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人工智能的“能”与“不能”
　　昨天上午，以&人工智能开启互联网新未来&为议题的移动互联网论坛，是当天所有论坛中最火爆的一场，主办方不得不限制入场人数。在这场论坛上，与会嘉宾探讨了&人工智能能做什么&，也关注了其&不能做什么&。
　　联想集团董事长兼CEO杨元庆认为，当今的人工智能研发包括两方面，一是感知能力，二是认知能力。如果说智能终端是人的感官的话，那么，云就是大脑，把智能终端和云大脑完美结合，就是人工智能未来的方向。他认为，未来的人工智能将会出现在人们生活的各个角落。一方面，智能终端和传感器无处不在，基于大数据的自我学习能力，会让智能终端越来越聪明，人们正在进入一个万物智能的时代。另一方面，人工智能的进步，将使人与智能终端的交互方式更自然，设备会越来越懂人类。百度公司总裁张亚勤则提出，人工智能这一技术将应用到各行各业，包括医疗、教育、金融、交通等。
　　不过，搜狗CEO王小川更关注人工智能&不能做什么&。他表示，外界普遍看到人工智能在人脸识别、语音识别上的成绩出众，认为人工智能&无所不能&，可事实上，人工智能的理解能力还比较薄弱。今年6月，他尝试了最先进的人机对话系统，&这个系统可以帮你订餐、订酒店，对话过程当中，机器的表现非常惊艳。&可遇到&理解&之外的问题，机器就卡壳了。比如，当机器询问&你是需要停车位还是不要停车位&时，如果这个时候回答&要&或&不要&，机器都会给出相应答案；可当人们回答&我没车&时，机器就不知道如何应答，因为它完全不理解&我没车&代表着不需要停车位。
　　看到了人工智能的&不能&，王小川坚持搜狗要加大人工智能的研究力度。他认为，搜狗搜索、搜狗输入法一直在与文字打交道，积累了足够多的数据。另一方面，输入法也是人机对话最好的切入场景，它在某种程度上其实代表了人类的思考模式，这也有机会帮助机器建立起自己的思考方式。记者任
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　　日前，记者从兰州市公安局获悉，近日，兰州市召开游艺娱乐场所专项整治大会，确定兰州市文化和旅游局联合公安、工商等部门，开展为期3个月的游艺娱乐场所全面清查整顿。
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人工智能的“能”与“不能”
&& 来源：科技日报&&编辑：jxnews && 作者：佚名
【字体：&nbsp &nbsp 】&【】&
订江西手机报：电信、联通用户发短信JX到，移动用户发短信JXB到，3元/月
　　已经震惊了世界，但自己却并不知道，更没有感动和自豪。这就是AlphaGo的能与不能。
　　图为AlphaGo挑战李世石的第一局棋谱，AlphaGo执白棋刚刚下出证明自己实力的妙手。
　　围棋职业六段棋手李雌兰壅庖皇炙担骸坝腥せ蛘咚悼膳碌氖牵杂谌死喽晕薇壬烈摹じ菏帧102，包含了如此多的计算、判断和预谋，对于AI而言却只是它这一局平凡的93手棋中平凡的一手。”
　　-第二看台
　　这两天，人工智能成为横扫“舆论场”的超级热词。谷歌人工智能AlphaGo和韩国棋手李世石的5番棋大战，把大家卷入一场预测和论战之中。
　　3月15日，最后一局将会进行，但已无关胜负，只是3∶2还是4∶1的区别。这场煊赫一时的比赛将落下帷幕，但是围绕人工智能的讨论，不会停息。
　　从这次比赛进程看，人工智能似乎强大无比、无所不能。那么，它有哪些还不能插足的领域呢？
　　能当编辑，还不能当记者
　　或许会让编辑老师们有些“桑心”，人工智能正在瞄准编辑的岗位，但是它恐怕做不了记者。
　　近日，韩国一家金融新闻的编辑部里，一名人工智能机器人正式投入新闻工作。每天股市收盘时，它便根据韩国证券交易所的数据，以0.3秒的速度写出了一篇股市行情的新闻报道。更让人惊讶的是，人工智能机器人除去首次设置费用，随后运营费用接近0。
　　其实，关于人工可以智能写稿的案例，这并不是第一件。2015年9月，腾讯就已经尝试启用写稿机器人，可以发表一些简要的财经消息，此后新华社的写稿机器人“快笔小新”正式上岗，可以写体育赛事中英文稿件和财经信息稿件。
