智力的起源和生命的起源一样的神秘。思考这个问题源于两个原因:
1、计算机的体系结构。大家知道我们现在使用的计算机都是采用冯.诺伊曼的存储和处理的结构,它在本质上提示我们智力(或者说人工智能)是不是就是存储和处理的统一?对应人类的智力就是记忆力和思维能力的统一。
2、在2000年的时候,为了探讨一个机器翻译的课题,我拜访了中科院王广意教授,他也是我国机器翻译的专家。因为我的专业背景是理科,我很希望能够在语言和语言之间找到一个数学的映射关系模型,但是我和王教授探讨的时候发现,他什么也没有做,只是无穷的枚举,对于一个单词或词组不断的添加它词典的意思。对此我很失望,甚至认为文科背景不会有什么机器翻译上的突破!但是,他的一个例子令我改变了看法:他说,不要说机器,就是人类自身,如果不是靠知识的积累也不可能真正理解单词的含义。比如,MOUSE,到底是老鼠还是鼠标?必须靠记忆,任何数学公式推算不出它的真实含义!
所以,我一直在思考,“勤能补拙”的确有它内在的道理,也就是说,对于人类智力的综合体现,存储和处理是同等重要,而且是可以相互转换的。那么,在存储和处理的源头又是什么呢?
大家知道,计算机的所有处理只有:加法,移位(二进乘/除),和逻辑运算与,或,非。所有表现出来的计算机的强大的智能特性(比如人脸识别,语音合成)都是这几个基本运算和数据的合理有序的调配。但是,当我们再进一步深入的时候,这些最基本的运算也不是处理,而仅仅是存储记忆!因为,微处理器最终是以硬件的形式来实现的,对于最基本的加法或逻辑运算并不需要任何的程序来支持,它们仅仅是我们整个世界最基本物理原理的自然体现,正如我们必须要同时打开两个开关才能点亮一盏灯,我们就完成了一次“逻辑与”的运算!我们没有编程,我们也没有任何有意识的要动脑筋“处理”什么事,但是“处理”,在我们打开关的时候完成了!它到底是一次执行“处理”指令的过程,还是一次数据的“存储”过程(存储就是使某些属性处在特定的状态),在这种终极的时候已经无法区分。
所以,我认为智力的起源其实存储为主的,当存储的知识足以触发这个世界基本物理原理的自然结果的时候,我们感受到了“处理”的妙处,所谓“功到自然成”,“豁然开然”,“茅塞顿开”都源于此。
评论
可能说智力的底层或
可能说智力的底层或者基础等等,比说智力的源头合适一点。
谢谢建议! 一个人抓
谢谢建议!
一个人抓住自己的头发是永远不能将自己提起来的!
我是CS系的,路过,顺
我是CS系的,路过,顺便发表一下自己的看法。
智力其实和物理很不同,
物理学(或者相似地说数学)都是从一些基本原理出发,建起整个大厦,它们往往不考虑原理的“可行性”,而直接面向“正确性”,因为自然界作为最大的并行机器,早就已经帮忙解决了“可行性”的问题了。举个例子,广义相对论说光走测地线,但从来不考虑自然界如何能够高效地找到这条线,要知道这可是有N个变量的二阶偏微分方程。
而智力直接面向“可行性”问题,完全靠一套相当巧妙的机制来有效地进行学习(存储)和匹配。存储确实是基础,然而面对我们每天都会遇到的海量知识,存储哪些,存储结构如何,如何使用已有的存储才能快速地作出反应,才是本质所在。
因此如何处理要比存储本身重要得多。现在计算机的存储大概不再是问题了,不过处理方面我们还是不得不佩服上帝的杰作。
PS. “功到自然成”,“豁然开朗”,“茅塞顿开”这类的感觉,个人以为是模式匹配成功的例子,即人脑成功地从自己所存储的海量数据中找到了更好的匹配;而目前最好的模式匹配算法做不到而已。
我是CS系的,路过,顺
我是CS系的,路过,顺便发表一下自己的拙见:)
智力和物理其实有很大的不同的。
物理(或者说数学)都是从一组定律(公理)出发,建立起整个体系的大厦。它们主要考虑“正确性”而非“可行性”问题。因为自然界作为最庞大的并行系统,已经把这个问题解决了。举个例子,广义相对论说光走测地线,但是从来不考虑自然是怎么把这条线算出来的,从计算上来说,这可是有N个变量的二阶偏微分方程......
