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人类智能的未来在于东西方智能的融合 精选

已有 10300 次阅读 2023-6-20 05:25 |个人分类:2023|系统分类:科研笔记

有人认为:“只有时空的对齐,没有价值的对齐,智能或许就是智障”,即智能技术必须要与人类的价值观念和道德标准相一致,否则它所产生的结果可能会对人类社会造成负面影响。在现代社会中,智能技术已经越来越广泛地应用于各个领域,例如自动驾驶汽车、智能家居、虚拟助手等等。这些技术的发展确实可以为人类带来很多便利和好处,但是如果这些技术的设计和使用忽略了人类道德和价值观念,就可能会对人类社会造成严重的伤害。

一般而言,智能系统出现以下情况就会变成智障:1. 数据不准确或不完整,智能系统需要依靠大量的数据来做出决策或预测,如果数据不准确或不完整,可能会导致智能系统做出错误的判断。2. 缺乏人工干预,某些情况下,智能系统可能需要人工干预来辅助决策或处理问题,如果缺乏人工干预,智能系统可能会出现问题。3. 人为破坏:有些人可能会故意篡改数据或输入错误信息,以此来破坏智能系统的正常工作。4. 技术限制:目前的智能系统还存在一些技术限制,例如语音识别系统可能无法识别某些方言或口音等。5. 软硬件故障:与任何电子设备一样,智能系统也可能出现软硬件故障导致无法正常工作。

那么,我们如何在推动智能技术发展的同时,注重人类价值观念的传承和弘扬,从而确保这些技术的应用不会对人类社会造成负面影响呢?解决这个问题有很多种方案,可谓是条条大路通罗马,这里我们给出的方法是:把东方智慧的整体观与西方智能的还原论进行有机的结合,形成人类智能的新框架——东西智能融合体系。

人类智能的核心在于价值的对齐,而不仅仅是时空事实性的对齐。价值的对齐是指智能技术的应用和发展应该符合人类的价值观,满足人类的需求和期望,而不是仅仅追求技术的时空对齐,即技术的快速发展和普及。这种观点强调了智能技术的应用和发展应该是以人为本的,技术应该为人类带来福祉和便利,而不是只关注技术的发展和应用本身。这也与当前社会普遍的关注人工智能等智能化技术可能带来的负面影响和潜在风险相呼应。智能化技术的发展应该注重价值导向,需要充分考虑人类的需求和期望,保证技术的合理、安全、可靠和可控,从而实现人机共生、人机和谐的目标。

人类虽然在思考和行为上有差异,但都基于相似的认知模式和决策规则,这就为智能系统的设计和优化提供了指导。与此相对应的是,如果智能系统仅仅是机械地模仿人类的行为,而不考虑人类之间的差异,那么它的实用性和适应性就会大大降低。因此,智能系统的设计者需要考虑到人类的多样性和差异性,以确保系统的普适性和可用性。只有在相似性的基础上才能更好地实现智能系统的个性化和差异化,让系统更好地服务于人类社会的各个领域。

价值性的对齐和事实性的对齐是两种不同的对齐方式。首先,价值性的对齐强调的是技术的应用和发展应该符合人类的价值观,满足人类的需求和期望;而事实性的对齐则是指技术的应用和发展应该基于科学事实,符合客观实际。其次,价值性的对齐注重的是人类的主观评价和价值观念,需要考虑道德、伦理、社会等方面的因素;而事实性的对齐则是基于客观的科学事实和实证研究,需要考虑数据、证据、统计等方面的因素。最后,价值性的对齐更多地应用于人工智能等智能化技术的发展和应用过程中,涉及到人机关系、人类社会的发展等方面;而事实性的对齐则更多地应用于科学研究、技术开发等领域,涉及到技术的可行性、可靠性等方面。

东方智慧整体观是指东方文化中关于“整体”价值的观念,即认为宇宙万物都是相互联系、相互作用的整体体系,强调整体和谐、平衡与共生。而西方智能还原论则是指西方哲学中的事实还原主义思想,即认为复杂的事物可以通过分解、剖析和还原成简单的部分来理解和掌握。这两种思想在认识论和方法论上有着明显的区别。在智能领域,东方智慧整体观和西方智能还原论的结合可以带来很多优势。在人工智能领域,东方智慧整体观的思想可以帮助我们从整体上理解和把握复杂的问题,比如自然语言处理和图像识别等问题。而西方智能还原论的思想则可以帮助我们将复杂的问题分解成简单的部分来进行处理。结合这两种思想,我们可以更加全面和深入地理解和应用人工智能技术。另外,东方智慧整体观和西方智能还原论的结合也可以促进跨学科合作和创新。在不同领域的专家和学者之间,东方智慧整体观和西方智能还原论的结合可以促进相互理解和交流,从而实现跨学科合作和创新,两者的有机结合将为我们带来更广阔的思路和更深刻的理解。

