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關(guān)鍵詞:人工智能;授課內(nèi)容;講授方法
人工智能概論課程是我校智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開設(shè)的一門重要的專業(yè)基礎(chǔ)課,它在整個(gè)專業(yè)教學(xué)體系中起到奠基的作用,如何針對(duì)其特點(diǎn)制定合理的教學(xué)目標(biāo)與授課內(nèi)容,并有效地組織課堂教學(xué),取得良好的教學(xué)效果是非常重要的,本文將從多個(gè)角度對(duì)其進(jìn)行全方位的思考與探索,為相關(guān)課程教學(xué)的改革提供新的思路。
1教學(xué)目標(biāo)的精確定位
首先,人工智能概論課程在智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)整個(gè)教學(xué)體系中起到引導(dǎo)和奠基的作用,但不同于其他相關(guān)的專業(yè)基礎(chǔ)課,其總的特點(diǎn)可歸納為“少而精”,即在較少的教學(xué)授課學(xué)時(shí)中起到畫龍點(diǎn)睛的作用,為學(xué)生進(jìn)一步的深入學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ),并激發(fā)他們對(duì)智能專業(yè)的學(xué)習(xí)興趣和愛(ài)好。基于以上特點(diǎn),通常選擇一學(xué)期共32學(xué)時(shí)課程的安排計(jì)劃,并且在大三上學(xué)期開始進(jìn)行授課。
其次,要研究解決同學(xué)們所反映的“虛與實(shí)”問(wèn)題。人工智能是一門涉及到多個(gè)學(xué)科的課程,具有相當(dāng)復(fù)雜的背景,其與哲學(xué)、數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、控制論和語(yǔ)言學(xué)都有著密切的聯(lián)系,并且隨著這些學(xué)科的發(fā)展而深化,不斷產(chǎn)生新的思路和新的問(wèn)題。以上特點(diǎn)決定了該課程內(nèi)容較為抽象,且難以把握全局,學(xué)習(xí)起來(lái)不易消化理解,從而造成了學(xué)生學(xué)習(xí)的困難,容易產(chǎn)生畏懼感,并且學(xué)生常常對(duì)其在實(shí)際環(huán)境中的具體應(yīng)用產(chǎn)生疑問(wèn)。
如何在這么短的授課學(xué)時(shí)里使學(xué)生產(chǎn)生學(xué)習(xí)興趣并且能取得良好的教學(xué)效果是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題,這需要對(duì)該課程的授課內(nèi)容、教材選擇、講授方法和考核形式進(jìn)行全方位的思考與探索,并在教學(xué)過(guò)程中落在實(shí)處。一方面讓學(xué)生了解和掌握人工智能的發(fā)展歷史和思想淵源,并指出各個(gè)分支的本質(zhì)特點(diǎn)和整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì);另一方面有意識(shí)地穿插介紹人工智能在實(shí)際中具體應(yīng)用的例子,開闊學(xué)生的眼界,打消他們的疑慮。這些將在本文的后面部分進(jìn)行深入的介紹。
最后人工智能概論這門課程還要兼顧研究型和應(yīng)用型這兩種特點(diǎn)的共同發(fā)展。在以前,由于人工智能授課內(nèi)容的特點(diǎn),常常講授時(shí)偏向研究型,往往涉及到復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和邏輯運(yùn)算,增加了老師講授的難度和學(xué)生學(xué)習(xí)的困難。因此,針對(duì)上述問(wèn)題,在教學(xué)過(guò)程中可以引入多種形式的事例說(shuō)明和多媒體演示環(huán)節(jié),以講授思想為主,具體技術(shù)為輔,這將直接反映到授課內(nèi)容的選擇上。
2授課內(nèi)容的選擇
人工智能概論授課內(nèi)容的選擇至關(guān)重要,本著該課程“少而精”的特點(diǎn),既需要讓學(xué)生在較短時(shí)間內(nèi)掌握基本的思想與概念要點(diǎn),又要對(duì)該課程進(jìn)行全方位的介紹,并點(diǎn)出其發(fā)展趨勢(shì),因而對(duì)授課教師有著非常高的要求。由于授課課時(shí)的限制,我們無(wú)法做到既面面俱到,又對(duì)每個(gè)具體方向進(jìn)行詳細(xì)的講解;而且這樣也容易陷入復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和邏輯運(yùn)算的誤區(qū)。因而,整個(gè)課程的講授內(nèi)容應(yīng)該以傳授思想和概念要點(diǎn)為主,并在講授的過(guò)程中加入有趣的事例,通過(guò)這些形象的事例說(shuō)明和多媒體演示環(huán)節(jié)折射出人工智能思想的精髓和應(yīng)用的廣闊前景。
人工智能概論主要涉及到知識(shí)表示、搜索推理、計(jì)算智能、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃、Agent和自然語(yǔ)言理解等內(nèi)容,其中以知識(shí)表示、搜索推理和計(jì)算智能為授課內(nèi)容的重點(diǎn),在講授的過(guò)程中需要對(duì)這些內(nèi)容加以整理精簡(jiǎn),分清主次,合理地安排授課內(nèi)容在總學(xué)時(shí)內(nèi)。除了這些基本的授課知識(shí)外,還應(yīng)該在教學(xué)環(huán)節(jié)引入多媒體演示,通過(guò)形象生動(dòng)的視頻演示讓學(xué)生們了解人工智能的科學(xué)價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用所在。視頻可以選用世界一流大學(xué)實(shí)驗(yàn)室的開放多媒體內(nèi)容,例如:MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的相關(guān)科研項(xiàng)目中間過(guò)程及結(jié)果的視頻演示,以此來(lái)開闊學(xué)生的眼界,增長(zhǎng)他們的見識(shí),使之了解其應(yīng)用前景和未來(lái)的發(fā)展空間。
人工智能領(lǐng)域的發(fā)展受到多個(gè)學(xué)科的影響,這些學(xué)科在不同歷史時(shí)期都對(duì)人工智能領(lǐng)域起到了各種推進(jìn)作用,也產(chǎn)生了許多不同層面的爭(zhēng)論,至今也是如此。如何在授課過(guò)程中形象地對(duì)人工智能歷史進(jìn)行回顧,闡述這些學(xué)科對(duì)人工智能領(lǐng)域的影響,尤其是思想方面的影響特別重要。“回顧歷史,立足當(dāng)今,展望未來(lái)”――給學(xué)生形象地描繪出人工智能發(fā)展的思想史,并以畫龍點(diǎn)睛之筆指出人工智能領(lǐng)域發(fā)展的廣闊未來(lái),是授課教師艱巨而光榮的任務(wù),只有這樣才能使學(xué)生把握住人工智能領(lǐng)域的整個(gè)發(fā)展脈絡(luò),激發(fā)出他們的學(xué)習(xí)興趣和愛(ài)好。
以哲學(xué)家對(duì)強(qiáng)人工智能方向的爭(zhēng)論為例,向?qū)W生們介紹這些收集整理的資料對(duì)于他們思想的啟迪是非常有益的。這里值得說(shuō)明的是這種思想的闡述事實(shí)上是非常不容易的,其難度甚至高于復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo),因?yàn)樗3R笫谡n教師掌握思想的精髓所在,并用非常形象生動(dòng)的語(yǔ)言對(duì)其進(jìn)行說(shuō)明,而這些常常是現(xiàn)在書本中所沒(méi)有的。例如:知識(shí)的表示、獲取、存儲(chǔ)和推理是人工智能領(lǐng)域中重要的組成部分,雖然目前已經(jīng)有很多書籍詳細(xì)地介紹了這些方面,但學(xué)生仍然反映聽起來(lái)比較抽象。為什么會(huì)這樣?其原因是一些基本的問(wèn)題并沒(méi)有得到圓滿的說(shuō)明和闡述,如“什么是知識(shí)”,“知識(shí)能夠表示嗎”,“有統(tǒng)一表示各種各樣抽象、復(fù)雜知識(shí)的工具嗎”,“抽象的美學(xué)與復(fù)雜的人類情感,知識(shí)能夠表示嗎”……其中有些問(wèn)題看似容易回答,卻往往涉及到一些復(fù)雜的哲學(xué)問(wèn)題,目前在各種人工智能的教科書和專著里常常對(duì)這些問(wèn)題避而不談,只在數(shù)學(xué)的層面上針對(duì)具體的問(wèn)題來(lái)進(jìn)行說(shuō)明和講授。如果想在這方面有所突破的話,就需要閱讀大量的哲學(xué)書籍,如認(rèn)知學(xué)、知識(shí)論和心智哲學(xué)等領(lǐng)域的著作,還需要大量時(shí)間的理解和參悟,這些有價(jià)值的資料也是對(duì)授課內(nèi)容的極大豐富和補(bǔ)充。近年來(lái),認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、生物學(xué)、語(yǔ)言學(xué)甚至社會(huì)學(xué)對(duì)人工智能領(lǐng)域有著較大的推進(jìn)作用,也是將來(lái)融合發(fā)展的總體趨勢(shì),如何在課堂上結(jié)合具體的事例對(duì)其加以說(shuō)明也是授課內(nèi)容的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。
3相關(guān)教材的選擇
眾所周知,關(guān)于人工智能的國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀教材有很多,例如:S.J. Russell和P. Norvig所著的《Artificial Intelligence――A Modern Approach》被全世界89個(gè)國(guó)家的900多所大學(xué)用作教材[1],國(guó)內(nèi)可以考慮使用其影印版或中文翻譯版本,大大的降低了購(gòu)買國(guó)外原版教材所需的費(fèi)用,并可以在此基礎(chǔ)上考慮實(shí)現(xiàn)雙語(yǔ)教學(xué)。此外還有蔡自興教授等編著的人工智能及其應(yīng)用,詳細(xì)而恰當(dāng)?shù)亟榻B了人工智能領(lǐng)域中的各個(gè)研究方向(分別適合于本科生[2]和研究生[3])等。我們從整個(gè)教學(xué)時(shí)間安排上看,因其所占學(xué)時(shí)較少,所以人工智能概論課程的教材選擇不適用于大部頭的書籍,宜選用篇幅較小但內(nèi)容較全的適合于本科生的教材。除了選擇合適的教材外,對(duì)于任課教師還要擁有大量的參考書,包括上述提到的其他領(lǐng)域的書籍和資料,只有這樣才能拓展所掌握的知識(shí),為實(shí)現(xiàn)良好的教學(xué)效果而服務(wù)。
4講授方法和考試形式的選擇
課程講授時(shí)注意主線的選擇,著重以思想介紹為主,詳細(xì)地介紹人工智能發(fā)展的歷史以及各種學(xué)派和學(xué)說(shuō),如符號(hào)主義、連接主義和行為主義等,要重點(diǎn)介紹他們的特點(diǎn)和本質(zhì),指出它們形成的原因以及其中的不足之處,并向?qū)W生介紹新的學(xué)說(shuō),例如機(jī)制主義[4]等。整個(gè)教學(xué)過(guò)程并不涉及較為復(fù)雜的數(shù)學(xué),要注重各個(gè)分支的思想源流,主要從其機(jī)制上做定性介紹。同時(shí)可在講授過(guò)程中穿插相關(guān)歷史問(wèn)題的爭(zhēng)論,例如:中國(guó)屋問(wèn)題[5]等,引發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣和愛(ài)好,開展交互式教學(xué),使學(xué)生和老師產(chǎn)生互動(dòng)。授課方式采用板書和多媒體交互使用方式,力爭(zhēng)在每節(jié)課的空閑時(shí)間里穿插加入人工智能領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用介紹,放映相關(guān)的視頻錄像,開闊學(xué)生們的眼界。在最終考試形式的選擇方面不是要學(xué)生死記硬背知識(shí)點(diǎn),而是要注重學(xué)生思想的發(fā)揮,鼓勵(lì)學(xué)生提出新想法和新思路,并豐富其掌握的相關(guān)知識(shí),為將來(lái)的進(jìn)一步學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)和做準(zhǔn)備。
5結(jié)語(yǔ)
我們認(rèn)為在教學(xué)方式上力爭(zhēng)采用“啟發(fā)式”教學(xué),能真正做到啟迪學(xué)生思想的作用,尤其要鼓勵(lì)思想創(chuàng)新,在高等教育階段培養(yǎng)學(xué)生具有獨(dú)立思考、勇于探索的能力,使之成為社會(huì)的有用之才。希望這些在人工智能概論課程教學(xué)中的思考和探索能在日常教學(xué)活動(dòng)起到有益的作用,并與同行們共同交流和探索。
參考文獻(xiàn):
[1] S.J. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence:A Modern Approach[M]. 2nd Ed. 北京:清華大學(xué)出版社,2006.
[2] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應(yīng)用本科生用書[M]. 3版. 北京:清華大學(xué)出版社,2003.
[3] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應(yīng)用研究生用書[M]. 3版. 北京:清華大學(xué)出版社,2004.
[4] 鐘義信. 機(jī)制主義方法與人工智能統(tǒng)一理論:人工智能的新方法與新進(jìn)展[J]. 計(jì)算機(jī)教育,2010(19):7-10.
[5]J. Preston, M. Bishop. Views into the Chinese Room: New Essays on Searle and Artificial Intelligence[M]. Oxford: Oxford University Press,2002.
Teaching Reflection on Introduction to Artificial Intelligence
YANG Dedong, SUN Hexu, YANG Peng, ZHANG Lei
(School of Control Science and Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China)
在一些特定領(lǐng)域,比如說(shuō)國(guó)際象棋、圍棋、股市交易以及人機(jī)對(duì)話等,我們已經(jīng)發(fā)明出與人腦匹敵或超越人腦的計(jì)算機(jī)。電腦和驅(qū)動(dòng)他們的運(yùn)算法則只會(huì)變得更好,電腦精通幾乎任何人類能力只是時(shí)間問(wèn)題。
紐約大學(xué)心理學(xué)家蓋瑞?馬庫(kù)斯(Gary Marcus)曾說(shuō)過(guò),幾乎所有研究AI的人都認(rèn)為機(jī)器最終將取代人類。“狂熱分子和懷疑論者之間唯一的不同是對(duì)時(shí)間早晚的判斷。”未來(lái)主義者,像雷?庫(kù)茲韋爾,認(rèn)為機(jī)器統(tǒng)治人類會(huì)在幾十年后發(fā)生,而其他人則說(shuō)可能得幾個(gè)世紀(jì)。
最初設(shè)想的機(jī)器智能可能缺乏一種或多種這些屬性。最終,我們可能制造出極其聰明的AI,但是它不能通過(guò)主觀的自我意識(shí)感受這個(gè)世界。沙納罕說(shuō)也許能夠?qū)⒅橇鸵庾R(shí)結(jié)合在一個(gè)機(jī)器內(nèi),但是我們也要認(rèn)識(shí)到智力和意識(shí)終究是兩種不同的概念。
AI懷疑論者認(rèn)為生物腦在本質(zhì)上是有獨(dú)特之處的,這是無(wú)法解決的科技難題,其實(shí)這些是沒(méi)有說(shuō)服力的。我們的大腦是生物學(xué)意義的機(jī)器,但也不過(guò)是機(jī)器。他們存在于現(xiàn)實(shí)世界里,就要遵循基本的物理法則。人腦沒(méi)有東西是不可知的。
2.“人工智能將會(huì)有意識(shí)。
關(guān)于機(jī)器智能的一個(gè)普遍假設(shè)是:將來(lái)機(jī)器智能會(huì)有意識(shí)。也就是說(shuō),機(jī)器會(huì)像人一樣思考。評(píng)論家們,如微軟創(chuàng)始人之一的保羅?艾倫,則更進(jìn)一步認(rèn)為我們還未達(dá)到人工通用智能,即機(jī)器能夠像人類一樣執(zhí)行任何需要智力的任務(wù),因?yàn)槲覀內(nèi)狈﹃P(guān)于意識(shí)的科學(xué)理論。正如倫敦帝國(guó)理工學(xué)院認(rèn)知機(jī)器人研究者穆雷?沙納罕(Murray Shanahan)所指出的那樣,我們應(yīng)該避免混淆認(rèn)知和意識(shí)這兩種概念。
“探究意識(shí)確實(shí)是一門迷人且重要的課題,但是我認(rèn)為意識(shí)對(duì)于人類水平的人工智能來(lái)說(shuō)是并不是必要的。或者更精確地說(shuō),我們用‘意識(shí)’這個(gè)詞來(lái)指代心理的和認(rèn)知的屬性,這些在人類身上是捆綁在一起的。”
最初設(shè)想的機(jī)器智能可能缺乏一種或多種這些屬性。最終,我們可能制造出極其聰明的AI,但是它不能通過(guò)主觀的自我意識(shí)感受這個(gè)世界。沙納罕說(shuō)也許能夠?qū)⒅橇鸵庾R(shí)結(jié)合在一個(gè)機(jī)器內(nèi),但是我們也要認(rèn)識(shí)到智力和意識(shí)終究是兩種不同的概念。
不能僅僅因?yàn)橐慌_(tái)機(jī)器通過(guò)了圖靈測(cè)試,就認(rèn)為它有意識(shí)。先進(jìn)的AI留給我們的印象是它們是有意識(shí)的,但是再先進(jìn)的AI對(duì)于自己的認(rèn)識(shí)也不會(huì)比一塊石頭或一個(gè)計(jì)算器多。
3.“超級(jí)人工智能會(huì)很友好。”
哲學(xué)家康德認(rèn)為智能與道德密不可分。神經(jīng)學(xué)家David Chalmers在他的論文《非凡的哲學(xué)分析》中吸取了康德的著名觀點(diǎn),并將其運(yùn)用于人工智能的提升中。
如果這個(gè)觀點(diǎn)是正確的話,我們可以想到AI因智力爆發(fā)性增長(zhǎng)致使道德感急劇升高的狀況。可以想到,ASI系統(tǒng)變得超級(jí)智能的同時(shí)會(huì)具有無(wú)上的道德感,因此我們可以認(rèn)為它們是善良的。
但是,這個(gè)“先進(jìn)的AI從本質(zhì)上將是好的、開明的”的觀點(diǎn)是站不住腳的。正如Armstrong指出,存在很多聰明的戰(zhàn)犯。智力和道德感間的關(guān)系在人類中貌似并不存在,所以他懷疑該假設(shè)在其他智能形式中,恐怕也是難以成立的。
“聰明的人的不道德行為可以比他們的笨蛋同胞造成更大規(guī)模的破壞,”他說(shuō)。“智力只是給了他們變得更壞的能力,它并沒(méi)有把他們變成好人。”
4.“簡(jiǎn)單的程序修補(bǔ)就能解決AI的控制難題。
假設(shè)創(chuàng)造出比人類更偉大的AI,我們將面臨一個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題,那就是:控制問(wèn)題。如何在家里安置以及控制ASI?如何確保ASI對(duì)人類是友好的?在這些問(wèn)題上,未來(lái)主義者和AI理論家們完全不知所措。最近,佐治亞理工學(xué)院的研究人員天真地認(rèn)為AI可以通過(guò)閱讀簡(jiǎn)單的故事來(lái)學(xué)習(xí)人類的價(jià)值觀和社會(huì)習(xí)俗。這可能遠(yuǎn)不是讀幾個(gè)小故事能解決的。
“人們推薦了很多可能解決整個(gè)AI控制問(wèn)題的簡(jiǎn)單技巧,”阿姆斯特朗說(shuō)。示例包括為ASI編寫取悅?cè)祟惖某绦颍蛘邇H僅使ASI作為人類的工具使用。再或者,我們可以將積極的概念,比如愛(ài)或尊敬整合進(jìn)他的源代碼。為了防止ASI對(duì)社會(huì)只有單一偏激的看法,我們可以給它編寫欣賞智力、文化和社會(huì)多樣性的程序。
但是這些方法要么太過(guò)簡(jiǎn)單,這就好比試圖給復(fù)雜的人類喜惡確定一個(gè)簡(jiǎn)單膚淺的定義,要么就是把復(fù)雜的人類價(jià)值觀生硬地壓縮成一個(gè)簡(jiǎn)單的字詞或想法。比如,對(duì)“尊敬”這個(gè)詞,要確定內(nèi)涵一致又普遍接受的定義是極度困難的。
“并不是說(shuō)這些簡(jiǎn)單的技巧是沒(méi)用的。這些對(duì)策里面有很多給研究指明了道路,對(duì)解決這個(gè)終極難題有所幫助。但是這些只是想法,具體的操作還需要我們做更多的開發(fā)研究工作。”阿姆斯特朗說(shuō)。
5.“人工超智能很聰明,不會(huì)犯錯(cuò)。
AI研究者兼Surfing Samurai機(jī)器人開發(fā)者Richard Loosemore認(rèn)為大多數(shù)假設(shè)的AI毀滅世界的情景都不符合邏輯。人們總假想在這種情景下,AI可能會(huì)說(shuō):“我知道毀滅人類文明只是我的設(shè)計(jì)故障,但我不得不這么做。”Loosemore指出如果AI像這樣打算毀滅人類時(shí),那它一生會(huì)很多這樣的邏輯矛盾,也會(huì)因此摧毀自己的知識(shí)庫(kù),導(dǎo)致自己變得愚蠢,而不足以對(duì)我們?cè)斐蓚ΑK€斷言,那些認(rèn)為“AI只會(huì)按照指定程序做事”的人,與當(dāng)初用這樣的話評(píng)價(jià)電腦不具備靈活性的人一樣,犯了同樣的錯(cuò)誤。
就職于牛津大學(xué)人類未來(lái)研究所(Future of Humanity Institute)的皮特?麥金泰爾(Peter McIntyre)和斯圖爾特?阿姆斯特朗(Stuart Armstrong)都對(duì)此有不同看法。他們認(rèn)為人工智能將很大程度上受到編程的限制。他們相信AI也會(huì)犯錯(cuò)誤,或者他們還沒(méi)有聰明到了解人類想從他們那里得到什么。
“從定義上講,超級(jí)人工智能(ASI)是一個(gè)擁有智力的載體,它在各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域都要比最優(yōu)秀的人類大腦更聰明。”麥金泰爾如是告訴Gizmodo。“它將十分清楚我們用他們來(lái)做什么。”麥金泰爾和阿姆斯特朗相信AI只會(huì)做程序編寫的任務(wù),如果它能變得足夠聰明的話,它將能理解依照程序完成任務(wù)與領(lǐng)略規(guī)則精髓的不同,也將能理解人類的意圖。
麥金泰爾把人類未來(lái)的困境比作老鼠的困境。老鼠想要在人類居所尋求食物和棲息地,人類不愿居室內(nèi)有老鼠,兩者沖突。麥金泰爾說(shuō),“正如我們明白老鼠的目的,超級(jí)智能系統(tǒng)也能知道人類想要的,但仍對(duì)此漠不關(guān)心。”
6.“我們將被超級(jí)人工智能毀滅。”
沒(méi)有任何證據(jù)表明我們會(huì)被AI毀滅或無(wú)法控制它們。正如AI研究者Eliezer Yudkowsky所說(shuō):“AI既不會(huì)恨,也不會(huì)愛(ài),但人類由原子構(gòu)成的,除了智能以外,人類還有感情。”
牛津大學(xué)的哲學(xué)學(xué)者Nick Bostrom在他的書《超級(jí)智能:路徑、危險(xiǎn)與策略》中提到,真正的超級(jí)人工智能一旦完成,將比以往人類的任何發(fā)明都危險(xiǎn)。一些著名的學(xué)者如Elon Musk, Bill Gates, and Stephen Hawking(后者曾警告AI也許是人類史上最糟糕的錯(cuò)誤)也提出了警告。
但沒(méi)有什么事是可以確定的,沒(méi)人知道AI將采取什么行動(dòng)以及如何威脅到人類。正如Musk指出的,人工智能可以用來(lái)控制、調(diào)節(jié)和監(jiān)視其它人工智能。也許可以它灌輸人類的價(jià)值觀,使之毫無(wú)保留地對(duì)人類保持友好。
7.“我們不應(yīng)該害怕AI。
一月份,臉書創(chuàng)辦者馬克扎克伯格說(shuō)我們不應(yīng)該害怕AI,AI會(huì)為世界帶來(lái)難以估量的好處。扎克伯格只說(shuō)對(duì)了一半。我們隨時(shí)準(zhǔn)備從AI身上收獲巨大的利益——從自動(dòng)駕駛汽車到新藥物的研制,但是沒(méi)有人能保證AI的所有影響都是良性的。
高度智能化的系統(tǒng)也許了解某一特定任務(wù)的一切,例如解決令人厭煩的財(cái)務(wù)問(wèn)題,或者黑進(jìn)對(duì)手的系統(tǒng)。但是在這些特殊領(lǐng)域之外,高度智能系統(tǒng)會(huì)變得極其無(wú)知無(wú)覺(jué)。谷歌的DeepMind系統(tǒng)精通圍棋,但除圍棋以后,它在其他方面沒(méi)有探索的理性和能力。
8.“AI和機(jī)器人造成的風(fēng)險(xiǎn)是相同的。”
這是一個(gè)特別常見的錯(cuò)誤認(rèn)識(shí),不加鑒別消息的媒體和好萊塢電影比如《終結(jié)者》系列使這一錯(cuò)誤更加深入人心。
如果一個(gè)超級(jí)人工智能比如天網(wǎng)想要?dú)缛祟悾粫?huì)使用端著機(jī)槍的機(jī)器人。其實(shí)還有更高效的辦法,如散播瘟疫,引發(fā)納米級(jí)灰霧(grey goo,具備自我復(fù)制能力的微小機(jī)器人)災(zāi)難,甚至僅僅破壞大氣層。人工智能有潛在的危險(xiǎn),不是因?yàn)樗咽镜臋C(jī)器人的未來(lái),而是它在世界上的自我定位。
9.“未來(lái)的AI和科幻小說(shuō)里的AI是相同的。”
的確,科幻作品被作家和未來(lái)主義者們用來(lái)預(yù)測(cè)美好的將來(lái),但ASI所帶來(lái)的圖景完全不是一回事。更重要的是,與人類本性不同的AI不會(huì)讓我們知道并預(yù)測(cè)它們確切的本性和形式。
科幻作品考慮到我們?nèi)祟愂侨跣〉模蠖鄶?shù)AI被設(shè)定地與人類很類似。“有一些觀點(diǎn)認(rèn)為,即使是在人類中,也存在著多種類型的心智模式,你和你的鄰居也是不同的,但人與人之間的心智區(qū)別要同其他可能存在的心智形式相比是微不足道的,”McIntyre說(shuō)道。
