关于人工智能的探讨——深入机制(300分)

  • 主题发起人 creation-zy
  • 开始时间
C

creation-zy

Unregistered / Unconfirmed
GUEST, unregistred user!
感谢大家的积极参与! 原贴太长了,再开一个:)
《关于人工智能的探讨》系列帖子的URL如下:
http://www.delphibbs.com/delphibbs/dispq.asp?lid=934017
http://www.delphibbs.com/delphibbs/dispq.asp?lid=1272405
http://www.delphibbs.com/delphibbs/dispq.asp?lid=1603473
http://www.delphibbs.com/delphibbs/dispq.asp?lid=2116361
(帖子非常长,阅读起来需要花约一天的时间——大家看着办吧:p
这个帖子的方向暂定为深入讨论智能的运行以及实现机制。(没什么意见吧...:p

在讨论之前,我们先接着上一贴:统一概念。 :)
 
darwinzhang兄:
经过讨论,三个对智能的定义都不行,前两个你已经知道了,后一个不行的理由如下:
什么是未知可以是一种无目的的行为,大多数时候,无目的的行为不是一种智能的表现
creation_zy的例子:什么是未知? 我要想一步棋,结果想到火星去了,你怎么看?
我的观点:
不要争论了,智能是一个不能定义的东西,专家都没解决这个问题呢!说出来,大家理解
的差不多就行了。
 
我想了一下,有下面这些概念需要统一认识:
智能、逻辑、思维、意识、无意识(或潜意识)、概念、表示、理解 等等。此外,还有
一些我个人经常使用的名词: 根、尘、识、受 等等。:p
想不到竟然讨论了这么久——还好收获颇丰 ;-) (总算在DawinZhang兄缺席、我又找了
一个枪手的情况下不至于大败而归,呵呵 :p

关于智能,我给出的定义是:运用各种知识、手段以达到特定目的的能力。
依此定义将推导出:智能系统必须是问题求解系统(的超集——还要有感受器以及可以驱
动的输出(行为)部分)(当然,这里的“问题”就是上面所说的“目的”,含义非常广泛:
例如,如何更好的适应环境、如何改善自身的状态等等,专家系统不可与之相提并论)。值
得注意的是,“问题”的“提出”能力直接关系到系统的“智商”:)
按照这个定义,参考在上一个帖子中给出的“智力的PASS”模型,我们会发现,真正的“
智能”是第三机能单元的功能,其余的机能单元属于“不可或缺的配角”(当然,我必须承
认,在其余机能单元智能也有部分参与)。而第三单元的功能:计划的产生、选择和执行则
是智能系统的核心。
有一点需要说明:我强调目的是智能行为存在的前提,有很多没有目的的行为,例如:漫
无目的的浮想联翩、想下棋结果想到风马牛不相及的事物,这些行为是有思维能力的系统在
不受控的“空转”——虽然这些思维也利用了知识库中的各种资源、智能机的各种能力、生
成了各种莫名其妙的概念,但是谈不上智能(就像没头的苍蝇:p)。还有,我们必须正视“
潜意识”(或无意识)这种不受控思想的存在,我认为部分潜意识是有目的的——目的是不
易觉察的“潜目的”,这些潜意识可以算智能行为,还有一些潜意识,可能我们永远也找不
到它们的目的,我只能这样认为——它们是思维机器的衍生物,属不属于智能要打上大大的
问号,对我们要实现的智能系统有没有实际用处也要打问号。
wfzha兄提到了下棋的盘面感觉问题,我是这么看的:
盘面分析是一个渐进的过程,初学者需要先学习游戏规则——仅仅知道了规则,去看盘面
的话,很可能什么“感觉”都没有,完全靠思维去一步一步的推理。慢慢的,等到在实战中
积累了一定的经验之后,再看对局中的盘面,就有了“感觉”了,随着经验的增加,这种感
觉也会越来越准确。我觉得智能在这种感觉(不是与五根对应的五种基本感觉)的形成以及
积累中有决定性的作用,但是,“感觉”一旦形成,就退化为“机能”,不再需要智能甚至
潜意识的干预(正如我们看到正方形就能够识别它而不再需要数边角的数量一样),但是,
我们同样不能忽视,这种分辨能力是可以被积累、强化的——它的表现很接近智能,但它的
本质是分辨,而不是推理或思维(无论有意无意)。当然,在博弈过程中,根据前一个感觉
确定的盘面重点转移注意力并重新分析整个盘面或某个特定的局部,逐步递推——这个连贯
的推理驱动动作是需要一些智能的。
最后,我认为自己可以放弃“智能”对“目的”的绝对依赖性,但我还是认为,有目的的
智能更加容易构想并实现。 :)

