類比方法分析人腦與人工智慧

1. 人與人工智慧區別

人與人工智慧的區別：

1、人工智慧無法實現與人腦情感、意志、心態、情緒、經驗等方面的自然交互。本質上，人工智慧僅僅是物質世界范疇的概念，無法跨越到意識領域。

2、人腦的左右半球有著不同分工：左半腦擅長分析、邏輯、演繹、推理等理性抽象思維；右半腦擅長直覺、情感、藝術、靈感等感性形象思維。

迄今為止，人工智慧的所有智能化表現僅僅在模仿人類左半腦的理性思維模式，而完全不具備右半腦的感性思維。「也就是說，目前的人工智慧技術還很難應對具有顯著人類主觀意識影響的社會文化和意識領域的各類問題，而人腦卻可以通過長期在復雜社會環境下的學習成長輕松應對這類問題。

3、機器不可能產生自己的情感。機器人系統能夠做到部分理解場景、環境及對話內容，並根據其結果做出相應的反應或者表情。但要機器人或人工智慧系統完全達到人類的水平，有自發的情感和創造性，那是很難實現的，或者說不可能實現。

(1)類比方法分析人腦與人工智慧擴展閱讀：

人工智慧影響

1、人工智慧對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助於人類最終認識自身智能的形成。

2、人工智慧對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網路工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由於AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。

3、人工智慧對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的互動式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智慧應用已經深入到各大游戲製造商的開發中。

伴隨著人工智慧和智能機器人的發展，不得不討論是人工智慧本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。

2. 為什麼大腦與人工智慧神經網路的程序如此不同

行為主義認為,智能是一種行為,通過感知,動作和反饋來模擬智能,智能是一種行為結果(輸入到輸出),雖然與人腦的硬體軟體以及演算法都可以不同,但其結果是可以相當的(其最終輸出結果是等價的,具體行為相同).
以上三種都是決定式為主的智能.
RUI先生的思路因該是演化計算的一部分,隨機聯結一些DNA片段(在吸引域內,同科異屬間隨機選擇,組成工能相似又不同的程序).用生物來比喻,請不要怪
現在有許多不是決定式的人工智慧方法(注:聯結主義的方法,已經不是全決定式的),通過隨機變異,雜交選擇,競爭等來自動產生智能體(智能模塊).

3. 它是人類嗎人工智慧VS人類大腦

人工智慧當然不是人類 ， 人工智慧是由人類創造出的東西 雖然有了 自動推演編程的過程 ，既然是人類創造 總還能發現BUG

4. 人工智慧和人類智慧有何本質區別軟體的本質是什麼，物質還是精神

⊙人類的智能是生物特有的〝生命〞活動，目的是為了自主適應後天環境變動求生存，生物起源於環境，維持生命又依賴於環境。唯有能適應新環境變動的生物才有生存機會。所以生物必具有自我意識，生成智能，作為對善變的環境作出反應和適應的能力，因此所有動物的後天智力都是靠教育學習和經驗積累形成的。人腦在成熟階段記憶過程主要是經驗塊堆信息的關聯和重組，即關聯記憶。由關聯記憶形成的人腦活動使人的思維模式天生具有歸納Inction推理Reasoning等智能。
⊙人工智慧（計算機軟體）是人類大腦信息活動的產品，不是物質，只是按人為規則運行的非遺傳信息活動程序。人工智慧本身並沒有生命活性的成份，只能算是人工模擬的部份生命活動程序。所以人工智慧並沒有自我意識的成分。
⊙人工智慧（計算機軟體）記錄所接受或感受到的信息，主要是指外部進來的信息。這是計算機和人腦兩者都可以做到的。計算機的記憶過程是被動地執行指令，所能記住的東西僅僅是工作所需的程序和要處理的數據。所以計算機的記憶內容和記憶過程是可以被控制的。
⊙人腦能夠自動記錄主體自身的活動過程。計算機軟體只能記憶外部進來的信息，而不能記憶(記錄)自身的活動過程，而人腦則兩者都可以做到。人腦所記錄的不僅僅是感受到的信息，而且最重要的是能夠記錄處理信息的過程，或者說能夠記錄大腦自身有意識的信息活動內容。這些記憶內容和記憶過程都是自動而且不是大腦有意識控制的。
⊙人類能夠通過文字、音樂、計算機軟體、聲波、電波…等信息載體把獲得的知識和經驗儲藏在外界環境中，再以學習的形式把這些信息轉化為本身儲存在大腦的記憶並加以利用。現代的計算機則還末有主動的學習功能，更不可能主動將生物儲藏在外界環境中的知識和經驗轉化為可記憶的信息。
⊙計算機幾乎完全依靠機械式把信息精確地記錄(記憶)起來，而不能利用記憶的信息進行歸納推理等信息活動，人記住一張臉至少不比記住一個外語單詞要難，而計算機寧願去記一個城市的電話簿(更大量但比較簡單的信息)。因為計算機幾乎完全靠機械般的精確記憶，而且不能利用記憶進行歸納推理，故無法實現生物智能所必須的利用自身經驗之功能。換言之，計算機雖能記憶，但不能具有經驗。
⊙軟體的本質就是人類智能製作的軟體信息活活動程式，不是物質只是人類精神活動的外延。

