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展摘要:文章從系統(tǒng)科學(xué)的自組織理論出發(fā),對傳統(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,是人工智能大開展的打破口,強調(diào)傳統(tǒng)的認(rèn)知建模道路和新興的基于行為的機器人學(xué)的結(jié)合。關(guān)鍵詞:智能;人工智能;自組織;開放性;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,必須對智能這個概念進(jìn)展澄清。一般

3、來說,智能是指個體對客觀事物進(jìn)展合理分析、判斷及有目的的行動和有效地處理周圍環(huán)境事宜的綜合才能。人工智能(ArtifiialIntelligene),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué),是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相浸透而開展起來的綜合性學(xué)科。人工智能領(lǐng)域的研究正式開場于1956年,人工智能(ArtifiialIntelligene,AI)這個術(shù)語就是在當(dāng)年于達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會議上確定的。會上討論了人類各種學(xué)習(xí)和其他智能的特征,以及如何對人的智能進(jìn)展準(zhǔn)確的描繪和用計算機進(jìn)展模擬。這次

4、會議標(biāo)志著人工智能這門學(xué)科的正式誕生。此后,人們沿著人工智能的研究方向,在利用計算機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:符號主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義。(1)符號主義。也被稱為邏輯主義(lgiis)、心理學(xué)派(psyhlgis)、計算機學(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系統(tǒng)(即符號操作系統(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)主義的研究開場于20世紀(jì)40年代,神經(jīng)生理學(xué)專家卡洛克(.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,隨著計算機硬件程度的飛速開展,聯(lián)結(jié)主義迅速崛起,在其擅長的領(lǐng)域如聲音識別、圖像處理等方面獲得了很大成就。(3)行為主義。也被稱為進(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-動作型控制系統(tǒng)。他們的研究是從復(fù)制動物的智能開場的,其代

6、表作是羅德尼布魯克斯研制的6腿“機器昆蟲。2從自組織理論分析人工智能的開展自組織(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、有機化、有序化和系統(tǒng)化過程的理論,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,一批關(guān)于進(jìn)化機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,各個理論的知識背景與對象有很大差異,但它們都試圖解決有序和無序互相轉(zhuǎn)化的機制與條件問題,這些理論從不同角度說明了各種物質(zhì)系統(tǒng)如何從較低級的構(gòu)造功能形式演化為較高級的形式。自組織理論的研究對自然科學(xué)、社會科學(xué)、自動控制系統(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從計算機科學(xué)中別離出來的橫斷學(xué)科。受計算機科學(xué)的影響,符號主義成為早期人工智能的主流,傳統(tǒng)人工智能的開展主要是基于符號主義學(xué)派的推動。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),從而使機器邁出了邏輯推理的第一步。在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的計算機實驗室,西蒙和紐厄爾從分析人類解答數(shù)學(xué)題的技巧入手,讓一些人對各種數(shù)學(xué)題作周密的考慮,要求他們不僅寫出求解的答案,而且要說出自己推理的方法和步驟。通過對實例的大量觀察,西蒙和紐厄爾廣泛搜集了人類求解一般性問題的各種方案。他們發(fā)現(xiàn),人們求解數(shù)學(xué)題時,通常采用試湊的方法。試湊時并不一定列出所有的可能性,而是用邏輯推理來迅速縮小搜索的范圍。人類證明數(shù)學(xué)定理也有類似的思維規(guī)律,通過把一個復(fù)雜問題分解成幾個簡單的子問題,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,運用代入法、交換法來解決子問題,最終解決整個問題。人類求證數(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),建立了機器證明數(shù)學(xué)定理的啟發(fā)式搜索法,并用計算機證明了羅素、懷特海的數(shù)學(xué)名著?數(shù)學(xué)原理?一書第二章52個定理中的38個定理(1963年,經(jīng)過改良的“邏輯理論家程序在一臺更大的電腦上,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“邏輯理論家程序擴大到了人類求解一般問題的過程,設(shè)想用機器模擬具有普遍意義的人類

10、思維活動。此后,人工智能技術(shù)進(jìn)一步開展,歸結(jié)原理推動了定理證明技術(shù)的開展,專家系統(tǒng)和知識工程技術(shù)已應(yīng)用到各種計算機應(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“知識工程和“專家系統(tǒng)之后,再沒有大的打破性進(jìn)展,長期處于寂靜狀態(tài)。2.1.1傳統(tǒng)人工智能是過度開放的系統(tǒng)的開放不僅是自組織形成的條件,而且是系統(tǒng)得以在動態(tài)之中保持穩(wěn)定并繼續(xù)開展的前提。系統(tǒng)的開放性即系統(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,從而使系統(tǒng)走向有序。所以開放是系統(tǒng)自組織的一個必要條件。實際

