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PX 发表于:2021-03-10 14:54:50 回复 0 赞 0 368

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


智能的本质特征应该是否定性,智能是对现实世界的否定性认识,这是由于智能是对尚未存在东西的把握,智能追求的是那种尚不存在的未知东西,从而,智能是对现实世界的疏离和否定,智能是对完满的感性外观的扬弃。循此思路,智能的特征可能是:


(1)非实在性与异在性。智能是对不存在的事物的关系追求,故而它只有在异在性中才会获得其自身的规定。


(2)超前应该性。智能中的超前性是通过展示升华过的理想而超前于经验现实,进而否定经验现实的。


(3)自主否定性。由异在性和超前应该性必然走向智能的自主否定性。


(4)非模仿性和非反映性。传统智能理论把智能看成是“模仿”的观点是错误的,也许智能是变主体意义解释的表现形式。


(5)精神化和无概念性。因为只有彻底精神化的智能才可能成为完全异在的东西,精神就是智能的天地,精神使智能产品或系统有所表征、搜索。无概念性则是指智能是无任何预定概念地对对象的表示,智能的种类是独特的各不相同的,也即是多元一致化的。


(6)不确定性和难解性。智能作品与谜语具有相同的认知结构,是确定性和非确定性的微积分统一。


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卡内曼在《快与慢》中将人类的本能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。


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经过进一步研究,我们发现: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决策系统,即人机融合的计算计决策系统。


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研究一个事物(如智能)如果不从未来看它,往往会被它迷惑。计算是算计的产物,计算常是算计的简化版,不能体现出算计中比事实更酷的主动、辩证、矛盾价值。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……


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