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  • 人工智能

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。另外,世界著名科幻电影大师史蒂文·斯皮尔伯格曾导演过一部名叫《人工智能》的科幻电影。讲述21世纪中期,由于气候变暖,南北两极冰盖的融化,地球上很多城市都被淹没在一片汪洋之中。2016年1月,Google旗下的深度学习团队Deepmind开发的人工智能围棋软件AlphaGo,以5:0战胜了围棋欧洲冠军樊麾。这是人工智能第一次战胜职业围棋手。

    编辑摘要
    百科帮你涨姿势

    由美国计算机专家约翰·麦卡锡1956年提出 已发展为一门交叉学科

    本质是对人的思维的信息过程进行模拟 没有人类意识特有创造能力

    斯皮尔伯格电影《人工智能》 讲述21世纪中期气候变暖引发灾难

    科学 +
    人工智能

    在一项最新的人工智能实验中,研究者试图让计算机为不同颜色命名。最终,计算机为颜色起了非常古怪的名字。[详细]

    基本信息 编辑信息模块

    中文名: 人工智能 英文名: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    提出时间: 1956年 提出地点: DARTMOUTH学会
    简称: AI 名称来源: 雨果·德·加里斯的著作

    目录

    定义/人工智能 编辑

    人工智能
    学科:人工智能(学科)是计算机科学中设计研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模拟和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。

    能力:人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习核问题求解等思维活动。

    人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是人 类对自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统仿真系统中得到应用。

    词源/人工智能 编辑

    “人工智能[1] ”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论控制论自动化仿生学生物学、心理学、数理逻辑语言学医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

    简史/人工智能 编辑

    自古以来,人类就力图根据认识水平和当时的技术条件,企图用机器来代替人的部分脑力劳动,以提高征服自然的能力。公元850年,古希腊就有制造机

    人工智能机器人是典型的人工智能应用
    器人帮助人们劳动的神话传说。在中国公元前900多年,也有歌舞机器人传说的记载,这说明古代人就有人工智能的幻想。随着历史的发展,到十二世纪末至十三世纪初年间,西班牙的神学家和逻辑学家Romen Luee试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。十七世纪法国物理学家和数学家B.Pascal制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家G.W.Leibniz在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。十九世纪英国数学和力学家C.Babbage致力于差分机和分析机的研究,虽因条件限制未能完全实现,但其设计思想不愧为当时人工智能最高成就。 

    进入21世纪后,人工智能相继出现若干开创性的工作。1936年,年仅24岁的英国数学家A.M.Turing在他的一篇"理想计算机"的论文中,就提出了著名的图林机模型,1945年他进一步论述了电子数字计算机设计思想,1950年他又在"计算机能思维吗?"一文中提出了机器能够思维的论述,可以说这些都是图灵为人工智能所作的杰出贡献。1946年美国科学家J.W.Mauchly等人制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。还有同一时代美国数学家N.Wiener控制论的创立,美国数学家C.E.Shannon信息论的创立,英国生物学家W.R.Ashby所设计的脑等,这一切都为人工智能学科的诞生作了理论和实验工具的巨大贡献。

    1956年美国的几位心理学家,数学家,计算机科学家和信息论学家在Dartmonth大学召开了会议,提出了人工智能这一学科,现在普遍认为人工智能学科是这时建立的,到现在已有40多年的历史,它的发展先后经历了“认知模拟”,“语意信息理解”,“专家系统”等阶段。

    发展阶段/人工智能 编辑

    从1956年正式提出人工智能学科算起,40多年来,取得长足的发展,成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器,那就必须知道什么是思考,更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢?科学家已经作出了汽车,火车,飞机,收音机等等,它们模仿我们身体器官的功能,但是能不能模仿人类大脑的功能呢?到目前为止,我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官,我们对这个东西知之甚少,模仿它或许是天下最困难的事情了。

    当计算机出现后,人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具,在以后的岁月中,无数科学家为这个目标努力着。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了,全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科,学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程,在大家不懈的努力下,现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如,1997年5月,IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。大家或许不会注意到,在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作,计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科,计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。 

    计算机时代


    人工智能庞然大物,世界第一台电子计算机
    1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介.

