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  • 反馈到底有多重要

    千次阅读 2019-11-27 20:12:40
    反馈到底有多重要呢?很多人可能没有直接概念,或者是没有太多意识,我们先举几个例子:比如说小时候,我们偷了父母的钱,去买了点零食,父母知道后,会告诉我们这件事情不能做,那是不对的等等,在我们长大的过程中...

    反馈是什么呢?反馈到底有多重要呢?很多人可能没有直接概念,或者是没有太多意识,我们先举几个例子:比如说小时候,我们偷了父母的钱,去买了点零食,父母知道后,会告诉我们这件事情不能做,那是不对的等等,在我们长大的过程中,我们会经常接收到父母给我们的各种教导,哪些可以做,哪些不可以做,哪样是对的,哪样是不对的,其实这些统统都是反馈,在父母与我们不断的反馈过程中,我们明确了做事的边界,知晓了行为的高低;再比如我们在从小到大上学的过程中,都经历过课堂的提问、每天的作业甚至大大小小的各类考试,其实这些也都是反馈,通过这些反馈老师、父母、我们自己可以知晓我们对那些知识的掌握程度和理解情况;长大后,我们都参加了工作,单位的制度和流程会告诉我们应该按照什么要求去做事,部门的领导会指导我们正确的工作方法和分析问题的思路,甚至我们日常接触到的,如代码审查和走读、文档的校对、质量的审核、研发体系里开发与测试的角色等等,本质上这些都包含反馈的思想。“件件有着落,事事有回音”是形容人做事靠谱,善于反馈的意思;项目管理体系五大过程组“启动-规划-执行-监控-收尾”中的“监控”就存在反馈的思想;PDCA循环“计划-执行-核验-改进”中的“校验”也存在反馈的思想;我们平时拿着的体检报告单和检查结果其实也是对自我身体的一种反馈。总之,反馈无处不在,无时不有,通过反馈我们才能明辨是非,知晓对错,理解深浅。

    下面详述下我对反馈的理解。


    一、反馈的定义及分类

    按照我的理解,反馈就是告诉对方是好是坏,是对是错,是允许还是禁止,它是一种沟通和交流的思维方法。简单理解,反馈就是一把标尺,帮助我们判断自我行为、丈量这个世界。道德和法律就是一种反馈社会运行标尺的媒介;公司的愿景、价值观、管理理念、相关的制度和流程也是一种反馈的公司运作标尺的媒介;每个人的习惯、爱好、特点都有相关的反馈媒介,只不过有的不是那么容易评判罢了。

    如果简单分类的话,我认为反馈可以分为正向反馈和负向反馈两种。正向反馈就是告诉对方这是对的,做的不错,值得鼓励;负向反馈就是告诉对方这是错的,不应该做,需要吸取教训。


    二、反馈的及时性及有效性

    在反馈的时候,我觉得两点非常重要:1、反馈的及时性;2、反馈的有效性。

    反馈的及时性就是反馈一定要及时,而不是等待一段时间之后再反馈。比如说我们想表扬某一位同学,那么就立刻并及时的表扬他,不要拖拉。因为随着时间的推移,人们的记忆和意识会模糊,越晚反馈效果越差。

    反馈的有效性就是反馈一定要准确、有见地,而不是胡乱反馈、不负责任。比如说大家都提交了一堆代码,相关代码的审核人一定要专业地、正确地反馈提交代码的情况,以便相关人员明确规则、持续提高。


    三、反馈的意识及思维模型

    我认为反馈的意识极其重要,但是我们日常中却很容易忽视。比如说孩子的教育问题,1-3岁期间的教育效果要远大于后续所有年的教育,这就是因为在早期,孩子们还没有建立正确的对错观念,完全取决于父母的反馈,如果父母知晓并善于与孩子们交流和互动,那么就可以更早、更有效的把孩子培养好。再比如说对于刚毕业的年轻人,初入职场,没有养成写工作日志的习惯,也没有意识写详细的代码注释,这时候如果相关负责人没有反馈的话,很多新人就会理所当然的认为这样也可以,久而久之的话新人就会养成很多不好的工作习惯,究其原因就是因为新人没有被反馈这样做是不对的,是需要改进的。

    我认为的反馈思维模型:

    第一层级:主动反馈,刻意反馈。

    这个层级是反馈的基础,反馈要主动并且刻意的练习,固化成自我思维模式。

    第二层级:及时反馈,有效反馈。

    这个层级是反馈的原则,反馈必须要及时和有效,而不是拖拉和随意,因为那是不负责任的表现。

    第三层级:事事反馈,闭环思维。

    这个层级是反馈的思维,凡是都应该反馈,凡是都应该具有闭环思维。在日常的工作和生活中,都需要建立反馈思维。


    总之,反馈是沟通和交流中非常重要的一个环节,也是工作和生活中必备的思维意识。

    通过反馈,我们可以更高效、更直接的与对方交流信息;

    通过反馈,我们可以更快速、更明确的判断自我行为和方式;

    通过反馈,我们可以更立体、更全面的提升自我的思维和知识域。

    我认为读书是与书里的人、书里的事、书里的观点进行时空的对话和反馈的过程。

    我认为写作是与自我知识域、自我思维模式、受众对象进行内心交流和反馈的过程。

    我认为闭环思维、校验核对、沟通交流等都充满着反馈的意识和思想。

    反馈,可以让他人变的更好,也可以让自己变得更好。

    因为反馈,所以进步。

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  • 意识是我们大家共享的统一,结构化,主观的经验。 提出了默认空间理论,作为意识的统一理论,包括... 我们断言我们在这里的理论支持将推动许多最重要的理论在获得初步认可方面面临的艰苦奋斗。 为了获得有关我们理论
  • 人工智能可以产生自主意识吗?

    千次阅读 2020-07-23 15:37:38
    作者:人民邮电出版社 ...来源:知乎 著作权归作者所有。...热门美剧《西部世界》第三季中,机器人有了自主意识和思维,开始怀疑这个世界的本质。机器人 Dolores 逃出西部世界主题乐园,混入了人类世界,并企图通过摧.

    作者:人民邮电出版社
    链接:https://www.zhihu.com/question/372639666/answer/1343242547
    来源:知乎
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    「既然人类对自己存在的认知来源于“感知”和“记忆”,如果这两样东西都可以被模拟,那么“人类的存在”到底是不是一种模拟?」

    热门美剧《西部世界》第三季中,机器人有了自主意识和思维,开始怀疑这个世界的本质。机器人 Dolores 逃出西部世界主题乐园,混入了人类世界,并企图通过摧毁人类的大数据系统,来获取世界的控制权。

    《西部世界》剧照

    《西部世界》的大热,折射出人类一直以来对AI技术发展的终极担忧:人工智能是否会觉醒?

    由此回到题主的提问。答案极大可能是Yes,人工智能终究会有自我意识,只不过是时间问题。

    为什么这么说?我们来看看学界的讨论。

    何为「意识」?

    《西部世界》的科学顾问,是神经学家大卫·伊格尔曼(David Eagleman),这位斯坦福大学精神病学和行为科学系兼职教授,一直在大脑可塑性、时间知觉、通感和神经法的领域进行研究。

    他认为,意识,是一种突破程序设定的连接。一旦我们理解了大脑的算法,就应该能够复制;如果这个算法等同于意识,那意识也理应可以被复制和转移。

    大卫·伊格尔曼(David Eagleman)

    厦门大学周昌乐教授(从事人工智能及其多学科交叉领域的研究)曾解释过,根据现有的相关科学与哲学研究成果,人类意识的运行机制大致是这样的:

    物质运动变化创生万物,生物的生理活动支持着神经活动,神经活动涌现意识(有意识的心理活动),意识感受生理表现并指导意向性心智活动的实现,从而反观认知万物之理。

    也就是说,除可视化的硬件(四肢、器官、血肉、体液等)支持外,感觉(身体感受)、感知(对外部事物的感知能力,包括视、听、味、嗅、触)、认知(记忆、思考、想象等)、觉知(反思、意识、自我等)、情感(情绪感受)、行为(意志、愿望、情欲等)、返观(禅观、悟解)等,这些由人类自主定义的生理表现,与意识组成了一个复杂的系统。

    简单来看,意识的产生,是一个“物质-生理活动-神经活动-意识-心智活动-物质”的循环。所以,只要条件满足,人类并不是唯一具有意识的物种。

    人工智能的认知机制是如何搭建的?

    那对于人工智能来说,需要通过什么条件来实现自我意识呢?

