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入选“清华书单”和“中华优秀科普图书榜”​:《追问人工智能:从剑桥到北京》

已有 990 次阅读 2020-3-16 09:41 |系统分类:科普集锦

这段时间,你是否有读书呢?


吴晗先生曾说:“天才就是勤奋,知识在于积累。”日前,清华大学推出新学期“甄选书单”,甄选16本馆藏好书。


今天,重点为朋友们介绍其中的《追问人工智能:从剑桥到北京》一书。该书还入围了2019年第三季度的“中华优秀科普图书榜”(由中国科学技术协会科普部、中国出版协会、韬奋基金会、中国大百科全书出版社联合主办)。


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追问人工智能:从剑桥到北京

刘伟 著

北京:科学出版社


认识作者

刘伟,北京航空航天大学工学博士,北京邮电大学岗位教授,剑桥大学访问学者,清华大学战略与安全研究中心人工智能与安全项目组成员。主要研究领域为:人机融合智能、认知工程、用户体验、人机环境系统工程、分析哲学、未来态势感知模式与行为分析预测技术等。现为中国信息与电子工程科技发展战略研究中心专家委员会特聘专家,国家自然科学基金评议专家,全国人类工效学标准化技术委员会委员,中国人工智能学会高级会员,《北京邮电大学学报》、《航空学报》、《心理学报》、Ergonomics、Human factor等期刊的审稿专家。至今发表论文70多篇,出版专著3部,译著1部,参与出版专著2部。主要代表作包括:《人机交互设计与评价》《交互设计:超越人机交互》等。



精彩内容先睹为快

人机都是主播


随着智能终端和平台技术的快速发展,“人人都是报道者”“人人都是主播”的梦想,正在成为现实。传媒业的生产方式、传播方式、运行方式、消费方式正在发生着巨大改变,未来,“眼观六路,耳听八方”也将被赋予新的内涵和外延,人类的感和知都会衍生出不一样的味道。人机融合将成为智能传播系统的主要发展方向。


除了应用在军事领域以外,人工智能也在切实地改变着我们的生活。随着互联网的发展,人类已经进入了信息高速且多样化传播的时代,越来越多的人成为主播,成为信息传播的节点。随着人工智能应用的不断深入,人机都将成为智能传播时代的重要节点。


一、技术发展造就智能传播

未来,随着智能传播的发展,人类对同一事物的看、听、触、嗅、味、思都会呈现出与先前不一样的秩序,这种新的认知机制将会变得更快、更立体、更饱满、更富有多样性(包含负面性、欺骗性)。对此,要加快智能传播的发展,不仅要继续深化智能技术的研究和应用,还要提高新形势下传播理论和用户体验的分析与创新,这样才能更好地应对新闻传播行业颠覆性竞争格局的出现。


纵观古今,展望未来,各种 智能传播系统始终都是一个完整的人—机—环境系统,大数据、智能化、移动网络、云计算等各种智能传播技术都不可能是完全无人的,只不过是人由前置转为后置,由体力变为智慧,由具体执行变为筹划操作,其中还将涉及复杂的人机交互及混合问题。对于未来的智能传播变化趋势而言,单纯的人工智能或人类智能都不会使其发挥到最大效能,而两者的结合—人机智能的融合终将是其发展的主要方向。


客观地说,智能传播是一种加快、加深人自我认知的新途径、新方式。它的出现使得人们主动、被动地突破各种“旧我”边界的速度提升了,实现了更多时空下“新我”的态、势、感、知之间的相互作用。它使得数据与信息(有价值的数据)、知识更加有机地结合在一起,甚至出现了“数 + 信 + 知”的新型混合输入形式,进而使得知识图谱(知识就是用理性区别事物的是非曲直,鉴于知识忽略了对感性的使用,所以知识图谱仅是局部的理性世界反应)中的对象、属性、关系从静止不变的标量变成了随机动态的矢量,并不断衍生出新的知识、活的知识来。未来智能传播的最优存在形态可能不是个别的传播平台,而是系统网络性的平台,更有可能是横跨不同人—机—环境系统的综合联动体系,并且该体系还会不断地自主优化升级。智能传播中人—机—环境系统融合的关键还将包括:一多分有灵活弥聚的表征达成、公理与非公理混合的推理方式、直觉与“间觉”交融的决策机制。


人际交流的语言是能指与所指混合的复合载体,而目前的人机交互只能指向单一通道,这就导致了当前的智能传播还没有出现弦外之音和言外之意。也许在不远的未来,人机智能传播会在能指和所指之间形成一种“能所 + 所指”的折中交互方式,以利于联系人与机的智能传播体系发展。


另外,当前人机融合的智能传播面临的一个难题是:如何在多样性中寻求一致性表达?


