人工智能：何為“智”？

王培

（美國(guó)天普大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)系）

人工智能：何為“智”？

王培

（美國(guó)天普大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)系）

一個(gè)智能系統(tǒng)不必在內(nèi)部結(jié)構(gòu)或外部行為上和人腦“形似”，但必須在理性原則上與其“神似”。一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是否有智能，不在于某一個(gè)時(shí)刻它能解決什么實(shí)際問(wèn)題，而在于它提供的解是否依賴于系統(tǒng)的歷史和處境。

在《當(dāng)你談?wù)撊斯ぶ悄軙r(shí)，到底在談?wù)撌裁矗俊芬晃闹?，我解釋了在人工智能這個(gè)領(lǐng)域中目前對(duì)“智能”的理解有非常不同的幾派。這種差別直接表現(xiàn)在他們給“智能”下的工作定義上。

所謂“工作定義”，是指在一個(gè)理論中使用一個(gè)本來(lái)有歧義的詞匯時(shí)，對(duì)其在該理論中的意義的界定。這就像是說(shuō)“我知道這個(gè)詞有不同的意思，但在這個(gè)理論中它是下面的意思……”一個(gè)詞匯的工作定義當(dāng)然要盡量符合其在一般使用時(shí)的意義，但這不是唯一的考量，尤其是對(duì)一個(gè)本來(lái)就有歧義的詞匯來(lái)說(shuō)。實(shí)際上，科學(xué)史上的一些重大進(jìn)展恰恰是從對(duì)某個(gè)常用詞匯的重新解釋開(kāi)始的。

在前文中已經(jīng)提到，我把“智能”定義成“在知識(shí)和資源相對(duì)不足的條件下的適應(yīng)能力”，而本文的目的，就是解釋我為什么采用了這樣一個(gè)獨(dú)特的工作定義。

在與“智能”（及其相關(guān)概念，如“認(rèn)知”“思維”“意識(shí)”等等）有關(guān)的諸多研究方向中，我所感興趣的是，通過(guò)對(duì)人類(lèi)智能的研究發(fā)現(xiàn)智能的一般規(guī)律，并將其在計(jì)算機(jī)中實(shí)現(xiàn)。這個(gè)說(shuō)法聽(tīng)上去平淡無(wú)奇，但仔細(xì)探究起來(lái)，它隱含著下列3條基本預(yù)設(shè)：

1）人類(lèi)是有智能的（盡管不同人的智能可能在程度和特征上有所差別）。

2）人類(lèi)智能不是智能的唯一可能形態(tài)（智能系統(tǒng)并非在所有方面和人完全一樣）。

3）現(xiàn)存的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基本是沒(méi)有智能的（否則人工智能早已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了）。

下面逐條分析這些基本預(yù)設(shè)，并考察它與智能的各種工作定義的關(guān)系。

第一預(yù)設(shè)看上去不言自明，但實(shí)際上排除了許多“原則派”的智能定義。如前文所述，這一派認(rèn)為智能代表著某種理性原則，“智能的”意味著按某種標(biāo)準(zhǔn)衡量是最好的。傳統(tǒng)的理性標(biāo)準(zhǔn)包括經(jīng)典邏輯模型和概率論模型及其變種，但人的現(xiàn)實(shí)思維活動(dòng)往往背離這些模型，以至于有不少人認(rèn)為人的思維是“非理性”的。如果只有符合經(jīng)典邏輯或概率論才算有智能，那么普通人也要被排除在智能系統(tǒng)之外了。

第二預(yù)設(shè)要求智能定義不能只包括人類(lèi)智能。即使在一個(gè)“廣義智能”理論完全建立之前，我們也有理由要求它至少涵蓋下列智能形態(tài)：

1）人類(lèi)智能（第一預(yù)設(shè)）。

2）人工智能，或者叫計(jì)算機(jī)智能，至少作為一種理論可能性。

3）動(dòng)物智能：某些動(dòng)物公認(rèn)比另一些動(dòng)物“聰明”，而一個(gè)廣義智能理論應(yīng)當(dāng)能解釋這種差別。另一方面，既然我們認(rèn)為智能是進(jìn)化的產(chǎn)物，那么說(shuō)其他動(dòng)物一點(diǎn)智能都沒(méi)有，這似乎也說(shuō)不過(guò)去，盡管可以說(shuō)它們的智能比人類(lèi)低很多。

