读书：《人工智能的未来》

　　Jeff Hawkins是个很厉害的人物，作为Palm平台的主要发明人，他在掌上电脑方面有普通人难以企及的地位。他设计出来的东西很简洁，很直接，快捷好用——这一切都与MS的WindowsCE平台形成了鲜明的对比。因此很久很久以前我发现他写了一本书叫做《On Intelligence》，我就觉得有机会一定要买回来看。后来在豆瓣看到有人提到有大陆的翻译版本，就找回来看了，叫《人工智能的未来》。
正如豆瓣网友指出的，这本书的译名有问题，应该叫做“真智能”而不是“人工智能”，书中作者是有刻意区别的。另外，封面设计和装帧也远远算不上好看——可见出版社本来并没有在这本书上面投入多少的精力。我的意见，如果能在译文校对上多下点工夫，在配上几幅浅显漂亮的大脑结构图片（而不是像现在这样只有几幅干巴巴的示意图），这本书完全能够成为一本很好的大脑研究的科普书籍，并且有机会影响整整一代智能研究工作者。出现类似于“多少年后大家纷纷写文章表示自己当初之所以要从事智能的研究，完全是因为霍金斯的那本《On Intelligence》”这样的场面。然而，既然已经被出版社毁了一大半，我们也就不抱这样的期望了。
书的内容是简洁而有启发性的，除了详细描述理论细节的第六章稍微有些麻烦，其他章节都很好懂。作者的理论是围绕着“什么是智能”这样一个问题展开的——什么是智能？
过去我们往往以为，智能是一种行动的能力。无论是与人下棋，还是写文章，智能最终需要用行动来体现。然而，如果我们只是静静的躺在黑暗中，难道我们就失去了我们的智能吗？作者霍金斯提出了一种解释智能的新构架，那就是记忆-预测理论。
根据这一架构，我们的头脑无时无刻不在用过去的记忆预测下一步将要发生的事情，并与外界输入的信息进行比对，正因为如此，我们才是智能的。让我们举几个简单的例子。
比如我们走进自己的家，我们的头脑会自动预测我们将要看到的东西，是门吗？还蓝色的？把手还在？门铃还在？打开门，鞋柜还在？鱼缸还在？鱼呢？还在？一旦出现异常，我们的头脑就通过一个层级的形式，不断的从低到高的去用过去的记忆类比解释新的信息。就像一个部队，从士兵开始往上汇报，直到有一个层次的长官在过去见过类似的信息，能够进行类比，产生解释。
比如说我们阅读，我们头脑的不同层次会不断的作出预测。这个成语的后两个字是这样的吗？是的。这句话后半句是这样的吗？是的。这一段是这样的吗？是的。我们不但在不同层次上不断的作出预测，并且这些预测都是并行的，同步的。因此我们看到“今天的天气很___”，无论是“热”还是“冷”，我们的大脑都能够顺利的接受；而一旦看到“猪”之类超出预测的词语，那么，我们的头脑会认为这是有问题的。如果是这样的，我们说，我们的头脑是懂得中文的。
是的，我们的大脑通过记忆-预测来解释现有的事物，用记忆-类比来解释新的事物。这些都是在我们头脑中同步的、自动的发生的。我们不得不这样做，因为我们的神经元工作的很慢，传输一次脉冲需要5毫秒，也就是1秒钟内大概能走200步，这可是比计算机要慢得多的速度。幸好我们的记忆工作的很好，他们处理的都是一些与时间-空间有关的、恒定化的的模式，我们的大脑按照层次来记忆和提取这些模式。
一个有趣的问题是，动物是否也有智能？按照霍金斯的理论，动物同样有类似的记忆-预测模式，因此从这个角度来说，他们同样是有智能的。但是人类和他们相比，有几点重要的进步。第一，大自然最开始用DNA来储存记忆，记忆的改变只能在一代与一代之间通过自然选择发生，而发展到目前用生物电的形式来储存记忆，我们的头脑相对以前的动物来说容量也更大了，我们能在最短的时间内学习新的模式，应对自然界的变化，并且我们的思维的广度也是过去的动物无法比的；第二，我们发展出了语言，这使得我们除了直接获得自然界的模式之外，还可以通过语言作为输入，获取新的记忆，我们获取新的模式的速度是动物无法比。
另外一个有趣的问题是，如果我们只有记忆-预测的话，那么，创造力是什么？如果我们仔细的考虑，可以发现，创造力不过是一种较高层次的记忆-预测而已，我们从过去的事物中提取模式，应用在新的事物上，以期能够解决所面临的问题，这就是创造力，不是么？
霍金斯的理论为我们描绘了智能的美好的未来。要知道，大脑只是一个安静的黑盒子而已。它所知道的一切，都有赖于外部的电信息输入。我们完全可以制造出这样的智能机器，给他们输入关于全球气候的信息、或者是关于城市人口交通的信息，让它们训练出相应的记忆、模式，用他们对未来的现象进行预测。他们没有别的输入，因此他们不会像我们一样，有情绪、欲望。从这个角度出发，他们是我们最好的工具，而不是敌人。
一个很好的理论，不是么？真的很希望有更多的年轻人读到这本书。
On this day/ 某年的这一天混乱的《七剑》 - 2005
This was written by ppip. Posted on Sunday, July 29, 2007, at 12:53 pm. Filed underBook/读书. Bookmark thepermalink. Follow comments here with theRSS feed.Post a comment or leave atrackback.