人既有确定性的一面,也有不确定性的一面,机(机器、机制)同样如此,如何把不确定性的一面转为相对稳定的确定性加以使用,这是智能传播中人机融合的一个重要问题。人的确定性 + 机的确定性比较好理解,人的不确定性 + 机的确定性、人的确定性 + 机的不确定性、人的不确定性 + 机的不确定性难度会依次递增,解决这些问题的过程就是智能传播中人机之间有机融合的过程。


更重要的是,在智能传播过程中,人类的学习不但能建立起一种范围不确定的隐性知识,还能建立起一种范围不确定的隐性秩序/规则,人因此所起的作用是“创造意义”,而非“获得意义”。虽然机器学习也可以建立一定范围的隐性知识、秩序,但这种范围比人类学习建立的范围要小得多,而且可解释性更差,容易出现理解盲点。知识的默会性足已造成很多不确定性,规则的内隐则使得交互复杂加倍。而其根源主要在于智能传播过程中各个交互对象(人、机、环境)具有“自己能在不确定和非静态的环境中不断自我修正”的能力。


2018 年 8 月 11 日,诺贝尔经济学奖获得者托马斯·萨金特(Thomas J. Sargent)在世界科技创新论坛上表示:“人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻。”在智能传播过程中,这表现在构成人工智能 + 传播的两大基础:人类和机器的感知 / 推理根本上都是统计概率性的,即各种归纳、演绎、类比等逻辑推理过程中存有大量的漏洞和缺失,所以归纳、演绎、类比等推理机制都有升级的空间和余地。


简而言之,要解决智能传播中人机融合问题首先要打破各种认知惯性,突破传统的时空关系,进而把人、机各自的感知图谱、知识图谱、态势图谱融合在一起思考。


二、人机主播融合

恩格斯在《路德维希·费尔巴哈和德国古典哲学的终结》中曾不无深意地说道:“全部哲学,特别是近代哲学的重大的基本问题,是思维和存在的关系问题。”其实这不仅是近代哲学的重大基本问题,对智能传播而言,这也是极其重要的基本问题。哈耶克在其 1952 年出版的名著《感觉的秩序》(The Sensory Order)一书的序言中也曾写道:“完全解释我们心智形成的外部世界图景的不可能性,意味着永远不可能完全解释‘现象的’外部世界。”这段话说明了思维问题的重要性,进而深刻地揭示了人类思维的难解释性和存在的不稳定性。18 世纪,英国哲学家大卫·休谟在《人性论》中提出一个著名问题,简称休谟问题,即所谓从“是”能否推出“应该”,也即“事实”命题能否推导出“价值”命题。这个问题在西方近代哲学史上占据重要的位置,许多著名哲学家纷纷介入,但终未有效破解。如果说休谟问题中的事实(being)是很难推出价值(should)来的,那么,人机的结合则可以打破这个困扰多年的哲学和智能命题:人的意向性认知所形成的价值观与机器形式化计算产生的事实性交互所迸发出的火花,足以照亮主客观之间黑暗的通道。


从知识角度看,波兰尼曾把知识分为显性知识(explicit knowledge)和隐性知识(tacit knowledge)两大类。显性知识可以表述,属于格式化的符号系统;隐性知识可以体验领悟,属于非格式化的意念系统。借用麦克利兰的“冰山模型”一词,我们不难看到,在人类知识中,科学部分(尤其是技术)在水面上,必定是显性的,可考核衡量;人文部分在水面下,是在显性中包含的隐性,其价值由隐性知识决定,是不可衡量的,其最核心部分在无意识层次,当事人自己都难以觉察。隐性知识在技术层面为“秘诀”,在认知层面为心智。人机思维可以在发现和体验显性知识、隐性知识结合方面起到重要作用。对智能传播而言,无论是显性知识学习还是隐性知识理解,都不外乎是为了精确地感知、正确地推理和准确地预测,这就涉及一个大家司空见惯又望之兴叹的智能核心概念之一:态势感知。