4）群體智能：把一個(gè)人類(lèi)或動(dòng)物群體看成一個(gè)智能系統(tǒng)絕不僅僅是一種比喻或擬人化的修辭手段，而是有深刻的合理性。蟻群和蜂群的內(nèi)在整體性和行為協(xié)調(diào)性已廣為人知，而一個(gè)人類(lèi)組織（如政府、軍隊(duì)、公司、社團(tuán)等）常?？梢韵褚粋€(gè)人一樣被分析其“聰明”或“愚蠢”之處，盡管群體和個(gè)體確有各種差別。

5）外星智能：盡管尚無(wú)其存在的證據(jù)，起碼沒(méi)有人否認(rèn)“智能外星人”是個(gè)有意義的概念。

一旦第二預(yù)設(shè)的上述解釋被接受，“結(jié)構(gòu)派”和“行為派”的智能定義就顯然太“窄”，太“人類(lèi)中心主義”了。即使撇開(kāi)人工智能不談，后3種智能顯然既未必基于和人腦一樣的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，也未必產(chǎn)生和人類(lèi)一樣的外部行為。

當(dāng)圖靈提出他著名的“圖靈測(cè)試”時(shí)，是將其做為“思維”的充分條件，而非充分必要條件的，因?yàn)樗鞔_承認(rèn)一個(gè)機(jī)器可以表現(xiàn)得不像人但仍被認(rèn)為能思維。因此，他并沒(méi)有給智能或思維一個(gè)“行為派”的定義，而這一點(diǎn)被大多數(shù)后人誤會(huì)了。沿“結(jié)構(gòu)派”或“行為派”的路線仍可能造出智能系統(tǒng)來(lái)，但由于它們的目標(biāo)和途徑附加了只對(duì)人類(lèi)智能來(lái)說(shuō)是必要的限制，因此它們不是導(dǎo)向人工智能的合適路徑。就像在研究制造飛行器時(shí)完全“以鳥(niǎo)為師”一樣，其問(wèn)題不在可能性，而在必要性和一般性。

第三預(yù)設(shè)是基于下面的直覺(jué)：盡管今天的計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以解決很多復(fù)雜的問(wèn)題，我們?nèi)猿３ＳX(jué)得它們?nèi)狈θ祟?lèi)思維的某些本質(zhì)特征。這里的差別主要不是在速度、容量、復(fù)雜性、可靠性等方面，而是在適應(yīng)性、靈活性、創(chuàng)造性、自主性等方面。在解決一個(gè)具體問(wèn)題的時(shí)候，計(jì)算機(jī)往往是依賴于一個(gè)事先給定的程序，而缺乏變通的能力，也無(wú)法應(yīng)對(duì)那些系統(tǒng)設(shè)計(jì)者沒(méi)有預(yù)料到的情況。而這種工作方式恰恰是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)科學(xué)所要求的，即把“問(wèn)題”看成一個(gè)固定的輸入—輸出關(guān)系，把問(wèn)題的“解法”看成一個(gè)固定的逐步將輸入變換成輸出的“算法”，而“程序”則是算法的計(jì)算機(jī)可以理解和執(zhí)行的形態(tài)。

根據(jù)第三預(yù)設(shè)，如果一個(gè)系統(tǒng)在解決問(wèn)題時(shí)完全依靠預(yù)先給定的程序，那就不算有智能，不論問(wèn)題在人看來(lái)有多難，或程序相應(yīng)于哪種人類(lèi)認(rèn)知功能。由此說(shuō)來(lái)，“能力派”和“方法派”的智能定義就太“寬”了，以至于包含了很多大家直覺(jué)上不認(rèn)為有智能的系統(tǒng)。比如說(shuō)，現(xiàn)在大概沒(méi)有人會(huì)認(rèn)為一個(gè)排序程序有智能，但在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之前，“把一組任意對(duì)象按某種次序排列”的確是只有人腦才能解決的問(wèn)題，而其中也涉及了若干認(rèn)知功能。

