貝葉斯(Thomas Bayes,1701—1761)，這個(gè)十八世紀(jì)倫敦的長(zhǎng)老會(huì)牧師和業(yè)余數(shù)學(xué)家，41歲時(shí)因介紹并捍衛(wèi)牛頓的微積分學(xué)而加入英國(guó)皇家學(xué)會(huì)。 他曾經(jīng)為了證明上帝的存在，發(fā)明了概率統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，雖然他這一美好愿望至死也未能實(shí)現(xiàn)，生前也并沒(méi)有發(fā)表過(guò)自己的數(shù)學(xué)學(xué)說(shuō)。但是，貝葉斯逝世后，好友Richard Price搜集了他的手稿，使概率統(tǒng)計(jì)學(xué)的貝葉斯理論終于公布于世的?？赡茇惾~斯生前也并未預(yù)料，自己作為業(yè)務(wù)數(shù)學(xué)家的手稿竟在一百多年后對(duì)二十世紀(jì)后的各類(lèi)現(xiàn)代科學(xué)一次次地推波助瀾，使得無(wú)數(shù)現(xiàn)代科學(xué)家不得不回頭學(xué)習(xí)貝葉斯理論將其納入自己的研究體系。
所謂的貝葉斯方法源于他生前為解決一個(gè)“逆概”問(wèn)題寫(xiě)的一篇文章，在貝葉斯寫(xiě)這篇文章之前，人們已經(jīng)能夠計(jì)算“正向概率”，如“假設(shè)袋子里面有N個(gè)白球，M個(gè)黑球，你伸手進(jìn)去摸一把，摸出黑球的概率是多大”。而一個(gè)自然而然的問(wèn)題是反過(guò)來(lái)：“如果我們事先并不知道袋子里面黑白球的比例，而是閉著眼睛摸出一個(gè)（或好幾個(gè)）球，觀(guān)察這些取出來(lái)的球的顏色之后，那么我們可以就此對(duì)袋子里面的黑白球的比例作出什么樣的推測(cè)”。這個(gè)問(wèn)題，就是所謂的逆概問(wèn)題。
20世紀(jì)以后，貝葉斯理論進(jìn)入了真正大展身手的復(fù)興時(shí)期。它從1907年的金融恐慌中拯救了貝爾電話(huà)系統(tǒng)；保險(xiǎn)精算師用它確定賠率；二戰(zhàn)期間，阿蘭·圖靈用它破解了德國(guó)海軍的密碼；英國(guó)地球物理學(xué)家哈羅德·杰弗里斯用它推測(cè)出地核的組成；它也可以用來(lái)確定地震的震中。今天海岸警衛(wèi)隊(duì)用它尋找海上幸存者；生物學(xué)家通過(guò)它發(fā)現(xiàn)了基因被控制的原理；而在蓬勃發(fā)展的人工智能，腦科學(xué)的前沿科技領(lǐng)域，貝葉斯理論的應(yīng)用更是如火如荼……
近日 ，貝葉斯的應(yīng)用又催生了一個(gè)看一眼就會(huì)寫(xiě)字的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的誕生。該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)因會(huì)模仿寫(xiě)字并能“以假亂真”通過(guò)“視覺(jué)圖靈測(cè)試”而受到各大科學(xué)媒體競(jìng)相報(bào)道 。三名研究者分別是紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的Brenden Lake，多倫多大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)系的Ruslan Salakhutdinov和麻省理工學(xué)院大腦與認(rèn)知科學(xué)系的Joshua Tenenbaum。 其中紐約大學(xué)的Brenden Lake于2015年12月10日在youtube上發(fā)布了名為紐約大學(xué)Brenden Lake關(guān)于人類(lèi)級(jí)概念學(xué)習(xí)的研究視頻，三人的研究成果隨后不僅登上了2015年12月10日的《紐約時(shí)報(bào)》網(wǎng)站和次日的紙質(zhì)版，更于12月11日登上《 科學(xué) 》雜志的封面。
注：機(jī)器作品按自左到右自上到下分別為1，2；2，1；1，1。
《紐約時(shí)報(bào)》稱(chēng)贊三個(gè)研究者在貝葉斯程序上的成就是「可與人類(lèi)能力匹敵」。接受《時(shí)代》科技記者John Markoff采訪(fǎng)時(shí)，Tenenbaum強(qiáng)調(diào)了這項(xiàng)研究對(duì)理解人類(lèi)認(rèn)知的意義：“機(jī)器學(xué)習(xí)取得了非常多的進(jìn)展，你可以用大量數(shù)據(jù)和更快速的計(jì)算機(jī)做很多驚人的事……但看看小孩子，他們卻可以從很少的數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，這也同樣讓人驚嘆。一些來(lái)自于先前掌握的知識(shí)，一些則‘內(nèi)置于我們的大腦中’?！?正如Tenenbaum所說(shuō)，雖然我們可以利用大量數(shù)據(jù)和性能更高的計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人類(lèi)的行為，但人類(lèi)真正的認(rèn)知過(guò)程卻并非如此。使得小孩子可以從少量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到一個(gè)概念，比如說(shuō)，看到一個(gè)蘋(píng)果就能在頭腦中形成蘋(píng)果這個(gè)概念，而傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)并不具備這樣的能力，人類(lèi)大腦中似乎有一些‘內(nèi)置的’的東西。
