原书摘抄

白桦林
2018-01-05 20:08:05
对人工智能的思考与评价在很大程度上依赖于对“智能”的定义:人类智能的本质是什么?
符号主义学派:人工智能是关于如何制造智能机器,特别是智能的计算机程序的科学和工程。它与使用机器来理解人类智能密切相关,但人工智能的研究并不需要局限于生物学上可观察到的那些方法。
符号主义学派认为人工智能起源于数理逻辑,而数理逻辑才是智能行为的描述方式,用于机器定理证明的逻辑演绎系统事实上也继承了图灵测试的衣钵。该学派认为人类认识和思维的基本单元是符号,而认知过程就是对符号的逻辑运算,这样一来,人类抽象的逻辑思维就可以通过计算机中逻辑门的运算来模拟出来,进而实现机械化的人类认知,也就是人工智能。值得注意的是,麦卡锡着重强调人工智能的智能并不体现在真实的具体行为,而是体现在思维方式上,换言之,人类智能本身就能够看成一类特殊的软件,至于运行它的硬件到底是碳基(人脑)还是硅基(计算机),反而没那么重要了。
连接主义学派:人工智能并不源于数理逻辑,智能的关键也不在于思维方式。这一学派把智能建立在神经生理学和认知科学的基础上,强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。众所周知,人类的智慧


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对人工智能的思考与评价在很大程度上依赖于对“智能”的定义:人类智能的本质是什么?
符号主义学派:人工智能是关于如何制造智能机器,特别是智能的计算机程序的科学和工程。它与使用机器来理解人类智能密切相关,但人工智能的研究并不需要局限于生物学上可观察到的那些方法。
符号主义学派认为人工智能起源于数理逻辑,而数理逻辑才是智能行为的描述方式,用于机器定理证明的逻辑演绎系统事实上也继承了图灵测试的衣钵。该学派认为人类认识和思维的基本单元是符号,而认知过程就是对符号的逻辑运算,这样一来,人类抽象的逻辑思维就可以通过计算机中逻辑门的运算来模拟出来,进而实现机械化的人类认知,也就是人工智能。值得注意的是,麦卡锡着重强调人工智能的智能并不体现在真实的具体行为,而是体现在思维方式上,换言之,人类智能本身就能够看成一类特殊的软件,至于运行它的硬件到底是碳基(人脑)还是硅基(计算机),反而没那么重要了。
连接主义学派:人工智能并不源于数理逻辑,智能的关键也不在于思维方式。这一学派把智能建立在神经生理学和认知科学的基础上,强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。众所周知,人类的智慧主要来源于大脑的活动,而大脑则是由一万亿个神经元细胞通过错综复杂的通路相互连接形成的。连接主义学派认为神经元不仅是大脑神经系统的基本单元,更是行为反应的基本单元。思维过程是神经元的连接活动过程,是通过大脑突触相互动态联系着的众多神经元协同作用来完成的。
基于以上的思路,连接主义学派通过人工构建神经网络的方式来模拟人类智能以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能为特征,通过大量的非线性并行处理器来模拟大脑中众多的神经元,用处理器的复杂连接关系来模拟大脑中众多神经元之间的突触行为。显然,相较符号主义学派,连接主义学派更看重智能赖以实现的“硬件”。这种方法在一定程度上可能实现了人脑形象思维的功能,即实现了人的右脑形象抽象思维功能的模拟。
行为主义学派:其出发点与符号主义学派和连接主义学派完全不同,他们认为人工智能起源于控制论学科。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来,其眼镜框重点落脚于模拟人在控制过程中的智能行为和作用,如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究。正是上述研究播下了智能控制和智能机器人的种子,并在20世纪80年代催生了智能控制和智能机器人系统。
在智能方面,行为主义学派并没有把关注点放在人类身上,而是投向了昆虫。昆虫虽然比人类低级得多,但其智能水平仍令计算机难以望其项背。从个体角度而言,昆虫可以灵活的摆动自己的身体行走,还能够快速躲避捕食者的攻击;从群体角度而言,大量昆虫聚集在一起时能表现出非凡的群体智能,还能形成严密的社会性组织方式。从更长的时间尺度看,生物体对环境的适应还会迫使生物进化,从而实现从简单到复杂、从低等到高等的跃迁。它们的智能事实上并不来源于自上而下的复杂设计,而是来源于自下而上的与环境的互动。

在希尔伯特眼中,公理化系统应该同时具备两种优雅的特性:一致性和完备性。一致性指公理化系统中不存在矛盾;完备性指所有真命题都可以由公理化系统证实。如此一来,公理化系统,乃至整个数学就成为一个自洽的整体,要想获得真知,只要在这个超级的公理化系统中不停地推导就可以了。遗憾的是:希尔伯特理想中坚不可摧的数学城堡终究只是不堪一击的盐沙之基,它的命门就在于对自指的迷惑:本数学定理不可以被证明。
从工业时代到信息时代的转变,是从机械思维到数据思维的转变。所谓机械思维,是指建立在思辨的逻辑推理基础上思维方式。借助机械思维,人类从真实的世界中抽象出无需证明的最基本的公理,再通过因果逻辑由公理推导出各种基本定理,最终在基本定理的基础上构建起富丽堂皇的科学殿堂。机械思维最早的成就是由古希腊数学家欧几里得创立的公理化体系的几何学。事实上,几何学并非欧几里得的首创:在尼罗河流域的古代埃及,幼发拉底河和底格里斯河流域的美索不达米亚以及长江和黄河流域的古代中国,其孕育的文明中就已经包含了几何学的基本知识。但这些文明对几何学的认识还仅限于具体观察,而没能上升到抽象规律的推演——因此这些文明中对几何的认识并没有形成体系,也就不能称之为几何“学”。欧几里得的贡献正是把散落的珍珠串成了美丽的项链:他总结出5条相互独立的不证自明的公理,其中的任何一条都不依赖于其他公理而存在,也无法依据其他公理推导出来。
科学界中机械思维的最后一位集大成者正是英国物理学家牛顿。在巨著《自然哲学之数学原理》中,牛顿用力学三定律和万有引力定律这几个简单而优美的公式破解了宇宙中万物运动的规律,还用微积分的概念把数学从静止的变量拓展为运动变化的函数。牛顿通过自己的伟大成就宣告了科学时代的来临,作为思想家,他让人们相信世界万物是运动的,而冥冥之中支配这些运动的规律既是确定的,又是可以被认识的。可以说,天不生牛顿,万古如长夜。
虽然在工业时代,人类社会所取得的进步大部分得益于机械思维,但是到了信息时代,它的自圆其说遇到了越来越多的困难。一方面,并不是所有的规律都可以用简单的形式体现;另一方面,很多情况下明显的因果关系也并不存在。20世纪初量子力学的诞生与发展迫使人们接受了微观世界这个全新的观察视角,同时也不得不承认不确定性才是世界的本质。自此,机械思维完成了它伟大的历史任务,不确定性观念下的信息论开启了认识世界的全新方式。
机器人学三定律
第一定律:机器人不得伤害人,也不得见人受到伤害而袖手旁观。
第二定律:机器人应服从人的一切命令,但不得违反第一定律。
第三定律:机器人应保护自身的安全,但不得违反第一定律和第二定律。
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