对《人工智能的进化》这一人工智能方面科普书籍的学习摘抄总结

对《人工智能的进化》这一人工智能方面科普书籍的学习/摘抄/总结

文章目录

• 前言
• 一、什么是人工智能？
• • “自适应机器学习”（adaptive machine learning），即AML
  • “老式人工智能”（Good Old-fashioned AI），简称GOFAI
  • 图灵测试
  • 哲学争论
• 二、巨型拼图之谜
• • “巨型拼图”——人脑的思维过程
  • 智能行为
• 三、知识与行为
• • 超越刺激与反应
  • 知识与信念
  • 意向立场
  • 智能行为
• 总结

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前言

注意：该科普书籍主要介绍‘老式人工智能’，并不是当今人工智能学习主流。
附：本文主要作为个人学习笔记，且是第一次写博客，并不专业，请多谅解。

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一、什么是人工智能？ “自适应机器学习”（adaptive machine learning），即AML

• 设计理念：让计算机系统通过对大量数据进行分析，掌握智能行为方式（关键词——大数据）

• 吴恩达：“你将海量数据输入程序，让数据说话，让软件自动从数据中学习。”（关键词——无监督的自动学习数据）

• AML的成功因素：
  1、拥有可供分析处理的海量数据；
  2、掌握功能强大的能够处理这些数据的计算技术；
  3、高速计算机

“老式人工智能”（Good Old-fashioned AI），简称GOFAI

• 发展愿景：不致力于分析海量数据，而是专注于常识。（补充：‘愿景’是因为现在的潮流是机器学习即AML，所以该理念一直都没能实现，只能称为愿景）

• 麦卡锡：“如果一款程序可以根据已知信息和指令，自主推断由此可能导致的各种直接结果，我们就说这款程序具有常识”

注：AML和GOFAI都需要学习经验，但强调重点不同：AML——数据；GOFAI——语言。

图灵测试

• 为什么人类语言在老式人工智能领域有举足轻重的作用？
  1、利用先前通过语言获得的信息解决新问题、新情况；
  2、语言是研究智能行为的绝佳媒介。

• 图灵在论文中建议：我们应该将注意力从如何制造机器、机器外观如何以及其内部结构如何运转等方面转移到可观察的外部行为上。

由此↑↑↑ 推出了“图灵测试”

• 图灵测试的几个方面
  1、实验依据——语言是测试智力的终极手段；
  2、测试关键——对话可以涉及任何话题；
  3、探讨目的——机器能像具有思考能力的人一样运行吗？

哲学争论

• 理论依据——《中文房间理论》（在此不做详细介绍）

• 哲学家约翰·瑟尔（John Searle）提出，理解（思维或智能）的内涵远大于可观察的外部行为，即便这种行为可以与所谓的模仿游戏一样涉及范围较大。

• 本书作者批驳此观点的理由是：
  1、无法证明瑟尔在记下这本手册的同时未掌握汉语；
  2、根据所需知识量和难度，根本不可能存在这种手册

二、巨型拼图之谜 “巨型拼图”——人脑的思维过程

• 在对人脑的思维过程的研究途中，各个不同领域的科学家都提出了他们自己的见解

• 我们需要关注语言，因为心智需要通过语言来明确表达观点。
• 我们需要关注心理学，即人的思维方式是什么，以及人与其他动物相比有何异同。
• 我们需要关注神经学，即大脑如何形成心智。
• 我们需要关注进化论，即人类这一物种在进化的压力下如何继续发展。
• …

• 但是这些观点，都只能称之为拼图碎片，
• 而我们在面对人脑思维这个复杂巨大的谜团时，妄图把一个拼图碎片当整体是不行的，所以我们应该承认我们仅仅是在处理拼图的一部分，并尽己所能去发现要如何与其他碎片有效组合。
• 为参考方便，把拼图的几个拼块混称为整个拼图的错误称为“巨型拼图”问题

智能行为

• 在本书中我们关注智能行为，即行为主体对下一步该做什么做出的判断，称为智能选择行为。
• 为什么我们关注智能行为？而不选择上述列出的其他科学家的观点？在此列举心理学和神经科学的局限性。

• 心理学的局限——大多仅能从外部观察研究对象，因此在研究过程张受到极大的限制。
• 神经科学的局限——最多只能观察到运行过程，而多种不同运行的原理可能可以导致同种运行过程，所以难以解析背后真正的原理。

• 由飞行器制造得到的灵感，我们研究思维是如何引导智能行为有两种途径
  1、研究人脑（及其他生物的大脑）；
  2、将注意力放在思维过程本身，找到适用于人脑及其他思考行为的普遍原理。

• 设计立场总结：我们无须在细节上纠结人脑如何工作，而应将注意力转移到人脑所作的工作上，研究人脑是如何完成这项工作的，发现在此过程中什么因素起到了作用，什么未起作用。

• 当然，这种设计立场也同时存在缺陷，我们无法了解到意识思维的主观感受（思维结果带给思维主体的感受），但在本书中的研究对象是可观察的智能行为以及产生的过程，所以在此不讨论缺陷部分。

三、知识与行为 超越刺激与反应

• 约翰·麦卡锡发现：人们在日常行为中表现出的突出特点就是知识的决定作用；
• 他首次提出：若想理解智能行为，我们就应研究在背后支持智能行为的知识，以及这些知识是如何影响人类行为决策的。

• 从“谈论《2001：太空漫游》”这个故事中得到的观点：掌握知识，并利用知识对自身行为施加影响，是构成人类行为的本质。
• 人类会采取行动以应对刺激：
  1、直接映射：我们感受到一些东西，并对此有所反应；
  2、间接映射：我们感受到一些东西，产生的反应却取决于我们拥有的信念。

知识与信念

• 知识的基本含义：知道某事意味着“某人是这样而不是那样看世界”。
• 除此之外，我们还关心信念这一概念，例如：当我们觉得一观点不可靠时用的就不是判断的命题态度，而是怀疑的命题态度，“认为”、“对…有信心”诸如此类动词的表述仅在表明不同的信念水平。
• 显然，一个人如何使用信念取决于他对该信念的确信程度，我们称为信任度。但在本书中我们不区分知识和信念，因此不必考虑信念度。

意向立场

• 哲学家丹尼尔·丹尼特认为：当我们看待复杂的系统（生物或其他系统）时，所采取的“意向立场”往往是有用的（指包含信念、目标、欲望和意图等在内的立场）。
  例如：恒温器认为房间温度高于设定，试图降温。

• 在某些情况下，意向立场是有用的（如下棋程序），它能够帮我们有效地与系统进行交互，但不必把立场的作用过分夸张或拟人化（如恒温器）。

• 丹尼尔·丹尼特核心观点：立场只是一种观察复杂系统的方式，可能有用，可能没用。

• 这引发了一个有趣的话题：所有关于人类知识与信念的讨论都叫做立场吗？我们能像讨论计算机系统、狗和恒温器那样，讨论人类的行为具有的信念、欲望和意图吗？——将在第8章和第9章中详细介绍

智能行为

• 智能行为：基于你所知的内容决定下一步要做什么。

• 心理学家尼古拉斯·汉弗雷（Nicholas Humphrey）：当一个动物从证据中得到有效的推理时，它就会表现出智能行为。

• 在智能行为方面，我们关注的重点是人们认为是适当、合理、智慧的行为，而不是试图研究智能行为对于人类现实选择产生的影响（因为会有多种因素干扰），这一认识将使我们的研究内容变得更加可控。

总结 本书共十章，后续会逐步更新记录。