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《人工智能簡史》

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《人工智能簡史》

發布日期:2020-10-15 作者: 點擊:

The real discovery is the one that makes me capable of stopping doing philosophy when I want to, the one that gives philosophy peace.

真的發現是能讓我停下來不做哲學的發現,讓哲學消停的發現。

 ——Wittgenstein(維特根斯坦)

哲學家不一定懂哲學,就像相聲演員不一定會說相聲,這是低門檻行業的通病。本章隻講哲學家和人工智能的故事,而真正的人工智能中的哲學問題散布在別處。加州大學伯克利分校的哲學係有兩位人工智能的出名批評者,一位是休伯特・徳雷弗斯(Hubert Dreyfus),另一位是塞爾(John Searle)。德雷弗斯的《計算機不能幹什麽》和塞爾的假想實驗“中文屋”一度代表了外行反對人工智能的最強音。2016年去世的普特南(Hilary Putnam)身兼哲學家、數學家和計算機科學家,對自動定理證明做過原創貢獻,是內行。他的“缸中腦”是嚴肅的假想實驗。

左:休伯特・徳雷弗斯 

右:約翰·塞爾

1. 德雷弗斯和《計算機不能幹什麽》

休伯特・徳雷弗斯是美國為數不多的歐陸派哲學家之一,主攻胡塞爾、海徳格爾和梅洛-龐蒂(Merleau-Ponty),但他出名主要靠的還是批判人工智能。

休伯特・徳雷弗斯是苦出身,但本科、博士都畢業於哈佛大學,剛入學時讀過一段時間物理,很快就轉了哲學。他還有個兄弟斯圖亞特・德雷弗斯( Stuart Dreyfus),也是哈佛博士。中西部的農民家庭一家出兩個哈佛博士倒是個勵誌的故事。斯圖亞特・德雷弗斯的專業是應用數學,畢業後也去了加州大學伯克利分校,在工業工程與運籌學係任教,曾和動態規劃的祖師爺貝爾曼合作,還一度研究過神經網絡。兄弟倆1988年還聯手寫過一本批評專家係統的書《人定勝機》(Mind over Machine)。

休伯特・德雷弗斯在哈佛博士畢業前,就開始在隔壁的麻省理工學院教哲學導論,畢業後順理成章地成了麻省理工學院哲學係助理教授。那時的麻省理工學院哲學係和語言學係還沒合並。學校最熱門的明星人物之一是明斯基。德雷弗斯1961年在他兄弟的幫助下拿到了一個在美國軍方智庫蘭德公司夏季實習的機會,期間接觸到紐厄爾和司馬賀的工作。1964年夏季他再次到蘭德公司工作,寫出了那篇廣為流傳的“煉金術與人工智能”。他在蘭德工作時的老板起初看見這篇文章後非常不爽,他認為德雷弗斯的東西是糟糕的哲學,他扣著這篇東西沒有立即發表。但徳雷弗斯把預印本在各個圈子裏散發。徳雷弗斯的批評者認為那根本就不是蘭德的報告,德雷弗斯不過是利用他在蘭德短期工作的身份,為報告背書。9個月之後,德雷弗斯在蘭德的老板怕被別人批評在實施檢查製度,最終同意以最低級別的蘭德公司內部備忘錄的形式印發了這篇文章。這篇文章一開始隻是攻擊紐厄爾和司馬賀的觀點,後來內容逐漸被擴充,攻擊的範圍也擴大,終於成為一本書,書名是《計算機不能幹什麽》,變成了對人工智能的全麵批評。

