--- schema_version: "library-reader-v1" source_type: "original_book" title: "人工智能的进化 计算机思维离人类心智还有多远" author: null edition: null publisher: null year: null isbn: "9787508685670" library_document_id: "72c4da97-7cf2-441a-a985-c1252297d6a3" source_sha256: "7fe6b67406c38d63be8888212fd3015f412217ac0362f442b69e1c1169b192df" pdf_physical_page_count: 216 pdf_physical_page_index_base: 0 range_start: 30 range_count: 10 html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/72c4da97-7cf2-441a-a985-c1252297d6a3?start=30&limit=10" markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/72c4da97-7cf2-441a-a985-c1252297d6a3.md?start=30&limit=10" previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/72c4da97-7cf2-441a-a985-c1252297d6a3.md?start=20&limit=10" next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/72c4da97-7cf2-441a-a985-c1252297d6a3.md?start=40&limit=10" --- # 人工智能的进化 计算机思维离人类心智还有多远 > 页码规则：PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX 是从 0 开始的权威文件物理页索引；PRINTED_PAGE 是页面中识别出的印刷页码，可能为空，二者不得混用。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=30 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 人类的智能行为是心智的产物。但是，心智本身不代表具体事物，确切来说更接近人脑的工作。因此，我们的外在行为背后真正的物理客体是人脑。 疑问接踵而来 虽然我们现在对于人脑的认识远远超过10年前，但是人脑的思维过程对于我们来说仍然是一团迷雾。这就像一个巨型的拼图玩具，我们可以看到各个小的拼块，但却无法将其组合在一起。人类对于自身而言，仍有太多未解之谜，比如我们与自然界其他生物有何不同？为什么我们如此聪明？ 来自不同领域的学者手拿各自的拼块，试图从不同角度揭开这个谜题。他们每个人都强调自己的角度最为重要，将起到决定作用。这倒并不奇怪。以下就是他们的说法： ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=31 | PRINTED_PAGE=020 ·我们需要关注的是语言，因为心智需要通过语言来明确表达观点。我们通过听其所说、读其所写了解并认识某种思想。人类在动物界中拥有独一无二的能力，可以将自己所知、所学以及所想记录下来。虽然我们永远无法研究莎士比亚的大脑，但可以通过分析莎士比亚的戏剧作品体会他的思想。 ·我们需要关注的是心理学，即人的思维方式是什么，以及人与其他动物相比有何异同。人类对于自身思维方式的本能认识与将其置于某一限定环境进行研究得出的认识截然不同。记忆、学习、感知、关注、认知、情感、意识等等都属于心理学范畴，它们在一起共同构成了人类的精神生活。 ·我们需要关注的是神经科学，即大脑如何形成心智。我们所谈论的心智，其实就是一个电化学体系的高度集成。随着我们对大脑的认识进一步加深——相关领域研究进展神速—人类对于自身心智的认识将会出现一场革命，这与人类在发现DNA（脱氧核糖核酸）后关于生命认识的变革异曲同工。 我们需要关注的是进化论，即人类这一物种在进化的压力下如何继续发展。包括大脑在内的人类所有部分，作为一个整体都在进化发展，人类的每种能力都是进化的产物，都能在其他物种身上找到对应。人类的心智就像是不断更新升级的瑞士军刀，若不深入研究其演化进程及其与成功繁育之间的关联，就永远无法获得真正的认知。 人工智能的进化 020 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=32 | PRINTED_PAGE=021 还有其他种种说法。 我认为在讨论人脑、心智、思维、智力等时，我们需要保持一定的谦卑。聆听科学家们信心满满地推广自己的观点时，我们会感觉他们的新想法、新方法、新技术、新工具已将我们带到一个全新的时代，我们即将在这里破解谜团。