图书封面

译者: 刘西瑞 / 王汉琦
作者: （英）博登
ISBN: 9787532740543 
页数: 492
定价: 43.0
出版社: 上海译文出版社
丛书: 世纪前沿·世纪人文系列丛书
装帧: 平装
出版年: 2006-7-1


简介 · · · · · · 　　人工智能哲学是伴随现代信息理论和计算机技术发展起来的一个哲学分支。本书收集了人工智能研究领域著名学者的15篇代表性论文，这些论文为计算机科学的发展和人工智能哲学的建立做出了开创性的贡献。这些论文总结了人工智能发展的历程，近年来该学科发展的趋势，以及人工智能中的重要课题。在这些划时代的著作中，包括有：现代计算机理论之父A·M·图灵的“计算机与智能”；美国著名哲学家J·R·塞尔的“心灵、大脑与程序” ；G·E·欣顿等人的“分布式表述”，以及本书编者、英国著名人工智能学者M·A·博登的“逃出中文屋”。


《心灵、大脑和程序》J.R.Searle
本文的中心思想是，从没有一种纯形式的模型，足以凭借其自身产生意向性，因为形式自身不能构成意向性，同时它们自身也没有因果能力，它们的能力不过是在过程中随着机器运行而产生下一步的形式体系。
//我是把这个意向性理解为意识的。

“机器能思维吗？”我个人的观点是，只有一种机器能够思维，实际上只有一些类型特殊的机器，即大脑和那些具有相同因果能力的机器，能够思维……。无论意向性是别的什么东西，它都是一种生物现象。同时，它很可能像泌乳、光合作用或任何其它生物现象一样，与生成它的特定生物化学特性具有因果相关性。谁也不会认为，我们可以通过对泌乳、光合作用中的形式序列进行计算机模拟而得到牛奶和糖类。但是在心灵有关的地方，由于根深蒂固的二元论，很多人都宁愿相信这样的神话：他们所认为的心灵，其实质是形式加工，它不像牛奶、糖类那样不能独立于非常专门的物质因果关系，它是保持独立的。
//从作者上面的话我理解到，其实我是比较赞同塞尔的观点的：没有纯精神的东西。心灵是大脑的运行状态，但是它是不能脱离大脑的。而程序，至少必须在机器上运行的过程中才能类比为心灵。

//开始的时候，我并不明白这个“中文屋”是要说明什么问题，但是那时我觉得那套从中文到英文的规则必然是相当之庞大，至少目前来说是无法实现的，这涉及自然语言理解的问题，现在仍然没有特别好的翻译软件就是一个明证。我觉得一个完全由符号和规则组成的体系，或许是不能够仅通过一套规则，转换成另外一套符号和规则的体系，除非两者都能映射到相同的另一个体系中。我们的语言体系之所以能够翻译，是因为外界的对应物和人的相似的运行机制。个人感觉翻译中最难的可能是语境的问题，这个也就是语言的背景知识问题，和下面的逻辑推理系统的背景知识有相似的地方。（哈哈，这段说的莫名其妙的，以后再具体想想）


《认知之轮：人工智能的框架问题》Daniel C.Dennett
人能够从事快速、灵敏、有风险但有价值的其余情况相同的推理。
//说了一个对于符号主义（逻辑推理系统）存在的困难：智能的背景常识问题。

//最有意思的应该是开头的故事，让机器人去取和定时炸弹放在一起的备用电池的故事。制造一个机器人，让它明白自己的备用电池和一个快要爆炸的定时炸弹一起锁在一个房间里，让它做出抢救电池的计划并且实行。可怜的R1机器人把放放炸弹和备用电池的小车都拉出来了。于是设计者觉得应该做一些蕴涵关系。第二个具有了推理蕴涵关系的机器人R2，在刚刚推演完“把小车从房间里拉出来不会改变房间墙壁的颜色”时，炸弹爆炸了。于是设计者又做了改进，教机器人区分相关的蕴涵关系和无关的蕴涵关系，并且忽略无关的。这个机器人R3站在那间房子外面，陷入了沉思。“他们冲它喊：‘干点什么吧！’。‘我正在做，’它反驳道，‘我正努力忽略成千上万我已确定为无关的蕴涵关系。我只要发现一个，就把它放进那些必须忽略的关系表中，并且……’。这时，炸弹响了。”

//至少对人类的来说，逻辑是在经验和直觉基础上产生的。逻辑和概念相关，概念归根到底都是从现实中概括出来的。现有的逻辑系统一般来说只能处理数学化的公理，或者在一个范围相对很小的专业知识领域中有所作为，因为在这样要处理的背景知识很少。在作者的脚注中的一点引起我的注意，它提到R·德苏萨的“情感的理性”，其中写道“情感的功能是填补由（单纯的需要加上）在确定行动和信念时的“纯粹推理”遗留下来的空白。情感是一些具有确定作用的模式，它使事物从注意对象中凸显出来的，是提问的路线，是推理的策略。”。事实上，更一般的，人们以日常经验来作为推理的规则，不会无缘无故的去做不相关的推理，而这到底是怎么做的呢？也许基于内容的联想式的记忆匹配是相关推理的原因，那么不相关的本来就不会出现在推理的范围之内。倘若对存在于系统中的每一个概念都做一个联系，进行一个推理，肯定会有概念处理的指数爆炸问题。