德雷弗斯的書出來後,他馬上成了人工智能學界的死敵。麻省理工學院的人工智能圈子在明斯基的影響下,根本不待見他,他在食堂吃飯時大家都躲著他。德雷弗斯後來指控麻省理工學院的計算機教授企圖阻撓他獲到終身教職(tenure),因為害怕他對AI的批評會導致學校拿不到政府資助。他甚至考慮雇一個演員裝扮成美國國防部先進研究局(DARPA)的官員和他在麻省理工學院教授俱樂部裏吃飯,以此嚇唬他同校的人工智能教授們。最後校長維斯納( Jerry Wiesner)不得不幹預,在谘詢了鄰居哈佛大學以及蘇聯的計算機同行後,親自批準給德雷弗斯終身教職。維斯納是電機工程(EE)的教授,麻省理工學院的EE和計算機至今還是一個係,維斯納在計算機教授間頗有威信,著名的 Media Lab就是在他手裏建立的。蘇聯那時正批控製論,徳雷弗斯的調子倒是合拍。後來 DARPA傳喚德雷弗斯到首都華盛頓聽取他的反動言論,再後來,還真有了AI的核冬天,而那期間麻省理工學院人工智能實驗室的政府資助也確實大幅減少。

1992年《計算機不能幹什麽》出版20周年紀念時,徳雷弗斯新寫了序,新瓶裝舊酒,書又被重新出版了一遍,正文內容沒什麽變化,隻是書名被改為《計算機仍然不能幹什麽》。這本書的副書名隨版本不同,時有變化,或“人工智能的極限”,或“人工理性批判"(A Critique of Artificial Reason),很明顯,這是抄自康德的《純粹理性批判》。人工的當然不純粹,一個假酒一個茅台,不同的是:康德初衷是建設,而德雷弗斯則是大批判。更有意思的是,新版的出版社竟然變成了麻省理工出版社。麻省理工出版社畢竟不是早年結下梁子的麻省理工學院,此時的人工智能圈子應該也更有自信了吧。

德雷弗斯從以下四個層麵批評人工智能。

德雷弗斯的批評隨著人工智能的進展也與時俱進,但可以總結為多少有些互相矛盾的兩句話:其一,所有人工智能研究者搞的東西都是哲學家玩剩下的,例如霍布斯的“推理即計算”(reasoning is calculation)、笛卡爾的心理表示、菜布尼茨的“廣義計算”(universal characteristic);其二,有好多人能幹的事,現在的計算機幹不了。徳雷弗斯甚至小肚雞腸地推斷明斯基提出框架概念肯定受到明斯基的一個學生的影響,而那個學生上過德雷弗斯的現象學的課。

紐厄爾和司馬賀1957年曾做過一個樂觀的預測:十年內計算機下棋能贏人,十年內計算機將能證明人還沒有證明的定理。這成了德雷弗斯的把柄,也是他最有力的武器。每次計算機下棋有些進展,徳雷弗斯都會跳出來說:“那還是贏不了人啊。”其實1966年德雷弗斯就曾和當時最厲害的下棋程序 Machack對弈過一局,並且輸給了Machack,但他說贏我不算贏。他不得不再次澄清他原來的論斷是計算機當時不能贏人類棋手,並不是永遠不能贏人類棋手,這不是廢話嘛。美國計算機學會人工智能組的出版物SIGART Bulletin引用了明斯基的戰友佩珀特(Seymour Papert)以維特根斯坦的格式寫的筆記:

1.5計算機不能下棋。

1.5.1德雷弗斯也不能下棋。

1965年司馬賀再度預言:他的原定目標可以在20年內可以實現,結果到了1985年,自然為德雷弗斯徒增笑料。直到1996年馬庫恩( McCune)的定理證明程序EQP證明了羅賓斯猜想,1997年IBM“深藍”戰勝象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。常被德雷弗斯諷刺的另一個領域——幾何定理證明——在1978年吳文俊的工作之後也漸趨成熟。不知道如果現在德雷弗斯再寫一版那本書,書名該改成啥,《計算機就是不能幹》?不過人工智能的樂觀派也該學到點教訓:老老實實幹活,沒事別瞎吹。

