從“我是誰(shuí)”到人工智能的原點(diǎn)，機器學(xué)習的路在何方

實(shí)際上，人工智能只是人類(lèi)試圖了解自己而已，因為“我是誰(shuí)”這個(gè)坐標原點(diǎn)遠遠還沒(méi)有確定下來(lái)……

1、有人認為：人工智能就是人類(lèi)在了解自己、認識自己。實(shí)際上，人工智能只是人類(lèi)試圖了解自己而已，因為“我是誰(shuí)”這個(gè)坐標原點(diǎn)遠遠還沒(méi)有確定下來(lái)……

2、“我是誰(shuí)”的問(wèn)題就是自主的初始問(wèn)題，也是人所有智能坐標體系框架的坐標原點(diǎn)，記憶是這個(gè)坐標系中具有方向性的意識矢量（意向性），與馮諾伊曼計算機體系的存儲不同，這里面的程序規則及數據信息不是靜止不變的，而是在人機環(huán)境系統交互中隨機應變的（所以單獨的類(lèi)腦意義是不大的），這種變化的靈活程度常常反映出自主性的大小。

3、到目前為止，機器的存儲依然是形式化實(shí)現的，而人的往往是形象化實(shí)現的，人工智能的計算是形式化進(jìn)行的實(shí)在（有人說(shuō): 遞歸函數就是圖靈計算、人工智能的秘辛?。?，而人的算計往往是客觀(guān)邏輯加上主觀(guān)直覺(jué)融合而成的結果。計算出的預測不影響結果，算計出的期望卻時(shí)常改變未來(lái)，從某種意義上說(shuō)，態(tài)勢不是計算感知出的，而是認知成的，自主有利有弊，有悖有義，是由內而外的嘗試修正，是經(jīng)歷的驗證～經(jīng)驗的類(lèi)比遷移。

4、語(yǔ)言交流是自主的典范，是根據交互情景（不是場(chǎng)景）展開(kāi)的，無(wú)論怎樣測試，都是腳本與非腳本的反應，其準確性的大小可以判定人機孰非…… 有人把語(yǔ)言分為三指，即指名、指心、指物三者, 并指出研究這三者及其之間的關(guān)聯(lián)一直是人工智能面臨的難題和挑戰。無(wú)獨有偶，19世紀，英國學(xué)者就提出過(guò)能指、所指的概念，細細想來(lái)，這些恐怕都不外乎涉及事物的屬性（能指、感覺(jué)）及其之間的關(guān)系（所指、知覺(jué)）問(wèn)題吧！實(shí)際上，一個(gè)詞、一句話(huà)、一段文都離不開(kāi)自主的情境限定，我們知道的要（所指）遠比我們能說(shuō)出來(lái)的（能指）要多得多吧？! 若不信? 想想你見(jiàn)過(guò)的那些眼睛會(huì )說(shuō)話(huà)的人吧！溯根追源，究其因，一般是緣于此中的情理轉化機制: 感性是理性的蟲(chóng)洞，穿越著(zhù)理性的束縛與約束；理性是感性的黑洞，限制著(zhù)感性的任性與恣意。正可謂，自主的意識駕馭著(zhù)情理，同時(shí)有被情理奴役著(zhù)……

5、智能的本質(zhì)在于自主與“相似”的判斷，在于恰如其分的把握“相似度基準”分寸。人比機器的優(yōu)勢之一就是：可以從較少的數據中更早的發(fā)現事物的模式。其原因之一就是源于，機器沒(méi)有坐標原點(diǎn)，即“我”是誰(shuí)的問(wèn)題。對人而言，事物是非存在的有---其存在并不是客觀(guān)的，而是我們帶著(zhù)主觀(guān)目的觀(guān)察的結果，并且這種主客觀(guān)的混合物常常是情境的上下文的產(chǎn)物，如圍繞是（Being）、應（Should）、要（Want）、能（Can）、變（Change）等過(guò)程的建構與解構往往是同時(shí)進(jìn)行的。另外，即使是同一種感覺(jué)（如視覺(jué)）也具備具體指向與抽象意蘊，握手的同時(shí)除了生理接觸還可以伴隨心理暗示。

