數據與直覺平衡 (車品覺)
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俗語有云「事後孔明」,意思是在事情發生過後,才能知道問題所在,然而在大數據的浪潮下,是否就能做到有「先見之明」?而在數字化世界能作出明智決策的人,又有什麼特質及過人之處呢?當大部分人都認為大數據可令企業變得更明智的時候,卻有一批學者研究如何能在數據和直覺之間取得平衡,並通過迅速整理有限訊息,形成敏銳的洞察力。
事實上,明智的決策往往需要避免遭訊息淹沒,在看似雜亂無章的資訊中篩選有用內容以作出決定,有時直覺的配合,可起畫龍點睛的作用。
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麥爾坎.葛拉威爾(Malcolm Gladwell)在暢銷書《一瞬之間》中,回憶起研究員加里.克萊因(Gary Klein)向他講述一支消防隊撲救一幢着火房子的故事。起火地點似乎是從廚房開始,但當消防隊嘗試用消防喉撲滅源頭時,火勢仍然繼續,還愈燒愈烈。
在燃燒的房子裏待了幾分鐘並觀察情況後,消防隊長命令所有人立即撤離房子。就在他們離開現場後的幾秒鐘,地板突然塌陷。如果有人還在裏面,他們可能會當場喪命。
經過調查,發現火源並非來自廚房,而是地下室。惟當被問及是什麼觸發隊長做出這個決定時,他卻無法給出真正答案。事實上,他並沒有具體資訊足以指導一個理性決策,他聲稱是直覺告訴他而已。
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那麼人類的直覺在人工智能(AI)中可以實現嗎?現時GPT模型可以在沒有明確規則或指令的情況下,通過對大量數據的學習和理解,產生具有連貫及邏輯性的自然語言輸出,這類似人類在面對某些情景時,通過自己的經驗和感性認知,作出適當的決策及判斷,而毋須依賴明確規則或指令。
同時,生成式預訓練模型也可以使用經驗、知識和上下文訊息來進行推理及判斷,這也與人類的直覺思維有異曲同工之妙。
最後在使用GPT的過程中,我在想人類的所謂靈感是否都來自經驗。我們的靈感可能受到許多其他因素的影響,包括個人興趣、文化背景和情感狀態等,生成式人工智能有靈感這回事嗎?如果有,根據的因素又是什麼?
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(編者按:車品覺著作《覺悟.大數據》現已發售)
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