[转帖]对强人工智能的反对意见

ruiaijun

哥德尔与人工智能
1.斯梅尔第十八数学问题
哥德尔不完全性定理是为了解决1900年希尔伯特提出的20世纪需要解决的23个数学问题之一所得的划时代数学结果,而100年后,曾任美国数学会主席的斯梅尔又提出了21世纪需要解决的24个数学问题,其中的第18个问题是:人类智能的极限和人工智能的极限是什么,并且他指出,这个问题与哥德尔不完全性定理有关.
“电脑能否代替人脑”，“人类能否沦为机器的奴隶”,“人心是否永远会胜过计算机”？这是心灵哲学家和人工智能专家及其反对者争论了半个多世纪的迷题。它之所以引起人们极大的兴趣，一个原因是由于这个问题直接与肉体和灵魂的区别，或者大脑与心灵的区别这一古老问题相关.此外,更重要的原因恐怕是,过去几十年里计算机技术的巨大成就正在向人类智能发起挑战,人工智能领域令人瞩目的进展给人们带来了许多耽忧和困惑(1972年《计算机不能做什么》的作者在谈到计算机的弈棋能力时,绝没有想到事隔二十几年,那台电脑“深蓝”竞打败了国际象棋大师卡斯帕罗夫)。如果电脑与人脑有同样的能力，计算机能做人所能做到的一切，那么人也不过是机器而已，人类的存在就没有任何独特之处。因此，从这个角度讲，实际上人们是在问“人是否存在”这样一个与“上帝是否存在”同样古老,也同样重要的问题。有趣的是,在这一争论中哥德尔不完全性定理扮演了一个重要角色.一批具有数理背景的科学家和哲学家很难抵御用哥德尔不完全性定理论证“人心胜过计算机”的诱惑。
因为，哥德尔定理告诉我们，在任何包含初等数论的形式系统中，都必定存在一个不可判定命题。在有了图灵机概念以后,它的一个等价命题是，任何定理证明机器都至少会遗漏一个真的数学命题不能证，数学真理不可能完全归为形式系统的性质。这似乎表明，在机器模拟人的智能方面必定存在着某种不能超越的极限，或者说计算机永远不能做人所能做的一切。
（未完待续）

ruiaijun

（续前）
那么,依据哥德尔定理能否直接推出人的智能必定超过人工智能的结论?心,脑,计算机,哥德尔定理之间究竟有什么关系?哥德尔本人对此又是如何评价的？根据近些年公布的哥德尔的部分手稿和与王浩的谈话内容，也许,多少会超出某些专家想象的是，哥德尔本人认为，仅仅依据他的不完全性定理不足以推出如此强硬论断，需要附加其他的假定。
人工智能方案起于40年代后期.按照当代心灵哲学领域最著名的代表人物,美国的塞尔（J.R.Searle）对人工智能领域中各观点所作的区分，弱人工智能观点认为，计算机的主要价值就在于为心脑的研究提供有利的工具，例如，它能使我们用更严格精确的方式把各种假说形式化、程序化并加以核验。而强人工智能观点不仅把计算机看作对心脑进行研究的工具，更极端地认为适当程序化的计算机本身就处于心的状态之中，被赋予正确程序的计算机确实能够理解事物并具有其他的认知状态。这样，计算机程序就不仅仅能帮助我们验证心理解释，相反，程序本身就是心理解释。按照强人工智能观点支持者的立场，精神活动过程同机器执行程序一样，不过是在从事某种良定义的被称为“算法”的运算过程。而人脑和简单的计算机的主要差别仅仅在于人脑的活动具有更大的复杂性，或者表现为更高级的结构，而人的所有精神品质，包括思维、情感、智慧、意识都不过是大脑执行的“算法”特征而已。这些观点曾一度受到许多科学家的强烈抨击，进入90年代以来更遭到反对心脑同一论的心灵哲学家们的深刻批判。例如塞尔1997年出版了他的探索心脑计算机问题的《意识之迷》一书，对强人工智能观点重又发起了新一轮攻势。
（未完待续）

ruiaijun

（续前）
塞尔通过重述那个著名的“汉堡包”的故事，并用他的所谓“中文屋”概念批驳了强人工智能专家所持有的如下观点：完全可以在精确的意义上说，计算机具有人类理解故事和解答相关问题的能力。在塞尔看来，计算机的理解力与汽车和计算器的理解力没有什么不同，计算机与人类的心智相比，其理解力不仅是不完全的，而且可以说完全是一个空白。当然，对塞尔来说，重要的不是要论证“计算机不能思维”，而是要回答“正确的输入输出加上正确的计算本身是否足以保证思维的存在？”他认为,“如果我们所说的机器是指一个具有某种功能的物理系统，或者只从计算的角度讲，大脑就是一台计算机”，然而在他看来,心的本质并非如此。计算机程序纯粹是按照语法规则来定义的，而语法本身不足以担保心的意向性和语义的呈现，程序的运行只具有在机器运行时产生下一步形式化的能力，只有那些使用计算机并给计算机一定输入同时还能解释输出的人才具有意向性。意向性是人心的功能，心的本质绝不能被程序化，也就是说，心的本质不是算法的。因此，要探讨心-脑-计算机的问题，应当首先明确“算法”概念。
（未完待续）

