江苏龙网

  1. 首页 > 资讯 > 科技 > >

人工智能|通向下一代人工智能之路( 二 )


数学、物理世界充满了各种逻辑符号 ， 图灵机本身也可以看作是符号主义的尝试 。 司马贺（Herbert Simon）是图灵奖和诺贝尔经济学奖得主 ， 也是符号主义的代表 ， 他提出的“物理符号系统”假设从信息加工的角度研究人类思维 。
符号主义的由约而博可以看作是符号的演绎过程 ， 由博而约则是归纳 ， 背后的哲学思想与柏拉图主义相通 ， 都相信或立足于“本质”的存在 ， 如果能够发现并定义本质 ， 或者把这个本质的公式写清楚 ， 那么其他所有内容都是这个本质公式的展开和演绎（比如公理系统） 。
研究者们很早就发现神经元之间有很多连接 ， 信息传递的同时还有放电现象 ， 而联结主义最初就是试图模拟大脑而来 。 深度学习、强化学习都可以看作是联结主义 ， 联结主义的由约而博对应的是learning（学） ， 由博而约对应的是thinking（思） ， 背后与心学、现象学等理念相关 。 很多研究者希望找到新的框架 ， 甚至通用AI的框架 ， 他们认为深度学习、强化学习不足够模拟人脑的学习 ， 其中也包括清华大学人工智能研究院院长张钹 。
行为主义、联结主义和符号主义分别从不同角度切入AI ， 相互补充并各有局限 。 现在的AI算法中有一类强调注意力机制 ， 但注意力是较为上层的概念 ， 根本原因依然在于认知坎陷（cognitive attractor）的作用 。 认知坎陷是一个更基础的概念 ， 人的所有思维产物或意识片段都可以被理解为认知坎陷：它们都是对真实物理世界的扰乱 ， 但也是人类自由意志的体现 。 坎陷 ， 给人一种陷入其中无法抽离的既视感 ， 值得强调的是 ， 这些具有传播性、生命力的意识片段一旦产生就难以磨灭 。 机器只有注意力机制还不足以形成连续的意识或认知坎陷 ， 我们必须从更底层切入AI ， 才有可能让机器实现“理解”而非“存储” 。
从认知坎陷的角度可以将AI三大流派贯通 。 行为主义与联结主义的关系是什么？行为主义可以通过动物行为来理解 。 动物、简单生命甚至单细胞生物 ， 都能应对外界的刺激 ， 行为主义更多的是模拟这种动作上的反应或反射 。 比如羽毛球运动员 ， 在平时需要经过大量的训练 ， 让身体形成记忆式的反应 ， 在赛场上 ， 运动员的主要注意力就不再是肌肉如何协调 ， 而是对球的跟踪、与对手的博弈 。 行为主义与这些身体动作的相关度更大 ， 主体需要做的是大脑如何控制协调身体的练习 。 这种练习需要练到位 ， 这个练到位的过程也体现了“由博到约” ， 将大量复杂的刺激最后练成几套代表的反应模式 。 儿童发展早期就是行为主义的内容比较多 。 随着个体成长 ， 大脑不断发育发展 ， 联结主义的内容才逐渐增多 。
联结主义与符号主义也有关系 ， 符号主义可以看作是把内容坎陷化或炼化到了很简洁的程度 ， 从而形成了各种符号或模型 。 比如古人讲的“天圆地方”就是一种极简的世界模型 ， 现代的道路大多笔直 ， 但古人看到的未经加工的外部环境是绵延起伏的 ， 在这种条件下抽象出“地是方的”非常难得 。 有了这个模型之后 ， 会影响我们对道路的修葺 ， 行军打仗也不容易迷失方向 ， 懂和不懂这个模型就会产生实际的差异 。 逻辑学中的形式逻辑也是一个极简的模型 ， 或数学中的一些公理 ， 都会让我们觉得世界的神奇 ， 似乎物理世界真的是按照公式发展的 ， 但问题在于事实并非总是如此 。 我们面临的外部世界比所有的公式都要更复杂 ， 因为公式系统并不完整 ， 1900年希尔伯特二十三问之一就是如何提出一套公理系统来统一数学 ， 其沿用了莱布尼茨的思路 ， 即如何找出一套符号系统来模拟整个世界 。 很多学者尤其是符号主义者 ， 一直怀有这种梦想 。 比如爱因斯坦就想要找到一种统一的方程 ， 但是这个梦想终究无法实现 。
哥德尔不完全定理就指出 ， 不论给出什么公理系统 ， 我们总是能找到一个命题 ， 这个命题在这个公理系统中既不能被证实也不能被证伪 ， 就是说永远都会有公理以外的东西 。 换一种方式理解 ， 就是不管列多少条规则出来 ， 总有内容被落在框框外面 。 有一个经典的例子是芝诺悖论（或阿基里斯悖论） ， 这类论证者在自己限制的范围内是没错的 ， 但是这个描述系统不是一个开放的系统 ， 在这个封闭系统中时间是有上限的 ， 所以阿基里斯永远跨不过那个时间 ，在空间上也永远追不上乌龟 。


推荐阅读


上一篇：行业互联网,英特尔|外媒：英特尔7nm芯片技术研发受挫，目标完成将推迟12个月

下一篇：融悦锦盛|现在提升手淘搜索流量都有哪些办法？