计算机与人工智能

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层次描述

人工智能所要解决的一个重大问题是如何跨越两种描述间的鸿沟，即如何构造一个系统，使它可以接收一个层次上的描述，然后从中生成另一个层次上的描述。智能的作用是为复杂的对象-如棋盘、电视机显示屏等构造高层次描述的能力。

例：电视机有两种描述层次，直观显性的描述是电视上正在播放的画面，但实际上那些都是一片闪烁的光点。把人工智能看作是计算机，那么人工智能的需要做的就是要把这些隐形的光点以一种更直接的形式表现出来，现实中显性的图像。

再如，数学家在做数学题时往往不会像那些庸才们一样尝试所有的途径，相反，他们一下子就“嗅”出了有希望的途径，然后立即进行下去。也就是说，除了明显可见的途径外，数学家看到了另外深层次的途径。

通常，我在在理解一个情景的时候并不需要同时在头南中容纳一个以上的层次，而且对同一个系统的不同描述一般在概念上相距甚远，就像我们前面提到过的一样。因此，同时保存它们并不困难，只需要把它们保存在心智世界中的不同区域里就行了。真正造成混乱的是：同一系统允许两种以上不同层次的描述，而这些描述在某些方面又彼此相似，那时，在考虑这种系统时，我们难以避免把层次搞混，很容易完全迷失方向。

由于我们目前差不多是在用同一种语言描述所有的心智层次，这显然就造成了大量的层次混淆和许多错误的理论：我们是由许多层次构成的，同时我们用重叠的语言在所有这些层次上描述我们自己。

描述的层次由低到高，低层次的描述往往是最复杂的，就如同对电视屏幕上的光点的描述一样，但是就某些目的而言，这是最重要的视角。在最高层次上，描述极大程度地组块化，给人一种完全不同的感觉。它们往往以简略的形式概括了若干在低层次看来是不同的东西。计算机通过高层次的组块化描述，最终通过复杂的算法以低层次的描述呈现给人类。

研究进展

人工智能的进展需要攻克的难题：计算机语言。计算语言需要不断改进和开发用以描述符号的处理过程。

人和计算机系统的所有层次之间的通讯都是在同一个终端的同一屏幕上进行的，若是一个复杂系统的几个层次同时出现在屏幕上，即使有经验的计算机工作者也常常忘记在和“谁”谈话，于是输入了某些在那个层次上毫无意义的命令。而系统本身还做不到自行分区，所以需要人为操作。

此外，计算机系统在某些层次上具有灵活性，如我们可以在文本编辑器中随意更换字体或者字号，但有些层次上却是刻板机械的，比如我们无法将一个没有事先设定好的打印机进行彩色打印。这就需归结于计算机硬件和软件的区别：就是程序和机器之间的区别—即长长的复杂的指令序列和执行它们的物理机器之间的区别。

拿我们自身举例。我们每个人都是由“软件”和“硬件”组成，这也反映了我们总会存在灵活性和机械性的原因。大脑是由具有固定规则的硬件构成的，不能被重新编写程序，我们无法使我们的神经元变得更兴奋，我们无法重构一个大脑，但是我们的心智却可以被重新编程，灵活调度。我们可以按照自己的心智自由的思考和理解事物，可以构建新的概念。我们在生理上同样存在机械性，当我们生病的时候，这是身体本身的机制在发挥作用，我们是无法按照自己的意志来治愈自己的疾病，所能做的就是心理上的暗示，这是可以实现的。

机器思维

没有任何计算机真正“想要”去做任何事，因为它是被别的什么人编好了程序的。只有当它能从零开始为自己编程序—这是荒唐的—它才可能有自己的关于愿望的意识。

——阿瑟·塞缪尔

洛芙莱丝命妇在其回忆录中写道：“计算机只能做人告诉它去做的事”，换言之，计算机没有“思维”，当然，这也是被公认为计算机有别于人的本质特点。

我们目前认为计算机无法超越人类就是因为计算机不具有人所特有的“思维”，这种思维就是人在处理事务时的逻辑性，而计算机本身不具备这种逻辑性，它所表现出的条理性只是人为赋予的那种逻辑，也就是说计算机只能在特定的逻辑框架中运行，却不能跳出这框架。事实上，人工智能的研究就是希望能找到一种方式，让计算机拥有至少一些“人的思维”。

威胁论

尽管计算机仍旧只是一台机器，但是现在却让我们产生危机感，主要原因在于：

其一，虽然计算机是按照我们告诉它的去执行，但是我们却无法预知我们告诉它去做的事会导致什么结果，具体执行过程的细节，因此，这就导致了其行为和结果的不可控性。

其二，编程语言层次越高，就越无法精准地知道你让计算机所做的事。一层层的翻译把一个复杂的程序通过“用户界面”和实际机器指令分隔开了，这样就导致你无法精准地定位到最终呈现的结果。

智能实现

一旦某些心智功能被程序化了，人们很快就不再把它看作“真正的思维”的一种本质成分。智能所固有的核心永远是存在于那些尚未程序化的东西中。即“人工智能是尚未做到的东西。

——泰勒斯定理

有人认为，要想实现人工智能，总有一天需要模拟或者复制大脑的实际硬件。人们总会在想“我们得把大脑模拟到什么精算程度才算实现了人工智能？”这可能完全取决于你想要模拟人类意识的多少特征。事实上，迄今为止，人们对于“智能”的追求总是在不断变化，并没有一个可以度量的标准，没有人说清楚智能的标准在哪里？怎么才算真正达到智能？

辟如，玩好跳棋的能力是否足够成为智能的指标？如果是，那么人工智能就已经存在了，因为下跳棋的程序是世界一流水平。智能是否像大学微积分课程中求函数积分的能力？如果是，那么人工智能就已经存在了，因为符号积分运算的程序在大多数情况下已经胜过最熟练的人。智能是不是下象棋的能力？如果是，那么人工智能早已存在了，因为下国际象棋的程序已经能够战胜最好的业余棋手了，且机器棋手的水平还可继续改善。

由此种种，可见人们对于“人工智能”的要求似乎是毫无底线的增加，当我们朝着人工智能的方向每迈进一步时，总是在打破原有的我们所认为“智能”的东西，我们总是在一个创造、认可、突破、重构、再认可的怪圈（a strange loop）中循环往复。也许，真的要等到我们完全复制一个活的大脑，算是实现了“智能”。

摘自：《哥德尔、艾舍尔、巴赫—集异璧之大成》