第十二章+人工智能的争论与展望.ppt

人工智能及其应用 第三版 研究生用书蔡自兴 第十二章人工智能的争论与展望 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 2 第十二章人工智能的争论与展望 12 1关于人工智能的争论 ArgumentonAI 12 2人工智能对人类的影响 AIEffectsonHumanFuture 12 3对人工智能的展望 ProspecttoAI 12 4结束语 ConcludingRemarks 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 3 12 1关于人工智能的争论 ArgumentonAI 任何新生事物的成长都不是一帆风顺的 人工智能也不例外 从人工智能孕育于人类社会的母胎时 就引起人们的争议 自1956年问世以来 人工智能也是在比较艰难的环境中顽强地拚搏与成长的 一方面 社会上对人工智能的科学性有所怀疑 或者对人工智能的发展产生恐惧 在一些国家 如前苏联 甚至曾把人工智能视为反科学的异端邪说 在我国那 史无前例 的年代里 也有人把人工智能作为迷信来批判 以致连 人工智能 这个名词也不敢公开提及 另一方面 科学界内部对人工智能也表示怀疑 真正的科学与任何其它真理一样 是永远无法压制的 人工智能研究必将排除千难万险 在我国 人工智能科学也开始迎来了它的春天 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 4 人工智能的学派及其争论 人工智能的主要学派 1 符号主义 Symbolicism 又称为逻辑主义 Logicism 心理学派 Psychlogism 或计算机学派 Computerism 其原理主要为物理符号系统 即符号操作系统 假设和有限合理性原理 2 联结主义 Connectionism 又称为仿生学派 Bionicsism 或生理学派 Physiologism 其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法 3 行为主义 Actionism 又称进化主义 Evolutionism 或控制论学派 Cyberneticsism 其原理为控制论及感知 动作型控制系统 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 5 对人工智能发展历史具有不同的看法 1 符号主义认为人工智能源于数理逻辑 数理逻辑从19世纪末起就获迅速发展 到20世纪30年代开始用于描述智能行为 计算机出现后 又在计算机上实现了逻辑演绎系统 正是这些符号主义者 早在1956年首先采用 人工智能 这个术语 后来又发展了启发式算法 专家系统 知识工程理论与技术 并在80年代取得很大发展 符号主义曾长期一枝独秀 为人工智能的发展作出重要贡献 尤其是专家系统的成功开发与应用 为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要意义 在人工智能的其它学派出现之后 符号主义仍然是人工智能的主流派 这个学派的代表有纽厄尔 肖 西蒙和尼尔逊 Nilsson 等 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 6 2 联结主义认为人工智能源于仿生学 特别是人脑模型的研究 它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克 McCulloch 和数理逻辑学家皮茨 Pitts 创立的脑模型 即MP模型 60 70年代 联结主义 尤其是对以感知机 perceptron 为代表的脑模型的研究曾出现过热潮 由于当时的理论模型 生物原型和技术条件的限制 脑模型研究在70年代后期至80年代初期落入低潮 直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文 提出用硬件模拟神经网络时 联结主义又重新抬头 1986年鲁梅尔哈特 Rumelhart 等人提出多层网络中的反向传播 BP 算法 此后 联结主义势头大振 从模型到算法 从理论分析到工程实现 为神经网络计算机走向市场打下基础 现在 对ANN的研究热情仍然不减 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 7 3 行为主义认为人工智能源于控制论 控制论思想早在40 50年代就成为时代思潮的重要部分 影响了早期的人工智能工作者 到60 70年代 控制论系统的研究取得一定进展 播下智能控制和智能机器人的种子 并在80年代诞生了智能控制和智能机器人系统 行为主义是近年来才以人工智能新学派的面孔出现的 引起许多人的兴趣与研究 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 8 对人工智能基本理论的争论 不同人工智能学派对人工智能的研究方法问题也有不同的看法 这些问题涉及人工智能是否一定采用模拟人的智能的方法 若要模拟又该如何模拟 对结构模拟和行为模拟 感知思维和行为 对认知与学习以及逻辑思维和形象思维等问题是否应分离研究 是否有必要建立人工智能的统一理论系统 若有 又应以什么方法为基础 1 符号主义认为人的认知基元是符号 而且认知过程即符号操作过程 它认为人是一个物理符号系统 计算机也是一个物理符号系统 因此 我们就能够用计算机来模拟人的智能行为 即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 9 2 联结主义认为人的思维基元是神经元 而不是符号处理过程 它对物理符号系统假设持反对意见 认为人脑不同于电脑 并提出联结主义的大脑工作模式 用于取代符号操作的电脑工作模式 3 行为主义认为智能取决于感知和行动 所以被称为行为主义 提出智能行为的 感知 动作 模式 