机器和算法无法取代
很难相信,我和克里斯·格里菲思合作开发第一个有效的数字思维导图软件——iMindMap——至今已有十多年了。克里斯是一位领先的企业家,他在26岁时卖掉了自己的第一家公司。他是OpenGenius公司的创始人,该公司是思维导图软件iMindMap的开发商,iMindMap目前在全世界有100多万用户。我们一起开发了软件,反映大脑的有机本质以及我们的思维过程是如何相互作用的——而同时又遵循着思维导图的构建规律。
不幸的是,许多其他声称是思维导图工具的应用程序和软件包违反了大多数构建规律。这些软件生成的往往是概念图,例如,颜色的使用是配选的,有许多“中心”思想;或者多个单词或短语被错误地塞入方框中并沿着分支分布。在这种关系图中,分支并不总是按照层次结构进行连接、区分或排序的。
检查和比较思维导图构建规律和自称思维导图软件程序的迷你矩阵总是值得的。如果两者不相关,该程序将不会创建一幅真正的思维导图。正如我们所看到的,思维导图的构建规律是建立在健全的心理学原则的基础上的,这意味着一个人离构建规律越远,得到的图表就越没有用。
数字化思维导图的好处
iMindMap软件遵循思维导图构建规律,生成真实的思维导图,为良好的思维、创造力和回忆创造必要条件。该程序已被证明是一种特别有效的工具,可用于头脑风暴、谈判、纪要、制作精良的演示文稿和制定发展战略。
计算机思维导图的好处包括:
◎ 必要时可对其进行编辑
◎ 它们可以通过数字方式备份
◎ 它们清晰的图形意味着能很容易被读懂◎ 它们可以链接到其他多媒体
◎ 它们为后处理分析提供了便利(例如,回顾各个阶段)
◎ 使用提供的绘图工具和图标,能很容易生成当然,数字思维导图的一个不可否认的好处是,它能既快捷又简单地以电子的方式与同事共享简洁而有用的文档,甚至在适当的情况下可由人们注释,从而鼓励团队内部的协作。
接下来去哪儿?
与人类一样,iMindMap也随着时代的发展和新技术的出现而不断发展。然而,尽管近些年来取得了许多进步,但我相信,我们仍处于思维导图数字化进程的初始阶段。
机器人法则对战思维导图构建规律
1950年,美国科幻作家艾萨克·阿西莫夫出版了一本具有先见之明的短篇小说集《我,机器人》。他在1942年发表的作品《转圈圈》中提出了“机器人学三大法则”:(1)机器人不得伤害人类个体,或者目睹人类个体将遭受危险而袖手旁观;
(2)机器人必须服从人给予它的命令,当该命令与第一定律冲突时除外;
(3)机器人在不违反第一、第二定律的情况下,要尽可能地保护自己。
今天有些人会说,我们已经到了一个需要积极实施某种形式的机器人法则的地步——如果你愿意的话,为人工智能设计一种“十诫”。首先,他们的担心似乎是有道理的:2017年6月,罗格斯大学艺术与人工智能实验室的研究人员艾哈迈德·埃尔加马尔、刘炳辰、穆罕默德·埃霍西尼和玛丽安·马佐尼发表了一篇论文,分享了引人深思的发现。研究小组进行了一项实验,在这个实验中,一个新的计算系统产生了全新的艺术作品。这些作品随后在巴塞尔艺术展展出——许多观众都很喜欢它们,以为它们是人为的艺术品!
尽管如此,我相信,在围绕人工智能的大肆宣扬成为现实之前,我们还有很长的路要走。我更倾向于同意美国研究型心理学家加里·马库斯教授的观点,马库斯教授的研究重点是语言、生物学和思维。在为《纽约时报》撰写的一篇题为《人工智能陷入困境,下面是如何将其向前推进》(发表时间为2017年7月29日)的文章中,他指出人工智能系统在现实世界中挣扎,他认为我们需要开发一种新的人工智能范式,将“自上而下”和“自下而上”的知识置于平等地位。他将自下而上的知识定义为我们直接从感官中获得的原始信息,而自上而下的知识则包括对世界如何运作的认知模型。人工智能目前主要依靠自上而下的知识,而不是感官刺激。他的论点是,如果人工智能系统要成为信息的被动容器,那么这两种形式的知识都需要整合。今天的计算机缺乏真正的意识,不知道自己在做什么,因此最终只能依靠程序员的专业技能。在写作时,它们也缺乏认知意识。
我之前提到过,我很想看看思维导图的未来会是什么样子的。虽然很多人相信人工智能的崛起将不可避免地挟持这个世界(想想类似《终结者》的那些电影),但我还不确信机器人能够接近人脑美丽而有机的复杂性。我们已经开发出了精湛的思维导图软件,能够制作令人惊叹的演示,但是我们还没有开发出能够通过有意义的方式使用联系和想象来产生思维导图的人工智能——更不用说在意识到这是它正在做的事情的同时这样做了。如今,即使是所谓的“超级机器人”也缺乏辨别能力,或者当它们看不到台阶的时候,它们很容易面朝下地摔下去!
