不要相信经典,要自己思考一下,懂了才去相信

笔记君邀您,先思考:

现在年事已高的成功人士,有怎样的童年?
如何看待AI对人类创新力的助力作用?
艺术与科学领域的创造力有何异同?

一、探寻80岁智者童年时代的天性

文 厨:

我个人在2年前做了一个有趣的尝试,找到各个行业80岁以上、在某一个领域非常特别的人进行拜访,我列出了一个名单,包括星云大师、诗人余光中、TED大会创始人Richard Wurman以及以色列前总理佩雷斯,几乎都实现了。

星云大师的思维是很不一样的,以前我认为宗教界人士对自己宗教界的关注度更高,但是他说,他跟天主教做朋友,去过梵蒂冈,也去见过各方人们心中的神灵。

我也拜访TED创始人,81岁了,他提醒办会可以办成不一样的会,不要停止求知探索,不用太谨慎太收敛。

我发现这群人的思维非常独特,因为我的工作原因,我可以见到全世界的商界领袖,我发现这个群体的思维也很独特。

我就在想,凡是在某个领域或者维度达到极致的人,是否都是保持了天真的状态?这些特质是否都是先天决定的呢?蔡先生3岁就开始画漫画,是否是因为不断地遵从这种天性,才有今天的成就?

蔡志忠:

天才,是父母带出来的。

国外有一集《天才养成》,研究天才是怎么来的,他发现出生前三年的工作环境很重要,莫扎特的父亲和祖父都是宫廷乐师,他4岁就可以开始创作;贝多芬的爸爸是唱男高音的宫廷乐师,想把贝多芬打造成莫扎特。

所有的一切都是以身作则。从小找到挚爱,找到最喜欢最拿手的事做到极致,就会了不起。生活中很多人是混饭吃的。

我也常常教学生,一个学生有没有进步,从一个地方就可以看出来:不是从一个水准到达另一个水准的提升,而是把坏的习惯降低了多少。

打个比方:有个人抽烟很凶,后来不抽了;天天酗酒,后来不喝了;天天赌钱,后来不赌了。

我六十岁开始收弟子,我想收71个弟子。我的哲学观会传给弟子,我会告诉他们:一个人来到世间如何制定人生计划;一个人在世界当中如何自持?如果有中心思想,就不会被时代的潮流所淹没。

  • 一个人来到世间,他如何定出自己的人生计划?

一个人的一生一定要有终极目标,一定要知晓终极目标,因为有这样的逆向思考,人的一辈子都可以过成非常想要的样子。

给自己定下一个目标,然后看自己能不能达成。

  • 一个人在时空变化中如何自处?

现在我们处于一个信息爆炸的时代,周围有太多的噪音。

我也天天在使用电脑,也看互联网信息,就像我抽烟,但我没有上瘾。

一个人有自我强烈的哲学价值观生活方式,就不会容易受到环境的影响。我不会因为外部流行什么,我就去凑热闹。但是小孩很容易受影响。

很多人都说中国的传统文化在台湾,其实是在于家庭。我教我女儿,就像我爸爸教我一样。一个父母要以身作则,什么样的父母就会教出什么样的小孩,就像我说天才不是天生的,如果哪一对智商150的父亲生的小孩,最后让狼抚养了,那他只会学狼一样叫。 Tom Mitchell 我不认为成功的特质是天生的。我的父母亲对我的塑造有着非常关键的作用,从而引导我成为了一个能够了解人们是怎样工作、智能是怎样工作的人。

在我的一生中,我的父母都在合适的时间问我合适的问题。基于我在孩提时代接触到的来自父母的这些问题,让我愿意去了解和求知。

我很幸运有这样的童年,也在人生旅途遇到了非常多优秀的导师。

二、有关人工智能权利和对人们创造力的助力

文 厨:

最近,有一个叫索菲亚的机器人获得了沙特阿拉伯的公民身份。我们应该怎样看机器人获得同样或者更好的公民权利这个问题?