1986年,麻省理工學院人工智能實驗室的老大溫斯頓(明斯基的學生)邀請已經在加州大學伯克利分校任教的德雷弗斯回來做了個講座,題目居然是“為什麽AI從業者應該讀《存在與時間》?”《存在與時間》是德國哲學家海德格爾的成名作。海德格爾是德雷弗斯偏愛的哲學家,素不為英美哲學家所喜。2008年德雷弗斯還寫過篇文章“為什麽海德格爾派的AI失敗了,為什麽需要更多的海德格爾”,大意是人工智能中的重要思想都來自海德格爾,而正是因為貫徹海德格爾思想的不徹底導致了人工智能的失敗,為了成功,www.f2富二代.com需要更多的海德格爾。換句話說,成功是因為聽從海德格爾的教導,失敗是因為沒聽從他的教導。德雷弗斯文中似乎把人工智能沒有成功的主要原因都歸結為“框架問題”,並提出“框架問題”是不能通過符號派的表示手段來解決的,唯一手段是利用神經網絡,而他所謂的神經網絡研究也被海德格爾早就料事如神地在《存在與時間》裏想到了。德雷弗斯認為明斯基一票人不懂海德格爾,所以導致知識表示的框架問題。這聽起來真有點兒像仁波切們說他們早就料到了量子力學一樣。

德雷弗斯聲稱明斯基的“框架”式知識表示的根源是海德格爾的猶太人師傅胡塞爾(Edmund Husserl)。胡塞爾的現象學就是知識表示係統,隻是胡塞爾在他75歲(1934年)時認識到知識表示是死路,而明斯基在1988年還沒認識到。德雷弗斯這麽說的根據是明斯基的框架係統有個頂層概念,而胡塞爾也有個東西叫“神聖不可侵犯的本源”(Inviolably the same)如果認真讀過胡塞爾,就知道胡塞爾現象學和知識表示沒啥關係,隻是有修辭性的比喻,而非實質性的相似。德雷弗斯大概知道科學家對胡塞爾和海德格爾的晦澀語言偽裝的深刻不感興趣。

哲學家有兩類,一類是深刻的,一類是混飯的。羅素和弗裏格是深刻的,沒有他們,就不會有數理邏輯,也就不會有哥徳爾、丘奇、圖靈,以及後來的計算機科學。但沒有現代的歐陸哲學,世界不過省了些糧食而已。沒有胡塞爾和海德格爾,明斯基照樣會想出“框架”,從而催生後來的“麵向目標的程序設計”方法論。所謂“頂層”概念就是Java程序設計語言裏的Object,或者知識圖譜DBpedia裏的Thing。按照德雷弗斯們的說法,哲學係是不是應該要求讀現象學的博士必須熟練掌握一門麵向對象的程序設計語言?

在20世紀80年代末期,神經網絡研究複興之後,德雷弗斯對人工智能的全麵批評也縮小為對符號派的專門攻擊。他和他的兄弟斯圖亞特・德雷弗斯一起撰文寫書。斯圖亞特雖然是運籌學專家,但一直都在做神經網絡的研究,甚至號稱發明了“反向傳播”(back-propagation)的原始概念。考慮到這一點,他們的攻擊不免有報複和落井下石之嫌。

徳雷弗斯曾經引用梅洛-龐蒂批判人工智能:人腦是和環境直接交流的,而不是通過表示(representation)。德雷弗斯曾經按照海德格爾的思路創造了一個詞:“隨手拈來"(readiness-to-hands),也就是說直接性是不經過表示的。可以把這算作對符號派的朦朧批判吧。但這種批評有點像算命常用的兩頭堵,因為你無論怎麽直接地接近環境,他都可以說這和人腦不同。不知道波普爾會怎麽評價海德格爾,或者德雷弗斯的這種解讀。很可惜德雷弗斯不知道深度學習,對多層的解釋恰恰是因為需要表示。造飛機不需要按照鳥的結構,飛機的翅膀不會動。飛機的表示是空氣動力學。飛機能飛嗎?

