关于人工智能的探讨（续一）(300分)

ai是个虚幻的东西

鉴于不少人对人工智能本身的可能性仍然持怀疑态度，下面Copy一段文章，“不可能”先生
们可以花几分钟的时间看看。

摘抄自《人工智能及其应用》第二版
信息处理系统又叫符号操作系统（Symbol Operation System）或物理符号系统（Physical
Symbol System）。所谓符号就是模式（parttern）。任一模式，只要它能与其它模式相区别，
它就是一个符号。对符号进行操作就是对符号进行比较，从中找出不同的符号。物理符号系统
的基本任务和功能就是辨认相同的符号和区别不同的符号。为此，这种系统就必须能够辨别出
不同符号之间的实质差别。符号即可以使物理符号，也可以是头脑中的抽象符号，或者是电子
计算机中的电子运动模式，还可以是头脑中神经元的某种运动方式。一个完善的符号系统应具
有下列6种基本功能：
(1) 输入符号 (input);
(2) 输出符号 (output);
(3) 存储符号 (store);
(4) 复制符号 (copy);
(5) 建立符号结构：通过找出各符号的关系，在符号系统中形成符号结构;
(6) 条件性迁移 (conditional transfer)：根据已有符号。继续完成活动过程;
如果一个物理符号系统具有上述全部6种功能，能够完成这个过程，那么它就是一个完整的
物理符号系统。人具有上述6种功能，现代计算机也具备物理符号系统的这6种功能。
假设 任何一个系统，如果它能表现出智能，那么它就必定能够执行上述6种功能。反之，
任何系统如果具有这6种功能，那么他就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种
智能。我们把这个假设称为物理符号系统的假设。
推论一 既然人具有智能，那么他（她）就是一个物理符号系统。
推论二 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。这是人工智能的基本
条件。
推论三 既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计
算机来模拟人的活动。

我认为，AI现在已经被部分的实现了，只不过距离人类的智能还有一定的差距，但这只是
技术问题，而不是可不可能实现的根本问题。
不要以为我们的思维有多么奥妙，以至于任何机械都不能模拟——以前人们还以为人类用
化学方法不可能合成出有机物呢。

我以为：
人脑的功能越强，它的复杂程度就会越高；因此要认识起来就会越困难。
假如人脑的复杂程度和认识能力可以用函数 F 来表示，假如 F 函数比较糟糕的话，
人脑就无法认识本身。
人脑可以借助工具来认识人脑。
是不是象人手不能把自己提起来，但起重机可以把人抬起来一样，
有了工具人脑就能认识自己呢？也比较难说，因为工具实际上是人脑发明的，不是手发明的，
它们之间没有很强的可比性。
还有，人脑之间可以通讯，利用前人的经验。而且人脑也可以发生变异。
但是不相不管人脑多么复杂，它的最终能力是有限度的。
只要它固有结构没有突破一个限度，就无法最终认识自己。
^ ^ ^ ^ ^ ^
而且我对所谓符号系统的定义还有异议，
最主要集中在5,6两点，过于笼统。
(5) 建立符号结构：通过找出各符号的关系，在符号系统中形成符号结构;
实际上，得出的 “联系” 是一种固定的事先给出关联的 联系（关系）
还是可以有突变的有本质性变化的联系？
(6) 条件性迁移 (conditional transfer)：根据已有符号。继续完成活动过程;
是怎么继续活动的？ 是固定的，非本质突破的的继续 还是 可以有本质性变化的继续？
最近举行的 克拉姆尼克与超级计算机之间进行的国际象棋大战 就可以看出目前的所谓
Artificial Intelligence 不过是简单的按照人事先安排原则的巨大的数据运算而已。
虽然现在的AI还远远不能说 “人工智能”，最多可以说 “人工运筹”。
不过有这么多人对这个话题感兴趣，我倒是对将来很有信心。

