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文章关键词:www.腾博888会官网.com,符号智能

  原标题:人工智能的第一大阵营符号学派上场:什么才是具备人类智能的物理符号系统?

  当你点开这篇文章的时候,出于什么原因让你决定是继续看下去,还是把网页关掉去刷微博?

  如果你看到这行字了,就说明你决定继续读下去(这当然是个正确的决定),那么,让你做出决定的意识,又是由什么决定的?

  听起来有点绕,而且被绕晕的不止你一个。自从牛顿三大定理敲开了经典力学的大门开端以来,人们发现生物的运动都要遵循物理定律,也遵循能量守恒、动量守恒定理,所以生物的运动是纯粹的力学现象。

  顺着牛顿力学的思路,有人开始想,既然世间万物都要臣服于运动规律,那么动物、人类的身体,是不是也臣服于这些规律?再往深处想,是不是人类的思想、感情也符合运动规律?是不是我们头脑中的一切意识,本质上不过是物质运动的结果?

  就像数学家拉普拉斯认为的那样:只要拥有足够多的数据,他就可以推出未来世界的全部面貌。

  也就是说,你现在做的每一件事,你头脑中的每一个念头,在前一秒就已经被决定好了。物理学家早就已经证明了人体中的每一个部分,包括我们的大脑,都是由粒子组成的,而粒子则是在宇宙大爆炸的时候产生的。所以这么一环一环地追溯回去,其实我们这一生中的所作所为,你现在看到的每一个字,你头脑中迸发出的每一个念头,在一百多亿年前宇宙大爆炸的那一刻起就已经被决定好了。

  包括伦理道德都可以用数学的方式表示。荷兰有个很伟大的哲学家叫斯宾诺莎,他最有影响的著作叫《伦理学》,整本书虽然叫伦理学,但是压根没有提到“伦理”二字,整本书全是定理和公式。

  比如:根据XX(公理5)以及XX(定义3),所以XX(参看公则一及命题七),此命题得证。

  后来,这种用数学去解释包括人类意识在内的整个世界的观点被叫作“机械论”。

  机械论是去除了辩证那部分的唯物主义,所以也被称为“机械唯物主义”,经常作为错误选项出现在我们政治考试的试卷上。我们的教科书总是用嘲笑的口吻全盘否定机械论的合理性,这是不公平的。提出机械论的哲学家和科学家并不傻,相反他们都是绝顶聪明的人,本意也都是很美好的,他们的目的是要建立一个用数学统治的完美世界。

  机械论虽然可以条理清晰地解释这个世界,可是按照机械论的说法,我们的意识不过物质作用的结果,和桌子板凳一样,存在就存在了,消失就消失了,这就很容易导致虚无主义。所以,机械论错误的地方在于,虽然人们可以通过实验证明物质能对意识产生影响,可以证明人类不能单纯靠思想去改变物质,但是仍然不能证明意识就完全是由物质决定的。

  时间进入了20世纪,计算机横空出世。它的出现似乎可以让机械论得以死灰复燃。智能真的来自于对符号的计算和公式的推导吗?还是说人类的智力完全是在随机性和偶然性中诞生的,永远也无法被复制?我们来看这一期《走近科学》。

  前面花很多篇幅介绍的图灵机又要出场了。还记得图灵机的组成部分吗?有三部分:一条带子、一个读写头、一个控制装置。带子分成许多小格,每小格存一位数;读写头受制于控制装置,以一小格为移动量相对于带子左右移动。因此,我们可以把程序和数据都以数码的形式存储在带子上。这就是“通用图灵机”原理。但是在计算机还没诞生的时代,图灵只是从理论上证明了研制通用数字计算机的可行性。

  当然,从图灵机中挖出来的宝藏不仅仅是启发了计算机这么简单。反过来看,图灵机的概念也可以说明大脑和计算的关系。尽管大脑的物质组成与计算机的物质组成完全不同,但它们的本质则是相同的。如果机器的行为原则上能够被写在一张行为表上,那么与思想有关的大脑的每个特征也可以被写在一张行为表上,从而能被一台计算机所仿效。

  很快,就有科学家得出结论,计算机操作的二进制数字串能代表任何东西,包括现实世界中的事物。这些科学家还进一步指出,人类大脑和计算机尽管在结构和机制上全然不同,但是在某些抽象的层次上却具有共同的特征。因此,可以把人类大脑和计算机看作同一类装置的两个不同的特例,它们都通过用形式规则操作符号来生成智能行为。

