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    三論“智能科學(xué)與技術(shù)”

    2016-12-19 20:45:19鐘義信
    計(jì)算機(jī)教育 2016年10期
    關(guān)鍵詞:人工智能智慧智能

    鐘義信

    摘要:當(dāng)前人們對(duì)于“智能科學(xué)與技術(shù)”的理解存在巨大差異,這對(duì)本學(xué)科的發(fā)展可能造成不利影響。本文為此針對(duì)“智能科學(xué)與技術(shù)”的內(nèi)涵提出自己的看法與同人切磋,以期達(dá)成盡可能準(zhǔn)確的共識(shí)。

    關(guān)鍵詞:智慧;智能;人類智能;人工智能

    0引言

    不久前剛結(jié)束的圍棋人機(jī)大戰(zhàn),使人工智能受到人們空前廣泛的關(guān)注。它一方面表明智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展極為迅速,同時(shí)也激起了社會(huì)對(duì)智能科學(xué)技術(shù)及其人才培養(yǎng)十分強(qiáng)烈的期待。人們對(duì)“中國大腦”計(jì)劃的熱議達(dá)到了前所未有的程度,“中國制造2025”計(jì)劃正在快速推進(jìn),我國自主研制的智能服務(wù)機(jī)器人正在走向服務(wù)領(lǐng)域的許多行業(yè),國內(nèi)許多企業(yè)自發(fā)興起的“機(jī)器換人”浪潮正高歌猛進(jìn)。國務(wù)院政府工作報(bào)告中提出的“互聯(lián)網(wǎng)+”雖然被人們解釋為互聯(lián)網(wǎng)向各領(lǐng)域的強(qiáng)勢(shì)滲透,但是更多的有識(shí)之士卻把“+”理解為“升級(jí)”,即“計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”向“人工智能互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”的升級(jí),而這正好與“中國大腦”計(jì)劃相呼應(yīng)!

    為了適應(yīng)這種發(fā)展的需要,努力辦好“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè),北京郵電大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)研究中心曾經(jīng)對(duì)設(shè)置了本專業(yè)的全國各主要高校做了一次普遍性的專業(yè)調(diào)查,結(jié)果發(fā)現(xiàn),各校對(duì)于“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)的理解差異非常巨大。最狹義的理解,是把本專業(yè)看做是“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的一個(gè)分支”;最廣義的理解,是把它看做是“從理工到人文和社會(huì)幾乎無所不包的綜合學(xué)科”。

    從科學(xué)研究和長遠(yuǎn)發(fā)展的觀點(diǎn)來看,這樣發(fā)散的理解會(huì)有利于人們解放思想,激勵(lì)創(chuàng)新,把本學(xué)科的研究做深做透做到位。不過,從當(dāng)前的本學(xué)科教育教學(xué)來說,這樣分散的理解可能使“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科的人才培養(yǎng)工作迷失方向。

    1基本模型

    為了準(zhǔn)確理解“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科,首先需要建立“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科的基本模型,這樣才能從學(xué)科整體上厘清它的基本概念、基本原理和基本規(guī)律,規(guī)制過于寬泛和過于狹窄的偏差。圖1就是為此而設(shè)計(jì)的基本模型。

    在圖1中,底部的橢圓代表外部環(huán)境的客體事物,也就是需要研究的“問題”;其上的整個(gè)部分代表主體及其與客體相互作用的過程:主體接受來自客體所產(chǎn)生的“本體論信息”,經(jīng)過主體思考之后產(chǎn)生與客體交互的“智能行為”反作用于客體,解決問題。就在這個(gè)主客相互作用的過程中,主體充分展現(xiàn)了自己的智慧能力。其中的主體可以是人類個(gè)體,也可以是人類群體。因此,這是研究“智能科學(xué)與技術(shù)”的基本模型。

