關(guān)于人工智能利弊的論文

　　英國(guó)數(shù)學(xué)家阿蘭·圖靈提出了一個(gè)判斷機(jī)器是否有人的智能的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)——圖靈測(cè)試，但很多人認(rèn)為“圖靈測(cè)試”本身是不確定性的，不符合科學(xué)測(cè)量的方法。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的關(guān)于人工智能利弊的論文的相關(guān)資料，歡迎閱讀!

　　關(guān)于人工智能利弊的論文篇一

　　英國(guó)數(shù)學(xué)家阿蘭·圖靈提出了一個(gè)判斷機(jī)器是否有人的智能的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)——圖靈測(cè)試，但很多人認(rèn)為“圖靈測(cè)試”本身是不確定性的，不符合科學(xué)測(cè)量的方法。因?yàn)楦泄俅嬖诰窒扌?，而有效的科學(xué)測(cè)量需要依靠?jī)x器來(lái)完成。但是在“圖靈測(cè)試”中，判定機(jī)器是否有智能的標(biāo)準(zhǔn)是測(cè)試者——人，而人在獲取信息的過(guò)程中本身是不確定的，必定導(dǎo)致測(cè)試的不確定性。此外人類(lèi)對(duì)智能的衡量標(biāo)準(zhǔn)也是不確定性的，不同的時(shí)代，人類(lèi)對(duì)智能有著不同的標(biāo)準(zhǔn)，使得檢測(cè)出來(lái)的智能具有偶然性和臨時(shí)性。

　　在人工智能領(lǐng)域，還有許多類(lèi)似的不確定性問(wèn)題值得人類(lèi)去思考和探究，不確定性已經(jīng)成為人工智能發(fā)展和考慮的重要的方面。

　　一、不確定性的哲學(xué)發(fā)展

　　統(tǒng)計(jì)力學(xué)、量子力學(xué)出現(xiàn)之前，牛頓的經(jīng)典力學(xué)奠定了物理學(xué)的基礎(chǔ)，確定性融入了大多數(shù)人的認(rèn)知觀(guān)，不確定性一直未能真正走進(jìn)科學(xué)的殿堂[1]。

　　(一)確定性哲學(xué)

　　近代哲學(xué)之父笛卡爾思想的出發(fā)點(diǎn)從上帝發(fā)展為找到一個(gè)確定性的知識(shí)基礎(chǔ)。在他看來(lái)，數(shù)學(xué)是唯一能夠提供精確知識(shí)的學(xué)問(wèn)，數(shù)學(xué)和物理學(xué)結(jié)合，將精確地表示出所有的科學(xué)解釋。德國(guó)哲學(xué)家、數(shù)學(xué)家萊布尼茲堅(jiān)信基于符號(hào)化的科學(xué)語(yǔ)言可以建立“普遍邏輯”和“邏輯演算”，世界上的一切都可以解釋清楚。

　　英國(guó)物理學(xué)家、數(shù)學(xué)家牛頓認(rèn)為時(shí)空是絕對(duì)的，并且一切可觀(guān)測(cè)的物理量在原則上都可以無(wú)限精確的測(cè)量，其基礎(chǔ)是物理規(guī)律的確定性。法國(guó)數(shù)學(xué)家、天文學(xué)家拉普拉斯曾說(shuō)：“如果準(zhǔn)確的獲得了宇宙的完整信息，就能夠決定它在未來(lái)和過(guò)去任意時(shí)刻的狀態(tài)。”認(rèn)為一切事物都被一種不可抗拒的力量決定，世界是確定的。

　　(二)不確定性哲學(xué)

　　著名思想家老子提出“有無(wú)相生，難易相成，長(zhǎng)短相形，高下相傾”強(qiáng)調(diào)了相互對(duì)立的事物中存在一個(gè)漸變的過(guò)程，事物之間的差別沒(méi)有確定性的界限。東漢哲學(xué)家王充在論述世間萬(wàn)物生成機(jī)理的時(shí)候，認(rèn)為事物并不存在預(yù)先設(shè)定好的目標(biāo)和方案，最終結(jié)果如何，將受到偶然因素的左右。