AlphaGo第二代打败第一代,让人工智能又一次成为了焦点事件,通俗地讲,它已经开始自学成才了,不需要参考人类产生的数据也可以进行一定程度的学习了。两位如何看这样的问题?

怎样可以拥有超强的创造力?人工智能如何帮助人类形成更强、更高的创造力?

蔡志忠:

总有一天机器可能会超越许多人类的智慧,但是有几个智慧很难超越,比如创新、创造。

比如,笛卡尔每天中午才起床,他身体不好,经常躺在床上,看天花板上的格子,联想到如何用几何学,然后他把一个当横坐标,一个当纵坐标,写出了函数,写出了X和Y的平方关系,当X等于2的时候,Y等于4。

如果是这样的问题,让机器人做这种创造是不可能的,机器人应该要几百年才可以做到。

创造是最伟大的叛逆,所以一定要颠覆过去。任何颠覆,都要倒过来想。人类的进步都会比当代的智者预见的还大,所以我们想象到的,都比实际的未来小。

Tom Mitchell:

我们总是感觉现在是全球最缺乏创造力的时代,但事实上并非如此。我们看看数据:2006年的时候还没有智能手机,智能手机出现后让这十年的创造力非常丰富。想到这十年之间全球发生了这么多事情,所以我不觉得创造力已经枯竭了。

关于创造力,科学工程领域不同于艺术领域,对科学工程领域的关键就是要探求真理。

科学和工程两个领域都需要创新,而创新的关键就是持续寻找传统的错误,并把它修正过来,找到了错误的,就找到了一个创造性的突破口。很多人都认为不可能对自然语言、对电脑进行编程,但一旦突破了,这就是一个很好的创新

现在只有0.1%的人会编程,大家想一想,如果99%的人类都可以进行编程,他们便可以为各种各样奇异的场景创造出无穷无尽的方案,这个创造力是无法想象。

我一生都在追求创造性。很多的英雄、模范、偶像在我成长期极大地鼓励了我这点。

我的成长时期,正值披头士乐队当红,他们给了我非常大的启发,这种启发并非他们的音乐,而是他们的创造性,每一次他们都可以推出新的专辑,每张专辑都不一样。我花了很长时间思考他们为什么会这么有创造性。

我把从中学到的东西运用在了科学工程上,科学家也可以像音乐创作者一样具有创造性。这种领袖或者榜样给我带来了非常大的力量,看到他们所做的事情,就鼓励我也可以做到。

我在一个小城镇里长大,在麻省理工学院读了本科,当时我认为所有的教授都是神,我只是普通的人。但当我到了一定程度的时候,发现他们也是人,他们能做到的,我也能做到。

这两件事非常重要,一方面让我看到了创造性所能做到的事情,另一方面让我看到了作为人能做到的事情。

三、艺术与科学领域的创造力有何异同?

文 厨:

教育上讲,我们都希望孩子长大,不是靠技能,而是靠创造性

将来很多工作会被人工智能取代,所以我们希望工作当中有更多的创造性成分。在艺术与科学两大领域,创造力有哪些是共性与不同点?

Tom Mitchell:

有一位非常著名的爵士乐手,有人问他,你怎么创造出这么有创造性的爵士音乐呢?他说,首先要学习技巧,然后不断地练习,学习更多的技能,练习、练习、练习,然后就把技巧都忘记了,就进入了下一个阶段。

我一直记得这句话,我想它包含了两种道理:如果不了解自己的行业,不了解自己的技能,就很难做到有创意,比如,在人工智能的技术行业一定要了解算法,一定要了解情况,了解自己的局限性在哪里,只有把技能学习好、操作好,接下来就是一个新的阶段了。

蔡志忠:

我以为再智能的机器人也不会比我画得好,这是肯定的。人们喜欢我的漫画,最终是因为故事性很强,而不仅仅是画得好那么简单。

在台湾,漫画家的成功率千分之一,1000个只有一个可以成功,剩下的999个都是去报社上班,闲暇之余画漫画。

漫画家的成功率不是很高,但跨界合作就是一个创新,跨界越大、空间越大。漫画无外乎故事,可以画数学,画哲学,我用当今的漫画语言,把哲学、数学的好的内容表达出来。

我是不同意“三个臭皮匠抵过一个诸葛亮”的,100个臭皮匠还是臭皮匠,诸葛亮就是诸葛亮。

四、何谓“科学复兴”?

