人工智能心得體會

人工智能心得體會人工智能人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現(xiàn)機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學(xué)始終是人工智能研究中的基礎(chǔ)科學(xué)問題，它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。1人工智能學(xué)科的誕生12世紀(jì)末13世紀(jì)初，西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀(jì)，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀(jì)，英國布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù)，奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎(chǔ)。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀(jì)，哥德爾對一階謂詞完全性定理與N形式系統(tǒng)的不完全性定理進行了證明。在此基礎(chǔ)上，克林對一般遞歸函數(shù)理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過程，提出了理想計算機模型(即圖靈機)，創(chuàng)立了自動機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數(shù)字計算機的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu)，以及1946年美國的莫克利和埃克特成功研制世界上第一臺通用電子數(shù)學(xué)計算機ENIAC做出了開拓性的貢獻。以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學(xué)科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎(chǔ)?，F(xiàn)代邏輯發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。20世紀(jì)邏輯研究嚴重數(shù)學(xué)化，發(fā)展出來的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀(jì)邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。2邏輯學(xué)的發(fā)展2.1邏輯學(xué)的大體分類邏輯學(xué)是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學(xué)。從17世紀(jì)德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(G.LEibniz)提出數(shù)理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學(xué)大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。2.2泛邏輯的基本原理當(dāng)今人工智能深入發(fā)展遇到的一個重大難題就是專家經(jīng)驗知識和常識的推理?，F(xiàn)代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關(guān)于不精確推理的邏輯學(xué)作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎(chǔ)理論，進而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的，靈活的，開放的，自適應(yīng)的邏輯學(xué)，這便是柔性邏輯學(xué)。而泛邏輯學(xué)就是研究剛性邏輯學(xué)(也即數(shù)理邏輯)和柔性邏輯學(xué)共同規(guī)律的邏輯學(xué)。泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據(jù)需要自由伸縮變化的柔性邏輯學(xué)，剛性邏輯學(xué)將作為一個最小的內(nèi)核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。3邏輯學(xué)在人工智能學(xué)科的研究方面的應(yīng)用邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學(xué)的研究成果不但為人工智能學(xué)科的誕生奠定了理論基礎(chǔ)，而且它們還作為重要的成分被應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。3.1經(jīng)典邏輯的應(yīng)用人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數(shù)學(xué)定理證明程序(LT)。在此基礎(chǔ)之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(GPS)，開拓了人工智能“問題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學(xué)化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。3.2非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用(1)不確定性的推理研究人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個語句或公式賦一個數(shù)值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計算模型，以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗性模型。歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相似性，從相應(yīng)的知識庫中調(diào)用有關(guān)知識來處理新問題。(2)不完全信息的推理研究常識推理是一種非單調(diào)邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當(dāng)人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀(jì)80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的NML非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀(jì)20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或擴充。4人工智能——當(dāng)代邏輯發(fā)展的動力現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀(jì)末葉和20世紀(jì)早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認為，計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀(jì)邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理，而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。于是，邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應(yīng)用性。5結(jié)語人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學(xué)的發(fā)展密不可分。一方面我們試圖找到一個包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結(jié)合，將推動人工智能進入一個新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學(xué)者又在基于其他邏輯的基礎(chǔ)上研究概率推理，使得邏輯學(xué)盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行，各自發(fā)揮其優(yōu)點，為人工智能的發(fā)展做出貢獻。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術(shù)上的突破，還有賴于邏輯學(xué)研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學(xué)，努力學(xué)習(xí)與運用并不斷深入挖掘其基本內(nèi)容，拓寬其研究領(lǐng)域，才能更好地促進人工智能學(xué)科的發(fā)展。在新事物出現(xiàn)的初期往往會因為各種的原因而不被人們所接受，隨著人工智能尤其是機器人在人類生產(chǎn)生活中的廣泛應(yīng)用，智能體的在各方面的缺陷也逐步暴露出來。毋庸置疑，從人工智能體本身的存在的問題，以及面對外界的破壞都是被大眾所質(zhì)疑的。在對人工智能的研究進路上，本文將從現(xiàn)代美術(shù)運動的視角來分析，并否定人工智能的存在。不具備人類的理性本質(zhì)特征《紐約時報》曾報道，當(dāng)今的人工智能已經(jīng)發(fā)展到令人無法想象的程度。比如，自動駕駛汽車;蘋果siri智能語音能夠聽出你的聲音，幫你找到最近的電影院。IBM公司最近剛剛推出一款“冒險”智能軟件取代了“沃森”系統(tǒng)用于醫(yī)療作用，最初是用于培訓(xùn)醫(yī)學(xué)院學(xué)生，最終將運用于臨床治療階段。但是，這些新新的產(chǎn)品都是在人類的操控下進行的。所以，從嚴格意義上講，人工智能只能部分放大而不能完全取代人的思維。這里所謂的“嚴格意義”，是指辯證思維是人類理性的本質(zhì)特征，而人類的辯證思維是立足于概念的辯證本性而展開的思維，它是以概念、判斷、推理、假說和理論系演化等思維形式的矛盾運動深刻地反映客觀世界和人類實踐活動的內(nèi)在本質(zhì)。迄今為止，人類賦予機器的智能還僅僅是悟性活動中的演繹方法。而人類對自身意識的概念本性所進行的既相互對立，又相互轉(zhuǎn)化的辯證思維，是人工智能永遠可望而不可及的。而現(xiàn)如今，人工智能又作為一種新的趨勢和潮流，悄然的流傳和使用于部分行業(yè)之中，用以代替工人的普通勞動和輔助人類對于事物的探索和研究，并隨著現(xiàn)代化的擴展，它將被越來越多的人們所了解與應(yīng)用。但是，在人工智能的發(fā)展過程中，人類探索的又將是一條從沒接觸，從沒走過的道路，盲目的樂觀和冒進是不可取的。不具備人類思維所特有的社會性和主觀能動性思維是人類所特有的，人對外界事物的反映絕不是機械地呆板地，而是積極地能動地對大量的感性材料進行加工改造，將其升華為理性認識，并在思維中再現(xiàn)事物的本質(zhì)和規(guī)律。以此為基礎(chǔ)，實現(xiàn)有目的、有計劃地改造世界，以滿足人類的物質(zhì)文化需要。而智能機永遠都是人們設(shè)計和制造的工具，它模擬人的思維，都是在人事先安排好程序的情況下進行的，它不能有目的地改造客觀世界。如果遇到未曾預(yù)想的變化，智能機決不能做到“隨機應(yīng)變”。這就如同在現(xiàn)代美術(shù)運動中，開始了由一系列技術(shù)革命引起的從手工勞動向動力機器生產(chǎn)轉(zhuǎn)變的重大飛躍，機器取代了人力，大規(guī)模的工廠化生產(chǎn)取代個體工場的手工生產(chǎn)，然而資產(chǎn)階級的追逐利益，即使大量的工業(yè)產(chǎn)品投入到市場但是設(shè)計卻遠遠落后，藝術(shù)與技術(shù)分離導(dǎo)致了產(chǎn)品外觀簡陋，設(shè)計粗糙沒有美感。劣等的材料和粗制濫造的產(chǎn)品充斥日常生活，影響著人民的審美趣味。所以，不管社會生產(chǎn)如何發(fā)展，人永遠都是自然界的主人，而絕不能變成機器的奴隸。設(shè)計師費希爾也指出，在工具盒機器之間沒有什么固定的界限。