呵呵,还是wfzha兄说的是,要讲清楚一个概念是非常困难的(想让别人也同意就更难了
:p),只要大家不误会就可以了。(还好我的几个常用术语定义大家都没有什么异议:p
Go on :)
 
目前所谓的AI,不过是让自己帮助人完成某些工作的方法而已,根本就不能够称之为人工智能,连模拟或者“象”这个字都说不上。
 
我对于智能的观点,基本都是从小孩子看起来的。
要达到人工智能,目前受到普遍认同的方法就是图灵测试。不过这个方法也有它的局限性,并不是很满意,关于这个方面的内容,请查看相关资料。
我认为判断计算机是否具有人工智能,有几个关键点:
1,需要有一个基本的接受知识的途径。(学习/接受)
2,可以分类、有关联的储存这些知识。(记忆)
3,可以通过现有的知识来建立新的知识。(推理判断,而推理和判断方法开始只有一个基本的规则,其它的规则都是通过第1点学习到的)
4,可以通过新接受的知识来重新整理/改变现有的知识。(反馈,重要!)
其他几点我还没有更多的想法,首先看第一点。一个刚出生的小孩子,如果不给他任何接受知识输入的途径,那么他到老也没有任何的智能。所以,曾经有“狼孩”经历的孩子,智力水平都很低下,因为他们接受到的知识只是动物的水平。
那么,人类基本的接受途径只有这么三种:听觉、视觉、触觉。 而在这几个方面有残缺的儿童也可以达到理想的智力。比如,盲人,丧失了视觉,但是还有听觉和触觉。聋哑人,听力丧失,但是还有视觉和触觉。他们都可以达到理想的智力水平,而并没有因为丧失了其中一个接受途径而“笨”掉。
既然这样,如果同时丧失两种接收知识的途径会如何呢?我还不知道。因为我没有见过,又聋又盲的人,他们只有触觉。我认为:人类要接受知识,具有学习能力,至少需要两种接收知识的途径,他可以通过这两种途径接受到的东西进行综合、分析,然后获得真正的知识。就好象,树的遍历,我只给出你先中后其中一种序列,你是无法推断出树的结构的。只有给你两个序列,你才能推断出来。说到这里,我倒想到,也许知识在人脑中的存储是一种树形结构,只是各个节点之间还有弱关联——类似图。这个是第二点的问题了。
第三点中,基本的推断规则,可能只有一种,也许有几种,但一定都是最简单、最直接、最基本的规则。我能想到的,首先就是“建立概念”这个规则。所有的东西——我们的知识——都是一个概念,甚至是感情。我们知道1+1=2。首先我们有数字、数量的概念,然后有算术/计算的概念,之后有加法和等号的概念,最后有了算术等式的概念。然后我们才能看懂1+1=2的意思,并可以通过以往建立的数量的概念判断它的结果的正确性。我们所有的对概念的理解,都是在试图建立在以往已经建立好/学习到的概念的基础之上的。而建立概念,一定是需要是识别的过程——无论是视觉还是听觉还是触觉。
说到这里,也许有人已经开始考虑一个哲学问题了。既然新的概念是建立在另一个以前的概念之上的,那么这个以前的概念是建立在哪个概念上的呢?换句话说,最开始的概念是怎么建立起来的呢?听起来有点象那个地球是在无穷个海龟背上的问题吧?
我觉得,这个问题也许就是要我们寻找一个“原罪”,寻找我们人类或者说生物的最原始的本能的概念——善恶?某个事物给我的感觉是好的舒适的舒服的,让我感觉愉快,心理和生理上放松(产生某些激素?),那么它是善的,我接受它。反之,它是恶的,我回避它排斥它。也许还要寻找更正确的答案吧?弄清楚这个问题,也许哲学上的基本问题——精神第一还是物质第一就可以做一个结论了。
但是,我们要对某个事物有了基本的概念后,才有可能产生学习、推理的过程。所以,一个人工智能系统运行起来的第一步,一定是学习!而这个开始的学习方法或者说规则,一定是一个最简单最原始的规则。而且,这个系统一定是需要经过学习/训练的。
所以,从这个观点来说,周易的简单——两仪生四象——和复杂——生万物,也是智能的最好的描述。
 