5. 「人工智慧」和人腦誰更厲害

不管人工智慧多麼高級，人的大腦才是他們的主宰。我們不能讓人工智慧取代我們自己的大腦，還是加油吧，讓我們的大腦變得越來越強大。

6. 人腦和人工智慧的關系是什麼

近50年來，人工智慧走的是一條曲折發展的道路。1990年代初，研究者深感人工智慧理論及技術的局限性，從而從不同角度和層次進行反思。同時，人工智慧有待於人類對人腦工作機理的深入了解，需要神經生理學、神經解剖學給出更加詳細的信息和證據。

人工智慧交融了諸多學科，與哲學更是密不可分。盡管事實上，新近的哲學進展基本上沒給科學帶來任何沖擊，並且哲學的討論對象往往是懸而未決的（Russell S，Norvig P. Artificial Intelligence: Amodern Approach. NJ：Prentice Hall，1995. 817），但科學卻在繼續改變著我們對自己的認識。

正如恩格斯所說（恩格斯. 自然辯證法. 北京: 人民出版社, 1972. 187）：「不管自然科學家採取什麼樣的態度，他們還是得受哲學的支配。問題只在於：他們是願意受某種壞的時髦的哲學的支配，還是願意受一種建立在通曉思維的歷史和成就的基礎上的理論思維的支配。」

著眼於更寬泛的視野和更遠大的目標，要求從哲學角度尋求更加有效的人工智慧研究方法。堅持物質決定意識的觀點，辯證地看待已有的認識和方法，融合與集成各相關學科的成就和意見，是正確的出發點。

人工智慧的哲學意義
人工智慧是對人類智能的一種模擬和擴展，其核心是思維模擬。

思維

思維科學是研究思維的規律和方法的科學，錢學森將它劃分為基礎科學、技術科學和工程技術三部分，人工智慧屬於工程技術范疇（錢學森. 關於思維科學. 上海：上海人民出版社，1986.20）。人工智慧研究中邏輯學派和心理學派之爭，有時似使人感到迷惘而莫知所從，但從思維科學的角度來看，無非是形象思維和邏輯思維的關系問題，兩者都屬於思維科學的基礎科學。抽象思維的不足在於缺乏結構的綜合能力。只有形象思維才能綜合出新的結構。這也許就是創造和學習最終必須具有形象思維的原因（潘雲鶴. 模式識別與人工智慧, 1991, 4(4): 7）。

不同的劃分觀點認為，思維科學體系的基礎科學包括兩大類：一類是總結人類思維經驗、揭示思維對象的普遍規律和思維本身普遍規律的各種思維科學，包括哲學世界觀、哲學史、認識論和邏輯學，是理論的思維科學。另一類思維科學包括研究思維主體——人腦的生理結構和功能，揭示思維過程生理機制的神經生理學和神經解剖學等。這種觀點將認識論歸在思維科學的基礎科學范圍內。其實兩種觀點，
都不否認人工智慧和哲學通過認識論相聯系。

認識論

認識論研究認識的源泉、發展、過程、能力、作用等一般規律問題。換言之，認識論研究的是知識及其形式和局限性。哲學家強調通過最大機會的觀察和計算，明確什麼是潛在可知的；而人工智慧注重通過現有的觀察和計算途徑，弄清什麼是可知的。而在實際情況中，人工智慧和認識論在本質上是互相交融和兼備的。

認識論對人工智慧的研究方向和方法具有指導意義，但並不意味它能替代具體的研究，也不表示任何人工智慧的研究都要顯式地考慮到認識論。由於對諸如世界的一般表達等問題還未真正達成一致，如果僅依賴從哲學中獲得具體的豐富信息來編寫計算機程序，人工智慧將會處於非常無望的狀態。

心智哲學和認知科學

心智是指人們的記憶、思想、意識、感情、意向、願望、思維、智能等多種心理行為（章士嶸，王炳文. 當代西方著名哲學家評傳（2）.心智哲學.濟南：山東人民出版社，1996）。普特南（H.Putnam）根據計算機科學對軟體與硬體的劃分，將心智與大腦的關系理解為功能狀態和物理狀態。西蒙（H.Simon）根據信息加工理論，認為人類思維本質上是信息加工過程，計算機也是信息加工系統，所以，計算機能思維而且能模擬人的思維。人們的心靈、精神世界歷來是哲學家反思的對象，這一研究領域構成了心智哲學的主題。心智哲學在人工智慧、腦科學、認知心理學、控制論、語言學等的推動下，呈現出生機勃勃的景象。

胡塞爾（E.Husserl）是第一位把心智表達的指向性作為其哲學中心的哲學家，他在心智哲學中第一次提出了關於心智表達作用的一般理論。他認為，智能是一種由語境規定的和由目標導引的活動，是一種對預期事實的搜素。

與心智哲學互相滲透的認知科學是1970年代末正式宣告誕生的交叉學科。它是人工智慧、認知心理學、語言學、哲學、人類學、神經生理學等學科的綜合，研究智能系統的工作原理。其核心思想是稱為認知主義的思想，其中一個中心命題是智能行為可以由內在的「認知過程」即理性的思維過程來解釋。因而，一個很自然的假設就是從與計算機相類比的心智模型出發來研究心智的工作原理，把認知過程理解為信息加工過程，把一切智能系統理解為物理符號系統。

