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EISA阅读推荐:钟义信.高等人工智能原理

已有 785 次阅读 2020-10-5 23:26 |个人分类:信息科学原理|系统分类:科研笔记

智能科学是21世纪信息科学和生命科学这两大带头科学所共生的而且是最精彩的交叉科学技术。

通过智能概念的再理解,不难发现人类智能活动(显性智能)至少需要信息获取(由感觉器官系统或传感系统承担)、信息传递(由传导神经系统或通信系统承担)、信息处理(由初级皮层或计算系统承担)、知识生成(由高级皮层承担或人工智能系统)、策略制订(由联合皮层和前额叶组织承担或人工智能系统)及策略执行(由效应器官承担或控制系统)等功能(器官组织或机器系统)来支撑。其中,知识生成和策略制订是整个智能活动过程的核心,是智能的主要承担者和体现者,因而可以称为“核心智能”。

人类智能的进化也是由简单走向复杂,由表层走向核心。具体地说,人类智能的进化是沿着两端(感觉器官和执行器官~传感系统和控制系统)走向中介(传导神经系统~通信系统)再至大脑前端(初级皮层~计算系统),最后到达大脑新皮层(人工智能系统)而日臻成熟的。

这也是为什么工业化、信息化之后,智能化会成为当今世界和社会各行各业普遍而强烈的共同呼唤。

那我们该如何研究智能科学呢?先从学习信息科学原理入手,如果想学好信息科学原理,个人建议就从高等分工智能原理着眼~

    首先,要明确现代科学技术地形图上耸立的三座高峰(宇宙的起源、生命的本质、智能的奥秘)。

    其次,要理解智能科学研究的对象,内容,方法和目标。

    在理解研究对象时首先要回答什么是智能? 注意分为人类智能、人工智能两个层次来定义(区分目的和目标,先验知识和专门知识,隐性知识和显性知识),以及人工智能的不同学派(结构模拟方法、功能模拟方法、行为模拟方法)研究的重点以及彼此之间的关系。在理解了智能这一基本概念之后,才能理解为什么智能科学技术研究的对象实质是信息(而不是人们所熟悉的物质和能量),是以信息为主导因素的开放复杂系统(而不是人们所熟悉的封闭系统和简单系统),是通过新颖的生成机制所演化的奇妙智能(而不是人们所熟悉的普通信息处理机制和普通信息能力)。

    其次是研究内容,钟义信在《高等人工智能原理》一书前言中,指出智能科学技术有“智能的原型研究”和“将原型智能转化为机器智能”两个相辅相成的研究领域。通过观察、对照,比较不难发现,智能的原型就是自然智能,即生物智能,包括植物、动物和人类的智能,其研究的目的在于揭示和阐明智能的生成机理。与脑神经科学和认知科学,以及医学、生物学、人类学、社会学、环境学、哲学、语言学等学科密切相关,是智能科学技术的基础理论研究。后者其目的是在理解原型智能生成机理的基础上,在机器系统中尽可能地复现自然智能,制造具有一定智能水平的机器。这种机器系统的智能就称为“人工智能”或“机器智能”,属于智能科学技术的应用基础研究,比如可拓学。因此,从科学研究的横断角度看,智能科学技术的研究内容涉及信息科学技术(包括信息理论、知识理论、智能理论、决策理论,以及传感技术、通信技术、存储技术、计算技术和控制技术),又涉及生命科学技术(神经生理科学、特别是脑神经科学),还涉及人类学、社会学、心理学、思维科学、认知科学、哲学等众多学科,自然天成地形成了一个以智能科学为核心的学科群。因此,智能科学技术的研究不应当期望局限在某些个别学科领域内就可以解决问题,而应当在整个学科群的综合视野内探寻智能生成的根本规律。

    有趣的是关于智能的产生机制或智能生成的根本规律这一问题,2020年10月4日临睡前突然从脑袋里飘了出来,但一时间竟然不知道该如何回答自己,看来是对脑神经科学以及认知科学,还有其余相关基础理论掌握还不牢靠,还做不到“条件反射”。

在研究方法方面,钟义信认为,从科学研究的纵深角度看,智能科学技术的研究对象实质是信息,是以信息为主导因素的开放复杂系统,是通过新颖的生成机制所演化的奇妙智能,已深深地触及了学术研究的科学观和方法论问题,而且都不是传统的科学观和方法论所能解释清楚的问题。因此,不应当期望智能科学技术的研究在传统的科学观和方法论框架内就能求得满意的结果,而必须从根本的科学观和方法论的考察做起。换言之,智能科学技术的研究需要新的科学观和新的方法论。

     因此,只有从“科学观与方法论的深度”和“自然天成学科群的广度”两个角度考察现有人工智能研究的现状,才能实现探求高等人工智能研究规律的生长规律这一研究目标。

      只有把攀登“智能的奥秘”这种高峰当做使命,才能真正走进信息科学大门,理解信息科学的定义(研究对象、研究内容、研究目标以及研究方法)~

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