标题：【小球摘论】更像人类思考的算法，会造就怎样的未来？
20131114【小球摘论】更像人类思考的算法，会造就怎样的未来？
摘论号：00011 日期：2013年11月14日 摘手：董小球
生命如此珍贵，怎么过都是浪费啊。
人工智能盛行的年代，如果真的产生了一种接近于人类的思考算法，那么是不是程序化交易也可以通过机器人来研究并且实现了呢，想想吧，算法通过对K线图的识别总结出规律并形成一个策略，然后再去执行，并且可以去监控程序的执行，完美的执行各种类型的风控，这个世界太疯狂了。
当电脑开始学会用人类的思维方式来思考，会发生什么呢？“恐惧派”可能会担忧，未来《终结者》里的“天网”有一天将成为现实；“乐观派”则会觉得，更加人性化的机器人，虚拟服务将到来。
至少，Siri 不会傻傻的。
现在，一个六人的小团队 Vicarious 正在研发模拟人类思考方法的新算法，取得了阶段性的成果。他们所开发的程序，能够瞒过用于分辨“机器人”与“人类”的验证码。
验证码其实是中文世界里的简略称呼，无法概括人类开发的这种“看门狗”背后的意义，验证码的英文术语是 CAPTCHA，又称全自动区分计算机和人类的图灵测试。由于这并非是人类考验计算机的图灵测试，而是反过来，由计算机考验人类，
也被称为反图灵测试。
Vicarious 说，通过反图灵测试的标准是，算法的精度至少达到 1%。而经过 Google、Yahoo、PayPal、Captch.com 的测试，Vicarious 的算法准确率至少达到 90%。其实，向反图灵测试发起挑战的人大有所在，而不论 Yahoo、微软 还是 Google 等公司开发的验证码，都被破解过。
不过，这不意味着 Vicarious 的研究没有意义，毕竟能破解，与能够迅速破解之间还是有差别所在。而能够破解的速度，则表明算法设计的功力，Vicarious 的破解速度非常快，可能不到一秒，表现堪称优秀。
Vicarious 在算法设计上有意识向人脑的思考模式靠拢。与
D. Scott Phoenix 一同在公司里领导人工智能研究的 Dileep George 说，儿童只需少数几个例子就能知道字母“a”和“b”之间的区别，是因为人脑非常善于从有限的几个例子里归纳出概念——这是智力的特征。Phoenix 说，“对于算法来说，限制训练系统的素材数量是十分重要的，这样才能让它就好像人脑那样去归纳。”
经过这样的方法来设计，Vicarious 算法精度不但高，其系统所需要的学习素材数量也大大降低，为通过 reCAPTCHAs 的测试，他们只需要准备 1 到 5 份素材就可以了。
之前我们报道过神秘的 Google X 实验室用 1000 部电脑，一共 16000 颗处理器，使用了 1000 万张缩略图，才让电脑成功地辨别出存在于不同图片里的猫。尽管结果是成功的，但负责该实验的 Andrew Y. Ng 仍不满意，称“没能找到正确的算法。”
也许 Vicarious 手中握着正是 Google X 科学家所希冀的“正确的算法”呢。
不过，Vicarious 并没有因为通过“反图灵测试”而高兴，他们认为这不过是万里长征的第一步。
公司今年获得 1600 万美元的 A 轮融资。公司技术背景很强，前文所提到的 Dileep George 此前与 Palm、HandSpring 创始人，神经认知科学家 Jeff Hawkins 一同创立人工智能公司 Numenta，直到 2010 年离开。现在 Numenta 公开了名为 HTM（Hierarchical Temporal Memory）算法的资料与白皮书。最近正在深耕 Deep Learning 领域的百度，是否对该公司感兴趣呢？
或许，未来我们可以选择一个机器人女友谈恋爱？