綜上所述，如果上面3條預(yù)設(shè)及其解釋被接受，那么智能的工作定義只剩下“原則派”一條路，且不能采用基于經(jīng)典邏輯或概率論的理性原則。

為什么“在知識(shí)和資源相對(duì)不足的條件下的適應(yīng)能力”符合對(duì)智能的工作定義的上述要求。

首先，“知識(shí)和資源相對(duì)不足”需要進(jìn)一步澄清?！百Y源不足”是說(shuō)，盡管系統(tǒng)的信息加工能力（處理器數(shù)量、速度，存儲(chǔ)器容量，等等）是有限的，它卻必須實(shí)時(shí)工作，即新任務(wù)可以隨時(shí)出現(xiàn)，且?guī)в袝r(shí)間要求。因此時(shí)間不足（沒(méi)時(shí)間想）、空間不足（沒(méi)地方裝）是常態(tài)。“知識(shí)不足”是說(shuō)新任務(wù)常常超出已有知識(shí)的范圍，而且所有已有知識(shí)都可能被新知識(shí)挑戰(zhàn)。

這些不足是以往的理論模型（經(jīng)典邏輯、概率論、圖靈機(jī)）所未完全考慮的。盡管每個(gè)具體系統(tǒng)都僅有有限的能力、知識(shí)、資源，但這些模型都假定，它們已經(jīng)足以完成系統(tǒng)所需應(yīng)對(duì)的任務(wù)。以計(jì)算模型為例，系統(tǒng)只負(fù)責(zé)解決那些它已有算法，而且能滿足其時(shí)空資源要求的問(wèn)題。對(duì)一個(gè)超出系統(tǒng)知識(shí)和資源范圍的問(wèn)題，它基本上不能提供有價(jià)值的答復(fù)。如果你問(wèn)了計(jì)算機(jī)這樣一個(gè)問(wèn)題而它答不上來(lái)，那是你的錯(cuò)，不是它的錯(cuò)。

這不是一個(gè)智能系統(tǒng)應(yīng)該做的。我們經(jīng)常遇到新問(wèn)題，而且一般沒(méi)有時(shí)間去考慮一個(gè)問(wèn)題的所有相關(guān)因素，我們的智能恰恰是這種情形下才得以展現(xiàn)的，而不是體現(xiàn)在那些我們已經(jīng)預(yù)知詳細(xì)解法，且有足夠的時(shí)間來(lái)依此行事的問(wèn)題上。對(duì)后一種問(wèn)題，我們會(huì)說(shuō)其解決是“機(jī)械的”或“本能的”，是不需要“動(dòng)腦子”的。

能夠在“知識(shí)和資源相對(duì)不足”的條件下工作只是這個(gè)智能定義的一半，而另一半是關(guān)于如何在這種條件下體現(xiàn)“理性”。這里的關(guān)鍵概念是“適應(yīng)”。具體說(shuō)來(lái)包含兩點(diǎn)：以過(guò)去的知識(shí)應(yīng)對(duì)未來(lái)的情況；以有限的資源應(yīng)對(duì)無(wú)限的需求。有適應(yīng)能力的系統(tǒng)依據(jù)經(jīng)驗(yàn)決定自己的行為，即使在遇到前所未見(jiàn)的問(wèn)題時(shí)，也會(huì)比照已知的類(lèi)似情況定下對(duì)策。當(dāng)需要考慮的事情超出系統(tǒng)的思考能力時(shí)，適應(yīng)性意味著集中精力于最重要的事情，而什么是“重要”的，也是根據(jù)過(guò)去經(jīng)驗(yàn)確定的。