我还有一个猜想，就是所谓的电子常数Em/Ep决定了我们这个世界的许多基本问题，
甚至AI能否最后实现。

我想说明一下，人工智能的目的并不是一定要造出和人脑相当的智能体——我认为至少在
300年以内是不可能实现的。人工智能的目的是制造具有智能的机器——当然，这不可避免的
需要了解人（或者动物）大脑的思维方式，但这并不意味着我们必须完全、彻底的“认识自
己”才能实现人工智能，恰恰相反，我们也许只要1%或者更少的关于思维过程的知识，就可以
制造出令绝大多数人满意的智能产品——科学家不是已经发现我们实际上只开发了大脑全部
潜力的1%吗？
我的观点是——人工智能的目的不是要模仿（或者替代？）人脑，而是要帮助人类解决尽
可能多的、需要“智能”的问题。所以我说“AI现在已经被部分的实现了”（但是目前还无
法令人们满意）。在我们制造的智能工具已经能够做你的得力助手时，你还能无视AI的存在
以及它的能力吗？
还有一点——似乎大家都认为失去工具的话，我们的认识能力将大打折扣，为了认识我们
自己，我们也许需要一个超过整个宇宙的复杂度的工具——因此是不可能的。
我的观点是——恰恰相反，为了完全清楚的认识事物的本质，我们并不需要任何意义上的
“工具”——不需要复杂、庞大的机器、甚至也不需要视觉、听觉、触觉... 除了所有这些
“工具”以外，我们（包括一切形式的生命）还拥有比天空、乃至整个宇宙更加辽阔、深邃
的“天然工具”——我们的心灵！
智慧是不受限制的，但是智能却是受限于大脑结构的。用无限去了解有限，应该是有可能
的吧（何况我们也许只要了解一点点即可）。

同意DarwinZhang的观点，人工智能想要到达真正人脑的境界这也许真的是海市蜃楼吧。
但是老兄似乎没有领悟楼主的意思，我们不是为了找一个替代品才来搞什么AI，所谓AI的
目的是更好的提高人们的工作效率，取代和等同两者根本就不是一回事。
我们要实现AI，或者说是我们所认为的AI，是需要一步一个脚印的来完成的，但是信心
是要有的。从猿到人转变化几十万年，劳动改造了猿脑成为了人脑，那么现在有什么东西
来改造我们现在认为是将来人工智能的核心的－－AI呢？这种转变还是未知的，需要很多人
的努力，也需要那么一点点运气哦。当我们找到了新的智能形成核心时，峰回路转，光明
可能就开始向后来人在招手了。
还想说点，大家完全可以把人工智能这个概念模糊化，其实目标是美好的，努力是必要。
无论是现在的专家系统，还是神经网络，一切都是为了将来新的智能核心的出现而作出的探索，
布满荆棘的道路难免会刺伤探索者，相信没有人会因此而放弃的，因为最大限度的提高人类的
生产效率，追求极大限度的方便是为子孙后代造福呀。

>>目前的所谓Artificial Intelligence不过是简单的按照人事先安排原则的巨大的数据运算而已
请看 http://www.delphibbs.com/delphibbs/dispq.asp?lid=934017 。我在其中的ID 1222803
号贴已经谈到了这种博弈系统——这只不过是一种具有高度复杂的算法，但只能进行“数据进化”
的初级智能程序。虽然我相信绝大多数人（包括我在内）都会认为这种形式的AI是非常“弱智”
的，但是它确实能够解决一个问题——国际象棋博弈，假设有外星人提出如果我们不能下赢它们的
象棋大师就要攻击地球的话，我们是不是应该派电脑上阵呢？
>>人脑之间可以通讯，利用前人的经验。而且人脑也可以发生变异
不错，但是，根据因果定律，一切事物、现象皆是由因缘和合而生。你说的这些功能，电脑同样
也具备，或者可以具备。只要我们能够将原因分解出来，施加于人工智能体，它们就可以表现出同
样的行为。——在因果定律之下，还有什么是“神秘”的呢？
>>现在的AI还远远不能说 “人工智能”，最多可以说 “人工运筹”
那么，按照您的观点，我们人类的“智能”不也是一种基于已有知识，为了达到“我”或者与之
相关的事物的利益最大化的“运筹”吗？——通过因果定律的层层分解，我们的思维毫无“不可
思议”之处。

to creation-zy: 电脑确实可以帮助我们完成一些繁琐的东西，但是人脑的功能
并不是电脑所能企及的（目前而言）。
我们的差异在于一个“度”，到底要到什么程度怎样才能算AI。
正是：仁者见仁，智者见智。
就像国际象棋的例子，我认为不是，您却认为是，其实也没有谁对谁不对。
最主要的是对您的 因果定律 我极不赞同（这有点像机械唯物主义）。
因为我喜欢 量子力学，^_^，我认为偶然决定必然，必然是经过大量的概率显现出来的。
就像微观粒子运动是不可预料一样。
我以为，我们的大脑必定可以发生一些可控的变化（思维突变）和不可控的变化（精神病），
而这些变化是不可预料的，就像电子云一样不可预料。
正是这些变化，使我们能构达到现在的文明。
当然，我们也可以对这种变化进行模拟，但目前还似乎办不到。

