人机交互与智能的思考(随笔)

更新时间:2024-11-07 08:33:51 阅读: 评论:0


2022年8月1日发
(作者:注射死亡)

人机交互与智能的思考201807

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人机交互与智能的思考

文/白驹

霍金曾说过,在过去的20年里,人工智能一直专注

于围绕建设智能体所产生的问题,即在特定的情境下,

可以感知并行动的各种系统,在这种情况下,智能是一

个与统计学和经济学相关的理性概念。通俗地讲,这是

一种做出好的决定计划和推论的能力。那么什么是交互

与智能,我们将在下文中进行探讨。

人工智能或智能科学,其概念最早发源于哲学,早

期有一批伟大的哲学家,一直在讨论什么是智能,什么

是知识。第一个是迈克·波兰尼(MichaelPolanyi),他

曾在20世纪60年代写过一部著名的著作:《默会的维度》

《TheTacitDimension》),提出“我们知道得越多,那

么我们知道得越少”。同时他还认为我们知道的远比我们

说出来的要多(Wecanknowmorethanwecantell)。

波兰尼这句话里面,体现出了默会的知识、隐形的知识,

在支配着我们不断地向显性的知识进行递进、进行演化。

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.htsReserved.

DISCOVERY

发现

第二个是弗里德里希·哈耶克。弗里德里

希·哈耶克在经济方面对世界的影响非常大,

他曾拿过诺贝尔经济学奖。他一生当中,涉猎

了政治、社会、经济、文化、艺术、哲学和心

理学。在认知科学方面,他有一本著作《感觉

的秩序》(《TheSensoryOrder》)。在这本书中,

他明确地提出了一个观点“Actionmorethan

design”,即行为远比设计更重要,其大意即

人的各种感觉,是通过行为表征出来的,而不

是故意设计出来的,后来的演化造成了设计的

出现。的创立人很推崇《TheSensory

Order》这本书,认为是这本书点醒他创立了维

基百科。

第三个是卡尔·波普尔。他是一个伟大的

哲学家,提出了三个世界的观点:物理、精神

和人工。他有一本非常经典的著作《科学发现

的逻辑》,提出科学不是证实是证伪,他认为科

学是提出问题进行猜想,然后进行反驳,不断

地试错,有科学的出现,而不是常规意义上的

观察归纳,然后证实的实证机制。在归纳里面

有很多的漏洞,因为归纳是不完全的归纳,波

普尔就有针对性地对归纳进行了梳理。

人工智能的科学起源,通常认为人工智能

的技术起源,是从1956年美国达特茅斯会议开

始。但它的科学起源,可以最早追溯到曾任剑

桥大学老师的查尔斯·巴贝奇,他是世界上做

机械计算机的鼻祖,做了一台机械计算机,计

算Sin和Cos数值的大小,从此人类拉开了计

算的帷幕。另一个是剑桥大学的伯特兰·罗素。

罗素利用其哲学思想和他的数学基础,创立了

一个很重要的哲学分支——分析哲学。分析哲

学的制高点是维特根斯坦,曾有一次世界哲学

家投票,排名第一的即是维特根斯坦。维特根

斯坦的前半生写了一部重要的著作——《逻辑

哲学论》。这部书里提出,语言是哲学的重要工

具,也是哲学的切入点。在此之前,哲学的发

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展有两个里程碑,第一个是关于世界本源的问

题,即是物质的还是意识的,这个讨论了一千

多年。后来笛卡儿开始研究用什么样的方法来

认识世界是物质的还是意识的,提出二元论。

在此之后,人们了很多方法来研究哲学,但

收效甚微,直到维特根斯坦,他改变了哲学的

轨迹。他前半生研究关于语言的人工性。所谓

人工性的语言就是标准化的语言,格式化的语

言,是流程性的程序化的语言,而他的后半生

主要否定了自己前半生的工作,开始研究生活

化的语言,自然性的语言。他认为真正的哲学

是通过生活化的语言,来体现出哲学的深奥和

哲学的意义。

历史中的智能与交互

在人类文明的历史中,有过四大文明古

国,在这四大文明古国里边最著名的,即古巴

比伦和古埃及。这两个文明几乎同时出现,距

今6000多年前,就已经出现了国家、工具、文

字。这两个文明直接导致了欧洲文明的起源。

这两个文明主要是研究人和物之间的关系,例

如水利、工具、一些制度、法律。这种人和物

之间的关系,后来影响到了欧洲的一些地中海

(希腊)文明,后来辐射到整个欧洲大陆,诞生

了科学和技术。科学和技术的宗旨研究,就是

人和物之间的关系。

除了这两个最早的文明以外,第三大文明

就是古印度文明。古印度文明里面很重要的特

质,就是研究人和神之间的关系。人神之间的关

系,主要是人和抽象事物,不可掌控的一些事物

之间的关系,在中东一带,诞生了世界所有最主

要的宗教,像伊斯兰教、基督教、印度教,佛教

等,都源于此,都是关于人和神之间关系的。

第四大文明是研究人和人之间关系、人和

.htsReserved.