我想不清楚的问题是,一个人工智能系统,是线性的?还是非线性的?
 
人工智能不仅仅限于人的智能,人的智能毕竟是地球上最高级的智能,
毫无疑问,很多比人低级的动物都具有智能,先不说与人同目同科的
动物,譬如说狼,他们可以有目的的使用计策合作追捕猎物,不能说
不具有智能,而且,对于一个成年的原始人来说,他对自己和环境并没有
非常充足和正确的认识,现代的科学知识也许他一生都无法接受和理解,
但他是具有智能的,智能的层次是不同的,
先抛开情感和意识这种高层建筑,我们需要的智能是这样一种智能,
假设用智能系统模拟一个人,和人进行语言交谈,
和他对话的人无法分辨他是不是一个人,那么这就是一个成功的智能系统
当然,分辨的方法必须能够体现智能的主要特征
据说日本某公司研制的机器人能够听懂人的语言,并理解其含义,
还能记住,这已经是人工智能研究的很大进步了,
当然人工智能研究的目的不仅仅是为了认识人类智能,
因为这种智能比人类智能具有更大的发展潜力,甚至能远远超出人类智能
就像核武器一样,能给人类带来好处,也会带来灾难,
同时也具有很大的军事意义,如果一种高超的智能用于指挥战争,
将会比人类历史上任何一个将军更有战绩,
所以,我们没有选择,必须加快人工智能的研究
关于人工智能的一些应用,譬如说人脸辨认,指纹比对,
这些属于楼主所说的“识”的范围,
我们可能无法准确的说出一个人脸的特征,
但却可以很轻易的将其从其他的样本中区分出来,
就连一只狗,不管他的主人怎么换衣服,或是改变自身的其他特征,
他都能将其主人分辨出来,
而人在指纹比对时就不具有这种能力,因为其特征数量太多,
超出了人类智力的范围
很多专家在评价动物的智能时,根据他们所能认识数字的多少来确定
有的动物能够区别1和2
有的动物甚至能数到5和6
人似乎可以数到无穷,但实际上不让你数的话,
一般人能通过视觉直接判断的数量也在10个以下,
这样来说,人也不比他们高明多少
只不过是通过其他能力弥补了这一不足
 
模式识别,也就是特征抽取,是一种最原始的最低级的抽象能力,
是智能的硬件所具备的,此后是一级一级的抽象
我们能够一眼就识别桔子,苹果,香蕉,
就是通过特征识别,
我们将颜色和形状,以及表面质地都进行了抽象,
通过对比来辨认事物,
抽象贯穿于智能的各个层次,是智能组成的重要部分
最底层的抽象(也可以说是特征抽取)是靠硬件实现的
更高层的则需要通过高层的智能运算“电路”来实现
从现象得出规律则是更高的抽象,从规律得到理论是又一次抽象
就像我们认识汉字一样,
对于简单线条的特征有视觉神经中枢直接辨认,
各种笔画则包含了线条的各种特征,其识别有高一级的运算单元实现
从笔画特征到汉字的关联则又提高了一级,
再从字到词语,到句子。。。
经历了多层的抽象处理,这种层次性是实现这种功能的捷径,
体现了上帝造人的分层设计实现的思想
就连自然界也具有鲜明的层次,
从原子到分子,到星球,再到星系
和人类的语言一样,高级和低级只不过是层次的划分
就像wfzha,所说的那样完全准确的定义并不重要,
主要是便于交流,避免不必要的歧义和误解,
不同的概念,大家需要有不同的认识
如果能定义一个简单自然界,具有较少种类的事物,
和若干智能体,通过软件来模拟,不断增强智能体的智能
和环境的复杂度,逐步实现智能的各种能力,
我觉得是一种可行的比较具体的方法,不至于像理论那样空洞和乏味
但是必须有前期的计划和正确的方法,
而且特征和联系的存储以及快速调用则是第一个难题
也就是知识的存储,以及知识的学习便是最初的雏形所具备的
 
