《AI人工智能的本质与未来》电子书

《AI人工智能的本质与未来PDF电子书版》电子书作者简介

玛格丽特·博登

英国萨塞克斯大学认知和计算机科学学院（萨塞克斯大学信息学系前身）**任院长，从1997年起，她就是该系认知科学研究教授。她拥有医学科学、心理学、哲学等学科背景，并能够将这些学科的理论融会贯通，与自己对人工智能的研究相结合。她被誉为是“人工智能领域的女性牛人”。

博登拥有剑桥大学纽汉姆学院一等荣誉学士学位。1957年，她在英国学者玛格丽特·玛斯特曼(MargaretMasterman)领导的剑桥语言研究小组开始研究现代哲学史。1959年，她开始担任伯明翰大学哲学讲师。1962到1964年，她获得了哈佛大学的“哈克奖学金”（HarknessFellow）。1965年成为了萨塞克斯大学哲学和心理学讲师。在萨塞克斯大学，她由讲师一路成长为教授。1968年，她获得了哈佛大学社会心理学博士学位。

博登的工作涵盖了人工智能、心理学、哲学和计算机科学领域。她是杂志TheRutherfordJournal编辑委员会成员。2014年到2015年，她接受了BBC《科学生活》（TheLifeScientific）栏目的专访。

人工智能的主要类型

信息处理的方法取决于其所包含的虚拟机。我们将在后面的章节中看到，这主要有五种处理类型，每种处理类型又都包含很多变体。一种是经典逻辑或符号主义，有时称为有效的老式人工智能（Geod Old-

Fashioned AI，以下简称GOFAI）；另一种是人工神经网络或联结主义。此外，还有进化编程、细胞自动机以及动力系统。

工作者通常只使用一种方法来处理信息，但也存在混合虚拟机。例如，在第4章中提到的一个在符号主义处理和联结主义处理之间不断切换的人类行为理论（这解释了为什么有的人在完成计划任务的过程中，会分心去关注环境中与之无关的东西以及这种现象是如何发生的）。第5章描述了一款集“情境”机器人学、神经网络和进化编程三者于一体的感觉运动装置（在装置的协助下，机器人将纸板三角形用作地标，找到了“回家”的路线）。

除了实际应用外，这些方法能够启发心智、行为和生活。神经网络有助于模拟大脑的内部结构以及进行模式识别和学习。经典逻辑人工智能（特别是与统计学结合时）可以模拟学习、规划和推理。进化编程闸明了生物进化和大脑发育。细胞自动机和动力系统可用来模拟生物体的发育。有些方法更接近于生物学，而不是心理学；有些方法更接近非条件反射行为，而不是慎重思考。要想全面了解心智，除了要用到上述所有方法外，还可能需要更多别的方法。

许多人工智能工作者并不关心心智的运作方式，他们只注重技术效率，而不追求科学理解。即使人工智能技术起源于心理学，但现在与心理学的联系却很少。然而，我们会发现，如果要想在强人工智能

（artificial general intelligence）方面取得进步，我们需要加深理解心智的计算架构。

人工智能的预言

19世纪40年代，埃达·洛夫莱斯（Ada Lovelace）伯爵夫人预言了人工智能。更准确地说，她预言了部分人工智能。她专注于符号和逻辑，从未考虑过神经网络、进化编程和动力系统。她也未考虑过人工智能的心理目标，而纯粹对技术目标感兴趣。例如，她说一台机器"可能编写所有复杂程度或长度的细腻且系统的乐曲"，也可能表达在科学史上具有划时代意义的、自然界的重要事实"（因此，如果当她看到以下情况时，她将不会感到吃惊：两百年以后，科学家们用“大数据"和精心制作的编程方法来推动遗传学、药理学、流行病学等无数领域知识的发展）

她口中的机器是分析机（Analytical Engine）。这是一台齿轮连嵌齿轮的装置（从未被真正地制造出来），由其密友查尔斯·巴贝奇

（Charles Babbage）于1834年设计。虽然这台机器主要用于求解代数和处理数字，但其本质相当于一台通用数字计算机。

她认识到了分析机的潜在通用性和处理符号（表示“宇宙中的所有主体”）的能力。她还描述了现代编程的各种基础知识：存储程序、分层嵌套的子程序、寻址、微程序设计、循环、条件、注释以及程序错误。她并没有谈到编曲或科学推理是如何在巴贝奇的机器上实现的。是的，人工智能可以实现，但是实现的方法当时仍然是一个谜团。

智能体和分布式认知

一个人工智能体（Agents）是一个独立的（“自主的"）程序，有时可以比作膝盖反射，有时可以比作一个微型大脑。电话应用程序或拼写校正器可以称为智能体，但一般情况下又不是，因为不同的智能体之间通常会进行合作。它们会利用自己十分有限的智能与其他智能体合作或并肩达到单凭自己的力量无法实现的目的。而且，智能体之间的相互作用与智能体一样重要。

有些智能体系统的组织形式是分层控制的，可以说是统治者和被统治者。许多系统则是分布式认知的典范，包括无分层控制结构的合作

（因此有了上面两种说法：“合作”和“并肩”）。没有中心规划，没有自上而下的影响，也就没有单个智能体处理所有相关知识的情况。从自然角度来看，分布式认知的例子有：蚂蚁寻迹、船舶导航和人类的大脑。蚂蚁寻迹来源于很多蚂蚁个体的行为，它们在走路时会自动滴落（并跟随）化学物质。类似地，船舶的导航和操纵来自船员的互动活动，甚至是船长也不一定具备所有必要的知识，而且一些船员具备的知识确实少得可怜。即使是单个大脑也包含分布式认知，因为它集成了许多有感知的、激发性的和有情感的子系统（见第4章和第6章）。

从人工角度来看，分布式认知的例子包括：神经网络（见第4章）；人类学家的船舶导航计算机模型：情境机器人学、蜂群智能和群体机器人学方面的人工生命研究（见第5章）；金融市场（智能体是银行、对冲基金和大股东）的符号人工智能模型：LIDA的意识模型（见第6章）

分布式认知的意识也有助于人机交互设计，例如协作式工作场所和计算机接口。因为如伊冯·罗杰斯（Yvonne Rogers）所言，它闸明了“人、人工制品和技术系统之间复杂的相互依赖性。在运用传统认知理论时，往往会忽略这些要素”.

那么很显然，人类水平的强人工智能包含分布式认知。

AI：人工智能的本质与未来作者从专业的角度，深入浅出，梳理了人工智能发展的历程，其经历的不同阶段概况，如今*前沿的发展现状以及面临的困境，并探讨了其未来发展的可能性，堪称一部精彩的人工智能进化史

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