11、上,傳統(tǒng)人工智能不過是一組組計算機代碼,是計算機系統(tǒng)的軟件,所以對它的開放性的考察,必須放到整個計算機系統(tǒng)中來分析。首先,我們必須成認(rèn),計算機系統(tǒng)是開放的。這是因為:它的運行有賴于外界的能量輸入(主要是電能);人類為了提升計算機的功能,不斷地為其晉級,于是其物理組成也在持續(xù)更新。然而對自組織系統(tǒng)來說,僅僅具有開放性是不夠的,還必須保持適當(dāng)?shù)拈_放度。假如系統(tǒng)與外界的物質(zhì)、能量、信息的交換毫無限制不加選擇,那么系統(tǒng)就是對于外界過度開放了。過度開放的系統(tǒng)實際上已喪失了自己的相對獨立性,變成了環(huán)境或另一個系統(tǒng)的組成局部,當(dāng)然也就無從談起自組織了。其次,計算機系統(tǒng)對于人類是開放的,同時它對人類又是過度開

12、放的。這主要表如今兩個方面:計算機的功能和構(gòu)造皆是由人設(shè)定的,計算機從選材、制造到發(fā)揮作用,從硬件到軟件的各個方面都離不開人類,它是人類理論活動的的產(chǎn)物,是人類大腦的工具性的延伸。計算機的消費、運行是在人類的全程準(zhǔn)確監(jiān)控下進(jìn)展的。有時候計算機的運行會脫離人們的預(yù)期,但那只是由固有的軟件或硬件缺陷造成的,最終人類總能找到解決的方法。2.1.2傳統(tǒng)人工智能是相對封閉的,根基不牢用簡化的微觀世界來評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,而是一個個無意義的、孤立的范疇。它們無法結(jié)合起來擴展成人們?nèi)粘Ｉ畹氖澜?這

13、一點已日趨明朗。所以說,傳統(tǒng)人工智能是相對封閉的,因為它被關(guān)在一個虛擬的微觀世界中,不能接觸到我們?nèi)粘Ｉ畹氖澜?頂多也就能讓人類對這個微觀世界修修補補而已。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?也就是說建立在對整個世界進(jìn)展描繪的符號系統(tǒng)之上。假如對整個世界的數(shù)學(xué)證明獲得成功的話,傳統(tǒng)人工智能的根底就扎實了。但是,哥德爾不完備定律證明:不可能探求到完美無缺的數(shù)學(xué)定理,其中一個結(jié)論就是邏輯推理不可能完全正確。數(shù)學(xué)家已經(jīng)做了無數(shù)嘗試,但還是不能只用數(shù)學(xué)邏輯來描繪世界。這就對人工智能的邏輯

14、根底提出了疑問。2.2新人工智能格里高利貝特森認(rèn)為:“我們過去一直在爭論機器是否能考慮。答案是不能。進(jìn)展考慮的是一個整體,可能包括計算機、人及環(huán)境。同樣,我們可能會問人腦本身能否考慮,答案仍舊是不能。進(jìn)展考慮的是包括環(huán)境和人在內(nèi)的整個系統(tǒng)中的人腦。這個結(jié)論產(chǎn)生了一整套新原理,我們通常將其稱為新人工能。新人工智能主要表達(dá)于以下3條原那么:(1)實體化。該原那么認(rèn)為,擁有一個軀體在理論上具有重要意義,軀體對智能體的限制對于智能體與外界的交互是至關(guān)重要的。(2)現(xiàn)場性。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。真實環(huán)境的復(fù)雜性與抽象的“微觀世界不可同日而語。事實上,智能體被置于現(xiàn)實

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。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這樣較高級的功能設(shè)定為目的,然后再設(shè)定“清潔地面之類的一些簡單功能。新人工智能那么相反,一切從最根本的開場。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。從自組織理論的角度來看,新人工智能設(shè)計的智能體符適宜度開放的原那么,它與真實環(huán)境交互作用,人類不再對其進(jìn)展直接和準(zhǔn)確的干預(yù);進(jìn)化是層層疊加的,是增量的過程。它對現(xiàn)有的設(shè)計進(jìn)展巧妙地調(diào)整和充實,從而生成新的設(shè)計,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)化機制,故此非線性互相作用是其有序演化的內(nèi)在根據(jù);人類通過對它的理解和對人工環(huán)境的控制使其遠(yuǎn)離平衡態(tài),并促進(jìn)其