通过研究我们发现,态,形也;势,上也;态势,形而上,道也;感,觉也;知,察也;感知,觉而察,可道也;态势感知,道可道非恒道也(默会的道);深,大也;深度态势感知,即大道无形也。弗雷格曾区分了观念(ideas)和含义(senses)两个概念的含义,他认为观念是心理的、主观的和私人的,本质上不能用于交际,因此不是通过语言交际所公用的共享意义的一部分。他还认为,一起构成思想的含义与人类心理没有关系,是远离主观的。含义和思想是非心理的、公用的、客观的,并且可用于交流的,它们都能成为语言表达的意义。这一区分是达米特所谓的“从心智中挤压出思想”,它实际上也是所有欧美语言哲学的根由。摆脱心智的思想是客观的,它们可以根据与世上事物的直接对应关系加以描述。态势感知中最困难的两部分,一是如何把主观私人心理的“势”(如生成、传播“围魏救赵”之势)转化为客观公用非心理的“态”(如围、魏、救、赵的各种状态参数);二是如何把主观私人心理的“知” (我与赵、魏之间的关系)变换成客观公用非心理的“感”(围、救所需要的数据 / 信息)。


目前,在智能传播中的人机融合过程中,态面临的困难是形式化符号如何准确地表征,势对应的瓶颈为意向性如何完整地抽象提炼,感遇到的麻烦在如何反身性主动获取,知直面的阻碍在于局部—全面关系的如何转换,以及人的态、势、感、知如何与机器的态、势、感、知相融相合。


三、传播中的智能

智能(包括人工智能),本质上是“人”学,就是从模仿人的智能开始,具体表现为:智能的输入是模拟人的各种感觉的信息处理传感器,处理是仿真人的各种推理方法,输出是效仿人的决策行为过程,而在整个智能程序中,最终还是人起作用、为人服务、向人学习。


智能的实质就是适应性交互(不一定是自适应,还包括他适应的混合),传播是指两个相互独立的系统之间,利用一定的媒介和途径所进行的有目的的信息传递活动。而传播的实质是一种信息分享过程,双方都能在传递、交流、反馈等一系列过程中分享信息,在双方沟通信息的基础上取得理解、达成共识。如果我们把两者结合起来看,智能传播的实质就是颠覆以往的交流交互方式,包括自我、人人、人物(机)、人物(机)环境等方面,历次革命,如蒸汽机、电动机、计算机(网络)、智能机、人 + 机等都是如此。


智能传播的重点是人的变化而不是僵化,即加快了人的自否性(进化迭代的过程)和反身性(就是人与传播的相互影响),自否定(自由)和反身性(反思)构成了人机智能传播的人文性,包括能动的创造性。而机器没有自否性和反身性,但是人的态、势、感、知中都包含隐性的自否性和反身性成分。人可以既是又不是,是“关系”而不是“属性”。


价值是智能传播中人机态势感知的核心,其体现的不是原有的产生过程,而是人—机—环境系统的共同作用生成的显性和隐性部分,而隐性部分更值得深思。


四、法律约束下的智能传播

动物的智能更多是生理性的,人类的智能除了是生理性的之外,还有心理性和社会性。德国有句谚语“秩序是生命的一半”。生命的另一半就是非秩序。现代电工学中有个名词叫作“击穿”,就是在高电压下绝缘体会变成导体,人类也有一种逻辑击穿能力,即在一定的情境下,把理性的逻辑思维变成感性的非逻辑直觉行为。


在韦伯那里,道德被视作局限于一定时空情境中的德性,它不可能超越时空而凭借逻辑被证明为普适原则。在现代西方的法学和哲学中,普适主义对特殊主义,法律对德性,其实是一个最基本的分歧。


道德中的道是道路,德是得到,道德就是通往得到的道路;仁是人,义是应该。仁义道德就是人应该走向获得的路。实际上,是感知觉的一种深度概念抽象加工,是一种直觉化了的认知框架结构,是一种无意识化了的深度态势感知,即符合内在道德要求的刺激—反应快模式,而不是理性的刺激—选择—反应慢模式。


把数据变成信息的过程就是产生定向理解的过程,而把信息变成知识的过程就是更小范围的定向理解过程,这是一个聚合过程;反之,若把知识溶解为信息、把信息转化为数据的过程,就是一个泛化联系、弥散理解的过程。这一来一往就是一个弥散聚合过程(简称弥聚过程),人与外部世界交互的过程就是一个认知弥聚过程。


去掉数据的物理性是一个瞬间的极其复杂过程,其意义不亚于石头变猴的过程:把一个死沉沉转为一个活生生,把一个无价物化为有价值,把一个有限变为无限,把一个无味道生成有意义,翻天覆地、万象更新、一元复始,不可谓不巨大。这也是人类主观形成的过程,即人可以发现未来的动向并利用过去影响它现在的进程。犹如去掉人身上的动物性一般,不是简单的刺激—反应,而是刺激—选择—反应,中间的那个选择就是主观产生的源头,智能也许就是人性—非动物性。


