定 價(jià):68 元
叢書名:山西大學(xué)認(rèn)知哲學(xué)叢書
- 作者:董佳蓉著
- 出版時(shí)間:2016/7/1
- ISBN:9787030488916
- 出 版 社:科學(xué)出版社
- 中圖法分類:TP18
- 頁碼:211
- 紙張:膠紙版
- 版次:1
- 開本:16K
20世紀(jì)50年代以來,人工智能出現(xiàn)了符號(hào)主義、連接主義和行為主義等主導(dǎo)性研究范式。理論界普遍認(rèn)為,人工智能已經(jīng)超越了現(xiàn)有的范式理論,逐步形成了一種融合的趨勢。然而,如何對(duì)人工智能各研究范式進(jìn)行融合以及在什么樣的基礎(chǔ)上進(jìn)行融合,這一難題成為人工智能理論進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸所在。本書從貫穿整個(gè)人工智能發(fā)展過程的兩條主要線索--表征和計(jì)算入手,試圖揭示自始至終貫穿于其中的鮮明的語境論特征,認(rèn)為語境論有望成為人工智能理論發(fā)展的新范式,語境問題的解決程度,決定了以表征和計(jì)算為基礎(chǔ)的人工智能所能達(dá)到的智能水平。
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適讀人群 :本書適合科學(xué)哲學(xué)、認(rèn)知哲學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能及相關(guān)專業(yè)的研究者和學(xué)生閱讀參考。
人工智能涉及的領(lǐng)域太過繁雜,很難給其下一個(gè)精確的定義,但這并不妨
礙我們從根本上去理解人工智能賴以存在的基礎(chǔ),那就是運(yùn)行在計(jì)算機(jī)上的形
式符號(hào)系統(tǒng)。符號(hào)是對(duì)思維對(duì)象進(jìn)行抽象的結(jié)果,符號(hào)表征意味著大量具態(tài)信
息的損失;計(jì)算則是對(duì)思維過程進(jìn)行抽象的結(jié)果, 計(jì)算過程同樣會(huì)損失大量的具
態(tài)信息。正是抽象使得由符號(hào)組成的計(jì)算系統(tǒng)具有了可執(zhí)行性,人工智能與人
類智能的一個(gè)重要區(qū)別也由此而生。
人類思維中的內(nèi)容是有意義的,而人工智能作為形式規(guī)則系統(tǒng),即便對(duì)意
義無從所知,只要依據(jù)規(guī)則來操作符號(hào),也可以得到相應(yīng)的結(jié)果。那么,人
工智能該如何構(gòu)建從形式到意義的通路呢?1998 年,由萬維網(wǎng)聯(lián)盟主席Tim
Berners-Lee 牽頭的語義網(wǎng)(Semantic Web )項(xiàng)目成為人工智能追尋意義道路上
的一個(gè)重要里程碑。語義網(wǎng)的本質(zhì)是以計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序可以理解的方式描述事
物。語義網(wǎng)與Web 3.0 相結(jié)合,將成為未來人工智能與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心領(lǐng)域
之一。自然語言處理則是實(shí)現(xiàn)語義網(wǎng)的一種重要方式。而自然語言處理要提取
語義信息,就必須與語境知識(shí)相關(guān)聯(lián)。時(shí)隔不久,語用網(wǎng)(Pragmatic Web )項(xiàng)
目也開始實(shí)施,一種基于語境規(guī)則的語用智能主體(pragmatic agent )被提上
日程。由此,一條從語形到語義、再到語用的智能實(shí)現(xiàn)路徑在人工智能領(lǐng)域明
確地展現(xiàn)出來。語形、語義、語用是語境問題的核心要素。這樣的一種發(fā)展
路徑表明,人工智能當(dāng)前主要圍繞意義問題展開研究,是一種典型的語境論(contextualism)研究范式。
