人工智能到底是什么——理性和感性如何解决

对于人工智能最近对这个问题比较困惑，当然属于胡思乱想而已
理性是指导思想和活动的控制器，比如学习的时候要靠理性指导学什么东西、什么是重点、碰到问题如何解决和挂起，学完之后还要靠理性把学到的知识组织到我们已有的思想体系里，如果和以前知识体系有冲突、不一致的话如何整理以构筑出一个更完整更理性的思想体系。所以如果这么说的话，记忆、预测就是理性控制下的工作模块、工作单元，而理性就是这些工作单元的操作系统。

再一个就是感性，好像是有一个哲学家说过，一个完全理性的驴子站在两堆完全相同的稻草中间，结果却因为无法取舍该先吃哪一堆而饿死。所以纯粹的理性将导致无限的循环，即无法产生一个适量的结果。比如我们解决一个问题，特别是当这个问题没有标准解时，我们想到一个解决方案，然后会再想还有没有更好的方法，但是我们不会因为好的方法永无止境而永远想下去，这个判断也是一个感性的协调。

评论

13 楼 抛出异常的爱 2007-11-26  

qinysong 写道

gigix 写道

这个，相当程度上取决于你给“直觉”一个怎样的定义。比如说一头驴子站在两堆完全相同的稻草中间，它需要做的就是扔一个骰子决定吃左边或者吃右边，这显然跟直觉一点关系都没有。

扔一个骰子是可以解决不能选择的困境，在目前的情况这个方法应该也是最简单实用的
还有一个问题，就是主动性方面，比如图灵测试的验证对话实例中，好像只是问-答的模式，就是人去问，机器去答，是否应该增加互动的方式会更好一些呢，比如中间机器也会发问，还是这两种模式其实没有实质性的区别呢，希望gigix赐教

所有的问题都会对答案的加权进行修正时。。。就近似人脑了。

12 楼 qinysong 2007-11-26  

gigix 写道

这个，相当程度上取决于你给“直觉”一个怎样的定义。比如说一头驴子站在两堆完全相同的稻草中间，它需要做的就是扔一个骰子决定吃左边或者吃右边，这显然跟直觉一点关系都没有。

扔一个骰子是可以解决不能选择的困境，在目前的情况这个方法应该也是最简单实用的
还有一个问题，就是主动性方面，比如图灵测试的验证对话实例中，好像只是问-答的模式，就是人去问，机器去答，是否应该增加互动的方式会更好一些呢，比如中间机器也会发问，还是这两种模式其实没有实质性的区别呢，希望gigix赐教

11 楼 抛出异常的爱 2007-11-26  

qinysong 写道

gigix 写道

引用

好像是有一个哲学家说过，一个完全理性的驴子站在两堆完全相同的稻草中间，结果却因为无法取舍该先吃哪一堆而饿死。所以纯粹的理性将导致无限的循环，即无法产生一个适量的结果。

这个本身就是扯淡
即便落实到你的主题上，任何试图跟AI扯上任何关系的东西，一个伪随机数产生器都是必不可少的，所以这个问题对于一个AI来说只是一个涉及伪随机数的加权计算而已，跟什么感性根本扯不上任何关系。

多谢gigix指点，伪随机数的方式我也考虑过，但是仍然觉得无论怎么加权都属于推断的范畴，好像很难产生“直觉”的效果

直觉是指对伪随机数的各个答案的加权。。。玩一下龙与地下城的20面色子。
人工智能就是对权值的修正。。。

10 楼 yuxie 2007-11-26  

gigix 写道

这个，相当程度上取决于你给“直觉”一个怎样的定义。

插播八卦： gigix同学从印度学会这个经典诡辩术后，近期在家爱多次用英文和中文实习，并取得了一定的效果。有兴趣者可搜索近期帖子。


PS，关于人工智能，如果想稍加深入了解又不想管prolog等等乱七八糟的东东，推荐罗杰彭罗斯的《皇帝新脑》一书

9 楼 qinysong 2007-11-26  

gigix 写道

这些还是废话，因为你去弄明白所谓智能的本质对于你实现AI或者使用AI没有任何帮助

这句话我还需要再理解理解。

gigix 写道

如果你的目标是要有一些实用意义上的进展，那么就从图灵测试开始，想想图灵测试的问题在哪里，如何去改进。一上来就自己这么想当然的海阔天空，最好的结果无非是重复别人早已经想过的东西而已。

图灵测试本身只是一个验证，并没有说明如何去实现，它也不限制如何去实现，在实现的层次考虑所实现问题的特征似乎应该是必要的

8 楼 gigix 2007-11-25  

qinysong 写道

gigix 写道

引用

好像是有一个哲学家说过，一个完全理性的驴子站在两堆完全相同的稻草中间，结果却因为无法取舍该先吃哪一堆而饿死。所以纯粹的理性将导致无限的循环，即无法产生一个适量的结果。