  这个理论可以算作机械论的迭代升级版了,它叫做“物理符号系统假设”。理论的支持者被称为“符号学派”。

  20世纪的计算革命不仅为我们提供了崭新的科学研究的方法,还为我们提供了全新的看问题的视角。过去我们认为是错误的,甚至是荒谬可笑的想象在计算机时代似乎都可以实现了。

  计算机的理论和实践使我们逐步形成了一种新的世界观,腾博888会官网即计算主义的世界观:不仅认知和生命可以被看作是计算过程,甚至连而且整个宇宙都可以被看作是一个巨大的计算系统。这也是符号学派作出的巨大贡献。

  时间回到1956年,来自于卡内基梅隆大学的年轻教授艾伦•纽厄尔和他的老师赫伯特•司马贺在达特茅斯会议上为大家展现了一个小程序,名为“逻辑理论家”,他们声称这个程序可以进行非数值的思考。验证方法是让“逻辑理论家”挑战《数学原理》。

  当时数学界最牛的一本书就是罗素和他的老师怀特海合写的《数学原理》了。虽然叫《数学原理》,但这本书里根本没有什么四则运算、两元一次方程之类的公式,里面讨论的基本上都是非数字的问题,比如说逻辑问题,比如说集合论,比如说语言学和分析哲学。你发现, “1” 这个小学数学第一课的内容在《数学原理》中直到第363页才被定义; 1+1这个最简单的小学算术题直到第379页才有答案。所以这本书的主要目的是说明,所有纯数学都从纯逻辑前提推导的,这样一来,口语化的日常语言也可以通通被淘汰掉,直接用算法来替代,既方便又省事还不会造成误解。

  人还没搞明白,机器却看懂了。“逻辑理论家”一登场就完美证明了《数学原理》中一阶逻辑的全部定理。 这一次实践的成功表明了计算机程序其实是能够思考非数字问题的,从而也解释了由物质构成的系统如何能具有心智的特性。如果说谁是第一款可以进行实际工作的人工智能程序,通过《数学原理》考验之后的“逻辑理论家”当之无愧。

  我们也找到了定义智能的一种方式,那就是进行信息选择的能力。分解开来说,根据符号学派,人的思维过程大致可以归纳为三个阶段:

  亚里士多德提出的三段论就是典型的思维逻辑过程:三个命题中两个是前提,一个是结论,只要前提是对的,那么结论就一定正确。比如说,所有正在读这本书的人都很聪明,你正在读这本书,所以你很聪明。

  遗憾的是,我们使用三段论的时候用的还是自然语言,不过,强大的LISP诞生了,现在,我们只要把三段论中的自然语言用LISP改成机器语言,就可以把思维过程自动化,就能实现智能了。

  慢着,这么做是有问题,因为人类在思考问题的时候是有感受的,机器却不可能拥有感受。

  好,先来想想什么是感受。比如说沮丧,比如说满足,这些都属于感受。再想想感受会对我们的行为造成什么影响?沮丧可能会让我们吃不下饭睡不好觉,满足的人可能更不容易去抱怨。但这些带有感情色彩的词语并没有指出我们是如何改变自身状态的。

  再比方说,假如有一天早上你想去上班,却发现汽车没办法启动了。你想找出原因,打电线S店,修理工这么回复你:似乎你的车今天心情不太好,所以才不想发动。你一定会对这种说法无法接受,因为这种描述没有办法帮助你解释汽车究竟为什么不能发动。

  人也是如此。如果有人想要理解思维到底是怎么运行的,就像是检查汽车为什么不能发动一样。我们必须具备足够的知识来检查离合器是不是出了问题,或者是不是没油了,或者是不是因为电路损耗没电了等等。同样,如果只是把思维看作单一的自我情感运行的结果,我们就没有办法从中获得太多信息。

  符号学派决定脱离情绪的变化来描述思维的过程。这还说明了,人工智能其实需要从不同的水平来研究对象的行为。对于人工智能的研究而言,不一定要完全对计算机的硬件机构有了非常清楚的研究,才开始研究软件,而是可以脱离硬件的研究单独进行软件研究。

  对于其他学科也是如此。比如对于心理学的研究而言,也没有必要非要等到对神经元、神经突触有了非常清楚的认识之后再提出生理学理论;同样,也可以在对生理学理论一团雾水的时候单独着手研究人类的高级复杂行为。

  发现了这一点之后,司马贺把人工智能的研究分为三个层次和水平:第一级水平是研究复杂性行为,例如小孩子学说话、学认字、学算数;第二级水平是研究简单的信息加工过程,例如去识别一张图画的是猫还是狗;第三级是生理水平,那就是对中枢神经工程的研究了。司马贺把物理符号系统假设定义为第一级水平的科学理论和研究提纲。