人工智能必須回答什么是智能以及如何在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)智能這樣的問題。而智能的實(shí)現(xiàn),必然與真實(shí)世界中的語境密切相關(guān)。這就是說,智能主體必須能夠區(qū)別“自我”與“環(huán)境”,并根據(jù)所要完成的任務(wù)來確定哪些語境因素是與問題解決密切相關(guān)的,以及這些語境因素之間是何種關(guān)系。在語境問題上,無論符號(hào)主義、連接主義還是行為主義,都顯得力不從心。現(xiàn)有的范式理論都殊途同歸地落在語境問題上,語境論是對(duì)這種發(fā)展趨勢的恰當(dāng)概括。事實(shí)上,人工智能的很多問題早在一百多年前哲學(xué)領(lǐng)域就已經(jīng)開始研究了;尤其是語義網(wǎng)和語用網(wǎng)研究中的很多關(guān)鍵問題,本身就是語境論的核心問題。由此,我們有必要在語境論的視野下去研究這些問題。
對(duì)基于形式系統(tǒng)的人工智能而言,與表征相比,計(jì)算的問題似乎更容易解決。在模擬人類智能的過程中,人們越來越感覺到,在表征問題上,似乎存在著一道難以逾越的鴻溝。而所有的瓶頸最后都落在了對(duì)意義的理解問題上。作為人工智能的核心領(lǐng)域之一,表征理論的發(fā)展水平直接決定了計(jì)算機(jī)可以達(dá)到的智能水平。因此,有必要用語境分析方法,分別從表征和計(jì)算這兩個(gè)角度對(duì)人工智能的發(fā)展進(jìn)行梳理,探索解決這一難題的可能途徑。
沿著上述問題的發(fā)展脈絡(luò),本書的最后部分批判了諾爾蒂(David D. Nolte) 的量子光學(xué)計(jì)算機(jī)理論,探討了未來光機(jī)智能的表征和計(jì)算問題,認(rèn)為光學(xué)語言并不比人類語言更具優(yōu)勢,量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)遇到語境瓶頸,以光運(yùn)算為基礎(chǔ)的新型智能的核心問題同樣會(huì)落在語境問題上。由此我們可以預(yù)測,在未來相當(dāng)長的一段時(shí)期內(nèi),人工智能的核心問題都將是語境問題,人工智能語境論范式將長期存在。
最后,書中難免有謬誤之處,敬請讀者指正,是所至盼。
人工智能涉及的領(lǐng)域太過繁雜,很難給其下一個(gè)精確的定義,但這并不妨、礙我們從根本上去理解人工智能賴以存在的基礎(chǔ),那就是運(yùn)行在計(jì)算機(jī)上的形式符號(hào)系統(tǒng)。符號(hào)是對(duì)思維對(duì)象進(jìn)行抽象的結(jié)果,符號(hào)表征意味著大量具態(tài)信息的損失;計(jì)算則是對(duì)思維過程進(jìn)行抽象的結(jié)果,計(jì)算過程同樣會(huì)損失大量的具態(tài)信息。正是抽象使得由符號(hào)組成的計(jì)算系統(tǒng)具有了可執(zhí)行性,人工智能與人類智能的一個(gè)重要區(qū)別也由此而生。
人類思維中的內(nèi)容是有意義的,而人工智能作為形式規(guī)則系統(tǒng),即便對(duì)意義無從所知,只要依據(jù)規(guī)則來操作符號(hào),也可以得到相應(yīng)的結(jié)果。那么,人工智能該如何構(gòu)建從形式到意義的通路呢?1998年,由萬維網(wǎng)聯(lián)盟主席Tim Berners-Lee牽頭的語義網(wǎng)(Semantic Web)項(xiàng)目成為人工智能追尋意義道路上的一個(gè)重要里程碑。語義網(wǎng)的本質(zhì)是以計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序可以理解的方式描述事物。語義網(wǎng)與Web 3.0相結(jié)合,將成為未來人工智能與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心領(lǐng)域之一。自然語言處理則是實(shí)現(xiàn)語義網(wǎng)的一種重要方式。而自然語言處理要提取語義信息,就必須與語境知識(shí)相關(guān)聯(lián)。時(shí)隔不久,語用網(wǎng)(Pragmatic Web)項(xiàng)目也開始實(shí)施,一種基于語境規(guī)則的語用智能主體(pragmaticagent)被提上日程。由此,一條從語形到語義、再到語用的智能實(shí)現(xiàn)路徑在人工智能領(lǐng)域明確地展現(xiàn)出來。語形、語義、語用是語境問題的核心要素。這樣的一種發(fā)展路徑表明,人工智能當(dāng)前主要圍繞意義問題展開研究,是一種典型的語境論(contextualism)研究范式。
