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“人工智能之父”展现思维能级的秘密

2020-03-30 06:58:08 来源:YWYF

郑磊/文

作为行为经济学研究者,赫伯特·西蒙一直是无法忽略的伟大学者,被誉为二十世纪稀有的“文艺再起式科学家”,这可以从他荣获人工智能和盘算机科学领域的最高奖“图灵奖”获得印证。他在心理学、组织理论、治理运筹学、政治学、人工智能等方面做出了突出孝敬,提出的“有限理性”使其成为行为经济学思想先驱,并因此获得诺贝尔经济学奖。我之前看过他的自传《科学迷宫里的顽童与大师》,最近因为研究大脑认知的秘密,又看了他的新书《认知:人行为背后的思维与智能》,以他自己在北京大学做的认知心理学课本为蓝本。西蒙因在专家智能系统方面的突出孝敬,被人们称作“人工智能之父”。这本书可以看作是这方面事情的基础研究,深入浅出地先容了大脑学习、影象息争答问题的步骤,以及如何用盘算机法式模拟这个解题历程。对于我们改善学习方法和提高解决问题能力很有参考借鉴价值。

《认知:人行为背后的思维与智能》。资料图

西蒙先容的是认知心理学信息加工学派,认为当人受到外界刺激时,会依靠大脑中的履历决议做出什么反映。而履历包罗了机体的状态以及存储的内容。我们把人看成是一个信息加工系统,也叫“物理符号系统”。这里的符号就是模式。一个完善的符号系统包罗了六种功效,能够体现出人类所具有的智能,而用盘算机法式也可以实现这六种功效,因此理论上可以用盘算机模拟人的运动,这就是人工智能的理论基础。

人们日常生活中,时时刻刻都有大量符号进入感受器官,经由加工处置惩罚,形成了短时影象和长时影象。这些长时影象会成为我们对外界刺激做出反映的主要工具箱。人的影象不像盘算机那样根据最小的比特为单元,而是通过编码将琐屑信息酿成“组块”,以提高影象效率。短时影象所需时间短,但只能记着4个组块。只有通过重复,将这些组块酿成长时影象,才气永久生存,尔后续提取和使用时,遵循相反的步骤,长时影象里的工具先转入短时影象,然后使用。认知心理学发现,人类解决问题的历程就是“重新辨识”的历程。吸收到外界信息(看到、听到或感受到)时,大脑马上会在长时影象网络里自动快速查找类似的影象片段,举行信息对比磨练,这个历程在无意识下举行,速度很是快。如果没有找到相关信息,则启动逻辑思维系统,开始像新手一样解决这个问题。所以人的学习历程很重要,通过学习和影象,熟悉了之后,再次遇到类似情况,就可以自动、无意识地举行分辨了。

人的学习历程是需要重复多次举行的,需要多长时间学会,取决于学习工具的难度和学习方法,好比针对影象和认知特点,设计一些巧妙方法提高学习效率。每小我私家在信息编码和学习计谋上是差别的,因此智力体现差别。所以人工智能模拟人的思维,其实也存在着差异,只是盘算机存储和运算能力能够消弭其中一些人类智力上的差异。我们都羡慕专家高明的解决问题能力,实际上,是专家积累了相关领域的种种知识和相关线索,有助于他们提取差别的知识。专家的知识量是5-20万个组块,要获得这些至少需要十年时间,约1000个小时用于学习和影象。这就是专心做一件事,十年能成为专家的原因。此时,在专家大脑中形成了相关知识对应的神经元的某种网状结构和联络,遇到问题时可以很快分析并做出反映,这种专家直觉来自很是熟悉的领域。作者还指出在解决问题时,简明的图解对于解决问题有很大资助,这和我在读数学系时的履历是相符的。做出直观表征是问题解决的一其中心环节,是乐成的一半。专家看到相关领域的问题时,能连忙提取富厚的信息,相识这个问题的寄义,做出即时推理;如果暂时无法解决,可以继续扩展信息,存入影象,直到能够解决这个问题。这是一个不停学习(收集和影象信息)和推理交织举行的历程。

西蒙有个论断引人深思,他指出数学不适适用来研究人类行为,而盘算机法式语言比数学更能形貌人的心理现象。社会科学研究,尤其是现代经济学研究中,过分数学化并没能提高我们对于人类社会行为的认识息争释,也许通过接纳盘算机作为工具,使用大数据、人工智能、盘算机仿真等方法,才气找到更好的解决途径。

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