從自組織理論看人工智能的發(fā)展

1、從自組織理論看人工智能的開(kāi)展摘要:文章從系統(tǒng)科學(xué)的自組織理論出發(fā),對(duì)傳統(tǒng)人工智能和新人工智能進(jìn)展了剖析,指出新人工智能的核心思想智能體與環(huán)境之間交互,是人工智能大開(kāi)展的打破口,強(qiáng)調(diào)傳統(tǒng)的認(rèn)知建模道路和新興的基于行為的機(jī)器人學(xué)的結(jié)合。關(guān)鍵詞:智能;人工智能;自組織;開(kāi)放性;智能體Abstrat:Artilepreedfrself-rganizatintheryfsysteatisiene,ttraditinalartifiialintelligeneandneArtifiialintelligenehasanalysed,pintsutthekeythughtfneartifiialintell

2、igeneutualbeteenintelletualbdyandenvirnent,itisthebreahfartifiialintelligenegreatdevelpent,ephasizetraditinalregnizingknTheradtdelingandnedevelpingbinatinbasednrbtisfthebehavir.Keyrds:intelligene;artifiialintelligene;self-rganizatin;pening;intelletualbdy1人工智能研究概況1.1人工智能的含義要解析人工智能的定義,必須對(duì)智能這個(gè)概念進(jìn)展澄清。一般

3、來(lái)說(shuō),智能是指?jìng)€(gè)體對(duì)客觀事物進(jìn)展合理分析、判斷及有目的的行動(dòng)和有效地處理周?chē)h(huán)境事宜的綜合才能。人工智能(ArtifiialIntelligene),英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué),是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相浸透而開(kāi)展起來(lái)的綜合性學(xué)科。人工智能領(lǐng)域的研究正式開(kāi)場(chǎng)于1956年,人工智能(ArtifiialIntelligene,AI)這個(gè)術(shù)語(yǔ)就是在當(dāng)年于達(dá)特茅斯大學(xué)召開(kāi)的會(huì)議上確定的。會(huì)上討論了人類(lèi)各種學(xué)習(xí)和其他智能的特征,以及如何對(duì)人的智能進(jìn)展準(zhǔn)確的描繪和用計(jì)算機(jī)進(jìn)展模擬。這次

4、會(huì)議標(biāo)志著人工智能這門(mén)學(xué)科的正式誕生。此后,人們沿著人工智能的研究方向,在利用計(jì)算機(jī)模擬人的智能這一領(lǐng)域獲得了一系列重要成果。1.2人工智能的學(xué)派人工智能的主要學(xué)派有以下3家:符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義。(1)符號(hào)主義。也被稱(chēng)為邏輯主義(lgiis)、心理學(xué)派(psyhlgis)、計(jì)算機(jī)學(xué)派(puteris),該學(xué)派的代表人物是西蒙(H.A.Sien)和紐厄爾(A.Neell)。其主要思想是物理符號(hào)系統(tǒng)(即符號(hào)操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理。傳統(tǒng)的人工智能研究大多以該學(xué)派的思想為指導(dǎo)。(2)聯(lián)結(jié)主義。也被稱(chēng)為生理學(xué)派(physilgis)、仿生學(xué)派(binisis),其主要原理為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神

5、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法,研究的主要方向是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。聯(lián)結(jié)主義的研究開(kāi)場(chǎng)于20世紀(jì)40年代,神經(jīng)生理學(xué)專(zhuān)家卡洛克(.S.ullh)與數(shù)學(xué)家皮茲(.Pitts)共同提出了形式神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型。20世紀(jì)80年代末,隨著計(jì)算機(jī)硬件程度的飛速開(kāi)展,聯(lián)結(jié)主義迅速崛起,在其擅長(zhǎng)的領(lǐng)域如聲音識(shí)別、圖像處理等方面獲得了很大成就。(3)行為主義。也被稱(chēng)為進(jìn)化主義(evlutinis)或控制論學(xué)派(ybernetisis),其代表人物是布魯克斯(R.Brks)。該學(xué)派的代表思想是認(rèn)為智能行為可以在沒(méi)有明顯推理系統(tǒng)的情況下產(chǎn)生,其主要原理為控制論和感知-動(dòng)作型控制系統(tǒng)。他們的研究是從復(fù)制動(dòng)物的智能開(kāi)場(chǎng)的,其代

