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阿法狗告诉我们:永远不要当“自信的傻X”!

菠萝因子  · 公众号  · 医学  · 2017-10-20 06:30

正文

文|菠萝


“弱小和无知不是生存的障碍,傲慢才是。”——刘慈欣《三体Ⅲ:死神永生》


(一)


去年阿法狗打败人类冠军,已经让全世界围棋高手汗颜。不料昨天,它的弟弟阿法元横空出世,100:0完爆了阿法狗,整个人类已经颤抖了。


看阿法狗和阿法元的故事,我总是反复想起一句话:世界上最恐怖的事,就是“不知道自己不知道”。


人类研究围棋已经上千年,有了无数经验,有了无数定式。在2016年之前,人类都自信慢慢,认为洞晓了围棋的全部真谛,知道什么是“妙手”,什么是“俗手”,什么是“臭手”。


谁知道人工智能横空出世,用人类从未见过,甚至从未探索过的招数,干净利索地横扫所有人类高手。很多以前教科书中笃定蠢不可及的败笔,突然成了神来之笔。大雪崩定式和妖刀定式都被推翻了。


这时候,大家才恍然大悟:原来围棋还能这么下!原来我们只是井底之蛙!原来围棋世界还有这么大的天地!


人类的自信崩塌了。


因为我们“知道了自己不知道”。


而以前我们盲目自信,是因为“不知道自己不知道”。

 


(二)


我们都和别人争论过。绝大多数时候,争论都是不欢而散,谁也不能说服谁。


有趣的是,即使一方是权威专家,而对方完全是外行,也能吵得热火朝天。科学,经济,政治,医疗,无论啥主题,都是如此。


显然,一个领域的权威,摆出来的事实最靠谱,为啥无法说服对方呢?因为双方都非常自信!


专家的自信可以理解,外行的自信从何而来?


来自彻底的无知,来自 “不知道自己不知道”。


下面这个著名的曲线,很好地说明了这个问题。

 


这叫做Dunning–Kruger效应。


它展现了一种典型的思维误区:由于自己的无知,而严重过高估计自己的能力。


当对某领域一窍不通的时候,大家其实是很老实的,因为“知道自己不知道”


但是,刚学了一点皮毛的人,很容易自信心爆棚,因为他们“不知道自己不知道”。以为自己已经完全了解了某个领域。


认识人民币,就自信地点评宏观经济学;读过报纸,就自信点评朝鲜半岛政策;喝过板蓝根,就自信宣传养生之道。


这种人我相信大家都见过,他们知识匮乏,但却举止投足间都充满了谜一样自信。这类人,我称作“自信的傻X”。


很多争吵之所以无解,就是因为它是在“自信的傻x”和“自信的专家”之间进行。双方都自信心爆棚,但由于知识水平差得太多,所以其实根本不在一个频道上争论。结果可想而知,完全是浪费时间和精力。


很多 “民科”就是典型。他们大概知道了一点数学和物理的概念,就认为参透了整个世界,自信满满地叫嚣要颠覆宇宙定律。


专业人士白眼一翻:自信的傻X。


(三)


一个人不可能在所有领域都是专家,所以任何人都可能在某些话题上是“自信的傻x”。不管你是富豪,院士还是奇才。


可怕的是,由于“不知道自己不知道”,所以永远不可能认识到这一点。就像阿法狗出现之前的人类顶尖围棋高手。


怎么办呢?


我觉得至少要做到三点。


第一,意识到有这个思维陷阱,自己可能是个自信的傻x。


第二,做人谦卑,说话永远别太绝对,别太恶毒。


第三,尽量持续系统性学习,多看专业书籍,不要浅尝则止。


Dunning–Kruger效应曲线告诉我们,要想摆脱“不知道自己不知道”的困境,唯一的办法就是谦虚地持续学习。


随着学习我们才会开始了解,原来这个领域还有这么多未知的东西,再次回到“知道自己不知道”的状态,盲目的自信才会消失。


我相信,这就是阿法狗和阿法元横扫人类以后,目前人类围棋高手的状态。


但这并不是坏事,因为随着更多学习,我们终将会进入真正的“知道自己知道”的阶段,成为真正的专家。


就像刘慈欣在科幻小说《三体Ⅲ:死神永生》里的名言:“弱小和无知不是生存的障碍,傲慢才是。”


当人工智能出现以后,我反而更相信,人类会出现真正的围棋大师。


因为我们学会了谦卑,看到了世界。



参考文献:

1:Kruger, Justin; Dunning, David (1999). "Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One's Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments". Journal of Personality and Social Psychology. 77 (6): 1121–34.

2:Mastering the game of Go without human knowledge. Nature 550, 354–359 (19 October 2017)

3:Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature 529, 484–489 (28 January 2016)



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