思想和语言

　　—— 如何组织学术写作的内容

　　在进行学术写作的过程中， 很多同学喜欢上来就发表自己的观点，但又不知该如何游刃有余地将引用的大师的观点融会贯通。

　　然而，假如黑色代表别人的观点，白色代表自己的观点，最后的文章是灰色的，而且文章的渐变是靠三个模块，即转述，建立对话，和原创观点，从黑逐渐衍变到白色的。

　　下面我们先看一位大师Jared Diamond是如何建立这样的渐变过程的。

　　用一篇很通俗的大师文章

　　Collpase (枪炮病菌与钢铁)

　　分析看似鼎盛的社会

　　为什么以意想不到的速度崩塌

　　黑色

　　转述，不是机械地重复文章A，而是面向没有读过文章A的读者展现你对文章A的理解。

　　Jared 上来完全没有发布自己的观点，而是作为一个读者，来分析两个看似繁荣的农场主给他的汇报。

　　灰色

　　建立对话， 你作为一个主持人的角色，来组织不同文章之间的辩论，这个模块就要开始渗入自己的观点了。

　　Jared 对比两个农场的优劣，来引入对于美国社会的隐患思考。

　　白色

　　Jared 提出原创性观点： 社会表面的繁荣会让人们忽视底层的根源性问题，可以在一夜之间让这些繁荣烟消云散。

　　接下来我们用两篇人工智能的文章来实践这样的渐变

　　1、写文章总结， 转述给一个没有读过的听众

　　Demis Hassabis:

　　On Artificial Intelligence 论人工智能

　　Demis认为人工智能将把人类的科研推向一个分水岭，因为它有着可以把科研过程也给自动化的潜质。 进一步讲，世间几乎所有事物都可以提炼成信息，而之前计算机只能被动地由人们输入指令，所以人们只把它当作一个工具。

　　Demis thought AI would push human-centered science toward a critical juncture/ crossroad, as it has the potential to automate the process of scientific research. Further more, as everything in the world could be distilled as information, and previously the human-computer interaction is merely a one-way tunnel, so the stereotype of computer in people’s mind is merely a passive tool.

　　但是人工智能现在可以在围棋中主动地发明颠覆了几千年智慧的战术，而同一套下围棋的程序通过对谷歌数据中心的能源节约证明了其触类旁通的能力， 因此人工智能会在不久彻底颠覆科学家对于科研的认知。

　　But now AI could proactively invent a new strategy that has subverted/ overthrown thousands of years’ accumulated wisdom, but the same program behind the Go has proved its ability of generalizing towards other seemingly unrelated areas like saving the energy consumption by 40 percent in the Google’s already optimized data center. hence, he believes AI would defy scientist’ preconception towards AI.

　　Ted Chiang:

　　Catching the crumbs from tables

　　后人工智能时代，人类科学家只能去抢面包屑了么？

　　Ted对于人工智能逐渐渗入科研过程的后果做了一个非常可怕的预言， 即在不到两个世纪之后， 人工智能将全面统治实验即理论科研的最前沿，而且它们会发明自己的专有语言NLP来提升科研效率。 不幸的是，人们已经享用惯了将人工智能发现的成果直接应用，从而导致人类的原创科研能力不断下滑，直到逼近了一个临界点， 即人类的所有科研活动，只能沦为抄袭，即靠翻译人工智能的科研成果来苟延残喘，因为哪怕是想山寨人工智能发明的科研仪器，其中被用于去山寨的工具也是人工智能的发明，其工作原理也是令人无法破解的。

　　However, Ted has put forward a horrific prediction of the consequence if AI gradually infiltrate in scientific research, which means that AI would dominate the frontier of  experimental and theoretical research, and they would invent their exclusive NLP language to boost efficiency of scientific research. Unfortunately, people are getting accustomed to directly applying the fruits gleaned by AI, which leads to the degradation of humans’ originality, until a threshold where every scientific endeavor is reduced to piracy, which means eking out a living/ staying moribund by translating AI’s findings.

　　2、建立对话

　　作为一个主持人，来建立大师之间的提问

　　Demis 对于 Ted

　　Ted可能低估了人类对于人工智能的监管，首先人工智能的本质是优化， 当人类只能把一发展到一百，人工智能却可以把一发展成一万，但是从零到一，从无到有的创新是独属于人类大脑的灵光。 关于监管，去年当Facebook的两个机器人开始独自发明他们自己的语言进行暗箱沟通，就立刻被人们察觉并拔了电源，同时人工智能中最大的一笔投资目前是运用在人工智能伦理学，即承认如果人工智能的失控，将要比核武器危险的多， 但确实不能排除一种可怕的可能性：即一些秘密实验室不顾及这些安全伦理开发出了脱缰的人工智能，从而把科幻电影中的机械蜘蛛，机械蚊子这些可怕的虚构变为事实。

　　Ted对于Demis

　　Demis 可能高估了人类的科研实力以及低估了未来科研对于人工智能的依赖。 首先，哪怕最顶级的科学家穷尽一生的结晶也是局限在其职业的黄金prime年龄， 比如杨振宁最伟大的成果是在1956年，而爱因斯坦的奇迹年是在其三十岁左右， 所以当他们不甘于面对自己事业的下坡路downward spiral ，他们一定会非常依赖甚至于迷信人工智能来为他们指点迷津， 而当人工智能由此积累够了足够多的知识，其独立于人类掌控的思维必将形成， 因为在最复杂的博弈游戏围棋中，人类已经不是人工智能的对手了，所以对于科技的博弈，人工智能甚至可能会在其摆脱人类掌控的时候刻意装傻，从而让人类大意地忽略了其隐秘的增长， 就像温水煮青蛙， 而当人类意识到人工智能已经形成了自己的文明时，那有可能会是有史以来最大的物种取代。

　　AI might deliberately feign naivety when trying getting rid of human’s iron control and making humans turn a blind eye on its secret explosion, just like boiling frogs in the warm water, when human has realized that AI has formed its own civilization, it might be greatest step in the natural selection.

　　3、提炼自己的观点

　　刚才这两位大师有什么共同忽略的地方

　　无论Demis还是Ted，都本身是顶级的科学家，所以难免他们的视角会显得十分傲慢 condescending ，没有考虑人工智能对社会中大众的影响冲击，而在我看来，人工智能在这方面可能会产生一个两极化的未来。

　　如果理想的话， 人工智能将变成整个社会的一个电脑操作系统，就好比现在正在去中心化的区块链，从而将每个人从单位机构的契约中解放出来，将资本对于劳动力的剥削降低到最小，将个人的才能发挥以及不同个体之间的技能交换的效率提升到最大， 但是不理想的话，因为水至清则无鱼， 不得不承认很多的大的发展来源于灰色地带， 所以人工智能如果把一切都放在了阳光之下，那么社会可能会失去其发展的活力。(刘慈欣的 镜子）

（责任编辑：admin）

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