自古以來，人類懷著無窮的好奇心探索世界的奧秘。 然而，我們的認知之路常常曲折，就像在黑暗中摸索前行，面對許多難以突破的盲區。 直到最近，人工智慧領域的「無監督學習」技術，使得機器具備了自主探索和歸納的能力，有望照亮人類認知的未知領域。
無監督學習是指讓人工智慧系統直接處理海量的原始數據，依靠強大的計算能力，自主發現數據中的規律和知識，而不是依賴人為設定的目標和路徑。透過這種「暴力窮舉」式的學習方式，人工智慧有可能突破人類認知的局限，找到前所未見的解決之道。
回顧科學發現的歷程，我們會發現人類的盲區無處不在：古代，人類透過觀星發現了天文定律，但被古典力學的局限性所束縛，難以探知宇宙的本質。直到愛因史坦的相對論提出，我們才重新認識到時空的奇特本性。在生物學領域，盡管達爾文揭示了前進演化的機理，但長期以來我們對生命的分子基礎一無所知，直到發現了DNA雙螺旋結構這個生命密碼。即便是在材料科學領域，人類的進步之路也是循序漸進的：從掌握陶瓷到金屬冶煉，從開發新型鋼鐵到奈米材料，每一次突破都建立在前人的成果之上，難以預料到後來3D打印這種完全顛覆性的創新。
盡管人類在探索未知的過程中建立了科學的方法論，但我們所遵循的認知路徑註定會受到經驗和知識的局限，錯失許多可能性。正如我們之前探討的，這種認知「盲區」的根源在於人類只能依賴「人為設計」的思路，缺乏對全部可能空間的無約束探索，當然，一百年前都還在用算盤的人類要做到無約束探索想想也不可能做到啊。而當前，人工智慧的無監督學習技術為我們開啟了一扇通向未知領域的全新大門，畢竟，當演算法在不斷進步的時候，人工智慧只需要足夠的算力就能對河裏的石頭都摸個遍。
以OpenAI為首的大型語言模型為例，它們在大規模文本數據上進行無監督訓練，透過自主發現和建模數據中的規律，學會了文本理解和生成的各種能力。這種「湧現」過程，使得系統超越了特定的編程目的，展現出前所未見的通用認知潛能。無監督學習之所以能做到這一點，關鍵在於它摒棄了人為的先驗經驗和設計，而是讓系統在海量可能性的組合空間中，暴力尋找最優解。借助強大的計算能力，人工智慧可以跳出人類經驗的框框，發現我們難以預料的認知路徑。這就如同我們之前的比喻，無監督學習使人工智慧系統不再在黑暗中摸索前行，而是一次性點亮了探索未知的燈光，主動尋找所有可能的出路。在這個過程中，必然會產生出人意料的「湧現」現象。
當然，無監督學習並非取代了人類科學的研究方法，相反它依賴於我們長期以來在各個領域累積的知識、數據和理論。同時，它也為我們帶來了洞見和啟發，讓我們發現自身認知的盲區並有望突破。畢竟，沒有盲區就無所謂突破，人類
文明的進步正是來源於不斷挖掘未知並突破自我的過程。也許在不遠的將來，借助無監督學習的力量，人工智慧將在生物、材料、醫學等諸多領域達到人類從未企及的高度，為我們開啟一扇通往嶄新知識的大門。
面對這種「湧現式」的發現過程，我們既要虛心學習，也要審慎以待。歷史上，許多被認為是異端的想法最終成為推動文明進步的原動力。人工智慧帶來的認知革命同樣蘊含著巨大的潛力，但也需要我們謹慎對待可能出現的倫理和社會問題，因為人類以前從來沒有面對過這麽大量的知識發現的扇面。
無監督學習的湧現現象不僅為我們提供了新的認知工具，也帶來了對自我認知的反思。
人工智慧的無監督學習技術正引領我們進入一個前所未有的認知時代。它不僅為我們開辟了新的科學研究路徑，也為人類帶來了重新審視自身局限和潛力的機會。所謂第四發現範式，或者第五發現範式，可能也會成為撬動未來的新的動力。
前兩個禮拜實在是沒有大塊的時間來寫東西，畢竟要接待貝克漢呀哈哈哈，今天終於空出一點時間，趕緊的把之前寫了一半的內容補上，那個我可不吹牛啊，貝克漢在經過智用研究院展台的時候跟大家諄諄教導還猶在耳邊呢...他說了啥呢，你猜。
作者簡介： 管震，智用人工智慧套用研究院院長，微軟公司前首席技術顧問，國內知名人工智慧套用專家，【雲，就該這麽玩】的作者，TEDx分享人，中信聯標準委員會委員，廣東省發改委戰略專家庫專家，廣東省工信廳工業互聯網專家，在哈工大研究生院、長江商學院圖靈班等機構擔任創新專題導師，廣航院客座教授，微軟 O penAI 方向 最有價 值專家
