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人工智能的局限
发布时间:2019-11-27
 


人工智能是研究如何利用计算机去完成过去只有人才能完成的智能工作,所以,我们很自然地会将人工智能系统和人类在同样任务上的表现进行比较。的确,在某些特定任务上,计算机已经表现出了远超人类的能力。比如,十九世纪70年代,手摇计算器在算数运算方面击败人类。然而,在执行通用性逐渐增强的任务时,如回答问题、玩游戏以及医疗诊断,人工智能系统的能力变得越来越难以评估。我们再以人类视觉的丰富感知为例来说明人工智能的局限性。我们知道,人类的视觉感知系统是非常复杂的,但是,却能够在明确地觉知前景与灵敏地捕获背景的过程中取得自然平衡。相比之下,机器的感知水平依然力不能及。

由于人工智能具有局限性,所以,在建构人工智能系统时,其可执行的任务都被设计得非常有限,这样,才能够帮助系统在特定问题或应用层面取得突破。在测试的过程中,我们发现,虽然机器可以在某一特定任务上展现出其卓越的性能,但只要任务稍加改变,其表现就会大打折扣。相比之下,人类的智慧则表现得更加立体多面,且具有持续稳定性。比如,一个能够阅读汉字的人多半能理解中文发音,了解一些中国文化,甚至可以在中国餐厅里向别人推荐好吃的菜肴。而机器要想具备相应的智能则需要完全不同的人工智能系统来处理这些不同的问题。

这一点,在图灵设计现代计算机基本架构,即我们后来所谓的图灵机的时候,已经被明确界定哪些问题是图灵机无法解答的。


图为电影《模仿游戏》中的图灵与图灵机


第一, 是所谓停机问题:一台计算机能否判断自己是停机状态。

第二, 针对NP问题,是不是有有效的解法。NP不可解问题以及量子计算在经典计算机可计算问题上的突破。

作为爱因斯坦的至交好友,哥德尔在上个世界三十年代对现代逻辑学的发展做出了重大贡献,即提出了哥德尔不完备定律。它证明了经典意义上的理性存在自相矛盾和自我诠释两者之间不兼容的问题。图灵为了更清晰地解释哥德尔不完备,设计了图灵机,从而创造了现代计算机的通用结构。但这一渊源,常常被现代的计算机学者忘记。

哥德尔和图灵那一代人系统地研究了哪些问题是计算机不能够解决的,而区分了人能解决的问题和计算机能够解决的问题的界限。哥德尔不完备的一个简单说法是:不存在一个普适的解法,解决所有问题,无论这个解法有多大。从这个角度讲,我们不会找到一个算法——这个算法能够自我迭代出其他算法来解决所有问题。因此,也就不存在机器可以自我进化来获得无限的知识的情况。

哥德尔不完备定律的另外一个表述是:这样的系统必然是不完备的,也就是说至少有一个命题不能通过“程序”被判明真伪,系统在处理这样的命题时,就进入逻辑判断的死循环而无法停机。所以,无论我们怎样为计算机系统的命题扩充它的公理以包罗更多的内容,只要公理总数是有限的,物理上不允许无限大这个概念,哥德尔的问题就始终存在。

虽然,经典逻辑不能突破哥德尔不完备定律,但是,人却具有这样的能力。从认知的方式来讲,人类的认知过程与我们现在谈论的人工智能是不一样的。人类有一种认识相对准确结论的直觉方法,这与计算机式的方法不同,我们可以认知新的事物和了解新的问题,这是不受哥德尔定理限制的。

以计算机的停机问题为例,虽然计算机速度和效率大大提高了,但它们本质上还是冯·诺依曼机。计算机的程序是基于二进制数字运算的命题演算系统,人能提供给它作为依据的公理总数是有限的,规则是一条一条可计数的,计算机判定出命题的真伪,输出结果、停机并转向下一个命题。这符合哥德尔第一不完备定理的条件。我们可以在数学上假设无限的公理集,然而对于计算机来说就意味着需要无限大的存储空间来描述这些公理集,这在物理实现上显然是不可能的,这一点又这表明了计算机与人思维的不同。

但哥德尔所限定的有限逻辑,可能不限制量子力学的基本逻辑,人类的直觉也可能不受哥德尔不完备定理的限制,从这个角度来讲现在的计算机结构不太可能具有人脑的能力。当然,量子计算机基于量子逻辑,离实现还有些实际的困难,现阶段我们不能够简单预期。

这一假想包括目前两个还缺乏证据的关键假设:1.人的思维由经典信息和量子信息组成;2.在整个传递和等待过程的中间,量子信息没有发生退相干,没有因为跟其他系统相互作用而发生信息的改变,被很好地保留到被传递的人醒来的那一刻。

科学从未停止对人类思维的探索。我们相信有一天人类能够了解自己,甚至可以模拟人类的思维而创造机械的思维,即人工智能。人大脑的运作可能是基于量子力学的。思维有可能源于量子信息,得出这个结论基本上依靠排它法。因为我们在物理世界看到的信息,只有经典信息来描述物体是由哪些分子原子组成,确定这些分子和原子的数量和位置;而量子信息却是描述它们之间的关联。

另外一个证据是基于思维和量子之间的相似。思维会有关联和非局域性的一些特点,而量子本身也是。比如,同样是记忆,计算机一个扇区坏掉了,这个扇区上存的东西就消失了。新的扇区替换进去也不会再有相同的记忆内容。而大脑每天都在工作,细胞每天都在新陈代谢,组成细胞的碳氢氧原子不断被替换,我们的记忆并没有消失。我们还有一个间接的证据,一个高等生命体,被切割成为一段一段的局部后,生命也消亡了,这与量子纠缠系统有不少类似。当分别测量的时候,我们割断了纠缠态的内在关联性,纠缠的两个实体也不再存在纠缠,寄于它们纠缠态上的量子信息也发生了变化。大脑的行为更像是量子的长程关联,类似于电子的超导现象,是一种非局域的相互关系,一对电子形成库柏对在晶格之间穿行,不再消耗能量。超导不是单个的粒子的行为,而是大量粒子在一起的量子化行为,任何单个粒子的变化对整体的量子效应并没有大影响。

量子关联的解释也许会渗入人类对认知的了解。如果大脑真的是量子化的工作,我会认为对人类这是一个好消息,我们用经典的方法来开发的计算机会在很长时间内无法超过人脑,因此,我们也就不用担心人工智能控制人类。因此,量子计算有可能是未来更接近人类思维方式的人工智能的实现通路。但今天我们对量子力学本身的认识还非常有限,所以,在这个基础上构建一个具有计算功能的器件,还有一段长的距离要走。从这个角度来讲,机器人也很难会有类似于人脑的思维能力,也就不具有独立的学习和创新的能力。

END