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南昌网站设计案例,同一产品做多个网站,网站开发报告多少页合适,一般建设网站大概需要多少钱1.1 智能的本质与哲学思考#xff1a;图灵机、心智哲学与智能定义 对“智能”#xff08;Intelligence#xff09;本质的探讨#xff0c;是一个横跨哲学、心理学、神经科学和计算机科学的古老而根本的问题。在人工智能领域#xff0c;对此问题的不同回答直接导向了不同的研…1.1 智能的本质与哲学思考图灵机、心智哲学与智能定义对“智能”Intelligence本质的探讨是一个横跨哲学、心理学、神经科学和计算机科学的古老而根本的问题。在人工智能领域对此问题的不同回答直接导向了不同的研究范式与技术路径。本小节将从计算理论的基石——图灵机模型出发梳理心智哲学中关于智能的核心争论并最终审视人工智能领域内多种智能定义的内涵与局限为理解后续技术内容奠定理论基础。1.1.1 图灵机计算与形式化的基石1936年阿兰·图灵Alan Turing在其奠基性论文《论可计算数及其在判定问题上的应用》中提出了“图灵机”Turing Machine的抽象模型[1]。该模型并非旨在构建一台实体机器而是为了精确定义“可计算性”Computability这一概念。一台图灵机由以下几个部分组成一条无限长的纸带被划分为连续的格子每个格子可以包含一个来自有限字母表的符号或为空白。一个读写头每次可以读取或修改当前所指格子内的符号并能根据规则左右移动。一个状态寄存器存储机器当前所处的状态状态数量是有限的。一套控制规则表转移函数根据机器当前状态和读写头读取到的符号决定三件事(a) 写入什么符号到当前格子(b) 读写头向左L还是向右R移动一格或不动N© 机器转移到哪个下一个状态。其形式化描述可表示为δ:Q×Γ→Q×Γ×{L,R,N} \delta: Q \times \Gamma \rightarrow Q \times \Gamma \times \{L, R, N\}δ:Q×Γ→Q×Γ×{L,R,N}其中QQQ是有限状态集合Γ\GammaΓ是纸带符号集合。图灵机的意义在于其极致的简洁性和普适性。图灵论题Turing Thesis指出任何在算法上可计算的问题都可以被一台图灵机计算[2]。这为“计算”建立了一个形式化和机械化的标准。更重要的是图灵机模型暗示了智能活动中“信息处理”的核心地位智能系统可以被视为一个遵循特定规则未必是图灵机的简单规则可能是更复杂的算法或学习过程对输入符号感知数据进行处理并产生输出符号行为、决策、语言的物理系统。这为后来用计算机模拟乃至实现智能提供了最根本的理论可能性。1.1.2 心智哲学的核心争论从二元论到功能主义在哲学层面“智能”或更广义的“心智”Mind的本质长期存在激烈争论。人工智能的发展与以下哲学立场的演进密切相关实体二元论Substance Dualism以笛卡尔为代表认为心智心灵实体和大脑物质实体是两种完全不同的、可以独立存在的实体。这种观点面临“心物交互问题”非物质的心如何影响物质的脑的严峻挑战且因其非物理主义立场与旨在通过物理系统实现智能的AI研究纲领从根本上不相容。行为主义Behaviorism在心理学和哲学中曾占主导地位主张心智状态不过是刺激-反应关联的倾向或行为模式本身反对研究内在的心理过程。这一观点直接影响了图灵对智能的“操作性定义”——图灵测试。其局限在于忽视了内部认知状态和过程的实在性与因果效力无法解释为何不同内部状态能产生相同行为或相同内部状态在不同情境下产生不同行为。同一性理论Identity Theory与还原物理主义主张每一种心智状态就是某种特定的大脑神经状态。虽然坚持了物理主义但面临“多重可实现性”Multiple Realizability的反驳同一个心智状态如“疼痛”可能在不同的生物人类、章鱼甚至非生物系统未来的智能机器中以完全不同的物理结构实现[3]。这表明心智属性不能简单地还原为某种特定的物理属性。功能主义Functionism作为当前心智哲学和认知科学的主导范式功能主义吸收了行为主义的可观测视角和同一性理论的物理主义承诺同时规避了它们的缺陷。功能主义认为心智状态如信念、欲望、疼痛的本质不在于其内在的物理构成而在于它在整个认知系统中所扮演的因果或功能角色。这个角色由其与感觉输入、其他心智状态、行为输出三者的关系网络所定义[4]。核心思想如同一个时钟的“计时”功能可以由机械齿轮、电子石英或原子振荡等不同物理装置实现一样“智能”或特定的心智状态也可以由大脑神经元、硅基芯片或任何其他能够执行相应因果功能的物理系统来实现。与AI的关系功能主义为人工智能提供了最强有力的哲学辩护。如果智能是功能属性的集合那么只要我们在计算机上实现了这些功能关系即正确的输入-内部状态-输出映射我们就创造了一种真正的智能无论其基质是碳基还是硅基。这构成了“强人工智能”Strong AI主张的核心哲学基础。下图简明展示了上述主要心智哲学理论的核心主张及其与AI研究纲领的关联1.1.3 智能的定义多元视角与操作化困境在具体定义“智能”时不同学科和学者提出了侧重点不同的观点这些观点深刻影响了AI的研究目标和方法。