环境之间关系的一个重要的文明,即中华文明。

目前世界上保存较完整、较好的文明,就是中华

文明。中华文明体现的不是人和物、人和神之间

的关系,是人和人之间如何融洽、人和环境之间

如何和谐,天、地、人之间如何共生的问题。

在距今2500年以前,西方最主要的科学之

祖,也是哲学之祖,是泰勒斯,他和中国的老

子、孔子差不多出现在同一时代,其思想体现

在他的一句箴言里面,即“waterisbest”(水

是最好的)。水是一种物质,地球生物是海洋里

诞生出来的,然后水又滋养和哺育了人类,所

以西方的科学和哲学一开始就和物质密切相关,

而我们的老子对水也有阐述——“上善若水”,

孔子的“逝者如斯夫”,也是对水的一种感叹,

但他们大多都拘泥于感性和伦理方面,所以东

西方文明的差异从这几个代表性人物语言里边

可见一斑。

从上文可见,在岁月发展的历史长河当中,

人类四大文明分别聚焦于人物、人神、人人、

人与环境之间的关系,而科学和技术的发展,

和人和物之间的关联密切相关,所以,现代科

学技术起源于欧洲,是顺理成章的,也是可以

理解的。但是,目前来看,随着社会和人类的

不断进步,人和人之间、人和环境之间的关系

日益提到日程上来,所以,现在整个世界的焦

点,逐渐从西方转移到了以人人、人与环境为

主的东方视角来。

智能与交互的本质

人和物之间的关系,是西方一个重要的

研究方向,机器是人造物,所以人机交互,也

是起源于西方。人机交互的本质,是共在,即

“beingtogether”。人把自己的优点,和机器

的长处结合在一起,形成了一个交互的,实质

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性的问题,而未来人工智能的发展方向,很可

能是人机融合智能或人机混合智能,即把人的

智慧和机器的智能结合在一起,形成一个更有

力的、支撑性的发展趋势,这样不但研究人机

交互的脖子以下的,即生理的问题,而且还会

研究脖子以上的,即心理的或者大脑的问题。

其实,人机交互或人机混合智能,都是不准确

的词,最准确的词是人机环境交互系统,因为

人和机器及物质,其交互是不完整的,是通过

环境这个大系统来进行沟通的,所以人机环境

系统工程,可能是未来一个主要的研究方向。

那么,人工智能或智能的本质是什么?可

以从人的成长经历或发展上看出一些端倪。一

般来说,胎儿在母亲腹中,就已经开始有了各

种感觉,如听觉、嗅觉、味觉、触觉,已经开

始和外部的环境及母亲腹中的内部环境进行交

互,已经产生了一个很简单的“我”的概念。

然后,出生以后,因为视觉、听觉等感觉发育

得不是很完善,更多的是用触觉来接触世界,

了解他周围的一些事物,随着自主能力的产生,

会试图摆脱大人的束缚,更愿意自己爬、自己

走,不希望别人去扶。可以看到,这时候已经

开始否定了,否定别人的帮助。据国内外最新

的研究结果,小孩形成语言的时候,无论东方

还是西方,除了被不断重复灌输的“爸爸”“妈

妈”这种词以外,自己先说出的,都是从第一

个单词——动词“不”开始的,然后会发展到说

“不”“没有”“别”

这些词,就是孩子们成长的一个过程,在这个过

程当中,就体现出人的智能是从否定开始的,否

定外部,否定自己,否定很多事物,来产生某种

智慧性的东西。需要注意的是,在人工智能里

边,其否定机制还远远没有产生,所以人工智能

和人的智能,有很大的差异。

我们在研究过程中发现,人工智能的起点,

第一个词是“是”,“being”,即存在,客观的

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“没有”还有“别”这些词。

.htsReserved.