我觉得在智能的模型中,应当体现这种层次性,
某些能力是以其他的能力作为基础的,分层理解,分层设计,
划分模块,并分层实现,就像软件工程那样,来设计一个智能系统
 
wfzha兄:
1."经过讨论,三个对智能的定义都不行,前两个您已经知道了,后一个不行的理由如下:
什么是未知可以是一种无目的的行为,大多数时候,无目的的行为不是一种智能的表现"
我觉得您可能误会了,我的两个定义实际上是一致的。我以为,您产生这个感觉的问题在于
肯定了目的性和智能的的决定论。实际上,目的性是智能中的一种功能思维(通常说的理性
思维,下面一律简称思维)产生的概念。目的性的广泛存在性是因为理性思维的广泛重要性
而显现的,所以很有欺骗性。下面有几个例子可以说明:
(1).我经常会发现自己走神,想一些漫无边际的东西,这种思考实际有很高的创造性,甚
至有些思绪比平时还具有创造性。这应该是智能,然而,这种思考是无目的性的,只
是随意的。
(2).不知道您们有没有体验,就是不知觉的强迫性。虽然您的思维告诉您这种行为是不符
合一贯的人生追求的,但您仍然会这样做,这就是所谓的情节在驱动您做一些奇怪的
无目标的毫无意义的事情。
(3).就整个人类群体来说,我们各自有自己的人生追求,一个国家整体的追求又不一致了,
整个人类的存在就更是没有目标。但是将整个国家和人类看作一个系统,难道这个系
统是没有智能的么?
大多数情况下,智能系统就是理性的思维过程,逻辑推理过程,这比目的性更广泛,而可以
用它来定义智能么?仅仅以大多数的情况下有目的性就以目的性来规范,是难以说服人的。
2."不要争论了,智能是一个不能定义的东西,专家都没解决这个问题呢!说出来,大家理解
的差不多就行了。 "
另外,实际上一个“智能”的概念是为了统一思想,一个完全的无懈可击的概念并不存在。
但必须有一个相当精确的概念。精确的概念构造是非常困难的,但是对建立一个宏伟的思想大
厦很有效。您发现没,creation-zy的目的提法实际上是以他的佛家思想作渊源的,不对佛家
的思想进行讨论,实际就不可能说服creation-zy从根本上接受生物学和逻辑学的很多观点。
我还是放弃。[:)]
to cration-zy兄:
1、" 关于智能,我给出的定义是:运用各种知识、手段以达到特定目的的能力。
......有目的的智能更加容易构想并实现。"
更难实现。要让系统产生“目的”可非常困难。
您给它定上一个目标只说明您有智能而非系统有“目的”和“智能”。
2."一些我个人经常使用的名词: 根、尘、识、受 等等。"
这些东西我可用不着。[:)] 而且当前需要统一的概念自然和争辩的内容有关。
3.智能系统必须是问题求解系统......有很多没有目的的行为,例如:漫无目的的浮想联翩、
想下棋结果想到风马牛不相及的事物,这些行为是有思维能力的系统在不受控的“空转”
——虽然这些思维也利用了知识库中的各种资源、智能机的各种能力、生成了各种莫名其
妙的概念,但是谈不上智能(就像没头的苍蝇:p)。
wfzha兄看一下,出问题了,概念的偏差导致对事物看法的不同了。实际用处和概念完全不同,
智能现在必须要有意义的好象思考,情感也都要有目的了。
一个智能系统的实现,自然是要符合我们的某个目的,但是这个系统本身有没有产生目的并不
重要,它只要可以区分出主体和客体,并可以在外界驱动作用下意识到未知的已经变成已知的
就可以算做智能系统了。这种外驱力可以是我们给它定的一个目标,或者我们给它定的一个淘
汰规则等等。
4."还有,我们必须正视“潜意识”(或无意识)这种不受控思想的存在,我认为部分潜意识
是有目的的——目的是不易觉察的“潜目的”,这些潜意识可以算智能行为,还有一些潜意
识,可能我们永远也找不到它们的目的,我只能这样认为——它们是思维机器的衍生物,属
不属于智能要打上大大的问号,对我们要实现的智能系统有没有实际用处也要打问号。"
“浅目的”的说法还是第一次听说,我不知道您这么说有什么根据没有。这是可能是您为了使
目的性为前提的假说提供逻辑的完整性而凭想象提出一个说法。连潜意识属不属于智能在您这
里也居然有问题了,很多创造性的东西都是潜意识产生的,这可是我们对智能引以自豪的东西。