    不斷提升自己生存與發(fā)展的水平,這既是人類與生俱來的目標(biāo),也是人類永不枯竭的動(dòng)力。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),人類就要運(yùn)用自己的智慧和知識(shí)不斷去發(fā)現(xiàn)應(yīng)當(dāng)解決而且可能解決的問題,在此基礎(chǔ)上努力去解決所發(fā)現(xiàn)的問題,不斷前進(jìn)。

    人類的這種智慧能力包含兩個(gè)相互聯(lián)系相互作用相輔相成的部分:其一是根據(jù)人類所追求的目標(biāo)和現(xiàn)有的知識(shí)去發(fā)現(xiàn)問題、定義問題和預(yù)設(shè)問題求解目標(biāo)的能力,這是人類在長期實(shí)踐過程中積累起來的一種內(nèi)隱性的智慧能力,所以稱為隱性智慧;其二是在隱性智慧所確定的工作框架內(nèi),在求解目標(biāo)的引導(dǎo)下,運(yùn)用相關(guān)信息和知識(shí)去生成解決問題的策略,成功解決問題實(shí)現(xiàn)求解目標(biāo)的能力,這是一種外顯性和操作性的智慧能力,所以稱為顯性智慧。

    在圖1的模型中,隱性智慧具體表現(xiàn)為“主體所定義的問題、主體的知識(shí)庫里已經(jīng)擁有的知識(shí)、主體為求解問題所預(yù)設(shè)的求解目標(biāo)(也存在知識(shí)庫內(nèi))”,這三者就構(gòu)成了主體為求解問題所設(shè)置的初始工作框架。顯性智慧則具體表現(xiàn)為圖1中的“感知、認(rèn)知、基礎(chǔ)意識(shí)、情感生成、理智生成、綜合決策、策略執(zhí)行、效果檢驗(yàn)以及反饋學(xué)習(xí)優(yōu)化”所代表的問題求解過程。

    由于隱性智慧是人類內(nèi)隱性的智慧,需要明確的目標(biāo)、足夠的知識(shí)、很強(qiáng)的直覺能力、豐富的想象能力、甚至需要靈感和頓悟能力,才能創(chuàng)造性地發(fā)現(xiàn)值得解決的問題,所以,隱性智慧難以用人造機(jī)器去模擬。然而,由于顯性智慧具有外顯性和操作性特征,主要具備獲取信息、生成知識(shí)、生成和執(zhí)行策略的能力,因此,顯性智慧有可能被人造機(jī)器所模擬。在約定俗成的學(xué)術(shù)語匯中,“智慧”比較抽象,帶有形而上的色彩;而“智能”則比較具體,帶有形而下的特點(diǎn)。于是,人類的顯性智慧也常常被稱為“人類智能”。

    鑒于人類顯性智慧與隱性智慧之間存在不可分割的深刻內(nèi)在聯(lián)系,人們就把研究和探索“人類隱性智慧和顯性智慧奧秘”的科學(xué)技術(shù)稱為“智能科學(xué)技術(shù)”,而把其中著重研究和模擬“人類顯性智慧(人類智能)能力”的科學(xué)技術(shù)稱為“人工智能”科學(xué)技術(shù),或者就簡稱為“人工智能”。換言之,人工智能是“智能科學(xué)與技術(shù)”的一部分。

    圖1的基本模型及其相關(guān)解釋啟示我們:“智能科學(xué)與技術(shù)”的內(nèi)涵既具有極強(qiáng)的基礎(chǔ)性,涉及與物質(zhì)資源同樣基礎(chǔ)的信息資源;又具有極強(qiáng)的深刻性,涉及人類創(chuàng)造性智慧的深邃奧秘;還具有極強(qiáng)的應(yīng)用性,涉及極其廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。