既然系統(tǒng)對(duì)未來(lái)經(jīng)驗(yàn)抱開(kāi)放態(tài)度，那就是承認(rèn)了未來(lái)經(jīng)驗(yàn)和過(guò)去經(jīng)驗(yàn)可能不同，因此也就無(wú)法保證自己行為的絕對(duì)正確性。在這里，“適應(yīng)”是一種“盡力而為”的努力，其合理性是不以結(jié)果的成敗而論的。因?yàn)槟壳暗膽?yīng)對(duì)都會(huì)成為未來(lái)的經(jīng)驗(yàn)，即使失敗的嘗試也會(huì)對(duì)未來(lái)的決策做出貢獻(xiàn)。在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定但仍充滿變化的環(huán)境中，“盡人事，聽(tīng)天命”比“以不變應(yīng)萬(wàn)變”和“既然天意難測(cè)，何妨任意為之”更體現(xiàn)適應(yīng)性，因此更合乎理性。這種理性是相對(duì)于系統(tǒng)的以往經(jīng)驗(yàn)和當(dāng)前資源供應(yīng)的，因此可以解釋系統(tǒng)的錯(cuò)誤?！爸悄堋苯^不是“全知全能”，但就算錯(cuò)，也要錯(cuò)得情有可原。

“在知識(shí)和資源相對(duì)不足的條件下的適應(yīng)能力”作為智能定義是符合前面的三條預(yù)設(shè)的。當(dāng)我們考察一個(gè)系統(tǒng)的智能時(shí)，其著眼點(diǎn)一般不是看它能解決什么問(wèn)題，而是看其能力是事先確定并無(wú)法改變的，還是在經(jīng)驗(yàn)中逐漸形成并保持一定的可塑性的。這也正是傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和人腦的主要差別。即使是現(xiàn)有的各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，也仍然是基于各種知識(shí)資源相對(duì)充足的假設(shè)，并且其學(xué)習(xí)結(jié)果往往收斂于一個(gè)確定的輸入—輸出映射。按照這些傳統(tǒng)觀點(diǎn)，每個(gè)問(wèn)題都有一個(gè)“正確的”解，和系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)與處境無(wú)關(guān)。但根據(jù)上述“相對(duì)理性”，什么樣的解是“正確的”常常（盡管并非永遠(yuǎn)）是和系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)與處境有關(guān)的。

如此一來(lái)，本文所描述的這個(gè)智能定義和其他智能定義的關(guān)系也就清楚了。按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，一個(gè)智能系統(tǒng)不必在內(nèi)部結(jié)構(gòu)或外部行為上和人腦“形似”，但必須在理性原則上與其“神似”。一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是否有智能，不在于某一個(gè)時(shí)刻它能解決什么實(shí)際問(wèn)題，而在于它提供的解是否依賴于系統(tǒng)的歷史和處境。

這個(gè)定義的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，它為人工智能和一般智能理論劃定了一個(gè)獨(dú)特的研究領(lǐng)域，而其他定義則很大程度上把人工智能歸結(jié)于一個(gè)現(xiàn)存的學(xué)科：“結(jié)構(gòu)派”主要貢獻(xiàn)于腦科學(xué)，“行為派”主要貢獻(xiàn)于心理學(xué)，“能力派”基本就是計(jì)算機(jī)應(yīng)用，“方法派”主要貢獻(xiàn)于計(jì)算機(jī)科學(xué)，而“原則派”中基于傳統(tǒng)理性模型的工作主要貢獻(xiàn)于數(shù)學(xué)和邏輯學(xué)。與它們相反，對(duì)“在知識(shí)和資源相對(duì)不足的條件下的適應(yīng)能力”的研究不完全屬于現(xiàn)有的任何一個(gè)學(xué)科，盡管和很多學(xué)科有關(guān)系。人工智能系統(tǒng)最終是要通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，但這不意味著智能理論一定要以計(jì)算理論為基礎(chǔ)。

這個(gè)智能定義為人工智能指示了一條和主流觀點(diǎn)很不一樣的道路，并且可以用來(lái)解釋人類(lèi)智能中的很多現(xiàn)象。詳細(xì)討論其引申結(jié)論及實(shí)現(xiàn)途徑則超出了本文的范圍。

責(zé)任編輯：吳曉麗

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