经过前面大量的辩论,看来
我和wfzha兄是基本上是唯物论者,
creation-zy兄非常可能是不彻底而目前正在纯化的唯心论者。
而我意识的内部处理基本上是以高度的思维主宰的,情感非常弱化,而wfzha兄和creation-zy兄
则虽然思维要占优势,但情感的因素要大很多。在我看来,你们会使用强感情色彩的词汇而我却
不能当场指出以免发生情感问题而导致沟通出现障碍,这种情况经常令我抓狂。[:(]
不过必须承认,你们是我目前在网上能够找到的对AI有兴趣的水平最高的二个人,
既然从概念的认识层面上来统一看来并非是易事,我提出新的沟通解决方案:
决定从表现的层面来入手统一。
 
同意lich的,但我要补充一点,不同层次之间是并行的,并且他们用的计算方法相同。
仅仅是层次不同而已。
hlsl的观点也很有意思。
我觉得最大的问题还是模式识别的问题,换句话说就是怎么把具体的事物抽象化的过程。
现在的方法各有缺陷。我试图从感觉入手,但目前还在探索中...
关于概念:我发现我们对思维的理解大不相同,有空讨论一下。
 
没见到darwinzhang的回复:)
darwinzhang兄:
举个例子:如果我写一段程序,无论你输入什么,我都给出一个随机数作为回答,是否
符合你的定义?
说服creation-zy兄确实比说服你困难,这一点我承认[:)],昨天,你走后,我被他们搞
得只有招架之功,没有还手之力啊!最后总结一下:五笔还是要练的 :D
不过,我觉得不用佛教的名词的话,很多东西可能要容易沟通一些。毕竟,真正懂得
尘、根、第六识、第八识的人不是很多[:)]
不知creation-zy兄怎么看?
 
darwinzhang兄:
>>在我看来,你们会使用强感情色彩的词汇而我却
>>不能当场指出以免发生情感问题而导致沟通出现障碍,这种情况经常令我抓狂。[:(]
尽管指出就行,自己的弱点还不知道:D 估计creation-zy也不在意吧!
>>既然从概念的认识层面上来统一看来并非是易事,我提出新的沟通解决方案:
>>决定从表现的层面来入手统一
即使不能统一,也是有好处的。最起码都知道彼此的想法和不同。求同存异嘛!
从表现的层面来入手统一,也可以试一下嘛!
我知识不够了,需要充电。
 
