关于人工智能利弊的论文， 英国数学家艾伦图灵提出了判断机器是否具有人类智能的测试标准；图灵测试，但是很多人认为“图灵测试”本身就是不确定的，不符合科学测量的方法。以下是边肖整理分享的关于人工智能利弊的论文的相关资料。欢迎阅读！
关于人工智能利弊的论文篇一
英国数学家艾伦图灵提出了判断机器是否具有人类智能的测试标准；图灵测试，但是很多人认为“图灵测试”本身就是不确定的，不符合科学测量的方法。由于感官的限制，有效的科学测量需要借助仪器来完成。但在“图灵测试”中，测试者是判断机器是否智能的标准；人，而人在获取信息的过程中是不确定的，这必然导致测试的不确定性。此外，人类智力的衡量标准也是不确定的。在不同的时代，人类对智力的标准不同，这使得检测到的智力具有偶然性和暂时性。
在人工智能领域，还有很多类似的不确定性问题值得人类思考和探索。不确定性已经成为人工智能发展和考虑的一个重要方面。
一，不确定性的哲学发展
在统计学和量子力学出现之前，牛顿的经典力学奠定了物理学的基础，确定性融入了大多数人的认知观，而不确定性从未真正进入科学的殿堂[1]。
(一)确定性哲学
现代哲学之父笛卡尔的出发点是从上帝发展到寻找某种知识基础。在他看来，数学是唯一能提供准确知识的知识。数学和物理的结合将精确地代表所有的科学解释。德国哲学家、数学家莱布尼茨坚信，基于符号化的科学语言，可以建立“普遍逻辑”和“逻辑演算”，世界上的一切都可以解释清楚。
英国物理学家、数学家牛顿认为，时间和空间是绝对的，所有可观测的物理量原则上都可以无限精确地测量，这是基于物理规律的确定性。法国数学家、天文学家拉普拉斯曾说：“如果我们准确地获得宇宙的完整信息，我们就可以确定它在未来和过去任何时候的状态。”认为一切都是由不可抗拒的力量决定的，世界是确定的。
(二)不确定性哲学
著名思想家老子提出“有无，难相补，长短不如，高低不如”，强调事物的对立有一个渐进的过程，事物之间的区别没有确定的边界。东汉哲学家王充在论述世间万物的生成机制时，认为事物没有预设的目标和计划，最终的结果会受到偶然因素的影响。
客观唯心主义创始人黑格尔把认识看作一个整体，提出了正反结合的三段式运动，认为真与假不再是明确界定的对立面；真理是一个不断自我建构的运动主体，而不是一个静止的点。德国哲学家康德认为，事物是具体的、物化的，而语言是抽象的。在认识事物的过程中，“知性即自然立法”，即事物的特性与观察者有关。
在自然科学领域，随着科学研究的逐步深入，经典力学逐渐暴露出其局限性。比如经典力学中，研究对象可以明确分为“波”和“粒子”，这是一种非此即彼的状态。但爱因斯坦在研究光电效应时发现，光不仅具有普遍公认的“波”的性质，还具有“粒子”的性质，是两者的模糊状态。后来科学家发现包括电子在内的所有物质都具有波粒二象性，奠定了量子力学的基础。德国理论物理学家、原子物理学家魏纳海森堡提出了“测不准原理”，认为一个粒子的某些物理量不能同时有确定值，即一个量越确定，另一个量的不确定性就越大，仪器再精密也无法完全测量
不确定性和确定性是一对矛盾的概念，两者相辅相成，在一定条件下可以相互转化。只把握确定性，否定不确定性，会导致机械决定论；反而可能走向不可知论。因此，我们必须同时认识到确定性。
和不确定性，我们可以更好地探索和研究。
第二，人工智能的不确定性
由于符号主义、联结主义和行为主义[2]可以和谐地统一到机构学的框架中，所以本文将以机构学的智能生成机制作为讨论的基础[3]。智能生成机制分为四个步骤：一是从本体信息到认识论信息的信息获取过程；二是从认识论信息到知识的认知过程；三是从知识到智能策略的决策过程；四是从智能策略到智能行为的实施过程。
在信息获取过程中，本体信息的不确定性体现在：随机性、模糊性和不完整性；认知过程的不确定性体现在：感觉的不确定性、知识结构的不确定性、记忆的不确定性和思维的不确定性[4]。在从认知信息到知识的认知过程中，所形成的知识的不确定性不仅包括随机性、模糊性和不完全性，还包括不协调性和非恒定性。在从知识到智能策略的决策过程中，决策过程本身就是在几个备选方案中选择一个的过程，因此具有不确定性。从智能策略到智能行为的过程是确定的，但行为的结果是不确定的。
(一)本体信息的不确定性
