人类为什么会孜孜不倦地去探索未知？好奇心的意义是什么？
在好奇心的驱使下探索未知的意义，就是你不知道未知之中藏著什么惊天动地的大发现。
比如说，一个小住院医的一颗好奇心，就能反转整个现代医学界对心衰治疗的认知。
（据我粉丝说这种说法很营销号，但是这个是真的！！！相信我！！！）
在2021年的今天，每一个证照齐全的心内科医生都会知道，治疗心力衰竭，正确的做法是：
要用「β受体阻滞剂」让病人疲惫不堪的心脏「慢下来」，好好休养生息。
但是，如果你带著2021年的今天的这种知识穿越回仅仅四十年前的1980年，你不仅不会被当作领先世界四十年的先知，还会被当时的各路医学权威当作24K纯傻逼踩上一万只脚，踩完说不定还要被挂路灯的。
这是因为，就算是在仅仅40年前，当时的医学界对治疗心力衰竭的共识都还是：
舒服是留给死人的！心脏喊累算个屁，洋地黄鞭子抽你丫的，累什么累，起来嗨！
在这种思想的指导下，让心脏慢下来休息的「β受体阻滞剂」，自然也就被列为禁药了——是「
你敢用这个？？你不怕害死病人吗？？你疯了吗？？」的那种禁。而，将持续了好几十年的错误的洋地黄疗法扭转过来的，正是始于1970年时一个瑞典小住院医的好奇心。
1970年的时候，一个叫做Finn Waagstein的三十出头的小医生，开始了他在心内科的见习。
在见习过程中，Finn通过对很多急性心梗的病人的细致入微的观察，发现很多病人有著非常剧烈的胸痛，同时心脏都跳得异常地快，血压也很高。
心脏跳得特别快的时候，它的血液供应是不太好的。这在短时间内没什么，但如果成了每天从早到晚24小时持续不断的日常，心脏就会变得特别累；长期下去，就可能会出现心肌坏死、心室重构之类的负面变化。
而这样的心肌缺血的现象，不仅急性心梗的病人的心脏会有，慢性心衰病人的心脏也会有。
于是，Finn当时就在想：
如果我让心脏别跳那么快，让心脏好好歇一歇，恢复一下供血，休养生息一下，会不会其实更有利于病人呢？
这个脑洞，在当时不可不谓胆大。
原因是这样的：
心衰患者的心脏，之所以跳得快，是因为它从身体各种信号中感觉到，它要是不跳这么快，它泵的血输送的氧分就会根本不够身体各个器官用的（医学术语：灌注不足）。
在这种情况下，如果医生再用药逼著心脏跳慢点，那不等于加重灌注不足吗？
你还嫌病人死得不够快呢？？
尽管单纯理论分析就几乎可以说是给这个脑洞判了死刑，但Finn还是实在止不住好奇，于是他开始拿老鼠的心脏做实验。
然后他就发现，卧槽，心肌缺血的时候，真的会分泌好多长期来看会损害心肌的儿茶酚胺！
让跳太快跳到缺血的心脏慢下来一点，说不定真的可以试试哎！反正灌注不足说不定病人能忍一忍呢！
于是，他开始在少数几位自己管的病人身上尝试这个脑洞。
由于「让心脏慢下来」的药在当时还是心衰和心梗患者的禁药，所以，Finn在病人身上做尝试的过程，在行政上遇到了不少波折，这里就暂且按下不表了。
总之，在接受「β受体阻滞剂」疗法的7位病人身上，Finn看到了非常明显的临床改善，并且病人无一病情恶化。
这样巨大的临床改善，甚至让病房的护士都开始暗中支持他进行这种离经叛道的尝试。
随后，Finn赶紧把这7位病人的情况写成了病例报告，投给知名心脏病学期刊《英国心脏杂志》。经过一系列和当时的审稿人的激烈交(si)锋(bi)后，这本杂志终于接收了他的报告。
为了让其他同行不要看一眼标题就开喷，当时的内科学和心脏病学大佬教授Lars Werk?甚至还为了Finn而专门出来写一个保护性的介绍语，开头第一句话就是：「这个男人还没全疯。」（「This man is not completely insane.」）
