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尽管人工智能(Artificial Intelligence)这个名词在1956年才真正出现,但我认为这门学科的理论基础早已在数理逻辑、递归函数论、图灵机理论中奠定了。20世纪初期的计算理论不仅澄清了所谓计算的含义,而且还指出了一条通向人类理性极限——自指问题的天梯。关于这个主题,候世达在1979年的名著[https://book.douban.com/subject/1291204/ 《哥德尔、埃舍尔、巴赫》]给出了非常丰富而深刻的讨论,我认为这本书达到了人工智能思想领域(注意不是人工智能技术)的顶峰。我们也将在下一章继续讨论这个主题。<br>
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尽管[[人工智能 Artificial Intelligence]]这个名词在1956年才真正出现,但我认为这门学科的理论基础早已在数理逻辑、递归函数论、图灵机理论中奠定了。20世纪初期的计算理论不仅澄清了所谓计算的含义,而且还指出了一条通向人类理性极限——自指问题的天梯。关于这个主题,候世达在1979年的名著《[[哥德尔、艾舍尔、巴赫:集异璧之大成 Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid]]》给出了非常丰富而深刻的讨论,我认为这本书达到了人工智能思想领域(注意不是人工智能技术)的顶峰。我们也将在下一章继续讨论这个主题。<br>
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近年来兴起的“具身学派”(embodiment intelligence)认为,人类的智能与人类的身体密切相关(请参见:http://en.wikipedia.org/wiki/Embodied_cognition )。实际上,我们所能做、能思考的范围已经被我们这个特定的身体和环境深深制约了。例如,我们实际的人类决策并不完全取决于智力因素,而更多的则是情感、处境甚至包括身体状态等共同决定的。因此,传统的人工智能做法由于不可能把所有这些因素考虑进去,也就不可能实现真正的智能。<br>
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近年来兴起的“具身学派 embodiment intelligence”认为,人类的智能与人类的身体密切相关(请参见:http://en.wikipedia.org/wiki/Embodied_cognition )。实际上,我们所能做、能思考的范围已经被我们这个特定的身体和环境深深制约了。例如,我们实际的人类决策并不完全取决于智力因素,而更多的则是情感、处境甚至包括身体状态等共同决定的。因此,传统的人工智能做法由于不可能把所有这些因素考虑进去,也就不可能实现真正的智能。
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虽然具身派的观点有很多值得称赞之处,但是,笔者认为该学派却不能提供更多具有实际指导意义的思想。当我们将因素不仅要归结为身体,甚至包括我们嵌入其中的复杂外界环境的时候,模型的那种抽象、指导实践的作用也会荡然无存。很有理由相信,沿着具身派的思路很难提出诸如图灵机这样的抽象而简洁的模型,因为具身派并没有告诉我们什么因素才是这些复杂环境中最重要,最应该抓住的东西!<br>
 
虽然具身派的观点有很多值得称赞之处,但是,笔者认为该学派却不能提供更多具有实际指导意义的思想。当我们将因素不仅要归结为身体,甚至包括我们嵌入其中的复杂外界环境的时候,模型的那种抽象、指导实践的作用也会荡然无存。很有理由相信,沿着具身派的思路很难提出诸如图灵机这样的抽象而简洁的模型,因为具身派并没有告诉我们什么因素才是这些复杂环境中最重要,最应该抓住的东西!<br>
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大概在2006年左右的时候,我的头脑中已经渐渐地独立浮现出人工智能具身派的思路。但是,与他们不同的是,我找到了智能系统所在环境之中最重要的因素,不是别的,正是一个用户或者玩家——这个观察者!于是,多条不同的思路开始汇聚于一处:观察者!<br>
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大概在2006年左右的时候,我的头脑中已经渐渐地独立浮现出人工智能具身派的思路。但是,与他们不同的是,我找到了智能系统所在环境之中最重要的因素,不是别的,正是一个用户或者玩家——这个观察者!于是,多条不同的思路开始汇聚于一处:观察者!
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==观察者分析范式==
 
==观察者分析范式==
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