智能写作-人工智能机器表现出的智能程度极其有限
编辑：pitaya02 日期：2020-11-14
在人工智能领域，人工智能机器由于不能像人类一样理解常识，而使人工智能机器表现出极
为有限的智能。火龙果智能写作
所以，“常识或者常识知识问题(common sense knowledgeproblem)是一个关于认知科学的问题，尤其是被称作‘真正的问题’的人工智能。海斯在谈到人工智能的发展时指出：“我们必须对如何进行推理的知识进行形式化，同时也要对那些使推理成为可能的真实世界的知识进行形式化。这一元信息本身可以参与推理过程，但它与演绎解释程序又有不同的特殊关系：它描述自身的活动，而不只是为了获得好处。火龙果智能写作
另外一项研究智能的科学，目前认知科学最大的难题也是语言和常识(默会知识，背景知识)的问题。早期的象征性范式在证明几何学定理、博弈棋、定理重新发现，以及利用逻辑演算和少量实际背景知识进行精确控制等方面都取得了成功。但人们很快意识到，日常生活中需要解决的大部分问题都不能归结为几个因素的综合。最起码，机器语言翻译的经验告诉我们，人类的认知与现实世界的大量背景知识有关。火龙果智能写作
多数认知科学工作者试图通过智能计算机的研究，发明一些程序来解决日常生活中的实际问题，致力于阐述必要的背景知识，根据有规律的观念寻找最小的知识系统。有人推测，机器只要对现实世界中那些对解决问题至关重要的特征进行抽象化处理，就能给这个抽象世界提供足够的背景信息，并通过思维使这个虚拟世界中的物体和它们之间的关系简化，从而达到模拟现实世界的目的。起初，人们试图构建一个嵌入机器中的“微型世界”，它是一个大大简化了现实世界的特征。火龙果智能写作
遗憾的是，正如休伯特·德雷福斯所言，“微世界不是世界，而是孤立的，没有任何意义的贫瘠之地，我们无法期望这种贫瘠之地在我们日常生活的五彩缤纷的世界中生长。基于以上困难，人工智能科学家们寄望于从尽可能少的知识集合开始，通过形式化的方法来演绎整个知识体系。从1975年起，我们开始进入寻找最基本常识的收集阶段。已取得初步成果的极小常识系统，如明斯基的“框架”程序、尚克(R. Schank)的“脚本”程序、麦克德莫特(D. McDemott)和多伊尔(J. Doyle)和赖特(R. Reiter)的“非单调逻辑”、麦卡锡(J. McCarthy)的“化界系统”，以及麦克德莫特的“时态逻辑”等。火龙果智能写作
但是实际上，这些常识性理解程序的实验结果表明，它们都只能完成特定范围内的特定任务，很难在实际中得到广泛的应用。该研究提醒我们，最重要的是，我们对常识知识结构本身的复杂性知之甚少，甚至一无所知。1985年，德克萨斯奥斯丁微电子与计算机中心开始了一项主要的常识性数据库工程，该工程预计将包含上亿条逻辑语句，但由于无法摆脱使用机器程序处理日常问题时出现的“组合爆炸”问题，该工程目前仍在艰难进行中。火龙果智能写作
目前智能研究所所面临的意向性问题、类别问题、知觉问题、认知能力问题以及人工智能的目标问题，可以说无疑已成为一个亟待解决的重要问题。显而易见，回避问题不是明智之举，而解决问题是必选之道。但如何才能解决这些问题呢？当我们还不能直接解剖活着的大脑时，哲学的探索无疑是最佳选择。就像古希腊的自然哲学一样，对智慧的哲学分析能够增进人们对智慧的科学理解。这一哲学分析当然也需要适当的条件。它需要科学的实证材料，也需要哲学的反思。
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