　　然而事实上，人工智能机器人虽然可以进行简单的消息写作，但是它并没有新闻人常说的“新闻敏感度”，在目前状况下，它们并不能在日常生活中找到相关的新闻信息。同时，它们还很难胜任选取采访问题和与采访对象的交流。这使得他们并不能完成记者工作的需求。只能完成一些简单的写稿工作。
　　在每时每刻发生的海量事件中，挑选出具有新闻价值的线索，并及时采访到当事人、专家等信息源，这需要比较复杂的判断，既有生活的阅历、专业教育，还需要经验积累。而人工智能当前的数据库，相比人脑而言，要想完成上述任务，或许还不够强大。
　　实际上，目前人工智能也只是简单的文字编辑，而比较复杂的稿件依然胜任不了。
　　按照5个W把一个事件组织起来或许不难，但要把一个复杂故事讲清楚，就是另外一回事。
　　更何况，缺乏人类情感的文字处理机器，即便有再强大的运算速度，也永远不会写出“冬天到了，春天还会远么”这样感动人心的语句。
　　能做手术，但不能当医生
　　医学是人工智能的另外一个热门领域。目前已经有机器人做手术的实例，但要取代医生，恐怕还非一朝一夕的事。
　　众所周知，机器人与人类医生相比，的确存在很多优势。它们可以克服人类在手术操作时手臂的生理性震颤，而且更加灵活精细，同时也可以降低交叉感染的风险。但是，就此前公布的机器人参与医疗过程的伤亡率来看，在外科手术中，“机器人医生”的表现也同样存在问题，其中最重要的就是机械故障。他们发现，在手术过程中，机器零件落入患者体内等机器人设备故障都是引发手术失败甚至导致患者死亡的主要原因。
　　事实上，让人工智能机器人取代医生的工作在目前看来是不可行的。首先，在很大程度上，医生对于疾病的诊断是根据自身学习和诊断的经验来进行判断和治疗的，有较多的规则，需要医生有较强的主观判断能力，若想把医生对于病人的诊断做成系统程序进行编辑，这种系统开发的难度以目前的科技来看还很难办到。比如，设置传统中医使用的望闻问切的辨证施治的理论相对应的算法，并非一日之功。
　　在另一方面，对于疾病的治疗，除了生理方面，病人对于医生的信任等主观心理因素也起到很大作用。而事实上，无论机器人具有怎样的人工智能属性或者拥有怎样的人类思维的超级电脑或程序，归根结底都不是一个真正的人。所以，让人工智能取代医生做手术还是有一段距离的。
　　能谈“情”，却不能说爱
　　2015年美剧《传世》情节中，描述一个女宇航员莫莉没有生育能力。而莫莉的丈夫约翰是一位天才科幻家，他亲手建造了一个机器人男孩，为他取名伊森，当成亲生儿子一样抚养。而依森也爱着自己的妈妈、爸爸，在莫莉和约翰对其他的孩子过度关爱时，依森便会生气、吃醋，还会做出一些反常的动作和表情。但是，在现实生活中，人工智能真的已经到达这样的地步了吗？
　　2015年7月份，微软宣布为Windows 10内置Cortana微软小娜语音智能助手，此外还有她的“妹妹”小冰。用户可以随时在Windows 10中召唤小冰，小冰能给主人讲段子、讲鬼故事，还能点评主人上传的风景照片，并给主人的自拍照打分，居然还能对主人与亲友的合影给出辣评。由于是机器人，总会有口无遮拦的时候，所以会经常看到一些想“调戏”小冰、却反被小冰作弄的场景，例如情侣甜蜜照被小冰说成是“女的不错，男的太丑。”这些足以说明人工智能可以与人沟通和交流。
　　但是曾有网评说，小冰在说话时的语气并没有融入人类的情感，只是冷冰冰的把话讲出来，虽然有一些话是幽默的或是伤感的，但听着却没有真实的搞笑效果或是对痛苦并没有感同身受，用户与人工智能小冰交流时，也并不会像跟人类交流时一样可以得到完全身心上的安慰。这也说明了小冰的感情交流里没有“爱”，至少，在现有的技术看来，人工智能是不具备这样的功能的。
　　正如电影《她》(Her)所演绎的，人工智能或许能够和人类开展“深层次”的情感语句交流，但是它并不能明白这代表什么。
　　如果爱是一种能力，人工智能显然缺乏这种能力。
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年年wan2523
近50年来,人工智能走的是一条曲折发展的道路.1990年代初,研究者深感人工智能理论及技术的局限性,从而从不同角度和层次进行反思.同时,人工智能有待于人类对人脑工作机理的深入了解,需要神经生理学、神经解剖学给出更加详细的信息和证据.