感 / 知的不是该物的自然属性之和,而是展现着该物的时间性、历史性的“意义”。“界限”是为了让交互变得更有秩序,而规则、概率、知识、信息、数据、规范、法律、道德都是这种“界限”的秩序表达方式。例如,对于“张三把李四打了,他进了医院”与“张三把李四打了,他进了监狱”这两个事实,就存在着人机不同的理解“界限”,某域的“态势感知”在服从于局部的“界限”,遵守了某一种“秩序”,才能进入另一个时空中的“界限”。那种建立“统一”“跨域”的理想状态,其实就是打破局部领域的“界限”“秩序”,这便成为“深度态势感知”。


随着科技发展以及人工智能技术的不断完善,不在久的将来,人们将很容易“操纵信息”。在军事领域,信息操纵并不是什么新鲜事,但如今的不同点在于,随着科技发展,信息操纵的规模会更大。法国《欧洲时报》2018 年 9 月 6 日报道称,法国国防部在当地时间 9 月 4日发布的一份报告中指出,信息操纵的规模变大将造成极大的混乱。法国武装力量部长弗洛朗丝·帕利表示“整个社会和政治体制都有可能被撬动”。报告尤其提醒注意图片、音频和视频编辑软件带来的威胁,称这些软件“能让任何人讲出任何话,而且不容易辨识”。该报告指出,通过数码修改视频中的人物面部,按照修改人的意愿,让他们讲话或做事,这样的加强版假视频已经达到了极高的可信度。报告还指出,修改公众人物的言论将变得很容易,并能发送 20 多个修改后的版本跟真的混在一起,这将能产生混淆视听的效果。报告预计,因为制作成本低,而且被抓住的风险也低,操纵信息的行为会越来越多。显然,“界限”是让这个世界更有秩序, 而“自我”有必要服从于这一个“界限”,即在遵守某一种“秩序”的情况下,才能进入另一个时空中的“界限”。


在哈耶克的浩繁著述中,也许“自发秩序”四个字最为重要。重要在哪里呢?自发秩序是社会秩序的主要源泉,也就是说,社会秩序是自发产生的,而不是人为创造的。想象一下远古时期,没有国家,也没有今天这么复杂的社会秩序,质朴的人类只根据对自己是否有利来决定行为,他们在长期的互动和磨合中形成了习俗和惯例(如家庭之礼或乡规民约),这就是最初的社会秩序。习俗和惯例的特点是,它们是人民群众创立的。当然现代意义上的“自发秩序”已非彼时的“自发秩序”,人类经历了思想启蒙、文艺复兴、工业革命、智能萌动等过程,这些变化已使得哈耶克曾划分的“人之行动”和“人之设计”开始了混合、融接:几乎所有习俗或惯例既包括人们有目的创立的,还包含他们的“非目的行动”。当前,所谓“人为”不仅是指人的行动,还指人的设计。正如,人类感觉的秩序是“自然 + 人工”的一样,人的非目的的行动也是“自然 + 人工”的。立法机关不但要发现法律,还要积极创造更人性化的法律。海德格尔有句名言,叫“不是我说话,而是话让我说”。这里的“话”,不能从普通语言学意义上来理解,不是语言学的形式规则,也不是语言学的意义,而是有内容(什么)的“话”。在现在与未来的智能时代,说话与话说一定要紧密地与实际情况有机结合,智能传播的法律法规才能顺势而为、自然制定,进而更好地保障整个社会秩序和自由的秩序。








本书摘编自刘伟著《追问人工智能:从剑桥到北京》一书,内容有删节,标题为编者所加。


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追问人工智能:从剑桥到北京

刘伟 著

北京:科学出版社,2019.10

ISBN 978-7 -03-062195-5

责任编辑:侯俊琳 张莉


内容简介


本书主要记录了笔者在剑桥大学访学时有关智能科学技术、哲学、艺术等方面的所观所感所思所悟,回国后进一步针对起源于剑桥的人机交互技术、智能科学历史渊源进行的深入细致的梳理和分析,以及结合自己正在进行中的人机融合智能研究展开的本质性探讨和思考。比如,在人机交互、自主系统、智能教育、深度态势感知、人机环境系统、智能哲学、军事智能、智能传播、伦理道德等方面进行的总结与反思,初步勾画出人工智能未来发展的趋势和变化。


本期编辑丨王芳


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