這次的貝葉斯式機(jī)器學(xué)習(xí)似乎具備了識(shí)別概念的能力，‘內(nèi)置于我們的大腦中’的東西是否就是貝葉斯算法？近年來(lái)人工智能方面貝葉斯的成功運(yùn)用讓一些科學(xué)家開(kāi)始推測(cè)也許我們自己的大腦也使用了貝葉斯算法。如果貝葉斯算法能幫助計(jì)算機(jī)感知、認(rèn)識(shí)、推理和決策，也許它們也能幫助我們的大腦完成類(lèi)似的任務(wù)?！八鼭B透到了計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器的學(xué)習(xí)、華爾街、天文學(xué)和物理學(xué)、國(guó)土安全部、微軟和谷歌。它成了我們的大腦如何學(xué)習(xí)和運(yùn)轉(zhuǎn)的一個(gè)比喻?！薄度?lián)生活周刊》。
根據(jù)傳統(tǒng)量子理論的觀(guān)點(diǎn)，物體由它的波函數(shù)代表，波函數(shù)以數(shù)學(xué)形式描述物體的特性。你可以計(jì)算它的波函數(shù)如何隨著時(shí)間演化，而預(yù)測(cè)這個(gè)電子的行為。
2013年09月10日 的 環(huán)球科學(xué)雜志《關(guān)于解決量子悖論的新模型》中提到：在量子領(lǐng)域中，粒子似乎會(huì)同時(shí)存在于兩個(gè)地方；信息的傳播速度似乎比光速還快；而薛定諤的貓可能同時(shí)既是死的又是活的；與進(jìn)化論和宇宙論的觀(guān)點(diǎn)已經(jīng)被大眾普遍理解所不同，量子理論迄今仍被看作奇談怪論。
量貝模型誕生于2002年1月發(fā)表的一篇短論文，標(biāo)題是《作為貝葉斯概率的量子概率》(Quantum Probabilities as Bayesian Probabilities)。作者是美國(guó)新墨西哥大學(xué)的卡爾頓·M·凱夫斯(Carlton M. Caves)，美國(guó)新澤西州默里山貝爾實(shí)驗(yàn)室的克里斯托弗·A·富克斯(Christopher A. Fuchs)和英國(guó)倫敦大學(xué)倫敦大學(xué)皇家霍洛威學(xué)院的魯?shù)细瘛ど晨?Ruediger Schack)。
《關(guān)于解決量子悖論的新模型》指出：量貝模型是量子理論與概率論的結(jié)合，它認(rèn)為波函數(shù)并非客觀(guān)實(shí)在；恰恰相反，量貝模型認(rèn)為，波函數(shù)只相當(dāng)于一本用戶(hù)的工具手冊(cè)。人們使用這種工具，對(duì)周?chē)氖澜纭戳孔邮澜纭鞒龈髦堑呐卸?，并意識(shí)到，自己個(gè)人的選擇和行動(dòng)會(huì)以一種本質(zhì)上具有不確定性的方式影響該系統(tǒng)，因此他會(huì)利用波函數(shù)，將自己對(duì)于一個(gè)量子系統(tǒng)具備某種特性這一個(gè)人信念量化賦值；而另一位觀(guān)察者也使用波函數(shù)，描述他自己看到的世界。而面對(duì)同樣的量子系統(tǒng)，兩位觀(guān)察者可能得出全然不同的結(jié)論。對(duì)于一個(gè)系統(tǒng)，或者說(shuō)一個(gè)事件而言，有多少觀(guān)察者，就可能有多少種不同的波函數(shù)。觀(guān)察者彼此交流，修正各自的波函數(shù)來(lái)解釋新獲得的知識(shí)，于是，就有了更清晰的認(rèn)識(shí)。
反過(guò)來(lái)說(shuō)，如果人們運(yùn)用貝葉斯概率論的思維方式，那么量貝模型的實(shí)際存在就是有可能的，而波函數(shù)就會(huì)成為不復(fù)存在的主觀(guān)概念，量子理論的坍塌也將會(huì)是科學(xué)家的一次深徹的革命。就像Christopher A. Fuchs所認(rèn)為，“量子貝葉斯”理論實(shí)際上是在說(shuō)，每個(gè)個(gè)體都有在自己的頭腦中重塑宇宙的能力。正如《天才在坐，瘋子在右》中一個(gè)個(gè)與常人截然不同的世界觀(guān)，卻自成一體而讓旁人一時(shí)間無(wú)懈可擊。
可不論貝葉斯原理是否就是真實(shí)人類(lèi)的大腦運(yùn)行規(guī)則，或是否能夠開(kāi)辟量子理論的新天地，至少，我們已經(jīng)取得了一項(xiàng)人工智能方面的可喜的進(jìn)步。正如多倫多大學(xué)和谷歌的人工智能先驅(qū)Geoffrey Hinton所說(shuō)：那個(gè)關(guān)于會(huì)寫(xiě)字的機(jī)器人的研究「令人印象非常深刻」，這篇論文最令人興奮的成果或許是能讓那些宣稱(chēng)智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式與人類(lèi)完全不同的批評(píng)者閉嘴，因?yàn)樗麄兊闹饕摀?jù)正是計(jì)算機(jī)不能從單個(gè)例子中形成“概念”。
摘自《人工智能學(xué)家》
作者：閆蓋 劉鋒
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