呵呵,没想到,气氛一下子热闹了很多:)
to lich兄:
我接受您的观点。模式识别的能力的强弱和系统的智能有着密切联系,可以认为它是一种
低级(或者说特别)的智能。书上描述过一种高于人类的生命形式——他们可以在降雨的时
候分别数每一滴雨水(摩醯首罗智自在,大海龙王降雨时,悉能分别数其渧,于一念中皆明
了),呵呵。
关于您提到的“原始人...对自己和环境并没有非常充足和正确的认识”,我认为,有没
有认识能力是一回事(质变——有无智能),能认识多深刻则是另一回事了(量变——能力
的强弱)。比如在AI课本中频繁出现的“猴子摘香蕉问题”,动物必须先认识环境,对知识
库进行相应的改动,然后才能进行基于知识(不是语言)的推理,并最终采取行动。在这个
问题中,猴子不可能了解“化学成分”、“精确位置”之类的高级概念,但是它的认识已经
足以解决“吃到香蕉”(或者说填饱肚子)这个问题。还有一点,就是“认识”的能力不但
和智能系统的复杂度(能力大小)有关,还与后台的“历史知识库”中的“概念”粒度、数
量、层次有着直接的关系,也就是说,相同的“智能”在知识背景丰富程度不同的情况下,
对同样的事物、环境,获得的信息量也将不同,在通常情况下,新获得的和原本拥有的成正
比关系(对同一个被认识的对象而言)。
至于各个层面的智能具体到底如何运行,需要我们进行深入的分析。

关于智能,我觉得精确的定义的确是多余的,让我们从侧面来观察吧。智能不需要什么我
不清楚,但是智能需要从环境获得知识的能力,否则,知识库不会被更新,是一个“死”的
算法系统。在这一点上,同志们有不同的看法,呵呵。我认为,在起步阶段,可以让系统处
于某种“纯知识”环境——其中的一切信息、变化都将以知识的形式被系统直接察觉到,而
不必构造复杂的感受器将物理世界中的信息变换成知识(这个过程我目前没有什么把握——
太专业了)。在我看来,用来感觉外部世界、将来自外部的感觉转化成可以识别、利用的知
识(或者说信息)的“外部感受器”,属于智能系统的外围部分,在我们刚刚开始构造系统
的时候,可以暂时搁置,等到时机成熟再集中力量实现并加强之。需要注意,我强调可以搁
置的是“外部感受器”,至于要参与内部信息再编码、识别的“内部感受/识别器”则是绝
对不可或缺的(例如,我们也许不用急着实现能够从BMP中识别出所有英文字母/标点的、针
对图像的模式识别模块,但是,我们必须要让系统有能力识别一个字符序列中的各个有效单
词——将低级编码转换成高级编码的能力)。如果连这种低级到高级的编码转换能力都能没
有的话,“智能”恐怕真的无从谈起——没有能够针对物理世界的感受系统,我们还可以造
一个纯知识的“温室”让它有所表现,如果连自己的内部状态、现象都不能进行识别,那真
的是“孺子不可教也”了(要注意,内部状态的识别能力是有强弱之分的,我们不可能一步
到位)。
另外,关于上述的纯知识系统,我觉得有很多的知识必须由“老师”来“教”给它——义
务教育嘛。

to DarwinZhang兄:
关于您在上个帖子中提到的物理学不能解释某些问题,我是这样理解的,不知道对不对:
应该说,这个世界是在物理定律的轨道中运行的(除非不是唯物论者:p)——物理学“应
该”可以解释一切现象,但是,对于复杂度足够高的系统,物理学“不适合”用来解释它们
——这并不是说这个系统脱离了物理定律(如果说一个有10^100个粒子的混沌动力系统不符
合物理定律,那好,让我们一个一个的减少粒子的数量(如果嫌慢,可以用折半法:p),看看
到底是哪个粒子导致物理定律失效的:p——这可不是“秃头问题”哟),而是太复杂,越解
释越头大。
对于不同类型的系统,我们有不同的理论用于分析、解释它。只要智能系统有理解这些“
理论”的能力,运用自然不在话下。我觉得,原始概念不可缺少,因为“无中生有”是无法
想象的。关于基于原始概念的系统用于现实问题所涉及到的复杂度的问题,我有一个比方:
我们建造楼房的时候,一般不是用一个一个的分子来搭建,而是用砖块、水泥板等等“分子
的集合”来构造的,因为我们有能力将它们“看成一个个的整体”来运用,同样的,智能系
统必须拥有处理“高级概念”的能力,而不是仅仅只能对付原始概念,但我们不能否认原始
概念对于高级概念的形成所起的作用。至于如何处理高级概念,甚至达到自动化的、不需要
有意识参与的高级智能行为,我想放到稍后再讨论——先让我勉强拄着拐杖站起来吧:p

to wfzha兄:
呵呵,我是太固执了:p
我想模拟一个光线的明暗程度和食物的出现时间有相关性的环境——当然是纯知识的:p
不知能否达到检验智能的目的,您认为呢?增加一些别的感觉/道具? :)
 