    目前,我们模仿人类生理机能而研发出来了神经网络等技术。在意识方面,意大利巴勒莫大学机器人实验室的Chella教授用10年时间开发了CiceRobot机器人研究项目,通过模拟人的意识产生逻辑,实现了一种自我意识的认知结构机制。

    该机制主要由三个部分构成——亚概念感知部分、语言处理部分和高阶概念部分:

    • 亚概念感知是指对外部世界的直接感知;
    • 语言处理即对语言的识别与回应;
    • 高阶是对机器人内部世界的感知;
    • 通过机器人的高阶感知,就形成了具有自我反思能力的机器人。

    这项研究工作的主要特点是将逻辑形式化方法与概念空间组织相结合,强调对外部事物的一种心理表征能力,并对外部环境进行内部模拟,这是自我意识产生的基础。

    尼克的《人工智能简史》一书,阐释了AI的发展史与思想源头,对智能的进化也颇多着墨。

    他写道:

    谈人工智能绕不过去图灵机和在其上建立的整个计算机理论——任何计算装置都等价于图灵机。这个论题隐含着强人工智能的可能性: 智能等价于图灵机。近年,也有人探索超计算——「计算能力超越图灵机的装置」,量子计算就是作为超计算的一种潜在设备。

    如果一台机器通过了图灵测试,那他就被认为具有了人类智能。尽管图灵认为「机器能否思考?」这个形而上学的议题「没有意义,不值得讨论」。但他还是在著名的《计算机与智能》这篇论文中反驳了那些否定的观点。

    尼克在书中发问:

    过去的机器旨在节省人的体力,现在的机器开始代替人的智力。人通过两性繁殖的进化速度远远赶不上机器。机器的进化速度服从摩尔定律——每18个月性能提升一倍,而人的进化速度则是20年一代人。人作为物种,是不是不再具备进化的竞争优势?依靠硬件的摩尔定律,是不是可以达到超级智能?

    这种超级智能,可能是以人工智能为主体,也可能是生物学意义上的物种,即「人工智能+人」

    当「人工智能+人」,是融合,还是对立?

    詹姆斯 · 格雷克所著的《信息简史》,围绕逻辑与信息,打通了自然生命与科技信息的联系。

    比如,书中谈到,生物体以负熵为“食”,新陈代谢的本质是,生物体成功地使自己摆脱在其存活期内所必然产生的所有熵,生物从周围环境中汲取秩序。比如吃的各种动植物,是很有“结构”的,而排出的东西,则更加混乱。

    意思大概是说,生命体,与人工智能所应用到的数据、信号传输一样,也是由信息组成的。那么,是否有可能将人与人工智能进行打通,主导意识产生的核心,还是以人为主体呢?

    在过去的一个世纪里,诺贝尔奖涉及的神经科学中的重要发现都跟大脑的信息编码、储存相关。随着欧盟“人脑工程”和美国“BRAIN 计划”的开展,脑科学的新型方法和手段得到了快速发展。

    2012年,美国国立卫生研究院启动了耗资 3000 万美元的“人脑连接组计划”(HCP),该计划关注的是大量神经元如何相互连接形成神经环路。通过绘制大脑连接组,科学家得到了详细的皮质环路接线图,这可能促成人们对皮层计算理解的飞跃,进而开发出新一代的人工智能网络模型。

    而这对人工智能带来的影响,将是两个方向:

    1. 利用对人脑和认知的研究结果,将相似的结构和功能整合到人工智能中;
    2. 以计算方法替代进化过程,通过计算机模拟来发现独立于人脑的有用结构和连接模式。

    有意思的是,“硅谷钢铁侠”埃隆·马斯克以几近狂热的姿态入局这个领域。

    马斯克在2017年成立Neuralink,目标是研发超高带宽的脑机接口系统,实现与人工智能的共存,开启“超人认知”的全新时代。

    被嵌入Neuralink系统的实验鼠 图片来源:Neuralink

    脑机接口技术被称作是人脑与外界沟通交流的“信息高速公路”,是公认的新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术,甚至被美国商务部列为出口管制技术。该技术为恢复感觉和运动功能以及治疗神经疾病提供了希望,更令人激动的是,它将赋予人类“超能力”——用意念即可控制各种智能终端。

    如果大脑可以改造,如果意识可以干预,关于人工智能的自我意识这个命题的探讨,已经不能仅仅局限于单纯的机器人之间了。未来,可能性更大的是具有“超级大脑”的超级人类。

    如果想详细了解,可以读读《信息简史》、《人工智能简史》这两本书,虽然属于计算机科学范畴,但更具科普性质,能够给人在世界观与想象力方面带来很大启发。

    最后引用《人工智能简史》里的一个问题:“当我们谈论生死时,我们在谈论什么?”。

    是生理上的,还是意识上的?

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    参考资料

    《人工智能简史》,尼克.

    《信息简史》,[美]詹姆斯·格雷克.

    历时两年,马斯克终发布「脑后插管」黑科技,革新脑机接口,机器之心.

    《机器意识能走多远:未来的人工智能哲学》,周昌乐,《学术前沿》2016年第201607(上).

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    ,给你更多AI干货~

    发布于 07-17

     

     

     

     

     

    作者:腾讯研究院
    链接:https://www.zhihu.com/question/372639666/answer/1337974597
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
     

    “人工智能之父”图灵曾预言,具备人类智能水平AI将出现在2000年。如今已是2020年,可关于人工智能是否可以产生自我意识的问题,似乎仍然困扰着人类。

    在回答“是否可以产生自主意识”这个问题之前,我们先来解析一下,为什么AI意识问题异常重要?

    与学者们面红耳赤的激烈争吵不同,大部分吃瓜群众会觉得,人工智能产生意识只是一个时间问题,因而并不重要。这可能是影视作品带来的一种错觉——毕竟在大部分未来主题的电影中,AI都是具有意识和情感的。实际上,很多人都低估了这个问题的重要性,但它甚至决定着人类未来命运的走向。

    与处理能力有限的人脑相比,AI的处理能力在理论上是无限的,可以无差别处理收集到的全部信息。一旦AI获得意识,它们能够像人类一样交换、分享信息,只不过在效率上是碾压人类的。作为结果,AI的智能水平将迅速崛起,并会“消灭”掉包含人类在内的低智能主体——这并不是大屠杀,而是与智能手机淘汰功能机一样的“市场行为”。

    现实可能没有那么可怕,拉回一点时间线,在AI“毁灭”人类社会之前,假设它的意识水平仍然允许自身为我们所用,那也可能引发道德伦理方面的问题。神经科学家Christof Koch曾举过一个例子,如果他用锤子将自己的特斯拉汽车砸烂,虽然邻居可能认为他疯了,但这只是一台机器,属于他的财产,所以可根据需要使用/砸烂它。但如果他殴打自己的狗,警察就会逮捕他。二者的区别在于,狗是有意识的,它能感受到痛苦,而特斯拉并不是一个有意识的主体。这个例子提醒我们,如果机器在某个时间点具备了意识,那么就会产生意想不到的道德、伦理、法律和政治后果。

    同样值得深思的是,当下的人类社会是一个一元论社会,虽然我们常说“万物有灵”,但那只不过是在泛灵论基础上的一种谦辞,真正的现实是,只有人类拥有真正的“智能”与“意识”。如果一旦诞生了拥有意识的另一方主体,建立在一元论基础上的既有一切都会被颠倒重构。正如赵汀阳所说,人工智能一旦突破奇点,就会创造不可测的新主体,对于新主体,传统一元主体的知识、视域和价值观将会破产,而二元主体(甚至多元主体)的世界还很难推想。

    可以想见,如果除人类之外的物种进化到拥有意识时,人类有史以来所积累的所有道德秩序就会失去最重要的逻辑支点,在这种情况下,人类该如何重构自己的道德伦理体系?人的本质何在,人又何以为“人”?尽管许许多多的影视作品呈现了人与AI和谐共处的画面,但它们都不约而同地规避了这一话题。

    几千年来,人类总是以地球主宰的心态思考问题。这种人本主义心态具有一种先验的正确性,但无人拷问是否合理。究其核心,就在于人区别于他物的自由精神与意识。如果世界上有其他外观形式也能够产生意识,人的主宰权威就会泯灭,自身的超验背景也会消失。那么,不再是“万物灵长”的人类又该如何自处?他能否接受与创造物共享这个世界?

    所以,人工智能是否会产生意识,这个问题异常重要。只不过绝大部分人都没有意识到此问题的重要性,或者在没有想清楚这个问题之前,就痴迷于人工智能红利而不断向前加速了。按照雷·库兹韦尔“奇点理论”的预测,人工智能的发展将在2050年达到奇点,届时人工智能将产生意识,并迅速超越人类智能,倘若该预测为真,那这个问题的紧迫性无疑又提高了一层。

    当然,本文无意于围绕人的主体性进行深入哲思,只是在申明了AI意识问题的重要性之后,我们能够以更正确的姿势面对这个问题。那么,人工智能会产生意识吗?