这个本身就是扯淡
即便落实到你的主题上，任何试图跟AI扯上任何关系的东西，一个伪随机数产生器都是必不可少的，所以这个问题对于一个AI来说只是一个涉及伪随机数的加权计算而已，跟什么感性根本扯不上任何关系。

多谢gigix指点，伪随机数的方式我也考虑过，但是仍然觉得无论怎么加权都属于推断的范畴，好像很难产生“直觉”的效果

这个，相当程度上取决于你给“直觉”一个怎样的定义。比如说一头驴子站在两堆完全相同的稻草中间，它需要做的就是扔一个骰子决定吃左边或者吃右边，这显然跟直觉一点关系都没有。
而在现实生活中很多人倾向于给“直觉”一个过于宽泛的定义。很多事情本来是可以并且应该通过计算和权衡得到结果的，很多人就喜欢把自己的懒于思考美其名曰“直觉”。站在这种过于宽泛的直觉定义基础之上去谈论AI需要如何实现直觉，这个问题就是没法解的。你不如首先举出一些例子，这些事例是人类使用直觉来解决问题的，然后尝试找出其中的规律。有可能你会发现需要直觉的情景并不像你想象的那么多。

7 楼 gigix 2007-11-25  

qinysong 写道

waldenlake 写道

要想真正的模拟智能，也许唯一的办法就是创造一个和现有体系完全不同的“计算机”，不过看来最近XX年是不可能的了。

我也是这样认为，现在的计算机无论如何发挥都脱离不了数字（即0、1）的本质，而人类包括所有地球生物的智能基础应该要远远比数字的范畴更大。所以有时候我也幻想，将来的智能机（应该就不再叫计算机了）应该是“主板”上面放一块肉，用来代替cpu内存等等：），但是这样的幻想可能又被我们的认知所限制了。

这些还是废话，因为你去弄明白所谓智能的本质对于你实现AI或者使用AI没有任何帮助，当然可能你讨论这个问题本身就是想说点废话，那就另当别论。
如果你的目标是要有一些实用意义上的进展，那么就从图灵测试开始，想想图灵测试的问题在哪里，如何去改进。一上来就自己这么想当然的海阔天空，最好的结果无非是重复别人早已经想过的东西而已。

6 楼 qinysong 2007-11-25  

waldenlake 写道

要想真正的模拟智能，也许唯一的办法就是创造一个和现有体系完全不同的“计算机”，不过看来最近XX年是不可能的了。

我也是这样认为，现在的计算机无论如何发挥都脱离不了数字（即0、1）的本质，而人类包括所有地球生物的智能基础应该要远远比数字的范畴更大。所以有时候我也幻想，将来的智能机（应该就不再叫计算机了）应该是“主板”上面放一块肉，用来代替cpu内存等等：），但是这样的幻想可能又被我们的认知所限制了。

5 楼 waldenlake 2007-11-25  

要想真正的模拟智能，也许唯一的办法就是创造一个和现有体系完全不同的“计算机”，不过看来最近XX年是不可能的了。

4 楼 bcccs 2007-11-25  

mingo 写道

模拟直觉进行加权。。。。

再者，计算机就是计算机，跟人永远不同，必定会某种程度让你感觉到很难产生直觉的效果，

没有根据的话不好太武断，never say never！

3 楼 mingo 2007-11-25  

模拟直觉进行加权。。。。

再者，计算机就是计算机，跟人永远不同，必定会某种程度让你感觉到很难产生直觉的效果，

2 楼 qinysong 2007-11-24  

gigix 写道

引用

好像是有一个哲学家说过，一个完全理性的驴子站在两堆完全相同的稻草中间，结果却因为无法取舍该先吃哪一堆而饿死。所以纯粹的理性将导致无限的循环，即无法产生一个适量的结果。

这个本身就是扯淡
即便落实到你的主题上，任何试图跟AI扯上任何关系的东西，一个伪随机数产生器都是必不可少的，所以这个问题对于一个AI来说只是一个涉及伪随机数的加权计算而已，跟什么感性根本扯不上任何关系。

多谢gigix指点，伪随机数的方式我也考虑过，但是仍然觉得无论怎么加权都属于推断的范畴，好像很难产生“直觉”的效果

1 楼 gigix 2007-11-24  

引用

好像是有一个哲学家说过，一个完全理性的驴子站在两堆完全相同的稻草中间，结果却因为无法取舍该先吃哪一堆而饿死。所以纯粹的理性将导致无限的循环，即无法产生一个适量的结果。

这个本身就是扯淡
即便落实到你的主题上，任何试图跟AI扯上任何关系的东西，一个伪随机数产生器都是必不可少的，所以这个问题对于一个AI来说只是一个涉及伪随机数的加权计算而已，跟什么感性根本扯不上任何关系。