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我在MIT人工智能研究實驗室工作一年學到的 5 件事

分類:特色新工科 發布日期:2022-05-10 發布人:溈徠

我在MIT人工智能研究實驗室工作一年學到的 5 件事(圖1)


Mike Ferguson ,麻省理工學院大腦和認知科學系 (MIT BCS) 擔任研究軟件工程師/ML工程師。專門研究 Brain-Score(一種衡量類腦 AI 的工具)。他于 2021 年春季畢業于弗吉尼亞大學,獲得計算機科學和應用數學學士學位,以及認知科學和哲學學士學位。


我在MIT人工智能研究實驗室工作一年學到的 5 件事(圖2)

圖注:Mike Ferguson


在本文中,Mike分享了在麻省理工學院人工智能實驗室一年中學到的 5 件事,包括他生活、成功和知識的一些看法,希望你覺得有趣或有用。


1

承認自己的盲區,質疑一切
Mike在開始在麻省理工學院工作之前,剛從 UVA 畢業,主修計算機科學和認知科學,并輔修哲學和數學,自我感覺還不錯,然而,當他第一次參加麻省理工學院周會時傻眼了——他發現自己最多理解了討論內容的大約 10-20%,在接下來的幾周內他都在懷疑人生:難道智商太低不配進入麻省理工學院嗎?為什么看起來只有自己不懂的樣子?

Mike注意到,實驗室最聰明的人總是不斷地提出問題,僅在第一周,他遇到了 5 或 6 個研究 AI 和神經科學交叉領域的人,研究 AI 和神經科學的交叉點的時間比他活著的時間還長。即使他們在領域以最大的專注度研究的數十年,甚至達到了絕對的巔峰,但還是在不斷提出問題,解決問題和驗證假設。

他明白自己來麻省理工的目的就是來不斷解決不懂之處的。他放棄了偽裝自己,坦然承認自己不了解目前進展的工作。

從不停止提問,每個疑問代表著一次機會——可以縮小理解差距,提高自己的知識。正是對自己已有知識的充分認識,思考對立面是什么,才會拓展自己的知識邊界??偸侵С滞掠^點,總是希望別人知道他們有多聰明,是缺乏安全感的表現。在一個沒有認知沖突的安全環境中,只會將自己的置于溫水煮青蛙的境地


不要想為什么要提問,而是不要停止提問。當你思考永恒、生命和現實背后奇妙結構的奧秘時,你不感到敬畏嗎?這就是人類思維的奇跡——使用它的結構、概念和公式作為工具來解釋人類的所見、所感和所觸。

現在,他已經養成了如果被問到一個問題,他會迅速反映說“我不確定,我必須調查一下”或“很好建議,我必須進行更多試驗才能確認”。

2

有時直率效果更好
“不要粉飾狗屎——它只會阻礙科學進步。我們沒時間搞那些廢話?!?br/>
當他被告知在麻省理工學院實驗室擔任的職位時,Mike想到了自己本科期間結識的從麻省理工學院 EECS 獲得學士和博士學位的教授。他跑去咨詢該教授一堆問題:麻省理工學院怎么樣?文化上與 UVA 的異同?長相怪異的蒂姆·比弗(Tim Beaver)是怎么回事?波士頓物價為什么這么貴……

教授告訴他很多很棒的技巧,但他特別記得的是他的“警告”:“在麻省理工學院,直率無處不在。如果你有一個愚蠢的想法,人們會告訴你的。如果你不擅長你所做的事情,人們也會告訴你;如果你的假設是垃圾,對方無論是在幾個人的房間里都會對你指出?!?/span>

Mike拿小本本記下,在幾個月后召開了他的第一次實驗室會議時就領教了其中厲害......他有一些想法,被大家告知不成熟;他犯了一個技術錯誤,被人直接叫了出來。麻省理工學院的每個人都會遇到這種情況——無論你在《Science》上發表了 13篇論文,還是從未發表過。這似乎都是在麻省理工學院會遇到的一種文化。事實上,果有聽眾不斷插話和提問,這甚至被視為一種尊重的表現——意味著他們很感興趣!如果自己的演示沒有人打斷,那可能是一件乏味的事情。

對知識的探索和對科學前沿的推動在MIT是神圣的,這種能夠獲得坦率、客觀的反饋尤為推崇。在MIT,直率溝通的時間和地點是隨時隨地的,你可以專注于工作,而不必擔心批評是對本人的,它們僅僅是對工作的批評。在過去的幾個月里,Mike來尋求這種直率和客觀的反饋,隨著時間的推移和獲得該領域的知識方面提供了最大的“物有所值”。

我們嘗試學習的時間有限盡己所能,那么為什么不去擁抱批評這種直觀反饋呢?


