關於 人工智能 的思考

               

        (一點點想法和思考)

      「人工智能」，竊以爲是計算機科學最引人入勝的一個方向，可惜的是我們還沒能看到有任何突破性的進展，就像網易公開課對「斯坦福機器學習」課程的描述一樣，「人工智能」似乎遇到了一個瓶頸。雖然如你所見，似乎智能化在ios上的siri之後越來越接近人們的生活了，但其實本質上並沒有任何的突破。張鈸院士有這樣一個比喻「人類的技術發展正如同開門，當我們找不到這扇門的鑰匙時，如果能夠有一塊磚頭，我們多半會抄起磚頭將門砸開。」現在的「人工智能」就是這樣一塊磚，至於砸開砸不開，那就很難說了。

       對這個問題國內外似乎有普遍的認識，All models are wrong, but some models are useful. — George Box，其實差不多也是這個意思，我們並沒能找到人工智能的key，而是在用一些其它方法讓程序看起來比較智能。再羅列一個東西吧，是網上看到的十大實驗(?)之一：

       開始學習機器學習也有半年了，要說感受就是excited &  disappointed，excited是因爲終於知道了一些人工智能的算法並且編了一些碼跑起來，disappointed是因爲我看不到這塊磚砸開人工智能之門的希望，雖然"機器學習無疑是最有希望實現這個目標的方向之一"。

       今天拜讀了圖靈的里程碑論文《計算機器與智能》，在感嘆圖靈真是天才之餘，着實認真思考了一番。圖靈反駁了很多觀點，其中我覺得由爲有意思的一句話是「According  to the most extreme  form of this view the only way by which one could be sure that a machine thinks is to be the machine and to feel oneself  thinking」，即是「你若要肯定一臺機器是否能思維，唯一的途徑就是成爲那臺機器並且去感受自己的思維活動。」這當然這是不現實的事情，也使「人工智能不存在」這個觀點很無力。人工智能感覺就像外星人一樣，你沒法否定它的存在的可能性，可是誰都沒見到過~~~~~甚至我們連一個「聲稱見過」的人都沒有……

       圖靈在論文裏描述的Learning Machine和現在機器學習的思路很類似，(也許這就是來源？我孤陋寡聞了？)，至於這樣是否能創造出真正的人工智能，圖靈舉了這樣一個例子，也就是說當原子堆很小時是不會產生鏈式反應的，但如果原子堆足夠大了之後就會因爲一箇中子的轟擊產生核裂變。圖靈把一個想法比作中子，而人的思想比作原子堆，有一小部分思想處於超臨界狀態，進入其中的想法將會產生越來越多的想法，最終成爲一個完整的"理論"，也就是智能，那麼是否有一天這樣一個「學習機器」也能進入超臨界狀態而產生人工智能呢？-----我想除了時間沒誰知道答案

       人工智能，對於社會、經濟、文化的影響我就不贅述了，各種科幻大片已經做了足夠的渲染，現在的關鍵是在這個人工智能的瓶頸期，五花八門的想法隨之而來，比如說對統計學方法批評的有，支持的也有。下面談一點拙見：是不是我們應該像上面那句長長的英文說的那樣「換位思考」一下，這樣的換位應該不僅僅侷限於「噢，電腦看到的圖片是一個矩陣的數字」這樣，而是儘量徹底地去換位，思考一下它能感覺到的數據是什麼、它的方向感、它的位置感等等對於思考很重要的東西，(這只是我粗淺的想法=囧=，有點扯，見諒，跳過吧)

        就像圖靈論文結尾時所說的

            We can only see a short distance ahead， 
            but we can see plenty there that needs to be done。

        很遺憾，我們似乎還在圖靈的short distance裏，真的希望有朝一日能有真正的人工智能誕生。