明斯基和佩珀特的學生維諾格拉德(Terry Winograd)加入德雷弗斯和塞爾的批評陣營,確實給他們增色不少。維諾格拉德早期在麻省理工學院的研究課題“積木世界”是自然語言處理的經典工作。在碰到問題時維諾格拉徳放棄了原來的研究方向。他聯手德雷弗斯和塞爾一道批評麻省理工學院的學生隻能將課題限製在“微世界”而不是“實際世界”。但羅馬不是一天建成的,任何一門科學一開始不都是從小處著手嗎?所謂“微世界”就是維諾格拉徳的積木世界。其實積木世界從某種意義上體現了維特根斯坦後期《哲學研究》中的思路,語義就是與環境的交互。用維特根斯坦的例子,師傅對徒弟說“遞給我一塊磚”,如果徒弟真遞過來那就是聽懂了。

德雷弗斯能夠如此長久地混跡人工智能的江湖,有兩個原因:其人工智能內部一直就是兩大派不和,而且派中有派,很少有過學科的發展像人工智能這樣起伏跌宕,蒼蠅不叮無縫的蛋;其二,相當一批人工智能工作者有哲學情懷。2001年第一次互聯網泡沫崩裂時,德雷弗斯又出了本大批判互聯網的書《關於互聯網》,風格一如既往。他的出發點是互聯網的隱私和媒體的責任感。這倒更符合他的訓練和智力。

2.塞爾和中文屋

塞爾是德雷弗斯之後又ー位批評人工智能的幹將,但他主要以英美哲學立身。他是地道的美國人,一開始就讀威斯康辛大學麥迪遜分校,但三年級時獲得羅徳獎學金(Rhodes Scholarship),去了英國,結果本科碩士和博士三個學位都是在牛津拿的。他在牛津時跟隨日常語言學派的領袖奧斯丁(John Langshaw Austin),回美國後馬上就到加州大學伯克利分校教書,出名很早。塞爾晚年還被中國的清華大學和華東師大聘為名譽教授。2017年初,84歲高齡的塞爾被他的一名博士後以“性侵害”罪名告到法庭,這個罪名比“性騷擾”要厲害一級。而據他的同事說他素有這個毛病,過去就有多名學生和他發生性關係以換取金錢和分數的好處。伯克利校方既然知道他的不當行為卻不加處置,為此在案件中也被連帶。他原本在2017春季要教的“心智哲學”的課也被取消了。

言歸正傳,1980年塞爾在《行為與腦科學》雜誌上發表了“心靈大腦和程序”(Minds,Brains and Programs)ー文。文中的一個思想實驗“中文屋”馬上成為最喜歡被引用的假想實驗之一。曾有人批評《行為與腦科學》雜誌不嚴謹,更像哲學雜誌。但說實在的,這雜誌經常登些好看的文章並屢次挑起事端。當年彭羅斯的《皇帝新腦》(Emperor’s New Mind)一書出來後頗引爭議,《行為與腦科學》就搞了一期爭辯專刊,正方反方吵得不亦樂乎,各方都抬出了自己的大佬,無論從吸引眼球還是嚴肅討論的角度看,這都是成功的。

所謂“中文屋”思想實驗是這樣的:假設有個隻懂英文不懂中文的人(塞爾的第一人稱“我”)被鎖在一個房間裏,屋裏隻給“我”留了一本手冊或一個計算機程序,這個手冊或程序教“我”在收到中文信息時如何用中文應對。屋外的人用中文問問題,屋裏的“我”依靠程序用中文回答問題,溝通方式是遞紙條。塞爾的問題是:假設屋外的人不能區分屋裏的人是不是母語為中文,那麽屋裏的“我”是不是就算懂中文?塞爾自己認為“我”不懂中文。很明顯,這個場景源自圖靈測試,隻不過圖靈測試的環境是英文,而中文屋裏既有中文又有英文。