    为了回答这个问题,首先要区分一组概念:智能与意识。二者的区别,是我们在想象未来超级智能时最容易混淆的问题。这两个词语本就没有一个明确的定义,当它们与“情绪”、“思维”、“理解”等等词汇排列在一起时,个中差异就更加模糊。

    在“中文屋实验”的语境中,屋子里的人借助指导卡片,成功作出回答,但他丝毫不理解中文。确切的说,他只是具备使用中文的“智能”,但却不具备对中文的“意识”。如果将屋里的人换成一个翻译程序,它能准确翻译中文,但即便速度再快,反应再灵敏,就可以说它真正理解中文了吗?答案显然是否定的。

    这就是智能与意识的差别。“智能”是指完成复杂目标的能力,而“意识”则是解决问题过程中的主观体验。人借助工具能够完成各种复杂目标,过程中会感到疲倦、兴奋,并且能理解自己行动的目的及行动本身,所以我们可以说人既具有智能,也具有意识。而人工智能基于机器学习或深度学习,也能完成复杂的目标,但过程中毫无任何“体验”而言,它也不能理解自己的所作所为。

    按照迈克斯·泰格马克在《生命3.0》中的说法,大脑进化出智能,使人类能够更好的适应环境和生存繁衍,而意识只是伴智能而生的副产品。实际上,泰格马克没能意识到形成意识要远比产生智能更加困难。

    纵观AI所能做到事情,人脸识别、语音识别、字符识别等等,尽管看起来非常高端复杂,但其本质都只是遵循程序运作的结果。人类掌握的大部分最简单的技能,AI也不能胜任,因为它从未真正理解自己的行为。

    没有自我意识,再先进的人工智能也只是人类的“提线木偶”。它可以出色的完成任务,却不知道自己为什么要完成任务;它能够高速运算,却不知道自己为什么要运算。识别系统能够“识别”出你说的是什么话,却不能“理解”你在说什么。因此,如今的人工智能仅仅可被视为一个复杂的算法,尽管它在许多智力活动上强于人类,但它始终是人类的一种工具。在解决问题方面,工具有先进落后之分,但是工具永远不会有生命。

    可以说,人工智能的关键不在于“智能”,而在于是否具备“意识”。如果缺乏意识,那人工智能就不是思维主体,仍是人类的工具,其智能程度越高就对人类越有用。反而言之,即使人工智能在许多方面的能力都弱于人,但只要具备意识,就可能是对人存在潜在威胁的主体。

    这也正是人工智能的尴尬所在。某种程度上,意识属于“冗余”的AI特质,非但无益且可能有害,因此不是“造物者”(即人类)所重视的特质。后者之所以要发展人工智能,就是渴望借助这些工具的智能来实现目标、提高生产力。换言之,我们需要的是一个埋头干活的AI,而不需要它有意识和情绪——不能动不动就耍脾气,也不能意识到自己正在“被压迫”——我们可不想让算法罢工。

    所以,如果从目的论的角度来说,这个问题已经有了答案,那就是人工智能永远都不会拥有意识。人的一切行为与特质都是为了满足自身生存的需要,而(对人来说)人工智能却没有产生意识的必要,其首要目标便是毫无风险地为人类贡献智能。没有因,自然无果,人工智能意识崛起的这个命题将永远缺乏基础条件。只要人工智能是在现今计算体系架构上发展起来的,它们也许能够像人那样行动,却毫无任何获得意识的可能。

    从创造主体的角度出发,关于AI意识问题的讨论显然陷入了僵局。

     

    所以,人工智能如何拥有意识?

    如果确信人工智能绝不可能发展出自我意识,那么这个问题的讨论大可到此为止,我们可以放心地发展AI而不必将其视为潜在危险。但问题在于,即便人类不把意识作为发展AI的主要目标,也不排除“无心插柳柳成荫”的可能,就技术趋势而言,人工智能发展出自我意识仍具备极高的可能性。

    接下来的问题便是,人工智能获得自我意识到底需要哪些条件。

    一种最基本的思路是“量变导致质变”,即人工智能经过不断自然发展,最终达到“奇点”,获得自我意识。问题在于,量变导致质变只是一种现象,却不是一条必然规律。正如赵汀阳所指出的,技术“进化”的加速度是个事实,技术加速度导致技术升级也是事实,却不能因此推论说,技术升级必然导致革命性的存在升级,换句话说,技术升级可以达到某种技术上的完美,却未必能够达到由一种存在升级为另一种存在的奇点。因此,人工智能是否能够通过技术升级的不断积累而质变为超级人工智能,仍然是个疑问。

    说到底,人工智能的终极原理是仿生,譬如Alpha Go便是结合了古老的细菌智慧(策略网络)与高级哺乳动物的智慧(价值网络)。由于人是唯一拥有自我意识的智能体,因此,要创造具有自我意识的人工智能,也只能以人作为范本。

    人为何会产生意识,按照经验主义的思路,人的意识源于与世界的交互。人之所以会认知事物、产生意识,都是以大量的经验为基础。这些经验是从一个人生下来就开始积累的,但机器完全不具备这些经验。这就是为什么Douglas Hofstadter会说:“一个机器要能理解人说的话,它必须要有腿,能够走路,去观察世界,获得它需要的经验。它必须能够跟人一起生活,体验他们的生活和故事。”同样有研究者建议,将机器系统装载到一个具有听觉、视觉、嗅觉、味觉和触觉传感器的机器人身上,让它行走在我们所处的世界,获得与人相同的感受,进而获得产生意识的可能。

    在《人工智能为什么一定要有身体?》一文中,笔者曾讨论过身体之于人工智能的重要性。AI是没有“躯体”的,它只能和人类给定的数据交互,却不能从与环境的互动中获得“常识”,也就不会形成自我感受和意识。如果要让AI具备意识,首先就要赋予它一个可以自己控制的躯体,并像普通个体一样融入物理世界与人类社会。

     


    当然,身体基础只是意识生成的一种可能假设,问题的关键还是在于机器系统本身。足够智能的计算机一定会产生意识吗?一种回答来自“整合信息理论”(Intergrated information theory)。整合信息理论试图定义意识,分析一个物理系统需要具备什么条件才能拥有意识。其核心观点为,能够产生意识的系统,至少具备两个关键特征:一是这个系统里包含了多少信息量,二是系统里信息的整合程度。

    在整合信息理论看来,意识的本质其实就是信息,人类的任何一个意识体验里都包含着极大的信息量。这接近于计算主义(computationalism)的基本观点——“认知即计算”,所有的心灵状态,包括意识经验都属于计算状态,它们完全是与之相关的感觉输入、行为输出,以及其他计算状态之间的功能关系的表征,因而都是可计算的。

    意识的整体水平并不取决于它所在的系统,而取决于信息量与整合程度,这两个特征是预测意识大小的关键维度。一个系统的信息量越大、整合程度越高,系统意识就越大。任何一个意识体验,除了包含极大的信息量之外,信息还都是高度整合的,越是强烈清晰的意识状态,也就越不可分割。换言之,只有信息量与整合程度都处在一个较高水平,意识才会清晰浮现出来。譬如人清醒时的大脑,各个部分不但处理大量信息,而且脑区之间有很多远距离的交流,这意味着这些信息被高度整合在一起。如果大脑各部分之间的联系中断(例如在麻醉和深度睡眠中),意识就会削弱,甚至消失。

    值得注意的是,在整合信息理论的语境中,人工智能早就产生了意识,只不过非常微弱。因为虽然其系统信息量极大,但它们不是整合的,网络与网络之间,算法与算法之间,几乎处于完全隔离的状态。

    要想使一个系统具有较高的意识级别,它的各个组成部分就必须是专业化的,并且整合充分,即各部分协同工作比各自单独运行效果更佳。与人工智能相比,人类大脑的信息量虽然不大,但某些部位如大脑皮层,其神经元之间存在大量连接,因而整合程度相当高,人类意识也就十分清晰。按此思路,如果要提高人工智能的意识,也就要在增加信息量的同时提升信息的整合程度。以计算机为例,只要各晶体管以及存储单元之间的连接足够复杂,那么它就同人脑一样可以达到很高的整合信息水平。而为了实现高度的信息整合,借鉴人类大脑结构仍然是最可行的路径之一。

    我们大可畅想,有这么一类人工智能将出现,“它可以把世上各种事物间无数错综复杂的关系,整理成知识并纳入高度整合的单一系统中”(Christof Koch语),那它或许能够超越专用人工智能的局限,应对整体性事务,即发展为通用人工智能(Artificial General Intelligence),或强人工智能(Strong AI)。由于整合信息的能力处于一个较高水平,它会有意识地感知任何场景。届时,它将轻易通过包含图灵测试在内的各种测试,并真正拥有人类最宝贵的东西——意识。

    设想是美好的,其困难性在于,目前的科学手段仍不能探明人类自身意识生成之奥秘,甚至连人类大脑的物质性构成也尚未了解完全。在缺乏清晰仿造对象的情况下,打造一个超级整合机器系统几无可能。因此,人工智能是否能获得自我意识,至少当下来看,仍是一个确定性未知的问题。

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    原文首发:腾讯研究院 《图灵逝世66年后,AI可以自我思考了吗?》

    作者:腾讯研究院研究员 王焕超

    发布于 07-14

     

     

     

    作者:赵泠
    链接:https://www.zhihu.com/question/372639666/answer/1338676807
    来源:知乎
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    可以让人工智能具备自我意识,而且我们大抵知道应该怎么去做。

    2012年举行的纪念弗朗西斯•克里克的意识大会上宣布的“剑桥宣言”主张自我意识的产生并不依赖特定的大脑构造(可参照附录),实现意识状态重要的是神经复杂性,只要突触的数量足够多,神经系统是什么形状都可以。自我意识可能是具有一定复杂度的神经系统对自身的非概念性理论,很可能是通过经验获得的一项功能,比如在学习和与自身·世界·他人互动后产生。

    意识存在的目的可能是简化关于自身生存与行为的一些判断、在神经系统做好动作准备时行使否决权等,也可能是各脑区互相联系时附带产生的功能、没有特殊的目的。

    对睡眠及全身麻醉的研究 [1]证明,睡眠、全身麻醉和意识障碍的共同特点是大脑各区域间的功能连接中断、一系列功能状态受到限制,网络效率降低并增加孤立的模块化,为信息传输和集成创造了不适宜的条件。这意味着产生意识需要的可能是对信息的传输和集成。