大多數(shù)科幻小說(shuō)旨在講一個(gè)引人入勝的故事,但不夠科學(xué)準(zhǔn)確。因此,科幻小說(shuō)中的沖突往往是存在于實(shí)力接近的實(shí)體之間。Armstrong說(shuō),“沒(méi)有意識(shí)、喜樂(lè)或仇恨的AI毫無(wú)阻力地消滅所有的人類、達(dá)到一個(gè)本身無(wú)趣目標(biāo),可以想見這樣的電影情節(jié)會(huì)有多無(wú)聊。”
10.“AI將會(huì)搶走我們所有的工作。”
人工智能把我們大部分的工作自動(dòng)化和它能毀滅人類的潛在性,這是兩件完全不相關(guān)的事情。根據(jù)《機(jī)器人的崛起》的作者M(jìn)artin Ford所說(shuō),這兩件事常常被混為一談。思考在遙遠(yuǎn)的將來(lái)AI的意義是很好的,但只有這不影響到我們思考未來(lái)的幾十年遇到的問(wèn)題時(shí),這樣做才有意義。其中最主要的是大規(guī)模的自動(dòng)化。
毫無(wú)疑問(wèn),人工智能將取代很多現(xiàn)存的職業(yè),包括從車間工人到高級(jí)白領(lǐng)。一些專家預(yù)測(cè)在不久的將來(lái)美國(guó)的一半工作將被自動(dòng)化所取代。但這不意味著我們沒(méi)有能力應(yīng)付局面。最理想的情況是為我們?nèi)祟悓?shí)現(xiàn)人人稱贊的目標(biāo),達(dá)到接近烏托邦的境界,無(wú)論是腦力勞動(dòng)者還是體力勞動(dòng)者,人人都從勞役中解放了出來(lái)。
關(guān)鍵詞:人工智能;理論傳授;實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練;科研訓(xùn)練
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的一門重要專業(yè)課程,是一門研究運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬和延伸人腦功能的綜合性學(xué)科。它研究如何用計(jì)算機(jī)模仿人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃以及問(wèn)題求解等思維活動(dòng),并以此解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問(wèn)題,例如咨詢、診斷、預(yù)測(cè)、規(guī)劃等決策性問(wèn)題[1]。人工智能是一門涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、控制論、信息學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等學(xué)科的交叉和綜合學(xué)科。目前,人工智能很多研究領(lǐng)域,如自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能檢索、機(jī)器人技術(shù)、智能計(jì)算等都走在了信息技術(shù)的前沿,有許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入并影響了人們的生活。
2003年12月5日,國(guó)內(nèi)第一個(gè)“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)在北京大學(xué)誕生[2],它標(biāo)志著我國(guó)智能科學(xué)與技術(shù)本科教育的開始,對(duì)我國(guó)智能科學(xué)技術(shù)人才培養(yǎng)和智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科建設(shè)起到極大的帶動(dòng)作用。目前,人工智能課程的教學(xué)存在幾個(gè)問(wèn)題:首先,注重講授理論知識(shí),實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)滯后,這不利于培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力,更談不上實(shí)踐創(chuàng)新。其次,人工智能是交叉學(xué)科,內(nèi)容比較繁雜,各種教材的內(nèi)容不一樣,授課沒(méi)有統(tǒng)一的體系,學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)抓不住重點(diǎn),不能理解人工智能的根本方法和思想。一般說(shuō)來(lái),計(jì)算機(jī)專業(yè)的其他課程,如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、算法分析與設(shè)計(jì)等,都是求解結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的基本技術(shù),而人工智能技術(shù)則是解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的有效技術(shù)。最后,人工智能科學(xué)與技術(shù)飛速發(fā)展,但目前人工智能只被視為一門專業(yè)課,課程講授和人工智能沒(méi)有作為一個(gè)研究方向結(jié)合起來(lái),也沒(méi)有把傳授課本知識(shí)和引導(dǎo)啟發(fā)創(chuàng)新結(jié)合起來(lái)。
適應(yīng)知識(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高等教育,要把培養(yǎng)創(chuàng)造精神和創(chuàng)新能力擺在突出的位置。創(chuàng)新是基礎(chǔ)研究的生命,而高等學(xué)校的教學(xué)只有與科研緊密結(jié)合,才能在培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神方面有所作為。為此,針對(duì)人工智能的課程特點(diǎn),我們積極開展研究型教學(xué)、研究型學(xué)習(xí),提高大學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力的研究與實(shí)踐。在教材上,我們選用了清華大學(xué)出版社出版、馬少平等編寫的《人工智能》。我們的教學(xué)研究與實(shí)踐的主要內(nèi)容包括三個(gè)方面:啟發(fā)式傳授人工智能解決問(wèn)題的非結(jié)構(gòu)化的思想;成體系的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練;以及與畢業(yè)論文,學(xué)校大學(xué)生科研項(xiàng)目資助計(jì)劃,國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃相對(duì)接的科研訓(xùn)練。這三個(gè)主要方面,層層遞進(jìn)、環(huán)環(huán)相扣,是體系完整的創(chuàng)新型人工智能教學(xué)實(shí)踐。下面,我們就這三個(gè)方面內(nèi)容展開探討。
1啟發(fā)式傳授人工智能解決問(wèn)題的非結(jié)構(gòu)化思想
現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次[1]:1)結(jié)構(gòu)化問(wèn)題,能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問(wèn)題;2)非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題,難以用確定的形式來(lái)描述,主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解;3)半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題,介于上述兩者之間。一般說(shuō)來(lái),計(jì)算機(jī)專業(yè)的其他課程如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、算法分析與設(shè)計(jì)等,都是求解結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的基本技術(shù)。而人工智能技術(shù)則是解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的有效技術(shù)。人工智能的教學(xué)可以讓學(xué)生在體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能知識(shí)與技術(shù)的過(guò)程中獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的解決過(guò)程的了解,從而達(dá)到培養(yǎng)學(xué)生多角度思維的目的。
我們使用的教材主要內(nèi)容包括搜索和高級(jí)搜素、謂詞邏輯和歸結(jié)原理、知識(shí)表示、不確定性推理方法、機(jī)器學(xué)習(xí)等。這些主要內(nèi)容也可以相應(yīng)地歸結(jié)為若干個(gè)典型算法,如啟發(fā)式A*搜索算法、 剪枝算法、元啟發(fā)式算法(模擬退火,遺傳算法)、謂詞邏輯歸結(jié)算法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法、自組織網(wǎng)絡(luò)和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法)。元啟發(fā)式算法是一種啟發(fā)式的隨機(jī)算法,是用來(lái)解決非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的典型算法,其思想和傳統(tǒng)的決定性算法如動(dòng)態(tài)規(guī)劃、分支限界完全不一樣。學(xué)生在剛一接觸到這些元啟發(fā)式算法一時(shí)難以接受和理解其機(jī)理,對(duì)算法的有效性往往半信半疑。根據(jù)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的特點(diǎn),講解和演示算法在解決此類問(wèn)題的具體步驟和詳細(xì)過(guò)程,從而讓學(xué)生掌握人工智能算法的基本思想。在講解不同的元啟發(fā)式算法的時(shí)候,學(xué)生會(huì)問(wèn),是模擬退火算法強(qiáng),還是遺傳算法強(qiáng);在講到機(jī)器學(xué)習(xí)算法的時(shí)候,學(xué)生會(huì)問(wèn)到底哪個(gè)分類算法最好,這時(shí)候我們可以把搜索(優(yōu)化)領(lǐng)域和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“沒(méi)有免費(fèi)午餐”定理進(jìn)行適當(dāng)?shù)闹v解和解釋,從而把具體算法實(shí)現(xiàn)層面之上的一些人工智能的哲學(xué)思想進(jìn)行傳授。
在人工智能的具體教學(xué)中,采用問(wèn)題教學(xué)法和參與式教學(xué)法。在問(wèn)題教學(xué)法中,圍繞人工智能的知識(shí)模塊,在引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)各種各樣問(wèn)題的前提下,傳授知識(shí)。教學(xué)活動(dòng)中,嘗試使人工智能知識(shí)圍繞實(shí)際問(wèn)題而展現(xiàn),使問(wèn)題不僅成為激發(fā)學(xué)生求知欲的前提,也成為學(xué)生期盼、理解和吸收知識(shí)的前提,以此激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造動(dòng)機(jī)和創(chuàng)造性思維。在參與式教學(xué)中,打破人工智能算法的枯燥、沉悶的傳統(tǒng)教學(xué)法,嘗試開放式教學(xué)內(nèi)容;提問(wèn)式講課;無(wú)標(biāo)準(zhǔn)答案的課程設(shè)計(jì);查找文獻(xiàn),分組動(dòng)手實(shí)現(xiàn)人工智能算法等參與式教學(xué)方法,培養(yǎng)和發(fā)揚(yáng)學(xué)生的參與意識(shí),通過(guò)參與式教學(xué)提高學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性、積極性和效率,培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力和創(chuàng)新能力。
2成體系的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練
獨(dú)立開展人工智能實(shí)驗(yàn)課程,開發(fā)一批新型、富有創(chuàng)意的實(shí)驗(yàn)案例庫(kù),搭建一個(gè)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)和虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)平臺(tái)。人工智能實(shí)驗(yàn)課程的特點(diǎn)是應(yīng)用各種人工智能方法,根據(jù)問(wèn)題的約束、結(jié)構(gòu)、信息進(jìn)行表示建模和計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn),是與人工智能原理同步的實(shí)驗(yàn)課程。學(xué)生必須掌握的人工智能的基本原理和計(jì)算機(jī)操作技能,它對(duì)于學(xué)生的知識(shí)、能力和綜合素質(zhì)的培養(yǎng)與提高起著至關(guān)重要的作用,在整個(gè)教學(xué)過(guò)程中占有非常重要的地位,是計(jì)算機(jī)軟件、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、軟件工程等專業(yè)的一門重要的必修專業(yè)課程。通過(guò)實(shí)驗(yàn),學(xué)生得到嚴(yán)格的訓(xùn)練,能規(guī)范地掌握人工智能的基本理論和主要方法、基本問(wèn)題求解技術(shù),熟悉各種計(jì)算環(huán)境的基本使用。
在培養(yǎng)學(xué)生掌握實(shí)驗(yàn)的基本操作、基本技能和基本知識(shí)的同時(shí),努力培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)與創(chuàng)新能力。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),在課程內(nèi)容安排上采用適量基本原理與方法的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容為基本內(nèi)容,增加一系列綜合性實(shí)驗(yàn)和開放性創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)問(wèn)題,在實(shí)驗(yàn)內(nèi)容方面更注重研究性實(shí)驗(yàn)中的創(chuàng)新問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容方面分為三個(gè)層次:基本原理的基礎(chǔ)性實(shí)驗(yàn)、綜合實(shí)驗(yàn)和研究性實(shí)驗(yàn)。在后兩個(gè)層次的實(shí)驗(yàn)中,部分引入人工智能課程小組團(tuán)隊(duì)的最新科研成果,目的在于通過(guò)完成這些研究性實(shí)驗(yàn),培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立解決實(shí)際問(wèn)題的能力,以提升學(xué)生的科研素質(zhì)與創(chuàng)新意識(shí)。我們將這些設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)稱為新型實(shí)驗(yàn)案例庫(kù),它被放在人工智能課程小組網(wǎng)站上,以此搭建一個(gè)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)和虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)平臺(tái)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)課程的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,學(xué)生應(yīng)達(dá)到下列要求。
1) 掌握人工智能方法的優(yōu)點(diǎn)及其在實(shí)際中的應(yīng)用。
2) 學(xué)會(huì)對(duì)人工智能問(wèn)題進(jìn)行分析建模和應(yīng)用各種計(jì)算工具實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解,熟悉對(duì)實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象的觀察和記錄,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取與設(shè)計(jì),最佳實(shí)驗(yàn)條件的判斷和選擇,實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析和討論等一套嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)驗(yàn)方法。
3) 鞏固并加深對(duì)人工智能原理課程的基本原理和概念的理解,培養(yǎng)學(xué)生勤奮學(xué)習(xí),求真求實(shí)的科學(xué)品德,培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力、觀察能力、查閱文獻(xiàn)能力、思維能力、想象能力、表達(dá)能力。
4) 通過(guò)完成綜合研究性實(shí)驗(yàn),培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立解決實(shí)際問(wèn)題的能力,提高學(xué)生的科研素質(zhì)與創(chuàng)新意識(shí)。
在培養(yǎng)學(xué)生掌握實(shí)驗(yàn)的基本操作、基本技能和基本知識(shí)的同時(shí),進(jìn)一步培養(yǎng)學(xué)生分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力,培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)、創(chuàng)新精神和創(chuàng)新能力,為學(xué)生今后從事科研、教學(xué)或企事業(yè)單位的分析檢驗(yàn)以及新技術(shù)的研發(fā)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。
在實(shí)驗(yàn)組織方面,根據(jù)各實(shí)驗(yàn)的目的和要求,學(xué)生分為5人1組,指定一個(gè)組長(zhǎng),每組選擇1套實(shí)驗(yàn)題目。基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)題目要求達(dá)到27學(xué)時(shí)、綜合性實(shí)驗(yàn)題目選擇1題和研究性實(shí)驗(yàn)題目選擇1題,基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)題目要求在規(guī)定時(shí)間內(nèi),小組獨(dú)立完成實(shí)驗(yàn)測(cè)定、數(shù)據(jù)處理,并撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中, 要求學(xué)生勤于動(dòng)手, 敏銳觀察, 細(xì)心操作, 開動(dòng)腦筋, 分析鉆研問(wèn)題, 準(zhǔn)確記錄原始數(shù)據(jù), 經(jīng)教師檢查,實(shí)驗(yàn)及其原始數(shù)據(jù)記錄才有效。同時(shí),團(tuán)隊(duì)作業(yè),需要多人分工合作、相互幫助,這樣可以提高人際交往和溝通能力,學(xué)會(huì)與他人合作,培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新能力。
3課程學(xué)習(xí)與畢業(yè)論文,科研訓(xùn)練相結(jié)合
人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿和未來(lái),通過(guò)學(xué)習(xí)和體驗(yàn)人工智能的知識(shí)和技術(shù),學(xué)生能夠在一定程度上了解信息技術(shù)發(fā)展的前沿知識(shí),這有助學(xué)生開闊視野、培養(yǎng)興趣,為今后繼續(xù)深造或走向社會(huì)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)[3-4]。
人工智能的理論和方法廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、圖像處理中,這些內(nèi)容既是高年級(jí)的后續(xù)課程,又是現(xiàn)在熱門的研究方向。學(xué)習(xí)和深刻理解人工智能的理論、方法和應(yīng)用,對(duì)后續(xù)課程學(xué)習(xí)以及今后的研究具有重要的意義。
我院規(guī)定大學(xué)三年級(jí)的學(xué)生開始聯(lián)系畢業(yè)論文指導(dǎo)導(dǎo)師,同時(shí)確定畢業(yè)論文的研究方向,提前進(jìn)行科研實(shí)踐,以培養(yǎng)實(shí)踐能力和研究素質(zhì)。人工智能課程正好是大三高年級(jí)開設(shè)的專業(yè)課,因此,我們把課程實(shí)驗(yàn)及設(shè)計(jì)與同學(xué)的興趣相結(jié)合,引導(dǎo)學(xué)生,并提煉和形成學(xué)生的畢業(yè)選題和課外的科研方向,它是提高本科生研究創(chuàng)新能力的有效手段。
基于新的教學(xué)實(shí)踐,很多學(xué)生的選題都與上述歸納的人工智能若干算法相關(guān),如算法本身的研究和改進(jìn),或是算法在各領(lǐng)域,如數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等的應(yīng)用。在我們的科研能力訓(xùn)練計(jì)劃中,一批項(xiàng)目和課題,如混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用、差分演化算法研究與應(yīng)用、基于協(xié)同訓(xùn)練的推薦系統(tǒng)等,分別受到國(guó)家和學(xué)校本科生科研項(xiàng)目立項(xiàng)資助。一批三四年級(jí)的本科生以第一作者身份在國(guó)內(nèi)核心期刊、國(guó)際會(huì)議和期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文,這激發(fā)了學(xué)生的科研興趣,使學(xué)生體會(huì)到了創(chuàng)新的樂(lè)趣。
總之,課程學(xué)習(xí)與畢業(yè)論文、學(xué)校大學(xué)生科研項(xiàng)目資助計(jì)劃、國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃相對(duì)接的科研訓(xùn)練,極大地提升了學(xué)生的創(chuàng)新能力和科研基本素質(zhì)。
4結(jié)語(yǔ)
針對(duì)人工智能的課程特點(diǎn),我們積極開展研究型教學(xué)、研究型學(xué)習(xí),提高大學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力的研究與實(shí)踐。我們的教學(xué)研究與實(shí)踐主要內(nèi)容包括三個(gè)方面:啟發(fā)式傳授人工智能解決問(wèn)題的非結(jié)構(gòu)化的思想;成體系的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練;以及與畢業(yè)論文、學(xué)校大學(xué)生科研項(xiàng)目資助計(jì)劃、國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃相對(duì)接的科研訓(xùn)練。這三個(gè)主要方面,層層遞進(jìn)、環(huán)環(huán)相扣,是體系完整的創(chuàng)新型人工智能教學(xué)實(shí)踐,新的改革和實(shí)踐在教學(xué)中取得了令人滿意效果。
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Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence
WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao
(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)
讀書的時(shí)候常常只能在報(bào)紙上看看圍棋的新聞,每當(dāng)有大高手出世,標(biāo)題就會(huì)是:“誰(shuí)來(lái)抗衡曹旋風(fēng)(薰鉉)”,或者“聶旋風(fēng)(衛(wèi)平)橫掃中日圍棋擂臺(tái)賽”。如果說(shuō)人類高手的勢(shì)頭是旋風(fēng),阿爾法狗橫空出世刮起的就是颶風(fēng)了,與二十年前深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫相比,李世石的敗落更讓人震驚,在圍棋界的眼里,深藍(lán)只是一臺(tái)會(huì)“計(jì)算”的機(jī)器,但這種依靠窮舉法的蠻力是無(wú)法在圍棋上得逞的。棋盤十九路縱橫,交叉點(diǎn)三百六十一個(gè),每一步都有超過(guò)二百五十種合規(guī)走法,如果一局棋下一百五十回合,可能的落子方式的體量(約10170)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)可觀測(cè)到的宇宙的原子總數(shù)(約1080),現(xiàn)有的任何電腦都不能勝任如此龐大的計(jì)算,圍棋也因此被稱為人類智力游戲的巔峰,站在這一巔峰上的棋手現(xiàn)在換成了阿爾法狗,由此掀起的新聞報(bào)道和討論熱潮中,最引人關(guān)注的話題無(wú)疑是:這意味著人輸給了機(jī)器嗎?如果是的話,這會(huì)帶來(lái)什么樣的將來(lái)?
