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预告:为什么说人机融合智能是强人工智能

已有 1368 次阅读 2018-6-8 13:22 |个人分类:2018|系统分类:科研笔记

     【本文为全文的预告,欢迎到时到那儿批评指正!~】

    在人类的历史长河中,古埃及的象形文字、古巴比伦的楔形文字、古印度河流域的印章文字和中国的甲骨文共同形成了世界四大古文字体系。唯有中国的甲骨文穿越时空,至今仍在使用并且充满活力。其根本原因在于西汉时期出现了隶书这一表意性文字,自此,中文文字完成了由表形(图画)到表意的惊险一跳,成为世界上唯一一个连绵不断的文明!智能科学的核心和关键依旧是何时能够完成得意忘形这一惊险的一跳,目前科技进展的种种迹象表明:人的意向性+机的形式化是实现智能的最高形式——“得意忘形可能性最大的方式。

    人工智能领域的先驱、贝叶斯网络之父 Judea Pearl 认为AI深陷于概率关联的泥潭,而忽视了因果。Pearl 认为研究者应该研究因果(Cause and Effect),这可能是实现真正智能的机器的可能路径。目前人机融合智能系统的本质就是:“物是人非”。机器这个人造物可以处理一定程度的相关、关联关系,而人类自己则可以拟合出风俗、习惯关系甚至更厉害的因果关系。

        Pearl在其新书《The book of why》中阐述机器不能只有把发烧和疟疾联系起来的能力,还要有推理「疟疾引起发烧」的能力。一旦这种因果框架到位,机器就有可能提出反事实的问题——询问在某种干预下因果关系将如何变化,允许机器进行概率思维,而人则是有目的性的概率思维。

    人机融合需要界定角色和责任,以及制定人机协作的规则,这种功能分配的根源在于如何想办法把人类的需求、功能及策略转换成机器感知、能力和执行。即如何把人的感知/理解/预测/反馈与机器的输入/处理/输出/迭代有机地融合在一起

     智能化与自动化的主要区别是在不确定性很大情况下基于各种信息(来自各种问题领域的信息)做出决策的能力,自我学习的能力,对“意外情况”和不断变化的情况的自适应能力。自我学习和自适应能力是系统独立(没有外部干预)完善其内置软件的能力,亦即在出现算法不能做出反。

     据此,我们可初步提出下面这个理论框架:生物智能+非生物智能。

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本文全文将在6月13日发表在微信公众号“人机与认知实验室”上,欢迎指正交流






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1 杨正瓴

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