原创 科學能夠解釋意識嗎

意識是一個困擾人類數千年的謎題。每個人都知道自己是有意識的,但是對意識是什麼卻幾乎一無所知。我們目前可以確定的是人類意識來自於大腦的神經活動,那麼是否把大腦研究清楚就能解釋意識呢?科學沒有解釋意識是因爲對大腦的研究還不夠透徹嗎?一定程度上說

原创 人類與科技共同進化

——《柏拉圖與技術呆子》書評本書的副標題是“人類與技術的創造性夥伴關係”,這是一個老生常談的話題,但是作者提出了很多新穎而獨到的觀點。作者愛德華·阿什福德·李(Edward Ashford Lee)曾任加州大學伯克利分校電子工程與計算機科學

原创 悖論的本質

悖論本質上是一種因爲自己描述自己而導致的矛盾,而真實世界中是不存在矛盾的,矛盾只存在於命題與命題之間,而不存在於事物之間(無矛盾原理),因此真實世界中不存在悖論,例如無堅不摧的矛和堅不可摧的盾事實上不可能同時存在。矛盾之所以會困擾人類在於人

原创 機器學習必然需要大量數據嗎

目前的機器學習大多需要大量數據,相比而言,人類接收少量數據就能達到同樣的效果,因此機器常被批評不夠聰明。這種批評有一定道理,但是存在兩點問題。首先,批評者忽視了人類在漫長的進化過程中學習過大量數據,並且以基因的形式將學習結果傳遞至今。人類出

原创 具有創造力的AI——評《天才與算法》

不得不吐槽一下書名的翻譯,The Creativity Code: How AI Is Learning to Write, Paint and Think直譯爲《創造力的代碼:AI如何學習寫作、繪畫和思考》,不知道爲什麼翻譯爲《天才與算法

原创 AI需要理解真實世界

理解是從認知對象到智能體的映射。具體而言,理解意味着把握認知對象的本質,正確反映認知對象的規律和模擬認知對象已經或可能發生的事,在各種複雜的情形中也能做出正確判斷,而不會被表象所迷惑或誤導。真正的人工智能必須理解真實世界,將真實世界映射到自

原创 莫拉維克悖論不是悖論

莫拉維克悖論:要讓電腦如成人般地下棋是相對容易的,但是要讓電腦有如一歲小孩般的感知和行動能力卻是相當困難甚至是不可能的。其實這根本不是悖論,因爲感知和行動能力本來就比下棋的智能更加複雜。首先,感知和行動是處在一個豐富多樣的、開放式的環境裏,

原创 還原論不適用於複雜系統的原因

還原論認爲複雜的事物可以化解爲各部分的組合來理解。它是自然科學的基本研究思路,也取得了巨大的成功。直到近代人類才發現有些複雜系統無法用還原論分析,因爲一旦分解爲部分,很多性質就消失了。整體大於部分之和,對部分研究得再透徹都沒有把握本質,部分

原创 不可忽視的“我”

面對任何事物,我們都不可能處在旁觀者的角度,很多時候必須考慮自身的影響。被忽視的觀察者人類曾經認爲自身的地位很高:人類是神創造的,處在宇宙的中心。隨着日心說和進化論的廣泛接受,人類意識到自身不過是一顆普通星球上的普通生物。伽利略將實驗方法引

原创 智能的意義

智能的意義是完成自然狀態下難以完成的事。自然狀態是相對而言的,對於人類社會而言,原始森林是自然狀態,而沙漠對於原始森林而言又是一種更自然的狀態。絕對的自然狀態是不存在的,因爲宇宙中的一切都有自身的規律,意味着沒有什麼是完全隨機的,即使是原子

原创 人工智能如何自我進化

      設計一種能夠改進自身的人工智能是困難的,因爲改進所需要的智能水平很高,或者說人工智能建立在複雜的基礎上。無論是數學、程序還是各種智能模型都超出人工智能的理解能力,而要改進自身幾乎不可能避開這些。那麼可以從建立在簡單基礎上的低水平

原创 自指太特殊了

——評《哥德爾、艾舍爾、巴赫》我從小就對自我意識很着迷,我意識到它是一種自指:自己意識到自己。我相信一切都是有原因的,每個人都有自我意識而且被其困惑,說明它非常重要,隱含着某種更本質的道理。道理之一是自指可能是理解生命、智能乃至宇宙的關鍵。

原创 “湧現”並不特殊

湧現(emergency)是指由多個部分組成的整體出現各部分都沒有的新性質的現象,通俗而言即“1+1>2”。湧現的系統似乎無法通過分解來研究,因爲一旦分解爲部分,新性質就消失了。然而,整體的新性質不會憑空產生,仍然來自於部分的性質,我們認爲

原创 人工智能可能自然演化嗎

人類智能是自然演化產生的,而目前主流的人工智能是被直接設計的。人工智能有沒有可能也採用自然演化的方式:我們只需要設計初始值和演化規則,再通過演化得到很好的人工智能?演化是落後的方式嗎演化似乎是一種盲目的方式,更加高效的方式是設計,正如人類目

原创 智能的本質是遞歸

劉逸川(武漢大學計算機學院)智能和智能影響的對象都是宇宙的一部分,因此智能是宇宙自我改變的一種因素。智能和其他事物是“同根同源”的,因此能夠比較容易理解其他事物。就像由人類組建的政府易於管理人類一樣,因爲建立和管理政府的也是人,能夠比較容易