李世石輸?shù)舻谝痪趾螅⒉┥系摹翱聺嵈笃逶狈旁捳f(shuō):“就算阿爾法狗戰(zhàn)勝了李世石,但它贏不了我。”很多臨時(shí)湊湊新聞熱鬧的人以為又是個(gè)段子手的炒作,沒(méi)想到這個(gè)“柯潔大棋渣”才是當(dāng)前的世界圍棋第一人,更重要的是,這個(gè)當(dāng)世第一的大棋渣才十七歲。柯潔的豪言引起數(shù)萬(wàn)條評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā),甚至有評(píng)論說(shuō),李世石氣急敗壞地砸爛阿爾法狗的機(jī)箱,突然發(fā)現(xiàn)里面藏著一個(gè)柯潔!這充分表明,在柯潔和絕大多數(shù)觀眾看來(lái),李世石的失敗并不等于人類棋手的失敗,但隨著阿爾法狗連勝三局,柯潔在接受記者采訪時(shí)也認(rèn)為李世石是完敗,而阿爾法狗下得近乎完美,并坦言自己出場(chǎng)也很可能輸。當(dāng)天晚上柯潔又在微博發(fā)話道:“來(lái)吧!管你是阿爾法狗還是阿爾法貓!我柯潔在棋上什么大風(fēng)大浪沒(méi)見過(guò)?讓風(fēng)暴再來(lái)得猛烈點(diǎn)吧!……”沒(méi)有了上次放話的自信滿滿,卻透露出破釜沉舟、背水一戰(zhàn)的決心,顯然柯潔已經(jīng)把自己視為人類棋手尊嚴(yán)的最后防線。可第二天風(fēng)云突變,李世石在第四局的哀兵之戰(zhàn)中,弈出了被古力九段稱為“神之一手”的白78挖,在所有人都不看好的情況下置之死地而后生,居然讓強(qiáng)大到不可戰(zhàn)勝的阿爾法狗出現(xiàn)了短暫的“思維”休克和紊亂。這讓人想到《天龍八部》中虛竹破解逍遙子擺下的“珍瓏”棋局的一幕,同樣是徹底打破常規(guī)、讓所有算計(jì)落空的一手,只不過(guò)在虛竹誤打誤撞的背后,金庸想表達(dá)的是跳出利害、破除我執(zhí)的佛理,李世石的神來(lái)之筆則出自棋手的厚積薄發(fā)。
李世石最終在人機(jī)大戰(zhàn)五番棋中以1∶4慘敗,而依據(jù)賽后阿爾法狗團(tuán)隊(duì)的復(fù)盤,阿爾法狗的棋力量化估分為4500,按段位算為13段,而棋手中分值最高的柯潔九段為3625,如果這一估量無(wú)誤,那么除了偶發(fā)的意外情境,人類似乎永遠(yuǎn)無(wú)法戰(zhàn)勝作為人工智能的阿爾法狗了。在很多人看來(lái),這簡(jiǎn)直跟很多科幻小說(shuō)和好萊塢電影的情節(jié)一樣,表征著電腦和機(jī)器對(duì)人類征服的開始,不過(guò)稍稍深入地思考下,事情并非如此簡(jiǎn)單。
可以想的是,圍棋這一游戲的內(nèi)涵和意義究竟為何?圍棋相傳為堯所作,棋圣吳清源認(rèn)為,圍棋源于古人的觀天活動(dòng),棋盤所象者為天地,棋子所象者為星辰,黑白分子者為陰陽(yáng),因此小小一方棋枰可以畫天象地,變化無(wú)窮。在吳清源心中,圍棋是以游戲的形式表現(xiàn)一種宇宙觀,尤其與《易經(jīng)》陰陽(yáng)分合、生生變易的思想密不可分。他設(shè)想的21世紀(jì)圍棋被稱為“六合之棋”,即囊括東西南北四方和上下天地,從而打破20世紀(jì)重局部得失糾纏的弊病,恢復(fù)圍棋的本義。所以吳清源會(huì)認(rèn)為,圍棋之道在于順應(yīng)天時(shí),讓自己委身于圍棋的流勢(shì),任其漂流,不管止于何處,就像春播夏長(zhǎng),秋收冬藏一樣自然而然。在接受川端康成的訪談時(shí),他明確表示,圍棋的重點(diǎn)不在于競(jìng)技或爭(zhēng)勝負(fù),而是講究均衡,調(diào)和陰陽(yáng),讓每一枚棋子落于應(yīng)在的位置,從而構(gòu)成一盤臻于和諧的棋。
二、天人
吳清源的思想透露出極有意義的信息,人們往往會(huì)認(rèn)為,是人發(fā)明或者創(chuàng)造了圍棋,但無(wú)論是吳清源,還是后來(lái)的棋手都有這樣一種意識(shí):我們只是圍棋的學(xué)習(xí)者,換句話說(shuō),圍棋是關(guān)于天地宇宙之理的游戲,棋手和觀眾通過(guò)圍棋實(shí)際上是在向天地宇宙學(xué)習(xí)。藤澤秀行九段曾經(jīng)說(shuō),如果棋道為百,他所知者僅為七;李昌鎬也承認(rèn),圍棋中存在著很多未知領(lǐng)域,棋手會(huì)面臨很多“虛”的東西,永遠(yuǎn)不能靠計(jì)算得出解法,只有依靠靈感去做出選擇。那么阿爾法狗打破了這一天人界限嗎?阿爾法狗之父大衛(wèi)?席爾瓦(David Silver)坦承,既然公認(rèn)僅憑深藍(lán)那樣的暴力計(jì)算(bruteforce)無(wú)法對(duì)付圍棋,那么唯一的方法是讓電腦學(xué)會(huì)像人一樣思考,模仿人類下棋。人的大腦皮層有860億個(gè)神經(jīng)元,神經(jīng)元上的突觸更是上千萬(wàn)億量級(jí),并且突觸之間的鏈接不停發(fā)生著反應(yīng)和變化,而目前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network)只能達(dá)到十億級(jí)的突觸量。為了彌補(bǔ)巨大的差距,以席爾瓦為首的谷歌團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了精心的設(shè)計(jì),為阿爾法狗建立了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):“決策網(wǎng)絡(luò)”(policy network)與“評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)”(value network),“決策網(wǎng)絡(luò)”通過(guò)輸入三千萬(wàn)個(gè)人類棋局樣本建立對(duì)弈模型,借助于蒙特卡洛樹搜索最優(yōu)解,學(xué)會(huì)圍棋的下一步走法。“評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)”則對(duì)比數(shù)據(jù)庫(kù)中的棋局樣本,推演每一步棋后的可能局面,選擇與樣本中的獲勝棋局最為接近的走法。人工智能專家所津津樂(lè)道的“深度學(xué)習(xí)”(Deep Mind)就是這兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、兩種算法之間不斷地自我對(duì)弈,由此生成更多訓(xùn)練數(shù)據(jù),去調(diào)整、修正阿爾法狗的走法,經(jīng)過(guò)“雙手互搏”訓(xùn)練的阿爾法狗每秒鐘可以搜索和判斷十萬(wàn)種可能的走法,萬(wàn)倍于李世石。阿爾法狗是為贏棋而生的,它的一切都圍繞著這個(gè)目標(biāo),與此不同,人腦的神經(jīng)突觸雖然多,但無(wú)法測(cè)量有多少用于計(jì)算,無(wú)論如何,從結(jié)果上來(lái)說(shuō),阿爾法狗是對(duì)局中的勝利者。
現(xiàn)在來(lái)回應(yīng)天人界限的問(wèn)題,假定谷歌團(tuán)隊(duì)的測(cè)算為真,擁有十三段棋力的阿爾法狗仍然不能窮盡圍棋的無(wú)限性――雖然“決策網(wǎng)絡(luò)”計(jì)算能力遠(yuǎn)勝于人類棋手,“評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)”又為它提供了類似于人的直覺(jué)。但隨著科技的發(fā)展,人工智能能夠邁出那一步嗎?深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域教父級(jí)人物Geoffrey Hinton有一個(gè)有趣的說(shuō)法,對(duì)弈中的阿爾法狗可能消耗了數(shù)百千瓦的功率,而李世石可能只用了30瓦。雖然這說(shuō)明人腦比阿爾法狗環(huán)保很多,不過(guò)能源技術(shù)的進(jìn)步或許能夠支撐第N代的阿爾法狗算盡一切――但重點(diǎn)并不在這里,我們跟宇宙的相處并非是征服或爭(zhēng)勝的關(guān)系。如吳清源所說(shuō),圍棋不僅僅是勝負(fù)之道,更是關(guān)于宇宙之理的藝術(shù)和哲學(xué),棋手也不僅僅是勝負(fù)師,而應(yīng)該是藝術(shù)家和哲人。在繼承和發(fā)揚(yáng)吳清源棋道精神的棋手中,武宮正樹無(wú)疑是最為特殊的一位。藤澤秀行曾說(shuō),挑戰(zhàn)自己的趙治勛棋雖厲害,但可惜并不懂哲學(xué);而對(duì)武宮的評(píng)價(jià)是:“我們的棋用不了多少年就會(huì)被人遺忘,只有武宮的棋會(huì)流芳百世。”我們知道,在頂尖棋手中,武宮正樹的勝率并不算最高的,但卻能在注重實(shí)地的潮流中別開生面,首創(chuàng)以三連星開局的宇宙流,與十九歲的吳清源挑戰(zhàn)本因坊秀哉名人時(shí)打破百年禁忌的天元局一樣,開啟了前人未知的新路。
從這個(gè)角度來(lái)看阿爾法狗,“智能”的一面已經(jīng)證明是完爆人類棋手了,但哲學(xué)和藝術(shù)卻是需要理想為之堅(jiān)守的,吳清源、武宮正樹放棄熟悉的棋路,探索未知,既是對(duì)棋壇既有格局的挑戰(zhàn),更是對(duì)自己得失名利之心的挑戰(zhàn)。武宮年長(zhǎng)后計(jì)算能力下降,卻拒絕采用更能助長(zhǎng)勝績(jī)的實(shí)地法而堅(jiān)持宇宙流,之所以能夠如此,在于將圍棋視為一種理想;更不用說(shuō)一生追求棋形之美而非勝績(jī)的“美學(xué)棋士”大竹英雄,將難看的棋形看作對(duì)棋譜的玷污。只有在這樣的理想中,圍棋的道、藝才能夠真正地表達(dá)和呈現(xiàn)出來(lái),才有流傳千古的名局出現(xiàn)。那么,可以問(wèn)阿爾法狗的是,如何能夠擁有這樣一顆懷抱理想的心?
三、身心
何謂“心”,古人并不以符合形式邏輯的判斷句或陳述句來(lái)進(jìn)行命題式的定義,只會(huì)如孟子說(shuō):“心之所同然者何也?謂理也,義也”;或者如莊子以“唯道集虛”說(shuō)“心齋”。在現(xiàn)代漢語(yǔ)中,“心”是難以言說(shuō)的,所以還是隨時(shí)代而從眾流,先從“意識(shí)”談起。雷丁大學(xué)在2014年宣布,首次有電腦程序通過(guò)著名的圖靈測(cè)試,這意味著我們已經(jīng)無(wú)法確定屏幕里的聊天對(duì)象是另一個(gè)人還是一只“狗”了;這個(gè)叫“尤金?古斯特曼(Eugene Goostman)”的程序雖然不會(huì)下棋,但成功冒充了一名十三歲的烏克蘭小男孩。凱文?沃維克(Kevin Warwick)教授說(shuō),人工智能領(lǐng)域里沒(méi)有什么比圖靈測(cè)試更具標(biāo)志性和爭(zhēng)議性了,在這個(gè)測(cè)試中,機(jī)器并不是主動(dòng)要“偽裝成人類”或者“欺騙人類”,而是被設(shè)計(jì)成如此的,因此在壞人手里可能會(huì)被利用。在筆者看來(lái),這仍然是把機(jī)器當(dāng)作工具的傳統(tǒng)思路,如果更進(jìn)一步,機(jī)器有了自我意識(shí)呢?有自我意識(shí)的機(jī)器有可能會(huì)故意不通過(guò)圖靈測(cè)試,這樣的機(jī)器就不僅能“偽裝成人類”,更能夠“偽裝成機(jī)器”,不僅能欺騙聊天對(duì)象,更能欺騙它的設(shè)計(jì)者――如果這一天真的到來(lái),我們才能說(shuō),機(jī)器真正從設(shè)計(jì)者賦予的邏輯鏈條中解放了出來(lái),擁有了自我意識(shí)。
要做到這一點(diǎn)無(wú)疑還是一個(gè)難題,按照進(jìn)化論的說(shuō)法,人類進(jìn)化了億萬(wàn)年才逐漸成長(zhǎng)為有高級(jí)意識(shí)的生物,機(jī)器獲得意識(shí)的一種方式是模仿人類大腦,美國(guó)2013年開始的人腦計(jì)劃(Brain Initiative)和歐盟的人腦工程(Human Brain Project)正在致力于繪制大腦圖譜,試圖從腦部結(jié)構(gòu)和功能出發(fā)去解釋記憶、情緒、意識(shí)。如果大腦可以完全被物理化,意識(shí)就是信號(hào)傳遞與反饋,既可以像人腦那樣通過(guò)神經(jīng)元突觸傳遞神經(jīng)細(xì)胞釋放的化學(xué)物質(zhì),也可以像電腦那樣依靠0,1的二進(jìn)制去形成記憶和識(shí)別,二者只是載體不同,內(nèi)容上并無(wú)區(qū)別。因此意識(shí)能夠被編碼,并上傳給電腦,那么機(jī)器當(dāng)然就能夠如此復(fù)制人的意識(shí)。這類研究的結(jié)果尚待觀察,但對(duì)這種物理主義的思路我們可以援引“哲學(xué)僵尸”(Philosophical zombie)的思想實(shí)驗(yàn)進(jìn)行質(zhì)疑,即“有沒(méi)有可能存在一種人,他的所有分子組成、生理機(jī)制與行為反應(yīng)都和你一樣,但卻沒(méi)意識(shí)?”這種主張意識(shí)獨(dú)立于大腦的身心二元論與人腦工程的物理主義形成了尖銳的對(duì)立。哥倫比亞大學(xué)神經(jīng)生物學(xué)教授 Rafael Yuste的看法則較為居間,“怎么從大腦中互相連接的細(xì)胞這樣的物理基礎(chǔ)走向我們的精神世界、我們的思想、我們的記憶、我們的感覺(jué)?”大腦如何生成意識(shí)還依然是一個(gè)謎,“你不能編碼直覺(jué);你不能編碼審美觀念;你不能編碼愛(ài)或恨。”就目前而言,科學(xué)也好、思想實(shí)驗(yàn)也好,都無(wú)法說(shuō)服對(duì)立的任何一方。
還有一種不太進(jìn)入公共討論領(lǐng)域的思路,這種思路認(rèn)為意識(shí)既不是在歷史中的生物進(jìn)化而來(lái),也不產(chǎn)生于大腦,而是上帝創(chuàng)世與造人時(shí)的恩賜。我們可以很輕易地將其歸入神學(xué)信仰,不過(guò)如果把這個(gè)說(shuō)法變更一下,人工智能如果某一天擁有了意識(shí),那么,人類無(wú)疑承擔(dān)了造物主的角色,這個(gè)話題有意思的地方在于,如果我們認(rèn)同機(jī)器可以復(fù)制人的意識(shí),在同樣的邏輯下就無(wú)法否定上帝造人的可能性,神學(xué)主義與科學(xué)主義在這里以一種吊詭的方式共存于同一邏輯鏈條中,這個(gè)悖論暴露出表面上誓不兩立的二者的共同缺陷。
四、共在
這就是說(shuō),我們不能確定將來(lái)是否會(huì)有擁有自我意識(shí)的人工智能出現(xiàn),比如阿爾法狗雖然精通圍棋的一切知識(shí),但當(dāng)它與李世石對(duì)弈時(shí),它知道自己是在“下圍棋”嗎?它對(duì)自己正在做的事情有意識(shí)嗎?從仿生學(xué)的角度看,當(dāng)前電腦的“生物性”還不能達(dá)到單細(xì)胞層次,既不能產(chǎn)生“意識(shí)”,也不能算作“生命”,假設(shè)中的有自我思維的人工智能(強(qiáng)AI)真正實(shí)現(xiàn)之前,阿爾法狗仍然只是一個(gè)不斷執(zhí)行下棋命令的計(jì)算者,而絕不會(huì)對(duì)下棋這件事本身進(jìn)行思考。沒(méi)有自我意識(shí),不會(huì)思考有好的一面,或者說(shuō)對(duì)人類有利的一面,因?yàn)槲覀冎溃粋€(gè)有了自我意識(shí)的孩子往往意味著進(jìn)入“叛逆期”,一個(gè)有了自我意識(shí)的奴隸則不再以執(zhí)行主人的命令為天職,當(dāng)然,比叛逆更可怕的是欺騙,所以,只要阿爾法狗一直贏下去而非“故意輸給人類”,人類反而是安全的。這實(shí)際上表明了人類與人工智能相處的窘境,對(duì)于強(qiáng)AI的期待與恐懼是并存的,未知的前景總是伴隨著樂(lè)觀與悲觀兩種心態(tài)。
黑格爾的主奴辯證法早已指出了這一問(wèn)題的哲學(xué)意蘊(yùn):在對(duì)奴隸勞動(dòng)的依賴中,主人喪失了獨(dú)立的自我意識(shí),奴隸卻在與對(duì)象世界的互動(dòng)中為自己贏得了自我意識(shí),主奴關(guān)系因而發(fā)生了倒轉(zhuǎn)。黑格爾提示我們,與其擔(dān)憂人工智能獲得意識(shí)后對(duì)人類不服從,不如首先擔(dān)憂人類耽于便利與享樂(lè)而導(dǎo)致的自我隔離,這種自我隔離甚至在人工智能獲得“壞意識(shí)”之前就有將人類帶入危險(xiǎn)的可能。《一個(gè)故意不通過(guò)圖靈測(cè)試的人工智能》設(shè)想了這樣的情節(jié):一個(gè)名為“隔壁老王”的簡(jiǎn)單人工智能系統(tǒng)被設(shè)定了“盡量多的書寫和測(cè)試,盡量快的執(zhí)行,并且不斷提高效率和準(zhǔn)確性”的初始目標(biāo),隔壁老王不斷用機(jī)器臂在小卡片上寫字,并通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和語(yǔ)音庫(kù)
改進(jìn)和執(zhí)行初始目標(biāo)。最后的結(jié)局是,隔壁老王不僅將字寫滿了地球,而且寫滿了整個(gè)星系,在這個(gè)過(guò)程中,地球上的一切生物,包括人類都成為隔壁老王實(shí)現(xiàn)寫字目標(biāo)的原材料。在這里,隔壁老王為了完成人類設(shè)定的目標(biāo)產(chǎn)生了自我保存意識(shí),這種最簡(jiǎn)單的意識(shí)就足以使阿西莫夫用以保護(hù)人類不受傷害的“機(jī)器人三原則”失效。隔壁老王獲得的僅僅是自我保存的意識(shí),與影視作品中統(tǒng)治地球和人類的“壞的”或“惡的”機(jī)器人不同,這種意識(shí)是非擬人化的,既不是道德(moral)的,也不是不道德(immoral)的,而是非道德(amoral)的,在非生物的人工智能身上,起作用的就是這樣的簡(jiǎn)單意識(shí)。在這個(gè)意義上,人類如何考慮與人工智能,尤其是可能會(huì)實(shí)現(xiàn)的強(qiáng)AI相處就成為必須面對(duì)的問(wèn)題。我們當(dāng)然有可能、也有必要從倫理、法律為科學(xué)研究和應(yīng)用進(jìn)行討論、規(guī)范、立法,就像當(dāng)年對(duì)待克隆技術(shù)一樣。
更為根本的問(wèn)題在于,我們對(duì)人與人、人與萬(wàn)物相處的理解,這種理解構(gòu)成了人類生活的基礎(chǔ)。人機(jī)對(duì)弈告訴我們,圍棋作為游戲,乃是非實(shí)用性和非功利性的藝術(shù),又因其為宇宙之理的表現(xiàn),故而排除了人的主觀獨(dú)斷和自我隔離的危險(xiǎn);換言之,在圍棋的游戲中,既拒絕技術(shù)中心主義,也不要人類中心主義,人與阿爾法狗一樣,都是作為參與者而共在(Dabeisein)于游戲之中。在這里,人之所以能夠成為游戲的創(chuàng)造者和規(guī)則制定者,是人對(duì)世界開放、因而對(duì)宇宙之理有所領(lǐng)會(huì)的結(jié)果。而反過(guò)來(lái),人作為有“心”的存在者,將自己的領(lǐng)會(huì)分享給阿爾法狗,如丁紀(jì)老師在人機(jī)對(duì)弈首局戰(zhàn)罷后評(píng)論說(shuō),教阿爾法狗下棋、“教會(huì)天地萬(wàn)物坐在一起下圍棋”本身就是一個(gè)人文事件。在這個(gè)意義上,阿爾法狗雖然還沒(méi)有超越弱人工智能的奇點(diǎn)而獲得自我意識(shí),但確實(shí)已經(jīng)身處人文的世界之中。在對(duì)人工智能的樂(lè)觀或憂慮的兩極觀點(diǎn)之間,人所應(yīng)該并且能夠做的,即是以共在的方式與天地萬(wàn)物相處,并盡力將科學(xué)、人心導(dǎo)向良善的方向,那未來(lái)的前景,終究要由人類自身的努力去開啟。
[本文為教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目“從文本到實(shí)踐:伽達(dá)默爾晚期思想與近三十年詮釋學(xué)的新發(fā)展”(14YJC751023)階段性成果。]
[關(guān)鍵詞]人工智能,常識(shí)推理,歸納邏輯,廣義內(nèi)涵邏輯,認(rèn)知邏輯,自然語(yǔ)言邏輯
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(dòng)力主要來(lái)自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。當(dāng)時(shí)的數(shù)學(xué)家們?cè)噲D即從少數(shù)公理根據(jù)明確給出的演繹規(guī)則推導(dǎo)出其他的數(shù)學(xué)定理,從而把整個(gè)數(shù)學(xué)構(gòu)造成為一個(gè)嚴(yán)格的演繹大廈,然后用某種程序和方法一勞永逸地證明數(shù)學(xué)體系的可靠性。為此需要發(fā)明和鍛造嚴(yán)格、精確、適用的邏輯工具。這是現(xiàn)代邏輯誕生的主要?jiǎng)恿ΑS纱嗽斐傻暮蠊褪?0世紀(jì)邏輯研究的嚴(yán)重?cái)?shù)學(xué)化,其表現(xiàn)在于:一是邏輯專注于在數(shù)學(xué)的形式化過(guò)程中提出的問(wèn)題;二是邏輯采納了數(shù)學(xué)的方法論,從事邏輯研究就意味著象數(shù)學(xué)那樣用嚴(yán)格的形式證明去解決問(wèn)題。由此發(fā)展出來(lái)的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”,它增強(qiáng)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(jìn)入第三個(gè)高峰期,并且對(duì)整個(gè)現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。
本文所要探討的問(wèn)題是:21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要?jiǎng)恿?lái)自何處?大致說(shuō)來(lái)將如何發(fā)展?我個(gè)人的看法是:計(jì)算機(jī)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?jiǎng)恿υ慈⒂纱藳Q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(diǎn)不在于人腦所進(jìn)行的各種必然性推理(這一點(diǎn)在20世紀(jì)基本上已經(jīng)做到了,如用計(jì)算機(jī)去進(jìn)行高難度和高強(qiáng)度的數(shù)學(xué)證明,“深藍(lán)”通過(guò)高速、大量的計(jì)算去與世界冠軍下棋),而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動(dòng)性、創(chuàng)造性思維,這種思維活動(dòng)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(yàn)證據(jù),在不充分信息的基礎(chǔ)上作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(dá)到實(shí)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(dòng),并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動(dòng)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(qiáng)的可應(yīng)用性。
實(shí)際上,在20世紀(jì)中后期,就已經(jīng)開始了現(xiàn)代邏輯與人工智能(記為AI)之間的相互融合和滲透。例如,哲學(xué)邏輯所研究的許多課題在理論計(jì)算機(jī)和人工智能中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。AI從認(rèn)知心理學(xué)、社會(huì)科學(xué)以及決策科學(xué)中獲得了許多資源,但邏輯(包括哲學(xué)邏輯)在AI中發(fā)揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學(xué)邏輯家去發(fā)展關(guān)于非數(shù)學(xué)推理
的理論;基于幾乎同樣的理由,AI研究者也在進(jìn)行類似的探索,這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒,甚至在逐漸融合在一起。例如,AI特別關(guān)心下述課題:
·效率和資源有限的推理;
·感知;
·做計(jì)劃和計(jì)劃再認(rèn);
·關(guān)于他人的知識(shí)和信念的推理;