6、表作是羅德尼布魯克斯研制的6腿“機(jī)器昆蟲(chóng)。2從自組織理論分析人工智能的開(kāi)展自組織(self-rganizatin)理論是復(fù)雜系統(tǒng)的演化理論,即研究客觀事物自身的構(gòu)造化、有機(jī)化、有序化和系統(tǒng)化過(guò)程的理論,它主要從系統(tǒng)、突變、分岔等角度探究復(fù)雜系統(tǒng)的自組織形成機(jī)制、條件和規(guī)律。20世紀(jì)50年代,阿什比首先提出自組織系統(tǒng)這一概念,20世紀(jì)60年代以來(lái),一批關(guān)于進(jìn)化機(jī)制的自組織理論相繼而生,其中最著名的有普里高津(I.Priggine,1967)的耗散構(gòu)造(DissipativeStruture)理論,哈肯(H.Haken,1971)的協(xié)同學(xué)(Synergetis)和艾根(.Eigen,1970)的超

7、循環(huán)(HyPeryle)理論。自組織系統(tǒng)理論是一組新的橫斷學(xué)科群,各個(gè)理論的知識(shí)背景與對(duì)象有很大差異,但它們都試圖解決有序和無(wú)序互相轉(zhuǎn)化的機(jī)制與條件問(wèn)題,這些理論從不同角度說(shuō)明了各種物質(zhì)系統(tǒng)如何從較低級(jí)的構(gòu)造功能形式演化為較高級(jí)的形式。自組織理論的研究對(duì)自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、自動(dòng)控制系統(tǒng)都有重要意義,成為當(dāng)代探究世界復(fù)雜性問(wèn)題的新的科學(xué)觀念和新的科學(xué)思潮。2.1傳統(tǒng)人工智能人工智能是一門(mén)從計(jì)算機(jī)科學(xué)中別離出來(lái)的橫斷學(xué)科。受計(jì)算機(jī)科學(xué)的影響,符號(hào)主義成為早期人工智能的主流,傳統(tǒng)人工智能的開(kāi)展主要是基于符號(hào)主義學(xué)派的推動(dòng)。1956年,西蒙、紐厄爾和另一位著名學(xué)者約翰肖(JhnliffSha)一起,成

8、功開(kāi)發(fā)了世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家LT(1giTherist),從而使機(jī)器邁出了邏輯推理的第一步。在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室,西蒙和紐厄爾從分析人類(lèi)解答數(shù)學(xué)題的技巧入手,讓一些人對(duì)各種數(shù)學(xué)題作周密的考慮,要求他們不僅寫(xiě)出求解的答案,而且要說(shuō)出自己推理的方法和步驟。通過(guò)對(duì)實(shí)例的大量觀察,西蒙和紐厄爾廣泛搜集了人類(lèi)求解一般性問(wèn)題的各種方案。他們發(fā)現(xiàn),人們求解數(shù)學(xué)題時(shí),通常采用試湊的方法。試湊時(shí)并不一定列出所有的可能性,而是用邏輯推理來(lái)迅速縮小搜索的范圍。人類(lèi)證明數(shù)學(xué)定理也有類(lèi)似的思維規(guī)律,通過(guò)把一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題分解成幾個(gè)簡(jiǎn)單的子問(wèn)題,以及利用常量代入未知變量等方法,用的公理、定理或解題規(guī)那

9、么進(jìn)展試探性推理,直到所有的子問(wèn)題最終都變成的,然后根據(jù)記憶中的公理和已被證明的定理,運(yùn)用代入法、交換法來(lái)解決子問(wèn)題,最終解決整個(gè)問(wèn)題。人類(lèi)求證數(shù)學(xué)定理同樣也是一種啟發(fā)式搜索,與電腦下棋的原理有異曲同工之妙。在這一根底上,他們利用“邏輯理論家程序向數(shù)學(xué)定理發(fā)起挑戰(zhàn),建立了機(jī)器證明數(shù)學(xué)定理的啟發(fā)式搜索法,并用計(jì)算機(jī)證明了羅素、懷特海的數(shù)學(xué)名著?數(shù)學(xué)原理?一書(shū)第二章52個(gè)定理中的38個(gè)定理(1963年,經(jīng)過(guò)改良的“邏輯理論家程序在一臺(tái)更大的電腦上,最終完成了第二章全部52條數(shù)學(xué)定理的證明)?；谶@一成功,西蒙和紐厄爾把“邏輯理論家程序擴(kuò)大到了人類(lèi)求解一般問(wèn)題的過(guò)程,設(shè)想用機(jī)器模擬具有普遍意義的人類(lèi)