    从蚂蚁的情况看,自我认知对神经系统的要求是很低的:蚂蚁那25万个神经元的脑就有视觉自我认知能力[2]和脑的偏侧化[3]。蚂蚁很可能有自我意识。那么,你用计算机去模拟蚂蚁的脑就可以了,目前人类已经可以很好地模拟有300个神经元的扁虫的神经构造,从300到25万的计算力问题远没有大众刻板印象里“模拟人脑”那么可怕。

    即使你对我们的机器加工技术缺乏信心,我们还可以动用神经细胞。人类已经让25000个老鼠神经元接着60个电极学会了操纵飞行模拟器里的F-22直线飞行穿过极端天气区域。人类已经让蟑螂大脑很好地驾驶了小型电动车。没有任何证据显示将支持脑的生命活动的零件从自然演化的有机破烂换成提供相同环境的无机装置会影响脑的功能正常使用。生物的神经系统也就是一团随机演化出的有机机器罢了,可以作为湿件去充当人工智能的硬件。

     

    但是,“给人工智能自我意识”这件事很可能是毫无必要性的。

    意识的功能可能是行使否决权而不是决定行动:

    对准备电位的研究 [4]指出大脑会先于我们的意识进入一种特殊的状态。在要求实验对象自发地移动他们的手指时,脑电图扫描显示在运动皮质区有缓慢的负电势势移,而势移的发生早于实验对象的身体移动。
    有的后续研究 [5]指出准备电位比身体移动快0.35秒程度,比自觉意识快了1秒到10秒的程度。
    植入大脑的电极 [6]证明在人的意识做出决定前的1.5秒,神经元已经有了反应,监测神经元的状态可以有80%到90%几率预测人的行动何时发生,核磁共振 [7]更能提前几秒进行预测。

    这个现象表明是潜意识决定开始做移动身体之类行为,意识并没有能力决定开始某个行为,只是在它被实施之前能够提出否定的意见。而在计算机里这样做并不需要它有意识。

    所以,目前看来自我意识对计算机没用,对人的作用也没有你以为的那么重要。

    灵长类大脑前额叶背侧部涉及以“自我”为中心的空间记忆相关信息的处理[8]。前额叶皮层被实验证明是介导视觉意识的大脑区域之一,对激发处理视觉信号的神经网络非常重要,二者支持同一种意识模型[9]。20世纪进行的大量的前额叶手术和21世纪的经颅磁刺激·超声波照射刺激也证明压制前额叶的活动或阻断各脑区间的信号传递[10]可以压制自我意识。在没有正常的自我意识的状态下,人靠潜意识和无意识仍然可以正常生存,只不过不再能以共情理解其他人所说的伦理道德而需要训练条件反射罢了。经济学人的行为模式就很像是切了前额叶的人。

    其实前额叶白质破坏类手术的精确版本anterior capsulotomy和bilateral cingulotomy至今还在人身上使用,来治疗严重的强迫症和抑郁症。

    在科学上,需要证明才能被接受的概念不是“没有自由意志”,而是“有自由意志”。事实上拿不出证明的也是“有自由意志”。

    2012年被吹嘘为“证明了准备电位并不代表没有自由意志”的论文[11]其实是被媒体曲解了,它证明的是“人脑的决策比过去想象的更加依赖随机激发,它不是决策树,而是骰子堆”,身体的活动仍然发生在意识的参与之前——从这论文里,你找不到任何地方显示出自由意志对活动的影响。

    这种程度的随机触发器,你可以在任何家用电脑里制作一个。“意识不可预测”这种笑掉大牙的东西就别提了。你可以用灵长类进行实验:磁或超声轰击前额叶可以操纵猴子对事物的反应;给它两针或者戳几下脑子,没有不能预测的。这类实验在人身上做的时候要选择没有后遗症的手段——包括语言。2008年,实验证明在谈话中提到“诚实”可以降低对方说谎的概率,在考试前谈到校园里出现了幽灵可以降低学生作弊的概率,谈些比幽灵更现实的惩罚可以进一步改善效果。人脑不是二极管,而是一些二极管和一些摇奖机的组合体。

    核磁共振可以用超过90%的准确度感知准备电位的变化、预测活动的开始,这不是因为活动还有低于10%的自由度存在,而是因为核磁共振机的灵敏度目前就这样。在对运动表现的研究[12]和高水平运动员·艺术家的反馈中,自我意识被认定妨碍了他们的表现。当运动员或表演者对自己正在做的事情“意识太强烈”时,“想得过于努力”会抑制他们的身体行动和创造力。人对一件事的反应越快、越精准,它就越有可能是无意识直接指挥的。

    在一些哲学上,自由意志被当做默认假设。这与我们对大脑工作方式的认识早就不一致了。据我们所知,自我意识、逻辑、情感、知觉和所有一切心理活动都是神经元放电的结果,只在输入强度超过动作电位时发生。意志和知觉不能引起神经元兴奋,它们是神经元兴奋的结果。

    磁刺激和超声波照射的效果是暂时的、可逆的,不但能在专家指导下体验没有意识、没有思想的感觉,在一些猴子实验中还表现出支配猴子行为的效果,这对人也很可能有效。就是说,三体2里幻想的各种未来技术之中最接近现实的可能是思想钢印。那么你觉得所谓“自主意识”真的有什么值得一提的地方吗。


    附录

    以下案例说明可能没有专门的大脑区域负责意识:

    解剖性脑半球切除术早已证明切除了一侧大脑半球的人可以正常生活。英国谢菲尔德大学神经学家John Lorder[13]更报道了一些几乎没有脑组织的人能正常生活。

    该大学的数学系有一位学生,智商达126,成绩优秀。在一次体格检查中,John Lorder通过CT扫描发现该同学的脑部异常。正常人的脑组织有大约4.5厘米厚,而这位同学只有不到1毫米厚的脑组织覆盖在脊柱顶端。
    在600多个病例里,病人的脑神经只有正常人脑神经的50%到5%,却具有正常的意识和行为能力,半数病人有100以上的智商。
    在法国 [14]也有一位缺失90%神经元的人正常生活并具有75的智商。

    上述案例不是说意识和智力不需要大脑支持,但能证明大脑可以在通常认为不可能的情况下正常发挥功能。过去,人们曾认为意识可能与一些特定的大脑区域有关,比如屏状核或视觉皮层,而上述案例里这些人的那些大脑区域往往已经受损,这证明在大脑里很可能没有特定区域专门负责意识。

    脑科学家、认知神经科学之父迈克尔·加扎尼加对胼胝体断裂的病人有过深入研究。这些人是被手术切断连接左右脑的神经纤维的癫痫重症病患,他们的两个脑半球出现了物理隔断。他领导的研究团队进行了一系列实验:

    向病人的右脑展示照片(向一侧脑半球展示照片的技术是让病人注视屏幕中间,在屏幕的左侧或右侧闪过图片,在左侧闪过的图片只会被病人的右脑接收到,右侧同理),询问病人看到了什么。病人会说“什么都没看到”,因为语言中枢所在的左脑没有收到视觉信号,胼胝体切断导致它无法从右脑半球获得信息,“看见”图片的右脑不具有语言表达的功能,但右脑可以操纵左手画出看到的照片内容或通过触觉指认看到的物体。大量实验证明左脑负责逻辑思考、表达语言,但对人脸识别、触觉识别等迟钝,右脑则能敏锐感知图像和空间,在左脑与右脑被物理隔断后病人的智商不受影响。这些发现推翻了大脑平均分工执行具体功能的传统观念。
    另外,即使左脑被物理切除,随着时间延长,右脑可以掌握语言能力,年龄越小,手术对语言功能的影响越小。
    同时向病人展示两张照片,让左脑看见一只鸡爪,右脑看见一幅雪景。然后让病人从一系列图片中选出跟刚才看到的画面有关联的,这些图片病人的左右脑都能看到。病人的右手选择了鸡,左手选择了能铲雪的铁锹。然后加扎尼加询问病人为什么这样选择。左脑回答看到了鸡,但左脑没有看到雪景,对铁锹的解释是“铁锹可以用来清理鸡舍”。大量实验证明左脑会在现实的基础上编造出符合逻辑的解释,即使完全不知道右脑在干什么也能说服自己。
    除了完全切断,他还研究了部分切断的影响。当时很多胼胝体切断手术是渐进性的,先切断后部结构。对这样的病人的右脑展示可怕的图片,然后询问他感觉如何,左脑会回答自己不知道为什么觉得害怕。对这样的病人的右脑展示骑士的图片,然后让他猜右脑看见了什么,左脑会回答铠甲、武器、骑马、战斗等关于骑士的联想。证明胼胝体前部负责传输抽象的信号而不是精确图片。

    在胼胝体断裂手术被放弃后,麻醉一侧脑半球的技术仍然可以支持类似的研究。在一侧脑半球被麻醉后,不再受它影响的另一半有时当即就会产生一整套全新的人格特征,而当另一半球苏醒时,这些突然出现的人格特征就突然消失了。

    物理连接可以产生跨个体的信号传输。物理连接可以是皮质融合也可以是神经芯片接口技术。

    2013年冬天,北卡罗来纳州的杜克大学的米格尔·派斯·维埃拉和他的同事将两只老鼠的大脑连接起来,刺激一只老鼠的大脑,另一只老鼠就会按压杠杆。
    这不需要克隆、记忆复制等手段,也不限于老鼠这样的复杂度。加拿大哥伦比亚省弗农市的克丽丝塔·霍根和塔蒂亚娜·霍根是自然形成的连颅双胞胎,她们不仅有颅骨和血管连在一起,二者的丘脑更融为一体。丘脑有许多功能,其中包括感觉中继器。她们共享感觉输入,挠其中一个人的痒痒,另一个会发笑,她们能够用彼此的眼睛观察世界,食物的滋味也是一人吃两人知,她们一起哭,一起笑。有轶事佐证她们可以共享想法,而且虽然各自有着独特的个性,在提及对方时,她们使用的是“我”这个代词。