文 厨:

山大学的使命是“科学复兴”,今天此机会,也想请分享一下,“科学复兴”是什么?

蔡志忠:

就像西方的文艺复兴,“科学复兴”这个提法很有价值

文艺复兴起源于意大利的佛罗伦萨,那里的美第奇家族先后支持了达芬奇、米开朗基罗等各界艺术家,以一个家族的力量就引发推动了整个欧洲的文艺复兴。

我认为,在中国,现阶段还谈不上“科学复兴”。因为过去的中国不重视科学,只重视科举考试,虽然非常早之前中国在理方面是领先的。

不要相信经典就是真理,不要因为是众人说的,你就相信,否则就是迷信;也不要以为看到西方的书才知道什么是真理,过于崇拜过去的知识,会影响人类的进步。

如果宇宙的真理是100,我们现在只找到了30,还有很多宝藏要挖掘。

不要相信经典,听了“真理”以后,要自己思考一下,懂了才相信。科学更是这样,科学无外乎是为了发现真理。错误的理论和信息像一道高墙,不要让这道高墙把自己封闭起来。

GASA大学编后语:

Tom Mitchell坚信,创造未来的天才科学家并非天生,而是周遭环境、成长的关键节点中遇到的关键的人、自我认知等复杂因素合力的结果。

这与蔡志忠的想法不谋而合,他认为一个人出生之后,有责任重生一次,找到心中最喜欢、最拿手的事情做到极致,才会成功。

不管是科学家还是艺术家,他们都在通过科学的方式寻找宇宙运动的底层原理,这些原理为人所用,会产生无法估量的价值

埃隆·马斯克在一个午夜突然意识到甲烷-液氧火箭发动机可以实现380秒以上的比冲,这样比冲的火箭足以逃离地球,抵达火星,这让他更加坚信火星移民计划的可行性;

乔布斯儿时看到小牛犊从母亲体内出来,跌跌撞撞后,可以自己走路,这对他造成了强烈刺激,原来很多本领不用别人教,很多本领出于本能,自己不用向别人学习就可以掌握,这也被他应用在了那些改变世界的苹果产品中。

了解这些底层原理,可以帮助人们像马斯克和乔布斯那样,直接跳出渐进式改善的思路,实现从零到一的飞跃。

这次跨界对谈,通过从自我定位创造力、科学的思考方式、技术浪潮带来的影响几个角度的讨论,为大家拨开层层迷雾,更好地了解宇宙运行的底层原理,找到伟大成就背后的驱动力。

  • Tom Mitchell:机器学习之父,卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任、教授,美国工程院院士,他在机器学习、人工智能认知神经科学等领域卓有建树,撰写了机器学习方面最早的教科书之一《机器学习》,是机器学习领域的著名学者
  • 蔡志忠:著名职业漫画家,金马奖最佳卡通片奖,“金漫奖”终身成就奖获得者,已有《庄子说》、《老子说》、《列子说》、《大醉侠》、《光头神探》等100多部作品在30多个国家和地区以多种语种版本出版,销量超过了3000万册。
  • 文厨:长城会创始人、高山大创办人
  • 内容来源:2017年11月14日,高山(GASA)大学在杭州举办的“文谈”活动,本文根据长城会创始人文厨与机器学习之父、卡内基梅隆大学教授Tom Mitchell、著名漫画家蔡志忠的对话精炼整理。
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笔记侠

来源:微信公众号|笔记侠(ID:Notesman),1~6岁CEO都在看的第一手笔记干货。