10、思維活動(dòng)。此后,人工智能技術(shù)進(jìn)一步開(kāi)展,歸結(jié)原理推動(dòng)了定理證明技術(shù)的開(kāi)展,專(zhuān)家系統(tǒng)和知識(shí)工程技術(shù)已應(yīng)用到各種計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)中,出現(xiàn)了智能管理信息系統(tǒng)、智能決策支持系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)、智能AD系統(tǒng)、智能AI系統(tǒng)、智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和智能多媒體系統(tǒng)等等。但是,傳統(tǒng)人工智能在“知識(shí)工程和“專(zhuān)家系統(tǒng)之后,再?zèng)]有大的打破性進(jìn)展,長(zhǎng)期處于寂靜狀態(tài)。2.1.1傳統(tǒng)人工智能是過(guò)度開(kāi)放的系統(tǒng)的開(kāi)放不僅是自組織形成的條件,而且是系統(tǒng)得以在動(dòng)態(tài)之中保持穩(wěn)定并繼續(xù)開(kāi)展的前提。系統(tǒng)的開(kāi)放性即系統(tǒng)與環(huán)境之間不斷交換物質(zhì)、能量和信息,使系統(tǒng)的總熵不斷降低,熵值負(fù)增長(zhǎng),從而使系統(tǒng)走向有序。所以開(kāi)放是系統(tǒng)自組織的一個(gè)必要條件。實(shí)際

11、上,傳統(tǒng)人工智能不過(guò)是一組組計(jì)算機(jī)代碼,是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的軟件,所以對(duì)它的開(kāi)放性的考察,必須放到整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中來(lái)分析。首先,我們必須成認(rèn),計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是開(kāi)放的。這是因?yàn)?它的運(yùn)行有賴(lài)于外界的能量輸入(主要是電能);人類(lèi)為了提升計(jì)算機(jī)的功能,不斷地為其晉級(jí),于是其物理組成也在持續(xù)更新。然而對(duì)自組織系統(tǒng)來(lái)說(shuō),僅僅具有開(kāi)放性是不夠的,還必須保持適當(dāng)?shù)拈_(kāi)放度。假如系統(tǒng)與外界的物質(zhì)、能量、信息的交換毫無(wú)限制不加選擇,那么系統(tǒng)就是對(duì)于外界過(guò)度開(kāi)放了。過(guò)度開(kāi)放的系統(tǒng)實(shí)際上已喪失了自己的相對(duì)獨(dú)立性,變成了環(huán)境或另一個(gè)系統(tǒng)的組成局部,當(dāng)然也就無(wú)從談起自組織了。其次,計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)于人類(lèi)是開(kāi)放的,同時(shí)它對(duì)人類(lèi)又是過(guò)度開(kāi)

12、放的。這主要表如今兩個(gè)方面:計(jì)算機(jī)的功能和構(gòu)造皆是由人設(shè)定的,計(jì)算機(jī)從選材、制造到發(fā)揮作用,從硬件到軟件的各個(gè)方面都離不開(kāi)人類(lèi),它是人類(lèi)理論活動(dòng)的的產(chǎn)物,是人類(lèi)大腦的工具性的延伸。計(jì)算機(jī)的消費(fèi)、運(yùn)行是在人類(lèi)的全程準(zhǔn)確監(jiān)控下進(jìn)展的。有時(shí)候計(jì)算機(jī)的運(yùn)行會(huì)脫離人們的預(yù)期,但那只是由固有的軟件或硬件缺陷造成的,最終人類(lèi)總能找到解決的方法。2.1.2傳統(tǒng)人工智能是相對(duì)封閉的,根基不牢用簡(jiǎn)化的微觀世界來(lái)評(píng)判理論是人工智能研究中普遍采用的方法。研究人員把他們認(rèn)為的真實(shí)環(huán)境的重要屬性提煉到虛擬環(huán)境中。但是微觀世界并非真正意義上的世界,而是一個(gè)個(gè)無(wú)意義的、孤立的范疇。它們無(wú)法結(jié)合起來(lái)擴(kuò)展成人們?nèi)粘Ｉ畹氖澜?這

