詮釋AI(人工智能)的兩大特征：黑盒子與不確定性

高煥堂

摘要：AI擅長尋找大數據中的規律，其亮麗的表現已經令人類嘆為觀止。在學習AI時，如果您能深刻掌握AI的黑盒子（Black box）和不確定性（uncertainty），將更能發揮AI的專長來幫助人類。

關鍵詞：AI;黑盒子;不確定性

1AI的長處

當今基于深度學習的AI（人工智能）非常擅長于：從大數據的復雜關系中尋找出人類難以得知的規則（規律性或法則）。人們對周遭大環境的隱藏規律太多未知，AI可以協助人們去探索未知，補足人類的短處。

那么，人們為什么需要AI的助力呢？因為人們常常只能觀察到小數據，只能歸納出局部性的規律，然后從各個局部性規律中，抽象出原則（Principle），然后掌握原則，并相信它（原則）就代表全體規律，乃是恒久不變之“道”。

如今，AI逐漸打破了這項數千年來的迷思。AI迅速掌握全體大數據，迅速找出全體新規律，顛覆人類所相信的原則。于是。擅于借助于AI者就可得到新規律來引領大潮流。反之，不擅于借助AI者，堅守舊原則，就很可能成為沒落貴族了。

雖然AI擅長從“小范圍大數據”中找規律：但是人類則擅長在“小數據”中找規律，又能舉一反三，應用于“大范圍”上。兩者互補且相輔相成。

例如，在商業競爭環境中，AI可以幫企業取得相關產業的全域最佳解（Global optima），輕易地打敗傳統（無AI）的企業競爭者，因為這些傳統企業只能憑借人的視野和經驗，只能取得局部最佳解（Localoptjma）。

2AI的兩項特征：黑盒子&不確定性

AI有兩項特性：①黑箱式推理：②不確定行為。當今AI技術是基于算法和大數據相關性（corrclation）而進行歸納推理，屬于低階因果關系的推理（如圖1）。……