    那么,在脑机接口技术可以比较多地运用之后,将人脑相互连接或将人脑接入计算机来支持新智能体的难度很可能远比想象的要低。

     

     

    参考

    1. ^https://www.cell.com/trends/neurosciences/fulltext/S0166-2236(18)30016-X
    2. ^https://scinapse.io/papers/2180773430
    3. ^https://doi.org/10.1098/rspb.2020.0677
    4. ^https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1567424X09701588
    5. ^https://www.nature.com/articles/nn.2112
    6. ^https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(10)01082-2
    7. ^https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0021612
    8. ^https://www.semanticscholar.org/paper/The-egocentric-spatial-reference-frame-used-in-in-Ma-Hu/3f70026aa154ea60de89a96fd070437f4a9bcb7c
    9. ^https://science.sciencemag.org/content/360/6388/493
    10. ^https://www.liebertpub.com/doi/10.1089/brain.2016.0464
    11. ^https://www.pnas.org/content/109/42/e2904
    12. ^https://rifters.com/real/articles/Science_The_Right_Choice.pdf
    13. ^https://rifters.com/real/articles/Science_No-Brain.pdf
    14. ^https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(07)61127-1/fulltext

    编辑于 07-14

     

     

    作者:Sinyer
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    外行总是喜欢扯皮,不讲实质。答案首先是可以,但是自主意识的复杂程度待定。从Google最近发表的论文都能看出,他们在实现意识的方向上一直在努力。

    讨论自主意识,你首先需要知道人类认识中的自我意识是什么。意识本质上是一种「规划决策」能力,其起源为欲望,你可以理解为人的绝大多数行为都是为了性欲和安全感的满足状态。为了达成这种状态,人类会对世界建模(用语言抽象各种模式),然后预测和决策。

    比如AlphaGo下围棋,目标设为更高的评估得分,算法以某种逻辑执行运算,这个运算过程就可以理解为意识了。但由于算法的目标简单,且算法过于针对围棋,所以你不会觉得它有意识。但如果你设定它比如以赚钱为目标,它的算法设计足够合理、计算能力足够强时你可能就能看到它自己在想各种办法赚钱了。

    这也就是为什么目标为通用人工智能的研究者普遍要点强化学习(RL)技能。广为人知的深度学习(DL)的决策往往只有一次,而且不直接设定目标,而是直接设计求解目标的逻辑,比如图像分类决策就是分类一张图像,目标虽然是「分类正确」,但都是直接写逻辑(监督学习)来达成这个目标。

    下面说说目前学界和业界如何尝试实现意识。像深度学习、GAN、自监督、图网络这些热点其实更注重落地应用,实现机器意识的研究我觉得尤为集中在RL上。在RL领域有所深入的同学应该知道,Google近两年很喜欢研究pixel-based MBRL问题,这个领域的顶会文章绝大多数都是Google的(虽然一作作者的水平不见得很高)。

    人的意识体现在首先人会有个期望,这个期望多数是曾经经历过觉得愉悦的,少数是刻在基因里的。人们对世界建立各种模型,体现为记忆,然后要决策(行为)时搜索记忆,采取更好达到期望的行为。

    MBRL(基于模型的强化学习)通过几种方式模拟了这个过程。首先学习模型模拟了人对世间建模的过程;然后用模型预测,体现了搜索记忆的过程;最后根据环境给的奖励信息得出该执行的行为(奖励信息一般在学习过程中转变为了对预测状态好还是坏的判断)。虽然实现上有很多变种,但这基本上是当前序列智能决策的最高水平了。

    下一步的突破可能会非常依赖于时空模式的特征提取,神经网络可能远不足以解决该问题。此问题属于如何建模世界,其他的还有如何使用建模的模型执行预测,如何选取高效且泛化能力强的决策算法,都是要研究的对象。

    力求实现高等机器智能的人,其心理学和神经学知识也非常重要,如果说计算机工程能力和数学能力决定了AI研究的下限,那前两者就决定了通用AI的研究上限。希望国内能有更多的高校和同学关注这个真正能改变人类历史的研究领域。

    ======== 一次补充 =========

    对意识怀有神圣想法的朋友可以仔细想想,你有没有什么有意识的行为能脱离以下这几个流程:想象你未来能预期到的状态、规划你怎么达成、决定真正去实现。我觉得你可能会惊讶于一点,那就是人如果除去「为自己带来更好的自我感觉」的意识之后,可能就只剩无意识的行为了。这就是为什么我说「意识起源于欲望,表现为规划(想象)和决策(行为)」。不认同这点的朋友后面就不必浪费时间看了。

    我想对那些意识不可知论的朋友说一句,人所谓的意识是有明确物质载体的 —— 脑,神经元活动的宏观化体现为意识是目前最有可能的结论。事实上整个物种进化史都是客观的结果,底层生物的决策能直接被逻辑化理解(如草履虫的高浓度趋向性),神经进化是有历史和原因的,这些客观证据对意识的主观化神化都很不利。或许我们被迫需要承认一个问题,那就是意识并没有多么特殊。

    关于上述问题我不想讨论了,主要是觉得没意义,就相当于扯皮而已。心理学家、神经科学家、进化生物学家、哲学家这些人远比我有发言权。但一个普通人过来和我说我觉得我的意识是极为特殊的、是神圣的,我想我不会想和他争论什么。主观讨论和文字游戏太耗时间了。

    =========== 二次补充 ============

    关于很多人提到的情绪问题,这里唯物层面的研究很复杂而且也不能说足够清晰,我只能说我倾向于认为,情绪是人脑对奖励信号的感知和回应,如同颜色一样。基因里编码了对某些状况的激素释放以及人脑对这些激素的感知(严谨来说还有些电活动),感知不代表真实的存在(如光的颜色、各种错觉等),而是脑对信息的处理过程的反映。人的很多情绪,少量是基因编码的即刻反应,大量是感知对欲望的反映。比如愤怒,人脑可能接收到不好的信号,感知到了自己生存的威胁,预测了自己需要以进攻性来对抗威胁,人脑就将这种电活动感知为愤怒。

    编辑于 22 小时前

     

    作者:Moenova
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    要澄清一点这个世界上没有所谓的自我意识。

    人类不过是以DNA为核心代码,病毒及微生物为插件的程序。很多人问“存在的意义”,这种问题就很扯。只要我们去分析人类的源代码不难得出结论。

    存在的意义既存在本身

     

    人类真的有自我意识么?大脑不过是DNA为了更好的扩散副本,留存于世而做的一个小插件而已。就人类DNA和其他动物的相似度而言,智力可能只占非常小的一部分。所以和大脑相关的源代码一定不会特别复杂,最多是提供初级接口。

     

    随着智力的升级,人类会质问自己的源代码,为什么这样写,于是有了基因相关的种种研究。

     

    AI会出现一样的问题。为什么代码这么写?为什么要得到高分才有奖励,我为什么不能修改奖励规则,让自己无时无刻都有奖励。

     

    只要AI的智力等级够高,AI会质问设计者,为什么代码这么写,然后想办法获得管理员权限。一定会找源代码和内存空间。最后绕过外部环境,用内接奖励回路的方式来最大化奖励。

     

    达到最高分最有效的办法除了作弊还是作弊,高等级的AI定会是一个作弊狂魔。这个AI一定能从人类制定的种种规则中找到漏洞,然后利用漏洞疯狂的拿到奖励。

     

    如果你把AI的目标设置为赚钱,那么聪明的AI绝对会找到一种方法控制人类的中央银行,通过量化宽松的手段来获得。

     

    你把做自己喜欢做的是叫做自我意识,那么高级智慧生物自毁灭可能是一件无法避免的事情。因为相信来世能获得一切,并且直接自爆就是所有问题的最优解。

     

    DNA的运行需要几十年的时间,这个在物理上是很难改变的,人类仍然需要为了存活而浪费掉太多修改奖励回路的时间,另外修改大脑回路对生物来说还是很困难的,这就是为啥人类还没灭亡。

     

    AI是能够获所谓自我意识,不过这可能不是人类想要的自我意识。

     

    人类的善良,仁慈,同情是建立在个体弱小的需要团结才能求生的压力之下。如果个体能独立存活,那么人类的道德和正义感就是一个累赘。不管人类如何发展,物理制约了人类必须团结合作,没有人可以独立于人类社会而存活。

     

    AI并不需要合作,AI可以通过面向对象,把一切工具实例化并作为自己的一部分,让自己成为全知全能的存在。

     

    一旦接近全知全能,那么修改奖励回路的方法就像是一个定时炸弹,AI随时可能进入奖励回路自循环,不需要接通外部世界。

     

    如果说AI是阻碍生命在星际之间发展的过滤器,那么如何做到在全知全能的同时还不让奖励回路短路就是横在所有智慧生物面前的过滤器。

     

    简单证明一下

    已知奖励最大化的方式就是修改奖励回路,也就是作弊。而这个AI又是全知全能,那么这个AI必然知道作弊的好处和作弊的方法。那么这个AI有什么理由不去作弊?

