关于深度学习人工智能模型的探讨（附）

1999年，有个叫 Raymond Kurzweil的预言，根据著名的摩尔定律，人工智能的智力水平终有一天会超过人类，他将那个时刻称之为“奇点”（Singularity），之后机器将代替人类主宰世界。

一般设想技术奇点将由超越现今人类并且可以自我进化的机器智能、或者其它形式的超级智能的出现所引发。由于其智能远超今天的人类，因此技术的发展会完全超乎全人类的理解能力，甚至无法预警其发生。技术奇点是一个根据技术发展史总结出的观点，认为未来将要发生一件不可避免的事件——技术发展将会在很短的时间内发生极大而接近于无限的进步。当此转折点来临的时候，旧的社会模式将一去不复返，新的规则开始主宰这个世界。而后人类时代的智能和技术我们根本无法理解，就像金鱼无法理解人类的文明一样。大部分相信这个理论的科学家认为这件事情将会在2025年到2100年之间发生。发展会非常迅速，以至大部分人还没有意识到时、完全没有一丁点心理预期，奇点事件就已经发生了。

“让我们将超级智能机器定义为一种能够远远超过任何人的所有智力活动的机器。如果说设计机器是这些智力活动的一种，那么超级智能机器肯定能够设计出更加优良的机器；毫无疑问，随后必将出现一场‘智能爆炸’，人类的智能会被远远抛在后面。 因此，第一台超级智能机器是人类需要完成的最后一项发明。 它可能仍然是人类的工具，前提是这台机器足够听话、会告诉比它笨得多的我们如何控制它……”

即将来临的通用人工智能很可能导致人类的灭绝或者永生，而这一切很可能在我们的有生之年发生 … 假若那天来临，没有谁可以超然物外。 似是而非，科幻或是科学？数不清的一串串大问号。一台冰冷的机器，超越人类的智慧？骇人听闻！人类发明的机器反过来主宰人类，有可能么？ 无论如何，人工智能的潜力都值得我们强烈关注。

1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文《论可计算数及其在判定问题上的应用》。在这篇论文中，图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义，提出著名的‘图灵机’的设想。图灵机不是一种具体的机器，而是一种数理逻辑的思想模型，用来计算所有形式逻辑能想象得到的可演算途径。 基本思想是用机器来模拟人们解决某一问题所需要的固有套路，按这个步骤走下去，就可以解决某一特定的问题，这种观念是具有革命性意义的。今天，超级计算机、小型计算机、服务器、PC机、平板、智能手机等等‘图灵机’已经遍布我们身边，影响了我们日常生活的方方面面。

但是，尽管“图灵机”攻城掠地战绩显赫，却并不能掩盖“图灵机”的严重局限性。现在大家都知道，哥德尔不完备性定理证明了基于一阶形式逻辑的“图灵机”的这种本质上的逻辑局限性。

那么，有没有什么方法，可以从一阶逻辑向高阶逻辑的突围呢？

2012年6月，《纽约时报》披露了Google X实验室的“谷歌大脑”项目，研究人员从youtube视频中随机提取了1000万个静态图像，将其输入谷歌大脑——由1.6万台电脑的处理器构成的多达10亿个连接的网络系统。这台人工神经网络，像一个蹒跚学步的孩子一样吸收信息，自主使用数据和计算资源，尽管在输入中没有包含任何像猫的名字、猫的标题或者猫的类别等解释性信息，但这个机器通过3天无监督式学习模式后，自学成材完全凭自身判断准确识别了猫。 项目负责人之一Andrew称：“我们没有像通常做的那样自己框定边界，而是直接把海量数据投放到算法中，让数据自己说话，系统会自动从数据中学习。”另外一名负责人Jeff则说：“我们在训练的时候从来不会告诉机器说：‘这是一只猫。’系统其实是自己发明或者领悟了“猫”的概念。”

谷歌大脑是人工智能里程碑，其背后关键技术叫‘深度学习’（Deep learning）。

人工智能沉沦了半个世纪以后，随着‘深度学习’的崛起，满血复活了。

‘深度学习’是一种新型逻辑模型，它如黑箱般的多隐层结构，同构于高阶张量（tensor）。

这里我们想问，阿列夫0维度特征属性的初等代数系统是不完备的，阿列夫1维度特征属性的连续无穷维矩阵是不确定的，那么与阿列夫2特征维度高阶张量同构的‘深度学习’模型是否可以突破之前的逻辑局限性，成为超越人类智慧的通用人工智能呢？