DISCOVERY

发现

物质,这是西方哲学的一个很重要的词,世界

是物质的还是意识的,其中物质就是“being”。

然后,关于人的智能和智慧,还存在着

“Should”,“应该”。《三国演义》里面的“义”,

就是“Should”,“应该”的意思,“仗义”的

“义”也是“应该”的意思。“应该”这个词,

在西方非常重要,在东方也很重要,这是东西

方交流的一个交会点。Should,翻译成哲学语

言,就是意识,即awareness、consciousness。

另外还有want,人有want,即想干什么,而机

器不会want,机器只会按照程序、指令进行操

作,而人还有一个“能(can)”的问题,即能

做还是不能做。机器没有这个问题,只是操作。

休谟在他的哲学体系里边,提出了很重要

的“休谟之问”:“是”推不出“应该”。这句话

的意思是从事实里边,推不出价值观。中国古

代著名的一句话“天行健,君子以自强不息”

是不成立的。天行健是一个事实,君子以自强

不息,是一种价值观,二者不能画等号,这里

面涉及一个很重要的词“change”,“变”。人会

不断地“change”,而机器则不能,只会按部就

班、因循守旧、刻舟求剑。我们认为这五个词

是人工智能和人类智能很重要的差异。另外,

人还有一个很重要的特质,即感知的恒常性,

人在变化的外界环境当中通常能够保留对这个

事物本来面目的感知。例如,某种颜,在不

同的背景下,会改变这种颜的影响,但是人

却能够在这种变化当中到不变的那种感觉,

而机器不然,机器它对外部变化的颜,会有

一个实时的反应,很难到那种不变的东西。

现代人工智能与交互

在现代人工智能的发展上,剑桥大学起到

了非常重要的作用,其中有三个代表性的人物。

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第一个就是阿兰·图灵,他提出了图灵测试和

图灵机的思想,然后影响了整个世界人工智能

发展的轨迹。第二个就是著名的深度学习之父

GeoffreyHinton,他是剑桥大学心理学的本科

生,后来到了加拿大,继续做关于人工神经网

络的研究,并提出了深度学习的概念和方法,

人工智能因此而得到了复兴和现在的繁荣。第

三个是AlphaGo之父哈萨比斯,他是剑桥大学

计算机学院的本科毕业生,对推动人工智能的

发展也起到了非常重要的作用。

人机交互的研究始于二战时期,当时主要

研究因为各种不合理的设计导致的飞机故障,

开始主要应用在航空航天领域,后来逐渐扩展

到社会经济的各个方面。最近人机交互里面有

一个比较热点的领域——态势感知(situation

awareness,也叫情景感知)由曾任美国DAPRA

领导的女科学家y提出。态势感

知或情景感知的提出,对整个人机交互产生了

巨大的影响。Endsley对态势感知的定义,是在

一定的时间和空间内,对环境中的各组成成分,

进行感知、理解,进而预测这些成分的随后变

化状况。可以看出,在整个人类的发展过程当

中,智能科学是一个涉及交叉学科,涉及心理

学、计算机科学、神经科学、哲学、语言学等,

这些学科构成了一个完整的学科体系,可以总

称为认知科学。

当前人机环境系统工程的发展迅猛,其定

义为:人机环境系统工程,是研究在人、装备

和环境系统之间,实现最优匹配的一个领域,

涉及信息的输入、处理、输出和控制,以及反

馈,人机环境系统的整体设计及其优化等方面

的研究。研究的目的,是整个系统的高效、安

全、健康、和谐、敏捷等。

当前在这一领域的研究中出现了很多分支,

例如,人机交互、普适计算、情感计算等,并

产生了很多相应的关键技术,如多模感知、上

.htsReserved.