当然，这个世界上没有神秘的东西，但是也没有什么东西可以百分之百的预料，
没有什么东西是由什么预先就有的“缘”决定的，
否则这个世界还有什么精彩的呢？

还有我看老兄是受了禅宗的影响吧？
佛教我最喜欢它的修心养性，但这种唯心自大我不以为然：
>>我们并不需要任何意义上的“工具”....用我们的心灵....
怎么能不要工具呢？没有工具，就没有实践，没有实践，
人的连想都不会想，还能认识真理吗？

重要分支－－专家系统，得到广泛应用，介绍一本好书－－用c++建造专家系统，程慧霞 等编著，电子工业出版社

您提到了“修心养性”，实际上佛教只讲了“修心”，而“养性”我估计是中国的知识分子
后来加上去的——它只是“修心”的一个微不足道的副产品而已。佛教为什么提倡“修心”？
为的是最终能够探索一切事物的实相——即真理。《大学》中不是有“知止而后有定；定而后
能静；静而后能安；安而后能虑；虑而后能得”吗？“知止”即摒除一切觉受，之后才能有所
“得”。
我再次强调——人工智能体的任务是解决实际问题，而不是像大多数人认为的“要达到和人
脑相当的能力”。当然，一个比较理想的人工智能体应该有学习并求解未知事物的能力，而不
是像一般的棋类程序那样仅仅依赖于高速硬件以及不变的算法。
我在前面的帖子中已经提到了“智能核心”的概念，很遗憾，据我所知，目前还没有一个“
智能核心”被开发出来，但我相信，一旦开发成功，人类目前处理的智能问题中，有一大半可
以让它来求解。我非常希望DarwinZhang兄能够针对我提出的几个具体概念（思维框架、智能
核心等等）提出置疑。
关于量子力学，我已经在 lid=0895468 中阐明了我的观点。退一步来说，就算在微观领域，
因果定律不能成立，人脑可以因此而“不可思议”，那电脑既然也是物质构成的，它自然也受
量子力学的影响，当然也可能表现出“不可思议”的地方。

“养性”在佛家中当然有，释迦不是认为人们苦恼来自“谛”（感情，性情）吗？
所以要抛弃一切杂念等等。
什么是真理？我们如何知道一个想法是合理的（真理）还是不合理的（谬论）？
不就是去试一下吗？比如：想好算法以后一定要编程后才知道算法是不是真的合理。
先有实际的实验才能有真理。
lid=0895468 的贴太长了，对那个问题，我的答案是这个问题是问错了。
什么是目的？什么是过程？这显然有人的感情色彩。比如地球就这样转，它有目的吗？
人也是大自然的产物，它必然有自己的规律，显然它的存在也没有目的。
我有一个存在论： 天道行，总无情。
另外，量子力学的偶然性在于一个“量子”和突然性。比如突然一个粒子就超过一个高能量
的“墙”到另外一边了。

我总是对“智能”二字耿耿于怀，哈哈。正是“望文生意”，惭愧。
但是既然老兄说“人工智能体的任务是解决实际问题”，
那么一般的程序比如Word也能帮助我们解决实际问题。
看来老兄应该对 到底到怎样才是您的 “智能”做一个比较能让我们懂的定义
以免 望文生意。这个“度”得先确定好我们才好讨论。

思维框架 是仅仅相互联系而已吗？ 它们还会相互影响，相互改变。
有时，即使没有外来影响，我们进行逻辑思辩论时就可能改变自己对一些问题的看法。
我们大家获得一个新的知识，
总是要等一段时间“消化”，理解就是去想，用自己的逻辑去分析，建立新的联系。
思维核心中 推理时用到的逻辑。
什么是我们珍爱的逻辑？它是如何形成的？
这个问题我也希望能和您探讨一下。

矛盾论是一个很重要的东西。我们经常用 举反例，排除法等进行逻辑推导。
另外我们总是抽象后再类比。
比如符号 1 ,用它来代表数量。这个概念实现太难了。
1 更本不代表现实中的任何东西，我们却有这个概念。我们是如何将它抽象出来的？
奇怪的是很多高等动物也会抽象！
实验表明鹦鹉至少可以数到10（看的电视，也不知真假）。