13、一點(diǎn)已日趨明朗。所以說(shuō),傳統(tǒng)人工智能是相對(duì)封閉的,因?yàn)樗魂P(guān)在一個(gè)虛擬的微觀世界中,不能接觸到我們?nèi)粘Ｉ畹氖澜?頂多也就能讓人類(lèi)對(duì)這個(gè)微觀世界修修補(bǔ)補(bǔ)而已。傳統(tǒng)人工智能的根底也并非人們想象的那么牢靠。傳統(tǒng)人工智能的成就大多數(shù)應(yīng)該歸功于“從上到下的人工智能研究途徑?！皬纳系较碌娜斯ぶ悄苁墙⒃谶壿嫺咨系?也就是說(shuō)建立在對(duì)整個(gè)世界進(jìn)展描繪的符號(hào)系統(tǒng)之上。假如對(duì)整個(gè)世界的數(shù)學(xué)證明獲得成功的話(huà),傳統(tǒng)人工智能的根底就扎實(shí)了。但是,哥德?tīng)柌煌陚涠勺C明:不可能探求到完美無(wú)缺的數(shù)學(xué)定理,其中一個(gè)結(jié)論就是邏輯推理不可能完全正確。數(shù)學(xué)家已經(jīng)做了無(wú)數(shù)嘗試,但還是不能只用數(shù)學(xué)邏輯來(lái)描繪世界。這就對(duì)人工智能的邏輯

14、根底提出了疑問(wèn)。2.2新人工智能格里高利貝特森認(rèn)為:“我們過(guò)去一直在爭(zhēng)論機(jī)器是否能考慮。答案是不能。進(jìn)展考慮的是一個(gè)整體,可能包括計(jì)算機(jī)、人及環(huán)境。同樣,我們可能會(huì)問(wèn)人腦本身能否考慮,答案仍舊是不能。進(jìn)展考慮的是包括環(huán)境和人在內(nèi)的整個(gè)系統(tǒng)中的人腦。這個(gè)結(jié)論產(chǎn)生了一整套新原理,我們通常將其稱(chēng)為新人工能。新人工智能主要表達(dá)于以下3條原那么:(1)實(shí)體化。該原那么認(rèn)為,擁有一個(gè)軀體在理論上具有重要意義,軀體對(duì)智能體的限制對(duì)于智能體與外界的交互是至關(guān)重要的。(2)現(xiàn)場(chǎng)性。它是指將智能體置于復(fù)雜的環(huán)境中,而不是高度抽象的微觀世界中。真實(shí)環(huán)境的復(fù)雜性與抽象的“微觀世界不可同日而語(yǔ)。事實(shí)上,智能體被置于現(xiàn)實(shí)

15、環(huán)境之中,就可以充分利用環(huán)境中的構(gòu)造成分,從而減輕內(nèi)部表示的負(fù)擔(dān)。(3)自下而上設(shè)計(jì)。傳統(tǒng)人工智能通常采用的方法是自上而下的建造,也就是先把推理和知識(shí)這樣較高級(jí)的功能設(shè)定為目的,然后再設(shè)定“清潔地面之類(lèi)的一些簡(jiǎn)單功能。新人工智能那么相反,一切從最根本的開(kāi)場(chǎng)。新人工智能浸透著進(jìn)化論、生物學(xué)、仿生學(xué)和系統(tǒng)科學(xué)的閃光點(diǎn)。從自組織理論的角度來(lái)看,新人工智能設(shè)計(jì)的智能體符適宜度開(kāi)放的原那么,它與真實(shí)環(huán)境交互作用,人類(lèi)不再對(duì)其進(jìn)展直接和準(zhǔn)確的干預(yù);進(jìn)化是層層疊加的,是增量的過(guò)程。它對(duì)現(xiàn)有的設(shè)計(jì)進(jìn)展巧妙地調(diào)整和充實(shí),從而生成新的設(shè)計(jì),新智能體是仿生學(xué)指導(dǎo)下的產(chǎn)物,它很好地模擬了自然界的進(jìn)化機(jī)制,故此非線(xiàn)性互相作用是其有序演化的內(nèi)在根據(jù);人類(lèi)通過(guò)對(duì)它的理解和對(duì)人工環(huán)境的控制使其遠(yuǎn)離平衡態(tài),并促進(jìn)其