人們一旦掌握了機器，并使它成為一種工具，就能用工具或者機器創(chuàng)造出高質(zhì)量的產(chǎn)品來。……并不是機器本身使得產(chǎn)品的質(zhì)量低劣，而是我們?nèi)狈δ芰碚５厥褂盟鼈?。同時，人工智能的某些方面和程度上要強于人類本身，如果不能很好的控制和引導(dǎo)這種技術(shù)，那么在一定的條件和情況下，存在危害人類本身的現(xiàn)象，就好比現(xiàn)在用于軍事用途的攻擊型無人機，以及用于破壞的網(wǎng)絡(luò)病毒，這些都是人工智能的產(chǎn)物，卻被某些別有用心的人所利用，用來造成損害和危害人類本身的事情和行為。而且在大量使用人工智能的全球趨勢下，在不發(fā)達、欠發(fā)達地區(qū)將會威脅或剝奪其就業(yè)，同樣影響著這些勞動者的工作生活，在這種情況下，會拉大貧富差距，造成窮者與富者的對立。在發(fā)達高科技地區(qū)占有主導(dǎo)地位的人工智能的發(fā)展，依然存在許多的弊端以及許多不合理，不公正的現(xiàn)象。我們不能因為它的強大和便利就忽視了人工智能本身存在的問題和缺陷。人工智能體面對的倫理困境莫里斯曾強調(diào)：“我所理解的真正的藝術(shù)就是人在勞動中的愉快的表現(xiàn)。”他無疑是為勞動人民考慮，即工作需要有樂趣，然而機械的使用正恰恰破壞了這種愉悅的平衡。同樣，羅斯金也提到過“不管怎么說，有一件事我們是能夠辦到的：不使用機器制造的裝飾物和鑄造品?！@些東西不能使我們更幸福，也不能使我們更聰明，它們既不能增加我們的鑒別能力，也不能擴大我們的娛樂范圍。它們只會使我們的理解力更膚淺、心靈更冷漠、理智更脆弱。但這不能怪它們，因為我們到這個世界上來不是為了創(chuàng)造那些容不下我們心靈的東西。”羅斯金的這段話堅決反對機器生產(chǎn)，提倡拒絕使用機器制造品。認為機器象征了死亡，而手工制作痕跡卻象征了生命。莫里斯從羅斯金那里繼承了反對機器生產(chǎn)的思想，敵視機器生產(chǎn)，堅信手工藝是人類最完美的生產(chǎn)手段。人工智能也同樣破壞了現(xiàn)代社會的倫理道德，首先，人工智能可能會協(xié)助人類做某些事情，但是設(shè)計總是有缺陷的，如果出現(xiàn)了缺陷，它就可能會損害人類的利益;其次，人工智能不具有思考和學(xué)習(xí)能力，如果具有了，那人類還能否駕馭智能?就好比高速發(fā)展的現(xiàn)代化工業(yè)一樣，在創(chuàng)造經(jīng)濟效益的同時，也在消耗著不可再生資源和污染著環(huán)境。在高速發(fā)展的科技面前，人們使用人工智能這項現(xiàn)代化發(fā)展所帶來的技術(shù)，人工智能的發(fā)展速度快，改變世界的力度和能力也快于人類對于這項技術(shù)的普及和認識，有很多的缺陷和漏洞都被有意或者無意的忽略和過失了，直到出現(xiàn)問題的時候，人們才了解和認識到嚴重性，有些過錯能夠挽回，但有些卻不能，所以在一定程度上的反對是可取可行的。正如，計算機科學(xué)家RosalindPicard指出“機器的自由化程度越高，就越需要道德”。因此，智能體的道德張力正在逐步加重。對環(huán)境及人類帶來的致命傷害南北極冰融化，海水淹沒城市，氣候變幻莫測，饑荒肆虐蔓延……一個正在崩塌的家園.........工業(yè)化生產(chǎn)所帶給環(huán)境的破壞和污染在短短一百年里就已見端倪，18世紀(jì)興起的工業(yè)革命，埋下了人類生存和發(fā)展的潛在威脅。西方國家首先步入工業(yè)化進程，最早享受到工業(yè)化帶來的繁榮，也最早品嘗到工業(yè)化帶來的苦果。二十世紀(jì)五十年代開始，“環(huán)境公害事件”層出不窮，導(dǎo)致成千上萬人生命受到威脅，甚至有不少人喪生。當(dāng)前世界環(huán)境問題主要包括氣候變化，臭氧層破壞、森林破壞與生物多樣性減少、大氣及酸雨污染、土地荒漠化、國際水域與海洋污染、有毒化學(xué)品污染和有害廢物越境轉(zhuǎn)移等。然而，對于人工智能對未來的影響我們現(xiàn)在還無法得出正確的評估。但是，人工智能的反對者埃里克?布林約爾松就很擔(dān)憂機器人職業(yè)化和人工智能帶來的隱患，即使不去考慮高級人工智能對勞動力市場的影響，功能強大的智能機器也會威脅人類的生活，與人類爭奪有限的資源。同樣，電影《終結(jié)者》讓我們看到了在未來的世界，天下已經(jīng)由機器人來操控。機器人想完全占有這個世界，把人類趕盡殺絕。這場斗爭的過程是激烈的，雖然這只是一部科幻片，卻又不得不讓我們陷入思考之中?！癐’llbeback?！笔鞘埂督K結(jié)者》能夠延續(xù)的一句經(jīng)典臺詞，同時它更是對人類的一句警語。無論是T-800，還是T-850，甚至是更先進的T-1000和T-X。當(dāng)人類的科技發(fā)展到超越自身所能掌握的高度，危機就將降臨。因此，《終結(jié)者》作為警醒世人認識到這一危機的影片――特別是它提出了人類所創(chuàng)造的智能體(機械人、克隆人、虛擬的電腦世界……)，終將擺脫人類控制而反之與人.........在人工智能體道德發(fā)展的過程中，我們不僅僅要看到人工智能所帶給我們的便利，更要看到人工智能所具有的不完全性的特征，以及對外界事物的破壞。正如，日本創(chuàng)造學(xué)家高橋浩說，“對于任何新的事物，我們都要去覺察不正常的狀況，覺察不調(diào)和，覺察缺點不和諧發(fā)現(xiàn)性;……”人工智能的研究是一項極富挑戰(zhàn)性的工作，不論是它的復(fù)雜性和學(xué)科交叉性，還是它那些帶有根本性的思考和創(chuàng)新，其實都是人類對自身的不斷認識和挑戰(zhàn)。由此，我們要用我們潛在的感受性作用搜索不尋常狀態(tài)，在反對和支持中尋求更好的發(fā)展。電影《人工智能》，一個未來版的皮諾曹式故事。David—一個有思想、有感情的小機器人，他被一對人類父母—Henry和Monica所收養(yǎng)。突然有一天，Henry和Monica的親生兒子Martin從昏迷中醒來。而Monica對于親生兒子和機器人養(yǎng)子中作出了選取。David被人類父母拋棄后，一向認為是自己被拋棄的原因是自己不是一個有血肉的人，他渴望著自己能由一個機器人變成一個真真正正的人。抱著對這個愿望的執(zhí)著，David展開了漫長的歷程。在描述David經(jīng)歷的故事中，我們能夠看到幾個不一樣的機器人主角。每種機器人都代表自己的作用，但卻無法被人類接納到生命當(dāng)中存在。與David一同被