人工智能交融了诸多学科,与哲学更是密不可分.尽管事实上,新近的哲学进展基本上没给科学带来任何冲击,并且哲学的讨论对象往往是悬而未决的（Russell S,Norvig P. Artificial Intelligence: Amodern Approach. NJ：Prentice Hall,）,但科学却在继续改变着我们对自己的认识.正如恩格斯所说（恩格斯. 自然辩证法. 北京: 人民出版社, ）：“不管自然科学家采取什么样的态度,他们还是得受哲学的支配.问题只在于：他们是愿意受某种坏的时髦的哲学的支配,还是愿意受一种建立在通晓思维的历史和成就的基础上的理论思维的支配.”
着眼于更宽泛的视野和更远大的目标,要求从哲学角度寻求更加有效的人工智能研究方法.坚持物质决定意识的观点,辩证地看待已有的认识和方法,融合与集成各相关学科的成就和意见,是正确的出发点.
人工智能的哲学意义
人工智能是对人类智能的一种模拟和扩展,其核心是思维模拟.思维
思维科学是研究思维的规律和方法的科学,钱学森将它划分为基础科学、技术科学和工程技术三部分,人工智能属于工程技术范畴（钱学森. 关于思维科学. 上海：上海人民出版社,1986.20）.人工智能研究中逻辑学派和心理学派之争,有时似使人感到迷惘而莫知所从,但从思维科学的角度来看,无非是形象思维和逻辑思维的关系问题,两者都属于思维科学的基础科学.抽象思维的不足在于缺乏结构的综合能力.只有形象思维才能综合出新的结构.这也许就是创造和学习最终必须具有形象思维的原因（潘云鹤. 模式识别与人工智能, ): 7）.
不同的划分观点认为,思维科学体系的基础科学包括两大类：一类是总结人类思维经验、揭示思维对象的普遍规律和思维本身普遍规律的各种思维科学,包括哲学世界观、哲学史、认识论和逻辑学,是理论的思维科学.另一类思维科学包括研究思维主体——人脑的生理结构和功能,揭示思维过程生理机制的神经生理学和神经解剖学等.这种观点将认识论归在思维科学的基础科学范围内.其实两种观点,都不否认人工智能和哲学通过认识论相联系.认识论
认识论研究认识的源泉、发展、过程、能力、作用等一般规律问题.换言之,认识论研究的是知识及其形式和局限性.哲学家强调通过最大机会的观察和计算,明确什么是潜在可知的；而人工智能注重通过现有的观察和计算途径,弄清什么是可知的.而在实际情况中,人工智能和认识论在本质上是互相交融和兼备的.
认识论对人工智能的研究方向和方法具有指导意义,但并不意味它能替代具体的研究,也不表示任何人工智能的研究都要显式地考虑到认识论.由于对诸如世界的一般表达等问题还未真正达成一致,如果仅依赖从哲学中获得具体的丰富信息来编写计算机程序,人工智能将会处于非常无望的状态.心智哲学和认知科学
心智是指人们的记忆、思想、意识、感情、意向、愿望、思维、智能等多种心理行为（章士嵘,王炳文. 当代西方著名哲学家评传（2）.心智哲学.济南：山东人民出版社,1996）.普特南（H.Putnam）根据计算机科学对软件与硬件的划分,将心智与大脑的关系理解为功能状态和物理状态.西蒙（H.Simon）根据信息加工理论,认为人类思维本质上是信息加工过程,计算机也是信息加工系统,所以,计算机能思维而且能模拟人的思维.人们的心灵、精神世界历来是哲学家反思的对象,这一研究领域构成了心智哲学的主题.心智哲学在人工智能、脑科学、认知心理学、控制论、语言学等的推动下,呈现出生机勃勃的景象.
胡塞尔（E.Husserl）是第一位把心智表达的指向性作为其哲学中心的哲学家,他在心智哲学中第一次提出了关于心智表达作用的一般理论.他认为,智能是一种由语境规定的和由目标导引的活动,是一种对预期事实的搜素.
与心智哲学互相渗透的认知科学是1970年代末正式宣告诞生的交叉学科.它是人工智能、认知心理学、语言学、哲学、人类学、神经生理学等学科的综合,研究智能系统的工作原理.其核心思想是称为认知主义的思想,其中一个中心命题是智能行为可以由内在的“认知过程”即理性的思维过程来解释.因而,一个很自然的假设就是从与计算机相类比的心智模型出发来研究心智的工作原理,把认知过程理解为信息加工过程,把一切智能系统理解为物理符号系统.