6、人腦在進(jìn)行自主活動(dòng)時(shí)可以產(chǎn)生“從歐幾里得空間到拓撲空間的映射“，也就是說(shuō)在做選擇和控制時(shí)，人可以根據具體目的的不同，其依據進(jìn)行的相似度基準（不是歐式空間上的接近性，而是情理上的聯(lián)系網(wǎng)絡(luò )）是在變化的，并依此決定進(jìn)行情境分類(lèi)實(shí)施。

7、一個(gè)問(wèn)題無(wú)邊界、無(wú)條件、無(wú)約束的求解時(shí)是哲學(xué)研究，同一個(gè)問(wèn)題有邊界、有條件、有約束的求解時(shí)是數學(xué)探討。

8、美國心理學(xué)家海耶斯（Steven Hayes）的關(guān)系框架理論：我們大腦有一個(gè)特性，即它能在兩兩相關(guān)的三個(gè)事物之間產(chǎn)生新的關(guān)系，其中語(yǔ)言起著(zhù)重要的作用，如Ａ>Ｂ, B>C，我們會(huì )推出Ａ>C。那么在紛繁復雜的情境中，這種關(guān)系框架還存在嗎？！

9、自由調節的環(huán)境系統觸發(fā)了自主體系的反向運動(dòng)，由此形成了人機與環(huán)境之間的多向運動(dòng)或多重運動(dòng)，進(jìn)而導致了矛盾和沖突。

10、虛構如何修正真實(shí)，真實(shí)怎樣反饋虛構？這將是一個(gè)很有味道的問(wèn)題！

11、人的學(xué)習與機器學(xué)習不同之處在于: 人的學(xué)習是碎片化+完整性混合進(jìn)行的，所以自適應性比較強，一直在進(jìn)行不足信息（資源～如時(shí)空方面）情境下的穩定預測和不穩定控制，失預、失控場(chǎng)景時(shí)有發(fā)生，所以如何二次、三次……多次及時(shí)的快慢多級反饋調整修正就顯得越發(fā)必要，在這方面，人在非結構非標準情境下的處理機制要優(yōu)于機器，而在結構化標準化場(chǎng)景下，機器相對而言要好于人些。并且這種自適應性是累積的，慢慢會(huì )形成一種個(gè)性化的合理性期望，至此，自主（期望+預測+控制）機制開(kāi)始產(chǎn)生了，且成長(cháng)起來(lái)……

12、“智能的真實(shí)標志不是知識，而是想象。”愛(ài)因斯坦說(shuō)：“想象力比知識更重要,因為知識是有限的,而想象力概括著(zhù)世界的一切,推動(dòng)著(zhù)進(jìn)步,并且是知識進(jìn)化的源泉。”想像就是虛構，所以虛構也許是智能的本質(zhì)表征，似曾相識、似是而非、似非而是等可強意會(huì )弱言傳的現實(shí)存在。

13、人的學(xué)習是因果關(guān)系、相關(guān)關(guān)系甚至于風(fēng)俗習慣的融合，這些有的可以程序化，很多目前還很難描述清楚（如一些主觀(guān)感受、默會(huì )的知識等），而機器學(xué)習顯性的知識內涵效率要遠遠大于隱性的概念外延。

14、規則與概率之間的關(guān)系是彌聚性的，規則就是大概率的存在，概率本質(zhì)則是沒(méi)有形成規則的狀態(tài)。習慣是規則的無(wú)意識行為，學(xué)習則是概率的累積過(guò)程，包含熟悉類(lèi)比和生疏修正部分，一般而言，前者是無(wú)意識的，后者是有意識的，是一個(gè)復合過(guò)程。

15、人處理信息的過(guò)程是變速的，有時(shí)是自動(dòng)化的下意識習慣釋放，有時(shí)是半自動(dòng)化的有意識與無(wú)意識平衡，有時(shí)則是純人工的慢條斯理，但是這個(gè)過(guò)程不是單純的信息表達傳輸，還包括如何在知識向量空間中建構組織起相應的語(yǔ)法狀態(tài)，以及重構出各種語(yǔ)義體系。

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