下文感知、情感智能、环境智能、认知智能、

多模界面、感性界面,这些技术用来实现一个

最基本的目标,即自然的人机交互。在自然的

人机交互中,非常重要的一点是数据。所有智

能的产生与刺激和数据密切相关。所谓刺激,

就是人感知到的外部的映射。所谓数据,是机

器接触到的外部的输入,通过这两个来产生相

应的融合、理解,进而进行相应的反应和规划。

数据空间对计算机起着非常重要的作用,

研究数据的多指向性是当前人机领域的一个难

点和瓶颈,同时数据的多指向性,是人机区别

的一个最重要的方面,人可以理解一个数据的

多指向、多含义,而机器不然,机器它有规范,

有规则,它只能从一个角度来看待这个数据。

当前人工智能的发展有三大主要标志:深

蓝、沃森和AlphaGo。这三个系统都和数据有

关,它们都是在处理过去大量的数据、规则、

规划。但是这三个顶级的系统,都有一个很重

要的问题,一个瓶颈问题,就是它只能“得形

忘意”,而不能“得意忘形”。真正的人的智能

需要临机决策,而不是像计算机及当前弱人工

智能按照套路去运算。人是算计,算计要比计

算灵活得多。

智能与交互中的自主性问题

未来的人机交互及人工智能系统,有明确

的发展方向,它包含四个方面:主动的推荐、

自主的学习、自然的进化、自身的免疫。在这

四个方面中自主性是非常重要的一个概念。

美军有一个深绿系统,其目的是借鉴深蓝

系统的思想,将其映射到军事指挥和控制领域。

它通过指挥员助手、水晶球和闪电战三个模块,

整合出当前的和过去的战场态势,以及实时有

效的指挥员辅助决策。这个系统里最重要的是

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自主性和主动推荐。自主和主动是人工智能或

智能科学一个很重要的研究热点和难点。

自主应该包括以下几个方面:

第一,自主应具有记忆的功能,而不是存

储。记忆是灵活的,能够通过相关无关的事物

产生直觉,而存储则无法出现直觉,它只是符

合逻辑的东西。

第二,自主应具有选择性。选择性是单向

性的,即A选择B。

第三,自主应具有匹配性。匹配和选择最

大的区别,就是匹配是双向性的,A可以选择B,

B也可以选择A。

第四,自主应可以控制。没有控制和反馈,

自主很难建立起来。

未来的人机交互及人工智能系统,它至少

是人机环境系统的自主耦合,形成了一个认知

智能。认知的意思就是信息的流动过程,包括

输入、处理、输出和反馈这个环节。

人工智能的重要发展方向,是人机混合智

能。强人工智能、通用人工智能及类人人工智

能,实现还相对较遥远,当前相对实现的途径

就是人机混合智能。人机混合智能就是研究如

何在人、机及环境系统之间,实现最优的智能

匹配,人的智能加上机器的智能,涉及人机环

境系统的整体设计及其优化等方面的研究,研

究的目的包括可靠、高效和舒适等几个方面。

它主要涉及两个基本问题:一个是人的意向性

和机器的形式化问题。所谓意向性,就是意识

的指向。机器难以处理涉及灵活、可改变的,

甚至带有矛盾性的事物,但是机器的长处在于

它不疲劳、擅计算,并且能够准确及时地,处

理形式化、符号化的东西,而这是人所不擅长

的。所以,如何把机器的长处和人的这种优点

充分地结合在一起,这是一个很重要的命题,

也是人机混合智能的一个命脉。

在人工智能和机器人领域有一个著名的悖

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DISCOVERY

发现

论叫莫拉维克悖论。莫拉维克悖论指出:和传统

假设不同,对计算机而言,实现逻辑推理等人类

高级智慧只需要相对很少的计算能力,而实现感

知、运动等低等级智慧却需要巨大的计算资源。

说明当前人工智能领域很多问题不是仅仅靠提高

计算能力就能解决的,这个悖论用哈佛大学教授

Stevenpinker的一句话来说,就是困难的问题

是简单的,简单的问题是困难的。

对于人工智能和这个悖论而言,意向性、

意识是整个智能科学的瓶颈,可以看出,意识

就是一种感知,这是情境感知。还有一种是非

情境的感知,能够穿越时空,这是人的意识,

机器则不然。

对于意识,著名心理学先驱、美国第一届

心理学协会的会长WilliamJames曾说过,人的

智慧就是忽略的智慧,人知道怎么忽略一些不

重要的事物,而把精力聚焦到一些重要的关键

之处、特征之上,而机器不然,只擅长处理大

数据,而不擅长处理小数据。

“自我”的产生是意识最重要的一个基础,

自我的概念实际上就是建立了一个坐标系,“自

我”即坐标系的原点,人类都是以自我为原点

度量周围世界与事物的。意识的出现往往会造

成“无中生有”和“有中生无”。无中生有,往

往是只有外界的刺激所产生的数据形成数值,

数值不但包括客观的数量,而且还形成了主观

的赋值。比如说“1”里边,它既是一个单纯

的客观的数值,同时“1”也是对自我有特殊

意义的一个数,如一杯茶、一条毛巾,里面有

很多主观的情感化的赋予。形成数值以后,需

要提取有价值的东西即信息。信息就是有价值

的数值或者数据,从信息里面可以获取知识,

从知识里面提炼逻辑,也就是从0到1,从1

到n的过程,正应了中国古代道教所说的:道

生一,一生二,二生三,三生万物,它整个的过程

就是无中生有的过程。有中生无,就是指逻辑

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产生意向,从意向性导出意识,就是觉察觉知,

从意识里边沉淀出潜意识,从潜意识升华为无

意识的过程,也就是从n到1,从1到0的一

个过程,万物归三、三归二、二归一、一归道

之历程。

深度态势感知

通过意识或态势感知(情景感知)及情境

化的东西和非情境化的东西的结合,我们提出

一个新的概念,叫作深度情景感知,或深度态

势感知(DeepSituationalawareness)。什么

叫深度情景感知?我们认为,这是一种人机智

慧,既包括了人的智慧,也融合了机器的智能,

是能指和所指。所谓能指,就是指事物本身。

所谓所指,就是事物本身所包含的语义和内涵,

即涉及事物的属性。能指主要涉及事物的感觉,

又关联它们之间的关系,所指包括它们的知觉。

所谓感觉,就是指对属性的这种映射,所谓知

觉就是联系、理解,既能够理解事物原本之意,

又能够明白弦外之音,是合情合理、通情达理

的一个方式,是人机环境系统中各元素的主动

的拓朴,处理跨情境的原型特征的一个空间。

深度态势感知具体涉及的是感觉、知觉、

规划和反馈四个环节。人的感觉和机器的这种

输入有所区别,人的感觉里面包含了想象和真

实的刺激,所以人的感觉是真实的和虚拟的叠

加。知觉就是一种联系。所谓对事物的理解,

就是看见了联系。规划和反馈则是控制方面的

两个重要术语。

另外,人的深度态势感知或深度情景感知

中有一个很重要的机理——迷局,就是能够把

数理、地理、物理、生理、心理、伦理、法理、

管理等几个方面的知识及时地准确地进行融合、

分配、表征,而机器只是从一个角度进行梳理,

.htsReserved.

所以人机的差异在深度情景感知里边。

人工智能发展到今天,它解决的主要的途

径,就是形式化符号化的问题。当前人工智能

在知识表示、问题的求解、自动的推理、机器

学习、自然语言理解和模式识别方面进行了诸

多工作,也进行了统一的认知结构化的处理。

但当前人们对人工智能的未来仍有很多的质疑

和不满,主要原因在于有两个很重要的领域,

尚未得到有效的开发:一个是神经科学,关于

人类大脑的开发还没有得到非常突破性的成果。

另一个是认知心理学,这个领域也没有得到很

好的发展。神经科学涉及三个主要的方面,第

一是神经的编码,第二是计算的回路,第三是

神经的发育。这三个方面,都没有得到有效的

研究和表征。认知心理学里概念的发展、学习、

记忆和知觉的加工,也没有深刻地理解,所以,

这种认知的滞后,进而映射到这个人工智能里

面,产生了一些不良的反应,所以如何来实现

这些学科的综合协调发展,人机环境系统很可

能是进行协调和整理的一个有效的工具。

在这个感性和理性的过程中,有一个很重

要的方向,就是大家所熟知的可计算性理论。

在可计算性理论里边有一个对立面——可算计

性理论。所谓可计算性理论,就是指运用事先

规定的规则,将一组数值变换为另一组数值的

过程,就是可计算的过程。而可算计性理论不

但要处理合理性,还要处理非合理性,包括非

理性的东西。它不但要处理逻辑性的东西,而

且要处理非逻辑性的东西;不但要进行计算,

而且还要进行算计。这些对立面的整合,可能

是算计性理论的一个基础。在此基础上,需要

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对学习、理解、知识和概念进行重新定义。例

如,理解的概念是看见了联系叫理解,看不到

联系叫不理解。对于人的学习,学和习不同,

学是由内而外发出的主观性行为,习是练习,

通过练习,来加强它的理解,而机器则不是学

习,机器是输入,是赋值,是规则。

总结

本文探讨了人机交互和人工智能的起源和

瓶颈问题,人工智能和智能科学的发展,包括

三个基本的阶段。第一个阶段是传统的人工智

能,这个传统的人工智能已经有了游戏规则,

它在基本的特质就是数学形式化的东西,加上

在某一领域的展开。这里边还涉及一个自动化

的问题,其实很多问题是自动化的问题,不是

人工智能的问题。自动化涉及的是结构化的数

据处理,人工智能是非结构化的数据处理。第

二个阶段是人机环境系统的交互领域,这个领

域里边正在形成规则。这个规则主要体现在两

个方面,第一个方面就是自动化的处理,第二

个方面是弱人工智能。当前在这个领域里,还

要加上各个行业和各个研究的指向。第三个阶

段就是未来的智慧化的强人工智能的信息系统

领域,在这个领域里面,目前还没有游戏规则,

它主要体现在人的智慧加上未来的强人工智能,

或一些通用的人工智能。这个领域,还需要进

行一些积极的探讨与多学科交叉研究。

责编:杨克

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