但我认为这种想法是完全错误的，原因在于他们低估了我们面临的困难，认为我们只需破解一个谜团。而实际上，我们所面对的是一系列谜团，是一个巨型拼图，我们需要将所有碎片收集在一起，从不同的角度进行组合，只有这样才能真正欣赏到拼图的全景。 我们要培养自己形成一种怀疑的习惯，对于任何强调某个部分就是这一巨型拼图的真正核心、是解决问题的关键的研究团队我们都要保持怀疑态度。我们对于任何声称“即将发现大脑工作原理”的人应当更加怀疑，因为这种说法和那些声称已搞清天气如何变化或者股票市场如何运转的人是一丘之貉。 为了参考方便，我们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(这个问题接下来还会出现)。 那么，我们怎样才能在讨论思维时避免不切实际地将问题过分简单化呢?我认为，答案就是承认我们仅是在处理拼图的一部分，并且尽自己所能去发现手中的拼块如何与其他拼块有效组合，同时要抵住诱惑，不要认为拼图其余部分均与此大同小异。虽然人类心智极其复杂，但是我们依然能够排除困难，深入了解其中的一小部分。 第 2 章巨型拼图之谜 021 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=33 | PRINTED_PAGE=022 那么本书将讨论拼图的哪一部分呢?这里先做一个简要介绍： 我们关注的是智能行为，行为主体对下一步该做什么做出智能选择的行为。行为主体通过分析其当前所处环境中并不存在的背景信息，做出智能的选择。这种背景信息其实就是我们所说的知识。将知识运用于身边的具体行为，就是我们所说的思考。有待解决的问题，具体来说，就是背景知识在行为主体做出选择的时候怎样发挥作用。我们目前考虑的解决方法是一种计算方案，类似于数字计算机处理符号所代表的数字，我们建议人脑对符号所代表的知识进行计算，然后根据计算结果决定下一步怎么做。 毫无疑问，上述方案距离解读整个拼图还相去甚远。若想解读整个拼图，还需搞清诸如谦逊、嫉妒、悲痛等情感因素在拼图中的位置，智能的社会性与互动性在哪里，感知与想象力、空想与幻想身在何处，哪些因素为人类独有，智能的阶段和等级如何划分，不同种类的智能（如情商）又该如何划分，药物和精神疾病会带来何种影响，意识和创造力在这些过程中发挥了什么作用，以及如何解释精神和勇气，以及让“永不沉没的莫莉·布朗(MollyBrown)①”被传为佳话的精神。 人工智能的进化 022 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=34 | PRINTED_PAGE=023 这些问题都提得非常好，但我不会在本书中对此过多纠缠。然而，我也不想让读者觉得剩下的问题都无关紧要。因为即使从最狭义的角度来看，人类的思维过程仍然和人类的想法一样变幻莫测、难以捉摸，而且我们可以对于任何事情进行思考!虽然人类迄今已在科技领域取得惊人的成就，但对于自身在思考谁会获得奥斯卡最佳男主角，在分辨法国作曲家德彪西（Debussy）和拉威尔（Ravel）之间音乐的异同，以及在考虑是否需要对自由市场加以规范等问题的过程中，大脑经历了何种变化，我们依然不得而知。 即使在拼图的微小碎片中，仍存在着许多未解之谜。 留给我们的困难 在结束这个话题之前，我们仍然需要进一步搞清为什么不能从心理学和神经科学等领域找到我们想要的答案，即人脑究竟是如何工作的。为了说明这一点，我们先用一台简易设备做个思想实验，便于我们进行分析。 第 2 章巨型拼图之谜 ①莫莉·布朗原名为玛格丽特·布朗(MargaretBrown),她在1912年泰坦尼克号沉船之际，成为满载女性的6号救生艇的领导者，带领整船人逃生，并且坚持掉转船头寻找幸存者，她的英雄行为被后世人誉为“永不沉没的莫莉·布朗”。—译者注 023 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=35 | PRINTED_PAGE=024 假设有一台简易设备连接着发声器、灯泡和键盘。只要有人通过键盘输入一个两位数的数字，这台设备就会嘟嘟作响，并发出亮光。我们把这个机器称作M。我们暂且将M视为一个简单的大脑，键盘是其唯一的感知器官，发声器和灯泡是其唯一的效应器。假设你的工作就是搞清该设备为何能以这种方式发声、闪光。这个实验能够让我们很好地理解智能行为背后的意义，因此非常重要。 现在，我们假设在键盘上按顺序输入数字37、42、53、16和37，M与之对应的行为如下所示： 那么为什么会出现这样的结果呢？ 我先给出答案再解释原理。M是一台连接键盘、发声器和灯泡的小型数字计算机：不断地通过键盘接收数字，作为输入；同时根据一款微型计算机程序，发出声音和闪光，作为输出。 控制M的整个程序如下文所示(不想了解该微型电脑程序的读者可以跳过代码后一段内容)。 人工智能的进化 024 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=36 | PRINTED_PAGE=025 若想弄清其工作原理，就要注意其使用的是整数运算，Mod指的是除法之后所得的余数。所以37除以10所得的值应该是3，而37与10的Mod值是7。例如，第一次在键盘上输入37的时候，M发出一次响声并闪烁6次。