心智哲學是較認知科學高一層次的理論，但兩者的相互作用和影響是毋庸置疑的。心智哲學不應超越認知科學的研究成果而作任意的理論假設，認知科學也不應排斥心智哲學的理論成果去作盲目的探索。

認知心理學

認知心理學和人工智慧，是認知科學的兩個組成部分。人工智慧使用了心理學的理論，心理學又借用了人工智慧的成果。將人腦和計算機相類比，是發展認知心理學的一條主要途徑。

認知心理學旨在認識人類的認知心理，將這種認識通過計算機程序語言表達出來；人工智慧致力於用計算機語言描述人的智能，並用計算機加以實現。兩者的共同點在於用計算機程序語言刻劃人類智能。然而，它們也存在一個重要的區別。人工智慧試圖且已經給計算機施加了一個模擬人類智能的程序，該程序包括知道這個系統本身的過程，然後給系統以一定任務，它就會產生行為。這說明人工智慧是確
實的、得到證實的。而認知心理學，還不能肯定信息加工過程是人類智能的唯一心理原因，就連此信息加工過程本身也沒有直接的明確證據。認知心理學只能從行為去推斷心智用什麼程序來造成行為，帶有很大假說性。

德雷福斯（L.Dreyfus）把胡塞爾看成當代認知心理學和人工智慧的先驅。他認為超驗現象學在兩個方面與人工智慧有關系：第一，胡塞爾十分自覺地把探索心裡結構作為他的哲學研究的中心。第二，胡塞爾具體地說明了在意向活動中人們所期望的對象世界的構成，及其所包含的復雜的形式結構。德雷福斯指出，人的認知能力是通過實踐而發展的。這種獨特的認知能力為人類存在於世界的方式提供了無
限的豐富性，構成了人類所有智能行為的基礎。認知心理學企圖通過純認識結構來把握一切智能而根本不考慮頭腦的非認知方面，這種想法註定不會成功。一切智能和智能行為都必須追溯到人類對自身是什麼的理解上，而這一點由於會陷入無窮的遞歸，所以人類永遠不能完全弄清。人類智能的基礎既不可能被分離出來，也不可能被清晰地理解。他還指出，胡塞爾的意識與明斯基（M.Minsky）的框架理論十分類似。人工智慧在發展過程中最終不得不面對日常知識的表達問題，它們是困難的、關鍵的、在哲學上引人入勝的，人工智慧至今仍在為之奮斗。

人工智慧的物質基礎

早在1950年代，就出現了兩種爭論激烈的觀點：一種認為計算機是處理思維符號的系統，另一種認為是對大腦建模的媒介；一種致力於用計算機示例世界的形式化表達，另一種則模擬神經元的交互；一種把問題解決當作智能的范型；另一種強調學習；一種使用邏輯，另一種基於統計；一種是哲學上理性主義和還原主義的繼承者，另一種將自己視作神經科學。事實上，它們分別代表了符號主義學派和連接
主義學派。

心理學中，定位於復雜思維與神經元之間的符號層次的理論很重要。符號是思維的材料，但也是物質的樣式。「觀念」與大腦可觸知的生物物質之間有明顯、根本的不同，這無疑對人工神經網路的建模具有意義。但很遺憾，目前人類對真實神經系統的了解非常有限，對自身腦結構及其活動機理的認識還十分膚淺，眾多神經網路的模型實際上是極為簡略粗糙並且帶有某種「先驗」。譬如，波爾茨曼機引入隨機擾動來避免局部最小雖具有獨特之處，然而卻缺乏必要的神經生理學基礎 （董軍，潘雲鶴. 人工智慧與認識論問題的思考提綱.見：中國人工智慧進展. 北京：北京郵電大學出版社，2001. 22）。

有觀點認為，對神經信息處理機制的深入分析可能會引起計算科學革命性的變化。語言能力是人腦特有的高級功能，但對語言的中樞表象目前仍只有很模糊的認識，甚至連研究這類信息處理過程所採用的合適研究方法還至今闕如。為此，迫切需要方法論的指導，因為它對神經網路的研究及其作用是毋庸置疑的。

1980年代中後期，人們發現腦中存在混沌現象，由於它可能揭示腦活動的深層機制而受到廣泛重視。從生理本質出發是研究神經網路的根本手段。混沌神經網路研究探索非穩狀態下網路的動態行為和信息處理能力。混沌動力學為研究人工神經網路和人工智慧提供了新的契機。這里並不是單純提倡純粹意義上的生理模擬，因為人類把握自然和社會的規律並非是一種「照搬照抄」的過程，人工神經網路的初衷也非「逼真」地描寫真實神經系統，而只是根據物質基礎和客觀依據進行簡化、抽象和模擬。

神經網路的基礎結構更類似於腦，而不是標准計算機的結構。它們的單元並沒有真實神經元那樣復雜，它們的結構與新皮層的迴路相比也過於簡單。盡管神經網路具有這些局限性，但仍然顯示出驚人的完成任務的能力。人腦對信息的處理採用的基於符號的串列邏輯推理過程，一開始就被現代數字計算機所採用。