  定义好了物理符号学派能研究什么问题之后,司马贺开始用计算机模拟人的行为,从而创造出真正具备人类智能物理符号系统。

  在进一步说明符号学派做出的贡献之前,我们先来介绍一下学派的创始人纽厄尔和司马贺。

  天才的人生都是相似的;1916年,赫伯特•司马贺出生在一个富裕的犹太家庭,从小衣食无忧。

  他母亲是位钢琴家,所以他读书时就在家里弹钢琴不去上学。就这样,还连跳了两级,16岁被名校芝加哥大学录取了,读的是政治学。大学期间,他还是不怎么去上课,所有科目都是靠自学,自学到23岁,拿到了博士的学位。随后他一边在卡内基梅隆大学当老师,一边在各个领域大放异彩:和纽厄尔一起抱走了图灵奖之后他又陆续获得了诺贝尔经济学奖、政治学的最高奖麦迪森奖,美国全国科学奖章(National Medal of Science),美国心理协会终身成就奖以及难以胜数的其他各种奖项,可以说,只要他想研究的问题,最后都能拿个奖回来。此外,他同时拥有9个博士学位,会说20种语言(拿到诺贝尔奖以后他表示自己的瑞典语终于可以在致辞的时候派上用场了),发明了世界上第一个电脑棋牌游戏,滑雪、弹琴、画画、写小说样样精通,最后,在85岁的高龄逝世。

  艾伦•纽厄尔是在兰德公司打工的时候认识了司马贺,那会儿他刚刚从普林斯顿大学数学系辍学,和空军合作开发一个早期的预警系统。25岁的纽厄尔不仅聪明而且努力,工作起来特别凶残。他一般从晚上8点开始工作然后一直干到天亮,最大的快乐就是有“紧急事件”要求他整晚或者连续两晚上不睡觉以便赶上最后期限。

  1954年的时候他和司马贺去访问马其空军基地,发现那里空军每天训练24小时,可把他乐坏了。于是他周末就跟着空军一起训练,整整两天都没有睡觉。

  1961年,纽厄尔离开兰德公司,正式加盟卡内基-梅隆大学,和司马贺一起筹建了这所大学的计算机科学系,这是美国甚至全世界第一批建立的计算机系之一。后来,司马贺和纽厄尔做了个约定,司马贺把主要精力放在心理学系,纽厄尔则把主要精力放在计算机科学系。有了大神的加入,这所本来只能算得上三流的学校凭借计算机系跻身世界一流大学梯队,并培养出了很多改变世界的人才。前谷歌中国总裁李开复、微软总裁陆奇都在这所学校拿到了PhD。

  虽然司马贺是纽厄尔的老师,他们的合作却是平等的,合作的文章署名,都是按照字母顺序,纽厄尔在前,司马贺在后,而且,司马贺每次见到别人把他的名字放在纽厄尔之前时,都会纠正。

  1975年,纽厄尔和司马贺一起去领图灵奖。纽厄尔这样形容自己的工作:“其实我们所研究的科学问题,并不是由自己决定的,换句话说,是科学问题选择了我,而不是我选择了它们。在进行科学研究时,我习惯于钻研一个特定的问题,人们通常把它叫作人类思维的本质。在我的整个科学研究生涯中,我都在对这个问题进行探索,而且还将一直探索下去,直到生命的尽头。”

  纽厄尔和司马贺终生钻研的“人类思维的本质”,打开了人工智能最精彩的篇章。

  第一是输入符号。我们拿笔在纸上写字,可以给白纸输入信号;我们用键盘打字,就是给电脑输入信号。这就相当于人可以通过耳朵、眼睛、鼻子等五官感觉和触觉来接受外界的信息一样,那么给计算机输入信号的方法就是通过键盘和鼠标,我们现在用手势和语音也是输入信号的一种方式;

  第二是输出符号。还是先拿纸举例子,纸本身是不能输出符号的,但我们的眼睛可以使它输出,比如我们在阅读的时候,文字符号就可以输出进入到眼睛里。所以,相当于人类通过说话、书写和肢体表达来输出信号,计算机可以通过显示器、打印机等终端输出信号;

  第三是存储符号。你把字写在纸上,就白纸黑字不能改了。人类可以通过记忆,把输入符号保存在头脑中;计算机也是一样,它可以通过存储,把模式存进硬盘、光盘里去;