    AI的开端

    虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一。最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器。它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度。这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果。而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期AI的发

    人工智能美国国防部五角大楼
    展影响很大. 1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论。他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"。从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"。虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础。 Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想已被重新考虑和使用了。 Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统. 1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试。这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的。GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研 究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序. 
    人工智能通用汽车标徽
    当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言. LISP到今天还在用."LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳。 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自美国国防部高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐.

    大量的程序

    以后几年出现了大量程序。其中一个著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限数量的几何形体)中的研究与编程.在MIT由Marvin Minsky领导的研究人员发现, 面对小规模的对象,计算机程序可以解决空间和逻辑问题.其它如在60年代末出现的"STUDENT"可以解决代数 问题,"SIR"可以理解简单的英语句子.这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助.。70年代另一个进展是专家系统。专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率。由于当时计算机已有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律.专家系统的市场应用很广.十年间,专

    人工智能波音、世界著名飞机生产厂商
    家系统被用于股市预 测,帮助医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等。这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能. 70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论.另外David Marr提出了机器视觉方面的新理论,例如,如何通过一副图像的阴影,形状,颜色,边界和纹理等基本信息辨别图像。通过分析这些信 息,可以推断出图像可能是什么.同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出. 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域.1986年,美国AI相关软硬件销售高达4.25亿美元.专家系统因其效用尤受需求.象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程.杜邦,通用汽车公司波音公司也大量依赖专家系统.为满足计算机专家的需要,一些生产专家系统辅助制作软件的公司,如Teknowledge和Intellicorp成立了。为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来. 从实验室到日常生活人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响.计算机技术
    人工智能美国国防部高级研究计划署支持的项目“机器骡子”
    不再只属于实验室中的一小群研究人员. 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前.有了象美国人工智能协会这样的基金会.因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮。150多所像DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上. 其它一些AI领域也在80年代进入市场.其中一项就是机器视觉. Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中,进行质量控制。尽管还很简陋,这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同.到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统,销售额共达8千万美元. 但80年代对AI工业来说也不全是好年景.86-87年对AI系统的需求下降,业界损失了近5亿美元。象 Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元,大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领导者削减经费.另一个另人失望的是美国国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车".这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望,Pentagon停止了项目的经费.尽管经历了这些受挫的事件,AI仍在慢慢恢复发展.新的技术在日本被开发出来,如在美国首创的模糊逻辑,它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径.总之,80年代AI被引入了市场,并显示出实用价值.可以确信,它将是通向21世纪之匙.。人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验.人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器。AI技术也进入了家庭.智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备.对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现.人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活.

    超越人类的临界点

    2016年1月,Google旗下的深度学习团队Deepmind开发的人工智能围棋软件AlphaGo,以5:0战胜了围棋欧洲冠军樊麾。这是人工智能第一次战胜职业围棋手。

    AlphaGo能通过图灵测试不是偶然。在过往围棋人工智能通常采用的蒙特卡洛法之外,它加入了两种神经网络,以减少搜索所需的广度和深度:用价值网络评估棋子位置的优劣,用策略网络来为下一步取样。论文说,在与樊麾的对局中,靠着更精准的评估和更聪明的棋步选择,AlphaGo与人类的思维方式更接近,计算量要比20年前IBM深蓝计算机击败国际象棋世界大师卡斯帕罗夫要少几千倍。

    人工智能近年突飞猛进。最近还有人说,人工智能要战胜人类围棋手还要许多年。现实已经粉碎了这种预言。人工智能战胜业余强手也就是去年的事,现在已经战胜职业棋手。业余强手与职业棋手之间的差距,远大于职业棋手与职业顶尖棋手的差距。樊麾是职业二段,出生于中国,目前是法国国家围棋队总教练,连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。欧洲冠军与世界最强之间水平大概差让先到让两子之间,这对人类是天堑,但对已经取得突破的人工智能来说,步子大点也许一步就迈过去了。

