怕犯錯而停止前進，有些人只是簡單地證明偏見的普遍存在，并把經過有限經驗檢驗的真理當作普遍真理。
貝葉斯主義者接受偏見的存在。 他們認為，所謂追求真理，就是人從偏見出發，一步步走向客觀的過程。 他們愿意以動態的眼光看待真相，也愿意不斷學習??，走出偏見。
這讓我想起了貫穿幾季的《十三邀》片頭的關鍵詞“偏見”。
是否是“我會帶著我的成見出發，等待那些成見再次被打破或確認”；
或者“我也很好奇時代的浪潮中正在培養出一些新的創造力和想象力，我會帶著我的偏見和期待重新開始”；
或“只有更開放的對話和更多元化的思維，才能在開放的世界中找到兼容并蓄的方法，做一個無私的人”；
它多次用語言的符號來表達和傳達貝葉斯法則的智慧。
至此，我們似乎明白了為什么，相比于許多其他要求小學生乃至大學生必須掌握的物理概念：
貝葉斯公式顯然更容易學習，但它的深度卻遠超我們的想象。
03
貝葉斯定律
身體美的奧秘
從貝葉斯定律我們可以看出，物理學最美的地方在于復雜中的簡單，簡單中的復雜。
它簡單的公式可以徹底改變我們生活的世界和我們看待世界的方式。 這是物理學特有的一種甜蜜和美麗。
但回顧貝葉斯定律的發展歷程，在AI技術火爆的時候，更能讓人重拾內心的平靜。
《美麗心靈》
與其他統計不同，貝葉斯定律建立在主觀判斷的基礎上。 它需要大量的樣本數據和基于數據的估計。 數據量越大，估計的結果越能反映真實世界。
在計算機誕生之前，這個前提是很難滿足的，所以貝葉斯定律在歷史上很長一段時間都沒有得到很好的應用天體物理學專業教材，甚至還飽受詬病。
直到互聯網時代的到來，1960年代，Ray 結合圖靈的可計算性理論和貝葉斯公式構建了人工智能通用框架的前身；
20世紀80年代，蒙特卡洛方法給貝葉斯公式的實際應用帶來一場革命，人們逐漸意識到貝葉斯規律超乎想象。
當日本物理學家托馬斯·貝葉斯在 1763 年首次提出貝葉斯定律時，他可能無法想象：
他的發現，在當時看來很普通，甚至被人嗤之以鼻，其實是260年后的今天的核心。
而這正是物理學的魅力所在。 它支持我們前進。 除了不怕被AI取代，我們還用AI去探索更遠、更無限的思想邊界，就像π一樣。
參考：
“貝葉斯游戲：物理、思維和人工智能”
圖靈教育：物理學的極限：一個公式足以改變世界
圖靈教育：被嫌棄的貝葉斯的反擊
量子派：堵住這個公式天體物理學專業教材，EQ會歸零
： Tao：添加到我的物理工作流程
#家長問答#