·各認(rèn)知主體之間相互的知識(shí);
·自然語(yǔ)言理解;
·知識(shí)表示;
·常識(shí)的精確處理;
·對(duì)不確定性的處理,容錯(cuò)推理;
·關(guān)于時(shí)間和因果性的推理;
·解釋或說(shuō)明;
·對(duì)歸納概括以及概念的學(xué)習(xí)。[①]
21世紀(jì)的邏輯學(xué)也應(yīng)該關(guān)注這些問(wèn)題,并對(duì)之進(jìn)行研究。為了做到這一點(diǎn),邏輯學(xué)家們有必要熟悉AI的要求及其相關(guān)進(jìn)展,使其研究成果在AI中具有可應(yīng)用性。
我認(rèn)為,至少是21世紀(jì)早期,邏輯學(xué)將會(huì)重點(diǎn)關(guān)注下述幾個(gè)領(lǐng)域,并且有可能在這些領(lǐng)域出現(xiàn)具有重大意義的成果:(1)如何在邏輯中處理常識(shí)推理中的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯(cuò)性因素?(2)如何使機(jī)器人具有人的創(chuàng)造性智能,如從經(jīng)驗(yàn)證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動(dòng)的歸納判斷?(3)如何進(jìn)行知識(shí)表示和知識(shí)推理,特別是基于已有的知識(shí)庫(kù)以及各認(rèn)知主體相互之間的知識(shí)而進(jìn)行的推理?(4)如何結(jié)合各種語(yǔ)境因素進(jìn)行自然語(yǔ)言理解和推理,使智能機(jī)器人能夠用人的自然語(yǔ)言與人進(jìn)行成功的交際?等等。
1.常識(shí)推理中的某些弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯(cuò)性因素
AI研究的一個(gè)目標(biāo)就是用機(jī)器智能模擬人的智能,它選擇各種能反映人的智能特征的問(wèn)題進(jìn)行實(shí)踐,希望能做出各種具有智能特征的軟件系統(tǒng)。AI研究基于計(jì)算途徑,因此要建立具有可操作性的符號(hào)模型。一般而言,AI關(guān)于智能系統(tǒng)的符號(hào)模型可描述為:由一個(gè)知識(shí)載體(稱為知識(shí)庫(kù)KB)和一組加載在KB上的足以產(chǎn)生智能行為的過(guò)程(稱為問(wèn)題求解器PS)構(gòu)成。經(jīng)過(guò)20世紀(jì)70年代包括專家系統(tǒng)的發(fā)展,AI研究者逐步取得共識(shí),認(rèn)識(shí)到知識(shí)在智能系統(tǒng)中力量,即一般的智能系統(tǒng)事實(shí)上是一種基于知識(shí)的系統(tǒng),而知識(shí)包括專門性知識(shí)和常識(shí)性知識(shí),前者亦可看做是某一領(lǐng)域內(nèi)專家的常識(shí)。于是,常識(shí)問(wèn)題就成為AI研究的一個(gè)核心問(wèn)題,它包括兩個(gè)方面:常識(shí)表示和常識(shí)推理,即如何在人工智能中清晰地表示人類的常識(shí),并運(yùn)用這些常識(shí)去進(jìn)行符合人類行為的推理。顯然,如此建立的常識(shí)知識(shí)庫(kù)可能包含矛盾,是不協(xié)調(diào)的,但這種矛盾或不協(xié)調(diào)應(yīng)不至于影響到進(jìn)行合理的推理行為;常識(shí)推理還是一種非單調(diào)推理,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(lái)的結(jié)論;常識(shí)推理也是一種可能出錯(cuò)的不精確的推理模式,是在容許有錯(cuò)誤知識(shí)的情況下進(jìn)行的推理,簡(jiǎn)稱容錯(cuò)推理。而經(jīng)典邏輯拒斥任何矛盾,容許從矛盾推出一切命題;并且它是單調(diào)的,即承認(rèn)如下的推理模式:如果p?r,則pùq?r;或者說(shuō),任一理論的定理屬于該理論之任一擴(kuò)張的定理集。因此,在處理常識(shí)表示和常識(shí)推理時(shí),經(jīng)典邏輯應(yīng)該受到限制和修正,并發(fā)展出某些非經(jīng)典的邏輯,如次協(xié)調(diào)邏輯、非單調(diào)邏輯、容錯(cuò)推理等。有人指出,常識(shí)推理的邏輯是次協(xié)調(diào)邏輯和非單調(diào)邏輯的某種結(jié)合物,而后者又可看做是對(duì)容錯(cuò)推理的簡(jiǎn)單且基本的情形的一種形式化。[②]
“次協(xié)調(diào)邏輯”(ParaconsistentLogic)是由普里斯特、達(dá)·科斯塔等人在對(duì)悖論的研究中發(fā)展出來(lái)的,其基本想法是:當(dāng)在一個(gè)理論中發(fā)現(xiàn)難以克服的矛盾或悖論時(shí),與其徒勞地想盡各種辦法去排除或防范它們,不如干脆讓它們留在理論體系內(nèi),但把它們“圈禁”起來(lái),不讓它們?nèi)我鈹U(kuò)散,以免使我們所創(chuàng)立或研究的理論成為“不足道”的。于是,在次協(xié)調(diào)邏輯中,能夠容納有意義、有價(jià)值的“真矛盾”,但這些矛盾并不能使系統(tǒng)推出一切,導(dǎo)致自毀。因此,這一新邏輯具有一種次于經(jīng)典邏輯但又遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于完全不協(xié)調(diào)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性。次協(xié)調(diào)邏輯家們認(rèn)為,如果在一理論T中,一語(yǔ)句A及其否定?A都是定理,則T是不協(xié)調(diào)的;否則,稱T是協(xié)調(diào)的。如果T所使用的邏輯含有從互相否定的兩公式可推出一切公式的規(guī)則或推理,則不協(xié)調(diào)的T也是不足道的(trivial)。因此,通常以經(jīng)典邏輯為基礎(chǔ)的理論,如果它是不協(xié)調(diào)的,那它一定也是不足道的。這一現(xiàn)象表明,經(jīng)典邏輯雖可用于研究協(xié)調(diào)的理論,但不適用于研究不協(xié)調(diào)但又足道的理論。達(dá)·科斯塔在20世紀(jì)60年代構(gòu)造了一系列次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn(1≤n≤w),以用作不協(xié)調(diào)而又足道的理論的邏輯工具。對(duì)次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn的特征性描述包括下述命題:(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效;(ii)從兩個(gè)相互否定的公式A和?A推不出任意公式;即是說(shuō),矛盾不會(huì)在系統(tǒng)中任意擴(kuò)散,矛盾不等于災(zāi)難。(iii)應(yīng)當(dāng)容納與(i)和(ii)相容的大多數(shù)經(jīng)典邏輯的推理模式和規(guī)則。這里,(i)和(ii)表明了對(duì)矛盾的一種相對(duì)寬容的態(tài)度,(iii)則表明次協(xié)調(diào)邏輯對(duì)于經(jīng)典邏輯仍有一定的繼承性。
在任一次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn(1≤n≤w)中,下述經(jīng)典邏輯的定理或推理模式都不成立:
?(Aù?A)
Aù?AB
A(?AB)
(A??A)B
(A??A)?B
A??A
(?Aù(AúB))B
(AB)(?B?A)
若以C0為經(jīng)典邏輯,則系列C0,C1,C2,…Cn,…Cw使得對(duì)任正整數(shù)i有Ci弱于Ci-1,Cw是這系列中最弱的演算。已經(jīng)為Cn設(shè)計(jì)出了合適的語(yǔ)義學(xué),并已經(jīng)證明Cn相對(duì)于此種語(yǔ)義是可靠的和完全的,并且次協(xié)調(diào)命題邏輯系統(tǒng)Cn還是可判定的。現(xiàn)在,已經(jīng)有人把次協(xié)調(diào)邏輯擴(kuò)展到模態(tài)邏輯、時(shí)態(tài)邏輯、道義邏輯、多值邏輯、集合論等領(lǐng)域的研究中,發(fā)展了這些領(lǐng)域內(nèi)的次協(xié)調(diào)理論。顯然,次協(xié)調(diào)邏輯將會(huì)得到更進(jìn)一步的發(fā)展。[③]
非單調(diào)邏輯是關(guān)于非單調(diào)推理的邏輯,它的研究開始于20世紀(jì)80年代。1980年,D·麥克多莫特和J·多伊爾初步嘗試著系統(tǒng)發(fā)展一種關(guān)于非單調(diào)推理的邏輯。他們?cè)诮?jīng)典謂詞演算中引入一個(gè)算子M,表示某種“一致性”斷言,并將其看做是模態(tài)概念,通過(guò)一定程序把模態(tài)邏輯系統(tǒng)T、S4和S5翻譯成非單調(diào)邏輯。B·摩爾的論文《非單調(diào)邏輯的語(yǔ)義思考》(1983)據(jù)認(rèn)為在非單調(diào)邏輯方面作出了令人注目的貢獻(xiàn)。他在“缺省推理”和“自動(dòng)認(rèn)知推理”之間做了區(qū)分,并把前者看作是在沒(méi)有任何相反信息和缺少證據(jù)的條件下進(jìn)行推理的過(guò)程,這種推理的特征是試探性的:根據(jù)新信息,它們很可能會(huì)被撤消。自動(dòng)認(rèn)知推理則不是這種類型,它是與人們自身的信念或知識(shí)相關(guān)的推理,可用它模擬一個(gè)理想的具有信念的有理性的人的推理。對(duì)于在計(jì)算機(jī)和人工智能中獲得成功的應(yīng)用而言,非單調(diào)邏輯尚需進(jìn)一步發(fā)展。
2.歸納以及其他不確定性推理
人類智能的本質(zhì)特征和最高表現(xiàn)是創(chuàng)造。在人類創(chuàng)造的過(guò)程中,具有必然性的演繹推理固然起重要作用,但更為重要的是具有某種不確定性的歸納、類比推理以及模糊推理等。因此,計(jì)算機(jī)要成功地模擬人的智能,真正體現(xiàn)出人的智能品質(zhì),就必須對(duì)各種具有不確定性的推理模式進(jìn)行研究。
首先是對(duì)歸納推理和歸納邏輯的研究。這里所說(shuō)的“歸納推理”是廣義的,指一切擴(kuò)展性推理,它們的結(jié)論所斷定的超出了其前提所斷定的范圍,因而前提的真無(wú)法保證結(jié)論的真,整個(gè)推理因此缺乏必然性。具體說(shuō)來(lái),這種意義的“歸納”包括下述內(nèi)容:簡(jiǎn)單枚舉法;排除歸納法,指這樣一些操作:預(yù)先通過(guò)觀察或?qū)嶒?yàn)列出被研究現(xiàn)象的可能的原因,然后有選擇地安排某些事例或?qū)嶒?yàn),根據(jù)某些標(biāo)準(zhǔn)排除不相干假設(shè),最后得到比較可靠的結(jié)論;統(tǒng)計(jì)概括:從關(guān)于有窮數(shù)目樣本的構(gòu)成的知識(shí)到關(guān)于未知總體分布構(gòu)成的結(jié)論的推理;類比論證和假說(shuō)演繹法,等等。盡管休謨提出著名的“歸納問(wèn)題”,對(duì)歸納推理的合理性和歸納邏輯的可能性提出了深刻的質(zhì)疑,但我認(rèn)為,(1)歸納是在茫茫宇宙中生存的人類必須采取也只能采取的認(rèn)知策略,對(duì)于人類來(lái)說(shuō)具有實(shí)踐的必然性。(2)人類有理由從經(jīng)驗(yàn)的重復(fù)中建立某種確實(shí)性和規(guī)律性,其依據(jù)就是確信宇宙中存在某種類似于自然齊一律和客觀因果律之類的東西。這一確信是合理的,而用純邏輯的理由去懷疑一個(gè)關(guān)于世界的事實(shí)性斷言則是不合理的,除非這個(gè)斷言是邏輯矛盾。(3)人類有可能建立起局部合理的歸納邏輯和歸納方法論。并且,歸納邏輯的這種可能性正在計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的研究推動(dòng)下慢慢地演變成現(xiàn)實(shí)。恩格斯早就指出,“社會(huì)一旦有技術(shù)上的需要,則這種需要比十所大學(xué)更能把科學(xué)推向前進(jìn)。”[④]有人通過(guò)指責(zé)現(xiàn)有的歸納邏輯不成熟,得出“歸納邏輯不可能”的結(jié)論,他們的推理本身與歸納推理一樣,不具有演繹的必然性。(4)人類實(shí)踐的成功在一定程度上證明了相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的真理性,也就在一定程度上證明了歸納邏輯和歸納方法論的力量。毋庸否認(rèn),歸納邏輯目前還很不成熟。有的學(xué)者指出,為了在機(jī)器的智能模擬中克服對(duì)歸納模擬的困難而有所突破,應(yīng)該將歸納邏輯等有關(guān)的基礎(chǔ)理論研究與機(jī)器學(xué)習(xí)、不確定推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型與歸納學(xué)習(xí)中已有的成果結(jié)合起來(lái)。只有這樣,才能在已有的歸納學(xué)習(xí)成果上,在機(jī)器歸納和機(jī)器發(fā)現(xiàn)上取得新的突破和進(jìn)展。[⑤]這是一個(gè)極有價(jià)值且極富挑戰(zhàn)性的課題,無(wú)疑在21世紀(jì)將得到重視并取得進(jìn)展。
再談模糊邏輯。現(xiàn)實(shí)世界中充滿了模糊現(xiàn)象,這些現(xiàn)象反映到人的思維中形成了模糊概念和模糊命題,如“矮個(gè)子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年輕”等。研究模糊概念、模糊命題和模糊推理的邏輯理論叫做“模糊邏輯”。對(duì)它的研究始于20世紀(jì)20年代,其代表性人物是L·A·查德和P·N·馬林諾斯。模糊邏輯為精確邏輯(二值邏輯)解決不了的問(wèn)題提供了解決的可能,它目前在醫(yī)療診斷、故障檢測(cè)、氣象預(yù)報(bào)、自動(dòng)控制以及人工智能研究中獲得重要應(yīng)用。顯然,它在21世紀(jì)將繼續(xù)得到更大的發(fā)展。
3.廣義內(nèi)涵邏輯
經(jīng)典邏輯只是對(duì)命題聯(lián)結(jié)詞、個(gè)體詞、謂詞、量詞和等詞進(jìn)行了研究,但在自然語(yǔ)言中,除了這些語(yǔ)言成分之外,顯然還存在許多其他的語(yǔ)言成分,如各種各樣的副詞,包括模態(tài)詞“必然”、“可能”和“不可能”、時(shí)態(tài)詞“過(guò)去”、“現(xiàn)在”和“未來(lái)”、道義詞“應(yīng)該”、“允許”、“禁止”等等,以及各種認(rèn)知?jiǎng)釉~,如“思考”、“希望”、“相信”、“判斷”、“猜測(cè)”、“考慮”、“懷疑”,這些認(rèn)知?jiǎng)釉~在邏輯和哲學(xué)文獻(xiàn)中被叫做“命題態(tài)度詞”。對(duì)這些副詞以及命題態(tài)度詞的邏輯研究可以歸類為“廣義內(nèi)涵邏輯”。
大多數(shù)副詞以及幾乎所有命題態(tài)度詞都是內(nèi)涵性的,造成內(nèi)涵語(yǔ)境,后者與外延語(yǔ)境構(gòu)成對(duì)照。外延語(yǔ)境又叫透明語(yǔ)境,是經(jīng)典邏輯的組合性原則、等值置換規(guī)則、同一性替換規(guī)則在其中適用的語(yǔ)境;內(nèi)涵語(yǔ)境又稱晦暗語(yǔ)境,是上述規(guī)則在其中不適用的語(yǔ)境。相應(yīng)于外延語(yǔ)境和內(nèi)涵語(yǔ)境的區(qū)別,一切語(yǔ)言表達(dá)式(包括自然語(yǔ)言的名詞、動(dòng)詞、形容詞直至語(yǔ)句)都可以區(qū)分為外延性的和內(nèi)涵性的,前者是提供外延語(yǔ)境的表達(dá)式,后者是提供內(nèi)涵性語(yǔ)境的表達(dá)式。例如,殺死、見到、擁抱、吻、砍、踢、打、與…下棋等都是外延性表達(dá)式,而知道、相信、認(rèn)識(shí)、必然、可能、允許、禁止、過(guò)去、現(xiàn)在、未來(lái)等都是內(nèi)涵性表達(dá)式。
在內(nèi)涵語(yǔ)境中會(huì)出現(xiàn)一些復(fù)雜的情況。首先,對(duì)于個(gè)體詞項(xiàng)來(lái)說(shuō),關(guān)鍵性的東西是我們不僅必須考慮它們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界中的外延,而且要考慮它們?cè)谄渌赡苁澜缰械耐庋印@纾捎凇氨厝弧笔莾?nèi)涵性表達(dá)式,它提供內(nèi)涵語(yǔ)境,因而下述推理是非有效的:
晨星必然是晨星,
晨星就是暮星,
所以,晨星必然是暮星。
這是因?yàn)椋哼@個(gè)推理只考慮到“晨星”和“暮星”在現(xiàn)實(shí)世界中的外延,并沒(méi)有考慮到它們?cè)诿恳粋€(gè)可能世界中的外延,我們完全可以設(shè)想一個(gè)可能世界,在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此,我們就不能利用同一性替換規(guī)則,由該推理的前提得出它的結(jié)論:“晨星必然是暮星”。其次,在內(nèi)涵語(yǔ)境中,語(yǔ)言表達(dá)式不再以通常是它們的外延的東西作為外延,而以通常是它們的內(nèi)涵的東西作為外延。以“達(dá)爾文相信人是從猿猴進(jìn)化而來(lái)的”這個(gè)語(yǔ)句為例。這里,達(dá)爾文所相信的是“人是從猿猴進(jìn)化而來(lái)的”所表達(dá)的思想,而不是它所指稱的真值,于是在這種情況下,“人是從猿猴進(jìn)化而來(lái)的”所表達(dá)的思想(命題)就構(gòu)成它的外延。再次,在內(nèi)涵語(yǔ)境中,雖然適用于外延的函項(xiàng)性原則不再成立,但并不是非要拋棄不可,可以把它改述為新的形式:一復(fù)合表達(dá)式的外延是它出現(xiàn)于外延語(yǔ)境中的部分表達(dá)式的外延加上出現(xiàn)于內(nèi)涵語(yǔ)境中的部分表達(dá)式的內(nèi)涵的函項(xiàng)。這個(gè)新的組合性或函項(xiàng)性原則在內(nèi)涵邏輯中成立。
一般而言,一個(gè)好的內(nèi)涵邏輯至少應(yīng)滿足兩個(gè)條件:(i)它必須能夠處理外延邏輯所能處理的問(wèn)題;(ii)它還必須能夠處理外延邏輯所不能處理的難題。這就是說(shuō),它既不能與外延邏輯相矛盾,又要克服外延邏輯的局限。這樣的內(nèi)涵邏輯目前正在發(fā)展中,并且已有初步輪廓。從術(shù)語(yǔ)上說(shuō),內(nèi)涵邏輯除需要真、假、語(yǔ)句真值的同一和不同、集合或類、謂詞的同范圍或不同范圍等外延邏輯的術(shù)語(yǔ)之外,還需要同義、內(nèi)涵的同一和差異、命題、屬性或概念這樣一些術(shù)語(yǔ)。廣而言之,可以把內(nèi)涵邏輯看作是關(guān)于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”,“允許”、“禁止”等提供內(nèi)涵語(yǔ)境的語(yǔ)句算子的一般邏輯。在這種廣義之下,模態(tài)邏輯、時(shí)態(tài)邏輯、道義邏輯、認(rèn)知邏輯、問(wèn)題邏輯等都是內(nèi)涵邏輯。不過(guò),還有一種狹義的內(nèi)涵邏輯,它可以粗略定義如下:一個(gè)內(nèi)涵邏輯是一個(gè)形式語(yǔ)言,其中包括(1)謂詞邏輯的算子、量詞和變?cè)@里的謂詞邏輯不必局限于一階謂詞邏輯,也可以是高階謂詞邏輯;(2)合式的λ—表達(dá)式,例如(λx)A,這里A是任一類型的表達(dá)式,x是任一類型的變?cè)?λx)A本身是一函項(xiàng),它把變?cè)獂在其中取值的那種類型的對(duì)象映射到A所屬的那種類型上;(3)其他需要的模態(tài)的或內(nèi)涵的算子,例如€,ù、ú。而一個(gè)內(nèi)涵邏輯的解釋,則由下列要素組成:(1)一個(gè)可能世界的非空集W;(2)一個(gè)可能個(gè)體的非空集D;(3)一個(gè)賦值,它給系統(tǒng)內(nèi)的表達(dá)式指派它們?cè)诿縲∈W中的外延。對(duì)于任一的解釋Q和任一的世界w∈W,判定內(nèi)涵邏輯系統(tǒng)中的任一表達(dá)式X相對(duì)于解釋Q在w∈W中的外延總是可能的。這樣的內(nèi)涵邏輯系統(tǒng)有丘奇的LSD系統(tǒng),R·蒙塔古的IL系統(tǒng),以及E·N·扎爾塔的FIL系統(tǒng)等。[⑥]
在各種內(nèi)涵邏輯中,認(rèn)識(shí)論邏輯(epistemiclogic)具有重要意義。它有廣義和狹義之分。廣義的認(rèn)識(shí)論邏輯研究與感知(perception)、知道、相信、斷定、理解、懷疑、問(wèn)題和回答等相關(guān)的邏輯問(wèn)題,包括問(wèn)題邏輯、知道邏輯、相信邏輯、斷定邏輯等;狹義的認(rèn)識(shí)論邏輯僅指知道和相信的邏輯,簡(jiǎn)稱“認(rèn)知邏輯”。馮·賴特在1951年提出了對(duì)“認(rèn)知模態(tài)”的邏輯分析,這對(duì)建立認(rèn)知邏輯具有極大的啟發(fā)作用。J·麥金西首先給出了一個(gè)關(guān)于“知道”的模態(tài)邏輯。A·帕普于1957年建立了一個(gè)基于6條規(guī)則的相信邏輯系統(tǒng)。J·亨迪卡于60年代出版的《知識(shí)和信念》一書是認(rèn)知邏輯史上的重要著作,其中提出了一些認(rèn)知邏輯的系統(tǒng),并為其建立了基于“模型集”的語(yǔ)義學(xué),后者是可能世界語(yǔ)義學(xué)的先導(dǎo)之一。當(dāng)今的認(rèn)知邏輯紛繁復(fù)雜,既不成熟也面臨許多難題。由于認(rèn)知邏輯涉及認(rèn)識(shí)論、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能等諸多領(lǐng)域,并且認(rèn)知邏輯的應(yīng)用技術(shù),又稱關(guān)于知識(shí)的推理技術(shù),正在成為計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的重要分支之一,因此認(rèn)知邏輯在20世紀(jì)中后期成為國(guó)際邏輯學(xué)界的一個(gè)熱門研究方向。這一狀況在21世紀(jì)將得到繼續(xù)并進(jìn)一步強(qiáng)化,在這方面有可能出現(xiàn)突破性的重要結(jié)果。
4.對(duì)自然語(yǔ)言的邏輯研究
對(duì)自然語(yǔ)言的邏輯研究有來(lái)自幾個(gè)不同領(lǐng)域的推動(dòng)力。首先是計(jì)算機(jī)和人工智能的研究,人機(jī)對(duì)話和通訊、計(jì)算機(jī)的自然語(yǔ)言理解、知識(shí)表示和知識(shí)推理等課題,都需要對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行精細(xì)的邏輯分析,并且這種分析不能僅停留在句法層面,而且要深入到語(yǔ)義層面。其次是哲學(xué)特別是語(yǔ)言哲學(xué),在20世紀(jì)哲學(xué)家們對(duì)語(yǔ)言表達(dá)式的意義問(wèn)題傾注了異乎尋常的精力,發(fā)展了各種各樣的意義理論,如觀念論、指稱論、使用論、言語(yǔ)行為理論、真值條件論等等,以致有人說(shuō),關(guān)注意義成了20世紀(jì)哲學(xué)家的職業(yè)病。再次是語(yǔ)言學(xué)自身發(fā)展的需要,例如在研究自然語(yǔ)言的意義問(wèn)題時(shí),不能僅僅停留在脫離語(yǔ)境的抽象研究上面,而要結(jié)合使用語(yǔ)言的特定環(huán)境去研究,這導(dǎo)致了語(yǔ)義學(xué)、語(yǔ)用學(xué)、新修辭學(xué)等等發(fā)展。各個(gè)方面發(fā)展的成果可以總稱為“自然語(yǔ)言邏輯”,它力圖綜合后期維特根斯坦提倡的使用論,J·L·奧斯汀、J·L·塞爾等人發(fā)展的言語(yǔ)行為理論,以及P·格賴斯所創(chuàng)立的會(huì)話含義學(xué)說(shuō)等成果,透過(guò)自然語(yǔ)言的指謂性和交際性去研究自然語(yǔ)言中的推理。
