ACM通信

ACM通信

大想法的力量

文顿·g·瑟夫著
ACM通讯，2016年7月，第59卷第7期，第7页
10.1145 / 2949336
评论(2)

最近我一直在思考“伟大的想法”以及它们的力量有多大。令我震惊的是，很多这样的想法都很容易表述，比如“治愈癌症”或“把人送上月球”，但实际上很难实现。它们的简单背后隐藏着巨大的挑战和无限的细节。谷歌创立之初，公司的目标是“组织世界上的信息，使之普遍可用”。就像这个目标可以简单地表述和在某种意义上理解一样，它也是无尽的计划、中间目标、盲道、成功和失败的驱动因素。我们可以坚持这一目标，同时推动机器翻译、万维网索引和排序搜索的发展，发展大规模数据中心和高容量光纤网络，以及允许同时编辑文档、演示文稿和电子表格的协作应用程序，这里仅举几个例子。

这些简单明了的伟大想法之所以如此强大，原因之一是人们可以根据这个想法来测试自己所做的任何事情，看看工作是否有助于实现目标。如果你的目标是制造自动驾驶汽车，很容易问:“我所做的事情对这个目标有贡献吗?如果有，是如何贡献的?”这一方面也有助于多个团队欣赏其他人的工作，假设他们的工作被理解为与手头的目标相关。在某些方面，大的想法是组织原则，指出了有用的研究、开发和工程的方向。有趣的是，这些简单陈述的目标也可能激励可持续发展的商业模式的发展，其中的目标意味着需要持续的、长期的维护和运营。

互联网最初的目标很简单，就是连接任意数量和类型的分组交换网络。尽管互联网已经变得越来越复杂，但这仍然是其发展的一个驱动因素。智能手机、高速数字无线通信、Wi-Fi、光纤网络和许多其他网络技术的到来，已经被整合到我们所认为的互联网的全球网络中。

人工智能一直是计算机科学领域的一个长期追求的目标，从计算的早期开始就有人猜测。1950年，艾伦·图灵在他的著名论文《计算机器与智能》中对此进行了思考^一个Vannevar Bush在他同样著名的论文《As We May Think》中也暗示了这一点。^b布什将我们带入了一个与J.C.R.利克利德和道格拉斯·恩格尔巴特(信息处理和人机合作领域的两位巨人)的工作相呼应和发展的愿景。随着IBM深蓝的巨大成功，^cIBM ' s的华生,^d谷歌/DeepMind的AlphaGo，^e我们可以看到强大的专业化的例子。DeepMind的工作似乎可以推广到许多棋盘游戏中，DeepMind的多层神经网络似乎可以在没有特定编程的情况下学习如何玩。我们所需要的是接触更多游戏并获得关于成功或失败的反馈。这样的方法是否可以应用于所谓的一般问题解决，我不完全清楚。后者涉及建模、目标设定、假设生成、实验探索和测试——所有这些都在某种程度上让我想起了一般的科学方法。

当我们探索计算系统与其人类用户之间潜在的伙伴关系和合作时，我们中的许多人希望我们将加速科学、技术、应用和经济条件的进步。我们已经看到有证据表明，机器人工厂比早期的特殊用途制造系统要灵活得多。3D打印，加上CAD/CAM和机器辅助设计，可能会让我们在有时被称为“大规模定制”的道路上走得更远。如果生产率提高，成本就会下降，人们就能买得起更多东西。工作岗位可能会消失，但它们将被新的工作岗位所取代。难题在于，那些从老岗位上被取代的人能否胜任新岗位。我想到的一个伟大的想法是:“改善地球上每个人的福祉。”

顺便提一句:这是一个非凡的里程碑，女性担任了ACM的所有领导角色:主席、副主席和秘书/财务。在国家科学委员会也有类似的结果:主席、副主席和国家科学基金会主任。

回到顶部

回到顶部

数字图书馆是由计算机协会出版的。版权所有©2016 ACM, Inc.

---

评论

---

显示所有2评论