3

學徒心態
“反復的失敗會讓你的精神變得堅強,并以絕對清晰的方式向你展示必須如何去做?!?br/>
Mike有一項堅持了 3 年多的 Book-a-Week 挑戰。在近四年的時間里閱讀了 170 多本關于人工智能、哲學以及作為人類的意義的書籍。

他從書中獲取的是:要成為某事的大師,真正了解一個領域并產生影響,必須經歷發展的各個階段。完成正規教育后,你可以進入“學徒”階段,必須學習做事的方式和規則(無論是明確的還是隱含的)。持續 3 年到 10 年以上,接下來進入創造階段,在這個階段可以擴展并發揮自己的創造性和獨立性。最后,你進入掌握階段,掌握一門學科或領域就是一種投資。通過掌握一門學科,以一種有意義的方式發揮您的全部潛力。這是對未來幸福和成就的投資,也是一種避免陷入死胡同或隨著年齡增長而感到不快樂的方法。

在深入學習人工智能/神經科學領域,Mike就覺得自己正處于學徒階段,用他最喜歡的作家Robert Greene 的話來說,“接受理想的學徒制”。提出問題,熱切地尋求知識,在學習事物時永遠不要有優越感——任何與自己領域相關的事物,即使是看似無關的事物,都值得學習。


4

成為一個有自主意識的勞動者
人工智能是否可以體驗情緒是一個非常有爭議的話題,他已經寫了很多文章,惹惱了他的實驗室伙伴,而且還沒有接近答案,「我只知道我們是人類,擁有數千年的進化遺產。我們的幸福、悲傷、希望、勝利和失敗等情緒或思維是非常獨特的。它們正是使我們成為人類的東西,也是在人工智能中很難很快復制的東西?!?br/>

我們的大腦出現故障的方式比正常運行的方式要多,多巴胺水平可能會失控,出現病變,信號丟失或重定向不當……故障列表幾乎是無窮無盡的,我們都會犯錯,這是一件再普通不過的事,我們的所有情緒都是有價值的,是人能夠區別于類腦系統和機器的重要部分。


在這個美麗的星球上,我們一直是一個有知覺的人,一個會思考的動物,而這本身就是一種巨大的特權和冒險。
想想之前已經被歷史遺忘的所有故事,生存、愛情、苦難、逆境等主題在幾個世紀中回響,獨特的思維是時空里永恒且獨特的紀念。所以,不管你生活中發生的任何其他事情,無論好壞,不管日常無聊的生存任務,不管你個人的得失:只要記住,成為一個有意識的、工作的人就是一項了不起的壯舉。


5

科學是一種思維方式,而非知識體系
近來一種“反科學”的風氣在美國各地興起,這在很多方面令人非常不安??枴に_根(Carl Sagan),在 1996 年已經驚人地預測到了這種現象:


對于我子孫時代的美國,我有一種預感——那時,美國是一種服務和信息經濟,幾乎所有的制造業都轉移到其他國家;令人敬畏的技術力量掌握在極少數人手中,代表公共利益的人甚至無法理解這些問題;人們失去制定自己議程或明智地質疑當權者的能力;人們的批判能力衰退,關于偽科學和迷信的輕信陳述泛濫,人們幾乎不知不覺地滑回迷信和黑暗中去......

——卡爾·薩根《惡魔出沒的世界:科學就像黑暗中的蠟燭》

一種對科學事業本身的懷疑似乎也越來越流行,怎樣對抗這種“反科學之風”?Mike根據在MIT迄今所觀察到的事情提供了一些見解。

首先,就是上文第一章節所說——質疑一切。沒有任何東西可以免于審查和合理的懷疑。當你看到一篇文章時,先看看是誰寫的,看看他們之前的工作,是否有資本推動。在得出結論之前,要交叉地參考來源進行確認。問問別人為什么要爭論,以及可以得到什么。如果論點存在偏見歷史,那么自己很可能只看到事情的一面。

第二,分析論據,尋找邏輯中的常見錯誤,比如人身攻擊、不合邏輯的推理,選擇和確認偏差(其中選擇性偏好最為要緊,因為它產生的深遠影響難以被發現);跟隨作者提出論點的過程,確保論點在哲學上是有效的(correct,前提正確)、合理的(sound,結論從前提中得到);警惕錯誤的暗示、毫無根據的主張和被人為控制的圖表數據;要為所有論斷尋求證據,沒有證據就可以斷言的東西,也可以在沒有證據的情況下被駁回。

最后,認識到人都會犯錯。數據往往不完整或有偏差,新的證據出現可能會沖擊原本立論。思想是可以改變的,也應該去改變。成熟的做法是——面對新的事實時,讓舊觀念消失,并承認所犯的任何錯誤。


我在MIT人工智能研究實驗室工作一年學到的 5 件事(圖3)

圖片來源:Greg Rakozy


Mike希望這些建議可以幫助我們在這個看似“后真相”的世界中找到方向,學會深入挖掘論點,對結論的得出方式進行分析??茖W是一種思維方式,是開放思想和懷疑主義之間的微妙界線。關鍵是,只要稍加實踐,科學就能深刻地影響一個人的世界觀。


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