从AI到人机再到人机环:十年四本书

写这四本书的初衷还是得从剑桥图书馆说起,自从2012年来到剑桥逐渐适应了这里的环境和学术氛围以后,除了与朋友们聚会聊天,就是准备好矿泉水和面包,到学校各个图书馆里去看书、找书、借书了。记得那是2013年春天的一个下午,阴雨连绵,风呼呼地刮着,在剑桥大学图书馆的顶层,空无一人,静的有点瘆人,按图索骥,终于找到了那本1948年诺伯特·维纳发表的《控制论--关于在动物和机器中控制和通讯的科学》,心里很是激动,忘了时差,随即就拨通了手机告知……

是啊,时至今日,控制论的思想和方法已经渗透到了几乎所有的自然科学和社会科学领域,维纳把控制论看作是一门研究机器、生命社会中控制和通讯的一般规律的科学,更具体他说,是研究动态系统在变化的环境条件下如何保持平衡状态或稳定状态的科学(他特意创造“Cybernetics”这个英语新词来命名这门科学。“控制论”一同最初来源希腊文“mberuhhtz”,原意为“操舵术”,就是掌舵的方法和技术的意思,在柏拉图的著作中,经常用它来表示管理人的艺术)。尽管维纳也意识到了生命、社会中的反馈不完全是可计算的,但是,在他的控制论中,却是用基于客观数据或事实的反馈机制作为控制的核心,这恐怕与植根于西方科技还原思想有关(即万物是由基本微粒(分子、原子等)构成的,并且万物皆数),事实上,东方传统思想中,除了类似的还原论(如金木水火土)外,还有涉及到天人合一的整体观和系统论,落实到控制上,不妨认为一个人机环境系统不但要有客观事实数据的反馈,还应包含主观价值责任的反馈。无独有偶,对于1948年香农提出的以信息量多少的统计公式为代表的信息论理论(见其1948年发表的《通讯的数学理论》一文)也有同样问题,即只注重客观事实数据的多少而忽略了其所包含信息价值的大小,于是在当前许多领域都出现了DRIP(Data Rich Information Poor)现象——数据丰富信息贫乏。再进一步看,1948年,得到学术界重视的L.V.贝塔朗菲在美国讲授“一般系统论”虽然把研究和处理的对象看作一个整体系统来对待(从本质上说明其结构、功能、行为和动态,以把握系统整体,达到最优的目标),但其本质上仍是以计算为主的数学描述过程,没有深入发掘非数学非计算的因素和过程。通过上述,我们可以看到传统的控制论、信息论、系统论都存在着还原为主系统为辅的失衡状态,在进入智能时代的背景下,这种局面愈演愈烈,这在一定程度上也说明了为什么说当前AI距离智能越来越远的原因。鉴于此,这四本书将尝试做一些边缘性的研究和探讨,希望能够把西方的科技优势与东方的智慧思想取长补短、相得益彰,使二者有机地结合起来造福人类。

当前,人们常常会问及“人是计算机吗?”、“什么是智能?”、“智能是什么?”这样的问题,答案往往却是众说纷纭、莫衷一是……,其中不少人认为:智能不仅是规则和概率,智能也可以反规则和反概率,智能虽然具有随机性和不确定性,但同时也具有决定性和必然性,追根溯源,智能的本性就是人类的本性,所以通过研究人的本性才能够体现并观察智能的可能性和复杂性。其中,更令人兴奋的是发现了:智能的本质不是数据算法算力和知识;人类智能的排序、分类、等价与人工智能(数学)的排序、分类、等价有着根本的不同;数学对智能既有促进作用也有消极的副作用......

十年写了四本书,分别是:

从AI到人机再到人机环:十年四本书_第1张图片

(2019年出版)

从AI到人机再到人机环:十年四本书_第2张图片

(2021年出版)

从AI到人机再到人机环:十年四本书_第3张图片

(2023年出版)

从AI到人机再到人机环:十年四本书_第4张图片

(本书即将出版)

从AI到人机再到人机环:十年四本书_第5张图片

感谢剑与桥,给了我洞察明辨和交叉融合:原来还可以这样做研究......

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