有趣的是，彷彿有這樣一條人工智慧的「定理」：一旦某種思維的功能被編成程序，人們就不再認為它是「實際思維」的基本組成部分了。而人工智慧的核心總是指那些還未能編製成程序的部分。

人工神經網路還有很多根本性、基礎性的問題需要解決。在某種程度上，它僅僅作為一種演算法，但這不能掩蓋神經網路是在思維是物質世界的產物、是人腦的機能這樣的前提下的嘗試和產物。無論是對史前文明的探索，還是「天」外智能的好奇，都沒有理由否認物質決定意識這個基本觀點。

人類智慧與人工智慧

對人的特質作出解釋的模型很多是來自宗教、藝術等。例如，原始藝術的象徵語言把人類的原始本能和超自然世界的各種意象以特有的符號手段結構化，它們被賦予特有的形式，從而組合成各種表現形態的形象系統。這讓我們不僅了解到人類智能有著不同的具體表達，也明白智能是依賴於社會生活和客觀現實的。

然而，道途艱辛。把人類原始的、潛意識的思想加以分解，有如分解佛教禪宗大師為迷惑心智以達到絕對虛無所下的玄秘功夫那樣，十分困難。況且，要到達人類級的人工智慧已被證明是困難的，而且進展緩慢。

辯證唯物主義不同意那種機器能夠獨立地思維、機器可以比人更聰明的觀點，很重要的理由在於思維是生物長期進化、特別是社會活動的產物。哥德爾贊同人類的心智超過所有的機器的結論。計算機中能不斷繁殖和復制自己的人工生命如病毒,最初也是由人類製造的。計算機的世界完全是由科學家們設計創造的，是人腦的結晶。

莊子與惠子有如下的對話。莊子與惠子游於濠梁之上，莊子曰：「倏魚出遊從容，是魚之樂也。」惠子曰：「子非魚，安知魚之樂？」莊子曰：「子非我，安知我不知魚之樂。」惠子曰：「我非子，固不知子矣，子固非魚矣，子之不知魚之樂全矣。」莊子曰：「請循其本，子曰『汝安知魚樂』雲者，既已知吾知之而問我，我知之濠上也。」（莊子·秋水）

人類智慧與人工智慧孰高孰底、熟勝孰負，智能的復雜和神秘，如同這段文字本身的內涵和後代的種種解析那樣，引人入勝，令人悠然神往。

探尋人工智慧的發展途徑

人工智慧研究者願意用精神術語描述機器有兩個原因。第一，希望給機器提供知識和信念的理論以使它們能對其用戶知道的、不知道的和所想要的進行推理；第二，用戶對機器的了解常常能用精神術語最好地表達。在人工智慧的發展過程中，心理學和哲學自然而然與它互相影響。而人工智慧與哲學的關系，最初是通過心理學這個橋梁的。

人工智慧一開始是自上而下和自下而上相結合的。自上而下或「內涵式」的表述往往給人帶來一種恍然大悟的感覺，自下而上或「外延式」的表述卻像一份說明書。其實，的確需要兩種途徑：一種是自上而下的、把思想映射於神經元群上；另一種是自下而上的、用來解釋思想如何由那些看起來是雜亂無章的神經元集群產生的。

認知科學發展中存在一個值得思考的奇怪現象，對諸如下棋、解密碼之類的可以相對跟環境隔離的看似很困難的任務而言，計算機系統可以超過專門訓練的人；然而對一些最通常的通過由長期進化形成的認知功能，比如視覺和聽覺，經過幾十年努力發展的人工智慧系統還不如嬰兒的能力。大腦的智力活動必須從進化的角度、從社會和歷史發展的約束的角度來研究才能得到充分正確的理解。

雖然我們必須經常遵循有統整作用和簡化作用的大原則，但也必須承認在科學里存在著不可還原的復雜性。討論人工智慧與認識論的關系，當然不能替代人工智慧的研究，但它可使人工智慧研究者不致如入沼澤而迷失方向。然而，遺憾的是，人工智慧研究者往往會忽略人工智慧與哲學的聯系和基本的辯證思維方法——歸納和演繹，分析和綜合等。事實上，每個人在自己的思維體驗中都能感到分析與綜合
的頻繁與重要。但是，人類對這樣一對基本思維機理的研究卻如此薄弱。歷史地看，人工智慧的發展不時地陷入沒有預想到的深層困境，這提醒我們不僅應當從人工智慧發展的技術問題，而且應當從人工智慧的最根本概念和理論上去尋找原因，人工智慧需要更為寬廣的眼界
和宏觀的方法論指導。

來源於（www.csslhy.com）

7. 2020年吉林省考類比推理習題練習38

1.一般人總會這樣認為，既然人工智慧這門新興學科以模擬人的思維為目標。那麼，就應該深入地研究人思維的生理機制和心理機制。其實，這種看法很可能誤導這門新興學科。如果說，飛機發明的最早靈感可能是來自於鳥的飛行原理的話，那麼，現代飛機從發明、設計、製造到不斷改進，沒有哪一項是基於對鳥的研究之上的。

