透过人工智能认识世界

发布时间：2024-03-29 17:31 原文链接：透过人工智能认识世界

人工智能（AI）的“横空出世”有没有历史根基，其根基又是什么？美国新墨西哥大学计算机科学荣休教授乔治·F.卢格尔在他的新书《透过AI认知世界》中对此作了梳理。

他认为，早期希腊的哲学立场和科学探究方法的出现，预示着后来更复杂的科学推理方法。怀疑论传统对于向思维世界注入系统性的怀疑是很重要的。经验主义、理性主义和实用主义的根源为现代人工智能的大部分工作提供了认识论上的支持。

当然，直到计算机的诞生，人工智能才成为一门切实可行的科学学科。到20世纪40年代末，电子数字计算机已经证明了它们在提供构建智能程序所需的内存和处理能力方面的潜力。现在有可能实现正式的推理系统，并根据经验测试它们是否足以逐步逼近智能。

有关人工智能的历史的著作常常是比较计算机和大脑的类似行为，利用计算机科学和人工智能技术来更好地理解人脑支持的许多心理活动，并创建对人类进步至关重要的程序。

本书有所不同，作者试图从认识论的研究领域和范畴展开对人工智能的探索，通过描述科学和计算方法的成功使用，探索人类如何理解并操控世界。还通过回顾科学史和人类创造力来探索知识、意义和真理的本质，以产生支持智能反应的计算机程序。

认识论是研究人类如何认识世界的学科，但是，人工智能的创造和认识论有什么关系，这些问题及其答案构成了这本书的基础。

本书共分为三个部分。第一部分介绍计算基础和人工智能的哲学背景，涵盖人工智能的起源、作为迭代优化的编程以及支持人工智能应用构建的表示法和高级语言工具。第二部分介绍支持人工智能研究和发展的四种范式中的三种——基于符号的、联结主义的和遗传的/涌现的，分别给出初始项目及应用，并讨论了这些范式的优势和局限性。第三部分在贝叶斯的背景下，将理性主义、经验主义和实用主义的哲学传统结合起来，最后以作者提出的主动的、务实的、模型修正的现实主义认识论立场作为结尾。

具体说来，本书所涵盖的内容非常丰富：从将欧拉在解决哥尼斯堡七桥问题时创造的图论作为状态空间的起源，到井字棋的“最大赢面”策略、机械臂移动积木块和使用专家系统确定火花塞是否存在问题的状态空间搜索，再到机场客服使用框架语义向客户查询飞行的日期和时间、AlphaZero将深度学习与强化学习算法相结合从而学会熟练技术的表现以及人类使用进化计算技术创造人工生命来扩展对自己和世界的理解，直到对当前的人工智能技术进行概率推理和动态建模、引入贝叶斯信念网络与隐马尔可夫模型技术以及通过对世界的积极探索来构建和适应世界的模型，等等。

本书作者曾是美国新墨西哥大学心理学系和语言学系教授，致力于认知科学和计算语言学方面的跨学科研究。他曾与洛斯阿拉莫斯国家实验室、桑迪亚国家实验室以及许多公司开展合作项目。他目前从事咨询工作，关注自然语言处理、网络智能体设计和基于深度学习的数据分析等。