    围棋成为人工智能新突破选择的领域,意义重大。围棋规则简单,变化繁多,而结果不确定,没有“正解”。不是说初始输入一个值,然后直线计算到终局,而是每一步都有判断、权衡、取舍。我的体会是它好似生活的投影,简单一些,但足够复杂。一位认知科学家朋友阳志平说,认知心理学实验研究智力、专家、专业技能习得,选取棋类作为游戏。是因为它的标准化程度较高;一般的棋类游戏标准化程度虽然不错,但认知复杂度不行,然而围棋不一样,兼具了标准测试集与认知复杂度高双重特点,这样使得人工智能在围棋上取得的突破,具有划时代意义。

    人工智能科学/人工智能 编辑

    实际应用

    机器人世界杯开战机器人世界杯开战
    机器视觉
    指纹识别人脸识别视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。

    智能模拟

    球形机器人球形机器人
    机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,逻辑推理,博弈,信息感应与辨证处理。

    学科范畴

    陪伴机器人Kirobo mini陪伴机器人Kirobo mini
    人工智能是一门边沿学科,属于自然科学社会科学的交叉。

    涉及学科

    哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论

    研究范畴

    语言的学习与处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式,最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。

    意识和人工智能

    人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。

    对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,更不会超过人的智能。

    应用领域

    人类通过人工智能获得永生人类通过人工智能获得永生
    机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。  
    值得一提的是,机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看,机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远;而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出:要提高机译的质量,首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题;单靠若干程序来做机译系统,肯定是无法提高机译质量的;另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下,机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。

    安全问题

    目前人工智能还在研究中,但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的,它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过,其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续,如果使机器拥有自主意识,则意味着机器具有与人同等或类似的创造性,自我保护意识,情感和自发行为。

    实现方法

    人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法(Engineering approach),它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法(Modeling approach),它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法(Generic Algorithm,简称GA)和人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制,人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果,两种方式通常都可使用。采用前一种方法,需要人工详细规定程序逻辑,如果游戏简单,还是方便的。如果游戏复杂,角色数量和活动空间增加,相应的逻辑就会很复杂(按指数式增长),人工编程就非常繁琐,容易出错。而一旦出错,就必须修改原程序,重新编译、调试,最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用后一种方法时,编程者要为每一角色设计一个智能系统(一个模块)来进行控制,这个智能系统(模块)开始什么也不懂,就像初生婴儿那样,但它能够学习,能渐渐地适应环境,应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误,但它能吸取教训,下一次运行时就可能改正,至少不会永远错下去,用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能,要求编程者具有生物学的思考方法,入门难度大一点。但一旦入了门,就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定,应用于复杂问题,通常会比前一种方法更省力。 

     

    “机器思维”同人类思维的本质区别:

    自我繁殖机器人自我繁殖机器人
    1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程,人类智能主要是生理和心理的过程。

    2.人工智能没有社会性。

    3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。

    4.两者总是人脑的思维在前,电脑的功能在后。

    5.机器思维总是按照人类预定的程序而定。[2]

    强弱人工智能/人工智能 编辑

    人工智能约翰·麦卡锡
    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(见下)。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。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。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,并且这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。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。弱人工智能弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理(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。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。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。对强人工智能的哲学争论“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)这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的,象下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时,必须知道明确的程序。可是,人即使在不清楚程序时,根据发现(HEU- ristic)法而设法巧妙地解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等,所谓认识模型就是一例。再有,能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等,也是其例。此外,解决的程序虽然是清楚的,但是实行起来需要很长时间,对于这样的问题,人能在很短的
    人工智能图灵,逻辑学家,人工智能之父

    时间内找出相当好的解决方法,如竞技的比赛等就是其例。还有,计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时,就不能理解它的意义,而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下,根据适当的补充信息,也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言,称为自然语言处理。关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论二元论(dualism)的争论。其争论要点是:如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换,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,如果机器仅仅是对数据进行转换,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。有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的,那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道,一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的,还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点,既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的,那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。需要要指出的是,弱人工智能并非和强人工智能完全对立,也就是说,即使强人工智能是可能的,弱人工智能仍然是有意义的。至少,今日的计算机能做的事,像算术运算等,在百多年前是被认为很需要智能的。 

    人工智能对教育的影响。

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    参考资料
    [1]^引用日期:2013-11-08
    [2]^引用日期:2013-01-30

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