算法越来越多地影响着我们的生活。但是我们大部分时间在它正常运行的时候是不会去关注它的，只有在算法失败的时候才会注意到它的存在。只有到那时，我们才会想起这个世界是多么依赖算法——那些管理着我们周围所有计算机的规则对人类来说越来越难以理解。一旦算法出错，我们就会想起我们是多么脆弱（想想天网）。PedroDomingos花了很多时间思考算法。他的新书《The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World》是对那个世界的介绍，也是最新动态。他相信我们生活在一个算法时代，并且正在见证它们以前所未有的方式重塑我们的世界。算法会对人类产生什么影响？人类思维和计算机思维有什么区别？一旦机器最终学会学习一切，会发生什么？杰西希克斯就这些问题采访了多明戈斯。为什么在你所谓的算法时代有这么多人不知道算法的存在？它背后的机器学习机制是什么？没有算法，计算机什么也做不了。算法在您的手机、笔记本电脑、汽车、房屋和电器中无处不在。但是算法是看不见的，你只能看到光鲜亮丽的外表，看不到里面发生了什么。Siri使用算法来理解你说的话，Yelp使用算法为你选择餐厅，车载GPS使用算法为你找到最佳路线，读卡器使用算法为你完成支付。公司使用算法筛选求职者，共同基金使用算法交易股票，手机使用算法标记可疑电话。“普通”算法和学习算法的区别在于，前者是由软件工程师手动编程告诉计算机一步步做什么，而后者是通过读取数据自己完成的：嘿，这里是输入，这是我们想要的输出，我如何将一个变成另一个？值得注意的是，同一机器算法可以学习的东西几乎没有限制，从下棋到医学分析——只要给它正确的数据。题目中的“高手算法”是什么？它与RayKurzweil的奇点有何不同？主算法可能带来哪些进步？主算法是一种可以从数据中学习任何东西的算法。向它提供有关行星运动、斜率和钟摆的数据，它可以发现牛顿定律。给它DNA晶体结构数据，它可以识别双螺旋。使用智能手机上的数据，它可以预测您接下来要做什么以及它可以如何帮助您。通过研究癌症患者病历的庞大数据库，甚至有可能发现治愈癌症的方法。算法也可能给我们带来家用机器人；使用WWB（WorldWideBrain，万维网）代替WWW（万维网），直接回答你的问题而不是给你看网页；以及360°推荐系统，不仅了解你还认识你最好的朋友，不仅可以为你推荐书籍和电影，还可以为你推荐你生活中的一切，包括约会、工作、房子和旅游目的地。Kurzweil的奇点是指人工智能超越人类智能（另见thoughtsonsuperintelligence），超出我们的理解力的时刻。或者更准确地说，奇点的“事件视界”，就像黑洞的事件视界指的是连光都无法逃脱的点。没有主算法，我们不会这么快到达奇点。有了主算法，AI当然会加速，但是我们还是可以理解很多世界，因为AI还是可以为我们服务的，随心所欲。我们可能不知道它们是如何产生结果的（参见谷歌的思维深度学习系统），但我们可以知道这些输出会为我们做什么，或者我们不会想要它们。此外，这个世界上还有一些事情是我们无法理解的。不同之处在于，我们所拥有的不可理解的世界部分是我们自己创造的，这无疑是一种进步。你说这个领域目前是“部落的”，一些机器学习算法更擅长解决某些问题，但没有一种算法能打败任何其他算法：也就是说，缺少一个适用于我们目前所知的一切的算法。大统一理论，一个可以为未来几十年乃至上百年的发展奠定基础的理论。断言本身也很宏大。主要算法声明的合理性在哪里？为什么现在的“部落”不能团结起来？从数学上可以证明，只要给定足够的数据，即使是最简单的学习算法也可以学习任何东西。所以终极算法的存在是毋庸置疑的，而且各个算法部落的研究人员都认为他们已经发现了它。但关键是算法必须能够使用合理的数据和计算来学习你想让它学习的东西。我们可以举两个经验性的例子：自然界至少为我们提供了两个算法可以学习任何东西的例子：即进化和大脑。