    因此,為了研究與學(xué)習(xí)“智能科學(xué)與技術(shù)”,人們應(yīng)當(dāng)具備人文社會(huì)科學(xué)、基礎(chǔ)自然科學(xué)和應(yīng)用技術(shù)科學(xué)的知識(shí)與能力,應(yīng)當(dāng)自覺遵循“文理交互,理工融通”的交叉科學(xué)理念。雖然我國高校仍有文科、理科、工科之分,但是,為了培養(yǎng)有發(fā)展能力和創(chuàng)新能力的人才,還是要在發(fā)揮各校特色的同時(shí)努力貫徹“文理交互,理工融通”的方針。這是智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科的鮮明特點(diǎn),需要引起教學(xué)與研究人員的高度關(guān)注。

    2基本方法

    概念是學(xué)科的基石。從圖1的基本模型可以看出,“智能科學(xué)與技術(shù)”包含了許多重要的新概念。除了上面已經(jīng)討論過的隱性智慧和顯性智慧的基礎(chǔ)概念之外,還有信息(包括本體論信息和認(rèn)識(shí)論信息,特別是其中的語法信息、語義信息和語用信息)、知識(shí)(包括本能性知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)、規(guī)范性知識(shí)、常識(shí)性知識(shí)、知識(shí)的內(nèi)部生態(tài)系統(tǒng)和外部生態(tài)系統(tǒng))、基礎(chǔ)意識(shí)、情感、理智、智能策略、智能行為等一系列基本概念。

    考慮到本文篇幅的限制,同時(shí)也考慮到讀者可以很容易從現(xiàn)有文獻(xiàn)中詳細(xì)了解到這些概念,因此,這里只予以列舉,而不準(zhǔn)備展開具體的討論。有需要的讀者可以參閱相關(guān)文獻(xiàn)。

    這里需要特別關(guān)注的,是研究和學(xué)習(xí)“智能科學(xué)與技術(shù)”所需要確立的新的科學(xué)觀和方法論問題。只有掌握了這些新的科學(xué)觀和方法論,才能準(zhǔn)確地理解“智能科學(xué)與技術(shù)”的基本概念、基本內(nèi)容和基本規(guī)律。

    有比較才能有鑒別,事物總是相比較而存在。了解“智能科學(xué)與技術(shù)”所需要的科學(xué)觀和方法論的便捷方法之一,就是把它們同讀者已經(jīng)熟悉的“物質(zhì)科學(xué)與技術(shù)”的科學(xué)觀和方法論進(jìn)行對(duì)比。眾所周知,智能系統(tǒng)是一類開放的復(fù)雜信息系統(tǒng),因此,這里的比較對(duì)象也要選擇相對(duì)比較復(fù)雜的物質(zhì)系統(tǒng)。表1就是這種比較的一些結(jié)果。

    由表1可知,“物質(zhì)科學(xué)技術(shù)”所采用的科學(xué)觀包括(1)物質(zhì)觀:認(rèn)為研究的對(duì)象是物質(zhì)的;(2)結(jié)構(gòu)觀:認(rèn)為研究的關(guān)注點(diǎn)應(yīng)當(dāng)是物質(zhì)的結(jié)構(gòu);(3)孤立觀:認(rèn)為所研究的物質(zhì)對(duì)象是與其它對(duì)象沒有關(guān)聯(lián)的;(4)靜止觀:認(rèn)為所研究的物質(zhì)對(duì)象是靜止的,至少在研究期內(nèi)是靜止的。

    基于這樣的科學(xué)觀,在處理比較復(fù)雜的物質(zhì)對(duì)象的時(shí)候,物質(zhì)科學(xué)技術(shù)所采用的方法論就是“分解一分析”,更具體地說就是“分而治之,各個(gè)擊破,直接還原”。也就是人們所熟悉的“還原論”。

    和“物質(zhì)科學(xué)與技術(shù)”的情形不同,“智能科學(xué)與技術(shù)”的科學(xué)觀包括(1)信息觀:認(rèn)為所研究的對(duì)象是信息;(2)系統(tǒng)觀:認(rèn)為研究的關(guān)注點(diǎn)應(yīng)當(dāng)是系統(tǒng)化的信息,即必須同時(shí)關(guān)注信息的形式、內(nèi)容和價(jià)值;(3)生態(tài)觀:認(rèn)為信息不是孤立的或靜止的,而是生長發(fā)展的;(4)機(jī)制觀:認(rèn)為信息的生長發(fā)展必然存在一定的機(jī)制。

