淺議“什么是人工智能”

摘 要：對人工智能不同的認知和研究方向將導致不同的定義。本文從人工智能的工程目標出發，探討智能機器設計中的重要概念和想法，分析了備受關心和爭議的問題“機器能思考嗎？”，從而得出對人工智能的理解和認識。

關鍵詞：人工智能（AI）;機器;能;思考

1.引言

“人工智能”一詞首次出現在1956年著名的達特茅斯會議上，由約翰？麥卡錫提出，從此人工智能便進入人們視野和研究領域?？v觀整個人工智能發展歷史，是出乎意料的復雜和漫長。近年來，機器學習的崛起導致人工智能發展迅猛，使其從科學的神壇走入了經濟的大潮。那么，什么是人工智能？

人工智能（AI，Artificial intelligence）通常與機器的智能行為有關，包括在復雜環境中感知推理、學習、通信和行動等。AI的一個長期工程目標是將機器開發得可以像人類一樣出色地完成這些行為，甚至可能做得更好。另外，AI還有一個科學目標是了解這些行為，不管是發生在機器上，還是發生在人類或其他動物身上。本文主要針對AI工程目標，探討智能機器設計中的重要概念和想法。

2.機器能思考嗎

什么是人工智能？不同的認知和研究方向將導致不同的定義，不同的理解分別適用于不同的人群和語境。一直以來，哲學家、科學家以及工程師們對一個問題非常關心和爭議不絕，即“機器能思考嗎？”（“Can machines think？”），這個問題將導向我們如何定義人工智能。計算機科學創始人之一艾倫？圖靈將這個問題改述為一個可以實驗證明的測試，即著名的“圖靈測試”，同時他認為答案取決于如何定義或理解單詞“能（can）”“機器（machine）”和“思考（think）”。

2.1如何定義“能”或“不能”

首先考慮如何定義“能”。意思是機器有一天能思考嗎，還是現在？是指理論上要求他們能夠思考，還是需要實際證明？這些都是很重要的問題，畢竟目前還不存在像人類一樣思考的機器。想必這樣的機器非常復雜，行動也很復雜（例如他們與環境和其他智能機器的互動），以至于可能永遠也無法被設計和創造出來，或許僅存在于理論假設，因為我們對自身大腦的工作機制認知尚淺，更別說將它復制到機器上。

事實上，雖然機器無法像人一樣思考，但卻能夠完成與人類相似的行為。也就是說，無論機器以何種方式實現某種功能，只要該功能在相同或相似環境下表現得能和人類行為相似，即這個機器（在該領域）是能思考的（或智能的）。這種不問過程只問結果的思想在實際生活中有很強的意義和證明，例如機器翻譯、語音識別及主題抽取等自然語言相關的處理，機器可以智能地工作，最終結果看起來就像是人做的一樣。從這個導向上來看，AI就是與人類行為相似的智能組件（計算機程序），而非與人類思考方式相似的智能組件（計算機程序）。

2.2什么是“機器”

其次是“機器”。對于大多數人來說，機器是個相當呆板的東西，一堆金屬制品，這個東西怎么能“思考”？然而計算機的產生讓我們刷新對“機器”的認識，在前面介紹過它能翻譯。而生物技術的進步更讓我們對“機器”的認知煥然一新。例如病毒入侵細胞的過程就像機器運作一樣，因而被稱為蛋白質機器。對病毒基因測序表明科學家開始以解釋機器的方式解釋此類生物的功能和發展，盡管對所有基因組的功能尚不清楚，但這有助于理解生化基因對病毒細菌的調節規律。喬布斯治療癌癥就是很好的例子。目前包括人類在內的其他生物的完整基因組的測序正在進行中。如果一旦科學家完全掌握了這些規律，那這些生物是不是也可被看成“機器”呢？那么“機器能思考”不就可以證明。

或許這樣說有點牽強，即蛋白質制成的活機器能夠思考，不一定代表硅制成的機器也能思考。為此，Newell和Simon提出一種物理符號系統（機器），它擁有一般智能行動的必要和充分的手段。就像數字計算機一樣，能夠操縱符號數據添加數字，重新排列符號列表等。該系統是基質中性的，由什么組成并不重要，可以由蛋白質、機械繼電器、晶體管或其他任何東西組成，只要它可以處理符號。

物理符號系統已被大多數人接受為人工智能領域里需要的智能機器。除此之外，智能機器要能實現人類思維還必須能夠并行處理、使用多元邏輯（非二進制邏輯）和相當逼真的人工神經元等等。

2.3如何定義“思考”

最后，如何定義“思考”？艾倫？圖靈沒有試圖定義這個詞，而是通過圖靈測試決定特定機器是否智能。測試最初被描述為一個審問者游戲，通過一系列對話確定誠實者和撒謊者的身份。現在的問題是：“當機器在這個游戲中扮演撒謊者時，人類審問者是否會被誤導從而做出錯誤的判斷？如果是，是否就認為機器是智能的？……”。這些問題取代了原來的 “機器能思考嗎？”的問題，用來測試機器是否智能。換句話說，機器能否思考，取決于測試出它是否智能。

圖靈測試通常簡化為機器試圖說服人類審問者它是人類的測試。在對話過程中為了誤導人類審問者，它的回答就像是經“思考”過的一樣。而這個“思考”的過程可以看作機器以人類的對話為輸入，經過一系列分析或處理，并計算出輸出（應答語句）的程序或算法。

圖靈測試的“思考”邏輯比較簡單，因此它不被認為能有效地測試機器是否智能，就像用一個簡單的問題來測試一個人的智商一樣。不過這并不影響我們對機器智能的理解，即機器能根據上下文做出合理的應對，使其表現看起來像是人類行為。隨著機器學習的興起，在機器“思考”過程中加入訓練、學習和推理等邏輯，使得它的表現行為越來越能夠達到甚至超越人類水平。

3.什么是人工智能

在給機器貼上智能標簽之前，似乎確實值得弄清楚應該要求它有什么能力。已經有很多計算機程序可以完成令人驚嘆的事情，包括規劃最佳駕駛路線、推薦最經濟航班、安排工廠機器的使用等。這些程序智能嗎？毫無疑問是。

所以，綜合前面的分析，人工智能就是能夠感知復雜的環境，通過推理、學習、通信等，做出（超越）人類水平的行動，從而最大化目的收益的計算機程序。該定義偏重實證，基本上反映了近年來人工智能研究的主流傾向。

4.結語

對人工智能的定義取決于如何看待“機器能思考嗎？”這個問題，不同的理解將導向對人工智能不同的研究方向和認識。本文分析了智能機器設計中的重要概念，提出了對人工智能偏重實證的理解，反映了人工智能的主流研究傾向。

參考文獻：

[1] 埃里克·奧爾森（英）. 人工智能的形而上學[J]. 科學技術哲學. 2021（9）.

[2] 李開復， 王詠剛. 李開復： 到底什么是人工智能[J]. 科學大觀園. 2018（2）

作者簡介：

馮明星（1981.06-），男，漢族，貴州遵義人，副教授，碩士，主要從事計算機網絡相關研究。