目錄
叢書序i
前言Vii
緒論1
第一節(jié) 研究人工智能語境論范式的必要性1
第二節(jié) 什么是人工智能語境論范式10
第三節(jié) 人工智能語境論范式的充分性12
第四節(jié) 人工智能哲學(xué)的研究進(jìn)路12
第一章 現(xiàn)有范式理論的局限17
第一節(jié) 符號(hào)主義范式存在的問題17
一、符號(hào)主義表征理論的局限18
二、符號(hào)主義計(jì)算理論的局限19
第二節(jié) 連接主義范式存在的問題20
一、連接主義表征理論的局限20
二、連接主義計(jì)算理論的局限21
第三節(jié) 行為主義范式存在的問題22
一、行為主義表征理論的局限23
二、行為主義計(jì)算理論的局限24
第二章 語境論視野下的人工智能表征28
第一節(jié) 人工智能表征的語境分析28
一、哲學(xué)表征29
二、認(rèn)知心理學(xué)表征31
三、人工智能表征32
第二節(jié) 人工智能表征的特征41
一、系統(tǒng)形式化知識(shí)表征41
二、分類語境知識(shí)表征42
三、基于語境的分類層次結(jié)構(gòu)44
第三節(jié) 人工智能表征的語用發(fā)展趨勢47
一、人工智能表征發(fā)展的語義瓶頸47
二、語義瓶頸的語境分析50
三、人工智能表征的語用發(fā)展趨勢54
第三章 語境論視野下的人工智能計(jì)算60
第一節(jié)人工智能計(jì)算的語境分析61
一、心靈哲學(xué)計(jì)算62
二、認(rèn)知心理學(xué)計(jì)算65
三、人工智能計(jì)算66
第二節(jié) 人工智能計(jì)算的特征76
一、符號(hào)主義計(jì)算的特征76
二、連接主義計(jì)算的特征77
第四章 人工智能語境論范式的構(gòu)造80
第一節(jié) 人工智能范式發(fā)展的語境分析80
一、人工智能范式發(fā)展的瓶頸80
二、構(gòu)建語境論視野下的范式發(fā)展觀89
第二節(jié) 人工智能表征的分解方法90
一、分解方法的瓶頸91
二、分解方法的語境分析94
三、整體性語境構(gòu)建方法的提出100
第三節(jié) 人工智能的不確定性計(jì)算102
一、不確定性計(jì)算的瓶頸102
二、不確定性的語境分析106
三、主觀不確定性的提出120
四、區(qū)分主客觀不確定性的意義126
第四節(jié) 人工智能語境論范式127
一、人工智能語境論范式的形成128
二、人工智能語境論范式及其特征133
三、人工智能語境論范式的意義139
第五章 人工智能語境論范式的應(yīng)用143
第一節(jié) 智能機(jī)器人的研究范式及其問題144
一、分級(jí)范式及其問題144
二、反應(yīng)范式及其問題146
三、慎思/反應(yīng)混合范式及其問題148
第二節(jié) 構(gòu)建智能機(jī)器人研究的網(wǎng)絡(luò)化語境論范式150
第三節(jié) 網(wǎng)絡(luò)化語境論范式的特征和意義153
第六章人工智能語境論范式的前景157
第一節(jié) 未來光機(jī)智能的語境瓶頸~157
一、未來光機(jī)智能超越人類智能的主要觀點(diǎn)159
二、光機(jī)智能難以超越人類智能的語用瓶頸163
三、光機(jī)智能理論的語境瓶頸176
第二節(jié) 人工智能語境論范式長期存在的原因分析188
一、框架語境因素“度”的問題188
二、常識(shí)語境知識(shí)“量”的問題192
三、常識(shí)知識(shí)的“量變”無法解決機(jī)器智能的“質(zhì)變”204
參考文獻(xiàn)206
后記212
人工智能涉及的領(lǐng)域太過繁雜,很難給其下一個(gè)精確的定義,但這并不妨
礙我們從根本上去理解人工智能賴以存在的基礎(chǔ),那就是運(yùn)行在計(jì)算機(jī)上的形
式符號(hào)系統(tǒng)。符號(hào)是對(duì)思維對(duì)象進(jìn)行抽象的結(jié)果,符號(hào)表征意味著大量具態(tài)信
息的損失;計(jì)算則是對(duì)思維過程進(jìn)行抽象的結(jié)果, 計(jì)算過程同樣會(huì)損失大量的具
