人工智能到底能不能达到人类的智能.doc

人工智能到底能不能达到人类的智能人工智能到底能不能达到人类的智能?2009年05月24日星期日04：54人工智能到底能不能达到人类的智能?本文是自然辩证法的论文之一，今天无意中找到，自己这门课得A应该跟本文有莫大的关系，O(_)O，不过本文的主要思想来自，自己都忘了有多少东西是自己的。而且特找到原来发给老师的邮件，结尾处也如本文一样意犹未尽余音绕梁写于2007-01-14自然辩证法与自然科学相互作用，相互促进，共同发展。当一个计算机专家去研究分析一个计算机问题的时候，不可避免的要思考它哲学层次的问题，同时依据哲学的思维方式去解决问题；哲学层次问题的解决，也需要从自然科学的研究中去总结、归纳，同时很多自然辩证法的问题，在自然科学中得到了解决。在这方面，图灵可以说是计算机学界的哲学大师。在哲学层次上，对于计算机能不能思维，会不会有意识这个问题，他提出了一个检验方法：现有一个人和一台机器，如果对于我们出的任何问题，人写一个答案，机器打印一个答案，如果分辨不出是人的还是机器的答案，就说明机器是可以思维的，这就是著名的图灵测试。现在计算机还是做不到这一点。对于有些问题需要推理论证，总是可以找出计算机回答的规律，这与人脑思维是有区别的。这是自然科学对于哲学层次问题的研究。自然辩证法对自然科学研究是有很大的指导作用的。比如机器能不能思维这个问题，对应于这个问题，科学层次上在研究人工智能，如果说自然辩证法已经明白了机器和人脑思维的差异，那么对于人工智能的研究方向就有指导意义。人类社会发展的历史证明：科学不仅改变了世界，而且改变了人类本身。那么人工智能到底能不能达到人类的智能?关于人工智能的争论很多，支持者经常举例可能就是IBM的深蓝击败国际象棋大师世界第一卡斯帕罗夫的故事。但事实上在本人看来，深蓝是最不足为例的，卡斯帕罗夫自己也说过：与我下棋的不是一台计算机，而是一群顶尖的棋手。深蓝的运行机制是一群顶尖的程序员在一群顶尖棋手的指导下让一个具有超级计算能力的计算机遍历所有的可能走法，然后选择一种最优的走法。这种人工智能还缺少更重要的灵感和经验。有人就问，你能不能制造一个打败李昌镐的深蓝?因为围棋和国际象棋油很大的不同，中国棋手俞斌九段就认为国际象棋的程序是围绕着杀死王这一要点设计的。而围棋的各个棋子间，没有大小之分，电脑无法去计算哪条大龙更大。另外，国际象棋一旦进入残局阶段，如单兵王对单象王时，其胜负便已经定了，只要套用固定程序便可。而围棋的后盘收官变化无穷，越到后手越复杂。还有一个举例就是根据图灵测试。按现在的专家系统的发展趋势，貌似如果软件和硬件有较大的突破，图灵测试就能成功。但本人认为图灵1936年提出的原则虽然颇受人推崇，但在今天看来，关于人工智能的判断原则是可疑的，程序是人写的，即使象人一样对问题作出了回答，也不能说是具备了人的智能。由于程序是被设计在人类的语言体系上的一个执行序列，因而程序最多只能理解词语构成的问题集，但程序根本上不能够理解世界。除非程序能够意识到自己可能是被设计的，或者提出类似于宗教和哲学关于存在的追问。事实上，现在一般人对人工智能的讨论还停留在上世纪60年代人工智能刚提出的时候的论调(MacCarthy和Prof.Bar-Hillel的争论有很多)。还有很多人没有对计算理论和人工智能领域的了解，单凭想象和对计算机的片面理解就下定论。问题的关键是能否具有我识。程序不能意识到自己，也不能提出问题。这里的问题的定义还需要推敲一下。程序员可以巧妙的让程序输出关于意义的问题，但是这种方式本质上不同于人类提出问题的方式。在科幻世界中有很多相关的文章，比如王晋康的养蜂人等等，自然辩证法中也有很多相关的论断，能给我们很多的启发。假如存在问题的询问和解答是可描述的，那就意味着它可以转化为信息符号和机器信号。因此并不排除机器可以通过习得的方式，来认识存在的概念，因为存在概念无非是一种抽象的思维活动，或许询问存在问题是高级的，但询问存在问题的思维活动过程并不见得高级，或者更困难，它甚至是可以模拟的。人也并非会主动地询问存在问题，但却可以通过教育来获得存在问题的解释。人工智能就是以一种摹仿作为出发点的，准确地说或许应该称为仿智能，或者仿就是人工智能的题中之意。这些智能意味着对人类思维活动中的某一个，或某一些方面做模拟，用非生物质的基础设施来取代生物质基础设施，但却能解决生物质能够解决的问题。对初步人工智能的开发来讲，它的目的就是获得现实的实用性价值，它并不面临询问个体性的问题，因为它的个体性在一开始就是被保持得很好的：正如功能简单的机器一样，它的个体性就是依存于封闭的功能定义中的。存在问题不会被凸现出来，假如对象只有用来做什么，怎样做的思考边界。但是，人工智能如果并不停留于初级阶段，而是在技术上实现了对记忆、感情、肢体观感的模拟，能够让人工智能体具备一个独立于公共时间的私有时空坐标。那么人工智能就需要询问个体性的问题了，因为记忆、感情、肢体观感的存在将人工智能体的信息库和信息处理模式一下子拓宽，它将面临的是众多类似的智力中枢：人脑。由于相似性的存在，而需要询问个体的差异性，从而带来对自我的意识。对自我意识的诉求便接近于对存在问题追问的开始。这个时候起，简单功能性的边界便被突破了。存在问题完全可以降为知识习得，它是可以教育的，假如记忆、感情向度能够被人工智能开辟出来，那么人工智能就是名副其实的。这可以用一种变形的图灵测试来测试，让一个来到地球的外星人同一个人工智能人和一个自然人接触，能不能分辨出两者来。如果把一个机器人扔到我们社会上，结果他成了大富翁，或者大骗子，大明星，大科学家，娶了大ppmm，过的很滋润，并且和他人相比，主要是因为内因而不是偶然的外因，那么就可以认为它比一般人的智能高-个人认为人工智能的发展有两种方向，一种是神经网络(朱群雄老师有开这门课)，按神经网络的观点，不同的初始条件和不同的训练样本产生的模型可能是完全不同，体现到人，每个人的思维方式都不相同(体现为神经元之间的连接强度，对于人工神经网络就是连接的权值)，但是神经网络的计算机制(训练)都是相同的。(现在的人工神经网络很难模拟真正的人脑的原因一是其规模，二是人的认知机制还不清楚，也就是说从外部世界通过各种感知器的感知和处理到人脑的信息表示方式还不清楚，也就是信号的量上的关系还不清楚)。当然神经网络完全可以用计算机模拟。从这种意义上说单纯依靠神经网络的计算与图灵机的计算能力没有差别。也就是说人脑和图灵机之间信息处理能力或智能没有本质差别。另一种还是图灵机为基础的发展，靠计算