昨天聊天,聊到了creation-zy的实验,我给他重新设计了一下,大家看看这个方法如何?
我们先给程序设定本能,然后试验一下看看能否让程序形成概念。
打个比方:比如,我们模拟动物吃苹果,假设绿色的不好吃,红色的好吃
然后,我们多次输入信息刺激后,电脑就会记住。然后,我们再加一个参数,
假设大的苹果好吃,小的不好吃。经过刺激后,这两条规则就会同时起作用。
做的时候,我们输入绿色和红色,大的或小的苹果。程序吃苹果的时候,根
据颜色和大小,返回给程序一个好吃度的信息。剩下的,由程序完成。
我们可以再规定:棕色的狼(长大的狼)吃这种动物,白色的(小)不吃
这种动物。......
那么,这样,积少成多,程序就会意识到颜色,是区分相同的事物的一个
方面。随着经验的积累,说不定我们的程序可以形成一些初步的概念,在初步
的概念的基础上,就有可能形成复杂的概念。由量变到质变。
大家讨论一下,有没有可能?
 
我们可以直接把感觉所得到的信息提供给智能体,
我们用软件模拟环境,并把一些环境信息直接以其能接受的方式
提供给它,可以避免设计复杂的感觉信息处理系统,
先实现最简单的智能,然后再使之“进化”
进化是通过修改智能程序,增强智能能力来实现的,不是自动的
wfzha原来也是这么想的
可以设想一个2-3种事物,10-20种特征概念的简单自然界
有一个智能体,事物状态和事物特征属性都通过系统直接以特定的符号传递给它
并设置激励和抑制程序,使其自动积极的进行学习
 
lich兄:
我们学习的时候是通过类比来进行的。比如:我们发现一种新动物,就会先考虑这种动物
与哪一种最相似,这样,就先给这个动物一个基本的定位------这种动物的门、纲、目、
科等。然后,看看应该把它放在哪一个大类中,找到了大的定位,再细分小的,这样经过
一层层的推演,我们就可以将这种动物纳入已有的知识体系。在这个过程中,我们需要从
不同的侧面来观察事物。这个观察的过程,会形成一些抽象的概念:比如,皮毛、骨骼等
等。我试图实现这种机制。我们可以用简单的奖惩机制来实现这个过程。重点还是验证这
种机制能否从无到有的建立一套知识体系。如果行的话,再逐步往上加其他的功能:)
 