塞爾的文章出來後,引起轟動。其實轟動的原因很簡單:談論這種玩意兒沒什麽門檻,誰都可以說三道四:哲學家、科學家,以及各種媒體人。塞爾畢竟是老練的哲學家,已經預測大家會質疑他的論斷,他在文尾也設想了各種回答。中文屋的第一個問題是,richman富二代抖音app隻是算屋裏人理解中文呢,還是屋子加人作為一個係統理解中文。塞爾的論斷是屋裏人即使查遍手冊,頂多算是理解語法,而不算理解語義。成版抖音富二代可以問塞爾這樣的問題:戴眼鏡的人能算看見東西嗎?一個耳聾的人通過換上人工耳蝸重獲聽覺後算是能聽見嗎?一個坐飛機的人算能飛嗎?如果對這些問題的答案都是“算”,那中文屋作為一個係統為什麽不算理解中文呢?

塞爾認為必須內化(換句話說:手冊必須變成人身的一部分)才能算懂中文,那麽內化到什麽程度才能算呢?愛因斯坦說“我的筆加上我要比我自己聰明”,筆算不算外化?原來紙筆時代的拚寫錯誤,現在用任何文本編輯軟件,如微軟Word,都可自動糾錯,這算內化嗎?內化就是一點外部工具都不能借助嗎?內化是完全的物理隱藏,還是隻是個反應時間問題?在一開始查手冊時,反應時間必定很慢,但熟能生巧之後,查手冊變成下意識的動作,那算內化嗎?即使中文是母語的人也免不了查手冊啊。我猜對塞爾來說,可能人工耳蝸算是內化,飛機肯定是外化,而眼鏡則是可算可不算。

內化和輔助工具的大小也有關係。目前語音識別被認為是已經解決的問題,機器的識別率已經達到或超過人類。兩個講不同語言的人可以借助語音識別工具溝通。如果語音識別工具是桌麵電腦,成版抖音富二代可能不會認為對話中的兩個人理解了對方的語言。但如果這個語音識別工具可以微型化,直接內化到耳朵裏,那算不算理解?同理,可能中文屋讓人不能接受的原因是因為它的體積。就像丹尼特所說“植物是很慢的動物”,我這裏可以再加一條“植物是很大的動物”。如果richman富二代抖音app可以把基本功能做得很小很快,那麽“內化”就是很便宜的功能。

在塞爾的術語裏,理解或意識等同於一個抽象的哲學觀念“意向( intention)或“意向性”(intentionality)。屋裏的人並沒有“意向”,所以“我”沒有理解中文。在塞爾的論辯裏,時而意向性是人特有的性質,時而意向性是不可檢測到的東西。

塞爾認為他不是反人工智能,他隻是反“強人工智能”,但在“強人工智能”和“弱人工智能”之間並沒有質的區別,隻有量的漸變。中文屋測試的不是屋中的“我”而是屋中的程序。如果那本神奇的手冊成者程序已經通過圖靈測試,那程序就是一個機器翻譯的神器。這本身就是強人工智能了。而且那程序已經有語義功能了。假設遊戲不是中文翻譯,而是下棋,那“我”算不算會下棋?斷言中文屋是不是有智能,就像斷言Alpha Go會不會下圍棋一樣,要看應用場景。一個數學家離開了數學也不一定就是聰明的。

塞爾的第二個準備好的答辯就是所謂“機器人”反駁。如果那本手冊或者那個程序那麽厲害,如果把它放到一個機器人裏,那麽這個機器人就可以做很多人可以做的事情,那麽它是不是就算能理解了呢?塞爾的答辯是這恰恰說明單純的形式化符號操縱是沒有理解力的。

維特根斯坦後期哲學《哲學研究》中有個例子:泥瓦匠要徒弟把磚頭遞給他。如果徒弟把磚頭遞過來了,那麽徒弟就是懂了。理解是一個社會現象,而不是一個獨立的哲學概念,或個人行為。按此,語義也是社會的。翻譯隻是心心交互?翻譯需要涉及外部世界嗎?維特根斯坦說語義就是語言的使用。語言的使用也必涉及心物交互。從這個角度看,也許關於中文屋的討論可以更有建設性。