东方思想在智能领域中发挥着越来越重要的作用。在人工智能领域,东方思想的一些核心理念,如“中庸之道”、“心理学”的思想等,对于构建更加智能化、更加人性化的人工智能系统具有重要的借鉴意义。比如,在人工智能的决策制定中,中庸之道的思想可以帮助我们更好地平衡不同利益因素,实现决策的公正和合理。此外,东方思想的另一大特点是注重细节和整体性的思考,这对于智能领域中的数据分析和模型建立也具有重要启示意义。在数据分析中,我们需要关注数据的全貌,深入挖掘数据背后的规律和特征,而不是只看表面的现象。东方整体思想的核心观点是强调整体和个体之间的相互作用和依存关系,重视整体性和综合性。在智能领域中,东方整体思想可以帮助我们更好地理解智能系统与环境之间的相互作用和调节机制,从而设计出更加适应性和鲁棒性的系统。此外,东方整体思想还可以帮助我们更好地设计和实现人机交互系统,使之更加符合人类的认知和感知方式。然而,东方整体思想在智能领域中也存在一些副作用。首先,过度强调整体性和综合性可能会导致我们忽略系统内部的复杂性和非线性特征,从而影响系统的性能和效率。其次,过度强调整体性和综合性可能会限制我们对系统内部机制和运行原理的深入理解,从而影响我们对系统的优化和改进。此外,过度强调整体性和综合性可能会阻碍我们对系统不同部分之间的分离和独立调节,从而影响我们对系统的控制和管理。

我们在应用东方整体思想的同时,也需要注意其副作用,并采取相应的措施来解决这些问题。比如,可以采用分层次、分模块化的设计方法,既保证整体性和综合性,又兼顾系统内部的复杂性和非线性特征;可以采用数据驱动的方法,从数据中挖掘系统的内部机制和运行原理,以实现对系统的优化和改进;可以采用模型预测控制的方法,对系统不同部分进行分离和独立调节,以实现对系统的控制和管理。

西方还原思想在智能领域中至今发挥着非常重要的作用。还原主义强调我们应该将复杂的事物分解成最基本的元素,然后研究这些元素之间的相互作用。在人工智能领域中,还原主义可以帮助我们更好地理解智能系统的内部机制和运行原理,从而更好地优化和改进系统的性能。比如,在深度学习领域,还原主义的思想可以帮助我们深入理解神经网络的结构和参数设置,从而更好地优化模型的训练效果。此外,还原主义还可以帮助我们更好地理解智能系统与人类认知之间的关系,从而更好地设计和实现人机交互系统。

西方还原思想在智能领域中虽然发挥着重要的作用,但同时也存在一些副作用。首先,还原主义的思想容易让我们忽略系统内部的复杂性和非线性特征,从而导致我们对系统的真实性能和运行机制的理解不够深入和准确。其次,还原主义的思想容易让我们忽略系统与环境之间的相互作用和调节机制,从而导致我们对系统的适应性和鲁棒性的考虑不足。此外,还原主义的思想容易让我们忽略系统的整体性和综合性,从而导致我们对系统的综合性能和整体效益的考虑不足。总之,虽然西方还原思想在智能领域中具有重要的作用,但我们也需要认识到它的一些副作用,并采取相应的措施来解决这些问题。

东方智慧的特色之一是注重综合思考和整体性分析,强调把事物放在更广阔的历史、文化、哲学、道德和社会背景中考虑。此外,东方智慧还强调平衡和谐,注重人与自然、人与社会、身体与心灵之间的平衡和谐。东方智慧也强调道德和良知,认为人应该遵循道德规范和良知,追求真、善、美的综合目标。最后,东方智慧还强调沉淀和内省,认为通过沉淀和内省可以获得更深层次的理解和智慧。