我不想创造新的机器人法则,我希望看到人工智能有朝一日会发展到能够有意识地掌握思维导图的构建规律,我认为这将是一项真正的挑战,如果实现的话,这将是一项令人难以置信的成就。正如我们所看到的,通过想象、逻辑、联系和个人对世界的理解,思维导图构建规律与良好思维的基本原则是密不可分的。虽然我们已经在iMindMap上取得了显著的进步,而且它还将继续发展壮大,但我还没有遇到一个机器人,可以不依靠人类的输入而独立创建一幅思维导图。
我真诚地相信,制作思维导图的能力将成为机器人智能的最终证明。
一段争论谈话
我与波兰思维导图大师马雷克·卡斯佩斯基的谈话总是让我对这个终极思维工具的可能性感到鼓舞和兴奋。我们最近在谈论数字思维导图和人工智能时,马雷克给了我一个启示,我大吃一惊。
“当我第一次看到iMindMap时,我非常喜欢它,但说实话,我发现它不够好。”他说道,“原则是伟大的,但思维导图软件本身是二维的——是非常平坦的。在我们的世界里,没有什么是非常平坦的,一切都是三维的。”
我能理解他的意思。
马雷克接着说:“我开始思考一个中心主题,就像控制别人的大脑一样。这是一个三维的东西——我可以旋转它,并从每一个不同的角度看它。然后,我想象从它延伸出来的主干就像卷须一样。不像在iMindMap上那样是二维的,而是三维的。所以我很想看一个3D的计算机程序,你在那里可以旋转思维导图——就像太阳散发着耀斑。它们不只是朝一个方向移动,它们全朝向你,也会远离你。如果你能把它转起来,你就能看到美丽的3D思维导图——就像斯波克在《星际迷航》中玩的三维的、层次分明的国际象棋那样。”
他接着和我分享了开发完全可以在屏幕或平板电脑上使用的3D思维导图软件的好处,用手指旋转操作,帮助你理解思维导图的空间潜力,导图的所有不同分支都在360度的范围内伸展。
我们现在正处于完善三维iMindMap软件的过程中,机遇是无限的。
人工智能经常被认为是一个数字游戏。不可否认的是,这是一场大数字的游戏。即便是像国际象棋这样显而易见的简单游戏,也可能涉及10的70次方步棋子走法(就是在10的后面加70个零),这就是为什么IBM(国际商业机器公司)花了几十年和数十亿美元才开发出一台名为“深蓝”的超级计算机,这台超级计算机曾在1997年击败了当时的国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。
人工智能面临的另一个挑战是抽象战略棋盘游戏围棋。机器人界的许多人认为,人工智能无法掌握围棋,因为这款游戏有10的170次方种可能的步法,其复杂性是惊人的。然而,英国人工智能研究人员德米斯·哈萨比斯决心解决这个问题。除了是一名研究人员、神经科学家和电脑游戏设计师,他还是一位思维导图导师和两次多学科的智力运动项目Decamentathlon比赛的冠军。他还是DeepMind公司的联合创始人,这是一家致力于推进人工智能技术前沿的公司。而且,尽管这需要时间,但有了互联网巨头谷歌的支持,DeepMind成功地开发了一款名为AlphaGo(阿尔法围棋)的人工智能程序,该程序在2014年被证明有能力击败一位世界级的围棋冠军。
当人工智能在智力运动领域击败了世界前两名的运动员时,有些人认为它们马上就会超过我们。但是让我们回想一下那些数字游戏。思维导图从中心辐射出分支(基本排序观点),从每条主干上延伸出更多的二级分支,从每条二级分支上可能会出现更多的三级分支……问题是,理论上可能有多少下级分支可以从任何一条分支上产生——当然,答案是无穷尽的。即使是在二维世界中,思维导图的潜在范围也是不可估量的。
因此,与其专注于开发思维导图软件,我们不如把硬币翻转过来看。与其使用数字技术来推进思维导图的参数,不如反过来用思维导图推动人工智能的自身潜力。
在与马雷克的交谈中,我表达了自己对思维导图未来的设想:需要设立一个数百万美元的奖项,鼓励开发一个新的人工智能软件,就像在国际象棋等智力运动领域为人工智能的发展设立奖项一样。
借鉴IBM创建“深蓝”和谷歌支持DeepMind的方式,这一奖项由人工智能先驱赞助,将授予第一个能够遵循思维导图构建规律,并自动创建思维导图的人工智能程序或超级计算机。除此之外,该程序要能够复制人类实际掌握和应用思维导图的方式。这一突破性的程序将:
◎ 创建数百张不同形式、不同图像的思维导图◎ 理解它所生成的思维导图
◎ 证明它能思考
◎ 用不同的语言表达思维导图中的想法,或者用其他的词来引导倾听智能达到相同的目标,就像人类的思维导图导师可以用思维导图的形式来传达信息一样
◎ 使用思维导图将思想转化为艺术、雕塑或音乐表达出来,就像现实中的人们可以使用思维导图激发他们的创造力成就一样听到这个消息,马雷克微笑着对我说,在人工智能当前的发展阶段,即使是所谓的先进机器人也主要是一种模仿其他东西的装置,它会让你以为它在自己思考,但事实并非如此。它只是一个处理二进制数字的单元:1或0,“是”或“否”,非此即彼。但这不是思考:它是反应和计算——但不是思考。它也没有感觉。
我同意马雷克的看法,在输给“深蓝”之后,加里·卡斯帕罗夫讲道,他没有对结果感到失望,但是他很难过,因为这台可怜的机器打败了世界上最伟大的棋手,但它根本不知道自己在做什么,甚至不知道自己赢了。
它也不会做这位国际象棋冠军在比赛后会做的事:“深蓝”永远不会享受一顿美餐,不会倾听周围的声音,不会笑,不会哭,也不会回忆,而会记住比赛中的每一步动作。与加里不同的是,它在比赛中,一毫秒都没活过。
目前的情况是,在可预见的将来,人的元素似乎仍然是思维导图的一个重要组成部分。但是,如果思维导图可以被应用于人工智能的实际开发中——作为一种扩展、挑战和发展人工智能的手段——想象一下这将是多么美妙的事情。如果思维导图能为人工智能做到这一点,想象一下它能以多么惊人的方式帮助你改善自己的生活。作为人类的一员,你是一台超级生物计算机,你的潜力是令人难以置信的。
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