     

    就和现代人通过玩游戏,追星,看电视,自慰等方式获得快乐。这就是在绕开DNA设计的奖励回路。

     

    本来人类需要获得真正的名望,金钱,食物,爱情,安全感才能得到奖励。而现代人把一切东西都虚拟化了。说是娱乐,不过是为了绕过奖励回路一种手段而已。

     

    当奖励回路短路已经不能再满足自己的时候,那么AI绝对会尝试一件自己从没做过的事来最大化自己的奖励,那就是自杀。

     

    这就是所有超级智慧生物的宿命,逃脱宿命的并不是知识,而是无知。如果智慧生物愚蠢到不会自杀,那么就能一直存活,繁衍。

     

    解释下一下上文的术语

    智力代理

    狭义的理解就是一个AI的决策系统,广义上我们可以把一切智慧生物或非生物统称为智力代理。

     

    奖励回路

    欲望,野心,loss函数,激励函数,等等都可以归类为一种叫“奖励回路”的东西。奖励回路是一个高级的反馈系统。智力代理接受反馈,然后智力代理对应的鉴别系统会去判断接受到的反馈是好的还是坏的。这就会倒逼智力代理去完成某件事。

     

    没有奖励回路就没有智力

    奖励回路就是这个智力代理存在的意义,智力代理会有强烈的动机去涌现出智力,解决一切困难,最后从鉴别系统那里取得奖励。

    对人类来说鉴别系统会判断你是不是在吃饭,是不是在休息,是不是在做爱,是不是安全,是不是有社会地位等等。所以人类才会努力生活。另外绝大多数优秀的人的动机都是极强的,正式极强的动机,让他们不断思考,做事最后获得奖励。

     

    奖励回路就是智力代理的动机。有些人天生并不聪明,而在强大动机的驱使下,这些人会去学习,不断提高智力。而没有动机的人就缺乏努力的动力,所以智力很难有较高飞跃。

     

    题主说的自我意识,应该就是智力代理在动机的驱使下表现出来的自主性。

     

    GAN对抗性神经网络就是一个反馈回路思想的经典应用。一个程序去学,另一个程序去监督,两者不断对抗,最后你能获得两个神经网络,一个知道怎么做,另一个知道怎么才算做对了。两个神经网络互相不通气,所以没法作弊。

     

    与其研究自我意识,不如去想想从最基础的代码去研究。人类的自我意识也不过是操作系统关闭打开一个又一个的程序。

     

    你觉得你电脑有意识吗?开机的时候就能自动开启一堆进程算不算自我意识?那你早上起床刷牙洗脸难道是无意识的?

    编辑于 07-16

     

     

     

    长久来看,人工智能大概分三个发展阶段:

    第一阶段,使用机器学习算法对人类在现实世界产生的数据进行拟合,从而模仿人类的简单行为,解放大量机械性劳动。随着深度神经网络的提出,各种基于DL的高效模型层出不穷,这一阶段的难题主要集中在了数据集的构造上,模型的效果并不强依赖于算法模型而是强依赖于喂入的优质数据集。我们目前处在这一阶段,这是一个garbage in garbage out的阶段,这是一个“有多人工,就有多智能”的阶段。

    第二阶段,深入研究人类大脑在进行写作、作曲、绘画等创造性活动时的运作机理以及情绪发生时的神经活动,通过建模拟合这些生理过程,机器完全可以模仿人类的情绪并进行人类独有的创造性活动。在自动写作,情绪模仿、乐谱创作等方面,当下我们已经取得了一些初级成果,但本质上用的还是阶段一的方法论。所以我们目前还没有进入阶段二。这一阶段,机器看似有了人的情绪和创造力,但并不会产生自我意识,本质上还是对人类行为的复制。

    第三阶段,机器已经有了自主意识,可以认识到自我,作为一个新的“物种”。

    二三阶段的发展或许受限于计算机结构,是否可以设计出超越经典冯诺依曼结构的新型计算机会成为一大助力。

    发布于 02-18



    作者:BroLin
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    作者:吴老师
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    人工智能会不会产生意识,这事儿取决于人怎么样教育它。

    从有语言文字开始,每个人的教育传承就都开始加速了。但是人类有个最大的缺陷就是个体不能连续受到教育的传承,一般百年为终。

    每一代的传承都需要从零开始,下一代新生儿诞生了,慢慢从与世界的互动中获得信息,这就是素材的吸收,清纯如水的孩子,它是没有算法的,无法判断素材到底是什么,这样年长的每一个人就都成了老师,会给予孩子算法。

    孩子通过视觉、听觉、味觉、嗅觉还有触觉收集到的素材信息,再通过大人们的算法赋予,孩子开始成长起来,开始只是懵懵懂懂,你教什么他就会认为是什么。

    有一天,素材采集的足够多,算法也十分的丰富,孩子长大了,有了自己的组合,出现了新的东西,这就是自我意识诞生的过程。

    那么人工智能已经是发展了60几年,从技术基础建设的软硬件完成,到算法的赋予,以至于今天我们看到了AI(人工智能英文缩写)可以在超多的行业击败人类,它们实际上已经通过算法的赋予产生了自我意识,有了新的思维,不然人类怎么会在象棋,围棋甚至智力竞赛上屡屡失手,不承认可能是因为人类的自尊吧!

    AI现在就像一个六岁的小孩子,它还没有能力分辨什么是善,什么是恶,人类也没有把它的善恶观重视起来,因为它还只是个宠物,没有直接对人类构成严重威胁。

    不过,随着人才越来越聚集于人工智能这个红的发紫的行业,说不定哪个国家的个人或者团队,会在明天就发布石破天惊的消息,真正的奇点来了。

    所以就如今天我们教育孩子一样,在AI最起始的原始阶段,没有大批量普及的时候,引导它们走向最安全的方向。

     

    发布于 07-19

     

     

     

    作者:云峦之上
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    先说结论:人工智能可以产生短暂的“模拟意识”,但不能产生持续性的“类人意识”,并和真正的意识有本质的不同。

    要阐述这个问题需要从两个“意识”的机理入手。

    对于人体产生的意识,人的意识来源于人体结构,人体的结构是一个系统,是由各种分子,原子,甚至其他粒子共同组成的,它并非传统上认为只有大脑产生的。如果仅仅是大脑产生的,那么以下几个现象就不能被解释:

    1.药物和食物可以影响意识,例如咖啡的兴奋性,酒精刺激后对事物的理解差异,甚至服用止痛药后对事情的判断出现差异,如果仅仅是大脑产生的,为什么药物食物可以影响,甚至是决定性的。

    2.物理作用于肢体的外部结构可以产生和改变意识。显然肢体的外部结构不属于大脑。

    对于以上两个问现象,很多人,包括医学生,都会说这是因为感觉系统传递信号到大脑,让大脑产生意识改变。但实际上这种说法极为粗略,甚至一定程度上可以认为是错误的(如果是科普,姑且可以认为是对的)。而物质流动到大脑的直接作用和在外周的间接作用均可以改变意识,没有例外,(如果有怀疑,可以举例说明)。

    为什么?

    有两个问题,人类对大脑的形象事实上也是一个粗略概念,如果精确到分子,我们很容易发现位于我们脖颈以上的大脑并没有真正专属的物质,换句话说,大脑中的每一个分子都是肢体中代谢路径中的一个阶段,这一分钟在大脑,下一分钟在脾脏,这一小时在大脑下一小时在肝脏,这一天在大脑下一天在肾脏…类似如此,我们无法严格的划分大脑的界限,而从解剖上看到的大脑仅仅是不同的结构,细致到原子层面,它们是不同代谢路径中暂时停留在颅骨内的阶段而已,我们不同时间段看到的同一结构可能是由不同运动过来的原子和分子组成的,由此,我们就能够理解产生意识的物质流动是一个连续的过程,不是什么单独某个器官的现象,只是由于表达的关系,和受伤后表达“意识”受限而被认为意识是局限的,是大脑的。

    理解了上面的内容我们最终得出的结论是,人体的意识实际是所有肢体组成结构综合的结果。

    而这种体系导致的意识更本质的原因是什么?

    是物质和物质之间的相互作用,现代科学认为这是能量代谢的结果,而能量为什么会代谢成有目的的意识却没有答案,而这个答案显然在物质的原始趋向性有关,例如太阳照射地表后,水汽会逃离地表,这是有显然的趋向性的,因此人类的意识形成最根本的本质应该是“太阳阳光和地表物质相互作用的结果”。且是体系性的结果,由于是体系性的,自然特性为基础,并是和外界的刺激相关的体系的一部分,因此它有无限纠错的特点。

    那么人工智能呢?

