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学习摘录和笔记（6）---《AI：什么是智能?》
AI：什么是智能?
原文/论文出处：
题目：《什么是智能?》
作者：白驹
时间：2018-04-10
来源：人机与认知实验室
1 智能是什么？
人具有智能的一部分，而不是全部。智能是东西方文明一直共同关注的对象，孟子曰:“是非之心，智也”（《告子上》）；是非在西方可以用“to be or not to be”来替代，两者之间的活动——应该（should）即是智能。
------有借鉴意义，但不完全此种观点，弱化了智能。以俗语来论证，本身就与现代对于“智能”存在不协调性。“是非之心,智之端也。”意思是说,人有了是非之心,便是智慧的开端。人一旦有了是非之心,就会有明辨是非的能力,才能正确处理生活中遇到的问题。孟子以此来强调是非之心对于智慧的作用，而并非给予“智”下定义。
从某种意义上说，人类文明是一个人类对世界和自己不断认知的过程。
意向是结构的可能性，形式是结构的现实性。
自学习系统就是系统具有能够按照自己运行过程中的经验来改进控制算法的能力，它是自适应系统的一个延伸和发展。
不了解数据表征关系（尤其是异构变异数据）的大数据挖掘是不可靠的，建立在这种数据挖掘上的智能预测系统也不可能是可靠的。
2 有限的理性：
由1975年计算机图灵奖及1978年诺贝尔经济奖得主西蒙（H.A.Simon）提出。
把无限范围中的非概念、非结构化成分可以延伸成有限时空中可以操作的柔性的概念、结构化成分处理，这样就可把非线性、不确定的系统线性化、满意化处理（不追求在大海里捞一根针，而只满意在一碗水中捞针），进而把表面上无关之事物相关在了一起，使智能预测变得更加智慧落地。
3 人机融合智能：
一种新型智能形式，它不同于人的智能、也不同于人工智能，是一种跨物种越属性结合的下一代智能科学体系。如果说真就是Being，善就是Should，美就是Being+Should的融合；假设机就是Being，人就是Should，那么人机就是Being+Should的融合。
人的看里包含了大量的其他感觉到的东西，如听觉、触觉、嗅觉、味觉，这些联觉都潜在在视觉里，机器的看没有联觉、统觉，机器听觉等莫不如此……另外，情境中每个东西都有众多属性和关系，当前的打标就是九牛一毛，往往打标后挂一漏十白白损失了大量的信息，所以现有的“人工”智能中数据标注工作值得商榷。
-------当今的人工智能能够融合其他“感觉”去联合分析，并非独立对于一种“感觉”进行分析。后续讲述的情境中的每个东西都具有众多属性和关系，确实如此，目前的打标确实存在一定的阻碍。
在传统的人工智能研究中，距离人擅长的概念产生和理论建立相距甚远，尤其是在情感化表征、非公理性推理和直觉决策等方面机器更是望尘莫及!
