智能是生命的发展,只有生命体才具备真正的智能

2017-09-08 · 作者:人机与认知实验室

[导读]智能是生命的发展,也只有生命体才具备真正的智能,人工智能仅是生命智能的工具和延续体。人工智能不可能单独存在。如果单独存在了,它就已经是生命了。

【文章作者 过隙】

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being与should的交互产生了关系

纽约老熊:“其实,很明显,智能是生命的发展,也只有生命体才具备真正的智能,人工智能仅是生命智能的工具和延续体。人工智能不可能单独存在。如果单独存在了,它就已经是生命了。”

一般而言,人的认识是由感性认识逐渐上升为理性认识的,而且还可以回归感性认识。机器的则不然。

行业专家NicSmith说,“商务智能是关于在正确的时间向正确的人提供正确的数据,以便他们能够做出正确的决定”。

海德格尔认为:语言是存在和思想的根据;另一方面,德里达的话语:文本之外,一无所有。

得意忘形,意向性和形式化

基于Hooey的SA比例计算模型思想以及三阶段情境意识理论,对一种信息的认知状态可能是未察觉、察觉、可理解、可预测4种,用Ci代指对信息i产生的认知状态,故认为Ci有且仅有4种可能取值。

对一种数据的感知会出现已觉察未理解的情况,还可能出现已觉察多理解、多预测的情况。生活中的意识几乎都是情境+非情境,而当前人工智能更多关注的是上下文、情境意识,显的多,隐的少,所以deepmind也意识到了,在做非情境计算,也许智能可能就是Water,水,就是being与should的综合体,无论怎样都向下流(being),不管怎样都顺着走(should),人的平常意识有规律性的(非情境的),也有临机决策(情境的),“犯我中华者,虽远必诛”(being),至于怎样诛、何时诛就待定了(should)。

或者说,智能不仅仅是人脑的,更是人机环境系统工程的。这么做完全是基于拥有推理的标签数据,简直就是针对CLEVER数据集弄的。建立一个being(属性)库,不断地产生should(关系)库。许多不同程度臆想的、不完整的、零碎的数据或信息块竟然也可以被人构造成有意义的知识图谱和态势感知,这是目前智能科学很难解释的现象之一。

当静下来思考时,你会发现:人的学习不是分类聚类,而是融合趋一,不是分而是合,是朝着我理解的方向合。这也是人为什么能通过已知事物认知未知事物的源泉吧!

理解是单向性的,匹配往往是双向性的,意义常常是个性化的,一不小心,也可以上升到大众化,所以being是通过一个又一个的should不断尝试+错馈认识到的,这种灵活的试错机制机器还不具备。

(理解带有双向,是把事物信息整合到自有的认知结构中,得到一个象征……)这是同化,若理解不了,就会顺应,理解不是双向性的,是个体的单向意指,是个人的理顺解释。人造的智能目前是别人的理顺,自己不会解释,故没有非/跨情境的自主出现,理解一般潜指“我”理解。


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