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PX 发表于:2021-03-10 14:32:44 回复 0 赞 0 39

本文转载自微信公众号“人机与认知实验室”(ID: 9h_9c3c1f805cb8),作者刘伟


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维特根斯坦与图灵两人一直有个争论,那就是:数学究竟是发现呢还是发明呢?一个是已知的存在,一个是未知的出现,的确多少都有些令人左右为难!据说,这个问题仁者见仁智者见智,各有道理,至今仍没有一个统一的标准答案,可以想象,未来随着数学的进一步发展,估计争执会愈发激烈。保不齐,折中一下比较好:既有发现也有发明!最近一直在思考智能问题,联想起数学领域的这个争论,自然很想问类似的一个问题:智能究竟是发现呢还是发明呢?或者是二者兼有呢?


如果说人工智能主要是计算,那么人类的智能则是包括了计算和算计的计算计。计算大家通过数学、物理等学科比较了解了,那么什么是计算呢?实际上,这两者是相辅相成、密不可分的,犹如东方思想里的阴阳道和西方科技里的显隐知,毕竟人工智能是为人服务的,人的好坏影响人工智能的使用效果。计算计的目标不仅要解决“格式塔”学派的完形论学说(从物理学上得到启发的),还要尝试解决“格式塔”学派的顿悟学说(从认知心理学上得到启发的)。


理性是指能够识别、判断、评估实际理由以及使人的行为符合特定目的等方面的智能。理性通过论点与具有说服力的论据发现真理,通过符合逻辑的推理而非依靠表象而获得结论,意见和行动的理由。与之相对应的是经验主义,它认为人类的想法来源于经验,所以知识可能除了数学以外主要来源于经验。这里主要关注的是人类的知识来源以及证实我们所知的一种手段。


大家知道,数学计算是理性的典范,不但可以精确、深邃描述物理现象,也是推动科技理论发展、应用的重要途径,数学中的推理有代数里的加减乘除、集合学里的交并差补(与或非)、几何学里的平移旋转对称等基于公理的逻辑关系,但这些理性主义的三个基本原理发挥了作用:在转换关系的可逆性中体现了不矛盾原理;中性成分的恒定性保证了同一性原理;最后一个原理人们较少强调,但它同样是一个基本原理,就是到达点不受所经途径不同的影响而保持不变的原理。例如,数学中的拓扑原理等。


如果把计算看出理性的结晶,那么算计则是理性与感性的融合,计算是算计的产物,计算常是算计的简化版,不能体现出算计中主动、辩证、矛盾的价值。计算可以处理关键场景的特征函数,但较难解决基本场景的对应规则,更难对付任意场景的统计概率,可惜这些还仅仅只是场景,尚远未涉及情境和意识……如何定义出不同于计算的算计的加减乘除、交并差补(与或非)、平移旋转对称等基于公理与非公理结合的逻辑关系就显得非常迫切,这样一来就可以进行有效的跨域、非家族域的算计,而不是仅仅处理不带矛盾的计算问题,比如如何定义比较两个“应该”之间的大小、不同“态”、“势”、“感”、“知”之间的差值等等。算计里的辩证斟酌掂量是形式化计算中一致性、无二义性的瓶颈,它不但是对某个概念或者行为的可能理解或解释之全体,而且是计算的方向性把握。计算依赖数据和模型,算计不依赖数据和模型,还可以实时构建模型。计算需要结果不断逼近收敛,而算计却应该把握方向弥聚调节,犹如人之呼吸节律。

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卡内曼在《思考:快与慢》一书中将人类的直觉意识快决策称为系统一,将人类的理性逻辑慢决策称为系统二,并考察了系统一与系统二之间的区别。经过我们研究,人机环境系统的深度态势感知中应该还有决策系统三:人类理性与感性结合的不快不慢的right(好)决策系统,即人机融合的计算计决策系统。


在当前的数字化、信息化、智能化时代,研究一个事物如果不从过去和未来双向去观察、分析它,往往就会被它迷惑。那么该如何把握这双向的处理呢?技术碎片无法构成人类,也无法构成智能,这就需要对其系统的结构、功能、甚至于能力进行解剖和研究,在与事实保持距离的同时,需要把责任变成价值,所以在人机环境系统中人既是观察者又是体验者。数据要素的价值在于重建了人类对客观世界理解、预测、控制的新体系新模式。但需要人类去使用和驾驭这种价值,所以单纯的数据要素仅仅是搭起来了一个客观环境,其中人的能力如何发挥出来至关重要,人机环境系统综合起来才会产生惊叹的效果吧!?有道是:没有“劲敌”参加交互作用的博弈问题研究与决策过程就是假把式。


人机融合智能中的计算计系统就是把人类的算计与机器的计算有效结合起来人机环境系统。其中,算计是一种在不同水平粒度上的数据信息、知识经验、态势感知的变if-then的启发式想象过程。


弥聚(弥散、聚合)问题是计算计系统中的一个重要问题:人机融合智能的研究要避开“分”与“合”的纠缠:合是第一位的,合是交互、合作,不是替代;分是第二位的,其核心要义就是:在机的一方知止而定,尚不可寄予机方面算计的能力(也许只有人才具备功能与能力的统一)。


有朋友曾对P-NP问题简而言之如下:

【若我们通常用到的程序看作是“确定性图灵机”(deterministic Turing machine)。它们遇到条件分支,在同一个时刻只能走其中一条路,不能两边同时探索。

那么“非确定性图灵机”呢?你可以把“非确定性图灵机”想象成一个具有“超能力”的计算机,它遇到分支语句的时候,可以同时执行 True 和 False 两个分支。它能够同时遍历任意多的程序分支,这是一台具有超能力的机器!

所以“P vs NP”的含义大概就是这样:请问那些需要非确定性图灵机(超能力计算机)在多项式时间才能解决的问题,能够用确定性图灵机(普通计算机)在多项式时间解决吗?】


那么我们粗略地做一下比喻:计算好比是字词语法性的形式,那么算计就像是语义语用性的意向。如P-NP问题一样,算计可以降维计算的量,不一样的是:P-NP问题是计算问题,计算计则不完全是计算问题,还涉及非计算问题。


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  《孙子兵法》因为是思维而不是物理,所以不会过时


“知非即舍”,是指知道错误了,就要舍弃并且及时改正错误。算计里面包括“知非即舍”功能力(功能+能力)。


“知非即舍”的小故事:释迦牟尼佛舍弃王位,出家修行后,在山中修道多年“苦行”,其最终认为“苦行”不是解脱之道,因此放弃了这种修行方法,同时悟得“知非即舍”的道理。


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