原因在于：根据下文所示，W被设为37,X被设为3,Y被设为3×3+7=16,16除以10等于1,而16与10的Mod值为6。当第二次在键盘上输入37时（第5组数字),结果就是3次响声和2次闪烁，因为这时的U是5(第3组数字),并且因为5>3,Y就被设为5×5+7=32。 第 己章巨型拼图之谜 025 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=37 | PRINTED_PAGE=026 所以秘密就在这里。了解这些之后，现在假设对于上文中的程序一无所知，而你的任务就是搞清M的工作原理。 我们现在假设自己是心理学家，对M进行实验，并观察其行为。虽然可能的输入方式不过100种，但即使在这种相对简单的情况下，若M拥有记忆，而且能够根据自己看到的最后一个数字及其他信息决定下一步行动，我们的生活也会变得相当复杂。 为了真正模拟心理学家的工作，我们必须假设参与测试的输入方式要比实际可以输入机器的输入方式少得多。假设进行一场阅读理解测试(第4章将会详细谈到),现在将该测试中的句子数量和被试者一生当中会读到的句子数量进行对比。心理学必须符合行为空间中一个个琐碎细节所组成的证据。 举个例子，我们先将M扩大，使之可以接收10位数字作为输入，不再接收两位数字的输入。那么现在，我们就有 $1 0 ^ { 1 0 }$ 种(100亿种）输入方式，而不是 $1 0 ^ { 2 }$ 种（100种）。我们发现，由于机器有记忆，我们还需考虑机器在上一步和上上一步获得的数据，这样我们就必须考虑到 $1 0 ^ { 3 0 }$ 种输入方式。如果机器的记忆可以继续向前追溯，那么根据最近的10组输入方式，将有 $1 0 ^ { 1 0 0 }$ 个序列样本，远远超过了宇宙中已知原子的数量。 由此可见，我们可以毫不费力地排除大部分可能的刺激和反应。虽然M的感知环境简单，记忆也不复杂，但是却能压垮各种综合测试。 简而言之，这就是心理学的困难所在。 人工智能的进化 026 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=38 | PRINTED_PAGE=027 设计出一种通过有效控制各种变量，进而得到有效结果的测试非常困难。假设我的研究对象是张三和李四，他们有着截然不同的生活，看到过截然不同的事物，带着截然不同的信念和目的参与这项测试，那么我该如何控制测试中的变量?众所周知，能够有所启示的心理学试验往往涉及知觉任务，需要在毫秒之内做出反应。由于速度太快，长时记忆这种在张三和李四身上会截然不同的因素，就不那么重要了。如果被试者能悠闲地坐着，并沉思几秒，那么再想要控制所有变量就难如登天了。 由于心理学大多仅能从外部观察研究对象，因此在研究过程中受到极大的限制。虽然其能够呈现外部刺激，并观察到由此带来的外部反应，但也就仅此而已，因为他们认为将活人的脑颅打开，植入电极，观察大脑的反应是极不道德的行为。我们对于大脑功能较为深入的认识主要来自开颅手术——例如切断胼胝体以控制癫痫症的手术会要求患者描述在大脑某些部位受到刺激时的感受。 不过如今，我们拥有了诸如功能性磁共振成像(fMRI）等新技术，通过微创的方式，不用开颅手术，就能呈现出较为完整的大脑功能画面。我们可以看到，当研究对象在思考身体活动的时候，大脑参与运动控制的部分就会被激活。我们还可以看到，人在说脏话骂人时，其大脑活跃的部分与在谈吐有礼时大脑活跃的部分不一样。神经科学的这些发展令人瞩目，同时也告诉我们，只要给予充足的时间，人类就一定能搞清思维当中的信念与目标 第 2 章巨型拼图之谜 027 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=39 | PRINTED_PAGE=028 是如何决定行为的。 但要解释清楚为何还要对此保持怀疑，我们就要回到M上来。假设神经科学家想要搞清楚M的行为方式，那么和上文提到的心理学相同，他并不知道前文中所示的程序。但是与上文提到的心理学家不同的是，神经科学家可以像使用新技术观察大脑一样，观察M内部的运行方式。 M在实验室里被拆解研究时，神经科学家就会发现M实际上由一些标准电子元件组装而成，依靠电池供电。实验人员输入数字时，M中的一些元件会被激活，其他元件则仍然处于休眠状态，基本不会发光。随着在键盘上输入更多的数字，会开始出现一些奇妙的现象。那么问题来了:神经科学家能够破解M的行为之谜吗? 诚然，M不过就是几个电子元件的组合，其任何行为都取决于这些元件所处的不同状态。如果M是大脑，我们就可以说大脑的状态决定我们的行为；我们所谈论的其他任何话题(信念、目标、情感、心智等）都必须依靠大脑的某种状态才能实现。 但问题是，我们能否通过研究组成M的元件的属性找到M的行为规律。比如，我们可能想得到M的第一位数字，而不是第二位数字的平方。但我们能在这些电子元件中看到吗？ 我们有充足的理由相信，不能。我们假设这位神经科学家不但才华横溢，而且非常幸运，他通过长期研究组成M的这些电子元件的状态，提取出了M的整个运行程序。 人工智能的进化 028 下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/72c4da97-7cf2-441a-a985-c1252297d6a3.md?start=40&limit=10)