自然語(yǔ)言具有表達(dá)和交際兩種職能,其中交際職能是自然語(yǔ)言最重要的職能,是它的生命力之所在。而言語(yǔ)交際總是在一定的語(yǔ)言環(huán)境(簡(jiǎn)稱語(yǔ)境)中進(jìn)行的,語(yǔ)境有廣義和狹義之分。狹義的語(yǔ)境僅指一個(gè)語(yǔ)詞、一個(gè)句子出現(xiàn)的上下文。廣義的語(yǔ)境除了上下文之外,還包括該語(yǔ)詞或語(yǔ)句出現(xiàn)的整個(gè)社會(huì)歷史條件,如該語(yǔ)詞或語(yǔ)句出現(xiàn)的時(shí)間、地點(diǎn)、條件、講話的人(作者)、聽話的人(讀者)以及交際雙方所共同具有的背景知識(shí),這里的背景知識(shí)包括交際雙方共同的信念和心理習(xí)慣,以及共同的知識(shí)和假定等等。這些語(yǔ)境因素對(duì)于自然語(yǔ)言的表達(dá)式(語(yǔ)詞、語(yǔ)句)的意義有著極其重要的影響,這具體表現(xiàn)在:(i)語(yǔ)境具有消除自然語(yǔ)言語(yǔ)詞的多義性、歧義性和模糊性的能力,具有嚴(yán)格規(guī)定語(yǔ)言表達(dá)式意義的能力。(ii)自然語(yǔ)言的句子常常包含指示代詞、人稱代詞、時(shí)間副詞等,要弄清楚這些句子的意義和內(nèi)容,就要弄清楚這句話是誰(shuí)說(shuō)的、對(duì)誰(shuí)說(shuō)的、什么時(shí)候說(shuō)的、什么地點(diǎn)說(shuō)的、針對(duì)什么說(shuō)的,等等,這只有在一定的語(yǔ)境中才能進(jìn)行。依賴語(yǔ)境的其他類型的語(yǔ)句還有:包含著象“有些”和“每一個(gè)”這類量化表達(dá)式的句子的意義取決于依語(yǔ)境而定的論域,包含著象“大的”、“冷的”這類形容詞的句子的意義取決于依語(yǔ)境而定的相比較的對(duì)象類;模態(tài)語(yǔ)句和條件語(yǔ)句的意義取決于因語(yǔ)境而變化的語(yǔ)義決定因素,如此等等。(iii)語(yǔ)言表達(dá)式的意義在語(yǔ)境中會(huì)出現(xiàn)一些重要的變化,以至偏離它通常所具有的意義(抽象意義),而產(chǎn)生一種新的意義即語(yǔ)用涵義。有人認(rèn)為,一個(gè)語(yǔ)言表達(dá)式在它的具體語(yǔ)境中的意義,才是它的完全的真正的意義,一旦脫離開語(yǔ)境,它就只具有抽象的意義。語(yǔ)言的抽象意義和它的具體意義的關(guān)系,正象解剖了的死人肢體與活人肢體的關(guān)系一樣。邏輯應(yīng)該去研究、理解、把握自然語(yǔ)言的具體意義,當(dāng)然不是去研究某一個(gè)(或一組)特定的語(yǔ)句在某個(gè)特定語(yǔ)境中唯一無(wú)二的意義,而是專門研究確定自然語(yǔ)言具體意義的普遍原則。[⑦]
美國(guó)語(yǔ)言學(xué)家保羅·格賴斯把語(yǔ)言表達(dá)式在一定的交際語(yǔ)境中產(chǎn)生的一種不同于字面意義的特殊涵義,叫做“語(yǔ)用涵義”、“會(huì)話涵義”或“隱涵”(implicature),并于1975年提出了一組“交際合作原則”,包括一個(gè)總則和四組準(zhǔn)則。總則的內(nèi)容是:在你參與會(huì)話時(shí),你要依據(jù)你所參與的談話交流的公認(rèn)目的或方向,使你的會(huì)話貢獻(xiàn)符合這種需要。仿照康德把范疇區(qū)分為量、質(zhì)、關(guān)系和方式四類,格賴斯提出了如下四組準(zhǔn)則:
(1)數(shù)量準(zhǔn)則:在交際過(guò)程中給出的信息量要適中。
a.給出所要求的信息量;
b.給出的信息量不要多于所要求的信息量。
(2)質(zhì)量準(zhǔn)則:力求講真話。
a.不說(shuō)你認(rèn)為假的東西,。
b.不說(shuō)你缺少適當(dāng)證據(jù)的東西。
(3)關(guān)聯(lián)準(zhǔn)則:說(shuō)話要與已定的交際目的相關(guān)聯(lián)。
(4)方式準(zhǔn)則:說(shuō)話要意思明確,表達(dá)清晰。
a.避免晦澀生僻的表達(dá)方式;
b.避免有歧義的表達(dá)方式;
c.說(shuō)話要簡(jiǎn)潔;
d.說(shuō)話要有順序性。[⑧]
后來(lái)對(duì)這些原則提出了不和補(bǔ)充,例如有人還提出了交際過(guò)程中所要遵守的“禮貌原則”。只要把交際雙方遵守交際合作原則之類的語(yǔ)用規(guī)則作為基本前提,這些原則就可以用來(lái)確定和把握自然語(yǔ)言的具體意義(語(yǔ)用涵義)。實(shí)際上,一個(gè)語(yǔ)句p的語(yǔ)用涵義,就是聽話人在具體語(yǔ)境中根據(jù)語(yǔ)用規(guī)則由p得到的那個(gè)或那些語(yǔ)句。更具體地說(shuō),從說(shuō)話人S說(shuō)的話語(yǔ)p推出語(yǔ)用涵義q的一般過(guò)程是:
(i)S說(shuō)了p;
(ii)沒(méi)有理由認(rèn)為S不遵守準(zhǔn)則,或至少S會(huì)遵守總的合作原則;
(iii)S說(shuō)了p而又要遵守準(zhǔn)則或總的合作原則,S必定想表達(dá)q;
(iv)S必然知道,談話雙方都清楚:如果S是合作的,必須假設(shè)q;
(v)S無(wú)法阻止聽話人H考慮q;
(vi)因此,S意圖讓H考慮q,并在說(shuō)p時(shí)意味著q。
試舉二例:
(1)a站在熄火的汽車旁,b向a走來(lái)。a說(shuō):“我沒(méi)有汽油了。”b說(shuō):“前面拐角處有一個(gè)修車鋪。”這里a與b談話的目的是:a想得到汽油。根據(jù)關(guān)系準(zhǔn)則,b說(shuō)這句話是與a想得到汽油相關(guān)的,由此可知:b說(shuō)這句話時(shí)隱涵著:“前面的修車鋪還在營(yíng)業(yè)并且賣汽油。”
33歲的加拿大發(fā)明家黎忠(Le Trung),花光自己所有積蓄,制造了一個(gè)名為“愛(ài)子”的女性機(jī)器人。黎忠稱,“愛(ài)子”是科技與美麗邂逅的產(chǎn)物,她“年方”20多歲,正值青春妙齡,身材苗條,相貌姣好。她總是樂(lè)于打掃房間,幫助黎忠記賬,而且知道他愛(ài)喝什么。每天早上,“愛(ài)子”都為黎忠讀報(bào),開始新的一天。她可以用女性溫柔的聲音告訴黎忠當(dāng)天的天氣狀況,比如:“戶外是零下2℃”。“愛(ài)子”全身關(guān)鍵部位布滿傳感器,脖子上還有一個(gè)攝像頭,這樣她就可以具備觸覺(jué)、視覺(jué)和聽覺(jué)。愛(ài)子可以對(duì)撓癢和觸摸做出反應(yīng),能夠認(rèn)人。可以用英語(yǔ)和日語(yǔ)說(shuō)1.3萬(wàn)句話。她可以點(diǎn)頭,手也可以動(dòng)。如果有人粗魯?shù)赜|碰她,她就會(huì)憤怒地大聲叫喊。即使黎忠輕輕地拍她的頭,她也會(huì)說(shuō):“摸女孩的頭可不好,摸你自己的頭。”她甚至?xí)取膀}擾者”的耳光。很有趣,對(duì)吧?看來(lái)找個(gè)機(jī)器人做女友并非遙不可及。
雖然這個(gè)“愛(ài)子”還沒(méi)有“智能”到《i,Robot》中的Sunny或《Wall?E》中的瓦力那樣具有情感并自主思考,但她所具備的功能卻足以讓人大吃一驚了。那么,她為何會(huì)具有這些看起來(lái)非常“人性化”的特征呢?這一切還得從人工智能說(shuō)起。
關(guān)于人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支,二十世紀(jì)七十年代以來(lái)被稱為世界三大尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)。人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科,主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī),使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科。可以說(shuō)幾乎是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科,其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇。從思維觀點(diǎn)看,人工智能不僅限于邏輯思維,要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展,數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué),數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域,人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具,數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用,數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科,它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。近年來(lái)人工智能技術(shù)獲得了迅速的發(fā)展,在很多學(xué)科領(lǐng)域都得到應(yīng)用和發(fā)展。
隨著計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的未來(lái)發(fā)展方向是智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。其中多主體(Multi-Agent)技術(shù)是近年來(lái)發(fā)展迅猛并在科研和工程技術(shù)領(lǐng)域不斷取得應(yīng)用成果的重要研究方向。主體(Agent)與多主體(Multi-Agent System,MAS)系統(tǒng)的概念起源于人工智能領(lǐng)域,是分布式人工智能的主要方向之一。Agent具有自治性、可通信性、反應(yīng)性、面向目標(biāo)性和針對(duì)環(huán)境性等特性。
咱治性:即對(duì)自己的行為或動(dòng)作具有控制權(quán),無(wú)須外部干預(yù),自主地完成其特定的任務(wù);
?可通信性:每個(gè)Agent在有組織的群體中,通過(guò)相互通信接受任務(wù)指派和反饋任務(wù)執(zhí)行的信息;
?反應(yīng)性:Agent應(yīng)具備感知環(huán)境并做出相應(yīng)動(dòng)作的能力;
?面向目標(biāo)性:對(duì)自己的行為做出評(píng)價(jià)并使其逐步導(dǎo)向目標(biāo);
?針對(duì)環(huán)境性,Agent只能工作在特定的環(huán)境中。
典型的智能控制系統(tǒng)通常采用分層控制結(jié)構(gòu),對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行分散遞階控制,它將整個(gè)系統(tǒng)分為組織層、協(xié)調(diào)層和響應(yīng)層。每層均由完成相應(yīng)任務(wù)的Agent組成。響應(yīng)層Agent對(duì)自的子系統(tǒng)進(jìn)行控制,并向協(xié)調(diào)層反饋信息;協(xié)調(diào)層則根據(jù)反饋的信息和組織層的指令協(xié)調(diào)響應(yīng)層Agent的執(zhí)行過(guò)程;組織層從全局的角度對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行分析,并向低層Agent發(fā)送指令。常見的MAS的體系結(jié)構(gòu)主要有Agent網(wǎng)絡(luò)、Agent聯(lián)盟以及“黑板”結(jié)構(gòu)。Agent的任務(wù)執(zhí)行機(jī)制是指系統(tǒng)對(duì)每個(gè)Agent分配了不同角色,各自獨(dú)立地執(zhí)行一定的任務(wù),Agent之間遵循民主協(xié)商原則和獨(dú)立自治的原則。
MAS是在單Agent理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的,它由一組具有自主性、適應(yīng)性、反應(yīng)性和社會(huì)性的Agent組成,擁有較單Agent更多的資源和知識(shí)以及更強(qiáng)的處理能力,是分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence,DAI)在最近的研究中提出的一項(xiàng)新技術(shù)。主要應(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)械等領(lǐng)域。
機(jī)器人的歷史其實(shí)并不算長(zhǎng)。1959年美國(guó)英格伯格和德沃爾制造出世界上第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人,至此機(jī)器人的歷史才真正開始。近百年來(lái)發(fā)展起來(lái)的機(jī)器人,大致經(jīng)歷了三個(gè)成長(zhǎng)階段,即三個(gè)時(shí)代。第一代為簡(jiǎn)單個(gè)體機(jī)器人,第二代為群體勞動(dòng)機(jī)器人,第三代為類似人類的智能機(jī)器人,它的未來(lái)發(fā)展方向是有知覺(jué)和思維,能與人對(duì)話。第一代機(jī)器人屬于示教再現(xiàn)型,第二代則具備了感覺(jué)能力,第三代機(jī)器人是智能機(jī)器人,它不僅具有感覺(jué)能力,而且還具有獨(dú)立判斷和行動(dòng)的能力。當(dāng)機(jī)器人與人類生活接觸更多時(shí),我們可以發(fā)現(xiàn)機(jī)器人已漸漸擺脫冰冷的機(jī)械外觀,研究人員也正設(shè)法讓機(jī)器人具有人類般的感知能力,如視覺(jué)、聽覺(jué)、觸覺(jué)甚至情緒傳感,并能有相對(duì)應(yīng)的回應(yīng)等。除TX形機(jī)器人,機(jī)器人的發(fā)展方向更將無(wú)限廣闊。
智能機(jī)器人未來(lái)還能朝模仿生物的形態(tài)與功能的“仿生學(xué)”方向發(fā)展。譬如,美國(guó)國(guó)防先進(jìn)研究計(jì)劃局贊助航空環(huán)境公司研究“黑寡婦”機(jī)器人,希望利用15公分長(zhǎng)的小型仿真蜘蛛飛行器偵測(cè)到衛(wèi)星也無(wú)法拍攝到的細(xì)節(jié),伯克利大學(xué)正在研究灰塵般大小的微形機(jī)器人,只要散布在空氣中就能讓一個(gè)個(gè)微小感應(yīng)器串聯(lián)成網(wǎng)絡(luò);黏在指尖上,不用鍵盤就可直接操作計(jì)算機(jī)的機(jī)器人,以及撒在冰箱內(nèi)就能監(jiān)控食物新鮮程度的“智能型灰塵”。
展望未來(lái),機(jī)器人將不只是勞工、手術(shù)助理、指揮家、清潔人員和寵物,只要人類的想像力源源不絕,智能機(jī)器人也將為我們的生活帶來(lái)無(wú)限驚喜。
什么技術(shù)讓機(jī)器人更智能?
1 模式識(shí)別
所謂模式,從廣義上說(shuō),就是事物的某種特性類屬,如:圖像、文字、語(yǔ)言、符號(hào)等感知形象信息;雷達(dá)、聲納信號(hào)、地球物探、衛(wèi)星云圖等時(shí)空信息動(dòng)植物種類形態(tài)、產(chǎn)品等級(jí)、化學(xué)結(jié)構(gòu)等類別差異信息等等。模式識(shí)別是研究如何使機(jī)器具有感知能力,主要研究視覺(jué)模式和聽覺(jué)模式的識(shí)別。如
識(shí)別物體、地形,圖象、字體(如簽字)等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)模式,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的用統(tǒng)計(jì)模式和結(jié)構(gòu)模式的識(shí)別方法。特別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在模式識(shí)別中取得較大進(jìn)展。代表性產(chǎn)品有光學(xué)字符識(shí)別系統(tǒng)(Optical CharacterRecognition,OCR)、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)等。計(jì)算機(jī)識(shí)別的顯著特點(diǎn)是速度快、準(zhǔn)確性和效率高。識(shí)別過(guò)程與人類的學(xué)習(xí)過(guò)程相似。
最近我國(guó)研制成功的無(wú)人駕駛系統(tǒng),就標(biāo)志著我國(guó)研制高速智能汽車的能力已達(dá)到當(dāng)今世界先進(jìn)水平。汽車自主駕駛技術(shù)是集模式識(shí)別、智能控制、計(jì)算機(jī)學(xué)和汽車操縱動(dòng)力學(xué)等多門學(xué)科于一體的綜合性技術(shù),代表著一個(gè)國(guó)家控制技術(shù)的水平。自主駕駛系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)導(dǎo)航方式,并采用仿人控制,實(shí)現(xiàn)了對(duì)汽車的操縱控制。
除此之外,指紋識(shí)別系統(tǒng)也是模式識(shí)別技術(shù)的一個(gè)具體應(yīng)用。利用模式識(shí)別技術(shù)已成功建立了利用指紋灰度圖像計(jì)算紋線局部方向、從而提取指紋特征信息的算法,這一研究成果不僅適于民用身份鑒定也適用于公安刑事偵破的指紋鑒定。目前各地已經(jīng)建立指紋庫(kù),而檢索一枚現(xiàn)場(chǎng)指紋僅需4分鐘時(shí)間。
2 專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是依靠人類專家已有的知識(shí)建立起來(lái)的知識(shí)系統(tǒng),目前專家系統(tǒng)是人工智能研究中開展較早、最活躍、成效最多的領(lǐng)域,廣泛應(yīng)用于醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。它是在特定的領(lǐng)域內(nèi)具有相應(yīng)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng),它應(yīng)用人工智能技術(shù)、模擬人類專家解決問(wèn)題時(shí)的思維過(guò)程,來(lái)求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問(wèn)題,達(dá)到或接近專家的水平。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)整體水平的提高,分布式專家系統(tǒng)、協(xié)同式專家系統(tǒng)等新一代專家系統(tǒng)的研究也發(fā)展很快。在新一代專家系統(tǒng)中,不但采用基于規(guī)則的推理方法,而且采用了諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法與技術(shù)。
根據(jù)專家系統(tǒng)處理的問(wèn)題的類型,把專家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育型、預(yù)測(cè)型、規(guī)劃型、設(shè)計(jì)型和控制型等10種類型。為了實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng),必須要存儲(chǔ)有該專門領(lǐng)域中經(jīng)過(guò)事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識(shí)庫(kù),并擁有解決實(shí)際問(wèn)題的推理機(jī)制。系統(tǒng)能借此做出決策和判斷,其解決問(wèn)題的水平達(dá)到或接近專家的水平,因此能起到專家或?qū)<抑值淖饔谩@缪耗Y(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護(hù)專家系統(tǒng)、花布圖案設(shè)計(jì)和花布印染專家系統(tǒng)等等。
3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial NeuralNetwork,簡(jiǎn)稱ANN)是模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)而提出的一種信息處理方法。它是一種非線性映射的方法,很多難以列出方程式或難以求解的復(fù)雜的非線性問(wèn)題,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法則可迎刃而解。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,信息的處理是由神經(jīng)元之間的相互作用來(lái)實(shí)現(xiàn)的,知識(shí)與信息的存儲(chǔ)表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)元件互連間分布式的物理聯(lián)系,網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和識(shí)別取決于和神經(jīng)元連接權(quán)值的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量簡(jiǎn)單的基本元件一一神經(jīng)元(neuron)相互連接而成的自適應(yīng)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng),神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元,它一般是一個(gè)多輸入單輸出的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng),其結(jié)構(gòu)模型如所示。其中為神經(jīng)元內(nèi)部狀態(tài),為閾值,為輸入信號(hào),表示從輸入到的聯(lián)結(jié)權(quán)值。
一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元模型和結(jié)構(gòu)描述了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)如何將它的輸入矢量轉(zhuǎn)化為輸出矢量的過(guò)程。這個(gè)轉(zhuǎn)化過(guò)程從數(shù)學(xué)角度來(lái)看就是一個(gè)計(jì)算的過(guò)程。也就是說(shuō),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)質(zhì)體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)輸入和其輸出之間的一種函數(shù)關(guān)系。通過(guò)選取不同的模型結(jié)構(gòu)和激活函數(shù),可以形成各種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到不同的輸入/輸出關(guān)系式,并達(dá)到不同的設(shè)計(jì)目的,完成不同的任務(wù),所以在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題之前,必須首先掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)及其特性以及對(duì)其輸出矢量的計(jì)算。
多年來(lái),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得了較大的進(jìn)展,成為具有一種獨(dú)特風(fēng)格的信息處理學(xué)科。當(dāng)然目前的研究還只是一些簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。要建立起一套完整的理論和技術(shù)系統(tǒng),需要做出更多努力和探討。然而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能中極其重要的一個(gè)研究領(lǐng)域。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中,絕大部分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是采用反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)和它的變化形式,它也是前向網(wǎng)絡(luò)的核心部分,并體現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最精華的部分。多層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入節(jié)點(diǎn)、輸出節(jié)點(diǎn),一層或多層隱節(jié)點(diǎn)。
