人工智能的逻辑极限

2017-11-23 14:58 来源:《哲学动态》 作者:刘晓力

  内容提要:“人的智能和人工智能的极限”已列入21世纪需要解决的重大数学问题清单,本文试图从 逻辑的角度对人工智能的极限问题进行探讨,特别指出哥德尔定理与人工智能极限之间的关 系,并对人工智能的“认知可计算主义”研究纲领提出质疑。

   关 键 词:人工智能的极限/哥德尔定理/认知可计算主义/认知的算法不可完全性

  

  1.斯梅尔第十八数学问题

  过去几十年计算机技术的巨大成就正在向人类智能发起挑战。“电脑能否代替人脑”,“ 人类心智是否会永远胜过计算机”,“哥德尔不完全性定理是否设定了人工智能不可克服的 逻辑极限”?这是哲学家和人工智能专家及其反对者们激烈争论的话题。

  哥德尔不完全性定理是为了解决1900年希尔伯特提出的20世纪需要解决的23个数学问题之 一所得的数学结果。事隔100年,曾任美国数学会主席的斯梅尔又向全世界数学家提出了21 世纪需要解决的24个数学问题,其中的第18个问题是,“人类智能的极限和人工智能的极限 是什么”?并且指出,这个问题与哥德尔不完全性定理有关。

  哥德尔定理告诉我们:在任何包含初等数论的形式系统中,都必定存在不可判定命题。有 了图灵机概念之后,它的一个等价命题是,任何定理证明机器都至少会遗漏一个真的数学命 题不能证,这就是数学的算法不可穷尽性。这一性质被许多人用来作为“在机器模拟人的智 能方面必定存在着某种不能超越的逻辑极限”的论据。

  那么,哥德尔定理与人工智能的极限之间究竟有什么关系?哥德尔本人对此如何评价的?人 工 智能是否存在它的逻辑极限?

   2.人工智能研究现状

  人工智能方案起于20世纪40年代后期。1936年图灵首先以“图灵机”概念对算法概念给予 数学刻画,1950年又在《计算机器与心智》中提出“机器能思维吗?”这一重要问题,并设 计了“图灵测验”,为人工智能的研究提供了某种理论依据和检验方法。1948年维纳创立“ 控制论”,研究动物与机器中的控制和通讯的反馈控制原理及信息传输、信息交换和信息加 工过程等规律。1954年艾什比出版《大脑的设计》,开辟了以行为模拟的观点研究人工智能 的途径。1956年夏季,人工智能的先驱者麦卡希、明斯基、香农等人发起,在美国达特茅斯 大学举办“如何用机器模拟人的智能”学术会议,正式使用“人工智能”术语,成为这门新 的研究领域诞生的标志。从此以后,人工智能的研究分别沿着三个方向深入:

  (1)机器思维方向;包括机器证明、机器博弈、机器学习启发程序及化学分析、医疗诊断、 地质勘探等专家系统及知识工程的问世。(2)机器感知方向;包括机器视觉、机器听觉等文 字、图象识别、自动语言理解的理论、方法和技术以及感知机和人工神经网络的研究。(3) 机器行为方向;包括具有自学习、自适应、自组织特性的智能控制系统、控制论动物和智能 机器人的研究开发。

  半个世纪以来,人工智能在理论研究和实践过程中,大致经历了三大研究纲领的变迁:

  (1)符号主义学派主张思维的基本单元是符号,智能的核心是知识以及利用知识推理进行问 题求解,智能活动的基础是物理符号运算,人脑、电脑同样都是物理符号系统,人的智能可 以通过建立基于符号逻辑的智能理论体系来模拟;(2)联结主义学派断言智能活动的基本单 元是神经细胞,智能活动过程是神经网络状态的演化过程,智能活动的基础是神经细胞之间 的突触联结机制,智能系统的工作模式是神经网络模式,智能系统理论是基于非线性动力学 的系统论;(3)行为主义学派坚信智能行为是以“感知-行动”的反应模式为基础,智能水平 可以而且需要在真实世界的复杂境域中进行学习训练,在与周围环境的信息交互作用与适 应过程中不断进化和体现。

  尽管1965年人工智能的领袖人物西蒙就曾预言,“20年内,机器将能做人所能做的一切。 ”1977年明斯基也曾预言,“在一代人之内,创造人工智能的问题将基本解决。”但是,几 十年里,虽经研究纲领的几次变迁,但三大派研究纲领仍未超出“认知可计算主义”的核心 ,因此在人工智能领域至今没有出现真正的革命性突破,而且人工智能的发展不时地陷入不 曾预想到的各种困难。显然,关键之点仍是人的智能和计算之间的关系究竟如何,人类认知 的本质究竟是否是可计算的问题。

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(责任编辑:李秀伟)
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