    基于這樣的科學(xué)觀,“智能科學(xué)與技術(shù)”所采用的方法論就是“轉(zhuǎn)換—?jiǎng)?chuàng)生”。更具體一些說,就是“智能科學(xué)與技術(shù)”基本模型(圖1)所展示的“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律”。其中,“信息轉(zhuǎn)換”是手段,“智能創(chuàng)生”是目的。

    十分清楚,“物質(zhì)科學(xué)與技術(shù)”的“分而治之”方法論體現(xiàn)了它的“物質(zhì)觀、結(jié)構(gòu)觀、孤立觀和靜止觀”;“智能科學(xué)與技術(shù)”的“轉(zhuǎn)換創(chuàng)生”方法論體現(xiàn)了它的“信息觀、系統(tǒng)觀、生態(tài)觀和機(jī)制觀”。

    這個(gè)對(duì)比告訴我們,由于研究對(duì)象不同,導(dǎo)致學(xué)科的性質(zhì)也不相同,我們不能把自己所熟悉的“物質(zhì)科學(xué)與技術(shù)”的科學(xué)觀和方法論統(tǒng)統(tǒng)照搬到“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科領(lǐng)域。雖然在研究局部細(xì)節(jié)問題的時(shí)候,這兩種科學(xué)觀和方法論的差異表現(xiàn)的不是很明顯,但是在研究系統(tǒng)全局問題的時(shí)候,這種差別就會(huì)變得十分顯著。這也是值得“智能科學(xué)與技術(shù)”的研究者和學(xué)習(xí)者特別關(guān)注的特點(diǎn)。

    事實(shí)上,“人工智能”的研究就經(jīng)歷了一場方法論的變革。按照“分解—分析”的方法論思想,人工智能被分解為結(jié)構(gòu)模擬(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、功能模擬(物理符號(hào)系統(tǒng))和行為模擬(感知?jiǎng)幼飨到y(tǒng))三大學(xué)派,結(jié)果長期不能互相融通。20世紀(jì)末和21世紀(jì)初,一些研究人員提出“新的集成”和“現(xiàn)代方方法”試圖找到三者融通的具體方法,但是都沒有取得成功。2007年,本文作者按照“轉(zhuǎn)換—?jiǎng)?chuàng)生”方法論思想提出了機(jī)制模擬的智能生成方法,結(jié)果發(fā)現(xiàn):結(jié)構(gòu)模擬(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、功能模擬(物理符號(hào)系統(tǒng))和行為模擬(感知?jiǎng)幼飨到y(tǒng))分別是機(jī)制模擬的A、B、C型,從而實(shí)現(xiàn)了人工智能模擬方法的統(tǒng)一,見表2。

    由此可見,以往人們把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程、物理符號(hào)系統(tǒng)課程(即普遍流行的人工智能和專家系統(tǒng)課程)、感知?jiǎng)幼飨到y(tǒng)課程(即智能機(jī)器人或智能體課程)分開講授或者只講授其中一門或兩門課程的做法是不合理的。

    同時(shí),我們一直把圖1的模型稱為“智能科學(xué)與技術(shù)的基本模型”。不過,如果注意到“智能科學(xué)與技術(shù)”的科學(xué)觀一信息觀,系統(tǒng)觀,生態(tài)觀和機(jī)制觀,那么,我們也可以把圖1稱為“生態(tài)意義上的信息科學(xué)與技術(shù)基本模型”。這是因?yàn)?,雖然在經(jīng)典意義上的信息科學(xué)與技術(shù)基本模型只能覆蓋到圖1模型中的信息層次,但在生態(tài)學(xué)意義上,知識(shí)和智能都是信息的生態(tài)學(xué)產(chǎn)物,因此生態(tài)學(xué)意義上的信息科學(xué)與技術(shù)基本模型就覆蓋了圖1模型的全體。在生態(tài)學(xué)的意義上,“智能科學(xué)與技術(shù)”基本模型與“信息科學(xué)與技術(shù)”基本模型就合二為一:自頂向下觀察,圖1就是“智能科學(xué)與技術(shù)”的基本模型;自底向上觀察,圖1就是“信息科學(xué)與技術(shù)”的基本模型。于是有:

    智能科學(xué)與技術(shù)=生態(tài)學(xué)意義的信息科學(xué)與技術(shù)

    如果把“智能科學(xué)與技術(shù)”模型中的“由信息轉(zhuǎn)換為知識(shí)”和“由信息、知識(shí)和目標(biāo)轉(zhuǎn)換為智能”這兩個(gè)核心部分命名為“核心智能科學(xué)與技術(shù)”,把非生態(tài)學(xué)意義上的信息科學(xué)與技術(shù)命名為“常規(guī)信息科學(xué)與技術(shù)”,那么,也可以有:

    智能科學(xué)與技術(shù)=核心智能科學(xué)與技術(shù)+常規(guī)信息科學(xué)與技術(shù)

    在我國教育部的學(xué)科目錄中,“智能科學(xué)與技術(shù)”其實(shí)就是“核心智能科學(xué)與技術(shù)”,目錄中的“信息科學(xué)與技術(shù)”其實(shí)就是“常規(guī)(非生態(tài)學(xué)意義的)信息科學(xué)與技術(shù)”,后者又被劃分成“通信”、“計(jì)算”、“自動(dòng)化”、“物聯(lián)網(wǎng)”、“信息安全”這樣一些更加狹窄而且相互交疊的二級(jí)學(xué)科,顯然有待進(jìn)一步合理化。

    3基本課程

    北京郵電大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)研究中心最近實(shí)施的全國高校智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)教學(xué)計(jì)劃調(diào)查表明,我國多數(shù)學(xué)校的教學(xué)計(jì)劃確實(shí)體現(xiàn)了“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的一個(gè)分支學(xué)科”的特點(diǎn),很少學(xué)校的教學(xué)計(jì)劃能夠表現(xiàn)“文理相交,理工融通”的交叉科學(xué)精神。這就提出了一個(gè)尖銳的問題,如果真的把“智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科”辦成“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科”的一個(gè)分支學(xué)科,那么,這樣的“智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科”還有存在的理由嗎?

    由以上分析的“智能科學(xué)與技術(shù)”的基本模型和基本方法可以知道,為了學(xué)習(xí)、理解和掌握“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科,人們的知識(shí)結(jié)構(gòu)必須包含社會(huì)科學(xué)、人文科學(xué)、基礎(chǔ)科學(xué)、應(yīng)用技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)與綜合能力。

    為此,由中國人工智能學(xué)會(huì)教育工作委員會(huì)和清華大學(xué)出版社計(jì)算機(jī)分社共同組建的“全國高校智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)系列教材規(guī)劃與編審委員會(huì)”(以下簡稱編委會(huì))提出了如下的本學(xué)科核心課程和相應(yīng)的核心教材。

    (1)一年級(jí)第一學(xué)期的課程智能科學(xué)與技術(shù)導(dǎo)論是一個(gè)引導(dǎo)型課程,旨在以準(zhǔn)確而通俗的概念、全面而淺近的思路、親切而富有感染力的語言,引導(dǎo)剛剛踏入校門的新生了解:什么是“智能科學(xué)與技術(shù)”?為什么要學(xué)習(xí)“智能科學(xué)與技術(shù)”?怎樣才能學(xué)好“智能科學(xué)與技術(shù)”?