題干是用類比的方法來論證自己的觀點。以下哪項是題干中所做的類比?( )

Ⅰ. 把對人思維的模擬，比作對鳥的飛行的模擬。

Ⅱ. 把人工智慧的研究，比作飛機的設計製造。

Ⅲ. 把飛機的飛行，比作鳥的飛行。

A.只有Ⅰ

B.只有Ⅱ

C.只有Ⅲ

D.只有Ⅰ和Ⅱ

2.風箏：廣場;老人

A.奔跑;草原：駿馬

B.垂釣：海邊：釣手

C.氣球：天空：孩子

D.車：盤山路：驢友

3.軍裝∶士兵

A.套裝∶女人

B.服裝∶場合

C.警服∶警察

D.制服∶郵遞員

4.電子政務 對於 紙張 ，相當於 ( ) 對於 ( )

A.電子郵件 信封

B.網路歌手 歌迷

C.網上購物 現金

D.電腦游戲 軟體

5.剪刀︰布匹( )

A.玻璃︰門窗

B.鋸子︰木頭

C.衣服︰縫紉機

D.門窗︰玻璃

參考與解析

1.答案: D

解析:

題乾的結論是：雖然人工智慧以模擬人的思維為目標，但這並不意味著必須深入地研究人思維的生理機制和心理機制。題乾的論據是：雖然飛機發明的最早靈感可能是來自於鳥的飛行，但是，現代飛機從發明、設計、製造到不斷改進，沒有哪一項是基於對鳥的研究之上的。顯然，題乾的論證是基於把人工智慧的研究比作飛機的設計製造，把人工智慧對人的模擬比作飛機對鳥的飛行的模擬，但並不基於把飛機的飛行比作鳥的飛行。故選D。

2.答案: D

解析:

老人在廣場上放風箏，驢友在盤山路上騎車。題干中的三個詞都為名詞，

可排除A、B兩項，C項中所給的地點不合邏輯，孩子不可能在天空中玩氣球，也可排除。故本題選D。

3.答案: C

解析:

士兵穿軍裝，警察穿警服。因此，本題答案為C選項。

糾錯

A選項女人不一定都穿套裝，是白領女人穿套裝，所以排除。B選項什麼樣的場合穿什麼樣的服裝，不是主賓關系，所以排除。D選項郵遞員穿的制服應該是郵遞員專有服裝，制服是統稱，所以排除。

4.答案: C

解析:

第一步：判斷題干詞語間邏輯關系

題干兩詞是對應關系，且前者可以將後者電子化的的對應關系，即「電子政務」是將「紙張」電子化。

第二步：判斷選項詞語間邏輯關系

與題干相同邏輯關系的即為C，即「網上購物」是將「現金」電子化。A中「電子郵件」對應的應該為「信紙」;B明顯不是前者可以將後者電子化的的對應關系;D是包容關系。綜上，故正確答案為C。

5.答案: B

解析:

題干中兩個詞的關系為工具與作用對象;A項為局部與整體的關系;C項中為作用對象與工作之間的關系;D項為整體與局部的關系。

好老師，好課程，好服務。

8. 人工智慧與人腦辯論賽

人工智慧在某種程度上是大於百分九十以上的人類大腦，人工智慧資料庫的裝載遠遠超越常人的知識量。但相對於控制人工智慧的人來說，人工智慧不能比！上述的比較可以看出，人工智慧的優勢和對比。取代人腦也只是由控制人工智慧的人來取代並非人工智慧取代！

9. 關於人工智慧是否超越人類大腦的論文

人工智慧的發展趨勢問題從20世紀80年代在國內外就進行了非常激烈的辯論。既有認為人工智慧只能作為人的工具的延長而不可能取代人的大腦的工具論,他們認為:人工智慧誕生的初衷是作為人類工具的延長,其作用從其誕生的那一天就已經定性,人工智慧只能作為人類智能的附庸和補充,而不可能對人類智能構成挑戰,更不可能取代人類智能;也有認為人工智慧一定會戰勝人類智能的觀點,他們從達爾文的進化論進行類比推斷,對比人類智能和人工智慧相對發展的速度和加速度,認為人類智能雖然在短時期內還佔有絕對的優勢,但是從人工智慧近些年突飛猛進的發展速度和加速度來對比人類智能對等時間發展來看,人工智慧戰勝人類智能絕對只是時間的問題。 當時間進入21世紀,計算機硬體和軟體更新的速度越來越快,計算機這個以往總給人以冷冰冰機器的形象也得到了徹底的改變。人機交互的情況越來越普遍,計算機由於需要的緣故被人類賦予了越來越多的智能因素。伴隨著人類把最新的計算機技術應用於各個學科,對這些學科的認知也進入了日新月異的發展階段,促使大量的新的研究成果不斷涌現。例如:「人機大戰」中計算機輕松的獲勝、人類基因組排序工作的基本完成、克隆人理論實質性的突破、人類大腦結構性解密和單純器官性克隆的成功實現等等。而且隨著計算機這個人類有史以來最重要的工具的能力不斷發展,伴隨著不斷有新理論的涌現,大量的已經似乎應當蓋棺定論的理論受到了越來越嚴峻的挑戰,人類必須從全新的角度對它們一一進行分析和審視。由於近幾年生物學和神經生理學許多新的研究成果的出現,對於人工智慧與人類智能之間的關系也有了進行再次討論分析的必要。 本文通過綜合最新與人工智慧相關的理論和成果對以往的工具論和純進化論進行分析和探討,並且從馬克思主義哲學的角度再次去分析人工智慧與人類智能的關系,並嘗試著給出新的結論:人類對人腦的功能會不斷地進行認識,從而人工智慧會不斷的迫近人類智能。但從動態分析上,即人類智能也在不斷的進化和發展,人工智慧作為人類智能主體客體化的產物,其作用和功能受到人類智能的制約所以要低於人類智能。

