人工智能约定俗成的大分类:强弱人工智能

弱人工智能

弱人工智能是指不能制造出真正地推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。

人工智能的一个比较流行的定义,也是该领域较早的定义,是由约翰·麦卡锡(John McCarthy|)在1956年的达特矛斯会议(Dartmouth Conference)上提出的:人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性(弱人工智能)。总体来讲,目前对人工智能的定义大多可划分为四类,即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动,或制定行动的决策,而不是肢体动作。主流科研集中在弱人工智能上,并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。

中文名

弱人工智能

外文名

AI

创建人

约翰·罗杰斯·希尔勒

创建时间

1980年

目录

发展观点

研究方向

发展观点

人工智能的研究虽然取得了巨大的进步,但进一步发展不仅面临着意向性、认识框架、语境识别、方法上的还原论的哲学瓶颈问题,而且还面临着诸多哲学难题,如有可能剥夺人的思想自由、动摇人的主体性地位、危及人的存在。因此,人工智能研究必须坚持人本原则,在技术为人类所用,不危害人类长远的根本利益的前提下健康发展。 [1]

塞尔认为,意向性是一种自然或生物现象,是自然生命史的一个组成部分,所以自称他的理论为“生物学的自然主义”。而要造出人工大脑,只仿造输入输出过程是不行的,而要仿造意识过程,而意识又是意向性的基础。 [2]

研究方向

编辑

人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题,其中之一是,如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法,计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学认知心理学,以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

强人工智能

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,并且,这样的机器将被认为是有知觉的,有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案,有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能,比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。

中文名

强人工智能

创立人

约翰·罗杰斯·希尔勒

特    点

具有自我意识的人工智能

创立时间

 1980

目录

历史

分类

理论

强人工智能需要解决的问题

历史

“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的,其定义为:

“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具;相反,只要运行适当的程序,计算机本身就是有思维的。”(J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980。但事实上,Searle本人根本不相信计算机能够像人一样思考, 在这个论文中他不断想证明这一点。他在这里所提出的定义只是他认为的“强人工智能群体”是这么想的,并不是研究强人工智能的人们真正的想法。因此反驳他的人也不少。可参考:《 A Chinese room that Understands》- herbert A. Simon & Stuart A . Eisenstadt)。

拥有“强人工智能”的机器不仅是一种工具,而且本身拥有思维。“强人工智能”有真正推理和解决问题的能力,这样的机器将被认为是有知觉,有自我意识。 [1]

分类

强人工智能可以有两类:

类人的人工智能,即机器的思考和推理就像人的思维一样。

非类人的人工智能,即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识,使用和人完全不一样的推理方式。

理论

“强人工智能”引发起一连串哲学争论,例如如果一台机器能完全理解语言并回答问题的机器是不是有思维。哲学家希尔勒认为不可能。

也有哲学家持不同的观点,认为人也不过是一台有灵魂的机器而已,为什么人可以有智能,而普通机器就不能呢?

关于强人工智能的争论,不同于更广义的一元论二元论的争论。其争论要点是:如果一台机器的唯一工作原理就是转换编码数据,那么这台机器是不是有思维的?希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明,如果机器仅仅是转换数据,而数据本身是对某些事情的一种编码表现,那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下,机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点,希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试,也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。

也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为,人也不过是一台有灵魂的机器而已,为什么我们认为:“人可以有智能,而普通机器就不能”呢?他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。 [2]

强人工智能需要解决的问题

人们将对于计算机来说最困难的问题,非正式地称为“人工智能完备”(AI-complete)或者“人工智能困难”(AI-hard)的,以此说明解决了这些计算性问题就相当于解决了人工智能的核心问题——让计算机和人类或者强人工智能一样聪明。将一个问题称为“人工智能完备的”,意味着它不能被一个简单的特定算法解决。

人们假定人工智能完备的问题包括计算机视觉自然语言理解,以及处理真实世界中的意外情况。目前为止,人工智能完备的问题仍然不能单靠现代计算机技术解决,而是需要人类计算。这一点在某些方面很有用,例如通过验证码来判别人类和机器,以及在计算机安全方面用于阻止暴力破解法。

终极解释

自然人为主的人类社会在人工智能帮助下的终极进化设想

政治经济高度融合的共产主义社会是人类社会的终极阶段,具体为:

共产主义 = 物质 + 能量 + 人工智能

自以为现阶段的终结解答,答案发散轮123:

1 无论先进的社会制度,思想意识还是经济体制也好,都需要一个先进硬件基础。只有借助“弱人工智能”实现物质极大丰富,才能实现“社会主义”,这个条件即使是目前最领先的国家,可能还要发展N年,其速度取决于弱人工智能的发展速度。

2 “强人工智能”将人类自然生物个体进化到人机合一,无生物欲望:没有吃喝嫖赌抽,坑蒙拐骗偷,素质不是一般的高,就实现了真正的共产主义,所以讨论具体形态无意义。

3 最终态应该是依赖强人工智,人能达到量子级别的控制能力,所谓的”人“个体将变成一个个只是参数特征值不同的能量体,即每个人都是”神“,可以控制一定范围的空间和时间,就是最强”共产主义“。

附加:站在新机械唯物论的角度,一切皆为比特,即要么是量子显态为1,明物质状态,要么是量子隐态,为0,为暗物质状态,最终”共产主义“这个概念都会与”量子论“融合,即没有了社会科学与自然科学的界限。共产主义即空,空即共产主义,唯物质也,一种物质则可以被其它物质以比特矩阵的形式有意识地所计算和重现。

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