然而，即使一开始就有大佬把保护打在公屏上，当时的其他医学大佬们对Finn汇报的这个发现，还是极尽讽刺之能事。
据Finn回忆，当时有的大佬直接在医学顶刊《柳叶刀》上发表社论，形容他是「那个脑壳有包的瑞典心内科医生」（「the perverse Swedish cardiologist」）。
这样的风暴一样的批评，还持续了大概有十年。
其实，这些大佬的行为也是情有可原的。
7个病例的数据，实在是太少了，没有排除的其他合理解释太多了，偶然性太大了。
比如说，当时最大的质疑就是：七个患者都无一恶化，是不是因为七个人当时都本来马上快好了，导致你用禁药也瞎猫碰著死耗子了？
事实上，7个个例这种这么弱的证据，放在今天，那都是循证医学证据等级金字塔的底端。
就这，就要挑战成熟的、用了就能立竿见影的洋地黄疗法？实在是讲笑喇，大佬！
为了说服这些医学大佬，Finn又开始默默努力筹备更大规模的临床试验。
十几年后的1989年的时候，已经是医学教授的Finn，终于努力完成了一个大胆的临床试验：他给病人用「β受体阻滞剂」，然后又撤药！
这样做，尤其是后面的撤药过程，可能会让病人面临病情恶化去世的危险。但Finn当时经费条件极为有限，也缺乏学术界的支持，他实在是已经别无选择。
通过展示病人用药的时候变好、撤药之后变坏，他终于向全世界证明了：之前的7个病人病情好转，真的是因为「β受体阻滞剂」的作用！真的不是因为他们本来就快好了！
这样的临床试验，证据等级比起之前的7个个例而言，明显高了很多，于是一下子引起了工业界的兴趣。
很快，就有药企给Finn他们投了数以百万美金计的钱，让Finn他们开展当时来看证据等级最高的随机对照试验。
最后，这些随机对照试验也证明了：「β受体阻滞剂」疗法是真的有效的！在使用时机合适的时候，「β受体阻滞剂」疗法，能够显著降低心衰患者的死亡风险。
与此同时，医学界对通行已久的洋地黄疗法是否有效的质疑声音也越来越多。
而这些质疑的声音引发的大规模临床试验也表明，以前用洋地黄疗法逼著心脏「打鸡血」的做法，确实是错的，会增大患者死亡的风险。
终于，在循证医学开始辉煌的时代，在当年那个小住院医Finn的好奇心已经出现了19年的迟来时刻，医学教授Finn终于改变了心衰治疗真正的有效药物「β受体阻滞剂」被束之高阁、架上蒙尘数十年的错误待遇！
终于，「β受体阻滞剂」成为了现代医学界公认的心力衰竭标准治疗药物！
终于，全球数千万心衰患者，从那一刻开始，真正有机会得到最有利于病情的治疗了。
而一切的一切，都始于1970年，有一个小住院医，在轮转的时候，因为好奇心，产生了一个脑洞。
所以，如果你问我：人类为什么会孜孜不倦地探索未知？
写完这个故事到这里，我会说：是一个小住院医的好奇心，是横跨二十年的学术探索，是全球数千万人的生命，是现在及未来的全体人类的健康福祉。
愿我们都能在好奇心的驱动下拥有越来越好的明天。
第一次撰写这种科学小故事，如有错漏之处，欢迎各位医学同行批评指正，感激不尽！
参考
本文关于Finn教授的叙述，全部来自于发表在《Circulation》上的对Finn教授本人的专访：Waagstein F, Rutherford JD. The Evolution of the Use of #x3b2;-Blockers to Treat Heart Failure. Circulation 2017;136(10):889-93. doi: doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.117.029934.