　　客觀(guān)唯心主義建立者黑格爾把認(rèn)識(shí)作為整體看，提出了正反合三段式運(yùn)動(dòng)，認(rèn)為真和假不再是界限分明的對(duì)立物;真理是不斷建立自身的運(yùn)動(dòng)主體，而非靜止的點(diǎn)。德國(guó)哲學(xué)家康德認(rèn)為事物是具體的和物化的，而語(yǔ)言是抽象的，在認(rèn)識(shí)事物的過(guò)程中，“知性為自然立法”，即事物的特性與觀(guān)察者有關(guān)。

　　在自然科學(xué)領(lǐng)域，隨著科學(xué)研究的逐步深入，經(jīng)典力學(xué)逐漸暴露出其局限性。例如經(jīng)典力學(xué)中研究對(duì)象可以確定性的分為“波”和“粒子”，是一種非此即彼的狀態(tài)，但愛(ài)因斯坦在研究光電效應(yīng)時(shí)發(fā)現(xiàn)光在具有普遍上認(rèn)可的“波”的性質(zhì)的同時(shí)還具有“粒子”的特性，這是一種亦此亦彼“模糊”的狀態(tài)。隨后科學(xué)家發(fā)現(xiàn)包括電子在內(nèi)的一切物質(zhì)都存在波粒二象性，奠定了量子力學(xué)的基礎(chǔ)，德國(guó)理論物理學(xué)、原子物理學(xué)家韋納·海森堡提出了“測(cè)不準(zhǔn)原理”，認(rèn)為一個(gè)微粒的某些物理量不可能同時(shí)具有確定的數(shù)值，即一個(gè)量越確定，另一個(gè)量的不確定性越大，再精密的儀器也不能測(cè)出完全精確的值。人們逐漸接受了：世界是不確定的，確定性是不確定性的特例。

　　不確定性和確定性是一對(duì)矛盾的概念，二者互為補(bǔ)充，在一定條件下可以互為轉(zhuǎn)換。只把握住確定性，否認(rèn)不確定性，將會(huì)陷入機(jī)械的決定論;反之，可能會(huì)走向不可知論，因此，只有同時(shí)認(rèn)識(shí)到確定性

　　和不確定性，才能更好的進(jìn)行探索和研究。

　　二、人工智能的不確定性

　　由于符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義[2]可以和諧的統(tǒng)一到機(jī)制主義的框架中來(lái)，所以本文將以機(jī)制主義的智能生成機(jī)制作為討論的基礎(chǔ)[3]。智能生成機(jī)制分為四步：一是從本體論信息到認(rèn)識(shí)論信息的信息獲取過(guò)程;二是從認(rèn)識(shí)論信息到知識(shí)的認(rèn)知過(guò)程;三是從知識(shí)到智能策略的決策過(guò)程;四是從智能策略到智能行為的執(zhí)行過(guò)程。

　　在信息獲取過(guò)程中，本體論信息的不確定性體現(xiàn)在：隨機(jī)性、模糊性、不完備性;而認(rèn)識(shí)過(guò)程的不確定性體現(xiàn)在：感覺(jué)的不確定性、知識(shí)結(jié)構(gòu)的不確定性、記憶的不確定性、思維的不確定性[4]。在從認(rèn)知論信息到知識(shí)的認(rèn)知過(guò)程中，所形成的知識(shí)的不確定性不僅包括了隨機(jī)性、模糊性、不完備性，還包括了不協(xié)調(diào)性和非恒常性。在知識(shí)到智能策略的決策過(guò)程中，由于決策過(guò)程本身就是在多個(gè)備選方案中選擇一個(gè)的過(guò)程，所以是不確定的。從智能策略到智能行為的過(guò)程是確定的，但行為的結(jié)果是不確定的。