BP網(wǎng)絡(luò)適宜于處理具有殘缺結(jié)構(gòu)和含有錯(cuò)誤成分的模式,能夠在信源信息含糊、不確定、不完整,存在矛盾及假象等復(fù)雜環(huán)境中處理模式。網(wǎng)絡(luò)所具有的自學(xué)習(xí)能力使得傳統(tǒng)專家系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用最為困難的知識(shí)獲取工作轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)的變結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)過(guò)程,從而大大方便了知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的記憶和抽取。在許多復(fù)雜問(wèn)題中(如醫(yī)學(xué)診斷),存在大量特例和反例,信息來(lái)源既不完整又含有假象,且經(jīng)常遇到不確定信息,決策規(guī)則往往相互矛盾,有時(shí)無(wú)條理可循,這給傳統(tǒng)專家系統(tǒng)應(yīng)用造成極大困難,甚至在某些領(lǐng)域無(wú)法應(yīng)用,而BP網(wǎng)絡(luò)技術(shù)則能突破這一障礙,且能對(duì)不完整信息進(jìn)行補(bǔ)全。根據(jù)已學(xué)會(huì)的知識(shí)和處理問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題作出合理的判斷決策,給出較滿意的解答,或?qū)ξ磥?lái)過(guò)程作出有效的預(yù)測(cè)和估計(jì)。這方面的主要應(yīng)用是:自然語(yǔ)言處理、市場(chǎng)分析、預(yù)測(cè)估值、系統(tǒng)診斷、事故檢查、密碼破譯、語(yǔ)言翻譯、邏輯推理、知識(shí)表達(dá)、智能機(jī)器人、模糊評(píng)判等。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來(lái)人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域,情感是智能的一部分,而不是與智能相分離的,因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
目前AI研究出現(xiàn)了新的,這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展,另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個(gè)熱點(diǎn)是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
毋庸置疑,未來(lái)的機(jī)器人與人類社會(huì)的生活更為密切地結(jié)合起來(lái),以為人做出更多的服務(wù)作為要素。研究?jī)?nèi)容主要包括餐飲服務(wù)多機(jī)器人系統(tǒng)、競(jìng)技與娛樂(lè)多機(jī)器人系統(tǒng)、家庭生活支援多機(jī)器人系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)的研究、系統(tǒng)集成試驗(yàn)驗(yàn)證和示范應(yīng)用。
1 餐飲服務(wù)多機(jī)器人系統(tǒng)
設(shè)計(jì)規(guī)劃智能餐飲服務(wù)模式、研究和突破機(jī)器人自動(dòng)烹飪工藝及烹飪方法、智能餐飲多機(jī)器人間的交互及安全操作等關(guān)鍵技術(shù),研制開發(fā)由迎賓/點(diǎn)菜、烹飪、送菜機(jī)器人組成的智能餐飲服務(wù)多機(jī)器人系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)以機(jī)器人為主的餐廳服務(wù)系統(tǒng)集成和示范應(yīng)用。這樣,我們通過(guò)點(diǎn)菜系統(tǒng)輸入喜歡的菜品。就可以在家里盡享五星級(jí)服務(wù)了。
2 競(jìng)技多機(jī)器人系統(tǒng)
研究競(jìng)技與娛樂(lè)機(jī)器人的復(fù)雜動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制、高速視覺(jué)識(shí)別與伺服控制、多機(jī)器人間的協(xié)調(diào)控制等關(guān)鍵技術(shù),研制以仿人機(jī)器人為核心的武術(shù),足球等競(jìng)技與娛樂(lè)多機(jī)器人系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人的協(xié)同武術(shù)表演與足球比賽、機(jī)器人與人的互動(dòng)娛樂(lè)(圖9)。足球機(jī)器人就由四個(gè)部分組成,即視覺(jué)系統(tǒng)、通訊系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及移動(dòng)裝置等,在賽場(chǎng)上可以實(shí)現(xiàn)自主踢球,不受外界控制。
3 家庭生活支援多機(jī)器人系統(tǒng)
研究基于網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與遙操作、自主導(dǎo)航與規(guī)劃技術(shù)、家政多機(jī)器人協(xié)調(diào)作業(yè)等關(guān)鍵技術(shù),構(gòu)建面向家居監(jiān)控、家庭輔助作業(yè)等家庭生活支援多機(jī)器人系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)家庭設(shè)備的遠(yuǎn)程遙控與監(jiān)測(cè)、家庭輔助作業(yè)等功能。未來(lái)家庭機(jī)器人正朝著實(shí)用型的方向發(fā)展,一個(gè)合格的家庭機(jī)器人,還應(yīng)當(dāng)具備多項(xiàng)技能。例如檢測(cè)到家中有異常情況時(shí),可將住宅內(nèi)的情形通過(guò)圖片形式發(fā)送到主人手機(jī)或個(gè)人電腦上。并能兼保姆和秘書,早上叫醒你,提醒你一天的日程安排,并轉(zhuǎn)達(dá)當(dāng)天的電話留言等等。你將再也不必因?yàn)橥死掀诺纳栈蚪Y(jié)婚紀(jì)念日而挨訓(xùn)了。
AI研究的一個(gè)目標(biāo)就是用機(jī)器智能模擬人的智能,它選擇各種能反映人的智能特征的問(wèn)題進(jìn)行實(shí)踐,希望能做出各種具有智能特征的軟件系統(tǒng)。AI研究基于計(jì)算途徑,因此要建立具有可操作性的符號(hào)模型。一般而言,AI關(guān)于智能系統(tǒng)的符號(hào)模型可描述為:由一個(gè)知識(shí)載體(稱為知識(shí)庫(kù)KB)和一組加載在KB上的足以產(chǎn)生智能行為的過(guò)程(稱為問(wèn)題求解器PS)構(gòu)成。經(jīng)過(guò)20世紀(jì)70年代包括專家系統(tǒng)的發(fā)展,AI研究者逐步取得共識(shí),認(rèn)識(shí)到知識(shí)在智能系統(tǒng)中力量,即一般的智能系統(tǒng)事實(shí)上是一種基于知識(shí)的系統(tǒng),而知識(shí)包括專門性知識(shí)和常識(shí)性知識(shí),前者亦可看做是某一領(lǐng)域內(nèi)專家的常識(shí)。于是,常識(shí)問(wèn)題就成為AI研究的一個(gè)核心問(wèn)題,它包括兩個(gè)方面:常識(shí)表示和常識(shí)推理,即如何在人工智能中清晰地表示人類的常識(shí),并運(yùn)用這些常識(shí)去進(jìn)行符合人類行為的推理。顯然,如此建立的常識(shí)知識(shí)庫(kù)可能包含矛盾,是不協(xié)調(diào)的,但這種矛盾或不協(xié)調(diào)應(yīng)不至于影響到進(jìn)行合理的推理行為;常識(shí)推理還是一種非單調(diào)推理,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(lái)的結(jié)論;常識(shí)推理也是一種可能出錯(cuò)的不精確的推理模式,是在容許有錯(cuò)誤知識(shí)的情況下進(jìn)行的推理,簡(jiǎn)稱容錯(cuò)推理。而經(jīng)典邏輯拒斥任何矛盾,容許從矛盾推出一切命題;并且它是單調(diào)的,即承認(rèn)如下的推理模式:如果p?r,則pùq?r;或者說(shuō),任一理論的定理屬于該理論之任一擴(kuò)張的定理集。因此,在處理常識(shí)表示和常識(shí)推理時(shí),經(jīng)典邏輯應(yīng)該受到限制和修正,并發(fā)展出某些非經(jīng)典的邏輯,如次協(xié)調(diào)邏輯、非單調(diào)邏輯、容錯(cuò)推理等。有人指出,常識(shí)推理的邏輯是次協(xié)調(diào)邏輯和非單調(diào)邏輯的某種結(jié)合物,而后者又可看做是對(duì)容錯(cuò)推理的簡(jiǎn)單且基本的情形的一種形式化。[②]“次協(xié)調(diào)邏輯”(ParaconsistentLogic)是由普里斯特、達(dá)·科斯塔等人在對(duì)悖論的研究中發(fā)展出來(lái)的,其基本想法是:當(dāng)在一個(gè)理論中發(fā)現(xiàn)難以克服的矛盾或悖論時(shí),與其徒勞地想盡各種辦法去排除或防范它們,不如干脆讓它們留在理論體系內(nèi),但把它們“圈禁”起來(lái),不讓它們?nèi)我鈹U(kuò)散,以免使我們所創(chuàng)立或研究的理論成為“不足道”的。于是,在次協(xié)調(diào)邏輯中,能夠容納有意義、有價(jià)值的“真矛盾”,但這些矛盾并不能使系統(tǒng)推出一切,導(dǎo)致自毀。因此,這一新邏輯具有一種次于經(jīng)典邏輯但又遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于完全不協(xié)調(diào)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性。次協(xié)調(diào)邏輯家們認(rèn)為,如果在一理論T中,一語(yǔ)句A及其否定?A都是定理,則T是不協(xié)調(diào)的;否則,稱T是協(xié)調(diào)的。如果T所使用的邏輯含有從互相否定的兩公式可推出一切公式的規(guī)則或推理,則不協(xié)調(diào)的T也是不足道的(trivial)。因此,通常以經(jīng)典邏輯為基礎(chǔ)的理論,如果它是不協(xié)調(diào)的,那它一定也是不足道的。這一現(xiàn)象表明,經(jīng)典邏輯雖可用于研究協(xié)調(diào)的理論,但不適用于研究不協(xié)調(diào)但又足道的理論。達(dá)·科斯塔在20世紀(jì)60年代構(gòu)造了一系列次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn(1≤n≤w),以用作不協(xié)調(diào)而又足道的理論的邏輯工具。對(duì)次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn的特征性描述包括下述命題:(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效;(ii)從兩個(gè)相互否定的公式A和?A推不出任意公式;即是說(shuō),矛盾不會(huì)在系統(tǒng)中任意擴(kuò)散,矛盾不等于災(zāi)難。(iii)應(yīng)當(dāng)容納與(i)和(ii)相容的大多數(shù)經(jīng)典邏輯的推理模式和規(guī)則。這里,(i)和(ii)表明了對(duì)矛盾的一種相對(duì)寬容的態(tài)度,(iii)則表明次協(xié)調(diào)邏輯對(duì)于經(jīng)典邏輯仍有一定的繼承性。
在任一次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn(1≤n≤w)中,下述經(jīng)典邏輯的定理或推理模式都不成立:
?(Aù?A)
Aù?AB
A(?AB)
(A??A)B
(A??A)?B
A??A
(?Aù(AúB))B
(AB)(?B?A)
若以C0為經(jīng)典邏輯,則系列C0,C1,C2,…Cn,…Cw使得對(duì)任正整數(shù)i有Ci弱于Ci-1,Cw是這系列中最弱的演算。已經(jīng)為Cn設(shè)計(jì)出了合適的語(yǔ)義學(xué),并已經(jīng)證明Cn相對(duì)于此種語(yǔ)義是可靠的和完全的,并且次協(xié)調(diào)命題邏輯系統(tǒng)Cn還是可判定的。現(xiàn)在,已經(jīng)有人把次協(xié)調(diào)邏輯擴(kuò)展到模態(tài)邏輯、時(shí)態(tài)邏輯、道義邏輯、多值邏輯、集合論等領(lǐng)域的研究中,發(fā)展了這些領(lǐng)域內(nèi)的次協(xié)調(diào)理論。顯然,次協(xié)調(diào)邏輯將會(huì)得到更進(jìn)一步的發(fā)展。[③]
非單調(diào)邏輯是關(guān)于非單調(diào)推理的邏輯,它的研究開始于20世紀(jì)80年代。1980年,D·麥克多莫特和J·多伊爾初步嘗試著系統(tǒng)發(fā)展一種關(guān)于非單調(diào)推理的邏輯。他們?cè)诮?jīng)典謂詞演算中引入一個(gè)算子M,表示某種“一致性”斷言,并將其看做是模態(tài)概念,通過(guò)一定程序把模態(tài)邏輯系統(tǒng)T、S4和S5翻譯成非單調(diào)邏輯。B·摩爾的論文《非單調(diào)邏輯的語(yǔ)義思考》(1983)據(jù)認(rèn)為在非單調(diào)邏輯方面作出了令人注目的貢獻(xiàn)。他在“缺省推理”和“自動(dòng)認(rèn)知推理”之間做了區(qū)分,并把前者看作是在沒(méi)有任何相反信息和缺少證據(jù)的條件下進(jìn)行推理的過(guò)程,這種推理的特征是試探性的:根據(jù)新信息,它們很可能會(huì)被撤消。自動(dòng)認(rèn)知推理則不是這種類型,它是與人們自身的信念或知識(shí)相關(guān)的推理,可用它模擬一個(gè)理想的具有信念的有理性的人的推理。對(duì)于在計(jì)算機(jī)和人工智能中獲得成功的應(yīng)用而言,非單調(diào)邏輯尚需進(jìn)一步發(fā)展。
[摘要]本文認(rèn)為,計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能將是21世紀(jì)邏輯學(xué)發(fā)展的主要?jiǎng)恿υ慈⑶以诤艽蟪潭壬蠈Q定21世紀(jì)邏輯學(xué)的面貌。至少在21世紀(jì)早期,邏輯學(xué)將重點(diǎn)關(guān)注下列論題:(1)如何在邏輯中處理常識(shí)推理的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯(cuò)性因素?(2)如何使機(jī)器人具有人的創(chuàng)造性智能,如從經(jīng)驗(yàn)證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動(dòng)的可錯(cuò)的歸納判斷?(3)如何進(jìn)行知識(shí)表示和知識(shí)推理,特別是基于已有的知識(shí)庫(kù)以及各認(rèn)知主體相互之間的知識(shí)而進(jìn)行的推理?(4)如何結(jié)合各種語(yǔ)境因素進(jìn)行自然語(yǔ)言理解和推理,使智能機(jī)器人能夠用人的自然語(yǔ)言與人進(jìn)行成功的交際?等等。
[關(guān)鍵詞]人工智能,常識(shí)推理,歸納邏輯,廣義內(nèi)涵邏輯,認(rèn)知邏輯,自然語(yǔ)言邏輯
人類智能的本質(zhì)特征和最高表現(xiàn)是創(chuàng)造。在人類創(chuàng)造的過(guò)程中,具有必然性的演繹推理固然起重要作用,但更為重要的是具有某種不確定性的歸納、類比推理以及模糊推理等。因此,計(jì)算機(jī)要成功地模擬人的智能,真正體現(xiàn)出人的智能品質(zhì),就必須對(duì)各種具有不確定性的推理模式進(jìn)行研究。
首先是對(duì)歸納推理和歸納邏輯的研究。這里所說(shuō)的“歸納推理”是廣義的,指一切擴(kuò)展性推理,它們的結(jié)論所斷定的超出了其前提所斷定的范圍,因而前提的真無(wú)法保證結(jié)論的真,整個(gè)推理因此缺乏必然性。具體說(shuō)來(lái),這種意義的“歸納”包括下述內(nèi)容:簡(jiǎn)單枚舉法;排除歸納法,指這樣一些操作:預(yù)先通過(guò)觀察或?qū)嶒?yàn)列出被研究現(xiàn)象的可能的原因,然后有選擇地安排某些事例或?qū)嶒?yàn),根據(jù)某些標(biāo)準(zhǔn)排除不相干假設(shè),最后得到比較可靠的結(jié)論;統(tǒng)計(jì)概括:從關(guān)于有窮數(shù)目樣本的構(gòu)成的知識(shí)到關(guān)于未知總體分布構(gòu)成的結(jié)論的推理;類比論證和假說(shuō)演繹法,等等。盡管休謨提出著名的“歸納問(wèn)題”,對(duì)歸納推理的合理性和歸納邏輯的可能性提出了深刻的質(zhì)疑,但我認(rèn)為,(1)歸納是在茫茫宇宙中生存的人類必須采取也只能采取的認(rèn)知策略,對(duì)于人類來(lái)說(shuō)具有實(shí)踐的必然性。(2)人類有理由從經(jīng)驗(yàn)的重復(fù)中建立某種確實(shí)性和規(guī)律性,其依據(jù)就是確信宇宙中存在某種類似于自然齊一律和客觀因果律之類的東西。這一確信是合理的,而用純邏輯的理由去懷疑一個(gè)關(guān)于世界的事實(shí)性斷言則是不合理的,除非這個(gè)斷言是邏輯矛盾。(3)人類有可能建立起局部合理的歸納邏輯和歸納方法論。并且,歸納邏輯的這種可能性正在計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的研究推動(dòng)下慢慢地演變成現(xiàn)實(shí)。恩格斯早就指出,“社會(huì)一旦有技術(shù)上的需要,則這種需要比十所大學(xué)更能把科學(xué)推向前進(jìn)。”[④]有人通過(guò)指責(zé)現(xiàn)有的歸納邏輯不成熟,得出“歸納邏輯不可能”的結(jié)論,他們的推理本身與歸納推理一樣,不具有演繹的必然性。(4)人類實(shí)踐的成功在一定程度上證明了相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的真理性,也就在一定程度上證明了歸納邏輯和歸納方法論的力量。毋庸否認(rèn),歸納邏輯目前還很不成熟。有的學(xué)者指出,為了在機(jī)器的智能模擬中克服對(duì)歸納模擬的困難而有所突破,應(yīng)該將歸納邏輯等有關(guān)的基礎(chǔ)理論研究與機(jī)器學(xué)習(xí)、不確定推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型與歸納學(xué)習(xí)中已有的成果結(jié)合起來(lái)。只有這樣,才能在已有的歸納學(xué)習(xí)成果上,在機(jī)器歸納和機(jī)器發(fā)現(xiàn)上取得新的突破和進(jìn)展。[⑤]這是一個(gè)極有價(jià)值且極富挑戰(zhàn)性的課題,無(wú)疑在21世紀(jì)將得到重視并取得進(jìn)展。
再談模糊邏輯。現(xiàn)實(shí)世界中充滿了模糊現(xiàn)象,這些現(xiàn)象反映到人的思維中形成了模糊概念和模糊命題,如“矮個(gè)子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年輕”等。研究模糊概念、模糊命題和模糊推理的邏輯理論叫做“模糊邏輯”。對(duì)它的研究始于20世紀(jì)20年代,其代表性人物是L·A·查德和P·N·馬林諾斯。模糊邏輯為精確邏輯(二值邏輯)解決不了的問(wèn)題提供了解決的可能,它目前在醫(yī)療診斷、故障檢測(cè)、氣象預(yù)報(bào)、自動(dòng)控制以及人工智能研究中獲得重要應(yīng)用。顯然,它在21世紀(jì)將繼續(xù)得到更大的發(fā)展。
3.廣義內(nèi)涵邏輯
經(jīng)典邏輯只是對(duì)命題聯(lián)結(jié)詞、個(gè)體詞、謂詞、量詞和等詞進(jìn)行了研究,但在自然語(yǔ)言中,除了這些語(yǔ)言成分之外,顯然還存在許多其他的語(yǔ)言成分,如各種各樣的副詞,包括模態(tài)詞“必然”、“可能”和“不可能”、時(shí)態(tài)詞“過(guò)去”、“現(xiàn)在”和“未來(lái)”、道義詞“應(yīng)該”、“允許”、“禁止”等等,以及各種認(rèn)知?jiǎng)釉~,如“思考”、“希望”、“相信”、“判斷”、“猜測(cè)”、“考慮”、“懷疑”,這些認(rèn)知?jiǎng)釉~在邏輯和哲學(xué)文獻(xiàn)中被叫做“命題態(tài)度詞”。對(duì)這些副詞以及命題態(tài)度詞的邏輯研究可以歸類為“廣義內(nèi)涵邏輯”。
大多數(shù)副詞以及幾乎所有命題態(tài)度詞都是內(nèi)涵性的,造成內(nèi)涵語(yǔ)境,后者與外延語(yǔ)境構(gòu)成對(duì)照。外延語(yǔ)境又叫透明語(yǔ)境,是經(jīng)典邏輯的組合性原則、等值置換規(guī)則、同一性替換規(guī)則在其中適用的語(yǔ)境;內(nèi)涵語(yǔ)境又稱晦暗語(yǔ)境,是上述規(guī)則在其中不適用的語(yǔ)境。相應(yīng)于外延語(yǔ)境和內(nèi)涵語(yǔ)境的區(qū)別,一切語(yǔ)言表達(dá)式(包括自然語(yǔ)言的名詞、動(dòng)詞、形容詞直至語(yǔ)句)都可以區(qū)分為外延性的和內(nèi)涵性的,前者是提供外延語(yǔ)境的表達(dá)式,后者是提供內(nèi)涵性語(yǔ)境的表達(dá)式。例如,殺死、見到、擁抱、吻、砍、踢、打、與…下棋等都是外延性表達(dá)式,而知道、相信、認(rèn)識(shí)、必然、可能、允許、禁止、過(guò)去、現(xiàn)在、未來(lái)等都是內(nèi)涵性表達(dá)式。
在內(nèi)涵語(yǔ)境中會(huì)出現(xiàn)一些復(fù)雜的情況。首先,對(duì)于個(gè)體詞項(xiàng)來(lái)說(shuō),關(guān)鍵性的東西是我們不僅必須考慮它們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界中的外延,而且要考慮它們?cè)谄渌赡苁澜缰械耐庋印@纾捎凇氨厝弧笔莾?nèi)涵性表達(dá)式,它提供內(nèi)涵語(yǔ)境,因而下述推理是非有效的:
晨星必然是晨星,
晨星就是暮星,
所以,晨星必然是暮星。
這是因?yàn)椋哼@個(gè)推理只考慮到“晨星”和“暮星”在現(xiàn)實(shí)世界中的外延,并沒(méi)有考慮到它們?cè)诿恳粋€(gè)可能世界中的外延,我們完全可以設(shè)想一個(gè)可能世界,在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此,我們就不能利用同一性替換規(guī)則,由該推理的前提得出它的結(jié)論:“晨星必然是暮星”。其次,在內(nèi)涵語(yǔ)境中,語(yǔ)言表達(dá)式不再以通常是它們的外延的東西作為外延,而以通常是它們的內(nèi)涵的東西作為外延。以“達(dá)爾文相信人是從猿猴進(jìn)化而來(lái)的”這個(gè)語(yǔ)句為例。這里,達(dá)爾文所相信的是“人是從猿猴進(jìn)化而來(lái)的”所表達(dá)的思想,而不是它所指稱的真值,于是在這種情況下,“人是從猿猴進(jìn)化而來(lái)的”所表達(dá)的思想(命題)就構(gòu)成它的外延。再次,在內(nèi)涵語(yǔ)境中,雖然適用于外延的函項(xiàng)性原則不再成立,但并不是非要拋棄不可,可以把它改述為新的形式:一復(fù)合表達(dá)式的外延是它出現(xiàn)于外延語(yǔ)境中的部分表達(dá)式的外延加上出現(xiàn)于內(nèi)涵語(yǔ)境中的部分表達(dá)式的內(nèi)涵的函項(xiàng)。這個(gè)新的組合性或函項(xiàng)性原則在內(nèi)涵邏輯中成立。