致谢
感谢 @杏林小草 @胡远东 对本文临床医学相关知识细节的贡献。
愉悦！
一切都是为了愉悦！
求知欲是人类的基本欲望之一，诸君！你们就不觉得，学习本身就可以是一件很快乐的事吗！
比如说，作为一条生态狗，立志成为人形自走物种图鉴的我，日常的工作、学习内容中很有很大一部分是撸各种小动物，比如：
↑叶甲
↑哈士奇
↑夜蛾幼虫
↑食蚜蝇
↑欧洲花园葱蜗牛
↑长颈鹿
↑黑曜石
对于我而言，每遇到一个物种，每认识一个新物种，都是一件快乐的事情
在学习的过程中，看著自己的知识库慢慢增加，一点点变成一个人形自走物种图鉴，这让我感觉非常愉悦！
偷税啊！
与此同时，在学习本身就很愉悦的基础上，我们完全可以让学习变得更加愉悦
我初一时的物理老师，曾一脸惆怅地感慨过：上课再好玩，能有游戏好玩吗？
我于是便忍不住想：学习为什么就不能比游戏好玩？我们就不能在游戏中学习吗？又或者，我们就不能把学习做成游戏吗？
于是我今年就逮著机会，把同济生科、物理等几个学院，每年一度的天目山野外实践的教材，做成了游戏
↑这样子的
众所周知，宠物小精灵是近几十年最成功的游戏之一。其中的游戏角色，如蒜头王 八等，凭借著可爱的造型，更是风靡全球。
↑蒜头王 八
不过话说回来，蒜头王 八可爱归可爱，归根结底，不过是背著个蒜头的青蛙。这样的东西，能比现实中活著的小动物可爱吗！
游戏中的蒜头王 八有草和毒的属性，现实中的帝王蝶同样有草和毒的属性。如果在游戏中抓宠物小精灵能带来快感，那为什么在现实生活中抓漂亮的节肢动物不行呢？
于是我就给了不同动物赋予了不同的属性：
比如，瓢虫具备警戒色、捕食者的属性；蝗虫具备警戒色、植食性、拟态的属性；马蜂具备警戒色、社会性（群居）、捕食者、毒的属性。
然后根据不同物种的稀有度、观赏性，以及捕获难度，我又赋予了不同物种不同的稀有度：
比如蜻蜓的稀有度是稀有（R），鱼蛉的稀有是传说（SR），蟑螂的稀有度是垃圾（T）。
我还顺便标注出了物种的大致体型大小：
以我最喜欢的虎甲为例：
虎甲便是一种具备拟态（部分物种拟态蚂蚁）、捕食者属性，体型中等（M），稀有度SSR的昆虫。分数后面跟著的每个「□」代表一个可计分的有效物种，换句话说，也就是捕获一种虎甲便可得到8分，最后统计三种，共计8*3=24分。
捕获不同物种，便是学生们在野外实践中的日常任务。而在进行日常任务的同时，学生们也能同步完成特殊任务，比如，捕获三种社会性的昆虫：
为了帮助学生们上手，我绘制了一张按进化树排列的物种清单：
以及带图片的游戏攻略，比如：
↑游戏攻略金龟篇
↑游戏攻略蜚蠊篇
↑游戏攻略蝽篇等。
于是，这样子，就可以一边玩一边顺便学习啦！
既然你看到了现在，那么是时候带你们看看我做出来的野外生态实践教材（游戏）了——
欢迎来到 天目山咸鱼指定 的世界（昆虫版）！
不过今年由于工作原因我没法去参加天目山实习，这份教材（游戏）似乎并没能得到充分的使用
但我一直相信！若是心怀热爱，学习完全可以是一件非常愉悦的事！
而且学习也完全可以非常好玩！
谢谢！
版权?犬君拌汪酱，非请勿取
看都看完了，不关注这条学生态的小说狗?犬君拌汪酱 咩！！！！！
我们都对一则谚语耳熟能详：Curiosity killed the cat——即使猫有九条命，最终还是会死于自己强烈的好奇心。
那么，拥有强烈的好奇心，到底是好是坏呢？好奇心究竟有什么意义？
雷丁大学的认知神经科学教授Johnny King Lau和他的同事们（2020）做了一项研究，验证人们是否愿意为了满足好奇心而付出代价。
研究人员要求被试先看一部魔术短片，之后，请被试自主决定是否下赌注，研究者会提前告知胜负的概率。被试如果接受挑战并且赌赢了，就能得知先前所看魔术的原理；假如赌输了，将会在实验结束后受到电击惩罚。
研究者还做了一组对照试验。流程与上述实验相同，只不过奖励替换成了美食。
听上去似乎很荒唐，毕竟好像没有哪个正常人会为了这种小事情被无缘无故电一下吧。
可结果却出人意料！
研究结果发现，大部分人宁可冒著被电击的风险，也要满足好奇心和口腹之欲。这种冲动如此强烈，使人们愿意承受身体的疼痛。
在这个实验中，当人们得知受到电击的概率上升时，拒绝冒险的人数的确变多了。可当概率维持在一个较低的水平线时，人们还是愿意放手一搏。
Lau等人（2020）在实验中给出了解释：好奇心源自我们对外部世界的索求；本质是一种通过学习知识或信息从而获得奖励的过程（Reward-learning Process）。