10. 文科生談人工智慧在哪些不如人腦，feidian17

近50年來，人工智慧走的是一條曲折發展的道路。1990年代初，研究者深感人工智慧理論及技術的局限性，從而從不同角度和層次進行反思。同時，人工智慧有待於人類對人腦工作機理的深入了解，需要神經生理學、神經解剖學給出更加詳細的信息和證據。

人工智慧交融了諸多學科，與哲學更是密不可分。盡管事實上，新近的哲學進展基本上沒給科學帶來任何沖擊，並且哲學的討論對象往往是懸而未決的（Russell S，Norvig P. Artificial Intelligence: Amodern Approach. NJ：Prentice Hall，1995. 817），但科學卻在繼續改變著我們對自己的認識。

正如恩格斯所說（恩格斯. 自然辯證法. 北京: 人民出版社, 1972. 187）：「不管自然科學家採取什麼樣的態度，他們還是得受哲學的支配。問題只在於：他們是願意受某種壞的時髦的哲學的支配，還是願意受一種建立在通曉思維的歷史和成就的基礎上的理論思維的支配。」

著眼於更寬泛的視野和更遠大的目標，要求從哲學角度尋求更加有效的人工智慧研究方法。堅持物質決定意識的觀點，辯證地看待已有的認識和方法，融合與集成各相關學科的成就和意見，是正確的出發點。

人工智慧的哲學意義
人工智慧是對人類智能的一種模擬和擴展，其核心是思維模擬。

思維

思維科學是研究思維的規律和方法的科學，錢學森將它劃分為基礎科學、技術科學和工程技術三部分，人工智慧屬於工程技術范疇（錢學森. 關於思維科學. 上海：上海人民出版社，1986.20）。人工智慧研究中邏輯學派和心理學派之爭，有時似使人感到迷惘而莫知所從，但從思維科學的角度來看，無非是形象思維和邏輯思維的關系問題，兩者都屬於思維科學的基礎科學。抽象思維的不足在於缺乏結構的綜合能力。只有形象思維才能綜合出新的結構。這也許就是創造和學習最終必須具有形象思維的原因（潘雲鶴. 模式識別與人工智慧, 1991, 4(4): 7）。

不同的劃分觀點認為，思維科學體系的基礎科學包括兩大類：一類是總結人類思維經驗、揭示思維對象的普遍規律和思維本身普遍規律的各種思維科學，包括哲學世界觀、哲學史、認識論和邏輯學，是理論的思維科學。另一類思維科學包括研究思維主體——人腦的生理結構和功能，揭示思維過程生理機制的神經生理學和神經解剖學等。這種觀點將認識論歸在思維科學的基礎科學范圍內。其實兩種觀點，
都不否認人工智慧和哲學通過認識論相聯系。

認識論

認識論研究認識的源泉、發展、過程、能力、作用等一般規律問題。換言之，認識論研究的是知識及其形式和局限性。哲學家強調通過最大機會的觀察和計算，明確什麼是潛在可知的；而人工智慧注重通過現有的觀察和計算途徑，弄清什麼是可知的。而在實際情況中，人工智慧和認識論在本質上是互相交融和兼備的。

認識論對人工智慧的研究方向和方法具有指導意義，但並不意味它能替代具體的研究，也不表示任何人工智慧的研究都要顯式地考慮到認識論。由於對諸如世界的一般表達等問題還未真正達成一致，如果僅依賴從哲學中獲得具體的豐富信息來編寫計算機程序，人工智慧將會處於非常無望的狀態。

心智哲學和認知科學

心智是指人們的記憶、思想、意識、感情、意向、願望、思維、智能等多種心理行為（章士嶸，王炳文. 當代西方著名哲學家評傳（2）.心智哲學.濟南：山東人民出版社，1996）。普特南（H.Putnam）根據計算機科學對軟體與硬體的劃分，將心智與大腦的關系理解為功能狀態和物理狀態。西蒙（H.Simon）根據信息加工理論，認為人類思維本質上是信息加工過程，計算機也是信息加工系統，所以，計算機能思維而且能模擬人的思維。人們的心靈、精神世界歷來是哲學家反思的對象，這一研究領域構成了心智哲學的主題。心智哲學在人工智慧、腦科學、認知心理學、控制論、語言學等的推動下，呈現出生機勃勃的景象。