不确定本体信息可以分为三类：随机信息、模糊信息和不完全信息。智能主体往往同时获取多维的、多样化的信息，可以称之为由信息组成的庞大信息系统。信息系统中有多种信息，如视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等。其复杂程度可想而知，在筛选、提取、识别、识别的过程中，必然会产生更多的不确定因素。
(二)认知过程的不确定性
它是主观对客观世界的反映。认知过程的不确定性主要包括以下四个方面：
1.感觉的不确定性：智能体的存在离不开环境。在与环境互动的过程中，感觉明显是不确定的，比如“香”、“辣”、“冷”这些概念，都是不确定的。感觉器官无法准确定义里面有多少令人愉悦的气体分子，多少戈尔韦单位是热的，水温是零下几度。对于舒适、疲劳、快乐、悲伤的主观感受，更难做出明确的划分。
2.知识结构的不确定性：人往往无法捕捉到环境的全部信息，必须对信息进行筛选，而筛选过程是建立在先验知识的基础上的，这就导致了对信息把握的不确定性。比如，随着人类知识的扩展，人就是机器。不是人类的机器；人和机器是平等的；人不等于机器”的路线，其中的每一个过程在当时的知识水平上都能得到普遍认可。但是随着知识的更新，原来正确的知识被新的知识所取代，这是一个否定的辩证过程。
3.记忆的不确定性：记忆是对输入信息进行编码、存储和提取的过程，但记忆并不牢固，存在遗忘过程。由于认知主体的生理特征、生活经历、记忆习惯、记忆方式、记忆特征、记忆时间、兴趣方向等方面的差异，大脑往往会抓住认知主体最感兴趣的部分，而其他细节会逐渐被遗忘。
4.思维的不确定性：逻辑思维往往是确定的，可以抽象为符号语言，用计算机模拟；而形象思维包括联想、创造、顿悟等多种形式，没有确定的规律可寻。但它们在人脑中占有相当大的比重，是智力的重要体现。
(三)知识的不确定性
主体获得的知识具有不确定性，主要体现在不协调性和不恒定性。
1.不和谐：知识的不和谐根据不和谐程度可分为冗余、干扰和冲突。一般来说，冗余不会导致知识的不确定性，但干扰和冲突可能会带来意想不到的变化。干扰是指对当前要解决的问题没有帮助，反而会阻碍和抑制其他知识，甚至导致错误结果的现象。冲突是指知识之间的相互冲突或完全对立。冲突存在于万物之中，知识也不例外。但是，新旧知识的冲突可以使知识体现出一种非单调的逻辑，促使人们通过研究和探索来修改原有的知识，甚至推翻原有的知识来重建更新的知识，使人类在对立统一中逐渐接近真理。
2.非恒常性：非恒常性主要指知识随时间变化的特性。在变化的过程中，可能是从无知到有知，从深刻到深刻，不断更新否定的过程；也有可能是因为记忆力的衰退和遗忘，知识逐渐被遗忘；也有可能是因为智能主体概念的彻底改变，原有的知识建构被推翻了。
(四)决策的不确定性
不同的代理人有不同的出发点和目标，即使所有的初始条件都相同，他们也可能做出不同的决策。同一个主体，在不同的时间、不同的环境、不同的心情、不同的知识结构下，会做出不同的决定。为了做出更优的决策，我们不仅需要经验的积累，还需要尽可能多的信息。
(五)实施结果的不确定性
结果能否按照预期的方向发展，受到很多条件的限制，导致最终结果的不确定性。对于单个人来说，最终的执行结果会受到客观条件的影响，差别可能小到一里。对于博弈双方来说，即使智能主体认为单方面的决策是最优的，但其执行的结果不仅与环境等客观条件密切相关，还取决于对手的决策。当情况扩展到多个玩家时，情况会更复杂。
第三，不确定性对人工智能的启示
人工智能的目的是让机器具有智能，但目前对智能的定义不一。虽然我们无法准确定义什么是智能，但我们可以探讨哪些方面属于智能。本文倾向于多元智能理论[5]。多元智能理论有助于找出开发不同智能最合适的时间段，通过训练开发儿童的智能。那么，是否可以通过人工智能来开发计算机的潜力，让机器拥有多元智能呢？就人工智能的发展而言，引入不确定性很可能是发展机器多元智能的重要手段。
目前人工智能的发展成果多在数字逻辑智能方面，但在理解和创造方面的发展还比较缓慢[6]。如果不确定性成功应用于人工智能领域[7]，很可能在语言智能、空间智能、身体运动智能、音乐智能、人际智能、自我认知智能等方面取得突破。
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