8 Comments
paanda wrote:
1.过去心理学中出现行为主义学派是没有办法的办法，如果研究对象不是可观测的，那就和中医伪科学一样了。2.记忆-预测和记忆-类比这两个模式的方向是正确的，了解人工神经网络的话可能更容易理解一点。3.动物有智能是毫无疑问的，但是把DNA和神经系统联系起来是错误的，作者可能不具备生物进化的背景知识也难怪，gene和meme是两条相对独立的进化路线。此外，语言确实很重要。4.创造力就是扯淡，本质上和猴子摘香蕉没有区别。5.最后，由于数学和物理学上的一些根本性的困难，这个领域在可以预见的将来还没有任何前景，所以不提倡轻率的就投入到这个领域来，珍惜生命，远离AI。
[Reply]
Monday, July 30, 2007 at 1:43 pm |Permalink
ppip wrote:
感谢作出这么专业的回复……呵呵。
我觉得用gene和meme做类比，是可以接受的，因为达成的效果是一样的，就是生物体对某种自然模式的记忆和反映。只是在进化过程中，产生了一种飞跃。智能机器如果是采用电的话，相对于人类的细胞，也是一种飞跃。
如果有困难就不深入的话，恐怕都会让别的国家抢了想先机了。有一个好的开始，如果能够努力的钻进去，或许能够有更多的收获。
[Reply]
Monday, July 30, 2007 at 2:03 pm |Permalink
paanda wrote:
一点也不专业了，呵呵，就是看的这方面的东西稍微多一点儿，这个领域的跨度太大了，一切都还是在荒芜之中呢。gene和meme确实有很多相似之处，不知道你看过自私的基因没有，这本书非常形象的描述了什么是gene，并且在书的末尾提到了meme。DNA储存的信息是可以遗传的，地球上所有的生物包括病毒，都是DNA储存的信息的寄生体；神经系统里的信息是不能遗传的(这种遗传叫获得性遗传)，所以每个人都需要重新学习(这是一个巨大的浪费)，我们所有的人，都是meme携带的信息的寄生体。meme通俗的说就是文化因子，所有研究人与人关系的学科都可以归结到文化因子上来。这个领域统称为复杂系统，目前全世界专门研究它们的机构中，以美国的Santa Fe研究所和德国的马克思-普朗克研究所最为闻名，前些天看到一个ising模型，也和这个相关的，这里有一些介绍：先看这一篇http://www.sciencenet.cn/blog/user_content.aspx?id=3193
虽然我觉得说的有点过头了。下面这两个blog里面有ising模型的介绍，应该都是专业人士了，里面的东西我基本上都看不懂，^_^
http://www.sciencenet.cn/blog/user_index.aspx?userid=915
http://www.sciencenet.cn/blog/user_index.aspx?userid=2344
[Reply]
Monday, July 30, 2007 at 9:41 pm |Permalink
momo wrote:
其实我入学的时候就开始关注人工智能问题了，可搞工程的博导说这不务实，搞学术的博导说这题目太宽，后来我就对这没多少兴趣了。
关于人工智能，我倒是了解几种说法：
1. 人工智能技术的目的让机器模仿那些只能过去只能由人才能完成的任务。这定义问题的在于，一旦模仿成功，就不再是“智能”的了。
2. 将智能行为看作一种信息处理过程，当信息非常精确时，智能程度较低；信息比较模糊时，智能较高。比如在做二进制运算时，非常机械，基本上没什么智能，而且人比不过机器；当做人脸识别时，比较模糊，人比机器强几百倍。
3. 人工智能的发展现状：”AI is the capability of recognizing ‘A’ and ‘I’. — by McCarthy”(这句未查到出处的话是老板用来打消我们积极性的)
再有就是著名的“图灵测验”，如果能把皇帝新脑看懂，估计能对人工智能有比较准确的把握。
[Reply]
Wednesday, August 1, 2007 at 5:48 pm |Permalink
ppip wrote:
《皇帝新脑》？国内的老板喜欢打击人，不太喜欢鼓励人去做一些比较挑战的事情。不过也难怪。霍金斯自己也是从1980年代开始就关注这个领域，关注了20多年，直到自己有足够的资本，才切入进来，专心做这个。国内这样的案例多吗？一个人先做一件事情，等到积累够了再转向另外一个早先就关注的？