心智哲学是较认知科学高一层次的理论,但两者的相互作用和影响是毋庸置疑的.心智哲学不应超越认知科学的研究成果而作任意的理论假设,认知科学也不应排斥心智哲学的理论成果去作盲目的探索.认知心理学
认知心理学和人工智能,是认知科学的两个组成部分.人工智能使用了心理学的理论,心理学又借用了人工智能的成果.将人脑和计算机相类比,是发展认知心理学的一条主要途径.
认知心理学旨在认识人类的认知心理,将这种认识通过计算机程序语言表达出来；人工智能致力于用计算机语言描述人的智能,并用计算机加以实现.两者的共同点在于用计算机程序语言刻划人类智能.然而,它们也存在一个重要的区别.人工智能试图且已经给计算机施加了一个模拟人类智能的程序,该程序包括知道这个系统本身的过程,然后给系统以一定任务,它就会产生行为.这说明人工智能是确实的、得到证实的.而认知心理学,还不能肯定信息加工过程是人类智能的唯一心理原因,就连此信息加工过程本身也没有直接的明确证据.认知心理学只能从行为去推断心智用什么程序来造成行为,带有很大假说性.
德雷福斯（L.Dreyfus）把胡塞尔看成当代认知心理学和人工智能的先驱.他认为超验现象学在两个方面与人工智能有关系：第一,胡塞尔十分自觉地把探索心里结构作为他的哲学研究的中心.第二,胡塞尔具体地说明了在意向活动中人们所期望的对象世界的构成,及其所包含的复杂的形式结构.德雷福斯指出,人的认知能力是通过实践而发展的.这种独特的认知能力为人类存在于世界的方式提供了无限的丰富性,构成了人类所有智能行为的基础.认知心理学企图通过纯认识结构来把握一切智能而根本不考虑头脑的非认知方面,这种想法注定不会成功.一切智能和智能行为都必须追溯到人类对自身是什么的理解上,而这一点由于会陷入无穷的递归,所以人类永远不能完全弄清.人类智能的基础既不可能被分离出来,也不可能被清晰地理解.他还指出,胡塞尔的意识与明斯基（M.Minsky）的框架理论十分类似.人工智能在发展过程中最终不得不面对日常知识的表达问题,它们是困难的、关键的、在哲学上引人入胜的,人工智能至今仍在为之奋斗.人工智能的物质基础
早在1950年代,就出现了两种争论激烈的观点：一种认为计算机是处理思维符号的系统,另一种认为是对大脑建模的媒介；一种致力于用计算机示例世界的形式化表达,另一种则仿真神经元的交互；一种把问题解决当作智能的范型；另一种强调学习；一种使用逻辑,另一种基于统计；一种是哲学上理性主义和还原主义的继承者,另一种将自己视作神经科学.事实上,它们分别代表了符号主义学派和连接主义学派.
心理学中,定位于复杂思维与神经元之间的符号层次的理论很重要.符号是思维的材料,但也是物质的样式.“观念”与大脑可触知的生物物质之间有明显、根本的不同,这无疑对人工神经网络的建模具有意义.但很遗憾,目前人类对真实神经系统的了解非常有限,对自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅,众多神经网络的模型实际上是极为简略粗糙并且带有某种“先验”.譬如,波尔茨曼机引入随机扰动来避免局部最小虽具有独特之处,然而却缺乏必要的神经生理学基础 （董军,潘云鹤. 人工智能与认识论问题的思考提纲.见：中国人工智能进展. 北京：北京邮电大学出版社,2001. 22）.
有观点认为,对神经信息处理机制的深入分析可能会引起计算科学革命性的变化.语言能力是人脑特有的高级功能,但对语言的中枢表象目前仍只有很模糊的认识,甚至连研究这类信息处理过程所采用的合适研究方法还至今阙如.为此,迫切需要方法论的指导,因为它对神经网络的研究及其作用是毋庸置疑的.
1980年代中后期,人们发现脑中存在混沌现象,由于它可能揭示脑活动的深层机制而受到广泛重视.从生理本质出发是研究神经网络的根本手段.混沌神经网络研究探索非稳状态下网络的动态行为和信息处理能力.混沌动力学为研究人工神经网络和人工智能提供了新的契机.这里并不是单纯提倡纯粹意义上的生理模拟,因为人类把握自然和社会的规律并非是一种“照搬照抄”的过程,人工神经网络的初衷也非“逼真”地描写真实神经系统,而只是根据物质基础和客观依据进行简化、抽象和模拟.
神经网络的基础结构更类似于脑,而不是标准计算机的结构.它们的单元并没有真实神经元那样复杂,它们的结构与新皮层的回路相比也过于简单.尽管神经网络具有这些局限性,但仍然显示出惊人的完成任务的能力.人脑对信息的处理采用的基于符号的串行逻辑推理过程,一开始就被现代数字计算机所采用.