3.普特南和缸中腦

普特南燦爛的學術生涯覆蓋了數學、計算機科學和哲學。他雖是哲學出身,但他也是解決希爾伯特第十題的主要推手之一,他和邏輯學家戴維斯長期合作研究機器定理證明,是這個領域的開拓者之一。他的哲學研究也涉獵廣泛,並且立場常常變來變去。他的變化和徳雷弗斯的淺薄機會主義不同,普特南是高處不勝寒,自己換著法兒和自己辯論。他在1960 年就寫過一篇“心和機器”(Minds and Machines),定義了計算主義(Computationalism)和功能主義(Functionalism)。普特南指出同樣的軟件可以在不同的硬件上運行,軟件的功能和硬件的實現可以分開。到20世紀80年代初,普特南又變成計算主義和功能主義的批判者。

1981年普特南出版了《理性、真理與曆史》(Reason, Truth,and History)一書,該書的開篇就給出了“缸中腦”的假想實驗:

“一個人(想象一下那是您自己)被邪惡科學家施行了手術,他的大腦(您的大腦)被從身體中取出,放入一個缸中,缸裏盛有維持腦存活需要的營養液。腦的神經末梢和一台超級計算機相連,這台計算機使大腦的主人保持一切完好的幻覺。對於他來說,似乎人、物體、天空還都存在,但實際上,此人(您)體驗到的一切都是計算機傳輸到神經末梢的電子脈衝的結果。這台計算機非常聰明,此人要是抬起手,計算機發出的反饋能讓他“看到”並“感到”手正在抬起。不僅如此,邪惡科學家還可通過改變程序使受害者“經驗到”(即幻覺到)邪惡科學家所希望的任何情景或環境。他還可以消除這次腦手術的痕跡,從而使受害者覺得自己一直是處於這種環境。受害者甚至還會以為他正坐著讀書,讀的就是這樣一個有趣但荒誕的故事:一個邪惡科學家把人腦從人體中取出放到一個有營養液的缸中。神經末梢連到一台超級計算機,它使這個大腦的主人具有如此幻覺……

普特南更進一步設想,假設所有的感覺器官都泡在缸裏,而外麵的世界就是一台大自動機。美國科幻電影《黑客帝國》(Matrix)、《盜夢空間》( Inception)等都受“缸中腦”思想實驗的啟發。

普特南發明了一種新的圖靈測試,他稱之為“圖靈指稱測試”(Turing Test for Reference),測試的方法和圖靈測試一樣,通過傳遞打印紙條,來判斷是否機器能像人那樣指稱外部世界的客體。普特南的結論是機器不能像人那樣指稱。圖靈指稱測試實際上已經很接近塞爾的中文屋。盡管如此,普特南一直對“意向性”這樣模糊不清的概念不爽。

普特南進一步把缸中腦和圖靈指稱測試做了對比。圖靈指稱測試的底線是語言,任何超越語言的東西,圖靈測試沒法回答,例如,如果給機器一張丘吉爾的照片,機器會不知所雲。但缸中腦的底線是神經末梢,給缸中腦一張照片,缸中腦知道如何反應,缸中腦畢竟也是腦啊。但問題是缸中腦知道如何與外部世界做對應嗎?泡在缸中的人腦,如何知道自己是顱中腦,還是缸中腦?人工智能的基本問題是可否造一台機器能有智能,“缸中腦”中的機器則起了另一種作用:人腦是否能確定外在的世界是直接實在還是間接實在。

