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人工智能职业论文篇一
对人工智能一些重要问题的思考
摘要：人工智能，尤其是未来的强人工智能，很可能是一个集科学技术、人文艺术、哲学宗教于一体的“有机化合物”，是各种“有限理性”和“有限感性”叠加和来回搅动的结果，而不仅仅是科学意义上的自然秩序原理。目前制约机器人科技发展的瓶颈是人工智能。人工智能研究的难点是认知的解释和构建，而认知研究的关键问题是自主性、情感等意识现象的解除。在充满变数的人机环境交互系统中，存在的逻辑不是主客观的必然性和确定性，而是与各种可能性交互的同步性，是一种随机反应能力。今天甚至在可预见的未来，人和机器的关系应该是按对方实力分配，取长补短。
[关键词]人工智能情境感知人机环境系统交互哲学
【中国图书馆分类号】TP18【文献识别码】A
【DOI】10.16619/j . CNKI . rmltxsqy . 2016 . 07 . 001
序
人工智能是人类发展到一定阶段不可避免的一门学科。它既包括人，也包括机器和环境，所以也可以说是一种关于人机环境系统相互作用的学问。它也“有着悠久的过去，但只有短暂的历史”。它的起源可以追溯到文艺复兴时期，之后在第一次和第二次工业革命中逐渐兴起。法国人帕斯卡开发了第一台现代意义上的数字计算机。第一次和第二次世界大战大大加速了这一学科的发展。巴贝奇的差分机和剑桥大学的图灵测试，进一步将人工智能的研究范围扩展到了人类的学习、生活和工作中。到目前为止，对人工智能的研究不仅包括生理学、心理学、物理学、数学、地理学等自然科学和技术领域，还涉及哲学、伦理学、法理学、艺术和教学等人文、艺术和宗教领域。
1997年5月11日，名为“深蓝”的计算机在标准比赛时限内，毫无悬念地战胜了国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫，从而证明了计算机的“计算”可以在有限的时间和空间内战胜人脑的“计算”，进一步论证了现代人工智能的基本条件(假设)——物理符号系统具有智能行为的充要条件(Newell and Simon，1976)成立。更有趣的是，2011年2月17日，一个叫托马斯？沃森的电脑在竞猜中“虐”了两个最聪明的美国人，获得了冠军。2016年3月9日至3月15日，“尊贵的围棋九段”AlphaGo在首尔以4: 1的比分战胜围棋世界冠军李世石九段，从而引发了人工智能将如何改变人类社会生活方式的话题。
人工智能是人机交互的产物。
众所周知，目前制约机器人科技发展的瓶颈是人工智能。人工智能研究的难点是认知的解释和构建，而认知研究的关键问题是自主性、情感等意识现象的解除。在认知领域，没有比弄清意识的本质更具挑战性或更令人着迷的问题了。这个领域是科学、哲学、人文艺术、神学等领域的交叉。虽然意识问题如此重要，但具有讽刺意味的是，无论过去还是现在，当谈到意识问题时，人们要么保持沉默，要么远离它。究其原因，无非是不可预知的意识和主观随意性，严重背离了科学技术的逻辑论证、感觉、经验、验证和判断。既然远离科技体制，自然不会得到相应的认可和支持，这似乎是顺理成章，天经地义！然而，最近科技界的一系列前沿研究正在悄然改变这种局面：虽然研究飘忽不定的意识不符合科技的标准，但在意识前面加上情境(或情境)二字如何？人在大的时空环境中的意识是不确定的，但“取经于物”，在小尺度的时空情境中应该有意识的痕迹！自古以来，人们就知道“天时地利人和”的小尺度时空情境对情境感知和意识的影响。用现代科学手段实现态势感知的研究起源于Mica Endsley于1988年提出的态势感知。概念框架：“…在一定的时间和空间范围内对环境中的元素的感知，对它们的意义的综合，以及对它们在不久的将来的状态的预测。”(对一定时间和空间内环境中成分的感知和理解，从而预测这些成分的后续变化)但这只是一个定性分析的概念模型，其机理分析和定量计算还远未完善。