行为主义者认为智能不需要知识 不需要表示 不需要推理 人工智能可以象人类智能一样逐步进化 所以称为进化主义 智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 10 对人工智能技术路线的争论 1 专用路线强调研制与开发专用的智能计算机 人工智能软件 专用开发工具 人工智能语言和其它专用设备 2 通用路线认为通用的计算机硬件和软件能够对人工智能开发提供有效的支持 并能够解决广泛的和一般的人工智能问题 通用路线强调人工智能应用系统和人工智能产品的开发 应与计算机立体技术和主流技术相结合 并把知识工程视为软件工程的一个分支 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 11 3 硬件路线认为人工智能的发展主要依靠硬件技术 该路线还认为智能机器的开发主要有赖于各种智能硬件 智能工具及固化技术 4 软件路线强调人工智能的发展主要依靠软件技术 软件路线认为智能机器的研制主要在于开发各种智能软件 工具及其应用系统 人工智能的学派及其争论的总结 研究工作沿着许多不同的途径和方法继续进行 每种方法都有它的热烈的支持者和实践者 也许终有一天 他们会携起手来 并肩开创人工智能的新世界 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 12 12 2人工智能对人类的影响 人工智能对经济的影响 人工智能系统的开发和应用 已为人类创造出可观的经济效益 1 专家系统的效益成功的专家系统能为它的建造者 拥有者和用户带来明显的经济效益 用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家 可以极大地减少劳务开支和培养费用 由于软件易于复制 所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验 推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识 2 人工智能推动计算机技术发展 进而使计算机为人类创造更大的经济实惠 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 13 人工智能对社会的影响人工智能在给它的创造者 销售者和用户带来经济利益的同时 就象任何新技术一样 它的发展也引起或即将出现许多问题 并使一些人感到担心或懊恼 1 劳务就业问题2 社会结构变化3 思维方式与观念的变化4 心理上的威胁5 技术失控的危险6 引起的法律问题 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 14 人工智能对文化的影响 1 改善人类知识2 改善人类语言3 改善文化生活 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 15 12 3智能认识论的若干基础问题 尽管人工智能技术在解决实际问题方面已显示出其有效性 然而 要发现和创立一门综合的智能科学 scienceofintelligence 或intelligencescience 仍然是一项艰巨的任务 是否能够在形式和计算上研究获得智能的过程 智能的计算特性从简便的计算器开始得以说明 从20世纪30年代至50年代 对智能计算特性的研究一直没有停止过 其中 图灵 波斯特 Post 马尔可夫 Markov 和丘奇等人关于计算的形式化描述对智能计算特性研究作出重要贡献 1941年 丘奇建立的基于部分递归函数的模型对现代高级功能语言提供了重要支持 1943年 波斯特提出的重写规则 奠定了产生式系统的基础 1950年 图灵提出的图灵试验和通用图灵机对智能计算特性研究作出更大贡献 这项研究不仅要说明什么是计算 而且更要说明计算的局限性 即计算能够做什么和不能够做什么 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 16 理论家们的研究已经证明 所有形式化计算描述都有它们的等价计算能力 任何一种可计算函数均可被另一种所等价 实际上 可以表明 图灵机等价于任何现代计算装置 基于这些研究成果 丘奇和图灵于1941年和1950年的论文引起激烈争论 是否没有任何计算模型能够比现有的其他模型更强大 一旦建立起计算的等价规范 就能够用电子管 晶体管 芯片 细胞质或简陋的玩具来实现相关的算法 用一种方法进行的自动设计可视为另一种方法在理论上的等价 这就使得实验研究方法更具决定性意义 似是而非的观点是 智能可能需要不太强的但比较集中控制的计算机理 莱维斯克 Levesque 和布雷赫曼 Brachman 于1985年提出的建议认为 对人类智能的计算需要在计算上更有效地表示 如用推理的Horn子句 对基文字事实知识约束以及计算上易于处理的真值维护系统等 基于Agent和突现 emergent 的智能模型也支持上述建议 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 17 哲学家们早就提出了心智 意识和实体的交互与集成问题 他们提供了各方面可能的反映 从完全唯物主义到否定物质的存在 甚至某些宗教的观点 人工智能和认知科学研究了基于符号的物理实现或示例的物质模型 用于操作这些符号的计算机制的形式规范 表示实例的等价以及在嵌套模型中知识和技巧的机械化等 这些研究成果显示出模型的有效性 在智能的认识论 epistemology 基础方面 还有许多问题尚待进一步研究 下面是这些问题中比较重要的几个 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 18 1 表示与智能 纽厄尔和西蒙曾经假设过 物理符号和搜索是智能的必要和充分的特征化 神经或子符号模型及遗传和实现方法对物理符号假设的智能反演是否成功提出了质疑 尽管物理符号系统是一个智能的充分模型的假设已在认知科学的现代领域产生了许多有力和有用的结果 