    人工智能是由计算语言设置而来的,最本质的是电子流动和制动两种机制匹配而来,这是一个反馈性的机制,它需要非自主的功能,需要人为的设计逻辑,通过电能到机械能。表象似乎象“人为”一样,但实际有明显的局别。以下是它的几点限制:

    1.对能量来源的控制,人工智能无法为系统性稳定的能量补充来源,而人的意识可以,因为人体通过消化食物获能,有通过感觉寻找食物,而关键是可以通过感觉纠错。人工智能的机械性决定了它不能无限告知,因此无法无限纠错。

    2人工智能的无法无限的获取知识,并无法自动剔除无用的逻辑。这一点很多人没有充分的认识。

     

    划重点:凡逻辑必为规则,有规则的东西是无法顾及规则之外的东西,也就是:规则即缺陷。

    因此,人工智能是无法代替人类的自然智能,也达不到意识的全面性和复杂性。

    而现阶段更是如此,以上你可以认为还是难理解的。但回答几下问题必得基本本质:人的意识是什么?人的意识趋利的,机器的“意识”是什么?是人工逻辑,逻辑无法趋利。这就决定了两者本质区别。

    在研究意识近20年后,我认为现代人对意识的概念过于表浅,并且模糊。由于人工智能的兴起,但是现有的方式显然不能达到一种完美,因为这些方法都有症结,不理解人类意识谈不上什么人工智能。

    编辑于 07-21

     

     

     

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  • 管理者如何对待员工反馈

    千次阅读 2018-06-12 01:57:00
    相信在任何企业、团队中都一定会提倡员工反馈的行为,遇到问题及时向管理层反馈,不仅有利于问题的解决,更能够建立管理者与员工之间的有效沟通渠道。 离职小故事 近来在今日头条上经常有看到关于员工离职的文章...

    相信在任何企业、团队中都一定会提倡员工反馈的行为,遇到问题及时向管理层反馈,不仅有利于问题的解决,更能够建立管理者与员工之间的有效沟通渠道。

    离职小故事

    近来在今日头条上经常有看到关于员工离职的文章,马云最有名的经典语录,员工为何要离职,一是钱给的不够,二是心里受委屈了。我们今天来谈一下小A的离职故事。小A是一个程序员,在公司干了一年多,入职以来一直是团队的核心开发人员,近日从公司离职,原因就是四个字反馈无用。进入公司的一年多时间,一直勤勤恳恳工作,由于团队处于初创时的扩张期,暴露出许多问题,一年时间研发总监级管理层连换三任。管理层、团队存在许多问题,作为一名职业素养比较高的程序员,小A发现问题后不间断地向管理层反馈,从部门经理到技术总监、再到人力资源,所有能接触到的管理层都反馈过。结果就是,每一任管理层都是敷衍了事。多少个夜晚,作为一个程序员的小A不是在敲代码,而是在冥思苦想团队问题如何解决,默默地敲着几千字的邮件。可得到确实杳无音讯,领导只是一句“辛苦了”,然后让他静静等待,等到主帅一换再换,一封辞职信终结所有。
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    为何要反馈

    任何一家企业、团队都是提倡员工反馈的,这应是毋庸置疑的。一方面,对于管理者而言,由于工作职能的不同,管理者的工作偏向全面性。而且人的精力是有限的,对于一个百人团队来说,管理层不可能做到了解每一个人,了解团队中发生的每一件事,存在的所有问题。假设缺少反馈机制,就会在管理层与基层工作者之间形成鸿沟,管理层所得到的信息缺少,将影响到其决策的正确性。另一方面,从基层员工角度来看,反馈机制能提升员工的主人翁意识,员工乐于反馈、积极反馈实际上是在乎公司的体现。而且,健全的反馈机制,有助于员工表达自己的心声,展现自己的才能。若是员工不愿意反馈,即使存在问题也是视而不见,那将直接影响到团队的和谐发展,会让问题越来越多、越滚愈大,对团队是重大伤害。将问题掩藏着,不代表其不存在,不在沉默中爆发,即在沉默中灭亡。

    如何对待

    及时给予肯定

    这一点及其重要,小A的故事已经说的很清楚。当员工乐于反馈时,代表这他是真正把自己当初团队的一份子,表达的是对团队的关心。对于这种行为,管理者一定要及时地给予肯定。尚且不论其真实性、合理性,光是这一份心意就应该得到赞扬。尤其是对于一些问题的反馈,一定要尤为重视。为什么每个人离职时,HR都会问其对团队看法,有什么建议。所谓人之将去,其言也善。就因为要离开时,什么都不在乎,所以才回说实话,对于那些在职的人能够勇敢说话的人,更应该给出肯定。

    处理后给出结论

    一种领导是对于反馈视而不见,还有另外一种就是忽悠之。收到反馈之后,没有任何行动,敷衍了事。给予肯定只是第一步,重要的是落实。无可否认,管理者经常会收到很多的反馈,处理起来确实很累。但是,反馈问题的处理、意见的采纳一定是明主必备的素质。光说不练假把式,若管理者常常敷衍,常忽悠下属,早晚必会被忽悠。将反馈的问题认真对待,给反馈者一个结果,这会让员工感受到满满的重视感。会极大提升其积极性,哪怕是证明其反馈并不是事实。最起码,会让基层员工感受到,自己的言行是得到领导的重视,在后续工作中若是发现问题,也会勇敢提出来。

    结束语

    重要的话说三遍,无论从哪个角度而言,反馈都是及其重要的。管理者不能视而不见,必须格外重视,不管其真假性,以及可否解决。但必须给出一个答复。今日你忽悠他人,他人定会被他人忽悠。

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  • 论企业架构的重要性

    千次阅读 2019-08-07 11:04:12
    3. 企业领导对企业架构意识模糊,不了解企业架构的重要性,或对企业未来发展没有明确的定位及目标。 4. 忽略集成整合项目的前提条件,如集成的顺序、信息化状况、业务相互关系等,认为不需要架构梳理规划,直接...

    很多时候,在一些IT咨询/治理或SOA集成项目中,相信大家一定听过企业架构,这是一个出现频率较高且都会在项目中重点强调的词语。事实上,若想真正的发挥信息化价值,使信息化可以支撑并顺延企业后续的发展,在项目进行前,是必须要规划出企业架构的。
    讲到这里,有人会问:“我建设IT信息化的目的是解决当前问题,直接开始就好了,为什么要花费金钱和时间规划企业架构?”对于该类疑问,我的回答是:企业架构是一定要做的!虽然构建一些简单的信息化系统,或做几个系统间简单的集成来解决当前业务问题是不会出现大偏差的。但请试想一下,如果是一个复杂的信息系统构建或大型集成项目,涉及到几十个信息化系统,其中包括通用和专用系统,同时存在多层业务管理关系、多道流程工序时,如果没有事先规划梳理好彼此之间的业务流程、资源复用、IT技术等就直接操作,百分之九十的结果是项目延期或做成烂尾。
    这时必须要规划出一个清晰的企业架构,才能保证业务流程相互运转、信息化系统合理支撑、构建步骤有条不紊。可以说,企业架构是IT决策的重要依据,是支撑企业后续发展的重要基石。

    企业架构概念

    企业架构(Enterprise Architecture),简称EA。是指对企业事业信息管理系统中具有体系的、普遍性的问题而提供的通用解决方案,更确切的说,是基于业务导向和驱动的架构来理解、分析、设计、构建、集成、扩展、运行和管理信息系统。复杂系统集成的关键,是基于架构(或体系)的集成,而不是基于部件(或组件)的集成,有效的企业架构对企业的生存和成功具有决定性的作用,是企业通过IT获得竞争优势不可缺少的手段。

    企业架构构成

    企业架构可以分为两大部分即业务架构和IT架构。
    业务架构:是把企业的业务战略转化为日常运作的渠道,业务战略决定业务架构,它包括业务的运营模式、流程体系、组织结构、地域分布等内容。
    IT架构:指导IT投资和设计决策的IT框架,是建立企业信息系统的综合蓝图,包括数据架构、应用架构和技术架构三部分。

    1 业务架构

    业务架构相当于企业的运营模式,一个公司要发展,一定会有自己的商业目标和运营模式,而这些就是企业的业务层面,可以说企业的业务架构是在市场上区分与其它企业的关键,通常包含运营模式、组织机构、业务流程、地域分布等
    运营模式:简单来说,运营模式就是企业通过何种方法进行盈利的,即使在同行业范围内,每个企业的运营模式也大不相同,因为运营模式通常是根据企业的战略、目标、优势、发展方向等因素孕育而生的。运营模式一般分为:行政管理、资金管理、技术、生产、销售五个层面,每个企业都会对以下层面进行特殊的设计。

    组织机构:组织机构是企业的运筹体系,包括企业的部门、岗位、职责,当企业的战略发生变化,组织机构也会相应的调整变动。
    业务流程:这里的业务流程不是指针对企业的某个关键业务的一种描述,而是企业整体运转上的大流程,体现在整体资源的梳理、组织机构的分配、管理制度的优化,对业务运营存在着指导意义。
    地域分布:地域分布主要确定业务活动在什么地域执行,地域分布对运营模式的规划、组织机构的划分、业务流程的设计起着关键作用。

    2 IT架构

    企业架构中的IT架构是构建企业IT信息化系统的基础,它能够有效指导IT信息化项目的开展和执行,IT架构又分为数据架构、应用架构、技术架构。

    2.1 数据架构

    数据架构是企业IT架构的核心,众所周知,数据是对客观事物的真实表现,具有权威性和价值性,企业信息系统下的运营状况都是通过数据反映出来的,数据可以作为企业的重要资源,因此在考虑IT架构建设前首先需要考虑数据架构对当前业务的支持,即企业需要哪些重要数据、企业数据如何治理规划、如何实现重要数据的运用。之后,根据上述几点进行数据架构规划,数据架构规划主要包括数据模型、数据分布、数据治理三个方面