4 人与机器的深度学习的不同
1）人的深度学习是学校教育与社会教育的一致，在于理论与实践的统一，在于矛盾和悖论的协同……是一种内外共鸣同情的学与习；
2）机器的深度学习源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构，深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
两种学习的机制根本不同：一个经过思考和实践，一个就是仿真和模拟。
5 未来发展方向：
目前看来，单纯人的智慧在单个领域落后于人工智能已成为现实，对跨领域超级智能的期待仍无依无据。
但是人机融合智能则可以更快更好更灵活地同化外来信息和顺应外部变化，是有机与无机的跨界混搭，是记忆与存储、算计与计算、直觉与间觉、自主与它主、慧与智的弥聚，也许这中融合智能正是未来的方向。
目前科技进展的种种迹象表明：人的意向性+机的形式化是完成智能最高形式
若人的智能可分为理智、情智和意智。那么现有的人工智能解决的主要是理智部分；伦理道德宗教面对的常常是情智；意智是那些人文艺术等创造性意识力衍生出的智能。理智涉及人的经验、规范和常识知识；情智包括超越、情感、信仰（看不见就相信）认识；意智蕴含直觉、非理、想象能力。
智能不是非此即彼的数学命题，而是可真可假的条件和尝试，是多个“我”之间的灵活自如的切换、同情、同理和迁移。从幼儿到儿童到青年到成人就是从无智~意智~情智~理智的过程，也即从本能到智能的过程。
6 自动化与智能化：
自动化常常处理结构化数据，智能化往往处理半结构化数据，人可以处理非结构化数据。
自动化强调执行能力；智能化强调分析能力
自动化是设备按照设定的程序，自动完成工作，多用于流程性很强的单一重复性工作。比如生产制造行业。
智能化是通过各种传感器感知环境状态，将环境状态变化情况数据化、变量化。控制系统根据预设的行为规则参照环境变量对目标设备进行控制，使其自动调节状态完成工作。
-------人工智能或许可以简单理解为能够处理非结构化数据，形成自我的思维方式，处理解决现实世界问题。
自动化的广义内涵至少包括以下几点：
1）在形式方面，制造自动化有三个方面的含义：代替人的体力劳动，代替或辅助人的脑力劳动中人机及整个系统的协调、管理、控制和优化。
2）在功能方面，自动化代替人的体力劳动或脑力劳动仅仅是自动化功能目标体系的一部分。自动化的功能目标是多方面的，已形成一个有机体系。
3）在范围方面，制造自动化不仅涉及到具体生产制造过程，而是涉及所有过程。
智能化：
是指由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用。
智慧化：
就是升级版的智能化。
7 纠错：
一是人机交互这个概念不全面，深入一点应该是：人机环境系统交互。离开社会环境、自然环境抑或真实环境、虚拟环境谈交互很可能就是盲人摸象、刻舟求剑！
二是再聊智能时，一定要谈交互，没有交互就不会产生智能，就是把大脑打开研究的倍儿清也没有用，大脑永远只是智能/智慧的一部分，没有了与物（包括机器）、环境之间的交互，它就是一堆神经元或大规模集成生化电路元器件，如狼孩的大脑一般！
------就目前而言，或许ChatGPT也只是基于大量的与物（包括机器）、环境之间的交互，产生的大量数据，训练出来的智能体，它是否达到了“意智”呢？
就目前感觉而言，ChatGPT应当不具备想象力，它所创造的新事物，比如错误回答，智能画图等，应当也只是在特定模型下，通过大数据训练出来的智能，并且在通过不断增加的数据，不断的进化它的处理问题方式（即人的思维方式），但它是否进化出了人的自我意识，如果真的能够通过大数据形成自我意识，那也必定是基于某种模型的结果，可如今并未存在此种模型，通过大量数据的训练就可形成自我意识，本身就应当是不可能的，因此我保持质疑。
但能够基于底层逻辑（模型）形成处理问题的方式方法，是可以实现的。并且人的应当是在思考与实践中不断学习提升，ChatGPT作为自然语言处理工具，大量数据皆来自于对话和线上知识，并未进入实践。人在实践中的获取环境的方式才是人接触实践的首要。目前并未存在技术使得机器能够从环境中获取到每个东西具有的众多属性和关系，只能获取到部分。
就目前本人的低乏知识储备和理解下，目前人工智能最大的阻碍应当是发散思维的想象力（人的意识行为）和获取环境属性的能力。而目前人工智能最前卫的研究方向是通过对大数据的处理，训练形成人的思维方式的模型，ChatGPT便是此类。
或许如今我们对于人的意识行为都无法做出解释，如何用机器实现人的意识行为，人工智能的发展需要基于对于人的意识产生研究，这将是一条长久而艰难的路。
如今的人工智能，无法拥有与人相同的思维方式，但却可以有益于或危害于人类社会。
意向是结构的可能性，形式是结构的现实性。而智能则是意向性与形式化的结合，即结构可能性与现实性的融合！
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