什么是控制论?控制论是AI的上辈子吗?
文章深入探讨了控制论的起源、发展及其与人工智能的深厚渊源。作者指出,AI中的梯度下降和强化学习本质上是控制论中“负反馈”与“修正差距”思想的延续。从Wiener在二战期间对防空火炮的研究,到Macy会议的跨学科讨论,控制论曾试图用统一数学解释机器、生物和社会。随着符号AI的兴起,控制论作为独立学科逐渐消失,但其核心思想已融入现代AI的底层逻辑之中。
文章深入探讨了控制论的起源、发展及其与人工智能的深厚渊源。作者指出,AI中的梯度下降和强化学习本质上是控制论中“负反馈”与“修正差距”思想的延续。从Wiener在二战期间对防空火炮的研究,到Macy会议的跨学科讨论,控制论曾试图用统一数学解释机器、生物和社会。随着符号AI的兴起,控制论作为独立学科逐渐消失,但其核心思想已融入现代AI的底层逻辑之中。
文章通俗易懂地解释了现代AI的基础原理,涵盖神经网络、Token化、Embeddings、注意力机制及Transformers架构。深入探讨了LLM的工作原理,如上下文窗口、温度控制和幻觉问题,并讲解了提示词工程技巧。
文章从1829年雅可比致勒让德的信谈起:科学唯一的目的是人类精神的荣誉。作者梳理了数学史上'为了用'与'为了它自己'两种目的观近两百年的交锋,从巴比伦记账泥板、傅里叶的热传导,到哈代的《辩白》、布尔巴基与四色定理。文章指出无论哪种立场,具体的人都常被排除在目的之外——诺特被制度挡在门外,密码学家隐姓埋名,孩子们默默核对证明。布劳威尔、外尔、瑟斯顿等人则不断把'人'收回数学的中心。最后文章回应2025-2026年AI冲击数学界的现实:机器达到IMO金牌线、代理证明费马大定理、千禧年问题的争议,追问在机器时代谁来署名、谁负责,重申'人是目的,构是手段'的核心论断。
文章讲述了 Jamie Beaton 的故事:31 岁已获得哈佛、斯坦福、牛津、清华等 12 个顶级大学学位,同时创立并经营估值超 6 亿美元的教育公司 Crimson Education。作者借此探讨 AI 时代大学教育的价值变迁:知识因 AI 变得越来越便宜,但名校的文凭、筛选机制和圈层认证反而更贵。Jamie 把学校当作基础设施,看重的是教授、同学、研究环境和跨学科训练,而非单纯的知识获取,揭示了教育与认证的分离趋势。
作者参加了2026年Google I/O开发者大会,虽然现场没有特别炫酷的技术,但一位视障工程师展示的VisAware项目让她深受触动。文章回顾了Gemini App用户从4亿增长到9.5亿、token处理量增长至3200万亿等数据,分析了Google将AI融入搜索、YouTube等日常产品的策略,并探讨了Agent治理、Agent Skills等话题。作者认为AI的人味不在于模仿人类,而在于帮助人们自主行动,让科技真正改善生活。
本文探讨了复杂性与涌现的数学本质,强调不连续性在系统跃迁中的关键作用。作者提出“堆叠流形”概念,解释神经网络如何通过无属性激活和满秩变换处理高阶非线性,指出涌现是数学上可预期的结果。