然而争论仍然在于能够实现的物理符号系统将显示出怎样的智能行为 充分性允许创造和测试人类性能的许多方面 不过 物理符号系统和搜索对智能活动是必要的解释 仍是一个有待深人探讨的问题 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 19 需要建立一种基于记号和记号解释的更广义的上下文关系的符号表达式 符号的意义可能只能在其解释的上下文关系中得以理解 即在解释的上下文关系及其与环境交互作用上加以理解 2 表示的解释 大多数用传统表示方法建立的计算模型只工作于一个已被解释的领域 也就是说 对于一个被解释的上下文关系存在一种系统设计者的隐含的 先验的默认 在这种认可下 问题求解的发展不大可能改变上下文关系 目标或表示 当前 也很少有人试图阐明人类建立解释的过程 把语义说明看做是符号与目标间的一种映射 这种观点不够有力 而且无法说明对同一领域问题的不同解释 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 20 但是 更重要的是 同样的评论可能处在自身计算模型水平上 在那里 对丘奇和图灵假设的上下文关系及符号和搜索的偏差仍然在系统约束之下 对某些最佳表示方案的感觉可能是理性主义者的残梦 而社会主义者则仅需要充分鲁棒的模型以约束实验问题 对模型质量的证明在于它提供解释 预测和更新能力 3 表示的不确定性 indeterminacy 在原理上很可能无法确定哪种表示方案能够以熟练的性能和特别适用的上下文关系最好的趋近人类问题求解系统 这种猜测建立在下列子类的基础上 每个表示方案不可避免地要与一个较大的计算结构及搜索策略相联系 对人类技巧的仔细分析表明 不大可能充分说明控制过程以便能够确定表示 或者对可能是惟一确定的过程建立表示 根据物理学的不确定性原理 现象可能被测量它的过程所变更 这是建立智能模型特别关注的重要问题 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 21 物理符号系统假设的一个主要内容是 该系统的具体例子与它的特性无关 而所关心的问题是它的形式结构 这个假设引起许多思想家的质疑 它们的主要争论是 世界中的智能作用需要一个物理化身 embodiment 它允许Agent与该世界完全综合 然而 现代计算机的结构不允许有这种水平的化身 而只能要求人工智能通过非常有限的现代输人输出窗口与它的世界交互 如果这个质疑是正确的 那么 即使机器智能是不可能的 也需要一个与现代计算机很不同的计算机新界面 4 化身在认知中的作用 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 22 传统意义上 人工智能把个体智力看做是智能的惟一来源 有一种观点认为 对大脑编码方法和对知识操作的解释将是智能来源的完整解释 但是也可能提出疑问 最好把知识看做是社会结构而不是个体结构 社会自身又执行智能的基本组成功能 对知识与社会的因果关系和人类行为及其智能理论重要性的理解 很可能犹如对个体智能和大脑动力学的理解一样重要 智能是人类发展的产物 是与社会存在分不开的 也与社会文化有着紧密的关系 5 智能与文化 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 23 物理符号系统假设和智能的情景和突发模型所具有的一般特性可能使这些模型不是虚假的 因而也不可能限制这些模型的应用 某些人工智能数据结构 如语义网络 也是如此 以至于它们能够建立任何可描述的模型 或者像运用图灵机那样建立任何可计算的功能 由此可见 当一个人工智能研究者或认知科学家被问及在什么条件下他们的智能模型不能工作时 往往是难以回答的 6 计算模型的有效性 波拍 Popper 等人于1959年提出疑问 有些科学理论可能是弄虚作假的 这意味着可能存在这种情况 在该情况下模型不能成功趋近现象 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 24 海德格 Heidegger 和他的跟随者们提出一种理解智能的替代方案 他们认为 不可能把知识和大部分智能置于语言中 无论是形式语言或自然语言 7 科学方法的局限性 许多研究者抱怨说 智能的最重要方面是没有模型的 而且在原则上是不能被建模的 特别是不包含任何符号表示 这些智能领域包括学习 理解自然语言及产生通话作用 这些问题有很深的哲学传统根源 大多数现代人工智能的假设认为 智能过程遵循普遍规律 而且在原则上是可理解的 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 25 纯理性主义者 rationalist 主张 人类的所有活动 智能和责任在原则上至少可被表示 形式化和理解 而许多人不相信这是全面的 至少情感 自信和责任感也起到重要作用 科学家必须对被建模的现象不产生含糊 该模型允许逐步趋近现象 表示的不确定性也不成问题 模型用于搜索 理解和预测 实际上 不同的模型可能成功地解释单个现象的不同方面 人类的许多活动已超出科学方法的范围 但在人类交互作用中起到重要作用 这些活动不能由机器复制或由机器废除 不过 随着模型的改进 检验数据 构建模型 进行实验和检查结果的科学传统方法已为进一步实验建立了重要的理解和解释 并预测人类社会的新水平 科学方法是提高人类理解问题的有力工具 湖南科技大学计算机学院戴祖雄 26 工程 科学和哲学都在不断探索中发展 科学家 工程师和哲学家已创造出许多重要成果 并在科技的崎岖道路上继续攀登 思维 知识和技巧呈现出无数奇妙无穷的自然特性 并以它们的魅力吸引众多研究者为之献身 形式化 机械化 自动化和智能化的巨大威力和历史局限性 使人工智能和智能科学的研究既充满难逢机遇也面对严峻挑战 这些就是我们人类赖以生存 不断探索和继续发展的压力和动力 有些研究者认为 智能现象的许多方面已超出传统