to wfzha兄:
1."举个例子:如果我写一段程序,无论你输入什么,我都给出一个随机数作为回答,是否
符合你的定义?"
按你的这里的说法,随机数是无含义的,那么,就没有达到‘已知’的地步?请注意,你的
这段程序没有区分的主体和客体就根本谈不上智能了。看来您二位还没有理解我的意思,而
基本通过自己的情感来解释。这正是我头疼的地方。
2."说服creation-zy兄确实比说服你困难,这一点我承认[:)]"
我以为并不存在说服的问题,因为我对AI的实现并不急着下结论,我还处在收集材料阶段,甚
至可能途径的总结还未开始。
3."我们模拟动物吃苹果......"
首先,必须使程序拥有颜色的属性,然后再根据实际的情况归纳出颜色的具体应用。
然而,这个东西将遇到复杂性的问题,比如各种物体有不同的颜色,在上面的颜色
有不同的含义。比如:红绿灯。那么它不是好吃不好吃的问题,而是规则问题,又
要想另一个办法来形成相应的联系等等。这样的复杂度实际比creation-zy的还大。
另外,这是个思路只可解决某些具体性质的概念。但是还有大量无法解决的概念,比如:
组合 并不是直接可以有这个属性的,我们是抽象出这个概念的。如何形成这种概念?
更不要说非常抽象的概念比如:时间,空间,维度
to creation-zy兄:
1."关于智能,我觉得精确的定义的确是多余的,让我们从侧面来观察吧。"
看来我以为不甚精确的定义被大家看成是精确的定义了。我以为,清晰的概念乃是进行深入
讨论的前提。一开始,概念是不必要太清楚的,但讨论进行到一定程度后,不清晰概念就会
出现交流上的问题了。你讲的智能和我讲的智能不一样,各自以为自然的引申意就会不同,
自然导致误会,那么如何进行深入探讨呢?
2."智能不需要什么我不清楚,但是智能需要从环境获得知识的能力,否则,知识库不会被
"更新,是一个“死”的算法系统。在这一点上,同志们有不同的看法,呵呵。"
首先,要清楚什么是“知识”?我以为,乃是对各种事物运动规律和事物的联系。我们使用
了抽象出来概念,了解概念的运用的法则等一系列办法来降低复杂程度。不然,我们何必总
结归纳呢?另外,概念,运用法则等还可以在遇到新情况的时候提供可能最优解决方案。这
里顺便讲一下“目的”。我以为,目的乃是理性思维的一种方法。实际上是体现了一种分解
的思想。我们完成一件事情,可以认为有个总“目的”,为了实现这个目标比较复杂,因此
我们需要进行分解,确定出达到原定目标需要的若干个步骤。可以将这些步骤称为小些的目
的,可能还需要分解,于是只到可以直接解决的步骤为止。“目的”必须是有意识才可以产
生的概念。如果我们按照想当然的做法,那么很多根本没有“目的”的行为都变成有“目的”
的了。
3."这个世界是在物理定律的轨道中运行的(除非不是唯物论者:p)"
这实际是机械唯物论的观点。辨证的唯物论认为,物质按照其固有的规律运行,意识是
不可能改变这些规律的。也就是说,这个世界的运动规律是客观的。但是,物理规律只
是人们对物质运行规律的主观总结。我们认为,目前看来,这个世界最有可能是按照物
理规律运行的。而且,我们对世界运行的规律的认识将随着我们实践活动的深入而深入。
4."to wfzha兄: 呵呵,我是太固执了:p "
我想事实并非如此,原因是没有让creation-zy感到他哪里确实出问题了,如果让他感到
了,一定会想改变概念什么的办法来解决。[:)]
 
我曾经接触过简单的神经网络,
用来识别一些简单的模式,并进行记忆
可它的学习效率实在太低,经过几个小时的训练
甚至更长的时间,才能把误差缩小到足够小的程度
这种网络很难产生复杂的智能,只能用来实现低级的感觉系统
上帝的方法固然值得参考,但可能会别的更好的办法
 
我想我们应当画出一个智能的进化树,
首先实现一个最简的智能系统,具有最低级的智力功能,
然后随着进化,加入各种复杂的功能,
譬如,记忆,类比,扩散,聚集,联想,
注意,情绪,自身控制等功能,
最后实现一个完备的智能系统,接近人的智能就算达到了目的
我相信,只有站在巨人的肩上才能有所收获,
很多人其实都在做铺垫,有些人只是幸运的站在了他们的肩上
creation-zy,是一个不错的老师,
大家只要有足够的沟通,合众人智力,
并行处理,会有更高的效率
希望楼上的几位,能提出一些更具体的问题,
大家共同讨论,统一观念,
甚至有些知识可以直接从书本上拿来,
我是很不专业的,需要补课的,相信其它人也有需要的
譬如,智能系统的最小组成,
某种智能功能的具体实现方法,等等
 

Similar threads

D
回复
0
查看
1K
DelphiTeacher的专栏
D
D
回复
0
查看
892
DelphiTeacher的专栏
D
S
回复
0
查看
3K
SUNSTONE的Delphi笔记
S
S
回复
0
查看
2K
SUNSTONE的Delphi笔记
S
顶部