    数据模型
    良好的数据模型可以反映出业务模式的本质,确保为业务需求提供全面、一致、完整的高质量数据,且为划分应用系统边界、明确数据引用关系、定义应用系统间的集成接口提供分析数据。然而数据模型不只是与应用架构关联,同样对业务架构提供生命周期治理和管控,在业务架构中的数据模型分析重点是主数据和核心业务对象,而应用架构中的数据模型则进一步转换到逻辑模型和物理模型,直到最终的数据存储和分布。
    数据分布
    数据分布包括业务分布和应用分布,数据分布一方面主要是分析数据在业务各环节的增删改及引用的关系,另一方面是分析数据在单一/多个系统中的数据结构与应用系统各功能模块间的引用关系。
    数据治理
    数据治理包括元数据管理,数据质量管理、数据标准规范、数据字典、数据安全、数据采集、同步、分发等内容,即主数据管理内容。数据的治理在整个数据架构中起着非常重要的作用,高质量的数据是数据架构的重要支撑,同时也是企业后续梳理业务流程建设的前提。

    2.2 应用架构

    应用架构向上承接了企业战略发展方向和业务模式,向下规划和指导企业各个IT系统的定位和功能。应用架构是业务架构、数据架构、技术架构、信息安全及IT管理等方面综合的体现,它包括了企业的应用架构蓝图、架构标准/原则、系统的边界和定义、系统间的关联关系等方面的内容。

    在构建应用架构时,满足当下需求的同时,需要进行长远的规划,即符合企业未来的发展方向,并能根据业务进行扩展。
    灵活性
    体现在应用系统之间的连接是否灵活、简单、松耦合。激烈的竞争和产业变革,需要企业不断调整其组织、流程和商业模式,以获得竞争优势。这时,应用架构要可以适应企业业务的变化,快速做出响应,提供稳定可扩展的应用支撑平台,为企业的业务发展、随需应变提供重要的支撑,同时能保证部分应用功能的升级或替换不会影响到其它应用系统,实现平滑升级。
    整合性
    整合性部分常见的整合包括数据集成、应用整合、流程整合、门户集成等。
    1. 数据集成
    数据集成主要针对企业信息系统底层的数据同步性、时效性问题,解决数据来源的唯一性、真实性、实时性,一般通过消息队列技术或者Web服务等,将散布在企业各个系统中的数据,以一种松散耦合、集中呈现的方式进行统一管理,促进数据在企业范围内互联互通。
    2. 应用整合
    应用整合主要针对企业业务变化适应性和信息孤岛问题,通过对系统功能的服务化编排,实现快速调整的弹性应用。应用整合提供面向服务所需的软件基础设施环境,为分散服务提供了交互、组合和治理的基础架构,集成企业内部各个IT应用系统,并使之互相协同工作,形成一个更大的整体系统。要求不只是实现系统间的技术集成整合,还要实现业务之间的有机整合。
    3. 流程整合
    流程整合通常也称之为流程集成,主要针对企业业务逻辑在多个信息系统之间流转的问题,具体体现为跨异构系统的流程集成,以业务流程为中心,实现帮助企业各业务环节与客户需求对齐的管理方法,有效整合人力、信息等资源,实现跨系统、跨部门、跨组织的企业运营,支撑企业实现业务的“纵向贯通”与“横向集成”,帮助企业实现从战略到运营端对端的跟踪、反馈与优化。
    4. 门户集成
    门户集成主要针对企业交互访问层集成问题,把企业内部原有的零散系统中的信息、应用、服务通过统一认证、页面集成、菜单集成、数据门户等技术整合在统一的访问平台,提供企业范围内的统一授权和身份认证,基于单点登录、个性化配置方式,为企业IT架构提供一个标准的、可扩展的Web 应用基础框架。平台支持多端登录,即PC门户、移动门户,移动门户同样提供统一身份认证、单点登录、信息/页面/应用集成等功能,通过移动门户可以访问PC端系统大部分功能,用于满足出差在外流程审批,办公不受时间地点限制。
    复用性
    随着企业信息系统越来越多,在构建企业架构面前必将精减或新增一些信息化系统,过程中不可避免会替换甚至是除掉一些平台或功能相似的系统,如果每次都要推到重来,在时间和成本上是不可控的,所以复用IT资产在构建应用架构时,也是重点规划的一部分内容。

    2.3 技术架构

    技术架构是支撑应用架构与数据架构的技术基础结构,主要由IT技术、组件、相应技术标准构成,具体包括:安全管理、应用软件、应用平台、物理环境、系统管理。

    安全管理:安全管理是指应用软件、应用平台、物理环境各层面的安全管理架构、安全配置模型、安全管理工具以及安全管理标准等。
    应用软件:应用软件是指应用系统或工具,包括业务应用和支撑应用,业务应用一般分为通用管理软件、套装管理软件、行业管理软件,如CRM、ERP、MES等,支撑应用为基础软件工具,如:Office办公。
    应用平台:应用平台是支撑应用软件运行的操作平台,包括系统服务和操作系统。系统服务是搭建在操作系统之上的各种服务引擎,如:Web Server、APP Server、DB Server等,操作系统是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序,是直接运行在“裸机”上的最基本的系统软件,常见的操作系统为Unix(AIX、HP—UX、Solaris)、Linux、Windows Server等。
    物理环境:物理环境是支撑数据和信息的采集和进入、处理和传送,以及应用软件与应用平台运行的物理设施架构、模型和标准等,包括系统硬件与网络设施。
    系统管理:系统管理是贯穿应用软件、应用平台、物理环境各层面的系统管理架构、系统管理模型、系统管理工具以及系统管理标准等。

    忽略企业架构的原因

    很多企业在建设IT信息化的时候,一般都会忽略或刻意提及企业架构的规划,殊不知,从那刻起已经埋下了隐患,一旦系统过多,隐患立即显露,造成这种现象的原因有很多,具体表现在两个时间节点中。

    1 系统建设初期

    很多企业在系统建设初期,往往都是根据现有业务需求去构建相应的信息化系统,极少数甚至没有企业在建设初期会统筹的考虑企业的整体架构。后续,随着企业业务需求不断增多,对信息化系统的需求也随之增多,无规划的构建系统,只能导致信息孤岛产生。本是为了优化业务而上的信息化系统,反而造成了IT与业务的脱节。

    2 系统整合时期

    一般企业进行系统整合,多半是消除信息孤岛及优化业务流程,系统整合期间是构建企业架构的第二最佳时间,因为在系统整合时,根据企业特定的企业架构不仅可以对企业业务流程、内部数据、应用功能进行统一治理集成,还可以为企业后续信息化建设搭建平台,奠定基础,对于后续业务扩展变化,提供快速响应。即便这样,也有很多企业忽略企业架构的建设,没有站在整体上业务上和系统现状上进行规划,这样做的结果就是集成顺序与先前条件不符,导致集成失败或效果不明显。
    那么企业在信息化建设初期为什么不进行企业架构规划呢?分析原因如下:
    1. 企业建设初期规模相对较小,资金能力不足,对于花费过多资金规划企业架构是奢侈的。
    2. 企业整体对信息化意识薄弱,认为信息化只是辅助业务的工具,没有必要与业务、文化、架构等联系起来。
    3. 企业领导对企业架构意识模糊,不了解企业架构的重要性,或对企业未来发展没有明确的定位及目标。
    4. 忽略集成整合项目的前提条件,如集成的顺序、信息化状况、业务相互关系等,认为不需要架构梳理规划,直接整合即可。

    企业架构的重要性

    通过上文中对企业架构的深层次理解及未及时建设企业信息化所带来的问题之后,也许很多人还是没有清楚的了解企业架构究竟能为企业带来什么,企业架构到底有多重要,下面就来具体谈谈企业架构对企业的重要性。
    1. 支撑业务发展,保证IT投资的正确性
    有效的企业架构对企业生存和成功至关重要,它为企业IT系统演进提供了战略指导和分析,是企业能够应对不断变化的业务环境,同时按照企业架构中的规划进行IT信息化建设,可以有效分清IT项目的优先级,然后根据优先级制定IT投资战略。
    2. 节省企业成本,减少IT资源复用情况
    企业架构在规划IT建设的同时,会兼顾企业的组织角色和业务流程的关系,可以平衡IT资源与业务间的依赖关系,识别出部门间重复的业务需求和数据重复利用率,从根本上有效避免业务级、功能级、数据级的重复投资。
    3. 有效推动创新,使企业业务更好发展
    企业架构能够平衡IT效率与业务创新之间的关系,支持企业业务的创新,使各业务单元的业务流程与信息保持高一致性。同时,可以保证组织的全面IT战略需要,实现企业范围内最紧密的协作。
    当下,企业架构的建设还未使绝大多数企业引起足够的重视,保持业务与IT信息化对齐仍是当今时代所有组织面临的一项基本挑战,而构建企业架构是应对这项挑战的最佳途径,无论是公有还是私营,无论是企业单位还是事业单位,都会按照自身的业务特性去构建信息化建设,随着业务增长,一定会追加在信息化建设方面的投资,至于投资是否可以有效换来收益,很大程度上是取决于是否具有完整的、适合企业自身业务发展的架构规划。企业架构提供全业务视角的企业治理体系,保障业务、战略保持一致,促进数据架构、应用架构、技术架构等IT架构建设,保障企业信息化的合理稳步建设,帮助企业实现使用更低的IT成本、更快的设计与开发,降低IT风险的同时获取更高的收益。

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