记忆中SecondLife的主要作者是Realplayer的主要作者。他也是等到三维技术、互联网技术发展到一定程度才转过来做SL的，等了十几年。
所以说，有一个想法，觉得他有实现的价值，就要保持持续的关注，或许有一天你觉得时机成熟了，就可以开始做。我们可能习惯于被一巴掌拍死，从此成为陌路人的这样一种情景，反而无法一直关注自己直觉上关注的东西。
另外，作者在书中说了，图灵实验本身设计的出发点是“行动的智能”，是有问题的。
[Reply]
Wednesday, August 1, 2007 at 6:43 pm |Permalink
paanda wrote:
基本上同意默默的几个观点。皇帝新脑的作者是一个非常牛的物理学家，和霍金差不多吧，而且还是霍金的师兄，他们的导师虽然自己学术成就不大，但却带出了两个极为优秀的弟子。该书前半部分讨论的是可计算性的问题，主要和图灵的工作有关，而后半部分则是彭罗斯从一个物理学家的角度出发对意识的看法，彭认为意识不可避免的涉及到量子尺度上的物理定律，并花了大量篇幅来阐述物理学相关内容，对于没有物理学背景的人来说，这部分理解起来非常难。而有的人，比如发现DNA双螺旋结构的克里克，则认为意识的基础完全停留在化学水平上，也就是原子最外层电子的行为上。secondlife更多的可以用来做社会学里面的实验。
[Reply]
Saturday, August 4, 2007 at 1:10 am |Permalink
ppip wrote:
皇帝新脑……看来我还应该去读一读
有问题再回来向 paanda 请教。
[Reply]
Saturday, August 4, 2007 at 6:27 pm |Permalink
ai group wrote:
人工智能qq群 9246398!国内最强的交流地点
[Reply]
Sunday, December 9, 2007 at 7:37 pm |Permalink
2 Trackbacks/Pingbacks
思维脑图：那是一个正确的东西吗？ at ppip: 流浪的天空 on Thursday, September 13, 2007 at 8:46 pm
[...] 　　这一段话提了一个很好的问题：“如果不是呢？”。我回忆起曾介绍过的《人工智能的未来》，Jeff Hawkins为我们介绍了一个头脑如何工作的模型——记忆预测模型——我认为这个模型的解释是成功的。简言之，头脑记忆带有时空线索的恒定化的各种层次的模式，然后用这些模式来预测未来，这就是智能。其中很重要的一点，就是记忆是“带有时空线索的”。　　而Mindmap呢？想比起来，他所依赖的是一个简化的工作模型。以抽象化的概念为核心，如Buzan强调的，不要用phrase（短语），最好用word（词语）作为关键词，他这种核心理念抹去了大脑思索跳动化的因素，虽然颜色和线条的应用看起来美丽无比。但用一个简化了的模型来做一件复杂的事情，未免力不从心。　　总之，Mindmap可能是一个很好的交互工具，因为它简洁、漂亮，放在ppt里面，总比面屏幕都是list要来的好得多。但是，要把他作为一个真正的辅助思考的工具，他先天性的缺点也是明显的。 [...]
思维脑图：那是一个正确的东西吗？ at ppip: 流浪的天空 on Thursday, September 13, 2007 at 8:46 pm
[...] 　　这一段话提了一个很好的问题：“如果不是呢？”。我回忆起曾介绍过的《人工智能的未来》，Jeff Hawkins为我们介绍了一个头脑如何工作的模型——记忆预测模型——我认为这个模型的解释是成功的。简言之，头脑记忆带有时空线索的恒定化的各种层次的模式，然后用这些模式来预测未来，这就是智能。其中很重要的一点，就是记忆是“带有时空线索的”。　　而Mindmap呢？想比起来，他所依赖的是一个简化的工作模型。以抽象化的概念为核心，如Buzan强调的，不要用phrase（短语），最好用word（词语）作为关键词，他这种核心理念抹去了大脑思索跳动化的因素，虽然颜色和线条的应用看起来美丽无比。但用一个简化了的模型来做一件复杂的事情，未免力不从心。　　总之，Mindmap可能是一个很好的交互工具，因为它简洁、漂亮，放在ppt里面，总比面屏幕都是list要来的好得多。但是，要把他作为一个真正的辅助思考的工具，他先天性的缺点也是明显的。 [...]
Post a Comment
Your email is never published nor shared. Required fields are marked *
Name *