　　(一)本體論信息的不確定性

　　不確定性的本體論信息可以劃分為三類(lèi)：隨機(jī)信息、模糊信息和不完備信息。智能主體往往在同一時(shí)刻就會(huì)獲取多維的多樣化的信息，可以稱(chēng)為是由信息構(gòu)成的龐大的信息系統(tǒng)。在信息系統(tǒng)中有視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)、觸覺(jué)等眾多信息，其復(fù)雜度可想而知，在篩選、提取、辨認(rèn)、識(shí)別的過(guò)程中也不可避免地會(huì)導(dǎo)致更多的不確定因素。

　　(二)認(rèn)知過(guò)程的不確定性

　　認(rèn)知是主觀(guān)對(duì)客觀(guān)世界的一種映象，認(rèn)知過(guò)程的不確定性主要包括如下四個(gè)方面：

　　1.感覺(jué)的不確定性：智能主體的生存離不開(kāi)環(huán)境，在與環(huán)境交互的過(guò)程中，感覺(jué)具有明顯的不確定性，如“香”、“辣”、“冷”這些概念都是不確定的，感覺(jué)器官并不能精確定義出其中有多少個(gè)令人愉悅的氣體分子，辣度達(dá)到了多少個(gè)斯高爾威單位，水溫是零下攝氏幾度。對(duì)于舒服、疲憊、快樂(lè)、傷心這些主觀(guān)感受來(lái)說(shuō)，更難做出確定性的劃分。

　　2.知識(shí)結(jié)構(gòu)的不確定性：人們往往無(wú)法捕捉到環(huán)境的全信息，必然對(duì)信息有所篩選，而篩選的過(guò)程建立在先驗(yàn)基礎(chǔ)上的，導(dǎo)致把握信息時(shí)的不確定性。例如，隨著人類(lèi)知識(shí)的擴(kuò)充，經(jīng)歷了“人是機(jī)器——人不是機(jī)器——人等于機(jī)器——人不等于機(jī)器”的路線(xiàn)，其中的每一個(gè)過(guò)程在當(dāng)時(shí)的知識(shí)水平下看都是能得到普遍認(rèn)可的，但隨著知識(shí)的更新，導(dǎo)致原來(lái)認(rèn)為是正確的認(rèn)識(shí)被新的認(rèn)識(shí)替代，是一個(gè)否定之否的辯證過(guò)程。

　　3.記憶的不確定性:記憶是對(duì)輸入信息的編碼、貯存和提取的過(guò)程，但記憶并不牢固，存在一個(gè)遺忘進(jìn)程，由于認(rèn)知主體生理特點(diǎn)、生活經(jīng)歷、記憶習(xí)慣、記憶方式、記憶特點(diǎn)、記憶時(shí)間、興趣方向的不同，大腦往往抓住認(rèn)知主體最感興趣的部分，而其他細(xì)枝末節(jié)將逐漸遺忘。

　　4.思維的不確定性:邏輯思維往往是確定的，可以抽象為符號(hào)語(yǔ)言通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬實(shí)現(xiàn);但形象思維包括了聯(lián)想、創(chuàng)造、頓悟等形式，沒(méi)有確定的規(guī)律可尋，而它們?cè)谌四X中卻占據(jù)了相當(dāng)大的比例，是智能的重要體現(xiàn)。