《造就心灵还是建立大脑模型：人工智能的分歧点》Stuart Dreyfus, Hubert Dreyfus
//对于人工智能历史中符号主义和联结主义的斗争，这篇论文比任何国内的教科书上说的详细多了。从这个文章来看，Minsky和Papert当时只是证明了单层感知机的局限性，同时，“在对感知机所作的结论中，当Minsky和Papert向自己提出了‘你是否考虑过多层感知机吗？’这个问题时，他们在口头上承认该问题尚未解决，而给人的印象是解决了”。“他们证明的书中完全忽视了罗森布拉特关于多层机的章节，以及他对以误差的反向传播为基础的概率学习算法的收敛性的证明。”



《概念的联结论构造》Adrian Cussins
假定我们也承认自然主义：所有非物理特性或是可简化为物理特性，或是必须由物理特性来实现，或是必须由物理特性来执行。

前一派（符号主义）的点头口号是：心灵和数字计算机都是物理符号系统。
来自反而的直觉认识是：我们应当以建立大脑模型，而不是建立心灵关于世界的符号表述的模型的方式，从而创造人工智能。

如果网络和我们一样要具有恰当概括的意识，它也许必须具有和人类大脑一肃然尺寸、构造和联结构形。如果它要从自己的“经验”学会作出人类式的联系，而不是被教会作出已经由训练者规定好的联系，它就必须也具有和我们一样的关于输出只当性的意识，而这就意味着它必须也具有和我们一样的需求、欲望和情感，而且必须有一个人类式的躯体，该躯体能做恰当的物理运动、具有种种能力，也易受伤害。
//现在研究中的网络中节点和连接的数量，和人类大脑中的神经元及它们之间连接数量来讲，还是小巫见大巫，还有节点本身的复杂性也要简单的多了。但是从简单到复杂是人类认知的必然过程。
//多大的网络能实现多强的功能，比人类大脑还大的网络会怎样？该用什么样的数学方法去认识和处理大规模的网络？


《动机、机制和情感》 Aaron Sloman
[引言]
爱是一种态度，而不是一种情感，尽管挚爱很容易引发情感状态。用哲学家的行话来说，态度是倾向，情感虽然带有倾向的成份，却是偶发的情节。

情感可表现为多种状态，在每一状态中，在资源有限的智能系统所必需的引发机制作用下，强有力的动机对有重要意义的信念作出响应。新的思想和动机设法通过各式各样的过滤器，造成对另一些正在进行的活动的干扰。其结果可能打断或修正别的和物理过程的动作，有时是富有成效的，有时则否。

如果 因为在复杂而快速变化的世界中需要有以智能方式行事机制，而造成情感状态的出现，那么通常认为情感和认知相分离的看法就受到挑战。

[心灵的设计约束]
不仅有动机生成器和比较器，还有用于生成器和比较器本身的生成器和比较器。

将最高层次的控制权分配给能获取最多信息和具有最强有力推理机制的部分……在偶然的对强烈行动的紧急需求之下，必须具备压倒性的硬件和软件上的反射，这些反射不依靠较高层次的控制而独立运作。
//这个似乎是必然的，真正合理的设计意图都该考虑到的，而自然界却是通过残酷的淘汰式的进化来实现的。

人类的非派生目标有：身体的需要、得到赞同的愿望、好奇心、对美的追求，以及承担任务时获得成功的愿望。
//未免有点太多了吧。生存是最大的非派生目标吧，不过都是通过派生目标来实现的。得到赞同的愿望和承担任务时获得成功的愿望是相似的。除了第一个，其它的基本都是高级的智能了。人为什么有好奇心？人是怎么感觉到美的？

[情绪、态度和个性]
态度常常和情感混淆，事实上在根本没有情感参与的情况下，也可以有爱、怜悯、钦佩和憎恨。
// 态度和情感？
在有机会的时候，态度就会在作出某种选择的倾向中表现出来，但是它们不一定包含对思想和决策的无休止干扰。人们可以并不一直想着自己的孩子，而仍然爱着他们，虽然自己所爱的人有危险的消息会引发情感。

个性和性格汇集着为数众多的、在特殊场合产生特定目标的、没有特定指向的一般性倾向。

[结论]
理解我们所熟悉的心理过程背后的计算机制，可使我们有能力减少由情感扰动造成的痛苦，减少学习能力的缺陷，以及减少社交能力方面的许多不足。有些问题可能是脑损伤，另一些问题看来更像是计算机中的软件失误。我推测，很多为情感所困扰的人，正在经历这样的软件式“毛病”。
人类情感活动的许多方面是在人类进化史上偶然出现的，而且不是设计精良的机器人所必备的。
//  或许情感的正是必然的呢


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