而智力要对付的问题完全不同,“可行性”被提到前所未有的高度上来。存储确实是智力的基础,不过如何进行处理才是本质。我们每天要面对海量信息,把它们事无巨细全部存入大脑是不可能的;这样,如何有效地存储,采用何种数据结构,如何将存储的数据应用于新的信息,进行及时的分析判断,才是最为关键的。
PS.“功到自然成”,“豁然开然”,“茅塞顿开”个人认为是人脑对于复杂的事物找到了更正确的匹配;而目前最好的模式识别算法做不到这一点。存储对于现在计算机早已不是问题,但是如何处理目前为止只能佩服上帝的巧夺天工。
“我认为智力的起源
“我认为智力的起源其实存储为主的,当存储的知识足以触发这个世界基本物理原理的自然结果的时候,我们感受到了处理的妙处!”,这种自然的触发,正是你所说的巧夺天工的上帝的匹配,我个人认为它并不刻意,就像“光走测地线”,“水往低处流”。。。
现在的数字计算机强化了二值现象的自然结果(当然更多是因为工程上易操作,和数学的易处理),如果我们采用其他结果也未曾不可,也许会更高速更容易处理复杂问题(模拟计算机就这样做过,只是太粗糙)。
一个人抓住自己的头发是永远不能将自己提起来的!
不好意思,blog好像有
不好意思,blog好像有延迟,以为没放上去,重打了一回。
是
是 blog。这几天比较奇怪。
你两次的回复不是完全一样,所以都放上去也没什么不妥。呵呵
不完全一样是因为我
不完全一样是因为我以为第一次没放上去,所以只好凭记忆重打:(
下次要开记事本了。
二值也好(像是电子计算机),模拟也好(像是人脑),现在的主要问题是“不刻意”或者“刻意”的机制谁也不知道,所以真正的人工智能迄今做不出来。
如果过于强调“自然的触发”这种主观体验(虽然事实上每个喜欢思考的人都有这种体验),恐怕永远不能让机器分享思维的快乐。
把自然看得简单了,就产生了物理;把人脑看得简单了,也许会产生人工智能吧,呵呵:)
不是完全同意。 设想
不是完全同意。
设想宇宙是一个生命,他经历了若干长的时间来存储信息,(这个信息量可以说是无穷大),那么凭借我们小小人类的知识积累存储,很难想像可以回答任何一个宇宙问题。所以,只能说,我们人类的其它能力(想像,逻辑,以及“灵光突现”)是很有必要的。
灵光突现的例子在科学史上很多的(化学史上的“苯环与梦中蛇”等等),不是都能用积累来解释的。
进一步推理,我们人类的每一个问题似乎都可归结于宇宙问题。那么,我们的能力究竟能够彻底解决哪个问题呢??
不过也觉得lwing 的说法有一定道理。
嗯,同意。这个就是
嗯,同意。这个就是所谓泛化(generalization)能力,即在给定一些知识的情况下,能否举一反三,得到其它相同结构的知识。泛化能力多强对应于人类智力的边界,目前对于这种问题的研究还远远没有达到能回答的程度。
PS. 我不觉得灵光突现很神秘。它只是因为人脑的“随机搜索”在某一次成功地找到了实验事实(苯高度不饱和的C6H6及相对稳定的化学性质)和先前已在脑中存储的数学模型(圆圈)之间的联系而已。反过来这充分证明人脑在搜索某些目标函数(实验事实和数学模型的对应程度)的最大值的时候也是和电脑一样笨拙的。
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