好奇心推动自主探索，因为破解未知的行为能够帮助人们降低对事物的不确定性（Uncertainty），满足潜在的期望值（Expected Value）（Kobsyshi et al., 2019）。
举个栗子，在上学时，有些同学会因为好奇考试成绩，冒著被抓的风险，偷偷去翻老师办公桌上的试卷，只为提早知道分数。翻卷子其实并不能改变考试结果。我们这么做，只是为了尽早将未知化为已知，减少由不确定引发的不安感。同时，这也是一个满足潜在的分数期望的过程。说不定一不小心，就考出理想成绩了呢！
上述行为及决策又被称为激励显著性（Incentive Salience），是一种将人们的愿望（Liking）和念想（Wanting）赋予奖励性刺激的认知过程。它是一种强烈的、由本能驱使的、激励人心的感觉。当人们对事物产生了好奇，就能轻易地诱发激励显著性，而最终揭晓的谜底便充当了奖品（Berridge, 2004）。
在激励显著性的鼓励下，人们甚至会做出非理性、冲动、甚至强迫性的行为（Berridge, 2012）。
简而言之，「得不到的永远在骚动」，被好奇心绑架的人都有恃无恐。
黄执中曾在《奇葩说》里说：如果一个人，没有了好奇心，ta「虽生犹死」。
好奇心真的这么重要吗？它究竟有什么意义？
美国经济心理学家George Loewenstein将好奇心描述为「面对新知和自身理解之间的差距而引起的认知匮乏」。他指出，人们掌握的信息越少，越是会对未曾涉及的领域充满好奇，正是因为好奇心的驱使，人们才会不断去探索、解谜，去积极主动地学习新知。
也有研究发现，好奇心能帮助人们建立并巩固人际关系。实验中，被试者们互相提出与回答对方的私人问题，科学家把这一过程称为「互惠式自我暴露（Reciprocal Self-disclosure）」。结果证明，当人们展示出对他人真实的好奇心时，ta们被评价为「更热情、更有魅力」（Kashdan Roberts, 2005）。
因此，适当表露对他人的好奇心，还可以提升人际关系中的亲密度噢。
总而言之，人类总是对未知或不确定的事情怀有强烈的好奇心，总是会想方设法的一探究竟。然而，有时虽然只是抱著浅尝辄止的目的，在实际行为中却往往难以停止自己想要探索更多的想法。这或许会给自己带来许多困扰。然而在另一方面，正是由于人们存在好奇心，对各种已知的未知的事物不安于当下满足的状态，才形成了一种动力，推动著人类和自我不断探索，不断进步的步伐。
爱因斯坦曾留下这样一句话：谁要是不再有好奇心也不再有惊讶的感觉，谁就无异于行尸走肉，其眼睛是迷糊不清的。
认识到好奇心的现实作用，并利用它积极的一面实现新的突破和发展，这不就是它的存在对我们的意义吗？
References:
Berridge K. C. (2004). Motivation concepts in behavioral neuroscience. Physiology Behavior, 81 (2), 179–209.
Berridge K. C. (2012). From prediction error to incentive salience: Mesolimbic computation of reward motivation. The European Journal of Neuroscience, 35(7), 1124–1143. Harackiewicz, J. M., Barron, K. E., Tauer, J. M., Elliot, A. J. (2002). Predicting success in college: A longitudinal study of achievement goals and ability measures as predictors of interest and performance from freshman year through graduation. Journal of Educational Psychology, 94 (3), 562–575. Kashdan, T. B., Roberts, J. E. (2004). Trait and State Curiosity in the Genesis of Intimacy: Differentiation from Related Constructs. Journal of Social and Clinical Psychology, 23(6), 792–816.Kidd, C., Hayden, B. Y. (2015). The