態(tài)信息。正是抽象使得由符號(hào)組成的計(jì)算系統(tǒng)具有了可執(zhí)行性,人工智能與人
類智能的一個(gè)重要區(qū)別也由此而生。
人類思維中的內(nèi)容是有意義的,而人工智能作為形式規(guī)則系統(tǒng),即便對(duì)意
義無從所知,只要依據(jù)規(guī)則來操作符號(hào),也可以得到相應(yīng)的結(jié)果。那么,人
工智能該如何構(gòu)建從形式到意義的通路呢?1998 年,由萬維網(wǎng)聯(lián)盟主席Tim
Berners-Lee 牽頭的語義網(wǎng)(Semantic Web )項(xiàng)目成為人工智能追尋意義道路上
的一個(gè)重要里程碑。語義網(wǎng)的本質(zhì)是以計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序可以理解的方式描述事
物。語義網(wǎng)與Web 3.0 相結(jié)合,將成為未來人工智能與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心領(lǐng)域
之一。自然語言處理則是實(shí)現(xiàn)語義網(wǎng)的一種重要方式。而自然語言處理要提取
語義信息,就必須與語境知識(shí)相關(guān)聯(lián)。時(shí)隔不久,語用網(wǎng)(Pragmatic Web )項(xiàng)
目也開始實(shí)施,一種基于語境規(guī)則的語用智能主體(pragmatic agent )被提上
日程。由此,一條從語形到語義、再到語用的智能實(shí)現(xiàn)路徑在人工智能領(lǐng)域明
確地展現(xiàn)出來。語形、語義、語用是語境問題的核心要素。這樣的一種發(fā)展
路徑表明,人工智能當(dāng)前主要圍繞意義問題展開研究,是一種典型的語境論(contextualism)研究范式。
人工智能必須回答什么是智能以及如何在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)智能這樣的問題。而智能的實(shí)現(xiàn),必然與真實(shí)世界中的語境密切相關(guān)。這就是說,智能主體必須能夠區(qū)別“自我”與“環(huán)境”,并根據(jù)所要完成的任務(wù)來確定哪些語境因素是與問題解決密切相關(guān)的,以及這些語境因素之間是何種關(guān)系。在語境問題上,無論符號(hào)主義、連接主義還是行為主義,都顯得力不從心,F(xiàn)有的范式理論都殊途同歸地落在語境問題上,語境論是對(duì)這種發(fā)展趨勢的最恰當(dāng)概括。事實(shí)上,人工智能的很多問題早在一百多年前哲學(xué)領(lǐng)域就已經(jīng)開始研究了;尤其是語義網(wǎng)和語用網(wǎng)研究中的很多關(guān)鍵問題,本身就是語境論的核心問題。由此,我們有必要在語境論的視野下去研究這些問題。
對(duì)基于形式系統(tǒng)的人工智能而言,與表征相比,計(jì)算的問題似乎更容易解決。在模擬人類智能的過程中,人們越來越感覺到,在表征問題上,似乎存在著一道難以逾越的鴻溝。而所有的瓶頸最后都落在了對(duì)意義的理解問題上。作為人工智能的核心領(lǐng)域之一,表征理論的發(fā)展水平直接決定了計(jì)算機(jī)可以達(dá)到的智能水平。因此,有必要用語境分析方法,分別從表征和計(jì)算這兩個(gè)角度對(duì)人工智能的發(fā)展進(jìn)行梳理,探索解決這一難題的可能途徑。
沿著上述問題的發(fā)展脈絡(luò),本書的最后部分批判了諾爾蒂(David D. Nolte) 的量子光學(xué)計(jì)算機(jī)理論,探討了未來光機(jī)智能的表征和計(jì)算問題,認(rèn)為光學(xué)語言并不比人類語言更具優(yōu)勢,量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)遇到語境瓶頸,以光運(yùn)算為基礎(chǔ)的新型智能的核心問題同樣會(huì)落在語境問題上。由此我們可以預(yù)測,在未來相當(dāng)長的一段時(shí)期內(nèi),人工智能的核心問題都將是語境問題,人工智能語境論范式將長期存在。
最后,書中難免有謬誤之處,敬請讀者指正,是所至盼。