>>一般的程序比如Word也能帮助我们解决实际问题
您的观点非常深入。我承认，在这一点上我也许对AI的要求太低了。所以，我在后来又加上
了“应该有学习并求解未知事物的能力”的要求，相信有了这种能力的程序应该算得上“AI”
了吧。
我认为“智能”的一个重要特点就是“自动”，即我们不需要事先规划出每一步细节，程序
就能自动按照你的意图帮你完成任务。我认为，可以用完成任务所需细节指令的多少来判定程
序的“智能”程度（当然，这只是一个表现出来的方面——因为还未涉及到“学习”）。
比如，你想开车到公司上班，现在的动作序列为：开门、关门、插入车钥匙、踩油门、转动
方向盘、换挡...减速、停车、关闭发动机、拔下钥匙、关门。非常复杂、繁复是不是？如果
现在你的车上安装了一套自动驾驶系统，在你输入目的地名称之后，就能自动把您安全的送到
目的地。或者更有甚者，如果你输入的目的地不在它的资料库中，它就会自动进入学习模式，
让你来开车，它会自动记录经过的每一个路口，下次就不在需要您亲自开了。——这样的系统
应该称得上是一个智能系统了吧。
像Word这样的程序，我们一般只是用它来进行文字输入，虽然用起来很方便，但是还感觉不
到它“智能”的一面，其实，由于它提供了VB编程接口，我们可以通过编程简化一些复杂的操
作，这也可以算作是一种原始的智能吧——因为它做不到自动学习，只能用手动编程的方法增
强它的功能。
>>即使没有外来影响，我们进行逻辑思辩论时就可能改变自己对一些问题的看法
是的。我们完全可以通过回忆过去的思维过程达到思维的“自我进化”效果。我在上面已经
谈到了“我们可以随时跟踪并记录我们自己思维的全过程”这个特点，而目前所谓的AI程序...
因此，我又说“必须还有一种思维的辅助机制，由它负责对思维的过程进行整理，从中发掘有
用的模式信息，以加速推理，并最终完成思维框架的进化”。
设想这样一种情况：我们事先告诉电脑什么是奇数，什么是偶数，然后让它做十来个奇数和
偶数相加的习题。好了，我们的“指导”到此为止，现在轮到电脑进行“自我反馈学习”了。
电脑将最近的思维过程调出来，发现了“奇数”、“偶数”两个概念以及几个加法习题。通过
内在的模式识别机制，电脑发现两个偶数相加或者两个奇数相加总是偶数，而一个奇数加一个
偶数的结果总是奇数——此时它的“脑海”中形成了有关奇偶数相加的“猜想”。为了初步检
查“猜想”的正确性，它自动产生了几十个加法题，用于验证——Passed。好了，看来这几个
猜想正确的可能性是比较大的，于是它又开始试图从理论上证明这些猜想...经过一段时间，
它成功的证明了这些猜想，并且将它们加入到知识库中。
——这个“自学习”的过程应该有一定的代表性吧。我们人类的思维过程也差不多吧...

我想，我们可以认为现在的 AI 主要是将我们自己的 一类对某些问题的解决办法
用程序来实现，然后运行这段程序，使我们从繁琐的重复，单调的脑力劳动中解放出来。
从而可以使我们更加集中于最困难的领域 来 更深刻的了解这个世界。
现在就是如何使这个程序能够尽量多包含一点我们的办法。就说所谓的
“必须还有一种思维的辅助机制，由它负责对思维的过程进行整理”吧，我们的大脑
还可以对这种辅助机制进行监督的思维呢！实际上，我们的监督机制也是一种思维。
我们似乎是用更“可靠”的假设推翻比较令人“怀疑”的假设。
而且我们利用逻辑形成了一些法则，实际上电脑只能学会法则，更本学不会逻辑，
因为我们对逻辑认识都不清楚，更不用说用程序实现了。