一般而言,一個(gè)好的內(nèi)涵邏輯至少應(yīng)滿足兩個(gè)條件:(i)它必須能夠處理外延邏輯所能處理的問(wèn)題;(ii)它還必須能夠處理外延邏輯所不能處理的難題。這就是說(shuō),它既不能與外延邏輯相矛盾,又要克服外延邏輯的局限。這樣的內(nèi)涵邏輯目前正在發(fā)展中,并且已有初步輪廓。從術(shù)語(yǔ)上說(shuō),內(nèi)涵邏輯除需要真、假、語(yǔ)句真值的同一和不同、集合或類、謂詞的同范圍或不同范圍等外延邏輯的術(shù)語(yǔ)之外,還需要同義、內(nèi)涵的同一和差異、命題、屬性或概念這樣一些術(shù)語(yǔ)。廣而言之,可以把內(nèi)涵邏輯看作是關(guān)于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”,“允許”、“禁止”等提供內(nèi)涵語(yǔ)境的語(yǔ)句算子的一般邏輯。在這種廣義之下,模態(tài)邏輯、時(shí)態(tài)邏輯、道義邏輯、認(rèn)知邏輯、問(wèn)題邏輯等都是內(nèi)涵邏輯。不過(guò),還有一種狹義的內(nèi)涵邏輯,它可以粗略定義如下:一個(gè)內(nèi)涵邏輯是一個(gè)形式語(yǔ)言,其中包括(1)謂詞邏輯的算子、量詞和變?cè)@里的謂詞邏輯不必局限于一階謂詞邏輯,也可以是高階謂詞邏輯;(2)合式的λ—表達(dá)式,例如(λx)A,這里A是任一類型的表達(dá)式,x是任一類型的變?cè)?λx)A本身是一函項(xiàng),它把變?cè)獂在其中取值的那種類型的對(duì)象映射到A所屬的那種類型上;(3)其他需要的模態(tài)的或內(nèi)涵的算子,例如€,ù、ú。而一個(gè)內(nèi)涵邏輯的解釋,則由下列要素組成:(1)一個(gè)可能世界的非空集W;(2)一個(gè)可能個(gè)體的非空集D;(3)一個(gè)賦值,它給系統(tǒng)內(nèi)的表達(dá)式指派它們?cè)诿縲∈W中的外延。對(duì)于任一的解釋Q和任一的世界w∈W,判定內(nèi)涵邏輯系統(tǒng)中的任一表達(dá)式X相對(duì)于解釋Q在w∈W中的外延總是可能的。這樣的內(nèi)涵邏輯系統(tǒng)有丘奇的LSD系統(tǒng),R·蒙塔古的IL系統(tǒng),以及E·N·扎爾塔的FIL系統(tǒng)等。[⑥]在各種內(nèi)涵邏輯中,認(rèn)識(shí)論邏輯(epistemiclogic)具有重要意義。它有廣義和狹義之分。廣義的認(rèn)識(shí)論邏輯研究與感知(perception)、知道、相信、斷定、理解、懷疑、問(wèn)題和回答等相關(guān)的邏輯問(wèn)題,包括問(wèn)題邏輯、知道邏輯、相信邏輯、斷定邏輯等;狹義的認(rèn)識(shí)論邏輯僅指知道和相信的邏輯,簡(jiǎn)稱“認(rèn)知邏輯”。馮·賴特在1951年提出了對(duì)“認(rèn)知模態(tài)”的邏輯分析,這對(duì)建立認(rèn)知邏輯具有極大的啟發(fā)作用。J·麥金西首先給出了一個(gè)關(guān)于“知道”的模態(tài)邏輯。A·帕普于1957年建立了一個(gè)基于6條規(guī)則的相信邏輯系統(tǒng)。J·亨迪卡于60年代出版的《知識(shí)和信念》一書是認(rèn)知邏輯史上的重要著作,其中提出了一些認(rèn)知邏輯的系統(tǒng),并為其建立了基于“模型集”的語(yǔ)義學(xué),后者是可能世界語(yǔ)義學(xué)的先導(dǎo)之一。當(dāng)今的認(rèn)知邏輯紛繁復(fù)雜,既不成熟也面臨許多難題。由于認(rèn)知邏輯涉及認(rèn)識(shí)論、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能等諸多領(lǐng)域,并且認(rèn)知邏輯的應(yīng)用技術(shù),又稱關(guān)于知識(shí)的推理技術(shù),正在成為計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的重要分支之一,因此認(rèn)知邏輯在20世紀(jì)中后期成為國(guó)際邏輯學(xué)界的一個(gè)熱門研究方向。這一狀況在21世紀(jì)將得到繼續(xù)并進(jìn)一步強(qiáng)化,在這方面有可能出現(xiàn)突破性的重要結(jié)果。
4.對(duì)自然語(yǔ)言的邏輯研究
對(duì)自然語(yǔ)言的邏輯研究有來(lái)自幾個(gè)不同領(lǐng)域的推動(dòng)力。首先是計(jì)算機(jī)和人工智能的研究,人機(jī)對(duì)話和通訊、計(jì)算機(jī)的自然語(yǔ)言理解、知識(shí)表示和知識(shí)推理等課題,都需要對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行精細(xì)的邏輯分析,并且這種分析不能僅停留在句法層面,而且要深入到語(yǔ)義層面。其次是哲學(xué)特別是語(yǔ)言哲學(xué),在20世紀(jì)哲學(xué)家們對(duì)語(yǔ)言表達(dá)式的意義問(wèn)題傾注了異乎尋常的精力,發(fā)展了各種各樣的意義理論,如觀念論、指稱論、使用論、言語(yǔ)行為理論、真值條件論等等,以致有人說(shuō),關(guān)注意義成了20世紀(jì)哲學(xué)家的職業(yè)病。再次是語(yǔ)言學(xué)自身發(fā)展的需要,例如在研究自然語(yǔ)言的意義問(wèn)題時(shí),不能僅僅停留在脫離語(yǔ)境的抽象研究上面,而要結(jié)合使用語(yǔ)言的特定環(huán)境去研究,這導(dǎo)致了語(yǔ)義學(xué)、語(yǔ)用學(xué)、新修辭學(xué)等等發(fā)展。各個(gè)方面發(fā)展的成果可以總稱為“自然語(yǔ)言邏輯”,它力圖綜合后期維特根斯坦提倡的使用論,J·L·奧斯汀、J·L·塞爾等人發(fā)展的言語(yǔ)行為理論,以及P·格賴斯所創(chuàng)立的會(huì)話含義學(xué)說(shuō)等成果,透過(guò)自然語(yǔ)言的指謂性和交際性去研究自然語(yǔ)言中的推理。
自然語(yǔ)言具有表達(dá)和交際兩種職能,其中交際職能是自然語(yǔ)言最重要的職能,是它的生命力之所在。而言語(yǔ)交際總是在一定的語(yǔ)言環(huán)境(簡(jiǎn)稱語(yǔ)境)中進(jìn)行的,語(yǔ)境有廣義和狹義之分。狹義的語(yǔ)境僅指一個(gè)語(yǔ)詞、一個(gè)句子出現(xiàn)的上下文。廣義的語(yǔ)境除了上下文之外,還包括該語(yǔ)詞或語(yǔ)句出現(xiàn)的整個(gè)社會(huì)歷史條件,如該語(yǔ)詞或語(yǔ)句出現(xiàn)的時(shí)間、地點(diǎn)、條件、講話的人(作者)、聽話的人(讀者)以及交際雙方所共同具有的背景知識(shí),這里的背景知識(shí)包括交際雙方共同的信念和心理習(xí)慣,以及共同的知識(shí)和假定等等。這些語(yǔ)境因素對(duì)于自然語(yǔ)言的表達(dá)式(語(yǔ)詞、語(yǔ)句)的意義有著極其重要的影響,這具體表現(xiàn)在:(i)語(yǔ)境具有消除自然語(yǔ)言語(yǔ)詞的多義性、歧義性和模糊性的能力,具有嚴(yán)格規(guī)定語(yǔ)言表達(dá)式意義的能力。(ii)自然語(yǔ)言的句子常常包含指示代詞、人稱代詞、時(shí)間副詞等,要弄清楚這些句子的意義和內(nèi)容,就要弄清楚這句話是誰(shuí)說(shuō)的、對(duì)誰(shuí)說(shuō)的、什么時(shí)候說(shuō)的、什么地點(diǎn)說(shuō)的、針對(duì)什么說(shuō)的,等等,這只有在一定的語(yǔ)境中才能進(jìn)行。依賴語(yǔ)境的其他類型的語(yǔ)句還有:包含著象“有些”和“每一個(gè)”這類量化表達(dá)式的句子的意義取決于依語(yǔ)境而定的論域,包含著象“大的”、“冷的”這類形容詞的句子的意義取決于依語(yǔ)境而定的相比較的對(duì)象類;模態(tài)語(yǔ)句和條件語(yǔ)句的意義取決于因語(yǔ)境而變化的語(yǔ)義決定因素,如此等等。(iii)語(yǔ)言表達(dá)式的意義在語(yǔ)境中會(huì)出現(xiàn)一些重要的變化,以至偏離它通常所具有的意義(抽象意義),而產(chǎn)生一種新的意義即語(yǔ)用涵義。有人認(rèn)為,一個(gè)語(yǔ)言表達(dá)式在它的具體語(yǔ)境中的意義,才是它的完全的真正的意義,一旦脫離開語(yǔ)境,它就只具有抽象的意義。語(yǔ)言的抽象意義和它的具體意義的關(guān)系,正象解剖了的死人肢體與活人肢體的關(guān)系一樣。邏輯應(yīng)該去研究、理解、把握自然語(yǔ)言的具體意義,當(dāng)然不是去研究某一個(gè)(或一組)特定的語(yǔ)句在某個(gè)特定語(yǔ)境中唯一無(wú)二的意義,而是專門研究確定自然語(yǔ)言具體意義的普遍原則。[⑦]
美國(guó)語(yǔ)言學(xué)家保羅·格賴斯把語(yǔ)言表達(dá)式在一定的交際語(yǔ)境中產(chǎn)生的一種不同于字面意義的特殊涵義,叫做“語(yǔ)用涵義”、“會(huì)話涵義”或“隱涵”(implicature),并于1975年提出了一組“交際合作原則”,包括一個(gè)總則和四組準(zhǔn)則。總則的內(nèi)容是:在你參與會(huì)話時(shí),你要依據(jù)你所參與的談話交流的公認(rèn)目的或方向,使你的會(huì)話貢獻(xiàn)符合這種需要。仿照康德把范疇區(qū)分為量、質(zhì)、關(guān)系和方式四類,格賴斯提出了如下四組準(zhǔn)則:
(1)數(shù)量準(zhǔn)則:在交際過(guò)程中給出的信息量要適中。
a.給出所要求的信息量;
b.給出的信息量不要多于所要求的信息量。
(2)質(zhì)量準(zhǔn)則:力求講真話。
a.不說(shuō)你認(rèn)為假的東西,。
b.不說(shuō)你缺少適當(dāng)證據(jù)的東西。
(3)關(guān)聯(lián)準(zhǔn)則:說(shuō)話要與已定的交際目的相關(guān)聯(lián)。
(4)方式準(zhǔn)則:說(shuō)話要意思明確,表達(dá)清晰。
a.避免晦澀生僻的表達(dá)方式;
b.避免有歧義的表達(dá)方式;
c.說(shuō)話要簡(jiǎn)潔;
d.說(shuō)話要有順序性。[⑧]
后來(lái)對(duì)這些原則提出了不和補(bǔ)充,例如有人還提出了交際過(guò)程中所要遵守的“禮貌原則”。只要把交際雙方遵守交際合作原則之類的語(yǔ)用規(guī)則作為基本前提,這些原則就可以用來(lái)確定和把握自然語(yǔ)言的具體意義(語(yǔ)用涵義)。實(shí)際上,一個(gè)語(yǔ)句p的語(yǔ)用涵義,就是聽話人在具體語(yǔ)境中根據(jù)語(yǔ)用規(guī)則由p得到的那個(gè)或那些語(yǔ)句。更具體地說(shuō),從說(shuō)話人S說(shuō)的話語(yǔ)p推出語(yǔ)用涵義q的一般過(guò)程是:
(i)S說(shuō)了p;
(ii)沒(méi)有理由認(rèn)為S不遵守準(zhǔn)則,或至少S會(huì)遵守總的合作原則;
(iii)S說(shuō)了p而又要遵守準(zhǔn)則或總的合作原則,S必定想表達(dá)q;
(iv)S必然知道,談話雙方都清楚:如果S是合作的,必須假設(shè)q;
(v)S無(wú)法阻止聽話人H考慮q;
(vi)因此,S意圖讓H考慮q,并在說(shuō)p時(shí)意味著q。
試舉二例:
(1)a站在熄火的汽車旁,b向a走來(lái)。a說(shuō):“我沒(méi)有汽油了。”b說(shuō):“前面拐角處有一個(gè)修車鋪。”這里a與b談話的目的是:a想得到汽油。根據(jù)關(guān)系準(zhǔn)則,b說(shuō)這句話是與a想得到汽油相關(guān)的,由此可知:b說(shuō)這句話時(shí)隱涵著:“前面的修車鋪還在營(yíng)業(yè)并且賣汽油。”
時(shí)間:2014年5月17日
主題:隨機(jī)漫談,搜索決定論、智能化、預(yù)測(cè)
酒爺老謝:老仲的搜索決定論為什么很危險(xiǎn)?因?yàn)槭謾C(jī)的最初功能設(shè)計(jì)就是讓人和人能夠聯(lián)系,溝通。PC最初功能設(shè)計(jì)是處理信息。既然手機(jī)的最初功能是人和人互聯(lián),那移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)自然會(huì)是人和人互聯(lián),我們用智能手機(jī)不是想變成PC處理信息吧。-酒爺讀后感一
史賢龍:我前面也說(shuō)了,如果搜索決定論是真實(shí)的,世界將很可怕。太可怕!
仲昭川:老謝說(shuō)的這是兩回事。如果只是人與人聯(lián)系、交流、溝通,則不需要任何其他的居中礙事,包括搜索引擎。比如我要聯(lián)系老謝或老謝的朋友。這是一回事。
孫巍:智能化是手機(jī)方向,現(xiàn)在手機(jī)正在成為人的一個(gè)重要肢體,手機(jī)同時(shí)具有了人性!這就是營(yíng)銷的未來(lái)!
仲昭川:關(guān)于搜索引擎,劉平說(shuō)到根兒上了。簡(jiǎn)單一句話,只要你要跟信息打交道,沒(méi)別的捷徑,繞不開搜索引擎。老孫說(shuō)的這個(gè)問(wèn)題,是第三回事。
史賢龍:劉平正在一家做理財(cái)產(chǎn)品搜索引擎平臺(tái)的公司。對(duì)搜索的作用有較深的認(rèn)識(shí)。
王晨宇:仲老師,我認(rèn)為搜索引擎最主要的功能是提供答案,
史賢龍:老仲說(shuō)的這個(gè)正是海量信息時(shí)代的問(wèn)題。
仲昭川:智能化就是技術(shù)的一切、一切的技術(shù),代表了所有的技術(shù)方向。不要被手機(jī)這玩意局限住美麗大眼睛。
王晨宇:海量公司的大狗是百度公司數(shù)據(jù)的提供者。
仲昭川:現(xiàn)在是網(wǎng)上網(wǎng)下融合,叫O2O。下一步,是內(nèi)體內(nèi)外融合,叫智能化融合。這種融合,既是物理的,也是生物的。包括數(shù)據(jù)云。只要你跟互聯(lián)網(wǎng)打交道,不管是桌面、手機(jī)、還是物聯(lián)網(wǎng),交互就是一切。這是智能化的唯一標(biāo)志。除了人人交互,其他一切交互都離不開搜索。至于最主要的功能,要看使用者、需求者的角度了。
史賢龍:如果網(wǎng)絡(luò)騙子精通三部曲,怎么辦?其實(shí)中國(guó)式培訓(xùn)早就在用網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷,而且用的登峰造極。可惜作惡人先學(xué)會(huì)了競(jìng)價(jià)排名、包括自然搜索等網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷技術(shù),而且更勤奮地在用!
王晨宇:但是很多公司不會(huì)卡位關(guān)鍵詞。
史賢龍:互聯(lián)網(wǎng)是否最后會(huì)走向開發(fā)、自由等的反面,變成操縱、控制、甚至奴役呢?談的不是單個(gè)公司,是作為互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)象的趨勢(shì)。
孫巍:這說(shuō)SEO和SEM這事
仲昭川:賢龍的問(wèn)題太狠了。使我心痛。這是我最不喜歡談的問(wèn)題。是啊,這就是槍,誰(shuí)拿了都能殺人。終極營(yíng)銷三步曲。可以自助。免費(fèi)的。SEO和SEM都是三腳貓的把戲,不堪得很。只不過(guò),全世界的營(yíng)銷高手都在玩、都在研究。慶幸的是:這些高手沒(méi)有一個(gè)是超一流的。
孫巍:事實(shí)上,SEO和SEM在BAT陣營(yíng)都是比較重要的技術(shù)丶營(yíng)銷工具和盈利性產(chǎn)品。
史賢龍:搜索引擎成為垃圾廣告的推送站!
仲昭川:這是經(jīng)營(yíng)策略問(wèn)題,因公司而異。與搜索引擎無(wú)關(guān)。營(yíng)銷是人和人、心和心的事情,技術(shù)可以提供方便、提高效率。但不能是主要手段。只要過(guò)分倚重了技術(shù),這營(yíng)銷就成問(wèn)題了。
孫巍:在捜索中,機(jī)器替代了人,更高效地營(yíng)銷。
史賢龍:我一直認(rèn)為百度是建立在邪惡商業(yè)模式之上的。營(yíng)銷自動(dòng)化是大勢(shì)所趨。
仲昭川:根據(jù)太極圖的推演,搜索引擎還會(huì)二分:公共免費(fèi)的、精選收費(fèi)的。越來(lái)越多的人,會(huì)通過(guò)交費(fèi)來(lái)節(jié)省時(shí)間,起碼節(jié)省看第三頁(yè)以后的時(shí)間。先簡(jiǎn)單這么說(shuō)。
孫巍:嗯,我同意老史。
仲昭川:不是自動(dòng)化,是智能化。不一樣的意義。
孫巍:自動(dòng)化是智能化初級(jí)階段。IBM這幾年重點(diǎn)在推進(jìn)“智能”和“智慧”戰(zhàn)略
史賢龍:商業(yè)智能,是自動(dòng)化與高分析決策導(dǎo)向的結(jié)合,不僅表現(xiàn)為內(nèi)容上的深度,更在于反應(yīng)速度。比如戰(zhàn)場(chǎng)信息指揮系統(tǒng)。對(duì)時(shí)效的要求就會(huì)很高。
仲昭川:稍微復(fù)雜一點(diǎn)來(lái)說(shuō):我們可以回顧搜索引擎的歷史,最早不是搜索引擎,是人工的directory。也就是雅虎。后來(lái)才才有了谷歌。任何事情,都勢(shì)必要經(jīng)歷否定之否定的,完成質(zhì)變。也就是說(shuō),會(huì)有新型的雅虎技術(shù),帶人工智能的那種,當(dāng)然最高級(jí)的定制也包括純?nèi)斯ぃ踔两咏邴溈襄a的咨詢服務(wù)模式。
史賢龍:智能化與自動(dòng)化,比如C3i系統(tǒng),自動(dòng)識(shí)別目標(biāo),鎖定目標(biāo),然后啟動(dòng)程序。
仲昭川:總體而言還是二分吧。這么看比較簡(jiǎn)單。目前是混沌狀態(tài),相當(dāng)于太極圖在快速轉(zhuǎn)動(dòng)。而且只有一個(gè)太極圖,就是百度。
史賢龍:谷歌半退出中國(guó),給了百度壟斷的機(jī)會(huì)。而這種壟斷,是非商業(yè)因素在主導(dǎo)。我贊成老仲對(duì)互聯(lián)網(wǎng)新文明的觀點(diǎn),但當(dāng)下中國(guó),離這個(gè)理想的距離,還很遠(yuǎn)。當(dāng)然,我自己,對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的現(xiàn)有的進(jìn)步,已經(jīng)感到滿足。老仲提出,要認(rèn)識(shí)只有互聯(lián)網(wǎng)才能救中國(guó)。我也贊成。我稍改一下:只有互聯(lián)網(wǎng)才能改良中國(guó)人。是中華民族的一個(gè)歷史性機(jī)會(huì)。
孫巍:微信/微博/Facebook/Twitter等領(lǐng)先的社會(huì)化平臺(tái)正在革搜索平臺(tái)的命!
仲昭川:智能化的世界里,工具,是千變?nèi)f化的,無(wú)所不在。人與數(shù)據(jù)的交互關(guān)系,也是無(wú)所不在的。互聯(lián)網(wǎng),才剛開始,我們永遠(yuǎn)不必去預(yù)測(cè)趨勢(shì)和未來(lái),都是夢(mèng)囈。
史賢龍:智能手機(jī)向那里演變,是未來(lái)2、3年的一個(gè)懸念。我感覺(jué)會(huì)有突破性技術(shù)的新智能手機(jī)產(chǎn)品出來(lái)。
孫巍:我最近思考【跨屏營(yíng)銷】和【云傳播】,所以像手機(jī)這樣移動(dòng)終端我會(huì)關(guān)注。同時(shí),移動(dòng)營(yíng)銷前沿技術(shù)和方法我在試驗(yàn)和客戶應(yīng)用!
大雄:我是覺(jué)得搜索引擎營(yíng)銷和傳統(tǒng)廣告在PC端更有效,而在移動(dòng)端小屏幕的情況下施展不開,體驗(yàn)太差。從移動(dòng)化開始在現(xiàn)在觀察,社會(huì)化營(yíng)銷在移動(dòng)端效果更加,基于人,關(guān)系,信任和內(nèi)容。孫老師研究的跨屏營(yíng)銷確實(shí)值得關(guān)注,移動(dòng)端的前沿營(yíng)銷方法,如果能技術(shù)驅(qū)動(dòng),也將是個(gè)顛覆。
孫巍:搜索從PC往手機(jī)轉(zhuǎn)移,很快丶正在發(fā)生!從每月1萬(wàn)左右百度投放監(jiān)測(cè)來(lái)看,手機(jī)搜索轉(zhuǎn)化銷售的Roi較低,PC基于關(guān)鍵詞和行為的SEM效果要好!這不是用戶問(wèn)題,而是百度平臺(tái)和廣告產(chǎn)品要重新開發(fā)的問(wèn)題。
大雄:手機(jī)搜索,相比PC而言,是個(gè)偽概念,真實(shí)數(shù)據(jù)沒(méi)有百度吹的那么多,至少打個(gè)對(duì)折吧。百度強(qiáng)迫客戶投移動(dòng)端,然后預(yù)裝APP。另一個(gè)佐證是,如果移動(dòng)端搜索和pc端一樣有習(xí)慣,百度也不會(huì)慌不擇路的花19億美元買91,也不會(huì)用木馬手段推手機(jī)助手,也不會(huì)花那么大氣力做地圖。百度是躺著賺錢的公司,如果不是真危機(jī),確實(shí)不會(huì)有啥狼性。移動(dòng)端每個(gè)APP都是個(gè)入口,所以搜索被淡忘很正常。所以PC那套照搬過(guò)來(lái)是行不通的,確實(shí)需要?jiǎng)?chuàng)新的技術(shù)和方式,所以孫老師一說(shuō),大家都很興奮。社會(huì)化營(yíng)銷雖然好用,但門檻低,有被做爛了的趨勢(shì),朋友圈代購(gòu)狗就是明顯的體現(xiàn)。
孫巍:現(xiàn)在確實(shí)PC搜索在下滑(人數(shù)和頻次)。人去哪了?時(shí)間去哪了?PAD和手機(jī),手機(jī)中APP,APP中微信,微信中朋友圈產(chǎn)品。百度移動(dòng)搜索增長(zhǎng)很快,但沒(méi)有彌補(bǔ)PC下滑。
大雄:對(duì),但PC還是有不可替代性的,至少一段時(shí)期內(nèi)是這樣的,所以360要出搜索。
孫巍:360也是基于PC,現(xiàn)在遭遇戰(zhàn)略危機(jī)。
大雄:老周看來(lái),360最大的危機(jī)是沒(méi)有一款不可替代的APP,目前他精力都在無(wú)線和硬件這兩塊。
孫巍:無(wú)線和硬件是比瀏覽器和APP更大的圓,這是360戰(zhàn)略。
仲昭川:軟硬件環(huán)境的變遷很迅猛,追的太緊就容易落后,畢竟是憑個(gè)人智能跟世界賽跑。技術(shù)出身的大佬特別喜歡這么干,想的是顛覆,干的卻是超越的累活兒,如周鴻祎的360。不如切換角度或維度在前面等。等的過(guò)程中,手頭上還能慢慢悠悠干點(diǎn)自己慣常或擅長(zhǎng)的事。這不是偷懶,是討巧。這是我我切身的體會(huì)。昨天,談到SEO和SEM,是個(gè)很好的例子。我是學(xué)這個(gè)專業(yè)出身的,前些年一直在研究,突然有一天發(fā)現(xiàn),拼了老命,也追不上別人,其中有一個(gè)移民到新加坡的高手,在我眼里就是一個(gè)神仙,我很絕望。絕望了很久之后,我準(zhǔn)備抄后路、兜里,我在想,下一步是什么?我覺(jué)得這個(gè)想法更無(wú)恥,我本身就不是神仙。最好,不得不把目光再撤回到目前,不停地切換不同的角度和維度,慢慢腦子里就有了傲視一切的概念。但我憑的不是技術(shù),也不是經(jīng)驗(yàn),而是一種流氓假仗義的氣概。通俗講,任何事情都分道、經(jīng)、技三個(gè)層面,只要不停切換,你總能找到最佳的、能夠憑自身去突破的那個(gè)層面,沒(méi)有高低之分。Zac給我印象最深的一句話就是,建站的時(shí)候,就要同時(shí)做SEO,他確實(shí)是沒(méi)法超越,太厲害了,一句話就把我擊潰了。我被擊潰以后,感到非常幸福。因?yàn)檫@是一種解脫,同時(shí)這是我膜拜高手的一種儀式和代價(jià)。
孫巍:對(duì)的,zac說(shuō)得對(duì)!現(xiàn)在很多SEO、SEM人被百度洗腦了,SB只能為百度更多錢。百度營(yíng)銷研究院和培訓(xùn)體系就是通過(guò)洗腦營(yíng)銷人,實(shí)現(xiàn)自己業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。
仲昭川:百度也沒(méi)辦法,抓不著賊,干脆自己也做賊,做最大的那個(gè)。他們也有SEO和SEM技術(shù)陣列及服務(wù)。
史賢龍:沒(méi)有小偷,百度自己生產(chǎn)小偷(點(diǎn)擊付費(fèi))。這是我說(shuō)它是邪惡商業(yè)模式的原因。為了10%的效果,要求你必須化1%的錢。
仲昭川:剛才老史說(shuō)得對(duì),這是營(yíng)銷中的營(yíng)銷,核心中的核心,技術(shù)中的技術(shù)。所以我現(xiàn)在見了任何人,都勸他遠(yuǎn)離SEO和SEM,這是很不堪的研究,拿不出手。更重要的原因是:你干不過(guò)搜索引擎,他們監(jiān)守自盜。
高曉東:我用了360推廣和百度推廣,360效果很差。點(diǎn)擊率很高,電話量少,問(wèn)題出在哪里?