心理测量学视角传统心理学将智能操作化为通过标准化测试如智商测试所测得的能力通常涉及推理、问题解决、知识记忆等。这种定义被批评为范围狭窄未能涵盖社会智能、创造力、实践智慧等[5]。生物适应视角从进化生物学看智能是生物体理解环境、做出预测、并采取行动以提升生存和繁殖成功率的能力。这强调了智能的工具性和目的性AI中的强化学习范式与此高度契合。信息处理视角认知科学将智能视为一种有效的信息处理能力包括对信息的感知、编码、存储、提取、转换和运用。这一定义与计算机科学天然契合也是大多数AI模型尤其是符号AI和深度学习的隐含前提。图灵的操作性定义——图灵测试为回避哲学上对“思维”和“机器”的无休止争论图灵在1950年的论文中提出了著名的“模仿游戏”Imitation Game即后人所称的“图灵测试”[6]。其核心是如果一台机器能够通过文本交互使人类询问者无法可靠地区分它和真人那么就可以说这台机器具有智能。这是一种行为主义和功能主义相结合的操作性定义。它不关心机器内部是否“有意识”或“真理解”只关心其外在表现是否达到了与人类智能无法区分的程度。尽管面临诸多哲学批评如“中文房间”思想实验指出通过语法规则操作符号并不等于理解语义[7]图灵测试至今仍是公众文化中衡量AI的标杆。理性的智能体视角现代AI教科书常采用斯图尔特·拉塞尔Stuart Russell等人的定义智能是在复杂环境中实现目标的能力更具体地说一个智能体Agent应能从环境中感知信息并采取行动以最大化其目标或效用函数的预期达成度[8]。这一定义智能proptof(感知,行动,目标,环境复杂度)\text{智能} propto f(\text{感知}, \text{行动}, \text{目标}, \text{环境复杂度})智能proptof(感知,行动,目标,环境复杂度)更为通用和可量化涵盖了从下棋程序到自动驾驶汽车的各种AI系统。它将焦点从“模仿人类”转向了“理性决策”为AI研究提供了一个清晰、可工程化的框架。本章节核心知识点总结图灵机模型为“可计算性”和机械化的“信息处理”提供了形式化基石从理论上证明了通用计算设备模拟任意算法的可能性是计算机科学与人工智能的理论源头。心智哲学中的功能主义主张心智状态由其因果/功能角色定义而非其物理构成。这为“智能可在不同物理基质包括计算机上实现”的强人工智能主张提供了关键哲学依据。智能的定义具有多元性包括心理测量学的智力因素论、生物学的适应能力论、认知科学的信息处理论等不同定义导向不同的研究侧重点。图灵测试是一种行为主义和功能主义导向的智能操作性定义通过机器能否在对话行为上与人类无法区分来进行判定其影响深远但也存在忽视“理解”与“意向性”的局限性。理性的智能体视角是现代AI领域广泛采用的定义框架将智能定义为智能体在复杂环境中为实现目标而进行感知与行动优化的能力该框架具有更好的普适性和可工程化特性。参考文献[1] TURING A M. On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem[J]. Proceedings of the London Mathematical Society, 1936, s2-42(1): 230-265.[2] COPELAND B J. The Church-Turing Thesis[EB/OL]. (2021-10-20)[2024-05-01]. https://plato.stanford.edu/entries/church-turing/.[3] PUTNAM H. The nature of mental states[M]//PUTNAM H. Mind, language and reality: philosophical papers volume 2. Cambridge: Cambridge University Press, 1975: 429-440.[4] BLOCK N. What is functionalism?[EB/OL]. (2021-10-20)[2024-05-01]. https://www.nyu.edu/gsas/dept/philo/faculty/block/papers/functionalism.html.[5] STERNBERG R J. A theory of adaptive intelligence and its relation to general intelligence[J]. Journal of Intelligence, 2019, 7(4): 23.[6] TURING A M. Computing machinery and intelligence[J]. Mind, 1950, LIX(236): 433-460.[7] SEARLE J R. Minds, brains, and programs[J]. Behavioral and Brain Sciences, 1980, 3(3): 417-424.[8] RUSSELL S J, NORVIG P. Artificial intelligence: a modern approach[M]. 4th ed. Hoboken: Pearson, 2020: 1-34.