人类进化论者有一个理论，小狗是从野兽进化而来的宠物，因为只有获得了社会智能的犬科动物才能存活下来。几千年前，狼群在人类聚集地活动，逐渐熟悉了人类的意图和情绪。换句话说，他们的大脑开始适应人类的大脑活动。随着时间的推移，它们的行为甚至外貌都变得不那么凶猛，更加适应人类的情感，也更加共生。这时候，他们就变成了狗。这里以狗的进化为例，是因为人类目前与我们以外的另一种物种共生，这种物种远比犬科动物危险和强大：算法。Facebook上的内容是算法决定的，Amazon上的内容是算法决定的，Spotify和Netflix上的内容也是算法决定的。现在，一些算法可能正在通过我家里的恒温器控制我的室温。如果您与数字世界互动——谁不呢？—您将再次接触算法。我们需要确保这些代码系统理解我们的需求和意图，以便设计出能够体谅人类感受并将其人性化的产品。算法进化是人类进化的一部分技术作家ChristopherSteiner将算法描述为“由连续的二元决策组成的巨大决策树”。..一个理想的结果。通过已知算法处理信息以产生所需的答案。”算法当然不会像小狗一样活着，算法是人类的发明。但就像那些早期进化的小狗一样，人类从来没有理解过它们，而且算法通常没有按照人类习惯的方式进行编码以做出响应。与人类交互的算法（可能还有人类使用的所有系统，例如股票交易市场）应该进化为不仅高效，而且易于理解。但是关于小狗的驯化和进化有一点不容忽视：人类也在进化以与它们一起生活。他们也改变了人类。狗成为人类生态系统的一部分。有证据表明，狗和人类共同推动了大脑过程的进化，例如血清素（一种神经递质）等化学物质。如果有足够的时间，算法可能会对我们产生同样的影响，改变我们的思维方式。（与小狗不同）算法可能不会从基因上改变我们，但它们正在改变我们的行为。算法最擅长什么算法擅长五件事：快速执行重复性任务、在备选方案之间做出合乎逻辑的决策、分析预测、评估历史数据以及发现被忽视的区域。所有这些都是人类最不擅长的事情。如果你正在做的事情和算法之间存在竞争，比如高频股票交易，那么你很可能会失败。算法以人类无法比拟的速度工作。即使是最慢的决定也比人类更快，几乎是瞬间完成的。算法以毫秒为单位运行，这是蜂鸟的时间概念。关于高频股票交易创造的财富，已经写得够多了。纽约和芝加哥交易所很快将以接近光速的速度连接起来：15毫秒。来回。只有算法才能充分利用这种速度。这种快速的处理速度使得算法可以在不同的决策中做出判断。这些决策通常是基于数据逻辑分析的预测——例如，一组特定的条件通常会导致特定的结果。当然，这些预测并不总是正确的。但由于算法可以处理如此多、如此多的数据，而且处理速度如此之快，人类无法接近，因此他们可以更快地做出预测并根据结果采取行动。算法还擅长评估过去的事件和历史数据集，以改进未来的预测并提出可能的行动建议。在这个人类正在产生海量数据的时代——既有大型系统中的大规模数据，也有个人设备和量化自我中的小规模数据——我们需要算法的帮助来计算它们并告诉我们这个数据意味着什么，数据的价值在哪里。所有这些都是算法的优势，但当人类接触到它们时，它们也可能成为弱点。#p#尴尬的算法交互算法创造了一种新的、令人困惑的体验。首先是一些算法运作良好的地方，几乎就像魔术一样：用户得到正确的推荐，或者计算出从家到公司的最快路线。您感觉好像有一股强大的力量在帮助您：精灵反应。另一面是面对算法愚蠢的结果时的“失败挫败感”（FAILFrustration），这往往是算法忽略了语境造成的。有关应用程序上下文或内容主题的信息对于算法是未知的，或者无法解决差异。例如，让您陷入交通拥堵的导航系统可能不知道发生了事故。曾经有一款机顶盒产品将直男观众视为同性恋并推荐相关内容。除了推荐结果的好坏之外，与算法共存时还会出现一些奇怪的场景。在（星球大战：新希望）的结尾，卢克关闭了电脑瞄准。同样，我们可以相信自己的感觉，并主动决定是否需要算法来帮助我们。这样做可能会带来不便，但有时会令人振奋。取消算法推荐或行车路线，尝试“打败算法”（BeattheAlgorithm）可能是一种令人愉快的新消遣，尽管它可能伴随着恼怒。如果卢克没有射中目标怎么办？如果iTunes的Genius算法推荐如此有效怎么办？如果其他回家的路线实际上更快呢？算法会给人类带来不舒服的、非人性化的情况。例如，在程序地图上看起来合理的路线可能需要穿过三条交通繁忙的街道。虽然也能过——很勉强。几乎不可能。这也是人们通常不会选择的东西。几乎没有人愿意成为算法实验的小白鼠，尽管这种情况偶尔会发生。同样的道理，价值裂痕（RiftofValues）也存在：某个算法的价值可能根本无法与一个人的价值相提并论。大多数算法只是在操作和方便性方面具有较高的速度。例如，一个自认为可以为你节省一分钟时间的导航算法，通常会告诉你在小路上左转和右转，而不是在主路上停留，它并不关心你是否熟悉当地的道路。该区域，它忽略了与保持直行比多次转弯更麻烦的关系。有时，额外的几分钟根本不值得，但试图让算法理解这是不可能的。算法：人潮中的外星现象学伊恩·博格斯特（IanBogost）曾在《异类现象论》（外星现象学）中写道：我们不需要去其他星球寻找外星人，他们以算法的形式生活在我们身边。算法不是人类，它们不知道如何关心或回应人类的意图和情绪，除非它们能像古狼一样进化以满足人类的需求。但与狼不同的是，算法没有几千年的时间来进化。算法开发的问题和后果是严重的。一个例子是2010年的股市闪电崩盘，算法导致小型股市崩盘，道琼斯指数在几分钟内下跌1000点。想象一下同样的情况发生在电网或无人驾驶汽车上。单独进化加速这种进化速度的一种方法是告诉算法人类的需求和价值观是什么。我们需要在我们的代码中建立对人类和能力边界的认知意识。告诉算法环境是什么样的，我们的意图是什么，我们的心情是什么——或者让算法通过行为（过去和现在）检测自己。例如：如果用户以前从未在这条路线上行驶过，则尽量在主干道上行驶；如果用户看起来有点焦虑，不要给太多选项。当判断错误的时候，我们也需要让算法知道，比如这不是我喜欢的音乐或者我想要的体验。算法反馈也需要根据人类的认知能力进行调整。我们无法以编码系统的速度输入信息。我们不需要知道所有的数据，只需要知道一些有意义的关键点。告诉我在我的路线20英里处发生事故没有帮助，但这就是算法计算的内容，它可能会影响交通的移动速度。这些以代码形式存在的外星人，这些机器中的幽灵，正变得比它们的创造者更不可思议。随着算法开始接管我们的关键系统，人类需要确保它们像小狗一样理解人类。这样，也许将来我们会把算法看作是我们最好的朋友。原文出处：wired翻译来源：huxiu