psychology and neuroscience of curiosity. Neuron, 88(3), 449–460. Kobayashi, K., Hsu, M. (2019). Common neural code for reward and information value. PNAS, 116(26), 13061–13066. Lau, J. K., Ozono, H., Kuratomi, K., Komiya, A. Murayama, K. (2020). Shared striatal activity in decisions to satisfy curiosity and hunger at the risk of electric shocks. Nat Hum Behav, 4, 531–543.Loewenstein, G. (1994). The psychology of curiosity: A review and re-interpretation. Psychological Bulletin, 116 (1), 75–98.【点击查看过往高赞回答】
为什么有的男孩子讨厌三次元妹子喜欢二次元纸片人？生活中有哪些实用的心理学知识？
你觉得工作是开心重要还是钱重要？
发布于 01-14继续浏览内容
知乎发现更大的世界打开
Chrome继续
新发现?科普话题下的优秀答主谢邀@乐其老佛爷
怎样让机器变得更加聪明？无需程序员介入，只需给它们一些好奇心就行了。
这是什么？怎么抓住它？这个玩意儿派什么用场？我要是拍拍它，或是把它扔到空中，又会发生什么？如果按一下这个红色的大按钮会发生什么呢？
因好奇而对世界进行的探索再也不是具有认知能力的卑微人类所独有的特质了。近几个月来，各大计算机实验室已开始在各自开发的强大演算法中加入了一些「人工好奇心」。换句话说，就是用编程给机器制造好奇心。
这对于开发真正拥有智能的机器人来说是非常重要的一步。「只有当机器有能力自由探索身边的环境，靠自身来认识世界的时候，才算是成为了真正的人工智慧。」于尔根·施密德胡贝（Jürgen Schmidhuber）这样表示，他是瑞士卢加诺大学该领域的先驱之一。
近五年，Google、IBM和Facebook等公司研发的演算法取得的成果已经非常可观了。这些演算法在许多我们之前认为只有人类大脑才具有的技能上都胜过了我们：脸部识别、医学诊断、国际象棋、围棋，等等。似乎没有什么必要再给这些效率惊人的怪物添加新的属性了……
但如果我们仔细想一想，就会发现这些厉害的成绩只限于某个特定的任务，都是为了完成工程师设立的各种目标：对图像进行识别分类，落子击败对方，等等。
所依靠的学习方法也都相当粗糙：程序员根据决策的有效程度来设计奖惩机制，从而使这些程序在奖赏和惩罚的交互中接受教育。本质上还是「打一巴掌揉一下子」那种古老的教育方式。
独立学习
然而，科学家越来越相信，单凭这种方法是无法让机器面对我们这个复杂且不断变化的世界的。而解决这个问题的一个途径，正是一小群机器人专家20年来孜孜不倦研究的课题，他们想要开发能够自己决定目标，不需要奖赏机制就能进行自主学习的程序，也就是纯粹由好奇心驱动的程序。
「人类的好奇心是一种自发的探索行为，并非是受到寻找食物、庇护和社会关系等意愿的驱动，只是单纯地想要收集信息本身。人从童年开始逐步探索自己的身体、环境和语言等，在这个过程中，好奇心可谓至关重要。」法国国家信息和自动化研究院（INRIA）的机器人专家皮埃尔-伊夫·乌代耶（Pierre-Yves Oudeyer）解释道，「这让我们有了在演算法中加入『内在动力』的想法，让机器在没有人类干预的情况下，就能够自主学习各种各样的新任务。」这个想法听起来很完美，但怎样才能把这种驱使我们探索世界的内在动力复制出来呢？而且一个事物是否有趣又该怎么衡量呢？
「让我们举个具体的例子，比如将一个机器人放在一个房间内，」波尔多大学机器人学家塞巴斯蒂安·佛莱斯蒂耶（Sébastien Forestier）介绍道，「这个机器人会面对许多想得到的目标，比如向上伸手，推动视野内的小球等。面对这么大范围的选择，我们的好奇心演算法会根据机器人当时的能力，优先选择最容易实现的目标：它会根据在初步尝试中设立的标准，评估自己的行为对小球是否起效，从而将精力集中在进步最大的行为上。」
机器人就像小孩一样，会优先选择适合自己能力水平的练习。「经过不断的学习，一开始认为无法达到的目标也会变得越来越可行。」法国国立高等电信工程布列塔尼学院计算机系的源绍梅（Sao Mai Nguyen）补充道。