姚期智: 2000年图灵奖得主，普林斯顿大学计算机科学系教授
下面是他的采访：（来自csdn）
人工智能与量子计算机
　　问：图灵机曾经试图将人的思维量化和逻辑化，这种努力究竟可以进行到哪一步？
现在有研究者认为，人脑运作方式与计算机的工作方式非常相像，
有可能用计算机来模拟人脑的思维吗？
　　答：我的想法恰恰相反。现在很少还会听到有人说，人脑可以用图灵机模拟，
至少现在好像还没有人相信在可见的未来能够用计算机模拟人脑，
至于到底人脑算不算电脑，这还是值得讨论的一个问题。把人脑当成一个计算机，
这是一种比较宽泛的概念，和一般我们解决问题的方法不太一样。
不过我觉得这是一个非常非常难的问题，到底人脑以怎么样的方式在运作，
这个方面需要专门的专家，研究脑、神经的专家，花毕生时间去研究，
这是非常非常深的问题。
　　问：是不是所有计算机科学家都有一个共同的想法，即尽量让计算机像人脑一样思维？
　　答：在人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)研究的早期，可能有人这样想，
仍然觉得这是可能实现的。但是现在好像人们不太有这种乐观的想法，
现在人们的目标没有这么高了。
　　问：那就是说，现在科学家提到的AI，和以前科学家提到的AI，
所指的已经不是同一个东西了？不管是在科幻电影中，还是在传统科学家的预想中
，AI似乎追求的就是基本上近似于人的智能水平，依您所说，现在我们提到的AI
已经不是以前的那个方向和目标了？
　　答：当然还是有人对这种最基础的概念有研究兴趣，比如说到底什么叫智能。
但是就现在来讲，研究AI的科学家都是在一个限定的领域里做研究，现在好像
已经没有人还有那种就一般性的模拟智能做研究的想法了。
　　问：这种对不同研究领域的严格划分是否有点像经济学？现在的经济学越来越多地受到
心理学、社会学等其他学科的影响，生物学是不是也会给计算机研究造成这样的
影响呢？
　　答：我想，生物学对计算机最大的影响，是在分子生物学(molecular biology)里面，
因为这个学科有大量的数据需要计算机帮助他们进行处理。我认为，在生物学对
计算机发展的刺激上，这就是最大的因素。至于在生物学中有哪个方面能够让
计算机去学习和发展成为更好的计算机，目前还不是太明朗。不过确实有些
演算法是模仿了生物学的内在特点，比如说有一派人搞的基因算法(genetic algorithm)，
他们订立一套规则，让不同的算法去竞争，优胜劣汰，最后得到一个比较优的选择。
这些从侧面对计算机科学带来了一些冲击，但不能说它们引起了非常让人吃惊的结果。

如果我们可以成功的模拟人脑——这无疑是非常理想的。但我认为，为了实现人工智能，
我们不需要以“实现模拟人脑”为目的，人脑只是一个成功的智能体典范而已。
>>到底人脑以怎么样的方式在运作，这个方面需要专门的专家，研究脑、神经的专家，花毕
生时间去研究
也许在西方，科学家们还没有成功的“破解”人脑的运作方式，但是在东方，有圣者早已
在数千年之前就解释了组成“我”的组成——色、受、想、行、识，并且还深入的揭示了最
根本的“识”的类别以及各自的功能。（——要用心灵而不是工具去了解世界！）
在我们的心中，总共有八种“识”，可以被分为前五识（对应于色、声、香、味、触），
以及第六、七、八识。前五识用于输入，而第七、八两识涉及到哲学上的“我”和“智慧”，
我们可以不去细究。我认为，人类的“智能”是基于第六识（意识）的，而最后两识则是凡
人的“奖惩函数”的基础。第六识的重要基础是分辨能力以及匹配能力（《圣经》说人类是
因为吃了智慧果，拥有了分辨能力之后才被上帝驱逐的；而佛教的教义中也说众生是因为执
着于“法”、“我”二执，认为各种觉受为实有，分别不已，才在轮回中辗转而不得出）。
我认为因为人脑是由神经网络构成的，分辨以及匹配是在硬件级完成的，我们的思维才能
如此流畅。人工智能有一个重要的应用——专家系统，它的应用有一个“组合爆炸”的难题
——随着系统知识数量的增加，推理机的速度会变得让人无法接受。让我们仔细的回想一下
自己解决问题的过程，是不是每一步推理都会将自己所有的知识调出来挨个匹配？当然不会，
我们一般在进行每一步推理时，脑海中会自动浮现出屈指可数的几种待匹配规则，这就是自
动匹配的功用——我们可以采用人工神经网络实现这一功能——并不复杂，在知识量不大的
试验环境中，用冯·洛依曼体系的计算机也可以实现。
还有，人们经常说“举一反三”——教一个人解决一个问题的方法之后，如果他不但能够
以此解决这个问题，还能够将求解过程成功的运用到这一类问题，那么他就是够“聪明”的。
同样的，我们不能指望向电脑输入一堆基本规则和事实之后它就能够解决实际问题，我们还
必须让它学习运用知识解决实际问题的方法，就像教小学生解数学应用题一样。我认为关键
的第一步在于如何让电脑具有学习样例的能力。（以前看到一个例子：让电脑证明两个连续
函数的和仍然是连续函数，结果电脑推理了15000步还没有成功，人们认为电脑太笨了，而我
认为这对电脑来说太不公平了）
还有一点我的认识还比较模糊——人们思维的基础到底是什么？是语言吗？当然不是——
否则不会说话的幼儿就不可能思维了。如果说思维是基于模式的模糊匹配的，那么实现起来
就比较困难。