    (2)二年級(jí)第一學(xué)期的課程腦與認(rèn)知科學(xué)基礎(chǔ)是本學(xué)科特需的自然科學(xué)基礎(chǔ)(腦科學(xué))和社會(huì)科學(xué)基礎(chǔ)(認(rèn)知科學(xué)),旨在為學(xué)生提供關(guān)于人類智能的腦科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和人類認(rèn)知能力的科學(xué)知識(shí),特別是關(guān)于“腦結(jié)構(gòu)如何產(chǎn)生認(rèn)知能力(物質(zhì)如何生成精神)”的科學(xué)機(jī)理。

    (3)二年級(jí)第二學(xué)期的課程不確定性數(shù)學(xué)引論是本學(xué)科特需的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)課程,旨在為學(xué)生提供關(guān)于“智能科學(xué)與技術(shù)”領(lǐng)域必然涉及到的各種不確定性(包括隨機(jī)不確定性、模糊不確定性、粗糙不確定性以及非線性引起的混沌不確定性)的描述與處理知識(shí),特別要闡明這些不確定性的根源、相互關(guān)系、描述和處理方法。

    (4)三年級(jí)第一學(xué)期的課程機(jī)器智能是本學(xué)科的專業(yè)基礎(chǔ)課程,旨在用“智能科學(xué)與技術(shù)”的方法論闡述人類智能的各種模擬方法(包括結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬、行為模擬和機(jī)制模擬),以及這些不同模擬方法之間的相互關(guān)系和統(tǒng)一的途徑,為學(xué)生學(xué)習(xí)機(jī)器(人造系統(tǒng))智能奠定理論和方法的基礎(chǔ)。

    (5)四年級(jí)第一學(xué)期的課程《科技史與方法論》,由于智能科學(xué)技術(shù)本身富有科學(xué)觀和方法論的特色,因此這是一門具有本學(xué)科特色的總結(jié)性課程,旨在為學(xué)生提供關(guān)于科學(xué)技術(shù)發(fā)展史(特別是智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展史)所展現(xiàn)的科學(xué)觀和方法論知識(shí),使學(xué)生能夠從“智能科學(xué)與技術(shù)”的學(xué)科知識(shí)基礎(chǔ)上站立起來,具有縱觀和把握智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)律的能力,使學(xué)生的學(xué)術(shù)眼界能夠“形成于課堂,而又遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越課堂”。

    編委會(huì)認(rèn)為,這些核心課程的綜合(加上各個(gè)學(xué)校的人文社會(huì)科學(xué)通識(shí)課程和各有特色的專業(yè)課程),將為學(xué)習(xí)者提供必要的“文理相交,理工融通”的交叉學(xué)科思維素質(zhì)和能力。無論是理科型學(xué)校還是工科型學(xué)校,都要在保證上述核心課程優(yōu)質(zhì)教學(xué)的基礎(chǔ)上努力發(fā)揮自己的特色,而不應(yīng)當(dāng)削弱這些核心課程的教學(xué)質(zhì)量。

    5結(jié)語

    “智能科學(xué)與技術(shù)”是一門新學(xué)科,又是一門具有信息與智能時(shí)代標(biāo)志性意義的學(xué)科。正確認(rèn)識(shí)和定位這一學(xué)科的性質(zhì)和作用,深入理解和領(lǐng)會(huì)這門學(xué)科的科學(xué)觀和方法論思想,系統(tǒng)掌握這門學(xué)科的核心課程體系的知識(shí)與能力,才能培養(yǎng)出優(yōu)秀的“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科后備人才。

    顯然,“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科既不是“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的分支學(xué)科”,也不可能是“從理工到人文和社會(huì)幾乎無所不包的綜合學(xué)科”。本文闡述的基本模型、基本觀念、基本方法以及在此基礎(chǔ)上建議的核心課程體系,為認(rèn)識(shí)和定位智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科提供了基本思路,希望引起廣泛的研討,以求達(dá)成盡可能好的共識(shí)。

    (編輯:史志偉)

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