新事物的诱惑力
研究人员也尝试了其他的方法。「我在演算法中加入了新奇性的测量演算法，可以鼓励系统导向之前没有见过的场景，或是外部环境中最不容易被预测的那一部分，」美国得克萨斯大学及Google研究人员托德·赫斯特（Todd Hester）介绍道。
罗切斯特大学发展心理学家塞莱斯特·基德（Celeste Kidd）指出，新奇性和惊奇感是好奇心的两个关键参数：「孩子们更喜欢令他们感到意外的事物，或者是因果关系为他们所不知的事情。」
风险是机器人会不加甄别地接触所有新鲜事物：想像一个机器人在看见了天上瞬息万变的云彩后，沉迷其中，不能自拔……「这些演算法必须忽略环境中机器人无法发挥作用的那一部分，」美国伯克利大学机器学习专家迪帕克·帕塔克（Deepak Pathak）强调道。而皮埃尔-伊夫·乌代耶则认为，「对这些机器的好奇心必须要有所规范……但也不能太单一。」
如今，这些人工好奇心的演算法已经取得了颇有前景的成果。「这些演算法展示出更为有效地探索复杂环境的能力，」皮埃尔-伊夫·乌代耶高兴地说，「在恰到好处的好奇心面前，那些互联网巨头计算能力卓绝的大型计算机也要退避三舍。」
此外，德国波鸿大学的人工好奇心专家伐楼拿·拉杰·康佩拉（Varun Raj Kompella）指出，好奇的系统能够更好地举一反三：「它们不满足于只学习一种任务，而是希望同时学习多种技能。」「这些机器人的探索行为很接近6个月到2岁的儿童，未来会模仿年龄更大的儿童的行为模式。」塞巴斯蒂安·佛莱斯蒂耶透露。
Google的团队最近也注意到了这些新的可能性，他们让这些好奇的机器试著玩起了电子游戏，在此之前，Google所有的机器人都对这些游戏束手无策。「这些机器能够获得在类似《超级马里奥》的游戏中晋级的能力，完全是受好奇心的驱使，当中没有进行任何人工干预。」迪帕克·帕塔克告诉介绍说。
人工好奇心玩马里奥这几个实验看起来似乎无关紧要。然而，「这种对可能比较稀少或隐藏在一组数据中的关键信息的主动搜寻，对今后学习自动驾驶或医疗诊断这类技能肯定会非常有用。」源绍梅猜想道。计算机科学家已经摩拳擦掌，尝试将好奇心演算法精妙的分析能力和现有演算法惊人的统计能力结合起来。
如果和这种人工智慧一起生活，可能会有一些奇怪的体验。「我们在对一个机器人进行操作的过程中惊奇地发现，在已经进行了5个小时的试验后，它依然乐此不彼地挥动著自己的手和臂膀。」塞巴斯蒂安·佛莱斯蒂耶介绍说。「从某种角度来说，我们完成了学习乐趣的建模。」皮埃尔-伊夫·乌代耶指出。这些拥有好奇心的系统会不断自我发展，并定期向人类寻求帮助以满足它们的求知欲，甚至还会发展出人格的雏形。还有可能让我们大吃一惊的是它们不羁的创造力。「
这些好奇的系统会生成一些新的行为序列或是经验，有时候能让我们发现一些至今未被注意到的规律性，」于尔根·施密德胡贝兴奋地说道，「可能是一种新的音乐形式，一个新的玩笑，或者是遵循某些未被发现的物理规律的新实验数据。」
威胁到人类？
但不断地试错，不断往各个方向探出触角，好奇的人工智慧也可能会成为一个可怕的错误。「我们已经开始对这个问题进行研究了。」
皮埃尔-伊夫·乌代耶透露。「确实，这对人类来说可能是一种危险。」伐楼拿·拉杰·康佩拉警告道，「我们不应对好奇心有所限制，这是阻碍生产力的发展。但我们应该对人工智慧获取能力的学习环境加以限定。我认为我们应该像教育孩子那样来教育人工智慧：我们不可能把手枪放在婴儿的手中，他可能会因为单纯的好奇心而扣动扳机，伤到他人……」
所以，我们最好避免让这些新型演算法按下那个红色的大按钮。
撰文 Vincent Nouyrigat
编译 邹沁
知乎发现更大的世界打开Chrome继续
嘉慧Lincoln?数据挖掘等 3 个话题下的优秀答主谢邀@乐其老佛爷我常常在想：「人生真的是既漫长又短暂啊。」
短暂的是你还未完整体验每一种生活，时间管理者说翻篇就翻篇了，完全由不得个人掌握；漫长是你除了吃饭睡觉工作陪家人之外，还要找几件好玩的事情打发闲暇时的无聊。
好奇心的意义就是满足人们无聊时的想像。
- 「梦境里是否可以预知未来？」
- 「人死后灵魂是否真的存在？」
- 「人的精神力量能否实体化？」
- 「死后是否会去往另一个世界？」
- 「灵魂是否真的可以转世轮回？」
- 「人真的可以永生不死吗？」
- 「永生不死到底是不是一件好事？」
- 「宇宙是否存在其他生命？
- 「黑暗森林法则」和「人类宠物假说」你相信哪一个？」