　　(三)知識(shí)的不確定性

　　智能主體得到的知識(shí)具有不確定性，主要體現(xiàn)為不協(xié)調(diào)性和非恒常性。

　　1.不協(xié)調(diào)性:知識(shí)的不協(xié)調(diào)按不協(xié)調(diào)的程度可以依次分為冗余、干擾、沖突。一般來(lái)說(shuō)，冗余不會(huì)導(dǎo)致知識(shí)的不確定性，但干擾和沖突卻可能帶來(lái)意想不到的變化。干擾是指對(duì)當(dāng)前待解決的問(wèn)題不但沒(méi)有幫助，反而會(huì)對(duì)其他知識(shí)起到阻礙、抑制的作用，甚至導(dǎo)致錯(cuò)誤結(jié)果的現(xiàn)象。沖突指知識(shí)之間相互抵觸或完全對(duì)立。沖突是矛盾，存在于一切事物中，知識(shí)也不例外，但新舊知識(shí)的沖突可以促使知識(shí)體現(xiàn)出一種非單調(diào)的邏輯，鼓勵(lì)人們通過(guò)研究探索修改原有的知識(shí)，甚至推翻原有的知識(shí)重新構(gòu)建更新的知識(shí)，使得人類(lèi)在對(duì)立統(tǒng)一中逐漸逼近真理。

　　2.非恒常性:非恒常性主要指知識(shí)隨時(shí)間的變化而變化的特性。在變化過(guò)程中，可能是從不知道到知道，從不深刻到深刻，不斷更新的否定之否的過(guò)程;也可能因?yàn)橛洃浀乃ネ?、遺忘導(dǎo)致知識(shí)逐漸遺忘;還可能因?yàn)橹悄苤黧w觀(guān)念的徹底改變，從 而推翻了原有的知識(shí)構(gòu)建。

　　(四)決策的不確定性

　　不同智能主體的出發(fā)點(diǎn)和目標(biāo)不同，即使所有初始條件相同，也可能做出迥異的決策;同一主體在不同時(shí)刻、不同 環(huán)境、不同心境、不同知識(shí)結(jié)構(gòu)的時(shí)候，做出的決策也會(huì)大不一樣。為了做出更優(yōu)化的決策，不僅需要 經(jīng)驗(yàn)的積累，還需要盡可能多的掌握信息。

　　(五)執(zhí)行結(jié)果的不確定性

　　執(zhí)行結(jié)果能否按照預(yù)期的方向 發(fā)展，受限于多方面條件，導(dǎo)致最終結(jié)果充滿(mǎn)了不確定性。在單個(gè)人來(lái)說(shuō)，執(zhí)行的最終結(jié)果會(huì)受到客觀(guān)條件的影響，差之毫厘，可能失之千里。對(duì)于博弈雙方來(lái)說(shuō)，單方面的決策即使是智能主體覺(jué)得最優(yōu)化的，其執(zhí)行的結(jié)果不但與環(huán)境等客觀(guān)條件息息相關(guān)，還取決于對(duì)手的決策。當(dāng)把情況拓展到多個(gè)博弈方時(shí)，情形將會(huì)更加復(fù)雜。

　　三、不確定性對(duì)人工智能的啟示

　　人工智能的目的是讓機(jī)器擁有智能，但當(dāng)前對(duì)智能的定義各不相同。雖然不能準(zhǔn)確的定義智能到底是什么，但可以探究哪些方面屬于智能，本文傾向于多元智能理論[5]。多元智能理論的提出有助于找準(zhǔn)最適合開(kāi)發(fā)不同智能的時(shí)間段，通過(guò)訓(xùn)練開(kāi)發(fā)兒童的智能。那么，能否通過(guò)人工智能的方法開(kāi)發(fā) 計(jì)算機(jī)的潛能，讓機(jī)器也擁有多元智能呢?就目前人工智能的發(fā)展來(lái)看，不確定性的引入很可能就是開(kāi)發(fā)機(jī)器多元智能的重要手段。

　　當(dāng)前的人工智能發(fā)展成果大多是在數(shù)字邏輯智能方面的，但在理解、創(chuàng)作等方面的發(fā)展還相對(duì)緩慢[6]。如果將不確定性成功地運(yùn)用到人工智能領(lǐng)域[7]，很可能讓計(jì)算機(jī)在 語(yǔ)言智能、空間智能、身體運(yùn)動(dòng)智能、音樂(lè)智能、人際智能、自我認(rèn)知智能等方面有所突破。

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