西方智能中的特色涉及注重个人独立思考和创新能力、探索和实验精神、人文主义价值观(强调人文主义价值观,这包括对人类尊严、平等、自由、正义等的追求,这些价值观对于智能的发展也非常重要)、开放和包容的社会环境、多元文化的交流和融合等。其还原特色是指将复杂系统或现象分解成更简单的、更基本的组成部分或原理的方法。如机器翻译可以被分解成语言翻译、语言理解、语言生成等子任务,每个子任务可以被独立地研究和解决,然后将它们组合起来形成一个完整的机器翻译系统。在认知科学中,还原特色被用来解释人类思维和行为的基本原理,将人类思维分解成感知、记忆、学习等基本过程,然后通过这些基本过程的研究来理解和解释人类的认知行为。然而,还原特色也存在一定的局限性,因为它忽略了整体系统的综合效应和相互作用,可能会导致对问题的理解和解决方案的局限性。

在东西方融合智能中,数据和知识之间的关系或许就像计算和算计之间的关系一样。计算是指通过运算得出结果,而算计则是指谋取利益或达到某种目的而进行的计算。同样地,数据可以是被动的、纯粹的信息,而知识则是经过处理和理解后能够产生价值和意义的信息。因此,数据和知识之间的关系可以被看作是被动和主动、纯粹和有价值的关系,就像计算和算计之间的关系一样。这个比喻可以帮助我们更好地理解数据和知识之间的本质关系,并认识到数据只有在被处理和理解后才能成为有用的知识。同时,数据和知识之间的关系也体现着还原和整体之间的关系一样。数据可以被看作是一个整体中的一部分,而知识则是通过对这些数据的整合和归纳而得出的整体性的结论。因此,数据和知识之间的关系可以被看作是部分和整体、分散和集中的关系,就像还原和整体之间的关系一样,这个理解角度可以帮助我们更好地理解数据和知识之间的本质关系,并认识到数据只有在被归纳和整合后才能成为有用的知识。同时也提醒我们,在处理数据时要注意将其整合为完整的整体,以便更好地理解和利用它们。

在人类的智能中,数据和知识的对齐是非常重要的。数据是智能系统获取信息的基础,而知识则是对这些信息进行分析、理解和应用的基础。只有将数据和知识进行对齐,智能系统才能更好地理解和应用这些数据,从而实现更加准确和高效的智能决策和处理。数据和知识的对齐可以通过多种方式实现,如机器学习、自然语言处理、知识图谱等技术。这些技术可以帮助智能系统从数据中提取出有用的信息,并将其与已有的知识结合起来,从而实现数据和知识的对齐。在当今数字化的社会中,数据的规模和种类都在快速增长,但真正有价值的信息并不多。因此,数据和知识的对齐对于智能领域的发展来说至关重要。只有通过对数据和知识进行有效的对齐,才能真正实现智能化的应用和服务,为人类带来更加便捷和高效的生活体验。

同样,东西方智能的融合过程中,整体观与还原论的对齐是非常关键的。整体观和还原论是两种不同的思维方式,前者更加注重系统性、全局性和综合性,后者则更加注重分析、细节和局部性。在智能领域中,整体观和还原论的对齐可以帮助我们更好地理解和应用智能系统。整体观和还原论的对齐可以通过多种方式实现。一种方式是使用动态弹性的知识图谱等技术,将各种事物之间的关系和联系进行整合和展示,从而形成一个整体性的认知框架。另外,也可以使用各种机器学习技术,将大量的数据进行分析和处理,从而提取出其中的规律和模式,并将其应用于各种具体场景中。整体观和还原论的对齐对于人类智能领域的发展来说非常重要。只有通过对整体和局部进行有效的平衡和协调,才能真正实现东西方智能融合的全面发展和应用。因此,我们应该更加注重整体观和还原论的对齐,不断探索和创新智能技术,为人类带来更加便捷和高效的智能服务。

最后画蛇添足一下,当前人工智能技术既面临着不少风口也存在着大量的泡沫,即人工智能领域在当今社会非常热门,有很多机会和潜力,但同时也存在着一些虚假宣传和过度炒作的现象,这种炒作可能导致一些不切实际的期望和投资,最终可能会导致泡沫破裂。在当前的人工智能领域,有很多公司和组织都在不断投入资金和资源进行研究和开发。这些投资和研究带来了很多新的技术和应用,也为行业带来了大量的机会和潜力。但同时,也有一些公司和组织通过夸大宣传和虚假承诺来吸引投资和注意力,这些公司可能在实际运营中没有可持续的盈利模式,最终导致泡沫破裂。在人工智能领域,我们同样需要将东方的整体观与西方的还原论有机结合,在各种管理领域,秉持人机环境系统的观点,认真分析每个项目和公司的实际情况,避免盲目跟风、过度投资和过度期望。只有在合理的、可持续的基础上进行投资和开发,才能够实现可持续的发展和成功。


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