xmas54888

楼主的说法是错误的。
世界上有很多不可能的事，但唯独这种强人工智能是可能实现的。极有可

ruiaijun

xmas548882006-6-2412:16
楼主的说法是错误的。世界上有很多不可能的事，但唯独这种强人工智能是可能实现的。极有可能
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你搞错了两件事：第一件事是这篇文章是我转引的，与我本人的观点无关。第二件事是原文作者也不反对人工智能，他只是分析哥德尔和他的弟子们是如何反对人工智能的。
比如你看文章中这样的词句“例如塞尔1997年出版了他的探索心脑计算机问题的《意识之迷》一书，对强人工智能观点重又发起了新一轮攻势。”一个本心反对人工智能的人是不会这样措辞的。
另外我以为你应该好好看看这些转引的文章，从我们在玩家网的讨论看，你对人工智能的艰难发展还了解太少

UFluosse

快试试吧，可以对自己使用挽尊卡咯~◆◆                    世界上有很多不可能的事，这种叫强人工智能的也是不可能实现的。极不可

UFluosse

快试试吧，可以对自己使用挽尊卡咯~◆◆                    7楼不我和你抬扛，就算不能吧

ruiaijun

　　本人分析：
　　请大家注意哥德尔不完全性定理的大意“在任何包含初等数论的形式系统中，都必定存在一个不可判定命题。”这个大意被人们转述成不同种说法，对人们反对人工智能起着极大的作用。
　　但是我们需要注意的是，哥德尔不完全性定理是有前提的，它指得是形式体系，即形式逻辑适用的体系。这对于我们反驳哥德尔的弟子们对人工智能的攻击，对于我们突破哥德尔定理的限制构筑强人工智能都有着极其重要的意义

ruiaijun

　　本人分析：
　　中文屋是指把一些不懂中文的人关在一个封闭的小屋里，让他们按一定规则拿出中文符号作为屋外的答案，他们的答案可能很正确，但是屋里的人并不懂得中文。
　　本人通过编程让计算机学习语言，也表明了这一点，计算机确实可以不懂得语言，它只要执行操作，就可以产生正确的答案。
　　但是中文屋现象并不表明人工智能不能成功。因为这里人们执行的规则仅仅是程序化的语法规则，而不是思维规则，如果然中文屋里的人都要通过思维再选择中文符号，那么他们不仅要懂得中文，中文水平差了还不行呢。
　　这里的结论是，因为中文屋没有模拟人类的思维，所以屋内的人不必懂得中文。计算机模拟人类智能也是如此，如果让计算机仅仅模拟语言功能，它就不需要懂得语言。如果让计算机模拟语言思维，它就必须懂得语言。它的操作就不能靠语法规则，还要依赖对语义的理解

ruiaijun

哥德尔与人工智能
（续前）
2.算法概念的流变
“算法”（algorism）一词最早来自9世纪波斯数学家比阿勒.霍瓦里松的一本影响深远的著作《代数对话录》，后来这个词改成algorithm多半是由于它和算术相关联了。本世纪30年代以前算法还只是一个直观的概念，人们直观上理解的算法就是在有限的时间内，可以根据明确规定的运算规则，在有穷步骤内得出确切计算结果的机械步骤或能行可计算程序。人们最熟悉的经典算法是公元前300年欧几里得关于求两个数的最大公约数的辗转相除法。1928年希尔伯特在波伦亚国际数学家大会上提出一个具有挑战性的判定问题：是否存在一般的能在原则上一个接一个地解决所有（属于某种适当定义的类的）数学问题的机械步骤？这里的“机械步骤”实际上就是“算法”和“可计算程序”的直观概念。1936年英国数学家图灵（A.M.Turing）通过引进“图灵机”概念，给出算法概念严格的数学表达，并指出“算法可计算函数”即“用图灵机可计算的函数”。
事实上，在此之前，1934年在普林斯顿的一次演讲中，根据艾尔布朗（Herbrand,J.）的建议哥德尔就提出了“一般递归函数”的概念，其后，经克利尼改进作为不完全性定理研究的副产品成为可计算概念的一种数学表述。在图灵之前美国逻辑学家丘奇（A.Church）为解决希尔伯特判定问题提出了“λ可定义函数”概念。稍晚一些的则有波兰美国逻辑学家波斯特（E.Post）的“波斯特演算”以及马尔可夫“正规算法”等关于算法概念的不同表达。1935年丘奇指出，“算法可计算的函数都是λ－可定义函数”和“算法可计算的函数都是递归函数”，这就是著名的“丘奇论题”，而图灵独立提出的“一切算法可计算函数都是图灵机可计算函数”的论断称为“图灵论题”。事实上，人们发现“λ可定义函数”、“一般递归函数”、“图灵机可计算函数”、“波斯特演算”等都是与“算法可计算的函数”这个直观概念等价的数学表述。
（未完待续）