有趣的是,仿佛有这样一条人工智能的“定理”：一旦某种思维的功能被编成程序,人们就不再认为它是“实际思维”的基本组成部分了.而人工智能的核心总是指那些还未能编制成程序的部分.
人工神经网络还有很多根本性、基础性的问题需要解决.在某种程度上,它仅仅作为一种算法,但这不能掩盖神经网络是在思维是物质世界的产物、是人脑的机能这样的前提下的尝试和产物.无论是对史前文明的探索,还是“天”外智能的好奇,都没有理由否认物质决定意识这个基本观点.人类智慧与人工智能
对人的特质作出解释的模型很多是来自宗教、艺术等.例如,原始艺术的象征语言把人类的原始本能和超自然世界的各种意象以特有的符号手段结构化,它们被赋予特有的形式,从而组合成各种表现形态的形象系统.这让我们不仅了解到人类智能有着不同的具体表达,也明白智能是依赖于社会生活和客观现实的.
然而,道途艰辛.把人类原始的、潜意识的思想加以分解,有如分解佛教禅宗大师为迷惑心智以达到绝对虚无所下的玄秘功夫那样,十分困难.况且,要到达人类级的人工智能已被证明是困难的,而且进展缓慢.
辩证唯物主义不同意那种机器能够独立地思维、机器可以比人更聪明的观点,很重要的理由在于思维是生物长期进化、特别是社会活动的产物.哥德尔赞同人类的心智超过所有的机器的结论.计算机中能不断繁殖和复制自己的人工生命如病毒,最初也是由人类制造的.计算机的世界完全是由科学家们设计创造的,是人脑的结晶.
庄子与惠子有如下的对话.庄子与惠子游于濠梁之上,庄子曰：“倏鱼出游从容,是鱼之乐也.”惠子曰：“子非鱼,安知鱼之乐?”庄子曰：“子非我,安知我不知鱼之乐.”惠子曰：“我非子,固不知子矣,子固非鱼矣,子之不知鱼之乐全矣.”庄子曰：“请循其本,子曰‘汝安知鱼乐’云者,既已知吾知之而问我,我知之濠上也.”（庄子·秋水）
人类智慧与人工智能孰高孰底、熟胜孰负,智能的复杂和神秘,如同这段文字本身的内涵和后代的种种解析那样,引人入胜,令人悠然神往.探寻人工智能的发展途径
人工智能研究者愿意用精神术语描述机器有两个原因.第一,希望给机器提供知识和信念的理论以使它们能对其用户知道的、不知道的和所想要的进行推理；第二,用户对机器的了解常常能用精神术语最好地表达.在人工智能的发展过程中,心理学和哲学自然而然与它互相影响.而人工智能与哲学的关系,最初是通过心理学这个桥梁的.
人工智能一开始是自上而下和自下而上相结合的.自上而下或“内涵式”的表述往往给人带来一种恍然大悟的感觉,自下而上或“外延式”的表述却像一份说明书.其实,的确需要两种途径：一种是自上而下的、把思想映射于神经元群上；另一种是自下而上的、用来解释思想如何由那些看起来是杂乱无章的神经元集群产生的.认知科学发展中存在一个值得思考的奇怪现象,对诸如下棋、解密码之类的可以相对跟环境隔离的看似很困难的任务而言,计算机系统可以超过专门训练的人；然而对一些最通常的通过由长期进化形成的认知功能,比如视觉和听觉,经过几十年努力发展的人工智能系统还不如婴儿的能力.大脑的智力活动必须从进化的角度、从社会和历史发展的约束的角度来研究才能得到充分正确的理解.
虽然我们必须经常遵循有统整作用和简化作用的大原则,但也必须承认在科学里存在着不可还原的复杂性.讨论人工智能与认识论的关系,当然不能替代人工智能的研究,但它可使人工智能研究者不致如入沼泽而迷失方向.然而,遗憾的是,人工智能研究者往往会忽略人工智能与哲学的联系和基本的辩证思维方法——归纳和演绎,分析和综合等.事实上,每个人在自己的思维体验中都能感到分析与综合的频繁与重要.但是,人类对这样一对基本思维机理的研究却如此薄弱.历史地看,人工智能的发展不时地陷入没有预想到的深层困境,这提醒我们不仅应当从人工智能发展的技术问题,而且应当从人工智能的最根本概念和理论上去寻找原因,人工智能需要更为宽广的眼界和宏观的方法论指导.
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