在现实的人机环境系统交互领域中，人的情境感知、机器的物理感知、环境的地理感知等。往往在一个统一的时空里是同构的(人的五官也应该是平行的)。对于人来说，人的注意力的切换产生了不同的主题和背景感受/体验。在人的行为环境、物理环境和地理环境相互作用的过程中，人的态势感知SA被视为一个开放的系统，是一个整体。它的行为特征不是单纯由人的要素决定的，而是由整个人机环境系统的内在特征决定的。人的情境意识和行为只是整个过程的一部分。此外，人机环境中的许多闭环系统往往是平行或嵌套的，这些闭环系统不同反馈环节的信息往往在特定情境下交叉融合在一起，起到刺激或抑制的作用。既有类似宗教情绪的柔性反馈(不妨称之为“软调节反馈”，人们往往会延迟不同情绪的释放)，也有类似法律强制的刚性反馈(不妨称之为“硬调节反馈”，常规意义上的自动)。如何快速化繁为简，化虚为实，是衡量一个人机系统稳定性、有效性和可靠性的主要标志。无论是用数学方法进行快速搜索比较，还是用运筹学进行最优剪枝计算，都是人工智能领域值得深入研究的问题。
人机交互系统往往是由具有意志、目的和学习能力的人的活动组成，涉及诸多变量和复杂关系，贯穿着人的主观因素和有意识的目的。因此，主客体的界限往往是模糊的，它具有个体性、人为性、异质性、不确定性、价值与事实的统一性、主客体的相关性等特征。它充满了复杂的随机因素，不具有可重复性。此外，与机器(设备)和环境(自然)相关的人机环境交互系统研究活动中的主客体界限分明，具有强烈的积极性、自由性、同质性、确定性、价值中立性和客观性等特征。无论古代、中世纪还是近代，哲学和宗教都不再仅仅是意识形态，而逐渐成为各个阶级的强大政治力量，其影响不断渗透到社会生活的各个领域。更有甚者，哲学、政治、法律的上层建筑已经被置于宗教的控制之下。总之，以上主客观因素的影响，导致了人机环境交互系统的极其复杂和不确定性。因此，对人机环境交互系统的研究，不仅要包括实验、理论、仿真、大数据等科学范式，还要涉及直觉、思辨、猜测、风格、图像、情境等人文艺术的各种方法。在很多情况下，还应该与哲学和宗教的各种进路有关，比如现象、体现、分析、理解和信仰等等。在充满变数的人机环境交互系统中，存在的逻辑不是主客观的必然性和确定性，而是与各种可能性交互的同步性，是一种学“意”忘“形”的能力。这种思维和能力可能更适合复杂的人类艺术过程。而这些恰恰是人工智能所缺乏的。
人和机器的区别
与人机相比，人的语言或信息组块能力强，记忆力和理性有限；对于机器语言或信息组块来说，它们具有弱能力、无限记忆和理性，同时实现语言(程序)运行和自我监控机制应该是保证机器可靠性的基本原则。人们在使用母语时可以不考虑语法进行交流，在很多情况下可以感知到语言、图片、音乐的多义性。比如人的听觉、视觉、触觉等。是有辨别力但也是感性的，他们往往能感知到只能理解而不能表达的信息或概念(比如思考哲学，这是很难通过学习了解到的)。机器虽然可以下棋和回答问题，但对跨领域情境的适应能力较弱，不能有效应对矛盾或歧义信息(缺乏必要的竞争和风险选择机制)，没有主次之分，综合辨别和识别能力不足，不能用归纳推理和演绎形成概念或提出新概念，更谈不上形而上的理论形式。
人和机器在语言和信息处理上的区别主要体现在把看似不相关的事物联系在一起的能力上。虽然大数据时代可能会改变，但对于机器来说，抽象表示的抽象化，即基于规则条件和概率统计的决策方法，与基于情感触摸和顿悟冥想(人类特有)的判断机制之间的鸿沟依然存在。
人工智能和哲学
人类文明其实就是认知的体现。无论是最早的美索不达米亚文明(6000多年前)，还是四大文明以来日新月异的以西方为代表的现代科技力量，其起源都可以落实到认知领域。历史学家认为，古希腊文化推动的现代西方文明起源于古巴比伦和古埃及，其本质反映了人与物(客观物)的关系；以古印度为代表的文明，往往蕴含着人神信仰；最后一个古老的中华文明是四大文明古国中唯一延续至今的文化脉搏。其核心原理体现了人与环境的沟通(这可能是中华文明得以延续的重要原因)。在这些人、机器(物)和环境的系统化交互过程中，认知数据的生成、循环、加工、变异、卷曲、放大、衰减、消失无时无刻不在进行着……
有人说，人工智能是一个哲学问题。这句话有一定道理，因为“我们能否在计算机上充分实现人类的智能”是一个哲学问题。康德认为哲学需要回答三个问题：我能知道什么？我该怎么办？我能期待什么？对应认知、道德、信仰。哲学不是关于什么是什么，而是关于为什么和如何是什么。自2013年10月回国以来，笔者一直在思考人机交互的本质问题。偶尔和朋友聊到“在一起”这个词，让他觉得很贴切。试想，人类与计算机的关系，在当下乃至可预见的未来，应该不是取代而是共存：按力分配，取长补短，共同进步，互激互醒，爱与义。相辅相成.无独有偶，2014年以来，机器学习、互联网、机器人、人工智能等领域发展迅猛。深度学习、类脑计算和上下文感知一时间成为关键词和流行语。但细细品味，它们的核心本质无非是解释和建构的问题，形而上学之后就会变成崇高的哲学问题。