胡塞爾（E.Husserl）是第一位把心智表達的指向性作為其哲學中心的哲學家，他在心智哲學中第一次提出了關於心智表達作用的一般理論。他認為，智能是一種由語境規定的和由目標導引的活動，是一種對預期事實的搜素。

與心智哲學互相滲透的認知科學是1970年代末正式宣告誕生的交叉學科。它是人工智慧、認知心理學、語言學、哲學、人類學、神經生理學等學科的綜合，研究智能系統的工作原理。其核心思想是稱為認知主義的思想，其中一個中心命題是智能行為可以由內在的「認知過程」即理性的思維過程來解釋。因而，一個很自然的假設就是從與計算機相類比的心智模型出發來研究心智的工作原理，把認知過程理解為信息加工過程，把一切智能系統理解為物理符號系統。

心智哲學是較認知科學高一層次的理論，但兩者的相互作用和影響是毋庸置疑的。心智哲學不應超越認知科學的研究成果而作任意的理論假設，認知科學也不應排斥心智哲學的理論成果去作盲目的探索。

認知心理學

認知心理學和人工智慧，是認知科學的兩個組成部分。人工智慧使用了心理學的理論，心理學又借用了人工智慧的成果。將人腦和計算機相類比，是發展認知心理學的一條主要途徑。

認知心理學旨在認識人類的認知心理，將這種認識通過計算機程序語言表達出來；人工智慧致力於用計算機語言描述人的智能，並用計算機加以實現。兩者的共同點在於用計算機程序語言刻劃人類智能。然而，它們也存在一個重要的區別。人工智慧試圖且已經給計算機施加了一個模擬人類智能的程序，該程序包括知道這個系統本身的過程，然後給系統以一定任務，它就會產生行為。這說明人工智慧是確
實的、得到證實的。而認知心理學，還不能肯定信息加工過程是人類智能的唯一心理原因，就連此信息加工過程本身也沒有直接的明確證據。認知心理學只能從行為去推斷心智用什麼程序來造成行為，帶有很大假說性。

德雷福斯（L.Dreyfus）把胡塞爾看成當代認知心理學和人工智慧的先驅。他認為超驗現象學在兩個方面與人工智慧有關系：第一，胡塞爾十分自覺地把探索心裡結構作為他的哲學研究的中心。第二，胡塞爾具體地說明了在意向活動中人們所期望的對象世界的構成，及其所包含的復雜的形式結構。德雷福斯指出，人的認知能力是通過實踐而發展的。這種獨特的認知能力為人類存在於世界的方式提供了無
限的豐富性，構成了人類所有智能行為的基礎。認知心理學企圖通過純認識結構來把握一切智能而根本不考慮頭腦的非認知方面，這種想法註定不會成功。一切智能和智能行為都必須追溯到人類對自身是什麼的理解上，而這一點由於會陷入無窮的遞歸，所以人類永遠不能完全弄清。人類智能的基礎既不可能被分離出來，也不可能被清晰地理解。他還指出，胡塞爾的意識與明斯基（M.Minsky）的框架理論十分類似。人工智慧在發展過程中最終不得不面對日常知識的表達問題，它們是困難的、關鍵的、在哲學上引人入勝的，人工智慧至今仍在為之奮斗。

人工智慧的物質基礎

早在1950年代，就出現了兩種爭論激烈的觀點：一種認為計算機是處理思維符號的系統，另一種認為是對大腦建模的媒介；一種致力於用計算機示例世界的形式化表達，另一種則模擬神經元的交互；一種把問題解決當作智能的范型；另一種強調學習；一種使用邏輯，另一種基於統計；一種是哲學上理性主義和還原主義的繼承者，另一種將自己視作神經科學。事實上，它們分別代表了符號主義學派和連接
主義學派。

心理學中，定位於復雜思維與神經元之間的符號層次的理論很重要。符號是思維的材料，但也是物質的樣式。「觀念」與大腦可觸知的生物物質之間有明顯、根本的不同，這無疑對人工神經網路的建模具有意義。但很遺憾，目前人類對真實神經系統的了解非常有限，對自身腦結構及其活動機理的認識還十分膚淺，眾多神經網路的模型實際上是極為簡略粗糙並且帶有某種「先驗」。譬如，波爾茨曼機引入隨機擾動來避免局部最小雖具有獨特之處，然而卻缺乏必要的神經生理學基礎 （董軍，潘雲鶴. 人工智慧與認識論問題的思考提綱.見：中國人工智慧進展. 北京：北京郵電大學出版社，2001. 22）。

有觀點認為，對神經信息處理機制的深入分析可能會引起計算科學革命性的變化。語言能力是人腦特有的高級功能，但對語言的中樞表象目前仍只有很模糊的認識，甚至連研究這類信息處理過程所採用的合適研究方法還至今闕如。為此，迫切需要方法論的指導，因為它對神經網路的研究及其作用是毋庸置疑的。

1980年代中後期，人們發現腦中存在混沌現象，由於它可能揭示腦活動的深層機制而受到廣泛重視。從生理本質出發是研究神經網路的根本手段。混沌神經網路研究探索非穩狀態下網路的動態行為和信息處理能力。混沌動力學為研究人工神經網路和人工智慧提供了新的契機。這里並不是單純提倡純粹意義上的生理模擬，因為人類把握自然和社會的規律並非是一種「照搬照抄」的過程，人工神經網路的初衷也非「逼真」地描寫真實神經系統，而只是根據物質基礎和客觀依據進行簡化、抽象和模擬。