普特南曾經正麵地批評過人工智能:人工智能並沒幹什麽哲學家不能幹的事。但這要看是什麽人工智能的學者和什麽哲學家。如果是普特南這樣的哲學家,計算機科學家必須認真傾聽,因為普特南自己就是一位富有成就的計算機科學家,他也是人工智能一些分支的開拓者,計算機科學大概會更加認為他是自己人而不是他者。他在塔夫茨大學的鄰居丹尼特(Daniel Dennett)則會對人工智能采取更加同情的態度。他認為即使人工智能沒有解決什麽實際問題,但從更深的層次提出問題本身就是進步。哲學家總不會因為生物學家沒有解答什麽是生命,就怪罪生物學沒有取得進展吧。沒有人工智能,有些問題根本就提不出來。普特南和丹尼特都算是建設性的意見,區別是一個把人工智能當成自己的用戶,而另一個把自己當成人工智能的用戶。

4. 給哲學家一點忠告

曾經有一個教條:哲學指導科學。這種觀點為大多數科學家所不齒,費曼、惠勒和楊振寧等物理學家都曾撰文批駁。但這恰是徳雷弗斯的天真立場。維特根斯坦曾經有言:哲學家的工作應該是一直給人提醒(assembling reminders),而不是指導。德雷弗斯最早對人工智能的批評其實很簡單:還不能做什麽。比如最早他說下棋還不能做,當計算機科學家證明他不對時,他又說還有什麽仍然不能做。如果把這些都當作維特根斯坦所謂的“提醒”,倒也不錯。但比較讓計算機科學家憤慨的是,他會常常會以教導的語氣說,你們應該照著海徳格爾說的做。

在文明初期,哲學家掌握所有的學問,哲學就是學問的代名詞,說哲學家指點科學倒也不算錯。但科學進步的過程就是與哲學漸行漸遠的過程,當下的科學已經和哲學關係不大,一戰後的歐陸哲學已經和科學徹底無緣。偏重科學和邏輯的英美分析哲學也擋不住哲學的頹勢,最後一個從哲學中脫離的硬學問是邏輯,目前最好的邏輯學家都在數學係和計算機係,哲學已經空洞化。那些非邏輯學出身的哲學家存在的一個普遍問題是壓根就沒見過硬的、複雜的問題。對一個不太出名的哲學家的謬論,最好的應對辦法是把他交給比他數學稍微好一點的同行。但如果碰到出名的哲學家,成版抖音富二代隻好直接迎戰,否則他的謬見會影響智力還不如他的媒體人,從而被散布得更遠。

彭羅斯其實也看不起塞爾,他在《皇帝新腦》書裏評論塞爾時說塞爾被計算機科學家誤導了,而計算機科學家又被物理學家誤導了,這明顯表示了某種學科的智力層級的歧視。彭羅斯把塞爾的幾種辯解輕易批倒,但他還是喜歡塞爾的結論:強人工智能不靠譜。頗有否定之否定或敵人的敵人的意思——彭羅斯自己作為物理學家不認同強AI,強AI多出自計算機科學家,而哲學家塞爾又是反對強AI的。這是為彭羅斯引出自己的理論鋪路的:人腦實際上就是有量子效應。成版颤音富二代也由此可以看出科學家和文科生有時是一筆亂賬地互相尋求支持,科學家內心知道哲學家之不靠譜,而哲學家有時特別需要科學家的背書,盡管科學家內心知道哲學家對自己工作的陌生和胡亂引用。

