数学与计算

为什么人工智能将科学家和哲学家聚集在一起

字号+ 作者:admin 来源:小丑鱼-分享科普知识 2019-11-02 16:45

罗伯特P克雷泽(Robert P Crease)说,正在进行的一场人工智能研究辩论揭示了认知科学家和哲学家之间的富有成效的相互作用。 您最好打赌:机器人能比人类专家更好地预测赛马的结果吗? 当1950年代开发出人工智能(AI)的概念时,它的创始人认为它们正处于对人类思维过程和智能进行完全建模的边缘。的确,美

  罗伯特·P·克雷泽(Robert P Crease)说,正在进行的一场人工智能研究辩论揭示了认知科学家和哲学家之间的富有成效的相互作用。

  

为什么人工智能将科学家和哲学家聚集在一起

 

  您最好打赌:机器人能比人类专家更好地预测赛马的结果吗?

  当1950年代开发出人工智能(AI)的概念时,它的创始人认为它们正处于对人类思维过程和智能进行完全建模的边缘。的确,美国经济学家赫伯特·西蒙(Herbert Simon)–未来的诺贝尔奖获得者–对AI的前景充满信心,以至于他在1965年预测到机器将在1985年“能够做任何人可以做的工作”。至于麻省理工学院(MIT)的认知科学家,共同创立了人工智能实验室的马文·明斯基(Marvin Minsky),他大胆地宣布:“一代之内……创建人工智能的问题将得到实质性解决”。

  不是每个人都那么确定。麻省理工学院的哲学家休伯特·德雷福斯(Hubert Dreyfus)认为,这些野心的构想在实践中是无法实现的,而在原则上是不可能的。人工智能研究注定要失败,因为它基于不连贯的理性主义哲学。他认为,人类的智能行为比信息处理要丰富得多。它要求用“常识”来应对情况,而这是不适合编程的。

  Dreyfus在1964年的一篇文章中概述了他的想法,该文章由Rand Corporation(政策智囊团)委托撰写,题为“ 炼金术和人工智能 ”。他在1972年的书“电脑无法做到”中详细阐述了这些论点。许多争论涉及什么已经被称为“框架问题”。

  进入框架

  Dreyfus认为,可以对机器人进行编程,以执行复杂的人类任务,例如在粗糙的表面上行走,微笑或下合理的赌注。但是,以人为方式做到这一点需要考虑到这些行动发生的具体情况。例如,要对一匹赛马进行明智的下注,一个人通常会查看马的年龄,过去的获胜历史,赛马的训练和历史等等,所有这些随着每次比赛而改变。

  明斯基认为,没问题。可以对机器人进行编程,以将这些因素转化为信息,以使机器人可以使用一套完整的规则或“框架”进行处理。如果您给机器人一个框架,它将能够像人类一样押注赛马-也许更好。

  但是,Dreyfus在《计算机不能做什么》一书中提出了更多的建议。赛马投注中还存在许多其他因素,例如马匹的过敏,赛马场的状况和骑师的心情,所有这些因素在比赛之间都会发生变化。但是,Dreyfus指出,当计算机程序员分析相关因素时,他们最终会变得更像新手和业余爱好者(他们常常把事情弄错),而不太像专家(他们把事情弄错的次数更少,但似乎不依赖于“编程” ”方法)。在这方面,真正的专家比有意识地分析因素的人更像具有常识的人。

  一些AI发烧友指责Dreyfus利用框架问题试图通过AI的核心来推动发展。为了应对Dreyfus的反对,他们觉得,只要对机器人进行编程就可以识别这些其他因素(如果相关)以及何时相关,从而在第一个框架周围放上另一个框架。Dreyfus回答说,计算机将需要另一个框架来识别何时应用此新框架。他在1972年的书中写道:“任何使用框架的程序都将陷入框架的衰退中,以识别相关框架以识别相关事实。”常识知识的存储和检索问题,换句话说,“不只是一个问题;这表明整个方法存在严重问题”。

  两种方法

  框架辩论开启了“笛卡尔”和“海德格尔”方法之间的基本哲学差异。在笛卡尔方法中,假设人类生活和应对的世界完全存在于有意识地试图“知道”它的思想之外。按照这种观点,成为人类就是要用知识和信念来评估生活,以评估他们所面临的有意义的因素。因此,对计算机进行编程以响应人类的情况就意味着向计算机提供知识和信息处理能力。如果证明不足,解决方案是增加更多正确的知识或处理能力。这种笛卡尔启发的策略被称为“老式老式AI”或GOFAI。

  相比之下,海德格尔主义的方法始于人与世界关系的一个截然不同的概念。它说,世界的基本人类体验不是我们所理论化的对象的外部领域。相反,人类沉浸在使世界熟悉的联系和实践网络中。应对世界更像是表达常识,而不是运用理论并进行分析。理论化后来出现,作为某些形式的故意行动的指南,在这种形式下,常识的自发使用无效或不充分。

  机器学习革命

  围绕情境放置框架会将其从世界上的情境转变为人造的世界。这对于执行许多任务很有价值,例如下棋或评估复杂的系统。但是,如果目标是让机器人对所有情况都做出反应,那么增加知识或提高计算能力将无济于事。没有“所有框架中的一个框架”允许这样做。德雷福斯(Dreyfus)写道,海德格尔(Heideggerian)的AI“不仅不忽略框架问题也不解决它,还展示了为什么它不会发生”。

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