神經網路的基礎結構更類似於腦，而不是標准計算機的結構。它們的單元並沒有真實神經元那樣復雜，它們的結構與新皮層的迴路相比也過於簡單。盡管神經網路具有這些局限性，但仍然顯示出驚人的完成任務的能力。人腦對信息的處理採用的基於符號的串列邏輯推理過程，一開始就被現代數字計算機所採用。

有趣的是，彷彿有這樣一條人工智慧的「定理」：一旦某種思維的功能被編成程序，人們就不再認為它是「實際思維」的基本組成部分了。而人工智慧的核心總是指那些還未能編製成程序的部分。

人工神經網路還有很多根本性、基礎性的問題需要解決。在某種程度上，它僅僅作為一種演算法，但這不能掩蓋神經網路是在思維是物質世界的產物、是人腦的機能這樣的前提下的嘗試和產物。無論是對史前文明的探索，還是「天」外智能的好奇，都沒有理由否認物質決定意識這個基本觀點。

人類智慧與人工智慧

對人的特質作出解釋的模型很多是來自宗教、藝術等。例如，原始藝術的象徵語言把人類的原始本能和超自然世界的各種意象以特有的符號手段結構化，它們被賦予特有的形式，從而組合成各種表現形態的形象系統。這讓我們不僅了解到人類智能有著不同的具體表達，也明白智能是依賴於社會生活和客觀現實的。

然而，道途艱辛。把人類原始的、潛意識的思想加以分解，有如分解佛教禪宗大師為迷惑心智以達到絕對虛無所下的玄秘功夫那樣，十分困難。況且，要到達人類級的人工智慧已被證明是困難的，而且進展緩慢。

辯證唯物主義不同意那種機器能夠獨立地思維、機器可以比人更聰明的觀點，很重要的理由在於思維是生物長期進化、特別是社會活動的產物。哥德爾贊同人類的心智超過所有的機器的結論。計算機中能不斷繁殖和復制自己的人工生命如病毒,最初也是由人類製造的。計算機的世界完全是由科學家們設計創造的，是人腦的結晶。

莊子與惠子有如下的對話。莊子與惠子游於濠梁之上，莊子曰：「倏魚出遊從容，是魚之樂也。」惠子曰：「子非魚，安知魚之樂？」莊子曰：「子非我，安知我不知魚之樂。」惠子曰：「我非子，固不知子矣，子固非魚矣，子之不知魚之樂全矣。」莊子曰：「請循其本，子曰『汝安知魚樂』雲者，既已知吾知之而問我，我知之濠上也。」（莊子·秋水）

人類智慧與人工智慧孰高孰底、熟勝孰負，智能的復雜和神秘，如同這段文字本身的內涵和後代的種種解析那樣，引人入勝，令人悠然神往。

探尋人工智慧的發展途徑

人工智慧研究者願意用精神術語描述機器有兩個原因。第一，希望給機器提供知識和信念的理論以使它們能對其用戶知道的、不知道的和所想要的進行推理；第二，用戶對機器的了解常常能用精神術語最好地表達。在人工智慧的發展過程中，心理學和哲學自然而然與它互相影響。而人工智慧與哲學的關系，最初是通過心理學這個橋梁的。

人工智慧一開始是自上而下和自下而上相結合的。自上而下或「內涵式」的表述往往給人帶來一種恍然大悟的感覺，自下而上或「外延式」的表述卻像一份說明書。其實，的確需要兩種途徑：一種是自上而下的、把思想映射於神經元群上；另一種是自下而上的、用來解釋思想如何由那些看起來是雜亂無章的神經元集群產生的。

認知科學發展中存在一個值得思考的奇怪現象，對諸如下棋、解密碼之類的可以相對跟環境隔離的看似很困難的任務而言，計算機系統可以超過專門訓練的人；然而對一些最通常的通過由長期進化形成的認知功能，比如視覺和聽覺，經過幾十年努力發展的人工智慧系統還不如嬰兒的能力。大腦的智力活動必須從進化的角度、從社會和歷史發展的約束的角度來研究才能得到充分正確的理解。

雖然我們必須經常遵循有統整作用和簡化作用的大原則，但也必須承認在科學里存在著不可還原的復雜性。討論人工智慧與認識論的關系，當然不能替代人工智慧的研究，但它可使人工智慧研究者不致如入沼澤而迷失方向。然而，遺憾的是，人工智慧研究者往往會忽略人工智慧與哲學的聯系和基本的辯證思維方法——歸納和演繹，分析和綜合等。事實上，每個人在自己的思維體驗中都能感到分析與綜合
的頻繁與重要。但是，人類對這樣一對基本思維機理的研究卻如此薄弱。歷史地看，人工智慧的發展不時地陷入沒有預想到的深層困境，這提醒我們不僅應當從人工智慧發展的技術問題，而且應當從人工智慧的最根本概念和理論上去尋找原因，人工智慧需要更為寬廣的眼界
和宏觀的方法論指導。