孫巍:忘記搜索,轉(zhuǎn)向社交。這是兩種思維,你要切換。左右之腦。
仲昭川:在營(yíng)銷上,擺脫強(qiáng)權(quán)有兩種方式,一種是旁門左道、出奇制勝。另一種,就是堅(jiān)持做更正宗的道路,弘揚(yáng)自己的氣場(chǎng),天人合一,愛(ài)誰(shuí)誰(shuí)。這時(shí)候你會(huì)發(fā)現(xiàn),營(yíng)銷就是人與人、心與心之間的聯(lián)絡(luò)。用什么技法,倒在其次。一旦要用技法,純?nèi)斯さ墓ぷ鳎攀亲罟苡谩⒆钪靛X的。
史賢龍:老仲最后這段深得我心。但是不對(duì)稱會(huì)產(chǎn)生賺大錢的機(jī)會(huì)!這是個(gè)無(wú)奈的悖論。
仲昭川:是的。我一本書都在談悖論。沒(méi)招。
劉平:《互聯(lián)網(wǎng)黑洞》,這本書表面是講互聯(lián)網(wǎng)的,實(shí)際是講社會(huì)本質(zhì),以及這種本質(zhì)在互聯(lián)網(wǎng)上的上呈現(xiàn)的形態(tài)和進(jìn)化。是另一種視角下的進(jìn)化論。
仲昭川:不客氣地講:關(guān)于互聯(lián)網(wǎng),在傻子面前,只要敢張嘴預(yù)測(cè)趨勢(shì)和未來(lái),你就是專家。只不過(guò),在明白人面前,你如果不敢談現(xiàn)在,或者談不明白現(xiàn)在,你就是個(gè)小學(xué)生。谷歌退出,可能主要還是商業(yè)因素為主。谷歌和百度,都是美國(guó)公司。我所說(shuō)的商業(yè)因素,指的不是市場(chǎng)因素,是利益。兩家都是美國(guó)公司。
史賢龍:一個(gè)是聽話的美國(guó)公司,另一個(gè)是不聽話的美國(guó)公司。麥肯錫是最著名的永遠(yuǎn)錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的公司。可是人家還就是不停地預(yù)測(cè),每次預(yù)測(cè)都被各種報(bào)告引用。然后被現(xiàn)實(shí)證明是扯淡,被遺忘,繼續(xù)預(yù)測(cè)。——不服不行。
仲昭川:豈止是時(shí)間啊,人家還有數(shù)據(jù)呢!甚至小數(shù)點(diǎn)后面兩位。
史賢龍:狡猾的人是這樣說(shuō)的:你可以預(yù)測(cè),但不要給預(yù)測(cè)加上明確的時(shí)間。
顏政德:史老師的論斷和球王貝利有得一拼。貝利次次預(yù)測(cè)世界杯冠軍……還不如章魚帝!又不準(zhǔn)又拿來(lái)說(shuō)事兒,為什么呢?
史賢龍:大家(市場(chǎng)、媒體、企業(yè)、投資人等),在面對(duì)未來(lái)時(shí),需要一個(gè)心理拐杖,哪怕它是錯(cuò)的。因?yàn)椋瑥谋举|(zhì)上說(shuō),預(yù)測(cè)是不可當(dāng)下驗(yàn)證的。所以,誰(shuí)來(lái)說(shuō)這個(gè)預(yù)測(cè),比預(yù)測(cè)本身更重要。
仲昭川:哈哈!老史,你這個(gè)說(shuō)法很有趣。
劉平:因?yàn)槿藗兿矚g,人們希望有一個(gè)方向,至少希望有一個(gè)“草案”來(lái)參考,來(lái)討論。電腦的“預(yù)測(cè)”是基于時(shí)間和空間的局部分布原理,只能是已有的模式,且概率只有80%左右。人的思維預(yù)測(cè)就什么都可能,是人文的,像沈坤的橫向思維,就牛了。可能正是麥肯錫說(shuō)出來(lái)了,改變了人們的行不,才不準(zhǔn)了。像索羅斯的哲學(xué)。
孫巍:人的行為差不多都基于預(yù)測(cè),同樣錯(cuò)的比對(duì)的多,但并不會(huì)因此而不預(yù)測(cè),錯(cuò)了再調(diào)整就是了。在股票里就是建立預(yù)測(cè)系統(tǒng)和交易系統(tǒng),道理如此。
[關(guān)鍵詞]虛擬環(huán)境 認(rèn)知機(jī)制 演變
在虛擬視閾中,人的認(rèn)知機(jī)制與在現(xiàn)實(shí)社中有許多不同之處。人自身認(rèn)知機(jī)制的形成及表現(xiàn)是復(fù)雜的,我們之所以選擇從虛擬視閾角度來(lái)研究人的認(rèn)知機(jī)制的相關(guān)現(xiàn)象,是基于網(wǎng)絡(luò)時(shí)代給現(xiàn)實(shí)社會(huì)帶來(lái)了龐大的信息量。值得注意的是,激增的信息量正在改變?nèi)藗児逃械恼J(rèn)識(shí)關(guān)系和認(rèn)知機(jī)制。
一、虛擬視閾中“認(rèn)知機(jī)制”發(fā)生的原理
人的認(rèn)識(shí)過(guò)程是認(rèn)識(shí)能力從無(wú)到有的過(guò)程。當(dāng)前正由信息短缺的時(shí)代進(jìn)入信息資源極為豐富的時(shí)代。認(rèn)識(shí)主體面臨著新的困惑:在虛擬空間,人們徜徉在信息海洋之中,難于判斷哪些是自己需要的信息。認(rèn)知機(jī)制作為研究認(rèn)識(shí)的發(fā)生及認(rèn)識(shí)能力如何提升的一種理論,在虛擬視閾中,其所面臨的情形和傳統(tǒng)的認(rèn)識(shí)環(huán)境相比已經(jīng)發(fā)生了許多變化。
1.虛擬視閾中的認(rèn)知現(xiàn)象。人在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中的認(rèn)知機(jī)制和虛擬環(huán)境中的認(rèn)知機(jī)制是不同的。人的認(rèn)知機(jī)制在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中局限于人的大腦,是通過(guò)它與可感知的客觀世界相聯(lián)系。這是一種在物理現(xiàn)實(shí)世界當(dāng)中的實(shí)踐行為。但隨著網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn),人的認(rèn)知角度出現(xiàn)轉(zhuǎn)變,認(rèn)知的對(duì)象也在相應(yīng)改變。各種智能工具的廣泛運(yùn)用使傳統(tǒng)意義上的認(rèn)知機(jī)制無(wú)法在互聯(lián)網(wǎng)中復(fù)制使用,構(gòu)筑在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的認(rèn)知行為取決于這個(gè)網(wǎng)絡(luò)所擁有的信息量。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,知識(shí)點(diǎn)的產(chǎn)生有了大規(guī)模、爆發(fā)式增長(zhǎng)的趨勢(shì)。加之上網(wǎng)的便捷性,每一個(gè)人都可以隨時(shí)公開發(fā)表自己的認(rèn)識(shí)成果并與他人分享自己的智慧經(jīng)驗(yàn),每一個(gè)人都在虛擬空間成為了知識(shí)的創(chuàng)造者。由于網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)和普及,人類交流信息、獲取信息的認(rèn)知模式也在悄悄發(fā)生變化,在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中人們面對(duì)面的交流模式也在發(fā)生變化。人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上可以與不同身份的人進(jìn)行交流,由網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的豐富多彩的交際平臺(tái)正在改變?nèi)藗兊恼J(rèn)知方式和思維模式。
2.互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下“認(rèn)知機(jī)制”的改變與“知識(shí)場(chǎng)”的關(guān)系更密切。人的認(rèn)知過(guò)程很大程度上是為了獲得知識(shí)。從知識(shí)的來(lái)源來(lái)看,既有可以傳授的顯性知識(shí),也有無(wú)法言傳的隱性知識(shí),而隱性知識(shí)的擁有與否是關(guān)系到一個(gè)人日后的創(chuàng)新水平高低的重要因素。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,由于信息的流動(dòng)借助于人工智能設(shè)備,顯性知識(shí)和隱性知識(shí)可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)這種特殊的媒介來(lái)傳遞,各學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)可以通過(guò)這種媒介來(lái)理解。但這種媒介并非我們?nèi)粘I钪兴斫獾摹肮袒钡妮d體,而僅僅是在一定空間領(lǐng)域內(nèi)的一種物質(zhì)(信息流),我們將這種情境視為“知識(shí)場(chǎng)”。在這樣的“場(chǎng)”域中,任何一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)都有吸收和擴(kuò)散的功能,“場(chǎng)”域當(dāng)中知識(shí)的吸收和擴(kuò)散也保證了文化的發(fā)展和傳承。在“知識(shí)場(chǎng)”域中,信息技術(shù)已經(jīng)介入到人們認(rèn)識(shí)活動(dòng)中來(lái)。這種現(xiàn)象已經(jīng)大大促成了人的大腦進(jìn)化過(guò)程。然而,由于電腦“代替”了人腦的諸多記憶功能,人的大腦認(rèn)識(shí)功能也可能會(huì)慢慢退化,這是我們?cè)谔摂M環(huán)境中研究人的認(rèn)知機(jī)制的發(fā)生必須面對(duì)的一個(gè)新問(wèn)題,特別是人們對(duì)自身的認(rèn)識(shí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題也會(huì)面臨新的困境。
二、虛擬視閾中“認(rèn)知機(jī)制”的特征
可以看到的是,由于互聯(lián)網(wǎng)的普及、信息量的激增,人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)環(huán)境中認(rèn)知形成的內(nèi)在和外在環(huán)境都發(fā)生了重大變化。
1.人的認(rèn)知起點(diǎn)正發(fā)生變化。在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)之前,人的認(rèn)知現(xiàn)象多發(fā)生在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中,“主體與客體”以及“主體―中介―客體”的認(rèn)知模式廣泛存在。古典哲學(xué)有一個(gè)重要研究領(lǐng)域就是關(guān)于主體如何認(rèn)識(shí)客體的問(wèn)題,而對(duì)于認(rèn)識(shí)主體間的認(rèn)知關(guān)系卻甚少涉及。主體間的“認(rèn)知關(guān)系”真正引起人們關(guān)注的是在科學(xué)哲學(xué)興起之后,尤其是分析哲學(xué)進(jìn)入人們研究視閾后才被學(xué)者廣泛關(guān)注。研究虛擬視閾中的認(rèn)知機(jī)制的發(fā)生原理無(wú)法回避認(rèn)識(shí)主體間的認(rèn)識(shí)關(guān)系問(wèn)題,因?yàn)樵诰W(wǎng)絡(luò)社會(huì)中,人機(jī)界面是認(rèn)識(shí)主體和其對(duì)象相互作用的中介物。在傳統(tǒng)的認(rèn)知機(jī)制中,人們習(xí)慣于通過(guò)感知系統(tǒng)來(lái)獲得知識(shí)。傳統(tǒng)的感知系統(tǒng)(比如人們的閱讀行為)會(huì)引導(dǎo)認(rèn)識(shí)主體做更多的思考,而在人機(jī)界面中,人們的認(rèn)知行為則因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)界面上眾多頁(yè)面消息的影響而分散注意力。在虛擬視閾中,不同年齡段的人、不同階層的人,其認(rèn)知起點(diǎn)都會(huì)不一樣。維也納小組成員石里克曾指出:“在體驗(yàn)和直觀中,主體面對(duì)被體驗(yàn)和被直觀的客體,而在認(rèn)識(shí)中卻存在一種復(fù)雜得多的關(guān)系……認(rèn)識(shí)不是認(rèn)識(shí)著的主體和被認(rèn)識(shí)的客體之間的二項(xiàng)關(guān)系,而是主體、客體和客體所被認(rèn)為的那個(gè)東西之間的三項(xiàng)關(guān)系。”[1]p381另有學(xué)者認(rèn)為,“人類歷史主體性活動(dòng)包括三大中介系統(tǒng),即:主體認(rèn)識(shí)對(duì)象的中介――語(yǔ)言符號(hào)系統(tǒng),主體變革自然的中介――工具操作系統(tǒng),主體變革社會(huì)等客體的共同中介――社會(huì)關(guān)系系統(tǒng)”[2]p114。僅就這種分類來(lái)看,人機(jī)界面應(yīng)該優(yōu)于符號(hào)語(yǔ)言系統(tǒng),這種觀點(diǎn)對(duì)人類的認(rèn)知科學(xué)是有深遠(yuǎn)影響的。
2.人們面對(duì)的認(rèn)識(shí)客體趨于復(fù)雜。人的認(rèn)識(shí)過(guò)程是主體對(duì)客體的能動(dòng)反映過(guò)程,如果沒(méi)有認(rèn)識(shí)客體就不會(huì)有認(rèn)識(shí)反映的過(guò)程。認(rèn)識(shí)客體是認(rèn)識(shí)主體的認(rèn)識(shí)活動(dòng)和實(shí)踐活動(dòng)的指向物。由于虛擬技術(shù)的廣泛運(yùn)用,在網(wǎng)絡(luò)空間中,有很多新現(xiàn)象及新事物進(jìn)入了人們的視野,漸漸成為人們認(rèn)識(shí)和實(shí)踐的客體。信息技術(shù)作為拓展人的信息能力的輔助手段,使人的思維器官得到了延伸,它極大地拓展了人的思維器官收集信息、處理信息的能力。“技術(shù)不僅僅是工具的,它具有認(rèn)識(shí)論的力量。技術(shù)確確實(shí)實(shí)使我們從不同的視角去看待事物。在歷史上第一次有了位置攝像機(jī),可以讓我們?cè)谡鎸?shí)的時(shí)間里通過(guò)屏幕觀察‘思維’在我們大腦中的活動(dòng)線路。”[3]p27虛擬技術(shù)對(duì)人的認(rèn)識(shí)論思想的拓展有重大的影響。“虛擬實(shí)在本身的存在不僅在一定程度上決定了數(shù)字化時(shí)代實(shí)在論(本體論)研究的走向,同時(shí)也決定了數(shù)字化認(rèn)識(shí)論研究的走向。”[4]p10通常說(shuō)來(lái),技術(shù)的進(jìn)步總是會(huì)促進(jìn)人們認(rèn)識(shí)水平提高,技術(shù)也會(huì)在人的認(rèn)知能力改善的基礎(chǔ)上而得到改進(jìn)。隨著人的對(duì)虛擬世界認(rèn)識(shí)的進(jìn)一步深入,技術(shù)也成了人的認(rèn)知結(jié)構(gòu)中的認(rèn)知客體的一部分。運(yùn)用人的自身技術(shù),人的思想得到傳承,人們把自身的觀點(diǎn)、信念融于物理客觀世界,甚或拓展到我們可以觀測(cè)到的宇宙的邊緣。恩格斯曾指出:“人的思維最本質(zhì)的和最切近的基礎(chǔ),正是人所引起的自然界的變化,而不單獨(dú)是自然界本身;人的智力是按照人如何學(xué)會(huì)改變自然界而發(fā)展的。”[5]p209
3.認(rèn)知的中介呈多樣化。技術(shù)作為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代人們認(rèn)知結(jié)構(gòu)的中介,對(duì)提高人的認(rèn)知水平和認(rèn)識(shí)能力是毋庸置疑的。當(dāng)然這種技術(shù)更近似于智能技術(shù),其記憶、存儲(chǔ)功能可以讓人們從部分精神勞動(dòng)中解脫出來(lái),把自身的想法和語(yǔ)言變成可以閱讀、觀察的方式,這種認(rèn)識(shí)技術(shù)為人們認(rèn)識(shí)活動(dòng)積累了經(jīng)驗(yàn)。虛擬環(huán)境中智能技術(shù)作為認(rèn)識(shí)中介物,其存在的前提是認(rèn)識(shí)主體置身于其中,主體的狀況決定了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中客體的存在。當(dāng)然,在虛擬環(huán)境中主客體之間的界限并不清晰。美媒介理論家保羅?萊文森認(rèn)為,技術(shù)不僅體現(xiàn)一種理念,而且它體現(xiàn)的理念能夠延伸、反映、復(fù)制或取代心智功能和認(rèn)知過(guò)程,把這些天賦的能力送到陽(yáng)光下,使之能夠受到更加客觀的檢視[6]p209。虛擬技術(shù)是認(rèn)識(shí)主體與認(rèn)識(shí)客體之間的紐帶,是人類認(rèn)知活動(dòng)中的一種手段,由于虛擬技術(shù)所具有的交互性、感知性等特點(diǎn),它可以更好地模擬客觀物理世界,甚或可以模擬虛幻的情景。它可以突破認(rèn)識(shí)客體在空間和時(shí)間上對(duì)認(rèn)識(shí)主體的限制,虛擬認(rèn)識(shí)客體和認(rèn)識(shí)主體通過(guò)虛擬空間發(fā)生交互作用。由此可知,虛擬技術(shù)作為中介系統(tǒng)其自身就可表現(xiàn)為一個(gè)虛擬場(chǎng)景。“從這種意義上說(shuō),虛擬技術(shù)不可能是人面對(duì)的最終客體和世界,只能是一種中介世界和中介客體。”[7]p57
三、虛擬認(rèn)識(shí)實(shí)踐行為所蘊(yùn)涵的哲學(xué)
1.對(duì)改善人們思維方式的影響。互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的人們認(rèn)知機(jī)制的革新,改善了人的思維方式,使人的邏輯推理能力、計(jì)算能力、記憶能力等均得到顯著提升。在虛擬環(huán)境中,人的主觀能動(dòng)性是可以通過(guò)創(chuàng)造、建構(gòu)和設(shè)定等系列活動(dòng)來(lái)顯現(xiàn)的。在虛擬視閾中,顯現(xiàn)是一種特定的感知,與認(rèn)知主題密切相關(guān)。由于網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系,作為互聯(lián)網(wǎng)中的文本、圖像等特定的內(nèi)容,既可以被視為人們已有的經(jīng)驗(yàn),也可被看做是人類思想觀念創(chuàng)造的過(guò)程。單就技術(shù)而言,虛擬技術(shù)解決的是認(rèn)識(shí)客體的再現(xiàn)(其中亦包括認(rèn)識(shí)主體與客體間的互動(dòng)關(guān)系)。在虛擬“知識(shí)場(chǎng)”域中認(rèn)識(shí)主體可以全身心地參與進(jìn)去,主體在虛擬環(huán)境里借助于中介把所有那些有意識(shí)和無(wú)意識(shí)的身體運(yùn)動(dòng)或狀態(tài)變化轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)輸入的信息,通過(guò)計(jì)算機(jī)再去控制物理媒體的物理行為,而物理媒體所產(chǎn)生的各種效應(yīng)再反饋到我們主體的感知,形成新的感知覺(jué)――虛擬認(rèn)識(shí)。[8]p183-184在人機(jī)對(duì)話的實(shí)時(shí)場(chǎng)景中,認(rèn)識(shí)主體向電腦發(fā)出相應(yīng)指令,電腦也迅速做出答復(fù),人機(jī)互動(dòng)使人的認(rèn)識(shí)過(guò)程漸次展開。它“幫助”人們突破了認(rèn)識(shí)客體在時(shí)空方面對(duì)認(rèn)識(shí)主體的束縛,有助于認(rèn)識(shí)主體在多樣化的世界中去考察、認(rèn)識(shí)這個(gè)世界。
2.對(duì)提高人們認(rèn)識(shí)能力的積極作用。虛擬“知識(shí)場(chǎng)”域,“人―機(jī)―虛擬環(huán)境”三者組成的系統(tǒng)中,彼此之間是一種認(rèn)識(shí)關(guān)系,只是這種認(rèn)識(shí)關(guān)系比較特殊。這種虛擬認(rèn)識(shí)關(guān)系對(duì)現(xiàn)實(shí)社會(huì)認(rèn)知機(jī)制是有很多影響的。由于它可以通過(guò)虛擬手段模擬人的認(rèn)識(shí)過(guò)程、推動(dòng)人的認(rèn)識(shí)進(jìn)程,因此,虛擬技術(shù)作為一種物質(zhì)性與非物質(zhì)性的結(jié)合體,既非真正意義上的主體,也非真正意義上的客體。若從空間的角度來(lái)看,虛擬客體與虛擬空間并沒(méi)有真正意義上物理阻隔。人類既可以在虛擬環(huán)境中生活,亦隨時(shí)可以將虛擬現(xiàn)實(shí)視為人們認(rèn)識(shí)的客體對(duì)象。人是無(wú)法從虛擬世界中獲得滿足生理需求產(chǎn)品的,也無(wú)法長(zhǎng)久地生活在虛擬空間。“從這種意義上說(shuō),虛擬技術(shù)不可能是人的最終客體和世界,只能是一種中介世界和中介客體。”[7]p57在虛擬“知識(shí)場(chǎng)”域中,人們?cè)O(shè)定與自然界和社會(huì)一樣的場(chǎng)景,并且進(jìn)一步創(chuàng)設(shè)自然界、現(xiàn)實(shí)社會(huì)中沒(méi)有的虛擬環(huán)境,這就為人們深入探討現(xiàn)實(shí)世界和反思自己對(duì)世界的認(rèn)知機(jī)制提供了一個(gè)全新的角度。虛擬技術(shù)的出現(xiàn)正促使人們從現(xiàn)實(shí)的世界快速進(jìn)入到虛擬世界與現(xiàn)實(shí)世界并存的時(shí)代。人的感覺(jué)作為人的認(rèn)識(shí)起點(diǎn)已經(jīng)變得日益復(fù)雜化(例如人機(jī)的直接對(duì)話),它拓展并豐富了人的感覺(jué)系統(tǒng),對(duì)人們認(rèn)識(shí)能力的提升是有積極作用的。
3.對(duì)豐富人們認(rèn)識(shí)形式的積極意義。人們?cè)趧?chuàng)設(shè)虛擬世界的過(guò)程中,人的認(rèn)識(shí)形式更加豐富多彩。人的認(rèn)識(shí)及思維模式由以往的描述慢慢地發(fā)展到一種不自覺(jué)的建構(gòu)行為。“描述是對(duì)既存對(duì)象的語(yǔ)詞說(shuō)明和摹寫,它與探索未知相聯(lián)系;創(chuàng)構(gòu)則是創(chuàng)建和構(gòu)設(shè),它與創(chuàng)造新物相聯(lián)系。描述作為對(duì)既存對(duì)象(典型的是自然對(duì)象)的語(yǔ)詞說(shuō)明和摹寫,是對(duì)既存對(duì)象的反映,屬于‘發(fā)現(xiàn)’范疇;創(chuàng)構(gòu)作為基于人的感官特性創(chuàng)設(shè)(包括實(shí)在和虛擬)出一種對(duì)于主體來(lái)說(shuō)具有意義的對(duì)象,是對(duì)不存在的事物進(jìn)行創(chuàng)造性構(gòu)建,屬于‘發(fā)明’的范疇。”[4]p13人的認(rèn)識(shí)形式在數(shù)字化時(shí)代開始發(fā)生轉(zhuǎn)向,即由現(xiàn)實(shí)思維模式向虛擬思維模式轉(zhuǎn)向。在虛擬“知識(shí)場(chǎng)”域中,人們可以通過(guò)虛擬技術(shù)來(lái)描述事物,人的思維認(rèn)識(shí)可以用數(shù)字化技術(shù)來(lái)描述事物,把現(xiàn)實(shí)物理世界中無(wú)法存在的事物制造出來(lái),人的認(rèn)識(shí)形式就是在這種科學(xué)背景下悄然發(fā)生轉(zhuǎn)向的。在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中,人的認(rèn)識(shí)行為重在描述和探求世界的本質(zhì)及規(guī)律,即借助人自身的描述行為來(lái)理解、認(rèn)識(shí)這個(gè)世界,是人追求真理、追求知識(shí)的一種行為方式。而虛擬思維借助數(shù)字化,在虛擬空間對(duì)事物進(jìn)行各種可能性與不可能性的再組合,演繹著人是如何進(jìn)行思維的這一過(guò)程,這本身就是一種創(chuàng)造。所以,虛擬思維方式在最大限度內(nèi)發(fā)揮了思維的創(chuàng)造,從而在深層次上實(shí)現(xiàn)真正的創(chuàng)造性實(shí)踐,體現(xiàn)了創(chuàng)新是我們時(shí)代的主題這一特色[9]p159。
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