德雷弗斯批評人工智能太重分析,而不夠綜合,因而提倡現象學。生物學家、諾貝爾獎金獲得者埃德爾曼(Gerald Edelman)和他的學生裏克(George Reeke)則說人工智能太過綜合而不夠分析。他們在合作的一篇文章“實在的大腦和人造的智能”(Real Brain and Artificial Intelligence)開篇中就諷刺亞裏士多德——亞裏士多德的《動物學》裏陳述女人的牙齒數目比男人少,亞裏士多德從來也不看亞裏士多德夫人的嘴。埃德爾曼希望計算機科學家應該等神經科學家了解了大腦的生物學之後再談論人工智能,或者幹脆加入神經科學家的隊伍一起先研究大腦。但計算機科學家恐怕沒那個耐心。www.f2富二代.com造飛機並不需要知道鳥是怎麽飛的。成版抖音富二代享受飛機的遠程旅行,也不需要懂空氣動力學。我這裏並非在為功能主義辯護。其實,科學體係曆來如此,底層的學科說上層學科不夠分析,物理學家對化學家如是說,化學家對生物學家如是說,生物學家對心理學家如是說。而哲學和人工智能恰恰可以和哪個學科都能掛上,分析和綜合就看不清了。

如果真認為海德格爾有用,就應該像弗裏格和羅素清理邏輯那樣,把這些東西整理成可以交流的形式。也許哲學家真怕他們慣用的冷僻詞匯被翻譯成通俗易懂的語言。當代哲學,尤其是歐陸哲學,就像韓國整容術,乍一看唬人,其實遺傳不了。

彭羅斯曾經這樣談到機器的情感和道德:如果你買一台計算機,它是有情感的,那麽成版抖音富二代就有道徳問題,因為計算機的意願可能被違反,並可能會被當作奴隸。richman富二代抖音app首先必須說道徳是一個社會問題,也就是說當一個社會隻有一個個體(無論是人還是計算機)時,是不存在道德問題的。

哲學家很喜歡對人工智能說三道四,原因可能是人工智能關心的問題,例如意識、生命、思維、自由意誌等概念,都是哲學家自認固有的地盤。但如果www.f2富二代.com用穀歌距離函數計算維基百科中所有學科的距離和關聯度,www.f2富二代.com會發現人工智能和哲學的距離並沒有想象的那麽近,也沒有想象的那麽依賴哲學。

創造性非虛構(creative nonfiction),例如傳記,也算文學的一類,普利策獎就為此有專獎。當下的大部分哲學家都是從事創造性寫作但又沒有創造能力的人,他們是沒有オ華的文學家。計算理論家阿倫森(Scott Aaronson)曾寫過一篇文章“為什麽哲學家應該學點計算複雜性?”,婉轉地表達了對那些喜歡隨意地對計算理論說三道四的哲學家的期望。學點計算理論,少說外行話,至少能有助於哲學家了解科學家在談論什麽問題。計算理論的源頭可追溯到羅素、維特根斯坦和哥德爾,他們都有哲學背景。甚至圖靈也有哲學情懷,他甚至被哲學家兼傳記作家蒙克(Ray Monk)稱為與柏拉圖、羅素並列的十大哲學家。我一直很好奇為什麽對人工智能感興趣的歐陸哲學家比他們的分析哲學對頭更多。

丹尼特曾說哲學家喜歡假想實驗。其實從某種意義上說,整個人工智能就是個大的假想實驗。隻不過哲學家用紙和筆,而計算機科學家用計算機硬件和軟件。本質是一樣的。不同的是哲學家從不為假想實驗的結果所苦惱,反而會時不時洋洋自得;而計算機科學家則偶爾會被他們取得的成果所驚到。崇尚科學的英美分析哲學家和歐陸哲學家分歧已久。英國哲學家克裏切利(Simon Critchley)曾經寫過一本毒舌的《哲學家死亡錄》,裏麵記錄了有史以來哲學家的各種死法,他的結論是分析哲學家的死大多是無趣的,而歐陸哲學家的死則多彩繽紛。隨著大數據手段的成熟(套用德雷弗斯的話說,所謂成熟就是“隨手拈來”),也許哲學家又重新有機會對科學的全局觀有所洞見。到底應該是哲學家向科學家學習,還是科學家向哲學家學習?讓科學家寫一本《哲學家不能幹什麽》要遠比哲學家寫《科學家不能幹什麽》容易得多。

來源:尼克,《人工智能簡史》,人民郵電出版社,2017年12月第1版,第177-194頁。


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