因为好奇心产生了许多问号，所以人们才会想去探索，去发现，去求证。
去探索未知的星球，去发现未知的物种，去求证生命的意义。
我没有个性的才能，只有强烈的好奇心。永远持续好奇心的人是永远进步的人。
——Albert Einstein
怎样让机器变得更加聪明？无需程序员介入，只需给它们一些好奇心就行了。
这是什么？怎么抓住它？这个玩意儿派什么用场？我要是拍拍它，或是把它扔到空中，又会发生什么？如果按一下这个红色的大按钮会发生什么呢？
因好奇而对世界进行的探索再也不是具有认知能力的卑微人类所独有的特质了。近几个月来，各大计算机实验室已开始在各自开发的强大演算法中加入了一些「人工好奇心」。换句话说，就是用编程给机器制造好奇心。
这对于开发真正拥有智能的机器人来说是非常重要的一步。「只有当机器有能力自由探索身边的环境，靠自身来认识世界的时候，才算是成为了真正的人工智慧。」于尔根·施密德胡贝（Jürgen Schmidhuber）这样表示，他是瑞士卢加诺大学该领域的先驱之一。
近五年，Google、IBM和Facebook等公司研发的演算法取得的成果已经非常可观了。这些演算法在许多我们之前认为只有人类大脑才具有的技能上都胜过了我们：脸部识别、医学诊断、国际象棋、围棋，等等。似乎没有什么必要再给这些效率惊人的怪物添加新的属性了……
但如果我们仔细想一想，就会发现这些厉害的成绩只限于某个特定的任务，都是为了完成工程师设立的各种目标：对图像进行识别分类，落子击败对方，等等。
所依靠的学习方法也都相当粗糙：程序员根据决策的有效程度来设计奖惩机制，从而使这些程序在奖赏和惩罚的交互中接受教育。本质上还是「打一巴掌揉一下子」那种古老的教育方式。
独立学习
然而，科学家越来越相信，单凭这种方法是无法让机器面对我们这个复杂且不断变化的世界的。而解决这个问题的一个途径，正是一小群机器人专家20年来孜孜不倦研究的课题，他们想要开发能够自己决定目标，不需要奖赏机制就能进行自主学习的程序，也就是纯粹由好奇心驱动的程序。
「人类的好奇心是一种自发的探索行为，并非是受到寻找食物、庇护和社会关系等意愿的驱动，只是单纯地想要收集信息本身。人从童年开始逐步探索自己的身体、环境和语言等，在这个过程中，好奇心可谓至关重要。」法国国家信息和自动化研究院（INRIA）的机器人专家皮埃尔-伊夫·乌代耶（Pierre-Yves Oudeyer）解释道，「这让我们有了在演算法中加入『内在动力』的想法，让机器在没有人类干预的情况下，就能够自主学习各种各样的新任务。」这个想法听起来很完美，但怎样才能把这种驱使我们探索世界的内在动力复制出来呢？而且一个事物是否有趣又该怎么衡量呢？
「让我们举个具体的例子，比如将一个机器人放在一个房间内，」波尔多大学机器人学家塞巴斯蒂安·佛莱斯蒂耶（Sébastien Forestier）介绍道，「这个机器人会面对许多想得到的目标，比如向上伸手，推动视野内的小球等。面对这么大范围的选择，我们的好奇心演算法会根据机器人当时的能力，优先选择最容易实现的目标：它会根据在初步尝试中设立的标准，评估自己的行为对小球是否起效，从而将精力集中在进步最大的行为上。」
机器人就像小孩一样，会优先选择适合自己能力水平的练习。「经过不断的学习，一开始认为无法达到的目标也会变得越来越可行。」法国国立高等电信工程布列塔尼学院计算机系的源绍梅（Sao Mai Nguyen）补充道。
新事物的诱惑力
研究人员也尝试了其他的方法。「我在演算法中加入了新奇性的测量演算法，可以鼓励系统导向之前没有见过的场景，或是外部环境中最不容易被预测的那一部分，」美国得克萨斯大学及Google研究人员托德·赫斯特（Todd Hester）介绍道。
罗切斯特大学发展心理学家塞莱斯特·基德（Celeste Kidd）指出，新奇性和惊奇感是好奇心的两个关键参数：「孩子们更喜欢令他们感到意外的事物，或者是因果关系为他们所不知的事情。」
风险是机器人会不加甄别地接触所有新鲜事物：想像一个机器人在看见了天上瞬息万变的云彩后，沉迷其中，不能自拔……「这些演算法必须忽略环境中机器人无法发挥作用的那一部分，」美国伯克利大学机器学习专家迪帕克·帕塔克（Deepak Pathak）强调道。而皮埃尔-伊夫·乌代耶则认为，「对这些机器的好奇心必须要有所规范……但也不能太单一。」
如今，这些人工好奇心的演算法已经取得了颇有前景的成果。「这些演算法展示出更为有效地探索复杂环境的能力，」皮埃尔-伊夫·乌代耶高兴地说，「在恰到好处的好奇心面前，那些互联网巨头计算能力卓绝的大型计算机也要退避三舍。」