其实哲学就像科学和宗教一样，是一个人必须相信(除非你相信你不应该理解)才能理解的过程。这不是盲从，而是一种理解前的先入为主！比如理科，物理研究世界是什么样的(解释世界)，计算机(数学)研究如何构建世界(构造世界)。如果没有信仰，信任，信念等。他们之间在了解之前就已存在，恐怕很难坚持下去。毕竟在看不见手脚的黑夜里，人是很难产生自己的驱动力的(比如在无利可图的环境里，商人往往很少见)。而信仰是一种认同的思维，往往是一种非理性的激情和冲动的情绪，通过非理性达到理性(合理)是一个有趣的悖论！或许，这也是无中生有的禅学吧。
事实上，目前以符号表示和计算为代表的计算机虚拟构造系统很难逼真地反映物理学、生理学和心理学(数学本身并不完备)的理论所解释的现实世界，而认知科学的适时出现不自觉地统一了各种“原理”(物理学、生理学和心理学)的解释与各种“机器”(计算机、飞机和拖拉机)的构造之间的对立，围绕着存在
有时候，世界是确定的，但不确定的是我们自己。面对同样情境的事物如文字、音乐、视频等。我们往往会随着心情的不同而有不同的感知和理解，情况随心而变。有时候，世界是不确定的，但确定的是我们自己。面对文字、音乐、视频等不同情境的事物。我们能够保持不变并产生不断的表象，形成概念，并随着情境转动我们的心。无论如何，世界，包括我们自己，都是由容易、困难、简单、容易、不容易、容易、容易、容易、容易、容易等许多进化过程组成的。在这些复杂的变化中，需要一个或多个参照系来协调其中的各种矛盾和悖论。如果追溯这些框架系统的起源，应该是人机环境的相互作用。也许最好的智慧/聪明真的隐藏在这些互动的矛盾中？如果是这样，我们如何破译它？
哲学意义上的“我”可能是人类研究的起源或起点，“我是谁”、“我从哪里来”、“我要去哪里”等问题可能是人工智能研究的关键瓶颈？
结束语
人工智能，尤其是未来的强人工智能，很可能是一个集科技、人文艺术、哲学宗教于一体的“有机化合物”。它是各种“有限理性”和“有限感性”叠加和来回搅动的结果，而不仅仅是科学意义上的自然秩序原则。既包含了科技这种只服从理性本身而不屈服于任何权威的确定性知识(答案)的东西，也包含了人文艺术、哲学、宗教等一些思想。它们仍然是不确定的。它不仅关注人机环境系统中的大数据挖掘，而且对涉及“蝴蝶效应”的关键小数据极其敏感。既涉及计算、感知、认知等客观过程，也涉及计算、动机、猜测等主观过程。既与系统论、控制论、信息论等“老三论”有关，又与耗散结构论、协同论、突变论等“新三论”有关。它是一个整体与部分开环、闭环、自上而下、自下而上的交叉融合过程，是一个通过不相关-弱相关-相关-强相关及其逆过程的混合相关变换。通过研究，我们是这样看待人工智能的技术问题的：首先，人工智能的过程不是对环境的被动反应，而是一种主动的行为。人工智能系统在环境信息的刺激下，通过采集和过滤改变态势分析策略，从动态信息流中提取不变性，在人机环境的交互下产生近乎感知的操作或控制；其次，人工智能技术中的计算是动态的、非线性的(类似于认知技术中的计算)。通常情况下，不需要一次性计算所有的问题，而是计算所需的信息。再者，人工智能技术中的计算应该是自适应的，人机系统的特性应该随着与外界的交互而变化。所以人工智能技术中的计算应该是外部环境、机器和人类认知感知相互作用的结果，三者缺一不可。
基于人类行为特征的人工智能系统技术研究，即不确定动态环境下组织的感知和响应能力的研究，对于重大事件(战争、自然灾害、金融危机等)的应急指挥与组织系统具有重要的参考价值。)在社会系统中，复杂工业系统中故障的快速处理，系统的重建和修复，复杂恶劣环境中人形机器人的设计和制造。
鉴于人工智能系统的研究范围广泛，容易产生非线性、随机性、不确定性等系统特性。这使得系统建模的研究往往面临很大的困难。在以往的研究中，人们提出了各种有价值的理论模型，并用来描述表征、学习、理解、自治、预测等系统行为。然而，这些模型在考虑人工智能的本质和影响因素方面不够全面，缺乏对模型可用性的实验验证。因此，本文着重对人机环境系统的本质和人工智能的影响因素这两个关键问题进行深入探讨，以期追根溯源，尽快实现一个高效、安全、愉悦、可靠的强人工智能系统。
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