  第四是复制符号。写在纸上的字可以复印成很多份;人类可以通过感知外界的刺激,强化自己的记忆,然后存储在大脑里;计算机复制和存储文件就更简单了。

  第五步建立符号结构。建立符号结构意味着要找到各种符号之间的关系,在系统中形成结构。以人类来说,我们可以通过学习接受信息,然后对信息进行不同的组合,得出新的关系,组成新的符号系统。这个在数学上可以被称作归纳法。比如牛顿被苹果砸了以后发现所有的苹果都会砸到地上,进而发现所有的物体都会掉到地上,最后得出了万有引力的结论。所以人类可以建立各种知识之间的联系;计算机也可以通过各种符号之间的关系,形成符号结构。比如说IF-Then的语句,比如说指针和链表,这些都是计算机在行动过程中遵照的结构和框架

  最后一个功能是条件性迁移。这是指依赖已经掌握的符号继续完成行为。换句话说就是把已有的知识去扩展到新的领域上。比如人类可以根据牛顿三大定理造桥造火箭大炮,计算机也可以通过迭代和更新升级扩展现有的系统,从而实现新功能。比如iPhone每出一代新手机都会在原有的基础上更新系统、升级软件、修改性能等等。

  以上就是物理符号系统假设。任何一个系统,如果它能执行上述六种功能的系统就可以说拥有了智能,反过来说,对于一般智能而言,具备物理符号系统也是一个充分必要的条件。所谓必要,就是任何表现出智能的系统都可以经过分析被证明是一个物理符号系统;所谓充分,就是任何足够大的物理符号系统都可以通过组织而表现出智能来。

  自从计算机诞生以来,科学家都对让计算机下棋有种执着的痴迷,大概是因为棋类游戏是检验人类智商的最高标准吧。在电影《美丽心灵》里面,被誉为天才的纳什都对围棋束手无策,称它为“有缺陷的游戏”,因为纳什觉得自己每一步都走的是当前最优解,结果却输了,在他看来这是一件不可能的事。但这也正是围棋,包括所有棋类游戏的魅力所在——不仅要考虑当下,更要考虑全局,甚至要在必要的时候做出舍弃和牺牲。

  1956年,IBM就以跳棋作为突破口,开始开发具有自学习、自组织和自适应能力的跳棋程序。这种程序可以模拟优秀的棋手,不仅能弃子,还能学习棋谱。在分析了大约17500个不同的棋局之后,就能猜测出书上所有推荐的走法,准确率达到48%。之后又通过不断的试验和迭代,这个程序的智能水平不断提高。1959年,程序战胜了程序的设计者本人,1962年击败了美国一个州的跳棋大师。很快,在机器翻译、定理证明上都分别有了突破。

  比如有人建造了一个几何定理证明器,可以证明一些文科生证不出来的几何定理;还有人编了个程序,能求解大学一年级的闭合式微积分问题;还有就是结合了多项技术的积木世界问题,它可以使用一只每次能拿起一块积木的机器手按照某种方式调整这些木块。

  尽管这些都是在特定领域(得理工科者得天下)的应用,但是计算机性能的不断突破为证明“任何足够大的物理符号系统都可以通过进一步组织而表现出智能”提供了证据。受到了鼓励之后的符号学派一鼓作气,做出了下面三个推论。

  第二个推论是,既然计算机是一个物理符号系统(能实现六个功能),那么它就具备智能。

  第三个推论是,既然人是一个物理符号系统,机器也是一个物理符号系统,那么机器能模拟人就是个时间问题,早晚会实现。

  第二个推论是,既然计算机是一个物理符号系统(能实现六个功能),那么它就具备智能。

  第三个推论是,既然人是一个物理符号系统,机器也是一个物理符号系统,那么机器能模拟人就是个时间问题,早晚会实现。

  其实,虽然人和计算机都是物理符号系统并且都具有智能,但是它们可以用不同的方式和原理来分别进行各自的智能活动。所以计算机并不一定都是在模拟人的活动。就像我们有智能,外星人也有智能,我们不能说外星人的智能和我们不一样,他们就不是智能。也许,由计算机操作的二进制数字串可以表达现实世界中的任何东西,甚至是超越我们理性可以认识的东西,它们最终实现的智能,会像高等外星生物那样,将达到人类无法理解和匹及的高度。

  不服?这胆子也太大了吧?要知道当年的符号学派,有钱又有势,在认知科学的研究中一枝独秀,在实践中的进展一路高歌,可以说在达特茅斯会议召开后的十年,人工智能领域的大多数研究和突破都是在符号系统的指导下开展的。

  企业家大手笔地赞助科学家们,就是为了能第一时间得到最先进的技术,好让自己的股票像IBM一样一路飘红;最优秀的人才都涌进计算机系,试图用符号学派的方法成为第一个造出机器人的人;新闻媒体的注意力都聚焦在人工智能又实现了什么新突破上。

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