此外，德国波鸿大学的人工好奇心专家伐楼拿·拉杰·康佩拉（Varun Raj Kompella）指出，好奇的系统能够更好地举一反三：「它们不满足于只学习一种任务，而是希望同时学习多种技能。」「这些机器人的探索行为很接近6个月到2岁的儿童，未来会模仿年龄更大的儿童的行为模式。」塞巴斯蒂安·佛莱斯蒂耶透露。
Google的团队最近也注意到了这些新的可能性，他们让这些好奇的机器试著玩起了电子游戏，在此之前，Google所有的机器人都对这些游戏束手无策。「这些机器能够获得在类似《超级马里奥》的游戏中晋级的能力，完全是受好奇心的驱使，当中没有进行任何人工干预。」迪帕克·帕塔克告诉介绍说。
人工好奇心玩马里奥这几个实验看起来似乎无关紧要。然而，「这种对可能比较稀少或隐藏在一组数据中的关键信息的主动搜寻，对今后学习自动驾驶或医疗诊断这类技能肯定会非常有用。」源绍梅猜想道。计算机科学家已经摩拳擦掌，尝试将好奇心演算法精妙的分析能力和现有演算法惊人的统计能力结合起来。
如果和这种人工智慧一起生活，可能会有一些奇怪的体验。「我们在对一个机器人进行操作的过程中惊奇地发现，在已经进行了5个小时的试验后，它依然乐此不彼地挥动著自己的手和臂膀。」塞巴斯蒂安·佛莱斯蒂耶介绍说。「从某种角度来说，我们完成了学习乐趣的建模。」皮埃尔-伊夫·乌代耶指出。这些拥有好奇心的系统会不断自我发展，并定期向人类寻求帮助以满足它们的求知欲，甚至还会发展出人格的雏形。还有可能让我们大吃一惊的是它们不羁的创造力。「
这些好奇的系统会生成一些新的行为序列或是经验，有时候能让我们发现一些至今未被注意到的规律性，」于尔根·施密德胡贝兴奋地说道，「可能是一种新的音乐形式，一个新的玩笑，或者是遵循某些未被发现的物理规律的新实验数据。」
威胁到人类？
但不断地试错，不断往各个方向探出触角，好奇的人工智慧也可能会成为一个可怕的错误。「我们已经开始对这个问题进行研究了。」
皮埃尔-伊夫·乌代耶透露。「确实，这对人类来说可能是一种危险。」伐楼拿·拉杰·康佩拉警告道，「我们不应对好奇心有所限制，这是阻碍生产力的发展。但我们应该对人工智慧获取能力的学习环境加以限定。我认为我们应该像教育孩子那样来教育人工智慧：我们不可能把手枪放在婴儿的手中，他可能会因为单纯的好奇心而扣动扳机，伤到他人……」
所以，我们最好避免让这些新型演算法按下那个红色的大按钮。
撰文 Vincent Nouyrigat
编译 邹沁
知乎发现更大的世界打开Chrome继续嘉慧Lincoln?数据挖掘等 3 个话题下的优秀答主谢邀@乐其老佛爷我常常在想：「人生真的是既漫长又短暂啊。」
短暂的是你还未完整体验每一种生活，时间管理者说翻篇就翻篇了，完全由不得个人掌握；漫长是你除了吃饭睡觉工作陪家人之外，还要找几件好玩的事情打发闲暇时的无聊。
好奇心的意义就是满足人们无聊时的想像。
- 「梦境里是否可以预知未来？」
- 「人死后灵魂是否真的存在？」
- 「人的精神力量能否实体化？」
- 「死后是否会去往另一个世界？」
- 「灵魂是否真的可以转世轮回？」
- 「人真的可以永生不死吗？」
- 「永生不死到底是不是一件好事？」
- 「宇宙是否存在其他生命？
- 「黑暗森林法则」和「人类宠物假说」你相信哪一个？」
因为好奇心产生了许多问号，所以人们才会想去探索，去发现，去求证。
去探索未知的星球，去发现未知的物种，去求证生命的意义。
我没有个性的才能，只有强烈的好奇心。永远持续好奇心的人是永远进步的人。
——Albert Einstein
我常常在想：「人生真的是既漫长又短暂啊。」
短暂的是你还未完整体验每一种生活，时间管理者说翻篇就翻篇了，完全由不得个人掌握；漫长是你除了吃饭睡觉工作陪家人之外，还要找几件好玩的事情打发闲暇时的无聊。
好奇心的意义就是满足人们无聊时的想像。
- 「梦境里是否可以预知未来？」
- 「人死后灵魂是否真的存在？」
- 「人的精神力量能否实体化？」
- 「死后是否会去往另一个世界？」
- 「灵魂是否真的可以转世轮回？」
- 「人真的可以永生不死吗？」
- 「永生不死到底是不是一件好事？」
- 「宇宙是否存在其他生命？
- 「黑暗森林法则」和「人类宠物假说」你相信哪一个？」
因为好奇心产生了许多问号，所以人们才会想去探索，去发现，去求证。
去探索未知的星球，去发现未知的物种，去求证生命的意义。
我没有个性的才能，只有强烈的好奇心。永远持续好奇心的人是永远进步的人。
——Albert Einstein
推荐阅读：