所以主要的算法是存在的，问题是我们能不能准确的找出来，完整的写下来，就像物理学家用公式表达物理定律一样（也是算法）。不幸的是，机器学习的5个部落就像盲人和大象：摸到鼻子的以为是蛇，摸到脚的以为是树，摸到牙的以为是牛。我们需要退后一步，从大局着眼，看看所有这些部分是如何组合在一起的。具有讽刺意味的是，对于外行来说，这可能更容易做到。您的书以阿尔弗雷德·诺斯·怀特海(AlfredNorthWhitehead)的一句话开头：“人类文明的进步是通过增加无需思考即可执行的重要操作的数量来实现的。”不管这个结论是否正确，“思维”无疑与文明和人性密切相关。思考是一种独特的，甚至是决定性的人类活动。所以像NicholasCarr这样的人反对外包思维，因为它让我们变得不那么人性化——担心缺乏思维会让我们更像机器人（广义上）。与此同时，我们担心“会思考”的机器：你提到了像天网这样的世界末日人工智能。计算机是否已经具备了“思考”的能力？或者这是一种独特的人类活动——如果是这样，未来的人类思想家与机器学习者的区别是什么？著名计算机科学家EdsgerDijkstra说，计算机能不能思考这个问题，就像潜艇能不能游泳一样。重要的是，计算机可以解决人类通过思考解决的问题——而且这些问题的范围在不断扩大。计算机甚至通过机器学习解决了一些我们还不知道如何对它们进行编程来解决的问题——它们是自己想出来的。所以这条线很模糊，而且一直在变化。我不同意NicholasCarr认为外包思维会破坏人性的观点——相反，它会增强人性，因为它让我们能够思考更好的事情。这就是怀特海的观点。苏格拉底不喜欢写作，因为它让人忘记事情。幸运的是，柏拉图把他的思想写下来了，所以现在人类还记得。写作可以增强我们的记忆力，而谷歌将其提升到了另一个层次。它非但没有让我们变笨，反而让我们变得更聪明。这本书的结尾是，“人们担心计算机会变得太聪明并接管世界，但真正的问题是它们会太笨并接管世界。”你能解释一下这是什么意思吗？史蒂芬霍金和埃隆马斯克等名人都对人工智能表示担忧，称它是对人类生存的威胁。但像“天网”这样的邪恶AI接管世界的想法是牵强附会的。问题是人们混淆了智力和人。在好莱坞电影中，人工智能和机器人总是人形的，但在现实中却大不相同。计算机没有自己的意志、情感或意识。他们只是我们的延伸。只要他们解决了我们设定的问题，只要我们设定问题的边界并测试解决方案，计算机就可以无限智能，不会对我们构成威胁。但这并不是说没有什么可担心的。与任何技术一样，人类会将AI用于邪恶目的。但最重要的是，人工智能将给我们我们所要求的，而不是我们真正想要的，这有可能造成伤害。今天，计算机已经做出了各种重要的决定——谁应该得到一份工作，谁应该获得荣誉，谁应该被标记为潜在的恐怖分子。他们往往会犯错误，因为他们缺乏常识。但解决方案应该是让他们更聪明，而不是更笨。所以我们应该担心的不是AI太多，而是AI太少。和机器学习打交道最需要注意什么？我们每个人都应该控制我们周围的机器学习算法。否则，它们只是为开发它们的组织服务，而不是为我们服务。这就像开车一样：您必须知道方向盘和刹车的位置以及如何使用它们。如果司机说“我想我知道你要去哪里，我会带你去那里”，你最好马上下车。但这就是机器学习现在的全部内容。它们有控制按钮，但您看不到它们。你必须，比如说，告诉亚马逊的推荐系统你想让它为你做什么，让它调整选择，解释哪里错了等等。机器学习的传播范围越广，纠正偏见就越重要。我们在最终算法方面取得了哪些进展？很多人认为我们已经有了创建主算法的主要思想，只是如何将它们组合在一起的问题。我们确实在这个方向上取得了很大的进步，其实离成功不远了。但我的感觉是我们缺少一些重要的想法，必须有人提出来。我自己已经有了一些想法，但我终究只是一个人。写这本书的目的是让别人知道我的想法。我的秘密愿望是让一个孩子，一个人工智能的牛顿，读这本书，开始思考机器学习，然后突然顿悟，世界将不再一样。
