关于人工智能的人文思考 点击：6373 | 回复：8
发表于：2006-02-19 22:29:00
楼主
自本人向激情如火君提出关于人工智能的讨论必要后，不禁想起几年前曾经思考现残存在脑袋里的理解，看完几篇宏论整理改编有如下，敬请各位朋友讨论！
人工智能分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
什么是“智能”，问题多多。这涉及到其它诸如意识，自我（:en:self）、思维，包括无意识的思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
强人工智能和弱人工智能
人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年的达特矛斯会议上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“象人一样思考”、“象人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
强人工智能
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就象人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
弱人工智能
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来象是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
目前的主流集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。
人工智能分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
什么是“智能”，问题多多。这涉及到其它诸如意识，自我（:en:self）、思维，包括无意识的思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
强人工智能和弱人工智能
人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年的达特矛斯会议上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“象人一样思考”、“象人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
强人工智能
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就象人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
弱人工智能
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来象是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
目前的主流集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。
对强人工智能的哲学争论
“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：
“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）
关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的象人一样有思维和意识。
也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为象上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的象我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来象是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。
而弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，象算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。
发表于：2006-02-19 22:30:00
1楼
对强人工智能的哲学争论
“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：
“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）
关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的象人一样有思维和意识。
也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为象上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的象我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来象是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。
而弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，象算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。
发表于：2006-02-20 21:57:00
5楼
对人工智能的应用我了解的贫乏地很,因为觉得那东东太深奥了;而其理论基础又有点不"传统",周详的工程应用案例又很少.但毛主席老人家的话说的好"在战略上重视敌人,在战术上藐视敌人"(原话大概如此吧!)所以,对应用性的东西,不妨采取这态度.自己多少有点闲功夫时找点早期理论大师们的东西浏览几页,只读/思自己认为比较切实易懂的,游戏例子多点的一乐!时间长了自然地游戏东西和实际的应用问题混合交叉就明白点所以然!说明性文字多点基础说明和数学推导少的论文多看点,这样就明白点应用上的为什么!------自己的一点体会!
当然,各学科知识了解的越多越容易理解,可惜自己没那本钱!!!所以,我以为,假若你对人工智能有兴趣,或是研发这领域的东西的人,无论如何必须要使自己的知识面宽泛.在逻辑思考问题习惯上,不要怕犯错误,不要拒绝类比,归纳法-----虽然在日常生活上这两种思维习惯常让人犯错误!递归思想,辩证思想,要养成考虑问题的习惯!对一些简单或古老的游戏(有数学色彩或博弈规划色彩的)多玩味儿!!!!
当然,各学科知识了解的越多越容易理解,可惜自己没那本钱!!!所以,我以为,假若你对人工智能有兴趣,或是研发这领域的东西的人,无论如何必须要使自己的知识面宽泛.在逻辑思考问题习惯上,不要怕犯错误,不要拒绝类比,归纳法-----虽然在日常生活上这两种思维习惯常让人犯错误!递归思想,辩证思想,要养成考虑问题的习惯!对一些简单或古老的游戏(有数学色彩或博弈规划色彩的)多玩味儿!!!!
发表于：2006-02-20 22:26:00
7楼
"机器只有自我更新的能力才能具有智能"----我的理解是,这是必须的,多数大师的说法应该是自我"复制"."优化数据筛选"的确也是研发人的功课之一,想"聚类分析"就有这色彩!但除了筛选外,还有"推理""进化""遗传"等,这就不单纯的筛选了!说到这里,计算生物学或信息生物学要有意思的多,国内这方面专著和普及性读物都不多.近两三年在研究上似乎有点热的迹象!
关于"人工智能"的理性探讨,国内这方面的文献也不多,而美国人探讨的比较多,也比较深,而且有年度会议,文献多为英文!湖南科学出版社出版的第一推动丛书中,吴仲超/许明轩夫妇翻译的罗杰斯的一本普及性读物比较不错(书名也暂时记不起来了)
关于"人工智能"的理性探讨,国内这方面的文献也不多,而美国人探讨的比较多,也比较深,而且有年度会议,文献多为英文!湖南科学出版社出版的第一推动丛书中,吴仲超/许明轩夫妇翻译的罗杰斯的一本普及性读物比较不错(书名也暂时记不起来了)
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